Fonction BDVARP ExcelVariance de Population sur Base de Données – Guide 2026
BDVARP (DVARP en anglais) est une fonction statistique puissante qui calcule la variance de population à partir d'une base de données en appliquant des critères de filtrage. Si tu travailles en contrôle qualité, analyse financière ou gestion de la performance, cette fonction te permet d'analyser la dispersion de tes données de manière très précise.
Contrairement aux fonctions de variance classiques (VAR.P), BDVARP te permet de filtrer ta base de données selon des critères multiples avant de calculer la variance. C'est comme avoir un filtre Excel automatisé directement dans ta formule ! Tu peux ainsi mesurer la variabilité de tes prix, délais, performances ou tout autre indicateur métier en appliquant des filtres sophistiqués par région, catégorie, période ou tout autre critère pertinent.
Syntaxe de la fonction BDVARP
=BDVARP(base_données; champ; critères)BDVARP prend trois paramètres obligatoires : la plage de ta base de données (avec en-têtes), le nom ou numéro de colonne à analyser, et une zone de critères qui définit quelles lignes inclure dans le calcul. La fonction retourne la variance de population des valeurs filtrées.
La variance de population mesure la dispersion des données autour de leur moyenne en divisant par N (le nombre total de valeurs). Cette mesure est essentielle pour évaluer la stabilité de tes processus, la volatilité de tes résultats financiers ou l'homogénéité de tes indicateurs de performance.
Comprendre chaque paramètre
base_données
(obligatoire)C'est la plage complète de ta base de données, incluant obligatoirement les en-têtes de colonnes en première ligne. Par exemple, si tes données vont de A1 à D50, tu dois inclure A1:D50 avec A1:D1 comme ligne d'en-têtes.
Important : Cette plage doit être structurée comme un tableau avec des en-têtes clairs. Chaque colonne représente un champ (comme "Produit", "Région", "Prix") et chaque ligne représente un enregistrement. Les en-têtes ne doivent jamais contenir de valeurs vides ou dupliquées.
Si tu ajoutes régulièrement des données, utilise une plage large (comme A1:D1000) pour ne pas avoir à modifier ta formule à chaque fois. Les lignes vides en bas seront automatiquement ignorées par Excel.
champ
(obligatoire)Indique la colonne sur laquelle calculer la variance. Tu peux utiliser soit le nom de l'en-tête entre guillemets (comme "Prix" ou "Délai"), soit le numéro de colonne (1 pour la première colonne, 2 pour la deuxième, etc.).
Astuce : Utilise toujours le nom de colonne entre guillemets, c'est plus lisible et plus robuste. Si tu écris "Chiffre affaires", tu sauras immédiatement ce que calcule ta formule dans 6 mois. Si tu utilises le numéro 3, tu devras revérifier quelle est la colonne 3.
Le champ spécifié doit contenir des valeurs numériques. Si ton champ contient du texte ou des cellules vides, ces valeurs seront ignorées dans le calcul. Si toutes les valeurs filtrées sont non-numériques, BDVARP retournera une erreur #VALEUR!.
critères
(obligatoire)C'est une petite zone séparée (généralement 2 lignes minimum) qui définit quelles données filtrer. La première ligne contient les en-têtes (identiques à ceux de ta base), la deuxième ligne (et suivantes) contient les critères de filtrage.
Par exemple, pour analyser uniquement les ventes de la région "Nord", ta zone critères ressemblerait à :F1: RégionF2: Nord
Tu peux combiner plusieurs critères sur différentes colonnes (critères ET) ou sur la même colonne en lignes différentes (critères OU). Par exemple, pour analyser les ventes du Nord ET avec un montant supérieur à 1000, tu écrirais :F1: Région | G1: MontantF2: Nord | G2: >1000
Les critères supportent les opérateurs de comparaison (>, <, >=, <=, <>), les caractères génériques (* et ?) et même des formules. C'est un système très puissant qui te permet de créer des filtres complexes sans utiliser les filtres automatiques d'Excel.
Astuce pro : Place toujours ta zone de critères au-dessus ou à côté de ta base de données, jamais en dessous. Comme ça, si tu ajoutes des lignes à ta base, tes critères ne seront pas écrasés. Utilise par exemple les colonnes F et G pour tes critères si ta base occupe A à D.
Comprendre la variance de population
Qu'est-ce que la variance exactement ?
La variance mesure à quel point tes données sont dispersées autour de leur moyenne. Si tu as des délais de livraison de 10, 11, 9 et 10 jours, la variance sera très faible (données homogènes). Si tu as 5, 15, 3 et 22 jours, la variance sera élevée (données très dispersées).
Mathématiquement, la variance de population est la moyenne des carrés des écarts à la moyenne : Σ(xi - μ)² / N où μ est la moyenne et N le nombre total de valeurs.
Une variance élevée indique une grande variabilité dans tes données : des processus instables, des résultats imprévisibles, un risque élevé. Une variance faible indique de la stabilité, de la prévisibilité et un risque contrôlé. En contrôle qualité, une variance qui augmente est un signal d'alerte précoce.
Population vs Échantillon : la différence critique
BDVARP (population) : Utilise ce calcul quand tu analyses toutes les données existantes. Par exemple : toutes les transactions du mois, tous les employés de l'entreprise, toutes les pièces produites aujourd'hui. La formule divise par N.
BDVAR (échantillon) : Utilise ce calcul quand tu analyses un sous-ensemble représentatif pour estimer la population totale. Par exemple : 100 clients sondés parmi 10 000, 30 pièces testées sur 1 000 produites. La formule divise par N-1 pour corriger le biais.
Cette distinction est fondamentale en statistiques. Si tu utilises la mauvaise formule, tes résultats seront biaisés. BDVARP donne toujours une variance légèrement plus faible que BDVAR pour les mêmes données, car N > N-1.
Règle simple : Si tu te demandes "Est-ce toutes mes données ?", la réponse détermine ton choix. Toutes les données = BDVARP. Un échantillon = BDVAR. En cas de doute sur des analyses commerciales, utilise BDVAR (échantillon) qui est plus conservateur.
Exemples pratiques en contexte professionnel
Exemple 1 – Analyser la variance des prix par catégorie de produits
Tu es responsable pricing dans une entreprise de e-commerce et tu dois analyser la dispersion des prix dans la catégorie "Électronique". Tu veux savoir si tes prix sont homogènes ou s'il y a de grandes variations qui pourraient perturber les clients. Tu as toutes les données produits de ton catalogue.
Zone critères F1:F2 → F1: Catégorie | F2: Électronique. Variance de 214 564 (écart-type ≈ 463 €).
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Produit | Catégorie | Prix | Stock |
| 2 | Laptop Pro | Électronique | 1299 | 45 |
| 3 | Souris Gaming | Électronique | 89 | 120 |
| 4 | Chaise Bureau | Mobilier | 349 | 28 |
| 5 | Écran 27" | Électronique | 459 | 67 |
| 6 | Clavier Meca | Électronique | 149 | 89 |
| 7 | Bureau Bois | Mobilier | 599 | 15 |
=BDVARP(A1:D100;"Prix";F1:F2)L'écart-type de 463 € (racine carrée de 214 564) montre que tes prix en Électronique varient fortement : de 89 € (souris) à 1299 € (laptop). Cette forte variance est normale pour une catégorie large. Si tu analysais uniquement les "Périphériques PC" (souris, clavier, webcam), tu obtiendrais une variance beaucoup plus faible, indiquant des prix plus homogènes.
Exemple 2 – Analyser la cohérence des délais de livraison par région
Tu es responsable logistique et tu veux évaluer la fiabilité de tes délais de livraison dans la région Sud. Tu as enregistré tous les délais de livraison du mois dernier et tu veux mesurer si tes délais sont prévisibles (variance faible) ou chaotiques (variance élevée). Une variance élevée signifie une mauvaise expérience client.
Zone critères F1:F2 → F1: Région | F2: Sud. Variance de 0,7 indique une excellente régularité.
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Commande | Région | Délai (jours) | Date |
| 2 | CMD001 | Sud | 3 | 01/03/2024 |
| 3 | CMD002 | Sud | 4 | 02/03/2024 |
| 4 | CMD003 | Nord | 7 | 02/03/2024 |
| 5 | CMD004 | Sud | 3 | 03/03/2024 |
| 6 | CMD005 | Sud | 5 | 04/03/2024 |
| 7 | CMD006 | Nord | 12 | 05/03/2024 |
=BDVARP(A1:D200;"Délai (jours)";F1:F2)Une variance de 0,7 (écart-type ≈ 0,84 jour) montre que tes délais Sud sont très stables : entre 3 et 5 jours, avec une moyenne autour de 3,75 jours. C'est excellent pour l'expérience client ! Si tu calcules pour la région Nord et que tu obtiens une variance de 6,25 (écart-type ~2,5 jours), ça indiquerait un problème logistique à résoudre dans cette région.
Exemple 3 – Analyser la variance budgétaire par département
Tu es contrôleur de gestion et tu dois analyser la dispersion des dépenses dans le département Marketing. Tu veux savoir si les dépenses sont homogènes d'un mois à l'autre ou si elles fluctuent fortement. Une forte variance nécessiterait un meilleur contrôle budgétaire. Tu disposes de toutes les dépenses de l'année.
Zone critères F1:F2 → F1: Département | F2: Marketing. Variance de 2 122 500 (écart-type ≈ 1 457 €).
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Transaction | Département | Montant | Mois |
| 2 | T001 | Marketing | 12 500 | Janvier |
| 3 | T002 | Marketing | 15 200 | Février |
| 4 | T003 | IT | 45 000 | Janvier |
| 5 | T004 | Marketing | 11 800 | Mars |
| 6 | T005 | Marketing | 14 300 | Avril |
| 7 | T006 | IT | 38 000 | Février |
=BDVARP(A1:D500;"Montant";F1:F2)L'écart-type de 1 457 € autour d'une moyenne d'environ 13 450 € montre que tes dépenses Marketing varient d'environ ±11% (1457/13450). C'est raisonnable pour un département où les dépenses peuvent fluctuer avec les campagnes. Si tu calcules pour IT et que tu obtiens un écart-type de 7 500 €, ça indiquerait des dépenses beaucoup plus irrégulières, peut-être liées à des investissements ponctuels importants.
Exemple 4 – Analyser les fluctuations de niveaux de stock par entrepôt
Tu es gestionnaire de stock et tu veux analyser la stabilité des niveaux de stock dans l'entrepôt Nord. Des fluctuations importantes (variance élevée) signifient soit des ruptures de stock, soit du sur-stockage, les deux étant coûteux. Tu veux mesurer la variance pour optimiser ta politique de réapprovisionnement.
Zone critères F1:F2 → F1: Entrepôt | F2: Nord. Variance de 2 151 (écart-type ≈ 46 unités).
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Produit | Entrepôt | Stock actuel | Catégorie |
| 2 | SKU-001 | Nord | 245 | A |
| 3 | SKU-002 | Nord | 189 | A |
| 4 | SKU-003 | Sud | 890 | B |
| 5 | SKU-004 | Nord | 312 | A |
| 6 | SKU-005 | Nord | 267 | A |
| 7 | SKU-006 | Sud | 456 | B |
=BDVARP(A1:D200;"Stock actuel";F1:F2)L'écart-type de 46 unités autour d'une moyenne d'environ 253 unités montre que tes niveaux de stock Nord sont relativement stables (±18%). C'est acceptable. Si tu obtiens une variance de 15 000 (écart-type ~122 unités), ça indiquerait de fortes fluctuations nécessitant une révision de ta politique de réapprovisionnement. Tu peux comparer avec d'autres entrepôts pour identifier les meilleures pratiques.
Les erreurs fréquentes et comment les corriger
Erreur #DIV/0! – Aucune donnée ne correspond aux critères
Si tu obtiens #DIV/0!, c'est que ta zone de critères ne retourne aucune ligne de données, ou qu'une seule ligne. La variance nécessite au moins 2 valeurs pour être calculée (tu ne peux pas mesurer la dispersion d'une seule valeur).
Solution : Vérifie que tes critères sont corrects. Assure-toi que l'en-tête de ta zone critères correspond exactement (orthographe, majuscules, espaces) à l'en-tête de ta base de données. Teste en retirant temporairement les critères pour voir si des données existent. Utilise BDNB pour compter combien d'enregistrements correspondent à tes critères.
Erreur #VALEUR! – Champ invalide ou non numérique
Cette erreur survient si le champ que tu analyses contient du texte au lieu de nombres, ou si le nom de champ entre guillemets est mal orthographié et n'existe pas dans ta base de données.
Solution : Vérifie que ta colonne de calcul contient bien des nombres. Si tu as des nombres stockés en texte (après import CSV par exemple), convertis-les en format numérique avec CNUM() ou en multipliant par 1. Vérifie aussi l'orthographe exacte du nom de champ entre guillemets (espaces, accents, majuscules).
Confusion entre BDVAR et BDVARP
C'est l'erreur la plus courante : utiliser BDVARP (population) quand on devrait utiliser BDVAR (échantillon), ou inversement. Cela donne des résultats incorrects sans message d'erreur, ce qui est encore plus dangereux.
Solution : Pose-toi la question : "Est-ce que j'ai TOUTES les données de ma population ?" Si oui → BDVARP. Si non (échantillon) → BDVAR. Par exemple, tous les employés = BDVARP. 50 employés sondés sur 500 = BDVAR. Tous les produits vendus ce mois = BDVARP. Un échantillon de 100 transactions = BDVAR.
Plage de base de données sans en-têtes
Si tu oublies d'inclure la ligne d'en-têtes dans ta plage base_données, Excel ne peut pas identifier les colonnes et la formule retourne une erreur ou un résultat incorrect.
Solution : Ta plage doit TOUJOURS commencer par la ligne d'en-têtes. Si tes données vont de A2 à D50, ta plage doit être A1:D50 (incluant A1:D1 comme en-têtes). Les en-têtes doivent être du texte simple, pas des formules. Vérifie que chaque colonne a un en-tête unique et non vide.
Interprétation difficile du résultat
La variance est en unité au carré (euros², jours², kg²), ce qui la rend difficile à interpréter intuitivement. Un résultat de "2 500 000" en variance de prix ne parle pas beaucoup.
Solution : Calcule toujours l'écart-type en prenant la racine carrée : =RACINE(BDVARP(...)) ou utilise directement BDECARTYPEP. L'écart-type est dans la même unité que tes données (euros, jours, kg) et donc beaucoup plus facile à comprendre. Racine de 2 500 000 = 1 581 €, ce qui signifie que les prix varient d'environ ±1 581 € autour de la moyenne.
Astuce de débogage : Avant d'utiliser BDVARP, teste d'abord avec BDNB (compte le nombre d'enregistrements). Si BDNB retourne 0, tu sais que ton problème vient des critères, pas de la fonction de variance elle-même. Ça te fait gagner un temps précieux en diagnostic !
Comparer BDVARP avec les fonctions similaires
| Critère | BDVARP | BDVAR | BDECARTYPEP | VAR.P | VAR.S |
|---|---|---|---|---|---|
| Type de calcul | Variance population | Variance échantillon | Écart-type population | Variance population | Variance échantillon |
| Filtrage par critères | ✅ Oui | ✅ Oui | ✅ Oui | ❌ Non | ❌ Non |
| Base de données structurée | ✅ Nécessaire | ✅ Nécessaire | ✅ Nécessaire | ❌ Plages simples | ❌ Plages simples |
| Complexité d'utilisation | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐ |
| Unité du résultat | Unité au carré (€²) | Unité au carré (€²) | Même unité (€) | Unité au carré (€²) | Unité au carré (€²) |
| Formule mathématique | Σ(x-μ)² / N | Σ(x-μ)² / (N-1) | √[Σ(x-μ)² / N] | Σ(x-μ)² / N | Σ(x-μ)² / (N-1) |
| Cas d'usage typique | Analyse population filtrée | Analyse échantillon filtré | Mesure de risque/dispersion | Variance simple population | Variance simple échantillon |
Utilise BDVARP quand tu as besoin de filtrer une base de données complexe ET que tu analyses une population complète. Si tu veux juste la variance d'une plage simple sans filtrage, VAR.P est plus rapide. Pour une interprétation plus intuitive, l'écart-type (BDECARTYPEP) est préférable car il est dans la même unité que tes données.
Relation mathématique : Écart-type = √Variance. Donc si BDVARP te retourne 100, l'écart-type est 10. Tu peux utiliser =RACINE(BDVARP(...)) pour obtenir directement l'écart-type, ou utiliser BDECARTYPEP qui fait ce calcul automatiquement.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre BDVAR et BDVARP ?
BDVAR calcule la variance d'un échantillon (divise par n-1) tandis que BDVARP calcule la variance de la population entière (divise par n). Utilise BDVARP uniquement quand tu disposes de toutes les données de ta population, pas seulement d'un échantillon représentatif.
Comment choisir entre variance de population et variance d'échantillon ?
Si tu analyses tous les employés de ton entreprise, toutes les ventes du mois ou toutes les pièces produites, utilise BDVARP (population). Si tu analyses un sous-ensemble représentatif (un échantillon de clients, quelques produits tests), utilise BDVAR (échantillon).
Pourquoi la variance est-elle importante en analyse de données ?
La variance mesure la dispersion de tes données autour de la moyenne. Une variance élevée signifie des résultats très variables (risque élevé), une variance faible indique de la stabilité. C'est essentiel en contrôle qualité, finance et analyse de risque.
La variance et l'écart-type, quelle différence ?
La variance est le carré de l'écart-type. L'écart-type est plus facile à interpréter car il est dans la même unité que tes données (euros, kg, etc.), tandis que la variance est en unité au carré. Pour obtenir l'écart-type, prends la racine carrée de la variance.
BDVARP peut-elle retourner des erreurs ?
Oui. BDVARP affiche #DIV/0! si aucune donnée ne correspond à tes critères ou si tu as une seule valeur. Elle affiche #VALEUR! si ton champ n'est pas numérique. Vérifie toujours que ta zone de critères filtre correctement et que ton champ contient des nombres.
Les fonctions similaires à BDVARP
Deviens un pro d'Excel
Tu maîtrises maintenant BDVARP ! Rejoins Le Dojo Club pour découvrir les autres fonctions statistiques avancées et analyser tes données comme un expert.
Essayer pendant 30 jours