Robustez estadística

En estadística, robustez se refiere a la propiedad que tienen ciertos procedimientos estadísticos (test estadísticos, desarrollo de modelos, ...) de proporcionar consecuencias válidas incluso en el caso de que se vilen las hipótesis bajo las que se ha desarrollado el procedimiento. Por ejemplo, es habitual en muchos procedimientos establecer como hipótesis una población acorde a la distribución normal; si los resultados y conclusiones obtenidas son aproximadamente iguales incluso en el caso de que la distribución normal no sea real o adecuada a los datos obtenidos, diremos que el procedimiento es robusto.

En el caso especial de los estimadores, se dice que un estimador es robusto, si es resistente a la presencia de valores atípicos (outliers), es decir, si el valor del estimador no se ve afectado o se ve afectado en pequeña medida por la presencia de dichos valores.

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Tanto por uno

Un tanto por uno es una proporción, promedio o valor de referencia, que expresa el valor de una cantidad o magnitud por cada unidad de medida de una cantidad total. Por ejemplo, si por cada 20 euros en una operación, se van a cobrar 2 euros de comisión, el tanto por uno es 2/20=0.1; es decir, se va a cobrar 0.1 euros por cada euro en la operación.

Los tantos por uno son fácilmente trasladables a tantos por ciento o porcentajes, sinplemente multiplicando los tantos por uno por 100, por ejemplo, en el ejemplo anterior el porcentaje de comisión sería 0.1x100=10%.

Escala ordinal

La escala ordinal es una escala de medida que clasifica a los objetos a medir en relación al nivel o diferencia de grado que presentan respecto de una característica, mayor o menor, pero sin que sea posible establecer la distancia entre dos objetos. Por ejemplo, son ejemplo de escala ordinales la calificación académica cualitativa (aprobado-notable-sobresaliente), el estatus socioeconómico (renta baja-media-alta) o el nivel de satisfacción (bajo-neutral-alto). De esta forma, la escala ordinal es superior y proporciona más recursos para el análisis de los datos que la escala nominal, en el sentido de que además de permitir distinguir dos obejtos en relación a una característica, permite además clasificarlos en una escala de menor, mayor o igual; por le contrario, la escala ordinal es inferior a la escala de intervalo, ya que no permite establecer una diferencia cuantitativa entre objetos (por ejemplo, no podemos saber a través de una escala ordinal que diferencia de renta hay exactamente entre una renta media y alta).

Estadísticos de orden

Los estadísticos de orden son medidas o resúmenes aplicables a un conjunto de datos que proporcionan información sobre diferentes ubicaciones de orden o rango o porcentuales en este. Asi por ejemplo, son estadísticos de orden la mediana, como valor de la variable que deja a cada lado el 50% de los datos, el percentil 10, que deja por debajo a un 10% de los datos, o el valor máximo. Los estadísticos de orden referentes a un porcentaje son conocidos con el nombre cuantiles.

Cálculo de la moda estadística para datos agrupados en intervalos