La moda es una medida de tendencia central en estadística que nos permite identificar el valor que más se repite en un conjunto de datos. En otras palabras, la moda representa el dato con mayor frecuencia absoluta. Calcular la moda es bastante sencillo y se puede hacer de forma manual o utilizando software especializado.
¿Cómo se calcula la moda?
Para calcular la moda, debemos seguir los siguientes pasos:
Paso 1: Organizar los datos
Lo primero que debemos hacer es organizar los datos de forma ascendente o descendente. Esto nos permitirá identificar fácilmente el valor que más se repite. Por ejemplo, si tenemos los siguientes datos: 2, 5, 3, 7, 2, 8, 2, 4, 5, la forma ordenada sería: 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 7,
Paso 2: Contar la frecuencia absoluta de cada dato
Ahora debemos contar cuántas veces se repite cada dato en nuestro conjunto. En el ejemplo anterior, el número 2 se repite 3 veces, el número 5 se repite 2 veces, y los demás números se repiten una sola vez.
Paso 3: Identificar la moda
Finalmente, la moda será el dato con mayor frecuencia absoluta. En nuestro ejemplo, la moda sería el número 2, ya que se repite 3 veces, mientras que los demás números se repiten menos veces.
Es importante mencionar que en algunos casos puede haber más de una moda si dos o más valores tienen la misma frecuencia absoluta máxima. Esto se conoce como distribución bimodal o multimodal. Por otro lado, si ningún valor se repite en el conjunto, entonces no existe moda.
Ejemplo práctico
Supongamos que tenemos un conjunto de datos que representa la cantidad de libros leídos por un grupo de personas durante el año 2015: 4, 3, 2, 7, 10, 8, 2, 9, 3, 6, 8, 1, 1, 9,
Para calcular la moda, primero ordenamos los datos de forma ascendente: 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 6, 7, 8, 8, 9, 9,
A continuación, contamos la frecuencia absoluta de cada dato:
- El número 1 se repite 2 veces.
- El número 2 se repite 3 veces.
- El número 3 se repite 2 veces.
- El número 4 se repite 1 vez.
- El número 6 se repite 1 vez.
- El número 7 se repite 1 vez.
- El número 8 se repite 2 veces.
- El número 9 se repite 2 veces.
- El número 10 se repite 1 vez.
Finalmente, identificamos la moda, que en este caso son los números 2, 8 y 9, ya que se repiten más veces que los demás números.
Calcular la moda en estadística es un proceso sencillo que nos permite identificar el valor que más se repite en un conjunto de datos. La moda nos ayuda a comprender la distribución de los datos y nos proporciona información sobre la frecuencia de aparición de ciertos valores. Es una medida de tendencia central muy útil en diversos campos, como la moda y la industria del vestido, donde se utiliza para identificar las tendencias de moda más populares.
Consultas habituales
¿Qué pasa si hay más de una moda?
Si hay dos o más valores con la misma frecuencia absoluta máxima, se dice que la distribución es bimodal o multimodal, lo que significa que existen dos o más modas en el conjunto de datos.
¿Qué pasa si no hay moda?
Si ningún valor se repite en el conjunto de datos, entonces no existe moda. Esto puede suceder cuando todos los valores son diferentes entre sí.
¿Cómo se calcula la moda en un conjunto de datos agrupados?
En un conjunto de datos agrupados, se puede calcular la moda utilizando las mismas técnicas descritas anteriormente. Sin embargo, en lugar de contar la frecuencia absoluta de cada dato individual, se cuentan las frecuencias absolutas de cada intervalo o clase. La moda será el intervalo o clase con mayor frecuencia absoluta.
¿Cuál es la diferencia entre moda y media aritmética?
La moda y la media aritmética son medidas de tendencia central, pero se calculan de forma diferente. Mientras que la moda representa el valor que más se repite en un conjunto de datos, la media aritmética es la suma de todos los datos dividida entre el número total de datos. La moda es más útil cuando queremos identificar el valor más frecuente, mientras que la media aritmética nos da una idea del valor promedio de los datos.
Referencias
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2017). Estadística básica.
Aguirre, J. (2011). Estadística aplicada a las ciencias sociales. Editorial Trillas.