Calculadora de Desviación Media Absoluta
Calcula la desviación media absoluta (MAD) para cualquier conjunto de datos. Encuentra la dispersión alrededor de la media o mediana con cálculos paso a paso, tablas de desviación y visualizaciones.
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Calculadora de Desviación Media Absoluta - Calculadora MAD
Calcula la desviación media absoluta (MAD) para medir qué tan dispersos están tus datos del punto central. Elige entre media o mediana como centro, visualiza tablas detalladas de desviación y comprende la distribución de tus datos con cálculos paso a paso.
¿Qué es la Desviación Media Absoluta?
La Desviación Media Absoluta (MAD) es una medida de variabilidad que describe la distancia promedio entre cada punto de datos y la media (o mediana) del conjunto de datos. A diferencia de la varianza y desviación estándar que elevan al cuadrado las diferencias, MAD usa valores absolutos, haciéndola más intuitiva y menos sensible a valores atípicos. MAD es a menudo preferida en educación y aplicaciones prácticas porque es más fácil de interpretar - te dice la 'distancia' promedio del centro en las mismas unidades que tus datos.
Fórmula de MAD
MAD = (1/n) × Σ|xᵢ - x̄|Cómo Calcular MAD
Aplicaciones de la Desviación Media Absoluta
Control de Calidad
Monitorea la consistencia de fabricación midiendo cuánto se desvían las mediciones de productos de las especificaciones.
Análisis Financiero
Evalúa el riesgo de inversión y volatilidad de cartera en términos de desviación promedio de rendimientos esperados.
Pronóstico del Clima
Evalúa la precisión del pronóstico calculando la desviación promedio entre predicciones y temperaturas reales.
Investigación Académica
Mide la consistencia de datos en experimentos y encuestas con una estadística robusta y resistente a valores atípicos.
Preguntas Frecuentes
Ambas miden dispersión, pero la desviación estándar eleva al cuadrado las diferencias (dando más peso a valores atípicos) mientras que MAD usa valores absolutos. Para distribuciones normales, MAD ≈ 0.8 × desviación estándar. MAD es más intuitiva ya que está en unidades originales y es menos sensible a valores extremos.