Teorema. Desviación estándar

Factor de conversión

No se usa

Teorema.

Parámetros

\(s\) Desviación estándar, se expresa como un valor de doble sentido \(\pm\) en las mismas unidades de \(\bar{x}\)

\(\bar{x}\) Promedio aritmético del parámetro \(x\), donde este puede ser sustituido por cualquier otro parámetro medible, sea valor absoluto o escalar con sentido.

 \(x_i\) Réplica para el parámetro medido en las mismas unidades de \(\bar{x}\)

\(n\) cantidad de medidas total (adimensional)

Descripción

 La desviación estándar es una herramienta estadística fundamental que permite medir cuánto se dispersan los datos en torno a un promedio aritmético. En lugar de decir simplemente cuál es el valor medio de un conjunto de datos, la desviación estándar cuantifica cuán lejos, en promedio, están las mediciones individuales respecto a ese centro. Es decir, no solo informa qué tan típico es un valor promedio, sino también cuánto se alejan de él los demás valores. Esta medida es esencial en ciencias como la química, donde los resultados experimentales no solo deben ser precisos, sino también consistentes dentro de un margen de variación razonable.

La idea fue formalizada por Karl Pearson a finales del siglo XIX, en el contexto del desarrollo de la estadística moderna como ciencia aplicada. Pearson buscaba una manera de cuantificar la "dispersión" de los datos, y a diferencia de los enfoques previos más cualitativos o visuales (como los gráficos de barras o histogramas), la desviación estándar ofrecía una medida numérica objetiva y comparable entre distintos conjuntos. Desde entonces, ha sido ampliamente utilizada en investigación científica, control de calidad, ingeniería, economía y psicología, ya que permite evaluar la confiabilidad y estabilidad de un sistema de medición o un proceso de producción.

Sin embargo, como toda herramienta matemática, su uso tiene limitaciones. A veces se asume erróneamente que una baja desviación estándar garantiza la validez del experimento, cuando en realidad solo habla de la consistencia, no de la exactitud. Además, su interpretación puede ser engañosa en distribuciones que no son simétricas o normales, ya que fue concebida para analizar datos en contextos donde los valores se agrupan en torno a una media representativa. Por eso, debe usarse siempre con un criterio crítico y en combinación con otras técnicas.