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Excel規(guī)范差該用哪一個(用Excel求分組數(shù)據(jù)的規(guī)范差)

Excel規(guī)范差該用哪一個(用Excel求分組數(shù)據(jù)的規(guī)范差)

更新時間:2024-05-07 文章作者:未知 信息來源:網(wǎng)絡(luò) 閱讀次數(shù):

辦公軟件是指可以進行文字處理、表格制作、幻燈片制作、圖形圖像處理、簡單數(shù)據(jù)庫的處理等方面工作的軟件。目前辦公軟件朝著操作簡單化,功能細化等方向發(fā)展。辦公軟件的應(yīng)用范圍很廣,大到社會統(tǒng)計,小到會議記錄,數(shù)字化的辦公,離不開辦公軟件的鼎力協(xié)助。另外,政府用的電子政務(wù),稅務(wù)用的稅務(wù)系統(tǒng),企業(yè)用的協(xié)同辦公軟件,這些都屬于辦公軟件。

Excel中包含多種函數(shù)運算法則,我們可以通過Excel中的函數(shù)公式來對特定的數(shù)據(jù)進行處理。關(guān)于Excel標準差該用哪個,用Excel求分組數(shù)據(jù)的標準差的問題大家是否了解呢?下面就為大家介紹一下相關(guān)內(nèi)容。

一、Excel標準差該用哪個

Excel中的標準差函數(shù)是一種統(tǒng)計上的分析方法,它可以幫助我們?nèi)チ私庠敿毜臄?shù)據(jù)分布情況。標準差函數(shù)可以通過測量一組數(shù)據(jù)的離散程度來幫助我們更好的理解和整理數(shù)據(jù)。而離散程度指的是觀測變量的各個取值相互之間的差異程度大小,離散程度也是用來衡量風險大小的一個指標。

在Excel查找標準差函數(shù)的過程中,我們會發(fā)現(xiàn)有兩種標準差函數(shù)的公式,一個是STDEVA,一個是STDEVP,那么兩者之間有什么差別,我們又該怎樣去選擇使用呢?

標準差函數(shù)

圖1:標準差函數(shù)

STDEVA是用于估算給定樣本的標準偏差,它將數(shù)據(jù)的文本值和邏輯值也計算在內(nèi)。如果我們需要計算的數(shù)據(jù)代表的是樣本總體,那么就必須要使用STDEVA來計算標準差。

STDEVA

圖2:STDEVA

STDEVP是用于計算基于給定樣本的總體的標準差,它忽略了邏輯值和文本值的影響。如果我們要計算的數(shù)據(jù)代表著樣本總體中的樣本,則應(yīng)使用STDEVP函數(shù)來計算標準差。

STDEVP

圖3:STDEVP

總的來說,具體選用哪個函數(shù)來計算標準差主要看兩點,一是邏輯值和文本值是否可以忽略,二是數(shù)據(jù)代表的是樣本總體還是樣本總體中的樣本。

二、用Excel求分組數(shù)據(jù)的標準差

上面介紹完了Excel中標準差函數(shù)的選用方法,接下來為大家介紹如何用Excel求分組函數(shù)的標準差。

首先打開Excel,單擊選中第一個要輸入標準差數(shù)據(jù)的單元格,然后點擊頁面上方“fx”的圖標插入函數(shù),在彈出的對話框中,先將“選擇類別”改成“全部”,然后在下面的函數(shù)區(qū)域進行下拉,找到STDEVP,點擊“確定”。(圖例中的數(shù)據(jù)可以忽略邏輯值和文本值,所以選用STDEVP)

選擇函數(shù)

圖4:選擇函數(shù)

輸入?yún)?shù)時,通過使用鼠標拖拽選中參數(shù)區(qū)域,或者直接在“Number1”后輸入?yún)?shù)區(qū)域,然后點擊“確定”。

選擇參數(shù)

圖5:選擇參數(shù)

然后我們就會看到E2單元格中顯示了計算出的標準差,即王大同學三門課成績的離散程度。在分組數(shù)據(jù)中我們還想求出其他同學成績的標準差,只需要將鼠標放置E2單元格的右下角,單擊鼠標進行向下拖拽,一直拖拽到最后一組數(shù)據(jù)。這樣就不需要我們再次輸入函數(shù)及參數(shù)來進行計算,其他組的標準差數(shù)值就自動計算完成了。

向下填充

圖6:向下填充

如果我們熟悉標準差函數(shù)的話,可以直接在主界面中間輸入單元格內(nèi)容的方框中打字輸入函數(shù),在括號內(nèi)輸入?yún)?shù)范圍,在第一組數(shù)據(jù)計算完畢后,同樣用鼠標向下進行拖拽填充,完成其他組的標準差計算。

直接輸入函數(shù)

圖7:直接輸入函數(shù)

三、小結(jié)

以上就是Excel標準差該用哪個,用excel求分組數(shù)據(jù)的標準差的相關(guān)內(nèi)容。閱讀完上文的講解和演示,是不是覺得標準差函數(shù)在Excel中運用起來也沒有那么難了呢?


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