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Desviación estándar y comparación sin unidades

Tesis del tema: La desviación estándar cuantifica cuánto se alejan los datos de la media en su unidad original, y al combinarla con la media permite construir puntajes sin unidades (z, T, CI) que hacen comparable lo que en principio no lo es. Un puntaje z expresa cuántas desviaciones estándar de distancia hay entre un dato y la media. Con esa misma lógica se construyen los puntajes T (media 50, desviación 10) y los puntajes CI de Wechsler (media 100, desviación 15). La regla 68-95-99,7 de la campana normal y el teorema de Chebyshev permiten interpretar qué tan típico o atípico es un valor dentro de su distribución.

En una frase: la desviación estándar es la regla de medida que convierte datos en posicioniciones comparables.

1. Cálculo paso a paso de la desviación estándar muestral

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El cálculo de la desviación estándar sigue una secuencia de seis pasos. Cada paso depende del anterior, por lo que saltarse uno o invertir el orden produce un resultado incorrecto.

1.1. Los seis pasos en orden

  1. Calcular la media: sumar cada dato y dividir entre la cantidad de datos (n).
  2. Restar la media a cada dato: cada dato menos la media da una desviación individual, que puede ser positiva (el dato esta arriba de la media) o negativa (esta abajo).
  3. Elevar al cuadrado cada desviación: esto vuelve positivas las desviaciones y penaliza las más grandes.
  4. Sumar los cuadrados: se obtiene la suma total de las desviaciones al cuadrado.
  5. Dividir entre n-1: para una muestra, se divide entre la cantidad de datos menos uno (corrección de Bessel, propuesta por Fisher). El resultado es la varianza muestral.
  6. Raíz cuadrada: se saca la raíz cuadrada de la varianza. El resultado es la desviación estándar muestral, en la misma unidad que los datos originales.
Definición clave: La desviación estándar muestral es la raíz cuadrada de la suma de las desviaciones al cuadrado dividida entre n-1. Su unidad coincide con la de los datos. Es la medida de dispersión más reportada en psicología junto con la media.

1.2. Ejemplo numerado de cálculo

Supongamos cinco tiempos de reacción en milisegundos: 300, 320, 310, 290, 330.

PasoOperaciónResultado
1. Media(300 + 320 + 310 + 290 + 330) / 5310 ms
2. Restar media300-310, 320-310, 310-310, 290-310, 330-310-10, 10, 0, -20, 20
3. Elevar al cuadrado100, 100, 0, 400, 400100, 100, 0, 400, 400
4. Sumar cuadrados100 + 100 + 0 + 400 + 4001000
5. Dividir entre n-11000 / 4250 (varianza)
6. Raíz cuadradaRaíz de 25015,81 ms (desviación estándar)

La desviación estándar de esta muestra es 15,81 milisegundos. Esta en la misma unidad que los datos (milisegundos), lo que permite interpretarla: en promedio, los tiempos de reacción se alejan unas 15,81 milisegundos de la media de 310.

Trampa de parcial: El error más frecuente es olvidar el paso 3 (elevar al cuadrado) y sumar directamente las desviaciones del paso 2. Como las desviaciones positivas y negativas se cancelan, la suma da cero y el cálculo se rompe. Elevar al cuadrado es lo que evita esa cancelación.

2. Desviación muestral (n-1) versus desviación poblacional (N)

La diferencia entre la desviación muestral y la poblacional está en el denominador del paso 5. Si trabajas con la población completa (p. ej., las notas de los 40 estudiantes de un curso, y te interesan esos 40 y no otros), divides entre N. Si trabajas con una muestra (p. ej., 40 estudiantes elegidos al azar de una universidad de 2000) y quieres estimar la dispersión de la población, divides entre n-1.

Fisher demostró que dividir entre n-1 produce una estimación insesgada de la varianza poblacional: en promedio, no se queda corta ni se pasa. Ese menos uno recibe el nombre de corrección de Bessel. En psicología, como habitualmente se trabaja con muestras, la fórmula con n-1 es la opción estándar.

AspectoMuestralPoblacional
Denominadorn - 1N
Uso típicoEstimar la dispersión de la población a partir de una muestraDescribir la dispersión de la población completa
Corrección de BesselSi (resta uno)No
Cuándo aparece en psicologíaEn la mayoría de los estudios con muestrasEn censo completo o población cerrada

3. Puntuaciones z: comparación sin unidades

Una puntuación z indica cuántas desviaciones estándar de distancia hay entre un dato y la media de su distribución. Su fórmula, en texto: z = (dato menos media) dividido entre la desviación estándar. El resultado no tiene unidad: queda en desviaciones estándar, lo que permite comparar valores de distribuciones distintas.

Definición clave: z = (X - media) / desviación estándar. Un z de 1,5 significa que el dato esta 1,5 desviaciones estándar por encima de la media. Un z de -0,8 significa que esta 0,8 desviaciones por debajo. Un z de cero significa que el dato coincide con la media.

3.1. Interpretación de valores z

Valor zSignificadoPosición respecto a la media
+2,02 desviaciones arribaMuy por encima del promedio
+1,51,5 desviaciones arribaPor encima del promedio
+1,01 desviación arribaSobre el extremo del 68 por ciento central
00 desviacionesIgual a la media
-1,01 desviación abajoSobre el extremo inferior del 68 por ciento central
-2,02 desviaciones abajoMuy por debajo del promedio

3.2. Comparar puntuaciones de tests distintos

El uso más útil de los puntajes z es comparar resultados de tests que miden cosas distintas en escalas distintas. Supongamos que un estudiante obtiene 65 puntos en un test de razonamiento (media 50, desviación 10) y 118 puntos en un test de atención (media 100, desviación 15). ¿En cuál obtuvo un desempeño superior?

  1. z de razonamiento = (65 - 50) / 10 = 1,5 desviaciones estándar arriba de la media.
  2. z de atención = (118 - 100) / 15 = 1,2 desviaciones estándar arriba de la media.
  3. El estudiante obtuvo un desempeño superior en razonamiento (1,5 desviaciones arriba) que en atención (1,2 desviaciones arriba), aunque los puntajes brutos parezcan sugerir lo contrario.
Trampa de parcial: Comparar puntajes brutos de tests distintos es un error. 65 puntos en un test con media 50 no da un desempeño superior a 118 en un test con media 100, porque las escalas no son comparables. Hay que convertir a z primero y después comparar. El parcial te puede dar dos puntajes brutos y preguntarte en cuál el estudiante tuvo un desempeño superior: la respuesta requiere calcular z para cada uno.

4. Puntuaciones T: media 50, desviación 10

Los puntajes z pueden ser negativos y tener decimales, lo que los hace poco intuitivos para reportar a pacientes o estudiantes. La solución de puntuaciones T (desarrollada en el contexto de la evaluación psicológica) transforma los z en una escala con media 50 y desviación estándar 10. Su fórmula, en texto: T = (z multiplicado por 10) más 50.

Puntaje zCálculo TPuntaje T
+2,0(2,0 x 10) + 5070
+1,5(1,5 x 10) + 5065
0(0 x 10) + 5050
-1,0(-1,0 x 10) + 5040
-2,0(-2,0 x 10) + 5030

La ventaja de T es que no hay valores negativos: un T de 30 ya esta dos desviaciones abajo de la media, pero el número es positivo y más fácil de comunicar.

5. Puntuaciones CI: media 100, desviación 15

Wechsler diseño la escala de cociente de inteligencia (CI) con media 100 y desviación estándar 15. La fórmula, en texto: CI = (z multiplicado por 15) más 100. Un z de 1,0 corresponde a un CI de 115. Un z de -1,0 corresponde a un CI de 85. Esta escala se usa en los tests de inteligencia más conocidos (WAIS, WISC) y es el estándar para reportar resultados de evaluación cognitiva.

Puntaje zCálculo CICI (Wechsler)Interpretación
+2,0(2,0 x 15) + 100130Muy superior
+1,0(1,0 x 15) + 100115Por encima del promedio
0(0 x 15) + 100100Promedio
-1,0(-1,0 x 15) + 10085Por debajo del promedio
-2,0(-2,0 x 15) + 10070Muy por debajo del promedio
Definición clave: Tanto los puntajes T como los CI son transformaciones lineales de z. La forma de la distribución no cambia: solo se cambia la media y la desviación estándar de la escala. Un CI de 130 esta exactamente a 2 desviaciones de la media, igual que un T de 70 o un z de 2,0.

6. Tabla comparativa de las tres escalas

PropiedadzTCI (Wechsler)
Media050100
Desviación estándar11015
Valores negativosSiNoNo (raramente)
UnidadDesviaciones estándarPuntos TPuntos CI
Uso típicoComparación entre distribucionesReporte de tests de personalidadReporte de tests de inteligencia
Fórmula (texto)(dato - media) / desviación(z x 10) + 50(z x 15) + 100

7. La regla 68-95-99,7 de la campana normal

Gauss describió la distribución normal como una campana simetrica donde la media, la mediana y la moda coinciden. En esta distribución, la desviación estándar marca distancias predecibles desde la media:

  1. 68 por ciento de los datos caen entre la media menos una desviación y la media más una desviación.
  2. 95 por ciento de los datos caen entre la media menos dos desviaciones y la media más dos desviaciones.
  3. 99,7 por ciento de los datos caen entre la media menos tres desviaciones y la media más tres desviaciones.

Esta regla solo se aplica cuando los datos siguen una distribución aproximadamente normal. Si la distribución es muy asimétrica, las proporciones no coinciden.

7.1. Aplicación con puntajes CI

Como los CI de Wechsler tienen media 100 y desviación 15, la regla 68-95-99,7 se traduce así:

PorcentajeRango de CILímites
68 por ciento85 a 115Media más/menos 1 desviación (15)
95 por ciento70 a 130Media más/menos 2 desviaciones (30)
99,7 por ciento55 a 145Media más/menos 3 desviaciones (45)

Asi, un CI de 130 o más lo obtiene aproximadamente el 2,5 por ciento de la población (la mitad superior de la cola más alla de dos desviaciones). Un CI de 70 o menos lo obtiene aproximadamente el 2,5 por ciento de la población (la mitad inferior de la cola).

Trampa de parcial: La regla 68-95-99,7 SOLO aplica a distribuciones normales. Si el parcial te muestra una distribución muy asimétrica (p. ej., tiempos de reacción con sesgo positivo) y te pregunta qué porcentaje cae dentro de más/menos una desviación, la respuesta NO es 68 por ciento. Para distribuciones no normales, se aplica el teorema de Chebyshev (sección siguiente).

8. Teorema de Chebyshev: para toda distribución

Chebyshev demostró un resultado más general que la regla 68-95-99,7: para toda distribución (normal o no), la proporción de datos que caen a más de k desviaciones estándar de la media es a lo sumo 1 dividido entre k al cuadrado. En forma práctica:

k (desviaciones)Chebyshev: mínimo dentroNormal: dentro (referencia)
10 por ciento (no informativo)68 por ciento
2Al menos 75 por ciento95 por ciento
3Al menos 89 por ciento99,7 por ciento

El teorema de Chebyshev da un limite inferior: dice que al menos 75 por ciento de los datos caen dentro de más/menos dos desviaciones, sin importar la forma de la distribución. Si la distribución es normal, ese porcentaje sube a 95 por ciento. Chebyshev es conservador pero universal.

Definición clave: La regla 68-95-99,7 es específica de la distribución normal. El teorema de Chebyshev es universal: aplica a toda distribución con media y desviación estándar finitas. Cuando no se conoce la forma de la distribución, Chebyshev es la herramienta correcta.

9. Errores frecuentes en el parcial

1. Confundir n y n-1: si te dan una muestra y te piden la desviación estándar de la población, divides entre n-1. Si te dan la población completa, divides entre N. Leer con cuidado si el enunciado dice "muestra" o "población".
2. Olvidar la raíz cuadrada final: después de dividir entre n-1 tienes la varianza, no la desviación estándar. Falta el paso 6: la raíz. Muchos se detienen en la varianza y reportan un número en unidades al cuadrado.
3. Comparar puntajes brutos sin convertir a z: 65 puntos en un test no es comparable con 118 en otro sin convertir a z primero. Las escalas distintas no son comparables en bruto.
4. Aplicar la regla 68-95-99,7 a una distribución no normal: si la distribución es asimétrica o no se conoce su forma, usar la regla normal es incorrecto. El teorema de Chebyshev es la opción valida.

10. Para el parcial

Lo que con probabilidad te van a preguntar:
  • Los seis pasos del cálculo de la desviación estándar en orden: media, restar, elevar al cuadrado, sumar, dividir entre n-1, raíz.
  • Diferencia entre desviación muestral (n-1) y poblacional (N): corrección de Bessel, estimación insesgada de Fisher.
  • Fórmula de z en texto: (dato menos media) dividido entre desviación estándar. Interpretación: un z de 1,5 significa 1,5 desviaciones arriba.
  • Escalas T (media 50, desviación 10) y CI de Wechsler (media 100, desviación 15): formulas de transformación desde z.
  • Regla 68-95-99,7 de la campana normal: qué porcentaje cae en más/menos 1, 2 y 3 desviaciones.
  • Teorema de Chebyshev: aplica a toda distribución, limite inferior en más/menos 2 desviaciones es 75 por ciento.
  • Comparar puntajes de tests distintos: convertir a z primero, después comparar.
Repaso en 30 segundos:
  • Desviación estándar: raíz de (suma de desviaciones al cuadrado / n-1). Seis pasos.
  • Muestral divide entre n-1, poblacional entre N.
  • z = (dato - media) / desviación. Sin unidad: "desviaciones de la media".
  • T = (z x 10) + 50. CI = (z x 15) + 100. Ambas son transformaciones de z.
  • Normal: 68 por ciento en 1 desviación, 95 por ciento en 2, 99,7 por ciento en 3.
  • Chebyshev: universal, mínimo 75 por ciento en 2 desviaciones (toda distribución).

11. Preguntas de autoevaluación

1. Calcula la desviación estándar muestral de los datos: 4, 8, 6, 2, 10. Muestra los seis pasos.

Paso 1: media = (4+8+6+2+10)/5 = 30/5 = 6. Paso 2: desviaciones = 4-6=-2, 8-6=2, 6-6=0, 2-6=-4, 10-6=4. Paso 3: cuadrados = 4, 4, 0, 16, 16. Paso 4: suma = 40. Paso 5: varianza = 40/4 = 10. Paso 6: desviación estándar = raíz de 10 = 3,16.

2. Un estudiante obtiene 72 puntos en un test con media 60 y desviación 8. ¿Cuál es su puntaje z y cómo se interpreta?

z = (72 - 60) / 8 = 12 / 8 = 1,5. El estudiante esta 1,5 desviaciones estándar por encima de la media. En una distribución normal, eso lo ubicaria por encima de aproximadamente el 93 por ciento de los casos (dentro del 7 por ciento superior).

3. En un test A (media 50, desviación 10) obtienes 65. En un test B (media 100, desviación 15) obtienes 118. ¿En cuál tu desempeño fue superior?

zA = (65-50)/10 = 1,5 desviaciones arriba. zB = (118-100)/15 = 1,2 desviaciones arriba. Tu desempeño fue superior en el test A (1,5 desviaciones arriba frente a 1,2). Comparar los puntajes brutos (65 vs 118) seria un error porque las escalas son distintas.

4. ¿Cuál es el puntaje CI de Wechsler equivalente a un z de -1,5? ¿Y el puntaje T?

CI = (-1,5 x 15) + 100 = -22,5 + 100 = 77,5. T = (-1,5 x 10) + 50 = -15 + 50 = 35. Un z de -1,5 corresponde a un CI de 77,5 y un T de 35, ambos a 1,5 desviaciones por debajo de la media.

5. En una distribución normal con media 100 y desviación 15, ¿entre qué valores cae el 95 por ciento central de los casos?

El 95 por ciento cae entre la media menos dos desviaciones y la media más dos desviaciones: 100 - 30 = 70 y 100 + 30 = 130. El 95 por ciento central de los casos está entre CI 70 y CI 130.

6. Una distribución de tiempos de reacción es muy asimétrica (sesgo positivo). ¿Puedes aplicar la regla 68-95-99,7? ¿Qué alternativa tienes?

No. La regla 68-95-99,7 solo aplica a distribuciones normales. Para una distribución asimétrica, se aplica el teorema de Chebyshev, que garantiza que al menos 75 por ciento de los datos caen dentro de más/menos dos desviaciones estándar, sin importar la forma de la distribución.

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Fuentes verificadas: Fisher, R. A. (1925, Statistical Methods for Research Workers, Oliver & Boyd). Gauss, C. F. (1809, Theoria motus corporum coelestium). Chebyshev, P. L. (1867, Journal de Mathématiques Pures et Appliquées, 12, 152-168). Wechsler, D. (1939, The Measurement of Adult Intelligence, Williams & Wilkins). Tukey, J. W. (1977, Exploratory Data Analysis, Addison-Wesley).

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