🐨 Formula de la desviacion estandar
😽 Cómo calcular la desviación típica y la varianza
Contenido del libro ¿Qué se deduce de la desviación típica? Fórmulas para la desviación típica en poblaciones y muestras Los pasos para medir la desviación típica son los siguientes: ¿Por qué la desviación típica es un indicador tan importante de la variabilidad? La desviación típica: Preguntas más frecuentes
Los datos se distribuyen de forma simétrica y sin sesgo en las distribuciones normales. La mayoría de los valores se concentran en una zona central, y los valores disminuyen a medida que se alejan del centro. La desviación estándar muestra la distancia media de los datos con respecto al centro de la distribución.
Muchas variables científicas, como la altura, las puntuaciones de los exámenes estandarizados y los índices de satisfacción laboral, tienen distribuciones normales. Si tienes las desviaciones estándar de muchas muestras, puedes utilizar pruebas estadísticas para comparar sus distribuciones y sacar conclusiones sobre las poblaciones más grandes de las que proceden.
🤔 Lección 16 – población y desviación típica de la muestra
Podemos elegir entre varios chocolates antes de dar con el último (¡normalmente uno con una nuez dentro! ), momento en el que no podemos elegir. Como consecuencia, tenemos n-1 opciones, o “grados de independencia”. La tabla 2.1 muestra la estimación de la varianza utilizando las 15 lecturas del análisis preliminar de las concentraciones de plomo en la orina (tabla 1.2). Las lecturas están agrupadas por columna (1). La diferencia entre cada lectura y la media se presenta en la columna (2). La diferencia global es cero. Las diferencias se elevan al cuadrado en la columna (3), y la suma de esos cuadrados se indica en la parte inferior. Figura 2.1 La varianza se determina dividiendo la suma de los cuadrados de las variaciones (o desviaciones) respecto a la media, que es de 9,96, entre el número total de observaciones menos uno. Como resultado, en este caso, descubrimos: Finalmente, obtenemos la desviación típica tomando la raíz cuadrada de la varianza.
Este procedimiento muestra la estructura de la desviación típica, mostrando que los dos valores extremos de 0,1 y 3,2 son los que más contribuyen a la suma de las diferencias al cuadrado.
Procedimiento para utilizar una calculadora
Utilizando el modo “SD” en la mayoría de las calculadoras económicas, se puede medir directamente la media y las desviaciones estándar. En las calculadoras Casio modernas, por ejemplo, pulsando SHIFT y ‘.’ debería aparecer un pequeño símbolo “SD” en el monitor. En las Casio más antiguas, hay que pulsar INV y MODE, mientras que en una Sharp, hay que pulsar 2nd F y Stat. El botón M+ se utiliza para guardar el detalle. Así, después de pasar la calculadora al modo “SD” o “Stat”, llegamos a 0,1 M+, 0,4 M+, y así sucesivamente desde la Tabla 2.1. Cuando se han introducido todos los datos, podemos utilizar Shift y n para verificar que se ha incluido el número correcto de observaciones, y debería mostrarse “15”. Con Shift y se muestra la media, mientras que con Shift y se muestra la desviación estándar. Entre estas operaciones, deje de pulsar Shift y AC para borrar la memoria estadística. Muchas calculadoras tienen un botón adicional. La desviación estándar se determina utilizando el divisor n en lugar de n – 1. En una calculadora Sharp, se denota por, mientras que se denota por s. Estos son los valores de la “población”, que se determinan asumiendo que se dispone de una población completa o que la atención se basa únicamente en los datos que se tienen, y que los resultados no se generalizarán (véase el capítulo 1).
📖 Desviación estándar – estadística
La desviación estándar es un cálculo de la distribución de los datos en torno al valor medio. Se puede utilizar para comparar conjuntos de datos que tienen la misma media pero un rango diferente. La media de los dos siguientes, por ejemplo, es la misma: 2, 7, 14, 22, 30 y 15, 15, 15, 15, 14, 16. La segunda, en cambio, es evidentemente más dispersa. Los valores de un conjunto con una desviación típica baja no están demasiado dispersos.
Con una calculadora, la desviación típica puede medirse mucho más rápidamente, lo que podría ser apropiado en algunos exámenes. Se entra en el modo de desviación estándar (modo ‘.’) en mi calculadora. A continuación, escriba el primer valor y pulse ‘datos’, luego escriba el segundo valor y pulse ‘datos’, y así sucesivamente. Haz esto hasta que hayas introducido todos los valores, entonces pulsa el botón de desviación estándar (probablemente tendrá una sigma en minúscula). Consulta el manual de tu calculadora para saber cómo hacerlo.
Nota: Si tienes un conjunto de números (por ejemplo, 1, 5, 2, 7, 3, 5 y 3) y aumentas cada número en la misma cantidad (por ejemplo, 3, 7, 4, 9, 5, 7 y 5), la desviación estándar será la misma y la media habrá aumentado en la misma cantidad (2 en este caso). Esto se debe al hecho de que la desviación estándar comprueba la distribución de los datos. Aumentar cada número en dos no hace que los números estén más repartidos, sino que los desplaza.
🤨 Estadística – cómo calcular la desviación estándar
La varianza o incertidumbre de una colección de datos se calculó mediante la desviación estándar (SD). El símbolo sigma () puede utilizarse para representar la distribución de los números de un conjunto de datos en relación con el valor medio. La siguiente herramienta de cálculo algorítmico facilita la búsqueda de la media, la varianza y la desviación estándar de un conjunto de datos.
Números de personas Si tiene todo el conjunto de datos, utilice N como denominador en el denominador de la varianza. La sustracción de 1 de las medidas de varianza estándar en la fórmula anterior amplía el rango para “corregir” el hecho de que sólo está utilizando una pequeña muestra de un conjunto de datos más grande.
Ha llegado al lugar adecuado si siempre se hace estas preguntas. Esta sección te enseñará cómo medir la desviación estándar, por qué es importante y cómo aplicarla en el mundo real.
Una desviación estándar de la media se define por cada segmento de color. Por ejemplo, 1 representa una desviación estándar de la media, y así sucesivamente. Del mismo modo, -1 se desvía de la media en una desviación estándar, pero en la dirección opuesta.