12.212 cursos gratis
8.324.347 alumnos
Facebook Twitter YouTube
Busca cursos gratis:

Capítulo 40:

 Estadística Descriptiva. El Rango. Percentiles, Cuartiles, Deciles

El Rango

Es la diferencia entre el valor mínimo y máximo; el Mínimo es$6; el Máximo es 776.50

El Rango es 770.5

Percentiles

Muestran cómo se agrupan los datos cuando se los ordena en orden ascendente tendiendo a que cada grupo tenga P% de observaciones.

Por ejemplo, podemos dividir el número de elementos de una muestra en 99% grupos a los que identificamos con los siguientes símbolos: P1, P2,.. P99.

Cada grupo recibirá el nombre de percentil; el percentil  P100 ya queda establecido.

De esta manera, diremos que el 1% de los datos tienen un valor menor a P1 (No olvidemos que los grupos se forman de una serie de datos ordenados en sentido ascendente)

El % de los datos tendrán un valor menor o igual a P% y el 70% de los datos serán menores o iguales a P70; por último, el 99% de los datos serán menores que P99.

Vamos a poner un ejemplo concreto, en el próximo subtítulo relativo a los Cuartiles.

Los Cuartiles

Son los grupos más utilizados, dividen al total de los elementos en cuatro partes cada uno delos cuales tienen aproximadamente el mismo número de elementos.

Cada Cuartil queda identificado como: Q1, Q2, y Q3

Q1, es el que tiene el primer 25% de observaciones del total, los cuales son menores a Q1

Q2 es el que tiene el 50% de las observaciones, cada uno es mejor que Q2

Q3 en el que el 75% de los datos son menores que Q3

Ejemplo:

Tomemos los siguientes valores ordenados en forma ascendente:

120, 140, 200, 240, 260, 380,450, 500, 630, 700, 750, 790, 800, 820, 910

Ahora bien, dividamos ese total de elementos en cuatro grupos, es decir en Cuartiles

120, 140, 200, 240, 260, 380, 450, 500, 630, 700, 750, 790, 800, 820, 910, 980

El primer Cuartil (Q1) es 240, pues todos los valores a su izquierda serán menores que él.

El Segundo Cuartil (Q2) es 500, pues todos los valores a su izquierda son menores que él.

Del mismo modo para los demás cuartiles

El último Cuartil (Q4) es 980, todos los elementos tienen un valor menor que él

Obsérvese que la Mediana, tal como la estudiamos en los primeros capítulos oscila entre 500 y 600,  = 550, es decir, está incluida en el Segundo Cuartil

Es importante tomar nota que el 50% de los datos centrales se encuentra entre Q1 y Q3

Los Deciles

Dividen la distribución en 10 partes iguales (9 divisiones) y se representan como D1,...,D9, correspondientes al 10%,...,90%, al igual que los otros estadísticos descritos.

El SPSS estima todos estos estadísticos, tal como vimos en la tabla 6.3

Volviendo al análisis de la tabla, notamos que la media, la mediana y la moda difieren en sus valores; lo que nos permite deducir que la distribución de la variable no es normal.

La deducción se confirma al leer los estadísticos como la Asimetría y la Curtosis

El Histograma

Ya tuvimos ocasión de familiarizarnos con el Histograma, que es una visualización gráfica de la distribución de la variable que deseamos analizar.

Gráfica 6.7

Histograma. Gráficas de Estadística

Obsérvese que en el eje de las abscisas se registran los valores de las ventas y en el de las ordenadas la frecuencia en que esos valores se repiten.

El histograma que vemos en el cuadro de resultados, comparado con la curva normal, nos muestra una distribución asimétrica con una cola derecha larga.

Es decir, un sesgo o skewness positivo, lo que nos indica que los elementos están concentrado, preferentemente, en la zona de valores bajos, tal como nos indicaba la Asimetría

También nos confirma una Curtosis elongada hacia arriba, con relación a la curva normal; lo que nos confirma que la distribución es Leptocúrtica, lo que ya vimos en la tabla.

Los valores que nos da la tabla sobre las medidas de tendencia central, la Curtosis y la Asimetría muestran que la distribución de la variable Sales no es normal.

El Histograma confirma la misma conclusión que los datos de la tabla; por lo tanto, debemos estar seguros de que la distribución de la variable sales no es normal.

No olvidemos que estamos interesados en que la distribución de la variable que analizamos se acerque a la curva normal.

Como en este caso la distribución no es normal, recurrimos a la transformación de las variables, en otros que reflejen mejor las características de la muestra.

Es decir, trataremos de transformar la variable de manera tal que su distribución se acerque más a la distribución normal.

Nuestras novedades en tu e-mail

Escribe tu e-mail:

Al presionar "Recibir" estás dándote de alta y aceptas las condiciones legales de mailxmail

Cursos similares a Estadística aplicada con SPSS. Módulo I


  • Vídeo
  • Alumnos
  • Valoración
  • Cursos
1. Estadística aplicada a la educación. Investigación pedagógica
La Estadística aplicada a la educación tiene un área específica de estudio sobre... [26/05/10]
6.726  
2. Psicología aplicada al trabajo. España: los grandes maestros
La psicología del trabajo o la psicología aplicada a la orientación... [18/03/10]
602  
3. Tabla de distribución de frecuencias para datos agrupados. Estadística
En el presente vídeotutorial, en matería de Estadística , estudiamos las... [09/11/12]
5
Curso con video

Capítulos del curso


¿Qué es mailxmail.com?|ISSN: 1699-4914|Ayuda
Publicidad|Condiciones legales de mailxmail


¿Quieres recibir más cursos de Ciencias? ¡Son gratis!