11 la dispersion
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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...
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?
Email: [email protected]: economiaymedios.blogspot.comTwitter: reds_clSlideshare: www.slideshare.net/reds_cl LinkedIn: http://cl.linkedin.com/in/carlosrojasaSkype: reds_cl
Muchas Gracias
Marzo 2011Profesor: Carlos Rojas A. – MBAConsultor | Media Management