样本标准差计算器

Sample Standard Deviation Calculator

Enter a comma- or space-separated list of numbers to compute the sample standard deviation s with n - 1 denominator, assessing how spread out the observations are.

📐 计算公式
样本标准差(本页代码口径,数据按空格/逗号分隔):均值 x̄=Σx÷n;离差平方和=Σ(x−x̄)²;s=√(离差平方和÷(n−1))(n−1 为贝塞尔校正)。校验:无强校验;n<2 时除以 0 得 NaN,页面显示「—」。判据:无固定分级,s 越大数据越分散,n=1 时样本标准差无定义。

输入多个数值(逗号或空格分隔),求样本标准差。

Formula & Standard References

Item Formula / Note Source / Standard
Sample standard deviation s = sqrt( sum(x_i - xbar)^2 / (n - 1) ) ISO 3534-1:2006, Statistics - Vocabulary and symbols
Bessel correction Divide by n - 1 rather than n to obtain an unbiased variance estimate ISO 3534-1:2006; Cramer H., Mathematical Methods of Statistics (1946)
Empirical rule For a normal population roughly 68%/95%/99.7% lie within ±1/±2/±3 sigma NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, normal distribution
Chebyshev inequality For any distribution at least 1 - 1/k^2 of data lie within k sigma of the mean (k > 1) Chebyshev P. (1867), Des valeurs moyennes
📌 计算说明
  • 标准差与原始数据同量纲。
  • √4.571 → 2.138。

📚 深度解析:样本标准差

💡 常见使用场景

数据 [2,4,6,8]
x̄=5;s=√(20/3)=√6.667≈2.582。
一致性
[10,10,10,10]:s=0,无波动。

❓ 常见问题(FAQ)

标准差与方差选谁?
方差用于公式(如 ANOVA),标准差与数据同单位更易解释,报告用标准差。
n−1 还是 n?
样本估计用 n−1(无偏);仅当数据为完整总体时用 n(见总体方差)。