标准差是一种用来表示数据的离散程度的统计量，通常用符号 $\sigma$ 表示。标准差越大，说明数据的离散程度越大；反之，标准差越小，说明数据的离散程度越小。
假设有 $n$ 个数据 $x_1, x_2, \ldots, x_n$，它们的平均数为 $\overline{x}$，则这 $n$ 个数据的标准差 $\sigma$ 可以按以下公式计算：
$$\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2}{n-1}}$$
其中，$(x_i - \overline{x})$ 表示每个数据与平均数的差值，$(x_i - \overline{x})^2$ 表示每个差值的平方，$\sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2$ 表示所有差值平方的总和。
需要注意的是，在计算标准差时，分母为 $n-1$，而不是 $n$。这是因为 $n-1$ 反映了样本方差的无偏估计。如果将分母改为 $n$，则得到的是总体标准差。