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UNIDAD 3
Medidas de Dispersión




Lic. José Gregorio Alvarado Pérez
c. Medidas de dispersión

•   Una vez que se ha localizado el “centro” con las medidas de
    tendencia central, la investigación en busca de información a partir
    de los conjuntos de datos se dirige ahora a las medidas de
    dispersión. Estas medidas incluyen el rango, la varianza y la
    desviación estándar. Estos valores numéricos describen la cantidad
    de dispersión, o variabilidad, que se encuentra entre los datos. Las
    medidas de dispersión son:
1. Rango
2. Desviación Respecto a la media
3. Varianza
4. Desviación estándar
c.1. Rango

DEFINICIÓN
•   Es la diferencia entre las proporciones de datos de mayor valor
    (max) y de menor valor (min).



FÓRMULA DEL RANGO

                       Rango=    Máximo – Mínimo


OBTENCIÓN DEL RANGO

                     Rango= Máx – Min = 8 – 3 = 5
c.1. Rango

REPRESENTACIÓN GRÁFICA DEL RANGO
c.2. Desviación respecto a la media


DEFINICIÓN
•   Una desviación de la media, x – media, es la diferencia entre el valor
    x y la media.
•   Cada valor individual de x se desvía de la media por una cantidad
    igual a (x – media). Esta desviación (x – media) es cero cuando x es
    igual a la media. La desviación (x – media) es positiva si x es mayor
    que la media y, negativa si x es menor que la media.
c.2. Desviación respecto a la media

OBTENCIÓN DE LA DESVIACIÓN RESPECTO A LA MEDIA
•   Considere la muestra 6, 3, 8, 5, 3. Al usar la fórmula para obtener la
    media se encuentra que la media es 5. Luego, cada desviación, se
    encuentra restando 5 de cada valor x.


     Datos                    X           6      3      8      5     3

     Desviación           X – media      6-5    3-5   8-5    5-5    3 -5

     Resultado                            1      -2     3      0     -2
c.2. Desviación respecto a la media

REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE DESVIACIÓN RESPECTO A LA MEDIA
c.2. Desviación respecto a la media

•   Para describir el valor “Promedio” de estas desviaciones podría
    usarse la desviación media, la suma de desviaciones divida entre n.
    sin embargo, como la suma de las desviaciones, Σ(x – media), es
    exactamente cero. Debido a quela desviación media siempre es
    igual a cero, no es un estadístico de utilidad.
•   La suma de desviaciones Σ(x – media), siempre es cero debido al
    efecto de neutralización entre las desviaciones de los valores x
    menores que la media (que son negativos) y los valores x mayores
    que la media (que son positivos). Este efecto de neutralización
    puede eliminarse si se hace algo para que todas las desviaciones
    sean positivas.
c.2. Desviación respecto a la media



•   Una forma de eliminar el efecto de neutralización positivo-negativo
    es elevar al cuadrado cada una de las desviaciones; todas las
    desviaciones al cuadrado serán valores no negativos (positivos o
    cero). Las desviaciones al cuadrado se utilizan para determinar la
    varianza.
c.3. Varianza de la muestra

DEFINICIÓN
•   La varianza de la muestra, s2, es la media de las desviaciones al
    cuadrado utilizando como divisor a n – 1.

FÓRMULA DE LA VARIANZA DE LA MUESTRA
c.3. Varianza de la muestra

NOTAS
•   Para encontrar la media se usa la suma de todas las x.
•   En el supuesto de que se use el valor exacto de la media, la suma de
    las desviaciones, Σ(x – media), siempre es cero. Aplique este hecho
    para comprobar sus cálculos.

•   Si usa un valor redondeado de la media, entonces Σ(x – media), no
    siempre es cero. No obstante, estará razonablemente próxima a
    cero.
c.3. Varianza de la muestra

OBTENCIÓN DE LA VARIANZA DE LA MUESTRA
•   Calculando la varianza de 6, 3, 8, 5, 3 aplicando la fórmula anterior.

                   Paso 2.           Paso 3.           Paso 4.
  Paso 1.                                                            Paso 5. Varianza
                 Encuentre la   Encuentre cada    Encuentra Σ(x –
Encuentra Σx                                                          de la muestra
                    media           x - media         media)2
       6                             6–5=1             (1)2= 1
       3                            3 – 5 = -2         (-2)2= 4
       8                             8–5=3             (3)2= 9
                  X= 25/5= 5                                          s2 = 18/4 = 4.5
       5                             5–5=0             (0)2= 0
       3                            3 – 5 = -2         (-2)2= 4
     Σx= 25       media = 5      Σ(x-media) = 0   Σ(x-media)2 = 18       s2 = 4.5
c.3. Varianza de la muestra


MÉTODO DE ATAJO

•   El numerador de la varianza de la muestra, Σ(x – media)2, a menudo
    se denomina “suma de cuadrados de x” y se simboliza SC(x), así la
    fórmula puede expresarse como:
c.3. Varianza de la muestra

•   Las fórmulas de la varianza pueden modificarse a otras formas para
    aplicarlas más fácilmente en diversas situaciones. Por ejemplo,
    suponga que se tiene la muestra 6, 3, 5, 8, 2. La varianza de esta
    muestra se calcula en la siguiente tabla:
                  Paso 2.            Paso 3.            Paso 4.
  Paso 1.                                                            Paso 5. Varianza
                Encuentre la    Encuentre cada     Encuentra Σ(x –
Encuentra Σx                                                          de la muestra
                   media           x - media           media)2
      6                           6 – 4.8 = 1.2        (1.2)2= 1
      3                           3 – 4.8 = -1.8       (-1,8)2= 4
      5                           5 – 4.8 = 3.2        (3.2)2= 9
                 X= 24/5= 4.8                                        s2 = 22.80/4 = 5.7
      8                           8 – 4.8 = 0.2        (0.2)2= 0
      2                           2 – 4.8 = -2.8       (-2.8)2= 4
                                                    Σ(x-media)2 =
    Σx= 24       media = 24      Σ(x-media) = 0                           s2 =5.7.
                                                         22.80
c.3. Varianza de la muestra


•   El procedimiento aritmético para este ejemplo puede volverse más
    complicado porque la media contiene dígitos diferentes de cero del
    punto decimal. No obstante, la “suma de cuadrados de x”, el
    numerador de la fórmula puede volverse a escribir como:

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  • 1. UNIDAD 3 Medidas de Dispersión Lic. José Gregorio Alvarado Pérez
  • 2. c. Medidas de dispersión • Una vez que se ha localizado el “centro” con las medidas de tendencia central, la investigación en busca de información a partir de los conjuntos de datos se dirige ahora a las medidas de dispersión. Estas medidas incluyen el rango, la varianza y la desviación estándar. Estos valores numéricos describen la cantidad de dispersión, o variabilidad, que se encuentra entre los datos. Las medidas de dispersión son: 1. Rango 2. Desviación Respecto a la media 3. Varianza 4. Desviación estándar
  • 3. c.1. Rango DEFINICIÓN • Es la diferencia entre las proporciones de datos de mayor valor (max) y de menor valor (min). FÓRMULA DEL RANGO Rango= Máximo – Mínimo OBTENCIÓN DEL RANGO Rango= Máx – Min = 8 – 3 = 5
  • 5. c.2. Desviación respecto a la media DEFINICIÓN • Una desviación de la media, x – media, es la diferencia entre el valor x y la media. • Cada valor individual de x se desvía de la media por una cantidad igual a (x – media). Esta desviación (x – media) es cero cuando x es igual a la media. La desviación (x – media) es positiva si x es mayor que la media y, negativa si x es menor que la media.
  • 6. c.2. Desviación respecto a la media OBTENCIÓN DE LA DESVIACIÓN RESPECTO A LA MEDIA • Considere la muestra 6, 3, 8, 5, 3. Al usar la fórmula para obtener la media se encuentra que la media es 5. Luego, cada desviación, se encuentra restando 5 de cada valor x. Datos X 6 3 8 5 3 Desviación X – media 6-5 3-5 8-5 5-5 3 -5 Resultado 1 -2 3 0 -2
  • 7. c.2. Desviación respecto a la media REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE DESVIACIÓN RESPECTO A LA MEDIA
  • 8. c.2. Desviación respecto a la media • Para describir el valor “Promedio” de estas desviaciones podría usarse la desviación media, la suma de desviaciones divida entre n. sin embargo, como la suma de las desviaciones, Σ(x – media), es exactamente cero. Debido a quela desviación media siempre es igual a cero, no es un estadístico de utilidad. • La suma de desviaciones Σ(x – media), siempre es cero debido al efecto de neutralización entre las desviaciones de los valores x menores que la media (que son negativos) y los valores x mayores que la media (que son positivos). Este efecto de neutralización puede eliminarse si se hace algo para que todas las desviaciones sean positivas.
  • 9. c.2. Desviación respecto a la media • Una forma de eliminar el efecto de neutralización positivo-negativo es elevar al cuadrado cada una de las desviaciones; todas las desviaciones al cuadrado serán valores no negativos (positivos o cero). Las desviaciones al cuadrado se utilizan para determinar la varianza.
  • 10. c.3. Varianza de la muestra DEFINICIÓN • La varianza de la muestra, s2, es la media de las desviaciones al cuadrado utilizando como divisor a n – 1. FÓRMULA DE LA VARIANZA DE LA MUESTRA
  • 11. c.3. Varianza de la muestra NOTAS • Para encontrar la media se usa la suma de todas las x. • En el supuesto de que se use el valor exacto de la media, la suma de las desviaciones, Σ(x – media), siempre es cero. Aplique este hecho para comprobar sus cálculos. • Si usa un valor redondeado de la media, entonces Σ(x – media), no siempre es cero. No obstante, estará razonablemente próxima a cero.
  • 12. c.3. Varianza de la muestra OBTENCIÓN DE LA VARIANZA DE LA MUESTRA • Calculando la varianza de 6, 3, 8, 5, 3 aplicando la fórmula anterior. Paso 2. Paso 3. Paso 4. Paso 1. Paso 5. Varianza Encuentre la Encuentre cada Encuentra Σ(x – Encuentra Σx de la muestra media x - media media)2 6 6–5=1 (1)2= 1 3 3 – 5 = -2 (-2)2= 4 8 8–5=3 (3)2= 9 X= 25/5= 5 s2 = 18/4 = 4.5 5 5–5=0 (0)2= 0 3 3 – 5 = -2 (-2)2= 4 Σx= 25 media = 5 Σ(x-media) = 0 Σ(x-media)2 = 18 s2 = 4.5
  • 13. c.3. Varianza de la muestra MÉTODO DE ATAJO • El numerador de la varianza de la muestra, Σ(x – media)2, a menudo se denomina “suma de cuadrados de x” y se simboliza SC(x), así la fórmula puede expresarse como:
  • 14. c.3. Varianza de la muestra • Las fórmulas de la varianza pueden modificarse a otras formas para aplicarlas más fácilmente en diversas situaciones. Por ejemplo, suponga que se tiene la muestra 6, 3, 5, 8, 2. La varianza de esta muestra se calcula en la siguiente tabla: Paso 2. Paso 3. Paso 4. Paso 1. Paso 5. Varianza Encuentre la Encuentre cada Encuentra Σ(x – Encuentra Σx de la muestra media x - media media)2 6 6 – 4.8 = 1.2 (1.2)2= 1 3 3 – 4.8 = -1.8 (-1,8)2= 4 5 5 – 4.8 = 3.2 (3.2)2= 9 X= 24/5= 4.8 s2 = 22.80/4 = 5.7 8 8 – 4.8 = 0.2 (0.2)2= 0 2 2 – 4.8 = -2.8 (-2.8)2= 4 Σ(x-media)2 = Σx= 24 media = 24 Σ(x-media) = 0 s2 =5.7. 22.80
  • 15. c.3. Varianza de la muestra • El procedimiento aritmético para este ejemplo puede volverse más complicado porque la media contiene dígitos diferentes de cero del punto decimal. No obstante, la “suma de cuadrados de x”, el numerador de la fórmula puede volverse a escribir como: