VAR
Estima a variância com base numa amostra (ignora valores de texto e lógicos).
VAR(núm1; [núm2]; ...)Argumentos
núm1Primeiro número ou intervalonúm2Números adicionais(opcional)
=VAR(A1:A100)Variância dos dados da amostra
=VAR(10;20;30;40;50)Variância dos valores
=RAIZ(VAR(A:A))Raiz quadrada da variância
- •A variância é o DESVPAD ao quadrado
- •Utilize VAR.P para toda a população
- •Útil para análise estatística
- •Usar VAR (variância amostral) em dados que representam uma população inteira, o que aplica o divisor errado (n-1 em vez de n) e sobrestima ligeiramente a verdadeira variância populacional
- •Interpretar o resultado de VAR diretamente como uma medida de dispersão nas mesmas unidades que os dados - a variância está em unidades ao quadrado, por isso DESVPAD (a sua raiz quadrada) é normalmente mais intuitiva de comunicar
- •Aplicar VAR a um único ponto de dados, o que devolve um erro #DIV/0! já que a variância amostral exige pelo menos dois valores para calcular uma dispersão com sentido
VAR.PCalcula a variância para uma população inteira em vez de uma amostra, usando n em vez de n-1 como divisor.DESVPADTira a raiz quadrada da variância, devolvendo um valor nas mesmas unidades que os dados originais em vez de unidades ao quadrado.MÉDIAFrequentemente calculada juntamente com VAR para descrever tanto o centro como a dispersão de um conjunto de dados.Devo usar VAR ou VAR.P?
Use VAR (ou VAR.A) quando os seus dados forem uma amostra de uma população maior - o caso típico. Use VAR.P apenas quando os seus dados representarem toda a população que lhe interessa.
Por que razão o resultado de VAR é muito maior do que os valores nos meus dados?
A variância é expressa em unidades ao quadrado, por isso naturalmente produz um número maior do que os dados brutos. Tire a sua raiz quadrada (ou use DESVPAD diretamente) para uma medida de dispersão mais diretamente comparável.
Por que razão VAR devolve #DIV/0!?
É provável que o intervalo contenha apenas um valor numérico - a variância amostral divide por n-1, por isso são necessários pelo menos dois pontos de dados.
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