Aunque pueda parecer que encontrar el promedio ponderado no es una necesidad importante, realmente es útil en diferentes situaciones y ámbitos. Vamos a saber más sobre el promedio ponderado y cómo obtenerlo.
En primer lugar, debemos saber que el promedio ponderado es como conocemos al promedio que obtenemos a partir de una serie de números que representan diferentes valores. Estos valores también se denominan pesos.
¿Qué es un promedio ponderado?
El promedio ponderado es el resultado promedio de una serie de números en el que se concede más valor a unos datos que a otros. Es decir, no todos los números tendrán el mismo valor para obtener la media.
Habitualmente se utiliza el cálculo del promedio ponderado en situaciones como la necesidad de realizar un análisis estadístico. También es común que se aplique a los promedios en una cartera de acciones, etc.
Su uso se considera como importante a la hora de la contabilización de diferencia de datos, la valoración de resultados o contrastar que los datos son reales.
Su uso se puede aplicar perfectamente a algo tan importante como calcular el coste de un bien o artículo. Cuando en una empresa o industria el volumen de artículos es muy numeroso y difícil de contar, realizar un cálculo de promedio ponderado es muy eficaz.
En el caso de ese cálculo podremos obtener el coste real de los productos o bienes que se van a vender.
Cálculo de las medias ponderadas
Existen fórmulas diferentes para un cálculo de promedio ponderado. Lo primero que se debe saber es que los datos que recibimos no van a tener la misma importancia o peso. Esto es básico ya que el resultado de la media se basa en ser capaz de discriminar cuál es el peso real de cada activo.
Por ello, el primer paso en el cálculo de una media ponderada es obtener la importancia (peso) de cada dato o número
Determinar el peso del dato
Si bien es relativamente fácil calcular el peso de un dato en un grupo de pocos números, cuando se trata de empresas esto se complica.
Para que nos hagamos una idea: en los grandes conjuntos estadísticos es necesario aplicar árboles de datos aleatorios para poder saber el peso de los datos. El motivo fundamental es que es necesario garantizar que los datos se procesan de manera imparcial. Un mal análisis del peso de los datos elimina la fiabilidad del promedio.
Realmente, este tipo de operaciones se realizan a través de programas informáticos automatizados.
Multiplicar el peso de los datos y obtener el promedio
Cuando ya se conoce el peso de cada uno de los números, se multiplica dicho por peso por cada unidad de datos. Posteriormente, se suma el valor ponderado se obtiene en promedio.
Esto se podría aplicar perfectamente, por ejemplo, a un curso académico en el que se aplican cuatro exámenes. A los tres primeros exámenes se les puede conceder un valor determinado, pero el cuarto, que será el final, puede tener un valor superior. Para reflejar este valor superior, se identificaría un número mayor de valor en cada punto.
Por ejemplo:
- Los tres primeros exámenes supondrán 1 punto por décima obtenida en el resultado del examen
- El último examen obtendría 2 puntos por décima obtenida en el resultado del examen
Puede darse una situación en el cual el cálculo se realice sobre otras variables en las que no se aplican sesgos adicionales. Por ejemplo, la frecuencia.
Si imaginas la frecuencia de tiempo con la que realizas una actividad puedes acabar determinando el peso real que tiene cada unidad de tiempo, y también el promedio real que aplica.
Por ejemplo, si con un cliente hablas 10 minutos, con otro cliente hablas 12 minutos y con un último cliente hablas sólo 7 minutos, puedes tratar de otorgar diferentes variables para obtener no sólo un promedio, también el peso real de tus conversaciones con los clientes.
Este cálculo, por ejemplo, resulta muy útil cuando se trata de hacer un análisis comercial: frecuencia de clientes, tipo de venta, análisis de discurso comercial, etc. Pero, también se puede aplicar en otros ámbitos como cualquier cálculo en el que la unidad no sea exactamente referenciada al uno.
