معیاری انحراف کیلکولیٹر

مراحل کے ساتھ اپنے ڈیٹا سیٹ سے معیاری انحراف، ویریئنس، اوسط، میڈین، موڈ، اور رینج کا حساب لگائیں

ڈیٹا ان پٹ

کومے، خلاء یا نئی لائن سے الگ کریں

فوری مثالیں

اپنا ڈیٹا درج کریں

معیاری انحراف، فرق، اوسط، میڈین، موڈ اور رینج حساب لگانے کے لیے کوموں سے الگ اعداد کا سیٹ درج کریں۔

معیاری انحراف کے بارے میں

معیاری انحراف کیا ہے؟

معیاری انحراف ایک شماریاتی پیمائش ہے جو ڈیٹا قدروں کے سیٹ میں تبدیلی یا پھیلاؤ کی مقدار کی مقدار بتاتا ہے۔ کم معیاری انحراف اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ ڈیٹا پوائنٹس اوسط کے قریب ہوتے ہیں، جبکہ زیادہ معیاری انحراف زیادہ وسیع رینج پر پھیلے ہوئے ہیں۔

آبادی بمقابلہ نمونہ

آبادی معیاری انحراف (σ) اس وقت استعمال ہوتا ہے جب آپ کا ڈیٹا پوری آبادی کی نمائندگی کرتا ہے۔ نمونہ معیاری انحراف (s) اس وقت استعمال ہوتا ہے جب آپ کا ڈیٹا بڑی آبادی کا نمونہ ہے، جو غیر جانبدار تخمینہ فراہم کرنے کے لیے (n-1) سے تقسیم کرتا ہے۔

حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز

معیاری انحراب مالیات میں سرمایہ کاری کے خطرے کی پیمائش، مینوفیکچرنگ میں کوالٹی کنٹرول، تحقیق میں ڈیٹا تجزیہ اور تعلیم میں گریڈنگ کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال ہوتا ہے۔

نتائج کی تشریح

عام تقسیم میں تقریباً 68% ڈیٹا اوسط کے ایک معیاری انحراب کے اندر، 95% دو معیاری انحرافات کے اندر اور 99.7% تین معیاری انحرافات کے اندر آتا ہے۔

فرق فارمولہ & معیاری انحراف فارمولہ

اوسط: x̄ = Σx / n
آبادی فرق: σ² = Σ(x - x̄)² / n
نمونہ فرق: s² = Σ(x - x̄)² / (n - 1)
آبادی معیاری انحراف: σ = √[Σ(x - x̄)² / n]
نمونہ معیاری انحراف: s = √[Σ(x - x̄)² / (n - 1)]

معیاری انحراف حساب کار کا استعمال کیسے کریں

چار آسان مراحل میں معیاری انحراف حساب لگائیں

1

اپنا ڈیٹا درج کریں

اپنا ڈیٹا سیٹ ٹائپ یا پیسٹ کریں۔ اعداد کومے، خلاء یا نئی لائن سے الگ ہو سکتے ہیں۔

2

قسم منتخب کریں

منتخب کریں "آبادی" اگر آپ کا ڈیٹا پورے گروپ کی نمائندگی کرتا ہے یا "نمونہ" اگر یہ بڑی آبادی کا ذیلی سیٹ ہے۔

3

حساب لگائیں

تمام شماریاتی پیمائشیں حساب کرنے کے لیے "معیاری انحراف حساب لگائیں" بٹن کلک کریں۔

4

نتائج کا جائزہ لیں

تفصیلی مراحل کے ساتھ اوسط، فرق، معیاری انحراف، میڈین، موڈ اور رینج سمیت نتائج دیکھیں۔

معیاری انحراف حساب کار سوالات

مجھے کب آبادی بمقابلہ نمونہ معیاری انحراف استعمال کرنا چاہیے؟
آبادی معیاری انحراف (σ) اس وقت استعمال کریں جب آپ کا ڈیٹا سیٹ آپ کی زیر مطالعہ آبادی کے ہر فرد پر مشتمل ہو۔ نمونہ معیاری انحراف (s) اس وقت استعمال کریں جب آپ کا ڈیٹا بڑی آبادی کا ذیلی سیٹ (نمونہ) ہے۔ عمل میں نمونہ معیاری انحراف زیادہ استعمال ہوتا ہے کیونکہ ہمیں شاذ و نادر ہی پوری آبادی کا ڈیٹا دستیاب ہوتا ہے۔
زیادہ معیاری انحراف کا کیا مطلب ہے؟
زیادہ معیاری انحراف کا مطلب ہے کہ ڈیٹا پوائنٹس قدروں کی وسیع رینج پر پھیلے ہوئے ہیں، جو زیادہ تبدیلی کی نشاندہی کرتا ہے۔ مثال کے طور پر اگر ٹیسٹ اسکورز میں زیادہ معیاری انحراف ہو تو اس کا مطلب ہے کہ طلباء کے اسکور اوسط سے بہت مختلف تھے۔
کیا معیاری انحراف منفی ہو سکتا ہے؟
نہیں، معیاری انحراف منفی نہیں ہو سکتا۔ چونکہ یہ فرق (جو مربع انحرافات کی اوسط ہے) کا مربع جذر ہے، یہ ہمیشہ غیر منفی عدد ہوتا ہے۔ صفر معیاری انحراف کا مطلب ہے کہ تمام ڈیٹا پوائنٹس یکساں ہیں۔
فرق اور معیاری انحراف میں کیا فرق ہے؟
فرق اوسط سے مربع فرق کی اوسط ہے، مربع یونٹوں میں ماپا جاتا ہے۔ معیاری انحراف فرق کا مربع جذر ہے، اصل ڈیٹا کے same یونٹوں میں ظاہر کیا جاتا ہے۔ معیاری انحراف عام طور پر زیادہ مفید ہے کیونکہ یہ ڈیٹا کے same یونٹوں میں ہوتا ہے۔
قابل اعتماد معیاری انحراف کے لیے مجھے کتنے ڈیٹا پوائنٹس درکار ہیں؟
اگرچہ آپ کم از کم 2 ڈیٹا پوائنٹس کے ساتھ معیاری انحراف حساب لگا سکتے ہیں، شماریاتی قابل اعتمادی کے لیے کم از کم 30 ڈیٹا پوائنٹس کی تجویز دی جاتی ہے۔ چھوٹے نمونوں (30 سے کم) کے لیے نمونہ معیاری انحراف آبادی معیاری انحراف کا درست تخمینہ نہیں دے سکتا۔

متعلقہ کیلکولیٹرز

عمر کیلکولیٹر

ہمارے درست عمر کیلکولیٹر کے ساتھ سالوں، مہینوں، دنوں، گھنٹوں، اور منٹوں میں اپنی درست عمر کا حساب لگائیں

تاریخ کیلکولیٹر

تاریخوں کے درمیان فرق کا حساب لگائیں، کسی بھی تاریخ سے دن، ہفتے، مہینے، اور سال شامل یا گھٹائیں

فیصد کیلکولیٹر

فیصد، فیصد میں اضافہ، کمی، اور عدد کا فیصد کا حساب لگائیں

آپ اس کیلکولیٹر پر کیوں اعتماد کر سکتے ہیں

ہمارے ادارتی اور طریقہ کار کے معیارات، ایک نظر میں۔

مہارت

ہمارا معیاری انحراف حساب کار معیاری شماریاتی طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے آبادی (σ) اور نمونہ (s) دونوں فارمولے لاگو کرتا ہے۔ یہ مکمل مرحلہ وار اخذ کے ساتھ فرق، اوسط، میڈین، موڈ اور رینج حساب لگاتا ہے۔

تجربہ

اس آلے نے طلباء، محققین اور ڈیٹا تجزیہ کاروں کے لیے لاکھوں شماریاتی حسابوں پر کارروائی کی ہے۔ نتائج R اور Python scipy سمیت پیشہ ورانہ شماریاتی سافٹ ویئر سے تصدیق شدہ ہیں۔

اختیاریت

شماریاتی فارمولے شماریات کی تعلیم میں استعمال ہونے والے معیاری درسی کتاب کی تعریفوں پر مبنی ہیں اور پیشہ ورانہ شماریاتی سافٹ ویئر پیکیجز کے طریقوں سے مطابقت رکھتے ہیں۔

اعتمادیت

تمام حساب آپ کے براؤزر میں شفاف مرحلہ وار تفصیل کے ساتھ مقامی طور پر کیے جاتے ہیں۔ کوئی ڈیٹا اکٹھا یا محفوظ نہیں کیا جاتا۔

معتبر ذرائع اور حوالہ جات

اس کیلکولیٹر کے طریقہ کار کے پیچھے سرکاری معیارات، ہدایات اور تحقیق۔

NIST/SEMATECH — e-Handbook of Statistical Methods

NIST/SEMATECH e-Handbook آف اسٹیٹسٹیکل میتھڈز — معیاری انحراف، z-scores اور تقسیم کے حسابات کا حوالہ۔