數據的分布存在不均衡的情況，能夠反映這種不均衡程度的指標就是標準差。另外，對某個值的評價，會隨著不均衡程度的不同而變化。那麽，標準差是怎麽計算的呢？應該如何去應用呢？
用於描述不均衡的指標是標準差。這是用來反映數據整體的分布如何分散或者如何集中的值。首先說明一下它是怎麽計算的。
假設我們對某項知識進行問答測試後，得出圖1和圖2的結果。
圖1的平均分是60分，最低分是40分，最高分是80分。
圖2的平均分是60分，最低分是20分，最高分是100分。
圖1的數據整體分布，在60分的位置出現峰值，數據都分布在靠近60分的地方。雖然圖2的平均分也是60分，數據的峰值也在60分附近，但從數據均衡性的角度來看，與圖1相比，其山腳位置分布更加廣泛。用數值來表現這種分布的差異，就是標準差。
圖1的標準差計算如下。
離散程度（與平均數之差的平方的和）
=（-20）×（-20）×1
+（-10）×（-10）×4
+（0）×（0）×6
+（10）×（10）×4
+（20）×（20）×1
= 1600
方差（除以數據個數）
= 1600÷（1+4+6+4+1）
= 100
標準差（計算平方根）
= 10
同樣地，圖2的標準差計算如下。
離散程度（與平均數之差的平方的和）
=（-40）×（-40）×1
+（-30）×（-30）×1
+（-20）×（-20）×1
+（-10）×（-10）×3
+（0）×（0）×4
+（10）×（10）×3
+（20）×（20）×1
+（30）×（30）×1
+（40）×（40）×1
= 6400
方差（除以數據個數）
= 6400÷（1+1+1+3+4+3+1+1+1）
= 400
標準差（計算方根）
= 20
綜上所述：
圖1的平均分是60分，最低分是40分，最高分是80分，標準差是10。