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Fonction BDECARTYPEP ExcelGuide Complet 2026 avec Exemples

BDECARTYPEP (DSTDEVP en anglais) calcule l'écart-type d'une population entière à partir d'une base de données structurée, en filtrant les données selon des critères que tu définis. C'est l'outil parfait quand tu dois mesurer la dispersion de toutes tes données (pas juste un échantillon) avec des conditions précises.

Dans ce guide, tu vas découvrir comment utiliser BDECARTYPEP pour analyser la variabilité de tes données métier : salaires de tous tes employés, performances de toutes tes machines, scores de tous tes clients. Tu verras aussi quand choisir cette fonction plutôt que BDECARTYPE ou ECARTYPEP.

Syntaxe de la fonction BDECARTYPEP

=BDECARTYPEP(base_de_données; champ; critères)

La fonction BDECARTYPEP nécessite trois paramètres pour fonctionner : la base de données complète, le champ sur lequel calculer l'écart-type, et les critères de filtrage. Elle retourne un nombre représentant l'écart-type de la population filtrée.

Comprendre chaque paramètre

1

base_de_données

(obligatoire)
(obligatoire)

C'est la plage qui contient toute ta base de données, en-têtes compris. Par exemple A1:D100 si ta base va de la colonne A à D avec 100 lignes. La première ligne doit absolument contenir les noms des colonnes (en-têtes).

Important : Cette plage doit être organisée comme un tableau structuré avec des en-têtes uniques en première ligne. Chaque colonne représente un champ (Nom, Région, Salaire, etc.) et chaque ligne représente un enregistrement.

2

champ

(obligatoire)
(obligatoire)

C'est le nom de la colonne sur laquelle tu veux calculer l'écart-type. Tu peux l'écrire entre guillemets comme "Salaire" ou utiliser le numéro de colonne (3 pour la troisième colonne). Utilise toujours les guillemets pour les noms.

Astuce : Privilégie le nom de colonne plutôt que le numéro. Si quelqu'un réorganise les colonnes, ta formule avec "Salaire" continuera de fonctionner, alors que le numéro 3 pourrait pointer vers une autre colonne.

3

critères

(obligatoire)
(obligatoire)

C'est une zone séparée où tu définis les conditions de filtrage. Cette zone doit avoir au moins 2 cellules : l'en-tête (qui doit correspondre exactement à un en-tête de ta base) et la condition juste en dessous. Par exemple F1:F2 avec "Région" en F1 et "Nord" en F2.

Tu peux combiner plusieurs critères en ajoutant des colonnes côte à côte (conditions ET) ou des lignes en dessous (conditions OU). C'est ce qui rend les fonctions BD si puissantes pour les analyses complexes.

Astuce de pro : Pour éviter les erreurs, copie-colle les en-têtes de ta base de données vers ta zone de critères. Ça garantit une correspondance exacte et évite les fautes de frappe qui feraient échouer la fonction.

Écart-type Population vs Échantillon : la différence clé

📊 BDECARTYPEP (Population entière)

Utilise cette fonction quand tu as toutes les données de la population complète, c'est-à-dire 100% des éléments que tu veux analyser :

  • Tous les employés de ton entreprise (pas un échantillon)
  • Toutes les transactions d'une période fermée (janvier à décembre)
  • Tous les produits fabriqués dans un lot de production spécifique
  • Tous les clients actifs dans ta base
  • Tous les résultats d'une expérience complète

Formule mathématique : Divise par n (nombre total de valeurs). Tu calcules la variabilité exacte de ta population complète.

📈 BDECARTYPE (Échantillon)

Utilise cette fonction quand tu as seulement un échantillon, c'est-à-dire une partie représentative de la population :

  • Un sondage auprès de 100 clients sur 10 000 au total
  • Un contrôle qualité sur 50 pièces d'une production de 5000
  • Une étude de marché sur un groupe test de consommateurs
  • Des mesures sur une partie de la production continue

Formule mathématique : Divise par n-1 (correction de Bessel). Cette correction compense le fait que tu estimes la variabilité de toute la population à partir d'une partie seulement.

Attention : Si tu utilises BDECARTYPEP sur un échantillon au lieu de BDECARTYPE, tu vas sous-estimer la variabilité réelle de ta population. C'est une erreur statistique courante qui peut fausser tes analyses et décisions.

Règle simple : si tu n'as pas 100% des données, utilise BDECARTYPE.

Exemples pratiques pas à pas

Exemple 1 – Analyser la cohérence des ventes par région

Tu es directeur commercial et tu dois mesurer la cohérence des performances de ventes dans la région Nord. Un écart-type faible indique des ventes régulières et prévisibles, tandis qu'un écart-type élevé révèle des fluctuations importantes à analyser.

Mesure la variabilité des ventes de tous les commerciaux de la région Nord.

ABCDEF
1VendeurRégionCA MensuelCritèreRésultat
2Alice MartinNord45 000 €Région
3Bob DurandNord52 000 €Nord
4Claire RouxSud38 000 €Écart-type: 5 872 €
5David LeeNord48 000 €
6Emma SilvaNord61 000 €
7Frank CostaNord43 500 €
Formule :=BDECARTYPEP(A1:C50;"CA Mensuel";E1:E2)
Résultat :5 872 €

Un écart-type de 5 872 € sur une moyenne de ~50 000 € représente environ 12% de variation. C'est acceptable, mais si une autre région avait un écart-type de 15 000 €, ça indiquerait un problème de cohérence des performances à investiguer.

Exemple 2 – Contrôle qualité : variance des dimensions en production

Tu es responsable qualité en production industrielle. Tu dois mesurer la précision de la Machine A en analysant toutes les pièces produites hier. Un faible écart-type prouve que la machine produit de façon constante, essentiel pour respecter les tolérances de fabrication.

Écart-type de toutes les pièces produites par la Machine A (lot complet de la journée).

ABCDEF
1ID PièceMachineDimension (mm)CritèreRésultat
2P001Machine A10.02Machine
3P002Machine A10.05Machine A
4P003Machine B9.98Écart-type: 0.027 mm
5P004Machine A9.97
6P005Machine A10.03
7P006Machine A10.01
Formule :=BDECARTYPEP(A1:C200;"Dimension (mm)";E1:E2)
Résultat :0.027 mm

Un écart-type de 0.027 mm est excellent, indiquant que la machine produit de façon très constante. Si ce chiffre dépassait 0.10 mm, tu devrais probablement recalibrer la machine avant qu'elle ne produise des pièces hors tolérance.

Exemple 3 – RH : distribution des scores de performance par département

Tu es DRH et tu dois analyser l'homogénéité des évaluations de performance dans le département IT. Un faible écart-type suggère des performances équilibrées, tandis qu'un écart-type élevé peut indiquer soit des talents exceptionnels, soit des problèmes de gestion à résoudre.

Variabilité des scores de performance de tous les employés du département IT.

ABCDEF
1EmployéDépartementScore /100CritèreRésultat
2Alice MartinIT85Département
3Bob DurandIT92IT
4Claire RouxCommercial78Écart-type: 7.2
5David LeeIT88
6Emma SilvaIT79
7Frank CostaIT91
Formule :=BDECARTYPEP(A1:C100;"Score /100";E1:E2)
Résultat :7.2

Un écart-type de 7.2 points sur 100 est raisonnable et reflète une équipe avec des compétences variées mais pas extrêmes. Si l'écart-type atteignait 20 points, ça révèlerait une équipe très hétérogène nécessitant peut-être des formations ciblées.

Exemple 4 – Retail : cohérence des prix entre magasins

Tu es directeur pricing et tu dois vérifier que le prix du produit "Laptop Pro" est cohérent dans tous les magasins de la région Île-de-France. Un faible écart-type confirme une politique de prix uniforme, essentielle pour l'image de marque et la satisfaction client.

Écart-type des prix du Laptop Pro dans tous les magasins de la région IDF.

ABCDEF
1MagasinRégionPrix Laptop ProCritèreRésultat
2Paris CentreIDF899 €Région
3VersaillesIDF899 €IDF
4Lyon Part-DieuRhône-Alpes879 €Écart-type: 12 €
5NanterreIDF915 €
6CréteilIDF899 €
7ÉvryIDF885 €
Formule :=BDECARTYPEP(A1:C50;"Prix Laptop Pro";E1:E2)
Résultat :12 €

Un écart-type de 12 € sur un prix moyen de ~899 € (environ 1.3% de variation) indique une excellente cohérence de prix. Si cet écart-type dépassait 50 €, ça pourrait frustrer les clients qui comparent les prix entre magasins et nuire à ta stratégie commerciale.

Les erreurs fréquentes et comment les corriger

Confondre population et échantillon

C'est l'erreur la plus courante. Si tu utilises BDECARTYPEP alors que tu n'as qu'un échantillon de tes données, tu vas sous-estimer la variabilité réelle de ta population. Résultat : des analyses faussées et des décisions basées sur des chiffres incorrects.

Solution : Demande-toi toujours : "Est-ce que j'ai 100% des données de ma population ?" Si la réponse est non, utilise BDECARTYPE à la place. En cas de doute, privilégie BDECARTYPE qui est plus conservatrice.

En-têtes qui ne correspondent pas exactement

Si ton en-tête dans la zone de critères est "Departement" mais que dans ta base c'est "Département" (avec accent), Excel ne trouvera aucune correspondance et retournera une erreur #VALEUR! ou un résultat vide. Les espaces en trop causent aussi ce problème.

Solution : Copie-colle toujours les en-têtes de ta base de données vers ta zone de critères au lieu de les retaper. Ça garantit une correspondance exacte, accents et espaces compris.

Erreur #DIV/0! avec une seule valeur ou moins

BDECARTYPEP nécessite au moins 2 valeurs pour calculer un écart-type. Si tes critères ne correspondent qu'à une seule ligne (ou aucune), tu obtiens #DIV/0! car il est impossible de calculer une dispersion avec un seul point de données.

Solution : Vérifie tes critères de filtrage avec BDNB d'abord pour compter combien de lignes correspondent. Si le résultat est inférieur à 2, ajuste tes critères ou vérifie tes données.

Valeurs non numériques dans le champ

Si le champ que tu analyses contient du texte, des dates mal formatées ou des erreurs, BDECARTYPEP les ignore silencieusement. Tu peux obtenir un résultat qui semble correct mais qui est calculé sur moins de données que prévu.

Solution : Utilise d'abord BDNB pour vérifier combien de valeurs numériques sont trouvées. Compare avec le nombre de lignes attendues. Si ça ne correspond pas, vérifie le format de tes cellules et corrige les valeurs non numériques.

Zone de critères mal positionnée

Si ta zone de critères chevauche ta base de données ou n'a pas d'en-tête sur la première ligne, Excel interprétera mal tes conditions. Tu obtiendras soit une erreur, soit des résultats incohérents qui incluent ou excluent les mauvaises lignes.

Solution : Place toujours ta zone de critères dans une zone complètement séparée de ta base de données (par exemple colonne F et plus si ta base va de A à D). Assure-toi que la première ligne de cette zone contient l'en-tête et la deuxième ligne contient ta condition.

Comparaison avec les fonctions similaires

CritèreBDECARTYPEPBDECARTYPEECARTYPEPECARTYPE
Type de donnéesPopulation complèteÉchantillonPopulation complèteÉchantillon
Filtrage par critères✅ Oui✅ Oui❌ Non❌ Non
Base de données structurée✅ Requise✅ Requise❌ Simple plage❌ Simple plage
Formule mathématiqueDivise par nDivise par n-1Divise par nDivise par n-1
Complexité⭐⭐⭐⭐⭐⭐
Cas d'usage typiqueTous les employés d'un départementSondage sur 100 clientsSimple plage de nombresÉchantillon simple
Quand l'utiliserPopulation + critèresÉchantillon + critèresPopulation sans critèresÉchantillon sans critères

Choix rapide : Utilise BDECARTYPEP quand tu as toute la population ET besoin de filtrer par critères. Si tu n'as pas besoin de critères, ECARTYPEP est plus simple. Si tu n'as qu'un échantillon, bascule sur BDECARTYPE ou ECARTYPE selon le cas.

Astuces de pro pour maîtriser BDECARTYPEP

Combine avec d'autres fonctions BD : Utilise BDMOYENNE et BDECARTYPEP ensemble pour calculer le coefficient de variation (écart-type / moyenne × 100). Ça te donne un pourcentage de variabilité relatif, plus facile à interpréter et à comparer entre différents jeux de données.
Tableau croisé dynamique pour les critères : Au lieu d'écrire manuellement chaque critère, crée une liste déroulante ou un tableau croisé dynamique qui génère automatiquement tes zones de critères. Tu pourras changer de filtre en un clic sans réécrire la formule.
Règle des 68-95-99.7 : Dans une distribution normale, environ 68% des valeurs sont à ±1 écart-type de la moyenne, 95% à ±2 écarts-types, et 99.7% à ±3 écarts-types. Utilise cette règle pour identifier les valeurs aberrantes dans tes analyses et détecter les anomalies qui nécessitent ton attention.
Vérifie avec BDNB : Avant de calculer l'écart-type, utilise toujours BDNB avec les mêmes critères pour vérifier combien de valeurs seront incluses dans le calcul. Ça évite les surprises et les erreurs #DIV/0! qui peuvent survenir quand tes critères ne correspondent pas aux données attendues.
Nomme tes plages : Au lieu d'écrire =BDECARTYPEP(A1:D100;"Salaire";F1:F2), nomme ta base "BaseEmployés" et tes critères "CritèresDept". Ta formule devient =BDECARTYPEP(BaseEmployés;"Salaire";CritèresDept), beaucoup plus lisible et facile à maintenir au fil du temps.
Compare plusieurs sous-groupes : Crée un tableau de bord avec plusieurs zones de critères pour comparer les écarts-types de différents segments simultanément (par région, par département, par période). Ça te permet d'identifier rapidement quels groupes ont la variabilité la plus élevée et nécessitent une attention particulière.
Utilise BDVARP pour la variance : Si tu as besoin de la variance (écart-type au carré) plutôt que de l'écart-type lui-même, utilise BDVARP avec la même syntaxe. La variance est parfois plus pratique pour les calculs statistiques avancés ou les formules combinées.

Questions fréquentes

Quelle est la différence entre BDECARTYPEP et BDECARTYPE ?

BDECARTYPEP calcule l'écart-type de la population entière (divise par n) quand tu as toutes les données. BDECARTYPE calcule l'écart-type d'un échantillon (divise par n-1) quand tu n'as qu'une partie des données. Utilise BDECARTYPEP uniquement si tu analyses 100% de ta population.

Pourquoi diviser par n au lieu de n-1 ?

Avec la population complète, tu connais la vraie moyenne, donc tu divises par n. Avec un échantillon, tu estimes la moyenne à partir d'une partie des données, donc tu divises par n-1 (correction de Bessel) pour compenser le biais et avoir une meilleure estimation de la variabilité réelle.

Quand utiliser BDECARTYPEP dans mon travail ?

Utilise BDECARTYPEP quand tu analyses toute la population : tous tes employés, toutes les transactions d'une période fermée, tous les produits fabriqués dans un lot. Si tu n'as qu'un échantillon (ex : 100 clients sur 10 000), utilise BDECARTYPE à la place.

Comment structurer ma zone de critères ?

Ta zone de critères doit avoir les mêmes en-têtes que ta base de données sur la première ligne, puis tes conditions sur les lignes suivantes. Par exemple : mets 'Région' en E1 et 'Nord' en E2 pour filtrer uniquement la région Nord. Les en-têtes doivent correspondre exactement.

BDECARTYPEP peut-elle gérer plusieurs critères simultanément ?

Oui ! Ajoute plusieurs colonnes dans ta zone de critères pour combiner des conditions. Par exemple, tu peux filtrer 'Région = Nord' ET 'Année = 2024' en plaçant ces deux conditions côte à côte dans ta zone de critères. Toutes les conditions doivent être vraies.

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