作为统计学中的学渣，平日里根本搞不清楚什么是方差什么是标准差。能搞懂平均值就不错了。比如:我和马云住同一个小区，我们小区平均年收入都是一千万，因此还经常出去炫耀一把。

平均值在数据波动不大的情况下，能大体是反映总体的情况；但如果数据波动较大，就不适合了，此时有请我们的主角：方差和标准差。

在数据分析的世界里，方差和标准差是两个非常重要的概念，它们帮助我们理解数据的波动性和一致性。对于我们这些日常与数据打交道的办公人员来说，掌握这些基础知识可以让我们更有效地分析和解释数据。今天，我们就来简单了解一下方差和标准差的区别，并学习如何在Excel中计算它们。

方差：数据波动的度量

方差是衡量数据集中各数据点与平均值之间差异的平方的平均值。跟我一起念：方差是一组数据中，每一个数与平均数的差的平方的和的平均。绕口不？

简单来说，它告诉我们数据点是如何围绕平均值分布的。方差越大，数据点之间的差异就越大，反之亦然。

标准差：更直观的波动度量

标准差是方差的平方根，它与原始数据具有相同的单位，这使得它在描述数据波动时更加直观。简单说，方差它只是一个“数值”，对它开个方，变回跟原来数据一样的单位，就成了标准差。

标准差为我们提供了一个易于理解的波动范围，帮助我们快速把握数据的离散程度。

方差和标准差的计算公式我等学渣来说，太复杂了。没关系，我们在EXCEL中用两个函数轻松便能搞定。

样本方差：=VAR.S(你的数据区域)，如：VAR.S(A1:A5)

样本标准差：=STDEV.S(你的数据区域)，如：=STDEV.S(A1:A5)

别乱来，怎么又多了个“样本”字样？

对了，因为还有一组“总体方差”和“总体校准差”的概念。

“总体”方差通常是你已知整个数据集的情况，它提供了整个数据集波动程度的准确度量。

而“样本”方差是从样本数据估计总体方差的情况。由于样本方差是从总体中抽取的样本来估计的，因此它通常使用n−1 而不是n 作为分母，这种方法称为贝塞尔校正，用于减少偏差。

简单说吧，你拿到的数据就是全部的统计数据，那就用总体方差和总体标准差，否则就用样式方差和样本标准差。

在实际工作中，我们可能会遇到需要评估数据一致性的情况

假设一家制造企业生产某种机械零件，需要确保零件的尺寸在严格的公差范围内。为了监控生产过程的质量，企业会定期从生产线上抽取样本，并测量关键尺寸。

第一步：数据收集：从生产线上随机抽取50个零件，测量它们的尺寸。记录到EXCEL表格中。

第二步：计算样本方差：使用样本数据计算方差。假设样本均值为50.0 mm。假设计算得到的样本方差为2.5 mm²。

第三步：分析：样本方差反映了样本数据的离散程度。如果方差较大，说明样本数据中个体尺寸差异较大，可能存在生产过程中的不稳定因素。如果方差较小，说明生产过程较为稳定。

第四步：绘制控制图：使用样本数据绘制控制图，监控生产过程的稳定性。如果控制图显示数据点在控制限内随机分布，说明过程受控。如果数据点超出控制限或呈现非随机模式，则可能表明存在特殊原因，需要进一步调查和纠正。

第五步：过程改进：根据方差和控制图的分析结果，工程团队可能会对生产设备进行调整，优化工艺参数，或加强质量检查，以减少变异并提高产品质量。

好了，今天就讲到这了，听明白了吗？没明白的话，欢迎来参加刘凌峰老师的《企业经营数据分析实战》课程。