CAPITULO CAPITUL 2 MEDIDA MEDID S

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1 UNIVERSIDAD PERUANA LOS ANDES Facultad de Ciencias Administrativas y Contables CAPITULO 2 MEDIDAS ESTADISTICAS estadística

2 Ybnias Elí Grijalva Yauri 2 Introducción En el capítulo captuoanterior hemos visto cómo se pueden resumir los datos obtenidos del estudio de una muestra (o una población) en una tabla estadística o un gráfico. No obstante, tras la elaboración de la tabla y su representación gráfica, en la mayoría de las ocasiones resulta más eficaz condensar dicha información en algunos números que la expresen de forma clara y concisa. ESTAD 02

3 Ybnias Elí Grijalva Yauri 3 Introducción ESTAD 02 El siguiente paso y objeto de este capítulo consistirá en definir tipos de medidas (estadísticos o parámetros) )que los sintetizan aún más. Es decir, dado un grupo de datos organizados en una distribución de frecuencias (o bien una serie de observaciones sin ordenar), pretendemos describirlos mediante cantidades sintéticas. En este sentido pueden examinarse varias características, siendo las más comunes:

4 Ybnias Elí Grijalva Yauri 4 Introducción En este sentido pueden ea examinarse asevarias características, siendo las más comunes: 1. La tendencia central de los datos; 2. La dispersión o variación con respecto a este centro; 3. Los datos que ocupan ciertas posiciones. ESTAD La simetría de los datos, forma en la que los datos se agrupan.

5 Ybnias Elí Grijalva Yauri 5 Introducción ESTAD 02

6 Ybnias Elí Grijalva Yauri 6 Estadísticos de TENDENCIA CENTRAL Las tes tres medidas das más usuales de tendencia central son: la media, la mediana, la moda. ESTAD 02 En ciertas ocasiones estos tres estadísticos suelen coincidir, aunque generalmente no es así. Cada uno de ellos presenta ventajas e inconvenientes.

7 Ybnias Elí Grijalva Yauri 7 Tendencia Central: LA MEDIA La media aritmética étcade una variable abe estadística es la suma de todos sus posibles valores, ponderada por las frecuencias de los mismos. Es decir, si la tabla de valores de una variable X es: ESTAD 02

8 Ybnias Elí Grijalva Yauri 8 Tendencia Central: LA MEDIA La media es el valor que podemos escribir de las siguientes formas equivalentes: Si los datos no están ordenados en una tabla, entonces ESTAD 02

9 Ybnias Elí Grijalva Yauri 9 Tendencia Central: LA MEDIA Observación ESTAD 02 Hemos supuesto implícitamente en la definición de media que tratábamos con una variable X discreta. Si la variable es continua tendremos que cambiar los valores de x i por las marcas de clase correspondientes. En general, la media aritmética obtenida a partir de las marcas de clase c i, diferirá de la media obtenida con los valores reales, x i. Es decir, habrá una perdida de precisión que será tanto mayor cuanto mayor sea la diferencia i entre los valores reales y las marcas de clase, o sea, cuanto mayores sean las longitudes a i, de los intervalos.

10 ESTAD 02 Ybnias Elí Grijalva Yauri 10 Tendencia Central: LA MEDIA Algunos inconvenientes de la media Es muy sensible a los valores extremos de la variable: ya que todas las observaciones intervienen en el cálculo de la media, la aparición de una observación extrema, haría que la media se desplace en esa dirección. No es recomendable dbl usar la media como medida central en las distribuciones muy asimétricas; Si consideramos una variable discreta, por ejemplo, el número de hijos en las familias el valor de la media puede no pertenecer al conjunto de valores de la variable; Por ejemplo x = 1.2 hijos.

11 Ybnias Elí Grijalva Yauri 11 Tendencia Central: LA MEDIA La media geométrica, es la media de los logaritmos de los valores de la variable: ibl Luego: Si los datos están agrupados en una tabla, entonces se tiene: ESTAD 02

12 Ybnias Elí Grijalva Yauri 12 Tendencia Central: LA MEDIA La media armónica, se define como el recíproco de la media aritmética de los recíprocos, es decir, Por lo tanto: ESTAD 02

13 Ybnias Elí Grijalva Yauri 13 Tendencia Central: LA MEDIA La media cuadrática ca, es la raíz cuadrada de la media aritmética de los cuadrados: d ESTAD 02

14 Ybnias Elí Grijalva Yauri 14 Tendencia Central: LA MEDIANA Consideramos os una variable abedsceta discreta X cuyas observaciones en una tabla estadística han sido ordenadas de menor a mayor. Llamaremos mediana, M ed al primer valor de la variable que deja por debajo de sí al 50% de las observaciones. ESTAD 02 Por tanto, si n es el número de observaciones, la mediana corresponderá a la observación [n/2]+1, donde representamos por [ ] la parte entera de un número.

15 Ybnias Elí Grijalva Yauri 15 Tendencia Central: LA MEDIANA ESTAD 02 En el caso de variables continuas,, las clases vienen dadas por intervalos, y aquí la fórmula de la mediana se complica un poco más (pero no demasiado): Sea (l i 1,ll i ] el intervalo donde hemos encontrado que por debajo están el 50% de las observaciones. Entonces se obtiene la mediana a partir de las frecuencias absolutas acumuladas, ld mediante interpolación lineal (teorema de Thales) como sigue (figura 22) 2.2):

16 Ybnias Elí Grijalva Yauri 16 Tendencia Central: LA MEDIANA ESTAD 02

17 Ybnias Elí Grijalva Yauri 17 Tendencia Central: LA MEDIANA Esto equivale e a decir que la mediana a divide deal histograma en dos partes de áreas iguales a 1/2. ESTAD 02

18 Ybnias Elí Grijalva Yauri 18 Tendencia Central: LA MEDIANA Entre teas las propiedades de la mediana, a, vamos osa destacar las siguientes: Tiene la ventaja tj de no estar afectada por las observaciones extremas, ya que no depende de los valores que toma la variable, sino del orden de las mismas. Por ello es adecuado su uso en distribuciones asimétricas. Es de cálculo rápido y de interpretación sencilla. ESTAD 02

19 Ybnias Elí Grijalva Yauri 19 Tendencia Central: LA MEDIANA A diferencia e cade la media, la mediana a de una variable discreta es siempre un valor de la variable que estudiamos (ej. La mediana de una variable número de hijos toma siempre valores enteros). Si una población está formada por 2 sub poblaciones de medianas M ed1 y M ed2, sólo se puede afirmar que la mediana, M ed, de la población está comprendida entre M ed1 y M ed2 ESTAD 02

20 Ybnias Elí Grijalva Yauri 20 Tendencia Central: LA MEDIANA Ejemplo Sea X una variable discreta que ha presentado sobre una muestra las modalidades Si cambiamos la última observación por otra anormalmente grande, esto no afecta a la mediana, pero si a la media: ESTAD 02 En este caso la media no es un posible valor de la variable ibl (discreta), y se ha visto it muy afectada por la observación extrema. Este no ha sido el caso para la mediana.

21 Ybnias Elí Grijalva Yauri 21 Ejemplo Tendencia Central: LA MEDIANA Obtener la media aritmética y la mediana en la distribución ib ió adjunta. Determinar Dt gráficamente cuál de los dos promedios es más significativo. ESTAD 02

22 Ybnias Elí Grijalva Yauri 22 Tendencia Central: LA MEDIANA La media aritmética es: La primera frecuencia absoluta acumulada que supera el valor n/2=100 es N i =140. Por ello el intervalo mediano es [10;20). Así: ESTAD 02 Para ver la representatividad de ambos promedios, realizamos el histograma de la figura , y observamos que dd dada la forma de la distribución, la mediana es más representativa quela media.

23 Ybnias Elí Grijalva Yauri 23 Tendencia Central: LA MEDIANA ESTAD 02

24 Ybnias Elí Grijalva Yauri 24 La moda Tendencia Central: LA MODA Llamaremos moda a cualquier máximo relativo lti de la distribución ib ió de frecuencias, es decir, cualquier valor de la variable que posea una frecuencia mayor que su anterior y su posterior. ESTAD 02

25 Ybnias Elí Grijalva Yauri 25 Tendencia Central: LA MODA ESTAD 02 Observación De la moda destacamos las siguientes propiedades: Es muy fácil de calcular. Puede no ser única. Es función de los intervalos elegidos a través de su amplitud, número y límites de los mismos. Aunque el primero o el último de los intervalos no posean extremos inferior o superior respectivamente, la moda puede ser calculada.

26 Ybnias Elí Grijalva Yauri 26 Tendencia Central: LA MODA ESTAD 02

27 Ybnias Elí Grijalva Yauri 27 Tendencia Central: LA MODA ESTAD 02

28 Ybnias Elí Grijalva Yauri 28 Resumen delasmedidasdeposición centrales. ESTAD 02

29 Ybnias Elí Grijalva Yauri 29 Relación entre Media, Mediana, Moda En el caso de distribuciones unimodales, odaes, la mediana está con frecuencia comprendida entre la media y la moda (incluso más cerca de la media). En distribuciones que presentan cierta inclinación, es más aconsejable el uso de la mediana. ESTAD 02 Sin embargo en estudios relacionados con propósitos estadísticos y de inferencia suele ser más apta la media.

30 Ybnias Elí Grijalva Yauri 30 Relación entre Media, Mediana, Moda Ejemplo Consideramos una tabla estadística relativa a una variable continua, dela que nos dan los intervalos, las marcas de clase c i, y las frecuencias absolutas, n i. ESTAD 02 Intervalos c i n i

31 Ybnias Elí Grijalva Yauri 31 Relación entre Media, Mediana, Moda Para calcular la media podemos añadir una columna con las cantidades n i c i. La suma de los términos de esa columna dividida por n=12 es la media: ESTAD 02 Intervalos c i n i N i nici

32 Ybnias Elí Grijalva Yauri 32 Relación entre Media, Mediana, Moda La mediana a es el valor ao de la variable abeque deja por debajo de sí a la mitad de las n observaciones, es decir 6 (n/2). Construimos la tabla de las frecuencias absolutas acumuladas, N i, y vemos que eso ocurre en la modalidad tercera [Ni (n/2)], es decir, ESTAD 02

33 Ybnias Elí Grijalva Yauri 33 Relación entre Media, Mediana, Moda Para aael cálculo cu de la moda, lo primero oes encontrar los intervalos modales, buscando los máximos relativos en la columna de las frecuencias absolutas, n i. Vemos que hay dos modas, correspondientes a las modalidades i=1,, i=3. (cualquier q valor de la variable que posea una frecuencia mayor que su anterior y su posterior) ESTAD 02

34 Ybnias Elí Grijalva Yauri 34 Relación entre Media, Mediana, Moda En el primer intervalo modal, (l 0, 1 ]=(0,2], ], la moda se calcula como El segundo intervalo modal es (l 2,l 3 ]=(4;6], ], siendo la moda el punto perteneciente al mismo que se obtiene como: En este caso, como se ve en la figura 2.5, la moda no toma un valor único, sino el conjunto ESTAD 02 moda no toma un valor único, sino el conjunto

35 ESTAD 02 Ybnias Elí Grijalva Yauri 35

36 Ybnias Elí Grijalva Yauri 36 Estadísticos de Posición Los estadísticos de posición van a ser valores aoes de la variable caracterizados por superar a cierto porcentaje de observaciones en la población (o muestra). ESTAD 02 Como medidas de posición tenemos fundamentalmente a los: Percentiles, Cuartiles, Deciles y Quintiles.

37 Ybnias Elí Grijalva Yauri 37 Estadísticos de Posición: Percentiles Percentiles Variable Discreta, se define el percentil de orden k, como la observación, P k, que deja por debajo de si el k% de la población. Esta definición nos recuerda a la mediana, pues como consecuencia de la definición es evidente que M ed = P 50 Variable Continua, el intervalo es donde P k (l i 1, l i], se calcula buscando el que deja debajo de si al de las observaciones. Dentro de él, P k se obtiene según la relación: ESTAD 02

38 Ybnias Elí Grijalva Yauri 38 Estadísticos de Posición: Percentiles ESTAD 02 Por su propia naturaleza, el percentil puede estar situado en cualquier lugar de la distribución, por lo que no puede considerársele como una medida de tendencia central.

39 Ybnias Elí Grijalva Yauri 39 Estadísticos de Posición: Cuartiles Los cuartiles, Q l, son un caso particular a de los percentiles. Hay 3, y se definen como: Q 1 = P 25 Q 2 = P 50 = M ed Q 3 = P 75 ESTAD 02

40 Ybnias Elí Grijalva Yauri 40 Estadísticos de Posición: Deciles Se definen e los deciles es como o los valores aoesde la variable que dividen a las observaciones en 10 grupos de igual tamaño. Más precisamente, definimos D 1,D 2,..., D 9 como: ESTAD 02

41 Ybnias Elí Grijalva Yauri 41 Estadísticos de Posición: Cuartiles Ejemplo Dada la siguiente distribución en el número de hijos de cien familias, calcular sus cuartiles. ESTAD 02

42 Ybnias Elí Grijalva Yauri 42 Estadísticos de Posición: Cuartiles Primer cuartil: Segundo cuartil: Tercer cuartil: ESTAD 02

43 Ejemplo Ybnias Elí Grijalva Yauri 43 Estadísticos de Posición: Cuartiles Calcular los cuartiles en la siguiente distribución ib ió de una variable ibl continua: ESTAD 02 l i 1 l i n i N i n =51

44 Ybnias Elí Grijalva Yauri 44 Estadísticos de Posición: Cuartiles 1. Primer cuartil: 2. Segundo cuartil: 3. Segundo cuartil: ESTAD 02

45 Ybnias Elí Grijalva Yauri 45 Estadísticos de Posición: Cuartiles Ejemplo : Han sido ordenados d los pesos de 21 personas en la siguiente tabla: Intervalos f.a. ESTAD 02 l i 1 l i n i Encontrar aquellos valores que dividen a los datos en 4 partes con el mismo número de observaciones.

46 Ybnias Elí Grijalva Yauri 46 Estadísticos de Posición: Cuartiles Solución: Las cantidades que buscamos son los tres cuartiles: Q 1, Q 2, y Q 3. Para calcularlos, le añadimos a la tabla las columnas con las frecuencias acumuladas, para localizar qué intervalos son los que contienen a los cuartiles ESTAD 02 buscados: l i 1 l i n i N i

47 Ybnias Elí Grijalva Yauri 47 Estadísticos de Posición: Cuartiles Q 1 y Q 2 se encuentran en el intervalo (52 59), ya que N 3 =12 es la primera f.a.a. que supera a (1/4 * 21) y (2/4 * 21). Q 3 está en (66 73), pues N 5 =21 es el primer N i mayor que (2/4 * 21). ESTAD 02

48 Ybnias Elí Grijalva Yauri 48 Estadísticos de Posición: Cuartiles ESTAD 02

49 Ybnias Elí Grijalva Yauri 49 Estadísticos de Posición: Cuartiles Obsérvese que Q 2 = M ed. Esto es lógico, ya que la mediana divide a la distribución en dos partes con el mismo número de observaciones, y Q 2, hace lo mismo, pues es dj deja a dos cuartos de los dt datos por arriba y otros dos cuartos por abajo. ESTAD 02

50 Ybnias Elí Grijalva Yauri 50 Estadísticos de Variabilidad o Dispersión ESTAD 02 Los estadísticos de tendencia central o posición nos indican donde se sitúa un grupo de puntuaciones. Los de variabilidad o dispersión nos indican si esas puntuaciones o valores están próximas entre sí o si por el contrario están o muy dispersas. Rango o Amplitud Varianza Desviación Típica o Estándar Coeficiente de Variación

51 Ybnias Elí Grijalva Yauri 51 Estadísticos de Dispersión: Rango Amplitud Una medida da razonable ao abede la variabilidad ab podría ser la amplitud o rango, que se obtiene restando el valor más bajo de un conjunto de observaciones del valor más alto. R = X max X min = A Es fácil de calcular y sus unidades son las mismas que las de la variable. ESTAD 02 mismas que las de la variable.

52 Ybnias Elí Grijalva Yauri 52 Estadísticos de Dispersión: Rango Amplitud Propiedades del Rango: Es fácil de calcular y sus unidades son las mismas que las de la variable. No utiliza todas las observaciones (sólo dos de ellas); Se puede ver muy afectada por alguna observación extrema; El rango aumenta con el número de observaciones, o bien se queda igual. En cualquier caso nunca disminuye. ESTAD 02 cualquier caso nunca disminuye.

53 Ybnias Elí Grijalva Yauri 53 Estadísticos de Dispersión: Varianza La varianza, S 2, se define como la media de las df diferencias cuadráticas dá de n puntuaciones con respecto a su media aritmética, es decir: Para datos agrupados en tablas, usando las notaciones establecidas en los capítulos anteriores, la varianza se puede escribir como ESTAD 02

54 Ybnias Elí Grijalva Yauri 54 Estadísticos de Dispersión: Varianza Una fórmula uaequivalente e para a el cálculo cu de la varianza está basada en lo siguiente: ESTAD 02

55 Ybnias Elí Grijalva Yauri 55 Estadísticos de Dispersión: Varianza Con lo cual se tiene: Si los datos están agrupados en tablas, es evidente que: ESTAD 02 Esta medida es siempre una cantidad positiva, con propiedades interesante para la realización de inferencia estadística. Como sus unidades son las del cuadrado de la variable, es más sencillo usar su raíz cuadrada, que es la que vemos en la siguiente sección.

56 Ybnias Elí Grijalva Yauri 56 Estadísticos de Dispersión: Desviación Típica o Estándar La varianza a ano te tiene ela misma magnitud que las observaciones (ej. si las observaciones se miden en metros, la varianza lo hace en metros cuadrados). Si queremos que la medida de dispersión ió sea de la misma dimensionalidad que las observaciones bastará con tomar su raíz cuadrada. Por ello se define la desviación típica,, S,, como: ESTAD 02

57 Ybnias Elí Grijalva Yauri 57 Estadísticos de Dispersión: Desviación Típica o Estándar Ejemplo: Calcular la varianza y desviación típica de las siguientes cantidades medidas en metros: 3, 3, 4, 4, 5. Solución: Para calcular dichas medidas de dispersión es necesario calcular previamente el valor con respecto al cual vamos a medir las diferencias. Éste es la media: La varianza es: siendo la desviación típica su raíz cuadrada: ESTAD 02

58 Ybnias Elí Grijalva Yauri 58 Estadísticos de Dispersión: Desviación Típica o Estándar Ambas son sensibles a la variación de cada una de las puntuaciones, es decir, si una puntuación cambia, cambia con ella la varianza. La razón es que si miramos su definición, la varianza es función de cada una de las puntuaciones. Si se calculan a través de los datos agrupados en una tabla, dependen d de los intervalos elegidos. Es decir, cometemos cierto error en el cálculo de la varianza cuando los datos han sido resumidos en una tabla estadística mediante intervalos, en lugar de haber sido calculados directamente como datos no agrupados. Este error no seráimportante si la elección del número de intervalos, amplitud y límites de los mismos ha sido ESTAD 02 adecuada.

59 Ybnias Elí Grijalva Yauri 59 Estadísticos de Dispersión: Desviación Típica o Estándar La desviación típica tiene la propiedad p de que en el intervalo ESTAD 02 se encuentra, al menos, el 75% de las observaciones. Incluso si tenemos muchos datos y estos provienen de una distribución normal (se definirá dfiiáeste concepto más adelante), podremos llegar al 95%. No es recomendable el uso de ellas, cuando tampoco lo sea el de la media como medida de tendencia central.

60 Ybnias Elí Grijalva Yauri 60 Estadísticos de Dispersión: Coeficiente de variación Pero eoqué ocurre si lo que comparamos a os es la altura de unos elefantes con respecto a su peso? Comparar una desviación (con respecto a la media) medida en metros con otra en kilogramos no tiene ningún sentido. ESTAD 02 El problema no deriva sólo de que una de las medidas sea de longitud y la otra sea de masa. El mismo problema se plantea si medimos cierta cantidad, por ejemplo la masa, de dos poblaciones, pero con distintas t unidades. d

61 Ybnias Elí Grijalva Yauri 61 Estadísticos de Dispersión: Coeficiente de variación ESTAD 02 El problema no se resuelve tomando las mismas escalas para ambas poblaciones. Por ejemplo, se nos puede ocurrir medir a las hormigas con las mismas unidades que los elefantes (toneladas). Lo lógico es que la dispersión de la variable peso de las hormigas sea prácticamente nula. En los dos primeros casos mencionados anteriormente, el problema viene de la dimensionalidad de las variables, y en el tercero de la diferencia enorme entre las medias de ambas poblaciones.

62 Ybnias Elí Grijalva Yauri 62 Estadísticos de Dispersión: Coeficiente de variación El coeficiente c e de variación acó es lo que nos permite evitar estos problemas, pues elimina la dimensionalidad de las variables y tiene en cuenta la proporción existente entre medias y desviación ió típica. Se define dfi del dli siguiente i modo: ESTAD 02

63 Ybnias Elí Grijalva Yauri 63 Estadísticos de Dispersión: Coeficiente de variación ESTAD 02 Propiedades Sólo se debe calcular para variables con todos los valores positivos. Todo índice de variabilidad es esencialmente no negativo. Las observaciones pueden ser positivas o nulas, pero su variabilidad debe ser siempre positiva. De ahí que sólo debemos trabajar con variables ibl positivas, ii para la que tenemos con seguridad que la media es mayor que cero. No es invariante ante cambios de origen. Es decir, si a los resultados de una medida le sumamos una cantidad positiva, b>0, para tener Y=X+b, entonces CV Y CV X, Es invariante a cambios de escala. Así por ejemplo el coeficiente de variación de una variable medida en metros es una cantidad adimensional que no cambia si la medición se realiza en centímetros.

64 Ybnias Elí Grijalva Yauri 64 Estadísticos de Dispersión: Tipificación Se conoce oce por tipificación tp cacó al proceso pocesode restar la media y dividir por su desviación típica a una variable X. De este modo se obtiene una nueva variable : de media de z = 0 y desviación típica S Z = 1, que denominamos variable tipificada. ESTAD 02 que denominamos variable tipificada.

65 ESTAD 02 Ybnias Elí Grijalva Yauri 65 Estadísticos de Dispersión: Tipificación Esta nueva variable carece de unidades y permite hacer comparables dos medidas que en un principio no lo son, por aludir a conceptos diferentes. Así por ejemplo nos podemos preguntar si un elefante es más grueso que una hormiga determinada, cada uno en relación a su población. También es aplicable al caso en que se quieran comparar individuos semejantes de poblaciones diferentes. Por ejemplo si deseamos comparar el nivel académico de dos estudiantes de diferentes Universidades para la concesión de una beca de estudios, en principio sería injusto concederladirectamentedirectamente al que posea una nota media más elevada, ya que la dificultad para conseguir una buena calificación puede ser mucho mayor en un centro que en el otro, lo que limita las posibilidades de uno de los estudiantey favorece al otro. En este caso, lo más correcto es comparar las calificaciones de ambos estudiantes, pero tipificadas cada una de ellas por las medias y desviaciones típicas respectivas de las notas de los alumnos de cada Universidad.

66 Ybnias Elí Grijalva Yauri 66 Estadísticos de Dispersión: Tipificación Es importante te destacar que: Los coeficientes de variación sirven para comparar las variabilidades d de dos conjuntos de valores (muestras o poblaciones), mientras que si deseamos comparar a dos individuos de cada uno de esos conjuntos, es necesario usar los valores tipificados. ESTAD 02

67 Ybnias Elí Grijalva Yauri 67 Estadísticos de Dispersión: Coeficiente de variación y Tipificación Ejemplo Dada la distribución de edades dd (medidas en años) Horas Num. en un colectivo de 100 trabajadas empleados personas, obtener: La variable tipificada Z Valores de la media y varianza de Z. 3. Coeficientede variación de Z ESTAD 02

68 Ybnias Elí Grijalva Yauri 68 Estadísticos de Dispersión: Coeficiente de variación y Tipificación Solución: Para calcular la variable tipificada partimos delos datosdelenunciado del enunciado. Será necesario calcular en primer lugar la media y desviación típica de la variable original (X= años). l i 1 l i x i n i x i n i x 2 i n i n= ESTAD 02

69 Ybnias Elí Grijalva Yauri 69 Estadísticos de Dispersión: Coeficiente de variación y Tipificación A partir de estos valores podremos calcular los valores tipificados para las marcas de clase de cada intervalo y construir su distribución de frecuencias: z i n i z i n i z 2 i n i 0, ,015 26,086 0, ,352 0,004 1, ,720 25,303 3, ,944 48,609 n=100 0, ,002 ESTAD 02

70 Ybnias Elí Grijalva Yauri 70 Estadísticos de Dispersión: Coeficiente de variación y Tipificación A pesar de que no se debe calcular cu a el coeficiente de variación sobre variables que presenten valores negativos (y Z los presenta), lo calculamos con objeto de ilustrar el porqué: Es decir, el coeficiente de variación no debe usarse nunca con variables tipificadas. ESTAD 02 usarse nunca con variables tipificadas.

71 Ybnias Elí Grijalva Yauri 71 Estadísticos de Asimetría y Apuntamiento ESTAD 02 Nos proponemos dar un paso más allá en el análisis de la variable. En primer lugar, nos vamos a plantear el saber si los datos se distribuyen de forma simétrica con respecto a un valor central, o si bien la gráfica que representa la distribución de frecuencias es de una forma diferentedel del lado derecho que del lado izquierdo. Si la simetría ha sido determinada, podemos preguntarnos si la curva es más o menos apuntada (larga y estrecha). Este apuntamiento hbá habrá que medirlo comparado a cierta distribución de frecuencias que consideramos normal (no por casualidad esésteelnombre el que recibe la distribución de referencia).

72 Ybnias Elí Grijalva Yauri 72 Estadísticos de Asimetría ESTAD 02 Para saber si una distribución de frecuencias es simétrica, hay que precisar con respecto a qué. Un buen candidato es la mediana, ya que para variables continuas, divide al histograma de frecuencias en dos partes de igual área. Podemos basarnos en ella para, de forma natural, decir que una distribución de frecuencias es simétrica i si el lado ld derecho de la gráfica (a partir de la mediana) es la imagen por un espejo del dlld lado izquierdo i.

73 Ybnias Elí Grijalva Yauri 73 Estadísticos de Asimetría Simétrica Asimétrica ESTAD 02

74 Ybnias Elí Grijalva Yauri 74 Estadísticos de Asimetría ESTAD 02 Cuando la variable es discreta, decimos que es simétrica, si lo es con respecto a la media. Dentro de los tipos de asimetría posible, vamos a destacar los dos fundamentales: Asimetría positiva: Si las frecuencias más altas se encuentran en el lado izquierdo de la media, mientras que en derecho hay frecuencias más pequeñas (cola). Asimetría negativa: Cuando la cola está en el lado izquierdo.

75 Ybnias Elí Grijalva Yauri 75 Estadísticos de Asimetría ESTAD 02 Cuando realizamos un estudio descriptivo es altamente improbable bl que la distribución ib ió de frecuencias sea totalmente simétrica. En la práctica diremos que la distribución de frecuencias es simétrica si lo es de un modo aproximado. Por otro lado, aún observando cuidadosamente la gráfica, podemos no ver claro de qué lado están las frecuencias más altas. Conviene definir entonces unos estadísticos que ayuden a interpretar t la asimetría, a los que llamaremos índices de asimetría. Vamos a definir a continuación algunos de los índices de asimetría más usuales como son el índice basado en los tres cuartiles, el momento de tercer orden y la distancia entre la moda y la media o la media y la mediana.

76 Ybnias Elí Grijalva Yauri 76 Estadísticos de Asimetría momento tocentral de tercer orden ode Sea X una variable cuantitativa y p N. Llamamos momento de orden p a: Se denomina momento central de orden p a la cantidad ESTAD 02 Si los datos están agrupados en una tabla, m p admite otra expresión equivalente:

77 Ybnias Elí Grijalva Yauri 77 Estadísticos de Asimetría Índice de Yule Bowley (basado en los tres cuartiles) Si una distribución es simétrica, es claro que deben haber tantas observaciones entre la que deja por debajo de sí las tres cuartas partes de la distribución y la mediana, como entre la mediana y la que deja por debajo de sí un quarto de todas las observaciones. De forma abreviada esto es, Q 3 Q 2 = Q 2 Q 1 Una pista para saber si una distribución ib ió de frecuencias es asimétrica positiva : Q 3 Q 2 Q 2 Q 1 Por analogía, si es asimétrica negativa, se tendrá Q 3 Q 2 Q 2 Q 1 ESTAD 02 Q3 Q2 Q2 Q1

78 Ybnias Elí Grijalva Yauri 78 Estadísticos de Asimetría Índice de Yule Bowley (basado en los tres cuartiles) Para quitar dimensionalidad al problema, utilizamos como índice de asimetría la cantidad: ESTAD 02 Es claro que El número obtenido, es invariante ante cambios de origen de referencia y de escala.

79 Ybnias Elí Grijalva Yauri 79 Estadísticos de Asimetría ESTAD 02 Uso de los cuartiles para medir la asimetría

80 Ybnias Elí Grijalva Yauri 80 Estadísticos de Asimetría Otros índices de asimetría Basándonos en que si una distribución de frecuencias es simétrica y unimodal, entonces la media, la mediana y la moda coinciden, podemos definir otras medidas de asimetría, como son: o bien, Diremos que hay asimetría positiva si A s 0, y negativa si A s 0. ESTAD 02 negativa si As 0.

81 Ybnias Elí Grijalva Yauri 81 Estadísticos de Asimetría entre cuartiles consecutivos indican asimetría. ESTAD 02 Diferencias entre las medidas de tendencia central, o bien entre las distancias,

82 Ybnias Elí Grijalva Yauri 82 Estadísticos de Asimetría Ejemplo Las edades de un grupo de personas se reflejan en la Intervalos n i tabla siguiente: Determinar la variabilidad de la edad mediante los estadísticos varianza, desviación típica, coeficiente de variación y rango intercuartílico. Estudiela simetría de la variable ESTAD 02

83 Solución: Ybnias Elí Grijalva Yauri 83 Estadísticos de Asimetría En primer lugar realizamos los cálculos necesarios a partir de la tabla tbl de frecuencias: ESTAD 02 Intervalos n i x i N i x i n i x 2 i n i , , , , , , , ,742.5

84 Ybnias Elí Grijalva Yauri 84 Estadísticos de Asimetría La media es x = 2,065/157 = años. La varianza la calculamos a partir de la columna de la x i2 n i como sigue: 2 / 2 2 S 2 = 27,742.25/ = 3.78 años 2 ; S = 3.78 = 1.94 años El coeficiente de variación no posee unidades y es: ESTAD 02 CV = 1.94/ = = 15% de variabilidad d

85 Ybnias Elí Grijalva Yauri 85 Estadísticos de Asimetría En lo que concierne c e a la simetría apodemos os utilizar el coeficiente de asimetría de Yule Bowley, para el cual es preciso el cálculo de los cuartiles: ESTAD 02

86 Ybnias Elí Grijalva Yauri 86 Estadísticos de Asimetría Lo que nos dceque dice aproximadamente ada en un rango de Q 3 Q 1 = 2.29 años se encuentra el 50% central del total de observaciones. Además: ESTAD 02

87 Ybnias Elí Grijalva Yauri 87 Estadísticos de Asimetría Este resultado nos indica dcaque existe steuna ligera asimetría a la izquierda (negativa). Un resultado similar se obtiene si observamos que la distribución de frecuencias es unimodal, siendo la moda: ESTAD 02 en cuyo caso podemos usar como medida del sesgo:

88 Ybnias Elí Grijalva Yauri 88 Estadísticos de Asimetría La distribución de frecuencias de la edad presenta una ligera asimetría negativa. ESTAD 02

89 Ybnias Elí Grijalva Yauri 89 Estadísticos de Apuntamiento Se define el coeficiente de aplastamiento de Fisher como: donde m 4 es el momento empírico de cuarto orden. Es éste un coeficiente adimensional, invariante ante cambios de escala y de origen. Sirve para medir si una distribución de frecuencias es muy apuntada o no. Para decir si la distribución es larga y estrecha, hay que tener un patrón de referencia. El patrón de referencia es la distribución normal o gaussiana para la que se tiene ESTAD 02

90 Ybnias Elí Grijalva Yauri 90 Estadísticos de Apuntamiento ESTAD 02 De este modo, atendiendo a 2, se clasifican las distribuciones de frecuencias en Leptocúrtica: Cuando 2 0, o sea, si la distribución de frecuencias es más apuntada que la normal; Mesocúrtica: Cuando 2 = 0, es decir, cuando la distribución ib ió de frecuencias es tan apuntada como la normal; Platicúrtica: i Cuando 2 0, o sea, si la distribución de frecuencias es menos apuntada que la normal;

91 Ybnias Elí Grijalva Yauri 91 Estadísticos de Apuntamiento Apuntamiento de distribuciones de frecuencias ESTAD 02

92 09 22/09/200 92

93 09 22/09/200 93

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