Todas Las Medidas

Variables

Variables cualitativas

Dicotomica

Policotomica

Sexo: Masculino / Femenino

Estado civil: Soltero Casado Viudo Separado

Si / No

Variables cuantitativas

Continua

Discreta

Puede asumir infinitos valores

Solo asume n enteros

Tipos de variables

Niveles de medicin

Variables cualitativas

Nominal

Ordinal

Ponen nombre que permite diferenciar

Adems de contener un nombre establece una jerarqua. Lleva un orden implicito aunque no sea de forma numerica. Ej.: Gerente general, junior, operarios, etc. En este ejemplo la variable sera el cargo

Variables cuantitativas

Intervalo

Razn o proporcin (pp)

Asume un 0 relativoLas variables psicologicas en general entran en esta categora. Un cero relativo no necesariamente implica que no se este dando la propiedad.Ej.: cuando decimos T de 0 grados, esto no significa que no exista la T

Asume un 0 absolutoindica inexistencia de la propiedad.Ej.: Algo que pesa 0 gramos, no se tendra nada, hay 0 estudiantes, en ambos casos el 0 es absoluto.

Niveles de medicin

Grficos

Grficos segn nivel de medicin

Continua

Nominal Ordinal Escalar

Histograma

Polgono de frecuencias

Grficos de barras

Grfico sectorial

Grficos de barras Diagrama de barras


Discreta

Continua

Discreta

Puede asumir infinitos valores

Solo asume n enteros

Polgono de Frecuencia

Grfico formado por la unin de los puntos

medios (marca de clases) de las barras

sucesivas de un histograma con lneas rectas

Un polgono es otra manera de presentar datos cuantitativos grficamente. Al igual que en el histo-grama, se indican las marcas de clase en el eje horizontal y la frecuencia en el eje vertical.

A continuacin se aaden dos intervalos (uno al inicio y otro al final de la distribucin), para poder cerrar el polgono. Ntese que estos intervalos creados tienen frecuencia 0.

Al igual que los histogramas, es tambin posible construir el grfico con frecuencias relativas y con porcentajes.

Escalar / DiscretaDiagrama de barras


NominalGrafico de barras: Sus alturas representan

las frecuencias de sus

categoras respectivas.

Grafico sectorial: Sus porciones representan

las frecuencias relativas o

porcentajes de una muestra

de categoras

OrdinalGrafico de barras:

Escalar / continuaHsitograma

intervalos: el eje horizontal (x), frecuencias,

frecuencias relativas o porcentajes: el eje

vertical (y), magnitud: altura del rectngulo.

En un histograma las barras se dibujan adya-

centes unas de otras.

Es un cierto tipo de grfico que puede ser dibujado para una distribucin de frecuencias o de porcentajes.

Grficos

Grficos segn nivel de medicin

0

4

8

12

16

13,5 16,5 19,5 22,5 25,5 28,5 31,5 34,5 37,5 40,5

Edad

Fre

cuen

cia

Ab

solu

ta

20 24 28 32 36 40 44 48 52 56

Variable Cuantitativa

2

4

6

8

10

12

14

16

Frec

. Abs

olut

a

M.T.C.

CentralizacinLas de tendencia central, son los pro-

medios. Muestran un valor en torno al

cual se tienden a mover los datos. Indi-

can valores con respecto a los que los

datos parecen agruparce. ejemplo:

Media aritmetica, Media y Moda.

Son conocidas como los promedios

Centro

M.T.C.

Media Aritmtica datos no agrupados

Calculo datos no agrupadosEdad del curso39 - 37 - 35 - 22 - 20 - 32 - 25 - 38 - 42 19 - 26 - 30 - 23 - 21 - 29 - 36 - 24 - 26 31 - 21 - 29.

192021212223242526262929303132353637383942

63622

28,91IMPORTANTE:

Siempre trabajamos con dos decimales

RESULTADO DE DATOS NO AGRUPADOS

sumatoria de todos los valores

total de todos los valores

Todos los valores

cantidad de todos valores

promedio (media aritmet.)

suma

M.T.C.

Mediana datos no agrupados

o

Calculo datos no agrupadosValor central de la distribucin

Mediana en nmeros impares:

1, 2, 4, 5, 6, 6, 8 es 5

Si el nmero de datos es par, se elige la

media de los dos datos centrales

Mediana en nmeros pares:

1, 2, 4, 5, 6, 6, 8, 9 es

(5+6)2

5,5

M.T.C.

Moda datos no agrupados

Calculo datos no agrupadosCorresponde a la frecuencia

(puntaje) que ms se repite

si no se repite ninguno de la distribucin, se

dice que es amodal, no tiene moda.

Edad del curso39 - 37 - 35 - 22 - 20 - 32 - 25 - 38 - 42 19 - 26 - 30 - 23 - 21 - 29 - 36 - 24 - 26 31 - 21 - 29.

en ste caso sera:

Mo: 21, 26, 29

Interpretacin de M.T.C.

Interpretar resultados

Media aritmtica

El puntaje medio de .....info de enunciado del

problema que te den.... es de: y se pone el resultado

Mediana

El 50% de los puntajes obtenidos por .....info de

enunciado del problema que te den.... estn por

debajo de los: y se pone el resultado, mientras que

el 50% restante estn por sobre este valor

Moda

El puntaje con mayor frecuencia es o son: .

....y se pone el resultado

Si hay dos modas, el resultado ser bimodal

3 modas trimodal.

En variables cualitativasNo se puede andar buscando medias, ni

medianas, la nica medida de tendencia

central que puedo usar es la moda.

En variables cuantitativasCuando tengo un valor que se escapa

mucho, ocupo la media. Las variables cuan-

titativas permiten usar todas las medidas de

tendencia central.

Qu medida de tendencia central uso para representar la informacin?

Valores Extremos

Media Aritmticasensible a valores extremos

Es conveniente utilizar sta medida de

tendencia central, cuando los datos se

concentran simtricamente.

Es buena medida, pero no es el ms

conveniente a utilizar porque no va a

representar a todo el resto del grupo.

MedianaNo es sensible a valores extremos. Es conveniente cuando los datos

son asimtricos.

Cuando tengo valores extremos, el

promedio mas util es la mediana.

ModaNo es tan sensible a valores extremos.


Dispersin

Medidas de dispersin

DispersinMedidas que nos indican que tanto se

dispersan o se concentran los datos,

como se concentran en torno a un punto.



Las medidas de variabilidad indican la

dispersin de los puntajes obtenidos

por los sujetos.

Homogneo.Cuando el grupo est con baja dispersin

Heterogneo.Cuando est altamente disperso

Las medidas de dispersin ms utiliza-

das son:

Rango

Desviacin Estndar

Varianza

Coeficiente de Variacin.


Rango

Es la diferencia entre el valor ms

alto (el mximo) y el valor ms bajo

(el mnimo) de una distribucin.

La ventaja del Rango es su clculo

fcil y rpido, sin embargo, es muy sen-

sible a valores extremos.

Permite obtener una idea de la disper-

sin de los datos, cuanto mayor es el

rango, ms dispersos estn los datos de

un conjunto.

2 - 6 - 7 - 7 - 10 El Rango sera 8


Desviacin Estndar

La desviacin estndar (S) corre-

sponde al promedio de desviacin de

las puntuaciones con respecto a la

media, por tanto se utiliza e interpreta

en relacin a la media.

Se calcula tanto para datos no agrupa-

dos como para datos agrupados

Describe cmo las puntuaciones de una

variable se extienden a lo largo de la

distribucin en relacin con la pun-

tuacin media.

Su clculo est en razn de determinar

QU tan lejos est cada punto de la media.

S 12


Desviacin Estndar. Calculo

Calculo en datos no agrupados2 - 6- 7 - 7 - 10

Primer pasoCalcular la Media Aritmtica

Segundo pasoCuando tenemos la media, calculamos el numerador de la fraccin

Tercer pasoCalculamos la fraccin que est dentro de la raz cuadrada.

Cuarto pasoCalculamos raiz cuadrada del resultado

S 12

6,4

= variable

2

( 2 - 6,4 ) ( -4,4 ) 19,362 2

( 6 - 6,4 ) ( -0,4 ) 0,162 2

( 7 - 6,4 ) ( 0,6) 0,36 0,722 2

( 10 - 6,4 ) ( 3,6 ) 12,962 22x 2x

33,23

1

= cantidad de datos

33,23

33,234

8,3132 6,45

=

8,31 2,88


Desviacin Estndar. Interpretacin

Con respecto al resultado anterior ten-

emos que:

La Media: 6.4y la D.e.: 2,88

Por lo tanto sumamos y restamos la

desviacin standar a la media:

Del total de ...(el enunciado de lo que te

piden)... el puntaje medio obtenido es

de 6,4 con una desviacin standar de

2,88, lo que indica que la mayora de

los datos se concentra entre 3,52 y 9,28

Cuando las variables se comportan nor-

malmente, quiere decir que tienen una

distribucin de campana de Gauss

En general a una desviacin

estandar de la media esta el 66% de

los datos, eso est calculado, si usted

sabe que la variable se distribuye nor-

malmente, a una distribucin estandar

siempre est el 66% de los datos y a

dos desviaciones standar de la media

esta contenido el 95% de datos.

6,4

3,52

9,28+

-

concentracin de la mayora de los datos


Varianza

Es la Desviacin estndar al cuad-

rado (s2)

Es un concepto estadstico muy

importante, ya que muchas de las prue-

bas estadsticas se fundamentan en l

Con fines descriptivos tiene mayor

valor interpretativo la Desviacin

estndar

V 2S


Coeficiente de variacin

Este coeficiente esta expresado por-

centualmente, por eso se multiplica por

100. Corresponde a la desviacin

estandar dividivo por la media arit-

metica multiplicada por 100.

Este coeficiente de variacin me

entrega la siguiente informacin:

si el coeficiente es menor o igual al 50%

me indica que los datos se distribuyen

homogeneamente (datos pare-cidos, parejos).

Si el coeficiente es mayor al 50% los

datos sern heterogeneos.

c.v. S x 100

c.v. x 1002,88 45%6,4

Psicin

1/4 1/41/2

Medidas de posicin o de ubicacin

PosicinDividen el conjunto de datos. y sern los:

Cuartiles, perceptiles, deciles...

Medidas de posicin indican que de un

punto a otro tengo un cuarto de los

datos, por ejemplo.


Medidas de posicin

Son medidas que permiten ubicar un

determinado dato en la distribucin.

Nos permiten conocer la forma de la

distribucin

Qu % se encuentran sobre o bajo

determinado puntaje, etc.

Dividen un conjunto ordenado de datos

en grupos con la misma cantidad de

individuos. Lo que hace es decirnos

desd este punto para ac esta el

tanto porciento de datos y de aca

para alla el porcentaje restante


Cuartiles

Divisin de la distribucin en 4

partes iguales. Cada una equivale al

25% (por si sla). El Q2 representa a la

mediana

El cuartl 1 equivale al 25% de la distribucin


(Mediana). La interpretacin del cuartil 2

es igual a la interpretacin de la mediana



Por ejemplo: Los resultados de una

prueba de 80 puntos expresada en

trminos de cuartil nos indica que:

Cuartl 1:

Contendr a los puntajesentre 0 y 20

puntos

Cuartl 2:


puntos.

Cuartl 3:


puntos

Cuartil 4: Contendr a los puntajes

entre 61 y 80 puntos

50%

50%25%

50%

75%

100%

Q1

Q2

Q3

Q4


Cuartiles. Calculo

Es la misma formula que la mediana

Calculo datos agrupados

Tener resuelta la columna de la frecuencia acumulada

Primer pasoTener claro a que corresponde:

Que en este caso sera: 12

Segundo pasoCalcular el limite inferior. Que es la ubicacin del en la


El Limite inferior correspondera entonces al menor intervalo ubicado en la fila donde se encuentra 17

En este caso 20-30, el menor es 20

Tercer pasoHasta aca contamos con solo dos resultados:

Luego tenemos que identificar que es la frecuencia acumulada del intervalo anterior. Que es la frecuencia acumulada de la fila donde se encuentra

Que en este caso sera: 10-20 sea 410-20

20-30

30-40

40-50

50-60

4

17

22

24

0

4

13

5

2

0

24

acumuladaintervalos

20 12+ -( (-1

-1

Linf

acumulada

Linf + -4( (-1Q1 =

Linf + -42( (-1Q2 =

Linf + -43( (-1=Q3

Linf + -44( (-1=Q4

42

42

42

448=

Calc

ulam

os c

uart

il 2


Cuartiles. Calculo

Cuarto pasoHasta aca contamos con tres resultados:

ahora identificamos que correponde a la amplitud del intervalo

limite superior se le resta el inferior

de cualquiera de los intervalos

ej.: intervalo = 50-60

60-50 = 10

Quinto pasoHasta aca contamos con cuatro resultados:

Ahora identificaremos la del denominador

Que es la frecuencia de la fila donde se encuentra en la


Sexto pasoCalcular

20 12+ -( (-1

20 12 4 10+ -( (

acumulada42

20 12 4 10

13

+ -( (

20 8 10

13

+ ( (

20 80

13

+

20 6,15+

26,15


Deciles

Los deciles son los nueve valores

que dividen la serie de datos en diez

partes iguales. Los deciles dan los

valores correspondientes al 10%, al

20%... y al 90% de los datos. D5 coin-

cide con la mediana.

50%

50%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

50%

75%

100%

D1D2D3D4D5D6D7D8D9

50%

50%

20%

40%

60%

80%

100%

q1

q2

q3

q4

q5


Quintil

Quintil, es el nombre dado a los cinco

grupos que clasifican a la poblacin

chilena por niveles de ingresos

econmicos: el quintil 1 corresponde al

20% de la poblacin con menores

ingresos, y el quintil 5 al 20% de

mayores ingresos.


Percentiles

Son los 99 valores que dividen la serie

de datos en 100 partes iguales. P50

coincide con la mediana y con el Q2.

El percentil es el punto de una

distribucin continua debajo de los

cuales se encuentran % dados de N, se

designan por Pp, donde la "p" corre-

sponde a los % de casos por debajo del

valor dado.En trminos generales y con-

cretos, podemos decir que el percentil

corresponde a un puntaje y bajo este

puntaje se ubican X % de la distribucin.

Por ejemplo P10= el punto o puntaje

por debajo del cual se encuentra el 10%

de los individuos.

SI NOS DICE QUE EL PERCENTIL 7

VALE 30% Decimos que bajo 30 se

encuentra el 7% de los datos y sobre 30

esta el 93% de los datos.

Los estadisticos que estrega en spss son solo

percentiles, por lo tanto si yo quisiera calcular el

quintil 2 le pedir al spss el percentil 50

Formulas

Percentiles. Calculo

Pp Linf + -(p (-1

Una combinacin entre Medidas de posicin y de desviacin

Rango intercuartlicoRICEs la distancia entre el primer y tercer

cuartil: P 75 - P25

Cuando calculo esto lo qu voy a obtener

es el 50% central

Parecida al rango, pero eliminando las

observaciones ms extremas inferiores y

superiores.

No es tan sensible a valores extremos. Equivale a: Q3 - Q1

Ejemplo e interpretacinRIC= P75 - P25 =

3 - 1.5 = 1.5

Con el RIC estoy eliminando el 25%

superior y el 25% inferior,

Osea el RIC me indica el 50% de los

casos que quedan en el medio de la

distribucin.

El 50% de los casos que quedan en el

medio de la distribucin varan entre 1.5 y

3; es decir que el 50% de los casos en el

medio se limita a una dispersin de 1.5

hijos por hogar.

Esta medida s es resistente!, osea la

medida no es sensiblea valores extremos50%

25%

75%

Q1

Q3

Forma

Medidas de distribucin y de forma

FormaComo es la forma de la curva que se

forma. Son dos estadsticos: Asimetra

y apuntamiento o curtosis

Las medidas de distribucin nos

hablan de la forma que va a tomar la

curva, entonces para eso tenemos que

tener un referente, un punto de compar-

acin. En ste caso nuestro referente

es la curva normal o la campana de

Gauss.


El referente Si vamos a hablar de la forma de una

distribucin, la manera ms sencilla de

hacerlo es estableciendo una forma

especfica como punto de referencia.

As, la forma de una distribucin se

puede plantear en trminos de cuanto

se parece la distribucin observada a la

forma de referencia.

La forma de referencia se denomina

la curva normal.

La Curva Normal(o la campana de Gauss)

Propiedades de la Curva Normal

Se extiende desde innito hasta

+innito.

Nunca toca el eje horizontal (es asin-

ttica).

El rea total bajo la curva es la unidad;

es decir, es igual a 1.

Se asume que la Media es 0 porque

estoy haciendo un eje ordenado. del 0

hacia la izquierda estn los valores

negativos y del 0 a la derecha los

valores positivos.

Desviacin Estndar= 1

por ende, Varianza =1

El rea de cada mitad es 0.5. Desde el

punto 0 tengo la mitad y hacia el otro

lado la otra mitad

La curva es simtrica en torno al punto

medio.

La moda, mediana y media en una

distribucin normal tienen el mismo

valor.


Sesgo

Contamos con 2 medidas que nos indi-

can cuanto se parece una distribucin

observada a la curva normal.

Sesgo y la curtosis.

Asimetra o sesgo Una distribucin es simtrica si la

mitad izquierda de su distribucin es la

imagen especular de su mitad derecha.

En las distribuciones simtricas media

y mediana coinciden. Si slo hay una

moda tambin coincide.

La asimetra es positiva o negativa en

funcin de a qu lado se encuentra la

cola de la distribucin.

Las discrepancias entre las medidas

de centralizacin son indicacin de

asimetra.

SesgoEs una medida del grado de simetra (o

de asimetra) en una distribucin.

Un sesgo de 0 indica simetra perfecta en

que las dos colas de la distribucin son

idnticas; es decir, igual a la curva normal.

Un sesgo positivo (es decir, mayor que cero) nos indica que la cola

derecha es ms larga que la izquierda

Un sesgo negativo (es decir, menor que cero) nos indica que la cola

izquierda es ms larga que la derecha

.


Apuntamiento o curtosis

Nos habla de que tan achatada o

estirada es la curva

La curtosis nos indica el grado de apun-

tamiento (aplastamiento) de una

distribucin con respecto a la

distribucin normal o gaussiana. Es

adimensional.

Platicrtica (aplanada)curtosis menor que 0

Una curtosis negativa (0) indica un

mayor grado de picudez (ms pun-

tiaguda) que la curva normal.

.


Anexos, esto fue de la prueba anterior calculos

de datos agrupados de M.T.C

Formulas

Tabla de frecuencia

f

Auto

Apie

Metro

Micro

TOTAL

2

2

12

2

18

2

4

16

18

18

16

4

2

11,11

11,11

66,67

11,11

0,11

0,11

0,67

0,11

facasc.

facdesc.

frelativa.

ac.

frelativa.

ac.porcentaje

frelativa.(f x 100)

n

se sum

a

resultado

se sum

a

resultado

se sum

a

resultado

se parte con el resultado ms bajo hasta llegar al total de la suma de todas las frecuencias

RESULTADO DE FRECUENCIA X 100 y dividir por el total de las frecuencias. Cuando son decimales, si son enteros calculo: (frecuencia relativa x 100)

se hace la misma operacin que la frecuencia ascend-ente , pero con la f relativa: 0,1 se suma con 0,1, el resultado se suma con 0,67, el resultado se suma con 0,1 y asi hasta terminar la columna.

se hace la misma operacin que la frecuencia ascend-ente, pero con el porcentaje de frelativa: 11,11 se suma con 11,11, el resultado se suma con 66,67, el resultado se suma con 11,11 y asi...

se parte con el valor mas alto (el total) y luego se va haciendo lo mismo que con la frecuencia ascendente, pero en vez de sumar, resto con la f (frecuencia)

Se divide la frecuencia por el resultado de la suma de todas las frecuencias (en este caso, 18)

2 18

2 18

2 18

12 18

%

frecuencia observada

frecuencia absoluta

(frecuencia)

ofrecuencia

relativafrecuencia

relativafrecuencia

relativaacumulada

porcentaje porcentajeacumulado

acumuladoascendente

para comprobar, el resultado

de sto, debera sumar

1



1

debe terminaren la cantidad total de datos:

18



100



100

*importantesiempre trabajar con

2 decimales

Edad del curso39 - 37 - 35 - 22 - 20 - 32 - 25 - 38 - 42 19 - 26 - 30 - 23 - 21 - 29 - 36 - 24 - 26 31 - 21 - 29.

Estos mismos datos los agruparemos,

por ejemplo en 5 intervalos.

Amplitud de intervalo

Para sto, se toma el mayor y el menor

de los resultados y se divide por el

numero de intervalos en que quiero

agruparlos (en este caso se pidi una

amplitud de intervalo 5).

Para comenzar a agrupar, puedo partir del valor que yo quiera, puedo partir del 15 si quiero, en ste caso partiremos del 18. En la frecuencia se anotaran la cantidad de datos que se encuentra en el intervalo

Si te preguntan, Cul es la amplitud

de los intervalosasumiendo que hay

una tabla hecha:

Al limite superior se le resta el infe-

rior de cualquiera de los intervalos

ej.: intervalo = 21 - 30

30-21 = 9

42 -19

523

54,6

se aproxima a 5

18-23

24-29

30-35

36-41

42-47

6

6

5

4

1

22

Formulas

Amplitud de intervalo

dudasSi pregunta por amplitud de intervalo 5 es lo mismo que pregunte agrupe en 5 intervalos?

ej. en la gua:

Construya una tabla de frecuencia con amplitud de intervalo 3 (Menor o Mayor)

Cuando existen datos de porcentaje

y quiero saber un dato de alguna

frecuencia que no me dan

15 / 100, entonces el x es: 0,38

Cuando existen datos de frecuencia

relativa y no tienes porcentaje

por ejemplo tenemos una frecuencia

relativa de 0,36 que se obtiene con la

divisin de la frecuencia con el total de

los datos asi es:

por lo tanto la frecuencia faltante ser 50 x 0,36 = 18

Formulas

Calculo de datos faltantes

5

x40 %

3 %

multiplicar

divi

dir

frecuencia que dan

frecuencia que no dan

x

500,36=

multip

licar

frecuencia relativa

frecuencia

total de los datos

Dentro de un intervalo se suma el

limite inferior con el limite superior y

se divide x 2

intervalo = 21-30

limite inferior = 21

limite superior = 30

Formulas

Calculo de marca de clase o punto medio o

51

221+30

225,5==

Formulas

Media Aritmtica de datos agrupados

Calculo datos agrupadosPrimer pasoCalcular los de todos los intervalos

intervalo = 21-30



Segundo paso

En la tabla voy multiplicando todos los de los intervalos por las frecuencias.

Tercer pasoSumamos los resultados de la columnade la tabla

sea 650

Cuarto pasoDivido el resultado anterior por el total de las

frecuencias, sea 24

650

2427,08

10-20

20.30

30-40

40-50

50-60

15

25

35

45

0

60

325

175

90

0

650

15x4

25x13

35x5

45x2

0

4

13

5

2

0

24

51

221+30

225,5==

Formulas

Mediana de datos agrupados

Calculo datos agrupadosPrimer pasoTener resuelta la columna de la frecuencia acumulada

Tener claro a que corresponde:


Segundo pasoCalcular el limite inferior. Que es la ubicacin del en la


El Limite inferior correspondera entonces al menor intervalo ubicado en la fila donde se encuentra 17

En este caso 20-30, el menor es 20

Tercer pasoHasta aca contamos con solo dos resultados:

Luego tenemos que identificar que es la frecuencia del intervalo anterior. Que es la frecuencia acumulada de la fila donde se encuentra

Que en este caso sera: 10-20 sea 4

Cuarto pasoHasta aca contamos con tres resultados:

ahora identificamos que correponde a la amplitud del intervalo

limite superior se le resta el inferior

de cualquiera de los intervalos

ej.: intervalo = 50-60

60-50 = 10

10-20

20-30

30-40

40-50

50-60

4

17

22

24

0

4

13

5

2

0

24

acumuladaintervalos

Linf + -2( (-1 20 12+ -( (-1

20 12 4+ -( (2

Linf

2 acumulada

-1

2

2 acumulada

Formulas

Mediana de datos agrupados

Calculo datos agrupados

Quinto pasoHasta aca contamos con cuatro resultados:

Ahora identificaremos la del denominador

Que es la frecuencia de la fila donde se encuentra en la


Sexto pasoCalcular

10-20

20-30

30-40

40-50

50-60

4

17

22

24

0

4

13

5

2

0

24

acumuladaintervalos

Linf + -2( (-1

20 12 4 10+ -( (

20 12 4 10

13

+ -( (

20 8 10

13

+ ( (

20 80

13

+

20 6,15+

26,15

Formulas

Moda de datos agrupados

Calculo datos agrupadosPrimer pasoCalcular los de todos los intervalos

intervalo = 21-30



Segundo pasoUbicar el que corresponde a la mayor

que sera 25

10-20

20.30

30-40

40-50

50-60

15

25

35

45

0

4

13

5

2

0

24

51

221+30

225,5==

numero ubicado en la

columna del

correpondiente a la fila

que contiene la Mayor

Tablas de frecuenciaCuantos hombres y mujeres com-

ponen la muestra?

Q porentaje de la muestra son

mujeres?

Cuantas personas son auxiliares?

Q porcentaje son administrativas?

Cuantas personas estan

separadas/divorciadas/casadas, etc?

Sirve para determinar cantidad de

veces que se repite una variable

Click en analizar

Click en estadstica descriptiva

Click en frecuencias

Click en elegir

Click en aceptar

Tabla de contingenciacuadro q habia q llenar con el numero

de hombres con sintomatologia depre-

siva y sin, y otra con las mujeres

Click en analizar

Click en estadstica descriptiva

Click en tabla de contingencia

Click en agregar

Click en filas-(variable a escoger)

Click en columna (variable a escoger)

SPSS

Para recodificar Lo usamos cuando nos hizo cambiar el

cdigo del sexo, en vez de 1, lo cambia-

mos a masculino.

Click en Recodificar

Click en la variable q quieres recodificar

Click en cambiar

Click en valores antiguos y nuevos

Click en valor superior izquierdo (elegir

el nmero q corresponde a tu variable)

Click en valor sureior derecho (escribir

el nombre de tu variable, o sea, el que

le quieres poner ahora)

Click en continuar

Click en aceptar

Para segmentarCuantas personas casadas son

administrativos?

Se comparan las frecuencias de dos

variables, cruzando los resultados entre

una fila y una columna de nuestra tabla

de datos.

Click en datos

Click en segmentar archivo

Click en Quitar variable

Click en restablecer

Click en aceptar

3. un grupo de psiclogos entrevista a reos de la

carcel pblica y obtienen los siguientes datos:

2 estn condenados a 10 aos




Cul es el promedio?

La moda. La media se puede calcular, pero no

tendra sentido porque no es representativa.

4.Un profesional ha determinado en una investi-

gacin los siguientes datos de autoestima:

Persona

Carlos 25

Ema 30

Jose 23

Seba 28

Maria 95

Antonia 31

Cul es el promedio?. La mediana, porque

hay valores extremos. Podemos calcular la

media, sin embargo hay un valor que se

escapa (95).


Ejemplos

1. Un psiclogo mide la inteligencia a un grupo

de nios y obtiene: 105, 108, 107, 110, 106, 104

y 105 Cul es el promedio?

La media aritmtica sera el promedio ms

adecudo para ste caso. Esto porque tiene un

conjunto de valores cuantitativos, son valores

numricos que tienen valor por si mismo y no

hay ninguno que se disperse mucho

2. Una psicloga entrevista a postulante al

cargo de gerente de RRHH y categoriza los

entrevistados en: 25 Aptos, 12 no aptos y 8

condicionales. Cul es el promedio?

La moda. No se puede calcular la mediana

porque no se pueden ordenar los datos. Tam

poco podramos sacar la media aritmticas

porque esta variable es cualitativa.

haber utilizado la media para obtener un

resultado representativo de la muestra.

7. Las notas de un grupo de estudiantes son:

5.8, 6.5, 5.4, 5.5, 4.9, 6.0, 5.9 y 5.6

cul es la nota que representa al grupo?

la media. Se realiza el calculo de media

aritmtica con datos no agrupados.


Ejemplos

5. En un cdntro de salud se han realizado las

siguientes atenciones:

80 maltratos por VIF

30 depresiones

30 intentos de suicidio

30 esquizofrenia

Cul es el promedio? Moda.

6. Ingeniero determina que el sueldo promedio de

una organizacin es $500.250 y se sabe adems

que los valores con los cuales trabajo el profe-

sional son:

300.000, 295.000, 1.500.000, 306.000, 298.000 y

302.500

Qu podra aportar usted al resultado que

entrego el ingeniero?

Al ser una variable cuanitativa puedo calcular

todos los promedios: media, mediana y

moda. Lo que debo hacer a continuacin es

revisar si hay un dato muy extremo. Efectiva-

mente hay uno (1.500.000), dado que la

media es suceptible a valores extremos,

usar la mediana. Lo que hizo el ingeniero da

como resultado un valor que esta por encima

del sueldo promedio, por lo tanto debera

Todas Las Medidas

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