Medidas de Dispersión
Las medidas de dispersión son estadísticas que proporcionan información sobre la variabilidad o dispersión de un conjunto de datos. Estas medidas permiten entender cuán extendidos o concentrados están los valores en torno a la media
- Rango:
Definición: El rango es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en un conjunto de datos.Cálculo: Rango = Valor máximo - Valor mínimo.
Definición: La varianza mide cuánto se dispersan los valores individuales respecto a la media en un conjunto de datos.
- Varianza:
Definición: La varianza mide cuánto se dispersan los valores individuales respecto a la media en un conjunto de datos.Cálculo: Varianza = Suma de los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media, dividida por el número de observaciones.
Definición: La desviación estándar es simplemente la raíz cuadrada de la varianza. Proporciona una medida de dispersión en la misma escala que los datos originales.
- Desviación Estándar:
Definición: La desviación estándar es simplemente la raíz cuadrada de la varianza. Proporciona una medida de dispersión en la misma escala que los datos originales.Cálculo: Desviación estándar = Raíz cuadrada de la varianza.
Definición: El coeficiente de variación es una medida relativa de la dispersión que compara la desviación estándar con la media, expresada como un porcentaje.
- Coeficiente de Variación:
Definición: El coeficiente de variación es una medida relativa de la dispersión que compara la desviación estándar con la media, expresada como un porcentaje.Cálculo: Coeficiente de variación = (Desviación estándar / Media) * 100.
Estas medidas son esenciales en estadísticas para entender la dispersión de los datos y la variabilidad en un conjunto de observaciones. Mientras que el rango es fácil de calcular pero sensible a valores extremos, la varianza y la desviación estándar proporcionan una medida más robusta de la dispersión. El coeficiente de variación es útil para comparar la dispersión relativa entre conjuntos de datos con diferentes escalas.
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