Medidas de dispersion

1752 palabras 8 páginas
MEDIDAS DE DISPERSIÓN
POBLACIÓN Y MUESTRA
Si un conjunto de datos consta de todas las observaciones concebibles (o hipotéticamente posibles) de cierto fenómeno, se denomina población; si un conjunto de datos consta solamente de una parte de estas observaciones se conoce como muestra por lo que una muestra debe ser un subconjunto de la población.
Por ejemplo: Un periódico local imprime un artículo político para todos sus lectores. El periódico desea considerar las actitudes de 200 lectores hacia el artículo y conocer sus puntos de vista.
De acuerdo a lo planteado en el ejemplo el total de los lectores representaría la población a la que le llega el artículo y los 200 lectores seleccionados representarían la muestra para conocer su
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Por tanto, parecería razonable medir la dispersión de un conjunto de datos en términos de las cantidades en las cuales difieren los valores individuales de su media. Si se tiene un conjunto de números: que constituyen una población con una media , las diferencias entre: se denominan las desviaciones de la media y esto sugiere que se podría usar el promedio de estas desviaciones como medida de dispersión en la población. A menos que las X sean todas iguales, algunas de las desviaciones serán positivas y otras negativas, la suma de todas las desviaciones de la media y en consecuencia también su promedio es siempre cero.
Como realmente se está interesado en la magnitud de las desviaciones, y no si son positivas o negativas, se pueden ignorar simplemente los signos y definir una medida de variación en términos de los valores absolutos de las desviaciones de la media. En realidad, si se suman las desviaciones de la media como si fueran todas positivas o cero y las dividiéramos entre N, se obtendría la media estadística que se denomina desviación media y se representa por: Esta medida tiene una apariencia intuitiva, pero debido al valor absoluto, lleva a encontrar dificultades teóricas en problemas de inferencia y rara vez se usa.
Un método alternativo consiste en trabajar con los cuadrados de las desviaciones de la media, ya que también esto eliminará el

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