เครองคำนวณคาเบยงเบนเฉลย
คำนวณค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์เฉลี่ย (AAD) ของชุดข้อมูลจากค่าเฉลี่ยหรือมัธยฐาน รวมการคำนวณทีละขั้นตอน แผนภูมิการกระจายภาพ และการวิเคราะห์ทางสถิติที่ครอบคลุม
ตัวบล็อกโฆษณาของคุณทำให้เราไม่สามารถแสดงโฆษณาได้
MiniWebtool ให้ใช้งานฟรีเพราะมีโฆษณา หากเครื่องมือนี้ช่วยคุณได้ โปรดสนับสนุนเราด้วย Premium (ไม่มีโฆษณา + เร็วขึ้น) หรืออนุญาต MiniWebtool.com แล้วรีโหลดหน้าเว็บ
- หรืออัปเกรดเป็น Premium (ไม่มีโฆษณา)
- อนุญาตโฆษณาสำหรับ MiniWebtool.com แล้วรีโหลด
เกี่ยวกับ เครองคำนวณคาเบยงเบนเฉลย
เครื่องคำนวณค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ย เป็นเครื่องมือทางสถิติที่ครอบคลุมซึ่งคำนวณค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์เฉลี่ย (AAD) ของชุดข้อมูลของคุณจากค่าเฉลี่ยหรือมัธยฐาน หรือที่เรียกว่าส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ย มาตรวัดนี้ช่วยให้คุณเข้าใจว่าข้อมูลของคุณมีการกระจายตัวออกจากค่ากลางมากน้อยเพียงใด เครื่องคำนวณนี้แสดงรายละเอียดทีละขั้นตอน การแสดงภาพแบบโต้ตอบ และการเปรียบเทียบกับการวัดการกระจายอื่นๆ เช่น ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยคืออะไร?
ในทางสถิติ ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ย (เรียกอีกอย่างว่า ค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์เฉลี่ย หรือ ส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ย) จะวัดระยะทางเฉลี่ยระหว่างแต่ละจุดข้อมูลและจุดศูนย์กลาง ซึ่งโดยปกติจะเป็นค่าเฉลี่ยหรือมัธยฐาน แตกต่างจากความแปรปรวนและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ยกกำลังสองความแตกต่าง ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยใช้ค่าสัมบูรณ์ ทำให้ตีความได้ง่ายกว่า
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยบอกคุณว่า "โดยเฉลี่ยแล้ว จุดข้อมูลอยู่ห่างจากจุดศูนย์กลางเท่าใด" ตัวอย่างเช่น หากค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยจากค่าเฉลี่ยของคุณคือ 5 แสดงว่าจุดข้อมูลทั่วไปเบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ยประมาณ 5 หน่วย
ทำไมต้องใช้ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ย?
- การตีความที่เข้าใจง่าย: ผลลัพธ์จะอยู่ในหน่วยเดียวกับข้อมูลของคุณ ทำให้เข้าใจได้ง่าย
- ทนทานต่อค่าผิดปกติ: ไวต่อค่าที่รุนแรงน้อยกว่าเมื่อเทียบกับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
- การคำนวณที่ง่าย: คำนวณและอธิบายให้คนที่ไม่ใช่สถิติเข้าใจได้ง่าย
- การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ: ใช้ในการควบคุมคุณภาพ ความแม่นยำในการพยากรณ์ และการวิเคราะห์ข้อมูล
สูตรค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ย
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยจากค่าเฉลี่ย
ค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์เฉลี่ยจากค่าเฉลี่ยคำนวณได้ดังนี้:
โดยที่:
- $n$ = จำนวนจุดข้อมูล
- $x_i$ = ค่าข้อมูลแต่ละตัว
- $\bar{x}$ = ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของข้อมูล
- $|x_i - \bar{x}|$ = ค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์ของแต่ละค่าจากค่าเฉลี่ย
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยจากมัธยฐาน
ค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์เฉลี่ยจากมัธยฐานคือ:
โดยที่ $M$ คือมัธยฐานของชุดข้อมูล รุ่นนี้มักจะเป็นที่นิยมมากกว่าเนื่องจากมัธยฐานมีความทนทานต่อค่าผิดปกติได้ดีกว่า
วิธีใช้เครื่องคำนวณนี้
- ป้อนข้อมูลของคุณ: ใส่ตัวเลขในพื้นที่ข้อความ คั่นด้วยจุลภาค เว้นวรรค หรือการขึ้นบรรทัดใหม่ คุณสามารถผสมตัวคั่นและใส่ทศนิยมรวมถึงตัวเลขติดลบได้
- ใช้ข้อมูลตัวอย่าง (ไม่บังคับ): คลิกปุ่มตัวอย่างใดก็ได้เพื่อโหลดชุดข้อมูลที่ตั้งไว้ล่วงหน้าและดูว่าเครื่องคำนวณทำงานอย่างไร
- คลิกคำนวณ: กดปุ่ม "คำนวณค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ย" เพื่อประมวลผลข้อมูลของคุณ
- ตรวจสอบผลลัพธ์: เครื่องคำนวณจะแสดงค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยที่อิงตามค่าเฉลี่ยและมัธยฐาน พร้อมกับสถิติอื่นๆ ที่เป็นประโยชน์
- สำรวจรายละเอียด: ขยายส่วนทีละขั้นตอนเพื่อดูว่าแต่ละจุดข้อมูลมีส่วนช่วยในผลลัพธ์สุดท้ายอย่างไร
ค่าเฉลี่ย vs มัธยฐาน: คุณควรใช้อันไหน?
ใช้ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยจากค่าเฉลี่ยเมื่อ:
- ข้อมูลของคุณมีการกระจายตัวแบบปกติ (สมมาตร ไม่มีความเบ้ที่มีนัยสำคัญ)
- ไม่มีค่าผิดปกติที่รุนแรงในชุดข้อมูลของคุณ
- คุณต้องการความสอดคล้องกับสถิติที่อิงตามค่าเฉลี่ยอื่นๆ
- คุณกำลังทำการวิเคราะห์ทางสถิติเชิงทฤษฎี
ใช้ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยจากมัธยฐานเมื่อ:
- ข้อมูลของคุณมีค่าผิดปกติหรือค่าที่รุนแรง
- การกระจายตัวมีความเบ้ (ไม่สมมาตร)
- คุณต้องการการวัดการกระจายที่ทนทานยิ่งขึ้น
- คุณใช้มัธยฐานเป็นมาตรวัดค่ากลางของคุณ
หมายเหตุสำคัญ: ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยที่อิงตามมัธยฐานเรียกอีกอย่างว่า ค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์มัธยฐาน (MAD) เมื่อคำนวณโดยเฉพาะรอบมัธยฐาน MAD ถูกใช้อย่างแพร่หลายในสถิติที่มีความทนทานสำหรับการตรวจหาค่าผิดปกติ
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ย vs ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ทั้งค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานวัดการกระจายตัว แต่มีความแตกต่างที่สำคัญ:
| แง่มุม | ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ย | ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน |
|---|---|---|
| การคำนวณ | ใช้ค่าสัมบูรณ์ | ใช้ค่ายกกำลังสอง |
| ความไวต่อค่าผิดปกติ | ไวต่อค่าน้อยกว่า | ไวต่อค่ามากกว่า |
| การตีความ | เข้าใจง่ายกว่า | ต้องใช้ความเข้าใจเฉพาะทาง |
| คุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ | จำกัด | นิยามไว้ชัดเจน (หาอนุพันธ์ได้) |
| การใช้งาน | การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ | ทฤษฎีทางสถิติ |
สำหรับชุดข้อมูลที่มีการกระจายตัวแบบปกติ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะมีค่าประมาณ 1.25 เท่าของค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยจากค่าเฉลี่ย
การประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง
การควบคุมคุณภาพ
อุตสาหกรรมการผลิตใช้ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยเพื่อตรวจสอบความสม่ำเสมอของผลิตภัณฑ์ ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยที่ต่ำบ่งชี้ว่าผลิตภัณฑ์ถูกสร้างขึ้นตามข้อกำหนดที่สอดคล้องกัน
ความแม่นยำในการพยากรณ์
ค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์เฉลี่ย (MAD) มักใช้เพื่อวัดความแม่นยำในการพยากรณ์ ค่า MAD ที่ต่ำกว่าบ่งชี้ถึงการพยากรณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
การเงินและการลงทุน
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยช่วยวัดความเสี่ยงและความผันผวนของการลงทุน บางครั้งนิยมใช้มากกว่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับสินทรัพย์ที่มีการกระจายผลตอบแทนแบบไม่ปกติ
การวิจัยทางวิทยาศาสตร์
นักวิจัยใช้ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยเพื่อรายงานความแม่นยำในการวัดและความแปรปรวนของการทดลอง
การศึกษาและการให้เกรด
ครูวิเคราะห์คะแนนสอบโดยใช้ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยเพื่อทำความเข้าใจว่าผลงานของนักเรียนมีการกระจายตัวออกจากค่าเฉลี่ยของชั้นเรียนมากน้อยเพียงใด
การตีความผลลัพธ์ของคุณ
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยเล็กน้อย
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยที่เล็กเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยบ่งชี้ว่าจุดข้อมูลกระจุกตัวอยู่ใกล้จุดศูนย์กลาง สิ่งนี้บ่งบอกถึงความสอดคล้องหรือความแม่นยำสูงในข้อมูลของคุณ
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยขนาดใหญ่
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยขนาดใหญ่บ่งชี้ถึงความแปรปรวนหรือการกระจายสูงในข้อมูลของคุณ ซึ่งอาจหมายถึงการสังเกตที่หลากหลายหรือปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในการวัด
สัมประสิทธิ์การแปรผัน
หากต้องการเปรียบเทียบความแปรปรวนระหว่างชุดข้อมูลที่มีสเกลต่างกัน คุณสามารถคำนวณค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยสัมพัทธ์ (สัมประสิทธิ์การแปรผัน) โดยหารค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยด้วยค่าเฉลี่ยแล้วคูณด้วย 100 เพื่อให้ได้เปอร์เซ็นต์
ตัวอย่างการคำนวณทีละขั้นตอน
มาคำนวณค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยสำหรับชุดข้อมูล: 4, 8, 6, 5, 3
ขั้นตอนที่ 1: คำนวณค่าเฉลี่ย
ค่าเฉลี่ย = (4 + 8 + 6 + 5 + 3) / 5 = 26 / 5 = 5.2
ขั้นตอนที่ 2: หาค่าเบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ย
- 4 - 5.2 = -1.2
- 8 - 5.2 = 2.8
- 6 - 5.2 = 0.8
- 5 - 5.2 = -0.2
- 3 - 5.2 = -2.2
ขั้นตอนที่ 3: หาค่าสัมบูรณ์
|−1.2| + |2.8| + |0.8| + |−0.2| + |−2.2| = 1.2 + 2.8 + 0.8 + 0.2 + 2.2 = 7.2
ขั้นตอนที่ 4: คำนวณค่าเฉลี่ย
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ย = 7.2 / 5 = 1.44
ซึ่งหมายความว่าโดยเฉลี่ยแล้ว จุดข้อมูลแต่ละจุดจะเบี่ยงเบนไป 1.44 หน่วยจากค่าเฉลี่ย 5.2
คำถามที่พบบ่อย
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยคืออะไร?
ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ย หรือที่เรียกว่าค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์เฉลี่ย (MAD) คือการวัดการกระจายตัวทางสถิติที่คำนวณค่าเฉลี่ยของความแตกต่างสัมบูรณ์ระหว่างแต่ละจุดข้อมูลและค่ากลาง (โดยปกติจะเป็นค่าเฉลี่ยหรือมัธยฐาน) โดยจะบอกคุณว่าค่าในชุดข้อมูลมีการกระจายตัวออกจากจุดศูนย์กลางมากน้อยเพียงใด ซึ่งเป็นการวัดความแปรปรวนที่เข้าใจง่าย
คุณจะคำนวณค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยจากค่าเฉลี่ยได้อย่างไร?
วิธีคำนวณค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยจากค่าเฉลี่ย: 1) หาค่าเฉลี่ย (เลขคณิต) ของค่าข้อมูลทั้งหมด 2) ลบค่าเฉลี่ยออกจากแต่ละค่าข้อมูลเพื่อให้ได้ค่าเบี่ยงเบน 3) นำค่าเบี่ยงเบนแต่ละค่ามาหาค่าสัมบูรณ์ 4) คำนวณค่าเฉลี่ยของค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์เหล่านี้ สูตรคือ: AAD = (1/n) คูณกับผลรวมของ |xi - mean| สำหรับจุดข้อมูลทั้งหมด
ความแตกต่างระหว่างค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคืออะไร?
ทั้งสองอย่างวัดการกระจายตัว แต่ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยใช้ค่าสัมบูรณ์ในขณะที่ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานใช้ผลต่างยกกำลังสอง ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยนั้นเข้าใจง่ายกว่าและไวต่อค่าผิดปกติน้อยกว่า ในขณะที่ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานมีคุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ที่ดีกว่าสำหรับการอนุมานทางสถิติ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานนิยมใช้มากกว่าในสถิติขั้นสูง แต่ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยเข้าใจและตีความได้ง่ายกว่า
ฉันควรใช้ค่าเฉลี่ยหรือมัธยฐานในการคำนวณค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ย?
ใชัมัธยฐานเมื่อข้อมูลของคุณมีค่าผิดปกติหรือมีความเบ้ เนื่องจากมัธยฐานมีความทนทานต่อค่าที่รุนแรงได้ดีกว่า ใช้ค่าเฉลี่ยเมื่อข้อมูลของคุณมีการกระจายตัวแบบสมมาตรและไม่มีปัญหาเรื่องค่าผิดปกติ ค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์มัธยฐาน (MAD) มีประโยชน์อย่างยิ่งในการตรวจหาค่าผิดปกติและนิยมใช้ในสถิติที่มีความทนทาน
สูตรสำหรับค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์เฉลี่ยคืออะไร?
สูตรสำหรับค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์เฉลี่ย (AAD) จากค่าเฉลี่ยคือ: AAD = (1/n) คูณกับผลรวมของ |xi - x-bar| โดยที่ n คือจำนวนจุดข้อมูล xi คือค่าข้อมูลแต่ละตัว และ x-bar คือค่าเฉลี่ย สำหรับ AAD ที่ใช้มัธยฐาน ให้แทนที่ค่าเฉลี่ยด้วยมัธยฐานในสูตร
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยและมาตรวัดการกระจายตัวทางสถิติ:
- Average Absolute Deviation - Wikipedia (ภาษาอังกฤษ)
- Median Absolute Deviation - Wikipedia (ภาษาอังกฤษ)
- Mean Absolute Deviation - Investopedia (ภาษาอังกฤษ)
อ้างอิงเนื้อหา หน้าหรือเครื่องมือนี้ว่า:
"เครองคำนวณคาเบยงเบนเฉลย" ที่ https://MiniWebtool.com/th/เครองคำนวณคาเบยงเบนเฉลย/ จาก MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
โดยทีม miniwebtool อัปเดตเมื่อ: 05 ม.ค. 2026
คุณสามารถลองใช้ AI แก้ปัญหาคณิตศาสตร์ GPT ของเรา เพื่อแก้ไขปัญหาทางคณิตศาสตร์ของคุณผ่านคำถามและคำตอบด้วยภาษาธรรมชาติ.
เครื่องมืออื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง:
สถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล:
- เครื่องคิดเลข ANOVA
- เครื่องคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิต
- เครื่องคิดเลขเฉลี่ย - ความแม่นยำสูง
- เครองคำนวณคาเบยงเบนเฉลย
- เครื่องสร้างกล่องและหนวด
- เครื่องคิดเลขการทดสอบไคสแควร์
- ค่าสัมประสิทธิ์ของการแปรผันของเครื่องคิดเลข
- เครื่องคิดเลข Cohen's d
- เครื่องคำนวณอัตราการเติบโตแบบทบต้น
- เครื่องคำนวณช่วงความเชื่อมั่น
- เครื่องคำนวณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับสัดส่วน ใหม่
- เครื่องคำนวณสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
- เครื่องคิดเลขค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิต
- เครื่องคิดเลขค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิก
- เครื่องมือสร้างฮิสโตแกรม
- เครื่องคิดเลขพิสัยระหว่างควอไทล์
- เครื่องคิดเลขการทดสอบ Kruskal-Wallis
- เครื่องคำนวณการถดถอยเชิงเส้น
- เครื่องคำนวณการเติบโตเชิงลอการิทึม
- เครื่องคิดเลขการทดสอบ Mann-Whitney U
- หมายถึงเครื่องคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์
- เครื่องคิดเลขเฉลี่ย (ความแม่นยำสูง)
- หมายถึงเครื่องคิดเลขโหมดมัธยฐาน
- เครื่องคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ค่ามัธยฐาน
- เครื่องคิดเลขมัธยฐาน
- เครื่องคิดเลขระดับกลาง
- เครื่องคิดเลขโหมด
- เครื่องคำนวณค่าผิดปกติ
- เครื่องคิดเลขส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร (ความแม่นยำสูง) แนะนำ
- เครื่องคิดเลขรูปสี่เหลี่ยม
- เครื่องคิดเลขส่วนเบี่ยงเบนควอไทล์
- เครื่องคิดเลขช่วง
- เครื่องคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสัมพัทธ์ แนะนำ
- เครื่องคิดเลข RMS
- เครื่องคำนวณค่าเฉลี่ยตัวอย่าง
- เครื่องคิดเลขขนาดตัวอย่าง
- ตัวอย่างเครื่องคิดเลขส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
- ตัวสร้างแผนภาพการกระจาย
- เครื่องคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (ความแม่นยำสูง) แนะนำ
- เครื่องคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐาน
- เครื่องคิดเลขสถิติ
- เครื่องคิดเลขทดสอบ-t
- เครื่องคำนวณความแปรปรวน (ความแม่นยำสูง) แนะนำ
- เครื่องคิดเลข Z-Score ใหม่