MEDIDAS DE FORMA

Son medidas que determinan numéricamente algunas características de la forma en que están distribuidos los datos. Entre estas medidas se tiene: el coeficiente de asimetría y el coeficiente de curtosis.

• Asimetria: Es una medida de forma de una distribución que permite identificar y describir la manera como los datos tiende a reunirse de acuerdo con la frecuencia con que se hallen dentro de la distribución. Permite identificar las características de la distribución de datos sin necesidad de generar el gráfico.

Formula: ɣ₁  = M 3 /ɣ3

• Curtosis: La curtosis mide el grado de agudeza o achatamiento de una distribución con relación a la distribución normal, es decir, mide cuán puntiaguda es una distribución.

Formula: ɣ₂  = M 4 /ɣ4  (- 3)

c) MEDIDAS DE DISPERSIÓN

Las medidas de dispersión nos informan sobre cuanto se alejan del centro los valores de la distribución.
*Las medidas de dispersión son:

• Desviación media: Es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.

Para datos sin agrupar se utiliza esta formula:

Para datos agrupados se utiliza esta formula:

• Varianza: La varianza es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media.
• Desviación típica: La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza. 

La desviación típica y la varianza se realizan con la calculadora.

b) MEDIDAS DE POSICIÓN

Las de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén ordenados de menor a mayor.
*La medidas de posición son:

• Cuartiles :Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.

Formula:

• Deciles: Los deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.

Formula:

• Percentiles: Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales.

Formula:

a) MEDIDAS DE CENTRALIZACION

Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos.
*La medidas de centralización son:

• Media aritmética: La media es el valor promedio de la distribución.
• Mediana: La mediana es la puntuación de la escala que separa la mitad superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos en dos partes iguales.
• Moda:La moda es el valor que más se repite en una distribución.

PARÁMETROS ESTADISTICOS

Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística.Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica.

Hay tres tipos parámetros estadísticos:

• a) De centralización.
• b) De posición
• c) De dispersión.

DISTRIBUCION DE FRECUENCIA

Distribución de frecuencias: Se llama así a la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría.
*TIPOS:

• Frecuencia absoluta: Es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico. Se representa por ni. La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, que se representa por N. Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ sigma mayúscula, que se lee suma o sumatoria. 
• Frecuencia relativa:Se dice que la frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por fi. Frecuencia relativa (fi), es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra (N). Es decir: 

• Frecuencia acumulada: Es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado. 
• Frecuencia relativa acumulada: Es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento. Ejemplo:Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las siguientes temperaturas máximas: 32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27 

VARIABLES O ATRIBUTOS

Variables: Son cantidades numerales que varían, son contables o medible. Ejemplo: El peso, la edad, cantidad de años estudiando.
Se define como cuantitativa.

*Discreta: No existen valores intermedios entre dos valores consecutivos de la variable
*Continua: Existen valores intermedios entre dos valores consecutivos de la variable.

Variable cualitativa o atributos: se puede definir como una característica que define un elemento. Ejemplo color de  cabello, sexo, experiencia, etc. 

Los atributos se definen como una característica cualitativa.
Ejemplo: Color de cabello

1-Negro. 2-Castaño. 3- Rubio. 4- Calvo.

* Nominal: Categorías no ordenadas.
* Ordinales: Categorías ordenadas.

ESTADÍSTICA INDIFERENCIAL

Estadística Inferencial (MUESTRA): Parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades de una población, a partir de una pequeña parte de la misma.
Estimación: Calcular el valor aproximado de algo.
Hipótesis: Proposición cuya veracidad se asume sólo provisionalmente, como solución tentativa para un problema dado o con algún otro propósito investigador.
Inferencia: Sacar una consecuencia o deducir algo de otra cosa.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Estadística Descriptiva (POBLACIÓN): El método ayuda a presentar los datos de modo tal que sobresalga su estructura. Hay varias formas simples e interesantes de organizar los datos en gráficos que permiten detectar tanto las características sobresalientes como las características inesperadas. El otro modo de describir los datos es resumirlos en uno o dos números que pretenden caracterizar el conjunto con la menor distorsión o perdida de información posible.
 Se encuentran variables y atributos >>>