En estos casos las medidas de dispersión absoluta no

kilogramos). En estos casos las medidas de dispersión absoluta no son comparables
y deben utilizarse medidas de dispersión relativa.
El coeficiente de variación de un conjunto de datos se denota por c.v. y se expresa
como:
Donde:
estándar Desviación s 
aritmética Media y 
 Si c.v.  15%, los datos son homogéneos, es decir tienen una baja variabilidad.
 Si c.v. > 15%, los datos son heterogéneos, es decir tienen una alta variabilidad.
2.2.2. MEDIDAS DE DISPERSIÓN PARA DATOS NO AGRUPADOS
2.2.2.1. La varianza para datos no agrupados:
Se utiliza la siguiente fórmula:
 Para n  30
n
) x x (
s
n
1 i
2
i
2




_________________________________________
2
Elaborado por : Mg. Carmen Barreto R.
Fecha : Febrero 2017
Versión : 3
100
y
s
. v . c  

Universidad Católica Los Ángeles de Chimbote
CURSO ESTADÍSTICA
 Para n  30 [varianza de Cochran]
1 n
) x x (
s
n
1 i
2
i
2





Ejemplo 1:
Los siguientes datos corresponden a una muestra al azar de 8 clientes según su
tiempo en minutos que han visitado la página de Internet Google:
X
i
: 2.3, 4.5, 4.2, 3.2, 4.4, 2.1, 1.6, 4.3
Calcular e interpretar la varianza:
Solución:
a) Para hallar la varianza primero debemos hallar el tiempo promedio de visita de los
clientes:
utos min 3 . 3
8
6 . 26
8
x
x
8
1 i
i
  


A continuación construiremos una tabla de trabajo para calcular la varianza:
Tabla N° 15
i
i
x
) x x (
i
 2
i
) x x ( 
1 2.3 -1.0 1.00
2 4.5 1.2 1.44
3 4.2 0.9 0.81
4 3.2 -0.1 0.01
5 4.4 1.1 1.21
6 2.1 -1.2 1.44
7 1.6 -1.7 2.89
8 4.3 1.0 1.00
Total 26.6 - 9.80
Donde:
_________________________________________
3
Elaborado por : Mg. Carmen Barreto R.
Fecha : Febrero 2017
Versión : 3

Universidad Católica Los Ángeles de Chimbote
CURSO ESTADÍSTICA
80 . 9 ) x x (
8
1 i
2
i
 


Reemplazando dicho valor en la formula de la varianza de Cochran ya que n=8 <
30.
8
2
i
2 2
i 1
(x x)
9.80
s 1.4min utos
8 1 7
=
-
= = =
-
å
Interpretación: La variabilidad de los tiempos de visita de los clientes a la pagina
Web Google respecto de su valor central es de 1.4 minutos 2 .
2.2.2.2. La desviación estándar para datos no agrupados
Se define como la raíz cuadrada positiva de la varianza:
Ejemplo 2:
Calcular e interpretar la desviación estándar de los datos del Ejemplo 1.
Solución:
Interpretación: Los tiempos de visita de los clientes se alejan en promedio de su
valor central en 1.95 puntos.
2.2.2.3. El coeficiente de variación
El coeficiente de variación de un conjunto de datos se denota por c.v. y se expresa
como:
Donde:
estándar Desviación s 
_________________________________________
4
Elaborado por : Mg. Carmen Barreto R.