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Estadística
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE DISPERSIÓN
 Estadística
Es una disciplina matemática que a través de recopilar, organizar,
presentar y analizar datos permite obtener información, del objeto en
estudio.
 Población
Colección o conjunto de personas, objetos o eventos que poseen
características comunes, cuyas propiedades serán analizadas.
 Muestra
Subconjunto de la población que comparte una determinada
característica.
 Variable estadística
Información a recopilar, en ella se describen las características de la
muestra. Existen dos tipos: cualitativas y cuantitativas
 Cualitativas:
Las variables cualitativas tienen características no numéricas. Por
ejemplo: color de pelo, sexo, estado civil, etc.
 Cuantitativas:
Las variables cuantitativas tienen características que se pueden
expresar como un número. Por ejemplo: edad, estatura, número de
hijos, etc.
- Cuantitativa discreta: Son aquellas a las que se les puede asociar
un número entero y es imposible fraccionar. Por ejemplo: número
de hijos, número de automóviles.
- Cuantitativa continua: Son aquellas a las que se les puede asociar
cualquier número real. Por ejemplo: peso, estatura, tiempo
 Moda
Es el dato que más se repite, es decir, el que tiene mayor frecuencia.
 Ejemplo 1: Calcule la moda de las siguientes notas de una prueba:
5,5 – 4,3 – 6,0 – 5,5 – 5,5 – 7,0 – 6,0 – 6,4
 Solución: La moda es la nota 5,5, porque se repite la mayor
cantidad de veces.
 Ejemplo 2: Calcule la moda de las siguientes notas de una prueba:
5,5 – 5,3 – 6,0 – 5,3 – 6,0 – 5,5 – 6,4 – 6,4
 Solución: En este caso no existe moda, ya que todos los datos se
repiten la misma cantidad de veces.
 Mediana o percentil 50
Corresponde al valor central de todos los datos ordenados de una
muestra.
 La muestra debe ser ordenada en forma ascendente o
descendente.
 Cuando la muestra presenta una cantidad par de datos, la
mediana corresponderá al promedio de los dos datos centrales.
 Mediana o percentil 50
 Ejemplo 1:
Los puntajes de 8 alumnos en el 5° simulacro son los siguientes:
650 – 556 – 722 – 478 – 570 – 660 – 814
¿Cuál es la mediana?
 Ordenarlos de menor a mayor (o de mayor a menor , los datos
centrales serán los mismos).
478 – 556 –570 – 650 – 660 – 670 – 722 – 814
 Ejemplo 2:
 Determinar la mediana a partir de las siguientes puntuaciones en un
juego:
120 – 114 – 189 – 120 – 107 – 150 – 132
 Ordenarlos de menor a mayor (o de mayor a menor , los datos
centrales serán los mismos).
107 – 114 – 120 – 120 – 132 – 150 – 189
 En este caso como el total de datos es impar la mediana solo es un
valor.
Mediana o percentil 50 = 120
 Media aritmética o promedio ( x )
Es el valor que se obtiene al dividir la suma de todos los valores por el
total de datos.
 Ejemplo:
Los puntajes de 8 alumnos en el 5° simulacro son los siguientes:
650 – 556 – 722 – 478 – 570 – 660 – 814 – 670
Luego, la media aritmética (o promedio) es:
 Medidas de dispersión
Indican el alejamiento de los datos con respecto a la medidas de
tendencia central.
 Rango
Es la diferencia entre el valor máximo de una variable y el valor
mínimo que esta toma en un estudio cualquiera. Se utiliza para medir
la dispersión de los datos en una distribución de frecuencias.
 Ejemplo:
 Los tiempos en minutos, que demoran 6 alumnos en contestar una
prueba son:
65 – 48 – 59 – 40 – 62 – 59
Rango = 65 – 40 = 25
 Desviación típica o estándar
Indica el grado de dispersión, es decir, que tan alejados del promedio
están los datos. Se calcula mediante la siguiente fórmula:
 A mayor desviación estándar, mayor dispersión en los datos y a
menor desviación estándar, mayor homogeneidad en ellos.
 Ejemplo:
Calcular la desviación estándar de: 4 − 8 − 3 − 5
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  • 1. Estadística MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE DISPERSIÓN
  • 2.  Estadística Es una disciplina matemática que a través de recopilar, organizar, presentar y analizar datos permite obtener información, del objeto en estudio.  Población Colección o conjunto de personas, objetos o eventos que poseen características comunes, cuyas propiedades serán analizadas.  Muestra Subconjunto de la población que comparte una determinada característica.
  • 3.  Variable estadística Información a recopilar, en ella se describen las características de la muestra. Existen dos tipos: cualitativas y cuantitativas  Cualitativas: Las variables cualitativas tienen características no numéricas. Por ejemplo: color de pelo, sexo, estado civil, etc.  Cuantitativas: Las variables cuantitativas tienen características que se pueden expresar como un número. Por ejemplo: edad, estatura, número de hijos, etc. - Cuantitativa discreta: Son aquellas a las que se les puede asociar un número entero y es imposible fraccionar. Por ejemplo: número de hijos, número de automóviles. - Cuantitativa continua: Son aquellas a las que se les puede asociar cualquier número real. Por ejemplo: peso, estatura, tiempo
  • 4.  Moda Es el dato que más se repite, es decir, el que tiene mayor frecuencia.  Ejemplo 1: Calcule la moda de las siguientes notas de una prueba: 5,5 – 4,3 – 6,0 – 5,5 – 5,5 – 7,0 – 6,0 – 6,4  Solución: La moda es la nota 5,5, porque se repite la mayor cantidad de veces.  Ejemplo 2: Calcule la moda de las siguientes notas de una prueba: 5,5 – 5,3 – 6,0 – 5,3 – 6,0 – 5,5 – 6,4 – 6,4  Solución: En este caso no existe moda, ya que todos los datos se repiten la misma cantidad de veces.
  • 5.  Mediana o percentil 50 Corresponde al valor central de todos los datos ordenados de una muestra.  La muestra debe ser ordenada en forma ascendente o descendente.  Cuando la muestra presenta una cantidad par de datos, la mediana corresponderá al promedio de los dos datos centrales.
  • 6.  Mediana o percentil 50  Ejemplo 1: Los puntajes de 8 alumnos en el 5° simulacro son los siguientes: 650 – 556 – 722 – 478 – 570 – 660 – 814 ¿Cuál es la mediana?  Ordenarlos de menor a mayor (o de mayor a menor , los datos centrales serán los mismos). 478 – 556 –570 – 650 – 660 – 670 – 722 – 814
  • 7.  Ejemplo 2:  Determinar la mediana a partir de las siguientes puntuaciones en un juego: 120 – 114 – 189 – 120 – 107 – 150 – 132  Ordenarlos de menor a mayor (o de mayor a menor , los datos centrales serán los mismos). 107 – 114 – 120 – 120 – 132 – 150 – 189  En este caso como el total de datos es impar la mediana solo es un valor. Mediana o percentil 50 = 120
  • 8.  Media aritmética o promedio ( x ) Es el valor que se obtiene al dividir la suma de todos los valores por el total de datos.  Ejemplo: Los puntajes de 8 alumnos en el 5° simulacro son los siguientes: 650 – 556 – 722 – 478 – 570 – 660 – 814 – 670 Luego, la media aritmética (o promedio) es:
  • 9.  Medidas de dispersión Indican el alejamiento de los datos con respecto a la medidas de tendencia central.  Rango Es la diferencia entre el valor máximo de una variable y el valor mínimo que esta toma en un estudio cualquiera. Se utiliza para medir la dispersión de los datos en una distribución de frecuencias.  Ejemplo:  Los tiempos en minutos, que demoran 6 alumnos en contestar una prueba son: 65 – 48 – 59 – 40 – 62 – 59 Rango = 65 – 40 = 25
  • 10.  Desviación típica o estándar Indica el grado de dispersión, es decir, que tan alejados del promedio están los datos. Se calcula mediante la siguiente fórmula:
  • 11.  A mayor desviación estándar, mayor dispersión en los datos y a menor desviación estándar, mayor homogeneidad en ellos.  Ejemplo: Calcular la desviación estándar de: 4 − 8 − 3 − 5 Primero, se debe calcular el promedio: