均数是描述一组数据集中趋势的一种方法，它通过将所有数据值加起来，然后除以总共有多少组这样的值得到。数学上，均数可以用以下公式表示：
均数 = (x₁ + x₂ + … + xn) / n
其中，x₁, x₂, … , xn 是n个不同的数字，n为数字的个数。
然而，在实际应用中，由于数据通常不完美，这些平均值可能会受到某些因素的影响，比如极端值。极端值，即非常高或非常低的数据点，对计算出的平均值产生了显著影响。这就是为什么我们需要引入另一个重要概念——标准差。
分点1：
标准差是衡量一组数据离其平均水平程度的一个统计度量，它揭示了这些观察结果在它们各自分布中的位置和散布情况。更具体地说，标准差反映了每个观察结果与该集合的中心（即均数）之间的偏离程度。
分点2：
要计算一个样本集或整个群体的标准差，我们首先需要知道这组数据是否呈现正态分布。如果不是，那么使用非参数检验方法来估计样本变异性将更加合适。在正态分布的情况下，可以使用以下公式：
σ = √[(Σ(xi - μ)^2) / (n-1)]
其中 σ 代表的是样本或者人口参数中的方差；Σ(xi - μ)^2 是求和运算，其中 xi 表示单个观测值，而μ则是这个群体或样本对应的一般化平均；(n-1) 是为了避免偏置而进行的一个调整项，该项保证了如果你从大型随机抽样的真实方差近似地被估计出来的话，你不会因为有过多无关信息而导致你的估计过于精确。
分点3：
对于大型随机抽样的真实方差，如果你想要获得关于整个群体中不同子集相似性的信心区间，并且你想确定这些区间是否包含某个预设阈限，你就需要进行t-test或者ANOVA等统计检验。而在这种情况下，不仅仅要考虑到原来的均匀假设，还必须考虑到两个以上独立同分布的小样本之间存在一些结构上的依赖关系，以及如何处理这些潜在的问题，以便能够准确地捕捉到任何潜在效应以及它们之間可能存在的相关性问题。
分点4：
当然，在实际操作中，还有一些其他方面也应该被考虑进来，如选择合适的手段去减少由于误报率、错误分类、遗漏、不完整记录等因素带来的偏误。此外，更复杂的情形还涉及到时间序列分析、回归分析等领域，这里讨论得并不全面，但它展示了一种方法，从理论出发探索并解释现象背后的逻辑结构，同时指出了进一步研究所需深入了解的事项。