Calcolatore di Deviazione Standard
Calcolatore di Deviazione Standard
Inserisci un elenco di numeri e scegli se è un campione o l'intera popolazione. Questo calcola la deviazione standard — la misura più usata di quanto siano dispersi i valori attorno alla media.
- Formula campionaria: Deviazione Standard = √(Σ(x − media)² ÷ (n − 1)) — divide per n−1 (correzione di Bessel), usata quando i tuoi dati sono un campione di una popolazione più grande.
- Formula della popolazione: Deviazione Standard = √(Σ(x − media)² ÷ n) — divide per n, usata solo quando il tuo set di dati È l'intera popolazione.
- Interpretare il risultato: una deviazione standard piccola significa che i valori si raggruppano vicino alla media; una grande significa che sono ampiamente dispersi.
Dovrei usare la deviazione standard campionaria o della popolazione?
Usa quasi sempre quella campionaria (n−1) in pratica — è la scelta corretta quando i tuoi dati rappresentano un sottoinsieme di un gruppo più grande.
Perché la formula campionaria divide per n−1 invece di n?
Dividere per n tende a sottostimare la vera varianza della popolazione quando si lavora da un campione — la correzione di Bessel (n−1) corregge questo bias.
Calcolatore di Deviazione Standard
Inserisci un elenco di numeri e scegli se è un campione o l'intera popolazione. Questo calcola la deviazione standard — la misura più usata di quanto siano dispersi i valori attorno alla media.
- Formula campionaria: Deviazione Standard = √(Σ(x − media)² ÷ (n − 1)) — divide per n−1 (correzione di Bessel), usata quando i tuoi dati sono un campione di una popolazione più grande.
- Formula della popolazione: Deviazione Standard = √(Σ(x − media)² ÷ n) — divide per n, usata solo quando il tuo set di dati È l'intera popolazione.
- Interpretare il risultato: una deviazione standard piccola significa che i valori si raggruppano vicino alla media; una grande significa che sono ampiamente dispersi.
Dovrei usare la deviazione standard campionaria o della popolazione?
Usa quasi sempre quella campionaria (n−1) in pratica — è la scelta corretta quando i tuoi dati rappresentano un sottoinsieme di un gruppo più grande.
Perché la formula campionaria divide per n−1 invece di n?
Dividere per n tende a sottostimare la vera varianza della popolazione quando si lavora da un campione — la correzione di Bessel (n−1) corregge questo bias.