Calculadora de Estatísticas

Média, mediana, moda, desvio padrão e mais — tudo de uma vez

Statistics Calculator

Calculate mean, median, mode, and standard deviation

Statistics Calculator

Enter comma-separated numbers

Formula
Mean = sum / n, StdDev = sqrt(sum((xi - mean)^2) / n)

What is a Statistics Calculator?

A Statistics Calculator is a math tool that analyzes a set of numbers and computes common statistical measures such as mean (average), median, mode, range, and often variance and standard deviation. These measures help summarize data so you can understand patterns, compare groups, and make decisions based on numbers.

Statistics is used in school assignments, business reporting, scientific research, finance, sports analytics, and everyday life (like tracking budgets or comparing test scores). Instead of manually calculating multiple values—especially for larger datasets—a statistics calculator gives results instantly and reduces mistakes.

This calculator is helpful whenever you have a list of values and want quick insights about the center of the data (typical value), the spread (how scattered values are), and whether there are values that stand out from the rest.

How to Use This Statistics Calculator

  1. Enter your data values -- Input numbers into the data field (numbers only)
  2. Separate values correctly -- Use commas, spaces, or new lines—depending on the calculator’s input format
  3. Click 'Calculate' -- to analyze the dataset
  4. Review the results -- such as mean, median, mode, range, and standard deviation (if shown)
  5. Adjust your list -- add or remove values and recalculate to compare different datasets

Tips:

  • Make sure you don’t include extra symbols (like $ or %) unless the calculator supports them
  • If your dataset contains decimals, enter them exactly (example: 12.5)
  • If the calculator offers a choice between population vs sample statistics, pick the one that matches your situation (explained below)

Statistics Formulas

Let your dataset be: x₁, x₂, x₃, …, xₙ where n is the number of values.

Mean (Average)

Mean = (x₁ + x₂ + … + xₙ) / n

Sum all values, then divide by the count

Median

The middle value after sorting the numbers:

  • If n is odd: median is the middle value
  • If n is even: median is the average of the two middle values

Mode

The most frequently occurring value(s):

  • Unimodal (one mode), bimodal (two), or multimodal
  • No mode if all values occur equally often

Range

Range = max − min

The difference between the largest and smallest values

Variance and Standard Deviation

Variance measures spread by looking at how far values are from the mean.

Population formulas

  • σ² = [ Σ(xᵢ − μ)² ] / n
  • σ = √σ²

μ = population mean

Sample formulas

  • = [ Σ(xᵢ − x̄)² ] / (n − 1)
  • s = √s²

x̄ = sample mean

Example Calculations

Example 1: Mean, Median, Mode

Data: 2, 4, 4, 7, 9

Mean: (2 + 4 + 4 + 7 + 9) / 5 = 26 / 5 = 5.2

Median: sorted list is 2, 4, 4, 7, 9 → middle value is 4

Mode: 4 occurs most often → mode = 4

Results: Mean = 5.2, Median = 4, Mode = 4

Example 2: Range

Data: 12, 15, 19, 22, 30

Max: 30, Min: 12

Range: 30 − 12 = 18

Result: Range = 18

Example 3: Population Standard Deviation

Data: 1, 2, 3

Mean (μ): (1 + 2 + 3) / 3 = 2

Differences: (1−2) = −1, (2−2) = 0, (3−2) = 1

Squared → Sum: 1 + 0 + 1 = 2

σ²: 2 / 3 = 0.6667

σ: √0.6667 ≈ 0.8165

Result: Population SD ≈ 0.8165

Example 4: Sample Standard Deviation

Data: 1, 2, 3

Mean (x̄): 2

Squared differences sum: 2 (same as above)

s²: 2 / (3 − 1) = 2 / 2 = 1

s: √1 = 1

Result: Sample SD = 1

Frequently Asked Questions

What’s the difference between mean, median, and mode?

The mean is the average (sum divided by count). The median is the middle value when sorted. The mode is the most frequent value. They can differ, especially if the data has outliers.

What are outliers, and how do they affect statistics?

Outliers are values far from the rest of the data. They can strongly affect the mean and standard deviation, but the median is usually more resistant to outliers.

What’s the difference between population and sample standard deviation?

Use population formulas when your dataset includes every member of the group you’re studying. Use sample formulas when your dataset is a subset (sample) of a larger population. Sample formulas divide by (n − 1) to reduce bias.

Can a dataset have more than one mode?

Yes. If two values tie for most frequent, it’s bimodal. If more than two values tie, it’s multimodal. If all values occur equally often, it may have no mode.

Why is standard deviation useful?

Standard deviation shows how spread out the data is. A low standard deviation means values are close to the mean; a high standard deviation means values vary widely.

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O que são estatísticas descritivas?

A estatística é a ciência de coletar, analisar e interpretar dados numéricos. As estatísticas descritivas resumem as características principais de um conjunto de dados — tendência central (média, mediana, moda) e dispersão (amplitude, variância, desvio padrão). Em vez de tirar conclusões sobre uma população maior, elas simplesmente descrevem o que está nos seus dados.

As estatísticas descritivas são usadas em todo lugar — de notas escolares e análise esportiva a pesquisas médicas e KPIs empresariais. Esta calculadora recebe qualquer lista de números e retorna instantaneamente todas as estatísticas principais: tendência central, dispersão, quartis e muito mais. Sem fórmulas para memorizar, sem planilha necessária.

Como usar a calculadora de estatísticas

  1. Insira seus números separados por vírgulas (ex: 2, 4, 6, 8, 10).
  2. Clique em Calcular para executar a análise.
  3. Revise todas as estatísticas no painel de resultados: média, mediana, moda, amplitude, variância, desvio padrão, Q1, Q3 e IQR.
  4. Use as estatísticas individuais no seu relatório, tarefa ou análise de dados.

Fórmulas utilizadas

Média (μ): Σx / n Mediana: valor central ao ordenar (ou média dos dois centrais) Moda: valor mais frequente Amplitude: máx − mín Variância: Σ(x − μ)² / n Desvio padrão: √Variância Q1, Q3: percentis 25 e 75 IQR: Q3 − Q1

O desvio padrão populacional divide por n; o amostral divide por (n − 1). Use o populacional quando seu conjunto de dados é o grupo inteiro; use o amostral quando é um subconjunto de uma população maior.

Exemplos resolvidos

Exemplo 1: Conjunto {2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9}

Média = (2+4+4+4+5+5+7+9) / 8 = 5,00. Mediana = média do 4.º e 5.º valores = (4+5)/2 = 4,50. Moda = 4 (aparece 3 vezes). Amplitude = 9 − 2 = 7. Desvio padrão populacional ≈ 2,00.

Exemplo 2: Notas de prova {70, 80, 90, 100}

Média = (70+80+90+100) / 4 = 85,00. Mediana = (80+90)/2 = 85,00. Moda = nenhuma (todos os valores aparecem uma vez). Amplitude = 100 − 70 = 30. Desvio padrão = 11,18.

Exemplo 3: Conjunto simétrico {1, 2, 3, 4, 5}

Média = 3,00. Mediana = 3,00. Moda = nenhuma. Amplitude = 4. Quando um conjunto é perfeitamente simétrico, média e mediana são iguais — útil para identificar assimetria em dados reais.

Perguntas frequentes

Quando devo usar a média e quando devo usar a mediana?
Use a média quando seus dados não têm valores extremos discrepantes — ela utiliza todos os valores e é ideal para distribuições aproximadamente simétricas. Use a mediana quando os dados são assimétricos ou contêm outliers (por exemplo, renda familiar), pois representa o valor central sem ser influenciada pelos extremos.
O que a moda me diz?
A moda é o valor que aparece com maior frequência no conjunto de dados. É mais útil para dados categóricos ou discretos — como respostas de pesquisas ou numerações de calçados — quando você quer saber o que é mais comum. Um conjunto pode não ter moda, ter uma única moda ou múltiplas modas (bimodal, multimodal).
O que o desvio padrão mede?
O desvio padrão mede o quanto os valores estão dispersos em torno da média. Um desvio padrão baixo significa que os dados estão agrupados perto da média; um alto indica que estão muito espalhados. É a medida de variabilidade mais utilizada em estatística.
Para que serve o IQR?
O intervalo interquartil (IQR = Q3 − Q1) mede a dispersão dos 50% centrais dos seus dados. É resistente a outliers, tornando-o ideal para conjuntos assimétricos. Também é usado para detectar outliers: qualquer valor abaixo de Q1 − 1,5×IQR ou acima de Q3 + 1,5×IQR é sinalizado como um possível outlier.
Como a mediana é calculada com um número par de valores?
Quando há um número par de valores, não existe um único valor central. A mediana é calculada ordenando os dados e fazendo a média dos dois valores centrais. Por exemplo, em {3, 5, 7, 9}, os dois valores centrais são 5 e 7, portanto a mediana = (5 + 7) / 2 = 6,00.