Medidas de tendencia central mediana

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Medidas de tendencia central: mediana
La mediana es una medida de tendencia central utilizada en estadística descriptiva que
nos permite identificar el valor que se encuentra en el centro de un conjunto de datos
ordenados de menor a mayor. A diferencia de la media aritmética, la mediana no se ve
afectada por los valores extremos o atípicos, lo que la convierte en una medida más
robusta en ciertos casos.
Para calcular la mediana, primero se ordenan los datos de manera ascendente o
descendente. Luego, se encuentra el valor que se encuentra en la posición central. Si el
número de observaciones es impar, la mediana será el valor que se encuentra en la
posición central exacta. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos con 7
observaciones, la mediana será el valor que se encuentra en la posición 4.
En el caso de que el número de observaciones sea par, la mediana se calcula tomando el
promedio de los dos valores centrales. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos con
8 observaciones, la mediana será el promedio de los valores que se encuentran en las
posiciones 4 y 5.
La mediana es especialmente útil cuando se trabaja con datos que no siguen una
distribución simétrica o cuando se tienen valores atípicos. Al no verse afectada por los
valores extremos, la mediana proporciona una medida más representativa del valor
central de los datos.
Además, la mediana también se utiliza para dividir un conjunto de datos en dos partes
iguales, conocidas como cuartiles. El primer cuartil (Q1) es el valor que se encuentra en
la posición central entre el valor mínimo y la mediana, mientras que el tercer cuartil (Q3)
es el valor que se encuentra en la posición central entre la mediana y el valor máximo.
Estos cuartiles son útiles para analizar la dispersión de los datos y detectar posibles
asimetrías en la distribución.
En resumen, la mediana es una medida de tendencia central utilizada en estadística
descriptiva que nos permite identificar el valor central de un conjunto de datos. Es una
medida más robusta que la media aritmética en presencia de valores extremos o datos no
simétricos. La mediana también se utiliza para calcular los cuartiles y analizar la
dispersión de los datos.