subpackage stats[describe, ...] の関数 standarddeviation は、与えられたデータの標準偏差を 計算します。

標準偏差は、データと平均との偏差の 2 乗の平均の 2 乗根で 定義されます。

階級は class mark で表されるとします。例えば、10..12 の class mark は 11 です。データ missing は、無視されます。

標準偏差は、与えられたデータの 分布の尺度を与えます。この他、平均偏差 (mean deviation, describe[quartile] 参照)、範囲 (range, describe[range] 参照)、分散 (variance, describe[variance] 参照) なども 分布の尺度を与えます。describe[quartile] と describe[percentile] は、他の分布の尺度を作るための関数です。使い方を参照して下さい。
極端な値がある場合、分布の尺度はみな さまざまな度合いで影響されます。例えば、標準偏差は 平均偏差より強く 影響されます。尺度により 極端な値による影響が変わるということが、多くの分布の尺度が使われる おおきな理由です。

関連関数： describe[coefficientofvariation] は、データの相対的な分布を評価します。標準偏差は、絶対的な分布を評価します。

標準偏差の定義は、データが母集団全体 (whole population) であるか、または、母集団全体からの無作為標本 (sample) (標準偏差を調べるためには完全な、データ集合) であるかにより、変わります。パラメータ Nconstraint は、これを決定します。標本の標準偏差を表す場合は、このパラメータを 1 にします。理由は技術的ですが、このパラメータを使うことにより、標本の標準偏差は、完全な母集団の標準偏差と比べても、偏りのない (母集団の標準偏差に近い) 評価が得られます。データの数が約 30 以上の場合は、いずれにしても、影響は小さいです。

コマンド with(stats[describe],standarddeviation) を使い、このコマンドだけをロードできます。

with(stats):
data1:=[3,4,7];

data2:=[1,4,9];

[describe[standarddeviation](data1),describe[standarddeviation](data2)];

map(evalf,%);