Calcolatore Deviazione Standard

Calcola la deviazione standard, la varianza e la media di qualsiasi insieme di dati, con formule di popolazione e campione. Una calcolatrice statistica gratuita di dispersione attorno alla media.

Come usare

  1. Inserisci i dati

    Inserisci i valori richiesti nei campi di input.

  2. Regola le impostazioni

    Seleziona le opzioni e impostazioni appropriate.

  3. Visualizza risultati

    Clicca Calcola per ottenere i risultati istantaneamente.

Che cos'è la deviazione standard?

La deviazione standard è una misura di dispersione che riassume, in un solo numero, quanto i dati si discostano dalla loro media. Due insiemi di dati possono avere la stessa media e tuttavia comportarsi in modo molto diverso in termini di stabilità e rischio se le loro deviazioni standard differiscono.

Perché è importante

La deviazione standard rivela la variabilità che la sola media non mostra. Un valore piccolo indica che i dati sono raggruppati vicino alla media e molto prevedibili, mentre un valore grande indica che sono ampiamente dispersi e comportano maggiore incertezza.

Dove si utilizza

  • Finanza: la deviazione standard di prezzi o rendimenti misura il rischio di investimento (volatilità).
  • Controllo qualità: metodi come Six Sigma gestiscono la dispersione del processo per ridurre il tasso di difetti.
  • Esami e ricerca: valuta l'omogeneità delle distribuzioni dei voti e il margine di errore delle misurazioni sperimentali.

In una distribuzione normale, la cosiddetta regola 68-95-99,7 rende intuitiva l'interpretazione: circa il 68% dei dati ricade entro la media ±1σ e circa il 95% entro ±2σ.

Formula

La deviazione standard della popolazione è σ = √(Σ(xᵢ − μ)² / N) e la deviazione standard campionaria è s = √(Σ(xᵢ − x̄)² / (N − 1)). Qui xᵢ è ciascun dato, μ (o x̄) è la media e N è il numero di dati.

Esempio passo passo

Per i dati {2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9}:

  • 1. Media μ = (2+4+4+4+5+5+7+9) / 8 = 40 / 8 = 5
  • 2. Somma degli scarti al quadrato Σ(xᵢ−μ)² = 9+1+1+1+0+0+4+16 = 32
  • 3. Varianza della popolazione = 32 / 8 = 4 → σ = √4 = 2
  • 4. Varianza campionaria = 32 / (8−1) = 4,5714 → s ≈ 2,138

Poiché il campione divide per N−1, la sua deviazione standard è sempre leggermente maggiore del valore della popolazione.

Domande frequenti

Qual è la differenza tra deviazione standard della popolazione e campionaria?
La deviazione standard della popolazione riguarda l'intero insieme di dati e divide per N, mentre quella campionaria riguarda un sottoinsieme e divide per N-1. Nei campioni si usa N-1 per stimare la varianza della popolazione senza distorsioni (stimatore non distorto). A parità di dati, la deviazione standard campionaria è sempre leggermente maggiore.
Qual è la relazione tra varianza e deviazione standard?
La deviazione standard è la radice quadrata della varianza. La varianza è la media degli scarti al quadrato rispetto alla media, quindi la sua unità è il quadrato dei dati originali (ad es. euro²), mentre la deviazione standard, prendendo la radice quadrata, torna all'unità originale, rendendone l'interpretazione più intuitiva.
Cosa significa una deviazione standard maggiore?
Una deviazione standard maggiore significa che i dati sono più dispersi rispetto alla media, indicando maggiore variabilità e incertezza. Al contrario, un valore minore significa che i dati sono raggruppati vicino alla media, quindi stabili e prevedibili.
Cosa significa una deviazione standard pari a 0?
Significa che tutti i dati sono identici. Poiché non c'è alcuna differenza tra ciascun valore e la media, la somma degli scarti al quadrato è 0, quindi sia la varianza sia la deviazione standard sono 0.
Quale modalità devo scegliere per i miei dati?
Se i dati che analizzi rappresentano l'intero gruppo (ad es. i voti di tutti gli studenti di una classe), scegli la modalità popolazione (N). Se sono un campione estratto da una popolazione più ampia (ad es. stima a partire da 100 intervistati), scegli la modalità campione (N-1). Per i dati destinati all'inferenza statistica, di solito è corretta la modalità campione.
Perché non compare la deviazione standard campionaria con un solo dato?
La deviazione standard campionaria divide per N-1, quindi con un solo dato il denominatore diventa 0 ed è indefinita. In questo caso, questo calcolatore tratta in modo sicuro la deviazione standard come 0 anziché generare un errore. Per ottenere una deviazione standard campionaria significativa servono almeno due dati.
Si possono calcolare anche dati negativi?
Sì. La deviazione standard eleva al quadrato gli scarti dalla media, quindi è sempre maggiore o uguale a 0 indipendentemente dal segno. Ad esempio, la deviazione standard della popolazione di {-2,-1,0,1,2} è circa 1,414 (√2).
Come interpreto la distribuzione dei dati usando la deviazione standard?
Se i dati sono vicini a una distribuzione normale, puoi applicare la regola 68-95-99,7. Circa il 68% dei valori ricade entro la media ±1σ, circa il 95% entro ±2σ e circa il 99,7% entro ±3σ. I valori che escono nettamente da questo intervallo possono essere sospettati come anomali (outlier).
Formule verificate 2026

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