Standart Sapma Hesaplayıcı

Herhangi bir veri kümesinin standart sapmasını, varyansını ve ortalamasını ana kütle ve örneklem formülleriyle hesaplayın. Ortalama etrafındaki dağılım için ücretsiz istatistik hesaplayıcısı.

Nasıl Kullanılır

  1. Değerleri girin

    Gerekli alanları doldurun.

  2. Hesapla butonuna tıklayın

    Hesapla butonuna basarak sonuçları alın.

  3. Sonuçları inceleyin

    Sonuçları görüntüleyin ve gerekirse paylaşın.

Standart sapma nedir?

Standart sapma, verilerin ortalamadan ne kadar uzakta yer aldığını tek bir sayıyla özetleyen bir dağılım ölçüsüdür. İki veri kümesinin ortalaması aynı olsa bile, standart sapmaları farklıysa kararlılık ve risk açısından tamamen farklı davranabilirler.

Neden önemlidir

Standart sapma, yalnızca ortalamanın gösteremediği değişkenliği ortaya çıkarır. Küçük bir değer, verilerin ortalamanın çevresinde sıkıca toplandığını ve yüksek oranda öngörülebilir olduğunu; büyük bir değer ise geniş biçimde dağıldığını ve daha fazla belirsizlik taşıdığını gösterir.

Nerede kullanılır

  • Finans: fiyatların veya getirilerin standart sapması yatırım riskini (oynaklığı) ölçer.
  • Kalite kontrol: Altı Sigma gibi yöntemler hata oranını azaltmak için süreç dağılımını yönetir.
  • Sınavlar ve araştırma: not dağılımlarının homojenliğini ve deneysel ölçümlerin hata payını değerlendirir.

Normal dağılımda, 68-95-99,7 kuralı olarak bilinen kural yorumu sezgisel kılar: verilerin yaklaşık %68'i ortalama ±1σ aralığında, yaklaşık %95'i ise ±2σ aralığında yer alır.

Formül

Ana kütle standart sapması σ = √(Σ(xᵢ − μ)² / N), örneklem standart sapması ise s = √(Σ(xᵢ − x̄)² / (N − 1)) ile bulunur. Burada xᵢ her bir veri, μ (veya x̄) ortalama ve N veri sayısıdır.

Adım adım örnek

{2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9} verisi için:

  • 1. Ortalama μ = (2+4+4+4+5+5+7+9) / 8 = 40 / 8 = 5
  • 2. Sapma karelerinin toplamı Σ(xᵢ−μ)² = 9+1+1+1+0+0+4+16 = 32
  • 3. Ana kütle varyansı = 32 / 8 = 4 → σ = √4 = 2
  • 4. Örneklem varyansı = 32 / (8−1) = 4,5714 → s ≈ 2,138

Örneklem N−1'e bölündüğü için standart sapması her zaman ana kütleden biraz daha büyüktür.

Sıkça Sorulan Sorular

Ana kütle standart sapması ile örneklem standart sapması arasındaki fark nedir?
Ana kütle standart sapması tüm veri kümesini kapsar ve N'e bölünür; örneklem standart sapması ise bir alt kümeyi kapsar ve N-1'e bölünür. Örneklemlerde N-1 kullanılmasının nedeni, ana kütle varyansını yansız biçimde tahmin etmektir (yansız tahmin edici). Aynı veri için örneklem standart sapması her zaman biraz daha büyüktür.
Varyans ile standart sapma arasındaki ilişki nedir?
Standart sapma, varyansın kareköküdür. Varyans, verilerin ortalamadan farklarının karelerinin ortalaması olduğundan birimi orijinal verinin karesidir (örn. TL²); standart sapma ise karekök alındığında orijinal birime döner ve bu da yorumunu daha sezgisel kılar.
Daha büyük bir standart sapma ne anlama gelir?
Daha büyük bir standart sapma, verilerin ortalamadan daha uzağa dağıldığı anlamına gelir ve daha fazla değişkenlik ile belirsizliği gösterir. Tersine, daha küçük bir değer verilerin ortalamaya yakın toplandığını, yani kararlı ve öngörülebilir olduğunu gösterir.
Standart sapmanın 0 olması ne anlama gelir?
Tüm verilerin aynı değerde olduğu anlamına gelir. Her değer ile ortalama arasında hiçbir fark olmadığından sapma karelerinin toplamı 0 olur, dolayısıyla hem varyans hem de standart sapma 0 olur.
Verilerim için hangi modu seçmeliyim?
Analiz ettiğiniz veri tüm grubun kendisi ise (örn. bir sınıftaki tüm öğrencilerin notları) ana kütle (N) modunu seçin. Daha büyük bir ana kütleden alınmış bir örneklem ise (örn. 100 anket katılımcısından tahmin yapmak) örneklem (N-1) modunu seçin. İstatistiksel çıkarım için kullanılan verilerde genellikle örneklem modu doğrudur.
Yalnızca tek bir veri olduğunda neden örneklem standart sapması çıkmıyor?
Örneklem standart sapması N-1'e bölünür; tek bir veri olduğunda payda 0 olur ve tanımsız kalır. Bu durumda bu hesaplayıcı hata vermek yerine standart sapmayı güvenli biçimde 0 olarak işler. Anlamlı bir örneklem standart sapması elde etmek için en az iki veri gereklidir.
Negatif veriler de hesaplanabilir mi?
Evet. Standart sapma, ortalamadan farkların karesini aldığı için işaretten bağımsız olarak her zaman 0 veya daha büyüktür. Örneğin {-2,-1,0,1,2} verisinin ana kütle standart sapması yaklaşık 1,414'tür (√2).
Standart sapma ile veri dağılımını nasıl yorumlarım?
Veriler normal dağılıma yakınsa 68-95-99,7 kuralını uygulayabilirsiniz. Değerlerin yaklaşık %68'i ortalama ±1σ aralığında, yaklaşık %95'i ±2σ aralığında ve yaklaşık %99,7'si ±3σ aralığında dağılır. Bu aralığın çok dışına düşen değerler aykırı değer olarak şüpheyle karşılanabilir.
2026 doğrulanmış formüller

İlgili Hesap Makineleri