Как рассчитать среднее и стандартное отклонение в Excel
Среднее значение представляет собой среднее значение в наборе данных. Это дает нам хорошее представление о том, где находится центр набора данных.
Стандартное отклонение показывает, насколько разбросаны значения в наборе данных. Это дает нам представление о том, насколько близко наблюдения сгруппированы вокруг среднего значения.
Используя только эти два значения, мы можем многое понять о распределении значений в наборе данных.
Чтобы вычислить среднее значение набора данных в Excel, мы можем использовать функцию = СРЗНАЧ (диапазон) , где диапазон — это диапазон значений.
Чтобы вычислить стандартное отклонение набора данных, мы можем использовать функцию =STDEV.S(Range) , где Range — это диапазон значений.
В этом руководстве объясняется, как использовать эти функции на практике.
Техническое примечание
Обе функции СТАНДОТКЛОН() и СТАНДОТКЛОН.С() вычисляют стандартное отклонение выборки .
Вы можете использовать функцию STDEV.P() для вычисления стандартного отклонения совокупности , если ваш набор данных представляет всю совокупность значений.
Однако в большинстве случаев мы работаем с выборочными данными, а не со всей совокупностью, поэтому мы используем функцию СТАНДОТКЛОН.С().
Пример 1: Среднее и стандартное отклонение одного набора данных
На следующем снимке экрана показано, как рассчитать среднее значение и стандартное отклонение одного набора данных в Excel:

Среднее значение набора данных составляет 16,4 , а стандартное отклонение — 9,13 .
Пример 2: Среднее и стандартное отклонение нескольких наборов данных
Предположим, у нас есть несколько наборов данных в Excel:

Чтобы вычислить среднее значение и стандартное отклонение первого набора данных, мы можем использовать следующие две формулы:

- Среднее значение: =СРЗНАЧ(B2:B21)
- Стандартное отклонение: =STDEV.S(B2:B21)
Затем мы можем выделить ячейки B22: B23 и навести указатель мыши на правый нижний угол ячейки B23, пока не появится крошечный +.Затем мы можем щелкнуть и перетащить формулы в следующие два столбца:
Как найти среднее арифметическое число в Excel
Для того чтобы найти среднее значение в Excel (при том неважно числовое, текстовое, процентное или другое значение) существует много функций. И каждая из них обладает своими особенностями и преимуществами. Ведь в данной задаче могут быть поставлены определенные условия.
Например, средние значения ряда чисел в Excel считают с помощью статистических функций. Можно также вручную ввести собственную формулу. Рассмотрим различные варианты.
Как найти среднее арифметическое чисел?
Чтобы найти среднее арифметическое, необходимо сложить все числа в наборе и разделить сумму на количество. Например, оценки школьника по информатике: 3, 4, 3, 5, 5. Что выходит за четверть: 4. Мы нашли среднее арифметическое по формуле: =(3+4+3+5+5)/5.
Как это быстро сделать с помощью функций Excel? Возьмем для примера ряд случайных чисел в строке:

- Ставим курсор в ячейку А2 (под набором чисел). В главном меню – инструмент «Редактирование» — кнопка «Сумма». Выбираем опцию «Среднее». После нажатия в активной ячейке появляется формула. Выделяем диапазон: A1:H1 и нажимаем ВВОД.


- В основе второго метода тот же принцип нахождения среднего арифметического. Но функцию СРЗНАЧ мы вызовем по-другому. С помощью мастера функций (кнопка fx или комбинация клавиш SHIFT+F3).

- Третий способ вызова функции СРЗНАЧ из панели: «Формула»-«Формула»-«Другие функции»-«Статические»-«СРЗНАЧ».

Или: сделаем активной ячейку и просто вручную впишем формулу: =СРЗНАЧ(A1:A8).
Теперь посмотрим, что еще умеет функция СРЗНАЧ.

Найдем среднее арифметическое двух первых и трех последних чисел. Формула: =СРЗНАЧ(A1:B1;F1:H1). Результат:
Среднее значение по условию
Условием для нахождения среднего арифметического может быть числовой критерий или текстовый. Будем использовать функцию: =СРЗНАЧЕСЛИ().
Найти среднее арифметическое чисел, которые больше или равны 10.
Результат использования функции СРЗНАЧЕСЛИ по условию «>=10»: 
Третий аргумент – «Диапазон усреднения» — опущен. Во-первых, он не обязателен. Во-вторых, анализируемый программой диапазон содержит ТОЛЬКО числовые значения. В ячейках, указанных в первом аргументе, и будет производиться поиск по прописанному во втором аргументе условию.
Внимание! Критерий поиска можно указать в ячейке. А в формуле сделать на нее ссылку.
Найдем среднее значение чисел по текстовому критерию. Например, средние продажи товара «столы».

Функция будет выглядеть так: =СРЗНАЧЕСЛИ($A$2:$A$12;A7;$B$2:$B$12). Диапазон – столбец с наименованиями товаров. Критерий поиска – ссылка на ячейку со словом «столы» (можно вместо ссылки A7 вставить само слово «столы»). Диапазон усреднения – те ячейки, из которых будут браться данные для расчета среднего значения.
В результате вычисления функции получаем следующее значение:

Внимание! Для текстового критерия (условия) диапазон усреднения указывать обязательно.
Как посчитать средневзвешенную цену в Excel?
Как посчитать средний процент в Excel? Для этой цели подойдут функции СУММПРОИЗВ и СУММ. Таблица для примера:

Как мы узнали средневзвешенную цену?

С помощью формулы СУММПРОИЗВ мы узнаем общую выручку после реализации всего количества товара. А функция СУММ — сумирует количесвто товара. Поделив общую выручку от реализации товара на общее количество единиц товара, мы нашли средневзвешенную цену. Этот показатель учитывает «вес» каждой цены. Ее долю в общей массе значений.
Среднее квадратическое отклонение: формула в Excel
Различают среднеквадратическое отклонение по генеральной совокупности и по выборке. В первом случае это корень из генеральной дисперсии. Во втором – из выборочной дисперсии.
Для расчета этого статистического показателя составляется формула дисперсии. Из нее извлекается корень. Но в Excel существует готовая функция для нахождения среднеквадратического отклонения.

Среднеквадратическое отклонение имеет привязку к масштабу исходных данных. Для образного представления о вариации анализируемого диапазона этого недостаточно. Чтобы получить относительный уровень разброса данных, рассчитывается коэффициент вариации:
среднеквадратическое отклонение / среднее арифметическое значение
Формула в Excel выглядит следующим образом:
СТАНДОТКЛОНП (диапазон значений) / СРЗНАЧ (диапазон значений).
Коэффициент вариации считается в процентах. Поэтому в ячейке устанавливаем процентный формат.
- Excel Formula Examples
- Создать таблицу
- Форматирование
- Функции Excel
- Формулы и диапазоны
- Фильтр и сортировка
- Диаграммы и графики
- Сводные таблицы
- Печать документов
- Базы данных и XML
- Возможности Excel
- Настройки параметры
- Уроки Excel
- Макросы VBA
- Скачать примеры
Вычисление среднего значения ряда чисел
Предположим, вам нужно найти среднее количество дней для выполнения задач разными сотрудниками. Или вы хотите вычислить среднюю температуру для определенного дня на основе 10-летнего промежутка времени. Существует несколько способов расчета среднего для группы чисел.
Функция СРЗНАЧ вычисляет среднее значение, то есть центр набора чисел в статистическом распределении. Существует три наиболее распространенных способа определения среднего значения:
- Среднее значение Это арифметическое и вычисляется путем с добавления группы чисел и деления на их количество. Например, средним значением для чисел 2, 3, 3, 5, 7 и 10 будет 5, которое является результатом деления их суммы, равной 30, на их количество, равное 6.
- Медиана Среднее число числа. Половина чисел имеют значения больше медианой, а половина чисел имеют значения меньше медианой. Например, медианой для чисел 2, 3, 3, 5, 7 и 10 будет 4.
- Мода Наиболее часто встречается число в группе чисел. Например, модой для чисел 2, 3, 3, 5, 7 и 10 будет 3.
При симметричном распределении множества чисел все три значения центральной тенденции будут совпадать. В акосимном распределении группы чисел они могут быть другими.
Расчет среднего значения чисел в подрядной строке или столбце
Выполните действия, описанные ниже.
- Щелкните ячейку снизу или справа от чисел, для которых необходимо найти среднее.
- На вкладке «Главная» в группе «Редактирование» щелкните стрелку рядом с кнопкой » «, выберите «Среднее» и нажмите клавишу ВВОД.
Расчет среднего значения чисел, которые не являются частью строки или столбца
Для этого используйте функцию С AVERAGE. Скопируйте приведенную ниже таблицу на пустой лист.
Описание (результат)
Среднее значение всех чисел в списке выше (9,5).
Среднее значение 3-го и последнего числа в списке (7,5).
Среднее значение чисел в списке за исключением тех, которые содержат нулевые значения, например ячейка A6 (11,4).
Расчет среднего взвешенного значения
Для этой задачи используются функции СУММПРОИВ ИСУММ. В этом примере вычисляется средняя цена за единицу для трех покупок, при которой каждая покупка приобретает различное количество единиц по разной цене.
Скопируйте приведенную ниже таблицу на пустой лист.
Как правильно вычислить среднее значение?


Средняя зарплата… Средняя продолжительность жизни… Практически каждый день мы с вами слышим эти словосочетания, используемые для описания множества одним единственным числом. Но как ни странно, «среднее значение» — достаточно коварное понятие, часто вводящее в заблуждение обычного, неискушенного в математической статистике, человека.
В чем проблема?
Под средним значением чаще всего подразумевается среднее арифметическое, которое очень сильно варьируется под воздействием единичных фактов или событий. И вы не получите реального представления о том, как именно распределены значения, которые вы изучаете.
Давайте обратимся к классическому примеру со средней зарплатой.
В какой-то абстрактной компании работает десять сотрудников. Девять из них получают зарплату около 50 000 рублей, а один 1 500 000 рублей (по странному совпадению он же является генеральным директором этой компании).

Средним значением в данном случае будет 195 150 рублей, что согласитесь, неправильно.
Какие способы вычисления среднего бывают?
Первым способом является вычисление уже упомянутого среднего арифметического, являющегося суммой всех значений, деленной на их количество.
- x – среднее арифметическое;
- xn – конкретное значение;
- n – количество значений .
- Хорошо работает при нормальном распределении значений в выборке;
- Легко вычислить;
- Интуитивно понятно.
- Не дает реального представления о распределении значений;
- Неустойчивая величина легко поддающаяся выбросам (как в случае с генеральным директором).
Вторым способом является вычисление моды, то есть наиболее часто встречающегося значения.

- M0 – мода;
- x0 – нижняя граница интервала, который содержит моду;
- n – величина интервала;
- fm– частота (сколько раз в ряду встречается то или иное значение);
- fm-1 – частота интервала предшествующего модальному;
- fm+1 – частота интервала следующего за модальным.
- Прекрасно подходит для получения представления об общественном мнении;
- Хорошо подходит для нечисловых данных (цвета сезона, хиты продаж, рейтинги);
- Проста для понимания.
- Моды может просто не быть (нет повторов);
- Мод может быть несколько (многомодальное распределение).
Третий способ — это вычисление медианы, то есть значения, которое делит упорядоченную выборку на две половины и находится между ними. А если такого значения нет, то за медиану принимается среднее арифметическое между границами половин выборки.

- Me – медиана;
- x0 – нижняя граница интервала, который содержит медиану;
- h – величина интервала;
- f i – частота (сколько раз в ряду встречается то или иное значение);
- Sm-1 – сумма частот интервалов предшествующих медианному;
- fm – число значений в медианном интервале (его частота).
- Дает самую реалистичную и репрезентативную оценку;
- Устойчива к выбросам.
- Сложнее вычислить, так как перед вычислением выборку нужно упорядочить.
Мы рассмотрели основные методы нахождения среднего значения, называющиеся мерами центральной тенденции (на самом деле их больше, но это наиболее популярные).
А теперь давайте вернемся к нашему примеру и посчитаем все три варианта среднего при помощи специальных функций Excel:
- СРЗНАЧ(число1;[число2];…) — функция для определения среднего арифметического;
- МОДА.ОДН(число1;[число2];. ) — функция моды (в более старых версиях Excel использовалась МОДА(число1;[число2];. ) );
- МЕДИАНА(число1;[число2];. ) — функция для поиска медианы.
И вот какие значения у нас получились:

В данном случае мода и медиана гораздо лучше характеризуют среднюю зарплату в компании.
Но что делать, когда в выборке не 10 значений, как в примере, а миллионы? В Excel это не посчитать, а вот в базе данных где хранятся ваши данные, без проблем.
Вычисляем среднее арифметическое на SQL
Тут все достаточно просто, так как в SQL предусмотрена специальная агрегатная функция AVG .
И чтобы ее использовать достаточно написать вот такой запрос:
/* Здесь и далее salary - столбец с зарплатами, а employees - таблица сотрудников в нашей базе данных */ SELECT AVG(salary) AS 'Средняя зарплата' FROM employees
Вычисляем моду на SQL
В SQL нет отдельной функции для нахождения моды, но ее легко и быстро можно написать самостоятельно. Для этого нам необходимо узнать, какая из зарплат чаще всего повторяется и выбрать наиболее популярную.
/* WITH TIES необходимо добавлять к TOP() если множество многомодально, то есть у множества несколько мод */ SELECT TOP(1) WITH TIES salary AS 'Мода зарплаты' FROM employees GROUP BY salary ORDER BY COUNT(*) DESC
Вычисляем медиану на SQL
Как и в случае с модой, в SQL нет встроенной функции для вычисления медианы, зато есть универсальная функция для вычисления процентилей PERCENTILE_CONT .
Выглядит все это так:
/* В данном случае процентиль 0.5 и будет являться медианой */ SELECT TOP(1) PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) OVER() AS 'Медианная зарплата' FROM employees
Подробнее о работе функции PERCENTILE_CONT лучше почитать в справке Microsoft и Google BigQuery.
Какой способ все-таки использовать?
Из сказанного выше следует, что медиана лучший способ для вычисления среднего значения.
Но это не всегда так. Если вы работаете со средним, то остерегайтесь многомодального распределения:

На графике представлено бимодальное распределение с двумя пиками. Такая ситуация может возникнуть, например, при голосовании на выборах.
В данном случае среднее арифметическое и медиана — это значения, находящиеся где-то посередине и они ничего не скажут о том, что происходит на самом деле и лучше сразу признать, что вы имеете дело с бимодальным распределением, сообщив о двух модах.
А еще лучше разделить выборку на две группы и собрать статистические данные для каждой.
Вывод:
При выборе метода нахождения среднего нужно учитывать наличие выбросов, а также нормальность распределения значений в выборке.
Окончательный выбор меры центральной тенденции всегда лежит на аналитике.
Полезные ссылки:
- SQL и теория вероятностей (YouTube)
- Анализ нормальности распределения данных (YouTube)
- Меры центральной тенденции
Роман Романчук
Эксперт по аналитике данных, ex-директор по аналитике Сравни. Директор команды продуктовой аналитики в Xsolla.
- Кейс: как построить отдел аналитики в большой компании? — 06.05.2022
- Учимся применять оконные функции — 29.09.2020
- Автоматизация отчетности при помощи SQL и Power BI — 05.04.2020
