Trong xác suất thống kê việc xác định độ lệch tương ứng giữa các mẫu rất tỉ mỉ và chi tiết tuy nhiên vẫn còn xảy ra một số nhầm lẫn. Lúc này, bạn cần tính độ lệch chuẩn dựa trên mẫu đó. Hãy cùng UniTrain khám phá thêm nhé!
Độ lệch chuẩn là gì?
Độ lệch chuẩn là một thống kê đo lường mức độ phân tán của một tập dữ liệu, so với giá trị trung bình của nó. Nó được tính bằng căn bậc hai của phương sai (mức chênh lệch của các số trong một tập dữ liệu). Việc xác định sự thay đổi giữa mỗi điểm dữ liệu so với giá trị trung bình có giá trị để so sánh các tập dữ liệu có thể có cùng giá trị trung bình nhưng khác phạm vi.
Ví dụ: giá trị trung bình của hai tập dữ liệu sau là như nhau, nhưng tập dữ liệu thứ hai rõ ràng là trải rộng hơn:
- – 15, 15, 15, 14, 16
- – 2, 7, 14, 22, 30
Nếu các điểm dữ liệu càng xa giá trị trung bình, thì độ lệch trong tập dữ liệu càng cao. Investopedia cho rằng dữ liệu càng trải rộng, độ lệch chuẩn càng cao.
Độ lệch chuẩn thường được sử dụng trong tài chính. Nó được áp dụng cho tỷ lệ hoàn vốn hàng năm của một khoản đầu tư. Độ lệch chuẩn càng cao, phương sai giữa mỗi giá và giá trung bình càng lớn, điều này cho thấy một phạm vi giá lớn hơn. Cổ phiếu biến động có độ lệch chuẩn cao, nhưng cổ phiếu blue-chip (một công ty lớn có danh tiếng) có độ lệch chuẩn thấp.
Cách tính độ lệch chuẩn trong Excel
Excel giúp việc tính toán độ lệch chuẩn dễ quản lý hơn. Nhưng trước tiên, điều quan trọng là phải hiểu 6 công thức độ lệch chuẩn trong Excel.
- Để tính toán độ lệch chuẩn mẫu, hãy sử dụng các công thức trong danh mục này: STDEV.S, STDEVA và STDEV.
- Để tính toán độ lệch chuẩn cho toàn bộ tập hợp, hãy sử dụng các công thức trong danh mục này: STDEV.P, STDEVPA và STDEVP.
Thuật ngữ population có nghĩa là bạn đang xem xét tất cả các bộ dữ liệu trong toàn bộ tập hợp. Nếu việc sử dụng toàn bộ tổng thể là không thực tế hoặc không thể thực hiện được, thì việc sử dụng một mẫu từ tổng thể (độ lệch chuẩn mẫu) sẽ hiệu quả. Thông thường, bạn có thể tìm độ lệch chuẩn bằng cách sử dụng dữ liệu mẫu để tính độ lệch chuẩn và sau đó suy ra toàn bộ tổng thể.
Tập trung vào thực tiễn điển hình hơn là sử dụng một mẫu dữ liệu thay vì tập hợp, đây là ba công thức – được giải thích:
- STDEV.S. Công thức này được sử dụng khi dữ liệu là số, có nghĩa là nó sẽ bỏ qua văn bản và giá trị lôgic.
- STDEVA. Công thức này được sử dụng khi văn bản và giá trị lôgic được bao gồm trong phép tính cùng với số. Văn bản và “FALSE” được đọc là 0 và TRUE được hiểu là 1.
- STDEV. Công thức này tương thích với các phiên bản Excel cũ hơn (2007 trở về trước) nhưng hoàn thành chức năng tương tự như STDEV.S (được sử dụng trong bất kỳ phần mềm Excel nào sau năm 2007).
Sử dụng hàm STDEV.S
Để nhắc lại, STDEV.S sử dụng các giá trị số và bỏ qua văn bản và giá trị lôgic.
Cú pháp của hàm STDEV.S được sử dụng trong Excel là STDEV.S (number1, [number 2],…).
- Number1: là đối số bắt buộc trong công thức. Số đầu tiên tương ứng với phần tử đầu tiên của mẫu. Thay vì các đối số được phân tách bằng dấu phẩy, có thể sử dụng một dải ô đã đặt tên, một mảng hoặc một tham chiếu đến một mảng ở đây.
- Number2: là đối số tùy chọn trong công thức. Chúng có thể tham chiếu đến một điểm dữ liệu, một dải ô đã đặt tên, một mảng đơn lẻ hoặc một tham chiếu đến một mảng. Có thể sử dụng tối đa 254 đối số bổ sung.
Nguồn: jotform
Xem thêm
