VAR 函数¶
函数概述¶
VAR 用于估算样本方差(Sample Variance),衡量一组数据相对平均值的离散程度。方差越大,说明数据波动越明显;方差越小,数据越集中。
需要注意的是:在较新的 Excel 版本中,VAR 已被标记为兼容性函数,官方更推荐使用:
- VAR.S:样本方差(与 VAR 计算逻辑一致)
- VAR.P:总体方差(用于全量总体数据)
因此,你可以把 VAR 理解为 “VAR.S 的旧名字”:用于样本方差计算。
基础语法¶
参数说明¶
| 参数 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|
| number1 | 是 | 第一个数字/单元格引用/区域 |
| number2... | 否 | 其他数字/引用,可继续追加多个 |
补充规则(写博客常用):
- 只统计数值;文本、空白会被忽略
- 逻辑值在“引用区域”中通常不参与计算;若直接写进参数(如 TRUE)则会参与(TRUE=1,FALSE=0)
基础用法示范¶
下面示例用同一组数据演示常见写法,便于读者对照理解。
示例数据¶
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| A | 10 |
| B | 12 |
| C | 9 |
| D | 11 |
| E | 8 |
假设上述数值位于一个连续区域中(例如某列的 5 行)。
1)对区域计算样本方差¶
说明:最常见写法,适合对一列成绩、销量、工时等数据评估波动程度。
2)对多个单元格分别引用¶
说明:当数据不在同一区域(分散在多处)时可用。
3)与 VAR.S、VAR.P 对比理解¶
| 函数 | 含义 | 适用场景 |
|---|---|---|
| VAR / VAR.S | 样本方差 | 抽样数据推断总体(更常见) |
| VAR.P | 总体方差 | 你拥有完整总体数据 |
对比公式示例:
说明:同一组数据下,通常 VAR.S(或 VAR)结果会略大于 VAR.P,因为样本方差会进行样本校正。
4)结合 AVERAGE 做“波动解释”¶
你可以在文章里顺带给一个“均值 + 方差”的组合展示,让读者更直观理解离散度:
说明:均值告诉你“水平”,方差告诉你“波动”。
总结¶
- VAR 用于样本方差,衡量数据的离散程度,本质上等同于 VAR.S
- 如果你的数据是抽样而非全量总体,优先用 VAR.S / VAR
- 若你掌握的是总体全量数据,应使用 VAR.P
- 实务中常搭配 AVERAGE 一起解读:均值看水平,方差看波动