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Concepto: también llamadas medidas de variabilidad, muestran la 
variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si 
las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de 
la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, 
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todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos. 
Para calcular la variabilidad que una distribución tiene respecto de su 
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respecto a la media aritmética. Pero la suma de las desviaciones es 
siempre cero, así que se adoptan dos clases de estrategias para salvar 
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· Proporciona información adicional que permite juzgar la confiabilidad 
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ampliamente dispersos, la posición central es menos representativa de 
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Concepto: Se denomina rango estadístico (R) o recorrido 
estadístico al intervalo entre el valor máximo y el valor mínimo; por ello, 
comparte unidades con los datos. Permite obtener una idea de 
la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango, más dispersos 
están los datos de un conjunto. 
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. 
calcular la amplitud de los datos necesario identificar el valor más 
grande y el valor más pequeño del conjunto de datos de cada uno de 
los pacientes.
. 
Concepto: La desviación típica o desviación estándar (denotada 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. 
Para conocer con detalle un conjunto de datos, no basta con conocer 
las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer 
también la desviación que presentan los datos en su distribución 
respecto de la media aritmética de dicha distribución, con objeto de 
tener una visión de los mismos más acorde con la realidad al momento 
de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones
Características 
1.Es afectada por el valor de cada observación 
2. Como consecuencia de considerar desviaciones cuadráticas pone 
mayor énfasis en las desviaciones extremas que en las demás 
desviaciones. 
3. Si en el eje X de la distribución de frecuencias normal, se mide a 
ambos lados de la media una distancia igual a : 
Una desviación estándar se forma un intervalo en el cual se encuentra 
el 68.27% de los valores centrales de la variable 
4. Al construir la tabla de frecuencias de una variable discreta y 
calcular a partir de ella la desviación estándar no hay pérdida de 
información por lo que la desviación para los datos observados es igual 
que para los datos tabulados.
Indica la variabilidad de un proceso, una medida, etc. 
Se suele usar en control estadístico de calidad, en mediciones, en 
determinar la esperanza de vida de cosas o personas, etc. 
Estimar índices de consumo, 
Controlar la variabilidad en presupuestos, comercializaciones, 
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*Estimar si un estudiante alcance o no, la nota de promoción
Concepto. la varianza (que suele representarse como ) de 
una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como 
la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto 
a su media. 
Está medida en unidades distintas de las de la variable. Por ejemplo, si 
la variable mide una distancia en metros, la varianza se expresa en 
metros al cuadrado. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la 
varianza, es una medida de dispersión alternativa expresada en las 
mismas unidades de los datos de la variable objeto de estudio. La 
varianza tiene como valor mínimo 0. 
Hay que tener en cuenta que la varianza puede verse muy influida por 
los valores atípicos y no se aconseja su uso cuando las distribuciones 
de las variables aleatorias tienen colas pesadas. En tales casos se 
recomienda el uso de otras medidas de dispersión más robustas.
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 
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Concepto: 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. 
Por otro lado presenta problemas ya que a diferencia de la desviación 
típica este coeficiente es variable ante cambios de origen. Por ello es 
importante que todos los valores sean positivos y su media dé, por 
tanto, un valor positivo. A mayor valor del coeficiente de variación 
mayor heterogeneidad de los valores de la variable; y a menor C.V., 
mayor homogeneidad en los valores de la variable. Suele 
representarse por medio de las siglas C.V.
Puesto que tanto la desviación estándar como la media se miden en 
las unidades originales, el CV es una medida independiente de las 
unidades de medición. 
Debido a la propiedad anterior el CV es la cantidad más adecuada 
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previos, el CV es muy usado para evaluar la precisión de un 
experimento, comparando en CV del experimento en cuestión con los 
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Comparar la variabilidad entre dos grupos de datos referidos a distintos 
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  • 1.
  • 2. Concepto: también llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la media. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos. Para calcular la variabilidad que una distribución tiene respecto de su media, se calcula la media de las desviaciones de las puntuaciones respecto a la media aritmética. Pero la suma de las desviaciones es siempre cero, así que se adoptan dos clases de estrategias para salvar este problema. Una es tomando las desviaciones en valor absoluto (desviación media) y otra es tomando las desviaciones al cuadrado (varianza).
  • 3. · Proporciona información adicional que permite juzgar la confiabilidad de la medida de tendencia central. Si los datos se encuentran ampliamente dispersos, la posición central es menos representativa de los datos. · Ya que existen problemas característicos para datos ampliamente dispersos, debemos ser capaces de distinguir que presentan esa dispersión antes de abordar esos problemas. · Quizá se desee comparar las dispersiones de diferentes muestras. Si no se desea tener una amplia dispersión de valores con respecto al centro de distribución o esto presenta riesgos inaceptables, necesitamos tener habilidad de reconocerlo y evitar escoger distribuciones que tengan las dispersiones más grandes.
  • 4. Una medida de dispersión puede utilizarse para evaluar la confiabilidad de dos o más promedios. Sintetizar los datos en un valor representativo Nos dicen hasta que punto estas medidas de tendencia central son representativas como síntesis de la información La variabilidad de los valores de la distribución respecto al valor central
  • 5. Concepto: Se denomina rango estadístico (R) o recorrido estadístico al intervalo entre el valor máximo y el valor mínimo; por ello, comparte unidades con los datos. Permite obtener una idea de la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango, más dispersos están los datos de un conjunto. 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. calcular la amplitud de los datos necesario identificar el valor más grande y el valor más pequeño del conjunto de datos de cada uno de los pacientes.
  • 6. . Concepto: La desviación típica o desviación estándar (denotada 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. Para conocer con detalle un conjunto de datos, no basta con conocer las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer también la desviación que presentan los datos en su distribución respecto de la media aritmética de dicha distribución, con objeto de tener una visión de los mismos más acorde con la realidad al momento de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones
  • 7. Características 1.Es afectada por el valor de cada observación 2. Como consecuencia de considerar desviaciones cuadráticas pone mayor énfasis en las desviaciones extremas que en las demás desviaciones. 3. Si en el eje X de la distribución de frecuencias normal, se mide a ambos lados de la media una distancia igual a : Una desviación estándar se forma un intervalo en el cual se encuentra el 68.27% de los valores centrales de la variable 4. Al construir la tabla de frecuencias de una variable discreta y calcular a partir de ella la desviación estándar no hay pérdida de información por lo que la desviación para los datos observados es igual que para los datos tabulados.
  • 8. Indica la variabilidad de un proceso, una medida, etc. Se suele usar en control estadístico de calidad, en mediciones, en determinar la esperanza de vida de cosas o personas, etc. Estimar índices de consumo, Controlar la variabilidad en presupuestos, comercializaciones, productos, en las ventas , etc. *Estimar si un estudiante alcance o no, la nota de promoción
  • 9. Concepto. la varianza (que suele representarse como ) de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media. Está medida en unidades distintas de las de la variable. Por ejemplo, si la variable mide una distancia en metros, la varianza se expresa en metros al cuadrado. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza, es una medida de dispersión alternativa expresada en las mismas unidades de los datos de la variable objeto de estudio. La varianza tiene como valor mínimo 0. Hay que tener en cuenta que la varianza puede verse muy influida por los valores atípicos y no se aconseja su uso cuando las distribuciones de las variables aleatorias tienen colas pesadas. En tales casos se recomienda el uso de otras medidas de dispersión más robustas.
  • 10. 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 completa Ayuda en estudios futuros
  • 11. Concepto: 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. Por otro lado presenta problemas ya que a diferencia de la desviación típica este coeficiente es variable ante cambios de origen. Por ello es importante que todos los valores sean positivos y su media dé, por tanto, un valor positivo. A mayor valor del coeficiente de variación mayor heterogeneidad de los valores de la variable; y a menor C.V., mayor homogeneidad en los valores de la variable. Suele representarse por medio de las siglas C.V.
  • 12. Puesto que tanto la desviación estándar como la media se miden en las unidades originales, el CV es una medida independiente de las unidades de medición. Debido a la propiedad anterior el CV es la cantidad más adecuada para comparar la variabilidad de dos conjuntos de datos. En áreas de investigación donde se tienen datos de experimentos previos, el CV es muy usado para evaluar la precisión de un experimento, comparando en CV del experimento en cuestión con los valores del mismo en experiencias anteriores
  • 13. Comparar la variabilidad entre dos grupos de datos referidos a distintos sistemas de unidades de medida. Por ejemplo, kilogramos y centímetros. Comparar la variabilidad entre dos grupos de datos obtenidos por dos o más personas distintas. Comparar dos grupos de datos que tienen distinta media. Determinar si cierta media es consistente con cierta varianza. End (enumérate)