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 Population Measures Tool?
A standard deviation and variance calculator gives you both core measures of data spread in a single operation. Variance (σ² or s²) quantifies dispersion in squared units, while standard deviation (σ or s) converts it back to the original data units by taking the square root. Together, they provide a complete picture: variance is used in mathematical statistics (ANOVA, regression, portfolio theory), while standard deviation is the go-to for intuitive interpretation (the 68-95-99.7 rule, z-scores, confidence intervals). Enter your data once and get both measures for both population and sample formulas.
Formula
Variance and standard deviation are computed together — SD is simply the square root of variance.
Population Measures
σ² = Σ(xᵢ − μ)² / N → σ = √σ²
σ²Population variance
σPopulation standard deviation
μPopulation mean
NTotal values in the population
Sample Measures
s² = Σ(xᵢ − x̄)² / (n−1) → s = √s²
s²Sample variance
sSample standard deviation
x̄Sample mean
n−1Degrees of freedom
How to Calculate Standard Deviation and Variance Together
Compute the mean.x̄ = Σxᵢ / n.
Subtract the mean from each value.Get deviations: (xᵢ − x̄).
Square each deviation.Compute (xᵢ − x̄)².
Sum all squared deviations.Σ(xᵢ − x̄)² — this is the Sum of Squares (SS).
Divide by the appropriate denominator.Divide SS by N for population variance or by n − 1 for sample variance.
Take the square root for standard deviation.SD = √variance. You now have both measures.
Enter your data values separated by commas, spaces, or line breaks.
The calculator instantly returns population and sample versions of both variance and standard deviation.
Expand the step-by-step section to see the full derivation from mean through to final results.
Copy results for reports, academic submissions, or further statistical analysis.
Benefits of Calculating SD & Variance Together
One input, four key results — population and sample variance plus both standard deviations.
Saves time compared to running two separate calculations.
Step-by-step breakdown helps you understand how SD derives from variance.
Complementary statistics (mean, range, CV, sum of squares) included at no extra effort.
Perfect for assignments that require reporting both measures.
Where SD & Variance Are Used Together
Academic Statistics
Textbook problems and exams routinely ask for both measures.
ANOVA & Regression
Variance is used in model computations; SD is reported for interpretability.
Risk Management
Portfolio variance determines combined risk; SD communicates it in the asset's units.
Process Control
Control chart limits use SD, while capability indices use variance components.
Research Papers
Journals often require both measures in descriptive statistics tables.
Machine Learning
Feature scaling and normalization use SD; variance informs feature selection.
Choosing Between Standard Deviation and Variance
Both measure spread, but they serve different purposes. Knowing when to use each one avoids confusion and strengthens your analysis:
Use SD for communication
Standard deviation is in the same units as your data, making it immediately meaningful. Saying "the average is 50 ± 5 units" is intuitive; "the variance is 25 squared-units" is not.
Use variance for mathematical operations
Variances of independent variables add directly: Var(X + Y) = Var(X) + Var(Y). Standard deviations do not add this way, making variance essential in ANOVA, regression, and portfolio theory.
Use SD for the empirical rule
The 68-95-99.7 rule uses standard deviation to define data intervals. Approximately 68% of data falls within one SD of the mean.
Use variance for comparing model fits
R² (coefficient of determination) is based on variance decomposition — it tells you what proportion of total variance is explained by the model.
Report both when thoroughness matters
In scientific papers, dissertations, and quality reports, reporting both demonstrates statistical rigour and satisfies different readers' preferences.
{"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 — Стандартное отклонение и дисперсия Калькулятор
Все, что вам нужно знать о дисперсии.
В чем разница между стандартным отклонением и дисперсией?
Отклонение измеряется в квадратных единицах — это среднее значение квадратов отклонений от среднего значения. Стандартное отклонение – это квадратный корень из дисперсии, возвращающий меру к исходным единицам измерения. Например, если данные представлены в метрах, отклонение указывается в м², а стандартное отклонение — в метрах. Оба измеряют одну и ту же концепцию (разброс данных), но стандартное отклонение легче интерпретировать, поскольку оно находится в том же масштабе, что и данные.
Как рассчитать стандартное отклонение и дисперсию вместе?
Процесс общий: 1. Найдите среднее значение. 2. Вычтите среднее значение из каждого значения. 3. Возведите в квадрат каждое отклонение. 4. Суммируйте квадраты отклонений. 5. Разделите на n (население) или n−1 (выборка) — это дисперсия. 6. Извлеките квадратный корень — это стандартное отклонение. Наш калькулятор вычисляет оба значения одновременно.
Когда я должен сообщать о стандартном отклонении и дисперсии?
Сообщайте о стандартном отклонении при общении с широкой аудиторией или когда вам нужна мера в исходных единицах измерения (например, «рост варьируется на ±2,5 дюйма»). Сообщайте о дисперсии в техническом контексте, где ее математические свойства имеют значение — дисперсионный анализ, регрессионный анализ, оптимизация портфеля и объединение дисперсий независимых переменных (отклонения добавляются, а стандартные отклонения — нет).
Каковы формулы стандартного отклонения и дисперсии?
Дисперсия генеральной совокупности: σ² = Σ(xᵢ − μ)² / N. Выборочная дисперсия: s² = Σ(xᵢ − x̄)² / (n−1). SD населения: σ = √σ². Образец SD: s = √s². Единственная разница между популяционной и выборочной версиями — это делитель: N против n-1. Отношение квадратного корня означает SD = √дисперсия и дисперсия = SD².
Может ли стандартное отклонение быть больше дисперсии?
Да, когда дисперсия находится в диапазоне от 0 до 1. Поскольку SD = √дисперсия, если дисперсия = 0,25, то SD = 0,5, что больше. Когда дисперсия = 1, SD = 1 (они равны). Когда дисперсия > 1, SD < дисперсия. Например, дисперсия = 4 дает SD = 2. Это чисто математическое соотношение — квадратный корен�� из числа меньше 1 больше, чем само число.
Зачем нам нужны как стандартное отклонение, так и дисперсия?
Каждый из них имеет уникальные преимущества. Дисперсия: добавка для независимых переменных (Var(X+Y) = Var(X) + Var(Y)), используемая в дисперсионном анализе, регрессии и математической статистике. Стандартное отклонение: те же единицы, что и данные, интерпретируемые с помощью эмпирического правила (правило 68–95–99,7), используемые в z-показателях и доверительных интервалах. Вместе они дают полную картину распространения данных как для практической интерпретации, так и для математического анализа.