Este documento define parámetros y estadísticos, y describe diferentes tipos de estadísticos de centralización, posición y dispersión. Explica que un parámetro se calcula sobre una población mientras que un estadístico se calcula sobre una muestra. Luego describe la media, la mediana y la moda como medidas de centralización que resumen la información de una muestra o población. Finalmente, introduce conceptos como los cuartiles y percentiles como medidas de posición.

1. 1
ESTADÍSTICOS

2. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS

3. 3
Parámetros y estadísticos
 Parámetro: Es una cantidad numérica calculada sobre una
población
 La altura media de los individuos de un país
 La idea es resumir toda la información que hay en la población en
unos pocos números (parámetros).
 Estadístico: Ídem (cambiar población por muestra)
 La altura media de los que estamos en este aula.
 Somos una muestra (¿representativa?) de la población.
 Si un estadístico se usa para aproximar un parámetro también se le
suele llamar estimador.
Normalmente nos interesa conocer un parámetro, pero por la dificultad que
conlleva estudiar a *TODA* la población, calculamos un estimador
sobre una muestra y “confiamos” en que sean próximos.

4. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS
Características:
•Su valor se halla comprendido entre los valores mínimo y
máximo del conjunto de datos estadísticos.
•En su cálculo intervienen todos y cada uno de los valores del
conjunto de datos.
Son la MEDIA ARITMÉTICA , MEDIANA y MODA

5. Descripción Numérica
Objetivo: Resumir la información más relevante de la muestra o población en
unos pocos números (parámetros).
Medidas de Centralización o Localización
 Indican valores con respecto a los que los datos parecen agruparse. Es
decir localiza el centro de un conjunto de datos e indica la tendencia a
que las observaciones individuales se desvían de dicho centro
 Media, mediana y moda

6. Descripción Numérica
Medidas de Posición
 Dividen un conjunto ordenado de datos en grupos con la misma
cantidad de individuos.
 Cuantiles, percentiles, cuartiles, deciles,...

7. Descripción Numérica
Medidas de Dispersión o Variabilidad
 Indican la mayor o menor concentración de los datos con respecto a las
medidas de centralización.
 Rango, varianza, desviación típica, rango intercuartílico, coeficiente
de variación

8. Descripción Numérica
Medida de Forma
 Indican la forma en que se distribuyen los datos
 Coeficientes de asimetría y
 de apuntamiento o curtosis

9. 9
Estadísticos de centralización
Son medidas que buscan posiciones (valores)
con respecto a los cuales los datos
muestran tendencia a agruparse.

10. 10
Estadísticos de centralización
 Media (‘mean’)
 Es la media aritmética (promedio) de los valores de una
variable. Suma de los valores dividido por el tamaño
muestral.
 Media de 2,2,3,7 es (2+2+3+7)/4=3,5
 Conveniente cuando los datos se concentran
simétricamente con respecto a ese valor. Muy sensible
a valores extremos.
 Centro de gravedad de los datos
Media aritmética poblacional (µ)
N
x
N
xxx
N
i
i
N



 121 


11. Ejemplo
 Un estudiante obtuvo en 5 prácticas calificadas del ciclo
anterior las siguientes notas: 15, 14, 17, 11, 13. Calcule e
interprete la nota media de este estudiante.
 Solución: nota promedio = 14
Media muestral
n
x
n
xxx
x
n
i
i
n



 121 

12. La media aritmética se ve afectada
por valores extremos
15Ax 12Bx
Estudiante A 17 15 11 18 14
Estudiante B 02 15 11 18 14
Las notas de dos estudiantes en el
semestre anterior son
Ejemplo

13. 13
Ejemplo con variable en intervalos
Peso M.
Clase
frec Fr.
acum.
40 – 50 45 5 5
50 – 60 55 10 15
60 – 70 65 21 36
70 - 80 75 11 47
80 - 90 85 5 52
90 - 100 95 3 55
100 – 130 115 3 58
En el histograma se identifica “unidad de área” con
“individuo”.
Para calcular la media es necesario elegir un punto
representante del intervalo: La marca de clase.
La media se desplaza hacia los valores extremos.
No coincide con la mediana. Es un punto donde el
histograma “estaría en equilibrio” si tuviese masa.

14. 14
Ejemplo continuación
Peso M. Clase Fr. Fr. ac.
40 – 50 45 5 5
50 – 60 55 10 15
60 – 70 65 21 36
70 - 80 75 11 47
80 - 90 85 5 52
90 - 100 95 3 55
100 – 130 115 3 58
58
3,69
58
31151055545



 
n
nx
x i ii
n
nx
x i ii

15. 15
Estadísticos de centralización

16. MEDIA

19. La media ponderada







 n
i
i
n
i
ii
n
nn
P
w
wx
www
wxwxwx
x
1
1
21
2211


 La media ponderada de un conjunto de
observaciones: x1, x2, …, xn , ponderado por los
pesos w1, w2, …, wn se calcula mediante:

20. Ejemplo
Una Farmacia vende cuatro tipos de medicamentos a
una empresa local. La Administración del medicamento
del tipo A le cuesta a la compañía 20 nuevos soles por
trabajador, el tipo B le cuesta 12 nuevos soles por
trabajador, el tipo C le cuesta 8 nuevos soles por
trabajador y el tipo D le cuesta 6,5 nuevos soles por
trabajador. Ayer en la compañía administro 100
medicamentos de A, 150 de B, 75 de C y 200 de D.
¿cuál fue el costo medio del medicamento administrado
ayer?
           
8571,10
20075150100
2005,67581501210020




P
P
x
x

21. 21
Estadísticos de centralización
 Mediana (‘median’)
Es un valor que divide a las observaciones en dos grupos con
el mismo número de individuos (percentil 50). Si el número de
datos es par, se elige la media de los dos datos centrales.
 Mediana de 1,2,4,5,6,6,8 es 5
 Mediana de 1,2,4,5,6,6,8,9 es (5+6)/2=5,5
 Es conveniente cuando los datos son asimétricos. No
es sensible a valores extremos.
 Mediana de 1,2,4,5,6,6,800 es 5. ¡La media es
117,7!

22. 22
Estadísticos de centralización
Altura mediana

24. 24
Ejemplo con variable en intervalos
Peso M.
Clase
frec Fr.
acum.
40 – 50 45 5 5
50 – 60 55 10 15
60 – 70 65 21 36
70 - 80 75 11 47
80 - 90 85 5 52
90 - 100 95 3 55
100 – 130 115 3 58
En el histograma se identifica “unidad de área” con
“individuo”.
Para calcular la media es necesario elegir un punto
representante del intervalo: La marca de clase.
La media se desplaza hacia los valores extremos.
No coincide con la mediana. Es un punto donde el
histograma “estaría en equilibrio” si tuviese masa.

25. 25
Ejemplo
Peso M. Clase Fr. Fr. ac.
40 – 50 45 5 5
50 – 60 55 10 15
60 – 70 65 21 36
70 - 80 75 11 47
80 - 90 85 5 52
90 - 100 95 3 55
100 – 130 115 3 58
58
 Moda = marca de clase de (60,70] = 65
 Cada libro ofrece una fórmula diferente
para la moda (difícil estar al día.)
6,66)6070(
21
15585,0
60
)(
585,0
1
1
15,0






 

 ii
i
i
i LL
n
N
LCMediana

29. 29
Estadísticos de centralización
MODA (‘mode’)
Es el/los valor/es donde la distribución de frecuencia alcanza
un máximo.

31. Cuando las distribuciones son de variable continua, se toma como valor aproximado
de la moda el de la marca de clase del intervalo de mayor frecuencia. Este intervalo de
mayor frecuencia se denomina clase modal.
Una distribución puede presentar dos o más datos con frecuencia de valor máximo,
en estos casos, las distribuciones se denominan bimodales si tienen dos valores
máximos, trimodales si tiene tres, etc.

32. 32
RESUMIENDO
 Datos sin agrupar: x1, x2, ..., xn
 Media
 Datos organizados en tabla
 si está en intervalos usar como xi las marcas de
clase. Si no ignorar la columna de intervalos.
 Media
 Cuantil de orden α (mediana)
 i es el menor intervalo que tiene
frecuencia acumulada superior a α ·n
 α=0,5 es mediana
n
x
x i i
Variable fr. fr. ac.
L0 – L1 x1 n1 N1
L1 – L2 x2 n2 N2
...
Lk-1 – Lk xk nk Nk
n
n
nx
x i ii
)( 1
1
1 

 

 ii
i
i
i LL
n
Nn
LC



33. 33
Ejemplo con variable en intervalos
Peso M.
Clase
frec Fr.
acum.
40 – 50 45 5 5
50 – 60 55 10 15
60 – 70 65 21 36
70 - 80 75 11 47
80 - 90 85 5 52
90 - 100 95 3 55
100 – 130 115 3 58
En el histograma se identifica “unidad de área” con
“individuo”.
Para calcular la media es necesario elegir un punto
representante del intervalo: La marca de clase.
La media se desplaza hacia los valores extremos.
No coincide con la mediana. Es un punto donde el
histograma “estaría en equilibrio” si tuviese masa.

34. 34
Ejemplo (continuación)
Peso M. Clase Fr. Fr. ac.
40 – 50 45 5 5
50 – 60 55 10 15
60 – 70 65 21 36
70 - 80 75 11 47
80 - 90 85 5 52
90 - 100 95 3 55
100 – 130 115 3 58
58
 Moda = marca de clase de (60,70] = 65
 Cada libro ofrece una fórmula diferente para la moda (difícil estar al día.)
3,69
58
31151055545



 
n
nx
x i ii
6,66)6070(
21
15585,0
60
)(
585,0
1
1
15,0






 

 ii
i
i
i LL
n
N
LCMediana
8,76)7080(
11
365,43
70)(
5875,0
1
1
175,075 



 

 ii
i
i
i LL
n
N
LCP

35. 35
Estadísticos de posición
 Se define el cuantil de orden  como un valor de la variable por debajo
del cual se encuentra una frecuencia acumulada .
 Casos particulares son los percentiles, cuartiles, deciles, quintiles,...

36. 36
Estadísticos de posición
 Percentil de orden k = cuantil de orden k/100
 La mediana es el percentil 50
 El percentil de orden 15 deja por debajo al 15% de las
observaciones. Por encima queda el 85%
 Cuartiles: Dividen a la muestra en 4 grupos con
frecuencias similares.
 Primer cuartil = Percentil 25 = Cuantil 0,25
 Segundo cuartil = Percentil 50 = Cuantil 0,5 = mediana
 Tercer cuartil = Percentil 75 = cuantil 0,75

37. 37
Ejemplos
 El 5% de los recién nacidos tiene un peso demasiado bajo. ¿Qué
peso se considera “demasiado bajo”?
 Percentil 5 o cuantil 0,05
Percentil 5 del peso
Peso al nacer (Kg) de 100 niños
frecuencia
1 2 3 4 5
0510152025

38. 38
Ejemplos
¿Qué peso es superado sólo por el 25% de los individuos?
 Percentil 75 o tercer cuartil
Percentil 75 del peso
Peso (Kg) de 100 deportistas
frecuencia
50 55 60 65 70 75 80 85
051015202530

39. 39
Ejemplos
 El colesterol se distribuye simétricamente en la población. Supongamos
que se consideran patológicos los valores extremos. El 90% de los
individuos son normales ¿Entre qué valores se encuentran los individuos
normales?
Percentiles 5 y 95
Colesterol en 100 personas
frecuencia
180 200 220 240 260
05101520

40. 40
Ejemplos
 ¿Entre qué valores se encuentran la mitad de los individuos “más
normales” de una población?
 Entre el cuartil 1º y 3º
Percentiles 25 y 75
Altura (cm) en 100 varones
frecuencia
150 160 170 180 190
05101520

41. 41
Diagramas de Tukey
 Resumen con 5 números:
 Mínimo, cuartiles y máximo.
 Suelen dar una buena idea
de la distribución.
 La zona central, ‘caja’,
contiene al 50% central de
las observaciones.
 Su tamaño se llama ‘rango
intercuartílico’ (R.I.)
 Es costumbre que ‘los
bigotes’, no lleguen hasta los
extremos, sino hasta las
observaciones que se
separan de la caja en no
más de 1,5 R.I.
 Más allá de esa distancia se
consideran anómalas, y así
se marcan.
Diagrama de cajas de Tukey: Resumen en 5 números
Velocidad (Km/h) de 200 vehículos en ciudad
densidad
40 45 50 55 60 65
0.000.020.040.060.08
40 45 50 55 60 65
Mín. P25 P50 P75 Máx.
Diagrama de cajas de Tukey: Resumen en 5 números
Velocidad (Km/h) de 200 vehículos en autovía
densidad
80 90 100 110 120 130 140
0.000.010.020.030.04
80 90 100 110 120 130 140
Mín. P25 P50 P75 Máx.

42. 42
Ejemplo
Número de años de escolarización
5 ,3 ,3
5 ,3 ,7
6 ,4 1,1
12 ,8 1,9
25 1,7 3,5
68 4,5 8,0
56 3,7 11,7
73 4,8 16,6
85 5,6 22,2
461 30,6 52,8
130 8,6 61,4
175 11,6 73,0
73 4,8 77,9
194 12,9 90,7
43 2,9 93,6
45 3,0 96,6
22 1,5 98,0
30 2,0 100,0
1508 100,0
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Total
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
acumulado
Estadísticos
Número de años de escolarización
1508
0
12,90
12,00
12
9,00
11,00
12,00
12,00
12,00
12,00
13,00
14,00
15,00
16,00
16,00
Válidos
Perdidos
N
Media
Mediana
Moda
10
20
25
30
40
50
60
70
75
80
90
Percentiles
≥20%?
≥ 90%?

43. 43
Variabilidad o dispersión
 Los estudiantes de Bioestadística reciben diferentes calificaciones en la
asignatura (variabilidad). ¿A qué puede deberse?
 Diferencias individuales en el conocimiento de la materia.
 ¿Podría haber otras razones (fuentes de variabilidad)?
 Por ejemplo supongamos que todos los alumnos poseen el mismo nivel de
conocimiento. ¿Las notas serían las mismas en todos? Seguramente No.
 Dormir poco el día del examen, el croissant estaba envenenado...
 Diferencias individuales en la habilidad para hacer un examen.
 El examen no es una medida perfecta del conocimiento.
 Variabilidad por error de medida.
 En alguna pregunta difícil, se duda entre varias opciones, y al azar se elige
la mala
 Variabilidad por azar, aleatoriedad.

44. 44
Miden el grado de dispersión (variabilidad) de los datos, independientemente
de su causa.
 Amplitud o Rango (‘range’):
Diferencia entre observaciónes extremas.
 2,1,4,3,8,4. El rango es 8-1=7
 Es muy sensible a los valores extremos.
 Rango intercuartílico (‘interquartile range’):
 Es la distancia entre primer y tercer cuartil.
 Rango intercuartílico = P75 - P25
 Parecida al rango, pero eliminando las observaciones más extremas
inferiores y superiores.
 No es tan sensible a valores extremos.
150 160 170 180 190
0.000.010.020.030.040.05
150 160 170 180 190
25% 25% 25% 25%
Mín. P25 P50 P75 Máx.
Rango intercuartílico
Rango
Medidas de dispersión

45. 45
 Varianza S2 (‘Variance’): Mide el promedio de las desviaciones (al cuadrado) de
las observaciones con respecto a la media.
 Es sensible a valores extremos (alejados de la media).
 Sus unidades son el cuadrado de las de la variable. De interpretación difícil para un
principiante.
 La expresión es fea, pero de gran belleza ‘natural’ (físicamente). Contiene la
información geométrica relevante en muchas situaciones donde la energía interna de
un sistema depende de la posición de sus partículas.
 Energía de rotación (vía el coeficiente de inercia): patinadores con brazos extendidos
(dispersos) o recogidos (poco dispersos)
 Energía elástica: Muelles ‘estirados’ con respecto a su posición de equilibrio (dispersos) frente
a muelles en posición cercana a su posición de equilibrio (poco dispersos)
 
i
i xx
n
S 22
)(
1

46. 46
Desviación típica (‘standard deviation’)
Es la raíz cuadrada de la varianza
 Tiene las misma dimensionalidad
(unidades) que la variable. Versión
‘estética’ de la varianza.
 Cierta distribución que veremos más
adelante (normal o gaussiana)
quedará completamente determinada
por la media y la desviación típica.
 A una distancia de una desv. típica de la
media hay más de la ‘más de la mitad’.
 A una distancia de dos desv. típica de la
media las tendremos casi todas.
2
SS 
Peso recién nacidos en partos gemelares
3.300
2.900
2.500
2.100
1.700
1.300
900
500
50
40
30
20
10
0
Desv. típ. = 568,43
Media = 2023
N = 407,00

47. 47
Dispersión en distribuciones ‘normales’
 Centrado en la media y a una desv. típica de distancia hay
aproximadamente el 68% de las observaciones.
 A dos desviaciones típicas tenemos el 95% (aprox.)
150 160 170 180 190
0.000.010.020.030.040.05
x s
68.5 %
150 160 170 180 190
0.000.010.020.030.040.05
x 2s
95 %

48. 48
 Datos ‘casi normales’. Eje ‘x’ medido en desviaciones típicas…
 ¿Encuentras relación entre rango intercuartílico y desviación típica?
 ¿Y entre los ‘bigotes’ y dos desviaciones típicas? ¿Podrías
caracterizar las observaciones anómalas?
-3 -2 -1 0 1 2 3
0.00.10.20.3
densidad
-3 -2 -1 0 1 2 3
x s
66 %
x 2s
95 %
-3 -2 -1 0 1 2 3
0.00.10.20.3
densidad
-3 -2 -1 0 1 2 3
x s
71 %
x 2s
94 %
-3 -2 -1 0 1 2 3
0.00.10.20.30.4
densidad
-3 -2 -1 0 1 2 3
x s
68 %
x 2s
94 %
-3 -2 -1 0 1 2 3
0.00.10.20.3
densidad
-3 -2 -1 0 1 2 3
x s
70 %
x 2s
94 %

49. 49
Coeficiente de variación
Es la razón entre la desviación típica y la media.
 Mide la desviación típica en forma de
“qué tamaño tiene con respecto a la media”
 También se la denomina variabilidad relativa.
 Es frecuente mostrarla en porcentajes
 Si la media es 80 y la desviación típica 20 entonces CV=20/80=0,25=25% (variabilidad relativa)
 Es una cantidad adimensional. Interesante para comparar la variabilidad de
diferentes variables.
 Si el peso tiene CV=30% y la altura tiene CV=10%, los individuos presentan más
dispersión en peso que en altura.
 No debe usarse cuando la variable presenta valores negativos o donde el valor 0
sea una cantidad fijada arbitrariamente
 Por ejemplo 0ºC ≠ 0ºF
 Los ingenieros electrónicos hablan de la razón ‘señal/ruido’ (su inverso).
x
S
CV 

50. 50
Asimetría o Sesgo
 Una distribución es simétrica si la
mitad izquierda de su distribución
es la imagen especular de su mitad
derecha.
 En las distribuciones simétricas
media y mediana coinciden. Si sólo
hay una moda también coincide
 La asimetría es positiva o negativa
en función de a qué lado se
encuentra la cola de la distribución.
 La media tiende a desplazarse
hacia las valores extremos (colas).
 Las discrepancias entre las
medidas de centralización son
indicación de asimetría.

51. 51x
8 10 12 14 16 18 20
0.000.050.100.150.20
8 10 12 14 16 18 20
x s
78 %
x
-2 -1 0 1 2 3
0.00.10.20.30.40.5
-2 -1 0 1 2 3
x s
66 %
x
0 2 4 6 8 10 12 14
0.000.050.100.150.20
0 2 4 6 8 10 12 14
x s
78 %
Estadísticos para detectar asimetría
 Hay diferentes estadísticos que sirven para detectar asimetría.
 Basado en diferencia entre estadísticos de tendencia central.
 Basado en la diferencia entre el 1º y 2º cuartiles y 2º y 3º.
 Basados en desviaciones con signo al cubo con respecto a la media.
 Los calculados con ordenador. Es pesado de hacer a mano.
 En función del signo del estadístico diremos que la asimetría es
positiva o negativa.
 Distribución simétrica  asimetría nula.

52. 52
Apuntamiento o curtosis
En el curso serán de especial
interés las mesocúrticas y
simétricas (parecidas a la normal).
La curtosis nos indica el grado de apuntamiento (aplastamiento) de una
distribución con respecto a la distribución normal o gaussiana. Es
adimensional.
Platicúrtica (aplanada): curtosis < 0
Mesocúrtica (como la normal): curtosis = 0
Leptocúrtica (apuntada): curtosis > 0
Aplanada
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.00.51.01.52.0
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
x s
57 %
Apuntada como la normal
-3 -2 -1 0 1 2 3
0.00.10.20.3
-3 -2 -1 0 1 2 3
x s
68 %
Apuntada
-2 -1 0 1 2
0.00.20.40.60.8
-2 -1 0 1 2
x s
82 %

53. 53
0 1 2 3 4 5 6 7 Ocho o más
Número de hijos
5%
10%
15%
20%
25%
Porcentaje
n=419
28%
n=255
17%
n=375
25%
n=215
14%
n=127
8%
n=54
4%
n=24
2%
n=23
2%
n=17
1%
Ejercicio: descriptiva con SPSS
Descriptivos para Número de hijos
1,90 ,045
1,81
1,99
1,75
2,00
3,114
1,765
0
8
8
3,00
1,034 ,063
1,060 ,126
Media
Límite
inferior
Límite
superior
Intervalo de
confianza para la
media al 95%
Media recortada al 5%
Mediana
Varianza
Desv. típ.
Mínimo
Máximo
Rango
Amplitud intercuartil
Asimetría
Curtosis
Estadístico Error típ.
 Está sombreado lo que sabemos interpretar hasta ahora.
Verifica que comprendes todo. ¿Qué unidades tiene cada
estadístico? ¿Variabilidad relativa?
 Calcula los estadísticos que puedas basándote sólo en el
gráfico de barras.

54. 54
¿Qué hemos visto?
 Parámetros
 Estadísticos y estimadores
 Clasificación
 Posición (cuantiles, percentiles,...)
 Diagramas de cajas
 Medidas de centralización: Media, mediana y moda
 Diferenciar sus propiedades.
 Medidas de dispersión
 con unidades: rango, rango intercuartílico, varianza, desv.
típica
 sin unidades: coeficiente de variación
 ¿Qué usamos para comparar dispersión de dos poblaciones?
 Asimetría
 positiva
 negativa
 ¿Podemos observar asimetría sin mirar la gráfica?
 ¿Cómo me gustan los datos?
 Medidas de apuntamiento (curtosis)
 ¿Cómo me gustan los datos?