Medidas Estadísticas: Tipos de Variables y Medidas de Posición

Categorías de Variables

a) Categorías cuantitativas:

Se describen mediante números. Estas a su vez se dividen en discretas y continuas.

i) Variables discretas:

Sólo puede tomar unos determinados valores y no es posible que pueda llegar a tomar un valor entre dos consecutivos (por lo general suelen tomar números enteros). Ej.: número de hijos de una mujer

ii) Variables continuas:

Pueden tomar los infinitos valores de un intervalo. Ej.: tasa de natalidad (expresada en decimales)

b) Categorías cualitativas:

Son atributos, por ejemplo: color de pelo. No se describen mediante números, se suelen describir mediante palabras. Ej.: moreno o rubio (siguiendo con el ejemplo del pelo). Un atributo admite varias modalidades (en nuestro ejemplo, el atributo “rubio” incluiría varias tonalidades de pelo). Un atributo debe ser incompatible con otro, de tal manera que cada elemento esté adscrito a una sola categoría (o se es rubio o se es moreno).

Medidas de Posición No Central

A diferencia que las anteriores no indican medidas centradas, sino medidas libres que pueden estar situadas en los extremos de una representación gráfica.

a) Percentil (P):

Aquel valor de la variable tal que el número de observaciones menores o iguales a él, dividido por el total del número de observaciones, multiplicado por 100, es igual a P. Es decir, un valor que deja a su izquierda el P% de las observaciones. Ej: Cálculo del percentil 25 para los siguientes valores: 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5

P25 = = = 3 *Para que quede claro: El percentil 60 por ejemplo, dejará por debajo del mismo un 60% de los casos, y por encima un 40%. El percentil 25 (P25) y el percentil 75 (P75) son los más utilizados, se conocen también cómo cuartil inferior (Q1) y cuartil superior (Q3) respectivamente. El cuartil medio (Q2) es la mediana, que coincide además con el percentil 50 (P50). Otros percentiles importantes son los deciles (D).

El coeficiente de Pearson siempre nos va a dar un resultado comprendido entre 1 y -1. Si da 0, no existiría correlación. -1≤ ┌xy ≤ 1

Depende de cuál sea el número que nos de la correlación será mayor o menor (el signo tan sólo indicaría si esta correlación es negativa o positiva):

• Si es menor que 0,4 la correlación se considera baja.
• Si está comprendida entre 0,4 y 0,7 la correlación sería media.
• Si es mayor que 0,7 se trata de una correlación alta.