DESVPAD
Estima o desvio padrão com base numa amostra (ignora valores de texto e lógicos).
DESVPAD(núm1; [núm2]; ...)Argumentos
núm1Primeiro número ou intervalonúm2Números adicionais(opcional)
=DESVPAD(A1:A100)Desvio padrão da amostra
=DESVPAD(85;90;78;92;88)Desv pad das notas dos testes
=DESVPAD(Vendas)Mede a consistência das vendas
- •Utilize DESVPAD.P para toda a população
- •Um valor mais elevado significa maior dispersão
- •Valores de texto e lógicos são ignorados
- •Usar DESVPAD (desvio padrão amostral) quando os dados representam uma população inteira em vez de uma amostra - isto usa o divisor errado (n-1 em vez de n) e sobrestima ligeiramente a dispersão dos dados populacionais
- •Confundir DESVPAD com VAR - DESVPAD devolve a raiz quadrada da variância, nas mesmas unidades que os dados originais, enquanto VAR fica em unidades ao quadrado que são mais difíceis de interpretar diretamente
- •Aplicar DESVPAD a um conjunto de dados com apenas um valor, o que devolve um erro #DIV/0! já que o desvio padrão amostral não está definido para um único ponto de dados
DESVPAD.PCalcula o desvio padrão para uma população inteira em vez de uma amostra, usando n em vez de n-1 como divisor.VARCalcula a variância, o valor ao quadrado do qual DESVPAD tira a raiz quadrada para devolver uma medida mais interpretável, na mesma unidade.MÉDIAFrequentemente combinada com DESVPAD para descrever em conjunto o centro e a dispersão de um conjunto de dados.Devo usar DESVPAD ou DESVPAD.P?
Use DESVPAD (ou DESVPAD.A) quando os seus dados forem uma amostra de uma população maior - o caso mais comum. Use DESVPAD.P apenas quando os seus dados representarem genuinamente toda a população, não apenas um subconjunto dela.
Por que razão DESVPAD devolve #DIV/0!?
Provavelmente só há um valor numérico no intervalo - o desvio padrão amostral exige pelo menos dois pontos de dados, já que a sua fórmula divide por n-1.
Qual é a diferença entre DESVPAD e VAR?
DESVPAD é a raiz quadrada do resultado de VAR. O desvio padrão é expresso nas mesmas unidades que os seus dados originais, tornando-o mais fácil de interpretar do que a variância, que está em unidades ao quadrado.
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