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Diferencia entre desviación tipica y estandar

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Diferencia entre desviación tipica y estandar

Cuándo utilizar la desviación estándar frente al error estándar

La desviación estándar (DE) mide la cantidad de variabilidad, o dispersión, de los valores individuales de los datos con respecto a la media, mientras que el error estándar de la media (EEM) mide lo lejos que es probable que esté la media muestral (promedio) de los datos de la verdadera media de la población. El SEM es siempre menor que la SD.

Tanto la desviación estándar como el error estándar se utilizan en todo tipo de estudios estadísticos, incluidos los de finanzas, medicina, biología, ingeniería, psicología, etc. En estos estudios, la desviación estándar (DE) y el error estándar estimado de la media (EEM) se utilizan para presentar las características de los datos de la muestra y para explicar los resultados del análisis estadístico. Sin embargo, algunos investigadores confunden ocasionalmente la DS y el SEM. Dichos investigadores deben recordar que los cálculos de SD y SEM incluyen diferentes inferencias estadísticas, cada una de ellas con su propio significado. La SD es la dispersión de los valores de los datos individuales.

En otras palabras, la SD indica la precisión con la que la media representa los datos de la muestra. Sin embargo, el significado de SEM incluye la inferencia estadística basada en la distribución muestral. El SEM es la SD de la distribución teórica de las medias muestrales (la distribución muestral).

Wikipedia

La desviación estándar se define como una medida absoluta de dispersión de una serie. Aclara la cantidad estándar de variación a cada lado de la media. A menudo se confunde con el error estándar, ya que éste se basa en la desviación estándar y el tamaño de la muestra.

Se trata de dos conceptos importantes de la estadística, muy utilizados en el campo de la investigación. La diferencia entre desviación estándar y error estándar se basa en la diferencia entre la descripción de los datos y su inferencia.

La desviación estándar, es una medida de la dispersión de una serie o de la distancia a la norma. En 1893, Karl Pearson acuñó la noción de desviación estándar, que es sin duda la medida más utilizada, en los estudios de investigación.

Es la raíz cuadrada de la media de los cuadrados de las desviaciones respecto a su media. En otras palabras, para un conjunto de datos determinado, la desviación estándar es la raíz cuadrada de la desviación de la media aritmética. Para toda la población, se indica con la letra griega “sigma (σ)”, y para una muestra, se representa con la letra latina “s”.

Dispersión estadística

Ejemplos, suponiendo que usted está llevando a cabo un proyecto de investigación para encontrar infecciones de VIH en una comunidad. Es posible que no pueda realizar pruebas individuales a todos los miembros de la comunidad. Pero puedes recoger muestras de una fracción de la comunidad.

Hay que reconocer que este tema se ha tratado ampliamente para que tu cerebro tenga la mejor preparación posible para poder dilucidar la diferencia entre desviación estándar y error estándar. Ahora que has ganado la batalla de la confusión en torno a los términos, puedes salir como un campeón que está preparado para hacer cualquier examen sobre el tema.

Cómo interpretar la media y la desviación estándar en la investigación

La desviación estándar y la varianza son conceptos matemáticos básicos que desempeñan un papel importante en todo el sector financiero, incluidas las áreas de contabilidad, economía e inversión. En este último, por ejemplo, un firme conocimiento del cálculo y la interpretación de estas dos medidas es crucial para la creación de una estrategia de negociación eficaz.

Tanto la desviación estándar como la varianza se determinan utilizando la media de un grupo de números en cuestión. La media es el promedio de un grupo de números, y la varianza mide el grado medio en que cada número es diferente de la media. La magnitud de la varianza se correlaciona con el tamaño del rango global de números, lo que significa que la varianza es mayor cuando hay un rango más amplio de números en el grupo, y la varianza es menor cuando hay un rango más estrecho de números.

La desviación estándar es una estadística que analiza la distancia de un grupo de números con respecto a la media, utilizando la raíz cuadrada de la varianza. El cálculo de la varianza utiliza los cuadrados porque pondera más los valores atípicos que los datos más cercanos a la media. Este cálculo también evita que las diferencias por encima de la media anulen las que están por debajo, lo que daría lugar a una varianza de cero.

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