เนื้อหา

• ขั้นตอน

ในบทความนี้ เราจะแสดงวิธีหาค่าเบี่ยงเบนของค่าเฉลี่ยกำลังสอง (มาตรฐาน) ของชุดข้อมูลโดยใช้เครื่องคำนวณกราฟ TI-84 ส่วนเบี่ยงเบนนี้เป็นลักษณะเฉพาะของข้อมูลที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ย เมื่อคุณป้อนข้อมูลให้ใช้ตัวเลือก 1-var-statsเพื่อค้นหาสถิติต่างๆ รวมทั้งค่าเฉลี่ย ผลรวม และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลุ่มตัวอย่างและประชากร

ขั้นตอน

1. 1 คลิกที่ปุ่ม สถิติ บนเครื่องคิดเลข คุณจะพบมันในคอลัมน์ที่สามของปุ่ม
2. 2 เลือกตัวเลือก แก้ไข (แก้ไข) และคลิก ↵ ป้อน. นี่เป็นตัวเลือกแรกในเมนู คอลัมน์ L1 ถึง L6 จะปรากฏขึ้น

   บันทึก: สามารถป้อนชุดข้อมูลที่แตกต่างกันได้ถึงหกชุดใน TI-84

   
   
3. 3 ลบข้อมูลออกจากคอลัมน์ หากมีข้อมูลอยู่แล้วในบางคอลัมน์ ให้ลบออกก่อน สำหรับสิ่งนี้:
   • ใช้ปุ่มลูกศรเพื่อไปยังคอลัมน์ L1 (นี่คือคอลัมน์แรก)
   • คลิกที่ ⎚ ชัดเจน (ชัดเจน).
   • คลิกที่ ↵ ป้อน.
   • ทำซ้ำขั้นตอนเหล่านี้สำหรับคอลัมน์อื่น
4. 4 ป้อนข้อมูลในคอลัมน์ L1 หลังจากป้อนแต่ละหมายเลขแล้วให้กด ↵ ป้อน.
5. 5 คลิกที่ปุ่ม สถิติ (สถิติ) เพื่อกลับไปที่เมนู
6. 6 กดปุ่มลูกศรขวาเพื่อไปที่แท็บ CALC (เครื่องคิดเลข). แท็บที่สองนี้อยู่ที่ด้านบนของหน้าจอ
7. 7 โปรดเลือก สถิติ 1-Var แล้วกด ↵ ป้อน.
8. 8 คลิกที่ 2NDแล้วกด 1เพื่อเลือกคอลัมน์ L1 ทำเช่นนี้หากรุ่นของคุณคือ T1-84 Plus และไม่มี "L1" ข้าง "List"
   • สำหรับรุ่นปกติบางรุ่น (ไม่มี Plus) ขั้นตอนนี้สามารถข้ามได้ เนื่องจากระบบจะแสดงผลลัพธ์โดยอัตโนมัติ

   คำแนะนำ: หากคุณป้อนข้อมูลในหลายคอลัมน์และต้องการเลือกคอลัมน์อื่น ให้คลิกที่ปุ่มที่มีหมายเลขของคอลัมน์นี้ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับข้อมูลในคอลัมน์ L4 ให้คลิก 2NDแล้วกด 4.

   
   
9. 9 โปรดเลือก คำนวณ (คำนวณ) แล้วกด ↵ ป้อน. หน้าจอแสดงค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับชุดข้อมูลที่เลือก
10. 10 ค้นหาค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานในแถว Sx หรือ σx. นี่คือบรรทัดที่ 4 และ 5 ในรายการ คุณอาจต้องเลื่อนลงรายการเพื่อค้นหาบรรทัดที่ระบุ
    • ในสาย Sx แสดงค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวอย่าง และเส้น σx - สำหรับผลรวม ค่าที่คุณต้องการขึ้นอยู่กับว่าชุดข้อมูลที่คุณป้อนคือกลุ่มตัวอย่างหรือประชากร
    • ยิ่งค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำ ข้อมูลของคุณจะเบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยน้อยลง (และในทางกลับกัน)
    • อยู่ในสาย NS ค่าเฉลี่ยของข้อมูลจะปรากฏขึ้น
    • อยู่ในสาย Σx ผลรวมของข้อมูลทั้งหมดจะได้รับ