Google 表格中的标准差（样本和总体）
标准差是衡量数据集中值分布的最常见方法之一。
您可以计算两种不同类型的标准差，具体取决于您使用的数据类型。
1.总体标准差
当您使用的数据集代表整个总体（即您感兴趣的每个值）时，您应该计算总体标准差。
计算总体标准差（表示为 σ）的公式为：
σ = √ Σ( xi – μ) 2 / N
金子：
- Σ ：表示“和”的符号
- x i ：数据集中的第 i个值
- μ ：人口平均值
- N ：人口规模
2. 标准差示例
当您使用的数据集代表取自较大感兴趣群体的样本时，您应该计算样本标准差。
计算样本标准差（表示为s ）的公式为：
s = √ Σ( xi – x̄) 2 / (n – 1)
金子：
- Σ ：表示“和”的符号
- x i ：数据集中的第 i个值
- x̄ : 样本平均值
- n ：样本量
以下示例展示了如何在 Google 表格中计算样本和总体标准差。
示例 1：计算 Google 表格中的样本标准差
假设一位生物学家想要总结特定种类海龟的体重标准差，因此她从种群中抽取了 20 只海龟的简单随机样本。
由于它使用样本来估计总体标准差，因此可以计算样本标准差。
以下屏幕截图显示了如何使用STDEV.S()函数计算样本标准差：
样本标准差为11.91 。
请注意， STDEV()还将返回样本标准差。
示例 2：在 Google 表格中计算总体标准差
假设一位篮球教练想要总结其球队 12 名球员得分的标准差。
由于他只对自己球员的得分感兴趣，而不对另一支球队的其他球员得分感兴趣，因此他可以计算总体标准差。
以下屏幕截图显示了如何使用STDEV.P()函数计算总体标准差：
总体标准差为7,331 。
其他资源
以下教程提供有关标准差的其他信息：
以下教程介绍了如何计算 Google 表格中的其他价差指标：
关于作者
本杰明·安德森博
大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多