Por Gina Putt • Atualizado em 30 de agosto de 2022

Distribuição Normal e Curva Bell

Quando os dados que surgem naturalmente – como altura, QI ou pressão arterial – são representados num histograma, as frequências das pontuações normalmente formam uma curva simétrica em forma de sino, conhecida como distribuição normal (ou gaussiana). Esse formato permite que os estatísticos façam previsões poderosas sobre a probabilidade de observar uma pontuação específica.

Média e Mediana

A média aritmética de uma distribuição normal fica no centro da curva e corresponde ao percentil 50:metade de todas as observações fica acima dele e a outra metade abaixo. Como a curva é perfeitamente simétrica, a mediana coincide com a média, marcando o ponto de maior frequência.

Desvio Padrão e Variância

O desvio padrão quantifica a que distância, em média, as pontuações individuais estão da média. Um desvio padrão maior produz uma curva mais plana e mais espalhada, enquanto um desvio menor produz uma forma íngreme e estreita. Cada incremento do desvio padrão afasta você da média e reduz a probabilidade de que uma pontuação aleatória caia ali.

Percentis e a regra empírica

Numa distribuição normal, a regra empírica fornece as seguintes probabilidades de referência:

• 68% das observações estão dentro de ±1 desvio padrão da média.
• 95% estão dentro de ±2 desvios padrão.
• 99,7% estão dentro de ±3 desvios padrão.

Essas porcentagens constituem a espinha dorsal da inferência estatística. Por exemplo, se um ensaio clínico descobrir que os pacientes que tomam um novo medicamento para baixar o colesterol apresentam níveis médios dois desvios-padrão abaixo da média da população, é pouco provável que o resultado se deva apenas ao acaso.