Una media compuesta es un tipo de media que tiene en cuenta la influencia de dos o más variables en los datos que se analizan. Se calcula ponderando la media de cada variable por un factor que representa su importancia relativa o influencia en el conjunto de datos general. Esto permite al investigador determinar el efecto general de múltiples variables en los datos, al mismo tiempo que considera sus contribuciones individuales.

Aquí hay un ejemplo para ayudar a aclarar el concepto:

Imagina que estás realizando un estudio sobre la relación entre la duración del sueño y el rendimiento académico en estudiantes universitarios. Recopila datos sobre la duración promedio del sueño por noche de cada estudiante, así como sus calificaciones finales para un curso de estadística. Quizás le interese calcular la duración media del sueño de todos los estudiantes, pero también quiera considerar cuánta variabilidad hay en los datos de duración del sueño y su posible influencia en el rendimiento académico.

Para dar cabida a esto, puede calcular una media compuesta que incorpore las diferentes duraciones del sueño y sus respectivos pesos. Podría asignar ponderaciones según los niveles de desempeño en el curso de estadística, otorgando ponderaciones más altas a los estudiantes con calificaciones más altas. Al hacer esto, puede evaluar el comportamiento general del sueño teniendo en cuenta las distintas calificaciones de los estudiantes.

En general, los medios compuestos proporcionan una comprensión más matizada de los datos al combinar la información de múltiples variables y evaluar su impacto combinado en los resultados del análisis. A menudo se utilizan en situaciones en las que la relación entre variables es compleja y es necesario considerar múltiples factores simultáneamente.