분산 계산기
데이터 집합의 표본분산 또는 모분산을 표준편차, 평균, 제곱합, 편차 제곱 표와 함께 계산합니다.
SS = Σ(x − 평균)² = 17.5이며, n − 1 = 5(으)로 나눕니다.
| # | 값(x) | x − 평균 | (x − 평균)² |
|---|---|---|---|
| 1 | 4 | -1.5 | 2.25 |
| 2 | 8 | 2.5 | 6.25 |
| 3 | 6 | 0.5 | 0.25 |
| 4 | 5 | -0.5 | 0.25 |
| 5 | 3 | -2.5 | 6.25 |
| 6 | 7 | 1.5 | 2.25 |
분산은 값들이 평균에서 떨어진 거리의 제곱의 평균으로, 표준편차의 바탕이 되는 기본적인 퍼짐의 척도입니다. 이 계산기는 표본분산(n − 1로 나눔) 또는 모분산(n으로 나눔)을 표준편차, 평균, 제곱합, 그리고 모든 편차 제곱의 표와 함께 계산합니다.
사용 방법
- 쉼표, 공백 또는 줄바꿈으로 구분해 값을 입력합니다.
- 데이터가 더 큰 집단의 일부이면 “표본”을, 모든 구성원을 포함하면 “모집단 전체”를 선택합니다.
- 선택에 해당하는 분산과 표준편차를 확인합니다. 비교를 위해 두 분산이 모두 아래에 표시됩니다.
- 표에서 어떤 값이 퍼짐에 가장 크게 기여하는지 확인합니다.
계산식
s² = Σ(xᵢ − x̄)² ÷ (n − 1) σ² = Σ(xᵢ − μ)² ÷ n
xᵢ는 각 값, x̄(또는 μ)는 평균, n은 개수입니다. 지름길 SS = Σxᵢ² − (Σxᵢ)² ÷ n도 같은 제곱합을 주지만, 이 도구처럼 먼저 평균을 빼면 큰 수에서 생기는 반올림 문제를 피할 수 있습니다. 표준편차는 분산의 제곱근입니다.
예시
여섯 개의 값 4, 8, 6, 5, 3, 7의 평균은 33 ÷ 6 = 5.5입니다. 편차 제곱은 2.25, 6.25, 0.25, 0.25, 6.25, 2.25이고 합은 17.5입니다. 표본분산은 17.5 ÷ 5 = 3.5(표준편차 1.870829), 모분산은 17.5 ÷ 6 ≈ 2.916667(표준편차 1.707825)입니다.
자주 묻는 질문
분산의 단위가 제곱 단위인 이유는 무엇인가요?
평균을 내기 전에 각 편차를 제곱하므로, 센티미터 단위 데이터의 분산은 제곱센티미터 단위가 됩니다. 제곱근인 표준편차를 구하면 원래 단위로 돌아옵니다.
엑셀은 어느 분산을 사용하나요?
VAR.S(그리고 구버전 VAR)는 n − 1로 나누는 표본분산이고, VAR.P는 n으로 나누는 모분산입니다.
분산이 음수가 될 수 있나요?
아니요. 제곱의 평균이므로 최솟값은 0이며, 모든 값이 같을 때에만 0이 됩니다.
표본분산과 모분산 중 무엇을 써야 하나요?
결과를 더 큰 집단을 설명하거나 추정하는 데 쓴다면 표본분산을 사용하세요. 목록에 집단의 모든 구성원이 들어 있을 때만 모분산을 사용합니다.
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kakaoCalc. (2026, November 8). 분산 계산기. https://kakao.mobile/ko/tools/variance-calculator/
“분산 계산기.” kakaoCalc, 8 Nov. 2026, kakao.mobile/ko/tools/variance-calculator/.