Con esta calculadora podrá calcular la la desviación típica.
Para calcular la desviación típica poblacional seguiremos los siguientes pasos:
\( \bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n} \)
Donde:
\( \sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2}{N}} \)
Donde:
Para calcular la desviación típica muestral seguiremos los siguientes pasos:
\( \bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n} \)
Donde:
\( s = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n-1}} \)
Donde:
La desviación estándar es una medida de dispersión que indica cuánto varían los valores de un conjunto de datos respecto a la media.
La desviación estándar poblacional se calcula utilizando todos los datos de una población, mientras que la desviación estándar muestral se calcula utilizando solo una muestra de la población. Además, la fórmula para la desviación estándar muestral utiliza n-1 en el denominador en lugar de n, donde n es el tamaño de la muestra.
La desviación estándar se calcula encontrando la raíz cuadrada de la varianza. La varianza se calcula como la media de las diferencias al cuadrado entre cada valor y la media.
La desviación estándar es útil para entender la dispersión de un conjunto de datos. Cuanto mayor sea la desviación estándar, más dispersos estarán los datos alrededor de la media.
La desviación estándar es una medida importante en estadística porque proporciona información sobre la variabilidad de un conjunto de datos. Es especialmente útil cuando se comparan diferentes conjuntos de datos o se analizan tendencias a lo largo del tiempo.
Una desviación estándar de cero significa que todos los valores de un conjunto de datos son iguales, es decir, no hay variación en los datos.
Una desviación estándar más grande indica una mayor dispersión de los datos alrededor de la media, mientras que una desviación estándar más pequeña indica una menor dispersión. La desviación estándar también puede ayudar a identificar valores atípicos en un conjunto de datos.