Question

总体标准差和样本标准差的区别是什么？

Answer 1

1、意义不同

样本标准差在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。

2、用法不同

如是总体，标准差公式根号内除以n， 如是样本，标准差公式根号内除以（n－1）。

扩展资料

标准差表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差受到极值的影响。

标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个测验测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。

Answer 2

总体标准差和样本标准差的区别如下12：

• 意义不同：总体标准差是在真实世界中，找到一个总体的真实的标准差是不现实的，大多数情况下，是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差来估计的。

• 用法不同：如是总体，标准差公式根号内除以n；如是样本，标准差公式根号内除以（n-1）。

• 计算对象不同：总体标准差是对总体的所有数据的计算，而样本标准差是对一个实际样本或数据集的计算。

• 方差不同：总体方差使用的是总体数量，而样本方差使用的是样本数量。