這篇文章總結:  標準偏差是資料分佈的尺度. 幫助你確定這些資料是否有意義. 但這些步<unk>會讓你瞭解計算過程. 這項公式是s = √<unk>((xi <unk> μ)2/(N <unk> 1)). s是標準偏差. <unk>表示您將總結所有收集的樣本值. xi表示您的資料中的每個個別數值. μ是您每組資料的平均值 (或平均值). 這樣一來, 必須先取出各個群組的試樣平均值. 平均值用希臘字母mu或μ來表示. 這樣做只需將每個樣本加在一起, 請我們看一下一些資料, 我們將使用5個點的資料集: 90,91,85,83,和94. 總共有90個+91個+85個+83個+94個=443 總和除以試樣數, N = 5: 443/5 = 88.6 這群人平均得分為88. 計算的下一部分涉及方程式的 (xi <unk> μ) 部分. 您將從剛才計算的平均值中減去每個樣本. 我們的例子會得到五次<unk>除. <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> 我們現在所計算的數字為1.4,2.4,-3.6,-5.6和5.4. 您現在所計算的每一個新數字都將被平方化. 這一步也會消除任何負面徵兆. 如果在這個步<unk>後或計算結束時出現負號, 在我們的例子中, 我們現在正在使用1.96,5.76,12.96,31.36和29.16. 這些平方的總和為1.96+5.76+12.96+31.36+29.16=81. 這項公式除以N<unk>1的結果, 還要把這個數字除以1的平方根, 這是計算標準偏差的最後一步. 這樣的資料是從原始資料中得出的. 我們的標準偏差是:s=√20.3=4.51  摘要:
定義標準偏差的公式. 在每個群組中平均取樣. 我們將每個樣本從平均數中減去. 增加這些數字的平方. 總樣本數除以1除以1 取出平方根.