خطوات الاستخدام
الخطوة 1: أدخل مجموعة البيانات الخاصة بك كقائمة مفصولة بفواصل في حقل القيم (مثلاً: 10، 20، 30، 40). تقوم الحاسبة تلقائياً بتحليل هذه الأرقام. تأكد من وجود نقطتي بيانات على الأقل، وإلا فإن الانحراف المعياري يكون غير محدد. يتم تجاهل المدخلات غير الرقمية. هذه الخطوة حاسمة لأن دقة النتيجة تعتمد على إدخال البيانات الصحيح.
الخطوة 2: اختر نوع الانحراف المعياري: 'المجتمع' (σ) إذا كانت بياناتك تمثل المجموعة الكاملة قيد الدراسة، أو 'العينة' (s) إذا كانت مجموعة فرعية من مجتمع أكبر. هذا الاختيار مهم لأن صيغة التباين تستخدم N (عدد نقاط البيانات) للمجتمع و N-1 للعينة. يصحح تصحيح باسل تحيز تقدير تباين المجتمع من العينة.
الخطوة 3: تقوم الحاسبة بحساب المتوسط (المعدل) لبياناتك: جمع جميع القيم وتقسيمها على العدد (N). ثم تحسب انحراف كل قيمة عن المتوسط، وتربع كل انحراف، وتجمعها، وتقسم على N (للمجتمع) أو N-1 (للعينة) للحصول على التباين. أخيراً، تأخذ الجذر التربيعي للتباين للحصول على الانحراف المعياري. تظهر هذه العملية مدى انتشار الأرقام حول المتوسط.
الخطوة 4: راجع الناتج. تشمل النتيجة الانحراف المعياري والتباين والمتوسط والعدد. يتم التعبير عن الانحراف المعياري بنفس وحدات بياناتك. يشير الانحراف المعياري المنخفض إلى أن نقاط البيانات تميل إلى أن تكون قريبة من المتوسط؛ والقيمة العالية تشير إلى تشتت أكبر. قارنها مع النطاق أو السياق الآخر لتفسير حجمها.
الخطوة 5: طبق النتيجة. في مجالات مثل التمويل، يقيس الانحراف المعياري التقلب والمخاطرة. في مراقبة الجودة، يساعد في تقييم الاتساق. استخدم القاعدة التجريبية للتوزيعات المتماثلة: حوالي 68% من البيانات تقع ضمن انحراف معياري واحد عن المتوسط، و95% ضمن اثنين، و99.7% ضمن ثلاثة. تساعدك هذه الخطوة على استخلاص استنتاجات ذات معنى من القيمة المحسوبة.
أمثلة محلولة
تطبيقات عملية على حاسبة الانحراف المعياري بخطوات الحل كاملة.
الحل
لحساب الانحراف المعياري للمجتمع، نتبع الخطوات التالية:
1. حساب المتوسط (μ): مجموع الدرجات = 85+90+78+92+88 = 433. عدد الدرجات (N) = 5. المتوسط = 433/5 = 86.6.
2. حساب الانحرافات عن المتوسط: (85-86.6)=-1.6، (90-86.6)=3.4، (78-86.6)=-8.6، (92-86.6)=5.4، (88-86.6)=1.4.
3. تربيع كل انحراف: (-1.6)²=2.56، (3.4)²=11.56، (-8.6)²=73.96، (5.4)²=29.16، (1.4)²=1.96.
4. مجموع الانحرافات المربعة: 2.56+11.56+73.96+29.16+1.96 = 119.2.
5. القسمة على N للحصول على تباين المجتمع (σ²): 119.2/5 = 23.84.
6. أخذ الجذر التربيعي للحصول على الانحراف المعياري للمجتمع (σ): √23.84 ≈ 4.88.
التفسير: تنحرف نتائج الاختبار عادة عن المتوسط بحوالي 4.88 نقطة. بما أن المتوسط 86.6، فإن معظم الدرجات تقع بين 81.72 و91.48 (نطاق انحراف معياري واحد). هذا مفيد لفهم انتشار أداء الطلاب.
الحل
هذه عينة من العوائد اليومية، لذلك نستخدم صيغة الانحراف المعياري للعينة.
1. حساب متوسط العينة (x̄): المجموع = (-0.5+1.2-0.8+0.3+1.5-0.2)=1.5. عدد العوائد (n)=6. المتوسط = 1.5/6 = 0.25.
2. حساب الانحرافات عن المتوسط: (-0.5-0.25)=-0.75، (1.2-0.25)=0.95، (-0.8-0.25)=-1.05، (0.3-0.25)=0.05، (1.5-0.25)=1.25، (-0.2-0.25)=-0.45.
3. تربيع كل انحراف: 0.5625، 0.9025، 1.1025، 0.0025، 1.5625، 0.2025.
4. مجموع الانحرافات المربعة: 0.5625+0.9025+1.1025+0.0025+1.5625+0.2025 = 4.335.
5. القسمة على n-1 = 5 للحصول على تباين العينة (s²): 4.335/5 = 0.867.
6. أخذ الجذر التربيعي للحصول على الانحراف المعياري للعينة (s): √0.867 ≈ 0.931%.
التفسير: الانحراف المعياري للعوائد اليومية حوالي 0.93%. يشير ذلك إلى أنه على الرغم من أن متوسط العائد صغير، إلا أن العوائد اليومية الفردية يمكن أن تختلف بشكل كبير، وهو مقياس للمخاطرة بالنسبة للمستثمرين. بافتراض التوزيع الطبيعي، حوالي 68% من العوائد اليومية تقع بين -0.68% و1.18% (المتوسط ± 1 انحراف معياري).
أمثلة محسوبة
قيم مُدخَلة ونتيجة محسوبة فعليًا بواسطة حاسبة الانحراف المعياري.
قيم مُدخَلة قياسية
- القيم (مفصولة بفواصل)
- 10, 20, 30, 40, 50
- النوع
- population
قيم مُدخَلة مرتفعة
- القيم (مفصولة بفواصل)
- 100, 200, 300, 400, 500
- النوع
- sample
قيم مُدخَلة منخفضة
- القيم (مفصولة بفواصل)
- 1, 2, 3, 4, 5
- النوع
- sample