Subido por Enmanuel Marques

Introducción

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Introducción
En estadística cuando se habla de medida, se refiere a métodos que permiten
resumir la información obtenida de alguna población para facilitar su análisis,
actualmente millones de empresas emplean las medidas estadísticas para estudiar
los mercados, observar rentabilidad, analizar funcionamientos de sistemas, etc. Por
esto en la actualidad es de suma importancia tener conocimiento de estas medidas
estadísticas.
Es por esto que en el presente trabajo nos centraremos en las medidas de
variabilidad, algunas de estas son; desviación estándar, varianza, coeficientes de
variación, entre otros. Que nos permite analizar la variabilidad de los datos
obtenidos, expondremos que expresa cada una de estas medidas, como se utilizan
y su utilidad, esto con el fin de ser capaces de estudiar los datos obtenidos en
cualquier investigación que se requiera un análisis de los mismos que nos permite
realizar una toma de decisión de forma eficiente.
Conclusión
En conclusión, las medidas de variabilidad de datos nos permiten observar la
dispersión de los datos, así como también su variación y compararlos entre si,
también nos permite estudiar el recorrido de los datos obtenidos que permitirá la
resolución de los objetivos planteados en la investigación. Cabe resaltar que para
la implementación de cada una de estas medidas de variabilidad los datos pueden
ser agrupados o no agrupados, esto no afectara la resolución de los cálculos, pero
si la forma en la que se realizan.
En si estas medidas se centran en una medida clave para los cálculos en la
estadística como lo es la media aritmética, donde se puede a partir de esta se podrá
realizar los diversos cálculos en cada una de las medidas de variabilidad, esto
debido a que estos indicadores estudiados como la varianza, el coeficiente de
variación, la desviación estándar entre otros nos permite observar la dispersión de
los datos con respecto a la media de los datos obtenidos, a partir de esto se realiza
los análisis de la investigación.
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