Excel과 Python으로 표준편차 계산하기 | Standard Deviation Calculator

Excel: 개요

Microsoft Excel은 표본 표준편차와 모집단 표준편차를 모두 계산할 수 있는 내장 함수를 제공합니다. 이 함수들은 모든 최신 버전의 Excel에서 사용할 수 있습니다.

Excel 함수

함수	유형	설명
`STDEV.S()`	표본	표본 표준편차 (n-1로 나눔)
`STDEV.P()`	모집단	모집단 표준편차 (N으로 나눔)
`STDEV()`	표본	레거시 함수, STDEV.S와 동일
`STDEVP()`	모집단	레거시 함수, STDEV.P와 동일

Excel 예시

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 0

꿀팁

대부분의 실전 분석에서는 STDEV.S를 사용하세요. 완전한 모집단 데이터를 가지고 있다고 확신할 때만 STDEV.P를 사용합니다.

Python: 개요

Python에서는 여러 방법으로 표준편차를 계산할 수 있습니다. 가장 많이 사용되는 라이브러리는 NumPy, Pandas, 그리고 내장 모듈인 statistics입니다.

NumPy 사용법

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}")  # 1.924

ddof란?

ddof는 “Delta Degrees of Freedom”의 약자입니다. ddof=1로 설정하면 NumPy가 (n-1)로 나누어 표본 표준편차를 계산합니다. 기본값 ddof=0은 모집단 표준편차를 산출합니다.

Pandas 사용법

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 columns

빠른 비교

도구	표본 SD	모집단 SD
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()`

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