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La deviazione standard, o SD, misura la quantità di variabilità o dispersione per un insieme soggetto di dati dalla media, mentre l'errore standard della media, o SEM, la media dei campioni dei dati è probabile che sia dalla media della popolazione vera. Il SEM è sempre più piccolo della SD. La formula per il SEM è la deviazione standard divisa per la radice quadrata della dimensione del campione. La formula per l'SD richiede un paio di passaggi. Innanzitutto, prendi la piazza della differenza tra ogni punto dati e la media del campione, trovando la somma di tali valori. Quindi divide quella somma per la dimensione del campione meno uno, che è la varianza. Infine, prendi la radice quadrata della varianza per ottenere l'SD.

Il SEM descrive come è precisa la media del campione rispetto alla media reale della popolazione. Poiché la dimensione dei dati di campionamento aumenta, il SEM diminuisce rispetto all'SD. Mentre aumenta la dimensione del campione, la media reale della popolazione è conosciuta con maggiore specificità. Al contrario, aumentando la dimensione del campione viene fornita anche una misura più specifica dell'SD. Tuttavia, l'SD può essere più o meno dipendente dalla dispersione dei dati addizionali aggiunti al campione.

L'SD è una misura di volatilità e può essere utilizzata come misura di rischio per un investimento. I beni con prezzi più alti hanno una SD superiore rispetto alle attività con prezzi più bassi. L'SD può essere utilizzato per misurare l'importanza di una mossa di prezzo in un asset. Assumendo una distribuzione normale, circa il 68% delle variazioni giornaliere di prezzo sono all'interno di una SD della media, con circa il 95% delle variazioni giornaliere dei prezzi entro due SD della media.