Una curva de campana es un gráfico que representa una distribución normal de variables, en la que la mayoría de los valores se agrupan alrededor de una media, mientras que los valores atípicos se pueden encontrar por encima y por debajo de la media. Por ejemplo, la altura humana a menudo sigue una curva de campana, con valores atípicos que son inusualmente bajos y altos y la mayor parte de las personas se concentra alrededor de una altura media, como 70 pulgadas (178 centímetros) para los hombres estadounidenses. Cuando se grafican datos que siguen un patrón de distribución normal, el gráfico a menudo se asemeja a una campana en la sección transversal, lo que explica el término «curva de campana».
Las distribuciones normales o gaussianas se pueden encontrar en una amplia variedad de contextos, desde gráficos del desempeño de los mercados financieros hasta puntajes de pruebas. Cuando se grafican las variables y aparece una curva de campana, a menudo se considera que las variables se encontraban dentro de las expectativas normales y que se comportan de manera predecible. Si el gráfico está sesgado o es irregular, puede indicar que hay un problema.
Idealmente, una curva de campana es simétrica. Al calificar, por ejemplo, una prueba debe redactarse de tal manera que un pequeño número de estudiantes falle con una F, y un número igualmente pequeño obtenga una calificación perfecta con una A. Un número ligeramente mayor de estudiantes debe obtener D y B. , y el mayor número debería obtener Cs. Si la curva de campana está sesgada y el pico de la curva está en Ds, sugiere que la prueba fue demasiado difícil, mientras que una prueba con un pico en Bs es demasiado fácil.
Usando una curva de campana, también es posible llegar a la desviación estándar de los datos. La desviación estándar muestra cuán compactas están las variables alrededor de la media. Las desviaciones estándar reflejan la diversidad de las variables que se grafican y se pueden usar para recopilar información sobre la validez de los datos. Una gran desviación estándar indica que las variables no están agrupadas estrechamente y que puede haber un problema con los datos, mientras que pequeñas desviaciones estándar sugieren que los datos pueden ser más válidos.
Por ejemplo, cuando se realizan encuestas, la empresa de encuestas publica desviaciones estándar. Si la desviación estándar es pequeña, significa que si se repitiera la encuesta, los datos estarían muy cerca de los de la encuesta original, lo que sugiere que la empresa encuestadora utilizó métodos válidos y que la información es precisa. Sin embargo, si la desviación estándar es grande, indicaría que es posible que las encuestas repetidas no arrojen los mismos resultados, lo que hace que los datos sean menos útiles.