Una lista de números no revela su significado hasta que se resume. Esta calculadora acepta cualquier conjunto de datos separado por comas y muestra de inmediato las medidas esenciales: media, mediana, desviación estándar, suma y cantidad de valores, los conceptos básicos de cualquier análisis de datos.
Cómo funciona
La media se obtiene dividiendo la suma entre la cantidad de valores. La mediana es el valor central después de ordenar los datos, o el promedio de los dos valores centrales cuando la cantidad es par. La desviación estándar mide cuánto suelen alejarse los valores de la media.
La fórmula
μ representa la media y N la cantidad de valores. Esta fórmula calcula la desviación estándar de la población. Para una muestra extraída de una población mayor, se divide entre N − 1, lo que produce un valor ligeramente superior.
Ejemplo resuelto
Para el conjunto 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9: la media es 40 ÷ 8 = 5, la mediana es 4,5 y la suma de las desviaciones al cuadrado es 32. Por tanto, σ = √(32 ÷ 8) = 2.
Introduce únicamente números separados por comas. Comprueba el formato decimal utilizado y determina si los datos representan una población completa o una muestra según el objetivo del análisis.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo es más representativa la mediana que la media?
Cuando existen valores extremos o una distribución asimétrica, como ocurre con los ingresos, los precios de las viviendas o los tiempos de respuesta. Un único valor extremadamente alto puede alterar mucho la media, mientras que apenas modifica la mediana.
¿Qué indica realmente la desviación estándar?
Indica la distancia habitual de los valores respecto a la media. En datos con una distribución aproximadamente normal, cerca del 68 % de los valores se encuentra dentro de una desviación estándar de la media y alrededor del 95 % dentro de dos.
¿Esta calculadora utiliza la desviación estándar de la población o de una muestra?
Calcula la desviación estándar de la población dividiendo entre N. Si tus datos son una muestra que representa una población más grande, la división entre N − 1 suele ser el estimador estadístico adecuado. En conjuntos grandes, la diferencia es pequeña.