我們知道了方差是用來評價一組資料的離散程度，然而他與原資料不處在同乙個級數下，往往很難理解資料的離散程度，這個時候就需要引入標準偏差和變異係數，讓這個指標歸一化，能更簡單的去評價資料的離散程度。
定義
標準差（又稱標準偏差、均方差，英語：standard deviation，縮寫sd），為方差開算術平方根，反映組內個體間的離散程度。1標準偏
差2標準偏差^2
標準偏差
2 = 方差 方差：
σ2=1
n∑i=
1n(x
i−xˉ
)2.方差： \sigma^2= \frac\displaystyle\sum_^n(x_i-\bar x)^2\,.
方差：σ2=
n1i
=1∑n
(xi
−xˉ
)2.標準偏
差：sd
（σ）=
1n∑i
=1n(
xi−x
ˉ)2.
標準偏差：sd（\sigma）= \sqrt\displaystyle\sum_^n(x_i-\bar x)^2\,}.
標準偏差：s
d（σ）
=n1
i=1∑
n(x
i−x
ˉ)2
. 根號裡的式子其實就是方差的計算式，x
ˉ\bar x
xˉ是資料的平均值
統計學在68-95-99法則裡經常會用到標準偏差。
可以理解為分別有68%，95%，99.7%的機率在平均值±1標準偏差μ ± 1σ，μ ± 2σ，μ ± 3σ的範圍內發生概率事件。
標準偏差的名字首先是，
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wikipedia↩︎
資料離散程度的指標 標準差
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資料的離散程度衡量
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離散係數的計算公式 資料的離散程度分析1
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