인구 차이 계산기

데이터 입력

값들을 쉼표, 공백, 탭 또는 줄바꿈으로 구분하세요
0 개의 값 입력됨

결과를 보려면 데이터 값을 입력하세요

What Is Population Variance?

Population variance, written σ², describes the spread of a group when you have measured every member of it. There is nothing to estimate, so you take the average of the squared deviations from the mean exactly as it is: divide by N, the number of values. Typical examples are the marks of every student in one class, the weight of every parcel in a single shipment you weighed in full, or one company's monthly sales for a completed year. The key question is not how big your data set is, but whether it is the whole group you want to describe.

Worked Example: A Complete Tutorial Group

A tutor has exactly six students and wants to describe how spread out their test scores are. These six scores are the entire group, so population variance applies.

Data (marks):70, 85, 75, 90, 65, 95

  1. Mean. x̄ = 480 / 6 = 80
  2. Deviations and squares. Subtract the mean from each value and square the result:
xᵢxᵢ − x̄(xᵢ − x̄)²
70−10100
85525
75−525
9010100
65−15225
9515225
Sum0700
  1. Sum of squares. Σ(xᵢ − x̄)² = 700
  2. Population variance. σ² = 700 / 6 = 116.6667; population standard deviation σ = √116.6667 = 10.8012

Population variance σ² = 700 / 6 ≈ 116.67, so the population standard deviation is σ ≈ 10.80 marks. If the same six scores were treated as a sample, s² = 700 / 5 = 140; the gap between the two answers is largest for small groups like this one.

Formula

Population variance uses the population mean μ and divides by N:

Population Variance

σ² = Σ(xᵢ − μ)² / N
  • σ²Population variance
  • xᵢEach value in the population
  • μPopulation mean
  • NNumber of values in the population

Population Standard Deviation

σ = √σ²
  • σPopulation standard deviation, in the original units

How to Calculate Population Variance Step by Step

  1. Confirm you have the entire population.Every member of the group you are describing must be in the data.
  2. Find the population mean (μ).Add all values and divide by N.
  3. Compute deviations.Subtract μ from each value.
  4. Square each deviation.Calculate (xᵢ − μ)².
  5. Add the squared deviations.Σ(xᵢ − μ)² is the sum of squares.
  6. Divide by N.σ² = Σ(xᵢ − μ)² / N.

More Population Variance Examples

1All Students in a Class

Data:78, 82, 91, 67, 85, 73, 88, 79
Solution:Mean μ = 80.375. Sum of squared deviations = 435.875.
Answer:Population variance (σ²) = 435.875 / 8 ≈ 54.48

2Every Product in a Small Batch

Data:10.2, 10.0, 10.1, 10.3, 10.0
Solution:Mean μ = 10.12. Sum of squared deviations = 0.068.
Answer:Population variance (σ²) = 0.068 / 5 = 0.0136

3Complete Inventory Count

Data:150, 200, 175, 180, 195
Solution:Mean μ = 180. Squared deviations: 900, 400, 25, 0, 225. Sum of squares = 1550.
Answer:Population variance (σ²) = 1550 / 5 = 310

4All Employees' Years of Experience

Data:2, 5, 8, 3, 12, 1, 7
Solution:Mean μ ≈ 5.43. Sum of squared deviations ≈ 89.71.
Answer:Population variance (σ²) ≈ 89.71 / 7 ≈ 12.82

How to Use This Population Variance Calculator

Switch the calculator to Population, then:

  1. Enter every value in the population, separated by commas, spaces or line breaks.
  2. Check that the result card says Population Variance (σ²).
  3. Read σ², the population standard deviation σ and the mean μ.
  4. Open the calculation steps to see the division by N written out with your numbers.

What the Calculator Shows You

  • The exact population variance and standard deviation, with no correction applied.
  • The sample figure for the same data, so you can see the difference if you are unsure which applies.
  • Every deviation and squared deviation.
  • Calculations run in your browser; your numbers are not sent anywhere.

When to Use Population Variance

A single class or team

A teacher describing the spread of marks for the class they actually taught.

Census data

Statistics about a population that has been counted in full.

Inspected-in-full batches

When every unit in a lot has been measured, not just a few.

Completed periods

Describing last year's twelve monthly figures as they are, without predicting anything.

Probability distributions

The variance of a die roll or another fully specified distribution is a population variance.

Population or Sample? How to Decide

Size does not decide it. What matters is which group your conclusions are about:

It depends on your question

If you are describing "all students in Section A", Section A's marks are the population. If you are describing "all students at the university", Section A is a sample.

Describing versus predicting

Last year's monthly sales are a population if you only want to describe last year. If you are using them to say something about future months, treat them as a sample.

Same data, two answers

For the tutorial group above, σ² ≈ 116.67 but s² = 140. With 600 values instead of 6 the two would be almost identical.

When in doubt, use sample variance

Most real data is a sample of something larger, and the n − 1 version will not understate the spread.

자주 묻는 질문: 인구 차이 계산기

분산에 대해 알아야 할 모든 것.

모집단 분산이란 무엇입니까?

모집단 분산(σ²)은 모집단 평균(μ)에서 데이터 포인트의 정확한 분포를 측정합니다. 공식은 σ² = Σ(xᵢ − μ)² / N입니다. 여기서 N은 모집단의 총 데이터 포인트 수입니다. 표본 분산과 달리 모든 데이터가 있으므로 추정이나 수정이 필요하지 않으므로 N(N−1 아님)으로 나눕니다.

모집단 분산은 언제 사용해야 합니까?

데이터 세트에 연구 중인 모집단의 모든 구성원이 포함되어 있는 경우 모집단 분산을 사용하세요. 예: 학급의 모든 학생, 배치의 모든 제품, 완전한 인구 조사 데이터, 특정 기간의 모든 거래. 더 큰 모집단의 표본(부분 집합)이 있는 경우 표본 분산을 대신 사용하십시오. 핵심 질문은 귀하의 데이터가 전체 그룹을 대표하는가입니다.

2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9의 모집단 분산은 얼마입니까?

2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9의 경우: 평균(μ) = 40/8 = 5. 편차: −3, −1, −1, −1, 0, 0, 2, 4. 제곱: 9, 1, 1, 1, 0, 0, 4, 16. 제곱합 = 32. 인구 분산(σ²) = 32/8 = 4. 모집단 표준편차(σ) = √4 = 2.

σ²와 s²의 차이점은 무엇입니까?

σ²(인구 분산)은 N으로 나누고 모집단 평균 μ를 사용합니다. s²(표본 분산)은 n−1로 나누고 표본 평균 x̄을 사용합니다. 표본 분산은 동일한 데이터 세트에 대한 모집단 분산보다 항상 약간 더 큽니다. 이 차이(베셀 보정)는 작은 데이터 세트에서 가장 중요하며 큰 N에서는 무시할 수 있습니다.

모집단 분산이 0이 될 수 있나요?

예, 모든 값이 동일할 때 모집단 분산은 0입니다. 모집단의 모든 데이터 요소가 동일한 값(예: {7, 7, 7, 7})을 갖는 경우 평균의 모든 편차는 0이므로 σ² ​​= 0이 됩니다. 이는 변동성이 0(확산이 전혀 없음)을 나타냅니다. 값 간의 차이는 양의 분산을 생성합니다.

Excel에서 모집단 분산을 찾는 방법은 무엇입니까?

Excel에서는 모집단 분산에 =VAR.P(range)를 사용합니다. 예: =VAR.P(A1:A20). 모집단 표준편차의 경우 =STDEV.P(범위)를 사용하세요. Google 스프레드시트에서도 동일한 기능이 작동합니다. Python: np.var(data)(기본값은 NumPy의 모집단 변동). R에서: var(x) * (n-1)/n R의 var() 기본값은 표본 분산이기 때문입니다.