Marzo 2011 Profesor: Carlos Rojas A. – MBA Consultor | Media Management
<ul><li>Frecuencias: informa de valores concretos que adopta una variable y las veces que se repite cada unos de esos valo...
<ul><li>Medidas de tendencia central </li></ul><ul><ul><li>Media </li></ul></ul><ul><ul><li>Moda </li></ul></ul><ul><ul><l...
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<ul><li>Correlación de Pearson: asociación lineal entre variables de intervalo o razón </li></ul><ul><li>Correlación de Sp...
<ul><li>Coeficiente de Contingencia:  toma valores entre 0 y 1 </li></ul><ul><ul><li>Un coeficiente 0 indica independencia...
<ul><li>Con los datos ordinales tiene sentido hablar de dirección de la relación </li></ul><ul><ul><li>Gamma: oscila entre...
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14 spss tendencia central

  1. 1. Marzo 2011 Profesor: Carlos Rojas A. – MBA Consultor | Media Management
  2. 2. <ul><li>Frecuencias: informa de valores concretos que adopta una variable y las veces que se repite cada unos de esos valores </li></ul><ul><ul><li>Para categóricas y continuas </li></ul></ul><ul><li>Descriptivos: sólo para variables cuantitativas continuas </li></ul><ul><ul><li>Descriptivos y puntuaciones típicas </li></ul></ul>
  3. 3. <ul><li>Medidas de tendencia central </li></ul><ul><ul><li>Media </li></ul></ul><ul><ul><li>Moda </li></ul></ul><ul><ul><li>mediana </li></ul></ul><ul><li>Medidas de dispersión </li></ul><ul><ul><li>Desviación típica </li></ul></ul><ul><ul><li>varianza </li></ul></ul><ul><ul><li>Amplitud </li></ul></ul><ul><ul><li>Max y min </li></ul></ul><ul><ul><li>ET Media </li></ul></ul><ul><li>Distribución </li></ul><ul><ul><li>Asimetría </li></ul></ul><ul><ul><li>Curtosis (apuntamiento) </li></ul></ul>
  4. 4. <ul><ul><li>Desviación típica: grado en que las puntuaciones se alejan de la media </li></ul></ul><ul><ul><li>Varianza: sum cuadrados de las diferencias con la media </li></ul></ul><ul><ul><li>Amplitud: diferencia entre el valor más grande y el menor </li></ul></ul><ul><ul><li>Max y min </li></ul></ul><ul><ul><li>ET Media: desviación típica de la distribución muestral de la media </li></ul></ul>
  5. 5. <ul><li>Asimetría: </li></ul><ul><ul><li>Índice que expresa el grado de asimetría de la distribución </li></ul></ul><ul><ul><li>Asimetría positiva: los valores extremos se encuentran por encima de la media </li></ul></ul><ul><ul><li>Asimetría negativa: los valores extremos se encuentran por debajo de la media </li></ul></ul><ul><ul><li>Los índices cercanos a cero indican simetría </li></ul></ul>
  6. 6. <ul><li>Curtosis: </li></ul><ul><ul><li>Índice que expresa el grado en que una distribución acumula casos en sus colas </li></ul></ul><ul><ul><li>Positiva indica que en las colas de la distribución hay acumulados más casos que en una distribución normal </li></ul></ul><ul><ul><li>Los índices cercanos a cero, indican una semejanza con la distribución normal </li></ul></ul>
  7. 7. <ul><li>Percentiles: sólo para variables, al menos, ordinales </li></ul><ul><ul><li>No tiene sentido en nominales </li></ul></ul><ul><li>Media: sólo variables cuantitativas </li></ul><ul><li>Mediana: típicamente ordinal </li></ul><ul><li>Moda: para todo tipo de variables </li></ul>
  8. 8. <ul><li>Dispersión (desviación típica, varianza, error típico): sólo para variables cuantitativas </li></ul><ul><li>Amplitud o rango: todas la variables, excepto nominales </li></ul><ul><li>Asimetría y Curtosis: sólo para variables cuantitativas </li></ul>
  9. 9. <ul><li>Barras: cada barra es la frecuencia absoluta o porcentual </li></ul><ul><li>De sectores: circular, tamaño la frecuencia absoluta o porcentual </li></ul><ul><li>Histogramas: sólo para formato numérico </li></ul><ul><li>Con curva normal: curva normal superpuesta </li></ul>
  10. 10. <ul><li>Tiene forma de campana. Los valores centrales son más probables de encontrar en el centro de la distribución </li></ul><ul><li>Es simétrica respecto de su valor central </li></ul><ul><li>Media=Mediana=Moda </li></ul><ul><li>Es asintótica respecto de las abscisas </li></ul><ul><li>Los puntos de inflexión se encuentran a una desviación típica de la media </li></ul><ul><li>Cualquier combinación lineal de variables se distribuyen según el modelo normal </li></ul>
  11. 11. <ul><li>Son estimadores de tendencia central basados en la máxima verosimilitud (estimadores M) </li></ul><ul><ul><li>Huber, Andrew, Hamptel y Turkey </li></ul></ul><ul><li>Los estimadores M son una media ponderada de las distancias al centro </li></ul><ul><li>Los estimadores M son menos sensibles a la presencia de otros extremos </li></ul><ul><li>Cuando la distribución es asimétrica, estimadores M. </li></ul>
  12. 12. <ul><li>Estadísticos: el grado de relación entre dos variables categóricas no puede ser establecido observando las frecuencias en la tabla </li></ul><ul><li>Para determinar si dos variables se encuentran relacionadas se deben utilizar medidas de asociación </li></ul><ul><ul><li>Chi cuadrado </li></ul></ul><ul><ul><li>Fischer </li></ul></ul>
  13. 13. <ul><li>Correlación de Pearson: asociación lineal entre variables de intervalo o razón </li></ul><ul><li>Correlación de Spearman: asociación lineal entre variables ordinales </li></ul><ul><ul><li>Ambos coeficientes poco útiles en la tabla de contingencia típica </li></ul></ul>
  14. 14. <ul><li>Coeficiente de Contingencia: toma valores entre 0 y 1 </li></ul><ul><ul><li>Un coeficiente 0 indica independencia mientras que 1 asociación perfecta </li></ul></ul><ul><li>Phi y V de Cramer: adopta valores entre 0 y 1, igual a Pearson </li></ul>
  15. 15. <ul><li>Con los datos ordinales tiene sentido hablar de dirección de la relación </li></ul><ul><ul><li>Gamma: oscila entre –1 y 1, cuando gamma=0, independientes </li></ul></ul><ul><ul><li>D de Somer </li></ul></ul><ul><ul><li>Tau-b de Kendall </li></ul></ul><ul><ul><li>Tau-c de Kendall </li></ul></ul>
  16. 16. Email: [email_address] Blog: economiaymedios.blogspot.com Twitter: reds_cl Slideshare: www.slideshare.net/reds_cl LinkedIn: http://cl.linkedin.com/in/carlosrojasa Skype: reds_cl Muchas Gracias Marzo 2011 Profesor: Carlos Rojas A. – MBA Consultor | Media Management

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