Util Monster
Gratis
Calcola la deviazione standard e la varianza, che misurano la dispersione dei dati. Uno strumento essenziale per analisi statistiche, controllo qualità e data science.
La deviazione standard misura quanto i dati si discostano dalla media. Una deviazione standard piccola indica che i dati sono concentrati attorno alla media; una grande indica che sono più distribuiti. Si usa per analizzare risultati di test, controllo qualità, volatilità dei titoli, ecc.
La varianza è la media dei quadrati delle differenze rispetto alla media. La deviazione standard è la radice quadrata della varianza e usa la stessa unità dei dati originali, quindi è più facile da interpretare. Per esempio, se la varianza dell'altezza è 100cm², la deviazione standard è 10cm.
La deviazione standard della popolazione considera tutti i dati e divide per n. La deviazione standard del campione stima la popolazione da dati parziali e divide per n-1 (correzione di Bessel). Nella maggior parte delle situazioni reali si usa la deviazione standard del campione.
In una distribuzione normale, circa il 68% dei dati rientra in ±1 deviazione standard dalla media, il 95% in ±2 e il 99.7% in ±3. Questa regola si usa nel controllo qualità (Six Sigma), negli intervalli di confidenza, nel rilevamento degli outlier, ecc.
Il coefficiente di variazione è la deviazione standard divisa per la media, utile per confrontare la dispersione di dati con unità diverse. CV = (Std Dev/Mean) × 100%. Per esempio, confronta direttamente la variabilità di altezza e peso.
Misurare la volatilità (rischio) negli investimenti azionari, verificare la consistenza della qualità dei prodotti nella produzione, analizzare la distribuzione dei voti degli studenti nell'istruzione, prevedere le variazioni di temperatura in meteorologia, valutare i risultati degli studi clinici in medicina.