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simétricas y las asimétricas. No todas las distribuciones tienen formas sencillas, especialmente cuando hay pocas observaciones. Las observaciones atípicas son observaciones que quedan fuera del aspecto general de una distribución. Busca siempre si hay observaciones atípicas e intenta explicarlas. Como lo afirma Moore (2005), al realizar el análisis exploratorio de los datos, es posible entender la dispersión de los datos, la cual se logra encontrar al obtener cinco (5) números que resumen un conjunto de datos, los cuales son: la observación mínima, el primer cuartil, la mediana, el tercer cuartil y la observación máxima; escritos en orden de menor a mayor, estos números claves sirven para construir la desviación típica9 que mide la dispersión de las observaciones respecto a la media. La desviación típica es cero cuando no hay dispersión y crece a medida que esta aumenta. Los cinco números resumen son la mejor síntesis de las distribuciones asimétricas. La descripción de la dispersión se puede analizar por grupos, estos grupos son los cuantiles, que determinan entre qué valores se encuentra la mitad central de las observaciones. Para realizar la identificación de los cuantiles, la lógica que emplea el software es: ordenar las observaciones de menor a mayor y el primer cuartil separa el primer 25% de las observaciones, el segundo cuartil es la mediana, el tercer cuartil separa el primer 75% de observaciones; esta es la idea de los cuartiles. 2.3.2. Técnicas cartográficas de representación de la información Como lo expone García (2003) el geógrafo como profesional del territorio utilizando las herramientas SIG, ha podido reunir tres procedimientos clásicos de su metodología de trabajo:, como son en primer lugar, la representación cartográfica, en segundo lugar, la utilización de herramientas estadísticas y de métodos de análisis cuantitativo de diferentes variables georreferenciadas, y en tercer lugar, el análisis espacial de todos los elementos, naturales y antrópicos, de la superficie terrestre. Por lo tanto, el software SIG cuenta siempre con un conjunto básico de herramientas que permiten analizar patrones de distribución espacial desde técnicas simples, hasta complejos algoritmos que requieren de destreza para su correcta
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La desviación típica es la raíz cuadrada positiva de la varianza y la varianza (S²) de un conjunto de
observaciones es, la suma de los cuadrados de las desviaciones de las observaciones respecto a su media dividida por n − 1
