الانحراف المعياري هو طريق إحصائية موثوقة لحساب الدقة لمجموعة بيانات بأي حجم. هناك معادلتان لحساب الانحراف المعياري مع وجود فارق طفيف بينهما، ستستخدم إحداهما إذا كانت البيانات تشمل جميع العناصر كاملة والثانية إذا كانت البيانات من عينة فقط.  تمثل البيانات مجتمعًا كاملًا إذا جمعت كل القياسات الممكنة من جميع الحالات المحتملة، فإذا كنت تجري اختبارات على أشخاص مصابين بأمراض بالغة الندرة مثلًا ورجحت أنك قد فحصت جميع المصابين به فسيكون لديك التعداد الكامل، وستكون معادلة الانحراف المعياري في هذه الحالة كالتالي: σ=Σ(x−μ)2n{\displaystyle \sigma ={\sqrt {\frac {\Sigma (x-\mu )^{2}}{n}}}}  العينة هي مجموعة بيانات أصغر من التعداد الكامل، وهي تستخدم أكثر وتصبح معادلة الانحراف المعياري للعينة كالتالي: σ=Σ(x−μ)2n−1{\displaystyle \sigma ={\sqrt {\frac {\Sigma (x-\mu )^{2}}{n-1}}}}  لاحظ أن الفرق الوحيد هو مقام الكسر. ستقسم على n{\displaystyle n} في التعداد الكامل أما في العينة فستقسم على n−1{\displaystyle n-1}. ستبدأ بإيجاد متوسط قيم البيانات كما فعلت عند حساب متوسط الانحراف.  سيصبح المتوسط باستخدام نفس مجموعة القياسات كما وضحنا أعلاه 12,4. اطرح قيم البيانات من المتوسط لكل نقطة بيانية وربع النتيجة. لا يهم أن يكون الفرق موجبًا أو سالبًا نظرا لتربيعنا هذه الفروق إذ سيكون مربع الفرق موجبًا دومًا.  ستكون العمليات الحسابية كالتالي في قيم البيانات الخمس في هذا المثال:  (12−12.4)2=(−0.4)2=0.16{\displaystyle (12-12.4)^{2}=(-0.4)^{2}=0.16} (11−12.4)2=(−1.4)2=1.96{\displaystyle (11-12.4)^{2}=(-1.4)^{2}=1.96} (14−12.4)2=1.62=2.56{\displaystyle (14-12.4)^{2}=1.6^{2}=2.56} (13−12.4)2=0.62=0.36{\displaystyle (13-12.4)^{2}=0.6^{2}=0.36} (12−12.4)2=(−0.4)2=0.16{\displaystyle (12-12.4)^{2}=(-0.4)^{2}=0.16} بسط كسر الانحراف المعياري هو مجموع الفروق بين كل قيمة والمتوسط بعد تربيعها. اجمع الأرقام التي حصلت عليها من العملية السابقة لإيجاد هذا المجموع:  وهي كالتالي في مجموعة البيانات: 0.16+1.96+2.56+0.36+0.16=5.2{\displaystyle 0.16+1.96+2.56+0.36+0.16=5.2} هذه هي الخطوة الوحيدة التي ستختلف بين حساب العناصر الكاملة أو العينة. ستقسم على n{\displaystyle n} في حالة البيانات الكامل وهي عدد القيم، أما في العينة فستقسم على n−1{\displaystyle n-1}. لهذا المثال خمس قياسات فقط وبالتالي له مجموعة بيانات واحدة. اقسم على (5-1) أو 4 في القيم الخمس المستخدمة. ستكون النتيجة 5.2/4=1.3{\displaystyle 5.2/4=1.3}. تمثل العملية الحسابية عند هذه النقطة ما يسمى بتغير مجموعة البيانات، والانحراف المعياري هو الجذر التربيعي للتغير. استخدم آلة حاسبة لإيجاد الجذر التربيعي وستكون النتيجة هي الانحراف المعياري.  σ=1.3=1.14{\displaystyle \sigma ={\sqrt {1.3}}=1.14} يمكن تمثيل دقة الميزان عند اتباع هذه الطريقة الحسابية بالمتوسط زائد أو ناقص الانحراف المعياري، وسيكون في هذه البيانات 12,4±1,14.  لعل الانحراف المعياري هو طريقة القياس الأكثر شيوعًا للدقة، ومع ذلك من أجل مزيد من الوضوح، استخدم الأقواس أو الهوامش حتى تلاحظ إذا كانت قيمة الدقة تمثل الانحراف المعياري.
استخدم المعادلة الصحيحة للانحراف المعياري. جد متوسط قيم البيانات. جد مربع التغير. احسب ناتج جمع مربع الفروق. اقسم على حجم البيانات. جد الجذر التربيعي للناتج. قدم النتيجة.
استخدم المعادلة الصحيحة للانحراف المعياري. جد متوسط قيم البيانات. جد مربع التغير. احسب ناتج جمع مربع الفروق. اقسم على حجم البيانات. جد الجذر التربيعي للناتج. قدم النتيجة.