前面我们学习了excel公式与函数的基础知识和常用的简单函数，您应该已经掌握了如何输入函数，修改函数，和一些简单函数的使用，接下来我们将会开始全新的Excel函数进阶之路学习，每一个函数将会按照函数概述、函数结构与参数、函数的示例与应用、函数的局限性以及函数有关错误原因及解决办法的顺序讲解。

绝对偏差平均值

AVEDEV函数是一个用来计算一组数据中数值与其平均值的绝对偏差的平均值的函数。哪这是什么意思呢？

我们以该数据为例，在我们的初始数据，1、2、3、4、5中，直接求算数平均数非常简单，将这五个数相加，然后除以5就可以得出结果，当然这组简单数据一眼就可以看出答案是3。

而每一个数减去这一组数据的算数平均数，就是它相对于这组数据平均值的偏差，按照这样依次计算，最后得出每个数的偏差结果分别是-2、-1、0、1、2。

绝对偏差也很好理解，就是字面意思，即偏差的绝对值，我们再对绝对偏差求一次算数平均数，最后就得到了绝对偏差的平均值，答案为1.2。而这个答案也就是使用AVEDEV函数所求的结果。

当然，这个过程有自己的数学公式，也就是这个。

感兴趣的小伙伴可以自己下去研究，我们主要讲的是excel函数，这里就不对该公式进行解释和讲解了。

现在你应该明白了，绝对偏差表示每个数值与平均值之间的差的绝对值，而绝对偏差的平均值表示数据集中数值的变化程度。因为其绝对偏差越大，求出的平均值也就越大，所以这个函数可以帮助我们分析数据的稳定性和一致性。

函数语法和参数

接下来看看AVEDEV函数的语法结构和参数，该函数的语法如下：

AVEDEV(number 1 , ...)

其中，number表示要计算绝对偏差平均值的一组参数，参数个数可以有1到255个，参数可以是单个数字、单元格引用、数组或者区域。如果参数包含文本、逻辑值，或空白单元格，将会忽略不计。

让我们来看一个简单的例子，让你理解该函数。假设我们有一组学生的考试成绩如下：

如果我们想知道这组成绩与其平均值之间的绝对偏差平均值，也就是这组学生之间的成绩波动有多大，我们可以使用AVEDEV函数，单元格B8中输入，等于，AVEDEV，然后按tab键入该函数，参数选择B3到B7之间，然后按enter。结果为6。这意味着这组成绩与其平均值85之间平均波动分数为6分。

=AVEDEV(B3:B7)

那么，在实际应用中，AVEDEV函数有什么作用呢？举个例子，如果我们是一个工厂的质量控制人员，我们需要检测产品重量是否符合标准。假设每一批产品重量波动允许有5%以内的误差范围。那么我们可以随机抽取一批产品进行称重，并使用AVEDEV函数计算它们重量与这批产品平均重量之间的绝对偏差平均值与算数平均数之间的百分比。如果这个结果小于等于5%，那么说明产品重量合格；如果大于5%，则说明产品重量不合格，并需要找出原因并改进。

让我们试着来操作一下，首先选择单元格B 17然后输入，等于，AVEDEV，再按tab以键入该函数，函数参数选择B 12到B 16之间，之后再输入右括号，此时我们算出的仅仅是绝对偏差平均值，还需要用他来除平均值才能得到，波动的占比，所以继续输入，除号，average，左括号，参数选择相同的区域B 12到B 16之间，最后输入右括号并按enter。

=AVEDEV(B12:B16)/AVERAGE(B12:B16)

该公式表示先用avedev函数求出绝对偏差的平均值，再除以平均值，表示这批产品的平均绝对偏差与绝对值之间的比重，最后算出的结果为3%，小于规定的5%，所以这批产品是合格的。

我在教程文件里提供了两个练习题来帮助你熟悉和掌握avedev函数，如果你感兴趣可以通过视频详情页的链接下载教程文件自行练习。

函数的局限性

虽然AVEDEV函数很有用，但它也有一些局限性。

1.它只能计算数据集中所有数值与其平均值之间的绝对偏差平均值，并不能区分正负方向上的偏离程度。

例如，在前面提到的学生考试成绩的例子中，小红和小李都比平均分相差5分，但他们在正负方向上都被视为相同程度地偏离了平均分。如果我们想知道数据集中有多少数值高于或低于平均分，并且各自高于或低于多少分，则需要使用其他方法。

2.它只能计算简单算术平均数作为参照点，并不能考虑到数据分布的形状和中心趋势。

例如，在上面产品重量的例子中，如果产品重量呈现一个偏态分布，即有一些极端的高值或低值，那么使用算术平均数作为参照点可能不太合适，因为它会受到极端值的影响。在这种情况下，使用中位数或者截断平均数作为参照点可能更合理。如果我们想知道数据集中数值与其中位数之间的绝对偏差平均值，我们可以使用MEDIAN函数和ABS函数结合来实现，这个之后会讲。

3.它只能计算单个数据集的绝对偏差平均值，并不能比较两个或多个数据集之间的变化程度。

例如，在上面学生考试成绩的例子中，如果我们想知道不同班级或不同科目之间成绩的稳定性和一致性，我们就不能直接使用AVEDEV函数来比较。在这种情况下，我们可以使用标准差或者变异系数来衡量数据集的离散程度，并进行比较。

所以使用avedev函数时需要考虑现实生活中应用场景的底层逻辑与该函数的计算原理是否能匹配。

函数有关错误原因及解决办法

在使用AVEDEV函数时，有时候会出现一些错误提示。这里列举了一些常见的错误原因及解决办法。我们一起来看看示例。

正常的avedev函数对于数据集1和2返回的结果是0.5，而当我们将数据当中的其中一个数值替换为文本和逻辑值时，avedev函数将其忽略并返回了正确的结果0.5。而这两种数据都是作为单元格中的引用内容纳入参数的，所以函数会直接将其忽略。

下面我们来看第一种错误，name错误，这种错误是直接在函数参数里输入文本导致函数无法识别内容所产生的，而这也是所有函数都会产生的错误。

我们只需要将文本删除即可，如果要将文本作为参数让函数识别，只需要在文本两旁加入双引号即可。

这里需要注意一类特别的文本，那就是true和false，在excel里，true和false不需要加引号，它表示逻辑值，真和假，true为真表示1，false为假表示0。

所以当true和false直接输入参数里，会当作1或0纳入计算，而不是像上面的单元格引用中被忽略（图中公式为：=AVEDEV(O29,P29,TRUE)）。

如果直接在参数中输入包含无效的数字类型，如文本、逻辑值或错误值，则返回VALUE!错误值。

这是因为这些类型不能用于计算平均值和绝对偏差。解决办法是检查参数是否正确输入，并删除或转换无效的数字类型。

如果参数引用区域内的单元格都为空则会返回num错误，解决办法是检查参数引用单元格是否设置正确，或将数据复制到所引用的区域。

除了以上直接由avedev函数直接导致的错误以外，如果参数中引用的单元格本身就返回了错误，avedev也会返回相同的错误。

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