Desviacion estandar relativa:
La desviación media relativa (RAD) de un conjunto de datos es un porcentaje que le dice cuánto, en promedio, cada medida difiere de la media aritmética de los datos. Está relacionado con la desviación estándar, ya que te dice qué tan ancha o estrecha es una curva trazada a partir de los puntos de datos, pero como es un porcentaje, te da una idea inmediata de la cantidad relativa de esa desviación. Puede usarlo para medir el ancho de una curva trazada a partir de los datos sin tener que dibujar un gráfico. También puede usarlo para comparar las observaciones de un parámetro con el valor más conocido de ese parámetro como una forma de medir la precisión de un método experimental o herramienta de medición.
Cálculo de la desviación media relativa (RAD)
Los elementos de la desviación media relativa incluyen la media aritmética (m) de un conjunto de datos, el valor absoluto de la desviación individual de cada una de esas mediciones de la media (| di – m |) y el promedio de esas desviaciones (Δdav) . Una vez que haya calculado la media de las desviaciones, multiplique ese número por 100 para obtener un porcentaje. En términos matemáticos, la desviación media relativa es:
RAD = (Δdav / m) • 100
Supongamos que tiene el siguiente conjunto de datos: 5.7, 5.4. 5.5, 5.8, 5.5 y 5.2. Obtiene la media aritmética sumando los datos y dividiendo por el número de mediciones = 33.1 ÷ 6 = 5.52. Sume las desviaciones individuales: | 5.52 – 5.7 | + | 5.52 – 5.4 | + | 5.52 – 5.5 | + | 5.52 – 5.8 | + | 5.52 – 5.5 | + | 5.52 – 5.2 | = 0.18 + 0.12 + 0.02 + 0.28 + 0.02 + 0.32 = 0.94. Divida este número por el número de medidas para encontrar la desviación promedio = 0.94 ÷ 6 = 0.157. Multiplique por 100 para producir la desviación media relativa, que en este caso es 15.7 por ciento.
Los RAD bajos significan curvas más estrechas que los RAD altos.
Un ejemplo de uso de RAD para probar la confiabilidad
Aunque es útil para determinar la desviación de un conjunto de datos de su propia media aritmética, el RAD también puede medir la confiabilidad de nuevas herramientas y métodos experimentales al compararlos con los que usted sabe que son confiables. Por ejemplo, supongamos que está probando un nuevo instrumento para medir la temperatura. Realiza una serie de lecturas con el nuevo instrumento mientras simultáneamente toma lecturas con un instrumento que sabe que es confiable. Si calcula el valor absoluto de la desviación de cada lectura hecha por el instrumento de prueba con el realizado por el confiable, promedie estas desviaciones, divida por el número de lecturas y multiplique por 100, obtendrá la desviación media relativa. Es un porcentaje que, a simple vista, le indica si el nuevo instrumento es aceptable o no.