STDEV.P 函数 - 深入解读数据分布的标准偏差计算

STDEV.P 函数概述

STDEV.P 函数计算并返回指定数据总体标准偏差。标准偏差是衡量数据分布离散程度的常用指标。它表示数据相对于其平均值（期望值）的平均距离，数值越大，表明数据分布越分散；数值越小，表明数据分布越集中。

STDEV.P 函数语法

STDEV.P 函数的基本语法格式如下：

STDEV.P(number1, number2, ...)

其中：

• number1, number2, ...：为要计算标准偏差的数据范围或数字列表。您可以输入最多 255 个数字参数。

STDEV.P 函数参数

STDEV.P 函数的参数包括：

• number1, number2, ... ：为要计算标准偏差的数据范围或数字列表。您可以输入最多 255 个数字参数。

STDEV.P 函数使用示例

为了更好地理解 STDEV.P 函数的使用方法，让我们来看一些具体的示例：

示例 1 ：计算一组销售数据的标准偏差

假设您有一组销售数据的列表，如下所示：

100, 200, 300, 400, 500, 600, 700

要计算这组销售数据的标准偏差，您可以使用以下公式：

=STDEV.P(100, 200, 300, 400, 500, 600, 700)

计算结果为 187.08。这表明这组销售数据相对于其平均值 (400) 的平均距离为 187.08。

示例 2 ：比较两组销售数据的标准偏差

假设您有两组销售数据的列表，如下所示：

组 1：100, 200, 300, 400, 500
组 2：600, 700, 800, 900, 1000

要比较这两组销售数据的标准偏差，您可以使用以下公式：

=STDEV.P(100, 200, 300, 400, 500)
=STDEV.P(600, 700, 800, 900, 1000)

计算结果分别为 141.42 和 158.11。这表明组 1 的销售数据相对于其平均值 (300) 的平均距离为 141.42，组 2 的销售数据相对于其平均值 (800) 的平均距离为 158.11。通过比较这两个标准偏差，我们可以看到组 2 的销售数据分布更加分散。

STDEV.P 函数注意事项

在使用 STDEV.P 函数时，您需要注意以下几点：

• STDEV.P 函数计算的是总体标准偏差。如果您的数据不是来自总体，而是来自样本，您应该使用 STDEV.S 函数来计算样本标准偏差。
• STDEV.P 函数对数据分布没有特殊要求。但是，如果您要比较不同数据组的标准偏差，则这些数据组应该具有相似的分布形状。
• STDEV.P 函数会忽略空白单元格和文本值。