الانحراف المعياري هو الجذر التربيعي للتباين الذي تم استرجاعه بواسطة الدالة VARPA.
مثال
على افتراض أنك قمت بتركيب مستشعر درجة حرارة في كوبيرتينو بكاليفورنيا. ويُسجل المستشعر درجات الحرارة العظمى والصغرى يومياً بالدرجة الفهرنهايت. البيانات المستخلصة من الأيام القليلة الأولى لشهر يوليو موضّحة في الجدول التالي ويُمكن استخدامها كعينة لمحتوى درجات الحرارة العالية والمنخفضة (لاحظ أن هذا على سبيل المثال فقط، وقد لا يكون هذا صالحاً من الجهة الإحصائية). في يوم 5 من شهر يوليو، تعذر عمل المستشعر ومن ثم ظهر على الشاشة غير متوفر.
A
B
C
1
التاريخ
عالية
منخفضة
2
01/07/10
58
3
02/07/10
84
61
4
03/07/10
82
59
5
04/07/10
78
55
6
05/07/10
n/a
7
06/07/10
81
57
8
07/07/10
93
67
=STDEVPA(B2:B8) تُرجع 29٫4472894702188 تقريباً، التبدد الجذري (الانحراف المعياري هو قياس التبدد الجذري) كما تم قياسه بواسطة STDEVPA، لعينة من درجات الحرارة العالية اليومية.
إذا كان لديك مجموعة بيانات يصعُب عليك فحصها بصرياً أو إذا أردت فحص القيم المفقودة تلقائياً، يُمكنك مقارنة نتائج =STDEV(B2:B8)، التي تُرجع 10٫6092203085597 تقريباً، ونتائج STDEVPA التي تُرجع 29٫4472894702188 تقريباً. وإذا كانوا (مثل هذه الحالة) غير متعادلين، قد يشيروا إلى مجموعة البيانات التي تحتوي على النص (مثل "غير متاح")، أو قيمة بوليان أو أكثر (TRUE أو FALSE).