¿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 las personas se concentran alrededor de una altura media, como 70 pulgadas (178 centímetros) para los hombres estadounidenses. Cuando los datos que siguen un patrón de distribución normal están gráficos, el gráfico a menudo se asemeja a una campana en la 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 para probar los puntajes. Cuando las variables están gráficas y aparecen una curva de campana, esto 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 puntuación, por ejemplo, una prueba debe escribirse de tal manera que un pequeño número de estudiantes fallen con una F, y un número igualmente pequeño obtiene una puntuación perfecta con un A. un número ligeramente mayor de estudiantes debe obtener DS y BS, y el número más grande debe obtener CS. Si la curva de campana está sesgada y el pico de la curva está en el DS, sugiere que la prueba fue demasiado dura, mientras que una prueba con un pico en el BS es demasiado fácil.
Usando una curva de campana, también es posible llegar a la desviación estándar para los datos. La desviación estándar muestra qué tan bien llenas son 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 un pequeño desarrollo estándarLas ias sugieren que los datos pueden ser más válidos.
Por ejemplo, cuando se realizan encuestas, la compañía de votación libera desviaciones estándar. Si la desviación estándar es pequeña, significa que se repetiría la encuesta, los datos estarían muy cerca de la encuesta original, lo que sugiere que la compañía de votación usó métodos válidos y que la información es precisa. Sin embargo, si la desviación estándar es grande, indicaría que las encuestas repetidas podrían no devolver los mismos resultados, lo que hace que los datos sean menos útiles.