Excel: Genel Bakış
Microsoft Excel, hem örneklem hem de popülasyon standart sapmasını hesaplamak için yerleşik fonksiyonlar sunar. Bu fonksiyonlar Excel’in tüm modern sürümlerinde mevcuttur.
Excel Fonksiyonları
| Fonksiyon | Tür | Açıklama |
|---|---|---|
| `STDEV.S()` | Örneklem | Örneklem standart sapması (n-1’e böler) |
| `STDEV.P()` | Popülasyon | Popülasyon standart sapması (N’e böler) |
| `STDEV()` | Örneklem | Eski fonksiyon, STDEV.S ile aynı |
| `STDEVP()` | Popülasyon | Eski fonksiyon, STDEV.P ile aynı |
Excel Örnekleri
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 0İpucu
Çoğu gerçek dünya analizi için STDEV.S kullanın. STDEV.P’yi yalnızca tam popülasyona sahip olduğunuzdan eminseniz kullanın.
Python: Genel Bakış
Python, standart sapma hesaplamak için birden fazla yol sunar. En yaygın kütüphaneler NumPy, Pandas ve yerleşik statistics modülüdür.
NumPy Kullanımı
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}") # 1.924ddof Nedir?
ddof, “Delta Serbestlik Dereceleri” anlamına gelir. ddof=1 ayarlamak NumPy’ye örneklem SS için (n-1)’e bölmesini söyler. Varsayılan ddof=0, popülasyon SS’sini verir.
Pandas Kullanımı
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 columnsHızlı Karşılaştırma
| Araç | Örneklem SS | Popülasyon SS |
|---|---|---|
| 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()` |