SPSS 🤩 Desviación Estándar, Varianza, Rango📈 Medidas de Dispersión en SPSS 🚀 INTERPRETACION En este video te enseño sobre las medidas de dispersión tales como: Desviación estándar, varianza , rango, valor máximo, mínimo. y sobre todo Cómo determinar en SPSS y también la interpretación de cada uno de ellos. 📲🟢 Asesoría en procesamiento de datos en SPSS interpretaciones y más consultas al WHATSAPP🎁 : wa.link/gb77q7 🔴 Videos que Te Pueden GUSTAR🤩: ✅Medidas de Tendencia Central en SPSS : Media, Mediana, Moda en SPSS 🤩 INTERPRETACION th-cam.com/video/sRG7zqlvXFc/w-d-xo.html ✅Como Hacer una encuesta en Google Forms❓ th-cam.com/video/DwR6DD6ie3E/w-d-xo.html ✅ Determinar Tabla de Frecuencias y Gráficos en SPSS https: //th-cam.com/video/R568C-zhEm8/w-d-xo.html ✅ Alfa de Cronbach en SPSS th-cam.com/video/iLwUeqcFacs/w-d-xo.html ---------------------------------------------------------- medidas de dispersión en spss desviación estandar varianza rango medidas de dispersión medidas de dispersión con spss varianza en spss desviacion estandar en spss como determinar las medidas de dispersion en spss desviacion estandar y varianza en spss desviacion estandar asimetria y curtosis en spss interpretacion de la desviación estandar ---------------------------------------------------------------- medidas de dispersión en spss: desviación estandar varianza rango, medidas de dispersión, medidas de dispersión en spss, medidas de dispersión con spss, varianza en spss, desviacion estandar en spss, rango en spss, como determinar las medidas de dispersion en spss, hallar la desviacion estandar en spss, desviacion estandar con spss, medidas de dispersión o variabilidad en spss, desviacion estandar y varianza en spss, desviacion estandar asimetria y curtosis en spss, interpretacion de la desviación estandar, variabless #spss #desviacionestandar #deviacionstandar #dispersionspss
SPSS 🤩 Desviación Estándar, Varianza, Rango📈 Medidas de Dispersión en SPSS 🚀 INTERPRETACION
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¿Cuánto es el valor aceptable de desviación estándar con respecto a la media?
No hay valor aceptable o desfavorable. Mientras más cercano a cero Indica menor dispersión de los datos, más lejano a cero Indica mayor dispersión