a:

Směrodatná odchylka nebo SD měří množství variability nebo disperze pro sadu dat předmětu od průměru, zatímco standardní chyba průměru nebo SEM měří, jak daleko průměrná hodnota vzorku dat pravděpodobně bude ze skutečného průměrného počtu obyvatel. SEM je vždy menší než SD. Vzorec pro SEM je standardní odchylka dělená druhou odmocninou velikosti vzorku. Vzorec pro SD vyžaduje několik kroků. Nejprve vezměte čtverec rozdílu mezi jednotlivým datovým bodem a střední hodnotou vzorku a najděte součet těchto hodnot. Pak rozdělíme sumu na velikost vzorku mínus jedna, což je odchylka. Konečně vezměte druhou odmocninu rozptylu, abyste dostali SD.

SEM popisuje, jak přesně je průměr vzorku oproti skutečnému průměru populace. Vzhledem k tomu, že velikost vzorových dat narůstá, SEM klesá oproti hodnotě SD. Vzhledem k tomu, že se velikost vzorku zvyšuje, skutečný průměr populace je známý s větší specifičností. Naproti tomu zvýšení velikosti vzorku také poskytuje přesnější míru SD. SD však může být víceméně závislé na rozptýlení dodatečných údajů přidaných do vzorku.

SD je měřítkem volatility a může být použito jako rizikové opatření pro investice. Majetek s vyššími cenami má vyšší SD než aktiva s nižšími cenami. SD lze použít k měření významu cenového pohybu v aktivu. Za předpokladu normální distribuce se přibližně 68% denních cenových změn pohybuje v průměru o 1 SD, s přibližně 95% denních cenových změn uvnitř dvou SD v průměru.