Fórmula de moda
La moda es la puntuación más frecuente en nuestro conjunto de datos. En un histograma representa la barra más alta de un gráfico de barras o de un histograma. Por lo tanto, a veces se puede considerar que la moda es la opción más popular. A continuación se presenta un ejemplo de modo:
Normalmente, la moda se utiliza para datos categóricos en los que se desea saber cuál es la categoría más común, como se ilustra a continuación:
Podemos ver arriba que el modo de transporte más común, en este conjunto de datos concreto, es el autobús. Sin embargo, uno de los problemas del modo es que no es único, por lo que nos deja con problemas cuando tenemos dos o más valores que comparten la frecuencia más alta, como a continuación:
Ahora estamos atascados en cuanto a qué modo describe mejor la tendencia central de los datos. Esto es especialmente problemático cuando tenemos datos continuos porque es más probable que no haya ningún valor que sea más frecuente que otro. Por ejemplo, consideremos la medición del peso de 30 personas (con una precisión de 0,1 kg). ¿Qué probabilidad hay de que encontremos dos o más personas con exactamente el mismo peso (por ejemplo, 67,4 kg)? La respuesta es probablemente muy improbable: muchas personas pueden estar cerca, pero con una muestra tan pequeña (30 personas) y una amplia gama de pesos posibles, es improbable encontrar dos personas con exactamente el mismo peso; es decir, con una precisión de 0,1 kg. Por este motivo, la moda se utiliza muy raramente con datos continuos.
Otro problema de la moda es que no nos proporcionará una muy buena medida de la tendencia central cuando la marca más común está muy alejada del resto de los datos del conjunto, como se muestra en el diagrama siguiente:
En el diagrama anterior, la moda tiene un valor de 2. Sin embargo, podemos ver claramente que la moda no es representativa de los datos, que se concentran principalmente en torno al rango de valores de 20 a 30. Utilizar la moda para describir la tendencia central de este conjunto de datos sería engañoso.