En la primera parte de este artículo, aprendimos como identificar distribuciones con asimetrías derecha e izquierda. En esta segunda parte, veremos como se ubican las medidas de tendencia central en estas distribuciones.
Cuando la distribución es aproximadamente simétrica, la media es sin dudas nuestra mejor medida de tendencia central. Ahora bien, si la distribución presenta una gran asimetría, la mediana toma más fuerza que la media. Veamos que pasa en nuestros dos ejemplos:
En el ejemplo de los pares de zapatilla por profesor, la media se mueve hacia la derecha de la distribución. El joven que tiene 25 pares de zapatilla, tiene gran parte de culpa en este movimiento (la media se ve arrastrada por valores extremos).
La media de pares de zapatillas es 4, pero vemos en el gráfico que la mayoría de los profesores tienen 1, 2, 3 o 4 pares de zapatillas, encontrando frecuencias muy bajas por arriba de 4 pares.
La mediana, el dato que divide al conjunto de datos dos partes iguales, toma un valor de 3 pares de zapatillas, lo cual parece ser más acertado a la hora de hablar de la tendencia central de los datos. La moda, 2 pares de zapatillas, también toma fuerza en este ejemplo, ya que estamos ante una variable con escala discreta (solo números enteros). Esta última medida pierde fuerza cuando la variable es continua.
En el segundo caso, en donde se muestra la cantidad de días de participación en Río 2016 por parte de los afortunados profesores, la media toma un valor de 14 días, y la mediana 16 días, coincidiendo este último valor con el de la moda. Una vez más, la mediana parece ser una medida más justa a la hora de mostrar la tendencia central de los datos, en comparación con la media, y en esta distribución con una asimetría hacia la izquierda muy pronunciada.
Cuando la distribución es aproximadamente simétrica, la media es sin dudas nuestra mejor medida de tendencia central. Ahora bien, si la distribución presenta una gran asimetría, la mediana toma más fuerza que la media. Veamos que pasa en nuestros dos ejemplos:
En el ejemplo de los pares de zapatilla por profesor, la media se mueve hacia la derecha de la distribución. El joven que tiene 25 pares de zapatilla, tiene gran parte de culpa en este movimiento (la media se ve arrastrada por valores extremos).
La media de pares de zapatillas es 4, pero vemos en el gráfico que la mayoría de los profesores tienen 1, 2, 3 o 4 pares de zapatillas, encontrando frecuencias muy bajas por arriba de 4 pares.
La mediana, el dato que divide al conjunto de datos dos partes iguales, toma un valor de 3 pares de zapatillas, lo cual parece ser más acertado a la hora de hablar de la tendencia central de los datos. La moda, 2 pares de zapatillas, también toma fuerza en este ejemplo, ya que estamos ante una variable con escala discreta (solo números enteros). Esta última medida pierde fuerza cuando la variable es continua.
En el segundo caso, en donde se muestra la cantidad de días de participación en Río 2016 por parte de los afortunados profesores, la media toma un valor de 14 días, y la mediana 16 días, coincidiendo este último valor con el de la moda. Una vez más, la mediana parece ser una medida más justa a la hora de mostrar la tendencia central de los datos, en comparación con la media, y en esta distribución con una asimetría hacia la izquierda muy pronunciada.
En futuras entradas y cuando tratemos el tema pruebas de hipótesis, veremos que el análisis que realizamos en este artículo, tiene vital importancia a la hora de elegir entre una prueba paramétrica y una prueba no paramétrica.
Hasta dentro de unos días!
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