Excel에서 표준 편차를 찾는 방법
Excel에서 표준 편차를 찾으려면 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 데이터 구성 : 데이터가 열 또는 행으로 구성되어 있는지 확인하십시오. 예를 들어, 데이터가 A 열, A1에서 A10 열에 있다고 가정 해 봅시다.
- 기능 선택 : Excel은 표준 편차를 계산하기위한 몇 가지 기능을 제공합니다. 가장 일반적으로 사용되는 기능은 전체 인구의 경우
STDEV.P
, 인구의 샘플의 경우STDEV.S
입니다. - 기능을 입력하십시오 . 표준 편차가 나타나려는 빈 셀을 클릭하십시오. 그런 다음 함수를 입력하십시오. 예를 들어, 샘플의 표준 편차를 계산하는 경우
=STDEV.S(A1:A10)
입력합니다. - Enter를 누르십시오 : 함수를 입력 한 후 Enter를 누릅니다. Excel은 선택된 셀에서 표준 편차를 계산하고 표시합니다.
- 결과 확인 : 데이터의 맥락에서 결과가 의미가 있는지 확인하십시오. 결과가 꺼진 것처럼 보이면 데이터 범위와 기능 선택을 다시 확인하십시오.
표준 편차를 계산하는 데 사용되는 특정 Excel 함수는 무엇입니까?
Excel은 각기 다른 시나리오에 적합한 표준 편차를 계산하기위한 몇 가지 기능을 제공합니다.
- STDEV.P :이 기능은 전체 모집단을 기준으로 표준 편차를 계산합니다. 구문은
=STDEV.P(number1, [number2], ...)
입니다. - STDEV.S :이 기능은 모집단의 샘플을 기준으로 표준 편차를 계산합니다. 구문은
=STDEV.S(number1, [number2], ...)
입니다. - STDEVA :이 기능은 텍스트 및 계산의 논리적 값을 포함하여 샘플을 기반으로 표준 편차를 계산합니다. 구문은
=STDEVA(value1, [value2], ...)
입니다. - STDEVPA : STDEVA와 유사하지만 전체 인구의 표준 편차를 계산합니다. 구문은
=STDEVPA(value1, [value2], ...)
입니다.
이러한 기능은 Excel 내에서 통계 분석의 필수 도구로, 사용자는 데이터 세트 및 분석 요구 사항에 따라 적절한 기능을 선택할 수 있습니다.
Excel에서 표준 편차 결과를 해석하는 방법을 설명 할 수 있습니까?
Excel에서 표준 편차 결과를 해석하는 것은 숫자가 나타내는 내용과 데이터가 데이터에 적용되는 방법을 이해하는 것입니다.
- 스프레드 측정 : 표준 편차는 값 세트의 변동 또는 분산량을 측정 한 것입니다. 낮은 표준 편차는 값이 세트의 평균 (평균)에 가까운 경향이있는 반면, 높은 표준 편차는 값이 더 넓은 범위에 걸쳐 확산됨을 나타냅니다.
- 맥락 해석 : 표준 편차의 해석은 데이터의 맥락에 달려 있습니다. 예를 들어, 일련의 테스트 점수에서 낮은 표준 편차는 그룹 전체의 일관된 성능을 나타낼 수있는 반면, 높은 표준 편차는 다양한 성능 수준을 제안 할 수 있습니다.
- 비교 : 표준 편차를 사용하여 다른 데이터 세트 간의 변동성을 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 두 그룹의 성능을 비교하는 경우 표준 편차가 낮은 그룹이 더 일관 될 수 있습니다.
- 경험 규칙 : "6-95-99.7 규칙"(경험적 규칙이라고도 함)은 표준 편차를 해석하는 데 도움이됩니다. 데이터의 약 68%가 평균의 하나의 표준 편차, 2 개의 표준 편차 내에서 95%, 3 개의 표준 편차 내에서 99.7% 내에 있습니다.
Excel에서 표준 편차를 계산할 때 피해야 할 일반적인 실수가 있습니까?
예, Excel에서 표준 편차를 계산할 때 피해야 할 몇 가지 일반적인 실수가 있습니다.
- 잘못된 기능 사용 : 잘못된 함수 선택 (예 :
STDEV.P
를 사용해야 할 때STDEV.S
사용)은 잘못된 결과로 이어질 수 있습니다. 인구 나 샘플과 함께 일하는지 이해해야합니다. - 데이터 범위 오류 : 계산의 일부가되어서는 안되는 셀을 포함하거나 제외하면 결과를 왜곡 할 수 있습니다. 기능의 셀 범위를 항상 다시 확인하십시오.
- 숨겨진 또는 필터링 된 데이터 : 숨겨진 행 또는 필터링 된 데이터가있는 경우 Excel은 여전히 계산에 이러한 값을 포함시켜 결과에 영향을 줄 수 있습니다.
SUBTOTAL
함수 또는STDEV.S
와 같은 필터 인식 기능을주의해서 사용하십시오. - 비 숫자 데이터 : 비 숫자 데이터를 계산 범위에 입력하면 오류가 발생할 수 있습니다.
STDEV.S
와 같은 기능은 텍스트와 논리적 값을 무시하지만STDEVA
에는 포함되어 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. - 반올림 오류 : 필요한 정밀에 따라 반올림 오류가 발생할 수 있습니다. 일반적으로 최종보고 단계까지 최대한 소수점 이하 자리를 유지하는 것이 좋습니다.
이러한 일반적인 실수를 피하면 Excel에서 표준 편차를보다 정확하고 신뢰할 수있는 계산을 보장 할 수 있습니다.
위 내용은 Excel에서 표준 편차를 찾는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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