<\/p>\n
O desvio padr\u00e3o<\/strong> de um conjunto de dados \u00e9 uma forma de medir o desvio t\u00edpico de valores individuais em rela\u00e7\u00e3o ao valor m\u00e9dio.<\/span><\/p>\n A f\u00f3rmula para calcular um desvio padr\u00e3o amostral, denotado s<\/em><\/strong> , \u00e9:<\/span><\/p>\n s = \u221a \u03a3( xi<\/sub> \u2013 x\u0304) 2<\/sup> \/ (n \u2013 1)<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n Ouro:<\/span><\/p>\n Existem duas vantagens principais em usar o desvio padr\u00e3o para descrever a distribui\u00e7\u00e3o de valores em um conjunto de dados:<\/span><\/span><\/p>\n Vantagem n\u00ba 1: o desvio padr\u00e3o usa todas as observa\u00e7\u00f5es de um conjunto de dados em seu c\u00e1lculo.<\/strong> Em estat\u00edstica, geralmente dizemos que \u00e9 bom poder usar todas as observa\u00e7\u00f5es de um conjunto de dados para realizar c\u00e1lculos, porque estamos usando todas as \u201cinforma\u00e7\u00f5es\u201d poss\u00edveis dispon\u00edveis no conjunto de dados.<\/span><\/p>\n Vantagem n\u00ba 2: O desvio padr\u00e3o \u00e9 f\u00e1cil de interpretar<\/strong> . O desvio padr\u00e3o \u00e9 um valor \u00fanico que nos d\u00e1 uma boa ideia de qu\u00e3o longe a observa\u00e7\u00e3o \u201ct\u00edpica\u201d em um conjunto de dados est\u00e1 do valor m\u00e9dio.<\/span><\/p>\n No entanto, usar o desvio padr\u00e3o tem uma grande desvantagem:<\/span><\/p>\n Desvantagem n\u00ba 1: o desvio padr\u00e3o pode ser afetado por valores discrepantes<\/strong> . Quando valores discrepantes extremos est\u00e3o presentes em um conjunto de dados, isso pode inflar o valor do desvio padr\u00e3o e, assim, dar uma ideia enganosa da distribui\u00e7\u00e3o dos valores em um conjunto de dados.<\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir fornecem mais informa\u00e7\u00f5es sobre as vantagens e desvantagens do uso do desvio padr\u00e3o.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte conjunto de dados que mostra a distribui\u00e7\u00e3o das notas dos exames dos alunos de uma turma:<\/span><\/p>\n Avalia\u00e7\u00f5es: 68, 70, 71, 75, 78, 82, 83, 83, 85, 90, 91, 91, 92<\/span><\/p>\n Podemos usar uma calculadora ou software estat\u00edstico para descobrir que o desvio padr\u00e3o amostral deste conjunto de dados \u00e9 8,46.<\/strong><\/span><\/p>\n A vantagem de usar o desvio padr\u00e3o neste exemplo \u00e9 que usamos todas as observa\u00e7\u00f5es poss\u00edveis no conjunto de dados para encontrar a \u201cdistribui\u00e7\u00e3o\u201d t\u00edpica de valores.<\/span><\/p>\n Em contrapartida, poder\u00edamos usar outra m\u00e9trica, como o intervalo interquartil, para medir a distribui\u00e7\u00e3o de valores neste conjunto de dados.<\/span><\/p>\n Podemos usar uma calculadora para descobrir que o intervalo interquartil \u00e9 17,5<\/strong> . Isso representa a lacuna entre os 50% intermedi\u00e1rios dos valores no conjunto de dados.<\/span><\/p>\n Agora, suponha que alteremos o valor mais baixo no conjunto de dados para muito menor:<\/span><\/p>\n Avalia\u00e7\u00f5es: 22, 70, 71, 75, 78, 82, 83, 83, 85, 90, 91, 91, 92<\/span><\/p>\n Podemos usar uma calculadora para descobrir que o desvio padr\u00e3o da amostra \u00e9 18,37<\/strong> .<\/span><\/p>\n No entanto, o intervalo interquartil ainda \u00e9 17,5<\/strong> porque nenhum dos 50% intermedi\u00e1rios dos valores \u00e9 afetado.<\/span><\/span><\/p>\n Isso mostra que o desvio padr\u00e3o da amostra leva em considera\u00e7\u00e3o todas as observa\u00e7\u00f5es do conjunto de dados em seu c\u00e1lculo, ao contr\u00e1rio de outras medidas de dispers\u00e3o.<\/span><\/p>\n Lembre-se do seguinte conjunto de dados que mostra a distribui\u00e7\u00e3o das notas dos exames dos alunos de uma turma:<\/span><\/p>\n Avalia\u00e7\u00f5es: 68, 70, 71, 75, 78, 82, 83, 83, 85, 90, 91, 91, 92<\/span><\/p>\n Usamos uma calculadora para descobrir que o desvio padr\u00e3o amostral desse conjunto de dados era 8,46<\/strong> .<\/span><\/p>\n Isto \u00e9 f\u00e1cil de interpretar porque significa simplesmente que o desvio de uma pontua\u00e7\u00e3o \u201ct\u00edpica\u201d de um exame \u00e9 de aproximadamente 8,46 em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 pontua\u00e7\u00e3o m\u00e9dia do exame.<\/span><\/p>\n Por outro lado, outras medidas de dispers\u00e3o n\u00e3o s\u00e3o t\u00e3o simples de interpretar.<\/span><\/p>\n Por exemplo, um coeficiente de varia\u00e7\u00e3o<\/strong> \u00e9 outra medida de dispers\u00e3o que representa a raz\u00e3o entre o desvio padr\u00e3o e a m\u00e9dia amostral.<\/span><\/p>\n Coeficiente de varia\u00e7\u00e3o: s\/x\u0304<\/span><\/p>\n Neste exemplo, a nota m\u00e9dia do exame \u00e9 81,46, portanto o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o \u00e9 calculado da seguinte forma: 8,46 \/ 81,46 = 0,104<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n Isso representa a raz\u00e3o entre o desvio padr\u00e3o amostral e a m\u00e9dia amostral, o que pode ser \u00fatil para comparar a distribui\u00e7\u00e3o de valores em v\u00e1rios conjuntos de dados, mas n\u00e3o \u00e9 muito simples de interpretar como uma m\u00e9trica em si.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte conjunto de dados contendo informa\u00e7\u00f5es salariais de 10 funcion\u00e1rios (em milhares de d\u00f3lares) em uma empresa:<\/span><\/p>\n Sal\u00e1rios: 44, 48, 57, 68, 70, 71, 73, 79, 84, 94<\/span><\/p>\n O desvio padr\u00e3o amostral dos sal\u00e1rios \u00e9 de aproximadamente 15,57<\/strong> .<\/span><\/p>\n Agora suponha que temos exatamente o mesmo conjunto de dados, mas o sal\u00e1rio mais alto \u00e9 muito<\/em> maior:<\/span><\/p>\n Sal\u00e1rios: 44, 48, 57, 68, 70, 71, 73, 79, 84, 895<\/span><\/p>\n O desvio padr\u00e3o amostral dos sal\u00e1rios neste conjunto de dados \u00e9 de aproximadamente 262,47<\/strong> .<\/span><\/p>\n Ao incluir apenas um valor at\u00edpico extremo, o desvio padr\u00e3o \u00e9 bastante afetado e agora d\u00e1 uma ideia enganosa da distribui\u00e7\u00e3o salarial \u201ct\u00edpica\u201d.<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : Quando valores discrepantes est\u00e3o presentes em um conjunto de dados, o intervalo interquartil pode fornecer uma melhor medida de dispers\u00e3o porque n\u00e3o \u00e9 afetado pelos valores discrepantes.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir fornecem informa\u00e7\u00f5es adicionais sobre o uso do desvio padr\u00e3o em estat\u00edsticas:<\/span><\/p>\n Intervalo interquartil e desvio padr\u00e3o: a diferen\u00e7a<\/a> O desvio padr\u00e3o de um conjunto de dados \u00e9 uma forma de medir o desvio t\u00edpico de valores individuais em rela\u00e7\u00e3o ao valor m\u00e9dio. A f\u00f3rmula para calcular um desvio padr\u00e3o amostral, denotado s , \u00e9: s = \u221a \u03a3( xi \u2013 x\u0304) 2 \/ (n \u2013 1) Ouro: \u03a3 : Um s\u00edmbolo que significa […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-5051","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n\n
Vantagem n\u00ba 1: o desvio padr\u00e3o usa todas as observa\u00e7\u00f5es<\/strong><\/span><\/h2>\n
Vantagem n\u00ba 2: o desvio padr\u00e3o \u00e9 f\u00e1cil de interpretar<\/strong><\/span><\/h2>\n
Desvantagem n\u00ba 1: o desvio padr\u00e3o pode ser afetado por valores discrepantes<\/strong><\/span><\/h2>\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Coeficiente de varia\u00e7\u00e3o versus desvio padr\u00e3o: a diferen\u00e7a<\/a>
Popula\u00e7\u00e3o vs. Desvio padr\u00e3o da amostra: quando usar cada um<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"