이전 포스팅에서는 함수를 사용하지 않고 모집단의 표준편차를 구해 보았습니다. 이번에는 표본 표준편차를 구해 볼 것입니다. 이전 모집단 표준편차 절차를 알고 계시다면 간단하게 이해가 가실 겁니다. 분산을 구할 때 분모가 n 이 아닌 n-1 만 변경하면 되거든요.
▼ n 의 의미는 주어진 조건에서 자유롭게 뽑을 수를 말합니다. 그 말은 표본인 경우 자유롭게 뽑을 수 있는 n개에서 -1 을 해야 된다는 것입니다. 모집단의 평균이 50 이라면 표본의 평균도 50 으로 맞추려고 할 것입니다. 5개의 숫자에서 50 이라는 평균이 나온 경우 표본에서 4개를 뽑고 나머지 하나는 70 평균을 맞추기 위해 값을 정해야 합니다. 결국 자유롭게 뽑은 수는 4개이기 때문에 표본 표준편차를 구할 때는 n-1 이 되는 것입니다.
▼ 아래 절차는 모집단의 표준 편차를 구한 순서 입니다. 표본 표준 편차인 경우 3번에 해당하는 평균을 구하는 부분에서 n 이 아닌 n-1 을 해서 값을 구해야 된다는 소리 입니다.
1. 평균구하기 : AVERAGE()
2. 각 데이터 – 평균 의 제곱 : A^2 , POWER(A, 2)
3. 제곱한 데이터들의 평균
4. 평균의 제곱근 : A^(1/2), SQRT(A)
5. 표준편차
▼ 표본 표준 편차는 분산에서 SUM(E14:E18)/5 가 아닌 SUM(E14:E18)/4 가 되는 것이죠. 값은 모집단 분산과 다르게 나왔습니다. 다음 제곱근을 구하면 표본 표준 편차가 되는 것입니다.
▼ 그럼 제대로 맞는지 확인해 보겠습니다. 표본 표준 편차의 함수는 STDEV.S() 입니다. 함수를 사용하지 않고 수동으로 구한 값과 동일하죠. 이상으로 모집단과 표본 표준편차의 차이점에 대해 알아보았습니다.
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