VAR
Estime la variance sur la base d'un échantillon (ignore les valeurs textuelles et logiques).
VAR(nombre1; [nombre2]; ...)Arguments
nombre1Premier nombre ou plagenombre2Nombres supplémentaires(optionnel)
=VAR.P(A1:A100)Variance des données de l'échantillon
=VAR.P(10;20;30;40;50)Variance des valeurs
=RACINE(VAR.P(A:A))Racine carrée de la variance
- •La variance est le carré de l'écart-type
- •Utilisez VAR.P pour une population entière
- •Utile pour l'analyse statistique
- •Utiliser VAR (variance d'échantillon) sur des données représentant une population entière, ce qui applique le mauvais diviseur (n-1 au lieu de n) et surestime légèrement la véritable variance de population
- •Interpréter directement le résultat de VAR comme une mesure de dispersion dans les mêmes unités que les données - la variance est en unités au carré, donc ECARTYPE (sa racine carrée) est généralement plus intuitif à communiquer
- •Appliquer VAR à un seul point de donnée, ce qui renvoie une erreur #DIV/0! puisque la variance d'échantillon nécessite au moins deux valeurs pour calculer une dispersion cohérente
VAR.P.NCalcule la variance pour une population entière plutôt qu'un échantillon, en utilisant n au lieu de n-1 comme diviseur.ECARTYPEPrend la racine carrée de la variance, renvoyant une valeur dans les mêmes unités que les données d'origine plutôt qu'en unités au carré.MOYENNESouvent calculée avec VAR pour décrire à la fois le centre et la dispersion d'un jeu de données.Dois-je utiliser VAR ou VAR.P ?
Utilisez VAR quand vos données sont un échantillon d'une population plus large - le cas habituel. Utilisez VAR.P uniquement quand vos données représentent la population entière qui vous intéresse.
Pourquoi le résultat de VAR est-il tellement plus grand que les valeurs de mes données ?
La variance est exprimée en unités au carré, ce qui produit naturellement un nombre plus grand que les données brutes. Prenez sa racine carrée (ou utilisez directement ECARTYPE) pour une mesure de dispersion plus directement comparable.
Pourquoi VAR renvoie-t-elle #DIV/0! ?
La plage ne contient probablement qu'une seule valeur numérique - la variance d'échantillon divise par n-1, donc au moins deux points de données sont nécessaires.
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