Medidas De Forma
Enviado por hijadeluna • 29 de Marzo de 2012 • 303 Palabras (2 Páginas) • 662 Visitas
Medidas de forma:
Asimetría y curtosis
Las medidas de forma para conocer el grado de aproximación de una distribución a la distribución normal son las de asimetría y las de curtosis.
Asimetría:
La asimetría es la que indica en qué grado se aparta la distribución de la simetría. Está se mide por el coeficiente de asimetría (); se dice que la distribución esta sesgada a la derecha, ya que tiene una cola prolongada del lado derecho y una cola mucho más corta del lado izquierdo e inversamente se encontrará sesgada hacia la izquierda, ya que tiene una cola prolongada del lado izquierdo y una cola mucho más corta del lado derecho. Por último puede ocurrir que sea simétrica o insesgada. Todo esto se ilustra en la imagen 1.
Imagen 1
Cuando una distribución es simétrica, las tres medidas de tendencia central son iguales. En cambio, para la asimetría, la media y la mediana se cargan hacia los valores extremos.
La medida más usada para cuantificar la asimetría en una distribución de frecuencias es el coeficiente de asimetría:
Tomando como variable la edad y la tabla 1 se observa un sesgo negativo.
Estadísticos
Edad
N Válidos 25
Perdidos 0
Media 20,96
Error típ. de la media ,280
Mediana 21,00
Moda 21
Desv. típ. 1,399
Varianza 1,957
Asimetría ,375
Error típ. de asimetría ,464
Curtosis -,533
Error típ. de curtosis ,902
Rango 5
Mínimo 19
Máximo 24
Percentiles 25 20,00
50 21,00
75 22,00
Tabla 1
Curtosis
También llamada medida de apuntamiento y se define como la cualidad de apuntamiento. El coeficiente de curtosis indica si la distribución es más achatada o puntiaguda que la normal. Compara las alturas relativas de la ordenada máxima de la distribución con las de la curva normal y tiene por ecuación:
Si la distribución es normal el valor del coeficiente es igual a 3, si la curva es más alta que la normal el valor del coeficiente es mayor que 3 y si la curva está achatada el valor del coeficiente es menor de 3. Tal y como se observa en la imagen 2.
Imagen 2
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