حاسبة الانحراف المعياري

يقيس الانحراف المعياري مدى تشتت مجموعة البيانات حول متوسطها. فالانحراف المعياري الصغير يعني أن القيم متجمعة بإحكام حول المتوسط، والكبير يعني أنها أكثر تشتتاً. أما التباين فهو مربع الانحراف المعياري، ويُحسب أولاً، ثم يعطي جذره التربيعي الانحراف المعياري بالوحدة نفسها التي قيست بها البيانات الأصلية.

استخدم الانحراف المعياري للعينة (بالقسمة على n − 1) عندما تكون بياناتك مجموعة جزئية تُستخدم لتقدير خصائص مجتمع أكبر، وهي الحالة الأكثر شيوعاً، إذ ترفع هذه القسمة الناتج قليلاً لتصحيح التحيّز. واستخدم الانحراف المعياري للمجتمع (بالقسمة على n) فقط عندما تشمل بياناتك كل أفراد المجموعة التي تهمك.

مثال: في مجموعة البيانات 2، 4، 4، 4، 5، 5، 7، 9 (والمتوسط = 5) يبلغ الانحراف المعياري للعينة نحو 2.14، بينما يبلغ الانحراف المعياري للمجتمع نحو 2.00 — فنسخة العينة تكون دائماً أكبر قليلاً للبيانات نفسها.