Cómo calcular la varianza de los salarios

La varianza de un conjunto de medidas de datos de hasta qué punto las observaciones se separan hacia fuera. Para calcular la varianza de cualquier distribución, los datos de la media y se necesitan varias observaciones. cálculos más grandes se han simplificado con el uso de una hoja de cálculo, una herramienta que no sólo hará que el proceso sea más fácil, pero también contiene funciones integradas que permiten calcular la varianza de forma automática.

Recopilar datos sobre los sueldos. Es importante que tales datos se encuentra dentro del mismo marco de tiempo, por ejemplo, en el mismo mes, un trimestre o un año. Bases de datos para los salarios en los Estados Unidos se pueden obtener de la Oficina de Estadísticas Laborales. La compilación de los datos en una hoja de cálculo hará más fácil el proceso de cálculo.

Calcular la media de la muestra de los salarios. Esto se logra mediante la suma de todos los salarios, a continuación, dividiendo por el tamaño de la muestra. El tamaño de la muestra es el número de observaciones en la muestra. Así que si usted tiene observaciones de salarios de $ 18.000, $ 12.000 y $ 14.000 al año, añadiendo todos ellos y dividiendo por tres da una media de $ 14,666.67, redondeado al centavo más cercano.

Restar la media de cada salario observado. Usando el mismo ejemplo, los resultados son 3,333.33, -2,666.67 y -666,67. Tomar la raíz cuadrada de cada uno de estos resultados. Esto le deja con 11,111,088.89 por primera observación, 7,111,128.89 para el segundo y 444,448.89 para el tercero. Toma la cuenta de todos estos resultados, que se suman a $ 18,666,666.67.

Dividir el resultado por el número de observaciones, menos uno, para obtener la varianza. Usando el mismo ejemplo, dividiendo por dos daría una variación de $ 9,333,333.33. Tomando la raíz cuadrada de este número indica la desviación estándar, lo que sería igual a $ 3,055.05. Debido a su naturaleza más pequeña, muchas personas encuentran la desviación estándar más fácil de tratar que la varianza.