{"id":999990,"date":"2023-06-03T07:00:00","date_gmt":"2023-06-03T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/curtosis-que-es-importancia-y-como-se-dertermina\/"},"modified":"2025-01-27T08:15:52","modified_gmt":"2025-01-27T15:15:52","slug":"curtosis-que-es-importancia-y-como-se-dertermina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/curtosis-que-es-importancia-y-como-se-dertermina\/","title":{"rendered":"Curtosis: Qu\u00e9 es, importancia y c\u00f3mo se dertermina"},"content":{"rendered":"\n

En el campo de la estad\u00edstica, hay una serie de medidas que nos permiten comprender y caracterizar diferentes aspectos de los conjuntos de datos. Una de estas medidas, ampliamente utilizada es la curtosis<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Mientras que la media y la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar<\/a> son conocidas y utilizadas con frecuencia, la curtosis ofrece una perspectiva valiosa sobre la forma de las distribuciones estad\u00edsticas y nos ayuda a comprender mejor la concentraci\u00f3n y dispersi\u00f3n de los datos.<\/p>\n\n\n\n

En este art\u00edculo, explicaremos el concepto de curtosis y su relevancia en el an\u00e1lisis de datos. <\/p>\n\n\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es la curtosis?<\/h2>\n\n\n\n

La curtosis se refiere a la medida de la forma de una distribuci\u00f3n en comparaci\u00f3n con la distribuci\u00f3n normal, tambi\u00e9n conocida como campana de Gauss. A trav\u00e9s de esta medida, podemos descubrir si una distribuci\u00f3n tiene colas pesadas o ligeras, as\u00ed como si su pico es m\u00e1s pronunciado o suave. En esencia, nos proporciona informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo se distribuyen los datos alrededor de la media y la presencia de valores at\u00edpicos. <\/p>\n\n\n\n

Si una distribuci\u00f3n tiene una curtosis positiva, significa que tiene colas m\u00e1s pesadas y un pico m\u00e1s pronunciado en comparaci\u00f3n con la distribuci\u00f3n normal. Esto indica que los valores de los datos est\u00e1n m\u00e1s concentrados alrededor de la media y hay menos valores at\u00edpicos. <\/p>\n\n\n\n

Por outro lado, se uma distribui\u00e7\u00e3o tiver uma curtose negativa, significa que tem caudas mais leves e um pico mais suave em compara\u00e7\u00e3o com a distribui\u00e7\u00e3o normal. Isto indica que os valores dos dados est\u00e3o menos concentrados em torno da m\u00e9dia e que existem mais valores an\u00f3malos. <\/p>\n\n\n\n

Sabe tamb\u00e9m o que s\u00e3o a m\u00e9dia, a mediana e a moda<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Import\u00e2ncia da curtose na an\u00e1lise estat\u00edstica<\/h2>\n\n\n\n

A sua import\u00e2ncia reside na capacidade de fornecer informa\u00e7\u00f5es adicionais sobre a forma de uma distribui\u00e7\u00e3o de dados. Embora medidas como a m\u00e9dia e o desvio padr\u00e3o sejam amplamente utilizadas, a curtose permite-nos compreender melhor como os dados se distribuem em torno da m\u00e9dia e se existem valores at\u00edpicos.

A informa\u00e7\u00e3o fornecida pode ser \u00fatil em diferentes situa\u00e7\u00f5es. Por exemplo, em finan\u00e7as, a curtose pode ajudar-nos a compreender a volatilidade dos pre\u00e7os das ac\u00e7\u00f5es. Uma curtose elevada pode indicar um risco mais elevado e a possibilidade de acontecimentos extremos, enquanto uma curtose baixa pode indicar uma maior estabilidade dos pre\u00e7os. <\/p>\n\n\n\n

Tipos de curtose<\/h2>\n\n\n\n

Existem tr\u00eas tipos principais: leptoc\u00fartica, mesoc\u00fartica e platic\u00fartica. Estes termos descrevem as carater\u00edsticas da forma de uma distribui\u00e7\u00e3o em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 distribui\u00e7\u00e3o normal (sino gaussiano). <\/p>\n\n\n\n

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  1. Leptoc\u00fartica<\/strong>: Uma distribui\u00e7\u00e3o leptoc\u00fartica tem uma curtose positiva. Isto significa que tem caudas mais pesadas e um pico mais acentuado em compara\u00e7\u00e3o com a distribui\u00e7\u00e3o normal. Numa distribui\u00e7\u00e3o leptoc\u00fartica, os valores dos dados est\u00e3o mais concentrados em torno da m\u00e9dia e h\u00e1 menos valores at\u00edpicos. Isto indica uma maior concentra\u00e7\u00e3o de dados num intervalo estreito. <\/li>\n\n\n\n
  2. Meso-curta<\/strong>: Uma distribui\u00e7\u00e3o meso-curta tem uma curtose pr\u00f3xima de zero. Neste caso, a forma da distribui\u00e7\u00e3o \u00e9 semelhante \u00e0 de uma distribui\u00e7\u00e3o normal. Tem caudas e picos moderados, indicando uma dispers\u00e3o e concentra\u00e7\u00e3o de dados que est\u00e1 em conformidade com o que se espera de uma distribui\u00e7\u00e3o t\u00edpica. <\/li>\n\n\n\n
  3. Platykurtic<\/strong>: Uma distribui\u00e7\u00e3o platykurtic tem uma curtose negativa. Isto significa que tem caudas mais leves e um pico mais suave em compara\u00e7\u00e3o com a distribui\u00e7\u00e3o normal. Numa distribui\u00e7\u00e3o platic\u00fartica, os valores dos dados est\u00e3o menos concentrados em torno da m\u00e9dia e existem mais valores at\u00edpicos. Isto indica uma maior dispers\u00e3o dos dados e uma maior probabilidade de encontrar valores an\u00f3malos. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    \u00c9 importante notar que estes termos descrevem as carater\u00edsticas gerais da forma de uma distribui\u00e7\u00e3o, mas n\u00e3o fornecem informa\u00e7\u00f5es precisas sobre a localiza\u00e7\u00e3o dos valores ou a dispers\u00e3o absoluta dos dados. Para obter uma compreens\u00e3o completa de uma distribui\u00e7\u00e3o, \u00e9 necess\u00e1rio considerar outras medidas estat\u00edsticas, como a m\u00e9dia, a mediana e o desvio padr\u00e3o, para al\u00e9m da curtose. <\/p>\n\n\n\n

    \u00bfCu\u00e1ndo utilizar curtosis?<\/h2>\n\n\n\n

    Estos son algunos ejemplos de cu\u00e1ndo es relevante utilizar la curtosis:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. An\u00e1lisis financiero<\/strong>: Puede ser utilizada para evaluar la volatilidad de los precios de las acciones. Si se observa una curtosis alta en el rendimiento de una acci\u00f3n o un \u00edndice, esto indica que hay una mayor probabilidad de ocurrencia de eventos extremos y que los precios pueden fluctuar de manera m\u00e1s brusca. Esta informaci\u00f3n puede ser \u00fatil para gestionar el riesgo y tomar decisiones de inversi\u00f3n informadas. <\/li>\n\n\n\n
    2. Estudio de crecimiento<\/strong>: Tambi\u00e9n puede ser relevante en estudios de crecimiento, como el crecimiento de ni\u00f1os o el desarrollo de cultivos. Si se examina la altura de los ni\u00f1os en una poblaci\u00f3n y se observa una curtosis alta, esto sugiere que la mayor\u00eda de los ni\u00f1os est\u00e1n agrupados en un rango de altura similar, con menos ni\u00f1os que se desv\u00edan significativamente de la media. Esta informaci\u00f3n puede ayudar a comprender la uniformidad del crecimiento en una poblaci\u00f3n y a identificar posibles casos at\u00edpicos. <\/li>\n\n\n\n
    3. Investigaci\u00f3n cient\u00edfica<\/a>: En estudios cient\u00edficos, puede ser \u00fatil para analizar datos biol\u00f3gicos o sociales. Por ejemplo, en un estudio de distribuci\u00f3n de especies en un ecosistema, puede proporcionar informaci\u00f3n sobre la concentraci\u00f3n de la especie en una determinada \u00e1rea. Una curtosis alta indicar\u00eda una mayor concentraci\u00f3n en un \u00e1rea espec\u00edfica, mientras que una baja podr\u00eda indicar una distribuci\u00f3n m\u00e1s uniforme. <\/li>\n\n\n\n
    4. An\u00e1lisis de datos de encuestas<\/a>: En el an\u00e1lisis de datos de encuestas, la curtosis puede ser utilizada para comprender la distribuci\u00f3n de las respuestas a una determinada pregunta. Por ejemplo, si se analiza la distribuci\u00f3n de las calificaciones otorgadas por los encuestados en una escala de satisfacci\u00f3n, una curtosis alta puede indicar que la mayor\u00eda de las respuestas se agrupan en un rango estrecho, lo que implica una baja variabilidad. Por otro lado, una baja puede indicar una distribuci\u00f3n m\u00e1s dispersa y una mayor variabilidad en las respuestas. <\/li>\n\n\n\n
    5. Investigaci\u00f3n de mercados: La curtosis puede ser una herramienta \u00fatil en la investigaci\u00f3n de mercados para comprender la distribuci\u00f3n de datos relacionados con segmentos de mercado, satisfacci\u00f3n del cliente, percepci\u00f3n de marca y detecci\u00f3n de anomal\u00edas. Al utilizarla en conjunto con otras t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis, los investigadores de mercados pueden obtener informaci\u00f3n valiosa que les permita tomar decisiones estrat\u00e9gicas m\u00e1s fundamentadas y comprender mejor las preferencias y comportamientos de los consumidores <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      \u00bfC\u00f3mo se determina la curtosis?<\/h2>\n\n\n\n

      La curtosis se determina utilizando f\u00f3rmulas y c\u00e1lculos basados en los momentos estad\u00edsticos de una distribuci\u00f3n de datos. Hay diferentes formas de calcularla, pero la m\u00e1s utilizada es la curtosis de Fisher. <\/p>\n\n\n\n

      Para calcular la curtosis de Fisher, se siguen estos pasos:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      1. Calcular la media (promedio) de la distribuci\u00f3n de datos.<\/li>\n\n\n\n
      2. Calcular la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de la distribuci\u00f3n de datos.<\/li>\n\n\n\n
      3. Calcular el cuarto momento central de la distribuci\u00f3n de datos. El cuarto momento central se obtiene elevando al cuadrado cada valor de la distribuci\u00f3n, restando la media y dividiendo por la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar elevada a la cuarta potencia. Estos valores se suman y se dividen por el n\u00famero total de datos. <\/li>\n\n\n\n
      4. Calcularla utilizando la f\u00f3rmula de curtosis de Fisher: curtosis = (cuarto momento central) \/ (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar elevada a la cuarta potencia).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

        El resultado de este c\u00e1lculo de curtosis indica si la distribuci\u00f3n es leptoc\u00fartica (curtosis positiva), mesoc\u00fartica (cerca de cero) o platic\u00fartica (curtosis negativa).<\/p>\n\n\n\n

        Es importante destacar que tambi\u00e9n existen otras medidas, como la curtosis de Pearson, que utilizan diferentes enfoques para calcularla. Sin embargo, la curtosis de Fisher es la medida m\u00e1s com\u00fanmente utilizada y referida en el an\u00e1lisis estad\u00edstico<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

        Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

        En conclusi\u00f3n, la curtosis es una medida estad\u00edstica valiosa que nos proporciona informaci\u00f3n sobre la forma de una distribuci\u00f3n de datos y la presencia de valores at\u00edpicos. A trav\u00e9s de ella, podemos identificar si una distribuci\u00f3n tiene colas pesadas o ligeras en comparaci\u00f3n con una distribuci\u00f3n normal. <\/p>\n\n\n\n

        Su comprensi\u00f3n nos permite obtener una visi\u00f3n m\u00e1s completa de nuestros conjuntos de datos y aprovechar todo su potencial informativo. Al analizar la curtosis, podemos evaluar la concentraci\u00f3n de datos alrededor de la media, la presencia de valores extremos y la volatilidad de una distribuci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

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