Estadística robusta aplicada a las medidas de localización y escala: Nota Técnica
Cuando se realiza la medición de una variable, es común que las estimaciones derivadas de una muestra de datos presenten una cantidad sustancial de sesgo. Algunos de los factores responsables son la asimetría de la distribución o la presencia de valores extremos. En la psicología y ciencias sociales...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad Nacional Autónoma de México
2020-07-01
|
| Series: | Revista Digital Internacional de Psicología y Ciencia Social |
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| Online Access: | http://cuved.unam.mx/revistas/index.php/rdpcs/article/view/302 |
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| author | David Ruiz-Méndez Mirna Elizabeth Quezada Cynthia Zaira Vega Valero |
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| description | Cuando se realiza la medición de una variable, es común que las estimaciones derivadas de una muestra de datos presenten una cantidad sustancial de sesgo. Algunos de los factores responsables son la asimetría de la distribución o la presencia de valores extremos. En la psicología y ciencias sociales es usual encontrar que los estadígrafos más empleados, como la media aritmética y su error estándar asociado, sean estimadores imprecisos para extraer información y poder hacer inferencias. Para solucionar esta situación, el investigador puede hacer uso de la estadística robusta. Esta estadística, ofrece una serie de estimadores alternativos resistentes a la influencia de los datos atípicos en una distribución, resultando en información e inferencias más precisas. El objetivo de este artículo es describir un conjunto de procedimientos para calcular medidas de localización y escala con métodos robustos empleando el lenguaje de programación R y el software estadístico SPSS. Primero, se revisarán métodos de detección de datos atípicos de manera visual y cuantitativa. Posteriormente, se revisarán alternativas para las medidas de localización como la media recortada, la media winsorizada y el estimador M. Cada medida estará acompañada de su correspondiente error estándar. Por último, se presentarán medidas de escala, como el rango intercuartil y su modificación denominada cuartos ideales. Se concluye, invitando al lector al uso razonado de los procedimientos en congruencia con sus posibilidades, intereses e implicaciones teóricas y metodológicas. |
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| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2448-8119 |
| language | Spanish |
| last_indexed | 2024-12-13T15:46:37Z |
| publishDate | 2020-07-01 |
| publisher | Universidad Nacional Autónoma de México |
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| series | Revista Digital Internacional de Psicología y Ciencia Social |
| spelling | doaj.art-de836addfca247b1a79d1612603f0f262022-12-21T23:39:42ZspaUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoRevista Digital Internacional de Psicología y Ciencia Social2448-81192020-07-016249951710.22402/j.rdipycs.unam.6.2.2020.302.499-517302Estadística robusta aplicada a las medidas de localización y escala: Nota TécnicaDavid Ruiz-Méndez0Mirna Elizabeth Quezada1Cynthia Zaira Vega Valero2| Instituto de Estudios Superiores Monterrey || Universidad Nacional Autónoma de México | Facultad de Estudios Superiores Iztacala || Universidad Nacional Autónoma de México | Facultad de Estudios Superiores Iztacala |Cuando se realiza la medición de una variable, es común que las estimaciones derivadas de una muestra de datos presenten una cantidad sustancial de sesgo. Algunos de los factores responsables son la asimetría de la distribución o la presencia de valores extremos. En la psicología y ciencias sociales es usual encontrar que los estadígrafos más empleados, como la media aritmética y su error estándar asociado, sean estimadores imprecisos para extraer información y poder hacer inferencias. Para solucionar esta situación, el investigador puede hacer uso de la estadística robusta. Esta estadística, ofrece una serie de estimadores alternativos resistentes a la influencia de los datos atípicos en una distribución, resultando en información e inferencias más precisas. El objetivo de este artículo es describir un conjunto de procedimientos para calcular medidas de localización y escala con métodos robustos empleando el lenguaje de programación R y el software estadístico SPSS. Primero, se revisarán métodos de detección de datos atípicos de manera visual y cuantitativa. Posteriormente, se revisarán alternativas para las medidas de localización como la media recortada, la media winsorizada y el estimador M. Cada medida estará acompañada de su correspondiente error estándar. Por último, se presentarán medidas de escala, como el rango intercuartil y su modificación denominada cuartos ideales. Se concluye, invitando al lector al uso razonado de los procedimientos en congruencia con sus posibilidades, intereses e implicaciones teóricas y metodológicas.http://cuved.unam.mx/revistas/index.php/rdpcs/article/view/302estadística robustamedidas robustas de localizaciónmedidas robustas de escalavalores atípicosdistribuciones sesgadas |
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