Skip to main content
CalculoraCalculora
Chuyển Đổi Tiền Tệ
CalculoraCalculora

Nền tảng máy tính toàn diện. Công cụ miễn phí, nhanh và chính xác cho mọi nhu cầu.

100% riêng tư - tất cả các phép tính diễn ra trong trình duyệt, không có dữ liệu nào được gửi đến máy chủMiễn phí mãi mãi - không paywall, không đăng ký, không cần tài khoản

Phổ Biến

  • Máy tính BMI
  • Máy tính khoản vay
  • Máy tính tuổi
  • Máy tính thế chấp
  • Máy tính phần trăm
  • Máy tính khoa học

Toán Học

  • Máy Tính Thống Kê
  • Máy Giải Phương Trình
  • Máy tính phân số
  • Máy Tính Phân Tích Thừa Số Nguyên Tố
  • Máy Tính GCD & LCM
  • Máy Tính Logarit

Tài Chính

  • Máy Tính FIRE
  • Máy Tính Thanh Toán Nợ Theo Số Dư
  • Máy tính đầu tư
  • Máy tính hưu trí
  • Máy tính lương
  • Máy tính ROI

Pháp Lý

  • Xem Tất Cả
  • Danh Mục
  • Chuyển Đổi Tiền Tệ
  • Sơ Đồ Trang
  • Trò Chơi & Công Cụ
  • Về Chúng Tôi
  • Liên Hệ
  • Chính Sách Bảo Mật
  • Điều Khoản Dịch Vụ

Ngôn Ngữ

  • 🇺🇸English
  • 🇸🇦العربية
  • 🇪🇸Español
  • 🇩🇪Deutsch
  • 🇫🇷Français
  • 🇮🇳हिन्दी
  • 🇮🇩Bahasa Indonesia
  • 🇮🇹Italiano
  • 🇯🇵日本語
  • 🇰🇷한국어
  • 🇧🇷Português
  • 🇷🇺Русский
  • 🇹🇷Türkçe
  • 🇻🇳Tiếng Việt
  • 🇧🇩বাংলা
  • 🇨🇳中文

© 2026 Calculora. Bảo lưu mọi quyền.

Được xây dựng với - 100% miễn phí

Không có máy chủ - trang web tĩnh hoàn toàn, không thu thập dữ liệu

  1. Trang Chủ
  2. Toán Học
  3. Máy Tính Thống Kê

Máy Tính Thống Kê

Free statistics calculator with step-by-step solutions. Compute mean, median, mode, variance, standard deviation, IQR, and more instantly.

Máy Tính Thống Kê là gì?

Statistics is the mathematical science of collecting, analyzing, interpreting, and presenting data. Whether you are a student working on a homework assignment, a researcher analyzing experimental results, or a data scientist exploring a dataset, understanding descriptive statistics is the essential first step. Our tool functions as an advanced linear regression variance calculator for computing correlation coefficients, regression equations, and goodness-of-fit metrics across multiple data series. Quality engineers and process analysts rely on the professional data set standard deviation tool for control chart calculations and capability index (Cp/Cpk) assessments.

This statistics calculator computes all fundamental descriptive statistics in a single calculation: measures of central tendency (mean, median, mode), measures of spread (range, variance, standard deviation, IQR), and position statistics (Q1, Q3). Every result is accompanied by a detailed step-by-step breakdown so you understand exactly how each value is derived.

Statistical literacy is increasingly vital in today's data-driven world. Medical researchers use standard deviation to quantify variability in clinical trial results. Engineers use it to monitor manufacturing quality. Educators use mean and median to summarize student performance.

Công Thức

Mean: x̄ = (Σxᵢ) / n
 
Median: middle value of sorted data (or average of two middle values for even n)
 
Variance (population): σ² = Σ(xᵢ − x̄)² / n
Variance (sample, Bessel-corrected): s² = Σ(xᵢ − x̄)² / (n − 1)
 
Standard Deviation: σ = √σ²
 
IQR = Q3 − Q1 (Q1 = 25th percentile, Q3 = 75th percentile)

Cách Tính

  1. Enter your dataset as comma-separated, space-separated, or one-per-line numbers.
  2. The calculator sorts the data automatically for median and quartile calculations.
  3. Mean is computed by summing all values and dividing by count.
  4. Median is the exact middle value (or average of two middles for even-length datasets).
  5. Mode is the most frequent value; multiple modes are listed if they tie.
  6. Standard deviation measures how spread out values are from the mean.
  7. Review the step-by-step breakdown to understand each calculation in detail.

Ví Dụ

Dataset: 4, 8, 15, 16, 23, 42. Sorted: 4, 8, 15, 16, 23, 42. Mean = (4+8+15+16+23+42)/6 = 108/6 = 18. Median = (15+16)/2 = 15.5. No mode (all unique). Range = 42−4 = 38. σ ≈ 12.49 (population), s ≈ 13.68 (sample). Q1 = 8, Q3 = 23, IQR = 15.

Lợi Ích Chính

  • Computes 12+ statistics in one click with no manual calculation
  • Step-by-step breakdown shows exactly how each value is calculated
  • Distinguishes between population and sample standard deviation
  • Identifies outliers using the IQR method
  • Exports results to PDF and CSV for reports and further analysis

Các Thuật Ngữ Chính Được Giải Thích

Mean
The arithmetic average — sum of all values divided by the count
Median
The middle value that splits sorted data into two equal halves
Mode
The value that appears most frequently in the dataset
Standard deviation
The average distance of each data point from the mean
Variance
The square of standard deviation — average squared deviation from mean
IQR
Interquartile range — difference between Q3 and Q1 percentiles

Khi Nào Nên Sử Dụng Máy Tính Này

  • Before building any statistical model — always start with descriptive statistics
  • When comparing two datasets to understand which is more variable
  • When your teacher asks for summary statistics of a dataset
  • When preparing data visualizations and need to set axis scales appropriately

Trường Hợp Sử Dụng Phổ Biến

  • Analyzing test scores or grades across a class
  • Quality control in manufacturing — detecting process variability
  • Clinical trials — measuring effectiveness and variability of treatments
  • Financial analysis — computing portfolio return statistics
  • Sports analytics — summarizing athlete performance metrics
  • Survey data analysis and social science research

Câu Hỏi Thường Gặp

What is the difference between population and sample standard deviation?
Population standard deviation (σ) divides by n and is used when you have data for the entire population. Sample standard deviation (s) divides by n−1 (Bessel correction) and is used when your data is a sample from a larger population, providing an unbiased estimate.
What does IQR mean in statistics?
IQR (Interquartile Range) is the difference between the 75th percentile (Q3) and the 25th percentile (Q1). It measures the spread of the middle 50% of data, making it resistant to outliers. Values more than 1.5×IQR below Q1 or above Q3 are considered outliers.
When can a dataset have no mode?
A dataset has no mode when every value appears exactly once. A dataset can also be bimodal (two modes) or multimodal (several modes) when multiple values share the highest frequency.
Why is the median sometimes preferred over the mean?
The median is preferred when data is skewed or contains extreme outliers. For example, median household income is reported instead of mean because a few billionaires would distort the mean significantly.

Công Cụ Liên Quan

Điều này có hữu ích không?
Máy tính phần trăm
Máy tính khoa học
Máy tính phân số
Máy Tính Số Mũ
Máy Tính Ma Trận
Máy Giải Phương Trình
Máy Tính Thống Kê – Trung Bình, Trung Vị, Yếu Vị & Hơn