agricultura organica fases de luna

I. Introducción

Las medidas de posición permiten conocer otros puntos característicos de la distribución que no son los valores centrales. Entre otros indicadores, se suelen utilizar una serie de valores que dividen la muestra en tramos iguales. Informan sobre la localización de las observaciones o datos.
Las medidas de posición suelen ser llamadas cuantiles y entre ellas seencuentran:
a. Los cuartiles: son valores que distribuyen la población en cuatro tramos iguales, en los que cada uno concentra el 25% de los resultados.
b. Los quintiles: son valores que distribuyen la población en cinco tramos iguales, en los que cada uno concentra el 20% de los resultados.
c. Los deciles: son valores que distribuyen la población en diez tramos iguales, en los que cada unoconcentra el 10% de los resultados.
d. Los percentiles: son valores que distribuyen la población en cien tramos iguales, en los que cada uno concentra el 1% de los resultados.

II. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Conocer los principales estadísticos de posición de importancia en el estudio de casos relacionados con la agricultura y el ambiente.
Aplicar los conocimientos relativos a estadísticos no centralesa casos de estudio con plantas o animales.


III. Cuartiles (Q)

Son 3 valores que distribuyen los datos, ordenados de forma creciente o decreciente, en cuatro tramos iguales, en los que cada uno de ellos concentra el 25% de los resultados.
Los cuartiles se usan con frecuencia en ventas o en encuestas para dividir las poblaciones en grupos. Por ejemplo, puede utilizar la función CUARTILpara determinar el 25 por ciento de ingresos más altos en una población.
Atención: cuando un cuartil recae en un valor que se ha repetido más de una vez (como ocurre en el ejemplo en los tres cuartiles) la medida de posición no central sería realmente una de las repeticiones.
Para una variable discreta, se define el percentil de orden k, como la observación, Pk, que deja por debajo de si el k% dela población. Esta definición nos recuerda a la mediana, pues como consecuencia de la definición es evidente que Med= P50


III.1 Metodología

III.1.1 Primer caso. Encontrar cuartiles con variables discretas.

Ejemplo: calcular los cuartiles de la base de datos de 164 estudiantes bajo estudio.
Edad
Valor de la variable 
 
Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid16
1
.6
.6
.6

17
2
1.2
1.2
1.8

18
8
4.9
4.9
6.7

19
22
13.4
13.4
20.1

20
30
18.3
18.3
38.4

21
33
20.1
20.1
58.5

22
19
11.6
11.6
70.1

23
17
10.4
10.4
80.5

24
6
3.7
3.7
84.1

25
11
6.7
6.7
90.9

26
2
1.2
1.2
92.1

27
3
1.8
1.8
93.9

28
3
1.8
1.8
95.7

30
1
.6
.6
96.3

31
2
1.2
1.2
97.6

32
1
.6
.698.2

35
2
1.2
1.2
99.4

36
1
.6
.6
100.0

Total
164
100.0
100.0
 

Observemos la columna de porcentaje acumulado y
1º cuartil (Q1): es el valor 20 años, ya que por debajo suya se sitúa el 25% de los datos.
2º cuartil (Q2): es el valor 21 años, ya que entre este valor y el 1º cuartil se sitúa otro 25% de los datos.
3º cuartil (Q3): es el valor 23 años, ya que entre este valory el 2º cuartil se sitúa otro 25% de los datos. Además, por encima suya queda el restante 25% de datos.

Ejemplo
Si contamos con datos de variables discretas, como puede serlo, el número de hijos por familia, los cuartiles pueden calcularse mediante el procedimiento siguiente.
Dada la siguiente distribución de número de hijos de cien familias, calcular sus cuartiles.




Número de hijosFrecuencia
Frecuencia acumulada
0
14
14
1
10
24
2
15
39
3
26
65
4
20
85
5
15
100
Total
100

Solución

Primer cuartil (Q1) = n/4 = 100/4 = 25. Respuesta: número de hijos del primer cuartil: 2 ó menos.
Sin embargo, observamos que el valor de la frecuencia acumulada donde se encuentra el dato 25 es mayor a 25, es 39, y le corresponde el valor de 2 hijos.

Segundo...