尺度差是形貌数据涣散水平的一种统计指标，它可以辅助我们体会数据的变异性。在统计学中，尺度差通常用希腊字母σ（西格玛）示意。
尺度差的盘算方式是首先盘算每个数据点与平均值的差值，然后求这些差值的平方之和，并除以总数据量，在取平方根即可获得尺度差。
尺度差的数值越大，示意数据的变异性越大；数值越小，示意数据的变异性越小。
尺度差在现实生涯中有着普遍的应用，好比在财政治理中用来器量风险巨细，在科学研究中用来评估实验结果的可靠性，在市场调研中用来剖析产物销售的颠簸性等。
总之，体会尺度差符号以及尺度差的盘算方式对于正确明晰和剖析数据的变异性至关重要。