标准偏差是衡量数据离散程度的指标，是统计学中非常重要的一部分。它可以告诉你整个数据集的分散程度，以及数据分布的规律性和稳定性。那么，标准偏差怎么算呢？
我们首先来看标准偏差的公式：
σ=∑(x-μ)²/n
其中，σ代表标准偏差，x代表数据集中每个数据的数值，μ代表数据集的平均数，n代表数据集包含的数据个数。
下面，我们就来举一个例子，让大家更好地理解标准偏差究竟是如何计算的。
假设你所在的班级有7个同学，他们的年龄分别是18岁、19岁、20岁、21岁、22岁、22岁和23岁，那么这7个同学的年龄数据集就是：18,19,20,21,22,22,23。
第一步，计算平均数：(18 19 20 21 22 22 23)/7=20。
第二步，计算每个数值与平均数的偏差，并求其平方：
(18-20)²=4
(19-20)²=1
(20-20)²=0
(21-20)²=1
(22-20)²=4
(22-20)²=4
(23-20)²=9。
第三步，求所有偏差平方的和：4 1 0 1 4 4 9=23。
第四步，将数据集包含的数据个数代入标准偏差公式中，进行计算：√(23/7)=1.97。
这样，我们就可以得出这组数据的标准偏差为1.97。
注意：在实际运用中，由于数据量过大，手动计算标准偏差是不现实的。因此，统计学的软件可以重复执行这个计算并快速计算出标准偏差。