Проранжируем ряд. Для этого сортируем его значения по возрастанию.

x	(x - x ср)2	Количество	
3	1	1	
3	1	2	
3	1	3	
3	1	4	
3	1	5	
3	1	6	
3	1	7	
3	1	8	
3	1	9	
3	1	10	
3	1	11	
3	1	12	
3	1	13	
3	1	14	
3	1	15	
3	1	16	
4	1	1	
4	1	2	
4	1	3	
4	1	4	
4	1	5	
4	1	6	
4	1	7	
4	1	8	
4	1	9	
4	1	10	
4	1	11	
4	1	12	
4	1	13	
4	1	14	
4	1	15	
4	1	16	
4	1	17	
4	1	18	
4	1	19	
4	1	20	
4	1	21	
4	1	22	
4	1	23	
4	1	24	
4	1	25	
4	1	26	
5	1	1	
5	1	2	
5	1	3	
5	1	4	
5	1	5	
5	1	6	
5	1	7	
5	1	8	
5	1	9	
5	1	10	
5	1	11	
5	1	12	
5	1	13	
5	1	14	
5	1	15	
5	1	16	
5	1	17	
5	1	18	
5	1	19	
5	1	20	
5	1	21	
5	1	22	
6	1	1	
6	1	2	
6	1	3	
6	1	4	
6	1	5	
6	1	6	
7	1	1	
7	1	2	
7	1	3	
7	1	4	
7	1	5	
7	1	6	
340	80.47		

Показатели вариации.
Для оценки ряда распределения найдем следующие показатели:
Простая средняя арифметическая

Мода
Мода - наиболее часто встречающееся значение признака у единиц данной совокупности.
Наиболее часто встречающееся значение ряда – 4
Медиана
Медиана - значение признака, которое делит единицы ранжированного ряда на две части.
Находим середину ранжированного ряда: h = 76/2 = 38. Этому номеру соответствует значение ряда 4.
Показатели вариации.
Абсолютные показатели вариации.
Размах вариации - разность между максимальным и минимальным значениями признака первичного ряда.
R = Xmax - Xmin
R = 7 - 3 = 4
Дисперсия - характеризует меру разброса около ее среднего значения (мера рассеивания, т.е. отклонения от среднего).

Несмещенная оценка дисперсии - состоятельная оценка дисперсии.

Среднее квадратическое отклонение (средняя ошибка выборки).

Каждое значение ряда отличается от среднего значения 4.47 не более, чем на 1.03
Оценка среднеквадратического отклонения.

Интервальное оценивание центра генеральной совокупности.
Доверительный интервал для генерального среднего.

Поскольку n>30, то определяем значение tkp по таблицам функции Лапласа
В этом случае 2Ф(tkp) = 1 - γ
Ф(tkp) = (1 - γ)/2 = 0.954/2 = 0.477
По таблице функции Лапласа найдем, при каком tkp значение Ф(tkp) = 0.477
tkp (γ) = (0.477) = 2

(4.47 - 0.23;4.47 + 0.23) = (4.24;4.7)
С вероятностью 0.954 можно утверждать, что среднее значение при выборке большего объема не выйдет за пределы найденного интервала.
Доверительный интервал для дисперсии.
Вероятность выхода за нижнюю границу равна P(χ2n-1 < hH) = (1-γ)/2 = 0.025. Для количества степеней свободы k = 75, по таблице распределения хи-квадрат находим:
χ2(75;0.025) = 100.8393.
Случайная ошибка дисперсии:

Вероятность выхода за верхнюю границу равна P(χ2n-1 ≥ hB) = 1 - P(χ2n-1 < hH) = 1 - 0.025 = 0.975. Для количества степеней свободы k = 75, по таблице распределения хи-квадрат находим:
χ2(75;0.975) = 52.94194.
Случайная ошибка дисперсии:

(1.07 - 0.8; 1.07 + 1.52)
(0.27; 2.59)
Найдем верхнюю границу доверительного интервала для среднеквадратического отклонения с надежностью γ = 0.95.

P(χ2n-1 > hγ) = 0.95. Для количества степеней свободы k = 75, по таблице распределения хи-квадрат находим:
χ2(75;0.95) = 56.05407.
Случайная ошибка дисперсии:

Доверительный интервал для среднеквадратического отклонения.
Найдем доверительный интервал для среднеквадратического отклонения с надежностью γ = 0.95.
Нижняя ошибка среднеквадратического отклонения:

Верхняя ошибка среднеквадратического отклонения:

(1.04 - 0.89; 1.04 + 1.23)
(0.15; 1.93)
Найдем верхнюю границу доверительного интервала для среднеквадратического отклонения:

0 ≤ σ ≤ 1.2

Решение было получено и оформлено с помощью сервиса:
Группировка данных
Вместе с этой задачей решают также:
Показатели вариации
Метод аналитического выравнивания
Однофакторный дисперсионный анализ
Уравнение парной линейной регрессии