Nem guide til beregning af varians i Excel (trin-for-trin)

Varians er en statistisk beregning, der hjælper med at måle spredningen af data i et datasæt.

Lad os se på hvordan du udregner varian i Excel, trin for trin👌

Indholdsfortegnelse

Hvad er varians?

Varians er en måling, der viser, hvor meget dataene i et datasæt varierer fra gennemsnittet.

Det er en vigtig statistisk beregning, der bruges i mange forskellige fagområder, herunder økonomi, ingeniørvidenskab og sociologi.

Variansen kan hjælpe os med at forstå, hvor pålidelige vores data er, og hvor meget variation der er i vores data💡

For at beregne variansen, trækker vi først gennemsnittet (eller middelværdien) fra hver data i datasættet.

Derefter kvadrerer (opløfter i 2) vi disse forskelle og finder gennemsnittet af disse kvadrerede forskelle.

Excel som et værktøj til beregning af varians

Excel har indbyggede funktioner, der gør det nemt at beregne variansen for et datasæt.

Disse funktioner er nemme at bruge og kan spare dig for en masse tid og arbejde.

Der er to hovedtyper af variansfunktioner i Excel: VARIANS.P og VARIANS.S.

• VARIANS.P bruges, når du har et fuldstændigt datasæt
• VARIANS.S bruges, når du har et prøve datasæt.

I denne guide vil vi fokusere på, hvordan man bruger VARIANS.S funktionen, da den er mest almindeligt brugt.

Beregn varians trin for trin

Trin 1: Marker den data du vil finde variansen af.

Trin 2: Skriv formlen:

Variansen er nu fundet.

Ta daaaa 🥳

Hvad betyder resultatet?

En høj varians indikerer, at dataene i dit datasæt varierer meget fra gennemsnittet, mens en lav varians indikerer, at dataene er tæt på gennemsnittet.

Det er vigtigt at bemærke, at variansen er en kvadratisk måling, hvilket betyder, at den altid vil være en positiv værdi.

Hvis du ønsker at få en fornemmelse af den faktiske spredning af dine data, kan du tage kvadratroden af variansen for at få standardafvigelsen.

Konklusion

Med Excel bliver statistiske nøgletal som varians (og standardafvigelse, mv) heldigvis super nemt at beregne.

Du kan bl.a. lave en korrelationsanalyse på ingen tid, og det kan du læse om her.