¿Cuál es la diferencia entre media y mediana?
En el campo de la estadística, es común encontrarse con los términos «media» y «mediana». Aunque ambos conceptos están relacionados con el cálculo de valores centrales en un conjunto de datos, existen diferencias fundamentales que es importante comprender.
La media
La media, también conocida como promedio aritmético, se calcula sumando todos los valores en un conjunto de datos y dividiendo el resultado entre el número de valores. Es decir:
Media = suma de todos los valores / número de valores
La mediana
La mediana es el valor que se encuentra en el centro del conjunto de datos, cuando estos se ordenan de manera ascendente o descendente. En otras palabras, la mediana divide al conjunto de datos en dos partes iguales: la mitad de los valores son mayores y la otra mitad son menores.
Diferencias entre media y mediana
1. Sensibilidad ante valores extremos
Una diferencia relevante entre la media y la mediana es su sensibilidad ante valores extremos dentro del conjunto de datos. La media puede ser influenciada significativamente por valores atípicos, ya que se calcula considerando todos los valores presentes. Por otro lado, la mediana no se ve tan afectada por valores extremos, ya que solo considera el valor central del conjunto.
2. Tipo de conjunto de datos
Otra diferencia se encuentra en el tipo de conjunto de datos en el que se aplican estos cálculos. La media es más adecuada para conjuntos de datos con una distribución simétrica, donde la mayoría de los valores se encuentran alrededor del centro. La mediana, por otro lado, es preferible cuando el conjunto de datos tiene una distribución sesgada o contiene valores atípicos.
3. Interpretación
La media representa un valor promedio, mientras que la mediana representa el valor central. Por lo tanto, la media puede ser útil para entender el comportamiento general de los datos, mientras que la mediana proporciona información sobre la posición central.
Conclusión
En resumen, la diferencia entre la media y la mediana radica en cómo se calculan y cómo se ven afectados por valores extremos. La elección de cuál utilizar dependerá del tipo de conjunto de datos y del objetivo específico del análisis. Ambos conceptos son útiles para comprender y resumir datos, ayudando en la toma de decisiones informadas en diversos campos como la economía, la ciencia y la salud.