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。
例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差为17.08分，B组的标准差为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。
标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差。
方差
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
区别：
标准差和均值的量纲（单位）是一致的，在描述一个波动范围时标准差比方差更方便。
比如一个班男生的平均身高是170cm,标准差是10cm,那么方差就是10cm^2。可以进行的比较简便的描述是本班男生身高分布是170±10cm，方差就无法做到这点。
再举个例子，从正态分布中抽出的一个样本落在[μ-3σ, μ+3σ]这个范围内的概率是99.7%，也可以称为“正负3个标准差”。如果没有标准差这个概念，我们使用方差来描述这个范围就略微绕了一点。万一这个分布是有实际背景的，这个范围描述还要加上一个单位，这时候为了方便，人们就自然而然地将这个量单独提取出来了。总结：
标准差比方差更加能反映数据于我们实际期望的值得偏离程度，如果我们只是简要的想要观察偏离程度，我们可以使用方差，如果我们想要更加细微的观察偏离程度，我们就要使用标准差。