Este documento describe métodos estadísticos como la comprobación de Charlier, el coeficiente de variación, la asimetría y la curtosis. La comprobación de Charlier verifica los cálculos de la media aritmética y la desviación típica de un problema. El coeficiente de variación mide la variabilidad en relación con la media. La asimetría identifica cómo se distribuyen los datos en torno al punto central, mientras que la curtosis determina el grado de concentración de los valores.

1. UNIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO
FACULTAD DE CIENCIAS POLÍTICAS Y ADMINISTRATIVAS
CARRERA DE CONTABILIDAD Y AUDITORÍA
NOMBRE: Curichumbi Guaman Silvia J. FECHA: 06-010-2016
CURSO: Cuarto semestre PARALELO: “A”
COMPROBACIÓN DE CHARLIER
“Mediante la comprobación Charlier, se verifican los cálculos de
(a) la media aritmética y
(b) la desviación típica del problema que nos ocupa.
 Comprobación de (a):
f(u + 1) = 716, de la tabla de la figura A-2.17.
fu + N = 236 + 480 = 716 de la tabla de la figura A-2.14.
Esto suministra la comprobación de la media aritmética.
 Comprobación de (b):
f(u + 1)2 = 4.356, de la tabla de la figura A-2.17.
fu + N = 3.404 + 2(236) + 480 = 4.356 de la tabla de la figura A-2.14. fu2 + 2
Esto suministra la comprobación de la desviación típica o standard” (Zoriana, 2016)
COEFICIENTE DE VARIACIÓN
“El coeficiente de variación es una medida de dispersión que describe la cantidad de
variabilidad en relación con la media. Puesto que el coeficiente de variación no se basa en
unidades, se puede utilizar en lugar de la desviación estándar para comparar la dispersión de
los conjuntos de datos que tienen diferentes unidades o diferentes medias” (JONS, 2016)
Cómo calcular el coeficiente de variación
Para calcular el coeficiente de variación:
1. Elija Estadísticas > Estadísticas básicas > Mostrar estadísticos descriptivos o
Almacenar estadísticos descriptivos.

2. 2. Seleccione la columna o columnas de datos que desee utilizar en Variables. Haga
clic en Estadísticas.
3. Marque la opción Coeficiente de variación y desmarque los estadísticos que no
desee. Haga clic en Aceptar en cada cuadro de diálogo.
ASIMETRÍA Y CURTOSIS
“Las medidas de distribución nos permiten identificar la forma en que se aglomeran los
valores de acuerdo a su representación gráfica. Estas medidas describen la manera como los
datos tienden a reunirse de acuerdo con la frecuencia con que se hallen dentro de la
información.” (JOZZH, 2016)
ASIMETRÍA
Esta medida nos permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor
del punto central. La asimetría presenta tres estados diferentes cada uno de los cuales define
de forma concisa como están distribuidos los datos respecto al eje de asimetría.
Figura 5-1
El Coeficiente de asimetría, se representa mediante la ecuación matemática,
Ecuación 5-9
CURTOSIS
Esta medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la región
central de la distribución. Por medio del Coeficiente de Curtosis, se identifica si existe una
gran concentración de valores (Leptocúrtica), una concentración normal (Mesocúrtica) o una
baja concentración (Platicúrtica).

3. Figura 5-2
Para calcular el coeficiente de Curtosis se utiliza la ecuación:
Donde (g2) representa el coeficiente de Curtosis, (Xi) cada uno de los valores, ( ) la media
de la muestra y (ni) la frecuencia de cada valor. Los resultados de esta fórmula se interpretan:
(g2 = 0) la distribución es Mesocúrtica: Al igual que en la asimetría es bastante
difícil encontrar un coeficiente de Curtosis de cero (0), por lo que se suelen aceptar los
valores cercanos (± 0.5 aprox.).
(g2 > 0) la distribución es Leptocúrtica
(g2 < 0) la distribución es Platicúrtica
Cuando la distribución de los datos cuenta con un coeficiente de asimetría (g1 = ±0.5) y
un coeficiente de Curtosis de (g2 = ±0.5), se le denomina Curva Normal.
ANALISIS
Mediante la comprobación Charlier, se verifican los cálculos de la media aritmética y la
desviación típica del problema que nos ocupa.
El coeficiente de variación es una medida de dispersión que describe la cantidad de
variabilidad en relación con la media. Puesto que el coeficiente de variación no se basa en
unidades, se puede utilizar en lugar de la desviación estándar para comparar la dispersión de
los conjuntos de datos que tienen diferentes unidades o diferentes medias.
La asimetría permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del
punto central. La asimetría presenta tres estados diferentes cada uno de los cuales define de
forma concisa como están distribuidos los datos respecto al eje de asimetría.
La curtosis determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central
de la distribución.

4. BIBLIOGRAFÍA
JONS, L. (06 de 07 de 2016). MINIATAB Soporte. Obtenido de http://support.minitab.com/es-
mx/minitab/17/topic-library/basic-statistics-and-graphs/summary-statistics/what-is-the-
coefficient-of-variation/
JOZZH, F. (06 de 07 de 2016). Spss Free. Obtenido de http://www.spssfree.com/curso-de-
spss/analisis-descriptivo/medidas-de-distribucion-curtosis-asimetria.html
Zoriana, O. (06 de Julio de 2016). Estadistica. Obtenido de
http://zoreanaobispo.blogspot.com/2014/06/terminologia.html