Medidas de posición y dispersión
Las principales medidas de posición y dispersión son la Media, obtenida con la función mean, la Mediana cuyo valor lo obtenemos con median, la Cuasivarianza para la que debemos ejecutar la función var; su raíz cuadrada, la Cuasidesviación típica, obtenida con sd, y los cuantiles que se consiguen con quantile.
Un buen resumen de muchas de las medidas de posición se obtiene de una vez con la función summary.
Se midieron los niveles de colinesterasa en un recuento de eritrocitos de 34 agricultores expuestos a insecticidas agrícolas, obteniéndose los siguientes datos:
10.6, 12.5, 11.1, 9.2, 11.5, 9.9, 11.9, 11.6, 14.9, 12.5, 12.5, 12.5, 12.3, 12.2, 10.8, 16.5, 15, 10.3, 12.4, 9.1, 7.8, 11.3, 12.3, 9.7, 12, 11.8, 12.7, 11.4, 9.3, 8.6, 8.5, 10.1, 12.4, 11.1, 10.2
Las funciones antes mencionadas se aplican a un vector de datos numéricos, por lo que crearemos un vector con los datos de arriba y aplicaremos las funciones antes mencionadas para computar las medidas de posición y dispersión:
> x <- c(10.6, 12.5, 11.1, 9.2, 11.5, 9.9, 11.9, 11.6,
+ 14.9, 12.5, 12.5, 12.5, 12.3, 12.2, 10.8, 16.5,
+ 15, 10.3, 12.4, 9.1, 7.8, 11.3, 12.3, 9.7, 12,
+ 11.8, 12.7, 11.4, 9.3, 8.6, 8.5, 10.1, 12.4, 11.1,
+ 10.2)
> mean(x)
[1] 11.38571
> quantile(x)
0% 25% 50% 75% 100%
7.80 10.15 11.50 12.40 16.50
> quantile(x, probs = 0.25)
25%
10.15
> var(x)
[1] 3.448319
> sd(x)
[1] 1.856965
> summary(x)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
7.80 10.15 11.50 11.39 12.40 16.50