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Medidas de dispersión: Varianza, desviación estándar y coeficiente de variación con ejemplos resueltos
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Jesus Ojeda

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Medidas de dispersión: Varianza, desviación estándar y coeficiente de variación con ejemplos resueltos

• Las medidas de dispersión, también llamadas medidas de variación, indican la separación de los datos respecto a las medidas de posición.

• Se explican conceptos como rango, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación para datos agrupados.

• Se incluye un ejemplo detallado del cálculo de estas medidas para un conjunto de datos sobre estaturas de estudiantes.

• Se muestra paso a paso cómo calcular el rango, la varianza y la desviación estándar.

• Se interpreta el coeficiente de variación para analizar la dispersión relativa de los datos.

21/6/2024

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Introducción a las Medidas de Dispersión

Las medidas de dispersión para datos agrupados son herramientas estadísticas fundamentales para analizar la variabilidad de un conjunto de datos. Este capítulo introduce los conceptos básicos de las medidas de dispersión, también conocidas como medidas de variación. Se explica que estas medidas complementan a las medidas de posición, indicando cuánto se separan los datos de la tendencia central.

Definición: Las medidas de dispersión señalan la dispersión del conjunto de todos los datos de la distribución respecto de la medida o medidas de localización adoptadas.

El capítulo presenta una lista de las principales medidas de dispersión, incluyendo:

  • Rango
  • Rango intercuartílico (Q3-Q1)
  • Varianza
  • Desviación típica o estándar
  • Desviación media
  • Coeficiente de variación

Highlight: Es importante entender que las medidas de dispersión trabajan en conjunto con las medidas de posición para proporcionar una descripción completa de un conjunto de datos.

MEDIDAS DE
DISPERSION
La medidas de dispersion Tambien se les
llama medidas de variación, la variacion
es la cantidad de dispersión, o "sepa

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Medidas de Dispersión para Datos Agrupados

Esta sección se enfoca en las medidas de dispersión para datos agrupados, proporcionando definiciones y fórmulas para cada una de ellas. Se presentan cuatro medidas principales: rango, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación.

Definición: El rango se define como la diferencia entre el límite real superior de la última clase y el límite real inferior de la primera clase.

La fórmula del rango se expresa como R = Xmax - Xmin.

Para la varianza, se proporciona la siguiente definición:

Definición: La varianza es la suma de los productos de la frecuencia absoluta por los cuadrados de las diferencias de los datos con relación a la media aritmética, dividida entre el tamaño de la muestra.

La fórmula de la varianza se presenta como S² = Σ fi · (xi - x)² / n, donde n es el tamaño de la muestra.

La desviación estándar se define como la raíz cuadrada de la varianza, y mide la dispersión de los datos con respecto a la media.

Ejemplo: Se incluye un ejercicio para calcular las medidas de dispersión utilizando datos de estaturas de estudiantes. El rango calculado es de 42 cm, indicando la diferencia máxima entre las estaturas.

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DISPERSION
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Cálculos y Conclusiones de las Medidas de Dispersión

Esta página continúa con el ejemplo de medidas de dispersión para datos agrupados, mostrando los cálculos detallados de la varianza y la desviación estándar. Se presenta una tabla con los cálculos intermedios necesarios para obtener la varianza.

Highlight: La desviación estándar calculada es de 9,8 cm, lo que significa que las edades de los estudiantes se desvían en promedio 9,8 cm respecto a su media.

El coeficiente de variación (CV) también se calcula y se interpreta:

CV = (S / x) * 100 = (9,8 / 147,48) * 100 = 6,93%

Interpretación: Las estaturas de los estudiantes varían un 6,93% con respecto a su media, lo que proporciona una medida relativa de la dispersión de los datos.

Esta sección final demuestra cómo interpretar las medidas de dispersión ejemplos resueltos, ofreciendo una comprensión práctica de cómo estas medidas se aplican a datos reales y qué información nos proporcionan sobre la variabilidad de un conjunto de datos.

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