La distribución normal se usa para el cálculo de
probabilidades de variables continuas, cuyos histogramas
tienen forma “acampanada”, por eso y porque su expresión
matemática fue estudiada por Gauss, también se conoce
como modelo Gaussiano y su gráfica es la campana de Gauss;
El modelo Normal permite aproximar, como se dijo, el
comportamiento estadístico de muchas variables continuas
pero también incluso de algunas variables discretas cuando
los tamaños muestrales con los que se trabaja son grandes.
Histograma de una distribución normal hipotética Puesto que
la distribución de estos datos es normal, usted puede
determinar exactamente qué porcentaje de los valores está
dentro de cualquier rango específico. Por ejemplo: Alrededor
del 95% de las observaciones está dentro de 2 desviaciones
estándar de la media, indicado por el área sombreada en azul.
El 95% de los valores se ubicará dentro de 1.96 desviaciones
estándar con respecto a la media (entre −1.96 y +1.96). Por lo
tanto, menos del 5% (0.05) de las observaciones estará fuera de
este rango. Este rango es la base del nivel de significancia de
0.05 que se utiliza para muchas pruebas de hipótesis.
Aproximadamente el 68% de las observaciones está dentro de
una 1 desviación estándar de la media (-1 a +1), y alrededor del
99.7% de las observaciones estarían dentro de 3 desviaciones
estándar con respecto a la media (-3 a +3).