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Excel에서 표준 편차를 계산하는 방법

Joseph Gordon-Levitt
Joseph Gordon-Levitt원래의
2025-03-13 11:49:15881검색

Excel에서 표준 편차를 계산하는 방법

Excel에서 표준 편차를 계산하는 것은 내장 기능을 사용하여 간단합니다. 가장 일반적인 기능은 샘플 표준 편차를 계산하는 STDEV.S 입니다. 데이터가 더 많은 모집단의 샘플을 나타낼 때 사용됩니다. 귀하의 데이터가 전체 인구를 나타내는 경우 STDEV.P 사용하십시오.

이러한 기능을 사용하려면 :

  1. 셀 선택 : 결과가 나타나려는 빈 셀을 선택하십시오.
  2. 기능을 입력하십시오 : type =STDEV.S(range) 또는 =STDEV.P(range) 입력하고 "범위"를 실제 데이터 셀의 범위로 대체하십시오. 예를 들어, 데이터가 셀 A1에서 A10에 있으면 =STDEV.S(A1:A10) 또는 =STDEV.P(A1:A10) 입력합니다.
  3. Enter : Excel은 선택한 셀에서 표준 편차를 계산하고 표시합니다.

STDEV.S N-1 (여기서 N 은 데이터 포인트 수)으로 나누어 샘플을 기반으로 모집단 표준 편차의 편견없는 추정치를 제공한다는 것을 기억하십시오. STDEV.Pn 으로 나뉘어 전체 인구의 표준 편차를 계산합니다. 데이터가 샘플 또는 전체 모집단을 나타내는 지에 따라 적절한 기능을 선택하십시오.

Excel에서 표준 편차를 계산하는 다른 방법은 무엇입니까?

Excel은 주로 표준 편차 계산을위한 두 가지 기능을 제공합니다.

  • STDEV.S (샘플 표준 편차) : 이 함수는 샘플의 표준 편차를 계산합니다. 전체 인구와 함께 일하지 않는 한 일반적으로 선호되는 방법입니다. √ [σ (xi -x̄) ² / (n -1)], 여기서 xi는 각 데이터 포인트를 나타내고 x̄는 샘플 평균, n은 샘플 크기입니다. (N-1)의 부서는 인구 표준 편차에 대한 편견없는 추정치를 제공합니다.
  • STDEV.P (인구 표준 편차) : 이 함수는 전체 인구의 표준 편차를 계산합니다. √ [σ (xi -μ) ² / n], 여기서 xi는 각 데이터 포인트, μ는 모집단 평균, N은 모집단 크기를 사용합니다. 데이터가 관심있는 전체 인구를 대표 할 때만 사용하십시오.

이것들은 기본 기능이지만 다른 Excel 함수를 사용하여 표준 편차를 수동으로 계산 STDEV.P 평균, STDEV.S 차이 등을 계산하는 것이 훨씬 더 효율적이고 오류가 덜 발생합니다.

Excel의 특정 범위의 데이터에 대한 표준 편차를 계산할 수 있습니까?

예, 물론. STDEV.SSTDEV.P 함수를 사용하면 표준 편차를 계산하려는 데이터를 포함하는 정확한 셀 범위를 지정할 수 있습니다. 기능의 괄호 안에 셀 범위를 입력하면됩니다.

예를 들어:

  • =STDEV.S(B5:B20) 셀 B5에서 B20 셀의 데이터에 대한 샘플 표준 편차를 계산합니다.
  • =STDEV.P(A1:D10) A1에서 D10에서 직사각형 범위의 데이터에 대한 모집단 표준 편차를 계산합니다. 여기에는 해당 영역 내의 모든 데이터가 포함됩니다.

명명 된 범위를 포함하여 함수 내에서 유효한 Excel 범위 표기법을 사용할 수 있습니다. 이 유연성을 사용하면 데이터의 특정 하위 집합을 정확하게 분석 할 수 있습니다.

Excel에서 계산 된 표준 편차 값을 어떻게 해석합니까?

표준 편차는 데이터 세트의 분산량 또는 변동성을 나타냅니다. 표준 편차가 높을수록 변동성이 높아져 데이터 포인트가 평균 (평균)에서 더 많이 확산됩니다. 표준 편차가 낮을수록 변동성이 줄어 듭니다. 즉, 데이터 포인트가 평균 주위에 더 밀접하게 클러스터링됩니다.

예를 들어:

  • 낮은 표준 편차 : 표준 편차가 낮 으면 대부분의 데이터 포인트가 평균값에 가깝습니다. 이것은 데이터의 일관성 또는 동질성을 나타냅니다.
  • 높은 표준 편차 : 표준 편차가 높으면 데이터 포인트가 평균값 주위에 널리 분산되어 있음을 시사합니다. 이것은 데이터의 더 큰 가변성 또는 이질성을 나타냅니다.

표준 편차를 해석 할 때 데이터의 컨텍스트를 고려하는 것이 중요합니다. 측정중인 데이터의 스케일과 특성에 따라 10의 표준 편차가 하나의 데이터 세트에 대해 높지만 다른 데이터 세트의 경우 낮은 것으로 간주 될 수 있습니다. 종종 표준 편차는 데이터의 분포 및 특성에 대한보다 완전한 이해를 제공하기 위해 평균과 함께 사용됩니다.

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