05 Epidemiología (73)

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Epidemiología Lic. Raúl Pareja 
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Para resumir el conjunto de datos de una variable medida con una escala numérica 
deberemos utilizar las medidas de tendencia central (media, mediana y modo) y las de 
dispersión (desvío estándar, rango intercuartílico). En otras palabras, cuando los datos 
disponibles están dados en una escala numérica, básicamente debemos calcular dos tipos de 
medidas llamadas medidas de centralización y medidas de dispersión; las medidas de orden 
son utilizadas en algunas ocasiones. 
Los tres tipos de medidas son útiles no sólo para describir de manera más sintética los 
datos obtenidos, sino para poder comparar de forma más precisa y eficiente las observaciones 
realizadas. 
4.2.2 Medidas de Tendencia Central 
Las Medidas de Tendencia Central más utilizadas son: 
 Moda 
 Media aritmética 
 Mediana 
Moda (Mo) 
Así como "algo" que está de moda, habitualmente es "algo" que se ve con mucha 
frecuencia. En Bioestadística, la Moda es el valor que se presenta con mayor frecuencia en el 
conjunto de los datos obtenidos. 
Media aritmética (X) 
La media aritmética es también conocida como promedio. Se calcula como la suma de 
las observaciones dividida por el número total de observaciones (n). Supongamos tener n 
datos que notaremos como X , X , X , X . La media aritmética de estos valores se define 1 2 
3... n como la suma de todos ellos, dividida por n y se simboliza con X . Ud. puede encontrar 
ese valor realizando el siguiente cálculo: 
 
Es conveniente utilizarla sólo si la distribución de los datos tiene una forma simétrica 
y unimodal (curva normal). Esto es debido a que la media aritmética es muy sensible a la 
presencia de valores extremos. En estos casos, es conveniente utilizar otra medida de 
centralización, llamada mediana. 
Mediana (Md) 
La mediana es la observación que deja la mitad de los datos (ordenados de menor a 
mayor) a cada lado. Ud. puede fácilmente encontrar ese valor realizando el siguiente cálculo: 
 
 
Si el número total de observaciones (n) es impar existirá una única mediana y será el 
valor que ocupe la posición central. Si el número de observaciones es par, no existe un único 
valor central y la mediana corresponde a la media de los dos valores centrales. La mediana es 
la medida de centralización que se utiliza cuando la variable se mide con una escala numérica 
u ordinal. Es la medida más apropiada en caso de que la distribución de frecuencia de la 
variable sea asimétrica, ya que es menos sensible que la media a valores extremos.