Por desvio padrão é uma estatística importante

O desvio padrão é uma estatística comumente usado, mas muitas vezes não recebe a atenção que merece. Embora a média ea mediana estão lá fora à vista comum na mídia todos os dias, você raramente vê-los acompanhado por qualquer medida de quão diverso desse conjunto de dados era, e então você está recebendo apenas parte da história. Na verdade, você poderia estar faltando a parte mais interessante da história.

Sem desvio padrão, você não pode obter uma alça sobre se os dados estão próximos da média (como são os diâmetros das peças do carro que saem de uma correia transportadora quando tudo está funcionando corretamente) ou se os dados estão espalhados ao longo de um ampla gama (como são preços das casas e níveis de renda em os EUA).

Por exemplo, se você está dito que o salário inicial médio para alguém que trabalha na empresa Statistix é de R $ 70.000, você pode pensar, # 147-Wow! Isso é ótimo. # 148- Mas se o desvio padrão para os salários iniciais na Empresa Statistix é de R $ 20.000, que é um monte de variação em termos de quanto dinheiro você pode fazer, de modo que o salário inicial médio de US $ 70.000 não é tão informativa no final , é isso?

Por outro lado, se o desvio padrão foi de apenas US $ 5.000, você teria uma idéia muito melhor do que esperar por um salário inicial na empresa. O que é mais atraente? Essa é uma decisão que cada pessoa tem de make no entanto, vai ser uma decisão muito mais informada quando você percebe questões de desvio padrão.

Sem o desvio padrão, você não pode comparar dois conjuntos de dados de forma eficaz. Suponha que dois conjuntos de dados têm o mesmo média- isso significa que os conjuntos de dados deve ser exatamente o mesmo? De modo nenhum. Por exemplo, os conjuntos de dados 199, 200, 201 e 0, 200, 400 têm a mesma média (200) ainda que eles têm muito diferentes desvios padrão. O primeiro conjunto de dados tem uma muito pequeno desvio-padrão (s= 1) em comparação com o segundo conjunto de dados (s= 200).