标准差体现数据的稳定性吗?

标准差确实能反映数据的稳定性。数值越分散，标准差越大，说明波动明显；数值越集中，标准差越小，代表数据更稳定。比如考试成绩、产品质量等场景，标准差小意味着结果更可靠。计算时需注意单位一致，避免因量纲差异影响判断。

实际应用中，标准差常用于评估风险和一致性。工厂生产零件时，尺寸标准差小，说明工艺稳定；股票价格标准差大，则风险较高。但也要结合具体场景分析，极端值可能导致标准失真，需结合其他指标综合判断。