حاسبة الانحراف المعياري

احسب الانحراف المعياري والتباين والمتوسط لأي مجموعة بيانات بصيغتي المجتمع والعينة، حاسبة إحصائية مجانية تُظهر تشتّت البيانات حول المتوسط للمال والبحث وتحليل الجودة.

طريقة الاستخدام

  1. أدخل البيانات

    أدخل القيم المطلوبة في حقول الإدخال.

  2. اضبط الإعدادات

    اختر الخيارات والإعدادات المناسبة.

  3. اعرض النتائج

    انقر احسب للحصول على النتائج فوراً.

ما هو الانحراف المعياري؟

الانحراف المعياري (standard deviation) هو مقياس للتشتت يلخّص برقم واحد مدى بُعد قيم البيانات عن متوسطها. قد تتشارك مجموعتان من البيانات المتوسط نفسه، لكنهما تختلفان تمامًا من حيث الاستقرار والمخاطرة إذا اختلف انحرافهما المعياري.

لماذا هو مهم

يكشف الانحراف المعياري عن التغيّر الذي لا يُظهره المتوسط وحده. تعني القيمة الصغيرة أن البيانات متجمّعة بإحكام حول المتوسط وعالية القابلية للتنبؤ، بينما تعني القيمة الكبيرة أنها منتشرة على نطاق واسع وتحمل مزيدًا من عدم اليقين.

مجالات الاستخدام

  • المالية: يقيس الانحراف المعياري للأسعار أو العوائد مخاطر الاستثمار (التقلب).
  • مراقبة الجودة: تدير أساليب مثل ستة سيغما تشتّت العملية لخفض معدل العيوب.
  • الاختبارات والبحوث: تقيّم تجانس توزيع الدرجات ونطاق خطأ القياسات التجريبية.

في التوزيع الطبيعي، تجعل ما يُسمى قاعدة 68-95-99.7 التفسير بديهيًا: نحو 68% من البيانات تقع ضمن المتوسط ±1σ، ونحو 95% ضمن ±2σ.

صيغة الحساب

يُحسب الانحراف المعياري للمجتمع بالصيغة σ = √(Σ(xᵢ − μ)² / N)، والانحراف المعياري للعينة بالصيغة s = √(Σ(xᵢ − x̄)² / (N − 1)). حيث xᵢ هي كل قيمة بيانات، وμ (أو x̄) هي المتوسط، وN هي عدد البيانات.

مثال خطوة بخطوة

للبيانات {2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9}:

  • ① المتوسط μ = (2+4+4+4+5+5+7+9) / 8 = 40 / 8 = 5
  • ② مجموع مربعات الانحرافات Σ(xᵢ−μ)² = 9+1+1+1+0+0+4+16 = 32
  • ③ تباين المجتمع = 32 / 8 = 4 → σ = √4 = 2
  • ④ تباين العينة = 32 / (8−1) = 4.5714 → s ≈ 2.138

وبما أن العينة تُقسم على N−1، فإن انحرافها المعياري يكون دائمًا أكبر قليلًا من انحراف المجتمع.

الأسئلة الشائعة

ما الفرق بين الانحراف المعياري للمجتمع والانحراف المعياري للعينة؟
يشمل الانحراف المعياري للمجتمع جميع البيانات ويُقسم على N، بينما يشمل الانحراف المعياري للعينة جزءًا منها (مجموعة فرعية) ويُقسم على N-1. يُستخدم N-1 للعينات لتقدير تباين المجتمع دون تحيّز (مقدّر غير متحيّز). وبالنسبة لنفس البيانات، يكون الانحراف المعياري للعينة دائمًا أكبر قليلًا.
ما العلاقة بين التباين والانحراف المعياري؟
الانحراف المعياري هو الجذر التربيعي للتباين. التباين هو متوسط مربعات الفروق عن المتوسط، لذا تكون وحدته مربع البيانات الأصلية (مثل ريال²)، أما الانحراف المعياري فيعود إلى الوحدة الأصلية بعد أخذ الجذر التربيعي، مما يجعل تفسيره أكثر بداهة.
ماذا يعني ارتفاع الانحراف المعياري؟
يعني الانحراف المعياري الأكبر أن البيانات منتشرة بعيدًا عن المتوسط، أي مزيد من التغيّر وعدم اليقين. وعلى العكس، تعني القيمة الأصغر أن البيانات متجمّعة قرب المتوسط، فهي مستقرة وقابلة للتنبؤ.
ماذا يعني أن يكون الانحراف المعياري 0؟
يعني أن جميع البيانات لها القيمة نفسها. وبما أنه لا يوجد فرق بين كل قيمة والمتوسط، يصبح مجموع مربعات الانحرافات 0، ومن ثمّ يكون كل من التباين والانحراف المعياري 0.
أي وضع ينبغي أن أختار لبياناتي؟
إذا كانت البيانات محل التحليل هي المجموعة الكاملة نفسها (مثل درجات جميع طلاب فصل واحد)، فاختر وضع المجتمع (N). أما إذا كانت عينة مأخوذة من مجتمع أكبر (مثل التقدير من 100 مشارك في استبيان)، فاختر وضع العينة (N-1). وبالنسبة للبيانات المخصصة للاستدلال الإحصائي، يكون وضع العينة هو الصحيح عادةً.
لماذا لا يظهر الانحراف المعياري للعينة عند وجود بيانات واحدة فقط؟
يُقسم الانحراف المعياري للعينة على N-1، لذا عند وجود قيمة واحدة فقط يصبح المقام 0 ويكون غير معرّف. في هذه الحالة، تتعامل هذه الحاسبة مع الانحراف المعياري على أنه 0 بأمان بدلًا من إظهار خطأ. وللحصول على انحراف معياري للعينة ذي معنى، يلزم وجود قيمتين على الأقل.
هل يمكن حساب البيانات السالبة أيضًا؟
نعم. يربّع الانحراف المعياري الفروق عن المتوسط، لذا يكون دائمًا 0 أو أكبر بغض النظر عن الإشارة. على سبيل المثال، يبلغ الانحراف المعياري للمجتمع للبيانات {-2,-1,0,1,2} نحو 1.414 (√2).
كيف أفسّر توزيع البيانات باستخدام الانحراف المعياري؟
إذا كانت البيانات قريبة من التوزيع الطبيعي، يمكنك تطبيق قاعدة 68-95-99.7. تقع نحو 68% من القيم ضمن المتوسط ±1σ، ونحو 95% ضمن ±2σ، ونحو 99.7% ضمن ±3σ. أما القيم التي تخرج كثيرًا عن هذا النطاق فيمكن الاشتباه في كونها قيمًا شاذة.
صيغ موثّقة 2026

آلات حاسبة ذات صلة