Getsemany Cona

1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Superior
I.U.P “Santiago Mariño”
Extensión Barcelona
Profesor: Bachiller:
Pedro Beltrán Getsemany Cona
C.I.: 26.256.840
Barcelona, Diciembre del 2015

2. MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Las Medidas de Dispersión nos resumen la
información de la “muestra” o serie de datos,
dándonos así información acerca de la magnitud
del alejamiento de la distribución de datos en
relación a un valor central o de concentración de
los datos.

3. CARACTERÍSTICAS
• 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.

4. USO DE LAS MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Puede utilizarse para evaluar la confiabilidad de
dos o más promedios, nos informan sobre cuánto
se alejan del centro los valores de la distribución.

5. RANGO
Rango no es más que la diferencia entre el
máximo y mínimo valor de una serie de datos y
nos da una vaga referencia a la posible dispersión
que se puede tener de los datos.

6. CARACTERÍSTICA
Solo suministra información de los extremos de
la variable
Informa sobre la distancia entre el mínimo y el
máximo valor observado
Se limita su uso a una información inicial

7. DESVIACIONES TÍPICAS
Se denota con el símbolo σ o s, dependiendo de la
procedencia del conjunto de datos) es una medida
de dispersión para variables de razón (variables
cuantitativas o cantidades racionales) y de
intervalo. Se define como la raíz cuadrada de la
varianza de la variable.

8. CARACTERÍSTICAS
 La desviación típica, al igual que la media y la
varianza, es un índice muy sensible a las
puntuaciones extremas.
 Es una medida del grado de dispersión de los
datos con respecto al valor promedio.

9. VARIANZA
Mide la distancia existente entre los valores de la
serie y la media. Se calcula como sumatorio de las
diferencias al cuadrado entre cada valor y la
media, multiplicadas por el número de veces que
se ha repetido cada valor. El sumatorio obtenido
se divide por el tamaño de la muestra La varianza
siempre será mayor que cero. Mientras más se
aproxima a cero, más concentrados están los
valores de la serie alrededor de la media. Por el
contrario, mientras mayor sea la varianza, más
dispersos están.

10. CARACTERÍSTICAS
Si a todos los valores de la variable se les suma
un número la varianza no varía.
 Si todos los valores de la variable se
multiplican por un número la varianza queda
multiplicada por el cuadrado de dicho número.
 Si tenemos varias distribuciones con la misma
media y conocemos sus respectivas varianzas
se puede calcular la varianza total.

11. UTILIDAD EN LA ESTADÍSTICA
Sirve para identificar a la media de las
desviaciones cuadráticas de una variable de
carácter aleatorio, considerando el valor medio de
ésta.

12. COEFICIENTE DE VARIACIÓN
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.

13. CARACTERÍSTICAS
 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.
 El coeficiente de variación es común en varios
campos de la probabilidad aplicada, como teoría de
renovación y teoría de colas.

14. UTILIDAD ESTADÍSTICA
El coeficiente de variación permite comparar la
dispersión entre dos poblaciones distintas e
incluso, comparar la variación del producto de dos
variables diferentes (que pueden provenir de una
misma población). El coeficiente de variación
elimina la dimensionalidad de las variables y tiene
en cuenta la proporción existente entre una
medida de tendencia y la desviación típica o
estándar.