標準差和方差都是統計學中常用的度量量，用于衡量數據的離散程度，但它們的計算方法和意義略有不同。

方差是各個數據與其平均值之差的平方的平均數，用來衡量數據的離散程度，方差越大，數據的離散程度越高。方差的計算公式為：

$$sigma^2=frac{sum_{i=1}^{n}(x_i- ar{x})^2}{n}$$其中，$sigma^2$表示方差，$x_i$表示第$i$個數據，$ ar{x}$表示所有數據的平均值，$n$表示數據的個數。標準差是方差的平方根，用于度量數據的離散程度，標準差越大，數據的離散程度越高。標準差的計算公式為：$$sigma=sqrt{frac{sum_{i=1}^{n}(x_i- ar{x})^2}{n}}$$其中，$sigma$表示標準差，$x_i$表示第$i$個數據，$ ar{x}$表示所有數據的平均值，$n$表示數據的個數。

因此，方差和標準差都是用來描述數據的離散程度，但標準差相對于方差更容易理解，因為它的單位與數據的單位相同，而方差的單位是數據單位的平方。