ตั้งแต่ปี 2010 · รองรับการใช้งานเครื่องมือกว่า 2 ล้านครั้งต่อเดือน
ตั้งแต่ปี 2010
เพิ่มใน Chrome

กล่องเครื่องมือของฉัน

โหมดอัตโนมัติ

ยังไม่มีเครื่องมือที่บันทึกไว้

อัปเกรดเป็นเวอร์ชันพรีเมียม
เครื่องมือที่เกี่ยวข้อง
เครื่องคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานกลุ่มตัวอย่างเครื่องคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตเครื่องคิดเลขค่าเฉลี่ยเครื่องคิดเลขเฉลี่ย - ความแม่นยำสูงเครื่องคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน - ความแม่นยำสูงเครื่องคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ค่ามัธยฐานเครื่องคิดเลขค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิก
หน้าแรก > คณิตศาสตร์ > สถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล
 

เครื่องคิดเลขสถิติ

เครื่องคิดเลขสถิติแบบออลอินวันสำหรับคำนวณจำนวน, ผลรวม, ค่าเฉลี่ย, มัธยฐาน, ฐานนิยม, พิสัย, ความแปรปรวน, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน, ค่าเฉลี่ยเรขาคณิต, ค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิก, ควอไทล์, การตรวจหาค่าผิดปกติ และอื่นๆ

ใช้งานฟรีไม่ต้องสมัครสมาชิกอัปเดต ม.ค. 2026
เครื่องคิดเลขสถิติลองใช้เลย — ฟรี ▼

Embed เครื่องคิดเลขสถิติ Widget

เกี่ยวกับ เครื่องคิดเลขสถิติ

ยินดีต้อนรับสู่ เครื่องคิดเลขสถิติ เครื่องมือแบบออลอินวันที่ครอบคลุมสำหรับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลเชิงตัวเลข ไม่ว่าคุณจะเป็นนักเรียน, นักวิจัย, นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือมืออาชีพ เครื่องคิดเลขนี้จะช่วยคำนวณมาตรวัดทางสถิติที่สำคัญทันที รวมถึงค่าแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง, การกระจาย, การวิเคราะห์การแจกแจง และการตรวจหาค่าผิดปกติ

สิ่งที่เครื่องคิดเลขนี้คำนวณ

เครื่องคิดเลขสถิตินี้จะประมวลผลข้อมูลของคุณและคำนวณมาตรวัดทางสถิติที่แตกต่างกันกว่า 20 รายการ ซึ่งจัดอยู่ในหมวดหมู่ที่มีความหมาย:

มาตรวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง

มาตรวัดการกระจาย

การวิเคราะห์การแจกแจง

สถิติขั้นสูง

สูตรหลัก

ค่าเฉลี่ยเลขคณิต

สูตรค่าเฉลี่ย
$$\mu = \frac{\sum_{i=1}^{N} x_i}{N} = \frac{x_1 + x_2 + \cdots + x_N}{N}$$

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานประชากร
$$\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N}(x_i - \mu)^2}{N}}$$
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานกลุ่มตัวอย่าง
$$s = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N}(x_i - \bar{x})^2}{N-1}}$$

ความแปรปรวน

ความแปรปรวนคือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานยกกำลังสอง ความแปรปรวนประชากรใช้ N เป็นตัวหาร ในขณะที่ความแปรปรวนกลุ่มตัวอย่างใช้ N-1 (การแก้ไขของเบสเซล) เพื่อให้ได้ค่าประมาณที่ไม่เอนเอียง

ควอไทล์ และ IQR

พิสัยระหว่างควอไทล์
$$\text{IQR} = Q_3 - Q_1$$

Q1 คือมัธยฐานของครึ่งล่าง Q3 คือมัธยฐานของครึ่งบน IQR แสดงถึงช่วงของข้อมูล 50% ตรงกลางของคุณ

การตรวจหาค่าผิดปกติ

กฎค่าผิดปกติ IQR
$$\text{ค่าผิดปกติถ้า: } x < Q_1 - 1.5 \times \text{IQR} \text{ หรือ } x > Q_3 + 1.5 \times \text{IQR}$$

วิธีใช้เครื่องคิดเลขนี้

  1. ป้อนข้อมูลของคุณ: ใส่ตัวเลขโดยคั่นด้วยจุลภาค, เว้นวรรค, อัฒภาค หรือการขึ้นบรรทัดใหม่
  2. เลือกความแม่นยำ: เลือกตำแหน่งทศนิยม (0-10) สำหรับผลลัพธ์
  3. คลิกวิเคราะห์: รับสถิติที่ครอบคลุมทันที
  4. สำรวจผลลัพธ์: ดูหมวดหมู่ที่จัดระเบียบและการแสดงภาพข้อมูล
  5. ตรวจสอบการคำนวณ: ขยายรายละเอียดทีละขั้นตอนเพื่อการเรียนรู้

ทำความเข้าใจผลลัพธ์ของคุณ

แนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง

ค่าเฉลี่ย, มัธยฐาน และฐานนิยม อธิบาย "ศูนย์กลาง" ของข้อมูลของคุณ สำหรับการแจกแจงแบบสมมาตร ค่าเหล่านี้จะใกล้เคียงกัน สำหรับข้อมูลที่เบ้ มัธยฐานมักจะเป็นตัวแทนที่ดีกว่าค่าเฉลี่ย

การกระจาย

พิสัย, ความแปรปรวน และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน วัดว่าข้อมูลของคุณกระจายตัวมากแค่ไหน ค่าที่มากขึ้นบ่งบอกถึงความแปรปรวนที่สูงขึ้น

ควรใช้มาตรวัดใดเมื่อไหร่

มาตรวัดใช้ได้ดีที่สุดเมื่อ
ค่าเฉลี่ยข้อมูลมีความสมมาตรและไม่มีค่าผิดปกติที่รุนแรง
มัธยฐานข้อมูลมีความเบ้หรือมีค่าผิดปกติ
ฐานนิยมต้องการระบุหมวดหมู่หรือค่าที่พบบ่อยที่สุด
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเปรียบเทียบความแปรปรวนภายในชุดข้อมูล
CVเปรียบเทียบความแปรปรวนระหว่างชุดข้อมูลที่มีสเกลต่างกัน
IQRต้องการมาตรวัดการกระจายที่แข็งแกร่งและทนทานต่อค่าผิดปกติ

คำถามที่พบบ่อย

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานประชากรและกลุ่มตัวอย่างต่างกันอย่างไร?

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานประชากรจะใช้ N (จำนวนทั้งหมด) เป็นตัวหาร และจะใช้เมื่อข้อมูลของคุณแสดงถึงประชากรทั้งหมด ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานกลุ่มตัวอย่างจะใช้ N-1 (การแก้ไขของเบสเซล) และจะใช้เมื่อข้อมูลของคุณเป็นส่วนย่อยของประชากรขนาดใหญ่ เพื่อให้ได้ค่าประมาณความแปรปรวนของประชากรที่ไม่เอนเอียง

จะคำนวณค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลได้อย่างไร?

ค่าเฉลี่ยเลขคณิตคำนวณได้จากการนำค่าทั้งหมดในชุดข้อมูลมาบวกกันแล้วหารด้วยจำนวนค่าทั้งหมด สูตรคือ: ค่าเฉลี่ย (μ) = Σx / N โดยที่ Σx คือผลรวมของค่าทั้งหมด และ N คือจำนวนทั้งหมด

พิสัยระหว่างควอไทล์ (IQR) คืออะไร?

พิสัยระหว่างควอไทล์ (IQR) วัดการกระจายของข้อมูล 50% ตรงกลางของคุณ คำนวณเป็น IQR = Q3 - Q1 โดยที่ Q1 คือควอไทล์แรก (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 25) และ Q3 คือควอไทล์ที่สาม (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 75) IQR ทนทานต่อค่าผิดปกติและมีประโยชน์ในการตรวจหาพวกมัน

จะตรวจหาค่าผิดปกติโดยใช้วิธี IQR ได้อย่างไร?

ค่าผิดปกติจะถูกตรวจหาโดยใช้กฎ 1.5×IQR ค่าใดๆ ที่ต่ำกว่า Q1 - 1.5×IQR หรือสูงกว่า Q3 + 1.5×IQR จะถือว่าเป็นค่าผิดปกติ วิธีนี้มีความแม่นยำเพราะควอไทล์จะไม่ได้รับผลกระทบจากค่าที่รุนแรงเกินไป

ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตคืออะไร และควรใช้เมื่อใด?

ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตคำนวณเป็นรากที่ n ของผลคูณของค่า n ค่า เหมาะสำหรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับอัตรา, สัดส่วน, เปอร์เซ็นต์ หรือการเติบโตแบบทวีคูณ (เช่น ผลตอบแทนจากการลงทุนหรือการเติบโตของประชากร) ต้องการค่าที่เป็นบวกทั้งหมดและให้ความสำคัญกับค่าที่รุนแรงน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเลขคณิต

สัมประสิทธิ์การแปรผัน (CV) คืออะไร?

สัมประสิทธิ์การแปรผัน (CV) คือมาตรวัดการกระจายที่เป็นมาตรฐาน คำนวณเป็น (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน / ค่าเฉลี่ย) × 100% มันแสดงความแปรปรวนเป็นเปอร์เซ็นต์ของค่าเฉลี่ย ทำให้สามารถเปรียบเทียบความแปรปรวนระหว่างชุดข้อมูลที่มีหน่วยหรือสเกลต่างกันได้

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

อ้างอิงเนื้อหา หน้าหรือเครื่องมือนี้ว่า:

"เครื่องคิดเลขสถิติ" ที่ https://MiniWebtool.com/th/เครื่องคิดเลขสถิติ/ จาก MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

โดยทีมงาน miniwebtool อัปเดตเมื่อ: 15 ม.ค. 2026

คุณสามารถลองใช้ AI แก้ปัญหาคณิตศาสตร์ GPT ของเรา เพื่อแก้ไขปัญหาทางคณิตศาสตร์ของคุณผ่านคำถามและคำตอบด้วยภาษาธรรมชาติ.

สถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล:

เครื่องมือยอดนิยมและอัปเดตล่าสุด:

สถิติช่อง YouTubeเครื่องคำนวณค่าเฉลี่ย มัธยฐาน และฐานนิยมเครื่องคำนวณค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยดูทั้งหมด →
หน้าแรก > คณิตศาสตร์ > สถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล > เครื่องคิดเลขสถิติ