Varianza Calcolatore

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A variance calculator is a tool (online or built into software) that automatically computes the variance of a data set for you — so you don't have to manually calculate the mean, find deviations, square them, and average them yourself.

What you typically input:

  • A list of numbers (e.g., 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9)

What it outputs:

  • The mean
  • The variance (often both population and sample variance, since they differ slightly)
  • Usually the standard deviation too, since it's directly derived from variance

Formula della varianza

Comprendi la matematica dietro i calcoli della varianza.

Interattivo: passa il mouse sopra o tocca qualsiasi simbolo nella formula per vedere cosa rappresenta.

= ( ) /
Fai clic su qualsiasi simbolo nella formula sopra per vedere il suo ruolo nell'equazione della varianza.
Esempio Formula della varianza campione
= Σ ( xᵢ ) ² / ( n 1 )

Utilizza n − 1 (correzione di Bessel) per una stima imparziale della varianza dai dati campionati. Questo aggiustamento tiene conto dei gradi di libertà quando la media reale della popolazione è sconosciuta.

Popolazione Formula della varianza della popolazione
σ² = Σ ( xᵢ μ ) ² / n

Divide direttamente per n. Non è necessaria alcuna correzione poiché la media della popolazione (μ) è la vera media dell'intera popolazione.

Come i dati fluiscono attraverso la formula

🔢 Dati Numeri grezzi
⚖️ Significa Punto di equilibrio
↔️ Deviazioni xᵢ − mean
Al quadrato (xᵢ − mean)²
Varianza σ² or s²
Unica differenza: la varianza della popolazione si divide per n, la varianza campionaria si divide per n − 1. Tutto il resto nell'equazione della varianza è identico. La correzione n - 1 è più importante con campioni di piccole dimensioni: per campioni molto grandi, la differenza tra la varianza della popolazione e la varianza del campione diventa trascurabile. Software come Excel, R, Python, SPSS e Fogli Google utilizzano tutti queste stesse formule.
Popolazione vs campione

Calcolatore della varianza della popolazione e della varianza del campione

La varianza della popolazione e la varianza del campione differiscono in un punto: il divisore. La varianza della popolazione divide la somma delle differenze al quadrato per n (conteggio totale). La varianza campionaria si divide per n − 1 (correzione di Bessel) per produrre una stima imparziale della varianza dai dati campionati. Questa correzione è più importante con campioni di piccole dimensioni. Per set di dati di grandi dimensioni, la differenza si riduce.

Tutta la popolazione (N) Campione (n)
20 di 20 punti dati utilizzati
Popolazione
σ² = Σ(xᵢ − μ)² / n
Divide per n perché hai tutti i dati dell'intera popolazione. La media (μ) è esatta: non è necessaria alcuna correzione.
σ² Varianza della popolazione
  • Utilizza ogni punto dati nell'intera popolazione
  • Divide la somma dei quadrati per n
  • Simbolo della media: μ (mu) — la vera media della popolazione
  • Utilizzato nei dati del censimento, nei set di dati completi, nel controllo di qualità
Varianza campionaria
  • Utilizza un sottoinsieme di dati campionati dalla popolazione
  • Divide la somma dei quadrati per n − 1 (gradi di libertà)
  • Simbolo della media: (x-bar) — media stimata
  • Utilizzato in indagini, disegni sperimentali, studi clinici
Metodo

Come calcolare la varianza

La varianza misura la distanza di ciascun numero in un set di dati dalla media. Questi sono i passaggi del calcolo della varianza.

Per calcolare la varianza, trova la media delle differenze al quadrato dalla media. Il processo è lo stesso per la varianza della popolazione e per la varianza del campione: l’unica differenza è se si divide per n o n − 1 alla fine. Questo calcolo della varianza statistica funziona per qualsiasi set di dati, dall'analisi del sondaggio alla selezione delle funzionalità di machine learning.

Provalo: inserisci i numeri e osserva ogni passaggio

Digita da 3 a 8 numeri separati da virgole. I passaggi seguenti calcoleranno la varianza con i tuoi dati in tempo reale.

1

Trova la media (media)

Aggiungi tutti i valori nel set di dati e dividi per il conteggio. Per [4, 8, 6, 5, 3], la media è (4+8+6+5+3) ÷ 5 = 5,2. Questa media è il punto centrale per ogni calcolo della varianza.

x̄ = Σxᵢ / n
0 3 4 5 6 8 x̄ = 5.2
2

Sottrai la media per ottenere le deviazioni

Sottrai la media da ciascun numero per trovare la sua deviazione. Deviazioni negative indicano che il valore è inferiore alla media; i valori positivi sono superiori. La somma delle deviazioni è sempre uguale a 0.

dᵢ = xᵢ − x̄
3

Quadrata ogni deviazione

Eleva al quadrato ogni deviazione per renderla positiva. Ciò garantisce che le deviazioni al di sotto e al di sopra della media non si annullino a vicenda. La quadratura dà inoltre più peso ai valori anomali.

(xᵢ − x̄)²
4

Somma le deviazioni quadrate

Somma insieme tutte le deviazioni quadrate. Questa somma è chiamata somma dei quadrati (SS). Secondo i nostri dati, è 1,44 + 7,84 + 0,64 + 0,04 + 4,84 = 14,8.

Σ(xᵢ − x̄)²
5

Dividere per ottenere la varianza

Dividi la somma dei quadrati per N (per la popolazione) o n − 1 (per il campione). Per la varianza campionaria, dividiamo 14,8 per 4 per ottenere 3,7. Per la varianza della popolazione, dividiamo per 5 per ottenere 2,96.

σ² = 14.8 / 5 = 2.96 s² = 14.8 / 4 = 3.70
Esempio lavorato

Esempio di varianza passo passo

Calcoliamo la varianza di un set di dati campione: 4, 8, 6, 5, 3.

Considera il set di dati: 4, 8, 6, 5, 3, 7, 2, 9. Per questi 8 valori calcoleremo sia la varianza campionaria (s²) che la varianza della popolazione (σ²). Guarda il grafico a barre qui sotto: mostra ogni punto dati, la linea media e le deviazioni quadrate mentre scorri ogni passaggio.

0 3 6 9 4 8 6 5 3 7 2 9 x̄ = 5.5
Data Set
4 8 6 5 3 7 2 9
Fare un passo 1 Passaggio 1: trovare la media
x̄ = (4 + 8 + 6 + 5 + 3 + 7 + 2 + 9) / 8
Media (x̄) = (4 + 8 + 6 + 5 + 3 + 7 + 2 + 9) / 8 = 44 / 8 = 5,5

La media è il centro del set di dati: ogni deviazione viene misurata da questo punto. Nel grafico a barre sopra, la linea tratteggiata indica x̄ = 5,5.

Fare un passo 2 Passaggio 2: sottrai la media e il quadrato
xᵢ Deviazione (x − x̄) Deviazione quadrata (x − x̄)²
4−1.52.25
82.56.25
60.50.25
5−0.50.25
3−2.56.25
71.52.25
2−3.512.25
93.512.25

Ogni riga mostra un punto dati, la sua deviazione dalla media e la deviazione al quadrato. Nota come valori lontani da x̄ (come 2 e 9) producono differenze quadrate molto più grandi.

Fare un passo 3 Passaggio 3: somma delle deviazioni quadrate
Σ(xᵢ − x̄)² = 2.25 + 6.25 + 0.25 + 0.25 + 6.25 + 2.25 + 12.25 + 12.25
Somma dei quadrati = 2,25 + 6,25 + 0,25 + 0,25 + 6,25 + 2,25 + 12,25 + 12,25 = 42

Questa somma di quadrati (42) rappresenta la distanza quadrata totale di tutti i punti dati dalla media. È il numeratore in entrambe le formule della varianza.

Fare un passo 4 Passaggio 4: dividere per n − 1
Varianza della popolazione (σ²) = 42/8 = 5,25
Popolazione σ²
Varianza del campione (s²) = 42 / 7 = 6
Campione s² (Campione)
La deviazione standard è la radice quadrata della varianza. Per questo set di dati: popolazione σ = √5,25 ≈ 2,291, campione s = √6 ≈ 2,449. La deviazione standard utilizza le stesse unità dei dati originali, il che ne facilita l'interpretazione rispetto alla varianza. Puoi calcolare insieme la varianza e la deviazione standard in Excel utilizzando le funzioni VAR.S (campione) e VAR.P (popolazione) oppure in Fogli Google, R, Python e SPSS.
Guida

Come calcolare la varianza a mano

Segui questi passaggi dell'elenco di controllo per calcolare manualmente la varianza senza una calcolatrice.

Segui questi passaggi dell'elenco di controllo per calcolare manualmente la varianza senza una calcolatrice.

Scratch Pad
Data: {3, 7, 5, 9, 1}
n = 5
Sum = 3+7+5+9+1 = 25
Mean = 25 ÷ 5 = 5
Deviations: −2, 2, 0, 4, −4
Squared: 4, 4, 0, 16, 16
Sum of squares = 40
σ² = 40/5 = 8   s² = 40/4 = 10
Fare un passo 1 Annota il tuo set di dati

Elenca tutti i numeri in modo chiaro. Conta quanti valori hai (n).

Example: Data set = {3, 7, 5, 9, 1} → n = 5
Fare un passo 2 Calcolare la media aritmetica

Somma tutti i numeri e dividi per n. Annotare questo valore.

Sum = 3 + 7 + 5 + 9 + 1 = 25. Mean = 25 ÷ 5 = 5.
Fare un passo 3 Sottrai la media da ogni numero

Sottrai la media da ciascun valore grezzo. Alcuni saranno negativi.

3−5 = −2, 7−5 = 2, 5−5 = 0, 9−5 = 4, 1−5 = −4
Fare un passo 4 Eleva al quadrato ciascuna delle differenze

Moltiplica ciascuna differenza per se stessa. Tutti i valori devono essere positivi.

(−2)² = 4, 2² = 4, 0² = 0, 4² = 16, (−4)² = 16
Fare un passo 5 Aggiungi tutti i valori al quadrato

Somma le differenze al quadrato. Questa è la tua somma dei quadrati.

Sum of Squares = 4 + 4 + 0 + 16 + 16 = 40
Fare un passo 6 Dividere per n − 1 (campione) oppure n (popolazione)

Questo passaggio finale ti dà la varianza.

σ² = 40 ÷ 5 = 8 (Population)  |  s² = 40 ÷ 4 = 10 (Sample)
Suggerimento: la deviazione standard è solo la radice quadrata della varianza calcolata nel passaggio finale.
Popolazione completa

Calcolo della varianza dell'intera popolazione

Quando il set di dati include tutti i membri del gruppo, utilizzare la varianza della popolazione: dividere per n, non n − 1.

La varianza della popolazione si applica quando il tuo set di dati include ogni osservazione dell'intera popolazione, non un campione. Esempi: tutti i dipendenti di un'azienda, ogni punteggio dei test in una classe, tutti i prodotti di un lotto durante il controllo qualità. La formula utilizza μ (la media reale della popolazione) e divide per n (il conteggio completo). Nessuna correzione di Bessel. Nessuna regolazione dei gradi di libertà.

Interattivo: come la dimensione del campione influisce sulla varianza

Trascina il cursore per vedere come cambia la differenza tra σ² e s² con la dimensione della popolazione. Per n piccolo, il divario è grande. Al crescere di n, la varianza campionaria converge verso la varianza della popolazione.

Dimensione della popolazione (n): 5
3 100
Popolazione σ²
Somma dei quadrati / 5
Campione s²
Somma dei quadrati / 4
Differenza
s² − σ²

Convergenza: s² tende a σ² al crescere di n

% n 0% 50% 100% 3 25 50 75 100
At n = 5, sample variance is 25% larger than population variance
Strumenti del calcolatore

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Varianza Calcolatore σ SD Mean σ+s² SD+Var Solver Sample 🔍 Finder σ² Pop. CV Coeff. CV Var. % % Var Pct. sp² Pooled Poker
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FAQ

Domande Frecuente

Tutto quello che c'è da sapere sulla varianza.

Qual è la varianza di 6 7 5 9 12 15?

La varianza di 6, 7, 5, 9, 12, 15 si calcola come segue. Media = (6+7+5+9+12+15) / 6 = 9. Scostamenti quadratici dalla media: (6−9)²=9, (7−9)²=4, (5−9)²=16, (9−9)²=0, (12−9)²=9, (15−9)²=36. Somma dei quadrati = 74. Varianza della popolazione (σ²) = 74 / 6 ≈ 12,33. Varianza campionaria (s²) = 74 / 5 = 14,8. Utilizza la varianza della popolazione se questi 6 numeri sono l'intero set di dati.