La variabilidad de un conjunto de datos puede proporcionar mucha información, por lo que es importante conocer las diferentes medidas de variación. Conocer las medidas de variación nos ayuda a entender cómo utilizar estos datos. Estos datos pueden proporcionar mucha información sobre un conjunto de datos si su variabilidad es grande.
En este artículo, discutimos qué son las medidas de variación, definimos los tipos de medidas de variación y proporcionamos trabajos que utilizan estadísticas de variación.
¿Qué son las medidas de variación en estadística?
Existen diversos enfoques para expresar la distancia entre puntos de datos en estadística. Al resumir su información, los estadísticos emplean medidas de variabilidad. Se pueden sacar muchas conclusiones sobre la variabilidad de los datos, como por ejemplo, alta y baja variabilidad. Si los datos son menos consistentes, podría detectarse una alta variabilidad, mientras que si los datos son más consistentes, podría identificarse una baja variabilidad. La estadística puede utilizarse en una amplia gama de profesiones, y puede utilizar las medidas de variabilidad para medir, resumir o describir tendencias en ellas.
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Tipos de medidas de la estadística
Estos son algunos tipos de medidas estadísticas que puede utilizar para describir sus datos:
Gama
El rango es una de las medidas de variación más sencillas. Es el punto más bajo de los datos restado del punto más alto de los datos. Por ejemplo, si tu punto más alto es 10 y tu punto más bajo es 3, entonces tu rango sería 7. El rango te da una idea general de la amplitud de tus datos. Dado que el rango es tan simple y sólo utiliza dos datos, considere la posibilidad de utilizarlo con otras medidas de variación para tener una variedad de formas de medir y analizar la variabilidad de sus datos.
Variante
La varianza es la media de las variaciones al cuadrado de los valores con respecto a la media. Compara cada valor con la media, por lo que la varianza difiere de las demás medidas de variación. La varianza también muestra la dispersión del conjunto de datos. Normalmente, cuanto más dispersos estén los datos, mayor será la varianza. Los estadísticos utilizan la varianza para comparar los datos entre sí y ver cómo se relacionan. La varianza es la desviación estándar al cuadrado, lo que denota que los valores de la varianza son mayores que los demás valores. Para calcular la varianza, basta con elevar al cuadrado la desviación estándar:
S = 8
S2= 8 × 8 = 64
donde:
S = desviación estándar
Si su desviación estándar es 8, su varianza sería 64.
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Cuartiles
Los cuartiles dividen los datos en cuatro secciones iguales, o cuartos. Dividen los datos en orden ascendente, lo que significa que existen los dos cuartiles inferiores y los dos cuartiles superiores. Los estadísticos dividen sus datos por porcentajes: el 25% más bajo y el segundo más bajo, y el 25% más alto y el segundo más alto, que se denominan respectivamente primer cuartil, segundo cuartil, tercer cuartil y cuarto cuartil. Los símbolos Q1, Q2, Q3 y Q4 representan los cuartiles. Los estadísticos utilizan los cuartiles para organizar los datos, y a menudo utilizan los cuartiles en muchas ecuaciones diferentes.
Rango intercuartil
El rango intercuartil (IQR) se refiere a la mitad de la distribución de los datos o a la mitad de los cuatro cuartiles, lo que significa que el IQR está en el medio de los cuartiles superior e inferior. El IQR mide cómo se distribuyen los datos alrededor de la media. Para encontrar el IQR, necesitas conocer los valores de Q1 y Q3. Para ello, basta con encontrar la mediana de los cuartiles Q1 y Q3. Una vez hecho esto, puedes calcular el IQR con esta ecuación:
IQR = Q3 − Q** 1**
Por ejemplo, si la mediana de su Q3 fuera 10 y la mediana de su Q1 fuera 6, entonces su IQR sería 4, como se muestra:
IQR = 10 − 6
IQR = 4
Los estadísticos utilizan el IQR para medir la distribución de sus datos. El IQR es valioso para medir la variabilidad de conjuntos de datos tanto sesgados como consistentes.
Desviación estándar
La desviación estándar es la distancia media o estándar entre cada punto de los datos y la media. Es la cantidad estándar de variabilidad en tu conjunto de datos. Si conoces la varianza de tu conjunto de datos, puedes sacar la raíz cuadrada de ese valor para encontrar la desviación estándar. Sin embargo, también puedes calcular la desviación estándar utilizando ecuaciones. Esta ecuación es si tienes los datos de una población total:
σ = √ ∑ (X − µ)2 ÷ N
donde:
σ = desviación estándar de la población
∑= suma de
X = cada valor
µ = media de la población
N = número de valores en la población
Si sólo tiene datos para una muestra, puede utilizar esta ecuación para hallar la desviación estándar:
S = √ ∑(X − x̅)2÷ n − 1
donde:
S = desviación estándar de la muestra
∑= suma de
X = cada valor
x̅ = media de la muestra
n = número de valores en la muestra
Si los valores de su conjunto de datos están más juntos, entonces tiene una desviación estándar menor. Si los valores están más alejados, la desviación estándar es mayor.
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Carreras que utilizan estadísticas de variación
Hay muchas carreras que utilizan las estadísticas de variación, tales como:
Analista de marketing
Un analista de marketing estudia las tendencias de marketing para ayudar a decidir qué debe vender una empresa para aumentar sus beneficios. Sus funciones pueden incluir la investigación del comportamiento de los consumidores, el mercado actual o incluso las estrategias de la competencia. Los analistas de marketing pueden utilizar las estadísticas de variación para analizar la variabilidad de las ventas de una empresa y ver qué productos se venden más. Para ello, pueden calcular la desviación estándar de los beneficios de las ventas de la empresa. Las estadísticas de variación ayudan a los analistas de marketing a tomar decisiones importantes sobre los productos, los anuncios o las tácticas de venta en los que deben invertir para aumentar los beneficios.
Representante de ventas
Un representante de ventas trabaja en estrecha colaboración con el equipo de ventas para ayudar a los clientes. Pueden procesar los pedidos, proporcionar cotizaciones de precios o llevar un registro de los clientes. Los representantes de ventas pueden utilizar las estadísticas de variación para analizar una variedad de conjuntos de datos que pueden tener mientras trabajan, como los registros de ventas o la población de clientes. Pueden utilizar las estadísticas de variación para organizar esos datos y ayudarles a decidir cómo mejorar las ventas o la satisfacción de los clientes. Pueden utilizar la varianza o incluso el rango para denotar la dispersión o la media media del conjunto de datos.
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Planificador financiero
Un planificador financiero trabaja con los clientes para crear presupuestos que les ayuden a garantizar su estabilidad financiera futura. Sus funciones pueden incluir la realización de estudios de mercado, el manejo de dinero o el asesoramiento financiero estratégico. Los planificadores financieros pueden utilizar estadísticas de variación para organizar y analizar la información financiera de sus clientes. Por ejemplo, pueden organizar las nóminas quincenales de un cliente en cuartiles para ver cómo se comparan y calcular el rango intercuartil. Esto puede ayudar al planificador financiero a crear un presupuesto que se ajuste a las necesidades de su cliente.