Получите полную картину, рассчитав дисперсию ваших данных.
Кредит изображения: Креаты/Креаты/Getty Images
Два параметра определяют выборку данных: местоположение и разброс или дисперсия. В бизнесе легко ввести в заблуждение, если обращать внимание только на местоположение — обычно на среднее или срединное значение — и игнорировать разброс данных. Например, все ваши продукты могут иметь рейтинг выше среднего, но большой разброс оценок для продукта означает, что часть ваших клиентов крайне недовольна. Microsoft Excel позволяет легко рассчитать различные меры дисперсии, чтобы помочь в бизнес-планировании.
Шаг 1
Откройте Microsoft Excel и загрузите рабочий лист, содержащий данные, для которых вы хотите рассчитать статистику дисперсии.
Видео дня
Шаг 2
Выберите пустую ячейку и назовите ее «Отклонение данных», заменив «Данные» именем анализируемых данных. Дисперсия выборки данных является мерой среднего значения, которое каждая точка данных отличается от среднего значения выборки. Дисперсия равна квадрату стандартного отклонения. Дисперсия лучше всего подходит для описания нормального распределения или кривой нормального распределения. Его значение будет менее значимым, если ваши данные не соответствуют нормальному распределению или содержат много выбросов, или имеют чрезвычайно низкие или высокие значения.
Шаг 3
Введите следующее в поле функции Excel с ячейкой, которая будет содержать выбранную меру отклонения:
= ПЕРЕМ(A1:A100)
Замените «A1:A100» на диапазон ячеек, содержащих данные, для которых вы хотите рассчитать дисперсию.
Шаг 4
Выберите пустую ячейку и назовите ее «Первый квартиль данных». Первый квартиль выборки данных — это значение точки данных, где 25 процентов данных меньше значения. Введите следующее в поле формулы Excel с выбранной ячейкой:
=КВАРТИЛЬ(A: A100,1)
Шаг 5
Выберите пустую ячейку и назовите ее «Третий квартиль данных». Первый квартиль выборки данных — это значение точки данных, где 75 процентов данных меньше значения. Введите следующее в поле формулы Excel с выбранной ячейкой:
=КВАРТИЛЬ(A: A100,3)
Шаг 6
Вычислите разницу между первым и третьим квартилями, чтобы вычислить межквартильный диапазон. Это более надежная мера дисперсии, применимая, когда ваши данные не соответствуют нормальному распределению и содержат выбросы.
