Una población representa todo el conjunto de datos. Esto incluye a cada persona, artículo, etc. Por
ejemplo, si estamos hablando de una clase de 30 estudiantes, la población sería de 30
estudiantes. Esto contrasta con una muestra (que se discute más adelante), que representa una
parte de la población. Por ejemplo, una muestra puede tomar 10 estudiantes y después examinar
los datos y sacar una conclusión de 10 estudiantes para hacer una conclusión sobre la clase
entera.
Una desviación estándar es una medida estadística que muestra cuánta variación o dispersión hay
en un conjunto de datos de su media.
Una desviación estándar baja significa que no hay mucha variación entre los valores de datos
individuales de la media del conjunto. En otras palabras, los puntos de datos tienden a estar muy
cerca de la media. Un ejemplo de un conjunto de datos con baja desviación estándar es 2,21, 2,22,
2,23, 2,24, 2,25. Para este conjunto de datos, la media es 2.23. Todos los valores de datos están
muy cerca de este valor.
Una desviación estándar alta significa que hay puntos de datos que tienden a extenderse a lo largo
de una amplia gama de valores; En otras palabras, los puntos de datos individuales tienden a estar
lejos de la media. Por lo tanto, los valores están muy dispersos. Por ejemplo, los datos 0, 100
tienen una media de 50. Sin embargo, los puntos de datos individuales están muy lejos de la media
de 50. Este conjunto de datos tiene una desviación estándar muy alta que los valores están tan
separados de la media .
La desviación estándar es una medida importante y muy utilizada porque muestra cómo se
extienden los datos de su media. Cuando calculamos la desviación estándar, sabemos hasta qué
punto las puntuaciones tienden a situarse dentro de una media. Por lo tanto, podemos obtener una
estimación aproximada de cómo los valores cercanos son de dentro de una desviación estándar.
Por ejemplo, la media de una prueba es 80 y la desviación estándar es 5. Esto significa que la
mayoría de las puntuaciones están entre 75 y 85, ya que la mayoría de los valores en un conjunto
de datos están dentro de una desviación estándar de la media. Y si tuviéramos que salir a dos
desviaciones estándar, casi todos los estudiantes habrían anotado entre este valor. De acuerdo
con la Regla de Chebyshev, que resume las desviaciones estándar, por lo menos el 75% de toda
la población se anotará dentro de 2 desviaciones estándar de la media. Al menos el 89% de la
población obtendrá una puntuación dentro de las 3 desviaciones estándar de una media. Y por lo
menos el 93.75% de una población anotará dentro de 4 desviaciones estándar de una media. Así,
la desviación estándar, estadísticamente, nos dice mucho.
Para usar esta calculadora, un usuario sólo ingresa en el conjunto de números que desea calcular
la desviación estándar de, con cada número separado por un punto y coma. Se debe utilizar un
punto y coma para separar los valores, o bien la calculadora no funcionará. Cualquier otro
delimitador, incluyendo un espacio entre números, hará que la calculadora no funcione. Sólo se
reconocen puntos y comas para separar los valores. Una vez introducido el conjunto de números,
el usuario hace clic en el botón "Calcular" y se calcula y visualiza el valor de la desviación estándar
resultante.
Las unidades que la calculadora de desviación estándar resuelve son las mismas que las unidades
que se introducen en el campo de entrada. Por ejemplo, si los valores introducidos en el campo de
entrada están en pulgadas de unidad, el valor de desviación estándar resultante estará en
unidades pulgadas. La unidad no cambia de entrada a valor resultante.
El cálculo de la desviación estándar es importante para muchos propósitos estadísticos diversos y
proporciona otra manera de cuantificar nuestros resultados. Para la electrónica, podemos tener un
valor promedio de corriente, voltaje, etc. Con la desviación estándar calculada, podemos
determinar cuántas desviaciones estándar una corriente dada, voltaje, etc está por encima de su
norma. Esto podría ser útil para varios propósitos estadísticos posibles.