Medidas de Tendencia Central

Measures of Central Tendency

Definition

Measures of central tendency describe the middle or average value of a dataset, providing a summary of the data's central location.

Types of Measures of Central Tendency

1. Mode

• The most frequently occurring value in a dataset.
• Can be used with categorical or nominal data.
• A dataset can have multiple modes (bimodal or multimodal) or no mode at all.

2. Median

• The middle value in a dataset when it is arranged in order.
• If the dataset has an odd number of values, the median is the middle value.
• If the dataset has an even number of values, the median is the average of the two middle values.
• The median is a better representation of the central tendency when the dataset is skewed or has outliers.

3. Mean

• The average value of a dataset.
• Calculated by summing all the values and dividing by the number of values.
• Sensitive to outliers, which can greatly affect the mean.
• The mean is a good representation of the central tendency when the dataset is normally distributed.

Key Differences

• The mode is not affected by extreme values, but it can be misleading if the dataset has multiple modes.
• The median is more robust to outliers, but it can be affected by the arrangement of the data.
• The mean is sensitive to outliers, but it is a good representation of the central tendency when the dataset is normally distributed.

When to Use Each Measure

• Use the mode when working with categorical or nominal data.
• Use the median when the dataset is skewed or has outliers.
• Use the mean when the dataset is normally distributed and there are no outliers.

Medidas de Tendencia Central

Definición

• Las medidas de tendencia central describen el valor medio o central de un conjunto de datos, proporcionando un resumen de la ubicación central de los datos.

Tipos de Medidas de Tendencia Central

Moda

• El valor que se produce con más frecuencia en un conjunto de datos.
• Puede utilizarse con datos categóricos o nominales.
• Un conjunto de datos puede tener múltiples modas (bimodal o multimodal) o no tener moda alguna.

Mediana

• El valor central en un conjunto de datos cuando se ordena en orden ascendente.
• Si el conjunto de datos tiene un número impar de valores, la mediana es el valor medio.
• Si el conjunto de datos tiene un número par de valores, la mediana es el promedio de los dos valores centrales.
• La mediana es una mejor representación de la tendencia central cuando el conjunto de datos está sesgado o tiene outliers.

Media

• El valor promedio de un conjunto de datos.
• Se calcula sumando todos los valores y dividiendo entre el número de valores.
• Es sensible a los outliers, que pueden afectar significativamente la media.
• La media es una buena representación de la tendencia central cuando el conjunto de datos está distribuido normalmente.

Diferencias Clave

• La moda no se ve afectada por los valores extremos, pero puede ser engañosa si el conjunto de datos tiene múltiples modas.
• La mediana es más robusta a los outliers, pero puede verse afectada por la ordenación de los datos.
• La media es sensible a los outliers, pero es una buena representación de la tendencia central cuando el conjunto de datos está distribuido normalmente.

Cómo y Cuándo Utilizar Cada Medida

• Utilice la moda cuando trabaje con datos categóricos o nominales.
• Utilice la mediana cuando el conjunto de datos esté sesgado o tenga outliers.
• Utilice la media cuando el conjunto de datos esté distribuido normalmente y no tenga outliers.