Guía de desviación típica: qué dice, fórmula y ejemplos

La desviación típica es la distancia media a la media: el mejor número solo para medir dispersión. Exámenes con media 7 y DT 0,5 cuentan otra historia que media 7 con DT 2. Entre varianza y típica, N y N−1, campanas y atípicos, valores p que se malinterpretan y gráficos que mienten, esta guía pone intuición práctica donde había fórmulas frías: qué mide cada cosa, cuándo usar cada versión y cómo no dejarte engañar por números.

Cómo usar Calculadora de desviación

Pega tu conjunto de datos.
Lee σ (población) y s (muestra).
Compara con media y mediana para el cuadro completo.

Fórmula

σ = raíz de (Suma(x menos μ)² entre N) · muestra divide entre N−1 · Varianza = σ² · a más dispersión, mayor σ

Conceptos clave, explicados

Varianza primero, DT después

La varianza promedia desvíos al cuadrado; su raíz (DT) devuelve unidades originales. Calcula varianza y enraíza.

En la herramienta verás ambas: usa varianza para cuentas y DT para contar.

Practica con 5 números a mano una vez: el mecanismo entra para siempre. Repite con tus datos.

La saga N contra N−1

Población entera divide entre N (σ); muestra de algo mayor entre N−1 (s) para no infraestimar. El laboratorio estima con N−1.

Con n grande la diferencia se evapora; con n pequeña decide. La herramienta da ambas.

Si dudas, usa N−1: peca de prudente siempre. Documenta tu elección.

La regla empírica

En campanas: ~68 % dentro de 1 DT, 95 % en 2 y 99,7 % en 3. Fuera de campana no vale.

Dibuja la campana con tus números: ver bandas ayuda a juzgar.

Colorea zonas 68-95-99,7: lo visual fija. Enseña a otros: enseñar fija.

Leer papers como estadístico

Busca n, DT, intervalos y p exactos antes que conclusiones: el método manda sobre el titular.

Salta a métodos y resultados primero; la discusión vende.

Desconfía de titulares sin números: pide datos. El escepticismo protege.

Intuición bayesiana en un párrafo

Actualiza creencias con datos: prior por verosimilitud entre evidencia. Lo raro pide prueba fuerte.

Empieza con base honesta: sin base, el test positivo engaña.

Las frecuencias naturales aclaran: 1 de 1000 cambia todo. Úsalas siempre.

Six Sigma en un párrafo

3,4 defectos por millón con turnos de 1,5σ: industria que persigue casi-cero. Caro y metódico.

Empieza midiendo tu DPMO actual: sin base no hay mejora.

Un proyecto piloto enseña más que un curso. Mide antes y después.

Volatilidad: DT con dólares

La volatilidad ES la DT de rentabilidades: 20 % anual mueve carteras. Riesgo medido en desviaciones.

Ajusta posición por volatilidad: a más DT, menos peso.

Rebalancea anual: la volatilidad cambia. Revisa asignación.

Contrastes en una página

Hipótesis nula, estadístico, p y decisión con alfa previo: el ritual completo cabe en una cara.

Escribe alfa antes de ver datos: moverlo después es trampa.

Registra el plan públicamente si puedes. El compromiso ayuda.

ANOVA y regresión: DT adulta

Comparan varianzas entre y dentro de grupos: F grande dice diferencias reales. La DT crece.

Mira residuos después: el modelo cojo canta en gráficos.

Nunca presentes F sin mirar residuos. El gráfico manda.

Concordancia: enseñanzas pasa/falla

Estudios de calibradores contra patrones: eficacia más capacidad del proceso. Medir bien para decidir.

Repite con operarios distintos: la concordancia incluye manos.

Documenta condiciones: la repetibilidad exige control. Archiva todo.

Cajas: primo visual de la DT

Mediana, cuartiles y bigotes dibujan forma; la DT resume. Usa ambos siempre.

Marca tus datos en la caja: ver dónde caes orienta.

Compara cajas entre grupos: las diferencias cantan.

Chebyshev: garantías sin campana

Al menos 75 % dentro de 2 DT para CUALQUIER distribución. Débil pero universal.

Con 3 DT garantiza 89 %: cota que nunca falla.

Úsala cuando nada más valga: red de seguridad.

Regresión a la media (Galton)

Lo extremo vuelve al centro solo: el top cae y el pozo sube sin causa. No premies ruido.

Espera la vuelta antes de actuar: la paciencia ahorra intervenciones.

Registra extremos con fecha: el patrón enseña.

Paradoja de Simpson: agregados mienten

Tendencias por grupo se invierten al juntar: mira estratos antes de concluir.

Pide datos desagregados siempre: el total esconde.

Sospecha de agregados redondos: estratifica.

Gráficos Youden: detectives entre labs

Comparan laboratorios entre sí: el sesgado canta fuera de la nube. Interlab que vigila.

Participa en rondas externas anual: el espejo externo calibra.

Guarda certificados: acreditan calidad.

Embudos: cazamentiras de metaanálisis

Simétrico sano; hueco abajo-izquierda (pequeños negativos faltan) huele a sesgo.

Busca registro previo del metaanálisis: sin registro desconfía.

Evalúa calidad con checklists: no todo vale.

Reglas de cartas (Western Electric)

Rachas y rachas fuera de 2σ paran procesos: reglas clásicas que automatizan.

Programa las reglas en tu software: el ojo cansa.

Revisa alarmas semanalmente: el ruido también avisa.

Cp o Cpk: capacidad o centro

Cp mide anchura útil; Cpk castiga descentrado. Centrar es capacidad gratis.

Mide primero Cp y luego Cpk: el orden diagnostica.

Actúa según cuál falle: anchura o centro.

Capacidad en detalle (Cp/Cpk/Pp/Ppk)

Corto contra largo plazo, dentro contra total: cuatro índices para cuatro preguntas.

Pide los cuatro en auditorías: cada uno cuenta algo.

Compara corto y largo: la deriva canta.

Linealidad de calibradores

Responde igual en todo el rango: estudios de sesgo por niveles lo prueban.

Verifica en 3 puntos como mínimo: extremos engañan.

Repite anual: la deriva acecha.

Z: la regla universal

Desviaciones desde la media en unidades DT: compara peras con manzanas.

Convierte antes de comparar grupos distintos: el Z iguala.

Estandariza rutinas: compara manzanas.

Coeficiente de variación: justo

DT entre media, sin unidades: compara dispersiones de escalas distintas.

Úsalo con medias positivas lejos de cero: cerca de cero explota.

Evita CV con medias cercanas a cero.

Sharpe: DT en denominador

Rentabilidad entre volatilidad: más Sharpe, mejor sueño. El riesgo descuenta.

Compara Sharpes con mismo periodo: mezclar plazos engaña.

Ajusta por apalancamiento: el bruto miente.

Intervalos desde DT

Media ± 2 errores estándar cubren 95 %: anchura que dice precisión.

Estrecha con más n, no con deseo: la anchura manda.

Duplica n para encoger 30 %: caro.

d de Cohen con DT conjunta

Diferencia entre desviación agrupada: 0,2 pequeño, 0,5 medio, 0,8 grande.

Contextualiza con tu campo: lo grande aquí es chico allí.

Reporta intervalos: el punto solo cojea.

Asimetría y curtosis: forma

Cola y pico más allá de dispersión: la normal es simétrica y mesocúrtica.

Mira ambos antes de paramétricos: la forma decide el test.

Transforma si hace falta: logaritmos calman.

DT móvil: volatilidad que corre

Ventana deslizante que muestra regímenes: calma y tormenta alternan.

Elige ventana según horizonte: corta nerviosa, larga ciega.

Prueba varias ventanas: la estable gana.

Propagar errores: DT por cuentas

Suma cuadrática ponderada por derivadas: el error gordo manda. Redondea al final siempre. Identifica el dominante.

Plazos que saltan por qué

Tráfico, clima y obras dispersan llegadas: margen con percentil 90, no media.

Registra tus tiempos reales: tu percentil manda.

Compara rutas con percentiles: la media engaña.

Hornear igual siempre

Pesar ingredientes encoge dispersión de raciones: la báscula acaba con azar.

Anota receta exacta que funciona: repite sin variar.

Pesa siempre igual: la constancia rinde.

Notas de clase y dispersión

Padres: preguntad por dispersión para saber si la clase va junta o parte.

Pide distribución, no solo media: el histograma cuenta.

Compara con otras clases: el contexto orienta.

Trio media-mediana-moda

Centro de tres sabores: juntos describen, solos engañan.

Pide los tres en informes: uno solo miente.

Enseña con ejemplos: la intuición entra.

Rango y cuartiles rápido

Mínimo, Q1, mediana, Q3 y máximo en un vistazo: cinco números resumen.

Memoriza el orden: mínimo, caja, máximo.

Dibújalos siempre: lo visual fija.

RIC y atípicos: regla 1,5

Fuera de Q1−1,5×RIC o Q3+1,5×RIC marca atípico: investiga causa antes de borrar.

Dibuja la caja con bigotes: lo fuera canta.

Documenta decisiones: el registro protege.

Percentiles que se leen

P90 supera al 90 %: posición sin unidades para comparar.

Traduce tu puesto a percentil: el rango orienta.

Usa percentiles en informes: todos entienden.

Histograma: clases

Ni muchas (ruido) ni pocas (ocultan): raíz de n como guía.

Prueba varios anchos: la forma estable es la buena.

Presenta el mejor: la claridad vende.

Campana: propiedades

Simétrica con media igual a mediana y moda: 68-95-99,7 mandan.

Verifica simetría antes de aplicar reglas: el ojo manda.

Enseña la campana dibujada: entra mejor.

Asimetría izquierda o derecha

Cola larga a un lado arrastra la media: mediana resiste mejor.

Reporta ambas si difieren mucho: la historia completa.

Grafica para verlo: la imagen convence.

Curtosis y exceso

Pico y colas frente a normal: leptocúrtica arriesga extremos.

Cuidado con modelos que asumen normalidad ciega.

Verifica colas siempre: los extremos mandan.

Normal: leer tabla

Z a probabilidad acumulada: la tabla clásica no muere. Estandariza primero.

Practica 5 conversiones: el mecanismo entra.

Guarda chuleta de Zs comunes: agiliza.

Z ejemplo 1,64

Una cola al 5 %: umbral clásico de significación. Marca el corte.

Memoriza 1,64, 1,96 y 2,58: el trío clásico.

Úsalos a diario: salen en todo.

Intervalo 95: ejemplo

Media ± 1,96 errores: el 95 % de intervalos cazan el valor.

Reporta siempre con el centro: intervalo sin media cojea.

Interpreta bien: el parámetro es fijo.

Error estándar con n=100

DT entre raíz de 100 (10): el error encoge lento. Cuadruplica para mitad.

Planifica n con esta raíz: cuadruplicar cuesta.

Recuerda la raíz: intuición clave.

Tamaño muestral: fórmula

Efecto, alfa y potencia 0,8 dan n: calcula antes de medir.

Añade 10 % por abandonos: el campo merma.

Recalcula a mitad: adapta sin romper.

Potencia 0,8: ejemplo

80 % de cazar efecto real si existe: estándar que equilibra n y riesgo.

Sube a 0,9 si el fallo duele: cuesta muestra.

Justifica tu potencia: el revisor pregunta.

d ejemplo

Diferencia 0,5 DT es media: visible sin microscopio. Planifica n con ella.

Reporta con intervalo: el punto solo cojea.

Contextualiza siempre: el número solo engaña.

p malinterpretado

Probabilidad de datos así si nula cierta, no de que sea falsa. El matiz lo es todo.

Explica el matiz siempre: el error abunda.

Enseña con ejemplos: la intuición falla.

Significativo o relevante

p dice ruido; el tamaño dice importancia. Grande y trivial abunda.

Pide tamaño siempre junto a p: el par informa.

Decide con ambos: ni uno solo basta.

Múltiple: Bonferroni

Divide alfa entre tests: cazar en 20 sitios exige 0,0025. Conservador pero honesto.

Pre-registra análisis: el jardín de senderos tienta.

Considera FDR como alternativa moderna.

Correlación o causa

Juntas no implican causa: tercero oculto suele mandar. Experimento decide.

Busca el mecanismo, no solo la cifra: la historia convence.

Duda de titulares causales: piden experimento.

r de Pearson: ejemplo

−1 a 1 lineal: 0,7 fuerte, 0,3 flojo. Nube primero, número después.

Ojo a no linealidades: r cero no es independencia.

Grafica siempre: el número solo engaña.

Recta: pendiente

Subida por unidad X con intercepto: la pendiente cuenta historia.

Interpreta en unidades reales: el número cobra sentido.

Comprueba linealidad: la recta obliga.

R² ejemplo 0,64

64 % de varianza explicada: el resto es ruido o variables.

No implica causa: el ajuste describe, no explica.

Compara modelos por R² ajustado.

Residuos: mirar gráfico

Patrones en residuos delatan modelo cojo: nube aleatoria o reforma.

Grafica siempre antes de creer coeficientes.

El patrón orienta la mejora.

Atípico que palanquea

Un punto tira rectas enteras: robustez o quitar con causa documentada.

Calcula con y sin él: la diferencia informa.

Decide con criterio, no con gusto.

Simpson ejemplo: admisiones

Facultades sesgan agregados famosos: estratifica siempre antes de acusar.

El ejemplo clásico enseña humildad estadística.

Recuérdalo ante cada total.

Base: mamografía ejemplo

Raras más test bueno igual a mayoría falsas alarmas: la base manda siempre. Explica con frecuencias naturales.

Bayes antispam

Palabras actualizan probabilidad de spam: el filtro aprende. Sospecha calibrada.

Entrena con tus correos: lo personal filtra mejor.

Sensibilidad y especificidad

Caza enfermos frente a perdona sanos: el umbral negocia ambas.

Elige umbral según coste de cada error.

Dibuja curva ROC: el codo orienta.

Matriz de confusión

Aciertos y fallos en tabla 2×2: precisión, recall y F1 de un vistazo.

Constrúyela siempre: ordena el caos.

Compara matrices entre modelos.

Sobreajuste: ejemplo

Memoriza ruido y falla fuera: valida en datos nuevos siempre.

Guarda muestra virgen: tocarla contamina.

Simplifica hasta que valide.

Dividir entrenar/test

Entrena en unos y evalúa en otros vírgenes: sin fuga de datos.

Respeta el candado: mirar el test contamina.

Divide antes de explorar.

Sesgo-varianza: trueque

Simple sesga, complejo varía: el punto dulce valida.

Grafica error contra complejidad: el codo manda.

Elige el codo: lo simple gana.

Montecarlo Pi: ejemplo

Dardos aleatorios estiman π: más dardos, más decimales.

Programa 100 líneas y mira converger: didáctico.

Comparte el código: enseña simulación.

Bootstrap: ejemplo

Remuestrea tus datos miles de veces: intervalos sin fórmulas.

Ordenador moderno lo hace en segundos: úsalo.

Repítelo para comprobar estabilidad.

Permutaciones: idea

Mezcla etiquetas para nula empírica: p sin supuestos.

Miles de mezclas dan distribución exacta.

Programa el bucle una vez.

t ejemplo

Compara medias con n pequeña: mira tabla t con grados.

Verifica normalidad antes: el t la supone.

Reporta grados siempre.

Chi-cuadrado: ejemplo

Tablas de conteo contra esperados: independencia a prueba.

Exige frecuencias mínimas: celdas flacas invalidan.

Agrupa celdas si hace falta.

ANOVA ejemplo: abono

Varios grupos de una vez: F dice si algo difiere.

Post-hoc localiza dónde: el ómnibus no basta.

Grafica medias con intervalos.

Mann-Whitney U

Rangos sin normalidad: el t no paramétrico.

Ideal con ordinales y n pequeña.

Reporta medianas: informan mejor.

Shapiro-Wilk: normalidad

Testea campana antes de paramétricos: p alto tranquiliza.

Con n grande todo da significativo: mira gráficos.

Combina test y gráfico siempre.

Q-Q: leer

Puntos sobre la diagonal: normal. Curvas avisan.

Colas que se separan piden atención.

Practica con simulados conocidos.

Multicolinealidad VIF

Predictores redundantes hinchan errores: VIF alto expulsa.

Simplifica modelo antes de interpretar.

Compara modelos anidados.

Sesgo superviviente: aviones

Blindar donde vuelven sin agujeros: los caídos no cuentan.

Pregunta quién falta siempre en datos.

El clásico ejemplo enseña humildad.

Racha falaz

Canastas seguidas no predicen la siguiente: regresión disfrazada.

Apuesta a la media, no a la racha.

Explica a aficionados: cuesta creer.

Falacia del jugador: ruleta

El rojo no "toca" tras negros: cada giro olvida.

La banca vive de esta falacia.

Enseña con monedas: la intuición cede.

Cumpleaños: paradoja 23

Con 23, 50 % comparten día: las parejas engañan.

Pruébalo en clase: casi siempre sale.

Calcula las parejas: 253 combinaciones.

Monty Hall 3 puertas

Cambia y ganas 2/3: la intuición falla, la mate no.

Simúlalo 100 veces: la evidencia convence.

Explica con 100 puertas: se ve claro.

Normal: talla e IQ

Biología y test se acampanan: extremos raros por diseño.

No patologices colas sanas: varían normal.

Celebra la variación: es sana.

Six Sigma 3,4 DPMO

Defectos por millón con turnos: la meta industrial mítica.

Pocos llegan: el viaje mejora todo.

Empieza midiendo: sin base no hay meta.

Cp ejemplo 1,33

Capaz con margen clásico: el 1,33 tranquiliza clientes.

Mantenlo con control estadístico continuo.

Audita anual: la deriva acecha.

Guía paso a paso

Guía: 12, 15, 18, 20, 22 a mano

Media aritmética: 87 ÷ 5 = 17,4 exactos.
Desvíos uno por uno: −5,4, −2,4, 0,6, 2,6, 4,6.
Cuadrados: 29,16, 5,76, 0,36, 6,76, 21,16 que suman 63,2.
Varianza población: 63,2 ÷ 5 = 12,64, σ ≈ 3,56. Muestra: 63,2 ÷ 4 = 15,8, s ≈ 3,97.

Guía: ¿web B mejor?

A convierte: 120/1000 (12 %). B: 150/1000 (15 %).
Error conjunto ≈ 1,5 %, z ≈ 2,0, p ≈ 0,045 calculado.
Significativo justo por poco: deja correr más tiempo (espiar infla falsos) antes de lanzar.

Guía: ¿proceso capaz?

Piezas objetivo 10,0 ± 0,3 mm; DT muestral medida 0,08.
Cp = 0,6 ÷ (6×0,08) = 1,25: capaz justo (1,33 mejor).
Centra el proceso (Cpk) antes de celebrar nada.

Guía: ¿atípico o dentro?

Datos con media 50, DT 4; punto sospechoso en 70 (5 DT lejos).
Test de Grubbs: G = |70−50|/4 = 5,0: extremo claro.
Investiga causa real primero; solo con motivo documentado quita, nunca por comodidad.

Guía: regresión en ventas

Tu top cae 30 % el trimestre: ¿bache real o regresión estadística?
Prueba rápida: ¿iba 3 DT sobre su media histórica? Si sí, vuelta esperada igual.
Entrena el proceso comercial, ignora el bamboleo mensual.

Guía: leer embudo

¿Simétrico el embudo al efecto conjunto? Sano y publicable.
¿Hueco abajo-izquierda (pequeños negativos faltan)? Sesgo de publicación.
El método trim-and-fill estima lo enterrado no publicado.

Guía: capaz o no

Especificación 10,0 ± 0,3; DT medida 0,08, media 10,02.
Cp calculado = 0,6 ÷ 0,48 = 1,25 exactos.
Cpk del peor lado: (10,3−10,02) ÷ 0,24 ≈ 1,17: capaz justo, centra proceso.

Guía: misión Cpk

Especificación 10,0 ± 0,3, media actual 10,12, DT 0,08.
Cp = 1,25 correcto pero Cpk = 0,75 (¡descentrado total!).
Recentra la media a 10,0 y Cpk sube a 1,25. Centrar es capacidad gratis siempre.

Guía: DT de informe en 10 min

Lista datos brutos y calcula media más DT muestral con N−1 (el labo estima población siempre).
Pasa a error estándar (DT/raíz n) e intervalo 95 % como media ± 2 SE junto a DT cruda.
Compara con valor de referencia por distancia z: dentro ± 2 SE cuadra, tras ± 3 SE explica sin encogerse.
Nombra el error dominante del método y propágalo un paso; redondea resultado acorde.

Ejemplos resueltos

Pregunta	Respuesta
12, 15, 18, 20, 22	σ ≈ 3,56 · Media 17,4
70, 72, 74 (juntos)	σ ≈ 1,63
50, 70, 90 (abiertos)	σ ≈ 16,33
Moneda 55 caras/100	z ≈ 1,0: no significativo
Fármaco 60 % frente a 50 placebo, n=200	z ≈ 2,0: significativo
1,2,3,4,5	σ ≈ 1,41
100,100,100	σ = 0
Caja 1 a 100	Mediana 50,5, RIC 50
70 con media-50/DT-4	5 DT lejos: investigar
8, 9, 11, 12, 10	σ ≈ 1,41 · Media 10
20, 20, 25, 30, 30	σ ≈ 4,12 · abierto

Dispersiones famosas

Caso	DT aprox	Lectura
Examen fácil	0,5	Todos juntos
Examen trampa	2,0	Repartidos
Fábrica buena	0,08	Capaz
Bolsa anual	15-20 %	Volátil

Errores comunes a evitar

Dar DT sin media (la dispersión necesita centro siempre).
Fórmula de población en muestras pequeñas (infraestima sistemático).
Regla 68-95 en datos sesgados o bimodales.
Confundir DT con error estándar (precisión de medias, no dispersión).
N en vez de N−1 en muestra pequeña.
Borrar atípicos en silencio sin documentar causa.
Aplicar regla sin mirar forma del histograma.
Dar varianza en vez de DT al público (¡unidades imposibles!).

Trucos

Dibuja histograma primero: la forma manda todo el análisis posterior.
CV (DT entre media) compara entre escalas distintas sin unidades.
Atípicos hinchan DT al cuadrado: investiga extremos antes de borrar.
Con n pequeña (bajo 10) añade rango siempre junto a DT.
Separa fijos de variables antes de juzgar dispersión mezclada.
Dibuja diez números actuales antes de fiarte de medias ciegas.
Encoge error de medida primero si todo parece azar puro.
Rango junto a dispersión en mini-muestras pequeñas.
Mediana más DT más forma siempre en trío completo.
Anota unidades siempre (¡la DT hereda unidad del dato!).

Dónde lo usarás

Calidad

Bandas ±3σ marcan procesos rotos solas automáticamente.

Finanzas

Volatilidad ES la DT de rentabilidades anuales.

Deporte

Constante (DT baja) frente a racheado irregular.

Encuestas

Márgenes de error salen de DT muestral.

Fábrica

Índices Cp/Cpk de capacidad empiezan aquí mismo.

Invertir

Volatilidad y ratios de Sharpe para comparar.

Tests A/B

Diferencias piden mate de SE, no tripa nunca.

Progreso runner

Compara dispersión de marcas, no solo récords aislados.

Cocina

Pesar todo encoge dispersión y acaba fallos de azar.

Notas

Pregunta dispersión en tutoría: ¿la clase va junta o parte?

Presupuesto

Meses abiertos marcan sorpresas antes que la media ciega.

Analíticas

Rangos de referencia son media ± 2 DT: entiende marcas.

Glosario

Varianza	Desvío cuadrático medio de la muestra.
Bessel	Corrección N−1 en muestras pequeñas.
Normal	Campana de Gauss simétrica clásica.
Error estándar	DT de medias muestrales estimadas.
Z	DTs contadas desde la media exacta.
CV	DT entre media, sin unidades comparables.
RIC	50 % central intercuartílico (caja).
Cp/Cpk	Capacidad de proceso centrada o no.

Preguntas frecuentes

¿Población o muestra?

Grupo entero: divide entre N (σ). Muestra de mayor: N−1 (s) contra infraestimar.

¿DT buena?

Depende del contexto: baja es consistente, alta varía. Sin contexto no hay buena.

¿Regla 68-95-99,7?

En campanas simétricas: ~68 % en 1 DT, 95 en 2 y 99,7 en 3 siempre.

¿DT o varianza?

Varianza es DT al cuadrado (unidades cuadradas); DT en originales útiles siempre.

¿DT cero?

Sí posible siempre: todos los valores idénticos clavan cero.

¿Por qué cuadrar?

Signos se cancelarían sumando directo; cuadrados castigan errores grandes.

¿Error estándar?

DT entre raíz de n exacta: precisión de medias muestrales estimada.

¿p significativo?

Convención 0,05: arbitrario pero universal; da valores exactos siempre útiles.

¿Cuántos datos?

Análisis de potencia previo obligatorio: efecto, alfa y 0,8 dan n.

¿Base que engaña?

Ignorar rareza base inicial: tests buenos falsean sobre todo en raros.

¿Coeficiente variación?

DT entre media exacta: dispersión sin escala para comparar grupos.

¿Concordancia?

Estudio pasa/falla contra patrones oro: eficacia más capacidad total.

¿Caja o DT?

Gráficos dan forma visual clara; DT resume en número: usa ambos siempre.

¿Chebyshev regla?

Al menos 75 % en 2 DT para TODA distribución posible siempre.

¿Atípico fuera?

Solo con causa documentada escrita: nunca por comodidad jamás.

¿Varianza?

Media de cuadrados desviados: enraíza para obtener DT exacta.

¿N o N−1?

N entera siempre; N−1 muestral para no infraestimar nunca jamás.

¿Empírica?

68-95-99,7 en campanas simétricas: fuera no vale nunca jamás.

¿Leer paper?

Busca n, DT, intervalos y p exactos antes que titulares vendedores siempre.

¿Bayes?

Prior por verosimilitud entre evidencia total: lo raro pide prueba fuerte.

¿Six Sigma?

3,4 defectos por millón: industria casi-cero carísima y metódica.

¿Volatilidad?

DT de rentabilidades en % anual: riesgo medido en desviaciones siempre.

¿Contraste?

Nula, estadístico, p y alfa previo: ritual completo en una cara siempre.

¿ANOVA?

Compara varianzas entre y dentro: F grande dice real siempre rotundo.

¿Calibración?

Pasa/falla contra patrones oro: medir bien para decidir siempre todo.

¿Caja?

Mediana, cuartiles y bigotes dibujados: forma dibujada clara útil.

¿Chebyshev?

75 % en 2 DT universal: débil pero seguro siempre total.

¿Regresión?

Lo extremo vuelve al centro solo sin causa: no premies ruido.

¿Simpson?

Grupos invierten agregados totales: estratifica antes de concluir.

¿Youden?

Compara laboratorios entre sí: el sesgado canta fuera.

¿Embudo?

Hueco abajo-izquierda claro huele a sesgo publicado.

¿Cartas?

Rachas fuera de 2σ paran procesos solas automáticamente.

¿Cp?

Anchura útil entre tolerancia total: 1,33 tranquiliza clientes.

¿Cpk?

Cp castigado por descentrado real: centra gratis siempre.

¿Pp/Ppk?

Largo plazo y totales completos: cuatro preguntas, cuatro índices.

¿Linealidad?

Igual en todo el rango medido: sesgo por niveles controlado.

¿Z para qué?

Unidades DT desde la media exacta: compara todo junto.

¿CV?

Sin unidades para escalas distintas comparables.

¿Sharpe?

Rentabilidad entre volatilidad anual: más es mejor siempre.

¿Intervalo?

Media ± 2 errores estándar cubren 95 %.

¿d?

0,2 pequeño, 0,5 medio y 0,8 grande siempre.

¿Asimetría?

Cola larga arrastra media lejos: mediana resiste mejor.

¿Curtosis?

Pico y colas frente a normal clásica.

¿Móvil?

Ventana deslizante que muestra regímenes: calma y tormenta.

¿Propagar?

Suma cuadrática por derivadas parciales: el gordo manda.

¿Plazos?

Margen amplio con percentil 90, no con media.

¿Hornear?

Pesar todo encoge dispersión: báscula contra azar.

¿Notas?

Pregunta dispersión en tutoría: ¿junta o partida la clase?

¿Media-mediana-moda?

Juntas describen bien; solas engañan siempre.

¿Rango útil?

Mínimo a máximo más cuartiles: cinco números clave.

¿RIC regla?

Q3 menos Q1 con regla 1,5 para atípicos clara.

¿Percentil?

P90 supera al 90 %: posición sin unidades útil.

¿Histograma?

Ni muchas ni pocas clases: raíz de n guía bien.

¿Campana?

Simétrica ideal con 68-95-99,7 mandando siempre.

¿Sesgo?

Cola larga arrastra media lejos: mediana resiste.

¿Exceso?

Leptocúrtica arriesga extremos raros siempre.

¿Tabla?

Z a acumulada clásica: estandariza primero todo.

¿Z 1,64?

Una cola al 5 %: umbral clásico recordado.

¿IC 95?

Media ± 1,96 errores cazan el valor real.

¿SE n=100?

DT entre 10 exactos: cuadruplica para mitad.

¿n?

Efecto, alfa y 0,8 lo dan: calcula antes siempre.

¿Potencia?

80 % de cazar lo real: estándar equilibrado útil.

¿d ejemplo?

0,5 DT es media clara: visible sin microscopio.

¿p?

Datos así si nula cierta: el matiz lo es todo.

¿Significativo?

p dice ruido; tamaño dice importancia práctica.

¿Múltiple?

Alfa dividido entre tests: 0,0025 cazando en 20.

¿Causa?

Juntas no implican causa: tercero oculto suele mandar.

¿r?

−1 a 1 lineal exacto: nube primero, número después.

¿Pendiente?

Subida por cada X con intercepto: cuenta historia clara.

¿R²?

64 % explicada total: el resto es ruido puro.

¿Residuos?

Patrones claros delatan modelo cojo: nube o reforma.

¿Palanqueo?

Un punto tira rectas enteras: robustez o quitar con causa.

¿Simpson admisión?

Facultades sesgan agregados famosos: estratifica siempre.

¿Base mamografía?

Raras con test bueno: mayoría falsas alarmas siempre.

¿Antispam?

Palabras actualizan probabilidad bayesiana: filtro que aprende.

¿Sensi?

Caza enfermos bien; especificidad perdona sanos.

¿Matriz?

Tabla 2×2 con precisión y recall de un vistazo.

¿Sobreajuste?

Memoriza ruido y falla fuera siempre: valida en nuevo.

¿Split?

Entrena y evalúa en conjuntos vírgenes separados.

¿Sesgo-var?

Simple sesga y complejo varía: valida el punto dulce.

¿Montecarlo?

Dardos estiman π: más dardos, más decimales.

¿Bootstrap?

Remuestrea miles de veces: intervalos sin fórmulas.

¿Permutar?

Mezcla etiquetas para nula empírica.

¿t?

Medias con n pequeña: tabla t con grados.

¿Chi2?

Conteos contra esperados: independencia a prueba.

¿ANOVA cuándo?

Varios grupos de una vez: F dice si difieren.

¿U?

Rangos sin normalidad: t no paramétrico.

¿Shapiro?

Testea campana antes de paramétricos.

¿Q-Q?

Puntos en diagonal: normal. Curvas avisan.

¿VIF?

Redundantes hinchan errores: VIF alto expulsa.

¿Superviviente?

Blinda donde vuelven sin agujeros.

¿Racha?

Seguidas no predicen siguiente: regresión.

¿Ruleta?

El rojo no "toca": cada giro olvida.

¿Cumple?

Con 23, mitad comparten: las parejas engañan.

¿Monty?

Cambia y ganas 2/3: la mate no falla.

¿Talla?

Biología acampanada: extremos raros.

¿3,4?

Defectos por millón contados: meta mítica industrial.

¿1,33?

Capaz con margen clásico: tranquiliza clientes siempre.

¿Media?

Suma total entre n: centro sensible a extremos.

¿Mediana?

Valor central ordenado exacto: resiste atípicos.

¿Moda?

Valor más frecuente observado: manda en categorías.

¿Rango?

Máximo menos mínimo total: sensible a extremos.

¿Cuartil?

Q1, mediana y Q3 parten en cuartos iguales.

¿RIC?

Q3 menos Q1 calculado: caja central robusta.

¿Atípico?

Fuera de 1,5×RIC claro: investiga causa real.

¿Z?

Desvíos medidos en DT: compara todo junto.

¿Normal?

Campana simétrica clásica 68-95-99,7.

¿Sesgo o simetría?

Cola larga arrastra media lejos de mediana.

¿Muestra?

Subconjunto que estima población total: N−1.

¿Población?

Grupo entero completo: divide entre N.

¿Aleatorio?

Sorteo honesto sin sesgo de selección posible.

¿Estratificar?

Divide en grupos homogéneos antes de muestrear.

¿Ciego?

Ni sujeto ni evaluador saben nada: evita sesgo.

¿Placebo?

Finge tratamiento para aislar efecto real puro.

¿Control?

Grupo sin tratar alguno que compara resultados.

¿Aleatorizar?

Asigna al azar total: equilibra ocultos todos.

¿Potencia test?

Probabilidad de cazar efecto real existente.

¿Alfa?

Riesgo de falso positivo aceptado: 0,05 clásico.

¿Beta?

Riesgo de perder efecto real existente: 0,2.

¿Efecto?

Magnitud que importa en la práctica real.

¿DT fútbol?

Goles por partido dispersos totales: DT mide rachas buenas y malas.

¿DT notas?

Clase con DT 0,5 va junta; con 2,0 parte total en niveles.

¿DT sueldos?

Empresa con DT alta paga desigual siempre: pregunta banda salarial.

¿DT pasos?

Semana con DT alta es irregular total: fija mínimo diario andado.

¿DT peso?

Fluctúa 1 kg con normalidad total: mira media mensual siempre.

¿DT glucosa?

Variabilidad alta avisa seria: consulta varianza con médico endocrino.

¿DT bolsa?

Año con DT 20 % mueve cartera fuerte: dimensiona posición con calma.

¿DT tráfico?

Hora punta con DT alta es impredecible: sal antes siempre con margen.

¿DT examen?

Preguntas con DT alta discriminan mucho: estudia esas primero siempre.

¿DT fábrica?

Lote con DT alta rechaza seguro: Cp bajo avisa claro y alto.

¿DT encuesta?

Muestra con DT alta pide más n: calcula potencia antes de salir.

¿DT deporte?

Marca con DT baja es fiable siempre: apuesta consistencia total anual.

¿DT cocina?

Receta con DT alta falla seguro: pesa ingredientes exactos siempre.

¿DT sueño?

Noche con DT alta es mala siempre: fija horario estricto diario.

¿DT ventas?

Mes con DT alta es volátil total: provisiona siempre colchón amplio.

¿DT clase?

Aula con DT alta parte niveles: desdobla grupos ya.

¿DT lluvia?

Mes con DT alta es impredecible total: lleva paraguas siempre.

¿DT curso?

Online con DT alta abandona mucho: tutoriza siempre cercano.

¿DT salud?

Síntoma con DT alta varía mucho: registra diario todo.

¿DT luz?

Factura con DT alta revisa bien: compara lecturas mensuales.

¿DT móvil?

Consumo con DT alta fuga seguro: audita apps mensual a fondo.

¿DT gas?

Factura con DT alta revisa bien: compara contador exacto mensual.

¿DT agua?

Consumo con DT alta fuga seguro: busca goteo oculto ya.

¿DT internet?

Velocidad con DT alta falla mucho: reclama ya mismo fuerte.

¿DT tren?

Línea con DT alta retrasa siempre: sal antes prudente con margen.

¿DT avión?

Ruta con DT alta cancela a menudo: elige directa mejor.

¿DT hotel?

Zona con DT alta varía precio mucho: reserva pronto online.

¿DT banco?

Cuenta con DT alta en gastos avisa: revisa extracto mensual.

¿Qué es el error estándar?

La DT dividida entre raíz de n; mide la precisión de medias muestrales. Construye intervalos con ese margen.

¿Qué dice Chebyshev con 2 DT?

Al menos 75 % cae dentro de 2 DT en cualquier distribución posible. Aplica esa cota universal sin suponer forma.

¿Qué diferencia Cp de Cpk?

Cp mide ajuste potencial y Cpk castiga el descentrado observado. Apunta a 1,33 o más antes de liberar.

¿Cómo se calcula la puntuación z?

Resta la media y divide entre DT; más allá de 2 raro, de 3 investiga. Usa tablas o programa fiable.

¿Qué Sharpe resulta bueno?

Más de 1 decente y más de 2 sólido en periodos comparables. Más de 3 en muestra corta huele a artefacto.

¿Cómo se lee la d de Cohen?

Un 0,2 chica, 0,5 mediana y 0,8 grande como guía inicial. Pondera costes y tasas base después.

¿Cómo se combinan errores en sumas?

Suma varianzas y toma raíz; el total queda bajo la suma ingenua. Atiende primero la fuente dominante.

¿Qué área deja z igual a 1,96?

Unos 0,975 a la izquierda en la normal tipificada habitual. Interpola con cuidado y verifica con programa.

¿Cuándo se usa 1,64?

Al 95 % unilateral; para bilateral usa 1,96 con el mismo nivel. Dibuja el esquema antes de decidir.

¿Cómo se estrecha un intervalo a la mitad?

Cuadruplica n, pues la raíz manda y el coste sube rápido. Valora la precisión frente al presupuesto.

¿Cuánto vale el error con n igual a 100?

La DT entre 10, pues raíz de 100 da ese divisor exacto. La media más 2 errores roza 95 %.

¿Qué fórmula da el tamaño n?

Eleva z por sigma entre E al cuadrado para el margen deseado. Estima sigma con un piloto previo.

¿Qué n pide d igual a 0,5?

Unas 64 por brazo para 80 % de potencia con alfa usual. Sin esa cifra el estudio aporta ruido.

¿Qué significa r igual a 0,7?

Fuerte, pues su cuadrado da 0,49: explica 49 % de varianza. Mira primero el diagrama de dispersión.

¿Qué significa R² igual a 0,64?

Explica 64 % con ese modelo ajustado a los datos. Valida fuera de muestra y prefiere parsimonia.

¿Cuándo se usa la t?

Para dos medias con t igual a diferencia dividida entre error típico. Comprueba normalidad o usa Welch apropiado.

¿Por qué 23 cumpleaños sorprenden?

La pareja iguala 50 % por combinatoria pura con fechas uniformes. Calcula generalizaciones con la fórmula clásica.

¿Conviene cambiar en Monty Hall?

Sí, pues ganar sube a 2/3 con la información del presentador. Simula casos para creer el resultado.

¿Qué significan 100 y 15 en CI?

Media 100 y DT 15 por diseño del baremo usado. Un 130 supera al 98 % según la tabla normal.

¿Cómo se anualiza la volatilidad diaria?

Multiplica la DT diaria por raíz de 252 sesiones contadas. Un 1 % diario equivale a 16 anual.

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