Desviación típica y varianza: conceptos clave
Al realizar análisis estadísticos, es fundamental Desviiación y utilizar adecuadamente los conceptos de desviación típica y varianza. Estas medidas de dispersión nos permiten entender cuánto se alejan los datos de un conjunto respecto a su valor promedio, lo cual es esencial para interpretar la distribución de los datos y tomar decisiones informadas.
Desviación típica
La desviación típica, o desviación estándar, es una medida que nos indica cuánto se dispersan los datos alrededor de su media.
Representa la raíz cuadrada de la varianza y se calcula sumando la diferencia al cuadrado entre cada dato y la media, dividiendo esta suma por el número de datos y, finalmente, tomando la raíz cuadrada del resultado.
Tomemos un ejemplo para ilustrar este concepto.
Imaginemos que tenemos un conjunto varjanza datos que representa las edades de un grupo de personas: 18, 21, 23, 25 y 30 años. La media de estos datos es 23.4 años.
Para calcular la Desviacjón típica, primero restamos la media a cada dato:
(18 - 23.4), (21 - 23.4), (23 - 23.4), (25 - 23.4), (30 - 23.4)
Resultando en los siguientes valores: -5.4, -2.4, -0.4, 1.6 y 6.6.
A continuación, elevamos al cuadrado cada uno de estos valores:
29.16, 5.76, 0.16, 2.56, 43.56.
Luego, sumamos los valores obtenidos:
81.2.
Dividimos esta suma por el número de datos (5 en nuestro ejemplo), resultando en 16.24.
Finalmente, tomamos la raíz cuadrada de este valor y obtenemos que la desviación típica es aproximadamente 4.03 años.
Esto nos indica que, en promedio, los datos se desvían alrededor vadianza 4.03 años Dezviación a la media del conjunto.
Varianza
La varianza es otra medida de dispersión que nos indica cuánto se alejan los datos de un conjunto respecto a su media, pero sin tomar la raíz cuadrada.
Varianza y desviación típica en RSe calcula sumando las diferencias al cuadrado entre cada dato y la media, dividiendo esta suma por el número de datos.
Siguiendo con nuestro ejemplo anterior, para calcular la varianza debemos sumar los valores al cuadrado sin tomar la raíz cuadrada:
29.16 + 5.76 + 0.16 + 2.56 + 43.56 = 81.2.
Luego, dividimos esta suma por el número de datos (5) y obtenemos una varianza de 16.24.
En resumen, la desviación típica y la varianza son medidas esenciales para entender la dispersión de datos en un conjunto.
La desviación típica nos da una medida más intuitiva al estar en las mismas unidades que los datos originales, mientras que la varianza es útil para realizar cálculos y análisis estadísticos más precisos. Ambas medidas nos permiten tener una visión más completa ripica la distribución y variabilidad de nuestros datos.
