Mejor respuesta
¿Qué significa ¿1 o 2 desviaciones estándar de la media?
Los datos que se distribuyen normalmente (unimodal y simétrico) forman una curva en forma de campana. La media, la mediana y la moda tienen aproximadamente el mismo valor.
La media está representada por μ (mu), como puedes ver arriba, la media es el centro. La desviación estándar está representada por σ (sigma). La desviación estándar es una medida de variación. La fórmula para la desviación estándar es:
Como se vio anteriormente, una desviación estándar de la media tomará el 68\% de todos los datos. en un modelo normal, dos desviaciones estándar de la media tomarán el 95\% de los datos.
Como ejemplo:
Muchas pruebas de CI tienen μ = 100 y σ = 15. Por lo tanto, una desviación estándar, ya sea por encima o por debajo de la media, son las puntuaciones de CI de 85 a 115. Esto significa que el 68\% de la población tendrá puntuaciones de CI entre 85 y 115. Dos desviaciones estándar de la media cubrirán las puntuaciones de 70 a 130. 95 El\% de la población tendrá puntajes de CI dentro de 2 desviaciones estándar de la media.
Respuesta
A menudo es útil expresar los datos en términos estandarizados.
Por ejemplo, suponga que le digo que una familia ganó $ 100,000 en 2018. Es posible que tenga o no una idea de lo que eso significa. Pero si resto el ingreso familiar medio ($ 83 000) y lo divido por la desviación estándar del ingreso familiar ($ 34 000) obtengo 0,5. Entonces, diría que esta familia obtuvo media desviación estándar por encima de la media.
Esto es particularmente útil si los datos subyacentes se miden en unidades complejas o desconocidas. Cuando escribo recomendaciones para los estudiantes, a menudo no preguntan: «¿Qué tan bueno es este estudiante?» sino «¿Cómo se ubica entre todos los estudiantes de su institución?» No quieren una respuesta como «Ella es realmente buena» o «Ella es un 8.5», pero, «Ella está 1.5 desviaciones estándar por encima de la media».
Esto no tiene nada que ver con la distribución Normal . Es solo una forma de estandarizar los datos para transmitir cuán diferentes son de un promedio.