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Distribución normal características

Distribución normal características
En estadística y probabilidad, la distribución normal, también llamada distribución gaussiana (por Carl F. Gauss), distribución gaussiana o distribución Laplace-Gauss, refleja cómo se distribuyen los datos en una población. Es la distribución más frecuente en estadística, y se considera la más importante por el gran número de variables reales que adopta su forma. Así, muchas de las características de la población se distribuyen según una distribución normal: inteligencia, datos antropométricos en los seres humanos (por ejemplo, altura, estatura…), etc.

¿Cuál es la distribución normal en las estadísticas?

La distribución normal es un concepto que pertenece a la estadística. La estadística es la ciencia que se ocupa de contar, ordenar y clasificar los datos obtenidos de las observaciones, para hacer comparaciones y sacar conclusiones.

Una distribución describe cómo se distribuyen ciertas características (o datos) en una población. La distribución normal es el modelo continuo más importante de la estadística, tanto por su aplicación directa (ya que muchas variables de interés general pueden ser descritas por dicho modelo), como por sus propiedades, que han permitido el desarrollo de numerosas técnicas de inferencia estadística.

La distribución normal es, por lo tanto, una distribución de probabilidad de una variable continua. Las variables continuas son las que pueden adoptar cualquier valor dentro de un intervalo ya predeterminado. Entre dos de los valores, siempre puede haber otro valor intermedio, que puede ser tomado como valor por la variable continua. Un ejemplo de variable continua es el peso.

Históricamente, el nombre "Normal" proviene del hecho de que durante un tiempo los médicos y biólogos creyeron que todas las variables naturales de interés seguían este modelo.

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Distribución normal características

Algunas de las características más representativas de la distribución normal son las siguientes

La media y la desviación estándar

La distribución normal corresponde a una media cero y una desviación estándar de 1. La desviación estándar indica la separación entre cualquier valor de la muestra y la media.

Porcentajes

En una distribución normal, se puede determinar exactamente qué porcentaje de los valores estará dentro de cualquier rango específico. Por ejemplo:

Alrededor del 95% de las observaciones están dentro de 2 desviaciones estándar de la media. El 95% de los valores estarán dentro de 1,96 desviaciones estándar de la media (entre -1,96 y +1,96).

Alrededor del 68% de las observaciones están dentro de 1 desviación estándar de la media (entre -1 y +1), y alrededor del 99,7% de las observaciones estarían dentro de 3 desviaciones estándar de la media (entre -3 y +3).

 

 

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