均方差与方差在统计学中有明确的区别，主要体现在定义、内容反映和计算方法三个方面。

均方差，即标准差，是衡量数据离散度的重要指标。它通过计算数据与平均值之差的平方，然后求平均值，再对结果开平方得到。用符号σ表示。标准差实质上是方差的算术平方根。

方差则是一种衡量数据分散程度的统计量。在概率论和统计学中，它用于度量随机变量与其期望值之间的偏离程度。方差计算方法为所有数据与平均数之差的平方和的平均值。

均方差与方差在数学公式上虽有紧密联系，但实质含义有所差异。均方差侧重于离均差的平方和平均后的方根，而方差则是离均差平方和的平均值。二者均能体现数据的离散程度，但方差和标准差在计算时需考虑数据分布的差异。

值得注意的是，平均值相同的两组数据，其标准差可能不同。这表明标准差更能反映数据的分散情况，而方差提供了一种更加全面的衡量数据离散度的方式。标准差与方差在统计分析中各有其独特价值，被广泛应用于各种领域。

标准差也常被称为标准偏差或实验标准差。在实际应用中，标准差公式是一个重要的数学工具，用于描述数据集的离散程度。方差和标准差的计算方法，提供了理解数据分布、评估数据可靠性以及进行决策分析的重要依据。