Asimetra y Curtosis.

Finalmente, podemos agregar un ltimo criterio para describir la muestra, siempre y cuando estemos trabajando con variables numricas, cuya distribucin hemos graficado con histogramas o polgonos de frecuencia. Este criterio se refiere a la forma que adquiere la curva de la distribucin en el grfico y es til para analizarla en trminos de probabilidad y de dispersin. Asimetra: Sirve para saber cunto se parece nuestra curva a una curva normal (lo cual es bsico para la posterior prueba de hiptesis y generalizacin de resultados).Si la asimetra es igual a 0, esto significa que la curva es simtrica, es decir que a ambos lados de la media existe la misma cantidad de casos. Esta una caracterstica de la curva normal.

Si la asimetra es positiva, significa que hay ms valores acumulados a la izquierda de la curva, por debajo de la media.

Si la asimetra es negativa, significa que hay ms valores agrupados hacia la derecha de la curva, por encima de la media.

De este modo, podemos tener una imagen clara de la dispersin de la muestra en relacin con una variable.

Curtosis: Indica lo plana o puntuda que sea la curva. Es decir, la cantidad de casos que tiene la moda. Cuando la curtosis es 0, cumple las caractersticas de la curva normal. Si la curtosis es positiva, quiere decir que la moda acumula muchos casos, por lo tanto, es una curva ms puntuda. Si la curtosis es negativa, quiere decir que la moda acumula pocos casos en relacin con otros puntos altos de la curva, por lo que esta es plana. Con estas grficas completamos la descripcin de la muestra en funcin de una variable. Para cada variable que nos interese estudiar, se debe realizar la descripcin completa o bien, en funcin de los objetivos del estudio, obtener algunas de las medidas y grficas para la descripcin.