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。

そこで活躍するのがSTDEVPA関数です。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。

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。

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

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。

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。

STDEVPA関数の読み方と語源

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。

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。

STDEVPAが使える場面と使えない場面

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。

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。

STDEVPA関数の書き方（構文と引数）

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。

基本構文

=STDEVPA(値1, [値2], ...)

英語版での構文は以下のとおりです。

=STDEVPA(value1, [value2], ...)

引数の説明

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。

値の変換ルール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。

対応バージョン

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。

• Excel for Microsoft 365
• Excel 2024
• Excel 2021
• Excel 2019
• Excel 2016
• Excel for the web

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。

STDEVPA関数の基本的な使い方

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。

数値のみのデータで使う場合

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。

A1: 80
A2: 70
A3: 90
A4: 60
A5: 100

このデータでSTDEVPAとSTDEV.Pをそれぞれ計算します。

=STDEVPA(A1:A5)  → 14.14
=STDEV.P(A1:A5)  → 14.14

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。

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。

文字列が混ざるデータで使う場合（STDEV.Pとの結果比較）

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。

A1: 80
A2: 70
A3: 欠席
A4: 60
A5: 100

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。

=STDEVPA(A1:A5)  → 33.71
=STDEV.P(A1:A5)  → 14.79

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。

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。

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。

TRUE/FALSEが含まれるデータで使う場合

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。

A1: TRUE
A2: FALSE
A3: TRUE
A4: TRUE
A5: FALSE

このデータでSTDEVPAを使うと、次の結果になります。

=STDEVPA(A1:A5)  → 0.49

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。

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#DIV/0!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。

STDEV系5関数の比較表と使い分け

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。

STDEV / STDEV.S / STDEV.P / STDEVA / STDEVPAの違い

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。

「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。

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。

STDEVPAとSTDEVAの選び分け（母集団 vs 標本）

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。

• STDEVPA: 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
• STDEVA: 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

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。

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。

STDEVPA関数の実務シナリオ

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。

全社員アンケートの未回答テキストを含めた集計

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。

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）

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。

=STDEVPA(A2:A11)

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。

全品検査のTRUE/FALSE合否フラグのばらつき分析

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。

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）

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。

=STDEVPA(A2:A6)  → 0.40

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。

STDEVPAを使う際の注意点とよくある間違い

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。

空白セルは無視される（0ではない）

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。

A1: 80
A2: 70
A3:           （空白）
A4: 60
A5: 100

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。

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。

数値型テキストは0として扱われる

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。

A1: 80   （標準書式）
A2: 70   （テキスト書式で "70" と入力）
A3: 90

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。

対処法は以下の2つです。

• セルを選択し、Ctrl + 1で書式設定を開き「標準」に変更する
• VALUE関数で数値に変換する（例: =VALUE(A2)）

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。

#VALUE!エラーが出るとき

STDEVPA関数に文字列を引数として直接指定した場合は#VALUE!エラーが出ます。

=STDEVPA(80, 70, "欠席", 60, 100)   → #VALUE!エラー

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。

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。

=STDEVPA(A1:A5)   → セル範囲指定ならOK

全データが同じ値のときは標準偏差が0

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。

=STDEVPA(A1:A5)の結果は0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。

まとめ

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。

• 構文: =STDEVPA(値1, [値2], ...)、最大255個の引数
• 変換ルール: 文字列→0、TRUE→1、FALSE→0、空白→無視
• STDEV.Pとの違い: STDEV.Pは文字列を無視、STDEVPAは0扱いで含める
• STDEVAとの違い: 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
• A系関数: AVERAGEA・MAXA・MINA・VARA・VARPA・STDEVAと共通の変換ルール
• 使う場面: 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
• よくある間違い: 数値型テキストが0扱いされる、直接指定の文字列は#VALUE!

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。

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。

• ExcelのSTDEVA関数: 文字列・TRUE/FALSEを含む標本標準偏差（n-1）の求め方
• ExcelのSTDEV.P関数: 数値のみの母集団標準偏差を求める関数
• ExcelのSTDEV.S関数: 数値のみの標本標準偏差を求める正規関数
• ExcelのSTDEV関数: 旧版の標本標準偏差関数
• スプレッドシートのSTDEVPA関数: Googleスプレッドシート版STDEVPA

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。

そこで活躍するのがSTDEVA関数です。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。

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。

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

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。

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。

STDEVA関数の読み方と語源

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。

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。

STDEVAが使える場面と使えない場面

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。

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。

STDEVA関数の書き方（構文と引数）

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。

基本構文

=STDEVA(値1, [値2], ...)

英語版での構文は以下のとおりです。

=STDEVA(value1, [value2], ...)

引数の説明

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。

値の変換ルール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。

対応バージョン

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。

• Excel for Microsoft 365
• Excel 2024
• Excel 2021
• Excel 2019
• Excel 2016
• Excel for the web

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。

STDEVA関数の基本的な使い方

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。

数値のみのデータで使う場合

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。

A1: 80
A2: 70
A3: 90
A4: 60
A5: 100

このデータでSTDEVAとSTDEV.Sをそれぞれ計算します。

=STDEVA(A1:A5)   → 15.81
=STDEV.S(A1:A5)  → 15.81

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。

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。

文字列が混ざるデータで使う場合（STDEV.Sとの結果比較）

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。

A1: 80
A2: 70
A3: 欠席
A4: 60
A5: 100

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。

=STDEVA(A1:A5)   → 37.68
=STDEV.S(A1:A5)  → 17.08

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。

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。

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。

TRUE/FALSEが含まれるデータで使う場合

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。

A1: TRUE
A2: FALSE
A3: TRUE
A4: TRUE
A5: FALSE

このデータでSTDEVAを使うと、次の結果になります。

=STDEVA(A1:A5)   → 0.55

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。

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#DIV/0!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。

STDEV系5関数の比較表と使い分け

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。

STDEV / STDEV.S / STDEV.P / STDEVA / STDEVPAの違い

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。

「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。

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。

A系関数（STDEVA・STDEVPA）を選ぶべき場面

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。

• 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
• 出欠や合否のTRUE/FALSEフラグで変動を測りたい
• 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

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。

STDEVA関数の実務シナリオ

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。

アンケートデータに未回答テキストが混ざるケース

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。

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）

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。

=STDEVA(A2:A11)

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。

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。

TRUE/FALSEフラグ付きデータのばらつき分析

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。

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）

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。

=STDEVA(A2:A6)   → 0.45

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。

STDEVAを使う際の注意点とよくある間違い

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。

空白セルは無視される（0ではない）

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。

A1: 80
A2: 70
A3:           （空白）
A4: 60
A5: 100

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。

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。

数値型テキストは0として扱われる

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。

A1: 80   （標準書式）
A2: 70   （テキスト書式で "70" と入力）
A3: 90

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。

対処法は以下の2つです。

• セルを選択し、Ctrl + 1で書式設定を開き「標準」に変更する
• VALUE関数で数値に変換する（例: =VALUE(A2)）

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。

数値データが1個以下だと#DIV/0!エラー

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#DIV/0!エラーを返します。

A1: 欠席
A2: 未記入
A3: 80

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: =STDEVA(A3)）はn-1=0になって#DIV/0!が返ります。

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。

#VALUE!エラーが出るとき

STDEVA関数に文字列を引数として直接指定した場合は#VALUE!エラーが出ます。

=STDEVA(80, 70, "欠席", 60, 100)   → #VALUE!エラー

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。

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。

=STDEVA(A1:A5)   → セル範囲指定ならOK

全データが同じ値のときは標準偏差が0

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。

A1: 50
A2: 50
A3: 50
A4: 50
A5: 50

=STDEVA(A1:A5)の結果は0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。

まとめ

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。

• 構文: =STDEVA(値1, [値2], ...)、最大255個の引数
• 変換ルール: 文字列→0、TRUE→1、FALSE→0、空白→無視
• STDEV.Sとの違い: STDEV.Sは文字列を無視、STDEVAは0扱いで含める
• A系関数: AVERAGEA・MAXA・MINA・VARA・VARPA・STDEVPAと共通の変換ルール
• 使う場面: 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
• よくある間違い: 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!

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。

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。

• ExcelのSTDEV.S関数: 数値のみの標本標準偏差を求める正規関数
• ExcelのSTDEV.P関数: 母集団全体の標準偏差を求める関数
• ExcelのSTDEV関数: 旧版の標本標準偏差関数
• ExcelのAVERAGE関数: 標準偏差と合わせて使う平均値関数
• スプレッドシートのSTDEVA関数: Googleスプレッドシート版STDEVA

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。

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。

STDEV関数とは？標本標準偏差を求める関数

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

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。

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。

STDEV関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• データのばらつき（標本標準偏差）を数値で求める
• 複数のデータ群のばらつきを比較する
• 品質管理やテスト結果の分析に活用する
• AVERAGE関数と組み合わせて「平均 +/- 標準偏差」の範囲を求める

NOTE

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。

STDEV関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=STDEV(値1, [値2], ...)

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。

引数の説明

引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。

TIP

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。

「標本」標準偏差とは？

STDEV関数が返すのは標本標準偏差です。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。

• 標本: 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）
• 母集団: 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）

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。

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。

STDEV関数の基本的な使い方

以下の売上データでSTDEV関数を使ってみましょう。

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。

標準偏差を求める

=STDEV(B2:B11)

結果は約 37.5 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。

標準偏差の値をどう読むか

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。

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。

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。

TIP

標準偏差を平均値で割った値を変動係数（CV）と呼びます。=STDEV(B2:B11)/AVERAGE(B2:B11) 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。

STDEV関数の実践的な使い方・応用例

「平均 +/- 標準偏差」の範囲を求める

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。

=AVERAGE(B2:B11) - STDEV(B2:B11)

=AVERAGE(B2:B11) + STDEV(B2:B11)

結果は約 99.5〜174.5 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。

条件付き書式で「標準偏差から外れたデータ」を強調する

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。

1. B2:B11を選択する
2. 「表示形式」→「条件付き書式」を開く
3. 「カスタム数式」を選び、以下の数式を入力する

平均 + 2倍の標準偏差を超えるデータを赤にする場合:

=B2 > AVERAGE($B$2:$B$11) + 2*STDEV($B$2:$B$11)

平均 – 2倍の標準偏差を下回るデータも赤にする場合:

=B2 < AVERAGE($B$2:$B$11) - 2*STDEV($B$2:$B$11)

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。

テスト結果の偏差値を計算する

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。

=50 + 10 * (B2 - AVERAGE($B$2:$B$11)) / STDEV($B$2:$B$11)

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。

TIP

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。IFERROR関数で囲んでおくと安心です。

よくあるエラーと対処法

#DIV/0!エラー

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。

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。

#VALUE!エラー

引数に文字列を直接入力すると発生します。

=STDEV("100", "200")   → #VALUE!エラー
=STDEV(100, 200)        → 正常に計算される

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。

結果が0になるケース

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。

TIP

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。COUNT関数で数値の個数を確認するのがおすすめです。

STDEV.P関数・VAR関数との違い・使い分け

STDEV関数とSTDEV.P関数の違い

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。

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。

どちらを使えばいいか迷ったら

以下の基準で判断してください。

• STDEV関数を使う場面: 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
• STDEV.P関数を使う場面: 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

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。

NOTE

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。

VAR関数との関係

VAR関数は分散（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。

• 分散 = 標準偏差の2乗
• 標準偏差 = 分散の平方根

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

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。

実務ではSTDEV関数（標準偏差）を使うのが一般的です。

関連関数の一覧

まとめ

STDEV関数は、データの標本標準偏差を返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =STDEV(値1, [値2], ...) で、セル範囲を指定するだけ
• 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
• データが「全体の一部」→ STDEV関数、「全部そろっている」→ STDEV.P関数
• VAR関数（分散）の平方根 = STDEV関数（標準偏差）
• 迷ったらSTDEV関数を選んでおけば安全

次のステップ：関連する統計関数

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。

• スプレッドシートのAVERAGE関数の使い方
• スプレッドシートのMEDIAN関数の使い方
• スプレッドシートのMAX関数の使い方
• スプレッドシートのMIN関数の使い方
• スプレッドシートのPERCENTILE関数の使い方
• スプレッドシートのQUARTILE関数の使い方

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。

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。

STDEV.P関数とは？母集団の標準偏差を求める関数

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

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。

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。

STDEV.P関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• データ全体のばらつき（母標準偏差）を数値で求める
• 複数のグループのばらつきを比較する
• 品質管理の管理図（平均±2σ、±3σ）に活用する
• AVERAGE関数と組み合わせて「平均±標準偏差」の範囲を求める

NOTE

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。

STDEV.P関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=STDEV.P(値1, [値2], ...)

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。

引数の説明

引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。

TIP

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。

「母集団」の標準偏差とは？

STDEV.P関数が返すのは母集団の標準偏差です。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。

• 母集団: 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）
• 標本: 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）

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。

データが全体の一部なら、STDEV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。

STDEV.P関数の基本的な使い方

以下の売上データでSTDEV.P関数を使ってみましょう。

B2からB11に営業部10人全員の月間売上データ（万円）が入っているとします。

母標準偏差を求める

=STDEV.P(B2:B11)

結果は約 35.5 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。

NOTE

同じデータにSTDEV関数を使うと約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。

標準偏差の値をどう読むか

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。

たとえば、2つの部署の売上データを比べてみましょう。

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。

TIP

標準偏差を平均値で割った値を変動係数（CV）と呼びます。=STDEV.P(B2:B11)/AVERAGE(B2:B11) 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。

STDEV.P関数の実践的な使い方・応用例

品質管理で使う（平均±2σの管理範囲）

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。

全製品の検査データがB2:B101に入っているとします。

=AVERAGE(B2:B101) - 2*STDEV.P(B2:B101)

=AVERAGE(B2:B101) + 2*STDEV.P(B2:B101)

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。

TIP

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。

条件付き書式で外れ値を強調する

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。

1. B2:B101を選択する
2. 「表示形式」→「条件付き書式」を開く
3. 「カスタム数式」を選び、以下の数式を入力する

上限を超えるデータを赤にする場合:

=B2 > AVERAGE($B$2:$B$101) + 2*STDEV.P($B$2:$B$101)

下限を下回るデータも赤にする場合:

=B2 < AVERAGE($B$2:$B$101) - 2*STDEV.P($B$2:$B$101)

これで異常値が自動で色付けされます。

全社員のテスト結果で偏差値を計算する

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。

全社員の得点がB2:B51に入っているとします。

=50 + 10 * (B2 - AVERAGE($B$2:$B$51)) / STDEV.P($B$2:$B$51)

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。

TIP

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。IFERROR関数で囲んでおくと安心です。

よくあるエラーと対処法

#DIV/0!エラー

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。

NOTE

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。

#VALUE!エラー

引数に文字列を直接入力すると発生します。

=STDEV.P("100", "200")   → #VALUE!エラー
=STDEV.P(100, 200)        → 正常に計算される

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。

結果が0になるケース

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。

TIP

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。COUNT関数で数値の個数を確認するのがおすすめです。

STDEV関数との違い・使い分け

STDEV関数とSTDEV.P関数の比較表

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。

どちらを使えばいいか迷ったら

以下の基準で判断してください。

• STDEV.P関数を使う場面: 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
• STDEV関数を使う場面: 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

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になるため、判断を誤るリスクが低くなります。

NOTE

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。

VAR.P関数との関係

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

• 母分散 = 母標準偏差の2乗
• 母標準偏差 = 母分散の平方根

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

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STDEV.P関数（母標準偏差）を使うのが一般的です。

関連関数の一覧

まとめ

STDEV.P関数は、データの母集団の標準偏差を返す関数です。

この記事のポイント

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

次のステップ：関連する統計関数

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。

• スプレッドシートのSTDEV関数の使い方
• スプレッドシートのAVERAGE関数の使い方
• スプレッドシートのMEDIAN関数の使い方
• スプレッドシートのMAX関数の使い方
• スプレッドシートのMIN関数の使い方
• スプレッドシートのPERCENTILE関数の使い方
• スプレッドシートのQUARTILE関数の使い方

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。

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。

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

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

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。

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。

STDEV.S関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• データのばらつき（標本標準偏差）を数値で求める
• 複数のデータ群のばらつきを比較する
• 品質管理やテスト結果の分析に活用する
• AVERAGE関数と組み合わせて「平均±標準偏差」の範囲を求める

NOTE

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。STDEV関数とまったく同じ計算結果になります。

STDEV.S関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=STDEV.S(値1, [値2], ...)

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。

引数の説明

引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。

TIP

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。

「標本」標準偏差とは？

STDEV.S関数が返すのは標本標準偏差です。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。

• 標本: 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）
• 母集団: 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）

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。

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ね。

STDEV.S関数の基本的な使い方

以下の売上データでSTDEV.S関数を使ってみましょう。

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。

標準偏差を求める

=STDEV.S(B2:B8)

結果は約 42.8 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。

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。

標準偏差の値をどう読むか

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。

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。

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。

TIP

標準偏差を平均値で割った値を変動係数（CV）（データのばらつきを相対的に比較する指標）と呼びます。=STDEV.S(B2:B8)/AVERAGE(B2:B8) 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。

STDEV.S関数の実践的な使い方・応用例

「平均±標準偏差」の範囲で標準的なラインを出す

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。

=AVERAGE(B2:B8) - STDEV.S(B2:B8)

=AVERAGE(B2:B8) + STDEV.S(B2:B8)

結果は約 91.5〜177.0 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。

条件付き書式で外れ値をハイライトする

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。

1. B2:B8を選択する
2. 「表示形式」→「条件付き書式」を開く
3. 「カスタム数式」を選び、以下の数式を入力する

平均+2σ（シグマ）を超えるデータを赤にする場合:

=B2 > AVERAGE($B$2:$B$8) + 2*STDEV.S($B$2:$B$8)

平均-2σを下回るデータも赤にする場合:

=B2 < AVERAGE($B$2:$B$8) - 2*STDEV.S($B$2:$B$8)

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。

偏差値を計算する

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。

=50 + 10 * (B2 - AVERAGE($B$2:$B$8)) / STDEV.S($B$2:$B$8)

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。

TIP

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。IFERROR関数で囲んでおくと安心です。

よくあるエラーと対処法

#DIV/0!エラー

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。

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。

#VALUE!エラー

引数に文字列を直接入力すると発生します。

=STDEV.S("100", "200")   → #VALUE!エラー
=STDEV.S(100, 200)        → 正常に計算される

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。

#NAME?エラー

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。

=STDEVS(B2:B8)    → #NAME?エラー
=STDEV.S(B2:B8)   → 正常に計算される

ピリオドの位置に注意してくださいね。

結果が0になるケース

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。

TIP

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よ。

STDEV関数・STDEV.P関数との違い・使い分け

STDEV.S関数とSTDEV関数の違い

結論からいうと、STDEV.S関数とSTDEV関数はまったく同じ関数です。

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。

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。

どちらを使えばいいか

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

• 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
• 「S = Sample（標本）」という意味が名前に含まれている
• 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

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。

STDEV.S関数とSTDEV.P関数の違い

STDEV.S関数とSTDEV.P関数は、計算方法が異なります。

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。

どちらを使うか迷ったら

以下の基準で判断してみてください。

• STDEV.S関数を使う場面: 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
• STDEV.P関数を使う場面: 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

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。

NOTE

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。

VAR.S関数との関係

VAR関数（VAR.S関数）は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。

• 分散 = 標準偏差の2乗
• 標準偏差 = 分散の平方根（ルート）

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

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STDEV.S関数（標準偏差）を使うのが一般的ですよ。

関連関数の一覧

まとめ

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

この記事のポイント

• 構文は =STDEV.S(値1, [値2], ...) で、セル範囲を指定するだけ
• STDEV.S関数とSTDEV関数は同じ関数。「S = Sample（標本）」の意味
• 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）
• 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
• 迷ったらSTDEV.S関数を選んでおけば安全

関連する統計関数

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。

• スプレッドシートのSTDEV関数の使い方
• スプレッドシートのSTDEV.P関数の使い方
• スプレッドシートのVAR関数の使い方
• スプレッドシートのVAR.P関数の使い方
• スプレッドシートのAVERAGE関数の使い方

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。

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。

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

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。

通常のSTDEV関数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。

STDEVA関数の書式と引数

基本構文は次のとおりです。

=STDEVA(値1, [値2, ...])

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。

STDEVとSTDEVAの違い：文字列・TRUE/FALSEの扱い

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。

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。

STDEVA関数の基本的な使い方（スプレッドシート）

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。

数値のみのデータで使う場合

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

=STDEVA(A1:A5)

結果は 15.81 です。数値のみならSTDEV.S関数と同じ結果になります。

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。

文字列が混在するデータで使う場合

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。

=STDEVA(A1:A5)  → 37.68
=STDEV(A1:A5)   → 17.08

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。

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。

TRUE/FALSEが含まれるデータで使う場合

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。

=STDEVA(A1:A5)  → 0.55

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。

スプレッドシートのSTDEV系4関数の比較表

STDEV / STDEV.S / STDEVA / STDEVPAの違い一覧

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。

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。

A系関数（STDEVA・STDEVPA）を選ぶべき場面

「A系」を選ぶべきかの判断基準はシンプルです。

• 文字列やTRUE/FALSEを 0や1として計算に含めたい → STDEVA / STDEVPA
• 数値だけで計算したい（文字列は除外でOK） → STDEV / STDEV.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。

実務で使えるSTDEVAの活用シナリオ

アンケートデータにテキスト回答が混在するケース

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。

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。

AVERAGEA関数やMAXA関数、MINA関数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。

フラグ列（TRUE/FALSE）が含まれる勤怠・進捗データ

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。

=STDEVA(B2:B31)

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。

STDEVAを使う際の注意点とよくある間違い

空白セルは無視される（0ではない）

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。

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。

数値文字列は0として扱われる点に注意

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。

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。

まとめ

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。

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

「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。

平均との差を出して、二乗して、合計して――とステップが多く、数式も長くなりがちです。もっとサクッと偏差平方和を求められたら便利ですよね。

そんなときに使うのがスプレッドシートのDEVSQ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。VAR関数やSTDEV関数との関係もあわせて整理しました。

DEVSQ関数とは？スプレッドシートで偏差平方和を求める関数

DEVSQ関数（読み方: デブスク関数）は、指定したデータの偏差平方和を返す関数です。「DEVSQ」は「DEViation SQuared（偏差の二乗）」の略です。

偏差平方和とは、各データと平均値の差（偏差）を二乗して合計した値のことです。たとえば 2, 4, 6 の3つのデータなら、平均は4です。偏差はそれぞれ -2, 0, 2 で、二乗して合計すると 4 + 0 + 4 = 8 が偏差平方和です。

DEVSQ関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• データのばらつき度合いを数値化する（偏差平方和）
• 分散・標準偏差を計算するときの中間ステップを確認する
• VAR関数やSTDEV関数の計算結果を手動で検算する
• 回帰分析の残差平方和を求める

NOTE

DEVSQ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。

DEVSQ関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=DEVSQ(値1, [値2], ...)

カッコの中に、偏差平方和を求めたいデータのセル範囲や数値を指定します。

引数の説明

引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。

TIP

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よ。ただし、引数に直接TRUE/FALSEを指定した場合はTRUE=1、FALSE=0として計算されます。

DEVSQ関数の基本的な使い方

以下のテストスコアのデータでDEVSQ関数を使ってみましょう。

A2からA6に5人分のスコアが入っているとします。

セル範囲で指定する

=DEVSQ(A2:A6)

結果は 1,000 です。平均値は80なので、偏差はそれぞれ -20, -10, 0, 10, 20 です。二乗すると 400 + 100 + 0 + 100 + 400 = 1,000 になります。

数値を直接指定する

=DEVSQ(2, 4, 6)

結果は 8 です。平均は4で、偏差は -2, 0, 2 です。二乗して合計すると 4 + 0 + 4 = 8 ですね。

複数の範囲を組み合わせる

=DEVSQ(A2:A4, A5:A6)

複数のセル範囲をカンマで区切って指定できます。結果はA2:A6を一括指定した場合と同じ 1,000 です。

DEVSQ関数の実務での活用例

分散を手動で計算して検算する

VAR関数の結果が正しいか確認したいとき、DEVSQ関数を使って検算できます。

B2からB6に月別売上データ（万円）が入っているとします。

不偏分散（標本分散）は「偏差平方和 / (n – 1)」で求められます。

=DEVSQ(B2:B6) / (COUNT(B2:B6) - 1)

結果は 2,162.5 です。これは =VAR(B2:B6) の結果と一致します。

母分散は「偏差平方和 / n」です。

=DEVSQ(B2:B6) / COUNT(B2:B6)

結果は 1,730 です。これは =VARP(B2:B6) の結果と一致します。

TIP

DEVSQ関数の結果をデータ個数で割り算するだけで、分散の種類を使い分けられるのがポイントです。

2グループのばらつきを比較する

部門ごとの売上ばらつきを比較したい場面を考えてみましょう。

=DEVSQ(C2:C6)

営業1課の偏差平方和は 250 です。

=DEVSQ(D2:D6)

営業2課の偏差平方和は 12,200 です。

偏差平方和が大きいほどデータのばらつきが大きいことを意味します。営業2課は営業1課と比べて売上のばらつきがかなり大きいことがわかります。

NOTE

データ個数が異なるグループを比較する場合は、偏差平方和ではなくVAR関数で分散を使って比較してください。偏差平方和はデータ個数の影響を受けるためです。

よくあるエラーと対処法

#VALUE!エラー

数値に変換できない文字列を引数に直接指定すると発生します。

=DEVSQ("abc", 4)   → #VALUE!エラー
=DEVSQ(2, 4, 6)     → 正常に計算される（結果: 8）

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、エラーにはなりません。直接引数として文字列を渡した場合にのみ発生します。

結果が0になる

すべてのデータが同じ値の場合、平均値との差（偏差）がすべて0になるため、DEVSQ関数の結果も0になります。

=DEVSQ(5, 5, 5)   → 0

これはエラーではなく正しい結果です。「ばらつきがない」ことを意味しています。

結果が想定より小さい

セル範囲に文字列や空白が混ざっていると、そのセルは計算から除外されます。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関数で数値セルの個数を確認してみてください。

=COUNT(A2:A10)

想定より少なければ、文字列が混ざっているセルを修正しましょう。

SUMSQ関数・VAR関数との違い・使い分け

DEVSQ関数と混同しやすい関数に、SUMSQ関数とVAR関数があります。

使い分けの目安は次のとおりです。

• データのばらつきの総量を知りたい → DEVSQ関数
• 値そのものの二乗の合計を知りたい → SUMSQ関数
• ばらつきの代表値（データ個数で補正済み）を知りたい → VAR関数

TIP

偏差平方和と平方和は名前が似ていますが、平均値を引くかどうかで結果がまったく異なります。DEVSQ関数は平均値からの偏差を二乗して合計する関数です。単純に値を二乗して合計したい場合はSUMSQ関数を使ってください。

まとめ

DEVSQ関数は、指定したデータの偏差平方和（各データと平均値の差の二乗の合計）を返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =DEVSQ(値1, [値2], ...) で、セル範囲を指定するだけ
• 偏差平方和とは「各データと平均値の差を二乗して合計した値」のこと
• DEVSQ / (n-1) で不偏分散、DEVSQ / n で母分散を求められる
• グループ間のばらつき比較にも使える
• セル範囲内の文字列・空白・論理値は自動で無視される
• SUMSQ関数は「値の二乗の合計」、DEVSQ関数は「偏差の二乗の合計」

次のステップ：関連する統計関数

DEVSQ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。統計分析の幅が広がりますよ。

• スプレッドシートのVAR関数の使い方
• スプレッドシートのVARP関数の使い方
• スプレッドシートのSTDEV関数の使い方
• スプレッドシートのSUMSQ関数の使い方
• スプレッドシートのAVERAGE関数の使い方

標準偏差は偏差を二乗して計算するので、元の単位と異なる値が途中で出てきます。もっと直感的にばらつきを把握できる方法があったら便利ですよね。

そんなときに使うのがスプレッドシートのAVEDEV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関数との違いもあわせて整理しました。

AVEDEV関数とは？スプレッドシートで平均偏差を求める関数

AVEDEV関数（読み方: アベデブ関数）は、指定したデータの平均偏差を返す関数です。「AVEDEV」は「AVErage DEViation（平均偏差）」の略です。

平均偏差とは、各データと平均値の差（偏差）の絶対値を平均した値のことです。たとえば 2, 4, 6 の3つのデータなら、平均は4です。偏差の絶対値はそれぞれ 2, 0, 2 で、平均すると (2 + 0 + 2) / 3 ≒ 1.33 が平均偏差です。

AVEDEV関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• データのばらつき度合いをわかりやすい数値で確認する
• 外れ値の影響を抑えてばらつきを把握する
• STDEV関数（標準偏差）と比較してデータの特徴を多角的に分析する
• 元データと同じ単位でばらつきを表現する

NOTE

AVEDEV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。

AVEDEV関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=AVEDEV(値1, [値2], ...)

カッコの中に、平均偏差を求めたいデータのセル範囲や数値を指定します。

引数の説明

引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。

TIP

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よ。ただし、引数に直接TRUE/FALSEを指定した場合はTRUE=1、FALSE=0として計算されます。

AVEDEV関数の基本的な使い方

以下のテストスコアのデータでAVEDEV関数を使ってみましょう。

A2からA6に5人分のスコアが入っているとします。

セル範囲で指定する

=AVEDEV(A2:A6)

結果は 12 です。平均値は80なので、偏差の絶対値はそれぞれ 20, 10, 0, 10, 20 です。これらを平均すると (20 + 10 + 0 + 10 + 20) / 5 = 12 になります。

つまり「各データは平均から平均して12点ずれている」という意味です。元の単位（点数）のまま理解できるのがポイントですね。

数値を直接指定する

=AVEDEV(2, 4, 6)

結果は 1.33… です。平均は4で、偏差の絶対値は 2, 0, 2 です。平均すると (2 + 0 + 2) / 3 ≒ 1.33 ですね。

複数の範囲を組み合わせる

=AVEDEV(A2:A4, A5:A6)

複数のセル範囲をカンマで区切って指定できます。結果はA2:A6を一括指定した場合と同じ 12 です。

AVEDEV関数の実務での活用例

ABS関数とAVERAGE関数で手動計算して検算する

AVEDEV関数の結果が正しいか確認したいときは、ABS関数とAVERAGE関数を組み合わせて手動で計算できます。

B2からB6に月別売上データ（万円）が入っているとします。

ARRAYFORMULAを使って各データの偏差の絶対値を一括で計算し、平均を取ります。

=AVERAGE(ARRAYFORMULA(ABS(B2:B6-AVERAGE(B2:B6))))

結果は 36 です。これは =AVEDEV(B2:B6) の結果と一致します。

TIP

AVEDEV関数なら1つの関数でまとめて計算できます。手動計算はあくまで検算用として覚えておくと便利です。

2グループのばらつきを比較する

部門ごとの売上ばらつきを比較したい場面を考えてみましょう。

=AVEDEV(C2:C6)

営業1課の平均偏差は 6 です。

=AVEDEV(D2:D6)

営業2課の平均偏差は 44 です。

平均偏差が大きいほどデータのばらつきが大きいことを意味します。営業2課は平均から平均して44万円ずれているのに対し、営業1課は6万円です。営業2課のほうが売上のばらつきがかなり大きいことがわかりますね。

NOTE

平均偏差は元データと同じ単位（この例では万円）で表現されるため、結果を直感的に理解しやすいのがメリットです。

外れ値がある場合の安定性を確認する

平均偏差は偏差を二乗しないため、外れ値の影響を受けにくい特徴があります。

E2からE5に以下のデータが入っているとします。

5行目の50は明らかな外れ値です。

=AVEDEV(E2:E5)

平均偏差は 15 です。

=STDEV(E2:E5)

標準偏差は 20 です。

標準偏差は偏差を二乗するため、外れ値の影響が増幅されます。平均偏差のほうが穏やかな値になっているのがわかりますね。

よくあるエラーと対処法

#VALUE!エラー

数値に変換できない文字列を引数に直接指定すると発生します。

=AVEDEV("abc", 4)   → #VALUE!エラー
=AVEDEV(2, 4, 6)     → 正常に計算される（結果: 1.33...）

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、エラーにはなりません。直接引数として文字列を渡した場合にのみ発生します。

#DIV/0!エラー

数値データが1つもない場合に発生します。すべてのセルが空白や文字列だけだと、計算対象の数値が0個になるためです。

=AVEDEV(A2:A6)   → A2:A6がすべて空白なら #DIV/0!エラー

データ範囲に数値が含まれているか確認してみてください。

結果が0になる

すべてのデータが同じ値の場合、平均値との差がすべて0になるため、AVEDEV関数の結果も0になります。

=AVEDEV(5, 5, 5)   → 0

これはエラーではなく正しい結果です。「ばらつきがない」ことを意味しています。

結果が想定より小さい

セル範囲に文字列や空白が混ざっていると、そのセルは計算から除外されます。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関数で数値セルの個数を確認してみてください。

=COUNT(A2:A10)

想定より少なければ、文字列が混ざっているセルを修正しましょう。

STDEV関数・DEVSQ関数との違い・使い分け

AVEDEV関数と混同しやすい関数に、STDEV関数とDEVSQ関数があります。

使い分けの目安は次のとおりです。

• 直感的にばらつきを把握したい → AVEDEV関数
• 統計的な分析や検定に使いたい → STDEV関数
• ばらつきの総量を知りたい → DEVSQ関数
• 分散を求めたい → VAR関数

TIP

迷ったときは標準偏差（STDEV関数）を使うのが一般的です。平均偏差（AVEDEV関数）は「ざっくりとしたばらつきの把握」や「外れ値の影響を抑えたい場面」で活躍します。

よくある質問

AVEDEV関数とSTDEV関数のどちらを使えばよいですか？

統計的な分析や正規分布を前提とした検定にはSTDEV関数を使ってください。「直感的にばらつきを把握したい」「外れ値の影響を抑えたい」ときはAVEDEV関数が向いています。迷った場合はSTDEV関数が一般的で、AVEDEV関数はばらつきをわかりやすく説明したい場面や外れ値が多いデータで使うと効果的です。

AVEDEV関数で結果が0になりましたが、エラーですか？

エラーではありません。全データが同じ値の場合、各データと平均値の差がすべて0になるため、AVEDEV関数の結果も0になります。「ばらつきがゼロ」を意味する正常な結果です。

AVEDEV関数はExcelでも同じように使えますか？

はい、AVEDEV関数はExcelでも同名の関数があり、動作はまったく同じです。Googleスプレッドシートで作成した数式をExcelでそのまま使えます。

AVEDEV関数で負の値が返ることはありますか？

返りません。AVEDEV関数は偏差の絶対値の平均を計算するため、結果は必ず0以上の値になります。ばらつきがある場合は正の値、全データが同じ場合のみ0が返ります。

まとめ

AVEDEV関数は、指定したデータの平均偏差（各データと平均値の差の絶対値の平均）を返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =AVEDEV(値1, [値2], ...) で、セル範囲を指定するだけ
• 平均偏差とは「各データと平均値の差の絶対値を平均した値」のこと
• 結果は元データと同じ単位で表現されるので直感的にわかりやすい
• 外れ値の影響を受けにくいのが標準偏差との大きな違い
• セル範囲内の文字列・空白・論理値は自動で無視される
• STDEV関数は統計分析向け、AVEDEV関数は直感的な把握向け

次のステップ：関連する統計関数

AVEDEV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。統計分析の幅が広がりますよ。

• スプレッドシートのSTDEV関数の使い方
• スプレッドシートのVAR関数の使い方
• スプレッドシートのDEVSQ関数の使い方
• スプレッドシートのABS関数の使い方
• スプレッドシートのAVERAGE関数の使い方

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。ばらつきを数値化できれば、チーム間の比較やデータの安定度の評価に使えます。

そんなときに使うのがVAR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。VAR.P関数との違いやSTDEV関数との関係もあわせて整理しました。

VAR関数とは？標本分散を求める関数

VAR関数（読み方: バー関数）は、データの標本分散を返す関数です。「VAR」は「Variance（分散）」の略です。

分散とは、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。値が0なら、すべてのデータが同じ値ということです。

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VAR関数です。

VAR関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• データのばらつき（標本分散）を数値で求める
• 複数のデータ群のばらつきを比較する
• 品質管理やテスト結果の分析に活用する
• AVERAGE関数と組み合わせてデータの散らばり具合を定量化する

NOTE

VAR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。VAR.S関数とも同じ計算結果になります。

VAR関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=VAR(値1, [値2], ...)

カッコの中に、分散を求めたいデータやセル範囲を指定します。

引数の説明

引数にはセル参照、セル範囲、数値を直接指定できます。

TIP

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。

「標本」分散とは？

VAR関数が返すのは標本分散です。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。

• 標本: 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）
• 母集団: 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）

手元のデータが「全体の一部」なら、VAR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。

データが全員分そろっているなら、VAR.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。

VAR関数の基本的な使い方

以下の売上データでVAR関数を使ってみましょう。

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。

分散を求める

=VAR(B2:B11)

結果は約 1,406.25 です。この値は各担当者の売上が平均値（137万円）からどれくらい離れているかを表しています。

分散の値をどう読むか

分散の値だけでは「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。

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。

平均売上は同じでも、Aチームの分散はBチームの約10倍です。Aチームのほうが売上のばらつきが大きいことがわかります。

TIP

分散の単位は「元データの2乗」になります。売上（万円）の分散は「万円の2乗」です。直感的にわかりにくいと感じたら、STDEV関数で標準偏差に変換しましょう。標準偏差は元データと同じ単位（万円）です。

VAR関数の実践的な使い方・応用例

データのばらつきを比較する

分散は「ばらつきの大きさ」を表す数値なので、複数のデータ群を比較するのに使えます。

たとえば、3チームの売上の安定度を比較してみましょう。

=VAR(B2:B11)

=VAR(C2:C11)

=VAR(D2:D11)

分散が小さいチームほど安定しています。ただし、平均値が異なるチームを比較する場合は注意が必要です。

平均値が違うと分散の大小だけでは公平に比較できません。その場合は変動係数（CV）を使います。

=STDEV(B2:B11)/AVERAGE(B2:B11)

変動係数は「平均値に対するばらつきの割合」です。単位やスケールが違うデータ同士の比較にも使えます。

分散を使って外れ値を検出する

平均から大きく離れたデータ（外れ値）を検出するのにも分散は役立ちます。

「平均 +/- 標準偏差の2倍」の範囲から外れるデータを検出する数式です。

=IF(ABS(B2-AVERAGE($B$2:$B$11))>2*STDEV($B$2:$B$11), "外れ値", "")

この数式をB2と同じ行のC列に入れて下方向にコピーすれば、外れ値に「外れ値」と表示されます。

TIP

外れ値の検出には分散そのものよりも、標準偏差（分散の平方根）を使うのが一般的です。=SQRT(VAR(B2:B11)) と =STDEV(B2:B11) は同じ結果になります。

偏差平方和を求める

分散に「データ個数 – 1」を掛けると、偏差平方和が求まります。偏差平方和は回帰分析や分散分析の基礎になる値です。

=VAR(B2:B11) * (COUNT(B2:B11) - 1)

COUNT関数でデータ個数を数え、そこから1を引いた値を掛けています。

よくあるエラーと対処法

#DIV/0!エラー

VAR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。

分散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。

#VALUE!エラー

引数に文字列を直接入力すると発生します。

=VAR("100", "200")   → #VALUE!エラー
=VAR(100, 200)        → 正常に計算される

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。

結果が0になるケース

すべてのデータが同じ値の場合、分散は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。

TIP

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。VAR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。

VAR.P関数・STDEV関数との違い・使い分け

VAR関数とVAR.P関数の違い

VAR関数とVAR.P関数は、どちらも分散を求める関数ですが、計算方法が異なります。

同じデータでもVAR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。

どちらを使えばいいか迷ったら

以下の基準で判断してください。

• VAR関数を使う場面: 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
• VAR.P関数を使う場面: 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

迷ったらVAR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。

NOTE

データ件数が30を超えると、VAR関数とVAR.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。

STDEV関数との関係

STDEV関数は標準偏差（標本標準偏差）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。

• 分散 = 標準偏差の2乗
• 標準偏差 = 分散の平方根

つまり =VAR(B2:B11) と =STDEV(B2:B11)^2 は同じ結果になります。

分散は「2乗単位」なので直感的に解釈しにくいです。たとえば売上データ（万円）の分散は「万円の2乗」です。一方、標準偏差は「万円」で表せます。

実務ではSTDEV関数（標準偏差）のほうが使われる場面が多いです。ただし、分散は統計計算の中間値として重要です。分散分析やポートフォリオのリスク計算など、分散が直接必要になる場面もあります。

関連関数の一覧

まとめ

VAR関数は、データの標本分散を返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =VAR(値1, [値2], ...) で、セル範囲を指定するだけ
• 分散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
• 分散の単位は「元データの2乗」。直感的に読みたいなら標準偏差（STDEV関数）を使う
• データが「全体の一部」→ VAR関数、「全部そろっている」→ VAR.P関数
• STDEV関数（標準偏差）の2乗 = VAR関数（分散）
• 迷ったらVAR関数を選んでおけば安全

次のステップ：関連する統計関数

VAR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。

• スプレッドシートのSTDEV関数の使い方
• スプレッドシートのSTDEV.P関数の使い方
• スプレッドシートのAVERAGE関数の使い方
• スプレッドシートのMEDIAN関数の使い方
• スプレッドシートのMAX関数の使い方
• スプレッドシートのMIN関数の使い方