相对标准偏差就是指:标准偏差与测量结果算术平均值的比值，即：
相对标准偏差（RSD）=标准偏差（SD）/计算结果的算术平均值（X）*100%
该值通常用来表示分析测试结果的精密度。
标准偏差是一种量度数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。
标准偏差公式：S = Sqrt[(∑(xi-x拔)^2) /（N-1）]公式中∑代表总和，x拔代表x的均值，^2代表二次方，Sqrt代表平方根。
这个可以用计算器或手算，也可以用EXCEL直接计算，有的仪器可以直接通过工作站来进行计算的。
总体标准偏差与样本标准偏差区别：
总体标准偏差：针对总体数据的偏差，所以要平均，
样本标准偏差，也称实验标准偏差：针对从总体抽样，利用样本来计算总体偏差，为了使算出的值与总体水平更接近，就必须将算出的标准偏差的值适度放大，即，
扩展资料：
虽然标准偏差能够反映检测结果的精密程度，但是对于下面两组数据则无法正确体现：
**组：10.1、10.2、10.3、10.4、10.5.
**组： 0.1、0.2、0.3、0.4、0.5.
虽然这两组数据的SD都为0.158，但**组数据是在10.3的基础上“波动”0.158，**组数据是在“0.3”的基础上“波动”0.158，两组数据的“波动基础”明显不同。
这样，必须引人“相对标准偏差”这个概念来体现这种波动的相对大小。相对标准偏差(RSD) 的计算公式如式(1)，这样，**组数据的RSD=1.5%,**组数据的RSD=52.7%,精密程度立刻体现出来。
标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。
例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差应该是17.078分,B组的标准差应该是2.160分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。
