Calculadora de desviación estándar

La Calculadora de desviación estándar mide qué tan extendido está un conjunto de números. Pegue una lista de valores, separados por comas, espacios o nuevas líneas, y devuelva la desviación estándar junto con el conjunto completo de estadísticas descriptivas que la acompañan: recuento, suma, media, mediana, modo, mínimo, máximo, rango, varianza y coeficiente de variación. Una desviación estándar baja significa que los valores se agrupan estrechamente alrededor del promedio; uno alto significa que están ampliamente dispersos.

La desviación estándar es uno de los números más utilizados en estadística porque da una sola cifra a la variabilidad en las mismas unidades que los datos mismos. Dos clases pueden tener la misma puntuación media en la prueba de 75, pero si una tiene una desviación estándar de 3 y la otra de 18, son grupos muy diferentes. Sólo el promedio oculta eso; la desviación estándar lo revela. Subyace a intervalos de confianza, puntuaciones z, gráficos de control, medidas de riesgo en finanzas y el "más o menos" en casi cualquier estadística reportada.

La herramienta calcula tanto la población como la versión de la muestra, porque la elección cambia la respuesta y es fácil equivocarse. La desviación estándar de la población divide la suma de las desviaciones al cuadrado en N y es correcta cuando sus números son el grupo completo que le importa. La desviación estándar de la muestra se divide por N menos 1, un ajuste llamado corrección de Bessel que elimina el sesgo que se obtiene cuando se utiliza una muestra para estimar una población más grande de la que se extrajo. Cuando tienes dudas sobre una muestra, la versión N menos 1 es la elección convencional y ambas se muestran una al lado de la otra para que nunca tengas que volver a calcular.

Todo se ejecuta en su navegador en JavaScript simple. Su conjunto de datos nunca se carga, no hay registro y la calculadora sigue funcionando sin conexión una vez que la página se ha cargado. Maneja decimales y números negativos, no ignora nada en silencio y marca cualquier token que no pueda leer como un número, por lo que una etiqueta perdida o un símbolo de moneda no distorsiona silenciosamente el resultado.