La desviación estándar es una de las principales medidas estadísticas que intervienen en el cálculo de la muestra de una investigación, y también es una medida de riesgo que utilizan los analistas, los gestores de carteras y los asesores.
En este artículo te describiremos en qué consiste, cuáles son sus usos y cómo obtenerla paso a paso.
¿Qué es la desviación estándar?
La desviación estándar es una medida de extensión o variabilidad en la estadística descriptiva. Se utiliza para calcular la variación o dispersión en la que los puntos de datos individuales difieren de la media.
Una desviación baja indica que los puntos de datos están muy cerca de la media, mientras que una desviación alta muestra que los datos están dispersos en un rango mayor de valores.
En el ámbito del marketing, la desviación puede ayudar a tener en cuenta la gran variación de los costes o las ventas.
La desviación estándar también ayuda a determinar la dispersión de los precios de los activos con respecto a su precio medio y la volatilidad en el mercado.
Conoce también qué es la desviación media.
Fórmula de la desviación estándar de una muestra
La desviación estándar es un componente fundamental para calcular el tamaño de la muestra de investigación. La fórmula para calcularla es la siguiente:
* S = Desviación estándar.
* ∑ = Suma de.
* X = Cada valor.
* x̅ = Media aritmética.
¿Cómo calcular la desviación estándar de una muestra?
Para calcular la desviación de una muestra de investigación, solo tienes que seguir estos pasos:
- Calcula la media de todos los puntos de datos. La media se calcula sumando todos los puntos de datos y dividiéndolos por el número de puntos de datos.
- Calcula la varianza de cada punto de datos restando la medida de la media del valor del punto de datos.
- Eleva al cuadrado la varianza de cada punto de datos obtenidos en el paso 2.
- Suma los valores de la varianza al cuadrado obtenidos en el paso 3.
- Divide la suma de los valores de la varianza al cuadrado obtenidos en el paso 4, entre el número de puntos de datos del conjunto de datos menos 1.
- Sacar la raíz cuadrada del cociente del resultado obtenido en el paso 5.
Aprende a obtener también el intervalo de confianza.
Importancia de la desviación estándar
La desviación estándar es un factor clave para el análisis estadístico. Algunas razones de esto son:
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Incluye todas las observaciones
Un beneficio de la desviación es que cada punto de datos se incluye en el análisis. Otras medidas de desviación, como el rango, sólo miden los puntos más dispersos sin tener en cuenta los puntos intermedios. Por lo tanto, la desviación estándar suele considerarse una medida más sólida y precisa en comparación con otras observaciones.
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Puede usarse en combinación
La desviación estándar de dos conjuntos de datos puede combinarse utilizando una fórmula específica de desviación combinada. No existen fórmulas similares para otras medidas de observación de la dispersión en estadística. Además, la desviación estándar puede utilizarse en otros cálculos algebraicos, a diferencia de otros medios de observación.
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Permite conocer cuando un conjunto está desigualmente repartido
La desviación es especialmente útil si quieres saber hasta qué punto tu conjunto de datos está desigualmente repartido. Te indica no sólo la dispersión de sus datos, sino también su distribución desigual.
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Permite realizar análisis matemáticos y estadísticos
El valor de la desviación estándar es siempre fijo y está bien definido, por lo que a través de esta es posible realizar tanto análisis matemáticos como estadísticos.
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Permite conocer la volatilidad de una inversión
La volatilidad de una inversión se puede determinar por el número de puntos de datos que se desvían de la media. Cuanto más se desvíen los puntos de datos de la media, más volátil será la inversión.
5 usos de la desviación estándar
Algunos usos comunes de la desviación son:
1. Medir el riesgo de inversiones
Muchas empresas dedicadas a las inversiones utilizan la desviación estándar para conocer cuánto se desvía el rendimiento del fondo de la rentabilidad normal esperada. Como es fácil de entender, esta estadística se puede comunicar a los clientes finales y a los inversionistas.
De esta manera, la desviación permite evaluar la volatilidad de los valores en el mercado y a prever tendencias futuras de rendimiento.
2. Comprender mejor los conjuntos de datos
La desviación estándar se utiliza para medir la dispersión de los valores en un conjunto de datos. Los particulares y las empresas utilizan la desviación todo el tiempo en diferentes campos para comprender mejor los conjuntos de datos.
Descubre más tipos de datos estadísticos.
3. Comprender el rendimiento de los anuncios.
Los profesionales del marketing suelen calcular la desviación estándar de los ingresos obtenidos por cada anuncio para saber qué variación cabe esperar en los ingresos de un anuncio determinado.
En este ámbito, también se puede calcular la desviación del número de anuncios utilizados por los competidores para comprender si éstos utilizan más o menos anuncios de lo normal durante un período determinado.
4. Uso en recursos humanos
Parte del papel del directivo de recursos humanos es calcular la desviación estándar de los salarios en un campo determinado para saber qué tipo de variación salarial deben ofrecer a los nuevos empleados.
Ahora que ya conoces todos los aspectos básicos sobre la desviación estándar, te invitamos a profundizar más en el uso de esta y otras medidas y técnicas de investigación de forma práctica a través de nuestro Ebook de Metodologías de Investigación Avanzada.
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Cálculo Automatizado en Tiempo Real: Para todas las preguntas cuantitativas y de escala (como matrices o Likert), el panel de control (Dashboard) genera y actualiza instantáneamente métricas estadísticas avanzadas, incluyendo la Media, Varianza, Error Estándar y Desviación Estándar.
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Modelos de Puntuación Personalizados: La plataforma no restringe el análisis a pesos predeterminados. Los usuarios pueden utilizar la función de Customize Statistical Calculation para modificar el peso numérico de cualquier opción de respuesta, lo que recalcula automáticamente la desviación estándar para ajustarse a metodologías de investigación específicas.
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Filtros de Precisión de Datos: Los investigadores pueden excluir opciones de respuesta no cuantificables (como “Prefiero no responder”) directamente de los cálculos estadísticos, garantizando que la desviación estándar refleje únicamente la dispersión de los datos válidos y accionables.
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Integración en Dashboards Avanzados: En módulos especializados como QuestionPro Workforce, la desviación estándar se integra de forma nativa en los Scorecards y mapas de calor analíticos, ayudando a los líderes organizacionales a identificar rápidamente el consenso o la polarización en las opiniones de los empleados sobre áreas clave.
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