Medidas de tendencia central - Historial de revisiones

Franqc: Corrección de subtitulos

2024-06-11T00:16:14Z

Corrección de subtitulos

← Revisión anterior		Revisión del 00:16 11 jun 2024
Línea 1:		Línea 1:
	Las medidas de tendencia central son '''valores que representan o resumen un conjunto de datos''', indicando el punto central o típico en una distribución. Las tres medidas de tendencia central '''más comunes son la media, la mediana y la moda.'''		Las medidas de tendencia central son '''valores que representan o resumen un conjunto de datos''', indicando el punto central o típico en una distribución. Las tres medidas de tendencia central '''más comunes son la media, la mediana y la moda.'''

	== Media ~~(<math>\bar{x}</math>)~~ ==		== Media ==

	La media aritmética es el '''promedio de un conjunto de valores'''. Se calcula sumando todos los valores y dividiendo el resultado por la cantidad de valores.		La media aritmética (<math>\bar{x}</math>) es el '''promedio de un conjunto de valores'''. Se calcula sumando todos los valores y dividiendo el resultado por la cantidad de valores.

	Para un conjunto de datos <math>x_1, x_2, \ldots, x_n</math>, la fórmula de la media es:		Para un conjunto de datos <math>x_1, x_2, \ldots, x_n</math>, la fórmula de la media es:
Línea 36:		Línea 36:
	30.0 \text{ cm}</math>.		30.0 \text{ cm}</math>.

	== Mediana ~~(<math>Me</math>)~~ ==		== Mediana ==

	La mediana es el valor que '''se ubica en el centro de un conjunto de datos ordenados'''. Si el número de valores es '''impar''', la mediana es el '''valor central'''. Si es '''par''', la mediana es el '''promedio de los dos valores centrales'''.		La mediana (<math>Me</math>) es el valor que '''se ubica en el centro de un conjunto de datos ordenados'''. Si el número de valores es '''impar''', la mediana es el '''valor central'''. Si es '''par''', la mediana es el '''promedio de los dos valores centrales'''.

	* Para un conjunto de datos impar:		* Para un conjunto de datos impar:
Línea 47:		Línea 47:

	<math>Me = \frac{x_{\left( \frac{n}{2} \right)} + x_{\left( \frac{n}{2} + 1 \right)}}{2}</math>		<math>Me = \frac{x_{\left( \frac{n}{2} \right)} + x_{\left( \frac{n}{2} + 1 \right)}}{2}</math>


	donde:		donde:
Línea 56:		Línea 55:
	=== Ejemplo: ===		=== Ejemplo: ===
	Durante la medición de los lados de un terreno cuadrado que será destinado a un biohuerto escolar, los estudiantes se dividieron en dos grupos, teniendo uno siete integrantes y el otro ocho. Obteniendo las siguientes medidas:		Durante la medición de los lados de un terreno cuadrado que será destinado a un biohuerto escolar, los estudiantes se dividieron en dos grupos, teniendo uno siete integrantes y el otro ocho. Obteniendo las siguientes medidas:



Línea 66:		Línea 66:

	* Para el Grupo 1. Debido a que el número de datos es impar (7 datos), ordenaremos los datos y seleccionaremos el valor central, es decir, el de la posición 4:		* Para el Grupo 1. Debido a que el número de datos es impar (7 datos), ordenaremos los datos y seleccionaremos el valor central, es decir, el de la posición 4:


	<math>G_1: 29.7m, 29.8m, 29.9m, \underset{Me}{\textbf{30.0m}}, 30.1m, 30.2m, 30.3m</math>		<math>G_1: 29.7m, 29.8m, 29.9m, \underset{Me}{\textbf{30.0m}}, 30.1m, 30.2m, 30.3m</math>
Línea 80:		Línea 79:
	== Moda ==		== Moda ==

	La moda es '''el valor o los valores que ocurren con mayor frecuencia en un conjunto de datos'''. Un conjunto de datos puede tener una moda (unimodal), dos modas (bimodal), o más modas (multimodal). Si todos los valores ocurren con la misma frecuencia, no hay moda.		La moda (<math>Mo</math>) es '''el valor o los valores que ocurren con mayor frecuencia en un conjunto de datos'''. Un conjunto de datos puede tener una moda (unimodal), dos modas (bimodal), o más modas (multimodal). Si todos los valores ocurren con la misma frecuencia, no hay moda.

	=== Ejemplo: ===		=== Ejemplo: ===
Línea 94:		Línea 93:

	* Luego, seleccionamos el valor o valores que más se repiten, obteniendo de esta forma la moda:		* Luego, seleccionamos el valor o valores que más se repiten, obteniendo de esta forma la moda:


	<math>Mo = 30.0^\circ{}\text{C}; \text{ Este valor se repite 4 veces}</math>		<math>Mo = 30.0^\circ{}\text{C}; \text{ Este valor se repite 4 veces}</math>

Franqc: Ejemplos para medidas de tendencia central

2024-06-11T00:10:41Z

Ejemplos para medidas de tendencia central

← Revisión anterior		Revisión del 00:10 11 jun 2024
Línea 81:		Línea 81:

	La moda es '''el valor o los valores que ocurren con mayor frecuencia en un conjunto de datos'''. Un conjunto de datos puede tener una moda (unimodal), dos modas (bimodal), o más modas (multimodal). Si todos los valores ocurren con la misma frecuencia, no hay moda.		La moda es '''el valor o los valores que ocurren con mayor frecuencia en un conjunto de datos'''. Un conjunto de datos puede tener una moda (unimodal), dos modas (bimodal), o más modas (multimodal). Si todos los valores ocurren con la misma frecuencia, no hay moda.

			=== Ejemplo: ===
			Durante el proyecto estudiantil de investigación del clima se ha registrado durante 18 días la temperatura a la misma hora, 12:00 m, obteniendo los siguientes resultados:

			<math>27^\circ\text{C}, 26^\circ\text{C}, 30^\circ\text{C}, 30^\circ\text{C}, 29^\circ\text{C}, 28^\circ\text{C}, 31^\circ\text{C}, 27^\circ\text{C}, 25^\circ\text{C}, 29^\circ\text{C}, 29^\circ\text{C}, 30^\circ\text{C}, 31^\circ\text{C}, 25^\circ\text{C}, 28^\circ\text{C}, 26^\circ\text{C}, 30^\circ\text{C}, 27^\circ\text{C}</math>

			Si optamos por el valor modal, es decir, el dato más frecuente, ¿qué valor mejor representa la muestra?

			* Para encontrar la moda, es recomendable primero ordenar los datos para una mejor visualización:

			<math>25^\circ\text{C}, 25^\circ\text{C}, 26^\circ\text{C}, 26^\circ\text{C}, 27^\circ\text{C}, 27^\circ\text{C}, 27^\circ\text{C}, 28^\circ\text{C}, 28^\circ\text{C}, 29^\circ\text{C}, 29^\circ\text{C}, 29^\circ\text{C}, 30^\circ\text{C}, 30^\circ\text{C}, 30^\circ\text{C}, 30^\circ\text{C}, 31^\circ\text{C}, 31^\circ\text{C}</math>

			* Luego, seleccionamos el valor o valores que más se repiten, obteniendo de esta forma la moda:


			<math>Mo = 30.0^\circ{}\text{C}; \text{ Este valor se repite 4 veces}</math>

	== Comparación y Usos ==		== Comparación y Usos ==

Franqc en 23:55 10 jun 2024

2024-06-10T23:55:01Z

← Revisión anterior		Revisión del 23:55 10 jun 2024
Línea 73:		Línea 73:


	~~<math>G_2 : 29.8\text{m}, 30.1\text{m}, 29.9\text{m},\underset{Me}{\textbf{30.0}\textbf{m}, \textbf{30.2}\textbf{m}} , 29.7\text{m}, 30.3\text{m}, 29.6\text{m}</math>~~

	Promediamos los valores centrales y obtenemos: <math>Me = \frac{30.0\text{m}+30.2\text{m}}{2} = 30.1 \text{m}</math>		<math>G_2 : 29.6\text{m}, 29.7\text{m}, 29.8\text{m}, \underset{Me} {\textbf{29.9}\textbf{m}, \textbf{30.0}\textbf{m}}, 30.1\text{m}, 30.2\text{m}, 30.3\text{m}</math>

			Promediamos los valores centrales y obtenemos: <math>Me = \frac{29.9\text{m}+30.0\text{m}}{2} = 30.0 \text{m}</math>

	== Moda ==		== Moda ==

Franqc: Ejemplo mediana

2024-06-10T23:24:41Z

Ejemplo mediana

← Revisión anterior		Revisión del 23:24 10 jun 2024
Línea 16:		Línea 16:
	=== Ejemplo: ===		=== Ejemplo: ===
	Los estudiantes de la institución educativa Fe y Alegría 31, están estudiando las propiedades de los sólidos de revolución a través de la medición de tamaños de los baldes usados en su proyecto de segregación de residuos. Una de las mediciones que hacen es del diámetro, sin embargo, debido a errores en el proceso de medición, se obtuvo los siguientes valores en tus diez mediciones:		Los estudiantes de la institución educativa Fe y Alegría 31, están estudiando las propiedades de los sólidos de revolución a través de la medición de tamaños de los baldes usados en su proyecto de segregación de residuos. Una de las mediciones que hacen es del diámetro, sin embargo, debido a errores en el proceso de medición, se obtuvo los siguientes valores en tus diez mediciones:



	<math>		<math>
	29.8 \, \text{cm}, 30.1 \, \text{cm}, 29.9 \, \text{cm}, 30.0 \, \text{cm}, 30.2 \, \text{cm}, 29.7 \, \text{cm}, 30.3 \, \text{cm}, 29.6 \, \text{cm}, 30.1 \, \text{cm}, 30.0 \, \text{cm}</math>		29.8 \, \text{cm}, 30.1 \, \text{cm}, 29.9 \, \text{cm}, 30.0 \, \text{cm}, 30.2 \, \text{cm}, 29.7 \, \text{cm}, 30.3 \, \text{cm}, 29.6 \, \text{cm}, 30.1 \, \text{cm}, 30.0 \, \text{cm}</math>



Línea 25:		Línea 27:

	<math>\bar{x} = \frac{1}{10} \sum_{i=1}^{10} x_i = \frac{29.8 + 30.1 + 29.9 + 30.0 + 30.2 + 29.7 + 30.3 + 29.6 + 30.1 + 30.0}{10}</math>		<math>\bar{x} = \frac{1}{10} \sum_{i=1}^{10} x_i = \frac{29.8 + 30.1 + 29.9 + 30.0 + 30.2 + 29.7 + 30.3 + 29.6 + 30.1 + 30.0}{10}</math>



	<math>		<math>
	\bar{x} = \frac{299.7 \text{cm}}{10} = 30.0\text{cm}</math>		\bar{x} = \frac{299.7 \text{cm}}{10} = 30.0\text{cm}</math>


	Entonces, la media de las 10 mediciones del diámetro del balde de basura es <math>		Entonces, la media de las 10 mediciones del diámetro del balde de basura es <math>
	30.0 \text{ cm}</math>.		30.0 \text{ cm}</math>.

	== Mediana ==		== Mediana (<math>Me</math>) ==

	La mediana es el valor que '''se ubica en el centro de un conjunto de datos ordenados'''. Si el número de valores es '''impar''', la mediana es el '''valor central'''. Si es '''par''', la mediana es el '''promedio de los dos valores centrales'''.		La mediana es el valor que '''se ubica en el centro de un conjunto de datos ordenados'''. Si el número de valores es '''impar''', la mediana es el '''valor central'''. Si es '''par''', la mediana es el '''promedio de los dos valores centrales'''.
Línea 40:		Línea 42:
	* Para un conjunto de datos impar:		* Para un conjunto de datos impar:

	<math>~~\text{Mediana}~~ = x_{\left( \frac{n+1}{2} \right)}</math>		<math>Me = x_{\left( \frac{n+1}{2} \right)}</math>

	* Para un conjunto de datos par:		* Para un conjunto de datos par:

	<math>~~\text{Mediana}~~ = \frac{x_{\left( \frac{n}{2} \right)} + x_{\left( \frac{n}{2} + 1 \right)}}{2}</math>		<math>Me = \frac{x_{\left( \frac{n}{2} \right)} + x_{\left( \frac{n}{2} + 1 \right)}}{2}</math>


	donde:		donde:
Línea 51:		Línea 54:
	* <math>n</math> representa el número total de datos		* <math>n</math> representa el número total de datos

	== ~~Moda~~ ==		=== Ejemplo: ===
			Durante la medición de los lados de un terreno cuadrado que será destinado a un biohuerto escolar, los estudiantes se dividieron en dos grupos, teniendo uno siete integrantes y el otro ocho. Obteniendo las siguientes medidas:


			<math>G_1 : 29.8\text{m}, 30.1\text{m}, 29.9\text{m}, 30.0\text{m}, 30.2\text{m}, 29.7\text{m}, 30.3\text{m}</math>

			<math>G_2 : 29.8\text{m}, 30.1\text{m}, 29.9\text{m}, 30.0\text{m}, 30.2\text{m}, 29.7\text{m}, 30.3\text{m}, 29.6\text{m}</math>


			Otro valor, a parte de la media, que nos sirve para representar un conjunto de datos es la mediana, veamos para cada uno de los grupos:

	~~La moda es '''~~el ~~valor o los valores~~ que ~~ocurren con mayor frecuencia en un conjunto~~ de datos~~'''. Un conjunto de~~ datos ~~puede tener una moda (unimodal~~), ~~dos modas (bimodal)~~, ~~o más modas (multimodal). Si todos los valores ocurren con~~ la ~~misma frecuencia, no hay moda.~~		* Para el Grupo 1. Debido a que el número de datos es impar (7 datos), ordenaremos los datos y seleccionaremos el valor central, es decir, el de la posición 4:

	~~== Comparación y Usos ==~~

	* '''Media''': ~~Es sensible a los valores extremos (outliers)~~, ~~por lo que en distribuciones con outliers puede no representar adecuadamente el centro de la distribución~~.		<math>G_1: 29.7m, 29.8m, 29.9m, \underset{Me}{\textbf{30.0m}}, 30.1m, 30.2m, 30.3m</math>
	* '''Mediana''': No se ve afectada por valores extremos y es una mejor medida de tendencia central para distribuciones sesgadas.
	* '''Moda''': Es útil para datos categóricos donde queremos saber cuál es la categoría más común. ~~También puede ser útil en datos numéricos para identificar la concentración de valores~~.

	~~== Ejemplos ==~~		* Para el Grupo 2. Debido a que el número de datos es par (8 datos), ordenaremos los datos y seleccionaremos los dos valores centrales, es decir, los de la posición 4 y 5, a los cuales les sacaremos el promedio, siendo este resultado la mediana:

	~~Supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos: <math>3, 7, 7, 19, 24</math>.~~

	~~# '''Media'''~~:		<math>G_2 : 29.8\text{m}, 30.1\text{m}, 29.9\text{m},\underset{Me}{\textbf{30.0}\textbf{m}, \textbf{30.2}\textbf{m}} , 29.7\text{m}, 30.3\text{m}, 29.6\text{m}</math>

	<math>\~~bar~~{x} = \~~frac~~{~~3 + 7 + 7 + 19 + 24~~}{5} = \~~frac{60}~~{5} ~~= 12~~</math>		Promediamos los valores centrales y obtenemos: <math>Me = \frac{30.0\text{m}+30.2\text{m}}{2} = 30.1 \text{m}</math>

	~~# '''Mediana''':~~		== Moda ==

	~~Ordenamos~~ los datos (~~ya están ordenados~~)~~: <math>3~~, 7, ~~7, 19, 24</math>~~.		La moda es '''el valor o los valores que ocurren con mayor frecuencia en un conjunto de datos'''. Un conjunto de datos puede tener una moda (unimodal), dos modas (bimodal), o más modas (multimodal). Si todos los valores ocurren con la misma frecuencia, no hay moda.

	~~La mediana es el valor central, en este caso~~, ~~<math>7</math>~~.

	~~# '''Moda''':~~		== Comparación y Usos ==

	~~El valor~~ que ~~más~~ se ~~repite~~ es ~~<math>7</math>~~.		* '''Media''': Es sensible a los valores extremos (outliers), por lo que en distribuciones con outliers puede no representar adecuadamente el centro de la distribución.
			* '''Mediana''': No se ve afectada por valores extremos y es una mejor medida de tendencia central para distribuciones sesgadas.
			* '''Moda''': Es útil para datos categóricos donde queremos saber cuál es la categoría más común. También puede ser útil en datos numéricos para identificar la concentración de valores.

	== Conclusión ==		== Conclusión ==

	Las medidas de tendencia central son herramientas fundamentales en estadística descriptiva, ya que proporcionan un resumen numérico que describe el punto central de un conjunto de datos. Cada medida tiene sus propias ventajas y desventajas, y la elección de cuál utilizar depende de la naturaleza y la distribución de los datos analizados.		Las medidas de tendencia central son herramientas fundamentales en estadística descriptiva, ya que proporcionan un resumen numérico que describe el punto central de un conjunto de datos. Cada medida tiene sus propias ventajas y desventajas, y la elección de cuál utilizar depende de la naturaleza y la distribución de los datos analizados.

Franqc en 22:36 10 jun 2024

2024-06-10T22:36:08Z

← Revisión anterior		Revisión del 22:36 10 jun 2024
Línea 1:		Línea 1:
	Las medidas de tendencia central son valores que representan o resumen un conjunto de datos, indicando el punto central o típico en una distribución. Las tres medidas de tendencia central más comunes son la media, la mediana y la moda.		Las medidas de tendencia central son '''valores que representan o resumen un conjunto de datos''', indicando el punto central o típico en una distribución. Las tres medidas de tendencia central '''más comunes son la media, la mediana y la moda.'''

	== Media ==		== Media (<math>\bar{x}</math>) ==

	La media aritmética es el promedio de un conjunto de valores. Se calcula sumando todos los valores y dividiendo el resultado por la cantidad de valores.		La media aritmética es el '''promedio de un conjunto de valores'''. Se calcula sumando todos los valores y dividiendo el resultado por la cantidad de valores.

	Para un conjunto de datos <math>x_1, x_2, \ldots, x_n</math>, la fórmula de la media es:		Para un conjunto de datos <math>x_1, x_2, \ldots, x_n</math>, la fórmula de la media es:

	<math>\bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i</math>		<math>\bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i = \frac{x_1 + x_2 + x_3 + ... + x_n}{n}</math>

	donde:		donde:
Línea 13:		Línea 13:
	* <math>x_i</math> representa cada valor del conjunto de datos.		* <math>x_i</math> representa cada valor del conjunto de datos.
	* <math>n</math> es el número total de valores.		* <math>n</math> es el número total de valores.

			=== Ejemplo: ===
			Los estudiantes de la institución educativa Fe y Alegría 31, están estudiando las propiedades de los sólidos de revolución a través de la medición de tamaños de los baldes usados en su proyecto de segregación de residuos. Una de las mediciones que hacen es del diámetro, sin embargo, debido a errores en el proceso de medición, se obtuvo los siguientes valores en tus diez mediciones:


			<math>
			29.8 \, \text{cm}, 30.1 \, \text{cm}, 29.9 \, \text{cm}, 30.0 \, \text{cm}, 30.2 \, \text{cm}, 29.7 \, \text{cm}, 30.3 \, \text{cm}, 29.6 \, \text{cm}, 30.1 \, \text{cm}, 30.0 \, \text{cm}</math>


			Para reducir los errores de medición, podemos usar la media:

			<math>\bar{x} = \frac{1}{10} \sum_{i=1}^{10} x_i = \frac{29.8 + 30.1 + 29.9 + 30.0 + 30.2 + 29.7 + 30.3 + 29.6 + 30.1 + 30.0}{10}</math>


			<math>
			\bar{x} = \frac{299.7 \text{cm}}{10} = 30.0\text{cm}</math>


			Entonces, la media de las 10 mediciones del diámetro del balde de basura es <math>
			30.0 \text{ cm}</math>.

	== Mediana ==		== Mediana ==

	La mediana es el valor que se ~~encuentra~~ en el centro de un conjunto de datos ordenados ~~de menor a mayor~~. Si el número de valores es impar, la mediana es el valor central. Si es par, la mediana es el promedio de los dos valores centrales.		La mediana es el valor que '''se ubica en el centro de un conjunto de datos ordenados'''. Si el número de valores es '''impar''', la mediana es el '''valor central'''. Si es '''par''', la mediana es el '''promedio de los dos valores centrales'''.

	* Para un conjunto de datos impar:		* Para un conjunto de datos impar:
Línea 26:		Línea 46:
	<math>\text{Mediana} = \frac{x_{\left( \frac{n}{2} \right)} + x_{\left( \frac{n}{2} + 1 \right)}}{2}</math>		<math>\text{Mediana} = \frac{x_{\left( \frac{n}{2} \right)} + x_{\left( \frac{n}{2} + 1 \right)}}{2}</math>

	donde <math>x_{(i)}</math> representa el <math>i</math>-ésimo valor del conjunto de datos ordenado.		donde:

			* <math>x_{(i)}</math> representa el <math>i</math>-ésimo valor del conjunto de datos ordenado.
			* <math>n</math> representa el número total de datos

	== Moda ==		== Moda ==

	La moda es el valor o los valores que ocurren con mayor frecuencia en un conjunto de datos. Un conjunto de datos puede tener una moda (unimodal), dos modas (bimodal), o más modas (multimodal). Si todos los valores ocurren con la misma frecuencia, no hay moda.		La moda es '''el valor o los valores que ocurren con mayor frecuencia en un conjunto de datos'''. Un conjunto de datos puede tener una moda (unimodal), dos modas (bimodal), o más modas (multimodal). Si todos los valores ocurren con la misma frecuencia, no hay moda.

	== Comparación y Usos ==		== Comparación y Usos ==

Franqc: Página creada con «Las medidas de tendencia central son valores que representan o resumen un conjunto de datos, indicando el punto central o típico en una distribución. Las tres medidas de tendencia central más comunes son la media, la mediana y la moda. == Media == La media aritmética es el promedio de un conjunto de valores. Se calcula sumando todos los valores y dividiendo el resultado por la cantidad de valores. Para un conjunto de datos $x_1, x_2, \ldots, x_n$ , la…»

2024-06-03T11:13:34Z

Página creada con «Las medidas de tendencia central son valores que representan o resumen un conjunto de datos, indicando el punto central o típico en una distribución. Las tres medidas de tendencia central más comunes son la media, la mediana y la moda. == Media == La media aritmética es el promedio de un conjunto de valores. Se calcula sumando todos los valores y dividiendo el resultado por la cantidad de valores. Para un conjunto de datos <math>x_1, x_2, \ldots, x_n</math>, la…»

Página nueva

Las medidas de tendencia central son valores que representan o resumen un conjunto de datos, indicando el punto central o típico en una distribución. Las tres medidas de tendencia central más comunes son la media, la mediana y la moda.

== Media ==

La media aritmética es el promedio de un conjunto de valores. Se calcula sumando todos los valores y dividiendo el resultado por la cantidad de valores.

Para un conjunto de datos <math>x_1, x_2, \ldots, x_n</math>, la fórmula de la media es:

<math>\bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i</math>

donde:
* <math>\bar{x}</math> es la media aritmética.
* <math>x_i</math> representa cada valor del conjunto de datos.
* <math>n</math> es el número total de valores.

== Mediana ==

La mediana es el valor que se encuentra en el centro de un conjunto de datos ordenados de menor a mayor. Si el número de valores es impar, la mediana es el valor central. Si es par, la mediana es el promedio de los dos valores centrales.

* Para un conjunto de datos impar:

<math>\text{Mediana} = x_{\left( \frac{n+1}{2} \right)}</math>

* Para un conjunto de datos par:

<math>\text{Mediana} = \frac{x_{\left( \frac{n}{2} \right)} + x_{\left( \frac{n}{2} + 1 \right)}}{2}</math>

donde <math>x_{(i)}</math> representa el <math>i</math>-ésimo valor del conjunto de datos ordenado.

== Moda ==

La moda es el valor o los valores que ocurren con mayor frecuencia en un conjunto de datos. Un conjunto de datos puede tener una moda (unimodal), dos modas (bimodal), o más modas (multimodal). Si todos los valores ocurren con la misma frecuencia, no hay moda.

== Comparación y Usos ==

* '''Media''': Es sensible a los valores extremos (outliers), por lo que en distribuciones con outliers puede no representar adecuadamente el centro de la distribución.
* '''Mediana''': No se ve afectada por valores extremos y es una mejor medida de tendencia central para distribuciones sesgadas.
* '''Moda''': Es útil para datos categóricos donde queremos saber cuál es la categoría más común. También puede ser útil en datos numéricos para identificar la concentración de valores.

== Ejemplos ==

Supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos: <math>3, 7, 7, 19, 24</math>.

# '''Media''':

<math>\bar{x} = \frac{3 + 7 + 7 + 19 + 24}{5} = \frac{60}{5} = 12</math>

# '''Mediana''':

Ordenamos los datos (ya están ordenados): <math>3, 7, 7, 19, 24</math>.

La mediana es el valor central, en este caso, <math>7</math>.

# '''Moda''':

El valor que más se repite es <math>7</math>.

== Conclusión ==

Las medidas de tendencia central son herramientas fundamentales en estadística descriptiva, ya que proporcionan un resumen numérico que describe el punto central de un conjunto de datos. Cada medida tiene sus propias ventajas y desventajas, y la elección de cuál utilizar depende de la naturaleza y la distribución de los datos analizados.