Wie berechnet man Standardabweichung und Varianz in Excel?

Die Berechnung der Standardabweichung und der Varianz sind grundlegende statistische Verfahren, die Einblicke in die Streuung und Volatilität von Datenreihen bieten. Die Fähigkeit, diese Kennzahlen in Excel zu ermitteln, ist eine wertvolle Fertigkeit für Datenanalyse, Finanzanalyse und viele weitere Anwendungsgebiete. In diesem Kontext spielen auch die Begriffe wie Datenstreuung, Risikomessung und Qualitätskontrolle eine wichtige Rolle.

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Standardabweichung in Excel berechnen

Um die Standardabweichung einer Datenreihe in Excel zu berechnen, können Sie die folgenden Schritte befolgen:

  1. Öffnen Sie Ihre Excel-Arbeitsmappe und selektieren Sie die Zellen, die Ihre Daten enthalten.
  2. Gehen Sie in der Menüleiste zu Formeln > Funktionsbibliothek > Mehr Funktionen > Statistik und wählen Sie STABW.N für die Berechnung der Standardabweichung einer Stichprobe oder STABW bzw. STABWN für die gesamte Population.
  3. Nachdem Sie die Funktion ausgewählt haben, erscheint ein Dialogfenster. Hier geben Sie den Bereich Ihrer Datenreihe ein oder selektieren ihn direkt im Arbeitsblatt.
  4. Klicken Sie auf OK, um die Formel auszuführen und das Ergebnis zu sehen.

Varianz in Excel berechnen

Für die Berechnung der Varianz einer Reihe von Daten in Excel folgen Sie diesen einfachen Schritten:

  1. Wählen Sie in Ihrer Excel-Arbeitsmappe die Daten aus, für die Sie die Varianz berechnen möchten.
  2. Navigieren Sie durch Formeln > Funktionsbibliothek > Mehr Funktionen > Statistik und wählen Sie VAR.S für eine Stichprobe oder VAR.P für die gesamte Population.
  3. Im erscheinenden Dialogfenster tragen Sie den Bereich Ihrer Daten ein oder wählen ihn aus.
  4. Bestätigen Sie mit OK, um die Varianzberechnung durchzuführen.

Excel bietet eine intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche, um statistische Analysen wie die Berechnung von Standardabweichung und Varianz effizient durchzuführen. Durch die Anwendung dieser Funktionen können Sie wertvolle Einsichten in Ihre Daten gewinnen, was für Entscheidungsprozesse, Forschungsprojekte und die Überwachung der Datenqualität unerlässlich ist.

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