标准偏差（Standard Deviation）是用来衡量所描述的样本的变异程度的一种测度，它表示一个样本中数据的离散程度，以及该样本内各数据离其平均值之间的差异。
由于标准偏差是样本离散程度的一个参数，所以它和样本数据的其他分布方式有关。标准偏差会受样本中数据分布类型和数据分布范围的影响，一个正态分布的标准偏差应该小于一个不正态分布的数据。
标准偏差通常缩写为SD，它是由均方根误差（Root mean square error）的概念发展而来的，也是统计描述中常用的一种参数。标准偏差是以平均值为中轴进行离散程度的统计测量，它指的是一组样本数据的分散程度，描述的是样本内各数据离中轴（平均值）之差的程度，可以帮助我们评估样本数据的离散程度。
通常情况下，数据的标准偏差越小，样本内各数据差异越小，也就意味着样本数据越集中。而反过来，标准偏差越大，样本内各数据差异越大，数据分布也就越广，亦即该样本数据越松散。
因此，标准偏差可以用来比较两个不同样本的变异程度，它也可以用来判断一个大样本与小样本之间的变异程度。例如，我们想要比较两个小样本的数据分布情况，则可以看其中的标准偏差，如果标准偏差大的小样本的数据更分散，反之数据更集中。
同样，标准偏差也能评估一组数据的分布情况，例如，若标准偏差很大，则说明该样本中的数据分布较为不依赖；若标准偏差很小，则说明该样本中的数据分布比较集中，变异程度较低。
总的来说，标准偏差可以用来评估样本数据的变异程度，它能帮助我们判断数据的离散程度和变异程度，从而帮助我们更加准确、科学地分析统计数据。
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