¿Que afectan los valores atípicos?

Un valor atípico es una observación extrañamente grande o pequeña. Los valores atípicos pueden tener un efecto desproporcionado en los resultados estadísticos, como la media, lo que puede conducir a interpretaciones engañosas. Por ejemplo, un conjunto de datos incluye los valores: 1, 2, 3, y 34.

¿Qué medida se ve influenciado por los datos atípicos?

Los datos atípicos «pesan más» que los datos cercanos a la media. No considerar un dato extremo tiene mayores consecuencias en la estimación de la media que eliminar un datos de la región con mayor densidad. ¡Un solo valor es suficiente para influenciar enormemente la media del conjunto de datos!

¿Cuando no se encuentran valores atípicos?

Un valor atípico es un valor que es mucho mayor o mucho menor que la mediana. Aquellos datos que se hallan a una distancia del primer cuartil y del tercer cuartil superior a 1.5 veces el rango intercuartílico, se llaman valores atípicos. Antes que nada, pongamos todos nuestros números en orden de menor a mayor.

¿Cómo afecta el valor atípico a la media la mediana y la moda?

Tanto la mediana como la media miden la tendencia central. Sin embargo, valores poco comunes, llamados valores atípicos, pueden afectar a la mediana menos de lo que afectan a la media. Si los datos son simétricos, la media y la mediana son similares.

¿Qué son los valores atípicos?

Son observaciones cuyos valores son muy diferentes a las otras observaciones del mismo grupo de datos. Los datos atípicos son ocasionados por: a) Errores de procedimiento. b) Acontecimientos extraordinarios.

¿Cómo saber si un dato es atípico?

Los valores atípicos son en ocasiones una cuestión subjetiva, y existen numerosos métodos para clasificarlos. El método más impartido académicamente por su sencillez y resultados es el test de Tukey, que toma como referencia la diferencia entre el primer cuartil (Q1) y el tercer cuartil (Q3), o rango intercuartílico.

¿Qué hacen los datos atípicos?

Los datos atípicos distorsionan los resultados de los análisis, y por esta razón hay que identificarlas y tratarlos de manera adecuada, generalmente excluyéndolos del análisis.

¿Qué se debe hacer con los datos atípicos?

Hay disponibles las siguientes acciones para el tratamiento de valores atípicos y extremos:

1. Forzar. Sustituye los valores atípicos y extremos por el valor más cercano que no se consideraría extremo.
2. Descartar.
3. Anular.
4. Forzar valores atípicos/descartar extremos.
5. Forzar valores atípicos/anular extremos.

¿Cuáles son las formas en que se pueden identificar los valores atípicos?

¿Cuándo se usa la media la mediana y la moda?

La media se utiliza para distribuciones normales de números, con una cantidad baja de valores atípicos. La mediana se utiliza generalmente para devolver la tendencia central en el caso de distribuciones numéricas sesgadas.

¿Cómo encontrar los valores atípicos?

Un valor atípico en una distribución es un número que es más de 1,5 veces la longitud de la caja lejos de los cuartiles inferior o superior. Especificamente, si un número es menor que Q1 – 1.5&vecesIQR o mayor que Q3 + 1.5&vecesIQR, entonces es un outlier.

¿Cómo identificar los valores atípicos?

Con frecuencia, la manera más fácil de identificar los valores atípicos es graficando los datos. En las gráficas de caja, Minitab usa un símbolo de asterisco (*) para identificar los valores atípicos. Estos valores atípicos son observaciones que están a por lo menos 1.5 veces el rango intercuartil (Q3 – Q1) del borde de la caja.

¿Qué es un valor atípico?

El diccionario de estadísticas define a un valor atípico como «una observación que parece desviarse notablemente de las otras observaciones de la muestra en la que aparece». Se dice que las mediciones estadísticas que no se ven muy afectadas por los valores atípicos son robustas.

¿Cuáles son los valores atípicos de la tendencia central?

Los valores atípicos de la tendencia central los absorve el promedio móvil. La recta o curva de regresión es la expresión matemática de los ajuste de dos variables que se desean comparar, representa el promedio móvil de los valores . Los valores dispersos que dan origen a la recta de regresión se distribuyen en torno a esta recta de regresión.

¿Cuál es la medida más afectada por valores extremos?

De las tres, la media aritmética es la medida más afectada por valores extremos, puesto que su cálculo se basa en la adición de todos los valores en consideración dividida entre el número de sumadores.