ただ、Excelには似た名前の関数が複数あります。STDEV、STDEV.S、STDEV.P、STDEVA…どれを選べばいいのか迷う方も多いはず。実は 「手元にあるのが全データか、それとも一部のサンプルか」 で答えが変わります。

この記事では、STDEV関数の構文から、標本と母集団の違い、月次売上のバラつき計算の実例、関連関数の使い分け早見表、新関数STDEV.Sへの移行方法までをまとめて整理します。

ExcelのSTDEV関数とは？

ExcelのSTDEV関数（読み方：スタンダードディビエーション）は、標本データに基づいて標準偏差を推定する関数です。関数名は「STandard DEViation（標準偏差）」の略です。

ざっくり言うと、データのばらけ具合を1つの数値で表してくれる関数です。標準偏差が大きいほどデータのばらつきが大きく、小さいほど平均値の周りにきれいに集まっていることを意味します。

ここで重要なのが、STDEV関数は 「標本」を前提にしている という点です。つまり「全国民の身長」のような全データ（母集団）ではなく、「無作為に選んだ100人の身長」のような一部のサンプル（標本）から、母集団全体の標準偏差を推定する目的で使います。

そのため計算式は、よく知られている分散の式の分母を n（データ数）ではなく n-1 にしています。これを 不偏分散 と呼びます。

s = √(Σ(xi - x̄)² / (n-1))

なぜ n-1 で割るのかは、ざっくり言えば「標本だけで母集団の分散を推定すると、どうしても少なめに出やすい。そこで n-1 で割って少しだけ大きく補正する」というイメージです。実務でデータ分析を行うとき、手元にあるのはたいてい全データではなく標本なので、n-1法（STDEV）の方が安全な選択肢になります。

STDEV関数は、Excel 2007以前から提供されている 旧式の関数です。Excel 2010以降では「互換性関数」のグループに分類されています。後継として STDEV.S関数（ドット入り）が用意されていますが、STDEV関数も後方互換性のために引き続き使えます。

NOTE

「互換性関数」は古いブックでも問題なく動くように維持されている関数群です。新規作成のワークブックでは新関数（STDEV.S）が推奨されますが、既存のテンプレートやマクロでSTDEVを見かけても、計算結果は新関数とまったく同じです。

STDEV関数の書き方（構文と引数）

STDEV関数の構文は次のとおりです。

=STDEV(number1, [number2], ...)

引数は数値または範囲を指定し、最大255個まで渡せます。

戻り値は0以上の実数で、データのばらつき具合を表す標準偏差です。

空白セル・論理値・文字列の扱い

STDEV関数は、引数として渡された範囲のうち 空白セル・論理値（TRUE/FALSE）・文字列・エラー値を無視 して計算します。空欄やラベルが混じっていても勝手に飛ばしてくれるので、実務での扱いは楽です。

ただし、論理値や文字列の「0/1」も計算に含めたい という特殊な場合は、後述するSTDEVA関数を使います。たとえばアンケートで「はい/いいえ」を1/0として扱いたいケースなどです。

実務例1：月次売上のバラつきを計算する

ある店舗の月次売上（万円）のサンプルデータで、年間のばらつきを計算してみます。

売上データが B2:B13 に入っているとします。年間のバラつき（標本標準偏差）は次の式で計算します。

=STDEV(B2:B13)
=AVERAGE(B2:B13)

このサンプルでは、平均は約368万円、標準偏差はおよそ75万円となります。つまり「平均368万円に対して、月によっておおむね±75万円ほどブレている」と読み取れます。

標準偏差をどう活かすか

標準偏差そのものを単独で見るより、変動係数（標準偏差÷平均） に直すと比較がしやすくなります。

=STDEV(B2:B13)/AVERAGE(B2:B13)

このサンプルでは約0.20（20％）となります。「平均に対して20％くらいの変動幅がある」と表現できれば、店舗間や年間の比較もしやすくなります。

TIP

売上のバラつきが大きすぎる場合は、季節要因（年末商戦・夏枯れなど）が混じっている可能性があります。月別の前年同月比に直してから標準偏差を取ると、純粋な変動の大きさが見えてきます。

実務例2：テストの点数のばらつきを比較する

クラスAとクラスBで、同じテストの点数のバラつきを比べてみます。両クラスとも10人ずつのサンプルです。

クラスAが B2:B11、クラスBが C2:C11 に入っているとします。

=STDEV(B2:B11)
=STDEV(C2:C11)

このサンプルでは、クラスAの標準偏差はおよそ3.0、クラスBはおよそ15.5 となります。両クラスの平均点は同じ72点くらいですが、クラスBの方が圧倒的にバラついている（できる子とできない子の差が大きい）と一目でわかります。

平均だけ見ると同じクラスでも、標準偏差を見れば指導方針の違いが必要なことがすぐ判別できる、というのが標準偏差の威力です。

STDEV.S・STDEV.P・STDEVAの使い分け早見表

Excelには標準偏差を計算する関数がいくつかあります。混同しやすいので一覧で整理しておきます。

「標本」と「母集団」の見分け方

迷ったら次のように考えると判断できます。

• 手元のデータは全体の一部か？ → 標本（STDEV / STDEV.S）
• 手元のデータが調べたい対象のすべてか？ → 母集団（STDEV.P / STDEVP）

たとえば、全国の高校3年生から100人を選んで体力テストの結果を分析する場合、その100人は標本なので STDEV / STDEV.S を使います。一方、自社の正社員50人全員の年収データを分析するなら、それが対象のすべてなので STDEV.P を使います。

TIP

実務では、調べたい対象「全員」のデータが手に入ることはまれです。アンケート回答者は「回答してくれた人の集合」というサンプルですし、過去の売上データも「これからの店舗運営」を考えれば未来データの一部です。迷ったら標本（STDEV.S）を選んでおくのが安全 です。

STDEV.S関数（新関数）への移行方法

Excel 2010以降では、後継の STDEV.S関数（ドット入り）が用意されています。

引数も計算式も完全に同じです。次の2つの数式は、まったく同じ結果を返します。

=STDEV(B2:B13)
=STDEV.S(B2:B13)

使い分けの実務指針

• 古いExcel環境（2007以前）と共有する → STDEV
• 自分専用または新しい環境で使う → STDEV.S
• 既存ブックの数式を継承する → そのまま変更不要

Microsoft公式は新関数（STDEV.S）を推奨していますが、STDEVが将来削除される予定もないので、安心して使えます。テンプレートを統一したい場合は、Excelの置換機能で STDEV( を STDEV.S( にまとめて変換するのが手軽です。

WARNING

置換時に「STDEVと前方一致するもの」をすべて変換すると、STDEVA・STDEVP も巻き込まれてしまいます。STDEV( のように 直後の括弧まで含めて 検索すると安全です。

よくあるエラーと対処法

特に多いのが、データが1個しかない範囲を指定して #DIV/0! エラーになるケースです。STDEVは n-1 で割る関係上、データ数が最低2個必要です。フィルタで絞り込んだ結果が1件だけになっていないか確認しましょう。

また、思った値より大きく出るときは「母集団のつもりが標本（n-1法）で計算してしまっている」可能性があります。手元のデータが全数なら STDEV.P を使ってください。

まとめ

ExcelのSTDEV関数は、標本データから母集団の標準偏差を推定できる便利な関数です。要点を整理すると次のとおりです。

• 構文: =STDEV(number1, [number2], ...)
• n-1法（不偏分散） で標本標準偏差を計算する
• 空白セル・論理値・文字列・エラー値は無視 される
• 論理値・文字列も含めたい場合は STDEVA を使う
• 全数データ（母集団）の標準偏差なら STDEV.P を使う
• 新関数 STDEV.S と計算結果は完全に同一。新規ブックでは STDEV.S を推奨
• 迷ったら STDEV / STDEV.S（標本標準偏差） を選ぶのが安全

売上のバラつき分析、テスト点数の分散比較、品質管理での寸法ばらつき測定など、データの散らばり具合を見たいあらゆる場面で活躍します。平均だけでは見えない「データの個性」を浮かび上がらせる、最も基本的で強力な関数のひとつです。

合わせて STDEVP関数 を覚えておけば、標本と母集団の使い分けに自信が持てるようになります。

SKEW関数を使えば、標本データに基づいて分布の歪度（わいど）を求めることができます。歪度を確認することで、平均値だけでは見えないデータの偏りを数値で客観的に判断できるようになりますよ。

この記事では、SKEW関数の基本的な使い方から実務での活用例、よくあるエラーの対処法まで、具体例を交えてわかりやすく解説します。

SKEW関数とは？

SKEW関数は、標本データに基づいて分布の歪度を求めるExcelの統計関数です。

読み方は「スキュー」で、英語の「Skewness（歪度）」に由来しています。Excel 2003以降のすべてのバージョンで使用できます。

歪度とは

歪度とは、データの分布が平均値を中心にして左右対称かどうかを数値で示す指標です。

たとえば、顧客アンケートの満足度スコアの歪度が負の値なら「多くの回答者が高い評価をしているが、一部に低評価がある」と判断できます。平均値だけでは見えないデータの偏りを、歪度を使えば数値で把握できるわけです。

SKEW関数の入力と出力

• 入力: 数値データ（セル範囲や数値の直接指定）
• 出力: 標本に基づく歪度（小数値）

SKEW関数の書き方

基本構文

=SKEW(数値1, [数値2], ...)

角括弧（[]）の中の引数は省略できます。数値は1つ以上指定する必要があります。

引数の説明

引数には、数値のほか数値配列やセル参照を指定できます。

指定した範囲に文字列・論理値・空白セルが含まれている場合、それらは無視されます。ただし、数値の0が入っているセルは計算の対象になるので注意してください。

データ数は3個以上必要です。2個以下の場合はエラーになります。

SKEW関数の使用例

アンケートスコアの歪度を求める

ここでは、10人分のアンケート満足度スコア（5点満点）からSKEW関数で歪度を求める例を見てみましょう。

セルB2からB11に以下のスコアが入っているとします。

セルD2に次の数式を入力します。

=SKEW(B2:B11)

結果として約 -0.584 が返されます。この値は負の数なので、「左に裾が長い分布」、つまり高いスコアに回答が集中していることがわかります。顧客満足度はおおむね良好で、一部に低評価があるという解釈ができますね。

売上データの分布を分析する

営業チームから抽出した10人のサンプルデータをもとに、チーム全体の売上分布の傾向を推定する例です。

セルB2からB11に10人分の月間売上（万円）が入っている場合、次のように入力します。

=SKEW(B2:B11)

結果が大きな正の値（たとえば1.2）なら、サンプルの中で一部の営業担当者が突出して高い売上を上げている傾向がチーム全体にもあると推定できます。

この場合、平均売上だけで目標を設定すると、多くのメンバーにとって高すぎる目標になる可能性があります。歪度の値をもとに、中央値ベースの目標設定に切り替えるなどの判断に活用できますよ。

AVERAGE関数やKURT関数と組み合わせる

歪度だけでなく、平均値や尖度（せんど）と合わせて確認すると、データの特徴をより正確に把握できます。

=AVERAGE(B2:B11)

=KURT(B2:B11)

=SKEW(B2:B11)

この3つの値を並べることで、「データの中心はどこか（平均）」「分布がどちら方向に偏っているか（歪度）」「分布のピークがどれくらい尖っているか（尖度）」を総合的に判断できます。

AVERAGE関数の使い方はこちらで詳しく解説しています。尖度を求めるKURT関数の使い方もあわせて確認してみてください。

よくあるエラーと対処法

SKEW関数で発生しやすいエラーと、その原因・対処法をまとめました。

特に注意したいのが #DIV/0! エラーです。データが2個以下の場合だけでなく、すべてのデータが同じ値の場合（標準偏差が0になる場合）にも発生します。

データが揃っているのにエラーが出るときは、セル範囲内に文字列やエラー値が紛れ込んでいないか確認してみてください。

エラー値の種類と対処法についてさらに詳しく知りたい方は、Excelのエラー値一覧と対処方法をご覧ください。

SKEW.P関数との違い・使い分け

SKEW関数とよく似た関数にSKEW.P関数があります。どちらも歪度を求める関数ですが、計算の前提が異なります。

使い分けのポイントは、「手元のデータが全体かどうか」です。

• アンケート回答者100人から全顧客の傾向を推定 → SKEW（標本データ）
• クラス全員のテスト点数 → SKEW.P（母集団全体のデータ）

迷ったときは、一部のサンプルから全体を推定するならSKEW、分析対象の全データが揃っているならSKEW.Pを選んでください。

母集団に基づく歪度を求めるSKEW.P関数の使い方はこちらで詳しく解説しています。

まとめ

この記事では、SKEW関数の使い方を解説しました。ポイントをおさらいしましょう。

• SKEW関数は標本データに基づいて歪度を求める関数
• 歪度が正なら右に偏り、負なら左に偏り、0に近いほど左右対称
• データが3個以上必要で、全て同じ値だとエラーになる
• 母集団全体のデータがある場合はSKEW.P関数を使う
• AVERAGE関数やKURT関数と組み合わせると、分布の特徴をより深く把握できる

データ分析で「平均値だけでは判断しにくい」と感じたら、SKEW関数で分布の偏りを確認してみてください。

関数一覧

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