在excel中利用公式中的STDEVP函数就能计算出一组数据的标准差。具体操作请参照以下步骤。
1、在电脑上打开需要计算标准差的excel数据文件，进入编辑菜单界面。
2、选择标准差要出现的单元格，然后用鼠标点击单元格进行框选。
3、在界面的上方的菜单栏“公式”选项中找到“自动求和”选项，点击后会出现一个下拉菜单，选中“其他函数”。
4、出现“插入函数”的窗口，在“选择类别”栏选择“全部”，在“选择函数”栏找到标准差的函数STDEVP并选中，然后点击“确定”退出此窗口。
5、出现“函数参数”的窗口，在第一栏选择需要计算标准差的数据，选择完后，点击“确定”退出设置窗口。
6、完成以上设置后，Excel就自动计算出了目标数据的标准差。
什么叫标准差？标准差的计算公式？
如题，越详细越好，废话不要。
答：标准差是衡量产品质量的一个重要的特征值，可以用它的值来表示数据的分散程度，为了说明标准差的概念，举例如下。
例钢结构油漆干漆膜总厚度（室外）要求150µm，允许偏差﹣25µm。从三位技工同条件生产产品中实测数据，三者全为符合规定要求，且其平均值相同，试比较他们的水平。
甲：128,139,142,143,144,145,142,150,141,140
乙：146,153,157,150,128,127,136,147,128,142
丙：125,165,142,150,128,129,119,159,125,172
上述数据表明，漆膜厚度平均一致，均为1414µm。但从原始数据来看，他们的漆膜厚度波动的程度不同。类似这种问题很多标准差就可以定量地反映出他们之间的差别。
标准差的计算公式：
按照上式计算得（借用混凝土评定的公式，否则没水平上来）：
Sƒcu （ 标准差） ƒ m（平均值） R（极差）
甲： 5620 1411 22
乙： 1106 1411 30
丙： 1900 1411 47
以上计算结果表明，技干甲的标准差最小，漆膜厚度波动最小，技术水平比较稳定。
标准差的量纲与样本的数据量纲一致。
关于 标准差计算公式中的分母，有用n－1，也有的用n进行计算。分母使用n－1进行计算求得的标准差，称为无偏标准差；分母使用n进行计算求得的标准差，称为有偏标准差。当子样n软大时，两种计算方法结果相差甚微，但当子样n软小时，如果分母不采用n－1进行计算，其结果会产生校大的误差。
标准差计算如下：
样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +(xn-x)^2)/(n-1))。
总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +(xn-x)^2)/n )。
注解:上述两个标准差公式里的x为一组数(n个数据)的算术平均值。当所有数(个数为n)概率性地出现时(对应的n个概率数值和为1)，则x为该组数的数学期望。
简单来说，标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
例如，两组数的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是 7 ，但第二个集合具有较小的标准差。
标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。
当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色:如果测量平均值与预测值相差太远(同时与标准差数值做比较)，则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解。因此如果测量值都落在一定数值范围之外，那么可以推论预测值是不合理的。
标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去的回报平均数值，即回报较不稳定，风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较低。
1）求一组数据的方差一般是先求这组数据的平均数； 再求这所有的数与这个平均数的差的“平方和”； 用这个平方和除以这组数据的个数即为“方差”。 2）标准差即是方差的算术平方根。 如求2，4，6的方差和标准差： 2，4，6平均数为（2+4+6）/3=4； 方差为[(2-4)^2+(4-4)^2+(6-4)^2]÷3=8/3; 标准差为：√(8/3)=(2√6)/3
1、首先选中最后标准差要出现的单元格。
2、点击开始-自动求和旁边的三角，出现下拉菜单，点击其他函数。
3、出现插入函数的窗口，点击选择类别，选择全部，找到标准差的函数STDEVP。
4、击确定后，点击箭头所指的位置，选择数据。
5、点击确定。
6、就可以看到计算好的标准差了。
扩展资料：
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。它反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位。一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
样本标准差=√[1/(n-1)Σ(Xi-X拔)²] i从1到n
总体标准差=√ {∫[-∞→+∞] (x-E(X))²f(x) dx} f(x)是总体的概率密度，E(X)是总体的期望。
样本的标准差是用数据算出来的，只要有测量数据就可以计算，而总体的标准差要通过概率密度才能求出来，一般是做不到的，因为在数理统计中，总体的分布一般是未知的。
样本的标准差是总体标准差的近似。
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