Medidas de tendencia 'no central'

Medidas de tendencia “no central”

l ; 7 ; Desequilibrio cognitivo Cuando existe una gran cantidad de datos numéricos, por ejemplo, población seq g

de un país o ciudad, es necesario utilizar medidas de tendencia “no central”, ¿Por qué razón es importante que faciliten el análisis al dividir los datos en segmentos preestablecidos. para mi emprendimiento co Esto quiere decir que si la mediana divide los datos en dos segmentos (50 % nocer la situación socioeconómica

o : : , » de cada quintil de la sociedad?

menores y 50 % mayores), las medidas de tendencia segmentan aún más los

datos obtenidos. Las más usuales son:

1. Cuartiles. Dividen los datos en cuatro cuartos. Cada cuartil posee el 25 % de los datos.

Primer Segundo Tercer Cuarto

cuartil - Q1 cuartil - Q2 cuartil - Q3 cuartil - Q4

Shutterstock, (2018). 5 393996817

0%<x<25% 25% <x< 50% 50% <x<75% | 75%<x< 100%

we we . . o MEI quintil cortado tiene tres tipos de frutas. 2. Quintiles. Dividen los datos en cinco quintos. Cada quintil posee el 20 % ¿Puedes estimar cuántos quintiles de la torta

de los datos. tienen solamente uvas?

Primer quintil - Q1 | Segundo quintil -Q2 | Tercer quintil - Q3 Cuarto quintil -Q4 | Quinto quintil - Q5

0%<x< 20% 20% <x < 40% 40% <x< 60% 60% <x < 80% 80% <x < 100%

Para ejemplificar: se tienen las siguientes series de datos, por edad, de las per- Otros ejemplos sonas que viven en una ciudad (en la primera fila, el rango de edad, y en la

segunda fila, el número de personas de esa edad). Cálculo de cuartiles.

bit.ly/2DROsdl

De0a5 De5a10 De10a15 De15a20 De20a25 De25a30 De 30a 35

Acumulado 1,813 3,674 5,567 7,577 9,952 12,398 15,412 % 5,11% 10,35 % 1,68 % 21,35 % 28,04 % 34,93 % 43,42 % Rango DIETER) De40a 45 De 45a50 De51a55 De55a60 De 60a 65 Mas de 65 Acumulado 17,823 21,184 24,198 27,087 30,236 32,406 35,495 % 50,21 % 59,68 % 68,17 % 76,31% 85,18 % 91,30 % 100,00 %

Para cuartiles, la distribución es la siguiente: (35 495 / 4 = 8 874).

1<x<8874 8875<x<17748 | 17749<x<26621 26621<x< 35395

Para quintiles, la distribución quedaría de la siguiente manera: (35 495 / 5 = 7 099).

1<x<7099 7100 < x < 14 198 14199 <x < 21297 21 298 < x < 28 396 28 397 < x < 35 395

Las formas para interpretar estos datos constan en las lecciones Interpretación de los datos y Conclusiones, desarrolladas en las páginas 76 a 83.