Calcular desviacion tipica calculadora

Calcular desviacion tipica calculadora

Fórmula de la desviación estándar

Utilice esta calculadora para calcular fácilmente la desviación estándar de una muestra, o para estimar la desviación estándar de la población basándose en una muestra aleatoria de la misma. Desviación estándar para datos binomiales. La calculadora también mostrará la varianza, la media aritmética (promedio), el rango, el recuento y el error estándar de la media (SEM).
La desviación estándar es un término de la estadística y la teoría de la probabilidad que se utiliza para cuantificar la cantidad de dispersión en un conjunto de datos numéricos, es decir, lo lejos que están los puntos de datos de interés de la normalidad (media). “Desviación estándar” se suele concatenar con SD o StDev y se denota con la letra griega sigma σ cuando se refiere a una estimación de la población basada en una muestra y con la letra latina minúscula s cuando se refiere a la desviación estándar de la muestra que se calcula directamente.
La desviación estándar se calcula como la raíz cuadrada de la varianza, mientras que la propia varianza es la media de las diferencias al cuadrado con respecto a la media aritmética. Elevamos las diferencias al cuadrado para que las mayores desviaciones de la media sean castigadas más severamente, y también tiene el efecto secundario de tratar las desviaciones en ambas direcciones (errores positivos y errores negativos) por igual. La desviación estándar es preferible a la varianza cuando se describen datos estadísticos, ya que se expresa en la misma unidad que los valores de los datos. Nuestra calculadora de stdev también calcula la varianza para usted.

Desviación típica de la muestra

La desviación típica de la población, la definición estándar de σ, se utiliza cuando se puede medir toda una población, y es la raíz cuadrada de la varianza de un conjunto de datos determinado. En los casos en los que se puede tomar una muestra de cada miembro de una población, se puede utilizar la siguiente ecuación para encontrar la desviación estándar de toda la población:
Para aquellos que no estén familiarizados con la notación de la suma, la ecuación anterior puede parecer desalentadora, pero cuando se aborda a través de sus componentes individuales, esta suma no es particularmente complicada. El i=1 en la suma indica el índice inicial, es decir, para el conjunto de datos 1, 3, 4, 7, 8, i=1 sería 1, i=2 sería 3, y así sucesivamente. Por lo tanto, la notación de suma significa simplemente realizar la operación de (xi – μ2) en cada valor a través de N, que en este caso es 5 ya que hay 5 valores en este conjunto de datos.
En muchos casos, no es posible realizar un muestreo de cada miembro dentro de una población, por lo que es necesario modificar la ecuación anterior para poder medir la desviación estándar a través de una muestra aleatoria de la población estudiada. Un estimador común para σ es la desviación estándar de la muestra, normalmente denotada por s. Vale la pena señalar que existen muchas ecuaciones diferentes para calcular la desviación estándar de la muestra, ya que, a diferencia de la media de la muestra, la desviación estándar de la muestra no tiene ningún estimador único que sea insesgado, eficiente y tenga una probabilidad máxima. La ecuación que se ofrece a continuación es la “desviación estándar muestral corregida”. Se trata de una versión corregida de la ecuación obtenida a partir de la modificación de la ecuación de la desviación típica de la población utilizando el tamaño de la muestra como el tamaño de la población, lo que elimina parte del sesgo de la ecuación. Sin embargo, la estimación insesgada de la desviación típica es muy complicada y varía en función de la distribución. Por ello, la “desviación típica de la muestra corregida” es el estimador más utilizado para la desviación típica de la población, y suele denominarse simplemente “desviación típica de la muestra”. Es una estimación mucho mejor que su versión no corregida, pero sigue teniendo un sesgo significativo para tamaños de muestra pequeños (N<10).

Calculadora de la media de la muestra

Desviación Estándar s = Varianza s2 = Recuento n = Media \( \overline{x} \) = Suma de Cuadrados SS = Solución[ s = \sqrt{dfrac{{sum_{i=1}^{n}(x_i – \overline{x})^{2}{n – 1}}[s = \sqrt{dfrac{SS}{n – 1}]. \Para obtener estadísticas más detalladas, utilice la calculadora de estadísticas descriptivas
La desviación estándar es una medida estadística de la diversidad o variabilidad de un conjunto de datos. Una desviación estándar baja indica que los puntos de datos están generalmente cerca de la media o del valor medio. Una desviación estándar alta indica una mayor variabilidad en los puntos de datos, o una mayor dispersión respecto a la media.
La desviación estándar es una medida de la dispersión de los valores de los datos con respecto a la media. La fórmula de la desviación estándar es la raíz cuadrada de la suma de las diferencias al cuadrado con respecto a la media dividida por el tamaño del conjunto de datos.

Calcular la desviación estándar en excel

La desviación estándar (DE) mide la volatilidad o variabilidad de un conjunto de datos. Es la medida de la dispersión de los números de un conjunto de datos con respecto a su valor medio y puede representarse utilizando el símbolo sigma (σ). La siguiente herramienta de cálculo algorítmico facilita el descubrimiento rápido de la media, la varianza y la DE de un conjunto de datos.
Si todavía te haces estas preguntas, has llegado al lugar adecuado. En esta sección, aprenderás cómo determinar la desviación estándar, por qué es importante y sus usos prácticos en el mundo real.
Cada sección coloreada representa 1 desviación estándar de la media. Por ejemplo, 1σ significa 1 desviación estándar de la media, y así sucesivamente. Del mismo modo, -1σ es también una desviación estándar de la media, pero en la dirección opuesta.
Los porcentajes representan la cantidad de datos que se encuentran dentro de cada sección. En este ejemplo, el 34,1% de los datos se encuentra dentro de un rango de 1 desviación estándar de la media. Dado que refleja la otra mitad del gráfico, el 34,1% de los datos también se encuentra a -1σ de la media.

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