USOS DE LAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

Las medidas de Tendencia Central se emplean básicamente para poder efectuar cálculos estadísticos y para darse idea del comportamiento de los datos de la muestra o población.

Para ello se requiere unificar el concepto de lo que se entiende por Medidas de Tendencia Central.

Tendencia Central: Se refiere al punto medio de los datos de una distribución, también es conocida como medida de posición.

En la figura anterior se puede observar que la curva B está movida o desplazada con respecto a las curvas A y C, considerando su punto central, también se puede observar que la curva C esta ubicada en la misma posición que la curva A.

De lo anterior podemos deducir que las medidas de Tendencia Central de las curvas son empleadas para visualizar que tanto está desplazada una curva de otra o si se encuentran en la misma posición.

Las curvas representan la distribución de los puntos del conjunto de datos de la muestra o población.

Se debe de considerar que no siempre los datos se encuentran distribuidos de manera uniforme, por lo que las curvas pueden ser simétricas o sesgadas.

Las curvas simétricas son aquellas que representan una distribución uniforme en todos los datos, es decir, que las medidas de tendencia central los dividen exactamente en dos partes simétricas, o sea en dos partes exactamenente iguales o en espejo. Mientras que en las curvas de distribución sesgadas las medidas de tendencia central están un poco desviadas o movidas en función del valor de sesgo. El sesgo puede ser a la derecha o a la izquierda del punto central de la curva.

Para ambos casos se considera que el punto más alto de la curva será considerado como la parte media de ésta, y se toma como punto de inicio para trazar una línea recta sea perpendicular al eje de las abscisas y sea el punto de referencia para considerar la distribución de la curva y poder visualizar de manera más objetiva si es una curva simétrica o si presenta un sesgo, ya sea a la derecha o a la izquierda.

Dispersión: es el término que se emplea para indicar o señalar la extensión que los datos tienen dentro de la distribución.

Como se muestra en la siguiente figura la curva A tiene una mayor extensión o dispersión que la curva B.

Otro tipo de curva que también es importante ya que proporciona información útil dentro de las distribuciones es la Curtosis, la cual nos permite medir el grado de agudeza.

Como se puede observar en la siguiente figura la curva A solamente difiere de la curva B en que ésta tiene una pico más agudo que la curva A. Los estadísticos mencionan que se tiene un mayor grado de Curtosis o un grado diferente de Curtosis.