Varians Kalkylator

Datainmatning

Separera värden med kommatecken, mellanslag, tabulatorer eller radbrytningar
0 angivna värden

Ange datavärden för att se resultat

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

Variansformel

Förstå matematiken bakom variansberäkningar.

Interaktiv: Håll muspekaren över eller tryck på valfri symbol i formeln för att se vad den representerar.

= ( ) /
Klicka på valfri symbol i formeln ovan för att se dess roll i variansekvationen.
Exempel Exempelvariansformel
= Σ ( xᵢ ) ² / ( n 1 )

Använder n − 1 (Bessels korrigering) för en opartisk variansuppskattning från samplade data. Denna justering står för frihetsgrader när det verkliga befolkningsmedelvärdet är okänt.

Befolkning Populationsvariansformel
σ² = Σ ( xᵢ μ ) ² / n

Dividerar med n direkt. Ingen korrigering behövs eftersom populationsmedelvärdet (μ) är det sanna medelvärdet för hela populationen.

Hur data flödar genom formeln

🔢 Data Råa siffror
⚖️ Betyder Balanspunkt
↔️ Avvikelser xᵢ − mean
Kvadrat (xᵢ − mean)²
Varians σ² or s²
Den enda skillnaden: populationsvarians dividerar med n, urvalsvarians dividerar med n − 1. Allt annat i variansekvationen är identiskt. Korrigeringen n − 1 är viktigast med små urvalsstorlekar - för mycket stora urval blir skillnaden mellan populationsvarians och urvalsvarians försumbar. Programvara som Excel, R, Python, SPSS och Google Sheets använder alla samma formler.
Population kontra prov

Befolkningsvarians och provvariansräknare

Populationsvarians och urvalsvarians skiljer sig åt på ett ställe: divisorn. Populationsvarians dividerar summan av kvadrerade skillnader med n (totalt antal). Urvalsvarians divideras med n − 1 — Bessels korrigering — för att producera en opartisk variansuppskattning från samplade data. Denna korrigering är viktigast med små prover. För stora datamängder krymper skillnaden.

Hela befolkningen (N) Prov (n)
20 av 20 använda datapunkter
Befolkning
σ² = Σ(xᵢ − μ)² / n
Dividerar med n eftersom du har varje datapunkt i hela populationen. Medelvärdet (μ) är exakt — ingen korrigering behövs.
σ² Befolkningsvarians
  • Använder varje datapunkt i hela populationen
  • Delar summan av kvadrater med n
  • Medelsymbol: μ (mu) — det sanna populationsmedelvärdet
  • Används i folkräkningsdata, fullständiga datamängder, kvalitetskontroll
Exempelvarians
  • Använder en underuppsättning av samplad data från populationen
  • Delar summan av kvadrater med n − 1 (frihetsgrader)
  • Medelsymbol: (x-stapel) — uppskattat medelvärde
  • Används i undersökningar, experimentell design, kliniska prövningar
Metod

Hur man beräknar varians

Varians mäter hur långt varje nummer i en datamängd sitter från medelvärdet. Dessa är stegen för variansberäkning.

För att beräkna variansen, hitta medelvärdet av de kvadratiska skillnaderna från medelvärdet. Processen är densamma för populationsvarians och urvalsvarians — den enda skillnaden är om du dividerar med n eller n − 1 i slutet. Denna statistiska variansberäkning fungerar för alla datauppsättningar, från enkätanalys till val av maskininlärningsfunktioner.

Prova det: Ange siffror och titta på varje steg

Skriv 3–8 tal separerade med kommatecken. Stegen nedan kommer att beräkna variansen med dina data i realtid.

1

Hitta medelvärdet (genomsnitt)

Lägg till alla värden i datamängden och dividera med antalet. För [4, 8, 6, 5, 3] är medelvärdet (4+8+6+5+3) ÷ 5 = 5,2. Detta medelvärde är mittpunkten för varje variansberäkning.

x̄ = Σxᵢ / n
0 3 4 5 6 8 x̄ = 5.2
2

Subtrahera medelvärde för att få avvikelser

Subtrahera medelvärdet från varje tal för att hitta dess avvikelse. Negativa avvikelser betyder att värdet är under medelvärdet; positiva värden är över. Summan av avvikelser är alltid lika med 0.

dᵢ = xᵢ − x̄
3

Kvadrat för varje avvikelse

Kvadrera varje avvikelse för att göra den positiv. Detta säkerställer att avvikelser under och över medelvärdet inte tar bort varandra. Kvadrering ger också mer vikt åt extremvärden.

(xᵢ − x̄)²
4

Summa de kvadratiska avvikelserna

Lägg ihop alla kvadratiska avvikelser. Denna summa kallas summan av kvadrater (SS). För våra data är det 1,44 + 7,84 + 0,64 + 0,04 + 4,84 = 14,8.

Σ(xᵢ − x̄)²
5

Dela för att få varians

Dividera summan av kvadrater med N (för population) eller n − 1 (för urval). För provvarians delar vi 14,8 med 4 för att få 3,7. För populationsvarians dividerar vi med 5 för att få 2,96.

σ² = 14.8 / 5 = 2.96 s² = 14.8 / 4 = 3.70
Arbetat exempel

Steg-för-steg-variansexempel

Låt oss beräkna variansen för en exempeldatauppsättning: 4, 8, 6, 5, 3.

Tänk på datamängden: 4, 8, 6, 5, 3, 7, 2, 9. Vi kommer att beräkna både urvalsvarians (s²) och populationsvarians (σ²) för dessa 8 värden. Titta på stapeldiagrammet nedan - det visar varje datapunkt, medellinjen och de kvadratiska avvikelserna när du bläddrar genom varje steg.

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
Steg 1 Steg 1: Hitta medelvärdet
x̄ = (4 + 8 + 6 + 5 + 3 + 7 + 2 + 9) / 8
Medelvärde (x̄) = (4 + 8 + 6 + 5 + 3 + 7 + 2 + 9) / 8 = 44 / 8 = 5,5

Medelvärdet är mitten av datamängden - varje avvikelse mäts från denna punkt. I stapeldiagrammet ovan markerar den streckade linjen x̄ = 5,5.

Steg 2 Steg 2: Subtrahera medelvärdet och kvadraten
xᵢ Avvikelse (x − x̄) Kvadratavvikelse (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

Varje rad visar en datapunkt, dess avvikelse från medelvärdet och den kvadratiska avvikelsen. Lägg märke till hur värden långt från x̄ (som 2 och 9) ger mycket större kvadratskillnader.

Steg 3 Steg 3: Summa de kvadratiska avvikelserna
Σ(xᵢ − x̄)² = 2.25 + 6.25 + 0.25 + 0.25 + 6.25 + 2.25 + 12.25 + 12.25
Kvadratsumma = 2,25 + 6,25 + 0,25 + 0,25 + 6,25 + 2,25 + 12,25 + 12,25 = 42

Denna summa av kvadrater (42) representerar det totala kvadratiska avståndet för alla datapunkter från medelvärdet. Det är täljaren i båda variansformlerna.

Steg 4 Steg 4: Dividera med n − 1
Populationsvarians (σ²) = 42 / 8 = 5,25
Befolkning σ²
Provvarians (s²) = 42 / 7 = 6
Prov s² (Stickprov)
Standardavvikelse är kvadratroten av variansen. För denna datamängd: population σ = √5,25 ≈ 2,291, urval s = √6 ≈ 2,449. Standardavvikelse använder samma enheter som originaldata, vilket gör det lättare att tolka än varians. Du kan beräkna varians och standardavvikelse tillsammans i Excel med funktionerna VAR.S (exempel) och VAR.P (population), eller i Google Sheets, R, Python och SPSS.
Guide

Hur man beräknar varians för hand

Följ dessa checklista steg för att beräkna varians manuellt utan en miniräknare.

Följ dessa checklista steg för att beräkna varians manuellt utan en miniräknare.

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
Steg 1 Skriv ner din datauppsättning

Lista alla siffror tydligt. Räkna hur många värden du har (n).

Example: Data set = {3, 7, 5, 9, 1} → n = 5
Steg 2 Beräkna det aritmetiska medelvärdet

Lägg till alla siffror och dividera med n. Notera detta värde.

Sum = 3 + 7 + 5 + 9 + 1 = 25. Mean = 25 ÷ 5 = 5.
Steg 3 Subtrahera medelvärdet från varje tal

Subtrahera medelvärdet från varje råvärde. Vissa kommer att vara negativa.

3−5 = −2, 7−5 = 2, 5−5 = 0, 9−5 = 4, 1−5 = −4
Steg 4 Kvadrera var och en av skillnaderna

Multiplicera varje skillnad med sig själv. Alla värden måste vara positiva.

(−2)² = 4, 2² = 4, 0² = 0, 4² = 16, (−4)² = 16
Steg 5 Lägg till alla värden i kvadrat

Summera skillnaderna i kvadrat. Detta är din summa av kvadrater.

Sum of Squares = 4 + 4 + 0 + 16 + 16 = 40
Steg 6 Dividera med n − 1 (urval) eller n (population)

Detta sista steg ger dig variansen.

σ² = 40 ÷ 5 = 8 (Population)  |  s² = 40 ÷ 4 = 10 (Sample)
Tips: Standardavvikelsen är bara kvadratroten av variansen du beräknade i det sista steget.
Full befolkning

Beräkning av hela populationsvarians

När datamängden inkluderar alla medlemmar i gruppen, använd populationsvarians — dividera med n, inte n − 1.

Populationsvariation gäller när din datamängd inkluderar alla observationer från hela populationen – inte ett urval. Exempel: alla anställda i ett företag, varje testpoäng i en klass, alla produkter i en batch under kvalitetskontroll. Formeln använder μ (det sanna populationsmedelvärdet) och dividerar med n (hela antalet). Ingen Bessels rättelse. Inga frihetsgradersjusteringar.

Interaktiv: Hur provstorlek påverkar varians

Dra skjutreglaget för att se hur skillnaden mellan σ² och s² förändras med populationens storlek. Vid litet n är gapet stort. När n växer konvergerar provvariansen mot populationsvarians.

Befolkningsstorlek (n): 5
3 100
Befolkning σ²
Summa av kvadrater / 5
Prov s²
Summa av kvadrater / 4
Skillnad
s² − σ²

Konvergens: s² närmar sig σ² när n växer

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

Utforska hela vår svit med miniräknare

13 specialiserade statistiska räknare — var och en med personliga steg-för-steg-lösningar, formler och vanliga frågor. Välj det verktyg som passar ditt problem.

Varians Kalkylator σ SD Mean σ+s² SD+Var Solver Sample 🔍 Finder σ² Pop. CV Coeff. CV Var. % % Var Pct. sp² Pooled Poker
Klicka för att öppna →
Kärnräknare

Standardavvikelse Kalkylator

Beräkna standardavvikelsen direkt med steg-för-steg-lösningar. Ange din datamängd och få populations-SD (σ), prov-SD (s)…

Kärnräknare

Betyda Kalkylator

Beräkna medelvärdet (genomsnittet) av alla datauppsättningar direkt. Få aritmetiskt medelvärde, tillsammans med varians,…

Relativa åtgärder

Variationskoefficient Kalkylator

Beräkna variationskoefficienten (CV) omedelbart. Jämför relativ variation mellan datamängder med olika enheter eller ska…

Variansverktyg

Varians Lösare

Lös variansproblem direkt med detaljerade steg-för-steg-lösningar. Ange din datauppsättning och få provvarians, populati…

Variansverktyg

Exempelvarians Kalkylator

Beräkna provvariansen (s²) direkt med steg-för-steg-lösningar. Använder Bessels korrigering (n−1) för opartisk uppskattn…

Variansverktyg

Varians Finder

Hitta variansen för vilken datamängd som helst direkt. Ange siffror och få både urvals- och populationsvarians, standard…

Variansverktyg

Befolkningsvarians Kalkylator

Beräkna populationsvarians (σ²) direkt med steg-för-steg-lösningar. Dividerar med N för exakt varians när du har hela po…

Specialiserade

Pokervarians Kalkylator

Beräkna pokervarians och förstå dina förväntade resultat över valfritt antal händer. Analysera vinstfrekvensvarians, ned…

Relativa åtgärder

Varianskoefficient Kalkylator

Beräkna varianskoefficienten (CV) direkt. Mät relativ variabilitet i procent av medelvärdet. Få CV, standardavvikelse, v…

Relativa åtgärder

Procentuell avvikelse Kalkylator

Beräkna procentuell varians mellan värden eller uttryck variansen i procent av medelvärdet. Få variationskoefficient, va…

Relativa åtgärder

Procent avvikelse Kalkylator

Beräkna procentuell varians av din datamängd direkt. Uttryck datavariabiliteten i procent med hjälp av variationskoeffic…

Specialiserade

Poolad varians Kalkylator

Beräkna poolad varians från flera grupper eller prover. Kombinera provvarianser för tvåprovs t-test, ANOVA och metaanaly…

Kärnräknare

Standardavvikelse & varians Kalkylator

Beräkna både standardavvikelse och varians direkt. Få populations- och urvalsmått med steg-för-steg-lösningar, medelvärd…

FAQ

Vanliga Frågor

Allt du behöver veta om varians.

Vad är variansen för 6 7 5 9 12 15?

Variansen för 6, 7, 5, 9, 12, 15 beräknas enligt följande. Medelvärde = (6+7+5+9+12+15) / 6 = 9. Kvadrerade avvikelser från medelvärdet: (6−9)²=9, (7−9)²=4, (5−9)²=16, (9−9)²=0, (12−9)²=9, (15−9)²=36. Kvadratsumma = 74. Populationsvarians (σ²) = 74 / 6 ≈ 12,33. Stickprovsvarians (s²) = 74 / 5 = 14,8. Använd populationsvarians om dessa 6 siffror är hela datamängden.