1、标准差：标准差是衡量数据集或样本的离散程度或变异程度的一种度量。它计算的是观测值与平均值之间的平均距离。标准差表示整个数据集的离散程度，用于了解数据的分布范围和平均值附近的变动。标准差越大，数据的离散程度越高；
2、标准偏差：标准偏差是指在统计推断和假设检验中使用的一个统计量。它计算的是样本均值与总体均值之间的平均距离。标准偏差用于衡量样本均值对总体均值的估计的精确程度。标准偏差越小，样本均值越接近总体均值，估计的精确度越高。
以上就是标准偏差与标准差的区别相关内容。
标准差大小说明什么
1、变异程度：标准差越大，表示数据集中的观测值相对平均值的离散程度越高，数据的变异程度也越大。换句话说，数据的值在平均值附近变动较大，相对不稳定；
2、统计分布形态：标准差还可以提供关于数据分布形态的信息。对于近似正态分布的数据，约68%的数据值会落在平均值加减一个标准差的范围内，约95%的数据值会落在平均值加减两个标准差的范围内，约99、7%的数据值会落在平均值加减三个标准差的范围内。因此，标准差较小的数据集相对集中在平均值附近，呈现出较为对称的分布；
3、数据稳定性：当数据集的标准差较小时，说明数据的变化范围相对较小，数据的稳定性较高。相反，标准差较大的数据集可能存在较大的波动，数据的稳定性相对较低。
标准偏差大小说明什么
1、数据的离散程度：标准偏差越大，表示数据点相对平均值的差异越大，数据的离散程度也越大。相反，标准偏差越小，表示数据点相对平均值的差异较小，数据的离散程度也较小；
2、数据集中的分布情况：如果标准偏差较小，意味着数据大部分在平均值附近，数据集中分布较密集。而较大的标准偏差则表示数据分布范围较广，数据点较为分散；
3、预测的可靠性：在一些应用中，标准偏差还用作测量结果的不确定性指标。较小的标准偏差表示样本数据较为稳定，结果的可靠性较高。而较大的标准偏差表示样本数据较不稳定，结果的可靠性较低。
本文主要写的是标准偏差与标准差的区别有关知识点，内容仅作参考。
