Վարիանսը վիճակագրական չափում է, որը ցույց է տալիս, թե որքան է տարածված թվերի հավաքածուն: Դա կարևոր հայեցակարգ է ֆինանսների, գիտության և շատ այլ ոլորտներում, որն օգնում է մեզ հասկանալ փոփոխականությունը կամ ցրվածությունը մեր տվյալների հավաքածուներում: Excel-ը տրամադրում է շեղումը հաշվարկելու պարզ միջոց՝ այն հասանելի դարձնելով ինչպես սկսնակների, այնպես էլ առաջադեմ օգտատերերի համար: Այս հոդվածում մենք պարզ օրինակներով կուսումնասիրենք, թե ինչպես դա անել:

Ի՞նչ է տարբերությունը:
Ծանոթացում Excel-ի շեղումների գործառույթներին
Ինչպե՞ս հաշվարկել տարբերությունը Excel-ում:

• VAR.S vs VAR.P – Հաշվել շեղումը ընտրանքից կամ պոպուլյացիայից
• VAR.S vs VARA – Հաշվել շեղումը, ներառյալ կամ բացառելով տեքստերը և տրամաբանական տեքստերը

Ի՞նչ է տարբերությունը:

Վարիանսը վիճակագրական տերմին է, որը նկարագրում է, թե որքանով են տվյալների հավաքածուի թվերը տարբերվում թվերի միջինից կամ միջինից: Ըստ էության, այն չափում է, թե որքանով են տարածված թվերը: Տարբերությունը հասկանալու կարևոր կետը գիտակցելն է, որ այն քանակականացնում է տատանումների կամ ցրվածության աստիճանը արժեքների մի շարքում: Բարձր տարբերությունը ցույց է տալիս, որ թվերը տարածված են. ցածր շեղումը ցույց է տալիս, որ դրանք սերտորեն խմբավորված են միջինի շուրջ:

Տարբերությունը ցույց տալու պարզ օրինակ.

ՍցենարԴիտարկենք հինգ աշակերտ ունեցող դասարան և նրանց միավորները մաթեմատիկայի թեստում 100-ից: Միավորներն են 90, 92, 88, 91 և 89:

Հաշվիր միջինըՆախ, մենք գտնում ենք միջին (միջին) միավորը: Միջինն է

Հաշվարկել Տարբերությունը: Այնուհետև մենք հաշվարկում ենք շեղումը: Սա ներառում է յուրաքանչյուր միավորից միջինը հանելը, արդյունքի քառակուսումը և այնուհետև այդ քառակուսի տարբերությունների միջինացումը:

Գծապատկերը ցույց է տալիս միավորների տարածումը.

Հասկանալով արդյունքը.

Ցածր շեղումԱյս օրինակում շեղումը 2 է: Սա համեմատաբար ցածր է, ինչը ցույց է տալիս, որ միավորների մեծ մասը մոտ է միջինին (90): Որքան ցածր է շեղումը, այնքան ավելի մոտ են առանձին թվերը հավաքածուի միջինին:

Զրոյական շեղումԵթե ​​բոլոր ուսանողները հավաքեին ճիշտ 90 միավոր, շեղումը կլիներ 0՝ ցույց տալով, որ ընդհանրապես փոփոխականություն չկա: Յուրաքանչյուր միավոր նույնը կլիներ:

Բարձր տատանումներԸնդհակառակը, ավելի բարձր շեղումը ցույց կտա, որ միավորներն ավելի շատ են բաշխված միջինից՝ ցույց տալով ուսանողների կատարողականի ավելի մեծ փոփոխականություն:

Ամփոփելով, շեղումը մեզ տալիս է թվային արժեք, որն օգնում է քանակականացնել, թե որքանով են միավորները (կամ թվերի ցանկացած շարք) շեղվում միջին արժեքից՝ տրամադրելով պատկերացումներ տվյալների հետևողականության կամ փոփոխականության վերաբերյալ:

Զարմանալի! Օգտագործելով արդյունավետ ներդիրներ Excel-ում, ինչպիսիք են Chrome-ը, Edge-ը, Firefox-ը և Safari-ն:
Խնայեք ձեր ժամանակի 50% -ը և ամեն օր կրճատեք մկնիկի հազարավոր կտտոցներ ձեզ համար:

Ծանոթացում Excel-ի շեղումների գործառույթներին

Excel-ը տրամադրում է մի քանի գործառույթ՝ շեղումը հաշվարկելու համար, որոնցից յուրաքանչյուրը նախատեսված է տվյալների տարբեր սցենարների համար:

Այս գործառույթների ըմբռնումը չափազանց կարևոր է ճշգրիտ վիճակագրական վերլուծության համար

VAR.S (Նմուշի շեղում, ներառյալ թվերը).

• Հաշվում է շեղումը` հիմնվելով բնակչության ընտրանքի վրա:
• Լավագույնս օգտագործվում է տվյալների ենթաբազմություն վերլուծելիս՝ ամբողջը եզրակացնելու համար:

VAR.P (Բնակչության տատանումները, ներառյալ թվերը).

• Հաշվում է շեղումը ամբողջ բնակչության համար:
• Իդեալական է, երբ դուք ունեք ամբողջական տվյալներ և ոչ միայն նմուշ:

ՎԱՐԱ (Sample Variance, ներառյալ տեքստը և տրամաբանությունը).

• Նման է VAR.S-ին, բայց ներառում է տեքստ և տրամաբանական արժեքներ հաշվարկում (տեքստը համարվում է 0, TRUE՝ 1, FALSE՝ 0):
• Օգտակար է, երբ ձեր տվյալների հավաքածուն պարունակում է խառը տիպեր (թվեր, տեքստ և տրամաբանական արժեքներ):

VARPA (Բնակչության տարբերությունը, ներառյալ տեքստը և տրամաբանությունը).

• VARA-ի բնակչության շեղումների տարբերակը:
• Ներառում է բոլոր տեսակի տվյալները ամբողջ բնակչության համար շեղումների հաշվարկում:

Var (Ժառանգության նմուշի տարբերություն):

• VAR.S-ի ավելի հին տարբերակ, որը հիմնականում օգտագործվում էր Excel 2007-ում և ավելի վաղ:
• Հետևողականության և պարզության համար խորհուրդ է տրվում օգտագործել VAR.S-ը ավելի նոր տարբերակներում:

VARP (Ժառանգության բնակչության տարբերություն):

• VAR.P-ի հին տարբերակը:
• Ինչպես VAR-ը, խորհուրդ է տրվում օգտագործել VAR.P-ն Excel-ի նոր տարբերակներում:

Տարբերություններ և համեմատություններ.

• Նմուշ ընդդեմ բնակչությանVAR.S-ը և VARA-ն նմուշների համար են, մինչդեռ VAR.P-ն և VARPA-ն ամբողջ բնակչության համար են:
• Տվյալների տիպի նկատառումVARA-ն և VARPA-ն հաշվարկում ներառում են տեքստային և տրամաբանական արժեքներ՝ ի տարբերություն VAR.S-ի և VAR.P-ի:
• Ժառանգությունն ընդդեմ ժամանակակից գործառույթներիVAR-ը և VARP-ն ավելի հին գործառույթներ են և կարող են փոխարինվել VAR.S-ով և VAR.P-ով՝ Excel-ի ընթացիկ տարբերակների հետ ավելի լավ համատեղելիության համար:

Համեմատության աղյուսակ.

Ինչպե՞ս հաշվարկել տարբերությունը Excel-ում:

Այս բաժնում մենք կներկայացնենք երկու օրինակ՝ ցույց տալու, թե ինչպես կարելի է հաշվարկել դիսպերսիան Excel-ում և բացատրել տարբեր շեղումների ֆունկցիաների միջև եղած տարբերությունները: Արդյունքում, դուք կտեսնեք, որ տարբեր շեղումների ֆունկցիաները տալիս են բոլորովին տարբեր արդյունքներ նույն օրինակի տվյալների համար:

VAR.S vs VAR.P – Հաշվել շեղումը ընտրանքից կամ պոպուլյացիայից

ՍցենարՏարբերության հաշվարկ մի փոքր ընտրանքի համար ընդդեմ ամբողջ բնակչության:

ՕրինակՀաշվեք A2:A12 սյունակի արժեքների շեղումը:

ՖորմուլաԸնտրեք դատարկ բջիջ և մուտքագրեք ստորև բերված բանաձևերից մեկը, ինչպես ձեզ անհրաժեշտ է, ապա սեղմեք Enter բանալի.

• Ստանալով տվյալների մեծության նմուշի շեղումները (ենթադրելով, որ A2:A12-ի արժեքները մեծ տվյալների մաս են)

  =VAR.S(A2:A12)

  

• Ստանալով շեղումը ամբողջ բնակչության համար (ենթադրելով, որ A2:A12-ի արժեքները ամբողջ տվյալների բազան են)

  =VAR.P(A2:A12)

  

Ինչպես տեսնում եք, նույն արժեքները, բայց տարբեր շեղումների գործառույթների օգտագործումը տարբեր արդյունքներ կստանան:

VAR.S vs VAR.P – Հաշվել շեղումը ընտրանքից կամ պոպուլյացիայից

ՍցենարՈրոշում, թե արդյոք ներառել տրամաբանական արժեքներ և տեքստեր շեղումների հաշվարկում:

ՕրինակՀաշվեք A2:A12 սյունակի արժեքների շեղումը:

ՖորմուլաԸնտրեք դատարկ բջիջ և մուտքագրեք ստորև բերված բանաձևերից մեկը, ինչպես ձեզ անհրաժեշտ է, ապա սեղմեք Enter բանալի.

• Ստանալով շեղումները մեծ տվյալների հավաքածուի նմուշի համար՝ անտեսելով տեքստերը և տրամաբանական արժեքները:

  =VAR.S(A2:A12)

  

• Ստանալով շեղումը մեծ տվյալների հավաքածուի նմուշի համար, ներառյալ տեքստերը և տրամաբանական արժեքները:

  =VARA(A2:A12)

  

Տարբերություն ընդդեմ ստանդարտ շեղման

Նմանություններ.

• Տարածման միջոց:

  Ե՛վ շեղումը, և՛ ստանդարտ շեղումը վիճակագրական միջոցներ են, որոնք օգտագործվում են տվյալների հավաքածուի մեջ տարածումը կամ ցրումը նկարագրելու համար: Նրանք քանակականացնում են, թե բազմության առանձին թվերը որքանով են շեղվում միջինից (միջինից):

• Տվյալների վերլուծություն:

  Երկուսն էլ սովորաբար օգտագործվում են վիճակագրական վերլուծության մեջ՝ տվյալների փոփոխականությունը հասկանալու համար: Դրանք կարևոր են այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են ֆինանսները, հետազոտությունները, որակի վերահսկումը և այլն:

• Հաշվարկված է միջինից:

  Ինչպես շեղումների, այնպես էլ ստանդարտ շեղումների հաշվարկը սկսվում է տվյալների հավաքածուի միջինից: Նրանք գնահատում են փոփոխականությունը այս կենտրոնական արժեքի հետ կապված:

Տարբերությունները.

• Չափման միավորներ:

  • Տարբերություն. սկզբնական տվյալների քառակուսի միավորներ: Օրինակ, եթե տվյալները մետրերով են, շեղումը կլինի քառակուսի մետրերով:

  • Ստանդարտ շեղում. նույն միավորները, ինչ սկզբնական տվյալները: Շարունակելով օրինակը, եթե տվյալները մետրերով են, ստանդարտ շեղումը նույնպես կլինի մետրերով:

• մեկնաբանում:

  • Տարբերություն. Ապահովում է քառակուսի գնահատական, որը մեկնաբանելը կարող է ավելի քիչ ինտուիտիվ լինել, քանի որ այն նույն մասշտաբով չէ, ինչ սկզբնական տվյալները:

  • Ստանդարտ շեղում. ավելի մեկնաբանելի, քանի որ այն գտնվում է նույն միավորներում, ինչ տվյալները: Այն ցույց է տալիս տվյալների կետերի միջին հեռավորությունը միջինից:

• Մաթեմատիկական սահմանում:

  • Տարբերություն. միջինից քառակուսի տարբերությունների միջինը:

  • Ստանդարտ շեղում. շեղման քառակուսի արմատը:

• Զգայունություն ծայրահեղ արժեքների նկատմամբ:

  • Տարբերություն. ավելի զգայուն է արտաքուստների նկատմամբ, քանի որ այն քառակուսի է դարձնում տարբերությունները:

  • Ստանդարտ շեղում. Թեև դրա վրա ազդում են արտաքուստները, այն ավելի քիչ զգայուն է քառակուսի արմատի պատճառով շեղումների համեմատ:

• Ծրագրեր:

  • Տարբերություն:

    Օգտագործվում է, երբ ուշադրությունը կենտրոնացված է դիսպերսիայի քառակուսի մեծության վրա:

    Օգտակար է վիճակագրական մոդելներում և հաշվարկներում, որտեղ քառակուսիացումը անհրաժեշտ է բացասական արժեքները չեղարկելու համար:

    Հաճախ օգտագործվում է ֆինանսական մոդելներում ռիսկերի գնահատման համար, քանի որ այն չափում է անկայունությունը:

  • Ստանդարտ շեղում.

    Ավելի հաճախ օգտագործվում է հաշվետվություններում և ամենօրյա ծրագրերում տվյալների մասշտաբի հետ անմիջական կապի պատճառով:

    Էական է էմպիրիկ հետազոտության մեջ՝ փոփոխականությունը հասկանալու համար:

    Հաճախ օգտագործվում է որակի վերահսկման, եղանակային հաշվետվությունների և թեստերի ստանդարտ գնահատականներում:

Եզրակացություն.

Թեև շեղումը և ստանդարտ շեղումը երկուսն էլ ծառայում են տվյալների հավաքածուի տարածումը չափելու համար, դրանց կիրառությունները տարբերվում են չափման միավորի և մեկնաբանելիության պատճառով: Ստանդարտ շեղումը, իր անմիջական առնչությամբ տվյալների մասշտաբի հետ, հակված է ավելի հարմար լինել օգտագործողի համար, հատկապես գործնական, առօրյա համատեքստերում: Մյուս կողմից, շեղումը հաճախ ավելի հարմար է մաթեմատիկական և վիճակագրական մոդելներին:

Այս ակնարկը և համեմատությունը պետք է հստակ պատկերացում կազմեն, թե երբ և ինչու պետք է օգտագործել յուրաքանչյուր շեղման ֆունկցիա Excel-ում՝ թույլ տալով տվյալների ավելի ճշգրիտ և իմաստալից վերլուծություն: Ավելի շատ խաղի փոփոխող Excel ռազմավարությունների համար, որոնք կարող են բարձրացնել ձեր տվյալների կառավարումը, ավելի մանրամասն ուսումնասիրեք այստեղ:.