¿Qué es una curva de campana?
Una curva de campana es un gráfico que representa una distribución normal de variables, en la que la mayoría de los valores se agrupan alrededor de una media, mientras que los valores atípicos se pueden encontrar por encima y por debajo de la media. Por ejemplo, la altura humana a menudo sigue una curva de campana, con valores atípicos que son inusualmente cortos y altos y la mayor parte de la gente se concentra alrededor de una altura media, como 70 pulgadas (178 centímetros) para los hombres estadounidenses. Cuando se grafican los datos que siguen un patrón de distribución normal, el gráfico a menudo se asemeja a una campana en sección transversal, explicando el término "curva de campana".
Las distribuciones normales o gaussianas se pueden encontrar en una amplia variedad de contextos, desde gráficos del desempeño de los mercados financieros hasta los puntajes de las pruebas. Cuando se grafican las variables y aparece una curva de campana, a menudo se considera que las variables estaban dentro de las expectativas normales y que se comportan de manera predecible. Si el gráfico está sesgado o irregular, puede indicar que hay un problema.
Idealmente, una curva de campana es simétrica. En la calificación, por ejemplo, una prueba debe redactarse de tal manera que un pequeño número de estudiantes falle con una F, y un número igualmente pequeño obtenga una puntuación perfecta con una A. Un número ligeramente mayor de estudiantes debería obtener Ds y Bs , y el mayor número debería obtener Cs. Si la curva de la campana está sesgada y el pico de la curva está en las D, sugiere que la prueba fue demasiado difícil, mientras que una prueba con un pico en la B es demasiado fácil.
Usando una curva de campana, también es posible llegar a la desviación estándar de los datos. La desviación estándar muestra qué tan apretadas están las variables alrededor de la media. Las desviaciones estándar reflejan la diversidad de las variables que se trazan, y pueden usarse para recopilar información sobre la validez de los datos. Una gran desviación estándar indica que las variables no están estrechamente agrupadas y que puede haber un problema con los datos, mientras que las pequeñas desviaciones estándar sugieren que los datos pueden ser más válidos.
Por ejemplo, cuando se realizan encuestas, la empresa encuestadora libera las desviaciones estándar. Si la desviación estándar es pequeña, significa que si la encuesta se repitiera, los datos estarían muy cerca de la encuesta original, lo que sugiere que la empresa encuestadora utilizó métodos válidos y que la información es precisa. Sin embargo, si la desviación estándar es grande, indicaría que las encuestas repetidas pueden no devolver los mismos resultados, lo que hace que los datos sean menos útiles.