Alumna del politecnico santiago mariño

1. Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular Para La Educación
Instituto Universitario Politécnico “ Santiago Mariño”
Escuela De Ingeniería Industrial
Estado Anzoátegui
MEDIDAS DE DISPERSION
Profesor: Bachiller:
Ramón Aray Acevedo Carla C.I 26.190.248
Sección YV
Barcelona 2016

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.
Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, y 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).
Medidas de Dispersión

3. Características de las Medidas
de Dispersión
•Las medidas de dispersión nos sirven para cuantificar la separación de
los valores de una distribución.
•Llamaremos DISPERSIÓN O VARIABILIDAD, a la mayor o menor
separación de los valores de la muestra, respecto de las medidas de
centralización que hayamos calculado.
•Al calcular una medida de centralización como es la media aritmética,
resulta necesario acompañarla de otra medida que indique el grado de
dispersión, del resto de valores de la distribución, respecto de esta media.
•A estas cantidades o coeficientes, les llamamos: MEDIDAS DE
DISPERSIÓN, pudiendo ser absolutas o relativas

4. 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.

5. 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

6. La varianza de una variable aleatoria es una
característica numérica que proporciona una idea de la
dispersión de la variable aleatoria respecto de su esperanza.
Decimos que es un parámetro de dispersión.
Es, por tanto, el promedio teórico de las desviaciones
cuadráticas de los diferentes valores que puede tomar la
variable respecto de su valor medio teórico o esperanza.
En el caso de las variables discretas, la expresión se
convierte en:
Varianza

7. Características de la Varianza
Una de las características de la varianza es que viene
expresada en unidades cuadráticas respecto de las
unidades originales de la variable. Un parámetro de
dispersión derivado de la varianza y que tiene las mismas
unidades de la variable aleatoria es la desviación típica, que
se define como la raíz cuadrada de la varianza.

8. En estadística, cuando se desea hacer referencia a la relación
entre el tamaño de la media y la variabilidad de la variable, se utiliza
el coeficiente de variación.
Su fórmula expresa la desviación estándar como porcentaje de
la media aritmética, mostrando una mejor interpretación porcentual del
grado de variabilidad que la desviación típica o estándar. Por otro lado
presenta problemas ya que a diferencia de la desviación típica este
coeficiente es variable ante cambios de origen. Por ello es importante
que todos los valores sean positivos y su media dé, por tanto, un valor
positivo. A mayor valor del coeficiente de variación mayor
heterogeneidad de los valores de la variable; y a menor C.V., mayor
homogeneidad en los valores de la variable. Suele representarse por
medio de las siglas C.V.
Coeficiente de Variación

9. Características del Coeficiente de
Variación
•El coeficiente de variación no posee unidades.
•El coeficiente de variación es típicamente menor que uno. Sin embargo, en
ciertas distribuciones de probabilidad puede ser 1 o mayor que 1.
Para su mejor interpretación se expresa como porcentaje.
•Depende de la desviación típica, también llamada "desviación estándar", y
en mayor medida de la media aritmética , dado que cuando ésta es 0 o
muy próxima a este valor el C.V. pierde significado, ya que puede dar
valores muy grandes, que no necesariamente implican dispersión de datos.
•El coeficiente de variación es común en varios campos de la probabilidad
aplicada, como teoría de renovación y teoría de colas. En estos campos
la distribución exponencial es a menudo más importante que la distribución
normal