estadistica prevalencia

MEDIDAS DE
CENTRALIZACIÓN
Variable cuantitativa
Medidas de centralización
¿alrededor de que valor se agrupan los datos?



Media aritmética:

Suma de todos los datos y dividido por el nºde
observaciones. Equivale al centro de gravedad de una
distribución.
Xi
X 





n

Mediana (Me):

Ordenados los valores de menor a mayor, el valor que divide
la serie dejando elmismo nº de valores a un lado y a otro.


Moda (Mo): valor o dato más frecuente.

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
PROMEDIO O MEDIA ARITMÉTICA:
Es el valor promedio que refleja un punto equidistantede todos los valores que puede adquirir una variable

X = (x)
n
Ej. 20+25+22+20+21+20+22+24+21 = 195

X = 195 = 21.6
10

X = 21.6

Ejemplo
Calcular la media, mediana y moda de ladistribución de la
talla (cm) de una muestra de 5 chicos.
154,158,158,162,168

Media= (154+158+158+162+168)/5=160 cm
Mediana= 158 cm
Moda= 158 cm

¿cómo se calcula la mediana?
1º) Ordenar losdatos de menor a mayor.
2º) La Me es el valor que ocupa la posición (n+1)/2
 Si tenemos un nº de datos par (ejemplo: edad en meses):
1 1 1 2 3 4 5 6 7 16 30 65

La posición (12+1)/2=6.5 (entre la6ª y 7ª posición)
Me=(4+5)/2= 4,5 meses

 Si tenemos un nº de datos impar (ejemplo: edad en meses):
1 1 1 2 3 4 5 6 7 16 30
La posición (11+1)/2=6 (valor que ocupa la 6ª posición)

Me=4 mesesDistribución Normal

Distribución asimétrica

.8

.6

.4

.2

0
0

1

2

3

Kernel Density Estimate

Media=Mediana=Moda

Media MedianaModa

4

Ejemplo
70

60

5040

30

20

10

0

edad en meses

Media=11.5

Mediana=4,5

Moda=0

Medidas de dispersión.
¿los datos están muy concentrados o muy dispersos?



Rango o recorrido: Diferenciaentre el valor mayor y el menor.

Varianza: Media de la suma de cuadrados de las diferencias entre
cada valor de la variable y la media.


Evalúa la separación de los datos respecto a
i n...