Dans cet article, nous allons apprendre à calculer l’écart type “à la main”.
Fait intéressant, dans le monde réel, aucun statisticien ne calculerait jamais l’écart type à la main. Les calculs impliqués sont quelque peu complexes et le risque de se tromper est élevé. De plus, le calcul à la main est lent. Très lent. C’est pourquoi les statisticiens s’appuient sur des tableurs et des programmes informatiques pour calculer leurs chiffres.
Pourquoi prenons-nous le temps d’apprendre un processus que les statisticiens n’utilisent pas réellement ? La réponse est qu’apprendre à faire les calculs à la main nous donnera un aperçu du fonctionnement réel de l’écart type. Cette perspicacité est précieuse. Au lieu de considérer l’écart type comme un nombre magique que nous donne notre tableur ou notre programme informatique, nous serons en mesure d’expliquer d’où vient ce nombre.
La formule de l’écart type (SD) est : standard deviation= écart type
où \sum∑sum signifie “somme de”, xxx est une valeur dans l’ensemble de données, \muμmu est la moyenne de l’ensemble de données et NNN est le nombre de points de données dans la population.
La formule de l’écart type peut sembler déroutante, mais elle aura du sens une fois que nous l’aurons décomposée. Dans les prochaines sections, nous allons parcourir un exemple interactif étape par étape. Voici un aperçu rapide des étapes que nous sommes sur le point de suivre :
La formule ci-dessus sert à trouver l’écart type d’une population. Si vous avez affaire à un échantillon, vous voudrez utiliser une formule légèrement différente (ci-dessous), qui utilise n-1n−1n, moins, 1 au lieu de NNN. Le but de cet article, cependant, est de vous familiariser avec le processus de calcul de l’écart type, qui est fondamentalement le même quelle que soit la formule que vous utilisez.
Exemple interactif étape par étape pour le calcul de l’écart type
Tout d’abord, nous avons besoin d’un ensemble de données avec lequel travailler. Choisissons quelque chose de petit pour ne pas être submergé par le nombre de points de données. En voici une bonne :
6, 2, 3, 16,2,3,1
Dans cette étape, nous trouvons la moyenne de l’ensemble de données, qui est représentée par la variable.
Dans cette étape, nous trouvons la distance entre chaque point de données et la moyenne (c’est-à-dire les écarts) et mettons au carré chacune de ces distances.
Par exemple, le premier point de données est 666 et la moyenne est 333, donc la distance entre eux est 333. La quadrature de cette distance nous donne 999.
Complétez le tableau ci-dessous :
Le symbole \sum∑sum signifie “somme”, donc dans cette étape, nous additionnons les quatre valeurs que nous avons trouvées à l’étape 2.
Dans cette étape, nous divisons notre résultat de l’étape 3 par la variable NNN, qui est le nombre de points de données.
Nous avons presque fini ! Prenez simplement la racine carrée de la réponse de l’étape 4 et nous avons terminé.
Nous avons décomposé la formule en cinq étapes :
Étape 1 : Trouvez la moyenne
Étape 2 : Trouver le carré de la distance entre chaque point de données et la moyenne
Voici un rappel de la formule :
Et voici un ensemble de données :
1, 4, 7, 2,61,4,7,2,61, virgule, 4, virgule, 7, virgule, 2, virgule, 6
Trouvez l’écart type de l’ensemble de données.
Arrondissez votre réponse au centième près.
Voici une série d’exercices conçus pour perfectionner vos compétences Excel. Les corrigés sont inclus pour…
Excel offre plusieurs méthodes pour calculer une moyenne tout en tenant compte des filtres ou…
Excel propose plusieurs fonctions pour insérer ou manipuler la date actuelle. Voici les principales méthodes…
Lorsque des nombres sont stockés sous forme de texte dans Excel, ils ne peuvent pas…
Extraire uniquement les chiffres d'une cellule contenant du texte et des nombres mélangés est une…
Pour supprimer plusieurs caractères spécifiques (par exemple, des symboles, chiffres ou lettres indésirables) dans des…
This website uses cookies.