Medidas de Forma - Estadística

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Resumen de las medidas de forma

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Medidas de Forma - Estadística

  1. 1.
  2. 2. Universidad de Los AndesFacultad de Farmacia y BioanálisisCátedra de Bioestadística<br />Medidas de Forma<br />Lcdo. Joan Fernando Chipia Lobo<br />
  3. 3. Objetivo: Explicar el concepto de las medidas de forma, el coeficiente de asimetría de Pearson y el coeficiente de curtosis de Fisher.<br />Medidas de forma: <br />Es la apariencia externa de la distribución de frecuencias o de una colección de datos cuantitativos y viene dada representada por el aspecto gráfico.<br />Dentro de la forma se incluye simetría o asimetría de la curva y el grado de apuntamiento o achatamiento de la curva.<br />Son medidas relativas, es decir son cocientes o razones y no vienen expresadas en ninguna unidad de medida <br />
  4. 4. Una distribución es simétrica cuando la curva que la representa es exactamente igual a ambos lados del punto de referencia.<br />Ejemplos de curvas simétricas<br />Distribución simétrica y unimodal<br />Distribución con forma de U<br />Distribución uniforme<br />
  5. 5. Ejemplos<br />Una distribución unimodal es asimétrica negativa si los datos se concentran hacia los valores altos de la variable (en el lado derecho de la gráfica)<br />Distribución asimétrica negativa<br />Una distribución unimodal es asimétrica positiva si los datos se concentran hacia los valores bajos (o pequeños) de la variable (en el lado izquierdo de la gráfica)<br />Media&gt;Mediana&gt;Moda<br />Distribución asimétrica positiva<br />
  6. 6. Coeficiente de Asimetría de Pearson<br />Este coeficiente está basado entre la relación existente entre la media y la mediana<br />Si el valor del coeficiente de asimetría es mayor que cero entonces la distribución presenta una asimetría positiva.<br />Si el valor del coeficiente de asimetría es menor que cero entonces la distribución presenta una asimetría negativa.<br />Si el valor del coeficiente de asimetría es igual a cero entonces la distribución es simétrica.<br />El coeficiente varía entre [-3,3] aunque valores fuera de [-1,1] se consideran excepcionales<br />
  7. 7.
  8. 8.
  9. 9. Coeficiente de curtosis de Fisher<br />Estas medidas indican el grado de apuntamiento o achatamiento del gráfico correspondiente a una distribución de frecuencias. La medición del apuntamiento de un gráfico se hace tomando como referencia la curva normal (es decir una curva unimodal simétrica en forma de campana). <br />
  10. 10. A la curva normal se le llama mesocúrtica, si es más puntiaguda se le llama leptocúrtica y si es más achatada platicúrtica. <br />Los indicadores de curtosis, miden el nivel de concentración de datos en la región central. <br />
  11. 11. Distribución Leptocúrtica<br />Distribución Platicúrtica<br />Distribución Mesocúrtica<br />Criterios para interpretar el coeficiente de curtosis.<br />Si el valor del coeficiente de curtosis es mayor que tresentonces la distribución es leptocúrtica.<br />Si el valor del coeficiente de asimetría es menor que tres entonces la distribución es platicúrtica.<br />Si el valor del coeficiente de asimetría es igual a tres entonces la distribución es mesocúrtica.<br />
  12. 12.
  13. 13.
  14. 14. “Quien hace que las cosas difíciles parezcan fáciles es el educador.”<br />Emerson <br />Por su atención <br />muchas gracias.<br />

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