Phương sai (Variance) là gì? Công thức tính phương sai

Nguyễn Tuyết Anh 10/05/2024 Chia sẻ kinh nghiệm
Phương sai (Variance) là gì? Công thức tính phương sai
0/5 (0 đánh giá) 0 bình luận

Phương sai (variance) là một khái niệm quan trọng trong thống kê và định lượng. Nó cho biết sự phân tán của dữ liệu quanh giá trị trung bình và được sử dụng để đánh giá độ biến thiên của một tập hợp dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về phương sai (Variance) là gì? Công thức tính phương sai, tính chất, sự quan trọng, ví dụ minh họa và ứng dụng của nó trong thực tế.

Khái niệm về phương sai

Phương sai (variance) được định nghĩa là độ lệch của mỗi điểm dữ liệu so với giá trị trung bình. Nó cho biết mức độ phân tán của các giá trị xung quanh giá trị trung bình. Đơn giản hơn, phương sai là độ lớn của sự khác biệt giữa dữ liệu và giá trị trung bình của nó.

Phương sai được đo bằng đơn vị độ lệch bình phương (squared deviation), tức là bình phương của khoảng cách từ mỗi điểm dữ liệu đến giá trị trung bình. Nếu chúng ta có một tập hợp dữ liệu gồm n giá trị (x1, x2,..., xn), giá trị trung bình của tập hợp này được định nghĩa là:

mean

Khoảng cách từ mỗi điểm dữ liệu đến giá trị trung bình sẽ là:

deviation

Và phương sai sẽ là tổng bình phương của khoảng cách này, chia cho số lượng giá trị trong tập hợp:

variance

Trong đó, σ^2 là ký hiệu cho phương sai.

Công thức tính phương sai

Từ công thức tính phương sai ở trên, chúng ta có thể thấy rằng để tính phương sai, chúng ta cần biết giá trị trung bình và khoảng cách của mỗi điểm dữ liệu đến giá trị trung bình. Trong trường hợp chúng ta có một tập hợp dữ liệu lớn, việc tính toán có thể trở nên phức tạp và mất nhiều thời gian.

Để giải quyết vấn đề này, chúng ta có thể sử dụng công thức tính phương sai trong trường hợp dữ liệu được phân phối chuẩn (normal distribution). Công thức này sẽ giúp chúng ta tính toán nhanh chóng và dễ dàng hơn:

variance formula

Với công thức này, chúng ta chỉ cần biết tổng bình phương của các giá trị và tổng giá trị của tập hợp dữ liệu để tính phương sai.

Bên cạnh đó bạn có thể tìm hiểu thêm về hiệp phương sai để hiểu rõ hơn về phương sai trong toán học và cách để ứng dụng chúng.

Tính chất của phương sai

Phương sai có các tính chất sau:

  • Phương sai không bao giờ là số âm. Vì vậy, nó luôn luôn không thể bé hơn 0.

  • Nếu một số hạng trong tập hợp dữ liệu bị thay đổi, phương sai sẽ bị thay đổi.

  • Nếu tất cả các điểm dữ liệu trong tập hợp có giá trị như nhau, phương sai sẽ bằng 0.

  • Khi độ lệch của mỗi điểm dữ liệu đến giá trị trung bình tăng, phương sai cũng tăng.

Sự quan trọng của phương sai

Phương sai rất quan trọng trong thống kê sai số chuẩn và định lượng vì nó cho biết mức độ biến thiên của một tập hợp dữ liệu. Nó giúp ta hiểu được cách mà các giá trị trong tập hợp này phân bố và xác định tính đa dạng của dữ liệu.

Nếu phương sai lớn, có nghĩa là sự khác biệt giữa các giá trị trong tập hợp là lớn, tức là dữ liệu có tính đa dạng cao. Trong khi đó, nếu phương sai nhỏ, dữ liệu có xu hướng tập trung quanh giá trị trung bình và ít có sự khác biệt lớn.

Phương sai cũng cho ta biết được mức độ tin cậy của các kết quả thống kê. Nếu phương sai nhỏ, có nghĩa là các giá trị trong tập hợp gần nhau và kết quả thống kê sẽ có tính chính xác cao. Ngược lại, nếu phương sai lớn, kết quả thống kê có thể không chính xác do sự khác biệt lớn giữa các giá trị dữ liệu.

Ví dụ minh họa về phương sai

Để hiểu rõ hơn về cách tính và ý nghĩa của phương sai, chúng ta sẽ đi qua một ví dụ minh họa sau đây:

Suppose chúng ta có dữ liệu về chiều cao (cm) của 12 người như sau: 165, 170, 175, 170, 172, 168, 170, 175, 180, 182, 180, 173. Bây giờ, chúng ta sẽ tính phương sai của tập hợp này để hiểu rõ hơn về tính chất và sự quan trọng của phương sai.

Đầu tiên, chúng ta sẽ tính giá trị trung bình của tập hợp dữ liệu này:

 

mean example

Tiếp theo, chúng ta sẽ tính khoảng cách của mỗi điểm dữ liệu đến giá trị trung bình và bình phương khoảng cách này:

Chiều cao (cm)

Khoảng cách đến giá trị trung bình (d_i)

Bình phương khoảng cách (d_i^2)

165

-7.25

52.56

170

-2.25

05.06

175

2.75

7.56

170

-2.25

05.06

172

-0.25

0.06

168

-4.25

18.06

170

-2.25

05.06

175

2.75

7.56

180

7.75

60.06

182

9.75

95.06

180

7.75

60.06

173

0.75

0.56

Cuối cùng, chúng ta sẽ tính tổng bình phương khoảng cách và chia cho số lượng giá trị trong tập hợp để tính phương sai:

 

variance example

Như vậy, chúng ta đã tính được phương sai của dữ liệu chiều cao và kết quả là 30.83. Từ đó, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về tính đa dạng của dữ liệu này và mức độ tin cậy của các kết quả thống kê liên quan.

Ứng dụng của phương sai trong thực tế

Phương sai có nhiều ứng dụng quan trọng trong thực tế, trong đó có một số điểm nổi bật như sau:

Phương sai trong tài chính

Trong lĩnh vực tài chính, phương sai được sử dụng để đo lường sự biến động của giá cổ phiếu hoặc các khoản đầu tư khác. Nó cho biết mức độ rủi ro của một khoản đầu tư, giúp người đầu tư có thể quyết định xem liệu nên đầu tư vào cổ phiếu hay không.

Phương sai cũng được sử dụng để tính toán phân tích định tính, định lượng các chỉ số tài chính quan trọng như độ lệch chuẩn (standard deviation) và hệ số biến thiên (coefficient of variation). Các chỉ số này giúp hiểu rõ hơn về tính chất và mức độ rủi ro của các khoản đầu tư.

Phương sai trong nghiên cứu khoa học

Trong các đề tài nghiên cứu khoa học, phương sai được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của kết quả thống kê. Nếu phương sai nhỏ, tức là các giá trị trong tập hợp gần nhau và kết quả thống kê sẽ có tính chính xác cao. Ngược lại, nếu phương sai lớn, kết quả thống kê có thể không chính xác do sự khác biệt lớn giữa các giá trị dữ liệu.

Phương sai trong quản lý sản xuất

Trong ngành công nghiệp, phương sai được sử dụng để kiểm soát chất lượng sản phẩm. Nó cho biết mức độ biến động của các thông số kỹ thuật và giúp quản lý điều chỉnh quy trình sản xuất để đạt được kết quả tốt hơn.

Phương sai trong y học

Trong y học, phương sai được sử dụng để đánh giá độ biến thiên của các chỉ số sức khỏe. Nó cũng có thể cho thấy sự chênh lệch giữa nhóm người khỏe mạnh và nhóm người bị bệnh. Điều này giúp các bác sĩ có thể đưa ra kết luận về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân và đưa ra các phương pháp điều trị hiệu quả hơn.

Liên hệ dịch vụ phân tích định lượng Luận Văn 1080

Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc áp dụng phương sai trong nghiên cứu khoa học, chúng tôi có thể giúp đỡ. Với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm và sự hiểu biết sâu sắc về thống kê và định lượng, dịch vụ phân tích định lượng. Luận Văn 1080 sẽ giúp bạn đạt được kết quả tốt nhất trong nghiên cứu của mình.

Chúng tôi cung cấp các dịch vụ phân tích chuyên sâu như: tính toán và phân tích số liệu, kiểm định giả thuyết, xây dựng mô hình dữ liệu và đưa ra kết luận. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng có thể đào tạo và hướng dẫn bạn về cách sử dụng các công cụ phân tích thống kê hiệu quả.

Với sự tận tâm và chuyên nghiệp, chúng tôi cam kết mang lại sự hài lòng cao nhất cho khách hàng. Hãy liên hệ với Luận Văn 1080 ngay hôm nay để được tư vấn và hỗ trợ trong quá trình nghiên cứu của bạn.

Thông tin liên hệ:

  • Hotline: 096 999 1080
  • Email: luanvan1080@gmail.com
  • Địa chỉ: 

275 Nguyễn Trãi – Thanh Xuân – Hà Nội

25 Tiên Sơn 15 - Hòa Cường Nam - Hải Châu - Đà Nẵng

16 Đường B2 - KDC Hưng Phú 1 - Cái Răng - Cần Thơ

35 Lê Văn Chí - Phường Linh Trung - Thủ Đức - TPHCM

Nguyễn Tuyết Anh Tôi là Nguyễn Tuyết Anh - Job title: Trưởng phòng nội dung - Company: Luanvan1080 Group. Kể từ khi còn bé tôi đã rất yêu thích sách vở, nên khi lớn lên tôi quyết định tâm làm nên những nội dung thật hay thật ý nghĩa. Luận văn 1080 có thâm niên hoạt động hơn 10 năm với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm, trình độ chuyên môn cao cùng tinh thần làm việc trách nhiệm. Mọi thông tin cần tư vấn vui lòng liên hệ Website: luanvan1080.com/ - Hotline: 096.999.1080 Bạn hãy tham khảo website https://luanvan1080.com/ để rõ hơn công việc của tôi nhé !
Bình luận đánh giá
Đánh giá

Zalo: 096.999.1080