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¿Qué es la desviación estándar? 4 cosas que los periodistas que cubren investigaciones deben saber

¿No está seguro de qué es la 'desviación estándar' o por qué es importante en la investigación académica? Describimos cuatro cosas clave que los periodistas deben saber sobre esta medida común.
(Pixabay/Gerd Altmann)

de Denise-Marie Ordway

Si es un periodista que lee investigaciones académicas, es probable que haya visto el término “desviación estándar” muchas veces. Si no está seguro de lo que significa o cómo explicarlo al público, siga leyendo porque lo desglosaremos por usted.

Aquí hay cuatro cosas clave que necesita saber:

1. La desviación estándar de un conjunto de datos es un número que indica cuánta variación hay dentro de los datos.

Cuando los investigadores analizan datos cuantitativos, como las tasas de natalidad, las lecturas de temperatura y los puntajes de las pruebas de los estudiantes, generalmente calculan la desviación estándar de los datos para medir qué tan cerca o lejos están los datos . Una desviación estándar más alta significa que los datos están más dispersos. Cuanto más baja es la desviación estándar, más cerca se agrupan los datos alrededor del valor promedio de los datos.

Deborah J. Rumsey , profesora de estadística en la Universidad Estatal de Ohio, señala en su libro Estadísticas para Dummies que la medida proporciona un contexto crítico.

“Sin él, solo obtiene una parte de la historia sobre los datos”, escribe. “A los estadísticos les gusta contar la historia del hombre que tenía un pie en un balde de agua helada y el otro pie en un balde de agua hirviendo. ¡Dijo que en promedio se sentía genial! Pero piense en la variabilidad de las dos temperaturas para cada uno de sus pies. Más cerca de casa, el precio promedio de la vivienda, por ejemplo, no le dice nada sobre el rango de precios de la vivienda que puede encontrar cuando busca una casa. Es posible que el salario promedio no represente completamente lo que realmente está sucediendo en su empresa, si los salarios están extremadamente dispersos”.

                                            Standard deviations great and small

2. Los científicos pueden usar la desviación estándar para hacer predicciones, investigar tendencias y responder otras preguntas clave de investigación.

La desviación estándar de un conjunto de datos juega un papel limitado en muchos estudios académicos. Los científicos solo pueden anotar los valores de desviación estándar en una tabla o lista o mencionarlos en el cuerpo de un artículo académico.

A veces, sin embargo, los investigadores dependen en gran medida de la medida para ayudarlos a responder preguntas centrales para sus estudios. Por ejemplo:

• Los investigadores pueden hacer predicciones sobre el clima, el comportamiento de los votantes, los ingresos fiscales, el uso de la atención médica y muchas otras cosas basadas en parte en la desviación estándar de los datos recopilados a lo largo del tiempo.

• Los investigadores de acciones suelen utilizar la desviación estándar de los precios de las acciones para medir la volatilidad del mercado , donde una desviación estándar alta indica una alta volatilidad.

• Los investigadores que examinan los puntajes de las pruebas de los estudiantes pueden usar la desviación estándar para determinar si la mayoría de los estudiantes se desempeñan en el promedio o cerca de él o si los puntajes de las pruebas están por todas partes. La medida también permite a los investigadores estimar la proporción de estudiantes que necesitan más ayuda para dominar el material.

Aquí hay una breve explicación de cómo calcular la desviación estándar.

3. En algunos estudios, los científicos informan sus hallazgos en términos de desviaciones estándar en lugar de una unidad de medida como pulgadas o libras.

Cuando los conjuntos de datos tienen puntos de datos con diferentes unidades, los científicos a menudo necesitan estandarizar o cambiar la escala de los datos antes de poder hacer comparaciones y buscar relaciones. Por ejemplo, los científicos podrían querer examinar la relación entre el consumo de jugo de naranja, medido en onzas, y las tasas de vacunación contra la influenza, medidas como la cantidad de vacunas administradas cada mes por cada 100 000 residentes de EE. UU.

El proceso de estandarización de datos incluye dividir cada punto de datos numéricos por la desviación estándar del conjunto de datos. Hacer esto cambia las unidades de medida. En lugar de expresar los hallazgos usando unidades comunes como onzas, pulgadas y libras, deben informarse en términos de desviaciones estándar.

Hipotéticamente, los científicos que observan el consumo de jugo de naranja y las tasas de vacunación contra la influenza podrían concluir que un aumento de una desviación estándar en el consumo de jugo está asociado con una reducción de una desviación estándar en las tasas de vacunación.

Si bien la estandarización de los conjuntos de datos puede facilitar el trabajo de los investigadores, Brian Healy , profesor asociado de neurología en la Escuela de Medicina de Harvard, señala que muchas personas pueden tener dificultades para comprender los resultados. Insta a los periodistas a leer detenidamente estos documentos.

“El problema es que, a menos que mires muy de cerca el artículo, no tendrás idea de lo que significa una desviación estándar”, dice Healy, quien también es bioestadística principal del Centro de Esclerosis Múltiple Partners en el Hospital Brigham and Women’s en Boston.

“Comprenda las unidades en las que se muestran los resultados”, agrega. “Si se informa un número, debe asegurarse de comprender cómo interpretar el número y no puede comprender cómo interpretar el número sin conocer las unidades”.

4. Los científicos pueden usar la desviación estándar para ayudarlos a confirmar si un punto de datos que consideran un valor atípico es realmente un valor atípico.
Los valores atípicos son valores extremadamente altos o bajos que pueden complicar los análisis estadísticos y sesgar los resultados . Muchos investigadores eliminarán o alterarán los valores atípicos causados ​​por un error, por ejemplo, un error al recopilar o ingresar datos.

Cuando observa un gráfico de todos los datos en un conjunto de datos, algunos puntos de datos parecen ser valores atípicos porque difieren mucho de los demás. Dado que la desviación estándar de un conjunto de datos tiene en cuenta qué tan lejos están los valores individuales del promedio, los científicos a menudo la usan para medir si un punto de datos inusual es un valor atípico. Este método funciona bien para conjuntos de datos que siguen el patrón de una curva simétrica en forma de campana en la que la mayoría de los datos convergen cerca del centro de la campana, donde se encuentra el valor promedio.

Después de calcular la desviación estándar para ese conjunto de datos, es fácil detectar valores atípicos. Una regla general para los datos que siguen una curva en forma de campana es que aproximadamente el 99,7 % de los datos estarán dentro de las tres desviaciones estándar del promedio. Los datos fuera de este límite generalmente se consideran atípicos.

Aunque la desviación estándar de un conjunto de datos se ve afectada por valores atípicos, los periodistas no deben asumir que una desviación estándar grande indica problemas de calidad de los datos. Como escribe Rumsey en Estadísticas para Dummies, “una gran desviación estándar no es necesariamente algo malo; simplemente refleja una gran cantidad de variación en el grupo que se está estudiando”.

The Journalist’s Resource quisiera agradecer a Troy Quast , profesor de economía de la salud en la Facultad de Salud Pública de la Universidad del Sur de Florida, y a Brian Healy , profesor asociado de neurología en la Facultad de Medicina de Harvard, por su ayuda en la creación de esta hoja de consejos.

Sobre el Autor

Denise-Marie Ordway

Se unió a The Journalist’s Resource en 2015 después de trabajar como reportera para periódicos y estaciones de radio en los EE. UU. y América Central, incluidos Orlando Sentinel y Philadelphia Inquirer . Su trabajo también ha aparecido en publicaciones como USA TODAY , New York Times , Chicago Tribune y Washington Post .. Ha recibido una multitud de premios de periodismo a nivel nacional, regional y estatal y fue nombrada finalista del Premio Pulitzer en 2013 por una serie de investigación que dirigió y que se centró en las novatadas y otros problemas en la Universidad Florida A&M. Ordway fue miembro 2014-15 de la Fundación Nieman para el Periodismo de Harvard También es miembro de la junta directiva de la Asociación de Escritores de Educación. @DeniseOrdway.The Journalists Resource

 

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