# data[].attributes.body
Primer cuartil (Q1): Por debajo de este valor se encuentra como máximo el 25% de las opiniones de los estudiantes

Límite inferior: Es el extremo inferior del bigote. Las opiniones por debajo de este valor se consideran atípicas.

Valores atípicos: Opiniones que están apartadas del cuerpo principal de datos. Pueden representar efectos de causas extrañas, opiniones extremas o en el caso de la tabulación manual, errores de medición o registro.

# data[].attributes.body
Límite superior: Es el extremo superior del bigote. Las opiniones por encima de este límite se consideran atípicas.

Tercer cuartil (Q3): Por debajo de este valor se encentran como máximo el 75% de las opiniones de los estudiantes.

Mediana: Coincide con el segundo cuartil. Divide a la distribución en dos partes iguales. De este modo, 50% de las observaciones están por debajo de la mediana y 50% está por encima.

# data[].attributes.body
Es un gráfico, basado en cuartiles, mediante el cual se visualiza un conjunto de datos. compuesto por un rectángulo, la "caja", y dos brazos, los "bigotes".

Es un gráfico que suministra información sobre los valores mínimo y máximo, los cuartiles Q1, Q2 o mediana y Q3, y sobre la existencia de valores atípicos y la simetría de la distribución.

# data[].attributes.body
Medidas descriptivas http://www.tuveras.com/estadistica/estadistica02.htm

Medidas descriptivashttp://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/EstCCPP/MedidasDescriptivas.pdf

Mary Slam. MEDIDAS DESCRIPTIVAS EJEMPLOS https://youtu.be/lWko6iOoL4w 16 ago. 2013

Julio ramos, J.R. 1. ESTADISTICA, Diagrama de cajas. Disponiblehttp://jaramose.blogspot.com.co/2008/05/diagrama-de-cajas-o-box-plot-qu-es-y-qu.html

ESTADISTICA  Y PROBABILIDADES PERU http://curso-estadistica-probabilidades.blogspot.com.co/2009/10/diagrama-de-caja-o-boxplot.html
Jumanbar  Una figura explicativa del diagrama de cajas estándar. Boxplot.svghttps://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_caja#/media/File:Boxplot.svg 22 de septiembre de 2012

# data[].attributes.body
Medida de apuntamiento o curtosis:  Miden la mayor o menor cantidad de datos que se agrupan en torno a la moda. Se definen 3 tipos de distribuciones según su grado de curtosis:

Distribución mesocúrtica: presenta un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable (el mismo que presenta una distribución normal).

Distribución leptocúrtica: presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

Distribución platicúrtica: presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable

# data[].attributes.body
Medida de asimetria Diremos que una distribución es simétrica cuando su mediana, su moda y su media aritmética coinciden.

Una distribución es asimétrica a la derecha si las frecuencias (absolutas o relativas) descienden más lentamente por la derecha que por la izquierda.

Si las frecuencias descienden más lentamente por la izquierda que por la derecha diremos que la distribución es asimétrica a la izquierda.

# data[].attributes.body
coeficiente de variación de pearson: Cuando se quiere comparar el grado de dispersión de dos distribuciones que no vienen dadas en las mismas unidades o que las medias no son iguales.

# data[].attributes.body
arianza: es el promedio del cuadrado de las distancias entre cada observación y la media aritmética del conjunto de observaciones.

Desviación típica (S): La varianza viene dada por las mismas unidades que la variable pero al cuadrado, para evitar este problema podemos usar como medida de dispersión la desviación típica que se define como la raíz cuadrada positiva de la varianza

Rango muestral (Re). Es la diferencia entre el valor de las observaciones mayor y el menor. Re = xmax - xmin

# data[].attributes.body
Son la que cuantifican la separación, la dispersión, la variabilidad de los valores de la distribución respecto al valor central. Distinguimos entre medidas de dispersión absolutas, que no son comparables entre diferentes muestras y las relativas que nos permitirán comparar varias muestras.

# data[].attributes.body
Media:es el promedio aritmético de las observaciones. Se realiza con la suma de todos los datos y se divide entre el numero de ellos.

Mediana:es el valor que separa por la mitad las observaciones ordenadas de menor a mayor
Moda: es el valor de la variable que más veces se repite siendo aquella cuya frecuencia absoluta es mayor.

# data[].attributes.body
dividen la cantidad de grupos en igual parte y cada grupo con la misma cantidad de individuos.

se observan:

Percentil: son 99 valores que dividen en cien partes iguales el conjunto de datos ordenados.

Cuartil: son los tres valores que dividen al conjunto de datos ordenados en cuatro partes iguales.

Decil: son los nueve valores que dividen al conjunto de datos ordenados en diez partes iguales.

# data[].attributes.body
Las medidas descriptivas son valores que se calculan a partir de la muestra y que nos resumen la información contenida en ella encontramos las siguientes medidas descriptivas