Обединена вариация Калкулатор

Въвеждане на Данни

Разделяйте стойностите с запетаи, интервали, табулатори или нови редове
0 въведени стойности

Въведете стойности на данните, за да видите резултатите

What Is a Pooled Variance Tool?

A pooled variance calculator combines the variances of two or more independent samples into a single weighted estimate, assuming that the underlying populations share the same variance (homoscedasticity). The pooled variance weights each group's variance by its degrees of freedom (nᵢ − 1), giving more influence to larger samples. This combined estimate is essential in two-sample t-tests, analysis of variance (ANOVA), and meta-analyses where data from multiple independent groups or studies must be merged into one coherent measure of spread.

Formula

Pooled variance uses degrees-of-freedom weighting to combine group variances.

Pooled Variance (Two Groups)

sp² = [(n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²] / (n₁ + n₂ − 2)
  • sp²Pooled variance
  • n₁, n₂Sample sizes of Group 1 and Group 2
  • s₁², s₂²Sample variances of Group 1 and Group 2

Pooled Variance (k Groups)

sp² = Σ[(nᵢ−1)sᵢ²] / Σ(nᵢ−1)
  • kNumber of groups
  • nᵢSample size of group i
  • sᵢ²Sample variance of group i

How to Calculate Pooled Variance Step by Step

  1. Calculate each group's variance.Find s² for every independent sample.
  2. Note sample sizes.Record n for each group.
  3. Compute weighted sum of squares.Multiply each variance by (nᵢ − 1) and sum: Σ[(nᵢ − 1)sᵢ²].
  4. Sum the degrees of freedom.Add up all (nᵢ − 1) values: Σ(nᵢ − 1).
  5. Divide.sp² = Σ[(nᵢ − 1)sᵢ²] / Σ(nᵢ − 1).

Practical Pooled Variance Examples

1Comparing Two Teaching Methods

Data:Method A (n=12, s²=18) | Method B (n=15, s²=22)
Solution:sp² = [(11)(18) + (14)(22)] / (11 + 14) = (198 + 308) / 25 = 506 / 25.
Answer:Pooled variance = 20.24

2Drug Trial — Two Dosage Groups

Data:Low dose (n=20, s²=9.5) | High dose (n=25, s²=11.2)
Solution:sp² = [(19)(9.5) + (24)(11.2)] / (19 + 24) = (180.5 + 268.8) / 43 = 449.3 / 43.
Answer:Pooled variance ≈ 10.45

3Three Manufacturing Shifts

Data:Morning (n=30, s²=4.2) | Afternoon (n=28, s²=5.1) | Night (n=25, s²=4.8)
Solution:sp² = [(29)(4.2) + (27)(5.1) + (24)(4.8)] / (29 + 27 + 24) = (121.8 + 137.7 + 115.2) / 80 = 374.7 / 80.
Answer:Pooled variance ≈ 4.68

4Student Performance Across Sections

Data:Section 1 (n=18, s²=30) | Section 2 (n=22, s²=25)
Solution:sp² = [(17)(30) + (21)(25)] / (17 + 21) = (510 + 525) / 38 = 1035 / 38.
Answer:Pooled variance ≈ 27.24

How to Use This Pooled Variance Calculator

Combine variances from multiple groups effortlessly:

  1. Enter all raw data values from each group into the calculator's input field.
  2. The calculator computes individual group variances and the pooled variance automatically.
  3. Review the step-by-step breakdown showing each group's contribution to the pooled estimate.
  4. Use the pooled variance in your t-test, ANOVA, or meta-analysis calculations.

Benefits of Using a Pooled Variance Calculator

  • Automates a multi-step calculation that is tedious and error-prone by hand.
  • Correctly weights by degrees of freedom — a step many students forget.
  • Supports more than two groups, unlike many simple online tools.
  • Provides the pooled standard deviation as well, ready for t-test denominators.
  • Shows individual group statistics alongside the combined result for full transparency.

Where Pooled Variance Is Commonly Used

Hypothesis Testing

The pooled t-test requires a pooled variance estimate to compare two group means.

ANOVA

The Mean Square Within (MSW) in ANOVA is exactly the pooled variance across all treatment groups.

Meta-Analysis

Combining results from multiple independent studies uses pooled variance for a unified effect-size estimate.

Clinical Trials

Comparing treatment vs control group outcomes under the assumption of equal variance.

Education Research

Evaluating whether different teaching methods produce different average outcomes.

Assumptions and Limitations of Pooled Variance

Pooled variance is powerful but relies on assumptions. Violating them can invalidate your analysis:

Homogeneity of variances required

If group variances differ substantially (heteroscedasticity), the pooled estimate is unreliable. Test with Levene's test or Bartlett's test before pooling.

Independent samples only

Pooled variance assumes groups are independent. If the same subjects appear in multiple groups (repeated measures), use paired analyses instead.

Sensitive to unequal sample sizes

When one group is much larger, it dominates the pooled estimate. This can mask important differences in the smaller group's variability.

Not suitable for very different means

If group means are far apart, the between-group differences can inflate the overall error estimate. ANOVA handles this by separating between- and within-group variance.

Alternative when assumptions fail

Use Welch's t-test instead — it does not assume equal variances and adjusts degrees of freedom accordingly.

Calculator Tools

Разгледайте нашия пълен набор от калкулатори

13 specialized statistical calculators — each with personalized step-by-step solutions, formulas, and FAQs. Изберете инструмента, който отговаря на вашия проблем.

Дисперсия Калкулатор σ SD Mean σ+s² SD+Var Solver Sample 🔍 Finder σ² Pop. CV Coeff. CV Var. % % Var Pct. sp² Pooled Poker
Кликнете, за да отворите →
Основни калкулатори

Стандартно отклонение Калкулатор

Изчислете незабавно стандартното отклонение с решения стъпка по стъпка. Въведете своя набор от данни и вземете SD за поп…

Основни калкулатори

Средно Калкулатор

Изчислете мигновено средната (средна) стойност на всеки набор от данни. Вземете средно аритметично, заедно с дисперсия, …

Относителни мерки

Коефициент на вариация Калкулатор

Изчислете незабавно коефициента на вариация (CV). Сравнете относителната променливост между набори от данни с различни е…

Инструменти за отклонение

Дисперсия Решател

Решете мигновено проблемите с отклоненията с подробни решения стъпка по стъпка. Въведете своя набор от данни и получете …

Инструменти за отклонение

Дисперсия на извадката Калкулатор

Изчислете дисперсията на извадката (s²) незабавно с решения стъпка по стъпка. Използва корекцията на Бесел (n−1) за безп…

Инструменти за отклонение

Дисперсия Търсач

Намерете незабавно дисперсията на всеки набор от данни. Въведете числа и получете дисперсия на извадка и популация, стан…

Инструменти за отклонение

Вариация на населението Калкулатор

Изчислете дисперсията на населението (σ²) незабавно с решения стъпка по стъпка. Дели се на N за точна дисперсия, когато …

Специализиран

Покер вариация Калкулатор

Изчислете покер дисперсията и разберете очакваните резултати за произволен брой ръце. Анализирайте вариацията на процент…

Относителни мерки

Коефициент на дисперсия Калкулатор

Изчислете незабавно коефициента на дисперсия (CV). Измерете относителната променливост като процент от средната стойност…

Относителни мерки

Процентно отклонение Калкулатор

Изчислете процентното отклонение между стойностите или изразете отклонението като процент от средната стойност. Вземете …

Относителни мерки

Процентно отклонение Калкулатор

Изчислете незабавно процентното отклонение на вашия набор от данни. Изразете променливостта на данните като процент, кат…

Специализиран

Обединена вариация Калкулатор

Изчислете обобщена дисперсия от множество групи или проби. Комбинирайте вариациите на извадката за t-тестове с две извад…

Основни калкулатори

Стандартно отклонение и дисперсия Калкулатор

Изчислете незабавно стандартното отклонение и дисперсията. Вземете мерки за популация и проби с решения стъпка по стъпка…

FAQ

Често Задавани Въпроси — Обединена вариация Калкулатор

Всичко, което трябва да знаете за дисперсията.

Какво е обединена дисперсия?

Обобщената дисперсия е претеглена средна стойност на дисперсиите от две или повече независими извадки. Предполага се, че популациите имат равни дисперсии (хомоскедастичност). Формулата за две групи е: sp² = [(n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²] / (n₁ + n₂ − 2). Той придава по-голяма тежест на по-големите проби и се използва като оценка на дисперсията в обединени t-тестове.

Кога използвате обединена дисперсия?

Обединената дисперсия се използва, когато: 1. Извършване на t-тест за две проби (приемайки равни дисперсии). 2. Провеждане на ANOVA за сравняване на средства в множество групи. 3. Комбиниране на резултати от множество проучвания (мета-анализ). 4. Оценяване на обща дисперсия, когато се смята, че групите идват от популации с еднакво разпространение. Винаги първо проверявайте предположението за равна дисперсия, като използвате теста на Левен или F-теста.

Как да изчислим обобщената дисперсия стъпка по стъпка?

За две групи: 1. Изчислете дисперсията на всяка група (s₁² и s₂²). 2. Обърнете внимание на размерите на извадката (n₁ и n₂). 3. Изчислете: sp² = [(n₁−1)·s₁² + (n₂−1)·s₂²] / (n₁ + n₂ − 2). Пример: Група 1 (n=10, s²=8), Група 2 (n=15, s²=12): sp² = [(9)(8) + (14)(12)] / 23 = (72 + 168) / 23 = 10,43.

Каква е разликата между обединената дисперсия и комбинираната дисперсия?

Обобщената вариация предполага равни вариации на съвкупността и тегла по степени на свобода — използвани при тестване на хипотези. Комбинирана вариация е по-широк термин за обединяване на набори от данни, които могат да отчитат разликите както в средните стойности, така и в вариациите между групите. За да комбинирате два набора от данни в един, вие също трябва да вземете предвид разликата между груповите средни стойности, а не само дисперсията в рамките на групата.

Какво предположение изисква обединената дисперсия?

Обединената вариация предполага хомогенност на вариациите (хомоскедастичност) — че всички групи идват от популации с една и съща вариация. Ако това предположение е нарушено, сборната оценка е ненадеждна. Тествайте това предположение с теста на Левен, теста на Бартлет или F-теста за равенство на дисперсиите. Ако дисперсиите са неравни, използвайте t-теста на Welch вместо сборния t-тест.

Мога ли да обединя отклонения от повече от две групи?

Да. Общата формула за k групи е: sp² = Σ[(nᵢ−1)·sᵢ²] / Σ(nᵢ−1). Това е претеглена средна стойност, където дисперсията на всяка група е претеглена от нейните степени на свобода (nᵢ−1). Това е точно това, което ANOVA използва като среден квадрат в рамките (MSW) — обобщената оценка на дисперсията във всички групи.