相对标准偏差怎么计算？

“相对标准偏差”的计算公式是：相对标准偏差（RSD）=标准偏差（SD）/计算结果的算术平均值（X）*100%

1、该值通常用来表示分析测试结果的精密度，

2、其中标准偏差(SD)

公式中：

（1）S-标准偏差(单位与样本单位相同)

（2）n-试样总数或测量次数，一般n值不应少于5个

（3）i-物料中某成分的各次测量值，1～n；

3、相对标准偏差（RSD，relative standard deviation）就是指：标准偏差与计算结果算术平均值的比值。相对偏差是指的一个数据与平均值的差与平均值的比。 相对平均偏差是指一组数据中，各数据与平均值的差的绝对值的平均值与这组数据平均值的比。

参考资料

百度百科：https://baike.baidu.com/item/%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E6%A0%87%E5%87%86%E5%81%8F%E5%B7%AE/1508195?fr=aladdin

“相对标准偏差”的计算公式是：　RSD=S/Χ*100% 其中S为标准偏差、x为测量平均值。

相关概念：

相对标准偏差（RSD，relative standard deviation）就是指：标准偏差与计算结果 算术平均值的比值。

标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义为方差的算术平方根，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：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。

平均绝对偏差是指：单项测定值与平均值的偏差（取绝对值）之和，除以测定次数。它是代表一组测量值中任意数值的偏差。所以平均偏差不计正负。

相对平均偏差是指： 进行分析时，往往要平行分析多次，然后取几次结果的平均值作为该组分析结果的代表。但是测得的平均值和真实数值间存在着差异，所以分析结果的误差是不可避免的，为此要注意分析结果的准确度，寻求分析工作中产生误差的原因和误差出现规律，要对分析结果的可靠性和可信赖程度作出合理判断。

相对标准偏差的计算公式如下：

其中S为标准偏差(也可以表示为SD)

相对标准偏差（RSD）在分析方法验证中一般用于评价方法的精密度、重复性，当RSD值越小时精密度越高、重复性越好，RSD＝0是我们的美好的愿望，可惜只能存在于理想的状态下，由于误差的原因，RSD＝0只能出现在传说里。

评价一个分析方法时，一般会用到若干概念，如准确度、精密度、专属性、耐用性等等，就准确度和精密度的关系来说一般存在四种情形：准确且精密、准确不精密、精密不准确、不准确也不精密。

所建立的方法应该能达到第一种情形。精密度就是分析方法的一个评价参数，它代表了一系列测定值的一致性，这个参数的指标就是RSD。

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：

第一组：10.1、10.2、10.3、10.4、10.5.

第二组： 0.1、0.2、0.3、0.4、0.5.

虽然这两组数据的相对标准偏差都为0.158，但第一组数据是在10.3的基础上“波动”0.158，第二组数据是在“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。相对标准偏差的计算公式如式(1)，这样，第一组数据的

第二组数据的

精密程度立刻体现出来。

参考资料来源：百度百科-相对标准偏差

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