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  1. En estadística, los datos no agrupados son aquellos datos que no se agrupan sino que se estudian por separado. Es decir, cuando los datos no están agrupados se analiza cada valor del conjunto de datos individualmente. De manera que en los datos no agrupados no se forman intervalos, a diferencia de los datos agrupados.

  2. Cálculo del rango en estadística. Calcular el rango es un proceso muy sencillo y rápido. Sólo necesitas tener los datos organizados en orden ascendente o descendente. A continuación, debes restar el valor mínimo al valor máximo. La fórmula para calcular el rango es la siguiente: Rango = Valor Máximo – Valor Mínimo.

  3. Actualizado el 1 diciembre 2020. El rango intercuartílico es un medida de dispersión de un conjunto de datos que expresa la diferencia o la distancia entre el primer y el tercer cuartil. En otras palabras, el rango intercuartílico es la diferencia entre el penúltimo y el primer cuartil de una distribución utilizado en el diagrama de caja.

  4. En estadística, la marca de clase es el valor representativo de una clase o intervalo. En concreto, la marca de clase es el punto medio de los límites de la clase o intervalo. Por ejemplo, la marca de clase del intervalo [30,40) es 35. El símbolo de la marca de clase es c i o x i. Además, en estadística la marca de clase sirve para hacer ...

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  6. En estadística, un muestreo es un proceso en el que se selecciona la muestra de una población. Es decir, un muestreo es un método por el que se selecciona un grupo de individuos para llevar a cabo un estudio estadístico. Por ejemplo, una manera de hacer un muestreo es seleccionar aleatoriamente los individuos.

  7. Para el caso de una variable de origen biológico, como es la distancia interpupilar (DIP) en los adultos sanos, se sabe que existen muchos individuos con una DIP cercana a 61.5 mm. También hay muchos con una DIP de 61 o 62 mm pero ya no son tan numerosos como los de 61.5 mm. Asimismo es posible encontrar personas con DIP de 58 o 65 mm, pero la frecuencia de este tipo de valores es muy escasa.