标准差也称均方差，是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根。
标准差（Standard Deviation）是统计学中用于描述数据分散程度的参数。它表示一组数据与其平均数之间的离散程度。标准差越大，说明数据点之间的离散程度越大，反之则越小。标准差通常用符号σ来表示。
标准差的计算方法是将每个数据点与平均值的差的平方相加，然后除以数据点的数量，最后取平方根。标准差的计算公式为：s=√Σ（xi-x）^2/N，其中，N表示数据的个数，Xi表示第i个数据，（Xi-X）^2表示现有观测数Xi与平均数X的差的平方，Σ表示加总符号。
标准差在统计学中有重要的意义，它可以用来衡量单组数据和多组数据的离散程度，也可以用来比较不同组数据的相似性。同时，标准差也与均值有负相关关系，即一组数据的标准差越大，其平均值越小，反之亦然。
标准差的应用：
1、金融领域：标准差是衡量投资风险的重要工具，通过计算投资组合收益率的标准差，可以评估投资组合的风险程度。标准差越大，表示投资组合的收益率波动越大，风险越高；标准差越小，表示投资组合的收益率较为稳定，风险较低。
2、医学领域：标准差被用来衡量患者的生理指标变异程度。通过比较患者生理指标的平均值与标准差，医生可以评估患者的生理状况是否稳定，以及是否需要采取进一步的治疗措施。
3、社会科学领域：标准差被用来衡量调查数据的离散程度。通过计算调查数据中每个受访者对某一问题的回答与平均值的偏差程度，可以评估受访者之间的意见差异。
4、质量控制：在生产过程中，标准差可以用来衡量产品质量的稳定性。如果生产出的产品质量离散程度较小，则说明产品质量较为稳定；如果离散程度较大，则说明产品质量不稳定，可能存在质量问题。
5、气象学：在气象学中，标准差被用来衡量气温、降水等气象要素的离散程度。通过比较不同地区或时间点的标准差，可以了解气象要素的变化趋势和异常情况。