标准偏差是衡量一组数据离散程度的一个统计量，其计算公式如下：
\[ s = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}（x_i - \bar{x}）^2}{n}} \]
其中：
\（ s \） 是标准偏差。
\（ x_i \） 是每个数据点。
\（ \bar{x} \） 是数据的平均值。
\（ n \） 是数据点的数量。
\（ \sum \） 表示对所有数据点进行求和。
具体计算步骤如下：
1. 计算数据的平均值 \（ \bar{x} \）：
\[ \bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i \]
2. 对于每个数据点 \（ x_i \），计算它与平均值的差值 \（ x_i - \bar{x} \）。
3. 对于每个差值，计算它的平方 \（ （x_i - \bar{x}）^2 \）。
4. 将所有差值的平方加起来 \（ \sum_{i=1}^{n} （x_i - \bar{x}）^2 \）。
5. 将上一步的结果除以数据点的数量 \（ n \）。
6. 对结果求平方根，即得到标准偏差 \（ s \）。
需要注意的是，标准偏差越大，表示数据的离散程度越大，反之亦然。标准偏差也可以用于评估测量结果的精密度，特别是在有限次测量的情况下，标准偏差越小，说明测量结果的重复性越好。