Medidas de Tendencia Central

Se les llama medidas de tendencia central porque general mente la acumulación más alta de datos se encuentra en los valores intermedios.

Las medidas de tendencia central comúnmente empleadas son :

Ø  Media aritmética

Ø  Mediana

Ø  Moda

Ø  Media geométrica

Ø  Media armónica

Ø  Los cuantilos

Pero solo en este caso nos adentraremos a lo que es:
Media, Mediana y Moda

MODA:

n  La moda es el valor que aparece con mayor frecuencia en la serie de datos. Así por ejemplo, de la serie {14, 15, 17, 17, 21, 21, 21, 33, 36, 40}, la moda es 21.

n  La moda es una medida muy natural para describir un conjunto de datos; su concepto se adquiere fácilmente : es la altura más corriente, es la velocidad más común, etc. Además tiene la ventaja de que no se ve afectada por la presencia de valores altos o bajos.

n  La principal limitación esta en el hecho de que requiere un número suficiente de observaciones para que se manifieste o se defina claramente.

n  Otros inconvenientes son que puede darse el caso de que una determinada serie no tenga moda o que tenga varias modas.

MEDIANA:

La mediana toma en cuenta la posición de los datos y se define como el valor central de una serie de datos o, más específicamente, como un valor tal que no más de la mitad de las observaciones son menores que el y no más de la mitad mayores.

El primer paso es ordenar los datos de acuerdo a su magnitud, luego se determina el valor central de la serie y esa es la mediana. Si el número de datos es par, existirán dos valores centrales y entonces la mediana se obtiene sacando el promedio de ellos.

MEDIA:

n  La media aritmética es el promedio más comúnmente usado, este puede ser simple o ponderado.

n  La media aritmética simple esta dada por la formula SX/n y que significa: la suma de todos los valores dividida por el número de datos.

n  Media Aritmética Ponderada

n  Si los valores que toma x en una serie de datos, no todos tienen la misma importancia, es valido asignar "pesos" o "ponderaciones" de acuerdo a la importancia de cada dato.

n  En la serie del ejemplo anterior aparecen los números; pero cada uno con diferente frecuencia. Si cada uno de estos datos se multiplica por su respectiva frecuencia o ponderación y se suman estos productos, se obtendrá la misma suma que si se hubieran sumado uno por uno.