Calculadora de Desvio Padrão

Use o desvio padrão da população (σ) quando seu conjunto de dados inclui todos os membros da população que você está estudando. Use o desvio padrão da amostra (s) quando seus dados são um subconjunto (amostra) de uma população maior. Na prática, o desvio padrão da amostra é usado com mais frequência porque raramente temos dados de uma população inteira. A principal diferença é que o desvio padrão da amostra divide por (n-1) em vez de n.

Um desvio padrão alto significa que os pontos de dados estão espalhados por uma ampla faixa de valores, indicando alta variabilidade. Por exemplo, se as notas de uma prova têm um desvio padrão alto, significa que as notas dos alunos variaram amplamente da média. Por outro lado, um desvio padrão baixo significa que os pontos de dados estão agrupados próximos à média.

Não, o desvio padrão não pode ser negativo. Como é calculado como a raiz quadrada da variância (que é a média dos desvios ao quadrado), é sempre um número não negativo. Um desvio padrão de zero significa que todos os pontos de dados são idênticos.

A variância é a média das diferenças ao quadrado em relação à média, medida em unidades ao quadrado. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância, expressa nas mesmas unidades dos dados originais. O desvio padrão é geralmente mais útil porque está nas mesmas unidades dos dados, tornando-o mais fácil de interpretar.

Embora você possa calcular o desvio padrão com apenas 2 pontos de dados, um mínimo de 30 pontos de dados é geralmente recomendado para confiabilidade estatística. Para amostras pequenas (menos de 30), o desvio padrão da amostra pode não estimar com precisão o desvio padrão da população. Amostras maiores fornecem estimativas mais confiáveis e estáveis.