El documento describe diferentes medidas de tendencia central y variabilidad utilizadas en estadística. Explica las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón, así como las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda. También describe medidas de variabilidad como la varianza, desviación estándar y rango.

2. Medidas de tendencia
central y escalas de
medición

3.  La medición incluye la evaluación un proceso
mediante el cual las cosas se diferencian
termómetros, metros y cronómetros, pueden
utilizarse para medir de manera precisas
temperatura, distancia y tiempo.
 La medición en las ciencias sociales y en la
educación por lo general produce números
pero tales números están sin algunas
propiedades matemáticas para la medición de
variables, como tiempo, distancia, área, peso
y costo.

4.  Por lo general se distingue cuatro escalas o
niveles de medición: nominal, ordinal,
intervalos y escalas de proporción o razón.

5.  La medición nominal es la forma mas
rudimentaria de medir, es el proceso de
agrupar unidades objetos, personas etc.
 En categorías basándose en uno o mas
atributos o propiedades observados.
 Los números asignados defienden cada grupo
distintos y sirven meramente como etiquetas
o nombres, es decir nominal utilizando un
numero como una etiqueta de nombre .

6.  Esta escala de medición ordinal se logra
cuando las observaciones pueden colocarse
en un orden o jerarquía con respecto a la
característica que se evalúa, la magnitud de
los números no es arbitraria como en las
escalas nominales sino que representa el
orden del rango del atributo observado.

7.  Las escalas de intervalos son mas refinadas
tanto que con números consecutivos marcan
intervalos igualases decir cantidades iguales
de la variable que se miden. Una diferencia
numérica dada representa la misma magnitud
del atributo.
 El punto cero es arbitrario y no representa
ninguno o vacio o nada, es decir que cero no
representa la ausencia de la característica
medida.

8.  Las escalas de proporción tiene las
propiedades de las escalas ordinales y de las
escalas de intervalo pero a demás el cero
representa la usencia de la característica en
cuestión. Es decir la escala tiene un punto
cero absoluto y los numeros se pueden
comparar como proporciones

9.  Afínales de la década de 1950 y durante casi
dos década después se exagero la
importancia de los niveles de las escalas de
medición para las ampliaciones estadísticas la
mayoría de las medicines en la ciencias del
compartimiento carecen de propiedades de
escala de intervalo.

10.  Todos hemos utilizados promedios desde la
escuela primaria continuamente estamos
expuestos a reportes de promedio, salario
promedio, precipitación pluvial promedio,
peso promedio incluso promedio de bateo.
 El promedio esta buscando información
estadística relevante que le permitirá
interpretar y evaluar su desempeño con mas
precisión y significado.

11.  La media o promedio aritmético de un
conjunto de observaciones es simplemente
una suma dividida entre el numero de
observaciones. Para los fines estadísticos la
media de una muestra se distingue de la
media de la población es un parámetro y esta
basada en el conjunto completo de unidades
observacionales.

12.  La mediana es otra medida común de
tendencia central. La media es un valor medio
en un conjunto de valores ordenados por
ejemplo; la mediana es el percentil 50.
 La mediana puede encontrarse para cualquier
distribución que pueda ordenarse es decir,
solo se requiere una escala ordinal de
medición.

13.  La moda es la observación que ocurre con
mas frecuencia el valor mas común o popular.
La moda tiene significado con datos en todos
los niveles de medición.
 Podemos observar que la moda basada en
una distribución de frecuencia agrupada
puede diferir marcadamente de la moda real.

14.  Para poder encontrar los valores para
describir las tres escuelas combinadas en un
grupo grande podemos calcular la media
compuesta llamada media mayor. La moda o
media del conjunto de datos compuesto no
puede calcularse a partir de las modas o
medianas de los subgrupos, la moda la
mediana debemos tener datos originales.

15.  En distribución simétrica con solo una moda
como la curva normal la media y la mediana y
moda tienen el mismo valor.

16.  La moda es aplicable para cada una de las
cuatro escala de medición. Tiene significado
para variables categóricas como afiliación
política y afiliación religiosa.
 La moda tiene una desventaja distintiva, la
moda de una muestra no es una estimación
muy confiable de su moda de población a
menos que el tamaño de la muestra
aleatorias sea extremadamente grande.

18. Histograma
16 120.00%
14
100.00%
12
80.00%
10
Frecuencia
8 60.00%
6 Frecuencia
40.00%
4 % acumulado
20.00%
2
0 0.00%
Clase

19.  Medidasde variabilidad
¿cuan diferentes son las
observaciones?

20.  Los índices estadísticos son necesarios pues
cuantifican objetivamente el grado de
variabilidad en la distribución.
 Tales medidas han sido desarrolladas y están
disponibles para suplir sus necesidades de
investigación.

21.  La variabilidad, se consideran las diferencias
entre la media y cada valor. Esas diferencias
de la media se llaman valores de desviación y
se simbolizan con minúsculas x cuando se
consideran una variable.

22.  La suma de todos los valores de desviación al
cuadrado es una distribución (∑x²) es un
numero positivo.
 La suma de los cuadrados nunca pueden ser
negativa.

23.  El propósito de una medida de la variabilidad
es cuantificar el grado de variación entre el
conjunto de valores de una distribución.

24.  La desviación estándar es la raíz cuadrada de
la varianza y tiene mas valor descriptivo
directo.
 La desviación estándar es mas útil para
describir la variabilidad de un conjunto de
datos mejor que la varianza aunque tiene
propiedades que son superiores para el uso
en estadísticas inferencia les.

25.  Es el conjunto total de personas o cosas que
el investigador desea describir en la
población de interés.
 Los estadígrafos demuestras se denotan por
las correspondientes letras Romanas.

26.  Por lo general los conjuntos de datos no
tienen todas las observaciones de la
población.
 Los valores no son exactamente los mismos
es por eso que habrá un error de muestreo
diferencias casuales, asociadas a la selección
de la muestra de personas que ocasionara
que el valor de la media de la muestra difiera
en algún grado.

27.  El valor esperado de un estadígrafo de la
muestra es su valor medio los estadísticos
tienen formas esotéricas de describir del
significado a la larga. Pero el mismo concepto
que a la larga 50% de los lanzamientos de
una moneda serán caras.


28.  Nivel intuitivo, que debería también ser una
estimación no sesgada este no es el caso en
una raíz cuadra de un estadígrafo se utiliza
en una estimación insignificante amenos que
n sea pequeña.

29.  el rango es fácil de entender la medición de la
variabilidad el rango es simplemente la
diferencia entre las observaciones mayores y
menores.

30.  El rango semintercuartil es una medida de la
distancia entre el tercer y primer cuartil, es
decir que puede ser una útil medida
descriptiva de la variabilidad.

31.  Un gran defecto del rango como inferencia
estadística es que su valor se ve afectado en
gran medida por el tamaño de la muestra. El
rango se afecta solo por dos observaciones
atípicas y conforme aumenta el tamaño de la
muestra

32.  La confiabilidad en estadística representa la
estabilidad y consistencia del estadígrafo
como una estimación del correspondiente
parámetro de población. La media es mas
confiable que la mediana o la moda; esto
indica que medias de la muestra de la misma
población son mas parecidas que las medias
dela muestra o las modas de la muestra.

33. Columna1
15-19 20-24 25-29 30-34
35-39 40-44 45-49 50-54
1% 0%
19% 12%
15%
18%
17%
18%

35. f
20
15
10
f
5
0
0 10 20 30 40 50 60