2. Las medidas de dispersión nos resumen la información de la
“muestra” o serie de datos, dándonos así información acerca de la
magnitud del alejamiento de la distribución de datos en relación a
un valor central o de concentración de los datos.
 Características
 Las medidas de dispersión nos sirven para cuantificar la
separación de los valores de una distribución.
 Llamaremos dispersión o variabilidad, a la mayor o menor
separación de los valores de la muestra, respecto de las medidas
de centralización que hayamos calculado.

3.  Al calcular una medida de centralización como es la media
aritmética, resulta necesario acompañarla de otra medida que
indique el grado de dispersión, del resto de valores de la
distribución, respecto de esta media.
 A estas cantidades o coeficientes, les llamamos: medidas de
dispersión, pudiendo ser absolutas o relativas
 Usos
 las estadísticas básicas nos permiten tener una visión del
comportamiento de una serie de sucesos o eventos a los que
denominamos "variables", así tenemos varias herramientas
estadísticas como lo son la media, la mediana y la moda. pero
estas medidas no son suficientes, necesitamos conocer la
variabilidad de los datos, es decir, cuán parecidos son los datos
reales en comparación a las medidas de tendencia central, para
esto contamos con esta nueva herramienta: las medidas de
dispersión, que no son otra cosa que indicadores de variabilidad y
cuya importancia reside en la necesidad de tomar decisiones,
basadas en estadísticas básicas.

4.  Rango
rango no es más que la diferencia entre el máximo y mínimo
valor de una serie de datos y nos da una vaga referencia a la
posible dispersión que se puede tener de los datos.
 Fórmula de Rango:
Dato más alto - Dato más pequeño.
( X2 - X1 )
 Interpretación de Rango:
El rango lo podremos interpretar como la amplitud existente entre una
serie de datos, es decir, mide cuán lejos está el valor más pequeño y el
valor más grande de la muestra o población

5.  Desviación típica
Es la medida de dispersión más importante y de mayor utilidad
práctica, se representa normalmente por el símbolo (sigma) y es la
que mejor nos da una idea de la variación de los datos respecto a
algunas de las medidas de tendencia central o posición. en otras
palabras, es el número que nos dice cuán alejado están los datos
del valor de centraje o posición previamente obtenido.
 Fórmula de Desviación Típica:
 Interpretación del coeficiente de variación
El coeficiente de variación, mide la variabilidad relativa a la media.
3xpresa la proporción de variabilidad de una característica por
cada unidad de la media

6.  Varianza
Varianza es la medida de dispersión de los valores alrededor de la
media. característica de una muestra o población que cuantifica su
dispersión o variabilidad. la varianza tiene unidades al cuadrado de
la variable. su raíz cuadrada positiva es la desviación típica.
equivale a la dispersión respecto de la media en una serie de datos
continuos.
 Interpretación de la Varianza:
Esta medida carece de interpretación
 Estadística
La estadística es la ciencia cuyo objetivo es reunir una información
cuantitativa concerniente a individuos, grupos, series de hechos,
etc. y deducir de ello gracias al análisis de estos datos unos
significados precisos o unas previsiones para el futuro; en general,
es la ciencia que trata de la recopilación, organización
presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con el
fin de realizar una toma de decisión más efectiva

7.  Características
 Es una ciencia con tanta antigüedad como la escritura
 La ausencia de ésta conllevaría a un caos generalizado, dejando a
los administradores y ejecutivos sin información vital a la hora de
tomar decisiones en tiempos de incertidumbre.
 Utilidad
 Los métodos estadísticos tradicionalmente se utilizan para
propósitos descriptivos, para organizar y resumir datos numéricos;
la estadística descriptiva, por ejemplo trata de la tabulación de
datos, su presentación en forma gráfica o ilustrativa y el cálculo de
medidas descriptivas.

8.  Ahora bien, las técnicas estadísticas se aplican de manera amplia
en mercadotecnia, contabilidad, control de calidad y en otras
actividades; estudios de consumidores; análisis de resultados en
deportes; administradores de instituciones; en la educación;
organismos políticos; médicos; y por otras personas que
intervienen en la toma de decisiones.