"stdevp" 在数学和统计领域指的是人口标准偏差（Population Standard Deviation）。它是一个测量数据集中离散程度或分布的宽度的统计量。具体地说，它描述的是数据集中所有数值与平均值之间的差异的大小。计算公式如下：

stdevp = sqrt[(Σ((x_i - μ)^2) / N)]

其中：

* x_i 是数据集中的每个数值。

* μ 是数据集的均值。

* N 是数据集的大小（或人口数量）。

* sqrt 表示平方根函数。

人口标准偏差假设你正在处理整个数据集（或人口），而不仅仅是样本。这在许多应用中很重要，特别是当需要估计整个数据集的统计特性时。与样本标准偏差（通常表示为stdev）相比，人口标准偏差考虑了整个数据集的信息，而不仅仅是随机选取的样本。因此，在处理整个数据集时，通常会使用人口标准偏差而不是样本标准偏差。

stdevp

`STDEVP` 是一个在Excel和其他电子表格软件中使用的函数，用于计算总体标准偏差（Population Standard Deviation）。它是一个统计函数，用于评估数据的分布或离散程度。具体而言，`STDEVP` 返回特定数据集（即整个数据集而非样本数据）的总体标准偏差值。这种总体标准偏差与样本标准偏差（通常使用 `STDEV` 函数计算）有所不同，因为它考虑了整个数据集的所有可能值，而不仅仅是样本中的值。

总体标准偏差的计算公式如下：

\(\text{总体标准偏差} = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2}{N}}\) 其中 \(x_i\) 是数据集中的各个值，\(\mu\) 是这些值的均值，而 \(N\) 是数据点的总数（对于整个数据集）。与之相反，样本标准偏差会在分母中使用 \(N-1\)（样本大小减一），这是因为样本标准偏差旨在估计总体的不确定性，且考虑到观测之间的随机性可能影响统计估计的可靠性。对于小规模数据集而言，这可能更为关键。对于总体数据计算来说，由于其假设考虑所有数据点而不是通过随机抽样获得的数据点集（可能缺失部分数据），所以通常直接使用总体数目计算偏差值。在处理这类函数时，通常确保数据足够符合所使用的总体分布的假设（如正态分布）。这在进行复杂的统计分析和比较时非常重要，以确保结果的准确性和可靠性。