Phương sai của một tập hợp các dữ liệu đo lường mức độ quan sát được lan truyền ra xa. Để tính toán phương sai của bất kỳ phân phối nào, giá trị trung bình và số lượng quan sát của dữ liệu là cần thiết. Các tính toán lớn hơn được đơn giản hóa bằng việc sử dụng bảng tính, một công cụ không chỉ giúp quá trình dễ dàng hơn mà còn chứa các hàm tích hợp tự động tính toán phương sai.
Thu thập dữ liệu liên quan đến tiền lương. Điều quan trọng là dữ liệu đó nằm trong cùng một khung thời gian, ví dụ, trong cùng một tháng, quý hoặc năm. Cơ sở dữ liệu về tiền lương ở Hoa Kỳ có thể được lấy từ Cục Thống kê Lao động. Biên dịch dữ liệu của bạn vào bảng tính sẽ giúp quá trình tính toán dễ dàng hơn.
$config[code] not foundTính giá trị trung bình của mẫu lương. Điều này được thực hiện bằng cách cộng tất cả các mức lương, sau đó chia cho kích thước mẫu. Cỡ mẫu là số lượng quan sát trong mẫu của bạn. Vì vậy, nếu bạn có các quan sát về mức lương 18.000 đô la, 12.000 đô la và 14.000 đô la một năm, cộng tất cả các khoản này lên và chia cho ba sẽ có giá trị trung bình là 14,666,67 đô la, làm tròn đến đồng xu gần nhất.
Trừ trung bình từ mỗi mức lương quan sát được. Sử dụng cùng một ví dụ, kết quả là 3,333,33, -2,666,67 và -666,67. Lấy căn bậc hai của mỗi kết quả này. Điều này để lại cho bạn 11.111.088,89 cho lần quan sát đầu tiên, 7.111.128,89 cho lần thứ hai và 444,448,89 cho lần thứ ba. Lấy tổng của tất cả các kết quả này, cộng lại lên tới $ 18,666,666,67.
Chia kết quả của bạn cho số lượng quan sát, trừ đi một, để có được phương sai. Sử dụng cùng một ví dụ, chia cho hai sẽ cho phương sai $ 9.333.333,33. Lấy căn bậc hai của số này sẽ cho độ lệch chuẩn, sẽ bằng $ 3.055,05. Do tính chất nhỏ hơn của nó, nhiều người thấy độ lệch chuẩn dễ xử lý hơn so với phương sai.
