Разделяйте значения запятыми, пробелами, табуляцией или переводом строки
0введенных значений
Введите данные для просмотра результатов
Выборочная дисперсия (s²)
—
Среднее (x̄)
—
Станд. Отклонение
—
Количество (n)
—
Сумма (Σx)
—
Минимум
—
Максимум
—
Диапазон
—
Сумма квадратов
—
Коэфф. вариации
—
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":"Стандартное отклонение Калькулятор","desc":"Мгновенно рассчитайте стандартное отклонение с помощью пошаговых решений. Введите свой набор данных и получите стандартное отклонение популяции (σ), стандартное отклонение выборки (s), дисперсию, среднее значение и многое другое. Бесплатно, быстро и точно."},"mean-calculator":{"title":"Иметь в виду Калькулятор","desc":"Мгновенно рассчитайте среднее значение любого набора данных. Получите среднее арифметическое значение, а также дисперсию, стандартное отклонение, медиану и многое другое. Бесплатные пошаговые решения."},"coefficient-of-variation-calculator":{"title":"Коэффициент вариации Калькулятор","desc":"Рассчитайте коэффициент вариации (CV) мгновенно. Сравните относительную изменчивость наборов данных в разных единицах или масштабах. Бесплатные пошаговые решения с дисперсией и стандартным отклонением."},"variance-solver":{"title":"Дисперсия Решатель","desc":"Мгновенно решайте проблемы с отклонениями с помощью подробных пошаговых решений. Введите свой набор данных и получите выборочную дисперсию, популяционную дисперсию, стандартное отклонение и среднее значение. Бесплатный онлайн-решатель отклонений."},"sample-variance-calculator":{"title":"Выборочная дисперсия Калькулятор","desc":"Мгновенно рассчитайте выборочную дисперсию (s²) с помощью пошаговых решений. Использует поправку Бесселя (n-1) для несмещенной оценки. Получите стандартное отклонение, среднее значение и многое другое. Бесплатно и точно."},"variance-finder":{"title":"Дисперсия Искатель","desc":"Мгновенно находите дисперсию любого набора данных. Введите числа и получите выборочную и популяционную дисперсию, стандартное отклонение, среднее значение и пошаговые решения. Бесплатный онлайн-инструмент для поиска отклонений."},"population-variance-calculator":{"title":"Дисперсия населения Калькулятор","desc":"Мгновенно рассчитайте дисперсию генеральной совокупности (σ²) с помощью пошаговых решений. Делит на N для получения точной дисперсии, если у вас есть вся совокупность. Бесплатный онлайн-калькулятор дисперсии численности населения."},"poker-variance-calculator":{"title":"Покерная дисперсия Калькулятор","desc":"Рассчитайте дис��ерсию покера и узнайте ожидаемые результаты за любое количество рук. Анализируйте дисперсию винрейта, вероятность дауна и стандартное отклонение в покере. Бесплатный инструмент."},"coefficient-of-variance-calculator":{"title":"Коэффициент дисперсии Калькулятор","desc":"Рассчитайте коэффициент дисперсии (CV) мгновенно. Измерьте относительную изменчивость как процент от среднего значения. Получите CV, стандартное отклонение, дисперсию и пошаговые решения. Бесплатный онлайн-инструмент."},"percentage-variance-calculator":{"title":"Процентная дисперсия Калькулятор","desc":"Рассчитайте процентную разницу между значениями или выразите разницу в процентах от среднего значения. Получите коэффициент вариации, дисперсию, стандартное отклонение и пошаговые решения. Бесплатный инструмент."},"percent-variance-calculator":{"title":"Процентная дисперсия Калькулятор","desc":"Мгновенно рассчитайте процентную дисперсию вашего набора данных. Выразите изменчивость данных в процентах, используя коэффициент вариации. Получите дисперсию, стандартное отклонение, среднее значение и пошаговые решения."},"pooled-variance-calculator":{"title":"Объединенная дисперсия Калькулятор","desc":"Рассчитайте объединенную дисперсию по нескольким группам или выборкам. Объедините выборочные отклонения для двухвыборочных t-тестов, ANOVA и метаанализа. Бесплатный онлайн-калькулятор объединенной дисперсии с пошаговыми решениями."},"standard-deviation-and-variance-calculator":{"title":"Стандартное отклонение и дисперсия Калькулятор","desc":"Мгновенно рассчитайте стандартное отклонение и дисперсию. Получите показатели совокупности и выборки с помощью пошаговых решений, средних значений, диапазона и визуализации данных. Бесплатно, быстро и точно."}}
Инструменты калькулятора
Изучите наш полный набор калькуляторов
13 специализированных статистических калькуляторов, каждый из которых содержит персонализированные пошаговые решения, формулы и часто задаваемые вопросы. Выберите инструмент, который соответствует вашей проблеме.
Часто Задаваемые Вопросы — Объединенная дисперсия Калькулятор
Все, что вам нужно знать о дисперсии.
Что такое объединенная дисперсия?
Объединенная дисперсия – это средневзвешенное значение дисперсий из двух или более независимых выборок. Предполагается, что популяции имеют равные дисперсии (гомоскедастичность). Формула для двух групп: sp² = [(n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²] / (n₁ + n₂ − 2). Он придает больший вес более крупным выборкам и используется в качестве оценки дисперсии в объединенных t-критериях.
Когда вы используете объединенную дисперсию?
Объединенная дисперсия используется в следующих случаях: 1. Выполнение t-критерия Стьюдента для двух выборок (при условии равных дисперсий). 2. Проведение ANOVA для сравнения средних значений по нескольким группам. 3.Объединение результатов нескольких исследований (мета-анализ). 4. Оценка общей дисперсии, когда предполагается, что группы происходят из популяций с одинаковым разбросом. Всегда сначала проверяйте предположение о равной дисперсии, используя тест Левена или F-тест.
Как шаг за шагом рассчитать объединенную дисперсию?
Для двух групп: 1. Рассчитайте дисперсию каждой группы (s₁² и s₂²). 2. Обратите внимание на размеры выборки (n₁ и n₂). 3. Вычисление: sp² = [(n₁−1)·s₁² + (n₂−1)·s₂²] / (n₁ + n₂ − 2). Пример: Группа 1 (n=10, s²=8), Группа 2 (n=15, s²=12): sp² = [(9)(8) + (14)(12)] / 23 = (72 + 168) / 23 = 10,43.
В чем разница между объединенной дисперсией и комбинированной дисперсией?
Объединенная дисперсия предполагает равные генеральные дисперсии и веса по степеням свободы, что используется при проверке гипотез. Комбинированная дисперсия – это более широкий термин, обозначающий объединение наборов данных, которое может учитывать различия как в средних значениях, так и в дисперсиях между группами. Для объединения двух наборов данных в один вам также необходимо учитывать разницу между групповыми средними, а не только внутригрупповую дисперсию.
Какого предположения требует объединенная ��исперсия?
Объединенная дисперсия предполагает однородность дисперсий (гомоскедастичность) — все группы происходят из популяций с одинаковой дисперсией. Если это предположение нарушается, объединенная оценка становится ненадежной. Проверьте это предположение с помощью теста Левена, теста Бартлетта или F-теста на равенство дисперсий. Если дисперсии неравны, используйте t-критерий Уэлча вместо объединенного t-критерия.
Могу ли я объединить отклонения из более чем двух групп?
Да. Общая формула для k групп: sp² = Σ[(nᵢ−1)·sᵢ²] / Σ(nᵢ−1). Это средневзвешенное значение, в котором дисперсия каждой группы взвешивается по ее степеням свободы (nᵢ-1). Это именно то, что ANOVA использует в качестве Внутреннего квадрата (MSW) — объединенной оценки дисперсии по всем группам.