El coeficiente de variación es una de las medidas de dispersión más empleadas, junto a la desviación típica y la varianza.
Coeficiente de variación es un recurso que se utiliza en el campo de la estadística. Sirve para establecer el nivel de dispersión de datos en torno a una variable, promoviendo la comparación entre diferentes datos.
Es una herramienta fundamental para medir la variación o dispersión de grupos de datos asociados a múltiples medias aritméticas o medidas, comparando así eventos y tomando decisiones en materia estadística en una amplia variedad de circunstancias cotidianas.
Al profundizar los saberes sobre su definición se advierte que el coeficiente de variación está considerado como el cociente obtenido de la división entre la desviación estándar y la media aritmética (también conocido como promedio).
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ResumenCaracterísticas del coeficiente de variación
El coeficiente de variación se caracteriza por ser adimensional, una particularidad derivada de su carencia de unidades.
Si bien hay excepciones que marcan que en determinadas distribuciones de probabilidades el coeficiente de variación se calcula como 1 o más que éste, usualmente este dato no llega al uno.
Es oportuno resaltar, de igual modo, su dependencia respecto a la desviación estándar o típica, así como a la media aritmética. No hay que perder de vista que si esta última está cercana al cero o directamente da esa cifra, el coeficiente de variación deja de ser confiable dado que puede arrojar resultados muy elevados que no implican, necesariamente, una categórica dispersión de datos.
También es constructivo mencionar que el coeficiente de variación es común en estudios como la teoría de colas o la teoría de renovación. En estos ámbitos, suele destacarse la distribución exponencial (cuya desviación típica es equivalente a su media y el coeficiente de variación es 1) por encima de la distribución normal.
Se cataloga de alta varianza a las distribuciones que presentan un coeficiente de variación que supera al uno (como sucede con la denominada distribución hiperexponencial), mientras que aquellas en las cuales dicho coeficiente es menos que uno (tal el caso de la distribución de Erlang) son de baja varianza.
Los inversores le dan una gran importancia al coeficiente de variación al analizar rentabilidad de una inversión en función del riesgo de caída o grado de volatilidad.
Aplicaciones
El coeficiente de variación es importante en numerosas disciplinas y actividades, con bastantes diferencias entre sí.
Según se aprecia en la práctica, este indicador estadístico es imprescindible al momento de resolver cuestiones financieras. Los expertos en finanzas señalan que, a través de él, es posible estandarizar o normalizar la evaluación del riesgo en diversas potenciales inversiones dado que permite estimar la volatilidad de precios relacionados a acciones, por ejemplo.
En el plano de la biología, en cambio, se trabaja con información vinculada al coeficiente de variación genotípico (GCV) y el coeficiente de variación fenotípico (PCV). La variabilidad genética queda marcada al haber un alto coeficiente de variación genética, un dato que insinúa un potencial más grande en pos de la selección y de la mejora a nivel genético.
También en ingeniería posee visibilidad y utilidad el coeficiente de variación. Es clave, en este contexto, aprovecharlo para analizar la precisión de una determinada medición. Dentro del sector económico, por agregar referencias, este recurso estadístico se emplea para determinar si una serie de productos muestra, o no, estabilidad de precios. Así, pues, es posible hacer foco en las variaciones que van exhibiendo los elementos económicos.
El coeficiente de variación se utiliza en ingeniería, finanzas, biología y economía, principalmente.
Ventajas y limitaciones del coeficiente de variación
El coeficiente de variación tiene ventajas y limitaciones, según sale a la luz al indagar en sus rasgos distintivos.
Entre las desventajas o los puntos desfavorables hay que señalar la imposibilidad de aprovecharlo para hacer un cotejo de conjuntos de datos que tienen distintas distribuciones porque no son comparables. No pasa desapercibida, tampoco, su sensibilidad a valores extremos, razón por la cual los resultados pueden llegar a experimentar una distorsión.
Por el contrario, se le reconocen como bondades su perfil invariante respecto a la escala, su carácter de medida relativa y su capacidad para proporcionar tanto normalización como estandarización de datos. Es útil señalar, en este marco, que la definición teórica de la normalización de datos apunta a un proceso de reescalar valores en un rango que está predefinido, mientras que la estandarización tiende a escalar datos en función de la desviación estándar y centrarlos en torno a la media.
Es, además, un dato sencillo, directo y rápido de interpretar. Si el valor es bajo, consideran los especialistas en el tema, se determina que los elementos se agrupan más cerca del promedio, un panorama que se interpreta como una insinuación de variabilidad menor. En cambio, si los datos aparecen más dispersos (alternativa que se refleja en valores elevados), entonces se entiende que la variabilidad es mayor.
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