什麼是標準差?

標準差（Standard Deviation）指的是 資料的發散程度 ，可以用「各資料點與平均數的距離」來理解，如果一份資料裡，大家都離平均數很近、標準差就小；反之，如果資料點都離平均數很遠、標準差就會大。 舉例而言： 以上兩組資料平均數都是 10，但是後者標準差較小、因為大家都離平均數 10 很近。 標準差是「資料」的發散程度，這個「資料」可能是母體、也可能是樣本。 母體分佈的標準差，指的就是我們有興趣的那個群體、真實的發散程度，如同我們在上個小節討論的，真相只有一個，母體標準差的這個真相也只有一個、在分析的當下視為固定不變。 但是，我們通常無法知道真相（母體參數），不知道母體平均數、也不知道母體標準差，因此，我們需要用樣本的標準差來 估計 母體的標準差。

平均值和標準差有什麼區別?

一組數據的 平均值 及標準差常常同時作為參考的依據。 從某種意義上說，如果用平均值來考量數值的中心的話，則標準差也就是對 統計的分散度 的一個「自然」的測度。 因為由平均值所得的標準差要小於到其他任何一個點的標準差。

什麼是偏差值?

大部分樣本的偏差值會介於40-60之間 偏差值 （偏差値 （へんさち） ）是一種利用 標準分 算法得到的與排名掛鉤的數值，一般用於衡量日本升學時受驗學生的分數排位 [1] 。 排名正好位於50%位置的學生偏差值定為50。

「標準差」和「標準誤」有什麼區別?

相信大家在研讀統計數字的時候，一定常常看到「標準差」跟「 標準誤 」兩個長得有點像的名詞，筆者好豪發現有許多人把這兩個名詞混用，其實他們的意義完全不同、經常被錯誤解讀！ 標準差（Standard Deviation）指的是 資料的發散程度 ，可以用「各資料點與平均數的距離」來理解，如果一份資料裡，大家都離平均數很近、標準差就小；反之，如果資料點都離平均數很遠、標準差就會大。 舉例而言： 以上兩組資料平均數都是 10，但是後者標準差較小、因為大家都離平均數 10 很近。 標準差是「資料」的發散程度，這個「資料」可能是母體、也可能是樣本。