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Ministerio del poder popular para la educación superior
Instituto de tecnología Antonio José de sucre
Barcelona, Edo- Anzoátegui
Bachiller:
Janderson Cardozo
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Las medidas de dispersión, también llamadas medidas de variabilidad,
muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de
un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy
alejadas de la media. Cuánto mayor sea ese valor, mayor será la
variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la media. Así
se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos.
Para calcular la variabilidad que una distribución tiene respecto de su
media, se calcula la media de las desviaciones de las puntuaciones
respecto a la media aritmética. Pero la suma de las desviaciones es
siempre cero, así que se adoptan dos clases de estrategias para
salvar este problema. Una es tomando las desviaciones en valor
absoluto (desviación media) y otra es tomando las desviaciones al
cuadrado (varianza).
Rango estadístico
El rango o recorrido interarticular es la diferencia entre el valor
máximo y el valor mínimo en un grupo de números aleatorios. Se
le suele simbolizar con R'.
Obtención del rango
 Ordenamos los números según su tamaño.
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Ejemplo
Para la muestra (8, 7, 6, 9, 4, 5), el dato menor es 4 y el dato mayor
es 9. Sus valores se encuentran en un rango de:
Medio rango o Rango medio
El medio rango o rango medio de un conjunto de valores numéricos es la
media del mayor y menor valor, o la tercera parte del camino entre el dato
de menor valor y el dato de mayor valor. En consecuencia, el medio rango es:
Ejemplo
Para una muestra de valores (3, 3, 5, 6, 8), el dato de menor valor Min= 3 y el
dato de mayor valor Max= 8. El medio rango resolviéndolo mediante la
correspondiente fórmula sería:
Representación del medio rango:
Varianza:
La varianza es una medida estadística que mide la dispersión de los valores
respecto a un valor central (media), es decir, es el cuadrado de las
desviaciones:
Propiedades
 La varianza es siempre positiva o 0:
 Si a los datos de la distribución les sumamos una cantidad constante la varianza no se
modifica.
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c
 Si a los datos de la distribución los multiplicamos una constante, la varianza queda
multiplicada por el cuadrado de esa constante.
Propiedad distributiva:
cov
Desviación típica:
La varianza a veces no se interpreta claramente, ya que se mide en unidades
cuadráticas. Para evitar ese problema se define otra medida de dispersión,
que es la desviación típica, o desviación estándar, que se halla como la raíz
cuadrada positiva de la varianza. La desviación típica informa sobre la
dispersión de los datos respecto al valor de la media; cuanto mayor sea su
valor, más dispersos estarán los datos. Esta medida viene representada en la
mayoría de los casos por S, dado que es su inicial de su nominación en inglés.
Desviación típica muestral
Desviación típica poblacional
La covarianza:
entre dos variables es un estadístico resumen indicador de si las
puntuaciones están relacionadas entre sí. La formulación clásica, se simboliza
por la letra griega sigma (σ) cuando ha sido calculada en la población. Si se
obtiene sobre una muestra, se designa por la letra " ".
La fórmula suele aparecer expresada como:
Este tipo de estadístico puede utilizarse para medir el grado de relación de
dos variables si ambas utilizan una escala de medida a nivel de
intervalo/razón (variables cuantitativas).
La expresión se resuelve promediando el producto de las puntuaciones
diferenciales por su tamaño muestral (n pares de puntuaciones, n-1 en su
forma insesgada).
Este estadístico, refleja la relación lineal que existe entre dos variables. El
resultado numérico fluctúa entre los rangos de +infinito a -infinito. Al no
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  • 1. República bolivariana de Venezuela Ministerio del poder popular para la educación superior Instituto de tecnología Antonio José de sucre Barcelona, Edo- Anzoátegui Bachiller: Janderson Cardozo V:-25478201
  • 2. Las medidas de dispersión, también llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuánto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la media. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos. Para calcular la variabilidad que una distribución tiene respecto de su media, se calcula la media de las desviaciones de las puntuaciones respecto a la media aritmética. Pero la suma de las desviaciones es siempre cero, así que se adoptan dos clases de estrategias para salvar este problema. Una es tomando las desviaciones en valor absoluto (desviación media) y otra es tomando las desviaciones al cuadrado (varianza). Rango estadístico El rango o recorrido interarticular es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en un grupo de números aleatorios. Se le suele simbolizar con R'. Obtención del rango  Ordenamos los números según su tamaño.  Restamos el valor mínimo del valor máximo Ejemplo Para la muestra (8, 7, 6, 9, 4, 5), el dato menor es 4 y el dato mayor es 9. Sus valores se encuentran en un rango de:
  • 3. Medio rango o Rango medio El medio rango o rango medio de un conjunto de valores numéricos es la media del mayor y menor valor, o la tercera parte del camino entre el dato de menor valor y el dato de mayor valor. En consecuencia, el medio rango es: Ejemplo Para una muestra de valores (3, 3, 5, 6, 8), el dato de menor valor Min= 3 y el dato de mayor valor Max= 8. El medio rango resolviéndolo mediante la correspondiente fórmula sería: Representación del medio rango:
  • 4. Varianza: La varianza es una medida estadística que mide la dispersión de los valores respecto a un valor central (media), es decir, es el cuadrado de las desviaciones: Propiedades  La varianza es siempre positiva o 0:  Si a los datos de la distribución les sumamos una cantidad constante la varianza no se modifica. 1 c  Si a los datos de la distribución los multiplicamos una constante, la varianza queda multiplicada por el cuadrado de esa constante. Propiedad distributiva: cov
  • 5. Desviación típica: La varianza a veces no se interpreta claramente, ya que se mide en unidades cuadráticas. Para evitar ese problema se define otra medida de dispersión, que es la desviación típica, o desviación estándar, que se halla como la raíz cuadrada positiva de la varianza. La desviación típica informa sobre la dispersión de los datos respecto al valor de la media; cuanto mayor sea su valor, más dispersos estarán los datos. Esta medida viene representada en la mayoría de los casos por S, dado que es su inicial de su nominación en inglés. Desviación típica muestral Desviación típica poblacional La covarianza: entre dos variables es un estadístico resumen indicador de si las puntuaciones están relacionadas entre sí. La formulación clásica, se simboliza por la letra griega sigma (σ) cuando ha sido calculada en la población. Si se obtiene sobre una muestra, se designa por la letra " ". La fórmula suele aparecer expresada como: Este tipo de estadístico puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables si ambas utilizan una escala de medida a nivel de intervalo/razón (variables cuantitativas). La expresión se resuelve promediando el producto de las puntuaciones diferenciales por su tamaño muestral (n pares de puntuaciones, n-1 en su forma insesgada). Este estadístico, refleja la relación lineal que existe entre dos variables. El resultado numérico fluctúa entre los rangos de +infinito a -infinito. Al no
  • 6. tener unos límites establecidos no puede determinarse el grado de relación lineal que existe entre las dos variables, solo es posible ver la tendencia.  