এক্সেলে স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন কিভাবে গণনা করা যায়

স্প্রেডশীট প্রোগ্রামের মত কাজ করুন সীমা অতিক্রম করা অফুরন্ত সম্ভাবনার প্রস্তাব দেয় বিভিন্ন সূত্র এবং সমীকরণের ব্যবহারের জন্য। উপলব্ধ ফাংশনগুলি আমাদের একাডেমিক এবং পেশাগত নথির জন্য আমাদের যে কোন প্রয়োজনকে কভার করে। আজ আমরা বিশেষভাবে এর প্রশ্নে মনোনিবেশ করব এক্সেলের মান বিচ্যুতি কিভাবে গণনা করা যায়

মান বিচ্যুতি কি?

পরিসংখ্যান গণনা করার সময় এই ধারণাটি খুবই গুরুত্বপূর্ণ। এটি স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন বা স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন নামেও পরিচিত, ছোট আকারে গ্রিক অক্ষর সিগমা (σ) বা ল্যাটিন অক্ষর "s" এর সংক্ষিপ্ত উপায়ে প্রতিনিধিত্ব করা হচ্ছে। এটি সাধারণত ইংরেজী থেকে এসডি সংক্ষিপ্ত রূপ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় আদর্শ চ্যুতি.

এই মিটারটি বৈচিত্র্য পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয় বা সংখ্যাসূচক তথ্যের একটি সেট বা নমুনার বিচ্ছুরণ। মান বিচ্যুতি সর্বদা শূন্যের চেয়ে বড় বা সমান। যখন বিচ্যুতির মাত্রা কম থাকে (শূন্যের কাছাকাছি), এর মানে হল যে বেশিরভাগ ডেটা গড়ের কাছাকাছি ঘনীভূত হয়; অন্যদিকে, উচ্চ মাত্রার বিচ্যুতি ইঙ্গিত করে যে ডেটা বেশি ছড়িয়ে পড়ে এবং মূল্যবোধের বিস্তৃত পরিসরকে আচ্ছাদিত করে।

মান বিচ্যুতির হিসাব থাকতে পারে খুব ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশন নির্দিষ্ট পরিসংখ্যানগত গবেষণায়। এর সর্বশ্রেষ্ঠ উপযোগিতা হল আমাদেরকে একটি চলকের গড় বিচ্ছুরনের ডিগ্রি জানতে দেওয়া, অর্থাৎ একটি গোষ্ঠীর বিভিন্ন মান গড় মান থেকে কতটা দূরে।

El গ্রাফিক এই লাইনে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির তিনটি ভিন্ন উদাহরণ তুলে ধরা হয়েছে: উচ্চ, মাঝারি এবং নিম্ন, প্রত্যেকে একটি নির্দিষ্ট গড় মানের সাথে সম্পর্কিত।

এটি ব্যাখ্যা করার জন্য একটি অত্যন্ত নিষ্ঠুর উপায় নিম্নলিখিত উদাহরণ দিয়ে। দুটি ভিন্ন মামলা:

• মামলা 1: 38, 40 এবং 42 বছর বয়সী ভাইবোনদের একটি গ্রুপ কল্পনা করা যাক। গড় 40, কিন্তু মান বিচ্যুতি কম, যেহেতু সমস্ত মান এর কাছাকাছি, সেই মানগুলির সাথে যা গড় মানের থেকে মাত্র দুই বছরের ব্যবধানে।
• 2 কেসএখন কল্পনা করা যাক যে ভাইবোনদের বয়স 25, 40 এবং 55 বছর। গড় এখনও 40 হবে, কিন্তু বিস্তার বেশি। যথা, মান বিচ্যুতি বেশি, গড় মান থেকে পনের বছর দূরে থাকা মানগুলির সাথে।

একটি ডেটা সিরিজের বিতরণের গড় এবং মান বিচ্যুতি জানা, একটি নির্দিষ্ট মানের সাথে উচ্চতর বা নিম্ন ফলাফল পাওয়ার সম্ভাবনা গণনা করা সম্ভব। যদিও এটি অনেকের কাছে বিমূর্ত মনে হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, এই গণনার আর্থিক মডেলিংয়ে খুব গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব রয়েছে।

কিন্তু গাণিতিক ম্যাজে হারিয়ে যাওয়ার ঝুঁকি চালানোর পরিবর্তে, আসুন আমাদের পোস্টের মূল প্রশ্ন এবং কেন্দ্রীয় বিষয়বস্তুর দিকে মনোনিবেশ করি: এক্সেলের মান বিচ্যুতি কীভাবে গণনা করা যায়।

এক্সেলে স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন কিভাবে গণনা করা যায়

একটি এক্সেল ওয়ার্কশীটে এই গাণিতিক গণনা চালানো বেশ সহজ এবং খুব দ্রুত। এটি অর্জনের জন্য আমাদের এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করতে হবে:

• প্রথম স্থানে স্পষ্টতই থাকবে মাইক্রোসফট এক্সেল প্রবেশ করুন এবং স্প্রেডশীট অ্যাক্সেস করুন এর মধ্যে এমন ডেটা রয়েছে যা থেকে আমরা স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি পেতে চাই।
• পরবর্তীতে আমাদের অবশ্যই সেই মানগুলির পরিচয় দিতে হবে যা আমরা ব্যবহার করতে চাই। এর জন্য আমরা একটি কলাম নির্বাচন করব এবং  আমরা প্রতিটি কোষে প্রতিটি ডেটার মান লিখব.
• একবার আমরা নির্বাচিত কলামে সমস্ত ডেটা প্রবেশ করিয়ে দিলে, পরবর্তী ধাপটি হবে a এ ক্লিক করা ফাঁকা ঘর। সেই ফলাফলের জন্য নির্বাচিত ঘর যা মান বিচ্যুতির মান প্রদর্শিত হবে।
• বারের উপরে আমরা সূত্রটি চালু করব আমাদের নির্বাচিত খালি ঘরের জন্য আদর্শ বিচ্যুতি। সূত্রটি হল:

= DEVEST.P (XX: XX)

STDEV "স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন" এর জন্য সংক্ষিপ্ত, যখন P মানে জনসংখ্যা, "অর্থাৎ," নমুনা। " যে মানগুলি বন্ধনীতে যায় সেগুলি নির্বাচিত ঘরগুলির সাথে মিলে যায় যা সেই নমুনার বিভিন্ন মান ধারণ করে।

• পরবর্তী পদক্ষেপ হয় মান পরিসীমা নির্ধারণ করুন যার উপর এক্সেল গণনা করতে যাচ্ছে। এটি অবশ্যই বন্ধনীর মধ্যে সঠিকভাবে লিখতে হবে। সেখানে আপনাকে চিঠি এবং প্রতিটি ঘরের সংখ্যা লিখতে হবে। যদি কোষগুলি পারস্পরিক হয়, উদাহরণস্বরূপ, A2 থেকে A20 পর্যন্ত, আমরা কেবল একটি কোলন (:) দ্বারা পৃথক প্রথম এবং শেষ লিখব। এই উদাহরণ অনুসরণ করে, এটি দেখতে এইরকম হবে: = STDEV.P (A2: A20)।
• শেষ ধাপ হল কী টিপুন «প্রবেশ করুন এক্সেলের জন্য সূত্রটি প্রয়োগ করতে হবে এবং শুরুতে নির্বাচিত ঘরে ফলাফল প্রদর্শন করতে হবে।

মাইক্রোসফট এক্সেলের STDE ফাংশন নিম্নলিখিত সূত্র ব্যবহার করে:

যেখানে "x" গড় নমুনার গড় (value1, value2, ...) এর মান নেয় এবং "n" এর আকারকে উপস্থাপন করে।

এক্সেলের সাথে অন্যান্য পরিসংখ্যান গণনা

এক্সেলে স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন কিভাবে গণনা করা যায় তা জানার পাশাপাশি, এটি খুব সম্ভব যে আমাদের ওয়ার্কশীটে ডেটা সংগঠিত করার সময় আমাদের অন্যান্য সূত্র অবলম্বন করতে হবে। সর্বাধিক সাধারণ হল সেগুলি যা আমাদের মানগুলি গণনা করার অনুমতি দেয় যেমন গড়, মধ্যমা, মোড এবং বৈচিত্র্য.

মিডিয়া

সবাই জানেন যে মিডিয়া (গাণিতিক গড়ও বলা হয়) বিভিন্ন সংখ্যাসূচক মান যোগ করা এবং একটি সিরিজের উপাদানগুলির মোট সংখ্যা দ্বারা ভাগ করার ফলাফল। গড় পেতে, সিস্টেমটি কার্যত একই রকম যা এক্সেলের মান বিচ্যুতি গণনা করতে ব্যবহৃত হয়। একমাত্র পার্থক্য হল যে সূত্রটি প্রয়োগ করা হয়, যা এই ক্ষেত্রে এটি হল: = AVERAGE (valueX: valueY).

মধ্যমা

La মধ্যমা সংখ্যার একটি সেট, যা প্রায়শই গড়ের সাথে বিভ্রান্ত হয়, সেই মানটি একটি সিরিজের গড় অবস্থানে থাকে। এটি গড়ের সাথে মেলে না। এক্সেলে তার গণনার জন্য যে সূত্রটি প্রয়োগ করা হয় তা হল: = মেডিয়ান (valueX: valueY).

ফ্যাশন

La Moda সংখ্যার একটি সেট হল সেই মান যা সবচেয়ে বেশি বার পুনরাবৃত্তি হয়। অথবা এটি অগত্যা গড় বা মধ্যমা হয় না। এক্সেলে এটি গণনার সূত্রটি হল: = MODE (valueX: valueY)।

অনৈক্য

এই ধারণাটি আগের ধারণার চেয়ে কিছুটা জটিল। দ্য ভিন্নতা এটি গড় এবং মান বিচ্যুতির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত। এটি সংখ্যাসূচক মানগুলির একটি সেটের বিচ্ছুরণ পরিমাপের আরেকটি উপায়, শুধুমাত্র "দূরত্ব" উল্লেখ করে যেখানে মানগুলির একটি সেট গড় থেকে দূরে সরে যায়। সূত্রটি: = VAR (valueX: valueY)।