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	<title>標準偏差 &#8211; biz-tactics</title>
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	<title>標準偏差 &#8211; biz-tactics</title>
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	<item>
		<title>ExcelのSTDEVPA関数の使い方｜文字列・TRUE/FALSEを含む母標準偏差</title>
		<link>https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-stdevpa/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 11:31:14 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Excel関数]]></category>
		<category><![CDATA[STDEVPA関数]]></category>
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		<category><![CDATA[標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[母標準偏差]]></category>
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					<description><![CDATA[ExcelのSTDEVPA関数の使い方を基本構文から実務活用まで解説。文字列やTRUE/FALSEを0・1として扱う母標準偏差の求め方、STDEV.Pとの結果比較、STDEVAとの使い分け、STDEV系5関数の比較表もわかりやすく紹介します。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>全社員へのアンケートで、未回答が「欠席」「なし」といった文字で入力されていて困ったことはありませんか。</p>



<p>ExcelのSTDEV.P関数を使うと、こうした文字列が自動的に無視されてしまいます。そのため「未回答=0点扱い」で全社員のばらつきを見たいときに、うまく計算できないんですよね。</p>



<p>そこで活躍するのが<strong>STDEVPA関数</strong>です。文字列やTRUE/FALSEをゼロや1に変換しながら、母標準偏差（母集団全体のばらつきを表す値）を計算できます。</p>



<p>この記事ではExcelのSTDEVPA関数について、基本構文からSTDEV.Pとの結果比較まで解説します。STDEVAとの使い分けや実務シナリオも紹介しますので、全社員アンケートや全品検査データの分析に役立ててくださいね。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-1" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-1">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">STDEVPA関数とは？文字列を含むデータの母標準偏差を求める関数</a><ol><li><a href="#toc2" tabindex="0">STDEVPA関数の読み方と語源</a></li><li><a href="#toc3" tabindex="0">STDEVPAが使える場面と使えない場面</a></li></ol></li><li><a href="#toc4" tabindex="0">STDEVPA関数の書き方（構文と引数）</a><ol><li><a href="#toc5" tabindex="0">基本構文</a></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">引数の説明</a></li><li><a href="#toc7" tabindex="0">対応バージョン</a></li></ol></li><li><a href="#toc8" tabindex="0">STDEVPA関数の基本的な使い方</a><ol><li><a href="#toc9" tabindex="0">数値のみのデータで使う場合</a></li><li><a href="#toc10" tabindex="0">文字列が混ざるデータで使う場合（STDEV.Pとの結果比較）</a></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">TRUE/FALSEが含まれるデータで使う場合</a></li></ol></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">STDEV系5関数の比較表と使い分け</a><ol><li><a href="#toc13" tabindex="0">STDEV / STDEV.S / STDEV.P / STDEVA / STDEVPAの違い</a></li><li><a href="#toc14" tabindex="0">STDEVPAとSTDEVAの選び分け（母集団 vs 標本）</a></li></ol></li><li><a href="#toc15" tabindex="0">STDEVPA関数の実務シナリオ</a><ol><li><a href="#toc16" tabindex="0">全社員アンケートの未回答テキストを含めた集計</a></li><li><a href="#toc17" tabindex="0">全品検査のTRUE/FALSE合否フラグのばらつき分析</a></li></ol></li><li><a href="#toc18" tabindex="0">STDEVPAを使う際の注意点とよくある間違い</a><ol><li><a href="#toc19" tabindex="0">空白セルは無視される（0ではない）</a></li><li><a href="#toc20" tabindex="0">数値型テキストは0として扱われる</a></li><li><a href="#toc21" tabindex="0">#VALUE!エラーが出るとき</a></li><li><a href="#toc22" tabindex="0">全データが同じ値のときは標準偏差が0</a></li></ol></li><li><a href="#toc23" tabindex="0">まとめ</a></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">STDEVPA関数とは？文字列を含むデータの母標準偏差を求める関数</span></h2>



<p>STDEVPA関数は、文字列やTRUE/FALSEを含むデータから、Excelで母標準偏差を求められる統計関数です。STDEV.P関数が文字列を無視するのに対し、STDEVPA関数はすべての値を数値に変換して計算に含めます。</p>



<p>全社員アンケートの「未回答」を0点扱いにしたり、全品検査の合否フラグのばらつきを見たりしたいときに便利ですよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc2">STDEVPA関数の読み方と語源</span></h3>



<p>STDEVPAは「エスティーディーイーブイピーエー」と読みます。関数名は「STandard DEViation」（標準偏差）に、母集団の「P（Population）」と文字列・論理値を含める意味の「A（Alphanumeric）」を足したものです。</p>



<p>同じ「A」が付く関数には、AVERAGEA・MAXA・MINA・VARA・VARPA・STDEVAなどがあります。これらはまとめて「A系関数」と呼ばれていて、すべて共通の変換ルール（文字列→0、TRUE→1、FALSE→0）で動作しますよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc3">STDEVPAが使える場面と使えない場面</span></h3>



<p>STDEVPAが向いているのは、「母集団全体のデータ」に文字列やTRUE/FALSEが混ざったケースです。全社員アンケートの未回答を0点扱いにしたいときや、全品検査の合否フラグでばらつきを見たいときに使えますよ。</p>



<p>逆に、文字列や未回答を「無視してデータから除外」したい場合は、STDEV.P関数が適切です。また、サンプル調査のように一部データから母集団を推定したい場合は、STDEVAを選びましょう。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc4">STDEVPA関数の書き方（構文と引数）</span></h2>



<p>ここからは、ExcelのSTDEVPA関数の構文を具体的に見ていきましょう。引数は最大255個まで指定できます。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">基本構文</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVPA(値1, [値2], ...)</code></pre>



<p>英語版での構文は以下のとおりです。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVPA(value1, [value2], ...)</code></pre>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc6">引数の説明</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>引数</th><th>必須</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>値1</td><td>必須</td><td>母標準偏差を求めたい最初のデータ。セル範囲または単一の値を指定します</td></tr><tr><td>値2以降</td><td>任意</td><td>2つ目以降のデータ。カンマ区切りで最大254個まで追加可能です</td></tr></tbody></table></figure>



<p>引数に渡せるデータは、数値・セル参照・範囲・配列定数など幅広く対応しています。合計で最大255個の引数を受け取れます。</p>



<p><strong>値の変換ルール</strong>は以下のとおりです。このルールがSTDEVPAの最大の特徴ですよ。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>値の種類</th><th>STDEVPAでの扱い</th></tr></thead><tbody><tr><td>数値</td><td>そのまま使用</td></tr><tr><td>TRUE</td><td>1に変換</td></tr><tr><td>FALSE</td><td>0に変換</td></tr><tr><td>文字列（セル参照経由）</td><td>0に変換</td></tr><tr><td>空白セル</td><td>無視（計算に含めない）</td></tr><tr><td>数値型テキスト</td><td>0に変換（文字列として扱う）</td></tr></tbody></table></figure>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc7">対応バージョン</span></h3>



<p>STDEVPA関数はExcel 97以降の古い関数で、現行のバージョンすべてで使えます。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>Excel for Microsoft 365</li><li>Excel 2024</li><li>Excel 2021</li><li>Excel 2019</li><li>Excel 2016</li><li>Excel for the web</li></ul>



<p>Excel 2010でSTDEV.Pが導入された後も、STDEVPAは新命名ルールに置き換わることなく残っています。「STDEV.PA」のようなドット付きの新名称は存在しません。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc8">STDEVPA関数の基本的な使い方</span></h2>



<p>ここでは、STDEVPA関数の動きを3パターンのサンプルデータで確認していきます。STDEV.Pとの結果比較も載せますので、違いをイメージしやすいはずですよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc9">数値のみのデータで使う場合</span></h3>



<p>まずは文字列を含まない、シンプルな数値データで試してみましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: 80
A2: 70
A3: 90
A4: 60
A5: 100</code></pre>



<p>このデータでSTDEVPAとSTDEV.Pをそれぞれ計算します。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVPA(A1:A5)  → 14.14
=STDEV.P(A1:A5)  → 14.14</code></pre>



<p>数値のみのデータでは、両者の結果は完全に一致します。STDEVPAもSTDEV.Pも「偏差二乗和をnで割る」という同じn法を使っているためです。</p>



<p>補足すると、計算過程はこうなります。平均 = (80+70+90+60+100)÷5 = 80、偏差二乗和 = 0+100+100+400+400 = 1000、分散 = 1000÷5 = 200、標準偏差 = √200 ≈ 14.14 です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">文字列が混ざるデータで使う場合（STDEV.Pとの結果比較）</span></h3>



<p>次に、全社員アンケートの未回答を「欠席」という文字列で記録したデータを見てみましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: 80
A2: 70
A3: 欠席
A4: 60
A5: 100</code></pre>



<p>同じデータでSTDEVPAとSTDEV.Pを計算すると、結果が大きく異なります。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVPA(A1:A5)  → 33.71
=STDEV.P(A1:A5)  → 14.79</code></pre>



<p>STDEVPAでは「欠席」が0に変換され、{80, 70, 0, 60, 100}の5個のデータとして計算されます。平均が62まで下がるため、偏差が大きくなり、標準偏差が大きくなるんですね。</p>



<p>一方STDEV.Pでは「欠席」が無視され、{80, 70, 60, 100}の4個のみで計算されます。平均は77.5で、ばらつきは小さくなります。</p>



<p>この違いは業務方針によって使い分けが必要です。未回答を「0点扱いで含める」ならSTDEVPA、「集計から除外する」ならSTDEV.Pを選びましょう。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc11">TRUE/FALSEが含まれるデータで使う場合</span></h3>



<p>最後に、出欠や合否などTRUE/FALSEのフラグで記録されたデータを見てみます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: TRUE
A2: FALSE
A3: TRUE
A4: TRUE
A5: FALSE</code></pre>



<p>このデータでSTDEVPAを使うと、次の結果になります。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVPA(A1:A5)  → 0.49</code></pre>



<p>STDEVPAはTRUE→1、FALSE→0に変換するため、内部的には{1, 0, 1, 1, 0}として扱われます。平均は0.6、母標準偏差は約0.49になりますよ。</p>



<p>なお、STDEV.PにTRUE/FALSEのみのデータを渡すと、すべて無視されて有効データが0件になります。結果として<code>#DIV/0!</code>エラーが返るので、論理値を扱うなら必ずSTDEVPAを選んでくださいね。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc12">STDEV系5関数の比較表と使い分け</span></h2>



<p>Excelには標準偏差を求める関数が5つあります。どれを選べばいいか迷いやすいので、ここで一度整理しておきましょう。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc13">STDEV / STDEV.S / STDEV.P / STDEVA / STDEVPAの違い</span></h3>



<p>5つの関数を、対象データ・分母・値の扱い・追加バージョンで比較します。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>対象データ</th><th>分母</th><th>文字列・論理値</th><th>登場バージョン</th></tr></thead><tbody><tr><td>STDEV.S</td><td>標本（サンプル）</td><td>n-1</td><td>無視</td><td>Excel 2010以降</td></tr><tr><td>STDEV</td><td>標本（サンプル）</td><td>n-1</td><td>無視</td><td>旧互換（現在も使用可）</td></tr><tr><td>STDEV.P</td><td>母集団全体</td><td>n</td><td>無視</td><td>Excel 2010以降</td></tr><tr><td>STDEVA</td><td>標本（サンプル）</td><td>n-1</td><td>0または1として含める</td><td>Excel 97以降</td></tr><tr><td>STDEVPA</td><td>母集団全体</td><td>n</td><td>0または1として含める</td><td>Excel 97以降</td></tr></tbody></table></figure>



<p>「標本」とは、調査対象となる全体から一部を取り出したデータのことです。「母集団」とは、調査対象となる全体のデータを指します。</p>



<p>分母がnのSTDEV.PやSTDEVPAは、母集団全体の「真のばらつき」そのものを計算します。一方、分母n-1のSTDEV.SやSTDEVAは、標本から母集団のばらつきを推定する考え方（不偏分散）を使います。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc14">STDEVPAとSTDEVAの選び分け（母集団 vs 標本）</span></h3>



<p>STDEVPAとSTDEVAは、どちらもA系関数で文字列・論理値を0・1扱いする点は同じです。違いは「対象データが母集団か標本か」と「分母がnかn-1か」の2点です。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>STDEVPA</strong>: 母集団全体（全員分・全品分）のデータが揃っている場合に使う。分母はn</li><li><strong>STDEVA</strong>: 全体から取り出したサンプルから、母集団のばらつきを推定したい場合に使う。分母はn-1</li></ul>



<p>たとえば社員30人全員の勤怠データは「母集団」なのでSTDEVPAを選びます。一方、社員300人のうち抽出した30人分のデータなら「標本」としてSTDEVAが適切です。</p>



<p>同じデータならSTDEVPAの方がSTDEVAより小さめの値になります。分母が大きいためですね。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc15">STDEVPA関数の実務シナリオ</span></h2>



<p>ここからは、STDEVPAが活躍する具体的な業務シナリオを2つ紹介します。どちらも「全体データに未回答や論理値が混ざる」ケースです。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc16">全社員アンケートの未回答テキストを含めた集計</span></h3>



<p>社員10人全員に「総合満足度（100点満点）」を聞いた結果を想定します。全員分が対象なので母集団ですね。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A2: 80   （社員1）
A3: 70   （社員2）
A4: 欠席 （社員3 未回答）
A5: 60   （社員4）
A6: 100  （社員5）
A7: 未記入 （社員6 未回答）
A8: 90   （社員7）
A9: 75   （社員8）
A10: 85  （社員9）
A11: 95  （社員10）</code></pre>



<p>2人の未回答を「0点扱い」でばらつきを評価するなら、以下のように書きます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVPA(A2:A11)</code></pre>



<p>この方式は「未回答者も組織の満足度に影響しているはず」と考える場合に使います。逆に、未回答者を除外して「回答者のみの満足度のばらつき」を見たければSTDEV.Pが適切です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc17">全品検査のTRUE/FALSE合否フラグのばらつき分析</span></h3>



<p>ある日の製造ロット全品に対する検査結果を想定します。5個全品の検査データです。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A2: TRUE   （1個目 合格）
A3: TRUE   （2個目 合格）
A4: FALSE  （3個目 不合格）
A5: TRUE   （4個目 合格）
A6: TRUE   （5個目 合格）</code></pre>



<p>合格率のばらつきを見たいときは、以下の数式を使います。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVPA(A2:A6)  → 0.40</code></pre>



<p>STDEVPAはTRUE→1、FALSE→0に変換してくれるので、フラグ列のばらつきを素直に計算できます。これは「ロット安定度」の指標として、複数ロットの比較やライン間の比較にも応用できますよ。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc18">STDEVPAを使う際の注意点とよくある間違い</span></h2>



<p>STDEVPAを使うときによくハマる落とし穴を整理しておきます。エラーが出る前に目を通しておいてくださいね。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc19">空白セルは無視される（0ではない）</span></h3>



<p>変換ルールで見落としがちなのが、空白セルは「0」ではなく「無視」される点です。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: 80
A2: 70
A3:           （空白）
A4: 60
A5: 100</code></pre>



<p>このとき、STDEVPAは空白のA3を無視して、{80, 70, 60, 100}の4個のデータとして計算します。「文字列は0扱い」でも「空白は除外」なんですね。</p>



<p>未回答を0点扱いにしたいなら、空白のままにせず「0」か「欠席」などの文字列を必ず入力しておきましょう。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc20">数値型テキストは0として扱われる</span></h3>



<p>Excelでは、セルの書式が「テキスト」になっていると、見た目が数値でも内部的には文字列として扱われます。これをSTDEVPAに渡すと0に変換されてしまいます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: 80   （標準書式）
A2: 70   （テキスト書式で &quot;70&quot; と入力）
A3: 90</code></pre>



<p>この場合、STDEVPAはA2を0として計算するため、意図した結果になりません。セルの左上に緑の三角マークが表示されていたら、書式がテキスト型になっている可能性が高いですよ。</p>



<p>対処法は以下の2つです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>セルを選択し、Ctrl + 1で書式設定を開き「標準」に変更する</li><li>VALUE関数で数値に変換する（例: <code>=VALUE(A2)</code>）</li></ul>



<p>データを外部CSVやWebからコピーしたとき、この状態になりやすいので注意してくださいね。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc21">#VALUE!エラーが出るとき</span></h3>



<p>STDEVPA関数に文字列を<strong>引数として直接指定</strong>した場合は<code>#VALUE!</code>エラーが出ます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVPA(80, 70, &quot;欠席&quot;, 60, 100)   → #VALUE!エラー</code></pre>



<p>これは「引数直接指定」と「セル参照経由」で挙動が異なるためです。セル参照経由の文字列は0に変換されますが、数式内に文字列リテラルを直接書くと型不一致でエラーになります。</p>



<p>セル範囲を使えば回避できるので、以下のように書き直しましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVPA(A1:A5)   → セル範囲指定ならOK</code></pre>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc22">全データが同じ値のときは標準偏差が0</span></h3>



<p>全データが同じ値の場合、標準偏差は0になります。これはエラーではなく正しい結果です。</p>



<p><code>=STDEVPA(A1:A5)</code>の結果は<code>0</code>です。「ばらつきがない」状態を意味していますので、データの異常ではありませんよ。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc23">まとめ</span></h2>



<p>ExcelのSTDEVPA関数は、文字列やTRUE/FALSEを含むデータから、母標準偏差を求められる関数です。この記事のポイントを振り返っておきましょう。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>構文</strong>: <code>=STDEVPA(値1, [値2], ...)</code>、最大255個の引数</li><li><strong>変換ルール</strong>: 文字列→0、TRUE→1、FALSE→0、空白→無視</li><li><strong>STDEV.Pとの違い</strong>: STDEV.Pは文字列を無視、STDEVPAは0扱いで含める</li><li><strong>STDEVAとの違い</strong>: 分母が n（母集団）か n-1（標本）か。STDEVPAは母集団全体のデータに使う</li><li><strong>A系関数</strong>: AVERAGEA・MAXA・MINA・VARA・VARPA・STDEVAと共通の変換ルール</li><li><strong>使う場面</strong>: 全社員アンケートの未回答を0点扱いにしたいとき、TRUE/FALSE合否フラグのばらつきを見たいとき</li><li><strong>よくある間違い</strong>: 数値型テキストが0扱いされる、直接指定の文字列は#VALUE!</li></ul>



<p>業務方針に合わせて、STDEVPAとSTDEV.P、そしてSTDEVAを使い分けてみてくださいね。「母集団全体で未回答=0点扱い」がしっくりくる場面ではSTDEVPAが強い味方になってくれますよ。</p>



<p>STDEV系の他の関数やA系関数もあわせて学んでおくと、統計集計の幅が広がります。以下の関連記事も参考にしてくださいね。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-stdeva/">ExcelのSTDEVA関数</a>: 文字列・TRUE/FALSEを含む標本標準偏差（n-1）の求め方</li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-stdev-p/">ExcelのSTDEV.P関数</a>: 数値のみの母集団標準偏差を求める関数</li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-stdev-s/">ExcelのSTDEV.S関数</a>: 数値のみの標本標準偏差を求める正規関数</li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-stdev-function/">ExcelのSTDEV関数</a>: 旧版の標本標準偏差関数</li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdevpa-function/">スプレッドシートのSTDEVPA関数</a>: Googleスプレッドシート版STDEVPA</li></ul>
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			</item>
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		<title>ExcelのSTDEVA関数の使い方｜文字列・TRUE/FALSEを含む標本標準偏差</title>
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		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 11:31:09 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Excel関数]]></category>
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					<description><![CDATA[ExcelのSTDEVA関数の使い方を基本構文から実務活用まで解説。文字列やTRUE/FALSEを0・1として扱う標本標準偏差の求め方、STDEV.Sとの結果比較、STDEV系5関数の比較表もわかりやすく紹介します。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>アンケートの集計表で、未回答が「欠席」「なし」といった文字で入力されていて困ったことはありませんか。</p>



<p>ExcelのSTDEV.S関数を使うと、こうした文字列が自動的に無視されてしまいます。そのため「未回答=0点扱い」にしてばらつきを見たいときに、うまく計算できないんですよね。</p>



<p>そこで活躍するのが<strong>STDEVA関数</strong>です。文字列やTRUE/FALSEをゼロや1に変換しながら、標本標準偏差（サンプルから母集団のばらつきを推定する値）を計算できます。</p>



<p>この記事ではExcelのSTDEVA関数について、基本構文からSTDEV.Sとの結果比較、STDEV系5関数の使い分けまで解説します。「A系関数」という切り口で実務シナリオも紹介しますので、アンケート集計やフラグ付きデータの分析に役立ててくださいね。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-2" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-2">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">STDEVA関数とは？文字列を含むデータの標本標準偏差を求める関数</a><ol><li><a href="#toc2" tabindex="0">STDEVA関数の読み方と語源</a></li><li><a href="#toc3" tabindex="0">STDEVAが使える場面と使えない場面</a></li></ol></li><li><a href="#toc4" tabindex="0">STDEVA関数の書き方（構文と引数）</a><ol><li><a href="#toc5" tabindex="0">基本構文</a></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">引数の説明</a></li><li><a href="#toc7" tabindex="0">対応バージョン</a></li></ol></li><li><a href="#toc8" tabindex="0">STDEVA関数の基本的な使い方</a><ol><li><a href="#toc9" tabindex="0">数値のみのデータで使う場合</a></li><li><a href="#toc10" tabindex="0">文字列が混ざるデータで使う場合（STDEV.Sとの結果比較）</a></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">TRUE/FALSEが含まれるデータで使う場合</a></li></ol></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">STDEV系5関数の比較表と使い分け</a><ol><li><a href="#toc13" tabindex="0">STDEV / STDEV.S / STDEV.P / STDEVA / STDEVPAの違い</a></li><li><a href="#toc14" tabindex="0">A系関数（STDEVA・STDEVPA）を選ぶべき場面</a></li></ol></li><li><a href="#toc15" tabindex="0">STDEVA関数の実務シナリオ</a><ol><li><a href="#toc16" tabindex="0">アンケートデータに未回答テキストが混ざるケース</a></li><li><a href="#toc17" tabindex="0">TRUE/FALSEフラグ付きデータのばらつき分析</a></li></ol></li><li><a href="#toc18" tabindex="0">STDEVAを使う際の注意点とよくある間違い</a><ol><li><a href="#toc19" tabindex="0">空白セルは無視される（0ではない）</a></li><li><a href="#toc20" tabindex="0">数値型テキストは0として扱われる</a></li><li><a href="#toc21" tabindex="0">数値データが1個以下だと#DIV/0!エラー</a></li><li><a href="#toc22" tabindex="0">#VALUE!エラーが出るとき</a></li><li><a href="#toc23" tabindex="0">全データが同じ値のときは標準偏差が0</a></li></ol></li><li><a href="#toc24" tabindex="0">まとめ</a></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">STDEVA関数とは？文字列を含むデータの標本標準偏差を求める関数</span></h2>



<p>STDEVA関数は、文字列やTRUE/FALSEを含むデータから、Excelで標本標準偏差を求められる統計関数です。STDEV.S関数が文字列を無視するのに対し、STDEVA関数はすべての値を数値に変換して計算に含めます。</p>



<p>アンケートの「未回答」を0点扱いにしたり、TRUE/FALSEのフラグ列のばらつきを見たりしたいときに便利ですよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc2">STDEVA関数の読み方と語源</span></h3>



<p>STDEVAは「エスティーディーイーブイエー」と読みます。「STandard DEViation」（標準偏差）に、文字列や論理値を含める意味の「A（Alphanumeric）」を足した名前です。</p>



<p>同じ「A」が付く関数には、AVERAGEA・MAXA・MINA・VARA・VARPA・STDEVPAなどがあります。これらはまとめて「A系関数」と呼ばれていて、すべて共通の変換ルール（文字列→0、TRUE→1、FALSE→0）で動作します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc3">STDEVAが使える場面と使えない場面</span></h3>



<p>STDEVAが向いているのは、文字列やTRUE/FALSEが混ざったデータのケースです。これらを0や1として計算に含めたいときに活躍します。アンケートの未回答を0点扱いにしたいときや、出欠のフラグ列でばらつきを見たいときに使えますよ。</p>



<p>逆に、文字列や未回答を「無視してデータから除外」したい場合は、STDEV.S関数が適切です。「未回答者は集計から外す」方針のときはSTDEV.Sを選んでくださいね。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc4">STDEVA関数の書き方（構文と引数）</span></h2>



<p>ここからは、ExcelのSTDEVA関数の構文を具体的に見ていきましょう。引数は最大255個まで指定できます。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">基本構文</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(値1, [値2], ...)</code></pre>



<p>英語版での構文は以下のとおりです。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(value1, [value2], ...)</code></pre>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc6">引数の説明</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>引数</th><th>必須</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>値1</td><td>必須</td><td>標本標準偏差を求めたい最初のデータ。セル範囲または単一の値を指定します</td></tr><tr><td>値2以降</td><td>任意</td><td>2つ目以降のデータ。カンマ区切りで最大254個まで追加可能です</td></tr></tbody></table></figure>



<p>引数に渡せるデータは、数値・セル参照・範囲・配列定数など幅広く対応しています。合計で最大255個の引数を受け取れます。</p>



<p><strong>値の変換ルール</strong>は以下のとおりです。このルールがSTDEVAの最大の特徴ですよ。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>値の種類</th><th>STDEVAでの扱い</th></tr></thead><tbody><tr><td>数値</td><td>そのまま使用</td></tr><tr><td>TRUE</td><td>1に変換</td></tr><tr><td>FALSE</td><td>0に変換</td></tr><tr><td>文字列（セル参照経由）</td><td>0に変換</td></tr><tr><td>空白セル</td><td>無視（計算に含めない）</td></tr><tr><td>数値型テキスト</td><td>0に変換（文字列として扱う）</td></tr></tbody></table></figure>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc7">対応バージョン</span></h3>



<p>STDEVA関数はExcel 97以降の古い関数で、現行のバージョンすべてで使えます。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>Excel for Microsoft 365</li><li>Excel 2024</li><li>Excel 2021</li><li>Excel 2019</li><li>Excel 2016</li><li>Excel for the web</li></ul>



<p>Excel 2010でSTDEV.Sが導入された後も、STDEVAは新命名ルール（ドット付き）に置き換わることなく残っています。後述の5関数比較表でその理由がわかりますよ。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc8">STDEVA関数の基本的な使い方</span></h2>



<p>ここでは、STDEVA関数の動きを3パターンのサンプルデータで確認していきます。STDEV.Sとの結果比較も載せますので、違いをイメージしやすいはずですよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc9">数値のみのデータで使う場合</span></h3>



<p>まずは文字列を含まない、シンプルな数値データで試してみましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: 80
A2: 70
A3: 90
A4: 60
A5: 100</code></pre>



<p>このデータでSTDEVAとSTDEV.Sをそれぞれ計算します。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(A1:A5)   → 15.81
=STDEV.S(A1:A5)  → 15.81</code></pre>



<p>数値のみのデータでは、両者の結果は完全に一致します。なぜなら、STDEVAもSTDEV.Sも「サンプルの偏差二乗和をn-1で割る」という同じn-1法を使っているからです。</p>



<p>補足すると、計算過程はこうなります。平均 = (80+70+90+60+100)÷5 = 80、偏差二乗和 = 0+100+100+400+400 = 1000、分散 = 1000÷4 = 250、標準偏差 = √250 ≈ 15.81 です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">文字列が混ざるデータで使う場合（STDEV.Sとの結果比較）</span></h3>



<p>次に、アンケートの未回答を「欠席」という文字列で記録したデータを見てみましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: 80
A2: 70
A3: 欠席
A4: 60
A5: 100</code></pre>



<p>同じデータでSTDEVAとSTDEV.Sを計算すると、結果が大きく異なります。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(A1:A5)   → 37.68
=STDEV.S(A1:A5)  → 17.08</code></pre>



<p>STDEVAでは「欠席」が0に変換され、{80, 70, 0, 60, 100}の5個のデータとして計算されます。平均が62まで下がるため、偏差が大きくなり、標準偏差が大きくなるんですね。</p>



<p>一方STDEV.Sでは「欠席」が無視され、{80, 70, 60, 100}の4個のみで計算されます。平均は77.5で、ばらつきは小さくなります。</p>



<p>この違いは業務方針によって使い分けが必要です。未回答を「0点扱いで含める」ならSTDEVA、「集計から除外する」ならSTDEV.Sを選びましょう。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc11">TRUE/FALSEが含まれるデータで使う場合</span></h3>



<p>最後に、出欠や合否などTRUE/FALSEのフラグで記録されたデータを見てみます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: TRUE
A2: FALSE
A3: TRUE
A4: TRUE
A5: FALSE</code></pre>



<p>このデータでSTDEVAを使うと、次の結果になります。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(A1:A5)   → 0.55</code></pre>



<p>STDEVAはTRUE→1、FALSE→0に変換するため、内部的には{1, 0, 1, 1, 0}として扱われます。平均は0.6、標準偏差は約0.55になりますよ。</p>



<p>なお、STDEV.SにTRUE/FALSEのみのデータを渡すと、すべて無視されて有効データが0件になります。結果として<code>#DIV/0!</code>エラーが返るので、論理値を扱うなら必ずSTDEVAを選んでくださいね。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc12">STDEV系5関数の比較表と使い分け</span></h2>



<p>Excelには標準偏差を求める関数が5つあります。どれを選べばいいか迷いやすいので、ここで一度整理しておきましょう。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc13">STDEV / STDEV.S / STDEV.P / STDEVA / STDEVPAの違い</span></h3>



<p>5つの関数を、対象データ・分母・値の扱い・追加バージョンで比較します。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>対象データ</th><th>分母</th><th>文字列・論理値</th><th>登場バージョン</th></tr></thead><tbody><tr><td>STDEV.S</td><td>標本（サンプル）</td><td>n-1</td><td>無視</td><td>Excel 2010以降</td></tr><tr><td>STDEV</td><td>標本（サンプル）</td><td>n-1</td><td>無視</td><td>旧互換（現在も使用可）</td></tr><tr><td>STDEV.P</td><td>母集団全体</td><td>n</td><td>無視</td><td>Excel 2010以降</td></tr><tr><td>STDEVA</td><td>標本（サンプル）</td><td>n-1</td><td>0または1として含める</td><td>Excel 97以降</td></tr><tr><td>STDEVPA</td><td>母集団全体</td><td>n</td><td>0または1として含める</td><td>Excel 97以降</td></tr></tbody></table></figure>



<p>「標本」とは、調査対象となる全体から一部を取り出したデータのことです。「母集団」とは、調査対象となる全体のデータを指します。</p>



<p>分母がn-1のSTDEV.SやSTDEVAは、標本から母集団のばらつきを推定するための計算です。「不偏分散」（母集団の分散を過小評価しないように補正した推定値）の考え方を使います。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc14">A系関数（STDEVA・STDEVPA）を選ぶべき場面</span></h3>



<p>STDEVAとSTDEVPAは、A系関数の一員です。A系関数は次のような場面で使います。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>アンケートの未回答（「なし」「未記入」などの文字列）を0点扱いにしてばらつきを見たい</li><li>出欠や合否のTRUE/FALSEフラグで変動を測りたい</li><li>商品の在庫で「欠品」と記録されたセルを0扱いで集計したい</li></ul>



<p>逆に、文字列や未回答を除外して純粋な数値のみで計算したいなら、STDEV.SやSTDEV.Pが適切です。データの扱い方針で使い分けてくださいね。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc15">STDEVA関数の実務シナリオ</span></h2>



<p>ここからは、STDEVAが活躍する具体的な業務シナリオを2つ紹介します。どちらも「未回答や論理値を0・1で扱う」ケースです。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc16">アンケートデータに未回答テキストが混ざるケース</span></h3>



<p>社内満足度アンケートで、10人に「総合満足度（100点満点）」を聞いた結果を想定します。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A2: 80   （回答者1）
A3: 70   （回答者2）
A4: 欠席 （回答者3 未回答）
A5: 60   （回答者4）
A6: 100  （回答者5）
A7: 未記入 （回答者6 未回答）
A8: 90   （回答者7）
A9: 75   （回答者8）
A10: 85  （回答者9）
A11: 95  （回答者10）</code></pre>



<p>2人の未回答を「0点扱い」でばらつきを評価するなら、以下のように書きます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(A2:A11)</code></pre>



<p>この方式は「未回答者も組織の満足度に影響しているはず」と考える場合に使います。一方、未回答者を除外して「回答者のみの満足度のばらつき」を見たければSTDEV.Sが適切です。</p>



<p>どちらが正しいという話ではなく、集計方針に合わせて選べるのがポイントですよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc17">TRUE/FALSEフラグ付きデータのばらつき分析</span></h3>



<p>出勤状況を日別に記録した表を想定します。社員1人分の1週間のデータです。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A2: TRUE   （月曜日 出勤）
A3: TRUE   （火曜日 出勤）
A4: FALSE  （水曜日 欠勤）
A5: TRUE   （木曜日 出勤）
A6: TRUE   （金曜日 出勤）</code></pre>



<p>出勤率のばらつきを見たいときは、以下の数式を使います。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(A2:A6)   → 0.45</code></pre>



<p>STDEVAはTRUE→1、FALSE→0に変換してくれるので、フラグ列のばらつきを素直に計算できます。これは「出勤安定度」の指標として、複数社員の比較やチーム間の比較にも応用できますよ。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc18">STDEVAを使う際の注意点とよくある間違い</span></h2>



<p>STDEVAを使うときによくハマる落とし穴を整理しておきます。エラーが出る前に目を通しておいてくださいね。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc19">空白セルは無視される（0ではない）</span></h3>



<p>変換ルールで見落としがちなのが、空白セルは「0」ではなく「無視」される点です。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: 80
A2: 70
A3:           （空白）
A4: 60
A5: 100</code></pre>



<p>このとき、STDEVAは空白のA3を無視して、{80, 70, 60, 100}の4個のデータとして計算します。「文字列は0扱い」でも「空白は除外」なんですね。</p>



<p>未回答を0点扱いにしたいなら、空白のままにせず「0」か「欠席」などの文字列を必ず入力しておきましょう。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc20">数値型テキストは0として扱われる</span></h3>



<p>Excelでは、セルの書式が「テキスト」になっていると、見た目が数値でも内部的には文字列として扱われます。これをSTDEVAに渡すと0に変換されてしまいます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: 80   （標準書式）
A2: 70   （テキスト書式で &quot;70&quot; と入力）
A3: 90</code></pre>



<p>この場合、STDEVAはA2を0として計算するため、意図した結果になりません。セルの左上に緑の三角マークが表示されていたら、書式がテキスト型になっている可能性が高いですよ。</p>



<p>対処法は以下の2つです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>セルを選択し、Ctrl + 1で書式設定を開き「標準」に変更する</li><li>VALUE関数で数値に変換する（例: <code>=VALUE(A2)</code>）</li></ul>



<p>データを外部CSVやWebからコピーしたとき、この状態になりやすいので注意してくださいね。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc21">数値データが1個以下だと#DIV/0!エラー</span></h3>



<p>変換後の数値が1個以下のとき、分母のn-1が0になるため、STDEVAは<code>#DIV/0!</code>エラーを返します。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: 欠席
A2: 未記入
A3: 80</code></pre>



<p>この例では、文字列2個は0に変換されて3個のデータ{0, 0, 80}として計算されるので、エラーにはなりません。ただし、実データが1件しかない場合（例: <code>=STDEVA(A3)</code>）はn-1=0になって<code>#DIV/0!</code>が返ります。</p>



<p>少ないデータで標準偏差を測ろうとしていないか、範囲指定を見直してみてください。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc22">#VALUE!エラーが出るとき</span></h3>



<p>STDEVA関数に文字列を<strong>引数として直接指定</strong>した場合は<code>#VALUE!</code>エラーが出ます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(80, 70, &quot;欠席&quot;, 60, 100)   → #VALUE!エラー</code></pre>



<p>これは「引数直接指定」と「セル参照経由」で挙動が異なるためです。セル参照経由の文字列は0に変換されますが、数式内に文字列リテラルを直接書くと型不一致でエラーになります。</p>



<p>セル範囲を使えば回避できるので、以下のように書き直しましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(A1:A5)   → セル範囲指定ならOK</code></pre>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc23">全データが同じ値のときは標準偏差が0</span></h3>



<p>全データが同じ値の場合、標準偏差は0になります。これはエラーではなく正しい結果です。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>A1: 50
A2: 50
A3: 50
A4: 50
A5: 50</code></pre>



<p><code>=STDEVA(A1:A5)</code>の結果は<code>0</code>です。「ばらつきがない」状態を意味していますので、データの異常ではありませんよ。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc24">まとめ</span></h2>



<p>ExcelのSTDEVA関数は、文字列やTRUE/FALSEを含むデータから、標本標準偏差を求められる関数です。この記事のポイントを振り返っておきましょう。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>構文</strong>: <code>=STDEVA(値1, [値2], ...)</code>、最大255個の引数</li><li><strong>変換ルール</strong>: 文字列→0、TRUE→1、FALSE→0、空白→無視</li><li><strong>STDEV.Sとの違い</strong>: STDEV.Sは文字列を無視、STDEVAは0扱いで含める</li><li><strong>A系関数</strong>: AVERAGEA・MAXA・MINA・VARA・VARPA・STDEVPAと共通の変換ルール</li><li><strong>使う場面</strong>: アンケートの未回答を0点扱いにしたいとき、TRUE/FALSEフラグのばらつきを見たいとき</li><li><strong>よくある間違い</strong>: 数値型テキストが0扱いされる、直接指定の文字列は#VALUE!、データ1個以下は#DIV/0!</li></ul>



<p>業務方針に合わせて、STDEVAとSTDEV.Sを使い分けてみてくださいね。「未回答=0点扱い」がしっくりくる場面ではSTDEVAが強い味方になってくれますよ。</p>



<p>STDEV系の他の関数やA系関数もあわせて学んでおくと、統計集計の幅が広がります。以下の関連記事も参考にしてくださいね。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-stdev-s/">ExcelのSTDEV.S関数</a>: 数値のみの標本標準偏差を求める正規関数</li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-stdev-p/">ExcelのSTDEV.P関数</a>: 母集団全体の標準偏差を求める関数</li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-stdev-function/">ExcelのSTDEV関数</a>: 旧版の標本標準偏差関数</li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-average/">ExcelのAVERAGE関数</a>: 標準偏差と合わせて使う平均値関数</li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdeva-function/">スプレッドシートのSTDEVA関数</a>: Googleスプレッドシート版STDEVA</li></ul>
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			</item>
		<item>
		<title>ExcelのSTDEV関数とは？標準偏差の求め方からSTDEV.S・STDEVPの違いまで</title>
		<link>https://mashukabu.com/excel-stdev-function/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 14 Apr 2026 13:47:48 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Excel関数]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV関数]]></category>
		<category><![CDATA[標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[統計]]></category>
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					<description><![CDATA[ExcelのSTDEV関数（標本標準偏差）の使い方を解説。STDEV.Sとの計算結果の互換性、STDEVPとの使い分けポイント、テスト点数・売上分析などの実務ユースケースまで一記事でわかります。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>「STDEV関数って何をするの？」「STDEV.Sとどう違うの？」と疑問に思っている方へ。この記事ではSTDEV関数の使い方を基本から解説します。STDEV.Sとの関係、STDEVPとの使い分け、実務活用例まで一記事でまとめています。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-3" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-3">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">Excel STDEV関数とは？標準偏差を求める基本の関数</a></li><li><a href="#toc2" tabindex="0">STDEV関数の使い方｜構文と入力手順</a><ol><li><a href="#toc3" tabindex="0">構文</a></li><li><a href="#toc4" tabindex="0">基本の使い方</a></li><li><a href="#toc5" tabindex="0">複数範囲を指定する場合</a></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">引数のデータの扱い</a></li></ol></li><li><a href="#toc7" tabindex="0">STDEVとSTDEV.Sの違い｜計算結果は同じ、どちらを使えばいい？</a><ol><li><a href="#toc8" tabindex="0">名前が変わった経緯</a></li><li><a href="#toc9" tabindex="0">計算結果は完全に同一</a></li><li><a href="#toc10" tabindex="0">どちらを使えばいい？</a></li></ol></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">STDEVとSTDEVP（母標準偏差）の使い分け</a><ol><li><a href="#toc12" tabindex="0">「標本」と「母集団」とは</a></li><li><a href="#toc13" tabindex="0">計算方式の違い</a></li><li><a href="#toc14" tabindex="0">実務での判断基準</a></li></ol></li><li><a href="#toc15" tabindex="0">STDEV系4関数の早見表｜STDEV / STDEV.S / STDEVP / STDEV.P</a></li><li><a href="#toc16" tabindex="0">実務での活用例3選</a><ol><li><a href="#toc17" tabindex="0">活用例1：テスト点数のばらつき分析</a></li><li><a href="#toc18" tabindex="0">活用例2：月次売上のばらつき把握</a></li><li><a href="#toc19" tabindex="0">活用例3：複数部署・店舗の比較</a></li></ol></li><li><a href="#toc20" tabindex="0">よくある疑問・注意点</a><ol><li><a href="#toc21" tabindex="0">Q. STDEV.Sはいつから使えますか？</a></li><li><a href="#toc22" tabindex="0">Q. データが1つしかないとエラーになりますか？</a></li><li><a href="#toc23" tabindex="0">Q. 空白セルや文字列セルが混ざっていても大丈夫？</a></li></ol></li><li><a href="#toc24" tabindex="0">あわせて読みたい</a></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">Excel STDEV関数とは？標準偏差を求める基本の関数</span></h2>



<p>STDEV関数は、データのばらつきを数値で表す関数です。この数値を「標準偏差」といいます。</p>



<p>標準偏差は「平均からの散らばり具合」を示す指標です。値が大きいほどデータが散らばっており、小さいほど均等に近いことを意味します。</p>



<p>たとえばテスト結果を分析するとき、平均点だけでは点数の均等さはわかりません。標準偏差を使うと、ばらつきを数値で把握できます。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc2">STDEV関数の使い方｜構文と入力手順</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc3">構文</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV(数値1, [数値2], ...)</code></pre>



<ul class="wp-block-list"><li><code>数値1</code>：必須。セル範囲または数値を指定します</li><li><code>数値2</code> 以降：省略可能。最大255個まで指定できます</li></ul>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc4">基本の使い方</span></h3>



<p>B2:B31 に30人分のテスト点数が入っているとします。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV(B2:B31)</code></pre>



<p>この数式で30人分の標準偏差を求められます。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">複数範囲を指定する場合</span></h3>



<p>離れた2つの範囲を続けて指定できます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV(B2:B16, D2:D16)</code></pre>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc6">引数のデータの扱い</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>データの種類</th><th>扱い</th></tr></thead><tbody><tr><td>数値</td><td>計算に含まれる</td></tr><tr><td>空白セル</td><td>無視される</td></tr><tr><td>文字列（範囲参照内）</td><td>無視される</td></tr><tr><td>論理値（範囲参照内）</td><td>無視される</td></tr><tr><td>論理値・文字列（直接入力）</td><td>計算に含まれる</td></tr></tbody></table></figure>



<p>範囲参照内の文字列や論理値は無視されます。直接引数として入力した場合は計算に含まれます。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc7">STDEVとSTDEV.Sの違い｜計算結果は同じ、どちらを使えばいい？</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc8">名前が変わった経緯</span></h3>



<p>Excel 2010以降、STDEVの後継として STDEV.S が追加されました。名前変更の理由は関数の役割を明確にするためです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><code>STDEV.S</code> の「S」は Sample（標本）の略</li><li><code>STDEV.P</code> の「P」は Population（母集団）の略</li></ul>



<p>S と P で標本と母集団を明確に区別できる体系に整理されました。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc9">計算結果は完全に同一</span></h3>



<p>STDEV と STDEV.S の計算結果はまったく同じです。同じデータに対してどちらを使っても同じ値が返ります。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">どちらを使えばいい？</span></h3>



<p>Microsoftは、新規で数式を作るなら STDEV.S の使用を推奨しています。将来のバージョンで STDEV が使えなくなる可能性があると公式が警告しています。</p>



<p>既存ファイルに STDEV が使われている場合は、無理に変更する必要はありません。現行バージョンでは問題なく動作します。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc11">STDEVとSTDEVP（母標準偏差）の使い分け</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc12">「標本」と「母集団」とは</span></h3>



<p>まず用語を整理します。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>母集団</strong>：分析したい対象のすべてのデータ</li><li><strong>標本</strong>：母集団から一部を抜き出したデータ</li></ul>



<p>たとえば「全国の中学生の国語点数を分析したい」とします。全国すべての生徒のデータがある場合は母集団です。<strong>STDEVP</strong> を使います。東京千代田区の生徒のデータで代表させる場合は標本です。<strong>STDEV</strong> を使います。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc13">計算方式の違い</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>計算方式</th></tr></thead><tbody><tr><td>STDEV（標本標準偏差）</td><td>偏差平方和 ÷ (n-1) の平方根</td></tr><tr><td>STDEVP（母標準偏差）</td><td>偏差平方和 ÷ n の平方根</td></tr></tbody></table></figure>



<p>STDEVの結果はSTDEVPより大きくなります。データ数が少ないほど差が開きます。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc14">実務での判断基準</span></h3>



<p>手元のデータが「全件」か「一部抽出」かで使い分けます。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>全件データがある → STDEVP</li><li>一部を抽出したデータ → STDEV</li></ul>



<p><strong>実務ではほとんどの場合 STDEV を使います。</strong> 全件データを保有している状況は少ないためです。抽出データから全体のばらつきを推定するケースが多く、その場合は STDEV が適切です。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc15">STDEV系4関数の早見表｜STDEV / STDEV.S / STDEVP / STDEV.P</span></h2>



<p>迷ったときは以下の表で確認してください。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>対象</th><th>文字列・論理値の扱い</th><th>備考</th></tr></thead><tbody><tr><td>STDEV</td><td>標本標準偏差</td><td>範囲参照内は無視</td><td>旧関数（互換性あり）</td></tr><tr><td>STDEV.S</td><td>標本標準偏差</td><td>範囲参照内は無視</td><td>推奨（STDEVの後継）</td></tr><tr><td>STDEVP</td><td>母標準偏差</td><td>範囲参照内は無視</td><td>旧関数（互換性あり）</td></tr><tr><td>STDEV.P</td><td>母標準偏差</td><td>範囲参照内は無視</td><td>推奨（STDEVPの後継）</td></tr><tr><td>STDEVA</td><td>標本標準偏差</td><td>文字列=0、TRUE=1</td><td>特殊用途向け</td></tr><tr><td>STDEVPA</td><td>母標準偏差</td><td>文字列=0、TRUE=1</td><td>特殊用途向け</td></tr></tbody></table></figure>



<p>STDEVA / STDEVPA は特殊用途向けです。論理値（TRUE/FALSE）や文字列を 0 または 1 として計算に含めたい場合に使います。通常の数値分析では STDEV / STDEV.S を使います。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc16">実務での活用例3選</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc17">活用例1：テスト点数のばらつき分析</span></h3>



<p>クラス全体の点数が均等かどうかを確認できます。</p>



<p>B2:B31 に30人分の点数が入っているとします。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV(B2:B31)</code></pre>



<p>標準偏差が大きければ、高得点者と低得点者が混在しています。小さければ全体的に均等な点数分布です。平均だけでは見えない、クラスのばらつき状況を把握できます。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc18">活用例2：月次売上のばらつき把握</span></h3>



<p>売上の安定性を評価したい場合に使います。</p>



<p>C2:C13 に12ヶ月分の売上が入っているとします。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV(C2:C13)</code></pre>



<p>標準偏差が小さければ毎月安定した売上です。大きければ月による変動が激しいことを示します。平均売上だけでなく、安定性の評価にも役立ちます。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc19">活用例3：複数部署・店舗の比較</span></h3>



<p>各部署の売上のばらつきを比較できます。</p>



<p>各部署の売上範囲に対してそれぞれSTDEVを適用し、結果を並べます。平均が同じでも標準偏差に差があれば、安定性が異なることがわかります。安定している部署の仕事の進め方を参考にするなど、改善のヒントが得られます。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc20">よくある疑問・注意点</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc21">Q. STDEV.Sはいつから使えますか？</span></h3>



<p>Excel 2010以降のバージョンで使えます。それ以前のバージョンとファイルを共有する場合は STDEV を使うと安全です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc22">Q. データが1つしかないとエラーになりますか？</span></h3>



<p>はい。標準偏差の計算にはデータが2個以上必要です。1個の場合は <code>#DIV/0!</code> エラーが返ります。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc23">Q. 空白セルや文字列セルが混ざっていても大丈夫？</span></h3>



<p>範囲参照内の空白・文字列・論理値は自動的に無視されます。手動でデータを除外する必要はありません。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc24">あわせて読みたい</span></h2>



<p>平均と標準偏差を組み合わせると、データの傾向をより詳しく把握できます。</p>



<p><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-average/">AVERAGE関数の使い方</a>も合わせて確認してください。</p>



<p>条件をつけて平均を求めたい場合は<a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-averageif/">AVERAGEIF関数の使い方</a>が役立ちます。条件が複数ある場合は<a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-averageifs/">AVERAGEIFS関数の使い方</a>を参照してください。</p>
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		<title>ExcelのSTDEV.S関数の使い方｜標本標準偏差でばらつきを求める方法</title>
		<link>https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-stdev-s/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 04 Apr 2026 04:32:48 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Excel関数]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV.P関数]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV.S関数]]></category>
		<category><![CDATA[標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[統計関数]]></category>
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					<description><![CDATA[ExcelのSTDEV.S関数の使い方を基本構文から実務活用まで解説。標本標準偏差の意味やSTDEV.Pとの違い、旧STDEV関数との互換性、品質管理やテスト分析での活用例も紹介します。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>「データの平均は出せたけど、ばらつきってどうやって数値化すればいいんだろう？」。こんな疑問を感じたことはありませんか？</p>



<p>平均値だけでは、データがどれくらい散らばっているかが見えませんよね。ばらつきを数値で測定できれば、品質管理やテスト結果の分析にもすぐに活用できます。</p>



<p>そんなときに使うのがSTDEV.S関数です。この記事では基本の書き方から実務での活用例まで解説します。STDEV.P関数との違いや旧STDEV関数との互換性もあわせて整理しました。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-4" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-4">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">STDEV.S関数とは？標本標準偏差を求める関数</a></li><li><a href="#toc2" tabindex="0">STDEV.S関数の書き方（構文と引数）</a><ol><li><a href="#toc3" tabindex="0">基本構文</a></li><li><a href="#toc4" tabindex="0">引数の説明</a></li><li><a href="#toc5" tabindex="0">「標本」標準偏差とは？</a></li></ol></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">STDEV.S関数の基本的な使い方</a><ol><li><a href="#toc7" tabindex="0">標準偏差を求める</a></li><li><a href="#toc8" tabindex="0">標準偏差の値をどう読むか</a></li></ol></li><li><a href="#toc9" tabindex="0">STDEV.S関数の実践的な使い方・応用例</a><ol><li><a href="#toc10" tabindex="0">品質管理で「規格外」の製品を検出する</a></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">テスト結果の偏差値を計算する</a></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">「平均 +/- 標準偏差」で標準的な範囲を求める</a></li></ol></li><li><a href="#toc13" tabindex="0">よくあるエラーと対処法</a><ol><li><a href="#toc14" tabindex="0">#DIV/0!エラー</a></li><li><a href="#toc15" tabindex="0">#VALUE!エラー</a></li><li><a href="#toc16" tabindex="0">結果が0になるケース</a></li></ol></li><li><a href="#toc17" tabindex="0">STDEV.P関数・旧STDEV関数との違い・使い分け</a><ol><li><a href="#toc18" tabindex="0">STDEV.S関数とSTDEV.P関数の違い</a></li><li><a href="#toc19" tabindex="0">どちらを使えばいいか迷ったら</a></li><li><a href="#toc20" tabindex="0">旧STDEV関数との互換性</a></li><li><a href="#toc21" tabindex="0">関連関数の一覧</a></li></ol></li><li><a href="#toc22" tabindex="0">まとめ</a><ol><li><a href="#toc23" tabindex="0">この記事のポイント</a></li><li><a href="#toc24" tabindex="0">関連記事</a></li></ol></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">STDEV.S関数とは？標本標準偏差を求める関数</span></h2>



<p>STDEV.S関数（読み方: エスティーデブ・エス）は、データの<strong>標本標準偏差</strong>を返す関数です。「STDEV」は「Standard Deviation（標準偏差）」、「S」は「Sample（標本）」の頭文字です。</p>



<p>標準偏差とは、データが平均値からどれくらい離れているかを数値化した指標です。値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近くにデータが集まっています。</p>



<p>身近な例で考えてみましょう。テストの平均点が同じ70点のクラスが2つあるとします。全員が65〜75点に収まっているクラスと、30〜100点までバラバラのクラスでは、意味がまったく違いますよね。この「ばらつきの大きさ」を数値で表してくれるのがSTDEV.S関数です。</p>



<p>STDEV.S関数にできることをまとめると、次のとおりです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>データのばらつき（標本標準偏差）を数値で求める</li><li>複数のデータ群のばらつきを比較する</li><li>品質管理やテスト結果の分析に活用する</li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-average/">AVERAGE関数</a>と組み合わせて「平均 +/- 標準偏差」の範囲を求める</li></ul>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>STDEV.S関数はExcel 2010以降で使えます。Microsoft 365、Excel 2013〜2024のすべてのバージョンに対応しています。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc2">STDEV.S関数の書き方（構文と引数）</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc3">基本構文</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.S(数値1, [数値2], ...)</code></pre>



<p>カッコの中に、標準偏差を求めたいデータやセル範囲を指定します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc4">引数の説明</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>引数</th><th>必須/任意</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>数値1</td><td>必須</td><td>標準偏差を求めたい最初の値またはセル範囲</td></tr><tr><td>数値2, &#8230;</td><td>任意</td><td>追加の値またはセル範囲。最大253個まで指定可能</td></tr></tbody></table></figure>



<p>引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>セル範囲に含まれる文字列・論理値（TRUE/FALSE）・空白セルは自動的に無視されます。数値だけが計算の対象になります。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">「標本」標準偏差とは？</span></h3>



<p>STDEV.S関数が返すのは<strong>標本標準偏差</strong>です。ちょっとむずかしく聞こえますが、考え方はシンプルです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>標本</strong>: データの一部だけを取り出した場合（例: 社員1,000人のうち100人を抜き出して調査）</li><li><strong>母集団</strong>: データが全部そろっている場合（例: クラス30人全員のテスト結果）</li></ul>



<p>手元のデータが「全体の一部」なら、STDEV.S関数を使います。計算では「n-1」で割ることで、全体のばらつきをより正確に推定します。</p>



<p>データが全員分そろっているなら、STDEV.P関数を使います。この違いについては後半の「使い分け」セクションで詳しく説明します。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc6">STDEV.S関数の基本的な使い方</span></h2>



<p>以下の売上データでSTDEV.S関数を使ってみましょう。</p>



<p>B2からB11に10人分の月間売上データ（万円）が入っているとします。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>&nbsp;</th><th>A列（担当者）</th><th>B列（売上）</th></tr></thead><tbody><tr><td>2行目</td><td>田中</td><td>120</td></tr><tr><td>3行目</td><td>鈴木</td><td>85</td></tr><tr><td>4行目</td><td>佐藤</td><td>200</td></tr><tr><td>5行目</td><td>山田</td><td>150</td></tr><tr><td>6行目</td><td>高橋</td><td>95</td></tr><tr><td>7行目</td><td>伊藤</td><td>180</td></tr><tr><td>8行目</td><td>渡辺</td><td>110</td></tr><tr><td>9行目</td><td>中村</td><td>130</td></tr><tr><td>10行目</td><td>小林</td><td>160</td></tr><tr><td>11行目</td><td>加藤</td><td>140</td></tr></tbody></table></figure>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc7">標準偏差を求める</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.S(B2:B11)</code></pre>



<p>結果は約 <strong>37.5</strong> です。各担当者の売上が平均値（137万円）から、平均して約37.5万円離れていることを意味します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc8">標準偏差の値をどう読むか</span></h3>



<p>標準偏差の値だけでは「大きい」「小さい」の判断がしにくいですよね。比較対象があると意味が出てきます。</p>



<p>たとえば、2つのチームの売上データを比べてみましょう。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>チーム</th><th>平均売上</th><th>標準偏差</th></tr></thead><tbody><tr><td>Aチーム</td><td>137万円</td><td>37.5</td></tr><tr><td>Bチーム</td><td>137万円</td><td>12.0</td></tr></tbody></table></figure>



<p>平均売上は同じでも、Bチームのほうがばらつきが小さいことがわかります。Bチームは全員が安定して売上を出しているということです。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>標準偏差を平均値で割った値を<strong>変動係数（CV）</strong>と呼びます。<code>=STDEV.S(B2:B11)/AVERAGE(B2:B11)</code> で求められ、単位が違うデータ同士のばらつきも比較できますよ。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc9">STDEV.S関数の実践的な使い方・応用例</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">品質管理で「規格外」の製品を検出する</span></h3>



<p>製造業の品質管理では、「平均 +/- 3倍の標準偏差」の範囲から外れた製品を不良品と判定する「3シグマルール」が広く使われています。</p>



<p>C2からC21に20個の部品の重量データ（g）が入っているとします。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(C2:C21) - 3*STDEV.S(C2:C21)</code></pre>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(C2:C21) + 3*STDEV.S(C2:C21)</code></pre>



<p>この2つの数式で「管理下限」と「管理上限」を求められます。範囲から外れた部品は品質に問題がある可能性が高いと判断できます。</p>



<p>各製品が規格内かどうかをIF関数で判定するなら、次のように書きます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=IF(AND(C2&gt;=AVERAGE($C$2:$C$21)-3*STDEV.S($C$2:$C$21), C2&lt;=AVERAGE($C$2:$C$21)+3*STDEV.S($C$2:$C$21)), &quot;OK&quot;, &quot;NG&quot;)</code></pre>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc11">テスト結果の偏差値を計算する</span></h3>



<p>偏差値は「平均を50、標準偏差を10」に換算した指標です。STDEV.S関数とAVERAGE関数を組み合わせて求められます。</p>



<p>B2からB31に30人分のテストの点数が入っているとします。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=50 + 10 * (B2 - AVERAGE($B$2:$B$31)) / STDEV.S($B$2:$B$31)</code></pre>



<p>たとえば平均点65点、標準偏差12のテストで80点を取った場合、偏差値は約62.5です。自分の位置を直感的に把握できるので便利ですよ。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>全員が同じ点数だとSTDEV.S関数の結果が0になり、ゼロ除算エラーが出ます。<code>=IFERROR(50+10*(B2-AVERAGE($B$2:$B$31))/STDEV.S($B$2:$B$31), "-")</code> のようにIFERROR関数で囲んでおくと安心です。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc12">「平均 +/- 標準偏差」で標準的な範囲を求める</span></h3>



<p>データの約68%は「平均 +/- 1標準偏差」の範囲に収まるといわれています（正規分布の場合）。この性質を使って「標準的な範囲」を算出してみましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(B2:B11) - STDEV.S(B2:B11)</code></pre>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(B2:B11) + STDEV.S(B2:B11)</code></pre>



<p>先ほどの売上データなら、結果は約 <strong>99.5〜174.5</strong> 万円です。この範囲に入っていない担当者は「特に成績が良い」か「改善が必要」と判断する目安になります。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc13">よくあるエラーと対処法</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc14">#DIV/0!エラー</span></h3>



<p>STDEV.S関数で最もよく見るエラーです。以下の原因が考えられます。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>原因</th><th>対策</th></tr></thead><tbody><tr><td>数値データが1個しかない</td><td>2個以上の数値データを指定する</td></tr><tr><td>範囲内に数値が含まれていない</td><td>文字列ばかりの範囲を指定していないか確認する</td></tr></tbody></table></figure>



<p>標準偏差を計算するには最低2個の数値が必要です。1個しかないと「ばらつき」を求められないためエラーになります。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc15">#VALUE!エラー</span></h3>



<p>引数に文字列を直接入力すると発生します。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.S(&quot;100&quot;, &quot;200&quot;)   → #VALUE!エラー
=STDEV.S(100, 200)        → 正常に計算される</code></pre>



<p>セル範囲内に文字列がある場合は自動で無視されますが、引数として直接文字列を渡すとエラーになります。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc16">結果が0になるケース</span></h3>



<p>すべてのデータが同じ値の場合、標準偏差は0になります。これはエラーではなく「ばらつきがまったくない」という正しい結果です。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>期待した結果にならないときは、セル範囲に文字列が混ざっていないか確認してください。STDEV.S関数は文字列を無視するため、データ件数が想定より少なくなっている可能性があります。COUNT関数で数値の個数を確認するのがおすすめです。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc17">STDEV.P関数・旧STDEV関数との違い・使い分け</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc18">STDEV.S関数とSTDEV.P関数の違い</span></h3>



<p>STDEV.S関数とSTDEV.P関数は、どちらも標準偏差を求める関数ですが、計算方法が異なります。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>項目</th><th>STDEV.S</th><th>STDEV.P</th></tr></thead><tbody><tr><td>正式名称</td><td>標本標準偏差</td><td>母集団の標準偏差</td></tr><tr><td>割る数</td><td>n &#8211; 1（不偏推定）</td><td>n</td></tr><tr><td>使う場面</td><td>データが全体の一部のとき</td><td>データが全部そろっているとき</td></tr><tr><td>結果</td><td>やや大きくなる</td><td>やや小さくなる</td></tr></tbody></table></figure>



<p>同じデータでもSTDEV.S関数のほうが値がやや大きくなります。これは「一部のデータから全体のばらつきを推定する」ための補正です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc19">どちらを使えばいいか迷ったら</span></h3>



<p>以下の基準で判断してみてください。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>STDEV.S関数を使う場面</strong>: アンケート結果（回答者は全体の一部）、サンプル検査、一部の顧客データの分析</li><li><strong>STDEV.P関数を使う場面</strong>: クラス全員のテスト結果、全社員の売上データ、全店舗の月間売上</li></ul>



<p>迷ったらSTDEV.S関数を選んでおけば安全です。n-1で割るほうが推定値として保守的（やや大きめ）になるため、判断を誤るリスクが低くなります。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>データ件数が30を超えると、STDEV.S関数とSTDEV.P関数の差はほとんどなくなります。どちらを使っても実務上の問題はありません。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc20">旧STDEV関数との互換性</span></h3>



<p>STDEV.S関数はExcel 2010で導入された「新しい名前」の関数です。旧STDEV関数と<strong>計算結果はまったく同じ</strong>です。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>項目</th><th>STDEV.S</th><th>STDEV（旧）</th></tr></thead><tbody><tr><td>導入バージョン</td><td>Excel 2010</td><td>Excel 2003以前</td></tr><tr><td>計算結果</td><td>同一</td><td>同一</td></tr><tr><td>今後のサポート</td><td>推奨</td><td>互換性のために残存</td></tr></tbody></table></figure>



<p>Microsoftは新しい関数名（STDEV.S / STDEV.P）の使用を推奨しています。既存のブックで旧STDEV関数を使っていても問題はありませんが、新規で数式を作るときはSTDEV.S関数を使いましょう。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>旧STDEV関数で作られたブックをSTDEV.Sに書き換える必要はありません。結果は変わらないので、そのまま使い続けて大丈夫です。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc21">関連関数の一覧</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>説明</th><th>計算方法</th></tr></thead><tbody><tr><td>STDEV.S</td><td>標本標準偏差（数値のみ）</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>STDEV.P</td><td>母集団の標準偏差（数値のみ）</td><td>nで割る</td></tr><tr><td>STDEV</td><td>STDEV.Sの旧名称</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>STDEVP</td><td>STDEV.Pの旧名称</td><td>nで割る</td></tr><tr><td>STDEVA</td><td>標本標準偏差（文字列・論理値も含む）</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>VAR.S</td><td>標本分散</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>VAR.P</td><td>母分散</td><td>nで割る</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-average/">AVERAGE</a></td><td>平均値を求める</td><td>—</td></tr></tbody></table></figure>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc22">まとめ</span></h2>



<p>STDEV.S関数は、データの<strong>標本標準偏差</strong>を返す関数です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc23">この記事のポイント</span></h3>



<ul class="wp-block-list"><li>構文は <code>=STDEV.S(数値1, [数値2], ...)</code> で、セル範囲を指定するだけ</li><li>標準偏差はデータのばらつきを数値化した指標。値が大きいほどばらつきが大きい</li><li>データが「全体の一部」→ STDEV.S関数、「全部そろっている」→ STDEV.P関数</li><li>旧STDEV関数と計算結果は同じ。新規で作るならSTDEV.Sを使う</li><li>品質管理の3シグマルールや偏差値の計算にも活用できる</li></ul>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc24">関連記事</span></h3>



<p>STDEV.S関数の使い方がわかったら、以下の関数もあわせて覚えてみてください。データ分析の幅が広がりますよ。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-average/">ExcelのAVERAGE関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-standardize/">ExcelのSTANDARDIZE関数の使い方</a></li></ul>
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		<title>ExcelのSTDEV.P関数の使い方｜母標準偏差でばらつきを求める方法</title>
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		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 04 Apr 2026 04:31:48 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Excel関数]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV.P関数]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV.S関数]]></category>
		<category><![CDATA[標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[統計関数]]></category>
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					<description><![CDATA[ExcelのSTDEV.P関数の使い方を基本構文から実務活用まで解説。母集団全体の標準偏差の意味やSTDEV.Sとの違い、旧STDEVP関数との互換性、全店舗売上や全社員データの分析例も紹介します。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>「全社員の評価データがそろっているけど、ばらつきをどう数値化すればいいんだろう？」。こんな悩みを持ったことはありませんか？</p>



<p>平均値だけでは、データが均一なのかバラバラなのかが見えませんよね。全員分のデータがそろっているなら、母集団の標準偏差を正確に求められます。</p>



<p>そんなときに使うのがSTDEV.P関数です。この記事では基本の書き方から実務での活用例まで解説します。STDEV.S関数との違いや旧STDEVP関数との互換性もあわせて整理しました。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-5" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-5">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">STDEV.P関数とは？母集団の標準偏差を求める関数</a></li><li><a href="#toc2" tabindex="0">STDEV.P関数の書き方（構文と引数）</a><ol><li><a href="#toc3" tabindex="0">基本構文</a></li><li><a href="#toc4" tabindex="0">引数の説明</a></li><li><a href="#toc5" tabindex="0">「母集団」の標準偏差とは？</a></li></ol></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">STDEV.P関数の基本的な使い方</a><ol><li><a href="#toc7" tabindex="0">標準偏差を求める</a></li><li><a href="#toc8" tabindex="0">STDEV.S関数との結果の違い</a></li></ol></li><li><a href="#toc9" tabindex="0">STDEV.P関数の実践的な使い方・応用例</a><ol><li><a href="#toc10" tabindex="0">全店舗の売上ばらつきを月ごとに比較する</a></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">全社員の評価点でばらつきを分析する</a></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">「平均 +/- 標準偏差」で標準的な範囲を求める</a></li></ol></li><li><a href="#toc13" tabindex="0">よくあるエラーと対処法</a><ol><li><a href="#toc14" tabindex="0">#DIV/0!エラー</a></li><li><a href="#toc15" tabindex="0">#VALUE!エラー</a></li><li><a href="#toc16" tabindex="0">結果が0になるケース</a></li></ol></li><li><a href="#toc17" tabindex="0">STDEV.S関数・旧STDEVP関数との違い・使い分け</a><ol><li><a href="#toc18" tabindex="0">STDEV.P関数とSTDEV.S関数の違い</a></li><li><a href="#toc19" tabindex="0">どちらを使えばいいか迷ったら</a></li><li><a href="#toc20" tabindex="0">旧STDEVP関数との互換性</a></li><li><a href="#toc21" tabindex="0">関連関数の一覧</a></li></ol></li><li><a href="#toc22" tabindex="0">まとめ</a><ol><li><a href="#toc23" tabindex="0">この記事のポイント</a></li><li><a href="#toc24" tabindex="0">関連記事</a></li></ol></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">STDEV.P関数とは？母集団の標準偏差を求める関数</span></h2>



<p>STDEV.P関数（読み方: エスティーデブ・ピー）は、データの<strong>母集団の標準偏差</strong>を返す関数です。「STDEV」は「Standard Deviation（標準偏差）」、「P」は「Population（母集団）」の頭文字です。</p>



<p>標準偏差とは、データが平均値からどれくらい離れているかを数値化した指標です。値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近くにデータが集まっています。</p>



<p>身近な例で考えてみましょう。全店舗の月間売上が手元にあるとします。平均が100万円でも、全店舗が90〜110万円に収まっているのか、50〜150万円までバラバラなのかで状況は大きく変わりますよね。この「ばらつきの大きさ」を数値で返してくれるのがSTDEV.P関数です。</p>



<p>STDEV.P関数にできることをまとめると、次のとおりです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>母集団全体のデータからばらつき（標準偏差）を正確に求める</li><li>全店舗・全社員・全製品など、データが全部そろっている場面で使う</li><li>複数のデータ群のばらつきを比較する</li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-average/">AVERAGE関数</a>と組み合わせて「平均 +/- 標準偏差」の範囲を求める</li></ul>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>STDEV.P関数はExcel 2010以降で使えます。Microsoft 365、Excel 2013〜2024のすべてのバージョンに対応しています。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc2">STDEV.P関数の書き方（構文と引数）</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc3">基本構文</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.P(数値1, [数値2], ...)</code></pre>



<p>カッコの中に、標準偏差を求めたいデータやセル範囲を指定します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc4">引数の説明</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>引数</th><th>必須/任意</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>数値1</td><td>必須</td><td>標準偏差を求めたい最初の値またはセル範囲</td></tr><tr><td>数値2, &#8230;</td><td>任意</td><td>追加の値またはセル範囲。最大253個まで指定可能</td></tr></tbody></table></figure>



<p>引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>セル範囲に含まれる文字列・論理値（TRUE/FALSE）・空白セルは自動的に無視されます。数値だけが計算の対象になります。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">「母集団」の標準偏差とは？</span></h3>



<p>STDEV.P関数が返すのは<strong>母集団の標準偏差</strong>です。ちょっとむずかしく聞こえますが、考え方はシンプルです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>母集団</strong>: データが全部そろっている場合（例: クラス30人全員のテスト結果、全10店舗の売上）</li><li><strong>標本</strong>: データの一部だけを取り出した場合（例: 社員1,000人のうち100人を抜き出して調査）</li></ul>



<p>手元のデータが「全体そのもの」なら、STDEV.P関数を使います。計算では「n」で割って正確な標準偏差を求めます。</p>



<p>データが全体の一部だけなら、STDEV.S関数を使います。この違いについては後半の「使い分け」セクションで詳しく説明します。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc6">STDEV.P関数の基本的な使い方</span></h2>



<p>以下の売上データでSTDEV.P関数を使ってみましょう。</p>



<p>B2からB11に全10店舗の月間売上データ（万円）が入っているとします。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>&nbsp;</th><th>A列（店舗名）</th><th>B列（売上）</th></tr></thead><tbody><tr><td>2行目</td><td>渋谷店</td><td>120</td></tr><tr><td>3行目</td><td>新宿店</td><td>85</td></tr><tr><td>4行目</td><td>池袋店</td><td>200</td></tr><tr><td>5行目</td><td>横浜店</td><td>150</td></tr><tr><td>6行目</td><td>大宮店</td><td>95</td></tr><tr><td>7行目</td><td>千葉店</td><td>180</td></tr><tr><td>8行目</td><td>立川店</td><td>110</td></tr><tr><td>9行目</td><td>町田店</td><td>130</td></tr><tr><td>10行目</td><td>川崎店</td><td>160</td></tr><tr><td>11行目</td><td>吉祥寺店</td><td>140</td></tr></tbody></table></figure>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc7">標準偏差を求める</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.P(B2:B11)</code></pre>



<p>結果は約 <strong>35.6</strong> です。各店舗の売上が平均値（137万円）から、平均して約35.6万円離れていることを意味します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc8">STDEV.S関数との結果の違い</span></h3>



<p>同じデータでSTDEV.S関数を使うと約 <strong>37.5</strong> になります。STDEV.P関数のほうが値がやや小さくなります。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>結果</th><th>割る数</th></tr></thead><tbody><tr><td>STDEV.P</td><td>約35.6</td><td>n（10）</td></tr><tr><td>STDEV.S</td><td>約37.5</td><td>n-1（9）</td></tr></tbody></table></figure>



<p>全店舗のデータがそろっているこの場面では、STDEV.P関数が正確な値を返します。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>標準偏差を平均値で割った値を<strong>変動係数（CV）</strong>と呼びます。<code>=STDEV.P(B2:B11)/AVERAGE(B2:B11)</code> で求められ、単位が違うデータ同士のばらつきも比較できますよ。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc9">STDEV.P関数の実践的な使い方・応用例</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">全店舗の売上ばらつきを月ごとに比較する</span></h3>



<p>「月によって店舗間のばらつきが変わるかどうか」を分析したい場面です。</p>



<p>B2からB11に1月の売上、C2からC11に2月の売上が入っているとします。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.P(B2:B11)</code></pre>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.P(C2:C11)</code></pre>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>月</th><th>平均売上</th><th>標準偏差</th></tr></thead><tbody><tr><td>1月</td><td>137万円</td><td>35.6</td></tr><tr><td>2月</td><td>142万円</td><td>18.2</td></tr></tbody></table></figure>



<p>2月のほうがばらつきが小さいですね。つまり2月は各店舗の売上が平均値に近く、全体的に安定していたことがわかります。季節ごとの傾向を把握して、ばらつきが大きい月に重点的な施策を打つ判断に使えますよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc11">全社員の評価点でばらつきを分析する</span></h3>



<p>人事評価で「評価のばらつきが部署によって異なるか」を確認する場面です。</p>



<p>D2からD31にA部署30人全員の評価点、E2からE21にB部署20人全員の評価点が入っているとします。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.P(D2:D31)</code></pre>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.P(E2:E21)</code></pre>



<p>結果を比較して、ばらつきが大きい部署は評価基準の運用にばらつきがある可能性を検討できます。全社員のデータがそろっている場面なので、STDEV.P関数が適切です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc12">「平均 +/- 標準偏差」で標準的な範囲を求める</span></h3>



<p>データの約68%は「平均 +/- 1標準偏差」の範囲に収まるといわれています（正規分布の場合）。この性質を使って「標準的な範囲」を算出してみましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(B2:B11) - STDEV.P(B2:B11)</code></pre>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(B2:B11) + STDEV.P(B2:B11)</code></pre>



<p>先ほどの売上データなら、結果は約 <strong>101.4〜172.6</strong> 万円です。この範囲から外れている店舗は「特に好調」か「てこ入れが必要」と判断する目安になります。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>管理上限・管理下限を「平均 +/- 3倍の標準偏差」で設定すれば、品質管理で使われる3シグマルールが適用できます。全数検査のデータならSTDEV.P関数がぴったりですよ。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc13">よくあるエラーと対処法</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc14">#DIV/0!エラー</span></h3>



<p>STDEV.P関数で最もよく見るエラーです。以下の原因が考えられます。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>原因</th><th>対策</th></tr></thead><tbody><tr><td>範囲内に数値が含まれていない</td><td>文字列ばかりの範囲を指定していないか確認する</td></tr><tr><td>空のセル範囲を指定している</td><td>データが入力されているセル範囲を確認する</td></tr></tbody></table></figure>



<p>STDEV.S関数とは異なり、STDEV.P関数は数値が1個でも計算できます（結果は0）。ただし数値がゼロ個だとエラーになります。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc15">#VALUE!エラー</span></h3>



<p>引数に文字列を直接入力すると発生します。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.P(&quot;100&quot;, &quot;200&quot;)   → #VALUE!エラー
=STDEV.P(100, 200)        → 正常に計算される</code></pre>



<p>セル範囲内に文字列がある場合は自動で無視されますが、引数として直接文字列を渡すとエラーになります。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc16">結果が0になるケース</span></h3>



<p>すべてのデータが同じ値の場合、標準偏差は0になります。これはエラーではなく「ばらつきがまったくない」という正しい結果です。</p>



<p>また、数値が1個しかない場合も結果は0になります。STDEV.S関数では#DIV/0!エラーになる場面なので、挙動の違いに注意してください。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>期待した結果にならないときは、セル範囲に文字列が混ざっていないか確認してください。STDEV.P関数は文字列を無視するため、データ件数が想定より少なくなっている可能性があります。<a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-count/">COUNT関数</a>で数値の個数を確認するのがおすすめです。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc17">STDEV.S関数・旧STDEVP関数との違い・使い分け</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc18">STDEV.P関数とSTDEV.S関数の違い</span></h3>



<p>STDEV.P関数とSTDEV.S関数は、どちらも標準偏差を求める関数ですが、計算方法が異なります。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>項目</th><th>STDEV.P</th><th>STDEV.S</th></tr></thead><tbody><tr><td>正式名称</td><td>母集団の標準偏差</td><td>標本標準偏差</td></tr><tr><td>割る数</td><td>n</td><td>n &#8211; 1（不偏推定）</td></tr><tr><td>使う場面</td><td>データが全部そろっているとき</td><td>データが全体の一部のとき</td></tr><tr><td>結果</td><td>やや小さくなる</td><td>やや大きくなる</td></tr></tbody></table></figure>



<p>同じデータでもSTDEV.S関数のほうが値がやや大きくなります。これは「一部のデータから全体のばらつきを推定する」ための補正です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc19">どちらを使えばいいか迷ったら</span></h3>



<p>以下の基準で判断してみてください。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>STDEV.P関数を使う場面</strong>: クラス全員のテスト結果、全社員の売上データ、全店舗の月間売上、全製品の検査データ</li><li><strong>STDEV.S関数を使う場面</strong>: アンケート結果（回答者は全体の一部）、サンプル検査、一部の顧客データの分析</li></ul>



<p>判断のポイントは「手元のデータが対象の全数かどうか」です。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>全店舗10店のデータを10店分持っている → STDEV.P</li><li>全社員500人のうち50人だけ調査した → STDEV.S</li></ul>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>データ件数が30を超えると、STDEV.P関数とSTDEV.S関数の差はほとんどなくなります。どちらを使っても実務上の問題はありません。迷ったらSTDEV.S関数を選んでおけば安全です。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc20">旧STDEVP関数との互換性</span></h3>



<p>STDEV.P関数はExcel 2010で導入された「新しい名前」の関数です。旧STDEVP関数と<strong>計算結果はまったく同じ</strong>です。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>項目</th><th>STDEV.P</th><th>STDEVP（旧）</th></tr></thead><tbody><tr><td>導入バージョン</td><td>Excel 2010</td><td>Excel 2003以前</td></tr><tr><td>計算結果</td><td>同一</td><td>同一</td></tr><tr><td>今後のサポート</td><td>推奨</td><td>互換性のために残存</td></tr></tbody></table></figure>



<p>Microsoftは新しい関数名（STDEV.P / STDEV.S）の使用を推奨しています。既存のブックで旧STDEVP関数を使っていても問題はありませんが、新規で数式を作るときはSTDEV.P関数を使いましょう。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>旧STDEVP関数で作られたブックをSTDEV.Pに書き換える必要はありません。結果は変わらないので、そのまま使い続けて大丈夫です。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc21">関連関数の一覧</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>説明</th><th>計算方法</th></tr></thead><tbody><tr><td>STDEV.P</td><td>母集団の標準偏差（数値のみ）</td><td>nで割る</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-stdev-s/">STDEV.S</a></td><td>標本標準偏差（数値のみ）</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>STDEVP</td><td>STDEV.Pの旧名称</td><td>nで割る</td></tr><tr><td>STDEV</td><td>STDEV.Sの旧名称</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>STDEVPA</td><td>母集団の標準偏差（文字列・論理値も含む）</td><td>nで割る</td></tr><tr><td>VAR.P</td><td>母分散</td><td>nで割る</td></tr><tr><td>VAR.S</td><td>標本分散</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-average/">AVERAGE</a></td><td>平均値を求める</td><td>&#8212;</td></tr></tbody></table></figure>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc22">まとめ</span></h2>



<p>STDEV.P関数は、母集団全体のデータから<strong>標準偏差</strong>を返す関数です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc23">この記事のポイント</span></h3>



<ul class="wp-block-list"><li>構文は <code>=STDEV.P(数値1, [数値2], ...)</code> で、セル範囲を指定するだけ</li><li>標準偏差はデータのばらつきを数値化した指標。値が大きいほどばらつきが大きい</li><li>データが「全部そろっている」→ STDEV.P関数、「全体の一部」→ STDEV.S関数</li><li>旧STDEVP関数と計算結果は同じ。新規で作るならSTDEV.Pを使う</li><li>全店舗の売上分析や全社員の評価分析など、全数データの場面で活躍する</li></ul>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc24">関連記事</span></h3>



<p>STDEV.P関数の使い方がわかったら、以下の関数もあわせて覚えてみてください。データ分析の幅が広がりますよ。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-stdev-s/">ExcelのSTDEV.S関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-average/">ExcelのAVERAGE関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/excel-function-howto-use-standardize/">ExcelのSTANDARDIZE関数の使い方</a></li></ul>
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			</item>
		<item>
		<title>スプレッドシートのSTDEV関数の使い方｜標本標準偏差でデータのばらつきを測る方法</title>
		<link>https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/</link>
					<comments>https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 27 Mar 2026 23:57:57 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Googleスプレッドシート]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV.P関数]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV関数]]></category>
		<category><![CDATA[VAR関数]]></category>
		<category><![CDATA[スプレッドシート]]></category>
		<category><![CDATA[標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[統計関数]]></category>
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					<description><![CDATA[GoogleスプレッドシートのSTDEV関数の使い方を基本構文から実務活用まで解説。標本標準偏差の意味やSTDEV.Pとの違い、VAR関数との関係、エラー対処法もわかりやすく紹介します。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>「売上データの平均はわかったけど、チームごとのばらつきってどうやって比べればいいんだろう？」。こんな疑問を感じたことはありませんか？</p>



<p>平均値だけでは、データがどれくらい散らばっているかが見えませんよね。数値としてばらつきを測定できれば、チーム間の比較や品質管理にも活用できます。</p>



<p>そんなときに使うのがSTDEV関数です。この記事では基本の書き方から実務での活用例まで解説します。STDEV.P関数との違いやVAR関数との関係もあわせて整理しました。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-6" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-6">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">STDEV関数とは？標本標準偏差を求める関数</a></li><li><a href="#toc2" tabindex="0">STDEV関数の書き方（構文と引数）</a><ol><li><a href="#toc3" tabindex="0">基本構文</a></li><li><a href="#toc4" tabindex="0">引数の説明</a></li><li><a href="#toc5" tabindex="0">「標本」標準偏差とは？</a></li></ol></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">STDEV関数の基本的な使い方</a><ol><li><a href="#toc7" tabindex="0">標準偏差を求める</a></li><li><a href="#toc8" tabindex="0">標準偏差の値をどう読むか</a></li></ol></li><li><a href="#toc9" tabindex="0">STDEV関数の実践的な使い方・応用例</a><ol><li><a href="#toc10" tabindex="0">「平均 +/- 標準偏差」の範囲を求める</a></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">条件付き書式で「標準偏差から外れたデータ」を強調する</a></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">テスト結果の偏差値を計算する</a></li></ol></li><li><a href="#toc13" tabindex="0">よくあるエラーと対処法</a><ol><li><a href="#toc14" tabindex="0">#DIV/0!エラー</a></li><li><a href="#toc15" tabindex="0">#VALUE!エラー</a></li><li><a href="#toc16" tabindex="0">結果が0になるケース</a></li></ol></li><li><a href="#toc17" tabindex="0">STDEV.P関数・VAR関数との違い・使い分け</a><ol><li><a href="#toc18" tabindex="0">STDEV関数とSTDEV.P関数の違い</a></li><li><a href="#toc19" tabindex="0">どちらを使えばいいか迷ったら</a></li><li><a href="#toc20" tabindex="0">VAR関数との関係</a></li><li><a href="#toc21" tabindex="0">関連関数の一覧</a></li></ol></li><li><a href="#toc22" tabindex="0">まとめ</a><ol><li><a href="#toc23" tabindex="0">この記事のポイント</a></li><li><a href="#toc24" tabindex="0">次のステップ：関連する統計関数</a></li></ol></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">STDEV関数とは？標本標準偏差を求める関数</span></h2>



<p>STDEV関数（読み方: エスティーデブ関数）は、データの<strong>標本標準偏差</strong>を返す関数です。「STDEV」は「Standard Deviation（標準偏差）」の略です。</p>



<p>標準偏差とは、データが平均値からどれくらい離れているかを数値化した指標です。値が大きいほどデータのばらつきが大きくなります。逆に値が小さいほど、データが平均値の近くに集まっています。</p>



<p>身近な例でいえば、テストの平均点が同じ70点のクラスが2つあるとします。全員が65〜75点に収まっているクラスと、30〜100点までバラバラのクラスでは意味が違いますよね。この「ばらつきの大きさ」を数値で表すのがSTDEV関数です。</p>



<p>STDEV関数にできることをまとめると、次のとおりです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>データのばらつき（標本標準偏差）を数値で求める</li><li>複数のデータ群のばらつきを比較する</li><li>品質管理やテスト結果の分析に活用する</li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-average-function/">AVERAGE関数</a>と組み合わせて「平均 +/- 標準偏差」の範囲を求める</li></ul>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>STDEV関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Excelにも同名の関数があり、動作は同じです。STDEV.S関数とも同じ計算結果になります。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc2">STDEV関数の書き方（構文と引数）</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc3">基本構文</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV(値1, [値2], ...)</code></pre>



<p>カッコの中に、標準偏差を求めたいデータやセル範囲を指定します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc4">引数の説明</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>引数</th><th>必須/任意</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>値1</td><td>必須</td><td>標準偏差を求めたい最初の値またはセル範囲</td></tr><tr><td>値2, &#8230;</td><td>任意</td><td>追加の値またはセル範囲。最大255個まで指定可能</td></tr></tbody></table></figure>



<p>引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>セル範囲に含まれる文字列・TRUE/FALSE・空白セルは自動的に無視されます。数値だけが計算の対象になります。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">「標本」標準偏差とは？</span></h3>



<p>STDEV関数が返すのは<strong>標本標準偏差</strong>です。ちょっとむずかしく聞こえますが、考え方はシンプルです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>標本</strong>: データの一部だけを取り出した場合（例: 社員1,000人のうち100人を抜き出して調査）</li><li><strong>母集団</strong>: データが全部そろっている場合（例: クラス30人全員のテスト結果）</li></ul>



<p>手元のデータが「全体の一部」なら、STDEV関数を使います。計算では「n-1」で割ることで、全体のばらつきをより正確に推定します。</p>



<p>データが全員分そろっているなら、STDEV.P関数を使います。この違いについては後半の「使い分け」セクションで詳しく説明します。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc6">STDEV関数の基本的な使い方</span></h2>



<p>以下の売上データでSTDEV関数を使ってみましょう。</p>



<p>B2からB11に10人分の月間売上データ（万円）が入っているとします。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>&nbsp;</th><th>A列（担当者）</th><th>B列（売上）</th></tr></thead><tbody><tr><td>2行目</td><td>田中</td><td>120</td></tr><tr><td>3行目</td><td>鈴木</td><td>85</td></tr><tr><td>4行目</td><td>佐藤</td><td>200</td></tr><tr><td>5行目</td><td>山田</td><td>150</td></tr><tr><td>6行目</td><td>高橋</td><td>95</td></tr><tr><td>7行目</td><td>伊藤</td><td>180</td></tr><tr><td>8行目</td><td>渡辺</td><td>110</td></tr><tr><td>9行目</td><td>中村</td><td>130</td></tr><tr><td>10行目</td><td>小林</td><td>160</td></tr><tr><td>11行目</td><td>加藤</td><td>140</td></tr></tbody></table></figure>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc7">標準偏差を求める</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV(B2:B11)</code></pre>



<p>結果は約 <strong>37.5</strong> です。各担当者の売上が平均値（137万円）から、平均して約37.5万円離れていることを意味します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc8">標準偏差の値をどう読むか</span></h3>



<p>標準偏差の値だけでは「大きい」「小さい」の判断がしにくいですよね。比較対象があると意味が出てきます。</p>



<p>たとえば、2つのチームの売上データを比べてみましょう。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>チーム</th><th>平均売上</th><th>標準偏差</th></tr></thead><tbody><tr><td>Aチーム</td><td>137万円</td><td>37.5</td></tr><tr><td>Bチーム</td><td>137万円</td><td>12.0</td></tr></tbody></table></figure>



<p>平均売上は同じでも、Bチームのほうがばらつきが小さいことがわかります。Bチームは全員が安定して売上を出しているということです。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>標準偏差を平均値で割った値を<strong>変動係数（CV）</strong>と呼びます。<code>=STDEV(B2:B11)/AVERAGE(B2:B11)</code> で求められ、単位が違うデータ同士のばらつきも比較できます。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc9">STDEV関数の実践的な使い方・応用例</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">「平均 +/- 標準偏差」の範囲を求める</span></h3>



<p>データの約68%は「平均 +/- 標準偏差」の範囲に収まるといわれています。この性質を使って「標準的な範囲」を求めてみましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(B2:B11) - STDEV(B2:B11)</code></pre>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(B2:B11) + STDEV(B2:B11)</code></pre>



<p>結果は約 <strong>99.5〜174.5</strong> です。この範囲に入っていない担当者は「特に成績が良い」か「改善が必要」と判断できます。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc11">条件付き書式で「標準偏差から外れたデータ」を強調する</span></h3>



<p>平均から標準偏差の2倍以上離れたデータを自動的にハイライトすると、外れ値がひと目でわかります。</p>



<ol class="wp-block-list"><li>B2:B11を選択する</li><li>「表示形式」→「条件付き書式」を開く</li><li>「カスタム数式」を選び、以下の数式を入力する</li></ol>



<p>平均 + 2倍の標準偏差を超えるデータを赤にする場合:</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=B2 &gt; AVERAGE($B$2:$B$11) + 2*STDEV($B$2:$B$11)</code></pre>



<p>平均 &#8211; 2倍の標準偏差を下回るデータも赤にする場合:</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=B2 &lt; AVERAGE($B$2:$B$11) - 2*STDEV($B$2:$B$11)</code></pre>



<p>これで、統計的に「普通の範囲」から大きく外れたデータが自動で色付けされます。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc12">テスト結果の偏差値を計算する</span></h3>



<p>偏差値は「平均を50、標準偏差を10」に換算した指標です。STDEV関数とAVERAGE関数を組み合わせて求められます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=50 + 10 * (B2 - AVERAGE($B$2:$B$11)) / STDEV($B$2:$B$11)</code></pre>



<p>たとえば平均137万円、標準偏差37.5のデータで売上200万円なら、偏差値は約66.8です。自分の位置を直感的に把握できるので便利ですよ。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>偏差値の計算ではSTDEV関数の結果が0になるとエラーが出ます。全員が同じ値の場合（ばらつきがない場合）は偏差値を計算できません。<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-iferror-function/">IFERROR関数</a>で囲んでおくと安心です。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc13">よくあるエラーと対処法</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc14">#DIV/0!エラー</span></h3>



<p>STDEV関数で最もよく見るエラーです。以下の原因が考えられます。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>原因</th><th>対策</th></tr></thead><tbody><tr><td>数値データが1個しかない</td><td>2個以上の数値データを指定する</td></tr><tr><td>範囲内に数値が含まれていない</td><td>文字列ばかりの範囲を指定していないか確認する</td></tr></tbody></table></figure>



<p>標準偏差を計算するには最低2個の数値が必要です。1個しかないと「ばらつき」を求められないためエラーになります。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc15">#VALUE!エラー</span></h3>



<p>引数に文字列を直接入力すると発生します。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV(&quot;100&quot;, &quot;200&quot;)   → #VALUE!エラー
=STDEV(100, 200)        → 正常に計算される</code></pre>



<p>セル範囲内に文字列がある場合は自動で無視されます。文字列を直接引数として渡した場合にのみ発生するエラーです。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc16">結果が0になるケース</span></h3>



<p>すべてのデータが同じ値の場合、標準偏差は0になります。これはエラーではなく「ばらつきがまったくない」という正しい結果です。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>期待した結果にならないときは、セル範囲に文字列が混ざっていないか確認してください。STDEV関数は文字列を無視するため、データ件数が想定より少なくなっている可能性があります。<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-count-function/">COUNT関数</a>で数値の個数を確認するのがおすすめです。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc17">STDEV.P関数・VAR関数との違い・使い分け</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc18">STDEV関数とSTDEV.P関数の違い</span></h3>



<p>STDEV関数とSTDEV.P関数は、どちらも標準偏差を求める関数ですが、計算方法が異なります。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>項目</th><th>STDEV</th><th>STDEV.P</th></tr></thead><tbody><tr><td>正式名称</td><td>標本標準偏差</td><td>母集団の標準偏差</td></tr><tr><td>割る数</td><td>n &#8211; 1</td><td>n</td></tr><tr><td>使う場面</td><td>データが全体の一部のとき</td><td>データが全部そろっているとき</td></tr><tr><td>結果</td><td>やや大きくなる</td><td>やや小さくなる</td></tr></tbody></table></figure>



<p>同じデータでもSTDEV関数のほうが値がやや大きくなります。これは「全体のばらつきをより正確に推定する」ための補正です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc19">どちらを使えばいいか迷ったら</span></h3>



<p>以下の基準で判断してください。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>STDEV関数を使う場面</strong>: アンケート結果（回答者は全体の一部）、サンプル検査、一部の顧客データの分析</li><li><strong>STDEV.P関数を使う場面</strong>: クラス全員のテスト結果、全社員の売上データ、全店舗の月間売上</li></ul>



<p>迷ったらSTDEV関数を選んでおけば安全です。n-1で割るほうが推定値として保守的（やや大きめ）になるため、判断を誤るリスクが低くなります。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>データ件数が30を超えると、STDEV関数とSTDEV.P関数の差はほとんどなくなります。どちらを使っても実務上の問題はありません。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc20">VAR関数との関係</span></h3>



<p>VAR関数は<strong>分散</strong>（標本分散）を返す関数です。分散と標準偏差の関係は以下のとおりです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>分散 = 標準偏差の2乗</li><li>標準偏差 = 分散の平方根</li></ul>



<p>つまり <code>=STDEV(B2:B11)</code> と <code>=SQRT(VAR(B2:B11))</code> は同じ結果になります。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>返す値</th><th>単位</th></tr></thead><tbody><tr><td>VAR</td><td>分散（標本分散）</td><td>元データの2乗</td></tr><tr><td>STDEV</td><td>標準偏差（標本標準偏差）</td><td>元データと同じ</td></tr></tbody></table></figure>



<p>標準偏差のほうが「元データと同じ単位」なので直感的に理解しやすいです。たとえば売上データ（万円）の標準偏差は「37.5万円」です。一方、分散は「1,406.25万円の2乗」となり、解釈が難しくなります。</p>



<p>実務では<strong>STDEV関数（標準偏差）を使うのが一般的</strong>です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc21">関連関数の一覧</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>説明</th><th>計算方法</th></tr></thead><tbody><tr><td>STDEV</td><td>標本標準偏差</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>STDEV.S</td><td>STDEVと同じ（新名称）</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>STDEV.P</td><td>母集団の標準偏差</td><td>nで割る</td></tr><tr><td>STDEVP</td><td>STDEV.Pの旧名称</td><td>nで割る</td></tr><tr><td>VAR</td><td>標本分散</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>VAR.P</td><td>母分散</td><td>nで割る</td></tr></tbody></table></figure>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc22">まとめ</span></h2>



<p>STDEV関数は、データの<strong>標本標準偏差</strong>を返す関数です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc23">この記事のポイント</span></h3>



<ul class="wp-block-list"><li>構文は <code>=STDEV(値1, [値2], ...)</code> で、セル範囲を指定するだけ</li><li>標準偏差はデータのばらつきを数値化した指標。値が大きいほどばらつきが大きい</li><li>データが「全体の一部」→ STDEV関数、「全部そろっている」→ STDEV.P関数</li><li>VAR関数（分散）の平方根 = STDEV関数（標準偏差）</li><li>迷ったらSTDEV関数を選んでおけば安全</li></ul>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc24">次のステップ：関連する統計関数</span></h3>



<p>STDEV関数の使い方がわかったら、以下の関数もあわせて覚えてみてください。データ分析の幅が広がりますよ。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-average-function/">スプレッドシートのAVERAGE関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-median-function/">スプレッドシートのMEDIAN関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-max-function/">スプレッドシートのMAX関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-min-function/">スプレッドシートのMIN関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-percentile-function/">スプレッドシートのPERCENTILE関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-quartile-function/">スプレッドシートのQUARTILE関数の使い方</a></li></ul>
]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/feed/</wfw:commentRss>
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			</item>
		<item>
		<title>スプレッドシートのSTDEV.P関数の使い方｜母標準偏差でばらつきを測る方法</title>
		<link>https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-p-function/</link>
					<comments>https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-p-function/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 27 Mar 2026 23:57:53 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Googleスプレッドシート]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV.P関数]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV関数]]></category>
		<category><![CDATA[スプレッドシート]]></category>
		<category><![CDATA[標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[母標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[統計関数]]></category>
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					<description><![CDATA[GoogleスプレッドシートのSTDEV.P関数の使い方を基本構文から実務活用まで解説。母集団の標準偏差の意味やSTDEV関数との違い、エラー対処法もわかりやすく紹介します。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>「クラス全員のテスト結果のばらつきを出したいけど、STDEV関数でいいのかな？」。こんな疑問を感じたことはありませんか？</p>



<p>データが全員分そろっているなら、STDEV関数ではなくSTDEV.P関数を使うのが正解です。計算方法が違うので、使い分けを間違えると結果がずれてしまいます。</p>



<p>この記事ではSTDEV.P関数の基本から実務活用まで解説します。STDEV関数との違いも比較表で整理しました。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-7" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-7">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">STDEV.P関数とは？母集団の標準偏差を求める関数</a></li><li><a href="#toc2" tabindex="0">STDEV.P関数の書き方（構文と引数）</a><ol><li><a href="#toc3" tabindex="0">基本構文</a></li><li><a href="#toc4" tabindex="0">引数の説明</a></li><li><a href="#toc5" tabindex="0">「母集団」の標準偏差とは？</a></li></ol></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">STDEV.P関数の基本的な使い方</a><ol><li><a href="#toc7" tabindex="0">母標準偏差を求める</a></li><li><a href="#toc8" tabindex="0">標準偏差の値をどう読むか</a></li></ol></li><li><a href="#toc9" tabindex="0">STDEV.P関数の実践的な使い方・応用例</a><ol><li><a href="#toc10" tabindex="0">品質管理で使う（平均±2σの管理範囲）</a></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">条件付き書式で外れ値を強調する</a></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">全社員のテスト結果で偏差値を計算する</a></li></ol></li><li><a href="#toc13" tabindex="0">よくあるエラーと対処法</a><ol><li><a href="#toc14" tabindex="0">#DIV/0!エラー</a></li><li><a href="#toc15" tabindex="0">#VALUE!エラー</a></li><li><a href="#toc16" tabindex="0">結果が0になるケース</a></li></ol></li><li><a href="#toc17" tabindex="0">STDEV関数との違い・使い分け</a><ol><li><a href="#toc18" tabindex="0">STDEV関数とSTDEV.P関数の比較表</a></li><li><a href="#toc19" tabindex="0">どちらを使えばいいか迷ったら</a></li><li><a href="#toc20" tabindex="0">VAR.P関数との関係</a></li><li><a href="#toc21" tabindex="0">関連関数の一覧</a></li></ol></li><li><a href="#toc22" tabindex="0">まとめ</a><ol><li><a href="#toc23" tabindex="0">この記事のポイント</a></li><li><a href="#toc24" tabindex="0">次のステップ：関連する統計関数</a></li></ol></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">STDEV.P関数とは？母集団の標準偏差を求める関数</span></h2>



<p>STDEV.P関数（読み方: エスティーデブ・ピー関数）は、データの<strong>母標準偏差</strong>を返す関数です。「STDEV」は「Standard Deviation（標準偏差）」、「P」は「Population（母集団）」の略です。</p>



<p>母標準偏差とは、データ全体のばらつきを数値化した指標です。値が大きいほどデータのばらつきが大きくなります。逆に値が小さいほど、データが平均値の近くに集まっています。</p>



<p>たとえば、クラス30人全員のテスト結果があるとします。全員分のデータがそろっているので「母集団」です。この場合はSTDEV.P関数でばらつきを測ります。</p>



<p>STDEV.P関数にできることをまとめると、次のとおりです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>データ全体のばらつき（母標準偏差）を数値で求める</li><li>複数のグループのばらつきを比較する</li><li>品質管理の管理図（平均±2σ、±3σ）に活用する</li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-average-function/">AVERAGE関数</a>と組み合わせて「平均±標準偏差」の範囲を求める</li></ul>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>STDEV.P関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Excelにも同名の関数があり、動作は同じです。旧名称のSTDEVP関数とも同じ計算結果になります。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc2">STDEV.P関数の書き方（構文と引数）</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc3">基本構文</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.P(値1, [値2], ...)</code></pre>



<p>カッコの中に、標準偏差を求めたいデータやセル範囲を指定します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc4">引数の説明</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>引数</th><th>必須/任意</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>値1</td><td>必須</td><td>標準偏差を求めたい最初の値またはセル範囲</td></tr><tr><td>値2, &#8230;</td><td>任意</td><td>追加の値またはセル範囲。最大255個まで指定可能</td></tr></tbody></table></figure>



<p>引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>セル範囲に含まれる文字列・TRUE/FALSE・空白セルは自動的に無視されます。数値だけが計算の対象になります。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">「母集団」の標準偏差とは？</span></h3>



<p>STDEV.P関数が返すのは<strong>母集団の標準偏差</strong>です。ちょっとむずかしく聞こえますが、考え方はシンプルです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>母集団</strong>: データが全部そろっている場合（例: クラス30人全員のテスト結果）</li><li><strong>標本</strong>: データの一部だけを取り出した場合（例: 社員1,000人のうち100人を抜き出して調査）</li></ul>



<p>手元のデータが「全員分」「全期間分」なら、STDEV.P関数を使います。計算では偏差平方和を「n（データ個数）」で割ります。</p>



<p>データが全体の一部なら、<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">STDEV関数</a>を使います。この違いについては後半の「使い分け」セクションで詳しく説明します。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc6">STDEV.P関数の基本的な使い方</span></h2>



<p>以下の売上データでSTDEV.P関数を使ってみましょう。</p>



<p>B2からB11に営業部10人<strong>全員</strong>の月間売上データ（万円）が入っているとします。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>&nbsp;</th><th>A列（担当者）</th><th>B列（売上）</th></tr></thead><tbody><tr><td>2行目</td><td>田中</td><td>120</td></tr><tr><td>3行目</td><td>鈴木</td><td>85</td></tr><tr><td>4行目</td><td>佐藤</td><td>200</td></tr><tr><td>5行目</td><td>山田</td><td>150</td></tr><tr><td>6行目</td><td>高橋</td><td>95</td></tr><tr><td>7行目</td><td>伊藤</td><td>180</td></tr><tr><td>8行目</td><td>渡辺</td><td>110</td></tr><tr><td>9行目</td><td>中村</td><td>130</td></tr><tr><td>10行目</td><td>小林</td><td>160</td></tr><tr><td>11行目</td><td>加藤</td><td>140</td></tr></tbody></table></figure>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc7">母標準偏差を求める</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.P(B2:B11)</code></pre>



<p>結果は約 <strong>35.5</strong> です。10人全員のデータなので「母集団」として計算されます。各担当者の売上が平均値（137万円）から、平均して約35.5万円離れていることを意味します。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>同じデータに<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">STDEV関数</a>を使うと約37.5になります。STDEV.P関数のほうがやや小さい値になるのは、計算方法の違い（nで割るかn-1で割るか）によるものです。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc8">標準偏差の値をどう読むか</span></h3>



<p>標準偏差の値だけでは「大きい」「小さい」の判断がしにくいですよね。比較対象があると意味が出てきます。</p>



<p>たとえば、2つの部署の売上データを比べてみましょう。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>部署</th><th>平均売上</th><th>母標準偏差（STDEV.P）</th></tr></thead><tbody><tr><td>営業1課</td><td>137万円</td><td>35.5</td></tr><tr><td>営業2課</td><td>137万円</td><td>11.0</td></tr></tbody></table></figure>



<p>平均売上は同じでも、営業2課のほうがばらつきが小さいです。営業2課は全員が安定して売上を出しています。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>標準偏差を平均値で割った値を<strong>変動係数（CV）</strong>と呼びます。<code>=STDEV.P(B2:B11)/AVERAGE(B2:B11)</code> で求められます。単位が違うデータ同士のばらつきも比較できて便利ですよ。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc9">STDEV.P関数の実践的な使い方・応用例</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">品質管理で使う（平均±2σの管理範囲）</span></h3>



<p>製造業の品質管理では「平均±2σ（シグマ）」の範囲をよく使います。σは標準偏差のことです。この範囲から外れたデータは「異常値」として調査対象になります。</p>



<p>全製品の検査データがB2:B101に入っているとします。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(B2:B101) - 2*STDEV.P(B2:B101)</code></pre>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(B2:B101) + 2*STDEV.P(B2:B101)</code></pre>



<p>データの約95%がこの範囲に収まります。範囲外のデータは工程に問題がある可能性があります。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>品質管理の管理図では、全検査データを使うため「母集団」として扱います。そのためSTDEV関数ではなくSTDEV.P関数を使うのが正しい選択です。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc11">条件付き書式で外れ値を強調する</span></h3>



<p>平均から標準偏差の2倍以上離れたデータを自動的にハイライトすると便利です。</p>



<ol class="wp-block-list"><li>B2:B101を選択する</li><li>「表示形式」→「条件付き書式」を開く</li><li>「カスタム数式」を選び、以下の数式を入力する</li></ol>



<p>上限を超えるデータを赤にする場合:</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=B2 &gt; AVERAGE($B$2:$B$101) + 2*STDEV.P($B$2:$B$101)</code></pre>



<p>下限を下回るデータも赤にする場合:</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=B2 &lt; AVERAGE($B$2:$B$101) - 2*STDEV.P($B$2:$B$101)</code></pre>



<p>これで異常値が自動で色付けされます。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc12">全社員のテスト結果で偏差値を計算する</span></h3>



<p>全社員のスキルテスト結果から偏差値を求めてみましょう。偏差値は「平均を50、標準偏差を10」に換算した指標です。</p>



<p>全社員の得点がB2:B51に入っているとします。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=50 + 10 * (B2 - AVERAGE($B$2:$B$51)) / STDEV.P($B$2:$B$51)</code></pre>



<p>全社員のデータなので、STDEV.P関数を使うのが適切です。自分の位置を直感的に把握できますよ。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>STDEV.P関数の結果が0だとゼロ除算エラーになります。全員が同じ点数の場合（ばらつきがない場合）は偏差値を計算できません。<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-iferror-function/">IFERROR関数</a>で囲んでおくと安心です。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc13">よくあるエラーと対処法</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc14">#DIV/0!エラー</span></h3>



<p>STDEV.P関数で最もよく見るエラーです。以下の原因が考えられます。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>原因</th><th>対策</th></tr></thead><tbody><tr><td>範囲内に数値データがない</td><td>文字列ばかりの範囲を指定していないか確認する</td></tr><tr><td>数値データが0個</td><td>1個以上の数値データを指定する</td></tr></tbody></table></figure>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>STDEV関数は最低2個の数値が必要ですが、STDEV.P関数は1個でも計算できます（結果は0になります）。0個の場合にのみ#DIV/0!エラーが発生します。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc15">#VALUE!エラー</span></h3>



<p>引数に文字列を直接入力すると発生します。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.P(&quot;100&quot;, &quot;200&quot;)   → #VALUE!エラー
=STDEV.P(100, 200)        → 正常に計算される</code></pre>



<p>セル範囲内に文字列がある場合は自動で無視されます。文字列を直接引数として渡した場合にのみ発生するエラーです。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc16">結果が0になるケース</span></h3>



<p>すべてのデータが同じ値の場合、標準偏差は0になります。これはエラーではなく「ばらつきがまったくない」という正しい結果です。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>期待した結果にならないときは、セル範囲に文字列が混ざっていないか確認してください。STDEV.P関数は文字列を無視するため、データ件数が想定より少なくなっている可能性があります。<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-count-function/">COUNT関数</a>で数値の個数を確認するのがおすすめです。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc17">STDEV関数との違い・使い分け</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc18">STDEV関数とSTDEV.P関数の比較表</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>項目</th><th>STDEV</th><th>STDEV.P</th></tr></thead><tbody><tr><td>正式名称</td><td>標本標準偏差</td><td>母集団の標準偏差</td></tr><tr><td>計算で割る数</td><td>n &#8211; 1</td><td>n</td></tr><tr><td>使う場面</td><td>データが全体の一部のとき</td><td>データが全部そろっているとき</td></tr><tr><td>結果</td><td>やや大きくなる</td><td>やや小さくなる</td></tr><tr><td>最低データ数</td><td>2個</td><td>1個</td></tr><tr><td>旧名称</td><td>STDEV.S</td><td>STDEVP</td></tr></tbody></table></figure>



<p>同じデータでもSTDEV関数のほうが値がやや大きくなります。STDEV関数はn-1で割ることで「全体のばらつきをより正確に推定する」補正をかけているためです。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc19">どちらを使えばいいか迷ったら</span></h3>



<p>以下の基準で判断してください。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>STDEV.P関数を使う場面</strong>: クラス全員のテスト結果、全社員の売上データ、全店舗の月間売上、全製品の検査データ</li><li><strong>STDEV関数を使う場面</strong>: アンケート結果（回答者は全体の一部）、サンプル検査、一部の顧客データの分析</li></ul>



<p>迷ったら<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">STDEV関数</a>を選んでおけば安全です。n-1で割るほうが推定値として保守的になるため、判断を誤るリスクが低くなります。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>データ件数が30を超えると、STDEV関数とSTDEV.P関数の差はほとんどなくなります。どちらを使っても実務上の問題はありません。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc20">VAR.P関数との関係</span></h3>



<p>VAR.P関数は<strong>母分散</strong>を返す関数です。母分散と母標準偏差の関係は以下のとおりです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>母分散 = 母標準偏差の2乗</li><li>母標準偏差 = 母分散の平方根</li></ul>



<p>つまり <code>=STDEV.P(B2:B11)</code> と <code>=SQRT(VAR.P(B2:B11))</code> は同じ結果になります。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>返す値</th><th>単位</th></tr></thead><tbody><tr><td>VAR.P</td><td>母分散</td><td>元データの2乗</td></tr><tr><td>STDEV.P</td><td>母標準偏差</td><td>元データと同じ</td></tr></tbody></table></figure>



<p>標準偏差のほうが「元データと同じ単位」なので直感的に理解しやすいです。実務では<strong>STDEV.P関数（母標準偏差）を使うのが一般的</strong>です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc21">関連関数の一覧</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>説明</th><th>計算方法</th></tr></thead><tbody><tr><td>STDEV</td><td>標本標準偏差</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>STDEV.S</td><td>STDEVと同じ（新名称）</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>STDEV.P</td><td>母集団の標準偏差</td><td>nで割る</td></tr><tr><td>STDEVP</td><td>STDEV.Pの旧名称</td><td>nで割る</td></tr><tr><td>VAR</td><td>標本分散</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>VAR.P</td><td>母分散</td><td>nで割る</td></tr></tbody></table></figure>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc22">まとめ</span></h2>



<p>STDEV.P関数は、データの<strong>母集団の標準偏差</strong>を返す関数です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc23">この記事のポイント</span></h3>



<ul class="wp-block-list"><li>構文は <code>=STDEV.P(値1, [値2], ...)</code> で、セル範囲を指定するだけ</li><li>母標準偏差はデータ全体のばらつきを数値化した指標</li><li>データが「全部そろっている」→ STDEV.P関数、「全体の一部」→ STDEV関数</li><li>品質管理の管理図（平均±2σ）に最適</li><li>VAR.P関数（母分散）の平方根 = STDEV.P関数（母標準偏差）</li></ul>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc24">次のステップ：関連する統計関数</span></h3>



<p>STDEV.P関数の使い方がわかったら、以下の関数もあわせて覚えてみてください。データ分析の幅が広がりますよ。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">スプレッドシートのSTDEV関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-average-function/">スプレッドシートのAVERAGE関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-median-function/">スプレッドシートのMEDIAN関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-max-function/">スプレッドシートのMAX関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-min-function/">スプレッドシートのMIN関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-percentile-function/">スプレッドシートのPERCENTILE関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-quartile-function/">スプレッドシートのQUARTILE関数の使い方</a></li></ul>
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			</item>
		<item>
		<title>スプレッドシートのSTDEV.S関数の使い方｜標本標準偏差を求める方法</title>
		<link>https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-s-function/</link>
					<comments>https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-s-function/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 27 Mar 2026 08:06:31 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Googleスプレッドシート]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV.S関数]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV関数]]></category>
		<category><![CDATA[スプレッドシート]]></category>
		<category><![CDATA[標本標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[統計関数]]></category>
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					<description><![CDATA[GoogleスプレッドシートのSTDEV.S関数の使い方を基本構文から実務活用まで解説。STDEV関数との違いや標本標準偏差の意味、エラー対処法もわかりやすく紹介します。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>「STDEV.S関数ってSTDEV関数と何が違うの？」。スプレッドシートで標準偏差を調べていると、似た名前の関数がいくつも出てきて混乱しますよね。</p>



<p>結論からいうと、STDEV.S関数とSTDEV関数は同じ計算をする関数です。ただし名前が違う理由があり、使い分けのルールも知っておくと迷わなくなります。</p>



<p>この記事ではSTDEV.S関数の基本から実務での活用例まで解説します。STDEV関数やSTDEV.P関数との違いもあわせて整理しました。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-8" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-8">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">スプレッドシートのSTDEV.S関数とは？標本標準偏差を求める関数</a></li><li><a href="#toc2" tabindex="0">STDEV.S関数の書き方（構文と引数）</a><ol><li><a href="#toc3" tabindex="0">基本構文</a></li><li><a href="#toc4" tabindex="0">引数の説明</a></li><li><a href="#toc5" tabindex="0">「標本」標準偏差とは？</a></li></ol></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">STDEV.S関数の基本的な使い方</a><ol><li><a href="#toc7" tabindex="0">標準偏差を求める</a></li><li><a href="#toc8" tabindex="0">標準偏差の値をどう読むか</a></li></ol></li><li><a href="#toc9" tabindex="0">STDEV.S関数の実践的な使い方・応用例</a><ol><li><a href="#toc10" tabindex="0">「平均±標準偏差」の範囲で標準的なラインを出す</a></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">条件付き書式で外れ値をハイライトする</a></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">偏差値を計算する</a></li></ol></li><li><a href="#toc13" tabindex="0">よくあるエラーと対処法</a><ol><li><a href="#toc14" tabindex="0">#DIV/0!エラー</a></li><li><a href="#toc15" tabindex="0">#VALUE!エラー</a></li><li><a href="#toc16" tabindex="0">#NAME?エラー</a></li><li><a href="#toc17" tabindex="0">結果が0になるケース</a></li></ol></li><li><a href="#toc18" tabindex="0">STDEV関数・STDEV.P関数との違い・使い分け</a><ol><li><a href="#toc19" tabindex="0">STDEV.S関数とSTDEV関数の違い</a></li><li><a href="#toc20" tabindex="0">どちらを使えばいいか</a></li><li><a href="#toc21" tabindex="0">STDEV.S関数とSTDEV.P関数の違い</a></li><li><a href="#toc22" tabindex="0">どちらを使うか迷ったら</a></li><li><a href="#toc23" tabindex="0">VAR.S関数との関係</a></li><li><a href="#toc24" tabindex="0">関連関数の一覧</a></li></ol></li><li><a href="#toc25" tabindex="0">まとめ</a><ol><li><a href="#toc26" tabindex="0">この記事のポイント</a></li><li><a href="#toc27" tabindex="0">関連する統計関数</a></li></ol></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">スプレッドシートのSTDEV.S関数とは？標本標準偏差を求める関数</span></h2>



<p>STDEV.S関数（読み方: エスティーデブ・エス関数）は、データの<strong>標本標準偏差</strong>を返す関数です。「STDEV」は「Standard Deviation（標準偏差）」、「S」は「Sample（標本）」の略です。</p>



<p>標本標準偏差とは、一部のデータから全体のばらつきを推定するための指標です。値が大きいほどデータのばらつきが大きくなります。</p>



<p>たとえば、社員1,000人のうち100人を抽出してアンケートを取ったとします。この100人分のデータは「標本（サンプル）」です。標本から全体のばらつきを推定するときにSTDEV.S関数を使います。</p>



<p>STDEV.S関数にできることをまとめると、次のとおりです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>データのばらつき（標本標準偏差）を数値で求める</li><li>複数のデータ群のばらつきを比較する</li><li>品質管理やテスト結果の分析に活用する</li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-average-function/">AVERAGE関数</a>と組み合わせて「平均±標準偏差」の範囲を求める</li></ul>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>STDEV.S関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Excelにも同名の関数があり、動作は同じです。<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">STDEV関数</a>とまったく同じ計算結果になります。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc2">STDEV.S関数の書き方（構文と引数）</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc3">基本構文</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.S(値1, [値2], ...)</code></pre>



<p>カッコの中に、標準偏差を求めたいデータやセル範囲を指定します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc4">引数の説明</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>引数</th><th>必須/任意</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>値1</td><td>必須</td><td>標準偏差を求めたい最初の値またはセル範囲</td></tr><tr><td>値2, &#8230;</td><td>任意</td><td>追加の値またはセル範囲。最大255個まで指定可能</td></tr></tbody></table></figure>



<p>引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>セル範囲内の文字列・TRUE/FALSE・空白セルは自動的に無視されます。数値だけが計算の対象になりますよ。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">「標本」標準偏差とは？</span></h3>



<p>STDEV.S関数が返すのは<strong>標本標準偏差</strong>です。ちょっとむずかしく聞こえますが、考え方はシンプルです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>標本</strong>: データの一部だけを取り出した場合（例: 全社員のうち100人を抜き出して調査）</li><li><strong>母集団</strong>: データが全部そろっている場合（例: クラス30人全員のテスト結果）</li></ul>



<p>手元のデータが「全体の一部」なら、STDEV.S関数を使います。計算では「n-1」で割ることで、全体のばらつきをより正確に推定します。</p>



<p>データが全員分そろっているなら、<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-p-function/">STDEV.P関数</a>を使います。この違いについては後半の「使い分け」セクションで詳しく説明しますね。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc6">STDEV.S関数の基本的な使い方</span></h2>



<p>以下の売上データでSTDEV.S関数を使ってみましょう。</p>



<p>B2からB8に7人分の月間売上データ（万円）が入っているとします。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>&nbsp;</th><th>A列（担当者）</th><th>B列（売上）</th></tr></thead><tbody><tr><td>2行目</td><td>田中</td><td>150</td></tr><tr><td>3行目</td><td>鈴木</td><td>80</td></tr><tr><td>4行目</td><td>佐藤</td><td>200</td></tr><tr><td>5行目</td><td>山田</td><td>120</td></tr><tr><td>6行目</td><td>高橋</td><td>90</td></tr><tr><td>7行目</td><td>伊藤</td><td>170</td></tr><tr><td>8行目</td><td>渡辺</td><td>130</td></tr></tbody></table></figure>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc7">標準偏差を求める</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.S(B2:B8)</code></pre>



<p>結果は約 <strong>42.8</strong> です。各担当者の売上が平均値（約134.3万円）から、平均して約42.8万円ずれていることを意味します。</p>



<p>検算してみましょう。平均値は(150+80+200+120+90+170+130)/7 = 940/7 ≒ 134.3です。各値と平均の差を2乗して合計し、(n-1)=6で割った値の平方根が標本標準偏差になります。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc8">標準偏差の値をどう読むか</span></h3>



<p>標準偏差の値だけでは「大きい」「小さい」の判断がしにくいですよね。比較対象があると意味が出てきます。</p>



<p>たとえば、2つのチームの売上データを比べてみましょう。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>チーム</th><th>平均売上</th><th>標準偏差</th></tr></thead><tbody><tr><td>Aチーム</td><td>134万円</td><td>42.8</td></tr><tr><td>Bチーム</td><td>134万円</td><td>15.0</td></tr></tbody></table></figure>



<p>平均売上は同じでも、Bチームのほうがばらつきが小さいことがわかります。Bチームは全員が安定して成果を出しているということですね。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>標準偏差を平均値で割った値を<strong>変動係数（CV）</strong>（データのばらつきを相対的に比較する指標）と呼びます。<code>=STDEV.S(B2:B8)/AVERAGE(B2:B8)</code> で求められますよ。単位が違うデータ同士のばらつきも比較できて便利です。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc9">STDEV.S関数の実践的な使い方・応用例</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">「平均±標準偏差」の範囲で標準的なラインを出す</span></h3>



<p>データの約68%は「平均±標準偏差」の範囲に収まるといわれています。この性質を使って「標準的な範囲」を求めてみましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(B2:B8) - STDEV.S(B2:B8)</code></pre>



<pre class="wp-block-code"><code>=AVERAGE(B2:B8) + STDEV.S(B2:B8)</code></pre>



<p>結果は約 <strong>91.5〜177.0</strong> です。この範囲から外れている担当者は「特に成績が良い」か「改善が必要」と判断できます。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc11">条件付き書式で外れ値をハイライトする</span></h3>



<p>平均から標準偏差の2倍以上離れたデータを自動でハイライトすると、外れ値がひと目でわかります。</p>



<ol class="wp-block-list"><li>B2:B8を選択する</li><li>「表示形式」→「条件付き書式」を開く</li><li>「カスタム数式」を選び、以下の数式を入力する</li></ol>



<p>平均+2σ（シグマ）を超えるデータを赤にする場合:</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=B2 &gt; AVERAGE($B$2:$B$8) + 2*STDEV.S($B$2:$B$8)</code></pre>



<p>平均-2σを下回るデータも赤にする場合:</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=B2 &lt; AVERAGE($B$2:$B$8) - 2*STDEV.S($B$2:$B$8)</code></pre>



<p>これで、統計的に普通の範囲から大きく外れたデータが自動で色付けされます。品質管理や営業成績のモニタリングに活用してみてください。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc12">偏差値を計算する</span></h3>



<p>偏差値は「平均を50、標準偏差を10」に換算した指標です。STDEV.S関数と<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-average-function/">AVERAGE関数</a>を組み合わせて求められます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=50 + 10 * (B2 - AVERAGE($B$2:$B$8)) / STDEV.S($B$2:$B$8)</code></pre>



<p>たとえば平均134.3万円、標準偏差42.8のデータで売上200万円なら、偏差値は約65.4です。自分の位置を直感的に把握できるので便利ですよ。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>STDEV.S関数の結果が0のとき（全員同じ値のとき）、この数式は#DIV/0!エラーになります。<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-iferror-function/">IFERROR関数</a>で囲んでおくと安心です。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc13">よくあるエラーと対処法</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc14">#DIV/0!エラー</span></h3>



<p>STDEV.S関数で最もよく見るエラーです。以下の原因が考えられます。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>原因</th><th>対策</th></tr></thead><tbody><tr><td>数値データが1個しかない</td><td>2個以上の数値データを指定する</td></tr><tr><td>範囲内に数値が含まれていない</td><td>文字列ばかりの範囲を指定していないか確認する</td></tr></tbody></table></figure>



<p>標準偏差を計算するには最低2個の数値が必要です。1個しかないと「ばらつき」を求められないためエラーになります。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc15">#VALUE!エラー</span></h3>



<p>引数に文字列を直接入力すると発生します。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.S(&quot;100&quot;, &quot;200&quot;)   → #VALUE!エラー
=STDEV.S(100, 200)        → 正常に計算される</code></pre>



<p>セル範囲内に文字列がある場合は自動で無視されるので安心してください。文字列を直接引数として渡した場合にのみ発生するエラーです。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc16">#NAME?エラー</span></h3>



<p>関数名のスペルミスで発生します。「STDEV.S」のピリオドを忘れて「STDEVS」と入力すると、このエラーが出ます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVS(B2:B8)    → #NAME?エラー
=STDEV.S(B2:B8)   → 正常に計算される</code></pre>



<p>ピリオドの位置に注意してくださいね。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc17">結果が0になるケース</span></h3>



<p>すべてのデータが同じ値の場合、標準偏差は0になります。これはエラーではなく「ばらつきがまったくない」という正しい結果です。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>期待した結果にならないときは、セル範囲に文字列が混ざっていないか確認してください。STDEV.S関数は文字列を無視するため、データ件数が想定より少なくなっている可能性があります。<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-count-function/">COUNT関数</a>で数値の個数を確認するのがおすすめですよ。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc18">STDEV関数・STDEV.P関数との違い・使い分け</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc19">STDEV.S関数とSTDEV関数の違い</span></h3>



<p>結論からいうと、STDEV.S関数とSTDEV関数は<strong>まったく同じ関数</strong>です。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>項目</th><th>STDEV.S</th><th>STDEV</th></tr></thead><tbody><tr><td>計算結果</td><td>標本標準偏差</td><td>標本標準偏差</td></tr><tr><td>割る数</td><td>n &#8211; 1</td><td>n &#8211; 1</td></tr><tr><td>結果の違い</td><td>なし（完全に同じ）</td><td>なし（完全に同じ）</td></tr></tbody></table></figure>



<p>ではなぜ2つの名前があるのでしょうか。もともとスプレッドシートには「STDEV」と「STDEVP」がありました。しかし「標本」と「母集団」の区別がわかりにくいという声がありました。そこで「STDEV.S」（Sample）と「STDEV.P」（Population）という対称的な名前が追加されたのです。</p>



<p>つまりSTDEV.Sは「STDEVの新しい名前」です。どちらを使っても結果は変わりません。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc20">どちらを使えばいいか</span></h3>



<p>新規で数式を書くなら<strong>STDEV.S関数がおすすめ</strong>です。理由は以下のとおりです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>STDEV.P関数と名前の対称性があり、使い分けがわかりやすい</li><li>「S = Sample（標本）」という意味が名前に含まれている</li><li>既存のSTDEV関数は今後も使えるので、書き換える必要はない</li></ul>



<p>すでにSTDEV関数を使っている数式をわざわざ修正する必要はありませんよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc21">STDEV.S関数とSTDEV.P関数の違い</span></h3>



<p>STDEV.S関数とSTDEV.P関数は、計算方法が異なります。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>項目</th><th>STDEV.S</th><th>STDEV.P</th></tr></thead><tbody><tr><td>正式名称</td><td>標本標準偏差</td><td>母集団の標準偏差</td></tr><tr><td>割る数</td><td>n &#8211; 1</td><td>n</td></tr><tr><td>使う場面</td><td>データが全体の一部のとき</td><td>データが全部そろっているとき</td></tr><tr><td>結果</td><td>やや大きくなる</td><td>やや小さくなる</td></tr></tbody></table></figure>



<p>同じデータでもSTDEV.S関数のほうが値がやや大きくなります。これは一部のデータから全体を推定するための補正です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc22">どちらを使うか迷ったら</span></h3>



<p>以下の基準で判断してみてください。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>STDEV.S関数を使う場面</strong>: アンケート結果（回答者は全体の一部）、サンプル検査、一部の顧客データの分析</li><li><strong>STDEV.P関数を使う場面</strong>: クラス全員のテスト結果、全社員の評価データ、全店舗の月間売上</li></ul>



<p>迷ったらSTDEV.S関数を選んでおけば安全です。n-1で割るほうが推定値として保守的になるため、判断を誤るリスクが低くなりますよ。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>データ件数が30を超えると、STDEV.S関数とSTDEV.P関数の差はほとんどなくなります。どちらを使っても実務上の問題はありません。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc23">VAR.S関数との関係</span></h3>



<p><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-var-function/">VAR関数</a>（VAR.S関数）は<strong>標本分散</strong>を返す関数です。分散と標準偏差の関係は以下のとおりです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>分散 = 標準偏差の2乗</li><li>標準偏差 = 分散の平方根（ルート）</li></ul>



<p>つまり <code>=STDEV.S(B2:B8)</code> と <code>=SQRT(VAR(B2:B8))</code> は同じ結果になります。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>返す値</th><th>単位</th></tr></thead><tbody><tr><td>VAR / VAR.S</td><td>分散（標本分散）</td><td>元データの2乗</td></tr><tr><td>STDEV / STDEV.S</td><td>標準偏差（標本標準偏差）</td><td>元データと同じ</td></tr></tbody></table></figure>



<p>標準偏差は元データと同じ単位なので直感的に理解しやすいです。実務では<strong>STDEV.S関数（標準偏差）を使うのが一般的</strong>ですよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc24">関連関数の一覧</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>説明</th><th>計算方法</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">STDEV</a></td><td>標本標準偏差</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td>STDEV.S</td><td>STDEVと同じ（新名称）</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-p-function/">STDEV.P</a></td><td>母集団の標準偏差</td><td>nで割る</td></tr><tr><td>STDEVP</td><td>STDEV.Pの旧名称</td><td>nで割る</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-var-function/">VAR</a></td><td>標本分散</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-var-p-function/">VAR.P</a></td><td>母分散</td><td>nで割る</td></tr></tbody></table></figure>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc25">まとめ</span></h2>



<p>STDEV.S関数は、データの<strong>標本標準偏差</strong>を返す関数です。STDEV関数とまったく同じ計算をします。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc26">この記事のポイント</span></h3>



<ul class="wp-block-list"><li>構文は <code>=STDEV.S(値1, [値2], ...)</code> で、セル範囲を指定するだけ</li><li>STDEV.S関数とSTDEV関数は同じ関数。「S = Sample（標本）」の意味</li><li>新規で書くならSTDEV.S関数がおすすめ（STDEV.Pとの対称性がわかりやすい）</li><li>データが「全体の一部」→ STDEV.S関数、「全部そろっている」→ STDEV.P関数</li><li>迷ったらSTDEV.S関数を選んでおけば安全</li></ul>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc27">関連する統計関数</span></h3>



<p>STDEV.S関数の使い方がわかったら、以下の関数もあわせて覚えてみてください。データ分析の幅が広がりますよ。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">スプレッドシートのSTDEV関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-p-function/">スプレッドシートのSTDEV.P関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-var-function/">スプレッドシートのVAR関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-var-p-function/">スプレッドシートのVAR.P関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-average-function/">スプレッドシートのAVERAGE関数の使い方</a></li></ul>
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		<title>スプレッドシートのSTDEVA関数の使い方｜文字列・TRUE/FALSEを含む標準偏差</title>
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		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 27 Mar 2026 08:06:21 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Googleスプレッドシート]]></category>
		<category><![CDATA[STDEVA関数]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV関数]]></category>
		<category><![CDATA[スプレッドシート]]></category>
		<category><![CDATA[文字列]]></category>
		<category><![CDATA[標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[統計関数]]></category>
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					<description><![CDATA[GoogleスプレッドシートのSTDEVA関数の使い方を基本構文から実務活用まで解説。文字列やTRUE/FALSEを含むデータの標準偏差の求め方、STDEVとの違い、STDEV系4関数の比較表もわかりやすく紹介します。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>スプレッドシートで標準偏差（データのばらつき具合を示す指標）を計算するとき、データに「欠席」などの文字列やTRUE/FALSEが混ざっていて困った経験はありませんか？</p>



<p>通常のSTDEV関数では、文字列や論理値はすべて無視されます。でも「回答なし」や「未提出」を0点扱いで計算に含めたいケースもありますよね。</p>



<p>そんなときに活躍するのがSTDEVA関数です。この記事では、STDEVA関数の書式から実務での使いどころまで、わかりやすく解説していきます。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-9" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-9">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">STDEVA関数とは？スプレッドシートで文字列を含む標準偏差を求める関数</a><ol><li><a href="#toc2" tabindex="0">STDEVA関数の書式と引数</a></li><li><a href="#toc3" tabindex="0">STDEVとSTDEVAの違い：文字列・TRUE/FALSEの扱い</a></li></ol></li><li><a href="#toc4" tabindex="0">STDEVA関数の基本的な使い方（スプレッドシート）</a><ol><li><a href="#toc5" tabindex="0">数値のみのデータで使う場合</a></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">文字列が混在するデータで使う場合</a></li><li><a href="#toc7" tabindex="0">TRUE/FALSEが含まれるデータで使う場合</a></li></ol></li><li><a href="#toc8" tabindex="0">スプレッドシートのSTDEV系4関数の比較表</a><ol><li><a href="#toc9" tabindex="0">STDEV / STDEV.S / STDEVA / STDEVPAの違い一覧</a></li><li><a href="#toc10" tabindex="0">A系関数（STDEVA・STDEVPA）を選ぶべき場面</a></li></ol></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">実務で使えるSTDEVAの活用シナリオ</a><ol><li><a href="#toc12" tabindex="0">アンケートデータにテキスト回答が混在するケース</a></li><li><a href="#toc13" tabindex="0">フラグ列（TRUE/FALSE）が含まれる勤怠・進捗データ</a></li></ol></li><li><a href="#toc14" tabindex="0">STDEVAを使う際の注意点とよくある間違い</a><ol><li><a href="#toc15" tabindex="0">空白セルは無視される（0ではない）</a></li><li><a href="#toc16" tabindex="0">数値文字列は0として扱われる点に注意</a></li></ol></li><li><a href="#toc17" tabindex="0">まとめ</a></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">STDEVA関数とは？スプレッドシートで文字列を含む標準偏差を求める関数</span></h2>



<p>STDEVA関数は「スタンダード・ディビエーション・エー」と読みます。末尾の「A」は「All（すべて）」の意味です。</p>



<p>通常の<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">STDEV関数</a>は数値だけを対象にしますが、STDEVAは文字列やTRUE/FALSEも計算に含めます。標本標準偏差（分母がn-1）を返す関数です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc2">STDEVA関数の書式と引数</span></h3>



<p>基本構文は次のとおりです。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(値1, [値2, ...])</code></pre>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>引数</th><th>必須/任意</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>値1</td><td>必須</td><td>対象データの範囲や値</td></tr><tr><td>値2以降</td><td>任意</td><td>追加のデータ範囲や値（最大255個）</td></tr></tbody></table></figure>



<p>引数にはセル範囲、個別の値、配列のいずれも指定できます。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc3">STDEVとSTDEVAの違い：文字列・TRUE/FALSEの扱い</span></h3>



<p>ここがSTDEVA関数の最大のポイントです。データ型による扱いの違いを表にまとめました。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>データ型</th><th>STDEV</th><th>STDEVA</th></tr></thead><tbody><tr><td>数値</td><td>そのまま計算</td><td>そのまま計算</td></tr><tr><td>TRUE</td><td>無視</td><td><strong>1として計算</strong></td></tr><tr><td>FALSE</td><td>無視</td><td><strong>0として計算</strong></td></tr><tr><td>文字列（セル内）</td><td>無視</td><td><strong>0として計算</strong></td></tr><tr><td>空白セル</td><td>無視</td><td>無視</td></tr><tr><td>エラー値</td><td>エラー伝播</td><td>エラー伝播</td></tr></tbody></table></figure>



<p>STDEVは文字列や論理値をスキップしますが、STDEVAはすべて数値に変換して計算に含めます。この違いが結果に大きく影響しますよ。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc4">STDEVA関数の基本的な使い方（スプレッドシート）</span></h2>



<p>実際にスプレッドシートで試してみましょう。テスト得点のデータを例に使います。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">数値のみのデータで使う場合</span></h3>



<p>A1:A5に「80, 70, 90, 60, 100」と入力した場合を考えます。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(A1:A5)</code></pre>



<p>結果は <strong>15.81</strong> です。数値のみなら<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-s-function/">STDEV.S関数</a>と同じ結果になります。</p>



<p>参考までに手計算してみましょう。平均80に対して偏差の二乗和は1000です。それを4（n-1）で割ると250となり、その平方根が約15.81です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc6">文字列が混在するデータで使う場合</span></h3>



<p>A3のデータが「90」ではなく「欠席」という文字列だったらどうなるでしょうか。A1:A5が「80, 70, 欠席, 60, 100」の場合です。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(A1:A5)  → 37.68
=STDEV(A1:A5)   → 17.08</code></pre>



<p>STDEVAは「欠席」を0として計算に含めるため、データは「80, 70, 0, 60, 100」の5個扱いです。0が平均を大きく引き下げるので、ばらつきが大きくなります。</p>



<p>一方STDEVは「欠席」を無視して「80, 70, 60, 100」の4個で計算します。結果が倍以上違うので、どちらの関数を使うかは慎重に判断してください。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc7">TRUE/FALSEが含まれるデータで使う場合</span></h3>



<p>アンケートの回答をTRUE/FALSEで記録しているケースです。A1:A5が「TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE」の場合を見てみましょう。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(A1:A5)  → 0.55</code></pre>



<p>STDEVAはTRUEを1、FALSEを0に変換するため「1, 0, 1, 1, 0」として計算します。STDEVでは論理値が無視されてエラーになりますが、STDEVAならばらつきを正しく算出できますよ。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc8">スプレッドシートのSTDEV系4関数の比較表</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc9">STDEV / STDEV.S / STDEVA / STDEVPAの違い一覧</span></h3>



<p>スプレッドシートには標準偏差を求める関数が複数あります。整理しておきましょう。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数名</th><th>対象データ</th><th>分母</th><th>用途</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">STDEV</a> / <a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-s-function/">STDEV.S</a></td><td>数値のみ</td><td>n-1（標本）</td><td>一般的な標準偏差</td></tr><tr><td>STDEVA</td><td>数値＋論理値＋文字列</td><td>n-1（標本）</td><td>文字列等を含むデータ</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-p-function/">STDEV.P</a></td><td>数値のみ</td><td>n（母集団）</td><td>全数調査の標準偏差</td></tr><tr><td>STDEVPA</td><td>数値＋論理値＋文字列</td><td>n（母集団）</td><td>全数＋文字列を含む</td></tr></tbody></table></figure>



<p>STDEVとSTDEV.Sは同じ関数です。STDEV.Sは新しい命名規則に沿った名前で、動作は完全に同一です。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">A系関数（STDEVA・STDEVPA）を選ぶべき場面</span></h3>



<p>「A系」を選ぶべきかの判断基準はシンプルです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>文字列やTRUE/FALSEを <strong>0や1として計算に含めたい</strong> → STDEVA / STDEVPA</li><li>数値だけで計算したい（文字列は除外でOK） → STDEV / STDEV.P</li></ul>



<p>ほとんどの場面ではSTDEVで十分です。A系関数は「欠損や非数値データを明示的に0扱いしたい」という意図があるときに使ってみてください。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc11">実務で使えるSTDEVAの活用シナリオ</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc12">アンケートデータにテキスト回答が混在するケース</span></h3>



<p>5段階評価のアンケートで「未回答」や「該当なし」がテキストとして入っている場合を考えます。</p>



<p>STDEVだと未回答者を除外して計算しますが、STDEVAなら未回答を0点扱いで含めます。「回答しなかった人も評価0として集計したい」という方針であれば、STDEVAが適切です。</p>



<p><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-averagea-function/">AVERAGEA関数</a>や<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-maxa-function/">MAXA関数</a>、<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-mina-function/">MINA関数</a>も同じ変換ルールなので、セットで覚えておくと便利ですよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc13">フラグ列（TRUE/FALSE）が含まれる勤怠・進捗データ</span></h3>



<p>出勤/欠勤をTRUE/FALSEで管理している勤怠データで、出勤率のばらつきを見たい場面です。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVA(B2:B31)</code></pre>



<p>TRUEが1（出勤）、FALSEが0（欠勤）に変換されるため、出勤フラグのばらつきをそのまま計算できます。値が大きいほどメンバー間の出勤パターンに差があることがわかりますよ。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc14">STDEVAを使う際の注意点とよくある間違い</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc15">空白セルは無視される（0ではない）</span></h3>



<p>空白セルは0ではなく「無視」されます。つまりデータ件数（n）にも含まれません。</p>



<p>空白を0として計算に含めたい場合は、空白セルに明示的に0を入力してください。IF関数で0に変換してからSTDEVAに渡す方法もあります。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc16">数値文字列は0として扱われる点に注意</span></h3>



<p>セルに「80」と数値が入っているように見えても、書式がテキストだと文字列扱いになります。STDEVAはこれを0に変換して計算するため、意図せず結果がずれることがあります。</p>



<p>セルの左上に緑の三角マークが出ていたら、テキスト形式の数値です。VALUE関数で数値に変換するか、セルの書式を修正しておきましょう。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc17">まとめ</span></h2>



<p>STDEVA関数は、文字列を0、TRUEを1、FALSEを0に変換して標準偏差を計算する関数です。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>数値だけのデータならSTDEVと結果は同じ</li><li>文字列やTRUE/FALSEが混在するデータで真価を発揮する</li><li>空白セルは無視される（0ではない）点に注意</li></ul>



<p>「非数値データを0扱いで含めたい」という明確な意図があるときに使う関数です。通常はSTDEVで十分なので、使い分けを意識してみてください。</p>
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		<title>スプレッドシートのSTDEVP関数の使い方｜STDEV.Pとの違いも解説</title>
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		<dc:creator><![CDATA[まっしゅ]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 27 Mar 2026 08:06:16 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Googleスプレッドシート]]></category>
		<category><![CDATA[STDEV.P関数]]></category>
		<category><![CDATA[STDEVP関数]]></category>
		<category><![CDATA[スプレッドシート]]></category>
		<category><![CDATA[標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[母標準偏差]]></category>
		<category><![CDATA[統計関数]]></category>
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					<description><![CDATA[GoogleスプレッドシートのSTDEVP関数の使い方を基本構文から実務活用まで解説。STDEV.P関数との違いや互換関数としての位置づけ、エラー対処法もわかりやすく紹介します。]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>「STDEVP関数って何？ STDEV.P関数と何が違うの？」。スプレッドシートで標準偏差を調べていると、似た名前の関数がいくつも出てきて混乱しますよね。</p>



<p>結論からいうと、STDEVP関数とSTDEV.P関数は同じ計算をする関数です。STDEVPはSTDEV.Pの互換関数（旧名称）なので、計算結果はまったく同じになります。</p>



<p>この記事ではSTDEVP関数の基本から使い方まで解説します。STDEV.P関数との関係や、どちらを使うべきかも整理しました。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number toc-center tnt-number border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-10" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-10">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">STDEVP関数とは？スプレッドシートで母標準偏差を求める互換関数</a></li><li><a href="#toc2" tabindex="0">STDEVP関数の書き方（構文と引数）</a><ol><li><a href="#toc3" tabindex="0">基本構文</a></li><li><a href="#toc4" tabindex="0">引数の説明</a></li><li><a href="#toc5" tabindex="0">「母集団」の標準偏差とは？</a></li></ol></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">STDEVP関数の基本的な使い方</a><ol><li><a href="#toc7" tabindex="0">母標準偏差を求める</a></li><li><a href="#toc8" tabindex="0">標準偏差の値をどう読むか</a></li></ol></li><li><a href="#toc9" tabindex="0">STDEV.P関数との違い</a><ol><li><a href="#toc10" tabindex="0">STDEVP関数とSTDEV.P関数の比較表</a></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">なぜ2つの名前があるのか</a></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">どちらを使えばいいか</a></li><li><a href="#toc13" tabindex="0">関連関数の一覧</a></li></ol></li><li><a href="#toc14" tabindex="0">よくあるエラーと対処法</a><ol><li><a href="#toc15" tabindex="0">#DIV/0!エラー</a></li><li><a href="#toc16" tabindex="0">#VALUE!エラー</a></li><li><a href="#toc17" tabindex="0">結果が0になるケース</a></li></ol></li><li><a href="#toc18" tabindex="0">まとめ</a><ol><li><a href="#toc19" tabindex="0">この記事のポイント</a></li><li><a href="#toc20" tabindex="0">関連する統計関数</a></li></ol></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc1">STDEVP関数とは？スプレッドシートで母標準偏差を求める互換関数</span></h2>



<p>STDEVP関数（読み方: エスティーデブピー関数）は、データの<strong>母標準偏差</strong>を返す関数です。「STDEV」は「Standard Deviation（標準偏差）」、「P」は「Population（母集団）」の略です。</p>



<p>STDEVP関数は<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-p-function/">STDEV.P関数</a>の<strong>互換関数（旧名称）</strong>です。もともとスプレッドシートにはSTDEVPとSTDEVの2つがありました。しかし「母集団」と「標本」の区別がわかりにくいため、後から「STDEV.P」（Population）と「STDEV.S」（Sample）が追加されました。</p>



<p>つまりSTDEVPは「STDEV.Pの古い名前」です。どちらを使っても結果は変わりません。</p>



<p>STDEVP関数にできることをまとめると、次のとおりです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li>データ全体のばらつき（母標準偏差）を数値で求める</li><li>複数のグループのばらつきを比較する</li><li>品質管理の管理図（平均±2σ）に活用する</li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-average-function/">AVERAGE関数</a>と組み合わせて「平均±標準偏差」の範囲を求める</li></ul>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p>STDEVP関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Excelにも同名の互換関数があり、動作は同じです。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc2">STDEVP関数の書き方（構文と引数）</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc3">基本構文</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVP(値1, [値2], ...)</code></pre>



<p>カッコの中に、母標準偏差を求めたいデータやセル範囲を指定します。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc4">引数の説明</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>引数</th><th>必須/任意</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>値1</td><td>必須</td><td>母標準偏差を求めたい最初の値またはセル範囲</td></tr><tr><td>値2, &#8230;</td><td>任意</td><td>追加の値またはセル範囲。最大255個まで指定可能</td></tr></tbody></table></figure>



<p>引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>セル範囲内の文字列・TRUE/FALSE・空白セルは自動的に無視されます。数値だけが計算の対象になりますよ。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc5">「母集団」の標準偏差とは？</span></h3>



<p>STDEVP関数が返すのは<strong>母集団の標準偏差</strong>です。ちょっとむずかしく聞こえますが、考え方はシンプルです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><strong>母集団</strong>: データが全部そろっている場合（例: クラス30人全員のテスト結果）</li><li><strong>標本</strong>: データの一部だけを取り出した場合（例: 社員1,000人のうち100人を抜き出して調査）</li></ul>



<p>手元のデータが「全員分」「全期間分」なら、STDEVP関数（またはSTDEV.P関数）を使います。計算では偏差平方和（各データと平均の差を2乗して合計した値）を「n（データ個数）」で割ります。</p>



<p>データが全体の一部なら、<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">STDEV関数</a>を使いましょう。</p>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc6">STDEVP関数の基本的な使い方</span></h2>



<p>以下の売上データでSTDEVP関数を使ってみましょう。</p>



<p>B2からB11に営業部10人<strong>全員</strong>の月間売上データ（万円）が入っているとします。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>&nbsp;</th><th>A列（担当者）</th><th>B列（売上）</th></tr></thead><tbody><tr><td>2行目</td><td>田中</td><td>120</td></tr><tr><td>3行目</td><td>鈴木</td><td>85</td></tr><tr><td>4行目</td><td>佐藤</td><td>200</td></tr><tr><td>5行目</td><td>山田</td><td>150</td></tr><tr><td>6行目</td><td>高橋</td><td>95</td></tr><tr><td>7行目</td><td>伊藤</td><td>180</td></tr><tr><td>8行目</td><td>渡辺</td><td>110</td></tr><tr><td>9行目</td><td>中村</td><td>130</td></tr><tr><td>10行目</td><td>小林</td><td>160</td></tr><tr><td>11行目</td><td>加藤</td><td>140</td></tr></tbody></table></figure>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc7">母標準偏差を求める</span></h3>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVP(B2:B11)</code></pre>



<p>結果は約 <strong>34.7</strong> です。10人全員のデータなので「母集団」として計算されます。各担当者の売上が平均値（137万円）から、平均して約34.7万円離れていることを意味します。</p>



<p><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-p-function/">STDEV.P関数</a>で同じ範囲を指定しても、結果は同じです。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEV.P(B2:B11)</code></pre>



<p>こちらも約 <strong>34.7</strong> になります。どちらの関数を使っても計算結果は変わりませんよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc8">標準偏差の値をどう読むか</span></h3>



<p>標準偏差の値だけでは「大きい」「小さい」の判断がしにくいですよね。比較対象があると意味が出てきます。</p>



<p>たとえば、2つの部署の売上データを比べてみましょう。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>部署</th><th>平均売上</th><th>母標準偏差（STDEVP）</th></tr></thead><tbody><tr><td>営業1課</td><td>137万円</td><td>34.7</td></tr><tr><td>営業2課</td><td>137万円</td><td>11.0</td></tr></tbody></table></figure>



<p>平均売上は同じでも、営業2課のほうがばらつきが小さいです。全員が安定して売上を出しているということですね。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>標準偏差を平均値で割った値を<strong>変動係数（CV）</strong>（ばらつきを相対的に比較する指標）と呼びます。<code>=STDEVP(B2:B11)/AVERAGE(B2:B11)</code> で求められますよ。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc9">STDEV.P関数との違い</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc10">STDEVP関数とSTDEV.P関数の比較表</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>項目</th><th>STDEVP</th><th>STDEV.P</th></tr></thead><tbody><tr><td>計算結果</td><td>母標準偏差</td><td>母標準偏差</td></tr><tr><td>割る数</td><td>n</td><td>n</td></tr><tr><td>結果の違い</td><td>なし（完全に同じ）</td><td>なし（完全に同じ）</td></tr><tr><td>位置づけ</td><td>互換関数（旧名称）</td><td>現行の推奨関数</td></tr></tbody></table></figure>



<p>計算方法も結果もまったく同じです。違いは名前だけですよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc11">なぜ2つの名前があるのか</span></h3>



<p>もともとスプレッドシートには「STDEVP」（母集団）と「STDEV」（標本）がありました。しかし名前から「母集団用」「標本用」の区別がつきにくいですよね。</p>



<p>そこで新しく「STDEV.P」（Population）と「<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-s-function/">STDEV.S</a>」（Sample）が追加されました。ピリオド付きの名前なら、PとSの意味がすぐわかります。</p>



<p>STDEVPは後方互換性のために残されています。既存のスプレッドシートで使われているSTDEVP関数は、そのまま動作し続けますよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc12">どちらを使えばいいか</span></h3>



<p>新規で数式を書くなら<strong>STDEV.P関数がおすすめ</strong>です。理由は以下のとおりです。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-s-function/">STDEV.S関数</a>と名前の対称性があり、使い分けがわかりやすい</li><li>「P = Population（母集団）」という意味が名前に含まれている</li><li>Googleの公式ドキュメントでもSTDEV.Pが推奨されている</li></ul>



<p>すでにSTDEVP関数を使っている数式をわざわざ修正する必要はありませんよ。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc13">関連関数の一覧</span></h3>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>関数</th><th>説明</th><th>計算方法</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">STDEV</a></td><td>標本標準偏差</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-s-function/">STDEV.S</a></td><td>STDEVと同じ（新名称）</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-p-function/">STDEV.P</a></td><td>母集団の標準偏差</td><td>nで割る</td></tr><tr><td>STDEVP</td><td>STDEV.Pの旧名称（この記事）</td><td>nで割る</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdeva-function/">STDEVA</a></td><td>文字列・論理値も含む標本標準偏差</td><td>n-1で割る</td></tr><tr><td><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-var-p-function/">VAR.P</a></td><td>母分散</td><td>nで割る</td></tr></tbody></table></figure>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc14">よくあるエラーと対処法</span></h2>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc15">#DIV/0!エラー</span></h3>



<p>STDEVP関数で最もよく見るエラーです。以下の原因が考えられます。</p>



<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>原因</th><th>対策</th></tr></thead><tbody><tr><td>範囲内に数値データがない</td><td>文字列ばかりの範囲を指定していないか確認する</td></tr><tr><td>数値データが0個</td><td>1個以上の数値データを指定する</td></tr></tbody></table></figure>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>NOTE</strong></p><p><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">STDEV関数</a>は最低2個の数値が必要ですが、STDEVP関数は1個でも計算できます（結果は0になります）。0個の場合にのみ#DIV/0!エラーが発生しますよ。</p></blockquote>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc16">#VALUE!エラー</span></h3>



<p>引数に文字列を直接入力すると発生します。</p>



<pre class="wp-block-code"><code>=STDEVP(&quot;100&quot;, &quot;200&quot;)   → #VALUE!エラー
=STDEVP(100, 200)        → 正常に計算される</code></pre>



<p>セル範囲内に文字列がある場合は自動で無視されるので安心してください。文字列を直接引数として渡した場合にのみ発生するエラーです。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc17">結果が0になるケース</span></h3>



<p>すべてのデータが同じ値の場合、標準偏差は0になります。これはエラーではなく「ばらつきがまったくない」という正しい結果です。</p>



<blockquote class="wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow"><p><strong>TIP</strong></p><p>期待した結果にならないときは、セル範囲に文字列が混ざっていないか確認してください。STDEVP関数は文字列を無視するため、データ件数が想定より少なくなっている可能性があります。<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-count-function/">COUNT関数</a>で数値の個数を確認するのがおすすめですよ。</p></blockquote>



<h2 class="wp-block-heading"><span id="toc18">まとめ</span></h2>



<p>STDEVP関数は、データの<strong>母集団の標準偏差</strong>を返す関数です。<a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-p-function/">STDEV.P関数</a>の互換関数（旧名称）で、計算結果はまったく同じです。</p>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc19">この記事のポイント</span></h3>



<ul class="wp-block-list"><li>構文は <code>=STDEVP(値1, [値2], ...)</code> で、セル範囲を指定するだけ</li><li>STDEVP関数とSTDEV.P関数は同じ関数。STDEVPが旧名称</li><li>新規で書くならSTDEV.P関数がおすすめ（STDEV.Sとの対称性がわかりやすい）</li><li>母標準偏差はデータ全体のばらつきを数値化した指標</li><li>既存のSTDEVP関数を書き換える必要はない</li></ul>



<h3 class="wp-block-heading"><span id="toc20">関連する統計関数</span></h3>



<p>STDEVP関数の使い方がわかったら、以下の関数もあわせて覚えてみてください。データ分析の幅が広がりますよ。</p>



<ul class="wp-block-list"><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-p-function/">スプレッドシートのSTDEV.P関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-function/">スプレッドシートのSTDEV関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdev-s-function/">スプレッドシートのSTDEV.S関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-stdeva-function/">スプレッドシートのSTDEVA関数の使い方</a></li><li><a href="https://mashukabu.com/spreadsheet-var-p-function/">スプレッドシートのVAR.P関数の使い方</a></li></ul>
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