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Varianza y desviación estándar | Introducción

Introducción a la varianza y desviación estándar con ejemplos claros para entender su cálculo y diferencias entre población y muestra.

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Key Takeaways

  • La varianza mide la dispersión de los datos respecto a la media elevando al cuadrado las diferencias.
  • Para población se divide entre n, para muestra entre n-1, siendo esta última una corrección importante.
  • La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza y se expresa en las mismas unidades que los datos.
  • Es fundamental entender bien las fórmulas y el uso correcto de la calculadora para evitar errores.
  • Este video es una introducción básica, con más detalles y casos en videos posteriores del curso.

What the video covers

  • Explicación inicial sobre qué es la varianza como promedio de los cuadrados de las desviaciones respecto a la media.
  • Diferenciación entre cálculo de varianza para población y para muestra, destacando la fórmula y el divisor (n o n-1).
  • Ejemplo práctico con edades de cinco niños para calcular el promedio y luego la varianza como población.
  • Demostración paso a paso del cálculo de la varianza con sumas y elevaciones al cuadrado de las diferencias.
  • Importancia de la unidad de la varianza, que se expresa en unidades al cuadrado.
  • Introducción a la desviación estándar como la raíz cuadrada de la varianza y explicación de su símbolo.
  • Recomendación para evitar errores al usar la calculadora en operaciones con potencias y restas.
  • Mención de que en videos posteriores se abordará el cálculo para datos agrupados y otros casos.
  • Se deja un ejercicio para que los espectadores practiquen el cálculo de varianza y desviación estándar.
  • Invitación a ver el curso completo de medidas de dispersión disponible en el canal.

Answers

Questions about this video

¿Cuál es la diferencia principal entre calcular la varianza para una población y para una muestra?

La diferencia principal está en el divisor de la fórmula: para población se divide entre el número total de datos (n), mientras que para muestra se divide entre n-1 para corregir el sesgo en la estimación.

¿Por qué la varianza se expresa en unidades al cuadrado?

Porque la varianza se calcula elevando al cuadrado las diferencias entre cada dato y el promedio, lo que hace que sus unidades sean el cuadrado de las unidades originales de los datos.

¿Cómo se relaciona la desviación estándar con la varianza?

La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza, por lo que se expresa en las mismas unidades que los datos originales y es una medida más intuitiva de dispersión.

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Speaker A
[Música] ¿Qué tal, amigos? Espero que estén muy bien. Bienvenidos al curso de medidas de dispersión y ahora haremos una introducción a la varianza y a la desviación estándar. Y primero que todo hablaremos de la varianza, que es el
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Speaker A
promedio de los cuadrados de las desviaciones medias alrededor de la media. Bueno, esto suena como en japonés. Vamos a ver obviamente ejemplos. Primero, pues en el video más que todo me voy a dedicar a explicar la varianza porque al final vamos a aclarar
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Speaker A
la desviación estándar y vamos a ver qué tiene que ver mucho con la varianza.
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Speaker A
Simplemente es aplicarle una operación a la varianza. Entonces, pues obviamente vamos a explicarlo con un ejemplo para entenderlo un poco mejor. Pero antes de iniciar con el ejemplo, quiero aclararles una cosita. La varianza y también la desviación estándar se da
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Speaker A
para cuando tenemos todos los datos de la población o solamente los datos de una muestra. Eh, generalmente cuando uno va a hacer el ejercicio le dicen a uno, "Halle la varianza para estos datos, tómelos como una población." Entonces
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Speaker A
uno utilizaría esta fórmula y si le dicen tómelos como una muestra utilizaría esta fórmula. Ya pues como ustedes lo pueden observar, no cambia mucho, simplemente es la suma de las x menos el promedio elevado al cuadrado, que aquí también está lo mismo, solo que
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Speaker A
cuando se toma los datos como una población, se divide en el número de datos y cuando se toma como una muestra se divide en el número de datos restándole uno. Este sigma al cuadrado o este s cuadrado es
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Speaker A
lo mismo, simplemente esa es la simbología para la varianza. Entonces, vamos a hacer un ejemplo. Eh, algunos profesores o algunos libros escriben aquí x sub i y bueno, cuando es la población, el número de datos se escribe
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Speaker A
como n mayúscula, aunque la verdad yo no le veo mucho problema escribir n o N mayúscula o minúscula. Eh, yo simplemente escribo n y número de datos.
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Speaker A
Y algunos libros aquí, en lugar de escribir x media, que quiere decir promedio, escriben mu, que es como una u con las dos colitas. Pero pues simplemente lo que quiero aclararles es que es el promedio. En este caso vamos a
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Speaker A
hacer este ejemplo. Eh, se le preguntó las edades a cinco niños. Un niño tenía 5 años, dos niños tenían 6 años, 7 y 8. Como les decía al comienzo, la varianza debemos saber si se va a hallar para una población tomando los datos
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Speaker A
como una población o tomando los datos como una muestra. Yo voy a hacer los dos ejemplos. Vamos a hacerlo primero que todo tomando los datos como una población. Para esto, pues la formulita es la siguiente. La varianza es la suma
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Speaker A
de todos los x menos el promedio. Entonces, primero que todo, vamos a encontrar el promedio de estos datos.
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Speaker A
Acordémonos que el promedio resulta de sumar los datos y dividirlos en el número de datos, que se simboliza de esta manera. El promedio es la suma de todos los datos dividido en el número de datos. Vuelvo a decirles, algunos
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Speaker A
escriben x sub i y es lo mismo. Entonces, voy a hallar primero que todo el promedio. Entonces, voy a escribir por aquí que el promedio de esos datos es igual. A sumar los datos. Bueno, me voy a saltar un paso porque pues ya ustedes
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Speaker A
sabrán sumar, obviamente. 5 + 6 que es 11 + 6 que es 17 + 7 24 y + 8 32. O sea, la suma de los datos me dio 32.
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Speaker A
Acordemos que este es el dato uno, el dato dos, o sea, x1, x2, x3 dividido en el número de datos. ¿Cuántos datos hay? 1, 2, 3, 4 y 5. Que eso es 6 coma 4. Este es el promedio, o sea, que el promedio de las
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Speaker A
edades de esos cinco niños es 6,4 años. Voy a escribir por aquí mi resumen. El promedio es 6,4. Ahora sí, vamos a hallar la varianza. Vuelvo a escribir la formulita aquí. Recordemos que como el ejemplo es tomando los datos como una población, es
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Speaker A
esta formulita, ¿no? De una vez voy a aplicarla. Miren que aquí dice la suma.
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Speaker A
Ya les explico qué es esto. Abro paréntesis. Aquí dice el dato menos el promedio. Entonces voy a todos los datos y les voy a restar el promedio.
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Speaker A
Entonces el primer dato que es 5 menos el promedio que me dio 6,4 y eso lo elevo al cuadrado. Como aquí dice suma, quiere decir que tengo que a todos los datos hacerles esto y hacer una suma. Entonces, el primer dato
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Speaker A
a ese le sumo lo mismo con el segundo dato. El segundo dato que es 6 menos el promedio al cuadrado. Le sumo el tercero, el tercer dato, que otra vez es 6 - 6,4². El cuarto 7 menos el promedio al
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Speaker A
cuadrado y más el quinto 8 menos el promedio al cuadrado. Esto se divide en qué? Esta es la suma de esos paréntesis, digámoslo así. Eso se divide entre el número de datos. ¿Cuántos datos son? 1, 2, 3, 4 y 5. O sea, dividimos entre cinco.
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Speaker A
No voy a hacer el ejemplo. Esto es tomando los datos como una población. No voy a hacer la verdad del ejemplo tomando los datos como una muestra porque pues ya les voy a explicar de una vez. Acordémonos que la
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Speaker A
fórmula para una muestra es esta. Sí. n - 1, perdón. La única diferencia si los datos los tomáramos como una muestra sería que aquí dividiríamos por n - 1, o sea, por cinco datos - 1. O sea, que aquí
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Speaker A
colocaríamos el número cuatro. No sería más la diferencia, por eso no voy a hacer tomando como una muestra. Ahora vamos a hacer las operaciones simplemente. Entonces, aquí coloco que la varianza, se me ha olvidado decirles que esto se lee sigma. Bueno, yo lo estoy
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Speaker A
haciendo feo, pero ese se lee sigma. Este símbolo y en este caso sería sigma al cuadrado, pero no quiere decir que es nada al cuadrado. Bueno, sí es el cuadrado de la desviación estándar. Entonces, voy a realizar estas
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Speaker A
operaciones en la calculadora. ¿Cómo se haría en la calculadora? Pues la verdad se haría como dice ahí. Abrimos paréntesis 5 - 6,4 elevado al cuadrado y lo que nos dé, voy a colocar todos los resultados acá. Entonces, estas operaciones me dieron el primero 5 - 6,4
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Speaker A
y eso todo elevado al cuadrado es 1,96. El segundo 6 - 6,4 y todo elevado al cuadrado da 0,16. No vayan a cometer el error de escribir en la calculadora 6 - 6,4² porque la calculadora lo toma como si fuera esta
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Speaker A
operación. ¿Sí? Entonces les va a dar a ustedes un resultado diferente. Pilas con esto. Ahora ya hicimos esta operación dividido en 5. Ahora, si hacemos esta suma en la calculadora, 1,96 + 0,16 + 0,16 eso da 5,2. Y ese resultado lo dividimos entre
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Speaker A
5 y 5,2 dividido entre 5 es 1,04. ¿Qué quiere decir? Que la varianza de estos datos es 1,04 años al cuadrado. Pilas que la unidad de la varianza, por eso también se escribe al cuadrado, porque es unidades al cuadrado. Entonces, como les
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Speaker A
decía, voy escribiendo mi resumen aquí. Varianza es igual a 1,04 años al cuadrado. Ya conocemos la varianza. ¿Por qué les dije que me iba a dedicar más a la varianza que a la desviación estándar? Porque la desviación estándar da de hacer una operación a la, perdón,
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Speaker A
la desviación estándar da de realizarle una operación a la varianza. La desviación estándar no es nada más sino la raíz cuadrada de la varianza. O sea, como ya conocemos la varianza, simplemente lo que tenemos que hacer es sacarle la raíz cuadrada y me da la
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Speaker A
desviación estándar. El símbolo de la desviación estándar es sigma sin el cuadrado. ¿Por qué? Porque es sacarle la raíz cuadrada. Entonces, la desviación estándar es la raíz cuadrada de esto, o sea, es la raíz cuadrada de 1,04 años cuadrados. No hay necesidad de
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Speaker A
escribir la unidad. Si hacemos esto en la calculadora, nos da que sigma es igual a 1,02 años. Entonces, la desviación estándar no es más sino este resultado que nos da de la varianza y sacarle la raíz cuadrada. Si hubiera
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Speaker A
sido como una muestra, también sucede lo mismo. Entonces, la desviación estándar, el símbolo es este sigma para una población o ese para una muestra.
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Speaker A
Obviamente en los otros videos del curso vamos a ver cómo hallar la desviación estándar y la varianza para datos agrupados y datos agrupados puntualmente o en intervalos. Pero como siempre, por último, les voy a dejar un ejercicio para que ustedes practiquen. Ya saben
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Speaker A
que ustedes pueden pausar el video. La verdad pues estos datos están muy poquitos. Digámoslo así, porque sería el colmo, digámoslo así, halla
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Speaker A
con las fórmulas, entonces ustedes van a hallar la varianza y la desviación estándar para estos tres datos que corresponden al peso en kilogramos de tres personas. lo van a tomar como los datos, como si fuera una muestra y la
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Speaker A
respuesta va a aparecer en 3 2 1. Por estar tomando los datos como una muestra, el cambio es que pues escribe s que aquí se divide entre n - 1. Primero sacamos el promedio, sumamos estos tres datos. 52 + 55 + 58 que da
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Speaker A
165. Dividimos entre el número de datos que son tres y esa división me da 55 kg.
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Speaker A
Este es el promedio, o sea, que este es el número que le vamos a restar a cada uno de los datos. El primer dato que es 52 menos el promedio al cuadrado. El segundo dato que es 55 - 55 cuad y el
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Speaker A
tercero que es 58. Hacemos estas operaciones. Ah, bueno, dividido en dos. ¿Por qué? Acuérdense que para una muestra es n - 1, o sea, en este caso son tres datos -1, que son 2. Si fuera una población aquí sería 3. Hacemos
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Speaker A
estas operaciones. 52 - 55 da -3 que²ad es 9. Aquí daría 0²AD que es 0 y aquí daría 3²AD que es 9. Al hacer esta operación me da que la varianza es 9 kg².
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Speaker A
Acuérdense que la unidad de la varianza es al cuadrado. Para la desviación estándar, que ya el símbolo es sin el cuadrado, es sacarle la raíz a este resultado, raíz de nu que es 3. Aquí sí ya sería desviación estándar es 3 kg.
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Speaker A
Bueno amigos, espero que les haya gustado la clase. Recuerden que pueden ver el curso completo de medidas de dispersión disponible en mi canal o en el link que está en la descripción del video o en la tarjeta que les dejo aquí
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Speaker A
en la parte superior. Los invito a que se suscriban, comenten, compartan y le den like al video. Y no siendo más, bye bye.
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