# data[].attributes.body
Se usa frecuentemente para variables cualitativas.

Los datos se representan en un círculo.

El ángulo de cada sector es proporcional a la frecuencia absoluta correspondiente.

# data[].attributes.body
Se utiliza para de presentar datos cualitativos o cuantitativos discretos.

En el eje de abscisas se colocan los valores de la variable, y sobre el eje de ordenadas las frecuencias absolutas, relativas o acumuladas.

# data[].attributes.body
Se utilizan para variables continuas o  discretas, que se han agrupado en clases.

En el eje abscisas se construyen unos rectángulos que tienen por base la amplitud del intervalo, y por altura, la frecuencia absoluta de cada intervalo.

# data[].attributes.body
Para construirlo se toma la marca de clase que coincide con el punto medio de cada rectángulo.

# data[].attributes.headline
Histograma y polígono de frecuencias acumuladas

# data[].attributes.subject
Histograma y polígono de frecuencias acumuladas

# data[].attributes.body
Al representar las frecuencias acumuladas de una tabla de datos agrupados se obtiene el histograma de frecuencias acumuladas o su correspondiente polígono.

# data[].attributes.body
Describe características básicas de un estudio con datos cuantitativos. Son:

Media aritmética

Mediana

Moda

# data[].attributes.body
Valor obtenido al sumar todos los datos y dividir el resultado entre el número total de datos.

Constituye el centro de gravedad de una distribución de frecuencias.

Promedio más confiable en los análisis estadísticos.

Mide la magnitud del conjunto de valores.

# data[].attributes.body
Se multiplica la marca de clase por la frecuencia respectiva, luego se obtiene la suma de todos estos productos y luego a este valor se lo divide para el número de elementos (n).

# data[].attributes.body
Valor central de un conjunto de valores ordenados en forma creciente o decreciente.

Se representa con las letras Md.

Si el número de valores es par: la mediana será el promedio de los valores centrales.

Si el número de valores es impar: la mediana será el valor central.

# data[].attributes.body
Se encuentra en el intervalo donde la frecuencia acumulada llega hasta la mitad de la suma de las frecuencias absolutas.

# data[].attributes.body
Valor que más se repite en un conjunto de datos.

Se puede utilizar para datos cualitativos.

Unimodal: un valor que se repite.

Bimodal: dos valores que se repiten.

# data[].attributes.body
Todos los intervalos deben tener la misma amplitud.

# data[].attributes.body
Dividen un conjunto de datos ordenados de menor a mayor en grupos con el mismo número de individuos. Son:

Cuartiles

Deciles

Percentiles

# data[].attributes.body
Permiten dividir un conjunto de datos en cuatro partes iguales.

# data[].attributes.body
Dividen al conjunto de datos en 10 partes iguales.

# data[].attributes.body
Se lo conoce como centil y permite dividir un conjunto de datos en 100 partes iguales.

# data[].attributes.body
Permiten conocer si los valores están cerca o alejados de los valores centrales. Son:

Rango

Desviación media

Varianza

Desviación típica

Coeficiente de variación

# data[].attributes.body
Diferencia entre el valor máximo y el mínimo de los datos.

Fácil de obtener, pero muy poco usado.

# data[].attributes.body
Media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.

# data[].attributes.body
Se aplica a los datos que vienen agrupados en una tabla de frecuencias.

# data[].attributes.body
Mide la dispersión de los valores respecto a un valor central.

Es el cuadrado de las desviaciones.

# data[].attributes.body
Raíz cuadrada de la varianza.

Se representa a través de la siguiente expresión 𝜎 𝑜 S

# data[].attributes.body
Permite comparar el nivel de dispersión de los datos, cuando más apegado a 0 los datos son más idénticos.

# data[].attributes.body
Variaciones porcentuales

Evolutivo

Análisis de la dispersión

# data[].attributes.headline
Variaciones porcentuales - Porcentaje de cambio

# data[].attributes.subject
Variaciones porcentuales - Porcentaje de cambio

# data[].attributes.body
Para realizar el cálculo, el analista sólo tiene números de cantidad actual y de la cantidad anterior.

Las cantidades deben corresponder a observaciones de fenómenos con las mismas características.

# data[].attributes.body
Desenvolvimiento y comportamiento de las observaciones numéricas de los fenómenos de estudio a través del tiempo. Ayuda a:

Determinar la tendencia de la evolución histórica de los datos.

Determinar los posibles datos atípicos.

Determinar los ciclos que muestra la evolución histórica de los datos.

# data[].attributes.body
Con el cálculo de:

La media aritmética se obtiene el promedio.

La desviación estándar se identifica el rango, es necesario obtener un límite inferior y superior.

Esto permite identificar las observaciones numéricas del fenómeno estudiado que están más homogéneas en cuanto a la media, obteniendo una relativa normalidad en su ocurrencia.

# data[].attributes.body
Deteca e identifica problemas específicos.

Da respuestas rápidas a acciones operativas.

Se revisan los índices delictuales en focos y sectores determinados identificando patrones delictuales.

# data[].attributes.body
Detectar:

Patrones mediante el estudio de elementos en común de los hechos.

Delitos cometidos en serie y perpetrados por una misma persona.

# data[].attributes.body
Para:

Predecir cuando y donde ocurrirá un nuevo delito como parte de la serie mediante técnicas estadísticas.

Detectar un patrón o una parte de una serie. Se informa al personal operativo para acción dirigida e inmediata.

Identificar patrones, problemas delictuales y su intervención.

# data[].attributes.body
Los patrones deben ser identificados y comprendidos por las personas encargadas de realizar el análisis.

Series: delitos similares que se piensa que son cometidos por el mismo individuo.

Ola de delitos (spree): alta frecuencia de actividad delictual de un modo casi continuo.

Víctimas atractivas (hot prey):  grupo de delitos cometidos, que involucran víctimas que comparten características similares.

Producto atractivo (hot product): grupo de delitos, en el que un tipo único de propiedad es objeto de robo.

Zona caliente o de alto riesgo (hot spot):  se suscitan diferentes tipos delitos en la misma área geográfica.

Hot target (objetivo preferido):  lugar (instalación) que es frecuentemente victimizado más que otros del mismo tipo.

Lugar caliente (hot place):  delitos similares cometidos por uno o más individuos en el mismo lugar.

Escenario caliente (hot setting):  delitos similares que se relacionan por el tipo de lugar donde ocurrieron los crímenes.

# data[].attributes.body
Para reducir las oportunidades de que se cometan delitos, se han identificado 5 formas principales por medio de las cuales se puede modificar una situación, son:

Incrementar el esfuerzo del infractor:  debe existir complejidad al realizar una actividad delictiva.

Aumentar el riesgo para el infractor: es cuando percibe el victimario una mayor probabilidad de detección y detención.

Reducir las recompensas: disminuir el beneficio esperado tras la comisión del delito.

Reducir las tentaciones:  provocaciones que pueden incitar a las personas a cometer un delito.

Eliminar las excusas posibles: que los infractores puedan utilizar para justificar sus acciones.

# data[].attributes.body
Actúa sobre factores de riesgo personales o psicológicos y sociales.
Dirigidas a grupos de alto riesgo social:

El ámbito familiar (prevención temprana de la violencia intrafamiliar).

educación (mediación de conflictos en la escuela).

Salud (programas denutrición infantil).

# data[].attributes.body
Combina elementos del ámbito social y situacional.

Su característica más definitoria ha sido la participación local, definida como el barrio.

Ejm:  creación de comités de vigilancia, experiencias de policía comunitaria.

# data[].attributes.body
Estructurales:  Factores como la pobreza y la marginalidad El trabajo sobre ellos aumenta las posibilidades de integración a la vida productiva y disminuye conductas violentas en el futuro.

De proximidad:  El porte de armas o la ingesta de alcohol instigan a la violencia de modo inmediato. El trabajo sobre estos factores implica medidas de control directas.

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Enfoque epidemiológico - Niveles de intervención

# data[].attributes.subject
Enfoque epidemiológico - Niveles de intervención

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Prevención primaria:  Dirigida a la población en general, responde a necesidades inespecíficas, actuando sobre contextos sociales y situacionales que favorecen la violencia.

Prevención secundaria: Dirigida a grupos de riesgo específicos y sus necesidades (niños, jóvenes o mujeres), que ya han tenido algún problema de violencia y que requieren tratamiento y apoyo.

Prevención terciaria: Dirigida a grupos de personas que han cometido infracciones a la ley, que han ingresado al sistema penal, buscando promover su rehabilitación.