Vaya al menú Pruebas paramétricas y seleccione la opción de Prueba de varianza para una muestra. En la pestaña General, seleccione los datos bajo el campo Datos. En la pestaña Opciones, introduzca la varianza teórica en el campo apropiado: σ² = 0.065² = 0.004225. Cuando todo esté listo, pulse OK.
Índice
¿Cómo se calcula la varianza de la muestra?
Para calcular la varianza, primero calcula la media (o promedio) de la muestra. Luego réstale a cada punto de dato la media y eleva esta diferencia al cuadrado. Posteriormente, suma todas las diferencias al cuadrado.
¿Cómo se calcula la varianza de una muestra?
La varianza es una medida de dispersión que representa la variabilidad de una serie de datos respecto a su media. Formalmente se calcula como la suma de los residuos al cuadrado divididos entre el total de observaciones. También se puede calcular como la desviación típica al cuadrado.
¿Cómo se calcula la varianza ejemplos?
Varianza σ2 = [(18-20)2 + (20-20)2 + (20-20)2 + (22-20)2 + (20-20)2 + (20-20)2] / 6 = 16 / 6 = 8 /3 = 2,67.
Calcular la varianza de las siguientes puntuaciones de un jugador de baloncesto en los últimos partidos:
- Puntuaciones: 18, 20, 20, 22, 20, 20.
- Calculamos la media aritmética ( ):
- Calculamos la Varianza:
¿Cómo calcular la varianza ejemplos?
Varianza σ2 = [(18-20)2 + (20-20)2 + (20-20)2 + (22-20)2 + (20-20)2 + (20-20)2] / 6 = 16 / 6 = 8 /3 = 2,67.
Calcular la varianza de las siguientes puntuaciones de un jugador de baloncesto en los últimos partidos:
- Puntuaciones: 18, 20, 20, 22, 20, 20.
- Calculamos la media aritmética ( ):
- Calculamos la Varianza:
¿Qué es la varianza y un ejemplo?
La Varianza es una medida de dispersión que se utiliza para representar la variabilidad de un conjunto de datos respecto de la media aritmética de los mismo. Así, se calcula como la suma de los residuos elevados al cuadrado y divididos entre el total de observaciones.
¿Que calcula la varianza?
La varianza es una medida de dispersión. Eso significa que pretende capturar en qué medida los datos están en torno a la media. Si tenemos datos muy por encima y muy por debajo de la media, esta será menos representativa y lo veremos reflejado en una elevada varianza.