DEFINICIÓN DE LOS CONCEPTOS QUE APARECEN EN LAS VARIABLES, CUANDO SE REALIZA UNA ESTADISTICA EN EL PROGRAMA SPSS

1. DEFINICIÓN DE LAS VARIABLES
Mediana: es el número central de un grupo de números ordenados por tamaño.
Si la cantidad de términos es par, la mediana es el promedio de los dos números
centrales: Para averiguar la mediana de un grupo de números: Ordena los
números según su tamaño.
Moda: es el valor que tiene mayor frecuencia absoluta. Se puede hallar la moda
para variables cualitativas y cuantitativas. Si en un grupo hay dos o varias
puntuaciones con la misma frecuencia y esa frecuencia es la máxima, la
distribución es bimodal o multimodal, es decir, tiene varias modas.
Suma: es una notación matemática que permite representar sumas de muchos
sumandos, n o incluso infinitos sumandos, evitando el empleo de los puntos
suspensivos o de una explícita notación de paso al límite.
La desviación estándar: es un índice numérico de la dispersión de un conjunto
de datos (o población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la
dispersión de la población. La desviación estándar es un promedio de las
desviaciones individuales de cada observación con respecto a la media de una
distribución.
La varianza: (que suele representarse como) de una variable aleatoria es una
medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación
de dicha variable respecto a su media.
Rango: es el intervalo entre el valor máximo y el valor mínimo; por ello, comparte
unidades con los datos. Permite obtener una idea de la dispersión de los datos,
cuanto mayor es el rango, más dispersos están los datos de un conjunto.
El máximo: se refiere al valor más alto.
El mínimo: se refiere al valor más bajo.
El error estándar: es la desviación estándar de la distribución muestral de un
estadístico.

2. Las medidas de asimetría: son indicadores que permiten establecer el grado
de simetría (o asimetría) que presenta una distribución de probabilidad de una
variable aleatoria sin tener que hacer su representación gráfica.
La curtosis (o apuntamiento): es una medida de forma que mide cuán
escarpada o achatada está una curva o distribución. Este coeficiente indica la
cantidad de datos que hay cercanos a la media, de manera que a mayor grado
de curtosis, más escarpada (o apuntada) será la forma de la curva.