Para calcular la desviación estándar en Excel usa =DESVEST.M(B2:B6) si tus datos son una muestra (algunos clientes, algunas piezas, un grupo de alumnos que representa a otros) o =DESVEST.P(B2:B6) si son la población completa (todos los alumnos del grupo y solo te interesa ese grupo). La diferencia está en el divisor: DESVEST.M divide entre n − 1 y DESVEST.P entre n. La desviación estándar acompaña al promedio: te dice cuánto se alejan los datos, en promedio, de su media. En inglés son STDEV.S y STDEV.P.
Sintaxis
s = √Σ (x − x̄)²n − 1
| Función | Divide entre | Úsala cuando |
|---|---|---|
=DESVEST.M(B2:B6) | n − 1 | Tus datos son una muestra de algo más grande (lo más común) |
=DESVEST.P(B2:B6) | n | Tienes todos los datos de la población que te interesa |
=DESVEST(B2:B6) | n − 1 | Igual que DESVEST.M, versión antigua |
=VAR.S(B2:B6) | n − 1 | La varianza muestral (la desviación al cuadrado) |
=DESVEST.M(B2:B6)/PROMEDIO(B2:B6) | Coeficiente de variación, con formato de porcentaje |
Paso a paso
- Calcula primero el promedio con
=PROMEDIO(B2:B6): la desviación estándar se interpreta junto a él. - Decide si tus datos son muestra o población. En caso de duda, casi siempre es una muestra.
- Escribe
=DESVEST.M((o=DESVEST.P(), selecciona el rango, cierra y pulsa Enter. - Interpreta: en datos con forma de campana, cerca de dos tercios de los valores caen entre promedio − desviación y promedio + desviación.
- Para comparar la dispersión de grupos con promedios distintos, usa el coeficiente de variación.
Ejemplos resueltos
Ejemplo 1: el cálculo completo con cinco datos
Cinco mediciones del tiempo de carga de una página, en segundos: 12, 15, 11, 14 y 13.
- Promedio: 65 / 5 = 13.
- Diferencias respecto a 13: −1, 2, −2, 1 y 0.
- Cuadrados: 1, 4, 4, 1 y 0; suman 10.
=DESVEST.M(B2:B6) → √(10 / 4) = 1.58 segundos
=DESVEST.P(B2:B6) → √(10 / 5) = 1.41 segundos
Como las cinco mediciones son una muestra de todas las cargas posibles, la correcta es 1.58. Con pocos datos la diferencia entre ambas es notable; con cientos de datos casi desaparece.
Ejemplo 2: mismo promedio, distinta dispersión
Dos grupos tienen promedio 8. Grupo A: 7, 8, 8 y 9. Grupo B: 5, 7, 9 y 11.
=DESVEST.M(B2:B5) para A → 0.82
=DESVEST.M(C2:C5) para B → 2.58
El promedio no distingue a los grupos, la desviación sí: en A casi todos están cerca de 8; en B hay alumnos reprobados y alumnos sobresalientes. El coeficiente de variación de B es 2.58 / 8 = 32.3 %, frente al 10.2 % de A. Puedes comprobarlo con la calculadora de coeficiente de variación.
Ejemplo 3: desviación con condición
La columna A tiene el turno (Mañana o Tarde) y la B el tiempo de atención. Para la desviación de la mañana en Excel 365:
=DESVEST.M(FILTRAR(B2:B40,A2:A40="Mañana"))
En versiones sin FILTRAR, escribe =DESVEST.M(SI(A2:A40="Mañana",B2:B40)) y confírmala con Ctrl + Mayús + Enter. No existe una «DESVEST.SI»; esta es la forma estándar de hacerlo.
Errores comunes
- Usar DESVEST.P con una muestra. Subestima la dispersión, sobre todo con pocos datos.
- #¡DIV/0! con DESVEST.M. Con un solo dato no se puede calcular (n − 1 = 0). Necesitas al menos dos.
- Interpretarla sin el promedio. «Desviación de 2» es mucho para calificaciones alrededor de 8 y poco para sueldos alrededor de 15,000.
- Ceros y textos. Como PROMEDIO, ignora texto y vacías pero cuenta ceros. Un 0 de «sin dato» infla la desviación.
- Promediar desviaciones de grupos. El promedio de dos desviaciones estándar no es la desviación del conjunto. Calcúlala sobre todos los datos juntos.
La teoría, con más ejemplos, está en desviación estándar y varianza. Para verificar un resultado con el procedimiento completo, usa la calculadora de desviación estándar, que muestra ambas versiones.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre DESVEST y DESVEST.M?
Dan el mismo resultado. DESVEST es la función antigua y DESVEST.M su nombre actual; ambas calculan la desviación estándar de una muestra, dividiendo entre n − 1.
¿La desviación estándar puede ser mayor que el promedio?
Sí, cuando los datos están muy dispersos respecto a su media, sobre todo si incluyen valores cercanos a cero y valores grandes. No es un error de cálculo.