Excel se pogosto uporablja za statistiko in analizo podatkov. Standardni odklon je nekaj, kar se pri statističnih izračunih pogosto uporablja.
V tej vadnici vam bom pokazal kako izračunati standardni odklon v Excelu (z uporabo preprostih formul)
Preden se lotim, naj vam na hitro predstavim kratek pregled, kaj je standardni odklon in kako se uporablja.
Kaj je standardni odklon?
Vrednost standardnega odstopanja bi povedala, koliko nabor podatkov odstopa od povprečja nabora podatkov.
Recimo, da imate na primer 50 ljudi in beležite njihovo težo (v kilogramih).
V tem nizu podatkov je povprečna teža 60 kg, standardni odmik pa 4 kg. To pomeni, da je večina ljudi v okviru 4 kg povprečne teže (kar bi bilo 56-64 kg).
Zdaj pa razložimo vrednost standardnega odklona:
- Nižja vrednost označuje, da so podatkovne točke bližje povprečni (povprečni) vrednosti.
- Višja vrednost kaže, da se podatkovne točke zelo razlikujejo. To je lahko tudi v primeru, ko je v naboru podatkov veliko odstopanj.
Izračun standardnega odstopanja v Excelu
Standardno odstopanje je enostavno izračunati, vendar morate vedeti, katero formulo uporabiti v Excelu.
V Excelu je šest formul za standardni odklon (osem, če upoštevate tudi funkcije zbirke podatkov).
Teh šest formul lahko razdelimo v dve skupini:
- Izračun standardnega odklona vzorca: Formule v tej kategoriji so STDEV.S, STDEVA in STDEV
- Izračun standardnega odklona za celotno populacijo: Formule v tej kategoriji so STDEV.P, STDEVPA in STDEVP
V skoraj vseh primerih boste za vzorec uporabili standardni odklon.
Spet laično, izraz "populacija" uporabljate, če želite upoštevati vse nabore podatkov v celotni populaciji. Po drugi strani pa izraz „vzorec“ uporabite, kadar uporaba populacije ni mogoča (ali pa je to nerealno). V tem primeru izberete vzorec iz populacije.
Z vzorčnimi podatki lahko izračunate standardni odklon in sklepate za celotno populacijo. Odlično razlago si lahko preberete tukaj (preberite prvi odgovor).
Torej. to zmanjšuje število formul na tri (funkcija STDEV.S, STDEVA in STDEV)
Zdaj pa razumejmo te tri formule:
- STDEV.S - Uporabite to, če so vaši podatki številski. Ne upošteva besedila in logičnih vrednosti.
- STDEVA - To uporabite, če želite v izračun vključiti besedilo in logične vrednosti (skupaj s številkami). Besedilo in FALSE se vzameta kot 0, TRUE pa kot 1.
- STDEV - STDEV.S je bil predstavljen v Excelu 2010. Pred tem je bila uporabljena funkcija STDEV. Še vedno je vključen zaradi združljivosti s prejšnjimi različicami.
Tako lahko varno domnevate, da bi morali v večini primerov uporabiti funkcijo STDEV.S (ali funkcijo STDEV, če uporabljate Excel 2007 ali starejše različice).
Zdaj pa poglejmo, kako ga uporabiti v Excelu.
Uporaba funkcije STDEV.S v Excelu
Kot že omenjeno, funkcija STDEV.S uporablja numerične vrednosti, vendar zanemarja besedilo in logične vrednosti.
Tukaj je sintaksa funkcije STDEV.S:
STDEV.S (številka1, [številka2],…)
- Številka 1 - To je obvezen argument v formuli. Argument prve številke ustreza prvemu elementu vzorca populacije. Namesto argumentov, ločenih z vejicami, lahko uporabite tudi poimenovano območje, eno matriko ali sklic na matriko.
- Številka 2,… [Izbirni argument v formuli] Uporabite lahko do 254 dodatnih argumentov. Ti se lahko nanašajo na podatkovno točko, imenovano območje, eno samo matriko ali sklic na matriko.
Zdaj pa poglejmo preprost primer, kjer izračunamo standardni odklon.
Primer - Izračun standardnega odstopanja za podatke o teži
Recimo, da imate nabor podatkov, kot je prikazano spodaj:
Za izračun standardnega odstopanja s tem naborom podatkov uporabite naslednjo formulo:
= STDEV.S (A2: A10)
Če uporabljate Excel 2007 ali starejše različice, ne boste imeli funkcije STDEV.S. V tem primeru lahko uporabite naslednjo formulo:
= STDEV (D2: D10)
Zgornja formula vrne vrednost 2,81, kar kaže, da bi bila večina ljudi v skupini v razponu teže 69,2-2,81 in 69,2+2,81.
Upoštevajte, da ko rečem "večina ljudi", se to nanaša na normalno porazdelitev vzorca (to je 68% vzorčne populacije znotraj enega standardnega odstopanja od povprečja).
Upoštevajte tudi, da je to zelo majhen nabor vzorcev. V resnici boste to morda morali narediti za večji nabor vzorčnih podatkov, kjer boste lahko bolje opazovali normalno porazdelitev.
Upam, da vam je bila ta vadnica v Excelu uporabna.
