Fonction VAR.S ExcelGuide Complet 2026
La fonction VAR.S te permet de mesurer la dispersion de tes données autour de leur moyenne. En clair, elle répond à la question : "Mes valeurs sont-elles concentrées autour de la moyenne, ou sont-elles très dispersées ?". Que tu analyses des ventes, des temps de production ou des notes d'évaluation, VAR.S te donne une mesure objective de la variabilité de ton échantillon.
Syntaxe de la fonction VAR.S
La syntaxe de VAR.S est très flexible : tu peux lui donner autant de plages de données ou de valeurs individuelles que tu veux. Elle calcule ensuite la variance de tout l'ensemble.
=VAR.S(nombre1; [nombre2]; ...)Comprendre chaque paramètre de la fonction VAR.S
nombre1
(obligatoire)C'est ta première valeur ou plage de valeurs. Il peut s'agir d'une référence à une plage (comme A1:A20), d'une valeur directe (comme 42), ou même d'un nom défini. VAR.S accepte tout ce qui contient des nombres.
Conseil : VAR.S ignore automatiquement le texte et les valeurs logiques. Si ta plage contient "N/A" ou "VRAI", pas de souci : ils seront simplement écartés du calcul.
nombre2
(optionnel)Des valeurs ou plages supplémentaires (optionnelles). Tu peux en ajouter jusqu'à 254 ! C'est pratique si tes données sont réparties dans plusieurs colonnes ou feuilles. VAR.S les traitera toutes comme un seul ensemble.
Astuce : Tu peux combiner plages et valeurs fixes : =VAR.S(A1:A10; B5:B20; 100) calculera la variance de toutes ces valeurs ensemble, y compris le 100 que tu as ajouté directement.
Comment interpréter le résultat ?
VAR.S te retourne un nombre qui mesure la dispersion de tes données. Plus ce nombre est élevé, plus tes valeurs sont éloignées de la moyenne. Plus il est faible, plus tes données sont groupées.
Variance faible
Tes données sont homogènes et prévisibles. Par exemple, une machine de production qui fabrique toujours des pièces de 50±0,1 mm aura une variance très faible. C'est généralement un bon signe de stabilité et de qualité.
Variance élevée
Tes données sont très dispersées et imprévisibles. Par exemple, des ventes qui varient entre 10 et 1000 unités par jour auront une variance énorme. Cela peut signaler un problème ou simplement refléter une activité volatile.
Attention : La variance est exprimée en unité au carré. Si tu mesures des poids en kg, la variance sera en kg². C'est pour ça qu'on utilise souvent l'écart-type (racine carrée de la variance) pour une interprétation plus intuitive.
Exemples pratiques pas à pas
Exemple 1 – Responsable commercial : analyser la régularité des ventes
Tu es responsable commercial et tu veux savoir si les ventes de ton équipe sont stables ou erratiques. Une variance faible signifie que tu peux anticiper les résultats. Une variance élevée indique que certaines semaines cartonnent, d'autres sont à la traîne.
Variance = 52 500 €² → Les ventes sont très stables, autour de 8 450 € avec peu de variation.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Semaine | Ventes (€) |
| 2 | S1 | 8 500 |
| 3 | S2 | 8 200 |
| 4 | S3 | 8 800 |
| 5 | S4 | 8 400 |
| 6 | S5 | 8 600 |
| 7 | S6 | 8 300 |
=VAR.S(B2:B7)Avec une variance de 52 500, tu peux être confiant : ton équipe performe de manière constante. L'écart-type correspondant (racine carrée) serait d'environ 229 €, ce qui signifie que la plupart des semaines se situent dans une fourchette de ±229 € autour de la moyenne.
Exemple 2 – Contrôleur de gestion : mesurer la volatilité des coûts
Tu es contrôleur de gestion et tu analyses les coûts de production mensuels. Tu veux identifier si certains mois sont anormalement coûteux ou si la variabilité est normale. VAR.S te donnera une mesure objective de cette volatilité.
Variance = 228,3 (k€)² → Forte variabilité ! Les coûts oscillent beaucoup d'un mois à l'autre.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Mois | Coût production (k€) |
| 2 | Jan | 45 |
| 3 | Fév | 62 |
| 4 | Mar | 38 |
| 5 | Avr | 71 |
| 6 | Mai | 42 |
| 7 | Jun | 68 |
| 8 | Jul | 35 |
=VAR.S(B2:B8)Cette variance élevée (228,3) révèle que tes coûts sont très instables. L'écart-type d'environ 15 k€ suggère que tu peux avoir des écarts de ±30 k€ par rapport à la moyenne. C'est un signal pour creuser : saisonnalité ? Problème d'approvisionnement ? Commandes irrégulières ?
Exemple 3 – Responsable RH : comparer la dispersion des salaires
Tu es responsable RH ou chargé de paie. Tu veux comparer la dispersion des salaires entre deux départements. Même si la moyenne est identique, une variance différente peut révéler des inégalités salariales ou des structures différentes.
Variance Dpt A = 2,17 (k€)² → Salaires très homogènes (écart-type ≈ 1,5 k€)
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Département A (k€) | Département B (k€) |
| 2 | 42 | 38 |
| 3 | 45 | 62 |
| 4 | 43 | 35 |
| 5 | 44 | 58 |
| 6 | 46 | 40 |
| 7 | 43 | 60 |
=VAR.S(A2:A7)Variance Dpt B = 156,97 (k€)² → Forte disparité salariale (écart-type ≈ 12,5 k€)
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Département A (k€) | Département B (k€) |
| 2 | 42 | 38 |
| 3 | 45 | 62 |
| 4 | 43 | 35 |
| 5 | 44 | 58 |
| 6 | 46 | 40 |
| 7 | 43 | 60 |
=VAR.S(B2:B7)Les moyennes sont similaires (43,8 k€ vs 48,8 k€), mais les variances racontent une histoire très différente. Le département B a une variance 72× plus élevée ! Cela peut indiquer une plus grande diversité de postes (juniors et seniors mélangés) ou des inégalités à investiguer.
Les erreurs fréquentes et comment les éviter
Confondre VAR.S et VAR.P
VAR.S est pour un échantillon (une partie de ta population), VAR.P est pour toute la population. En pratique, tu utilises presque toujours VAR.S, sauf si tu as vraiment toutes les données de ta population.
Interpréter la variance directement
La variance est en unité au carré, ce qui la rend peu intuitive. Pour une interprétation pratique, utilise plutôt l'écart-type (ECARTYPE.S) qui est dans la même unité que tes données.
Oublier les valeurs aberrantes
La variance est très sensible aux valeurs extrêmes. Une seule valeur aberrante peut multiplier ta variance par 10 ! Avant d'interpréter VAR.S, visualise toujours tes données avec MIN(), MAX() ou un graphique pour repérer d'éventuelles anomalies.
Conseils pratiques d'utilisation
Voici comment tirer le maximum de VAR.S dans ton travail quotidien :
Combine avec ECARTYPE.S pour l'interprétation
Utilise VAR.S pour les calculs statistiques avancés, mais affiche ECARTYPE.S (racine carrée de la variance) dans tes rapports car il est plus facile à comprendre.
Compare les variances, pas seulement les moyennes
Deux groupes peuvent avoir la même moyenne mais des variances très différentes. La variance te dit si tes données sont prévisibles (faible variance) ou volatiles (forte variance).
Nettoie tes données avant le calcul
Bien que VAR.S ignore le texte automatiquement, assure-toi que tes données numériques sont propres (pas de "0" erronés, pas de doublons accidentels).
Raccourci : Pour visualiser rapidement la dispersion, crée une formule combinée : "Moyenne ± Écart-type" = =MOYENNE(A:A)&" ± "&ECARTYPE.S(A:A). C'est beaucoup plus parlant qu'une variance brute !
Questions fréquentes
Quelle différence entre VAR.S et VAR.P ?
VAR.S calcule la variance d'un échantillon (une partie de ta population), tandis que VAR.P calcule la variance de toute la population. En pratique, tu utiliseras VAR.S dans 95% des cas, car tu travailles rarement sur l'intégralité d'une population. VAR.S utilise n-1 au dénominateur (correction de Bessel) pour compenser le biais d'échantillonnage.
Que fait VAR.S avec le texte et les valeurs logiques ?
VAR.S ignore complètement le texte et les valeurs logiques (VRAI/FAUX). Seules les cellules contenant des nombres sont prises en compte. Les cellules vides sont également ignorées. Si tu veux forcer l'inclusion de VRAI (=1) et FAUX (=0), utilise plutôt VARA.
Combien de valeurs faut-il au minimum ?
Techniquement, VAR.S fonctionne dès 2 valeurs, mais pour des résultats statistiquement fiables, je te recommande au moins 10-15 valeurs. Avec seulement 2-3 valeurs, la variance calculée peut être très instable et peu représentative de la vraie variabilité de ta population.
Pourquoi ma variance est-elle si élevée ?
La variance est l'écart-type au carré, donc elle est toujours plus grande que l'écart-type. De plus, elle conserve l'unité au carré : si tu mesures en mètres, la variance sera en mètres carrés. C'est pour ça qu'on utilise souvent l'écart-type pour l'interprétation, car il reste dans l'unité d'origine.
VAR.S fonctionne-t-il sur Google Sheets ?
Oui, la syntaxe est identique. La seule différence possible est le séparateur d'arguments (virgule ou point-virgule selon tes paramètres régionaux). Sur Google Sheets, tu peux aussi utiliser VAR (alias de VAR.S).
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