Excel: Gambaran Umum
Microsoft Excel menyediakan fungsi bawaan untuk menghitung simpangan baku sampel maupun populasi. Fungsi-fungsi ini tersedia di semua versi modern Excel.
Fungsi Excel
| Fungsi | Tipe | Deskripsi |
|---|---|---|
| `STDEV.S()` | Sampel | Simpangan baku sampel (membagi dengan n-1) |
| `STDEV.P()` | Populasi | Simpangan baku populasi (membagi dengan N) |
| `STDEV()` | Sampel | Fungsi lama, sama dengan STDEV.S |
| `STDEVP()` | Populasi | Fungsi lama, sama dengan STDEV.P |
Contoh Excel
Excel Formulas
// Data in cells A1:A10
=STDEV.S(A1:A10) // Sample SD
=STDEV.P(A1:A10) // Population SD
// For specific values
=STDEV.S(4, 8, 6, 5, 3) // Returns 1.924
// Ignoring text and logical values
=STDEV.S(A1:A10) // Ignores text
=STDEVA(A1:A10) // Includes text as 0Tips Pro
Gunakan STDEV.S untuk sebagian besar analisis dunia nyata. Hanya gunakan STDEV.P ketika Anda yakin memiliki populasi lengkap.
Python: Gambaran Umum
Python menawarkan berbagai cara untuk menghitung simpangan baku. Library yang paling umum adalah NumPy, Pandas, dan modul bawaan statistics.
Menggunakan NumPy
Python (NumPy)
import numpy as np
data = [4, 8, 6, 5, 3]
# Population standard deviation (default)
pop_sd = np.std(data)
print(f"Population SD: {pop_sd}") # 1.720
# Sample standard deviation
sample_sd = np.std(data, ddof=1)
print(f"Sample SD: {sample_sd}") # 1.924Apa itu ddof?
ddof adalah singkatan dari “Delta Degrees of Freedom” (Delta Derajat Kebebasan). Mengatur ddof=1 memberitahu NumPy untuk membagi dengan (n-1) untuk SD sampel. Nilai default ddof=0 memberikan SD populasi.
Menggunakan Pandas
Python (Pandas)
import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'scores': [85, 90, 78, 92, 88]})
# Sample SD (default in pandas)
sample_sd = df['scores'].std()
print(f"Sample SD: {sample_sd}")
# Population SD
pop_sd = df['scores'].std(ddof=0)
print(f"Population SD: {pop_sd}")
# Multiple columns at once
df.std() # Returns SD for all numeric columnsPerbandingan Singkat
| Alat | SD Sampel | SD Populasi |
|---|---|---|
| Excel | `STDEV.S()` | `STDEV.P()` |
| NumPy | `np.std(data, ddof=1)` | `np.std(data)` |
| Pandas | `df.std()` | `df.std(ddof=0)` |
| Python statistics | `stdev()` | `pstdev()` |