Medidas estadísticas de dispersión: definición, tipos y ejemplos
Medidas estadísticas de dispersión
Las medidas estadísticas de dispersión son herramientas fundamentales que permiten conocer cómo se distribuyen o dispersan los datos alrededor de un valor central, generalmente la media. Mientras que las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) informan sobre la ubicación de los datos, las medidas de dispersión brindan información sobre la variabilidad o heterogeneidad de un conjunto de datos.
¿Qué son las medidas estadísticas de dispersión?
Son métricas estadísticas que cuantifican la extensión o amplitud de un conjunto de datos. Indican cuánto se alejan los valores individuales del promedio, ofreciendo una visión clara sobre la consistencia o dispersión de los datos. En contextos de salud y enfermería, son esenciales para interpretar resultados clínicos, investigaciones y para el control de calidad.
¿Por qué son importantes en enfermería y salud pública?
En el ámbito de la salud, comprender la dispersión ayuda a valorar la homogeneidad o variabilidad de parámetros clínicos (como presión arterial o frecuencia cardíaca) y a interpretar los resultados de estudios epidemiológicos.
Por ejemplo, dos grupos pueden tener la misma media de glucemia, pero si uno muestra mayor dispersión, sus resultados son menos consistentes.
Tipos principales de medidas de dispersión
Rango o recorrido
Es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo del conjunto de datos. Aunque es fácil de calcular, es muy sensible a valores extremos.
Varianza
Mide la dispersión cuadrática media de los datos respecto a la media. Su cálculo eleva al cuadrado las diferencias individuales respecto a la media, lo que evita que las desviaciones positivas y negativas se cancelen.
Desviación estándar
Es la raíz cuadrada de la varianza. Es una de las medidas más utilizadas porque está expresada en las mismas unidades que los datos originales, facilitando su interpretación.
Coeficiente de variación
Es la relación entre la desviación estándar y la media, expresada en porcentaje. Es útil para comparar la dispersión entre diferentes conjuntos de datos, incluso si tienen unidades distintas.
Percentiles y cuartiles
Dividen el conjunto de datos en partes iguales. El rango intercuartílico (diferencia entre el tercer y primer cuartil) es especialmente útil porque describe la dispersión del 50% central de los datos, reduciendo la influencia de valores extremos.
Ejemplos prácticos: Explicados paso a paso
Ejemplo 1: Presión arterial en 5 pacientes: 120, 130, 110, 140, 100 mmHg.
- Media: 120 mmHg
- Rango: 140 – 100 = 40 mmHg
- Varianza: 200
- Desviación estándar: 14,14 mmHg
Este ejemplo muestra cómo un mismo valor medio puede acompañarse de distintas dispersiones, afectando la interpretación clínica.
Cómo interpretar las medidas de dispersión
Una desviación estándar baja indica que los valores están agrupados cerca de la media, lo que sugiere consistencia. Una alta dispersión señala heterogeneidad, lo cual puede ser preocupante en ciertos contextos clínicos.
Errores comunes al interpretar la dispersión estadística
- Confiar solo en la media sin considerar la dispersión.
- Comparar varianzas sin tener en cuenta las unidades.
- Ignorar la influencia de valores atípicos.
¿Cuál de las siguientes es una medida estadística de dispersión?
a) Percentil.
b) Cuartil.
c) Rango.
d) Mediana.
La opción correcta es:
c) Rango.
✔️ Explicación:
El rango es una medida estadística de dispersión porque indica la diferencia entre el valor máximo y el mínimo de un conjunto de datos, mostrando así la amplitud de la distribución.
Por el contrario, la mediana es una medida de tendencia central, y aunque percentiles y cuartiles forman parte de la estadística descriptiva, su uso principal es dividir los datos en partes, no medir la dispersión directamente (aunque el rango intercuartílico sí lo es, pero no la categoría general de “cuartil”).
Importancia de la dispersión en la evidencia científica
Las medidas de dispersión son esenciales para evaluar la calidad y fiabilidad de los resultados en estudios científicos. Sin ellas, se corre el riesgo de interpretar de manera incompleta los datos.
Cuadro explicativo: Diferencias clave
| Medida | Qué indica |
|---|---|
| Media | Valor promedio |
| Rango | Diferencia entre el valor más alto y el más bajo |
| Varianza | Dispersión cuadrática respecto a la media |
| Desviación estándar | Dispersión en las mismas unidades de los datos |
| Coeficiente de variación | Dispersión relativa en porcentaje |
| Rango intercuartílico | Dispersión del 50% central de los datos |
Conclusión: puntos clave que debes recordar
- Las medidas de dispersión complementan a las de tendencia central.
- La desviación estándar y el rango son las más utilizadas en la práctica clínica.
- Una correcta interpretación mejora la toma de decisiones basadas en datos.
Información del autor
- Lorena Plazas. Lic. en enfermería. Trabajo propio.
- Enfermería Buenos Aires
Última actualización: [08/05/2025]
