O desvio padrão é uma medida que só pode assumir valores não negativos e quanto maior for, maior será a dispersão dos dados. Algumas propriedades do desvio padrão, que resultam imediatamente da definição, são: o desvio padrão é sempre não negativo e será tanto maior, quanta mais variabilidade houver entre os dados.
O desvio padrão é calculado a partir da raiz quadrada da variância. A variância é a média das diferenças quadradas da média do conjunto de dados. O desvio padrão não pode ser negativo porque é baseado em valores quadrados. A variância, assim como o desvio padrão, não pode ser negativa.
Desvio padrão baixo: um desvio padrão baixo indica que a maioria dos valores do conjunto de dados está próxima da média. Os dados são menos dispersos e estão concentrados em torno da média; Desvio padrão alto: um desvio padrão alto sugere que os valores estão mais distantes da média e há uma maior dispersão dos dados.
O desvio-padrão demonstra a distância dos valores em relação à média do conjunto, quanto mais próximo de 0 for o desvio-padrão, menos dispersos são os dados daquele conjunto. O desvio-padrão pode ser representado por Dp ou pela letra grega σ (sigma).
Um baixo desvio padrão indica que os pontos dos dados tendem a estar próximos da média ou do valor esperado. Um alto desvio padrão indica que os pontos dos dados estão espalhados por uma ampla gama de valores.
“Desvio padrão: quanto menor, melhor” é quase um mantra na indústria. A razão para isso é que o desvio padrão sinaliza a inconformidade de uma linha de produtos. Representado pelo caractere grego sigma (∑), ele indica o quanto um grupo de amostras se afasta ou se mantém dentro de uma média aceitável.
É consenso na indústria que uma distribuição normal tenha: 68% dos valores dentro de um desvio padrão da média. 95% dos valores dentro de dois desvios padrão. 99,7% dos valores dentro de três desvios padrão.
Um valor alto para a variância (ou desvio padrão) indica que os valores observados tendem a estar distantes da média – ou seja, a distribuição é mais “espalhada”. Se a variância for relativamente pequena, então os dados tendem a estar mais concentrados em torno da média.
O princípio diz que: “um baixo desvio padrão indica que os pontos dos dados tendem a estar próximos da média ou do valor esperado. Um alto desvio padrão indica que os pontos dos dados estão espalhados por uma ampla gama de valores.”
O desvio padrão é uma medida que só pode assumir valores não negativos e quanto maior for, maior será a dispersão dos dados. Algumas propriedades do desvio padrão, que resultam imediatamente da definição, são: o desvio padrão é sempre não negativo e será tanto maior, quanta mais variabilidade houver entre os dados.
Para diferenciar uma média da outra, foi criada a noção de desvio padrão, que serve para dizer o quanto os valores dos quais se extraiu a média são próximos ou distantes da própria média.
Quando a curva normal tem desvio-padrão igual a 1, tal como ocorre na curva matemática teórica, ela é chamada de mesocúrtica (do grego mesos = médio) + cúrtica.
A abordagem do desvio positivo se concentra na identificação de pessoas e organizações com desempenho particularmente bom, apesar de enfrentarem desafios e limitações de recursos semelhantes a outras e de procurarem aprender por que funcionam tão bem.
Como saber se o desvio padrão é amostral ou populacional?
Resumo: Se os dados avaliados são apenas um subconjunto / amostra / fragmento de um conjunto maior, nós consideramos o desvio amostral. Se os dados avaliados são todo o conjunto, onde não há espaço para margem de erros, nós usamos o desvio populacional.
Etapa 1: calcular a média. Etapa 2: calcular o quadrado da distância entre cada ponto e a média. Etapa 3: somar os valores da Etapa 2. Etapa 4: dividir pelo número de pontos.
O que o desvio padrão representa em uma distribuição normal?
O desvio padrão serve para indicar a variabilidade existente no conjunto de dados, ou seja, indica a distância entre cada valor e a média, de forma normalizada.
Dado um conjunto de dados, a variância é uma medida de dispersão que mostra o quão distante cada valor desse conjunto está do valor central (médio). Quanto menor é a variância, mais próximos os valores estão da média; mas quanto maior ela é, mais os valores estão distantes da média.
Todas possuem média zero pois a “massa dos dados” estão em grande quantidade em torno do zero. DESVIO PADRÃO: é uma medida de variabilidade, ou seja, mostra como os dados estão dispersos. Ou melhor, indica se os dados estão variando muito ou pouco.
Uma medida estatística normalmente usada para medir o risco é o desvio- padrão, que mede a dispersão da distribuição de probabilidades. Quanto maior for o desvio-padrão, maior a dispersão das expectativas em torno da média ou retorno esperado e, conseqüentemente, maior o risco (ou incerteza) do investimento.
O desvio padrão de uma prova mede o grau de dispersão dos candidatos em relação à média, isto é, o quanto o conjunto de candidatos se distanciou da média, tanto além como aquém do centro de distribuição.
