Phương sai là phép đo mức chênh lệch giữa các số trong tập dữ liệu. Phương sai đo khoảng cách mỗi số trong tập hợp từ giá trị trung bình.
Sử dụng biểu đồ tập dữ liệu, chúng ta có thể quan sát mối quan hệ tuyến tính của các điểm dữ liệu hoặc số khác nhau là gì. Chúng tôi thực hiện điều này bằng cách vẽ một đường hồi quy, cố gắng giảm thiểu khoảng cách của bất kỳ điểm dữ liệu riêng lẻ nào từ chính đường đó. Trong biểu đồ bên dưới, các điểm dữ liệu là các chấm màu xanh, đường màu cam là đường hồi quy và mũi tên màu đỏ là khoảng cách từ dữ liệu quan sát và đường hồi quy.
Hình ảnh của Julie Bang © Investopedia 2020
Khi chúng ta tính toán một phương sai, chúng ta sẽ hỏi, dựa trên mối quan hệ của tất cả các điểm dữ liệu này, chúng ta mong đợi bao nhiêu khoảng cách trên điểm dữ liệu tiếp theo ? "Khoảng cách" này được gọi là thuật ngữ lỗi và đó là phương sai đang đo.
Chính nó, phương sai thường không hữu ích vì nó không có đơn vị, điều này làm cho nó khó đo lường và so sánh. Tuy nhiên, căn bậc hai của phương sai là độ lệch chuẩn và điều đó vừa thực tế như một phép đo.
Tính toán phương sai trong Excel
Tính toán phương sai trong Excel rất dễ nếu bạn đã nhập bộ dữ liệu vào phần mềm. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi sẽ tính toán phương sai của 20 ngày lợi nhuận hàng ngày trong quỹ giao dịch trao đổi rất phổ biến (ETF) có tên SPY, đầu tư vào S & P 500.
- Công thức là = VAR.S (chọn dữ liệu)
Lý do bạn muốn sử dụng VAR.S chứ không phải VAR.P (là một công thức khác được cung cấp) là vì bạn thường không có toàn bộ dữ liệu để đo. Ví dụ: nếu chúng tôi có tất cả lợi nhuận trong lịch sử của SPY ETF trong bảng của mình, chúng tôi có thể sử dụng phép đo dân số VAR.P, nhưng vì chúng tôi chỉ đo 20 ngày qua để minh họa khái niệm, chúng tôi sẽ sử dụng VAR.S.
Như bạn có thể thấy, giá trị phương sai được tính của.000018674 cho chúng ta biết rất ít về tập dữ liệu. Nếu chúng ta tiếp tục căn bậc hai giá trị đó để có độ lệch chuẩn của lợi nhuận, điều đó sẽ hữu ích hơn.
