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使用 n - 1 分母计算样本数据集的样本方差
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计算样本方差，使用 n - 1 分母估计总体离散程度。适合抽样调查、实验样本、成绩样本和质量检测样本。
执行
填写表单、运行工具，并在同一页面查看结果。
案例
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工具使用指南
样本方差计算器是一款专业的在线统计工具，专为计算样本数据集的离散程度而设计。它采用 n-1 分母公式（贝塞尔校正），能够更准确地对总体方差进行无偏估计。无论您是处理抽样调查数据、实验结果还是质量检测样本，只需输入数据即可快速获得精确的方差结果及平方差明细，极大简化了繁琐的统计计算过程。
背景
质检部门每天需要从生产线上随机抽取少量零件测量尺寸，以监控机器的加工精度。
问题
需要快速计算抽样数据的样本方差，评估生产误差是否在可控范围内，并查看具体偏差。
如何使用
将抽检的尺寸数据输入“数据集”，保留默认的 4 位小数，并勾选“包含平方差明细”。
数据集: 10.2, 10.1, 10.3, 9.9, 10.0, 10.2
小数位数: 4
包含平方差明细: true结果
快速获得样本方差（0.0217），并查看到每个零件尺寸偏离均值的具体平方差，帮助工程师判断机器是否需要校准。
背景
研究员对一个由 8 名学生组成的实验小组进行了新教学方法的测试，得到了他们的考试成绩。
问题
需要通过这 8 名学生的成绩样本，估计采用该教学方法后全体学生成绩的可能波动情况。
如何使用
在“数据集”中输入 8 个成绩，调整小数位数为 2，取消勾选“包含平方差明细”以获取最简洁的方差结果。
数据集: 85, 92, 78, 88, 90, 82, 89, 95
小数位数: 2
包含平方差明细: false结果
工具直接输出样本方差（31.98），研究员据此得出新教学方法下成绩离散程度的无偏估计值。
样本方差使用 n-1 作为分母（n 为样本量），用于通过样本估计总体；而总体方差使用 N 作为分母，用于计算已知全部数据的情况。
除以 n-1 被称为贝塞尔校正，它可以纠正由于使用样本均值代替总体均值而产生的低估偏差，从而提供对总体方差的无偏估计。
工具支持输入大量数据点，只需确保数据以逗号、空格或换行符正确分隔即可进行计算。
勾选此项后，结果中会展示每个样本数据与样本均值之差的平方，方便您核对计算过程或进行深入的统计分析。
可以，您可以通过“小数位数”选项自由设置结果保留的小数位数，最高支持保留 10 位小数。