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Las medidas de tendencia central como la media, la mediana y la moda son esenciales para el análisis estadístico, ofreciendo un resumen numérico que representa un conjunto de datos. Estas medidas, junto con la variabilidad y dispersión, reflejada en el rango, la desviación estándar y los cuartiles, son fundamentales para entender la concentración y distribución de los datos. Los percentiles y deciles permiten una segmentación detallada, crucial para la interpretación estadística en diversos campos.
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La media aritmética se calcula sumando todos los valores y dividiendo esta suma por el número de observaciones
La media ponderada asigna un peso a cada valor según su relevancia antes de calcular la media, adecuada cuando algunos datos son más significativos que otros
La media geométrica se obtiene extrayendo la raíz n-ésima del producto de todos los valores, útil para analizar tasas de crecimiento
La mediana se obtiene ordenando los datos de forma ascendente y identificando el valor medio
La mediana es una medida de tendencia central robusta frente a los valores atípicos
La mediana es especialmente útil en distribuciones sesgadas o cuando se busca reducir el efecto de los valores extremos en el análisis
La moda puede ser unimodal, con una sola moda, o multimodal, con varias modas
La moda es relevante para describir las características más comunes en los datos y es aplicable tanto a datos cualitativos como cuantitativos
La moda es particularmente útil en el análisis de datos categóricos y para identificar el valor más típico o frecuente en un conjunto de datos
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Cálculo de la media
Sumar todos los valores y dividir por el número total de observaciones.
01
Determinación de la mediana
Ordenar los datos y encontrar el valor central que divide el conjunto en dos partes iguales.
02
Identificación de la moda
Observar la frecuencia de los valores y seleccionar el más repetido.
