描述
使用此函数计算数据集的样本标准差。可与 CHILDREFS一起使用。
STDEV.S 函数可用于测量整个总体样本数据集的变异性。这使其可用于衡量投资风险或分析销售业绩波动性。
注： STDEV.S 假定其参数是总体的样本。如果你的数据代表了整个人群，你应该使用 STDEV.P代替。
句法
STDEV.S(number_1, […, number_254])
输入
该函数接受以下参数：
| 姓名 | 必要 | 描述 | 有效输入 |
|---|---|---|---|
数字1 |
是的 | 样本中的第一个数字或范围。 | 一个数字、包含数字的单元格的引用、包含数字的单元格区域，或者产生上述任何结果的公式。 |
[数字_n] |
不 | 其他样本人口数值。 | 一个数字、一个包含数字的单元格的引用，或者一个可以得出数字或单元格结果的公式。最多可以考虑来自总体人群的 254 个额外值。 |
范例
范例数据
| A | B | ||
|---|---|---|---|
| 1 | 销售 |
地区 |
|
| 2 | 10000 |
北 |
|
| 3 | 15000 |
南 |
|
| 4 | 12000 |
东方 |
|
| 5 | 18000 |
西方 |
|
| 6 | 13500 |
中央 |
示例公式
| 用例 | 公式 | 解释与结果 |
|---|---|---|
| 计算整个数据集的样本标准差。 | =STDEV.S(A2:A6) |
衡量这 5 个销售数据与其平均值之间的差异程度，将它们视为样本而不是总体。 结果： ≈3033.15 |
| 计算数据集中一个子集的样本标准差。 | =STDEV.S(A2:A4) |
仅衡量前三个销售数据的波动性。 结果： 2516.61 |
| 计算特定非相邻单元格的样本标准偏差。 | =STDEV.S(A2, A4, A6) |
衡量的是三个单独选择的销售数据的变异性，而不是连续范围内的变异性。 结果： ≈1755.94 |
| 通过比较标准差与平均值来衡量相对变异性。 | =STDEV.S(A2:A6)/平均值(A2:A6) |
将所有 5 个销售数据的标准差除以其平均值，以平均值的百分比（变异系数）表示变异性。 结果： ≈0.2213 (22.13%) |
笔记
- STDEV.S 假设其参数是总体的一个样本。要使用整个人口，请使用 STDEV.P。
- 非数值（空单元格、文本值和逻辑值）将被忽略。
- STDEV.S 至少需要两个数值才能计算；否则，它将返回 #DIV/0! 错误。
- 该函数使用“n-1”方法计算标准偏差，对于样本而言，这种方法被认为更加准确。
- 大型数据集或极端异常值可能会影响标准差计算的准确性，因为样本集可能无法准确代表整个数据集。
使用技巧
- 在解读小样本结果时要谨慎，因为它们可能无法准确代表总体的变异性。
- 将 STDEV.S 与 AVERAGE 结合，即可计算变异系数，从而比较不同数据集的变异性。