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La moda es el valor que ocurre con mayor frecuencia en un determinado conjunto de datos. El modo de un conjunto de datos a menudo será diferente de la media y la mediana , y no puede haber más de un modo . Esto es particularmente probable cuando cada valor en el conjunto de datos tiene la misma probabilidad de ocurrir . Por ejemplo, si se tira un dado un centenar de veces , cada número tiene la misma oportunidad de ser el modo , lo que puede haber más de uno.
Ventajas
una de las ventajas es que las puntuaciones extremas , también conocidos como atípicos , no tienen un impacto tan grande en el modo. Cuando un conjunto de datos tiene valores atípicos , la media no puede representar la mayor parte de los datos en el grupo , por lo que el modo es una alternativa útil (como es la mediana). Una de las ventajas del modo tiene tanto sobre la media y la mediana es que puede ser utilizado en conjuntos de datos no numéricos . Por ejemplo , hay un modo para los nombres en la guía telefónica , pero no una media o la mediana .
Desventajas
La principal desventaja del modo de es que en algunos casos, el valor más frecuente no representa bien la muestra. En estos casos se deben utilizar la media o la mediana . Cuando hay más de un modo en un grupo de datos, se puede hacer interpretaciones y comparaciones más difícil. También, en algunos conjuntos de datos , no hay ningún valor que ocurre más de una vez - esto significa que cada valor en el grupo es el modo y el modo no se puede decir nada nuevo sobre los datos
. Ejemplos
Tome este conjunto de datos : " 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 2 , 2 , 189 " Aquí , la media es de 20, pero que no representa el grupo así . El modo , sin embargo , es 1 , y aunque eso no capturan el valor extremo ( 189 ) , que representa el grueso principal del grupo también. En este conjunto de datos - " 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 " - tanto la media y la mediana son 5. Estos son buenos promedios que reflejan bien el grupo . Pero debido a que cada figura aparece una vez , el modo no es diferente de el conjunto de datos en sí , por lo que es inútil.