Cuando tienes un conjunto de datos, lo primero que quieres saber es: ¿cuál es el valor "típico"? Para eso existen las medidas de tendencia central — media, mediana y moda. Son los conceptos más básicos de la estadística descriptiva y los más usados en análisis de datos.
Media (promedio)
La media es la suma de todos los valores dividida entre la cantidad de valores.
datos = [3, 7, 5, 8, 2]
media = (3 + 7 + 5 + 8 + 2) / 5 = 25 / 5 = 5
Cuándo usarla: cuando los datos son numéricos y no tienen valores extremos (outliers) que distorsionen el resultado.
Problema: es sensible a valores extremos.
salarios = [2000, 2500, 2200, 2800, 50000]
media = 11900
El salario de 50.000 jala el promedio hacia arriba, haciendo que parezca que todos ganan ~12.000 cuando la mayoría gana ~2.500.
Mediana
La mediana es el valor del medio cuando ordenas los datos de menor a mayor.
datos = [2, 3, 5, 7, 8]
mediana = 5 (el valor del centro)
Si hay un número par de datos, la mediana es el promedio de los dos del centro:
datos = [2, 3, 5, 7]
mediana = (3 + 5) / 2 = 4
Cuándo usarla: cuando hay valores extremos. Para los salarios del ejemplo anterior:
salarios ordenados = [2000, 2200, 2500, 2800, 50000]
mediana = 2500
La mediana de 2.500 refleja mucho mejor el salario "típico".
Moda
La moda es el valor que aparece con más frecuencia.
datos = [2, 3, 3, 5, 3, 7]
moda = 3 (aparece 3 veces)
Cuándo usarla: para datos categóricos o cuando quieres saber el valor más común.
colores_favoritos = ["azul", "rojo", "azul", "verde", "azul"]
moda = "azul"
No tiene sentido calcular la media o mediana de colores, pero la moda sí funciona.
¿Cuál usar en cada situación?
| Situación | Usar |
|---|---|
| Datos numéricos sin outliers | Media |
| Datos numéricos con outliers | Mediana |
| Datos categóricos | Moda |
| Salarios, precios de vivienda | Mediana |
| Notas de examen (distribución normal) | Media |
Ejemplo completo en Python
import statistics
datos = [3, 7, 5, 8, 2, 7, 5, 5]
print(statistics.mean(datos)) # 5.25
print(statistics.median(datos)) # 5.0
print(statistics.mode(datos)) # 5 (aparece 3 veces)
Con pandas:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'salario': [2000, 2500, 2200, 2800, 50000]})
print(df['salario'].mean()) # 11900.0
print(df['salario'].median()) # 2500.0
Errores frecuentes
Usar siempre la media: el promedio puede ser engañoso con distribuciones sesgadas. Siempre compara media y mediana — si son muy distintas, hay outliers o sesgo.
Creer que la moda siempre existe: si todos los valores son distintos, no hay moda. Algunos conjuntos tienen dos modas (bimodal) o ninguna.
Confundir media con mediana: "el ingreso promedio" y "el ingreso mediano" son muy diferentes. Los informes económicos suelen usar la mediana precisamente para evitar la distorsión de los más ricos.
Aprende haciendo, no solo leyendo
Leer es el primer paso. El verdadero aprendizaje ocurre cuando practicas con ejercicios reales de SQL y recibes corrección inmediata de IA.
Comenzar gratis →