संख्याओं की सूची का जनसंख्या और प्रतिदर्श मानक विचलन निकालें, साथ ही माध्य और गिनती देखें।
गणना आपके डिवाइस पर होती है; हम मान सर्वर पर नहीं भेजते।
2, 4, 4, 4, 5, 5, 7 और 9 के लिए माध्य 5 है, जनसंख्या मानक विचलन 2 और प्रतिदर्श मानक विचलन लगभग 2.138। 50, 60, 70, 80 और 90 के लिए दोनों परिणाम लगभग 14.142 और 15.811 हैं।
टूल पहले माध्य निकालता है, फिर हर मान की माध्य से दूरी का वर्ग जोड़ता है, और जनसंख्या प्रसरण के लिए गिनती से तथा प्रतिदर्श प्रसरण के लिए गिनती में से एक कम से भाग देता है। हर प्रसरण का वर्गमूल ही मानक विचलन है, इसलिए परिणाम स्प्रेडशीट के STDEV.P और STDEV.S से मेल खाते हैं।
अगर सूची में वे सभी शामिल हैं जिनकी आपको परवाह है, तो जनसंख्या वाला मान लें; अगर ये किसी बड़े समूह का अनुमान लगाने के लिए चुना गया हिस्सा है, तो प्रतिदर्श वाला मान लें। 10, 10, 10 जैसे एक जैसे मानों पर परिणाम 0 आता है, और केवल एक मान होने पर जनसंख्या मानक विचलन 0 होता है जबकि प्रतिदर्श मानक विचलन परिभाषित नहीं होता।
2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9 के लिए माध्य 5, जनसंख्या मानक विचलन 2 और नमूना मानक विचलन 2.138 है। सूची में पूरा समूह हो तो जनसंख्या SD और बड़े समूह का नमूना हो तो नमूना SD (N − 1 से भाग) उपयोग करें। 8 और 12 पर परिणाम 2 और 2.828 हैं; एक ही मान होने पर नमूना SD परिभाषित नहीं है। यह डेटा की इकाई में होता है और एक चरम मान इसे बहुत बढ़ा सकता है, इसलिए पहले टाइपिंग गलतियाँ जाँचें।
| इनपुट | परिणाम |
|---|---|
2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9 | σ 2 · s 2.138 |
50, 60, 70, 80, 90 | σ 14.142 · s 15.811 |
8, 12 | σ 2 · s 2.828 |
10, 10, 10 | σ 0 · s 0 |
5 | σ 0 · s — |
क्योंकि वह गिनती से एक कम से भाग देता है, जिससे छोटे प्रतिदर्श द्वारा विचरण को कम आँकने की प्रवृत्ति सुधरती है। 8 और 12 के लिए जनसंख्या मानक विचलन 2 है और प्रतिदर्श लगभग 2.828, और सूची बड़ी होने पर दोनों का अंतर घटता जाता है।
यह आपके आँकड़ों की ही इकाई में होती है और बताती है कि मान आमतौर पर माध्य से कितनी दूर रहते हैं। 50, 60, 70, 80 और 90 अंकों का माध्य 70 है और जनसंख्या मानक विचलन लगभग 14.142, यानी मान 70 से लगभग इतनी दूरी पर रहते हैं। घंटी जैसे वितरण में लगभग दो-तिहाई मान एक मानक विचलन के भीतर आते हैं, पर तिरछे आँकड़े इस नियम का पालन नहीं करते।
ऋणात्मक कभी नहीं हो सकता, क्योंकि वर्गमूल लेने से पहले हर दूरी का वर्ग किया जाता है। फिर भी एक ग़लत मान उसे काफ़ी बढ़ा सकता है, क्योंकि वर्ग करने पर चरम मानों का भार बहुत बढ़ जाता है। असामान्य रूप से बड़ा मानक विचलन दिखे तो औसत कैलकुलेटर में न्यूनतम और अधिकतम जाँच लें।