如何在 Excel 中計算方差

因此,您被要求使用 Excel 計算方差,但您不確定這意味著什麼或如何計算。別擔心,這是一個簡單的概念,甚至更容易的過程。您很快就會成為方差專業人士!

什麼是方差?

“方差”是一種衡量與均值的平均距離的方法。“平均值”是數據集中所有值的總和除以值的數量。方差讓我們了解該數據集中的值平均而言是傾向於一致地保持均值還是分散在各處。

如何在 Excel 中計算方差

在數學上,方差並不那麼複雜:

  1. 計算一組值的平均值。要計算平均值,請將所有值的總和除以值的數量。
  2. 取集合中的每個值並從平均值中減去它。
  3. 將結果值平方(以抵消負數)。
  4. 將所有平方值相加。
  5. 計算平方值的平均值以獲得方差。

正如您所看到的,這不是一個很難計算的值。但是,如果您有成百上千個值,手動操作將花費很長時間。所以Excel可以自動化這個過程是一件好事!

你用方差做什麼?

方差本身有很多用途。從純粹的統計角度來看,這是表達一組數據分佈情況的一種很好的速記方式。投資者使用方差來估計給定投資的風險。

例如,通過獲取一段時間內股票的價值併計算其方差,您將很好地了解其過去的波動性。在過去預測未來的假設下,這意味著低方差的東西更安全、更可預測。

如何在 Excel 中計算方差

您還可以比較不同時間段內某些事物的差異。這有助於檢測另一個隱藏因素何時影響某物,改變其方差。

方差也與另一個稱為標準差的統計量密切相關。請記住,用於計算方差的值是平方的。這意味著方差不是以與原始值相同的單位表示的。標準差需要取方差的平方根,將值恢復到其原始單位。因此,如果數據以千克為單位,那麼標準偏差也是如此。

在總體和样本方差之間進行選擇

有兩種方差子類型,Excel 中的公式略有不同。您應該選擇哪一個取決於您的數據。如果您的數據包括整個“總體”,那麼您應該使用總體方差。在這種情況下,“人口”意味著您擁有目標人口組的每個成員的每個值。 

如何在 Excel 中計算方差

例如,如果您正在查看左撇子的體重,那麼人口包括地球上每個左撇子的人。如果你對它們都進行了權衡,你就會使用總體方差。 

當然,在現實生活中,我們通常會滿足於從較大的人口中提取較小的樣本。在這種情況下,您將使用樣本方差。對於較小的人口,人口方差仍然實用。例如,一家公司可能有幾百或幾千名員工,每個員工都有數據。他們代表統計意義上的“人口”。

選擇正確的方差公式

Excel中有三個樣本方差公式和三個總體方差公式:

  • VARVAR.SVARA用於樣本方差。
  • VARPVAR.PVARPA用於總體方差。

您可以忽略 VAR 和 VARP。這些已經過時,只是為了與舊版電子表格兼容。

剩下的就是用於計算一組數值的方差的 VAR.S 和 VAR.P,以及包括文本字符串的 VARA 和 VARPA。

如何在 Excel 中計算方差

VARA 和 VARPA 會將任何文本字符串轉換為數值 0,“TRUE”和“FALSE”除外。這些分別轉換為 1 和 0。

最大的區別是 VAR.S 和 VAR.P 跳過任何非數值。這從值的總數中排除了這些個案,這意味著平均值將不同,因為您除以較少的個案以獲得平均值。

如何在 Excel 中計算方差

在 Excel 中計算方差所需的只是一組值。我們將在下面的示例中使用 VAR.S,但無論您使用哪個方差公式,公式和方法都完全相同:

  1. 假設您已準備好範圍或離散值集,請選擇您選擇的空單元格。

如何在 Excel 中計算方差

  1. 在公式字段中,鍵入=VAR.S(XX:YY),其中 X 和 Y 值替換為範圍的第一個和最後一個單元格編號。

如何在 Excel 中計算方差

  1. Enter 鍵完成計算。

如何在 Excel 中計算方差

或者,您可以指定特定值,在這種情況下,公式類似於=VAR.S(1,2,3,4)。將數字替換為您需要計算方差的任何內容。您可以像這樣手動輸入多達 254 個值,但除非您只有少數值,否則最好在單元格範圍內輸入數據,然後使用上面討論的公式的單元格範圍版本。

你可以擅長,呃,擅長

對於需要在 Excel 中進行統計工作的任何人來說,計算方差是一個有用的技巧。但是,如果我們在本文中使用的任何 Excel 術語令人困惑,請考慮查看Microsoft Excel 基礎教程 – 學習如何使用 Excel

另一方面,如果您準備好進行更多操作,請查看將線性回歸趨勢線添加到 Excel 散點圖,以便您可以可視化方差或數據集與算術平均值相關的任何其他方面。

方差可以忽略嗎?


方差是機率論和統計學中最有用的工具之一。它用於測量資料集的變異性。然而,變異數在統計學中不能被忽視,因為它有助於評估資料的變異性並得出關於變數之間關係的重要結論。如果忽略方差,您可能會錯過有關數據的重要資訊並導致誤導性結果。因此,最好不要忽略統計數據中的差異。



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