Cómo calcular la desviación poblacional estándar sin utilizar un programa computacional

Escrito por Contributor ; última actualización: February 01, 2018
world population image by Marvin Gerste from Fotolia.com

El término estadístico desviación estándar se refiere a la dispersión de datos sobre un valor medio (promedio). Puedes encontrar la desviación estándar de una muestra de datos o la desviación estándar de una población completa. Una muestra es un subconjunto de una población. Las fórmulas para la desviación estándar de una muestra y la desviación estándar de una población difieren ligeramente, pero el procedimiento utilizado para obtener el resultado es el mismo.

Haz una tabla con seis filas y cuatro columnas. En la fila uno, coloca los encabezados de las columnas. La columna 1 es "Número". La columna 2 es "Promedio de todos los números en conjunto". La columna 3 es "Número - Promedio de todos los números en conjunto". La columna 4 es "(Número - Promedio de todos los números en conjunto) al cuadrado".

Comienza a llenar la tabla. Los números usados aquí son ejemplos. Todos los números funcionarán. En la columna 1, coloca los números 6, 4, 7, 8, 0.

En la columna 2, escribe la media o promedio de 6, 4, 7, 8 y 0 en cada espacio en blanco. 6 + 4 + 7 + 8 + 0 dividido entre 5 es igual a 5, por lo tanto escribe 5 en cada espacio en blanco.

En la columna 3, calcula "Número menos Promedio", lo que significa columna 1 menos columna 2. Al bajar, deberías tener 1, -1, 2, 3, -5.

En la columna 4, calcula (Número - Promedio) al cuadrado. Al bajar, deberías tener 1, 1, 4, 9, 25.

Suma los números obtenidos en la columna 4. El resultado es 40.

Divide tu resultado de paso 6 entre 5, el número de entradas. El resultado es 8.

Saca la raíz cuadrada de tu resultado del paso 7. Obtienes 2,83 para tu resultado final.

Advertencias

No confundas la desviación estándar de una población con la desviación estándar de una muestra. Si estabas realizando la desviación estándar de una muestra, el paso 7 sería ligeramente diferente, provocando un resultado final diferente en el paso 8.