Выборочная дисперсия Калькулятор

Ввод данных

Разделяйте значения запятыми, пробелами, табуляцией или переводом строки
0 введенных значений

Введите данные для просмотра результатов

What Is Sample Variance?

Sample variance, written s², is what you calculate when your numbers are a sample from a bigger group and you want to estimate how spread out that bigger group is. A survey of 200 customers, ten bolts measured from a day's production, or eight volunteers in a pilot study are all samples. The calculation is the same as for population variance except for the last step: you divide the sum of squared deviations by n − 1 instead of n. That small change, called Bessel's correction, stops the result from systematically underestimating the true spread. This page explains when to use it, why it works and how to calculate it by hand.

Worked Example: Task Completion Times

A manager times 8 employees, chosen at random from a team of 200, on the same task. The 8 times are a sample, so the variance of the whole team is estimated with s².

Data (minutes):12, 15, 11, 14, 13, 16, 9, 14

  1. Mean. x̄ = 104 / 8 = 13
  2. Deviations and squares. Subtract the mean from each value and square the result:
xᵢxᵢ − x̄(xᵢ − x̄)²
12−11
1524
11−24
1411
1300
1639
9−416
1411
Sum036
  1. Sum of squares. Σ(xᵢ − x̄)² = 36
  2. Sample variance. s² = 36 / (8 − 1) = 5.1429; sample standard deviation s = √5.1429 = 2.2678

Sample variance s² = 36 / 7 ≈ 5.143 square minutes, so the sample standard deviation is s ≈ 2.268 minutes. Dividing by 8 instead would give 4.5, which would understate the spread of the whole team.

Formula

Sample variance uses the sample mean x̄ and divides by n − 1:

Sample Variance

s² = Σ(xᵢ − x̄)² / (n − 1)
  • s²Sample variance
  • xᵢEach value in the sample
  • x̄Sample mean
  • n − 1Sample size minus one (degrees of freedom)

Sample Standard Deviation

s = √s²
  • sSample standard deviation, in the original units

How to Calculate Sample Variance Step by Step

  1. Check that you have a sample.Your data should be a subset of the group you want to describe. If it is the whole group, use population variance instead.
  2. Find the sample mean.x̄ = Σxᵢ / n.
  3. Subtract the mean from each value.These deviations always add up to zero.
  4. Square and add the deviations.This is the sum of squares, Σ(xᵢ − x̄)².
  5. Divide by n − 1.For 8 values divide by 7, for 30 values divide by 29, and so on.
  6. Take the square root if you need s.The sample standard deviation is in the same units as the data.

More Sample Variance Examples

1Four Measurements From a Batch

Data:3, 7, 7, 19
Solution:Mean = 9. Deviations: −6, −2, −2, 10. Squared: 36, 4, 4, 100. Sum of squares = 144.
Answer:Sample variance = 144 / 3 = 48, s ≈ 6.928

2Survey: Hours of Sleep (5 respondents)

Data:7, 6, 8, 5, 9
Solution:Mean = 7. Deviations: 0, −1, 1, −2, 2. Squared: 0, 1, 1, 4, 4. Sum of squares = 10.
Answer:Sample variance = 10 / 4 = 2.5, s ≈ 1.581

3Quality Check: Bottle Fill Volumes (ml)

Data:498, 502, 500, 497, 503
Solution:Mean = 500. Deviations: −2, 2, 0, −3, 3. Squared: 4, 4, 0, 9, 9. Sum of squares = 26.
Answer:Sample variance = 26 / 4 = 6.5, s ≈ 2.550

How to Use This Sample Variance Calculator

Make sure the calculator is set to Sample, then:

  1. Enter your sample values, separated by commas, spaces or line breaks.
  2. Check that the result card says Sample Variance (s²). You need at least two values.
  3. Read s², the sample standard deviation s and the sample mean.
  4. Open the calculation steps to see the n − 1 division written out with your numbers.

What the Calculator Shows You

  • The sample variance and sample standard deviation with the n − 1 divisor applied.
  • The population figure for the same data, so you can see how much the correction changes the answer.
  • Every deviation and squared deviation, useful for homework or checking a spreadsheet.
  • Calculations run in your browser; your numbers are not sent anywhere.

When to Use Sample Variance

Surveys

Responses from some customers, voters or students, used to estimate the whole group.

Experiments and clinical trials

Participants are a sample of the people the treatment is meant for.

Quality control

Measuring a few items from a production run to judge the whole run.

A/B tests

Visitors in each variant are a sample of all future visitors.

Pilot studies

A small first sample used to estimate variance when planning a larger study.

Inferential statistics

t-tests, confidence intervals and ANOVA all use s², not σ².

Why Dividing by n − 1 Works: A Small Demonstration

You can see the bias, and the fix, with a population of just three numbers.

The population

Take the population {2, 4, 6}. Its mean is 4 and its population variance is σ² = 8 / 3 ≈ 2.667.

Every possible sample of two

Drawing two values with replacement gives 9 equally likely samples. For a sample of two, the sum of squared deviations is (a − b)² / 2. Three samples have a gap of 0, four have a gap of 2 and two have a gap of 4.

Dividing by n

Dividing each sample's sum of squares by n = 2 gives values whose average over the 9 samples comes out at 1.333, only half of the true 2.667.

Dividing by n − 1

Dividing by n − 1 = 1 instead gives values whose average over the 9 samples comes out at exactly 2.667, the true population variance. That is what "unbiased" means.

Why it happens

Each sample's mean sits in the middle of that sample, closer to its values than the true mean usually is. Measuring from it shrinks the squared deviations, and n − 1 makes up the difference.

Часто Задаваемые Вопросы: Выборочная дисперсия Калькулятор

Все, что вам нужно знать о дисперсии.

Что такое выборочная дисперсия?

Выборочная дисперсия (s²) показывает, насколько разбросаны значения в выборке, взятой из более крупной совокупности. Формула: s² = Σ(xᵢ − x̄)² / (n − 1). Он делится на n−1 (не n), чтобы получить несмещенную оценку истинной дисперсии генеральной совокупности. Эта поправка, называемая поправкой Бесселя, компенсирует использование выборочного среднего вместо истинного среднего генерального значения.

Как пошагово рассчитать выборочную дисперсию?

Чтобы вычислить выборочную дисперсию: 1. Найдите выборочное среднее: x̄ = Σxᵢ / n. 2. Вычтите среднее значение из каждого значения: (xᵢ − x̄). 3. Возведите в квадрат каждое отклонение: (xᵢ − x̄)². 4. Суммируйте все квадраты отклонений: Σ(xᵢ − x̄)². 5. Разделить на n − 1 (не n): s² = Σ(xᵢ − x̄)² / (n − 1). Число n−1 имеет решающее значение — именно оно создает выборочную дисперсию, а не популяционную дисперсию.

Почему выборочная дисперсия делится на n−1, а не на n?

Деление на n−1 называется поправкой Бесселя. Когда вы рассчитываете дисперси�� по выборке, среднее значение выборки имеет тенденцию быть ближе к точкам данных выборки, чем было бы истинное среднее значение генеральной совокупности. Это систематически недооценивает дисперсию. Деление на n−1 исправляет это смещение, создавая несмещенную оценку генеральной дисперсии. Число n−1 представляет собой степени свободы — вы теряете одну степень, потому что среднее значение ограничивает данные.

Когда следует использовать выборочную дисперсию по сравнению с генеральной дисперсией?

Используйте выборочную дисперсию (s²), если ваши данные представляют собой подмножество, полученное из более крупной совокупности — сюда входят опросы, эксперименты, клинические испытания и большинство реальных сценариев. Используйте дисперсию генеральной совокупности (σ²) только в том случае, если у вас есть каждая отдельная точка данных для всей совокупности — данные переписи, полный класс учащихся или каждый продукт в партии. В случае сомнений используйте выборочную дисперсию.

Какова выборочная дисперсия чисел 3, 7, 7, 19?

Для выборки 3, 7, 7, 19: Среднее = (3+7+7+19)/4 = 9. Отклонения: −6, −2, −2, 10. Квадратные отклонения: 36, 4, 4, 100. Сумма ��вадратов = 144. Выборочная дисперсия (s²) = 144 / (4−1) = 144 / 3 = 48. Стандартное отклонение выборки = √48 ≈ 6,928. Высокая дисперсия отражает большой разрыв между 19 и другими значениями.

Сколько точек данных мне нужно для выборочной дисперсии?

Вам нужно как минимум 2 точки данных для выборочной дисперсии. При наличии только одной точки данных n−1 = 0 и деление на ноль не определено. На практике большее количество точек данных дает более надежную оценку дисперсии. Для нормально распределенных данных 30+ наблюдений являются общим порогом стабилизации выборочной дисперсии.