JUAN JOSÉ VENEGAS MORENO

Presentación del tema: "JUAN JOSÉ VENEGAS MORENO"— Transcripción de la presentación:

1 JUAN JOSÉ VENEGAS MORENO
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA DATOS NO AGRUPADOS. PROMEDIOS JUAN JOSÉ VENEGAS MORENO

2 OBJETIVOS Al finalizar el Tema, el participante será capaz de:
Diferenciar los diversos tipos de medidas de resumen que se pueden aplicar a un conjunto de datos Calcular e interpretar las principales medidas de tendencia central

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4 Las medidas de tendencia central
En general se denominan promedios. 2. Los más importantes son la media, la mediana y la moda. Aritmética Media Geométrica Medidas de Mediana Armónica tendencia central Moda

5 ¿POR QUÉ SON IMPORTANTES LAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL?
Porque la mayor parte de los conjuntos de datos muestran una tendencia a agruparse alrededor de un dato central. Las medidas de tendencia central son puntos en una distribución, los valores medios o centrales de ésta y nos ayudan a ubicarla dentro de la escala de medición.

6 La media aritmética ( ) La Media
a) Obtención: Se obtiene sumando los valores registrados y dividiéndolos entre el número de datos. Ejemplo: La siguiente tabla muestra el número de reclamos y quejas presentadas por pacientes en el Servicio de Emergencias a lo largo de una semana. Calcule e interprete la media.

7 Media aritmética = = 10 reclamos Interpretación: Si elige al azar un día de la semana, se espera que los pacientes del servicio de emergencia realicen 10 reclamos en ese día. Simbología: Tamaño Media aritmética Muestra n (equis barra) Población N  (miu)

8 donde:  : media poblacional : suma de todos los datos
Cálculos a partir de datos no agrupados, se utilizan las siguientes formulas. Para una muestra donde: : media muestral : suma de todos los datos : número de datos (muestra) Para una población donde:  : media poblacional : suma de todos los datos : número de datos (población) N

9 Se puede calcular la media aritmética utilizando Excel.
aritmetica

10 La Mediana Es la medida que divide en dos subconjuntos iguales a datos, de tal manera que 50% de los datos es menor a la mediana y el otro 50% es mayor a la mediana. a) Obtención: Se obtiene ordenando la serie de datos (en forma ascendente o descendente) y ubicando el dato central.

11 Primero se ordenan lo datos: 5, 8, 8, 10, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 17
Ejemplo: Los siguientes datos se refieren al número de pacientes que llegaron a su cita, después de la hora programada durante los últimos 11 días en el Servicio de Pediatría. Calcule e interprete la mediana. 12, 10, 5, 15, 8, 11, 13, 8, 10, 17, 16 Primero se ordenan lo datos: 5, 8, 8, 10, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 17 5 datos menores datos mayores mediana

12 Interpretación: Durante 5 días llegaron menos de 11 pacientes tarde a su cita y durante 5 días, más de 11 pacientes llegaron tarde a su cita. Reglas 1º Si la serie es impar, la mediana ocupa el lugar central de la serie previamente ordenada. Ejemplo: 5, 10, 10, 12, 15 , 17, 20, 21, 24

13 2º Si la serie es par, la mediana se obtiene de la semisuma de los dos valores centrales de la serie previamente ordenada. Ejemplo: 8, 10, 14, 18, 23, 24, 32, 34 3º Sea la serie par o impar, la mediana ocupa el lugar ,de la serie previamente ordenada.

14 Es fácil de calcular, interpretar y entender.
Ventajas y desventajas Ventajas: Los valores extremos no afectan a la mediana como en el caso de la media aritmética. Es fácil de calcular, interpretar y entender. Se puede determinar para datos cualitativos, registrados bajo una escala ordinal. Desventajas: Como valor central, se debe ordenar primero la serie de datos. Para una serie amplia de datos no agrupados, el proceso de ordenamiento de los datos demanda tiempo y usualmente provoca equivocaciones.

15 La Moda La moda es el valor que más se repite dentro de un conjunto de datos. a) Obtención: se obtiene organizando la serie de datos y seleccionando el o los datos que más se repiten. Ejemplo: 4, 5, 7, 8, 8 , 10, 12, 15 4, 7, 12,12 , 15, 16, 20, 20 , 24, 27 7, 12, 15, 18, 25, 30, 31, 38

16 Ventajas y desventajas de la moda.
Se puede utilizar tanto para datos cualitativos como cuantitativos. No se ve afectada por los valores extremos. Se puede calcular, a pesar de que existan una o más clases abiertas. Desventajas: No tiene un uso tan frecuente como la media. Muchas veces no existe moda (distribución amodal). En otros casos la distribución tiene varias modas, lo que dificulta su interpretación.