คำอธิบาย
ฟังก์ชัน STDEV.P ใช้คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากรทั้งหมดจากอาร์กิวเมนต์ที่ระบุให้ (ไม่นับค่าวิจารณ์และตัวอักษร) การคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นการหาค่าที่แสดงว่าข้อมูลนั้นกระจายออกจากค่าเฉลี่ยมากเพียงใด
มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน
2010
รูปแบบคำสั่ง (Syntax)
STDEV.P(number1,[number2],...)
Arguments
-
number1 (Required – Number)
อาร์กิวเมนต์ตัวเลขตัวแรกที่อ้างถึงประชากรทั้งหมด -
number2, … (Optional – Number)
อาร์กิวเมนต์ตัวเลขเพิ่มเติมจาก 2 ถึง 254 ที่อ้างถึงประชากรทั้งหมด สามารถใช้เป็นอาเรย์เดียวหรือการอ้างอิงอาเรย์แทนการแยกเป็นอาร์กิวเมนต์ได้
ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)
-
Formula:
Description: คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความแข็งแรงการหักล้ม โดยถือว่ามีการผลิตเพียง 10 ชิ้น=STDEV.P(A3:A12)
Result:ผลลัพธ์ที่แสดงส่วนเบี่ยงเบนในความแข็งแรงที่แตกต่างกันเพียง 10 ชิ้น -
Formula:
Description: คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของสถิติโดยรวมของโปเกมอนทุกตัวในช่วงเซลล์ E2 ถึง E755=STDEV.P(E2:E755)
Result:จะได้ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของสถิติโดยรวมของโปเกมอนในช่วงที่ระบุ -
Formula:
Description: คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากหลายช่วงด้วยช่วง A3:A12 และ B3:B12=STDEV.P(A3:A12, B3:B12)
Result:จะได้ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่คำนวณจากข้อมูลในทั้งสองช่วงเซลล์ -
Formula:
Description: คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากความถี่การขายในช่วงเซลล์ B2 ถึง B10=STDEV.P(B2:B10)
Result:จะได้ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากข้อมูลการขายในช่วงที่ระบุ -
Formula:
Description: คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเพื่อดูการกระจายตัวของค่าข้อมูล=STDEV.P(A1:A100)
Result:จะได้ค่าที่แสดงถึงการกระจายตัวของข้อมูลในช่วง A1 ถึง A100
Tips & Tricks
เพื่อความแม่นยำและง่ายในการคำนวณข้อมูลที่อาจมีการสลับสถานที่หรือรูปแบบข้อมูล หากข้อมูลต้องใช้การพระจารณ์หรือรวมข้อความ ควรใช้ฟังก์ชัน STDEVPA แทน
ข้อควรระวัง (Cautions)
ระวัง กล่องข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขจะถูกละเว้น ดังนั้นหากมีค่าวิจารณ์หรือ ข้อความที่แทรกอยู่ในช่วงเซลล์ โปรดใช้ STDEVPA เพื่อรวมข้อมูลเหล่านั้น
ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง
ข้อดี / ข้อจำกัด
ข้อดีของ STDEV.P คือความแม่นยำในการคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเมื่อคุณมีข้อมูลจากประชากรทั้งหมด แต่หากข้อมูลเป็นเพียงส่วนหนึ่งของประชากร ควรใช้ STDEV.S จะเหมาะสมกว่า
References
ขอบคุณที่เข้ามาอ่านนะครับ ❤️
Leave a Reply