MEDIDAS DE DISPERSIÓN

Las medias de tendencia central o posición nos indican donde se sitúa un dato dentro de una distribución de datos. Las medidas de dispersión, variabilidad o variación nos indican si esos datos están próximos entre sí o sí están dispersos, es decir, nos indican cuán esparcidos se encuentran los datos. Estas medidas de dispersión nos permiten apreciar la distancia que existe entre los datos a un cierto valor central e identificar la concentración de los mismos en un cierto sector de la distribución, es decir, permiten estimar cuán dispersas están dos o más distribuciones de datos.

Estas medidas permiten evaluar la confiabilidad del valor del dato central de un conjunto de datos, siendo la media aritmética el dato central más utilizado. Cuando existe una dispersión pequeña se dice que los datos están dispersos o acumulados cercanamente respecto a un valor central, en este caso el dato central es un valor muy representativo. En el caso que la dispersión sea grande el valor central no es muy confiable. Cuando una distribución de datos tiene poca dispersión toma el nombre de distribución homogénea y si su dispersión es alta se llama heterogénea

RANGO: rango es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística

LA DESVIACIÓN ESTÁNDAR o desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza.

Es decir, la raíz cuadrada de la media de los cuadrados de las puntuaciones de desviación.

La desviación estándar se representa por σ.

• Desviación estándar para datos agrupados

DESVIACIÓN MEDIA (Dm)

 Equivale a la división de la sumatoria del valor absoluto de las diferencias existentes entre cada dato y su media aritmética y número total de datos.

LA VARIANZA

Esta medida nos permite identificar  la diferencia promedio que hay entre cada uno de los valores respecto a su punto central (media x). Este promedio es calculado, elevando cada una de la diferencias al cuadrado Y calculando su promedio o media; es decir, sumando todos los cuadrados de las diferencias de cada valor respecta a la media y  dividendo este resultado por el número de observaciones que se tenga. 

• Varianza para datos agrupados