Ir al contenido
OneKitly
Registrarse · Entrar

Calculadora de error estándar

Calcula el error estándar de la media a partir de una lista de números.

Herramientas relacionadas

Todas las herramientas: Estadística y probabilidad →
Calculadora de desviación estándarCalcula la desviación estándar, la varianza y la media.Calculadora de desviación estándar poblacionalLa desviación estándar poblacional σ de un conjunto — cuánto se dispersan los valores respecto a su media cuando tus datos cubren todo el grupo, dividiendo por N (no n−1). Introduce los números y devuelve σ, la varianza σ², la media y el conteo.Calculadora de desviación estándar muestralCalcula la desviación estándar muestral (n−1), la varianza, la media y detecta valores atípicos.Calculadora de error porcentualCalcula el error porcentual entre un valor medido y el valor real.Calculadora de coeficiente de variaciónCalcula el coeficiente de variación (CV) de un conjunto de datos — su variabilidad relativa.Calculadora de intervalo de confianzaCalcula un intervalo de confianza para una media a partir de la desviación estándar y el tamaño de muestra.Calculadora de coeficiente de correlaciónCalcula el coeficiente de correlación de Pearson entre dos listas de números.Calculadora de valor esperadoCalcula el valor esperado a partir de una lista de resultados y sus probabilidades.

La Calculadora de error estándar convierte Números (separados por comas) en Error estándar, Desviación estándar, al instante y gratis. Por ejemplo, con Números (separados por comas) = 10, 12, 15, 11, 13, 14 devuelve Error estándar = 0,764 y Desviación estándar = 1,871.

Cómo usarlo

  1. Introduce tus valores: Números (separados por comas).
  2. Consulta el resultado al instante: Error estándar, Desviación estándar.

Preguntas frecuentes

¿Qué calcula exactamente la Calculadora de error estándar?

Parte de Números (separados por comas) para deducir Error estándar y Desviación estándar. El cálculo es en vivo mientras escribes, así que el resultado se actualiza con cada cambio.

¿Qué información necesito aportar?

Un solo valor: Números (separados por comas). No hace falta nada más — ni cuenta, ni subir archivos.

¿Puedes mostrar un ejemplo resuelto?

Con Números (separados por comas) = 10, 12, 15, 11, 13, 14, la calculadora devuelve Error estándar = 0,764 y Desviación estándar = 1,871. Estas cifras salen de esta misma herramienta: introduce los mismos valores para reproducirlas.

¿Qué pasa si introduzco valores más altos?

Bastante. Con Números (separados por comas) = 10, 13, 17, 13, 16, 18, Error estándar pasa de 0,764 a 1,232: por eso conviene probar varios escenarios en lugar de fiarte de una sola cifra.

¿Qué da con valores más pequeños?

Reducido a Números (separados por comas) = 10, 12, 15, Error estándar da 1,453. Conviene comprobar ambos extremos antes de fiarte de un único resultado.

¿En qué casos se usa realmente?

Resumir un conjunto de datos antes de sacar conclusiones, comprobar si una diferencia entre dos grupos es real y poner un intervalo alrededor de una estimación.

¿Cuál es el error más frecuente?

Leer un p-valor como la probabilidad de que la hipótesis sea falsa. Es la probabilidad de ver datos al menos así de extremos si la nula fuera cierta: otra afirmación, y mucho más débil.

¿Cuál es la diferencia entre la Calculadora de error estándar y la Calculadora de desviación estándar?

Esta devuelve Error estándar y Desviación estándar; la Calculadora de desviación estándar devuelve Desviación (σ) y Varianza. Esa es toda la diferencia: abre la que dé la cifra que buscas.

¿Hay una herramienta para el siguiente paso?

Calculadora de desviación estándar poblacional es el más cercano después de este: La desviación estándar poblacional σ de un conjunto — cuánto se dispersan los valores respecto a su media cuando tus datos cubren todo el grupo, dividiendo por N (no n−1). Introduce los números y devuelve σ, la varianza σ², la media y el conteo.

¿Qué más conviene tener abierto al lado?

Calculadora de desviación estándar muestral y Calculadora de error porcentual: aparecen en la misma tarea lo bastante a menudo como para merecer otra pestaña.

Para saber más

Todas las guías →
ExplicaciónUna barra de error que encoge no es la desviación estándarPara 10, 12, 15, 11, 13, 14 la desviación estándar vale 1,87 y el error estándar 0,76. Responden a preguntas distintas, y solo uno de los dos se reduce al recoger más datos.ExplicaciónSi la varianza no es la media, no es una PoissonCon una media de cinco sucesos por intervalo, ocurren exactamente tres el 14,0 % de las veces, ninguno el 0,7 %, y diez o más el 3,2 % — una vez cada 31 intervalos aproximadamente. La distribución tiene un solo parámetro, y fija a la vez la media y la varianza.ExplicaciónUna r de 0,85 que no demuestra nadaCinco puntos dan r = 0,853, que suena fuerte. El umbral de significación con cinco puntos es 0,878, así que este se queda corto — y una parábola perfecta puntúa exactamente cero.ExplicaciónCuadruplicar la muestra para reducir el intervalo a la mitadUna media de 100 con una desviación estándar de 15 sobre 30 observaciones da 100 ± 5,37 al 95 %. Pasar a 120 observaciones da ± 2,68 — exactamente la mitad, porque el tamaño de muestra entra bajo una raíz cuadrada.ExplicaciónLas mismas tres temperaturas dan tres coeficientes de variación distintosPara 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9 el coeficiente de variación vale un 42,76 %. Es la herramienta adecuada para comparar dispersiones de escalas distintas — y del todo inadecuada para cualquier escala cuyo cero se eligió por convenio.ExplicaciónUn país de 68 millones necesita quince personas más que un pueblo de 10 000La población apenas entra en el cálculo del tamaño de muestra. Lo que sí entra es el margen de error, y dividirlo por dos cuadruplica la encuesta — de 385 personas a 1537.