方差、标准差 的区别

方差、标准差有什么区别

为什么要每个数与平均相减再取平方，取它们的差的绝对值不也可以吗？？

比如一组数据:

7.5,7.5,10,10,10

另一组数据:

6,9,10,10,10

两组数据的平均数显然都是9

他们与平均数的差的绝对值都为6

第一组数据的方差=7.5

第二组数据的方差=12

不相等了吧~~~方差把数据中数值的拨动给扩大了~~

使得一些很难从其他数据中看到的给显示了出来~~

方差(V ariance)是实际值与期望值之差的平方平均数,

而标准差(Standard deviation)是方差的算术平方根.

样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。

方差和标准差。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。方差相应的计算公式为标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。

DSTDEV() 操作目标是样本总体的部分样本。此值是估算全局标准偏差。

DSTDEVP()如果数据库中的数据为样本总体，则此值是真实标准偏差。

这根统计学有关。前者是利用部分数据推测全局样本的标准偏差。内部使用的统计公式不一样你就不要纠结了。有兴趣你必须找一本统计学看看。或者到百度上看看标准偏差词条。

后者是全局的实际标准偏差。

应用范围不一样。

一般来说做样本调查都没办法调查样本总体。只能随机在总体中抽取有代表性的样本构成研究对象。

因此此时你得到的数据都是部分样本。此时应该使用dstdev() ，来估算全局样本偏差。

如果你使用的是dstdevp()，那么得到的结果只是采样样本的偏差。