COEFICIENTE DE APUNTAMIENTO

La otra medida de forma que vamos a considerar es el apuntamiento, al igual que con la simetría hemos de tomar una referencia para ver si la distribución de los datos es apuntada o no.
Esa referencia será la distribución normal, distinguiremos tres casos que la distribución sea más picuda que la normal, igual a ella o más aplastada. Para poder comparar las distribuciones con la normal  podemos tomar el estadístico

La distribución normal toma para a₄ el valor 3, por tanto podemos hacer dos cosas tomar este estadístico y clasificar el apuntamiento en función de que su valor sea mayor, igual o menor que 3, o bien hacer una corrección para que el centro de referencia esté en cero. Con esta premisa se define el coeficiente de aplastamiento de Fisher (curtosis) como

Teniendo en cuenta el coeficiente de aplastamiento de Fisher podemos decir que:

• Si  la distribución se llama Leptocúrtica, las frecuencias son más apuntadas que la normal.
• Si  la distribución se llama Mesocúrtica, la distribución tiene el mismo apuntamiento que la normal.
• Si  se denomina Platicúrtica , es menos apuntada que la normal.

SESGO

En estadística se llama sesgo de un estimador a la diferencia entre su esperanza matemática y el valor numérico del parámetro que estima. Un estimador cuyo sesgo es nulo se llama insesgadoo centrado.

Sesgo: se puede decir que es como un error que aparece en dicho resultado de alguna investigación, esto puede deberse a los factores que dependen de la recolección de datos que nos podrían conducir a conclusiones que pueden ser verdaderas o falsas de lo podríamos llamar la realidad.

 Aqui pueden encontrar, los tipos de segos !<<<<<<=== solo agan click

  

MEDIDAS DE FORMA

Las medidas de forma:

Permiten comprobar si una distribución de frecuencia tiene características especiales como simetría, asimetría, nivel de concentración de datos y nivel de apuntamiento que la clasifiquen en un tipo particular de distribución. Se divide en 2 opciones:

1.SESGO:

Propiedad de una muestra estadística que hace que los resultados no sean representativos de toda la población.

2. K-curtosis:

Esta medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución. Por medio del Coeficiente de Curtosis, podemos identificar si existe una gran concentración de valores (Leptocúrtica), una concentración normal (Mesocúrtica) ó una baja concentración (Platicúrtica).