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Las medidas de tendencia central, incluyendo la media, mediana y moda, son esenciales para resumir datos en diversos campos. Permiten entender el rendimiento académico, la distribución de salarios y preferencias de consumo. Su uso en combinación con medidas de dispersión ofrece una visión completa de los datos, apoyando la toma de decisiones informadas en investigación y análisis de mercados.
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La media aritmética es el valor obtenido al dividir la suma de todos los valores de un conjunto de datos entre la cantidad de valores
Influencia de valores atípicos en la media aritmética
Los valores atípicos pueden sesgar la media aritmética y afectar su representatividad en la distribución de los datos
Análisis en conjunto con otras medidas estadísticas
Es importante considerar otras medidas estadísticas junto con la media aritmética para obtener una visión más completa de los datos
La media aritmética se utiliza en diversos campos como la educación, el marketing y la sociología para analizar y comparar conjuntos de datos
La mediana es el valor que divide un conjunto de datos ordenados en dos partes iguales
La mediana es menos afectada por valores extremos que la media aritmética, lo que la hace más representativa en distribuciones sesgadas
La mediana es útil en el análisis de salarios, precios y preferencias de los consumidores
La moda es el valor o valores que aparecen con mayor frecuencia en un conjunto de datos
La moda puede ser unimodal, bimodal o multimodal dependiendo de la cantidad de valores que se repiten con mayor frecuencia
La moda es útil en el análisis de datos nominales, ordinales, intervalares y de razón en campos como la moda de ropa, la preferencia de marcas y la talla de calzado más vendida
Las medidas de tendencia central y de dispersión se utilizan en conjunto para obtener una descripción más detallada y completa de los datos
Algunas medidas de dispersión son el rango, la varianza, el coeficiente de variación y la desviación estándar
La combinación de medidas de tendencia central y dispersión permite entender no solo la centralidad de los datos, sino también su distribución alrededor de ese centro