Calculez l'écart-type échantillon, l'écart-type population, la variance, la moyenne et plus encore. Saisissez n'importe quelle liste de nombres instantanément. Gratuit et 100% côté client.
Séparez les nombres par des virgules, des espaces ou des sauts de ligne
Ce calculateur calcule à la fois l'écart-type échantillon et population pour n'importe quel ensemble de nombres. L'écart-type mesure à quel point les nombres sont dispersés autour de la moyenne. Un écart-type faible signifie que les valeurs tendent à être proches de la moyenne, tandis qu'un écart-type élevé signifie que les valeurs sont réparties sur une plage plus large. Il est largement utilisé en statistiques, finance, science, contrôle qualité et éducation. Tous les calculs s'effectuent instantanément dans votre navigateur.
L'écart-type population (σ) utilise tous les points de données d'une population entière et divise par N. L'écart-type échantillon (s) utilise un sous-ensemble de données et divise par N−1 pour fournir une estimation non biaisée du paramètre population. Utilisez la population lorsque vous avez des données complètes ; utilisez l'échantillon lorsque vous travaillez avec un sous-ensemble.
La variance est la moyenne des différences quadratiques par rapport à la moyenne. L'écart-type est simplement la racine carrée de la variance. Bien que la variance soit utile mathématiquement, l'écart-type est plus intuitif car il utilise les mêmes unités que les données originales.
Oui. Ce calculateur prend en charge tous les nombres réels, y compris les valeurs négatives, les décimales et la notation scientifique. Les changements de température, les rendements boursiers et les écarts de scores de tests sont des cas d'usage courants avec des nombres négatifs.
Il n'y a pas de valeur universellement "bonne" — cela dépend du contexte. En contrôle qualité, un écart-type plus petit signifie des produits plus cohérents. En investissement, un écart-type plus élevé signifie une volatilité et un risque plus importants. Interprétez toujours l'écart-type par rapport à la moyenne et au domaine spécifique.