significado y aplicaciòn de sesgo y disperciòn, en estadìstica?

Answer 1

En estadística y epidemiología, un sesgo es un error que aparece en los resultados de un estudio debido a factores que dependen de la recogida, análisis, interpretación, publicación o revisión de los datos que pueden conducir a conclusiones que son sistemáticamente diferentes de la verdad o incorrectas acerca de los objetivos de una investigación. Este error puede ser sistemático o no, y es diferente al error aleatorio.

Normalmente la estadística también se ocupa de la dispersión de la distribución, es decir, si los datos aparecen sobre todo alrededor de la media o si están distribuidos por todo el rango. Una medida de la dispersión es la diferencia entre dos percentiles, por lo general entre el 25 y el 75. El percentil r es un número tal que un r por ciento de los datos son menores o iguales que r . En particular, los percentiles 25 y 75 se denominan cuartiles inferior y superior respectivamente. La desviación típica es otra medida de la dispersión, pero más útil que los percentiles, pues está definida en términos aritméticos.

Answer 2

Sesgo
Definición:
Existe sesgo cuando la ocurrencia de un error no aparece como un hecho aleatorio (al azar), advirtiéndose que éste ocurre en forma sistemática.

Recordando la definición entregada al inicio del capítulo se tiene que :

Error = Error aleatorio (éste ocurre o está dado por el azar) Sesgo = Error sistemático (está condicionado por algún factor distinto al azar)

Es importante advertir esta diferencia, dado sus alcances para los efectos de interpretación de los datos analizados. Así como el error, de acuerdo con las formas por las cuales se produce, puede minimizarse, la ocurrencia de sesgo también puede ser neutralizada o controlada. En ocasiones sin embargo, es imposible controlar el sesgo y por cierto el error. En tales circunstancias conviene al menos estar en antecedente y tener conciencia de su existencia.

En ambos casos debemos convenir que la situación deseable es poder controlar el error y el sesgo a priori, vale decir, considerando su ocurrencia antes de efectuar las mediciones de interés.
El sesgo es frecuente de observar debido a que en algunos de los diseños de investigación epidemiológica habitualmente no se tiene el control sobre la(s) variables que se miden en los individuos o bien los sucesos han ocurrido libremente sin que exista participación alguna del investigador en su ocurrencia.

Answer 3

El sesgo es una medida de variabilidad de los datos y la variabilidad esta contemplada en todas las mediciones que realices, sobre todo enlas que se encuentran en la naturaleza.

La variacion en un estado natural debe existir en todo lo que tu mides a excepcion de metodos que trabajan para reducirla (como el 6 sigma y lean process), por ejemplo en calidad en sistemas de produccion se trata de llevar esa variacion a 0 (que no exista) y si no existe variacion quiere decir que todas las piezas son iguales y si todas la piezas son iguales quiere decir que estan bien hechas y no habra desperdicio por que todas estan hechas a la medida.

No se que variables sean las de tu interes pero en cualquiera de ellas te sirve para medir la distribucion, entre menos variacion tengan los datos seran mas uniformes o estandarizados.

Si tienes un grupo con un promedio de calificaciones de 81 puntos y otro grupo tambien obtiene un promedio de 81 ¿Cual grupo sera mejor para ti si en el primero los datos se dispersan 7 puntos y en el segundo 17 puntos?

Se supone que en el primero por que los datos estan mas regulares o mas similares (con menos disperción)

Saludos

Answer 4

Medidas de Dispersión

Se llaman medidas de dispersión aquellas que permiten retratar la distancia de los valores de la variable a un cierto valor central, o que permiten identificar la concentración de los datos en un cierto sector del recorrido de la variable. Se trata de coeficiente para variables cuantitativas.

Son:
-Desvio estandar
-Varianza
-Coeficiente de variacion
-Coeficiente de asimetria
-Coeficiente de apuntamiento
-Rango intercuartilico

Sesgo
Las curvas que representan los puntos de datos de un conjunto de datos pueden ser simétricas o sesgadas. Las curvas simétricas, tienen una forma tal que una línea vertical que pase por el punto más alto de la curva dividirá el área de ésta en dos partes iguales. Cada parte es una imagen espejo de la otra. En las curvas sesgadas, los valores de su distribución de frecuencias están concentrados en el extremo inferior o en el superior de la escala de medición del eje horizontal. Los valores no están igualmente distribuidos. Las curvas pueden estar sesgadas hacia la derecha (positivamente sesgadas) o sesgadas hacia la izquierda (negativamente sesgadas).

Suerte!!!

Answer 5

Existe sesgo cuando la ocurrencia de un error no aparece como un hecho aleatorio (al azar), advirtiéndose que éste ocurre en forma sistemática.
Dispersión con S: grado de distanciamiento de un conjunto de valores respecto a su valor medio.
Se usan para analizar y comprender el orden de los datos e inferir el comportamiento de variables. La estadística se usa en control de calidad por ejemplo.

Answer 6

El sesgo es una fuente de invalidez, principalmente si hablas de estadística inferencial, donde el sesgo o "skewness" como le llaman los gringos, puede provenir del investigador o de la muestra. Para aplicar un sesgo basta hacer lo que quieras, descuidar el muestreo, la toma de datos, que tus sujetos sean diferentes respecto a la varinaza, etc, hay miles de sesgos.

La dispersión (con S) no se aplica, simplemente aparece una vez que graficas tus resultados, es qué tan alejados están de... por ejemplo la media, si el eje X es el tiempo y el eje Y es el puntaje, y supones un incremento, aparece una línea recta diagonal desde el cero hasta la orilla de tu gráfica, si el crecimiento es continuo. La dispersión es, trazando la línea que te dije, qué tan cerca o qué tan lejos están los puntos de ella.

Una gráfica de dispersión te ayuda a indicar la tendencia de los datos.

Espero te sirva mi respuesta.
Saludos!