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Calcolatore di Deviazione Standard — Campione e Popolazione

Calcolatore gratuito di deviazione standard con formule di campione e popolazione, varianza, errore standard, coefficiente di variazione e una tabella passo passo.

🔒 Funziona interamente nel tuo browser — nulla viene caricato

Sample standard deviation (s)

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Sample variance (s²)

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Mean

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Count (n)

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Sum of squares

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Standard error of mean

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Coefficient of variation

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Population standard deviation (σ)

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Paste at least one number.

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Cosa misura la deviazione standard

La deviazione standard descrive quanto è distribuito un insieme di numeri intorno alla sua media. Un valore piccolo significa che i numeri si raggruppano strettamente insieme; un valore grande significa che sono ampiamente dispersi. Due classi possono entrambe media 70% su un test, eppure una ha voti tra 65 e 75 e l'altra tra 40 e 100. La media non può distinguerli, ma la deviazione standard può. Poiché è espressa nelle stesse unità dei dati, è facile da interpretare, per questo appare nella scienza, nella finanza, nel controllo della qualità e nelle statistiche quotidiane.

Campione rispetto a popolazione

L'unica differenza tra le due versioni è il divisore. La deviazione standard della popolazione σ divide la somma dei quadrati delle deviazioni per n e si applica quando hai ogni valore nel gruppo. La deviazione standard del campione s divide per n − 1 e viene utilizzata quando i tuoi numeri sono un campione tratto da un gruppo più grande. Questo calcolatore mostra entrambi contemporaneamente e evidenzia quello che selezioni. Un campione ha bisogno di almeno due valori, perché con un singolo numero non c'è alcuna distribuzione da misurare.

La tabella di deviazione elenca ogni valore, la sua distanza dalla media e quella distanza al quadrato, così puoi seguire il calcolo manualmente o copiarlo in una relazione. Insieme alla deviazione standard ottieni la varianza, la somma dei quadrati, l'errore standard della media e il coefficiente di variazione.

Lettura del risultato

Per dati che seguono una curva a campana, circa il 68% dei valori rientra in una deviazione standard dalla media, il 95% in due e il 99,7% in tre. I valori lontani da questo intervallo sono candidati per i valori anomali che vale la pena controllare. Ricorda che la deviazione standard è sensibile ai valori estremi, perché le differenze sono al quadrato. Tutta la matematica viene eseguita localmente nel tuo browser, quindi i tuoi dati non vengono mai caricati.

Come usare

  1. Inserisci i tuoi datiIncolla i numeri separati da virgole, spazi o nuove righe.
  2. Scegli campione o popolazioneScegli campione se i tuoi numeri sono un sottoinsieme di un gruppo più grande, o popolazione se sono ogni valore nel gruppo.
  3. Leggi i risultatiVedi la deviazione standard, varianza, media, errore standard e la tabella completa delle deviazioni dalla media.

Domande frequenti

Qual è la formula per la deviazione standard?
Trova la media, sottraila da ogni valore, eleva al quadrato le differenze, sommale, dividi per n (popolazione) o n − 1 (campione) e prendi la radice quadrata.
Devo usare la deviazione standard del campione o della popolazione?
Usa la popolazione quando i tuoi dati coprono il gruppo intero che ti interessa, ad esempio ogni studente in una classe. Usa il campione quando i tuoi dati sono solo un sottoinsieme utilizzato per stimare un gruppo più grande, che è il caso comune in sondaggi e esperimenti.
Perché la formula del campione divide per n − 1?
I valori di un campione si trovano più vicini alla loro stessa media rispetto alla vera media della popolazione, quindi dividere per n sottostimerebbe la distribuzione. Dividere per n − 1 (correzione di Bessel) corregge quella distorsione.
Che cos'è una buona o cattiva deviazione standard?
Non c'è un valore universale buono. È misurato nelle stesse unità dei tuoi dati, quindi confrontalo con la media: il coefficiente di variazione mostrato qui esprime la deviazione standard come percentuale della media.
Qual è l'errore standard della media?
È la deviazione standard del campione divisa per √n e mostra quanto precisamente la media del campione stima la vera media. Si riduce man mano che il campione diventa più grande.
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