Excel中有两个函数是用来计算标准差的：stdev.S和stdev.P
使用场景：
当你只知道一小部分样本，想要通过其【估算】这部分【样本代表的总体】的【标准差】——选择stdev.S（2010版之后叫stdev.S，老版叫stdev。这个S就是sample，样本的意思）
当你拿到的数据已经是整体数据了，想要计算这部分数据精确的标准差——选择stdev.P(2010版之后叫stdev.P，老版叫stdevP。这个P我猜是population，在统计学上有“总体”之意）
举个栗子🌰
源数据如下图：
情况一：拿着总体数据求总体的标准差
如果，我想求这些人身高和体重的标准差，那么就应该用stdev.P来求，因为上面这些数据就是一个总体了。
因为知道了总体，而求总体的标准差，所以结果是精确的哦～～
结果如图
情况二：拿着样本数据估算样本代表的总体的标准差
同样是上述这些数据，但我想要通过这些人作为样本，估算出这些人代表的学生群体的身高和体重的标准差。这个时候就要用stdev.S了。
结果如图
为啥同样的一群数据会得到两种不同的结果呢？
对一个总体求真实的标准差，公式应为：
然而大多数时候，我们得不到那么完整的总体，只能通过代表总体的样本对总体进行估算。
虽然说样本能够代表总体，但毕竟样本数量是要少很多很多的，这就导致样本里面出现异常值的可能性会比总体更少，也就会导致样本的标准差比总体的标准差小。毕竟标准差反应数据距离平均值的差异情况嘛~
为了让样本的标准差能够离总体的标准差更近一些、进而达到代替总体标准差的目的。
在利用样本估算总体标准差时，将原式中分母里的N，改为N-1。分母变小，最后的结果自然变大了。这样才更接近总体的标准差呀~
（网上的表述很容易让人误会，我加了几个字，这样更容易懂些）
