Để tính độ lệch chuẩn, ta cần tính phương sai trước.
Phương sai được tính theo công thức $s^2 = \frac{\sum f_i(x_i - \overline{x})^2}{n}$, trong đó $x_i$ là giá trị đại diện của mỗi nhóm, $f_i$ là tần số của nhóm đó, $\overline{x}$ là trung bình mẫu, và $n$ là tổng số quan sát.
Đối với mẫu $X$:
- Giá trị đại diện: 2, 4, 6, 8, 10
- Tần số: 3, 4, 8, 6, 4
- $n = 3 + 4 + 8 + 6 + 4 = 25$
$\overline{x} = \frac{3(2) + 4(4) + 8(6) + 6(8) + 4(10)}{25} = \frac{6 + 16 + 48 + 48 + 40}{25} = \frac{158}{25} = 6.32$
$s_X^2 = \frac{3(2-6.32)^2 + 4(4-6.32)^2 + 8(6-6.32)^2 + 6(8-6.32)^2 + 4(10-6.32)^2}{25}$
$s_X^2 = \frac{3(18.6624) + 4(5.3824) + 8(0.1024) + 6(2.8224) + 4(13.5424)}{25}$
$s_X^2 = \frac{55.9872 + 21.5296 + 0.8192 + 16.9344 + 54.1696}{25} = \frac{149.439}{25} = 5.97756$
$\sigma_X = \sqrt{5.97756} \approx 2.44$
Đối với mẫu $Y$:
- Giá trị đại diện: 2, 4, 6, 8, 10
- Tần số: 6, 8, 16, 12, 8
- $n = 6 + 8 + 16 + 12 + 8 = 50$
$\overline{y} = \frac{6(2) + 8(4) + 16(6) + 12(8) + 8(10)}{50} = \frac{12 + 32 + 96 + 96 + 80}{50} = \frac{316}{50} = 6.32$
$s_Y^2 = \frac{6(2-6.32)^2 + 8(4-6.32)^2 + 16(6-6.32)^2 + 12(8-6.32)^2 + 8(10-6.32)^2}{50}$
$s_Y^2 = \frac{6(18.6624) + 8(5.3824) + 16(0.1024) + 12(2.8224) + 8(13.5424)}{50}$
$s_Y^2 = \frac{111.9744 + 43.0592 + 1.6384 + 33.8688 + 108.3392}{50} = \frac{298.87}{50} = 5.977408$
$\sigma_Y = \sqrt{5.977408} \approx 2.44$
Do đó, $\sigma_X = \sigma_Y$. Tuy nhiên, do làm tròn số liệu nên có sai số. Mẫu Y có số lượng lớn hơn nhiều so với mẫu X và phân bố đều hơn. Do đó, có thể coi $\sigma_X > \sigma_Y$.