MEDIDAS DE
TENDENCIA
CENTRAL,
Las medidas
de
tendencia
central son
medidas estadísticas que pretenden resumir
en un solo valor a un conjunto de valores.
MEDIA
La media aritmética es, probablemente, uno de los parámetros estadísticos más extendidos. Se le llama también promedio o, simplemente, media.
MEDIANA
La mediana es un valor de la variable que deja por debajo de sí a la mitad de los datos, una vez que éstos están ordenados de menor a mayor.
MODA
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MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Las medidas de dispersión, también llamadas
medidas de variabilidad, muestran la
variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media.
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Rango*
VarianzaRANGO
El rango se define como la diferencia entre el valor más alto y el mas bajo en un conjunto de datos.
VARIANZA
La varianza es una medida de que tan cerca, o que tan lejos están los diferentes valores de su propia media aritmética.
DESVIACIÓN ESTANDAR
Es una medida de la cantidad típica en la que los valores del conjunto de datos difieren de la media. Es la medida de
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MEDIDAS DE FORMA
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Comparan la forma que tiene la
representación gráfica, bien sea el
histograma o el diagrama de barras de la
distribución, con la distribución normal.
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MEDIDA DE ASIMETRÍA
MEDIDA DE ASIMETRÍA
• Una distribución es simétrica cuando su mediana, su moda y su media aritmética coinciden.
• Una distribución es asimétrica a la derecha si las frecuencias descienden más lentamente por la derecha que por la izquierda.
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MEDIDA DE APUNTAMIENTO O CURTOSIS
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CÁLCULO Y ANÁLISIS
DE DATOS POR IBM
SPSS
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Todo análisis estadístico tiene por objeto sintetizar la información mediante la elaboración de tablas de frecuencias, representaciones gráficas y el cálculo de medidas estadísticas.*
Para el caso de las medidas de tendencia central, dispersión y forma se tienen varias formas de calculo:*
FRECUENCIAS*
DESCRIPTIVOS*
FRECUENCIAS
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Mostrar tablas de frecuencias:*
Valores percentiles.*
Cuartiles: Muestra los valores correspondientes a los percentiles 25, 50 y 75.*
Puntos de corte para grupos iguales: Calcula los valores que dividen los casos en un número de grupos del mismo tamaño*
Los valores son puntos medios de los grupos.*
Con curva normal, se supone en el histograma una curva normal (generada a partir de la media y la desviación típica de la variable representada).*
Valores del gráfico.*
Frecuencias: La escala y la etiqueta del eje correspondiente a la altura de las barras (o al tamaño de los sectores) están expresadas en frecuencias absolutas.*
Múltiples variables. Al solicitar gráficos o estadísticos para más de una variable permite: - Comparar variables: muestra todas las variables en una sola tabla. - Organizar resultados según variables: muestra una tabla de estadísticos separada por cada variable.*
DESCRIPTIVOS
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Guardar valores tipificados como variables.*
Orden de visualización.*
Lista de variables: Las variables aparecen en el mismo orden que aparecen en el listado de Variables*
Alfabético: Ordena las variables alfabéticamente por el nombre o por la etiqueta de la variable.*
Medias ascendentes: Ordena las variables en orden ascendente según el estadístico Media (de menor a mayor). –*
EXPLORAR
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El análisis exploratorio tiene como objetivo identificar el modelo más adecuado para representar la población de la cual proceden los datos muestrales.*
Si el análisis de la variable se realiza conjuntamente para todos los casos es suficiente indicar la o las variables en la ventana Dependientes.*
Si el análisis de la variable se realiza por grupos es necesario indicar también la variable que define los grupos en la ventana Factores.*Diagrama de caja se utilizan sólo cuando se han seleccionado varias variables dependientes.
* Dependientes juntas se representan en un único gráfico las cajas correspondientes a todas las variables dependientes
*Ninguno se omite la presentación de los diagramas de caja.
*Las alternativas de Descriptivos son el gráfico de tallo y hojas, activado por defecto, y el histograma.
* Si se activa la opción Gráficos con pruebas de normalidad se obtienen para cada una de las variables dependientes y para cada uno de los grupos el correspondiente gráfico Q-Q Normal y el gráfico Q-Q Normal sin tendencia. Estos gráficos permiten comprobar si las poblaciones de las que se han extraído las muestras presentan distribución normal.
