VAR.P, VAR.S: cùng khái niệm tổng thể và mẫu, áp dụng cho phương sai

Bài trước, STDEV.P, STDEV.S chọn công thức độ lệch chuẩn theo khái niệm tổng thể/mẫu. VAR.P và VAR.S áp dụng đúng khái niệm đó cho phương sai — và giống hệt quan hệ giữa VARA/STDEVA đã nói ở lô trước, phương sai chính là độ lệch chuẩn trước khi khai căn.

Công thức trong bài dùng dấu phẩy (,); đổi sang dấu chấm phẩy (;) nếu Excel của bạn cấu hình theo vùng miền khác.

Cú pháp #

=VAR.S(so1, [so2], ...)
=VAR.P(so1, [so2], ...)

VAR.S (mẫu) là tên mới của VAR cũ. VAR.P (tổng thể) là tên mới của VARP cũ — cùng cặp tên gọi .S/.P như STDEV.S/STDEV.P.

Quan hệ trực tiếp: VAR chính là STDEV bình phương #

=VAR.P(80,85,90,95,100)
=STDEV.P(80,85,90,95,100)^2

Cả hai công thức đều cho 50,00 — VAR.P luôn bằng bình phương của STDEV.P trên cùng dữ liệu, đúng bản chất toán học của hai đại lượng này. Quan hệ tương tự cũng đúng giữa VAR.S và STDEV.S.

Cùng câu hỏi cốt lõi: tổng thể hay mẫu #

Áp dụng đúng quy tắc đã nói ở bài STDEV.P/STDEV.S: dữ liệu là toàn bộ đối tượng cần khảo sát → VAR.P; dữ liệu chỉ là một mẫu đại diện → VAR.S. Không có quy tắc nào khác biệt thêm khi chuyển từ độ lệch chuẩn sang phương sai.

Ví dụ: cùng dữ liệu, hai kết quả khác nhau #

=VAR.P(80,85,90,95,100)
=VAR.S(80,85,90,95,100)

VAR.P cho 50,00. VAR.S cho 62,50 — chênh lệch giữa hai kết quả này (62,5/50=1,25 lần) tương ứng đúng bằng bình phương của tỷ lệ chênh lệch giữa STDEV.S và STDEV.P (7,91/7,07≈1,12, và 1,12²≈1,25) — vì phương sai luôn khuếch đại chênh lệch tương đối mạnh hơn độ lệch chuẩn, đúng bản chất phép bình phương.

Khi nào nên dùng VAR trực tiếp thay vì bình phương STDEV #

=VAR.S(A2:A50)

Nếu công thức tiếp theo cần dùng trực tiếp phương sai (ví dụ trong phân tích ANOVA hay các phép kiểm định thống kê ghép nối nhiều bước), dùng thẳng VAR.S/VAR.P chính xác hơn và tránh sai số làm tròn nhỏ có thể phát sinh khi tự bình phương một kết quả STDEV đã làm tròn hiển thị.

Tổng kết #

VAR.P và VAR.S tính phương sai theo đúng khái niệm tổng thể/mẫu như STDEV.P/STDEV.S — về bản chất là bình phương của cặp hàm đó. Không có quy tắc chọn lựa nào khác biệt thêm ngoài câu hỏi cốt lõi: dữ liệu đang có là toàn bộ hay chỉ một phần.

Đọc tiếp trong cùng cụm bài: PERCENTILE.INC, PERCENTILE.EXC — hai cách định nghĩa phân vị, khác nhau ở việc có tính luôn giá trị nhỏ nhất và lớn nhất hay không.