Fonction ECARTYPE.STANDARDÉcart-type d'un échantillon avec correction – Guide 2026
La fonction ECARTYPE.STANDARD te permet de mesurer la dispersion de tes données autour de leur moyenne. C'est la version moderne et recommandée pour calculer l'écart-type d'un échantillon. Que tu analyses des performances commerciales, de la qualité de production ou des données financières, ECARTYPE.STANDARD t'aide à quantifier la variabilité et à prendre des décisions basées sur des données fiables.
Syntaxe de la fonction ECARTYPE.STANDARD
La syntaxe d'ECARTYPE.STANDARD est simple : tu lui donnes une ou plusieurs séries de nombres, et elle te retourne l'écart-type de ton échantillon.
=ECARTYPE.STANDARD(nombre1; [nombre2]; ...)Comprendre chaque paramètre de la fonction ECARTYPE.STANDARD
nombre1
(obligatoire)C'est ta première série de données. Il peut s'agir de ventes mensuelles, de mesures de qualité, de temps de réponse... Bref, n'importe quelle série de valeurs numériques dont tu veux mesurer la dispersion.
Conseil : Assure-toi que tes données sont bien numériques et propres. Les cellules vides sont ignorées automatiquement, mais les cellules contenant du texte peuvent poser problème.
nombre2
(optionnel)Des séries de données supplémentaires que tu peux ajouter. ECARTYPE.STANDARD accepte jusqu'à 255 arguments, ce qui te permet de combiner plusieurs plages ou valeurs individuelles dans un seul calcul.
Astuce : Si tes données sont dispersées dans plusieurs colonnes, pas besoin de les consolider : =ECARTYPE.STANDARD(A1:A10; C1:C5; E2:E8) fonctionne parfaitement.
Pourquoi n-1 au lieu de n ?
ECARTYPE.STANDARD utilise la formule n-1 au dénominateur (appelée correction de Bessel). Pourquoi cette subtilité ? Parce que quand tu travailles avec un échantillon (et non la population complète), tu as tendance à sous-estimer la variabilité réelle.
En divisant par n-1 au lieu de n, Excel compense ce biais et te donne une estimation plus juste de l'écart-type de la population totale. C'est pour ça que tu utilises ECARTYPE.STANDARD pour un échantillon et ECARTYPEP pour une population complète.
Important : Si tu as toutes les données de ta population (par exemple, tous les 50 employés de ton entreprise), utilise ECARTYPEP. Si tu travailles sur un échantillon (par exemple, 100 clients sur 10 000), utilise ECARTYPE.STANDARD.
Exemples pratiques pas à pas
Exemple 1 – Directeur commercial : analyser la stabilité des ventes
Tu es directeur commercial et tu veux analyser les ventes mensuelles de Marie, une de tes commerciales. Un écart-type faible signifie des performances stables et prévisibles.
Un écart-type de 2 683 euros indique une performance relativement stable avec des ventes variant autour de 48 667 euros en moyenne.
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | Mois | Ventes (€) | Vendeur |
| 2 | Janvier | 45 000 | Marie |
| 3 | Février | 52 000 | Marie |
| 4 | Mars | 48 000 | Marie |
| 5 | Avril | 51 000 | Marie |
| 6 | Mai | 49 000 | Marie |
| 7 | Juin | 47 000 | Marie |
=ECARTYPE.STANDARD(B2:B7)Avec un écart-type de 2 683 € sur une moyenne de 48 667 €, tu peux conclure que Marie a des performances stables (coefficient de variation de 5,5%). Si l'écart-type dépassait 10 000 €, cela signalerait une forte irrégularité à investiguer.
Exemple 2 – Responsable qualité : vérifier la précision d'une machine
Tu es responsable qualité dans une usine. Tu mesures le poids de 8 pièces pour vérifier que ta machine produit de manière constante. Un faible écart-type indique un processus bien maîtrisé.
Un écart-type de 0,26 gramme montre une excellente précision du processus de fabrication. Si la tolérance acceptée est de ±1 gramme, le processus est bien maîtrisé.
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | Échantillon | Poids (g) | Lot |
| 2 | 1 | 500,2 | A-142 |
| 3 | 2 | 499,8 | A-142 |
| 4 | 3 | 500,5 | A-142 |
| 5 | 4 | 500,1 | A-142 |
| 6 | 5 | 499,9 | A-142 |
| 7 | 6 | 500,3 | A-142 |
| 8 | 7 | 500,0 | A-142 |
| 9 | 8 | 499,7 | A-142 |
=ECARTYPE.STANDARD(B2:B9)Avec un écart-type de 0,26 g, ton processus est excellent. En appliquant la règle des 3 sigma, 99,7% de ta production se situe dans un intervalle de ±0,78 g autour de la moyenne, bien en dessous de ta tolérance de ±1 g.
Exemple 3 – Analyste financier : comparer le risque de deux investissements
Tu es analyste financier et tu compares deux actions. L'écart-type des rendements mesure la volatilité : plus il est élevé, plus l'investissement est risqué.
L'Action A a un écart-type de 0,48%, tandis que l'Action B aurait un écart-type de 4,12%. L'Action A est donc beaucoup moins volatile et présente un risque inférieur.
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | Mois | Rendement Action A (%) | Rendement Action B (%) |
| 2 | Jan | 2,5 | 1,2 |
| 3 | Fév | 3,1 | 8,5 |
| 4 | Mar | 1,8 | -2,3 |
| 5 | Avr | 2,9 | 5,7 |
| 6 | Mai | 2,2 | -1,8 |
| 7 | Juin | 2,7 | 6,2 |
=ECARTYPE.STANDARD(B2:B7)L'Action A affiche un écart-type de 0,48%, ce qui indique une très faible volatilité. En comparaison, l'Action B (écart-type de 4,12%) est presque 9 fois plus volatile. Pour un portefeuille conservateur, l'Action A est clairement préférable.
Exemple 4 – Administrateur IT : surveiller les temps de réponse
Tu es administrateur IT et tu veux vérifier la cohérence des temps de réponse de ton serveur. Un faible écart-type signifie une expérience utilisateur prévisible.
Un écart-type de 4,03 millisecondes pour un temps moyen de 244 ms indique une très bonne régularité des performances du serveur.
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | Requête | Temps (ms) | Serveur |
| 2 | 1 | 245 | Server-01 |
| 3 | 2 | 238 | Server-01 |
| 4 | 3 | 251 | Server-01 |
| 5 | 4 | 242 | Server-01 |
| 6 | 5 | 248 | Server-01 |
| 7 | 6 | 240 | Server-01 |
| 8 | 7 | 246 | Server-01 |
| 9 | 8 | 244 | Server-01 |
| 10 | 9 | 239 | Server-01 |
| 11 | 10 | 247 | Server-01 |
=ECARTYPE.STANDARD(B2:B11)Un écart-type de 4,03 ms (soit 1,7% de la moyenne) est excellent. Cela signifie que tes utilisateurs auront une expérience cohérente. Si l'écart-type dépassait 30 ms, il faudrait investiguer (pics de charge, requêtes SQL non optimisées).
Les erreurs fréquentes et comment les éviter
Confondre échantillon et population
L'erreur la plus courante : utiliser ECARTYPE.STANDARD pour une population complète, ou inversement ECARTYPEP pour un échantillon. Pose-toi toujours la question : "Ai-je toutes les données ou seulement une partie ?"
Données non numériques ignorées
ECARTYPE.STANDARD ignore automatiquement le texte et les cellules vides. Assure-toi que toutes tes données sont au format numérique. Une cellule contenant "100" (texte) ne sera pas comptée.
Astuce : Utilise NB.VAL(plage) pour compter les valeurs numériques valides avant de calculer l'écart-type.
Échantillon trop petit
Avec moins de 30 valeurs, l'écart-type peut être peu fiable. Pour des échantillons très petits (inférieur à 10), les résultats doivent être interprétés avec prudence. Plus l'échantillon est grand, plus ton estimation est précise.
Sensibilité aux valeurs extrêmes
L'écart-type est sensible aux valeurs aberrantes. Une seule valeur extrême peut fortement augmenter l'écart-type. Nettoie tes données des erreurs de saisie avant le calcul, ou envisage des mesures plus robustes comme l'écart interquartile.
Questions fréquentes
Quelle différence entre ECARTYPE.STANDARD et ECARTYPE.PEARSON ?
ECARTYPE.STANDARD utilise la méthode n-1 (échantillon), tandis que ECARTYPE.PEARSON utilise n (population). Pour un échantillon, utilise ECARTYPE.STANDARD car elle corrige le biais d'estimation.
Pourquoi diviser par n-1 au lieu de n ?
La division par n-1 (correction de Bessel) compense le fait qu'un échantillon sous-estime la variabilité de la population. Cette correction rend l'estimateur non biaisé.
Quand utiliser ECARTYPE.STANDARD versus ECARTYPEP ?
Utilise ECARTYPE.STANDARD quand tes données sont un échantillon représentatif d'une population plus large. Utilise ECARTYPEP uniquement si tes données représentent la population complète.
Comment interpréter un écart-type ?
L'écart-type mesure la dispersion des données autour de la moyenne. Un écart-type de 10 signifie que la plupart des valeurs se situent à plus ou moins 10 unités de la moyenne. Plus il est élevé, plus les données sont dispersées.
ECARTYPE.STANDARD fonctionne-t-elle avec des plages non continues ?
Oui, tu peux utiliser plusieurs plages séparées par des points-virgules : =ECARTYPE.STANDARD(A1:A10;C1:C5;E1:E3). Toutes les valeurs numériques seront incluses dans le calcul.
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