11 la dispersion

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Marzo 2011 Profesor: Carlos Rojas A. – MBA Consultor | Media Management

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Marzo 2011Profesor: Carlos Rojas A. – MBAConsultor | Media Management

Una unidad de medida más poderosa de dispersión que los Rangos Intercuartiles es la Desviación Estándar considera cuán lejos cada valor de los datos se aleja de

su media Una desviación es la distancia que existe entre

su valor observado respecto de su media Si sumamos todas las desviaciones deberia dar

como resultado Cero al elevar al cuadrado cada desviación, encontramos

una media de todas las desviaciones

2

1

y ys

n

La desviación estándar, s, es la raiz cuadrada de la varianza. En otras palabras

La desviación estándar esta medida en las mismas unidades que los datos originales

Cuando informamos de una variable cuantitativa, siempre hay que hablar de: La forma de la distribución La medida de tendencia central La dispersión

Si la forma de la distribución está sesgada, hay que hablar de la mediana y los rangos intercuartiles

Si la forma es simétrica, hay que hablar de la media y la desviación estándar y en la medida de lo posible, de la mediana y los rangos intercuantiles

Si hay algún punto extremo evidente y están presentando la media y la desviación estándar: Datos con puntos extremos Datos sin puntos extremos

Las diferencias pueden ser reveladoras

Nota: la mediana y los rangos intercuartiles no suelen ser afectados por los puntos extremos

Nota: la mediana y los rangos intercuartiles no suelen ser afectados por los puntos extremos

Chequeen los datos la tecnología no piensa por ustedes

No olviden filtrar los valores antes de encontrar la mediana y los percentiles

No mezclar datos numéricos con datos categóricos

Ojo con medianas múltiples, pueden indicar grupos múltiples en los datos

Cuidado con los métodos de cálculos de softwares y calculadoras, pueden llegar a respuestas diferentes para los mismo datos

Cuidado con los puntos extremos Grafiquen!, grafiquen!, grafiquen! Sean cuidadosos cuando comparen grupos

que tengan dispersiones muy grandes

Es el criterio que se va a utilizar para decidir si la hipótesis nula debe rechazarse o no

Son exclusivas y exhaustivas Zona de rechazo Zona de aceptación

Zona críticaEs el área de distribución muestral

del estadísticoSe encuentran alejados de la

afirmación H0

Es muy poco probable, si H0 verdadero

Su probabilidad es el nivel de significación o nivel de riesgo

Es el arrea del estadístico de contraste cercano a H0

Es probable que si ocurranSu probabilidad se llama nivel de

confianza

Se rechaza la H0 si, el estadístico toma un valor en la zona crítica

Se acepta H0, si el estadístico toma un valor perteneciente a la zona de aceptación

El valor del estadístico de contraste cae en la zona crítica; y se rechaza porque eso significa que el valor del estadístico de contraste se aleja demasiado de la predicción establecida en esa hipótesis

Es decir, porque, si la hipótesis fuera verdadera, el valor del estadístico de contraste no debería haber tomado ese valor

Se debe fijar el valor de aceptacion o rechazo

= 5%, 0,05 = 1%, 0,01Contraste bilateral, /2Contraste unilateral,

Existen dos posibles decisiones respecto de H0

Rechazar H0

Equivocarse en rechazar H0

Esto tiene consecuencias...

Rechazar H0

Cuando de hecho H0 es cierto

Cuando de hecho H0 es falsa

Equivocarse en

Rechazar H0

Cuando de hecho H0 es cierto

Cuando de hecho H0 es falsa

El rechazar la hipótesis H0 cuando en realidad H0 es cierta

Equivocarse en rechazar H0 cuando en realidad H0 es falsa

error tipo I

error tipo II

Sólo es posible cometer el error tipo I cuando la decisión es rechazar la hipótesis nula

El error tipo II es sólo posible cuando la decisión es de no rechazar la hipótesis nula

Si la hipótesis nula es cierta, entonces sólo puede cometerse error tipo I ()

Si la hipótesis nula es falsa, sólo puede cometerse error tipo II ()

No pueden cometerse ambos errores de manera simultanea

¿cuál es el error más peligroso?

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Muchas Gracias

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