La elección de la justa medida de dispersión en psicología estadística
Las medidas de dispersión que utiliza en psicología estadística que muestran la dispersión o variabilidad de la variable que se está midiendo. Los tres principales son el rango, el rango intercuartil y la desviación estándar.
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Conocer el rango, el rango intercuartil y la desviación estándar
Las tres medidas más importantes de dispersión se definen como sigue:
los distancia es la diferencia entre la puntuación más alta y la puntuación más baja en una variable. Estos son los valores que han sido anotados por los participantes en el estudio, y no necesariamente las puntuaciones más altas y las más bajas posibles.
los rango intercuartil es la diferencia entre el cuartil superior y el cuartil inferior en un conjunto de puntuaciones ordenadas. Los cuartiles se forman dividiendo un conjunto de puntuaciones ordenados en cuatro grupos de igual tamaño.
los desviación estándar (A menudo abreviado Std. Dev. O SD) es la desviación media de las puntuaciones en el conjunto de datos a partir de la puntuación media obtenida para una variable en particular. los puntuación media es el promedio de las puntuaciones en una variable. La desviación estándar indica el grado en que las puntuaciones en una desviación variable a partir de la puntuación media.
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La elaboración de los cuales medida de la dispersión a utilizar
A determinar la medida más apropiada de la dispersión de la siguiente manera, dependiendo de la naturaleza de los datos:
Los datos medidos en el nivel nominal: Debido a que las tres medidas de dispersión requieren datos a su clasificación o resumido, ninguno de ellos es adecuado para los datos medidos en el nivel nominal.
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Los datos medidos en el nivel ordinal: El alcance y rango intercuartil son apropiados. El rango intercuartil suele ser preferible, ya que es más informativo que la gama.
Los datos medidos en el nivel de intervalo / relación: Las tres medidas de dispersión que hemos examinado son apropiados. La desviación estándar es por lo general preferible. Sin embargo, la desviación estándar (o varianza) no es apropiado cuando hay decenas y / o asimetría extremas en el conjunto de datos. En esta situación, el rango intercuartil es generalmente preferible.