Chào bạn, để tính số trung bình (mean) và độ lệch chuẩn (standard deviation) của một bộ dữ liệu, bạn cần thực hiện theo các bước và công thức sau.

Vì bạn không cung cấp bộ dữ liệu cụ thể, tôi sẽ trình bày công thức và các bước chung nhất.

🔢 1. Tính Số Trung Bình ($\bar{x}$)
Số trung bình là giá trị đại diện cho trung tâm của bộ dữ liệu, được tính bằng tổng tất cả các giá trị chia cho số lượng các giá trị đó.

Công thức:

$\bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}$
 

Trong đó:

$\bar{x}$ là số trung bình.
$\sum_{i=1}^{n} x_i$ là tổng của tất cả các giá trị $x_i$ trong bộ dữ liệu.
$n$ là số lượng phần tử (số liệu) trong bộ dữ liệu.
Các bước:

Cộng tất cả các số liệu trong bộ dữ liệu lại với nhau.
Chia tổng đó cho tổng số các số liệu ($n$).

📊 2. Tính Độ Lệch Chuẩn ($s$ hoặc $\sigma$)
Độ lệch chuẩn là một thước đo mức độ phân tán hay biến động của các giá trị so với số trung bình. Độ lệch chuẩn thấp cho thấy các giá trị tập trung gần số trung bình, trong khi độ lệch chuẩn cao cho thấy các giá trị trải rộng ra xa số trung bình.

Có hai loại độ lệch chuẩn thường gặp: Độ lệch chuẩn tổng thể ($\sigma$) và Độ lệch chuẩn mẫu ($s$). Công thức tính cho mẫu (khi chỉ có một phần dữ liệu) phổ biến hơn.

Các bước tính Độ lệch chuẩn (thường là độ lệch chuẩn mẫu $s$):

Tính Số Trung Bình ($\bar{x}$) của bộ dữ liệu (bước 1 ở trên).
Tính độ lệch: Trừ số trung bình ($\bar{x}$) khỏi mỗi giá trị ($x_i$) trong bộ dữ liệu: $(x_i - \bar{x})$.
Bình phương độ lệch: Bình phương kết quả ở bước 2: $(x_i - \bar{x})^2$.
Tính tổng bình phương độ lệch: Cộng tất cả các kết quả bình phương ở bước 3 lại: $\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$.
Tính Phương sai ($s^2$):

Đối với mẫu (phổ biến nhất): Chia tổng ở bước 4 cho $n - 1$ (số bậc tự do).
Đối với tổng thể: Chia tổng ở bước 4 cho $n$.
Tính Độ Lệch Chuẩn ($s$): Lấy căn bậc hai của Phương sai ($s = \sqrt{s^2}$).
Công thức tính Độ Lệch Chuẩn Mẫu ($s$):

$s = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n - 1}}$
Công thức tính Độ Lệch Chuẩn Tổng Thể ($\sigma$):

$\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2}{N}}$
 

Lưu ý: $\mu$ là số trung bình tổng thể, và $N$ là số lượng phần tử tổng thể.

Nếu bạn có bộ dữ liệu cụ thể, hãy cung cấp để tôi giúp bạn tính toán kết quả chính xác nhé!