KKalkulatorin

Kalkulator Standar Deviasi

Hitung standar deviasi dan varians untuk populasi maupun sampel dari sekumpulan data.

Hasil

Standar deviasi
-
Varians
-
Rata-rata
-
Tipe
sampel

Apa itu standar deviasi

Standar deviasi mengukur seberapa tersebar data dari nilai rata-ratanya. Angka kecil berarti data terkumpul rapat di sekitar rata-rata, angka besar berarti menyebar jauh.

Nilai ini adalah akar dari varians. Karena satuannya sama dengan data asli, standar deviasi lebih mudah ditafsirkan langsung.

Perbedaan populasi dan sampel

Jika data adalah seluruh populasi, pembaginya adalah jumlah data. Jika data hanya sampel dari populasi yang lebih besar, pembaginya jumlah data dikurangi satu.

Pengurangan satu ini mengkompensasi kecenderungan sampel meremehkan penyebaran sesungguhnya. Halaman ini memakai rumus sampel.

Cara Menggunakan

Hitung rata-rata data terlebih dahulu. Kemudian untuk tiap angka, hitung selisihnya dengan rata-rata, lalu kuadratkan. Jumlahkan semua kuadrat tersebut.

Bagi jumlah tadi dengan pembagi yang sesuai, dapat varians. Standar deviasi adalah akar dari varians.

Menerjemahkan angkanya

Untuk data yang menyebar normal, sekitar dua pertiga anggota berada dalam jarak satu standar deviasi dari rata-rata, dan hampir semuanya dalam dua standar deviasi.

Perbandingan standar deviasi antar kelompok lebih bermakna daripada angka tunggalnya.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Kenapa dibagi n dikurangi satu?

Rumus sampel. Data sampel biasanya meremehkan sebaran, jadi pembagi yang lebih kecil mengkompensasi. Untuk seluruh populasi, bagi dengan n.

Bedanya dengan varians apa?

Varians adalah kuadrat dari standar deviasi. Satuan varians ikut dikuadratkan, sehingga kurang intuitif untuk ditafsirkan.

Bisa data negatif atau desimal?

Bisa. Kuadrat membuat semua selisih menjadi positif, jadi tanda data tidak menjadi masalah.

Apa arti standar deviasi nol?

Semua data bernilai sama persis. Tidak ada penyebaran sama sekali.

Minimal dua angka. Rumus yang dipakai adalah standar deviasi sampel (dibagi n-1).