La varianza en cuanto a términos de probabilidad y estadística, es una variable representada a través de la dispersión de unos datos. Así, la definición de varianza es pues el resultado unas desviaciones con respecto a la media de distribución. Dicho de otro modo, el concepto de varianza es una media aritmética.
¿Para qué sirve la varianza?
La teoría de la varianza fue formulada por Ronald Ficher hacia el año 1918. Su intención con esta fórmula era descubrir el valor una variable en un momento concreto con respecto al valor medio o total de dicha variable. Así, la varianza en cierto modo nos ayuda a vaticinar qué es lo que vamos necesitando para el futuro.
La varianza también puede ser muestral y en estos casos lo que hace es analizar datos sobre una comunidad a raíz de una muestra. También se habla de covarianza con la intención de medir la dispersión en este caso de más de una variable.
¿Cómo se calcula la varianza?
La fórmula de la varianza es la que mostramos a continuación.
Para calcular la varianza lo que hacemos es representar cada dato, la media correspondiente de los datos y el número de datos. Eso sí, el resultado de la varianza nunca puede ser inferior a cero, por ello, en la unidad de medida de la varianza siempre nos encontraremos los residuos al cuadrado, tal y como se observa en la fórmula anterior. Por tanto, para calcular la varianza en estadística tendremos que calcular la media de las diferencias siempre al cuadrado.
¿Es la varianza lo mismo que la desviación típica?
No, y el motivo es que nos encontramos con una diferencia entre varianza y desviación típica, puesto que la desviación típica tiene como fin trabajar con las unidades de medida iniciales y trabaja mediante la variación, puesto que es la raíz cuadrada de la varianza.