论文数据中均数标准差的含义

论文数据中均数标准差的含义

1、数学中标准差是什么意思。 2、数学中的标准差。 3、均数的标准差。 4、什么叫做标准差。1.标准差，也称均方差，是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根。 2.标准差是方差的算术平方根。 3.标准差能反映一个数据集的离散程度。 4.平均数相同的，标准差未必相同。 5.标准差可以反映平均数不能反映出的东西，比如稳定度等。 6.样本标准差：在真实世界中,除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。 7.大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。

只是个描述统计结果而已。

“均数±标准差”意思就是均值和标准差，中间是正负号。可以让人对这个变量的分布情况有个概括的认识。若是正态分布的变量，知道了这俩数就可以大略设想出它分布的“高矮胖瘦”。

均数加减标准差是点估计，直接用样本均数作为总体均数的点估计值。标准差反映了样本中各个测量值之间的差距，即变异程度。标准差越大，表明数据之间差别越大，这说明可能你选取的样本不稳定，或者说代表性不好，可能不能真实的反映总体参数。

“均数±标准差”比均数还大意义

如果标准差比均数大，可能是由于其中有异常值或者极端值原因造成的，如有可以剔除再计算试试看。

还有一种情况就是该资料是偏态分布，这类的资料一般不推荐有均数和标准差表示，可以看看该数据的分布情况，考虑用中位数和四分位间距来表示。也可以考虑将数据进行特定的转换。没有标准差比均数大多少才会没有意义的说法，只是说你的这个数据不适宜用均数加减标准差来表示。

均数，标准差，都是在统计学中，反映数据分布情况的重要指标。均数：是表示数据集中趋势的测度，它的典型公式是：均数A=（x1+x2+x3+......+xn）/n标准差：是表示数据离散性趋势的测度，它的典型公式是：标准差D=√{[（x1-A)^2+(x2-A)^2+(x3-A)^2+......+(xn-A)^2]/n}注：因字母输出方便，这里使用A，D，来表示均数，标准差，请理解！

均数加减标准差论文格式

依次点击Word菜单栏：插入，公式，插入新公式。在弹出的公式工具栏依次点击：标注符号，横格第三行第二个，在弹出的需框中输入字母x。依次点击Word菜单栏：插入，符号，其他符号，在弹出的工具框中选择±符号常在第八行第一个，点击插入。最后输入字母s，结束。在小写的x前插入一个符号，即symbol插入，符号，字体选择，symbol，注：在下划线_与alpha之间中的右上角的一短横，也可以解决问题。

在对话框中的option或者 statistics按钮中，勾选means和。输出结果就包含均数和标准差。既然输出了均数和标准差，你还不能写成x±s的格式吗？还非得要输出现成的吗？spss程序命令就只能做到这个程度了。答案2：： 弄成表格的话您老人家就自己描述统计出m和sd往里填吧。画图的话也简单，graph菜单那部分里有的，box图那个好像是四分卫距，折线图还是点图有选项是带误差线的。答案3：： 好像可以直接输出目标格式，还是请医学方面的论文高手吧 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 我有一组均数加减标准差的数据，想进行组间对照，计算p值，谁能告诉... :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 均数加减标准差符号怎么打？

可以使用在线spssau里的方差分析来分析，以及智能文字分析配合解读结果。

毕业论文数据标准差多少合适

本科生毕业论文查重比例在30%以下为合格，研究生论文查重比例在20%以下为合格，博士生毕业论文查重比例在10%以下为合格。学校查重原理是依据连续出现13个字符类似就会判为重复，换句话说超出13个字类似就会被系统软件标红，计算到重复率当中。知网查重时，黄色的文字是“引用”，红色的文章是“涉嫌剽窃”。

每所高校都会对论文重复率定严格的合格标准，只有论文重复率合格后才可以进行论文答辩，注意每所高校的论文重复率规定的合格标准是存在差异的。一般是按照学校以及相关专业的具体情况来决定论文重复率的合格标准，通常本科毕业论文重复率要求大概在30%范围内才可以参加论文答辩，硕士论文重复率要求大概在15%范围之内才可以参加论文答辩，博士论文重复率要求大概在5-10以下才有资格参加论文答辩。 这说明，毕业论文的学位级别越高，对其论文查重率的要求就越苛刻。而毕业论文查重率达标不统一，其实这种现象很正常，因为教育局对毕业论文查重率达标不严格统一，无法统一。正如高考分数线一样，高考结束后，各个地区的各个高校所划定的录取分数线并不是统一的，从这个角度去思考，相信大家一定能够轻松明白。 因此我们不必管其他学校论文查重标准，只需要根据自己学校规定的论文查重合格标准严格进行就可以。那么论文在提交学校之前最好使用paperfree论文查重系统进行初步的查重与修改，方便更好的降低论文重复率确保顺利通过学校查重参加论文答辩。

毕业论文的查重率，如果是本科论文的话，一般是不能够超过20%以内才算是合格研究生和博士要求就更高了

论文相似度是全部相似度加起来不超过30%吗，还只要不低于一篇的30% 你好的！ 是总体相似度！ 不是单个某篇！ 也不是总和加在一起！这个检测报告会有个总体相似度！ ==================论文写作方法=========================== 论文网上没有免费的，与其花人民币，还不如自己写，万一碰到人的，就不上算了。 写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章，通读一遍，对这方面的内容有个大概的了解！ 参照论文的格式，列出提纲，补充内容，实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上覆制一部分，组成一篇新的文章！ 然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了,祝你顺利完成论文! 学位论文检测后相似度达到多少才合格？ 首先，一般是由学校或者期刊编辑部来定；其次，低一些自然比较好，低于6%-8%比较稳妥，但是有的学校对重复率有要求，过低也不符合要求。不同学校、不同专业学科之间，重复率也不能一概而论，请咨询学校、老师或者上届学长。（因为世界太大了，学校、期刊太多，标准都不太一样，请谅解）早检测，希望能够帮到你。 论文相似度多少是抄袭 本科用万方，硕士用知网，专科用paperpass. 基本要求是30%以下，严格的重点的211工程重点大学是20%以下，希望能帮到你。 关于知网相关抽查规定： 有规定的，可以进行第一次修改，修改之后通过就可以答辩，如果第二次不通过就算结业，在之后4个月内还要交论文或者设计的。这个是在抄袭30%的基础上的。 如果抄袭50%以上的话，直接结业 在之后4个月内还要交论文或者设计的。1．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），包括与他人已有论文、著作重复总字数比例在30%至50%（含50%）之间的，需经本人修改。修改后经过再次检测合格后，方可参加学院答辩。再次检测后仍不合格的，按结业处理。须在3 个月后提交改写完成的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。2．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的，直接按结业处理。须在4 个月后提交改写的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。 知网系统计算标准详细说明： 1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？ 学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？ 百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。 3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？ 这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。 4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？ 我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。 5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？ 检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。 6．知网检测系统的权威性？ 学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。 第一步：初稿一般重复率会比较高(除非你是自己一字一句写的大神)，可以采用万方、papertest去检测，然后逐句修改。...... 论文检测相似度在多少以下,期刊才会发表 不同等级的期刊要求也不一样。比如核心期刊对于论文相似性度要求比较严格，一般情况下在30%以下，对于你的论文引用部分一定要根据标准引用格式标注清楚。随便提一下，要想在期刊上发表论文，单单只靠一个相似度低，可能很难发表成功。论文内容一定要有一定的创新性、独特性。 论文的相似度在多少以上需要修改 一般是超过了30%以上就需要修改，但是有的学校规定是20%，具体的你需要按照学校指定的检测平台与重复率要求来决定是否需要修改。 是总体相似度! 不是单个某篇! 也不是总和加在一起! 这个检测报告会有个总体相似度! 论文网上没有免费的,与其花人民币,还不如自己写,万一碰到人的,就不上算了. 写作论文的简单方法,首先大概确定自己的选题,然后在网上查找几份类似的文章,通读一遍,对这方面的内容有个大概的了解! 参照论文的格式,列出提纲,补充内容,实在不会,把这几份论文综合一下,从每篇论文上覆制一部分,组成一篇新的文章! 然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词,经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了,祝你顺利完成论文! 评职称的论文论文相似度不能超过多少 每个学校的规定都不同，一般不能超过15%，超过5%的就需要导师签字同意答辩，但是有些学校放的松，不超过30%就行，要看你们学校的具体做法，可以找教务处的老师询问。 相似率和查重率的区别 关于学校查重率、相似率、抄袭率： 各个学校不一样，全文重复率在30%一下（而有的学校，本科是20%）。每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方——基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样 相关查重系统名词的具体作用： 查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。基本就这意思。 一个是自写率 就是自己写的 一个是复写率 就是你抄袭的 还有一个引用率 就是那些被画上引用符号的 是合理的引用别人的资料 修改重复率或抄袭率论文的经验： ki是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。我们学校规定是ki检测重复率不能超过30%.两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般ki会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用ki检测一下，就放心了。 现在是学生写作毕业论文的关键时期，许多学生在论文写作中要利用一些文献资料，这样就涉及到一个问题，如何应用别人的文献资料，如何形成一个良好的学术规范，避免抄袭。这在现在是一个非常迫切的问题，但是我们许多同学缺乏严格的训练，也不知道什么情况下是抄袭，什么情况下是引用别人的文章。在这里我想对这个问题作出一个简单的讨论。这仅仅只能算是个抛砖引玉而已，目的是想和大家一起讨论这个话题。 什么是抄袭行为？简单地说就是使用了别人的文字或观点而不注明就是抄袭。“照抄别人的字句而没有注明出处且用引号表示是别人的话，都构成抄袭。美国现代语言联合会《论文作者手册》对剽窃（或抄袭）的定义是：‘剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。……这包括逐字复述、复制他人的写作，或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。’可见，对论文而言，剽窃有两种：一种是剽窃观点，用了他人的观点而不注明，让人误以为是你自己的观点；一种是剽窃文字，照抄别人的文字表述而没有注明出处且用引号，让人误以为是你自己的表述。当然，由于论文注重观点的原创性，前者要比后者严重。至于普及性的文章却有所不同，因为并不注重观点的原创性，所以并不要求对来自别人的观点一一注明，因此只看重文字表述是否剽窃。” 那么如何使用别人的文献资料呢？美国哈佛大学在其相关的学生手册中指出，“如果你的句子与原始资料在观点和句子结构上都非常相似，并且结论与引语相近而非用自己的话重述，即使你注明出处，这也是抄袭。你不能仅仅简单改变原始资料中的几个词语或者对其进行摘要总结，你必须用你自己的语言和句子结构彻底地重塑你的总结，要不就直接引用。”（引自哈佛大学的相关规定，该原文是我1年前看到的，现在找不到出处了）。 可见，对别人的内容的使用必须进行全面的重写，否则就有抄袭的嫌疑。但这里要避免胡乱拼凑和揉合。 总之来说，我们必须尊重别人的智力成果，在文章中反映出哪些是你做的哪些是别人做的。 当然现在做到这些还很难，但我想我们至少要有这个意识，因为在剽窃的概念里，除过强调未注明这点外，还强调不是成心的。我们许多人写东西，正是因为不知道什么是抄袭，如何避免抄袭才犯了错误，所以明确什么是抄袭非常重要。从现实来看，我们的同学要写一篇10000字左右的没有任何抄袭嫌疑的毕业论文是很困难的，但是我们至少应该从主观上尽可能的避免出现严重抄袭行为，逐步形成好的习惯。 在国内就是知网/维普/万方这三大系统，这里面的资源是不断更新的...... 论文相似度多少可以通过 肯定要改！必须的！！ 各学校对重复率钉各自的要求，我们学校和隔壁的：经济学5%，计算机15%→10%（有逐年加强的趋势），博士论文至少3%以下。 论文查重不能超过多少 这个看各个学校的规定和学校要求的论文查重系统 比如硕博毕业论文多数是用知网系统，严格有5%内，其他15%、20%、30%内的都有 本科毕业论文用知网系统大多数30%内； 个别学校用其他系统的，比如万方、维普、papertime查重系统的他们比例不好确定。主要看学校要求，就一个原则，报告查重比例都报告尽量改低。 本科论文检测总相似比率多少才算合格 一般是百分之30 不过不同学校要求不尽相同 但大体都在 20%--30%之间

研究论文各种数据代表的含义

数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。扩展资料：数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。1、数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。2、数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。3、数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。首先，先介绍一下，什么是数据模型？数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置；数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。数据模型的分类有三种：第一种：层次模型 层次模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端，层次最高，子结点在下，逐层排列。第二种是：网状模型 网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型，联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系，也可以表示数据间的交叉关系，即数据间的横向关系与纵向关系，它是层次模型的扩展。第三种是：关系模型 系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系，它是以关系数学理论为基础的。关系模型的数据结构是一个“二维表框架”组成的集合。每个二维表又可称为关系。在关系模型中，操作的对象和结果都是二维表。关系模型是目前最流行的数据库模型。为什么要建立数据模型？当今的商业决策对对数据依赖越来越强烈。然而，正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。如何进行数据模型设计？1：首先是要了解业务然后建立概念模型，确定实体以及实体关系。2：在概念模型的基础上生成逻辑模型，确定实体属性，标准化数据（消除多值字段达到第一范式；消除部分依赖达到第二范式；消除传递依赖达到第三范式）。3：模型验证：通过具体的业务来验证模型是否能满足要求。4：在逻辑模型的基础上生产物理模型。在建立数据模型的时候需要注意：1.三少 整个模型中表应该尽量的少；在一个表中字段应该尽量的少同时复合主键字段应尽量的少2.如果在大数据量或者高并发的情况下，要充分考虑数据库的压力，事先要考虑哪些表可能是热表。要尽量的降低模块的耦合。如果使用的是oracle RAC 的话要考虑一下多实例竞争的问题，不同的模块访问不同的实例。3.一定要做压力测试、要做充分的压力测试，要不上线后会死的很惨，移动总部的一个web项目应为没有做充分的压力测试，导致上线后不的不挂维护页面，动用了n多的资源去解决问题。4.在做模型设计的时候要考虑项目的各个生命周期阶段对模型的要求，不能仅仅把眼光限制在功能的实现，例如要考虑模型对以后维护的支持，对于大表的数据如何进行清除、转历史，显然delete、insert是首先可以想到的但是不可行的方法，建议做分区转换。5.数据模型设计对系统可变性的支撑：业务系统的变化点通常是流程相关部分，这部分会随着不同的公司、公司的不同发展阶段而变化，因此最好将这部分单独建模，独立于系统核2021年6月4日数据模型是什么？2167阅读·0评论·0点赞2016年7月4日去首页看看更多热门内容

DB——数据库 DataBase CP——计算机程序 Computer ProgrameEB——电子公告 Electronic BulletinOL——联机网络 OnLine DB/OL——联机网上的数据库 DataBase/OnLineDB/MT——磁带数据库 DataBase/Magnetic TapeM/CD——光盘图书 Monograph/CDCP/DK——磁盘软件 Computer Program/DisKJ/OL——网上期刊 Journal/OnLineEB/OL——网上电子公告 Electronic Bulletin/OnLine M——专著（含古籍中的史、志论著） MonographC——论文集 CollectionN——报纸文章 NewspaperJ——期刊文章 JournalD——学位论文 DissertationR——研究报告 ReportS——标准 StandardizationP——专利 PatentA——专著、论文集中的析出文献Z——其他未说明的文献类型 Undefined

1、N值是Numbers，样本含量。

2、M值是Mean，算数平均值。

算术平均数（ arithmetic mean），又称均值，是统计学中最基本、最常用的一种平均指标，分为简单算术平均数、加权算术平均数。它主要适用于数值型数据，不适用于品质数据。根据表现形式的不同，算术平均数有不同的计算形式和计算公式。

算术平均数是加权平均数的一种特殊形式（特殊在各项的权重相等）。在实际问题中，当各项权重不相等时，计算平均数时就要采用加权平均数；当各项权相等时，计算平均数就要采用算术平均数。

3、SD值是standard error of the mean，标准差，是描述一组变量离散分布的统计量。

标准差（Standard Deviation） ，是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根，用σ表示。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。

标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。

扩展资料：

标准差的应用：

标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：

为非负数值，与测量资料具有相同单位。一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。

简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

字母代表所引用的文献的类型，如［J]代表所引用的这篇文献来自期刊。标准编号．标准名称〔S〕。

常见的参考文献字母所表示的类型有：

1、期刊论文类

一般格式如下：

作者.论文名称[J].期刊名称,发表年份(第几期):页码.

注意：一般而言，参考文献里的标点符号用的是英文状态下输入的标点符号。输完汉字要切换到英文状态，再输入相应的标点符号。

示例：沈延生.村政的兴衰与重建[J].战略与管理,1998(6):1-34.

2、学位论文类

一般格式如下：

作者.论文名称[D].毕业院校所在城市:毕业院校,论文提交年份:页码.

示例：

刘杨.同人小说的著作权问题研究[D].重庆:西南政法大学,2012:12-15.

3、书籍著作类

一般格式如下：

作者.著作名称[M].出版社所在城市:出版社名称,出版年份:页码.

示例：金太军.村治治理与权力结构[M].广州:广州人民出版社,2008:50.

参考文献著录格式

1、期刊作者．题名〔J〕．刊名，出版年，卷（期）∶起止页码

2、专著作者．书名〔M〕．版本（第一版不著录）．出版地∶出版者，出版年∶起止页码

3、论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码

引用的文献，每处的页码或页码范围（有的刊物也将能指示引用文献位置的信息视为页码）分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后；

作为正文出现的参考文献序号后需加页码或页码范围的，该页码或页码范围也要作上标。

作者和编辑需要仔细核对顺序编码制下的参考文献序号，做到序号与其所指示的文献同文后参考文献列表一致。另外，参考文献页码或页码范围也要准确无误。

毕业论文中标准差可以比均值大吗

是的，可以在论文中表示。可以把标准差放到论文中，以便读者能够了解数据的稳定性和可靠性。如果标准差很大，但仍然小于均值，则可以说该数据具有一定的可靠性，读者可以根据标准差的大小来判断其数据的可靠程度。

标准差是不可以大于平均值的。如果大于平均值可能是哪里出错了。解决办法如下。

若样本比较大(各组均大于30例)，可以不去理会， 不用参数检验，而改用秩和检验，不过检验效率可能回降低一点，检验时可以对原始数据采用反正玄转换或采用对数转换等，使各组方差齐性再比较。

检测原始数据库中的个别特殊值（极大或极小值），看其是否真实，有没有录入错误，若为录入错误，可以将其修改和剔除。

如果方差齐而且资料又都满足正态分布的话，不用在乎是否标准差大于均数，进行方差分析即可。因为对于标准正态分布来说均数为0，标准差为1。 如不满足方差齐性，再用变量变换或非参检验也不迟。

标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称   均方差，标准差是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组组数据，标准差未必相同。

标准差大于平均值说明数据不服从正态分布，可能是呈偏态分布的，不是不可能，也不是偏题之嫌