La variance d'un ensemble de données mesure l'étendue de l'étalement des observations. Pour calculer la variance de toute distribution, la moyenne et le nombre d'observations des données sont nécessaires. Les calculs plus volumineux sont simplifiés avec l'utilisation d'un tableur, un outil qui facilitera non seulement le processus, mais contiendra également des fonctions intégrées qui calculent automatiquement la variance.
Recueillir des données concernant les salaires. Il est important que ces données soient dans la même période, par exemple, dans le même mois, le même trimestre ou la même année. Les bases de données sur les salaires aux États-Unis peuvent être obtenues auprès du Bureau of Labor Statistics. Compiler vos données dans un tableur facilitera le processus de calcul.
$config[code] not foundCalculez la moyenne de l'échantillon de salaires. Ceci est accompli en additionnant tous les salaires, puis en les divisant par la taille de l'échantillon. La taille de l'échantillon est le nombre d'observations dans votre échantillon. Donc, si vous avez des observations sur les salaires de 18 000 $, 12 000 $ et 14 000 $ par an, le tout additionné et divisé par trois donne une moyenne de 14 666,67 $, arrondie au centime supérieur.
Soustrayez la moyenne de chaque salaire observé. En utilisant le même exemple, les résultats sont 3 333,33, -2 666,67 et -666,67. Prenez la racine carrée de chacun de ces résultats. Cela vous laisse 11 111 088,89 pour la première observation, 7 111 128,89 pour la deuxième et 444 448,89 pour la troisième. Prenez la somme de tous ces résultats, qui totalise 18 666 666,67 $.
Divisez votre résultat par le nombre d'observations, moins une, pour obtenir la variance. En utilisant le même exemple, en divisant par deux, on obtient un écart de 9 333 333,33 $. En prenant la racine carrée de ce nombre, on obtient l’écart type, ce qui correspond à 3 055,05 $. En raison de sa nature plus réduite, beaucoup de gens trouvent que l'écart type est plus facile à gérer que la variance.
