在统计学中，标准差是衡量数据集合中数据离散程度的一种常用方法。然而，标准差的计算方式有两种不同的方法，即stdev和stdevp。

stdev是指样本标准差，它是通过对样本数据进行计算得出的标准差。样本标准差的计算方法是将每个数据点与样本均值的差的平方相加，然后除以样本大小减1，最后再取平方根。这个方法通常用于对样本数据进行分析和推断。

stdevp是指总体标准差，它是通过对整个数据集合进行计算得出的标准差。总体标准差的计算方法是将每个数据点与总体均值的差的平方相加，然后除以总体大小，最后再取平方根。这个方法通常用于对整个数据集合进行分析和推断。

两种标准差的区别在于它们所使用的数据集合不同。stdev使用的是样本数据集合，而stdevp使用的是总体数据集合。这种区别在实际应用中非常重要，因为如果使用不正确的标准差计算方法可能会导致错误的结果。

举个例子来说，如果你想要计算一个班级的身高标准差，你应该使用样本标准差（stdev），因为你只有这个班级的身高数据。但是，如果你想要计算所有学生身高的标准差，你应该使用总体标准差（stdevp），因为你有所有学生的身高数据。

总之，stdev和stdevp是两种不同的标准差计算方法，它们在数据集合的选择上有所不同。正确使用这两种方法是进行数据分析和推断的关键，因为错误的方法可能导致错误的结论。