Calculadora de desvio padrão

Utilize o desvio padrão populacional (σ) quando o seu conjunto de dados inclui todos os membros da população que está a estudar. Utilize o desvio padrão amostral (s) quando os seus dados são um subconjunto (amostra) de uma população maior. Na prática, o desvio padrão amostral é mais utilizado porque raramente temos dados de uma população inteira. A principal diferença é que o desvio padrão amostral divide por (n-1) em vez de n.

Um desvio padrão elevado significa que os pontos de dados estão espalhados por um intervalo amplo de valores, indicando alta variabilidade. Por exemplo, se as notas de um teste têm um desvio padrão elevado, significa que as notas dos alunos variaram amplamente em relação à média. Inversamente, um desvio padrão baixo significa que os pontos de dados estão agrupados perto da 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 possa calcular o desvio padrão com apenas 2 pontos de dados, recomenda-se um mínimo de 30 pontos de dados para fiabilidade estatística. Para amostras pequenas (menos de 30), o desvio padrão amostral pode não estimar com precisão o desvio padrão populacional. Amostras maiores fornecem estimativas mais fiáveis e estáveis.