總體標準差和樣本標準差是兩個不同的概念，它們的計算方法和應用場景也不同。

總體標準差是指在整個總體中，每個數據點與總體均值的離差平方和的平均數的平方根。總體標準差通常用希臘字母σ表示，計算公式為：

σ = √(Σ(xi-μ)2/N)

其中，xi表示第i個數據點，μ表示總體均值，N表示總體中數據點的個數。

樣本標準差是指在樣本中，每個數據點與樣本均值的離差平方和的平均數的平方根。樣本標準差通常用字母s表示，計算公式為：

s = √(Σ(xi-x?)2/(n-1))

其中，xi表示第i個數據點，x?表示樣本均值，n表示樣本中數據點的個數。

總體標準差和樣本標準差的區別在于，總體標準差是對整個總體進行計算，而樣本標準差是對樣本進行計算。由于樣本只是總體的一個子集，因此樣本標準差通常比總體標準差稍微大一些，這種差異被稱為“自由度調整”。

在實際應用中，總體標準差通常用于描述整個總體的變異程度，而樣本標準差通常用于估計總體標準差。