Una distribución normal de datos es aquella en la que la mayoría de los puntos de datos son relativamente similares, lo que significa que ocurren dentro de un pequeño rango de valores con menos valores atípicos en los extremos alto y bajo del rango de datos.
Cuando los datos se distribuyen normalmente, trazarlos en un gráfico da como resultado una imagen simétrica en forma de campana a menudo llamada curva de campana. En dicha distribución de datos, la media, la mediana y el modo tienen el mismo valor y coinciden con el pico de la curva.
Sin embargo, en las ciencias sociales, una distribución normal es más un ideal teórico que una realidad común. El concepto y la aplicación de este como lente a través del cual examinar los datos es a través de una herramienta útil para identificar y visualizar normas y tendencias dentro de un conjunto de datos.
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Propiedades de la distribución normal
Una de las características más notables de una distribución normal es su forma y simetría perfecta. Si dobla una imagen de una distribución normal exactamente en el medio, usted y amp; apos; subirán dos mitades iguales, cada una con una imagen especular de la otra. Esto también significa que la mitad de las observaciones en los datos cae a ambos lados de la mitad de la distribución.
El punto medio de una distribución normal es el punto que tiene la frecuencia máxima, es decir, el número o la categoría de respuesta con la mayoría de las observaciones para esa variable. El punto medio de la distribución normal es también el punto en el que caen tres medidas: la media, la mediana y el modo.& amp; amp; nbsp; En una distribución perfectamente normal, estas tres medidas son todas del mismo número.
En todas las distribuciones normales o casi normales, hay una proporción constante del área debajo de la curva que se encuentra entre la media y cualquier distancia dada de la media cuando se mide en unidades de desviación estándar. Por ejemplo, en todas las curvas normales, el 99.73 por ciento de todos los casos caen dentro de tres desviaciones estándar de la media, el 95.45 por ciento de todos los casos caen dentro de dos desviaciones estándar de la media, y el 68.27 por ciento de los casos caen dentro de una desviación estándar de la media.
Las distribuciones normales a menudo se representan en puntajes estándar o puntajes & amp; nbsp; Z, que son números que nos indican la distancia entre un puntaje real y la media en términos de desviaciones estándar. La distribución normal estándar tiene una media de 0.0 y una desviación estándar de 1.0.
Ejemplos y uso en ciencias sociales
Aunque una distribución normal es teórica, hay varias variables que estudian los investigadores que se parecen mucho a una curva normal. Por ejemplo, los puntajes de las pruebas estandarizadas como SAT, ACT y GRE generalmente se parecen a una distribución normal. La altura, la capacidad atlética y las numerosas actitudes sociales y políticas de una población determinada también se parecen típicamente a una curva de campana.
El ideal de una distribución normal también es útil como punto de comparación cuando los datos no se distribuyen normalmente. Por ejemplo, la mayoría de las personas asume que la distribución del ingreso familiar en los EE. UU. Sería una distribución normal y se parecería a la curva de campana cuando se traza en un gráfico. Esto significaría que la mayoría de los ciudadanos estadounidenses ganan en el rango medio de ingresos, o en otras palabras, que hay una clase media saludable. Mientras tanto, el número de personas en las clases económicas más bajas sería pequeño, al igual que los números en las clases altas. Sin embargo, la distribución real del ingreso familiar en los EE. UU. No se parece en absoluto a una curva de campana. La mayoría de los hogares caen en el rango medio bajo, lo que significa que hay más personas pobres que luchan por sobrevivir que personas que viven vidas cómodas de clase media. En este caso, el ideal de una distribución normal es útil para ilustrar la desigualdad de ingresos.&erio; # x200B;
& amp; # x203A; Matemáticas
