Fonction VAR.PCalculer la variance d'une population – Guide 2026

Premier ensemble de données (obligatoire)

C'est le paramètre principal de la fonction VAR.P. Il peut être :

• Une plage de cellules : la manière la plus courante, par exemple B2:B50
• Des valeurs numériques directes : séparées par des points-virgules (10; 20; 30)
• Un tableau nommé : pour référencer facilement tes données
• Une formule : qui retourne une plage ou des valeurs numériques

Excel ignore automatiquement les cellules vides, les valeurs textuelles et les valeurs logiques dans une plage. Seules les valeurs numériques sont prises en compte pour le calcul de la variance.

Ensembles de données supplémentaires (facultatif)

Tu peux ajouter jusqu'à 254 arguments supplémentaires pour inclure plusieurs plages ou valeurs dans le calcul. C'est particulièrement utile pour :

• Combiner plusieurs colonnes : =VAR.P(B2:B10; D2:D10; F2:F10)
• Ajouter des valeurs isolées : =VAR.P(B2:B10; 50; 60)
• Fusionner des plages non contiguës : utile quand tes données ne sont pas dans des colonnes adjacentes
• Mélanger différents formats : plages, valeurs directes, et formules

Toutes les valeurs numériques de tous les arguments sont combinées en un seul ensemble de données pour calculer la variance totale.

Quand utiliser VAR.P ?

Utilise VAR.P lorsque tes données représentent la population complète que tu étudies, et non un échantillon. Par exemple :

• Toutes les ventes de ton entreprise sur une période donnée
• Les notes de tous les étudiants d'une classe spécifique
• Les mesures de toutes les pièces d'un lot de production complet
• Les températures de tous les jours d'une année particulière
• Tous les temps de réponse de ton service client sur un mois

Si tu n'as qu'un sous-ensemble représentatif (100 clients sur 10 000), utilise plutôt VAR.S.

VAR.P vs VAR.S : Quelle différence ?

La différence fondamentale réside dans la formule de calcul et l'usage :

En pratique, si tu étudies 100 clients parmi 10 000 clients totaux, utilise VAR.S. Si tu analyses les 100 employés de ton entreprise (qui en compte exactement 100), utilise VAR.P.

Interprétation de la variance

La variance n'est pas toujours facile à interpréter directement car elle est exprimée en unité au carré. Voici comment l'analyser :

• Variance = 0 : Toutes les valeurs sont identiques, aucune dispersion
• Variance faible : Les données sont groupées près de la moyenne, peu de variabilité
• Variance élevée : Les données sont dispersées, forte variabilité
• Comparaison : Plus utile pour comparer deux ensembles de données que pour une interprétation absolue

Pour une interprétation plus intuitive, utilise l'écart-type (racine carrée de la variance) qui s'exprime dans la même unité que tes données. Par exemple : variance = 100 m² → écart-type = 10 m.

#DIV/0! – Division par zéro

Cette erreur survient si tu ne fournis qu'une seule valeur numérique ou aucune valeur. La variance nécessite au moins deux valeurs pour être calculée (impossible de mesurer la dispersion avec un seul point).

Solution : Assure-toi que ta plage contient au moins deux valeurs numériques. Vérifie aussi que tes cellules ne sont pas toutes vides ou textuelles.

#VALEUR! – Valeur non valide

Cette erreur apparaît si un argument ne peut pas être converti en nombre et n'est pas une plage de cellules.

Solution : Vérifie que tous les arguments directs sont numériques. Les cellules texte dans une plage sont ignorées automatiquement, mais les arguments texte directs génèrent une erreur.

Confusion entre VAR.P et VAR.S

L'erreur la plus courante est d'utiliser VAR.P pour un échantillon ou VAR.S pour une population complète, ce qui fausse les résultats statistiques.

Solution : Demande-toi si tes données représentent 100% de la population étudiée (VAR.P) ou seulement un sous-ensemble représentatif (VAR.S). En cas de doute, utilise VAR.S qui est plus prudente.

Cellules vides vs zéros

VAR.P ignore les cellules vides, mais attention : si tu as des zéros réels dans tes données, ils seront comptabilisés et peuvent fortement influencer la variance.

Solution : Si les cellules vides doivent être traitées comme zéros, convertis-les avec SI.VIDE avant d'appliquer VAR.P. Vérifie toujours l'intégrité de tes données.

Variance négative impossible

La variance est toujours positive ou nulle par définition mathématique (somme de carrés divisée par un nombre positif). Si tu obtiens une valeur négative, il y a une erreur dans ta formule.

Solution : Vérifie que tu utilises bien VAR.P et non une formule personnalisée incorrecte. Si tu as créé une formule manuelle, revérifie chaque étape du calcul.

Quelle est la différence entre VAR.P et VAR.S ?

VAR.P calcule la variance d'une population complète (divise par N), tandis que VAR.S calcule la variance d'un échantillon (divise par N-1). Utilise VAR.P uniquement si tu disposes de toutes les données de la population, pas seulement d'un échantillon représentatif.

Pourquoi mes résultats de variance sont-ils si élevés ?

La variance est exprimée en unité au carré. Si tes données sont en mètres, la variance sera en mètres carrés. Pour une mesure dans l'unité d'origine, utilise l'écart-type (ECARTYPE.P) qui est la racine carrée de la variance et donc plus facile à interpréter.

Comment interpréter une variance proche de zéro ?

Une variance proche de zéro indique que tes valeurs sont très proches de la moyenne, donc très homogènes. Une variance élevée indique une grande dispersion des données autour de la moyenne. Compare toujours la variance à l'échelle de tes données.

VAR.P prend-elle en compte les cellules vides ?

Non, VAR.P ignore automatiquement les cellules vides et les valeurs textuelles. Seules les valeurs numériques sont prises en compte dans le calcul. Si tu as besoin de traiter les vides comme des zéros, utilise SI.VIDE pour les convertir avant d'appliquer VAR.P.

Peut-on utiliser VAR.P avec des plages non contiguës ?

Oui, tu peux utiliser plusieurs arguments séparés par des points-virgules : =VAR.P(A1:A10;C1:C10;E1:E10). Toutes les valeurs numériques de ces différentes plages seront incluses dans le calcul de la variance.