STDEVPA คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากรทั้งหมด โดยจะรวมข้อความและค่าตรรกะในการคำนวณด้วย (Text = 0, TRUE = 1, FALSE = 0) ต่างจาก STDEV.P ที่จะไม่นับข้อความและตรรกะ
=STDEVPA(value1, [value2], ...)
=STDEVPA(value1, [value2], ...)
| Argument | Type | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|---|
| value1 | Any (Number, Text, Logical, Range) | Yes | ค่าแรกในชุดข้อมูล สามารถเป็นตัวเลข ข้อความ ค่าตรรกะ หรือการอ้างอิงเซลล์/ช่วง | |
| value2 | Any (Number, Text, Logical, Range) | Optional | ค่าเพิ่มเติม (สามารถใส่ได้ถึง 254 ค่า หรือรวมกับ value1 ได้สูงสุด 255) |
STDEVPA(10, 15, 20, 25, 30)=STDEVPA(10, 15, 20, 25, 30)
7.07
STDEVPA(10, 15, "Error", 25, 30)=STDEVPA(10, 15, "Error", 25, 30)
11.47
STDEVPA(5, 10, TRUE, FALSE, 15)=STDEVPA(5, 10, TRUE, FALSE, 15)
5.24
STDEV.P(10, 15, "Text", 25, 30) vs =STDEVPA(10, 15, "Text", 25, 30)=STDEV.P(10, 15, "Text", 25, 30) vs =STDEVPA(10, 15, "Text", 25, 30)
STDEV.P = 7.91 | STDEVPA = 11.47
STDEVPA รวมข้อความและค่าตรรกะ (Text=0, TRUE=1, FALSE=0) ส่วน STDEV.P จะไม่นับข้อความและตรรกะเลย ถ้าข้อมูลของคุณเป็นตัวเลขล้วน ผลลัพธ์จะเหมือนกัน
ข้อความทั้งหมดนับเป็น 0 ข้อความตัวเลข (เช่น “5”) ที่พิมพ์ตรงในฟังก์ชันจะนับเป็นตัวเลข 5 แต่ข้อความในเซลล์ (“5” ในเซลล์) จะนับเป็น 0
ใช้เมื่อข้อมูลของคุณแทนประชากรทั้งหมด (ไม่ใช่ sample) และข้อมูลมี text/logic ปนอยู่ ถ้าข้อมูลเป็นตัวเลขล้วน ใช้ STDEV.P ดีกว่า
STDEVPA ใช้ division by n (สำหรับประชากร) | STDEVA ใช้ division by n-1 (สำหรับ sample) ถ้าข้อมูลของคุณเป็น sample ใช้ STDEVA
STDEVPA คือฟังก์ชันที่ใช้คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร (Population Standard Deviation) แต่มีความพิเศษคือจะนับข้อความและค่าตรรกะด้วย ซึ่งแตกต่างจากฟังก์ชันประเภท STDEV อื่นๆ
จุดเด่นของ STDEVPA คือความสามารถในการ handle ข้อมูลผสม หากข้อมูลของคุณมีข้อความปนอยู่ STDEVPA จะนับข้อความว่างๆ เป็น 0 แล้วคำนวณการกระจายของข้อมูลรวมทั้งส่วนที่เป็นข้อความด้วย ซึ่งมีประโยชน์เมื่อต้องการวิเคราะห์ความเสี่ยงของข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์
ส่วนตัวผม STDEVPA ใช้ก็ไม่บ่อยนัก เพราะในความเป็นจริงถ้าข้อมูลของคุณมี text ผสมอยู่ มักจะต้องทำความสะอาดข้อมูลก่อน แม่น STDEVPA จะ handle ได้ แต่ผลลัพธ์อาจจะ misleading เพราะ text นับเป็น 0 ถ้าข้อมูลคุณมี 100 values แต่ 50 เป็น text ผลลัพธ์จะเอียงไปทางต่ำมาก 😎