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标准差
标准差(StandardDeviation),也称均方差(meansquareerror最有决知。因此怎样量化检测方法的准目的：保证每批实验结果的准确
虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实
的检测方法，其检测值应该真实值的距离就会大，准确法，会测出准确的结果。因基本的指标。
值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最
组数据怎样去评价和量化它的离散度呢？A们使用了很多种方法:
1 .极差
最直接也是最简单的方法，即最大值-最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。
2 .离均差的平方和
由于误差的不可控性，因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实，离散度就是数据偏
离平均值的程度。因此将数据与均值之差（我们叫它离均差）加起来就能
反映出一个准确的离散程度。和越大离散度也就越大。
但是由于偶然误差是成正态分布的、离均差有正有负，对于大样本离均差的代数和为零的。为了避免正负问题，在数学有上有两种方法：一种
是取绝对值，也就是常说的离均差绝对值之和。而为了避免符号问题，数
学上最常用的是另一种方法一一平方，这样就都成了非负数。因此，离均差的平方和成了评价离散度一个指标。
3 .方差（S2）
由于离均差的平方和与样本个数有关，只能反应相同样本的离散度，
而实际工作中做比较很难做到相同的样本，因此为了消除样本个数的影响，
增加可比性，将标准差求平均值，这就是我们所说的方差成了评价离散度
的较好指标。
样本量越大越能反映真实的情况，而算数均值却完全忽略了这个问题，
对此统计学上早有考虑、在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1）,它
的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由
了，所以自由度是n-1。
4 .标准差(SD)
由于方差是数据的平方,与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡
量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。
在统计学中样本的均差多是除以自由度(n-1),它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1<
5 .变异系数(CV)
标准差能很客观准确的反映一组数据的离散程度，但是对于不同的检目，或同一项目不同的样本，标准差就缺乏可比性了，因此对于方法学评价来说又引入了变异系数CV。
一组数据的平均值及标准差常常同时做为参考的依据。在直觉上，如
果数值的中心以平均值来考虑，则标准差为统计分布之一自然”的测量。
定义公式：其中N应为n-1,即自由度
(CV)
在描述波动情况的统计量时有一个变异系数CV=S/(X的平均)，是用于不同数据的离散程度
的比较变异系数就是几个数据的标准差与均值的比值。求标准差的函数是STDEV求均
值的函数是AVERAGE比如你的数据分别在A1,A2,