什么时候应该报告差异而不是标准偏差？

我进行了分析，其中对不同的方差成分建模。当在表中报告结果时，报告标准偏差而不是方差更为简洁。

因此，这使我想到一个问题-是否有理由报告差异而不是标准偏差？相互报告是否更合适？

如果报告均值，则更适合报告标准偏差，因为它以相同的单位表示。考虑物理学中的尺寸均匀性。

此外，如果提供了标准偏差而不是方差，则读者更容易考虑置信区间（对于大n，以便使用中心极限定理并考虑正态分布）。

但是，如果您有兴趣比较方差和偏差，或者给出“不同方差分量”，则可以考虑报告方差，因为总方差是内部方差和内部方差的总和，而标准差不汇总。

这是等效的。尽管如此，标准偏差与变量的单位相同，而方差的单位则是变量的二次方。这使得标准偏差更易于解释。

由于平方，方差比离非常接近均值的数据更权重离群值。较高的方差有助于您更轻松地发现这一点。

同样，从数学/理论上讲，处理方差更容易。而且，如果您要处理多个数据集，则可以添加两个独立的方差（或更多）以获取由于这些因素而产生的总方差。但是，将一个标准偏差与另一个标准偏差相加会得出无意义的数字（如果度量单位不同）。