Medidas de Variación: Definición, Tipos y Ejemplos

Actualizado por ultima vez el 3 de diciembre de 2021, por Luis Benites.

La variación es una forma de mostrar cómo se dispersan o distribuyen los datos . En estadística se utilizan varias medidas de variación.

Diferentes medidas de variación

El rango

Un rango es una de las medidas de variación más básicas. Es la diferencia entre el dato más pequeño del conjunto y el más grande. Por ejemplo, el rango de 73, 79, 84, 87, 88, 91 y 94 es 21, porque 94 – 73 es 21.

Cuartiles

Los cuartiles dividen sus datos en cuartos: el 25 % más bajo, el siguiente 25 % más bajo, el segundo 25 % más alto y el 25 % más alto.

medidas de variación

Un conjunto de números (-2,-1,0,1,2) dividido en cuatro cuartiles.

Rango intercuartil

El rango intercuartílico es una de las medidas de variación más populares utilizadas en estadística. Es una medida de cómo los datos se distribuyen alrededor de la media. La fórmula básica es:
IQR = Q 3 – Q 1
Para más detalle ver: Rango intercuartílico en estadística: Qué es y cómo encontrarlo.

Diferencia

La varianza te dice qué tan disperso está un conjunto de datos, pero es un número abstracto que en realidad solo es útil para calcular la desviación estándar .

Este video le muestra cómo encontrar ambos:

Cómo encontrar la varianza y la desviación estándar a mano (para una muestra) Mira este video en YouTube .
¿No puedes ver el vídeo? Haga clic aquí

Suma de cuadrados

La suma de cuadrados es una técnica bastante avanzada que mide cómo varían los datos alrededor de un número central, como la media . Se usa ampliamente en el análisis de regresión para calcular qué tan bien los puntos de datos corresponden a una línea de mejor ajuste . Para obtener más información sobre cómo calcularlo, consulte: Suma de cuadrados.

Regla empírica

¿Cuántos datos se encuentran a cierta distancia de la media? Si tiene una distribución normal , la regla empírica puede decirle esto. Por ejemplo:

  • Alrededor del 68 % de los resultados estarán entre +1 y -1 desviaciones estándar de la media.
  • Alrededor del 95% caerá entre +2 y -2 desviaciones estándar.

Si tiene otra distribución (no normal) , aún puede calcular estos porcentajes, usando el Teorema de Chebyshev .

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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