DEFINICIÓN DE CONCEPTO DE SPSS
DEFINICIÓN DE MEDIDA DE TENDENCIA CENTRAL
Según (Chao, 1997), los datos obtenidos pueden condensarse en un solo valor
central alrededor del cual todos los datos muestrales se distribuyen.
Según (Spiegel, 1991), es un valor típico o representativo de un conjunto de datos
que suele situarse hacia el centro del conjunto de datos ordenados por magnitud.
- Media aritmética: Es una medida de localización central. Datos no agrupados Es la suma de los valores de todas las observaciones divididas entre el número de observaciones realizadas.
- Mediana: Es el valor que queda en la parte central de un grupo de observaciones arregladas en orden de magnitud.
- Moda: Valor o clase que tiene la mayor frecuencia en un conjunto de observaciones. La moda puede no existir o no ser única en caso de que exista. Una distribución con moda única se dice unimodal. Si los datos tienen exactamente dos modas, se dice que son datos bimodales; si tienen más de dos modas, son multimodales.
- Promedio: es un valor "central" calculado entre un conjunto de números. Es fácil calcular: suma todos los números divide por la cantidad de números que hay, y se obtiene el promedio.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN
La dispersión o variación es una característica importante de un conjunto de datos
porque intenta dar una idea de cuán esparcidos se encuentran éstos.
- Rango: El rango de un conjunto de números es la diferencia entre el mayor y el menor de todos ellos.
- Desviación estándar: raíz cuadrada de la varianza
- Varianza: Se define como el cuadrado de la desviación estándar y se representa como s2 . Es la media de las diferencias con la media elevadas al cuadrado.
- Máximo: Es el valor más alto de un conjunto de datos
- Mínimo: Es el valor más bajo de un conjunto de datos
MEDIDAS DE DISTRIBUCIÓN:
Las medidas de distribución nos permiten identificar la forma en que se separan o aglomeran los valores de acuerdo a su representación gráfica. Estas medidas describen la manera como los datos tienden a reunirse de acuerdo con la frecuencia con que se hallen dentro de la información. Su utilidad radica en la posibilidad de identificar las características de la distribución sin necesidad de generar el gráfico.
- Asimetría: esta medida nos permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del punto central (media aritmética)
- Curtosis: determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución.
referencias:
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