Marzo 2011Profesor: Carlos Rojas A. – MBAConsultor | Media Management

Frecuencias: informa de valores concretos que adopta una variable y las veces que se repite cada unos de esos valores Para categóricas y continuas

Descriptivos: sólo para variables cuantitativas continuas Descriptivos y puntuaciones típicas

Medidas de tendencia central Media Moda mediana

Medidas de dispersión Desviación típica varianza Amplitud Max y min ET Media

Distribución Asimetría Curtosis (apuntamiento)

Desviación típica: grado en que las puntuaciones se alejan de la media

Varianza: sum cuadrados de las diferencias con la media

Amplitud: diferencia entre el valor más grande y el menor

Max y min ET Media: desviación típica de la

distribución muestral de la media

Asimetría: Índice que expresa el grado de asimetría

de la distribución Asimetría positiva: los valores extremos

se encuentran por encima de la media Asimetría negativa: los valores extremos

se encuentran por debajo de la media Los índices cercanos a cero indican

simetría

Curtosis: Índice que expresa el grado en que una

distribución acumula casos en sus colas Positiva indica que en las colas de la

distribución hay acumulados más casos que en una distribución normal

Los índices cercanos a cero, indican una semejanza con la distribución normal

Percentiles: sólo para variables, al menos, ordinales No tiene sentido en nominales

Media: sólo variables cuantitativasMediana: típicamente ordinalModa: para todo tipo de variables

Dispersión (desviación típica, varianza, error típico): sólo para variables cuantitativas

Amplitud o rango: todas la variables, excepto nominales

Asimetría y Curtosis: sólo para variables cuantitativas

Barras: cada barra es la frecuencia absoluta o porcentual

De sectores: circular, tamaño la frecuencia absoluta o porcentual

Histogramas: sólo para formato numérico

Con curva normal: curva normal superpuesta

Tiene forma de campana. Los valores centrales son más probables de encontrar en el centro de la distribución

Es simétrica respecto de su valor central Media=Mediana=Moda Es asintótica respecto de las abscisas Los puntos de inflexión se encuentran a una

desviación típica de la media Cualquier combinación lineal de variables se

distribuyen según el modelo normal

Son estimadores de tendencia central basados en la máxima verosimilitud (estimadores M) Huber, Andrew, Hamptel y Turkey

Los estimadores M son una media ponderada de las distancias al centro

Los estimadores M son menos sensibles a la presencia de otros extremos

Cuando la distribución es asimétrica, estimadores M.

Estadísticos: el grado de relación entre dos variables categóricas no puede ser establecido observando las frecuencias en la tabla

Para determinar si dos variables se encuentran relacionadas se deben utilizar medidas de asociación Chi cuadrado Fischer

Correlación de Pearson: asociación lineal entre variables de intervalo o razón

Correlación de Spearman: asociación lineal entre variables ordinales

Ambos coeficientes poco útiles en la tabla de contingencia típica

Coeficiente de Contingencia: toma valores entre 0 y 1 Un coeficiente 0 indica independencia

mientras que 1 asociación perfectaPhi y V de Cramer: adopta valores

entre 0 y 1, igual a Pearson

Con los datos ordinales tiene sentido hablar de dirección de la relación Gamma: oscila entre –1 y 1, cuando

gamma=0, independientes D de Somer Tau-b de Kendall Tau-c de Kendall

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Muchas Gracias

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