区别：统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数；
标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根等。
方差和标准差的区别
1、概念不同
统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数；
标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根；
2、计算方法不同
方差的计算公式为：
s2-(x1-M)2+(x2-M)2+(x3-M)2+…+(xn-M)2
1n
式中的s2表示方差，x1、x2、x3、...、xn表示样本中的各个数
据，M表示样本平均数；
标准差=方差的算术平方根=s=sqrt((x1-x)^2+(x2-x)^2+...(xn-x)^2)n)。
标准差与方差都是统计学中用于描述数据离散程度的重要参数，但它们之间存在一些关键的区别。
首先，从定义上来看，方差是每个数据点与全体数据均值之差的平方值的平均数，它反映的是一组数据与其平均值偏离程度的平方的平均值，用来衡量一组数据波动大小的量。而标准差则是方差的算术平方根，它表示的就是样本数据的离散程度。
其次，从计算过程来看，方差的计算涉及到了平方运算，因此其计算结果的单位与原始数据的单位并不相同，这可能导致对数据的解释产生一定的困难。而标准差与原始数据的单位相同，这使得标准差在描述数据离散程度时更为直观和易于理解。
最后，从应用角度来看，方差更多地被用于理论研究和统计分析中，因为它能够更好地揭示数据的内在规律和结构。而标准差则更多地被用于实际问题的描述和解决中，因为它能够更直接地反映数据的离散程度，从而帮助人们更好地理解和处理数据。
总的来说，标准差和方差都是描述数据离散程度的重要工具，但它们在定义、计算过程和应用方面存在一些区别。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的方法来描述和分析数据。
