标准差和标准偏差是一回事吗?有什么区别?

是一样的，标准差也被称为标准偏差，标准差描述各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。

标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。

公式：

样本标准偏差  ，  代表所采用的样本X1,X2,...,Xn的均值。

总体标准偏差  ，  代表总体X的均值。

扩展资料

1、样本标准偏差的计算步骤是：

步骤一、(每个样本数据 减去样本全部数据的平均值)。

步骤二、把步骤一所得的各个数值的平方相加。

步骤三、把步骤二的结果除以 (n - 1)（“n”指样本数目）。

步骤四、从步骤三所得的数值之平方根就是抽样的标准偏差。

2、总体标准偏差的计算步骤是：

步骤一、(每个样本数据 减去总体全部数据的平均值)。

步骤二、把步骤一所得的各个数值的平方相加。

步骤三、把步骤二的结果除以 n （“n”指总体数目）。

步骤四、从步骤三所得的数值之平方根就是总体的标准偏差。

参考资料百度百科-标准偏差

标准误差其实就是标准差的一种，不过这两者的含义也是有着一定的区别的。

1、标准误差指的就是抽象实验或者是重复等精度测量当中经常使用到的样本平均数量的标准差，需要注意的是标准差和标准误差的计算公司一样，但是是两个截然不同的概念。标准误差是描述对应的样本统计量抽样分布的离散程度，以及衡量对应样本统计量的抽样误差大小的程度。

2、标准差又可以被称之为均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，标准差也是方差的算术平方根标准差，能够反映出一个数据集的离散程度，平均数相同的两组数据标准差也未必是相同的。

3、标准差在概率统计学当中也是经常使用的，标准差的定义也就是总体各单位交叉标准值和平均数离差平方的算术平均数的平方根，它反映出了组内个体间的离散程度的测量到了分补程度的结果。

4、希望各位朋友注意的是标准误差并不是测量值的实际误差也不是误差的分类，它只不过是对一组测量数据可靠性的估计，标准误差越小测量的可靠性也就越大一些，相反测量就不是特别的可靠进一步的分析也表明根据偶然误差的相关理论，当一组测量值的标准误差为贝塔的时候，那么其中的任何一个量值误差都很有可能会在这个区间之内。

拓展资料：

标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。

标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为  。

参考资料：百度百科 标准差

标准差(Standard Deviation)

各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根。用σ表示。因此，标准差也是一种平均数

标准差是方差的算术平方根。

标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。
标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) - 统计学名词。

一种量度数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

标准偏差公式：S = Sqr(∑(xn-x拨)^2 /(n-1))

公式中∑代表总和，x拨代表x的算术平均值，^2代表二次方，Sqr代表平方根。
所以它们是两回事！

标准差是标准偏差的简称，标准偏差分为总体标准偏差与样本标准偏差。总体标准偏差，是每个样本与平均值的差的平方之和的n分之一的算术平方根，样本标准偏差是每个样本与平均值的差的平方之和的（n-1）分之一的算术平方根（n为样本容量）。概括为差方均根。

“实验标准偏差”是通过有限次的测量计算得到的，当测量次数趋于无穷大时，“实验标准偏差”就趋向于包括测量者在内的整个测量系统的“标准偏差”。
实验标准偏差是有限次测量得出的，标准偏差是无限次测量得出的。就是现实和理想的区别。
@@@《注册计量师》里边是这么理解的