Introducción a las medidas de centralización y dispersión

La estadística descriptiva tiene la finalidad de analizar los datos de una serie y describir su comportamiento. Para facilitar la tarea, se utilizan tablas de frecuencia y las representaciones gráficas. Pero esto no es suficiente; es necesario reducir los datos a unos cuantos números que proporcionen una idea clara de la misma. Estos números reciben el nombre de parámetros. Los parámetros ponen de manifiesto los rasgos principales, o características, de una distribución de frecuencias o tabla de frecuencias. Las características hacen referencia a la mayor o menor concentración de los datos, a su dispersión, a la forma que toma su representación gráfica...

Si en una empresa, por ejemplo, se quiere hacer un estudio de los salarios de los empleados, puede parecer interesante saber cuál es el salario medio, cual es el sueldo de la mayoría (que no tiene porqué coincidir con el salario medio), cuál es el salario para el que hay tantos inferiores como superiores, etc. Estas características o medidas son medidas de centralización, medidas de tendencia central o promedios.

Las medidas de centralización se caracterizan por:

Su valor está comprendido entre el valor máximo y mínimo de la serie.
En su cálculo intervienen todos y cada uno de los valores de la serie.

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Ojivas

Recibe el nombre de ojiva un gráfico que, mediante el trazado de una línea, muestra las frecuencias acumuladas de la serie. Si representa frecuencias absolutas acumuladas se llama simplemente ojiva, y si representa los porcentajes de las frecuencias relativas acumuladas se llama ojiva porcentual. Para representar una ojiva, se marcan en el eje de abscisas los valores de la variable y en el eje de ordenadas las frecuencias acumuladas. Se utiliza para representar series atemporales de frecuencia. Ejemplo Vamos a representar una ojiva de la serie correspondiente a los complementos salariales (dietas, desplazamientos...) expresados en euros de los 130 empleados y empleadas de una empresa, que aparecen reflejados en la siguiente tabla. Complementos N.º de empleados [50-60) 16 [60-70) 20 [70-80) 32 [80-90) 28 [90-100) 20 [100-110) 10 [110-120) 4 130

Polígonos de frecuencias

Un polígono de frecuencias es un gráfico que se obtiene a partir de un histograma, uniendo los puntos medios de los techos, o bases superiores, de los rectángulos. Se acostumbra a prolongar el polígono hasta puntos de frecuencia cero. Un polígono de frecuencia permite ver con gran claridad las variaciones de la frecuencia de una clase a otra. Son muy útiles cuando se pretende comparar dos o más distribuciones, ya que, así como es difícil representar dos o más histogramas en un mismo gráfico, resulta muy sencillo hacerlo con dos o más polígonos de frecuencias. La suma de las áreas de los rectángulos de un histograma de amplitud constante, es igual al área limitada por el polígono de frecuencias y el eje X. Ejemplo Vamos a construir a partir del histograma explicado en la entrada anterior , su correspondiente polígono de frecuencias. Ejemplo de polígono de frecuencias Interpretación de un polígono de frecuencias El polígono de frecuencias resume, en una sola lín

Ejemplo de tabla de frecuencia para una variable cuantitativa continua

Cuando el estudio se refiere a una variable cuantitativa continua, como el peso, la talla, velocidad, etc., o cuando tratándose de una variable cuantitativa discreta, el número de observaciones es muy grande y la cantidad de valores diferentes que toma la variable también, se recurre a agrupar los datos en intervalos. Cada uno de estos intervalos recibe el nombre de clase. Por ejemplo: En un estudio realizado sobre la estatura de cuarenta alumnos de un curso (variable cuantitativa continua, puesto que entre dos estaturas distintas puede haber un alumno que tenga una estatura intermedia), se han obtenido los siguientes resultados en metros: 1,55 1,66 1,69 1,63 1,64 1,67 1,63 1,56 1,62 1,68 1,68 1,62 1,66 1,62 1,69 1,56 1,57 1,60 1,65 1,64 1,67 1,69 1,63 1,64 1,60 1,62 1,63 1,71 1,62 1,72 1,61 1,61 1,64 1,60 1,70 1,76 1,65 1,65 1,68 1,66 Para su estudio, se procede a la agrupación de los datos en intervalos o clases. Primero se observa cuáles son los valores

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