Medidas de Posicion BioStat MD
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7/26/2019 Medidas de Posicion BioStat MD
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Medidas Estadsticas de Posicin
Andrs Fandio L. MD. MSc. PhD.
Bioestadstica Programa de Medicina
Universidad del Valle, Colombia.
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Medidas Estadsticas de Posicin
Medidas de posicin
Las medidas de posicin permiten conocer otros
puntos no centrales que caracterizan la distribucin
del conjunto de datos, dividindolos en grupos con
el mismo nmero de individuos.
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Medidas de posicin
Las medidas de posicin ms utilizadas son:
1. Cuartiles
2. Deciles
3. Percentiles
Deciles:
D1, D2, D3, D9, D10
Percentiles:
P1, P2, P3, , P100
Cuartiles:
Q1, Q2, Q3
Medidas Estadsticas de Posicin
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Medidas de posicin
Cuartiles
Los cuartiles corresponden a tres valores (Q1, Q2, Q3) que
dividen la distribucin de los datos ordenados en 4 partesiguales, cada una contiene el 25% de los datos. Cada cuartil
contiene 25%, 50% y 75% de la informacin,
respectivamente.
Medidas Estadsticas de Posicin
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Medidas de posicin
Cuartiles
Para calcular los cuartilesde una distribucin debemos:
1. Ordenar las observaciones en orden creciente y localizar la
mediana.
2. El primer cuartil Q1 es la mediana de las observacionessituadas a la izquierda de la mediana de la distribucin.
3. El tercer cuartil Q3es la mediana de las observaciones situadas
a la derecha de la mediana de la distribucin.
Q1 Q2 Q3
25% 25% 25% 25%
Medidas Estadsticas de Posicin
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Deciles
En este caso la distribucin ordenada de los datos es dividida en diez
partes iguales, de esta forma se obtienen 9 valores los cuales acumulan
cada uno el 10% de la informacin total.
En este caso D5 corresponde a la Mediana.
0% 10% 20% 40%30% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9
Medidas Estadsticas de Posicin
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Percentiles
Dividen la distribucin en 100 partes iguales, cada uno representa
el 1% de la poblacin.
Calculo del p-simo percentil:
Paso1:Ordene los datos de manera ascendente.
Paso 2: Se ubica la posicin del percentil que se desea hallar.
Donde P es el percentil de inters y n es la cantidad de
observaciones.
Paso 3:
a) Si Xp no es enterose interpola un valor a partir de las dos
posiciones encontradas.
b) Si Xp es entero el valor del percentil corresponde a la
posicin encontrada.
*( 1)
100P
P nX
Medidas Estadsticas de Posicin
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Percentiles
Los siguientes datos corresponden a las edades de 14 personas
seleccionadas al azar en una poblacin objetivo de estudio: 25, 38, 29,
42, 39, 54, 23, 33, 45, 45, 26, 34, 30, 31.
Cmo determino los cuartiles?
Ordenar los datos de menor a mayor
Nmero de Orden
Q1=P25= Valor que es superior al 25% de las observaciones
Q2=P50= Valor que es superior al 50% de las observaciones
Q3=P75= Valor que es superior al 75% de las observaciones
23 25 26 29 30 31 33 34 38 39 42 45 45 54
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11)(12)(13) (14)
Medidas Estadsticas de Posicin
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Percentiles
Clculo del primer cuartil
Nmero de Orden
El primer cuartil corresponde al percentil 25, por lo cual, se calcula la
posicin 25 de los datos:
23 25 26 29 30 31 33 34 38 39 42 45 45 54
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11)(12)(13) (14)
25
25*(14 1)3.75
100X
*( 1)
100P
P nX
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Percentiles
Clculo del primer cuartil
Segn el paso anterior el P25esta entre el tercero y cuarto
puesto, que les corresponde a los siguientes valores:
En la cuarta posicin le corresponde 29
En la tercera posicin le corresponde 26
La diferencia entre estos valores es 3
Multiplicamos esa diferencia (3) por la parte decimal de laposicin Xp: 3*0.75=2.25
Concluimos que P25 = Valor de la tercera posicin mas el
producto: 25 1 26 2.25 28.25P Q
Medidas Estadsticas de Posicin
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Clculo del segundo cuartil (Mediana)
Nmero de Orden
El segundo cuartil divide los datos en 2 partes iguales (percentil 50),
por lo cual, se calcula la posicin 50 de los datos:
Ejemplo
50
50*(14 1)
7.5100X
Q1
*( 1)
100PP n
X
23 25 26 29 30 31 33 34 38 39 42 45 45 54
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11)(12)(13) (14)
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Clculo del segundo cuartil (Mediana)
Nmero de Orden
El segundo cuartil divide los datos en 2 partes iguales (percentil 50),
por lo cual, se calcula la posicin 50 de los datos:
Ejemplo
Q1
23 25 26 29 30 31 33 34 38 39 42 45 45 54
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11)(12)(13) (14)
50
50*(14 1)
7.5100X
Diferencia por parte decimal:
(34 33)*0.5 0.5
Medidas Estadsticas de Posicin
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Clculo del segundo cuartil (Mediana)
Nmero de Orden
El segundo cuartil divide los datos en 2 partes iguales (percentil 50),
por lo cual, se calcula la posicin 50 de los datos:
Ejemplo
Q1
23 25 26 29 30 31 33 34 38 39 42 45 45 54
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11)(12)(13) (14)
Q2
50
50*(14 1)7.5
100
X
Diferencia por parte decimal:
(34 33) *0.5 0.5
50 2 33 0.5 33.5P Q Me
Medidas Estadsticas de Posicin
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Calculo del segundo cuartil (Mediana)
Nmero de Orden
El tercer cuartil corresponde al percentil 75, por lo cual, se calcula la
posicin 75 de los datos.
Ejemplo
Q1
23 25 26 29 30 31 33 34 38 39 42 45 45 54
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11)(12)(13) (14)
Q2 Q3
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Ejercicios
A partir de las cifras de partos a personas se requiere
calcular los cuartiles de la distribucin de los datos
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio
46 67 80 32 60 43
Julio Agosto
Septiembr
e Octubre
Noviembr
e Diciembre
34
52
44
60
70
90
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Resultados
1. Ordenamos los datos:
32, 34, 43, 44, 46, 52, 60, 60, 67, 70, 80, 90
2. Para el calculo del cuartil 1, calculamos laposicin del percentil 25.
Diferencia por parte decimal
Primer cuartil:
Medidas Estadsticas de Posicin
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Resultados
32, 34, 43, 44, 46,52, 60, 60, 67, 70, 80, 90
3. Para el calculo del cuartil 2, calculamos laposicin del percentil 50.
Diferencia por parte decimal
Segundo cuartil:(60-52)*0,5 = 4
(52+4) = 56
X50 = 50 * (12+1) = 6,5
100
Medidas Estadsticas de Posicin
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Resultados
32, 34, 43, 44, 46, 52, 60, 60, 67, 70, 80, 90
3. Para el calculo del cuartil 3, calculamos laposicin del percentil 75.
Diferencia por parte decimal
Tercer cuartil:(70 - 67)*0,75 = 2,25
(67 + 2,25) = 69,25
X50 = 75 * (12+1) = 9,75
100
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Rango Intercuartil (RIC)
Es una Medida de Dispersin a partir de medidas de
posicin.
Se calcula como la diferencia del cuartil 3 menos el
cuartil 1: RIC = Q3 Q1
Tiene la ventaja de ser poco sensible a los valores
extremos, ya sean stos superiores, inferiores o
ambos.
Muy til en distribuciones sesgadas.
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Material Adaptado de:
Curso Virtual de Estadstica Descriptiva, Presentacin de
Datos e Interpretacin del Proyecto Sistema Regional deIndicadores Estandarizados ejecutado por Instituto CISALVA
de la Universidad del Valle y financiado por el Banco
Interamericano de Desarrollo.
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Muchas gracias.