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 0꿀팁
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}") # 1.924ddof란?
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 columns빠른 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()` |