Отримайте повну картину, обчисливши дисперсію своїх даних.
Автор зображення: Creatas/Creatas/Getty Images
Вибірку даних визначають два параметри: розташування та розповсюдження або дисперсія. У бізнесі легко ввести себе в оману, якщо звертати увагу лише на місце розташування - як правило, середнє або середнє значення - і ігнорувати розкид даних. Наприклад, усі ваші продукти можуть мати оцінку вище середнього, але великий розкид оцінок продукту означає, що частина ваших клієнтів надзвичайно незадоволена. Microsoft Excel дозволяє легко розраховувати різноманітні міри дисперсії, щоб допомогти у вашому бізнес-плануванні.
Крок 1
Відкрийте Microsoft Excel і завантажте робочий аркуш, який містить дані, для яких ви хочете обчислити статистику дисперсії.
Відео дня
Крок 2
Виберіть порожню клітинку та позначте її «Відхилення даних», замінивши «Дані» назвою даних, які аналізуються. Дисперсія вибірки даних є мірою середнього значення, яке кожна точка даних відрізняється від вибіркового середнього. Дисперсія дорівнює квадрату стандартного відхилення. Дисперсія найкраще підходить для опису нормального або дзвоноподібного розподілу. Його значення буде менш значущим, якщо ваші дані не відповідають нормальному розподілу або містять багато викидів, або надзвичайно низькі чи високі значення.
Крок 3
Введіть наступне у поле функції Excel, вибравши клітинку, яка міститиме міру дисперсії:
=VAR(A1:A100)
Замініть «A1:A100» діапазоном клітинок, що містить дані, для яких ви хочете обчислити дисперсію.
Крок 4
Виберіть порожню комірку та позначте її «Перший квартиль даних». Перший квартиль вибірки даних — це значення точки даних, де 25 відсотків даних є меншими за значення. У полі формули Excel введіть наступне:
=КВАРТИЛЬ(A: A100,1)
Крок 5
Виберіть порожню клітинку та позначте її як «Третій квартиль даних». Перший квартиль вибірки даних – це значення точки даних, де 75 відсотків даних є меншими за значення. У полі формули Excel введіть наступне:
=КВАРТИЛЬ(A: A100;3)
Крок 6
Обчисліть різницю між першим і третім квартилем, щоб обчислити інтерквартильний діапазон. Це надійніша міра дисперсії, застосовна, коли ваші дані не відповідають нормальному розподілу та містять викиди.
