De Tendencia Central Media Mediana Y Moda

¡Hola a todos! ¿Alguna vez te has preguntado cuáles son las medidas más importantes en estadística? Hoy te voy a hablar de las medidas de tendencia central: la media, la mediana y la moda.

Media

La media es la medida más común en estadística. Simplemente, se obtiene sumando todos los valores y dividiendo entre el total de elementos. Esta medida es sensible a los valores extremos, es decir, si tienes algún número muy grande o muy pequeño, la media se va a ver afectada.

Mediana

La mediana es el valor que se encuentra en el centro de un conjunto de datos ordenados. Para obtenerla, es necesario ordenar todos los elementos de menor a mayor (o viceversa) y seleccionar el valor medio en el caso de que tengas un número par de elementos, o el valor que se encuentre justo en medio de la lista en el caso de que tengas un número impar de elementos. Esta medida es poco sensible a los valores extremos.

Moda

La moda es el valor que más se repite en un conjunto de datos. En algunos casos, puede haber varias modas (por ejemplo, si tienes dos números que se repiten con la misma frecuencia). Esta medida es muy útil cuando tienes valores discretos y quieres saber cuál es el valor más común en un conjunto de datos.

Es importante tener en cuenta que estas tres medidas no siempre coinciden en un conjunto de datos. Dependiendo de la distribución de los datos, una medida puede ser más representativa que las demás. Por eso, es normal utilizar las tres medidas de tendencia central para tener una idea completa de los datos que estamos analizando.

Consejos para el cálculo de estas medidas

A continuación, te voy a dar algunos consejos para el cálculo de estas medidas:

Media

• Verifica que no haya valores extremos en tu conjunto de datos antes de calcular la media. En algunos casos, es posible que quieras eliminar estos valores antes de hacer el cálculo.
• Si tienes un conjunto de datos muy grande, puedes utilizar software especializado para hacer el cálculo de la media.

Mediana

• Recuerda que la mediana sólo se utiliza para conjuntos de datos ordenados. En caso de que tengas un conjunto de datos no ordenado, es necesario hacer este paso antes de calcular la mediana.
• Si tienes un conjunto de datos muy grande, puedes utilizar software especializado para hacer el cálculo de la mediana.

Moda

• Verifica que no haya varias modas en el conjunto de datos. En algunos casos, puede ser necesario hacer una agrupación de los datos antes de calcular la moda.
• La moda sólo se utiliza para datos discretos. En caso de que tengas un conjunto de datos continuos, es necesario hacer una discretización antes de calcular la moda.

Ideas para practicar

Si quieres practicar el cálculo de estas medidas de tendencia central, te propongo algunas ideas:

• Recopila los tiempos de respuesta de tus amigos a un cuestionario sobre temas de actualidad. Calcula la media, la mediana y la moda de estos tiempos de respuesta.
• Busca en internet una tabla con las estaturas de los jugadores de la NBA. Calcula la media, la mediana y la moda de estas estaturas.

Cómo interpretar estas medidas

Una vez que tienes las medidas de tendencia central de un conjunto de datos, es necesario interpretarlas para tener una idea de qué representan estos datos y qué información podemos obtener de ellos. A continuación, te doy algunas claves para interpretar cada medida:

Media

Si tienes una distribución simétrica de los datos, la media será el valor más representativo de los datos. En cambio, si tienes una distribución asimétrica (por ejemplo, si tus datos están sesgados hacia la derecha), la media puede no ser del todo representativa de los datos. En este caso, la mediana puede ser una mejor medida de tendencia central.

Mediana

La mediana es una medida robusta, es decir, que no se ve afectada por valores extremos en el conjunto de datos. Por eso, es una buena medida para datos que tienen valores extremos. Además, si tienes una distribución asimétrica, la mediana puede ser una mejor medida que la media.

Moda

La moda es una medida útil para conjuntos de datos discretos. Si tienes una distribución bimodal, es decir, dos modas, esto puede indicar que tienes dos grupos de datos diferentes en tu conjunto de datos. Por eso, la moda es una medida importante para identificar patrones en tus datos que no podrías identificar utilizando sólo la media o la mediana.

Espero que esta introducción a las medidas de tendencia central te haya sido útil. ¡Hasta la próxima!