📊 표준 편차 계산기

데이터 값(쉼표 또는 공백으로 구분)을 입력하여 모집단 및 표본 표준편차, 평균, 분산 등을 계산하세요.

표준편차 계산기 정보

Standard Deviation Calculator는 모든 숫자 집합을 받아들이고 완전한 기술 통계 요약을 계산합니다. population standard deviation (σ) — 데이터가 전체 모집단을 나타낼 때 사용 — 과 sample standard deviation (s) — 데이터가 더 큰 모집단의 표본일 때 사용(Bessel의 수정을 사용해 n−1로 나눔) — 을 구분합니다. 모든 계산은 브라우저에서 실행됩니다; 데이터는 저장되지 않습니다.

사용된 공식

Mean: μ = Σx / n

Population Variance: σ² = Σ(x − μ)² / n

Sample Variance: s² = Σ(x − μ)² / (n − 1)

Standard Deviation: σ = √σ² | s = √s²

표준편차가 알려주는 것

표준편차는 데이터 집합의 분산 또는 산포를 측정합니다. 낮은 표준편차는 대부분의 값이 평균에 가깝다는 것을 의미하고, 높은 표준편차는 값이 더 넓은 범위에 분포되어 있음을 의미합니다. 과학, 금융, 품질 관리 및 사회 연구에 사용되는 통계의 가장 기본적인 도구 중 하나입니다.

모집단 vs. 표본 표준편차

연구 중인 전체 집단에 대한 데이터가 있을 때 population standard deviation (σ)을(를) 사용하십시오 — 예를 들어, 특정 학급의 모든 학생 시험 점수. 데이터가 더 큰 모집단의 일부일 때 sample standard deviation (s)을(를) 사용하십시오 — 예를 들어, 5,000명 회사에서 무작위로 선발한 50명의 직원. 표본 SD는 분모에 n−1을 사용하여 소표본에서 발생하는 분산 과소평가를 보정합니다.

기타 계산된 통계

  • Mean (average) — 데이터 집합의 중심 값
  • Median — 정렬했을 때의 중간 값; 평균보다 이상치에 덜 민감함
  • Range — 최댓값과 최솟값의 차이
  • Variance — 표준 편차의 제곱, 통계 검정에 유용합니다
  • Count (n) — 입력된 데이터 포인트 수
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중요 참고: 이 도구는 추정치를 제공하기 위한 것이며 전문적인 조언을 대체하는 데 사용해서는 안 됩니다. 이 계산기에서 생성된 정보는 불완전할 수 있으며 모든 개인 상황을 고려하지 않습니다. 이 결과를 바탕으로 행동하기 전에 항상 인증된 전문가(재무 어드바이저, 의료 전문가 또는 공인 엔지니어 등)의 조언을 구하십시오.

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