Độ lệch chuẩn có thể dùng để so sánh mức độ phân tán của các tập dữ liệu khác nhau không? Vì sao?

Độ lệch chuẩn có thể dùng để so sánh mức độ phân tán của các tập dữ liệu khác nhau vì độ lệch chuẩn là đại lượng đo mức độ phân tán của các giá trị trong một tập dữ liệu quanh giá trị trung bình. Cụ thể, độ lệch chuẩn càng lớn thì mức độ phân tán của các giá trị trong tập dữ liệu càng cao và ngược lại, độ lệch chuẩn càng nhỏ thì mức độ phân tán của các giá trị trong tập dữ liệu càng thấp. Các bước lập luận cụ thể như sau: 1. Định nghĩa độ lệch chuẩn: Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai, tức là đại lượng đo mức độ phân tán của các giá trị trong một tập dữ liệu quanh giá trị trung bình. 2. So sánh mức độ phân tán: Khi so sánh độ lệch chuẩn của hai hoặc nhiều tập dữ liệu, nếu độ lệch chuẩn của một tập dữ liệu lớn hơn độ lệch chuẩn của tập dữ liệu khác, thì tập dữ liệu đó có mức độ phân tán lớn hơn. Ngược lại, nếu độ lệch chuẩn của một tập dữ liệu nhỏ hơn độ lệch chuẩn của tập dữ liệu khác, thì tập dữ liệu đó có mức độ phân tán nhỏ hơn. 3. Tính chất của độ lệch chuẩn: Độ lệch chuẩn là đại lượng đo mức độ phân tán của các giá trị trong một tập dữ liệu, do đó nó có thể dùng để so sánh mức độ phân tán của các tập dữ liệu khác nhau. Vì vậy, độ lệch chuẩn có thể dùng để so sánh mức độ phân tán của các tập dữ liệu khác nhau.