La fonction DVAR dans Excel est utilisée pour estimer la variance d’un échantillon à partir d’une base de données qui répond à des critères spécifiés. Elle est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec de grandes bases de données et que vous souhaitez calculer la variance des valeurs dans un champ spécifique, en ne prenant en compte que les enregistrements qui satisfont à certaines conditions.
Voici comment utiliser la fonction DVAR :
Syntaxe
DVAR(base_de_données, champ, critères)
- base_de_données : Plage de cellules qui constitue la base de données, y compris les étiquettes de colonne.
- champ : String (texte) ou numéro représentant le nom ou l’indice (numéro) du champ pour lequel vous souhaitez calculer la variance. Le nom doit être entre guillemets si vous utilisez un nom, par exemple “Ventes”.
- critères : Plage de cellules qui contient les conditions que les données doivent satisfaire pour être incluses dans le calcul de la variance. Cette plage doit inclure au moins une étiquette de colonne et les valeurs de la condition.
Exemple
Supposons que vous avez une base de données de ventes avec les colonnes suivantes : “Produit”, “Ventes”, “Mois”. Vous souhaitez calculer la variance des ventes pour les produits vendus en “Mars”.
- Base de Données : A1:C10 (Les colonnes sont étiquetées : Produit, Ventes, Mois)
- Champ : “Ventes”
- Critères : E1:F2 (où votre critère est spécifié, par exemple, Mois = Mars)
Exemple de Critères
E1: Mois
F1:
E2: Mars
F2:
Formule
=DVAR(A1:C10, "Ventes", E1:F2)
Dans cet exemple, Excel calcule la variance des ventes pour tous les enregistrements où le mois est “Mars”.
Astuces
- Assurez-vous que la plage de critères a les mêmes en-têtes de colonne que la base de données.
- La fonction DVAR ne nécessite pas que votre plage de critères soit directement à côté de votre base de données ; elle peut être dans n’importe quelle partie de la feuille.
- Si vous omettez les conditions dans la plage de critères, DVAR calculera la variance de toutes les lignes de la colonne spécifiée.
Cette fonction est particulièrement utile pour l’analyse de données lorsqu’on souhaite focaliser l’analyse statistique sur un sous-ensemble de données spécifique défini par plusieurs critères.
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