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Una distribución bimodal es una distribución de probabilidad con dos modos.
A menudo usamos el término «moda» en las estadísticas descriptivas para referirnos al valor más común en un conjunto de datos, pero en este caso el término «moda» se refiere a un máximo local en un gráfico.
Cuando visualice una distribución bimodal, notará dos “picos” distintos que representan estos dos modos.
Esto es diferente a una distribución unimodal que solo tiene un pico:
Puede recordar la diferencia entre los dos recordando:
- «Bi» = dos
- «Uni» = uno
Aunque la mayoría de los cursos de estadística utilizan distribuciones unimodales como la distribución normal para explicar diferentes temas, las distribuciones bimodales en realidad aparecen con bastante frecuencia en la práctica, por lo que es útil saber cómo reconocerlas e interpretarlas.
Nota: Una distribución bimodal es un tipo específico de distribución multimodal .
Ejemplos de distribuciones bimodales
A continuación, se muestran algunos ejemplos de distribuciones bimodales:
Ejemplo n. ° 1: horas pico de restaurante
Si creó un gráfico para visualizar la distribución de clientes en un determinado restaurante por hora, probablemente encontrará que sigue una distribución bimodal con un pico durante las horas del almuerzo y otro pico durante las horas de la cena:
Ejemplo # 2: Altura promedio de dos especies de plantas
Suponga que recorre un campo y mide la altura de diferentes plantas. Sin darte cuenta, mides la altura de dos especies diferentes, una que es bastante alta y otra que es bastante baja. Si creara un gráfico para visualizar la distribución de alturas, seguiría una distribución bimodal:
Ejemplo n. ° 3: puntuaciones de exámenes
Suponga que un maestro da un examen a su clase de estudiantes. Algunos de los estudiantes estudiaron para el examen, mientras que otros no. Cuando el maestro crea un gráfico de los puntajes del examen, sigue una distribución bimodal con un pico alrededor de los puntajes bajos para los estudiantes que no estudiaron y otro pico alrededor de los puntajes altos para los estudiantes que sí estudiaron:
¿Qué causa las distribuciones bimodales?
Por lo general, hay dos cosas que causan distribuciones bimodales:
1. Algunos fenómenos subyacentes.
A menudo, las distribuciones bimodales ocurren debido a algunos fenómenos subyacentes.
Por ejemplo, el número de clientes que visitan un restaurante cada hora sigue una distribución bimodal, ya que la gente tiende a comer fuera en dos momentos distintos: almuerzo y cena.Este comportamiento humano subyacente es lo que causa la distribución bimodal.
2. Dos grupos diferentes agrupados.
Las distribuciones bimodales también pueden ocurrir cuando simplemente estás analizando dos grupos diferentes de cosas sin darte cuenta.
Por ejemplo, si mide la altura de las plantas en un determinado campo sin darse cuenta de que dos especies diferentes crecen en el mismo campo, verá una distribución bimodal cuando cree un gráfico.
Cómo analizar distribuciones bimodales
A menudo describimos distribuciones utilizando la media o la mediana, ya que esto nos da una idea de dónde se encuentra el «centro» de la distribución.
Desafortunadamente, no es útil conocer la media y la mediana para una distribución bimodal. Por ejemplo, la puntuación media del examen de los estudiantes en el ejemplo anterior es 81:
Sin embargo, muy pocos estudiantes puntuaron cerca de 81. En este caso, la media es engañosa. La mayoría de los estudiantes en realidad puntuaron alrededor de 74 o alrededor de 88.
Una mejor manera de analizar e interpretar las distribuciones bimodales es simplemente dividir los datos en dos grupos separados, luego analizar el centro y la dispersión para cada grupo.
Por ejemplo, podemos dividir los puntajes del examen en «puntajes bajos» y «puntajes altos» y luego encontrar la media y la desviación estándar para cada grupo.
Si está compartiendo los resultados de algún análisis y sus datos siguen una distribución bimodal, es útil crear un histograma como los que se muestran arriba para que su audiencia pueda ver claramente que la distribución tiene dos «picos» distintos y que solo Tiene sentido analizar cada pico por separado en lugar de como un gran conjunto de datos.
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