Calculadora de desviación estándar

Desviación estándar

Pega una lista de números y la calculadora devuelve la media, la varianza, la desviación estándar (desviación muestral s con denominador n−1 y desviación poblacional σ con denominador n), el coeficiente de variación y la puntuación z de cada valor. Es útil para saber cuánto se dispersan los datos alrededor de su promedio antes de aplicar una prueba paramétrica.

Cómo se calcula la desviación estándar

  1. 1

    Pega tus números

    Sepáralos con comas, espacios o saltos de línea. Las entradas no numéricas se omiten.

  2. 2

    Se calcula la media x-bar

    La suma dividida entre el número de valores.

  3. 3

    Se suman las desviaciones al cuadrado

    sum((x − x-bar)²).

  4. 4

    Divide y toma la raíz

    Muestra: divide entre (n−1) y toma √. Población: divide entre n y toma √.

Muestra o población: cuándo usar cada una

Usa población (denominador n) Usa muestra (denominador n−1)
Tienes todos los valores de la población Tienes una muestra extraída de una población mayor
Censo completo de empleados 20 clientes seleccionados entre miles
Las 10 tiradas de un dado en una sesión concreta Mediciones de una línea de producción

El denominador n−1 (corrección de Bessel) produce un estimador insesgado de la varianza poblacional a partir de datos muestrales. Con n como denominador, la varianza real de la población se subestima de forma sistemática. Con n grande la diferencia se reduce, pero en muestras pequeñas importa mucho.

Intuición de la desviación estándar

Si un conjunto tiene media 100 y desviación estándar 15, y asumimos una distribución aproximadamente normal:

  • 68% de los valores caen entre 85 y 115 (1 desviación estándar)
  • 95% caen entre 70 y 130 (2 desviaciones estándar)
  • 99,7% caen entre 55 y 145 (3 desviaciones estándar)

Es la regla 68-95-99,7, también llamada regla empírica. Las puntuaciones de CI, las estaturas humanas y muchas mediciones naturales se ajustan bastante bien cuando los datos son aproximadamente normales.

Coeficiente de variación

CV = desviación estándar / media. Es una medida de dispersión sin unidades, útil para comparar la variabilidad entre conjuntos de datos con medias distintas. Un CV de 0,1 (10%) significa, aproximadamente, que la desviación estándar equivale al 10% de la media. No es significativo para datos que pueden cruzar cero.

Puntuaciones z

Para cada valor x: z = (x − media) / desviación estándar. Indica cuántas desviaciones estándar por encima o por debajo de la media está ese valor. |z| > 2 suele marcarse como posible valor atípico; |z| > 3 es bastante raro en datos normales.

Errores comunes

  • Usar población cuando deberías usar muestra. Subestima la variabilidad en un conjunto de datos muestral.
  • Mezclar media y desviación estándar de unidades distintas. Comprueba siempre la escala.
  • Aplicar reglas de distribución normal a datos no normales. Los datos sesgados o multimodales rompen la heurística 68-95-99,7. Primero dibuja un histograma.
  • Ignorar valores atípicos. Un único valor extremo puede multiplicar la desviación estándar. Para datos de colas pesadas existen alternativas robustas, como la desviación absoluta mediana o el rango intercuartílico.

Preguntas frecuentes

Las funciones actuales de Excel son STDEV.S para muestras con denominador n−1 y STDEV.P para poblaciones con denominador n. Las funciones antiguas STDEV y STDEVP siguen disponibles por compatibilidad, así que asegúrate de usar la que coincide con tu supuesto de muestra o población.

Sí. La desviación estándar conserva las unidades de tus mediciones, como cm, euros o segundos. La varianza está en unidades cuadradas; por eso la desviación estándar suele ser más legible.

La desviación estándar muestral está definida para n >= 2. Si n es menor que aproximadamente 30, considera informar intervalos de confianza alrededor de la desviación estándar o usar una alternativa robusta.

La desviación estándar sigue estando definida. Para una proporción p, SD = sqrt(p × (1−p)). Una muestra con 60% de unos tiene SD = sqrt(0,6 × 0,4) ~= 0,49, sin importar cuántas observaciones haya.

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