Стандартное отклонение играет важную роль в анализе данных по нескольким причинам:

• Оценка вариабельности. 1 Стандартное отклонение помогает понять, насколько отдельные точки данных отклоняются от среднего значения. 1 Высокое стандартное отклонение указывает на большую вариабельность, а низкое — на то, что точки данных близки к среднему. 23
• Оценка риска. 23 В финансе стандартное отклонение используется для оценки риска, связанного с инвестициями. 2 Чем выше стандартное отклонение, тем выше неопределённость и риск. 3
• Контроль качества. 2 В производственных отраслях стандартное отклонение помогает определить, стабильны ли процессы производства или есть ли отклонения, которые могут указывать на потенциальные проблемы. 2
• Сравнительный анализ. 2 Стандартное отклонение позволяет сравнивать разные наборы данных. 2 Например, организации часто используют его для сравнения показателей эффективности в разных отделах или ветвях. 2 В научных исследованиях исследователи могут сравнивать результаты разных экспериментов, анализируя их стандартные отклонения. 2
• Выявление выбросов. 5 Выбросы значительно влияют на результаты анализа данных. 5 Высокое стандартное отклонение может указывать на выбросы, которые требуют дальнейшего исследования. 2

Таким образом, стандартное отклонение помогает анализировать надёжность и согласованность данных, что важно для принятия обоснованных решений. 25