Variabilidad Absoluta y Relativa en Distribuciones de Frecuencias.: Coeficientes e Intervalos de Confianza

La Desviaci n T pica, la medida de dispersi n m s utilizada por sus propiedades estad sticas, s lo mide la variabilidad absoluta de una determinada distribuci n, sin que se pueda evaluar e interpretar apropiadamente su verdadera magnitud, debido a que carece de una referencia escalar tal que se pueda indicar un valor m nimo y un valor m ximo de variabilidad, distinta a la escala de la variable objeto de medici n. El prop sito fundamental de este trabajo es el de continuar y ampliar el an lisis de las propiedades del Coeficiente de Variaci n Proporcional (CVP), iniciado por el autor en un libro anterior ("Contribuciones al An lisis Estad stico", 2000a, 2000b). En relaci n con la Sensibilidad (Estabilidad y Consistencia), se han incorporado nuevas transformaciones escalares, y se le compara con cinco coeficientes tradicionales de variabilidad relativa (Coeficiente de Variaci n, Coeficiente de Rango, Coeficiente de Desviaci n Media, Coeficiente de Desviaci n Mediana, Coeficiente de Desviaci n Cuart lica) . Se han definido cuatro nuevas formas del CVP (emp rico insesgado, emp rico sesgado, escalar insesgado, escalar sesgado). Se han calculado los correspondientes intervalos de confianza (m todos Wald, Wilson y Hays) y se ha desarrollado la correspondiente prueba de contrastaci n de hip tesis. Como una importante aplicaci n del CVP se demuestra un error en los supuestos de la Prueba de Homogeneidad de Varianzas de Levene y se propone un Factor de Correcci n, basado en el CVP. Se plantean los problemas de sobrestimaci n de la variabilidad en distribuciones con N iguales o menores que 10 cuando se utiliza la Desviaci n T pica Insesgada (con Factor de Correcci n N-1), as como en Distribuciones de Variaci n M xima. Se reporta un error en SPSS cuando se calcula la Desviaci n T pica en distribuciones de tama o N = 2, dado que el SPSS siempre calcula la Desviaci n T pica aplicando el factor N - 1.