Conceptos estadisticos

Desviación estándar: Es una medida de centralización o dispersión para variables de razón (ratio o cociente) y de intervalo, de gran utilidad en la estadística descriptiva.
Se define como la raíz cuadrada de la varianza. Junto con este valor, la desviación típica es una medida (cuadrática) que informa de la media de distancias que tienen los datos respecto de su media aritmética, expresada enlas mismas unidades que la variable.
Para conocer con detalle un conjunto de datos, no basta con conocer las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer también la desviación que representan los datos en su distribución respecto de la media aritmética de dicha distribución, con objeto de tener una visión de los mismos más acorde con la realidad a la hora de describirlos einterpretarlos para la toma de decisiones.

R de Pearson: El coeficiente de correlación de Pearson es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.
El cálculo del coeficiente de correlación lineal se realiza dividiendo la covarianza por el producto delas desviaciones estándar de ambas variables:

Siendo: σXY la covarianza de (X,Y) σX y σY las desviaciones típicas de las distribuciones marginales.
El valor del índice de correlación varía en el intervalo [-1, +1]:
* Si r = 0, no existe relación lineal. Pero esto no necesariamente implica una independencia total entre las dos variables, es decir, que la variación de una de ellas puedeinfluir en el valor que pueda tomar la otra. Pudiendo haber relaciones no lineales entre las dos variables. Estas pueden calcularse con la razón de correlación.
* Si r = 1, existe una correlación positiva perfecta. El índice indica una dependencia total entre las dos variables denominada relación directa: cuando una de ellas aumenta, la otra también lo hace en idéntica proporción.
* Si 0 < r <1, existe una correlación positiva.
* Si r = -1, existe una correlación negativa perfecta. El índice indica una dependencia total entre las dos variables llamada relación inversa: cuando una de ellas aumenta, la otra disminuye en idéntica proporción.
* Si -1 < r < 0, existe una correlación negativa.
Coeficiente de Kuder-Richardson (Fórmula-20): Este coeficiente permite obtener de unaaplicación de una prueba la correlación de infinitos pares de mitades diferentes. Su cálculo, es aplicable en pruebas cuya corrección de los ítems es binario (respuesta correcta o respuesta incorrecta).

Análisis de Varianza: El análisis de la varianza o Anova: Analysis of variance es un método para comparar dos o más medias.
Medidas descriptivas: Las medidas descriptivas son valores numéricoscalculados a partir de la muestra y que nos resumen la información contenida en ella.
  
Los cuantiles son valores de la distribución que la dividen en partes iguales, es decir, en intervalos, que comprenden el mismo número de valores. Los más usados son los cuartiles, los deciles y los percentiles.
PERCENTILES: son 99 valores que dividen en cien partes iguales el conjunto de datos ordenados.Ejemplo, el percentil de orden 15 deja por debajo al 15% de las observaciones, y por encima queda el 85%
CUARTILES: son los tres valores que dividen al conjunto de datos ordenados en cuatro partes iguales, son un caso particular de los percentiles:
- El primer cuartil Q 1 es el menor valor que es mayor que una cuarta parte de los datos
- El segundo cuartil Q 2 (la mediana), es el menor valorque es mayor que la mitad de los datos
- El tercer cuartil Q 3 es el menor valor que es mayor que tres cuartas partes de los datos |
 DECILES: Son los nueve valores que dividen al conjunto de datos ordenados en diez partes iguales, son también un caso particular de los percentiles.
Medidas de Centralización:
Nos dan un centro de la distribución de frecuencias, es un valor que se puede tomar...