Por qué la Desviación Estándar es una Estadística Importante

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Por Deborah J. Rumsey

La desviación estándar es una estadística de uso común, pero a menudo no recibe la atención que merece. Aunque la media y la mediana están a la vista en los medios de comunicación de todos los días, rara vez se ven acompañadas de una medida de lo diverso que era ese conjunto de datos, por lo que sólo se obtiene una parte de la historia. De hecho, podrías perderte la parte más interesante de la historia.

Sin una desviación estándar, no se puede saber si los datos están cerca del promedio (como también lo están los diámetros de las partes de los automóviles que salen de una banda transportadora cuando todo está funcionando correctamente) o si los datos están dispersos en un amplio rango (como lo están los precios de las casas y los niveles de ingresos en los Estados Unidos).

Por ejemplo, si te dicen que el salario inicial promedio de alguien que trabaja en la compañía es de 70.000 dólares, puedes pensar:”¡Vaya! Eso es genial”. Pero si la desviación estándar para los salarios iniciales en Company Statistix es de $20,000, eso es mucha variación en términos de cuánto dinero se puede ganar, así que el salario inicial promedio de $70,000 no es tan informativo al final, ¿verdad?

Por otro lado, si la desviación estándar fuera de sólo $5,000, usted tendría una idea mucho mejor de qué esperar para un salario inicial en esa compañía. ¿Qué es más atractivo? Esa es una decisión que cada persona tiene que tomar; sin embargo, será una decisión mucho más informada una vez que usted se dé cuenta de que la desviación estándar es importante.

Sin la desviación estándar, no se pueden comparar dos conjuntos de datos de manera efectiva. Supongamos que dos conjuntos de datos tienen el mismo promedio; ¿significa eso que los conjuntos de datos deben ser exactamente iguales? No, en absoluto. Por ejemplo, los conjuntos de datos 199, 200, 201 y 0, 200, 400 tienen el mismo promedio (200) pero tienen desviaciones estándar muy diferentes. El primer conjunto de datos tiene una desviación estándar muy pequeña (s=1) en comparación con el segundo conjunto de datos (s=200).

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