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Medidas de tendencia central.
Profesor: Bachiller:
Pedro Beltrán Glelvimar Lárez
C.I: 26.135.300
Barcelona, Junio 2016.
Se le llama distribución de frecuencias a la agrupación de datos en
categorías mutuamente excluyentes que indican el número de
observaciones en cada categoría. Esto proporciona un valor añadido a
la agrupación de datos. La distribución de frecuencias presenta las
observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el número
existente en cada clase.
Los intervalos de clase se emplean si las variables toman un número
grande de valores o la variable es continua. Se agrupan los valores en
intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases. A cada
clase se le asigna su frecuencia correspondiente.
Limite de clase: Cada clase está delimitada por el límite inferior
de la clase y el límite superior de la clase.
Amplitud de la clase: La amplitud de la clase es la diferencia
entre el límite superior e inferior de la clase.
Marca de clase: La marca de clase es el punto medio de cada
intervalo y es el valor que representa a todo el intervalo para el
cálculo de algunos parámetros.
El número de clases es el número de grupos en los
que vas a agrupar tus datos en una tabla de
frecuencias, pueden ser de 4 a 20 clases y el número
es a criterio tuyo dependiendo del número de datos.
Ejemplo:
Cabe mencionar que el número de clases recomendado por algunos
investigadores oscila entre 6 – 15.
Formula de Sturges(K): Sugiere un número de clases, con las que
podemos agrupar nuestros datos. La formula es:
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Donde: N= Total de Frecuencias.
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Log N: Logaritmo decimal de N.
Frecuencia simple:
Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta es el número de veces
que aparece un determinado valor en un estudio estadístico. Se
representa por fi. La suma de las frecuencias absolutas es igual al
número total de datos, que se representa por N. Para indicar
resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma
mayúscula) que se lee suma o sumatoria.
Frecuencia relativa: Se dice que La frecuencia relativa es el cociente
entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total
de datos. Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por
hi. La suma de las frecuencias relativas es igual a 1, siempre y cuando
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Frecuencia absoluta acumulada(N): Se refiere al total de las
frecuencias absolutas para todos los eventos iguales o anteriores que
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absoluta acumulada y el total de la muestra.
Construcción de una tabla de datos agrupados:
3, 15, 24, 28, 33, 35, 38, 42, 43, 38, 36, 34, 29, 25, 17, 7, 34, 36, 39,
44, 31, 26, 20, 11, 13, 22, 27, 47, 39, 37, 34, 32, 35, 28, 38, 41, 48,
15, 32, 13.
 Se localizan los valores menor y mayor de la distribución. En
este caso son 3 y 48.
 Se restan y se busca un número entero un poco mayor que la
diferencia y que sea divisible por el número de intervalos que
queramos establecer.
Es conveniente que el número de intervalos oscile entre 6 y 15.
En este caso, 48 - 3 = 45, incrementamos el número hasta 50 : 5 =
10 intervalos.
Se forman los intervalos teniendo presente que el límite inferior de
una clase pertenece al intervalo, pero el límite superior no pertenece
al intervalo, se cuenta en el siguiente intervalo.
ci fi Fi ni Ni
[0, 5) 2.5 1 1 0.025 0.025
[5, 10) 7.5 1 2 0.025 0.050
[10, 15) 12.5 3 5 0.075 0.125
[15, 20) 17.5 3 8 0.075 0.200
[20, 25) 22.5 3 11 0.075 0.275
[25, 30) 27.5 6 17 0.150 0.425
[30, 35) 32.5 7 24 0.175 0.600
[35, 40) 37.5 10 34 0.250 0.850
[40, 45) 42.5 4 38 0.100 0.950
[45, 50) 47.5 2 40 0.050 1
40 1
Al describir grupos de diferentes observaciones, con frecuencia es
conveniente resumir la información con un solo número. Este número que,
para tal fin, suele situarse hacia el centro de la distribución de datos se
denomina medida o parámetro de tendencia central o de centralización.
La media aritmética: es el valor obtenido al sumar todos
los datos y dividir el resultado entre el número total de datos. X es el
símbolo de la media aritmética.
La Mediana: Es el valor que ocupa el lugar central de todos
los datos cuando éstos están ordenados de menor a mayor.
La mediana se representa por Me y se puede hallar sólo para variables
cuantitativas.
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por Mo. Se puede hallar la moda para variables
cualitativas y cuantitativas.
Ejemplo de la media aritmética:
Los pesos de seis amigos son: 84, 91, 72, 68, 87 y 78 kg. Hallar el peso
medio.
Ejemplo de la mediana:
Calcular la mediana de una distribución estadística que viene dada por la
siguiente tabla:
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  • 1. Medidas de tendencia central. Profesor: Bachiller: Pedro Beltrán Glelvimar Lárez C.I: 26.135.300 Barcelona, Junio 2016.
  • 2. Se le llama distribución de frecuencias a la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría. Esto proporciona un valor añadido a la agrupación de datos. La distribución de frecuencias presenta las observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el número existente en cada clase.
  • 3. Los intervalos de clase se emplean si las variables toman un número grande de valores o la variable es continua. Se agrupan los valores en intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases. A cada clase se le asigna su frecuencia correspondiente. Limite de clase: Cada clase está delimitada por el límite inferior de la clase y el límite superior de la clase. Amplitud de la clase: La amplitud de la clase es la diferencia entre el límite superior e inferior de la clase. Marca de clase: La marca de clase es el punto medio de cada intervalo y es el valor que representa a todo el intervalo para el cálculo de algunos parámetros.
  • 4. El número de clases es el número de grupos en los que vas a agrupar tus datos en una tabla de frecuencias, pueden ser de 4 a 20 clases y el número es a criterio tuyo dependiendo del número de datos. Ejemplo: Cabe mencionar que el número de clases recomendado por algunos investigadores oscila entre 6 – 15. Formula de Sturges(K): Sugiere un número de clases, con las que podemos agrupar nuestros datos. La formula es: K= 1+ 3.322 Log N Donde: N= Total de Frecuencias. K= Número de clases. Log N: Logaritmo decimal de N.
  • 5. Frecuencia simple: Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico. Se representa por fi. La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, que se representa por N. Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que se lee suma o sumatoria. Frecuencia relativa: Se dice que La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por hi. La suma de las frecuencias relativas es igual a 1, siempre y cuando no sea igual que 7 o por debajo de los 7 primeros números sucesivos.
  • 6. Frecuencia acumulada: Frecuencia absoluta acumulada(N): Se refiere al total de las frecuencias absolutas para todos los eventos iguales o anteriores que un cierto valor, en una lista ordenada de eventos. Frecuencia relativa acumulada(F): Es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada y el total de la muestra.
  • 7. Construcción de una tabla de datos agrupados: 3, 15, 24, 28, 33, 35, 38, 42, 43, 38, 36, 34, 29, 25, 17, 7, 34, 36, 39, 44, 31, 26, 20, 11, 13, 22, 27, 47, 39, 37, 34, 32, 35, 28, 38, 41, 48, 15, 32, 13.  Se localizan los valores menor y mayor de la distribución. En este caso son 3 y 48.  Se restan y se busca un número entero un poco mayor que la diferencia y que sea divisible por el número de intervalos que queramos establecer. Es conveniente que el número de intervalos oscile entre 6 y 15. En este caso, 48 - 3 = 45, incrementamos el número hasta 50 : 5 = 10 intervalos. Se forman los intervalos teniendo presente que el límite inferior de una clase pertenece al intervalo, pero el límite superior no pertenece al intervalo, se cuenta en el siguiente intervalo.
  • 8. ci fi Fi ni Ni [0, 5) 2.5 1 1 0.025 0.025 [5, 10) 7.5 1 2 0.025 0.050 [10, 15) 12.5 3 5 0.075 0.125 [15, 20) 17.5 3 8 0.075 0.200 [20, 25) 22.5 3 11 0.075 0.275 [25, 30) 27.5 6 17 0.150 0.425 [30, 35) 32.5 7 24 0.175 0.600 [35, 40) 37.5 10 34 0.250 0.850 [40, 45) 42.5 4 38 0.100 0.950 [45, 50) 47.5 2 40 0.050 1 40 1
  • 9. Al describir grupos de diferentes observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la información con un solo número. Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro de la distribución de datos se denomina medida o parámetro de tendencia central o de centralización. La media aritmética: es el valor obtenido al sumar todos los datos y dividir el resultado entre el número total de datos. X es el símbolo de la media aritmética. La Mediana: Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando éstos están ordenados de menor a mayor. La mediana se representa por Me y se puede hallar sólo para variables cuantitativas. La moda: es el valor que tiene mayor frecuencia absoluta. Se representa por Mo. Se puede hallar la moda para variables cualitativas y cuantitativas.
  • 10. Ejemplo de la media aritmética: Los pesos de seis amigos son: 84, 91, 72, 68, 87 y 78 kg. Hallar el peso medio. Ejemplo de la mediana: Calcular la mediana de una distribución estadística que viene dada por la siguiente tabla: 100/2 = 50 Clase de la mediana: [66, 69)
  • 11. Ejemplo de la moda. Calcular la moda de una distribución estadística que viene dada por la siguiente tabla: