ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นหนึ่งในมาตรการทางสถิติที่สําคัญที่สุดที่ใช้ในการคํานวณตัวอย่างการวิจัย นอกจากนี้ยังเป็นการวัดความเสี่ยงที่นักวิเคราะห์ ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอ และที่ปรึกษาใช้
ในบล็อกนี้เราจะอธิบายว่ามันคืออะไรสามารถใช้ทําอะไรได้บ้างและคําแนะนําทีละขั้นตอนในการคํานวณ
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคืออะไร?
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดการแพร่กระจายหรือความแปรปรวนในสถิติเชิงพรรณนา ใช้สําหรับคํานวณความแปรปรวนหรือการแพร่กระจายโดยที่จุดข้อมูลแต่ละจุดแตกต่างจากค่าเฉลี่ย
ความเบี่ยงเบนต่ําหมายความว่าจุดข้อมูลอยู่ใกล้กับค่าเฉลี่ยมากในขณะที่ความเบี่ยงเบนสูงแสดงให้เห็นว่าข้อมูลถูกกระจายออกไปในช่วงค่าที่กว้างขึ้น
ในด้านการตลาดความแปรปรวนสามารถช่วยในการบัญชีสําหรับค่าใช้จ่ายหรือรายได้ที่หลากหลาย นอกจากนี้ยังช่วยระบุการกระจายตัวของราคาสินทรัพย์ที่สัมพันธ์กับราคาเฉลี่ยและความผันผวนของตลาด
ความสําคัญของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นตัวชี้วัดที่สําคัญในการวิเคราะห์ทางสถิติ เหตุผลบางประการ ได้แก่ :
มันรวมถึงการสังเกตทั้งหมด
สิ่งหนึ่งที่ดีเกี่ยวกับอคติคือข้อมูลทุกชิ้นถูกนํามาพิจารณาในการวิจัย วิธีอื่นๆ ในการวัดความเบี่ยงเบน เช่น ช่วง ให้ดูเฉพาะจุดที่ห่างกันและไม่พิจารณาตําแหน่งตรงกลาง ด้วยเหตุนี้ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจึงมักถูกมองว่าเป็นวิธีการวัดที่แม่นยําและเชื่อถือได้มากกว่าข้อมูลอื่นๆ
สามารถใช้ร่วมกันได้
การใช้วิธีการบางอย่างสามารถเพิ่มค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของข้อมูลสองชุดเข้าด้วยกันได้ ไม่มีวิธีการเช่นนี้สําหรับมาตรการสังเกตอื่น ๆ ของการกระจายตัวในสถิติ นอกจากนี้ยังแตกต่างจากวิธีการสังเกตอื่น ๆ สามารถใช้ในการคํานวณทางคณิตศาสตร์อื่น ๆ
มันบอกเราเมื่อชุดมีการกระจายไม่เท่ากัน
ความเบี่ยงเบนมีประโยชน์มากเมื่อพิจารณาว่าชุดข้อมูลของคุณกระจายไม่สม่ําเสมอเพียงใด ไม่เพียงแต่บอกความกว้างของข้อมูลของคุณ แต่ยังรวมถึงการกระจายที่ไม่เท่ากันด้วย
รองรับการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์และสถิติ
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจะถูกตั้งค่าและกําหนดไว้อย่างดีเสมอทําให้สามารถวิเคราะห์ได้ทั้งทางคณิตศาสตร์และทางสถิติ
ช่วยให้เราสามารถกําหนดความเสี่ยงของการลงทุนได้
จํานวนจุดข้อมูลที่ออกจากค่าเฉลี่ยสามารถใช้ในการคํานวณความเสี่ยงของการลงทุนได้ ยิ่งเบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยมากเท่าไหร่การลงทุนก็จะยิ่งมีความเสี่ยงมากขึ้นเท่านั้น
เรียนรู้เกี่ยวกับ: การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
สูตรคํานวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวอย่าง
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นปัจจัยสําคัญในการกําหนดขนาดของตัวอย่างการวิจัย สูตรการคํานวณมีดังนี้:
ที่ไหน
- S = ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
- ∑ = ผลรวมของ
- X = แต่ละค่า
- x̅ = ค่าเฉลี่ยตัวอย่าง
- n = จํานวนค่าในตัวอย่าง
คําแนะนําทีละขั้นตอนในการคํานวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ทําตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อคํานวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวอย่าง:
ขั้นตอนที่ 01: รวบรวมข้อมูลของคุณ
รวบรวมชุดข้อมูลที่จะคํานวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน สมมติว่าคุณมีชุดข้อมูล (45, 67, 30, 58, 50) และตัวอย่างขนาด n = 5
ขั้นตอนที่ 02: ค้นหาค่าเฉลี่ย
คํานวณค่าเฉลี่ยตัวอย่าง (ค่าเฉลี่ย) โดยการเพิ่มจุดข้อมูลทั้งหมดแล้วหารด้วยขนาดตัวอย่าง n
- ตัวอย่างค่าเฉลี่ย x̅ = (45+67+30+58+50)/n = 250/5 = 50
ขั้นตอนที่ 03: คํานวณความแตกต่างจากค่าเฉลี่ย
ลบค่าเฉลี่ยตัวอย่าง (x̅) ออกจากจุดข้อมูล (X) แต่ละจุด
ผลต่าง = X – x̅
- 45, ผลต่าง = X – x̅ = 45 – 50 = – 4
- 67, ผลต่าง = X – x̅ = 67 – 50 = 17
- 30, ผลต่าง = X – x̅ = 30 – 50 = – 20
- 58, ผลต่าง = X – x̅ = 58 – 50 = 8
- 50, ผลต่าง = X – x̅ = 50 – 50 = 0
ขั้นตอนที่ 04: ยกกําลังสองความแตกต่าง
ยกกําลังสองความแตกต่างแต่ละอย่างที่ได้รับในขั้นตอนก่อนหน้า
ผลต่างกําลังสอง = (X – x̅)2
- 45, ผลต่างกําลังสอง = (X – x̅)2 = (45 – 50)2 = (- 4)2 = 16
- 67, ผลต่างกําลังสอง = (X – x̅)2 = (67 – 50)2 = (17)2 = 289
- 30, ผลต่างกําลังสอง = (X – x̅)2 = (30 – 50)2 = (- 20)2 = 400
- 58, ผลต่างกําลังสอง = (X – x̅)2 = (58 – 50)2 = (8)2 = 64
- 50, ผลต่างกําลังสอง = (X – x̅)2 = (50 – 50)2 = (0)2 = 0
ขั้นตอนที่ 05: รวมผลต่างกําลังสอง
เพิ่มความแตกต่างกําลังสองทั้งหมดเข้าด้วยกัน
∑(ผลต่างกําลังสอง) = ∑[(X – x̅)2]= 16 + 289 + 400 + 64 + 0 = 769
ขั้นตอนที่ 06: คํานวณความแปรปรวน
เพื่อให้ได้ความแปรปรวน ให้หารผลรวมของผลต่างกําลังสองด้วย (n – 1)
- ความแปรปรวน (S²) = Σ(ผลต่างกําลังสอง) / (n – 1) = 769/4 = 192.25
ขั้นตอนที่ 07: คํานวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
สุดท้าย ให้คํานวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานโดยใช้รากที่สองของความแปรปรวน
- ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (S) = √ความแปรปรวน = √ 192.25 = 13.875
เรียนรู้เกี่ยวกับ: วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติ
การใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นการวัดทางสถิติที่มีประโยชน์ซึ่งมีประโยชน์หลายประการ ต่อไปนี้คือการใช้งานทั่วไปห้าประการ:
01. วัดความเสี่ยงในการลงทุน
บริษัทการลงทุนหลายแห่งใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเพื่อพิจารณาว่าผลการดําเนินงานของกองทุนเบี่ยงเบนไปจากผลตอบแทนที่คาดหวังมากน้อยเพียงใด ข้อมูลนี้อาจถูกสื่อสารกับผู้ใช้ปลายทางและนักลงทุนเนื่องจากเข้าใจง่าย
ด้วยวิธีนี้การเบี่ยงเบนช่วยให้เราสามารถวัดความเสี่ยงของหลักทรัพย์ในตลาดและคาดการณ์รูปแบบประสิทธิภาพในอนาคต
02. ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับชุดข้อมูล
ใช้ในการคํานวณการแพร่กระจายของค่าในชุดข้อมูล บุคคลและธุรกิจใช้อคติตลอดเวลาในภาคส่วนต่างๆ เพื่อทําความเข้าใจชุดข้อมูลให้ดียิ่งขึ้น
03. ทําความเข้าใจประสิทธิภาพของโฆษณา
นักการตลาดมักคํานวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของรายได้ที่ได้รับสําหรับโฆษณาแต่ละรายการเพื่อทําความเข้าใจความผันผวนของรายได้ที่คาดหวังสําหรับโฆษณาที่กําหนด
คุณยังสามารถคํานวณการเปลี่ยนแปลงของจํานวนโฆษณาที่คู่แข่งใช้ในพื้นที่นี้เพื่อดูว่าพวกเขาใช้โฆษณามากกว่าหรือน้อยกว่าปกติในช่วงเวลาหนึ่งหรือไม่
04. ในด้านทรัพยากรบุคคล
ความรับผิดชอบของผู้จัดการฝ่ายสรรหารวมถึงการคํานวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าจ้างในบางสาขาเพื่อกําหนดประเภทของการเปลี่ยนแปลงเงินเดือนที่จะจัดหาให้กับพนักงานใหม่
เรียนรู้เกี่ยวกับ: มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย
บทสรุป
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นการวัดทางสถิติที่มีประโยชน์สําหรับการกําหนดความแปรปรวนและการกระจายตัวของจุดข้อมูลภายในชุดข้อมูล มักใช้ในหลากหลายสาขาเพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลประเมินความเสี่ยงและความผันผวนตรวจสอบกระบวนการประเมินประสิทธิภาพและสนับสนุนการทดสอบสมมติฐานและการอนุมานทางสถิติโดยการหาปริมาณการกระจายตัวของข้อมูลรอบค่าเฉลี่ย
QuestionPro เป็นแพลตฟอร์มการสํารวจและวิจัยออนไลน์ยอดนิยมที่มีเครื่องมือและความสามารถที่หลากหลายสําหรับการสร้าง เผยแพร่ และวิเคราะห์แบบสํารวจ มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายคําถามหลากหลายประเภทความเป็นไปได้ในการปรับแต่งและเครื่องมือการรายงานที่มีประสิทธิภาพ
QuestionPro สามารถใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลสําหรับการวิเคราะห์และคํานวณการวัดทางสถิติ เช่น ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน นักวิจัยและนักวิเคราะห์สามารถพัฒนาแบบสํารวจโดยใช้คําถามมาตราส่วน Likert มาตราส่วนการให้คะแนน หรือวิธีการรวบรวมข้อมูลอื่นๆ
ผู้ใช้สามารถรวบรวมข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงข้อมูลที่จําเป็นในการกําหนดค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และตรวจสอบรูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ภายในข้อมูลเพิ่มเติมโดยใช้ QuestionPro ในกระบวนการวิจัย
