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Varianza Muestral (s²)
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Media (x̄)
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Desviación Estándar
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Recuento (n)
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Suma (Σx)
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Coef. de Variación
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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
Calculate each group's variance.Find s² for every independent sample.
Note sample sizes.Record n for each group.
Compute weighted sum of squares.Multiply each variance by (nᵢ − 1) and sum: Σ[(nᵢ − 1)sᵢ²].
Sum the degrees of freedom.Add up all (nᵢ − 1) values: Σ(nᵢ − 1).
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)
Combine variances from multiple groups effortlessly:
Enter all raw data values from each group into the calculator's input field.
The calculator computes individual group variances and the pooled variance automatically.
Review the step-by-step breakdown showing each group's contribution to the pooled estimate.
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.
{"standard-deviation-calculator":{"title":"Desviación estándar Calculadora","desc":"Calcule la desviación estándar al instante con soluciones paso a paso. Ingrese su conjunto de datos y obtenga la DE de la población (σ), la DE de la muestra, la varianza, la media y más. Gratis, rápido y preciso."},"mean-calculator":{"title":"Significar Calculadora","desc":"Calcule la media (promedio) de cualquier conjunto de datos al instante. Obtenga la media aritmética, junto con la varianza, la desviación estándar, la mediana y más. Soluciones gratuitas paso a paso."},"coefficient-of-variation-calculator":{"title":"Coeficiente de variación Calculadora","desc":"Calcule el coeficiente de variación (CV) al instante. Compare la variabilidad relativa entre conjuntos de datos con diferentes unidades o escalas. Soluciones gratuitas paso a paso con varianza y desviación estándar."},"variance-solver":{"title":"Variación Solucionador","desc":"Resuelva problemas de varianza al instante con soluciones detalladas paso a paso. Ingrese su conjunto de datos y obtenga la varianza muestral, la varianza poblacional, la desviación estándar y la media. Solucionador de variaciones en línea gratuito."},"sample-variance-calculator":{"title":"Variación de la muestra Calculadora","desc":"Calcule la varianza de la muestra (s²) al instante con soluciones paso a paso. Utiliza la corrección de Bessel (n−1) para una estimación insesgada. Obtenga la desviación estándar, la media y más. Gratis y preciso."},"variance-finder":{"title":"Variación Buscador","desc":"Encuentre la varianza de cualquier conjunto de datos al instante. Ingrese números y obtenga varianza muestral y poblacional, desviación estándar, media y soluciones paso a paso. Herramienta gratuita de búsqueda de variaciones en línea."},"population-variance-calculator":{"title":"Variación de la población Calculadora","desc":"Calcule la varianza de la población (σ²) al instante con soluciones paso a paso. Divide por N para obtener una varianza exacta cuando tienes toda la población. Calculadora de variación de población en línea gratuita."},"poker-variance-calculator":{"title":"Variación del póquer Calculadora","desc":"Calcule la variación del póquer y comprenda los resultados esperados en cualquier cantidad de manos. Analice la variación de la tasa de ganancias, la probabilidad de caída y la desviación estándar en el póquer. Herramienta gratuita."},"coefficient-of-variance-calculator":{"title":"Coeficiente de varianza Calculadora","desc":"Calcule el coeficiente de varianza (CV) al instante. Mida la variabilidad relativa como porcentaje de la media. Obtenga CV, desviación estándar, varianza y soluciones paso a paso. Herramienta en línea gratuita."},"percentage-variance-calculator":{"title":"Variación porcentual Calculadora","desc":"Calcule la varianza porcentual entre valores o exprese la varianza como porcentaje de la media. Obtenga coeficiente de variación, varianza, desviación estándar y soluciones paso a paso. Herramienta gratuita."},"percent-variance-calculator":{"title":"Variación porcentual Calculadora","desc":"Calcule la variación porcentual de su conjunto de datos al instante. Exprese la variabilidad de los datos como porcentaje utilizando el coeficiente de variación. Obtenga varianza, desviación estándar, media y soluciones paso a paso."},"pooled-variance-calculator":{"title":"Varianza agrupada Calculadora","desc":"Calcule la varianza agrupada de múltiples grupos o muestras. Combine varianzas de muestra para pruebas t de dos muestras, ANOVA y metanálisis. Calculadora de varianza agrupada en línea gratuita con soluciones paso a paso."},"standard-deviation-and-variance-calculator":{"title":"Desviación estándar y varianza Calculadora","desc":"Calcule tanto la desviación estándar como la varianza al instante. Obtenga medidas de población y muestra con soluciones paso a paso, media, rango y visualización de datos. Gratis, rápido y preciso."}}
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La varianza agrupada es un promedio ponderado de las varianzas de dos o más muestras independientes. Se supone que las poblaciones tienen varianzas iguales (homoscedasticidad). La fórmula para dos grupos es: sp² = [(n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²] / (n₁ + n₂ − 2). Da más peso a muestras más grandes y se utiliza como estimación de la varianza en pruebas t agrupadas.
¿Cuándo se utiliza la variación agrupada?
La varianza agrupada se utiliza cuando: 1. Se realiza una prueba t de dos muestras (asumiendo varianzas iguales). 2. Realizar un ANOVA para comparar medias entre varios grupos. 3.Combinación de resultados de múltiples estudios (metanálisis). 4. Estimar una varianza común cuando se cree que los grupos provienen de poblaciones con la misma distribución. Siempre verifique primero el supuesto de igualdad de varianza utilizando la prueba de Levene o una prueba F.
¿Cómo calcular la varianza agrupada paso a paso?
Para dos grupos: 1. Calcula la varianza de cada grupo (s₁² y s₂²). 2. Tenga en cuenta los tamaños de muestra (n₁ y n₂). 3. Calcular: sp² = [(n₁−1)·s₁² + (n₂−1)·s₂²] / (n₁ + n₂ − 2). Ejemplo: Grupo 1 (n=10, s²=8), Grupo 2 (n=15, s²=12): sp² = [(9)(8) + (14)(12)] / 23 = (72 + 168) / 23 = 10,43.
¿Cuál es la diferencia entre varianza agrupada y varianza combinada?
La varianza agrupada supone variaciones poblacionales iguales y ponderaciones por grados de libertad, lo que se utiliza en las pruebas de hipótesis. Varianza combinada es un término más amplio para fusionar conjuntos de datos que pueden explicar diferencias tanto en medias como en varianzas entre grupos. Para combinar dos conjuntos de datos en uno, también es necesario tener en cuenta la diferencia entre las medias de los grupos, no solo la varianza dentro del grupo.
¿Qué supuesto requiere la varianza agrupada?
La varianza agrupada supone homogeneidad de las varianzas (homoscedasticidad): que todos los grupos provienen de poblaciones con la misma varianza. Si se viola este supuesto, la estimación agrupada no es confiable. Pruebe esta suposición con la prueba de Levene, la prueba de Bartlett o la prueba F de igualdad de varianzas. Si las varianzas son desiguales, utilice la prueba t de Welch en lugar de la prueba t combinada.
¿Puedo agrupar variaciones de más de dos grupos?
Sí. La fórmula general para k grupos es: sp² = Σ[(nᵢ−1)·sᵢ²] / Σ(nᵢ−1). Este es un promedio ponderado donde la varianza de cada grupo se pondera por sus grados de libertad (nᵢ−1). Esto es exactamente lo que utiliza ANOVA como Mean Square Within (MSW): la estimación agrupada de la varianza en todos los grupos.