样本标准差与总体标准差的区别是什么，它们的计算方法有何不同？

样本标准差是基于样本数据计算出来的，用来估计总体标准差。因为样本数据只是总体数据的一个子集，所以样本标准差通常比总体标准差稍微大一些。样本标准差的计算方法如下：1. 计算样本平均值。2. 计算每个样本数据与平均值的差值。3. 将每个差值平方。4. 对所有平方差值求和。5. 将总和除以样本容量减1，再开平方根。

公式为：s = √[Σ(xi - x̄)² / (n - 1)]

其中，s为样本标准差，xi为第i个样本数据，x̄为样本平均值，n为样本容量。

总体标准差是基于整个总体数据计算出来的，它是总体数据离均值的平均距离，用来描述总体数据的分布情况。总体标准差的计算方法如下：1. 计算总体平均值。2. 计算每个数据与平均值的差值。3. 将每个差值平方。4. 对所有平方差值求和。5. 将总和除以总体容量，再开平方根。

公式为：σ = √[Σ(xi - μ)² / N]

其中，σ为总体标准差，xi为第i个总体数据，μ为总体平均值，N为总体容量。

总体标准差和样本标准差的应用场景不同，总体标准差通常用于描述整个总体数据的分布情况，而样本标准差则用于估计总体标准差，并且在进行统计推断时经常使用。