Elegir entre moda, la mediana y la media en psicología estadística
Cuando la elaboración de las estadísticas de la psicología que hay que informar cuando usted está describiendo una variable en un informe, lo que necesita saber cuál de las tres medidas de tendencia central - la moda, la mediana y la media - que debe utilizar. Déjese guiar por las ventajas y desventajas de cada medida.
Sopesando las ventajas y desventajas de cada medida que lleva a la siguiente conclusión: la medida más apropiada de la tendencia central de una variable depende de la nivel de medición de la variable y la naturaleza de la distribución de las puntuaciones dentro de esa variable.
Nivel de medida: Es necesario distinguir entre tres niveles de medición (nominal, ordinal, intervalo y / relación) al elegir una medida de tendencia central.
Distribución de las puntuaciones: A los efectos de la elección de una medida de tendencia central, es necesario saber si existen puntuaciones extremas en el conjunto de datos (a menudo llamado valores atípicos) O si la distribución de las puntuaciones es sesgada. Al determinar el nivel de medición de la variable de interés y si hay o no hay asimetría y / o puntuaciones extremas en el juego a continuación, se puede determinar la medida más apropiada de la tendencia central de sus datos, de la siguiente manera:
Los datos medidos en el nivel nominal: De las tres medidas de tendencia central examinados en este capítulo, el modo es el único apropiado que los resultados no pueden ser ordenados de menor a mayor de una manera significativa.
Los datos medidos a nivel ordinal: El modo y la mediana son apropiadas. La mediana es generalmente preferible, porque es más informativo que el modo. Los resultados pueden ser ordenados de menor a mayor y esto es significativo, sin embargo, no se pueden agregar a lo que la media no se puede calcular.
Los datos medidos a nivel de intervalo / relación: Las tres medidas de tendencia central son las adecuadas. La media es generalmente preferible. Sin embargo, la media no es apropiada cuando existen partituras y / o asimetría extremas en su conjunto de datos. En esta situación, la mediana es generalmente mejor.
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