Variância Calculadora

Entrada de Dados

Separe os valores com vírgulas, espaços, tabulações ou quebras de linha
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Insira os valores dos dados para ver os resultados

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

Fórmula de Variância

Compreenda a matemática por trás dos cálculos de variância.

Interativo: passe o mouse ou toque em qualquer símbolo na fórmula para ver o que ele representa.

= ( ) /
Clique em qualquer símbolo na fórmula acima para ver seu papel na equação de variância.
Amostra Fórmula de Variância da Amostra
= Σ ( xᵢ ) ² / ( n 1 )

Usa n − 1 (correção de Bessel) para uma estimativa de variância imparcial de dados amostrados. Este ajuste leva em conta os graus de liberdade quando a verdadeira média da população é desconhecida.

População Fórmula de Variância Populacional
σ² = Σ ( xᵢ μ ) ² / n

Divide diretamente por n. Nenhuma correção é necessária porque a média da população (μ) é a verdadeira média de toda a população.

Como os dados fluem através da fórmula

🔢 Dados Números brutos
⚖️ Média Ponto de equilíbrio
↔️ Desvios xᵢ − mean
Quadrado (xᵢ − mean)²
Variância σ² or s²
A única diferença: a variância da população se divide por n, a variância da amostra se divide por n − 1. Todo o resto na equação de variância é idêntico. A correção n - 1 é mais importante com amostras pequenas - para amostras muito grandes, a diferença entre a variância da população e a variância da amostra torna-se insignificante. Softwares como Excel, R, Python, SPSS e Planilhas Google usam essas mesmas fórmulas.
População vs. Amostra

Calculadora de Variância Populacional e Variância Amostral

A variância populacional e a variância amostral diferem em um lugar: o divisor. A variância populacional divide a soma das diferenças quadradas por n (contagem total). A variância da amostra divide-se por n − 1 — correção de Bessel — para produzir uma estimativa de variância imparcial a partir dos dados amostrados. Esta correção é mais importante com amostras pequenas. Para grandes conjuntos de dados, a diferença diminui.

População total (N) Amostra (n)
20 dos 20 pontos de dados utilizados
População
σ² = Σ(xᵢ − μ)² / n
Divide por n porque você tem todos os pontos de dados de toda a população. A média (μ) é exata – não é necessária correção.
σ² Variância Populacional
  • Usa todos os pontos de dados em toda a população
  • Divide a soma dos quadrados por n
  • Símbolo médio: μ (mu) — a verdadeira média populacional
  • Utilizado em dados de censo, conjuntos de dados completos e controle de qualidade
Variância da amostra
  • Usa um subconjunto de dados amostrados da população
  • Divide a soma dos quadrados por n − 1 (graus de liberdade)
  • Símbolo médio: (x-bar) — média estimada
  • Utilizado em pesquisas, projetos experimentais e ensaios clínicos
Método

Como calcular a variância

A variância mede a que distância cada número em um conjunto de dados está da média. Estas são as etapas de cálculo da variação.

Para calcular a variância, encontre a média das diferenças quadradas da média. O processo é o mesmo para a variância populacional e a variância amostral – a única diferença é se você divide por n ou n − 1 no final. Este cálculo de variação estatística funciona para qualquer conjunto de dados, desde a análise de pesquisas até a seleção de recursos de aprendizado de máquina.

Experimente: Insira números e observe cada passo

Digite de 3 a 8 números separados por vírgulas. As etapas abaixo calcularão a variação com seus dados em tempo real.

1

Encontre a média (média)

Adicione todos os valores no conjunto de dados e divida pela contagem. Para [4, 8, 6, 5, 3], a média é (4+8+6+5+3) ÷ 5 = 5,2. Esta média é o ponto central para cada cálculo de variância.

x̄ = Σxᵢ / n
0 3 4 5 6 8 x̄ = 5.2
2

Subtraia a média para obter os desvios

Subtraia a média de cada número para encontrar seu desvio. Desvios negativos significam que o valor está abaixo da média; valores positivos estão acima. A soma dos desvios é sempre igual a 0.

dᵢ = xᵢ − x̄
3

Quadrar cada desvio

Eleve ao quadrado cada desvio para torná-lo positivo. Isso garante que os desvios abaixo e acima da média não se anulem. A quadratura também dá mais peso aos valores discrepantes.

(xᵢ − x̄)²
4

Some os desvios quadrados

Some todos os desvios quadrados. Essa soma é chamada de Soma dos Quadrados (SS). Para nossos dados, é 1,44 + 7,84 + 0,64 + 0,04 + 4,84 = 14,8.

Σ(xᵢ − x̄)²
5

Divida para obter a variação

Divida a Soma dos Quadrados por N (para população) ou n − 1 (para amostra). Para variância amostral, dividimos 14,8 por 4 para obter 3,7. Para variância populacional, dividimos por 5 para obter 2,96.

σ² = 14.8 / 5 = 2.96 s² = 14.8 / 4 = 3.70
Exemplo resolvido

Exemplo de variação passo a passo

Vamos calcular a variância de um conjunto de dados de amostra: 4, 8, 6, 5, 3.

Considere o conjunto de dados: 4, 8, 6, 5, 3, 7, 2, 9. Calcularemos a variância amostral (s²) e a variância populacional (σ²) para esses 8 valores. Observe o gráfico de barras abaixo – ele mostra cada ponto de dados, a linha média e os desvios quadrados à medida que você percorre cada etapa.

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
Etapa 1 Etapa 1: Encontre a média
x̄ = (4 + 8 + 6 + 5 + 3 + 7 + 2 + 9) / 8
Média (x̄) = (4 + 8 + 6 + 5 + 3 + 7 + 2 + 9) / 8 = 44/8 = 5,5

A média é o centro do conjunto de dados – cada desvio é medido a partir deste ponto. No gráfico de barras acima, a linha tracejada marca x̄ = 5,5.

Etapa 2 Etapa 2: subtraia a média e o quadrado
xᵢ Desvio (x − x̄) Desvio Quadrado (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

Cada linha mostra um ponto de dados, seu desvio da média e o desvio quadrático. Observe como valores distantes de x̄ (como 2 e 9) produzem diferenças quadradas muito maiores.

Etapa 3 Etapa 3: Somar os Desvios Quadrados
Σ(xᵢ − x̄)² = 2.25 + 6.25 + 0.25 + 0.25 + 6.25 + 2.25 + 12.25 + 12.25
Soma dos Quadrados = 2,25 + 6,25 + 0,25 + 0,25 + 6,25 + 2,25 + 12,25 + 12,25 = 42

Esta soma dos quadrados (42) representa a distância quadrada total de todos os pontos de dados da média. É o numerador em ambas as fórmulas de variância.

Etapa 4 Etapa 4: Divida por n − 1
Variância Populacional (σ²) = 42/8 = 5,25
População σ²
Variância da amostra (s²) = 42/7 = 6
Amostra s² (Amostra)
O desvio padrão é a raiz quadrada da variância. Para este conjunto de dados: população σ = √5,25 ≈ 2,291, amostra s = √6 ≈ 2,449. O desvio padrão usa as mesmas unidades dos dados originais, o que facilita a interpretação do que a variância. Você pode calcular a variância e o desvio padrão juntos no Excel usando as funções VAR.S (amostra) e VAR.P (população) ou no Planilhas Google, R, Python e SPSS.
Guia

Como calcular a variação manualmente

Siga estas etapas da lista de verificação para calcular a variação manualmente sem uma calculadora.

Siga estas etapas da lista de verificação para calcular a variação manualmente sem uma calculadora.

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
Etapa 1 Anote seu conjunto de dados

Liste todos os números claramente. Conte quantos valores você tem (n).

Example: Data set = {3, 7, 5, 9, 1} → n = 5
Etapa 2 Calcule a média aritmética

Some todos os números e divida por n. Observe este valor.

Sum = 3 + 7 + 5 + 9 + 1 = 25. Mean = 25 ÷ 5 = 5.
Etapa 3 Subtraia a média de cada número

Subtraia a média de cada valor bruto. Alguns serão negativos.

3−5 = −2, 7−5 = 2, 5−5 = 0, 9−5 = 4, 1−5 = −4
Etapa 4 Eleve ao quadrado cada uma das diferenças

Multiplique cada diferença por si mesma. Todos os valores devem ser positivos.

(−2)² = 4, 2² = 4, 0² = 0, 4² = 16, (−4)² = 16
Etapa 5 Some todos os valores quadrados

Some as diferenças quadradas. Esta é a sua Soma dos Quadrados.

Sum of Squares = 4 + 4 + 0 + 16 + 16 = 40
Etapa 6 Divida por n − 1 (amostra) ou n (população)

Esta etapa final fornece a variação.

σ² = 40 ÷ 5 = 8 (Population)  |  s² = 40 ÷ 4 = 10 (Sample)
Dica: O desvio padrão é apenas a raiz quadrada da variância calculada na etapa final.
População completa

Cálculo da variação da população total

Quando o conjunto de dados inclui todos os membros do grupo, use a variância populacional — divida por n, não por n − 1.

A variação populacional se aplica quando seu conjunto de dados inclui todas as observações de toda a população — e não uma amostra. Exemplos: todos os funcionários de uma empresa, todas as notas de testes de uma turma, todos os produtos de um lote durante o controle de qualidade. A fórmula usa μ (a verdadeira média populacional) e divide por n (a contagem completa). Nenhuma correção de Bessel. Sem ajuste de graus de liberdade.

Interativo: Como o tamanho da amostra afeta a variação

Arraste o controle deslizante para ver como a diferença entre σ² e s² muda com o tamanho da população. Em n pequeno, a lacuna é grande. À medida que n cresce, a variância da amostra converge para a variância da população.

Tamanho da população (n): 5
3 100
População σ²
Soma dos Quadrados / 5
Amostra s²
Soma dos Quadrados / 4
Diferença
s² − σ²

Convergência: s² se aproxima de σ² à medida que n cresce

% n 0% 50% 100% 3 25 50 75 100
At n = 5, sample variance is 25% larger than population variance
Ferramentas de calculadora

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FAQ

Perguntas Frequentes

Tudo o que você precisa saber sobre variância.

Qual é a variância de 6 7 5 9 12 15?

A variância de 6, 7, 5, 9, 12, 15 é calculada da seguinte forma. Média = (6+7+5+9+12+15) / 6 = 9. Desvios quadráticos em relação à média: (6−9)²=9, (7−9)²=4, (5−9)²=16, (9−9)²=0, (12−9)²=9, (15−9)²=36. Soma dos quadrados = 74. Variância populacional (σ²) = 74 / 6 ≈ 12,33. Variância amostral (s²) = 74 / 5 = 14,8. Use a variância populacional se estes 6 números forem o conjunto de dados completo. Use a variância amostral se representarem dados amostrados de um grupo maior.