Tema 5: estadísticos univariables.

Bienvenidos/as de nuevo al blog, en esta nueva entrada os hablo sobre medidas de resumen en cuanto a variables cuantitativas, sobre medidas de dispersión y por último sobre formas de distribución.
Para comenzar debemos saber cuales son los tres grandes tipos de medidas estadísticas:

• Medidas de tendencia central: aportan información sobre al rededor de qué valores tienden los datos a agruparse.
• Medidas de dispersión o variabilidad: informan sobre lo heterogéneas que puedes ser las observaciones.
• Medidas de posición: nos van a informar sobre cómo se divide un conjunto de datos con la misma cantidad de individuos.

Medidas de tendencia central.
Dentro de estas medidas debemos conocer:

1. Media aritmética o media, la vamos a calcular para variables cuantitativas, y es el centro de todo el conjunto de los datos que tenemos.
2. Mediana. Es el valor de la tabla tal que por debajo encontramos el 50% de los datos que son menores y por encima el 50% que son mayores.
3. Moda. Es el valor que más se repite en la tabla.

Medidas de posición.

1. Cuantiles. Se calcularan para variables cuantitativa y solo tienen en cuenta la posición de los valores en la muestra.
2. Percentiles. Dividen la muestra ordenada en 100 partes. 1%
3. Deciles. Van a dividir la muestra en 10 partes. 10%
4. Cuartiles. Dividirán la muestra en 4 partes.  25%

Medidas de dispersión.
La información que aportan es limitada.

1. Rango o recorrido: se calcula a través de la diferencia entre el mayor y menor valor de la muestra.
2. Desviación media: es una media entre las distancia de dos datos y la distancia a la media de la muestra.
3. Desviación típica: cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra únicamente por su media.
4. Varianza: sirve para identificar a la media de las desviaciones cuadráticas de una variable de carácter aleatorio, considerando el valor medio de esta.
5. Coeficiente de variación:es relativa (adimensional), ya que todas las demás se expresan en la unidad de medida de la variable y nos da información  con la que podemos comparar la heterogeneidad de dos series numéricas.

Distribuciones normales.

Es la distribución que adquieren los valores de las variables continuas cuando se representan en una gráfica, adquieren la conocida forma conocida como "Campana de Gauss".

Asimetría y curtosis.

La asimetría nos permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del punto central.

La curtosis determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución.

Y con esto acaba esta nueva entrada, como siempre, hasta la próxima y espero que os haya sido de utilidad.