데이터 세트의 분산은 관측치가 얼마나 멀리 퍼져 나가는 지 측정합니다. 모든 분포의 분산을 계산하려면 데이터의 평균 및 관측 수가 필요합니다. 더 큰 계산은 스프레드 시트의 사용으로 단순화됩니다.이 스프레드 시트는 프로세스를 더 쉽게 만들뿐만 아니라 자동으로 분산을 계산하는 내장 함수를 포함합니다.
급여에 관한 데이터를 수집하십시오. 그러한 데이터가 같은 달, 예를 들어 같은 달, 분기 또는 연도에있는 것이 중요합니다. 미국의 급여 데이터베이스는 노동 통계국 (Bureau of Labour Statistics)에서 얻을 수 있습니다. 데이터를 스프레드 시트로 컴파일하면 계산 과정이 더 쉬워집니다.
$config[code] not found급여 표본의 평균을 계산하십시오. 이는 모든 급여를 합산 한 다음 샘플 크기로 나누어서 수행됩니다. 표본 크기는 표본의 관측 수입니다. 따라서 연간 18,000 달러, 1 만 2 천 달러, 1 만 4 천 달러의 급여를 관측 한 경우 이들 모두를 더하고 3으로 나누면 평균 14,666.67 달러를 반올림하여 반올림합니다.
관찰 된 각 봉급에서 평균을 뺍니다. 같은 예를 사용하면 결과는 3,333.33, -2,666.67 및 -666.67입니다. 각각의 결과의 제곱근을 취하십시오. 첫 번째 관찰에서 11,111,088.89, 두 번째 관찰에서 7,111,128.89, 세 번째 관찰에서 444,448.89로 나타납니다. 이 모든 결과의 합계를 취하면 $ 18,666,666.67가됩니다.
결과를 분산 수를 얻기 위해 관측 수 (1을 뺀 수)로 나눕니다. 동일한 예를 사용하면 2로 나누면 $ 9,333,333.33의 분산을 얻을 수 있습니다. 이 숫자의 제곱근을 취하면 $ 3,055.05와 같은 표준 편차가 나타납니다. 크기가 작기 때문에 표준 편차가 분산보다 쉽게 처리됩니다.
