Se pregunto a los estudiantes del curso, ¿Cuantos años tienes?, el objetivo es obtener medidas estadisticas a partir de sus datos.
Los datos son:
#Edades
edades = c(18,19,18,19,18,20,19,19,18,19,19,20,17,18,21,21,18)
La media aritmética (media o promedio) de un conjunto de valores de una variable es la suma de dichos valores dividida entre el número de valores. Se denota por \(\bar{x}\).
#opcion 1
promedio = sum(edades)/length(edades)
promedio
## [1] 18.88235
#opcion 2
mean(edades)
## [1] 18.88235
Interpretacion: La edad promedio de los estudiantes del curso es: 18.88235 años
Representa el valor que, al ordenar todos los valores de menor a mayor, se encuentra al medio. En caso que el número de valores sea par, la mediana es el promedio de los dos valores de en medio. Cuando la variable es de tipo ordinal, la mediana es la mejor medida para representar la tendencia central.
median(edades)
## [1] 19
El valor de la mediana es: 19 Interpretacion: El 50% de los estudiantes del curso su edad maxima es 19. El otro 50% (la mitad) su valor minimo es 19 años.
La moda es el valor que tiene mayor frecuencia absoluta. Se representa por Mo. Se puede hallar la moda para variables cualitativas y cuantitativas.
#Opcion 1
table(edades)
## edades
## 17 18 19 20 21
## 1 6 6 2 2
#Opcion 2
library(modeest)
## Warning: package 'modeest' was built under R version 4.3.2
mfv(edades)
## [1] 18 19
Ojo: se puede tener los siguientes resultados
Unimodal: Una sola moda Bimodal: Dos modas Multimodal: Más de Dos modas Amodal: No hay valor mas frecuente.
Interpretacion: Las edades que mas frecuentes son 18 y 19 años respectivamente.
La medida de variabilidad más sencilla es el Rango, para calcular esta medida hay que restar el valor máximo de los datos menos el valor menor.
#Opcion 1
rango = max(edades) - min(edades)
rango
## [1] 4
#Opcion 2
range(edades) #Se tiene que restar las edades
## [1] 17 21
Representa en cuanto difiere el valor de cada observación (\(x_i\)) de la media de los datos. A diferencia de las medidas anteriores, la varianza emplea todos los datos disponibles de la variable. Se recomienda su uso cuando se compara las variabilidades de dos o más variables.
\(s^2=\frac{\sum_{i=1}^n\left(x_i-\bar{x}\right)^2}{n-1}\)
var(edades)
## [1] 1.235294
Llamada también desviación típica, es la medida de dispersión más importante y de mayor uso en trabajos estadísticos. Un valor relativamente grande, significa, que la generosidad de los datos está alejados de la media y así recíprocamente.
#Opcion 1
sqrt(var(edades))
## [1] 1.111438
#Opcion 2
sd(edades)
## [1] 1.111438
Interpretacion: La variabilidad promedio de los datos respecto a la media es de 1.111438. Interpretacion 2: Las edades de los estudiantes del curso se alejan de la media 1.111438 en promedio.
El coeficiente de variación (CV) es una medida estadística que indica porcentualmente qué tan separados están los datos en relación con su promedio. Se obtiene al dividir la desviación estándar (S) entre el promedio (\(\bar{x}\))
\[ C V=\frac{S}{\bar{x}} \times 100 \]
• Si CV ≤ 30%, entonces la distribución es homogénea y la media es representativa. • Si CV > 30%, entonces la distribución no es homogénea y la media no es representativa. En este caso debemos tomar la mediana como medida representativa.
#Opcion 1
coeficiente_var = sd(edades)/mean(edades)*100
coeficiente_var
## [1] 5.88612
Interpretación: Como el coeficiente de variacion es 5.88612 ≤ 30%, etonces la distribución de las edades es homogenea y la media es representativa.
##Otra forma de obtenerlo es:
#Con la funcion summary
summary(edades)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 17.00 18.00 19.00 18.88 19.00 21.00
#Con la funcion psych
library(psych)
describe(edades)
#Con la funcion pastecs
library(pastecs)
stat.desc(edades)
## nbr.val nbr.null nbr.na min max range
## 17.0000000 0.0000000 0.0000000 17.0000000 21.0000000 4.0000000
## sum median mean SE.mean CI.mean.0.95 var
## 321.0000000 19.0000000 18.8823529 0.2695633 0.5714486 1.2352941
## std.dev coef.var
## 1.1114379 0.0588612
TAREA: - realizar un levantamiento de informacion de dos variables cauntitativas (peso, ingreso, altura, IMC, Gasto, Tiempo, …) a sus colegas, amigos, familiares..). - Minimo 15 datos - Calcular todas las medidas estadisticas estudiadas con opciones segun corresponda. - Publicar en rpubs y enviar el enlace al aula virtual(EVA)** - Hasta: 8/12/2023