La desviación estándar mide cuánto se desvían las puntuaciones de un grupo respecto a su media, y cuanto mayor es la desviación estándar más dispersas están las puntuaciones. Se utiliza para determinar la confiabilidad de datos y normalizar puntuaciones en una escala estandarizada. Cuando la desviación estándar es pequeña, la media es más representativa del grupo completo.

1. DESVIACIÓN
ESTÁNDAR
FLORENCIA SANTAMARIA

2. DESVIACIÓN
ESTÁNDAR
La desviación estándar es un índice que muestra cuánto se
diferencian una puntuación común y la media de un grupo de
puntuaciones.
Para obtenerla, calculamos la desviación de las
puntuaciones respecto a la media y luego la elevamos al
cuadrado. Las sumamos y promediamos; y, finalmente, le
sacamos la raíz cuadrada.

3. DESVIACIÓN
ESTÁNDAR
La desviación estándar indica qué tan variable es un
conjunto de calificaciones. Cuanto mayor sea la desviación
estándar, más dispersas están las calificaciones.
Cuando la desviación estándar es pequeña, la media es un
índice representativo de toda la distribución. Cuando una
desviación estándar es grande, la media es menos
característica que todo el grupo.

4. USOS DE LA DESVIACIÓN
ESTÁNDAR
La desviación estándar tiene muchos usos, uno de ellos es
determinar si un grupo de datos es más confiable que otro.
Por ejemplo: dos personas realizan encuestas independientes
sobre una misma variable en una misma zona, con la desviación
estándar se puede calcular cual de estas dos personas realizo la
encuesta más confiable.
Mientras más pequeña la desviación estándar sea, más confiables
los resultados serán.
Otros usos son analizar encuestas y ver cuan concluyentes son las
respuestas; se puede inferir la probabilidad de que alcancen las
metas, de que alguien llegue tarde o repruebe un ramo.

6. PUNTUACIÓN
ESTÁNDAR
Una ventaja de la desviación estándar consiste en que puede
servir para normalizar las puntuaciones. Es decir, convertir
un valor a una escala estandarizada.
Para poder convertir una puntuación original en una
puntuación estándar(z), le restamos la media a la puntuación.
Después dividimos el número restante entre la desviación
estándar del conjunto de puntuaciones.

7. PUNTUACIÓN
ESTÁNDAR
Una puntuación estándar negativa indica un valor a la
izquierda del promedio y una puntuación estándar positiva
indica un valor a la derecha del promedio. La magnitud de la
puntuación estándar indica la cantidad de desviaciones
estándar que hay entre el valor asociado de x y el promedio.

8. USOS
Podemos usar la n estándar para conocer:
• rea bajo la curva de la n
• Probabilidad de que ocurra un valor fico
• Porciento de las puntuaciones que cae bajo una
n fica.
• n de las puntuaciones que cae bajo una
n fica
• Rango percentil

9. EJEMPLO

10. CURVA NORMAL
Cuando se reparten datos acerca de una variable de muchos
individuos, las cifras se reparten en una curva simétrica en la
cual la mayoría de los datos se encuentran en la mitad, que
se encuentra elevada con forma de campana, y menor a
medida que se alejan de la media.
En una curva normal la mediana, moda y media son iguales.
Se puede predecir que un porcentaje de las calificaciones se
encontraran en las diversas secciones de la curva.

12. CURVA NORMAL
La estadística inferencial indica que la probabilidad de que
se obtenga una muestra en particular de calificaciones se
relaciona con lo que uno quiere medir o con si pudo haber
ocurrido por casualidad.
Por ejemplo, es más probable que alguien tenga un CI de 105
que de 140, pero un CI de 140 es más probable que uno de
35.

13. BIBLIOGRAFÍA
• Libro “Psicología y Vida” de Richard Gerrig
• Libro “Psicología Educativa” de Anita Woolfolk
• Libro “Estadística” de Mario F. Triola
• http://www.astm.org/SNEWS/SPANISH/SPMA11/datapoints
_spma11.html