标准差和方差都是统计学中常用的度量量，用于衡量数据的离散程度，但它们的计算方法和意义略有不同。

方差是各个数据与其平均值之差的平方的平均数，用来衡量数据的离散程度，方差越大，数据的离散程度越高。方差的计算公式为：

$$sigma^2=frac{sum_{i=1}^{n}(x_i- ar{x})^2}{n}$$其中，$sigma^2$表示方差，$x_i$表示第$i$个数据，$ ar{x}$表示所有数据的平均值，$n$表示数据的个数。标准差是方差的平方根，用于度量数据的离散程度，标准差越大，数据的离散程度越高。标准差的计算公式为：$$sigma=sqrt{frac{sum_{i=1}^{n}(x_i- ar{x})^2}{n}}$$其中，$sigma$表示标准差，$x_i$表示第$i$个数据，$ ar{x}$表示所有数据的平均值，$n$表示数据的个数。

因此，方差和标准差都是用来描述数据的离散程度，但标准差相对于方差更容易理解，因为它的单位与数据的单位相同，而方差的单位是数据单位的平方。