La constante de la curva normal o de la variación binomia, muy importante como medida de la dispersión (desviación standard; desviación estándar). En la variación según la curva normal, la desviación típica es: s = √S (x – M)2/N – 1 en la que S designa la suma; x cada valor de la variable; M la media aritmética; N el número de casos; N – 1 el número de grado de libertad: el cuadrado de la desviación típica es la variancia. La desviación típica, por tanto, es la raíz cuadrada de la variancia; ésta, a su vez, es el cuadrado del desvío medio (obtenido con los grados de libertad). Para conocer la probabilidad de cierto valor de la variación normal se expresa en término de la desviación típica; así conocemos la correspondiente área de la curva y la ordenada, que dan su probabilidad. En el intervalo M + 2s y M – 2s (medida más dos veces y menos dos veces de la desviación típica) está contenido cerca del 95% de los casos de variación normal; o, más exactamente, entre M + 1,96 s y M – 1,95 s. El valor que difiere en más de 1,96 veces de la desviación típica se considera estadísticamente diferente, ya que tiene una probabilidad de 5% o menos. En la variación binomia la fórmula de la desviación típica, que aquí corresponde al error típico, es ésta: s = n·p·q, en la que n es el exponente del binomio, y p y q son el valor de las dos alternativa. En tantos por ciento esta fórmula se transforma así: s % = √ p% (100 -p%)/N. Así, para 144 casos, de los que un 10% pertenece a una de las alternativa, el desvío o error es: s % = √10 x 90/144 = 2,5% (J. H. y S.).
