एक बड़ा मानक विचलन इंगित करता है कि डाटा अंक मध्यमान से दूर होते हैं और एक लघु मानक विचलन इंगित करता है कि वे मध्यमान के चारों-तरफ़ काफी नज़दीकी से समूहीकृत होते हैं।

उदाहरण के लिए, तीन जनसंख्या {0, 0, 14, 14}, {0, 6, 8, 14} and {6, 6, 8, 8} में से प्रत्येक का मध्यमान 7 है। उनके मानक विचलन क्रमशः 7, 5 और 1 हैं। तीसरी जनसंख्या का मानक विचलन अन्य दो विचलनों की अपेक्षा कम होता है क्योंकि इनके सभी मान 7 के करीब हैं। एक अस्पष्ट अर्थ में, मानक विचलन हमें यह बताता है कि डाटा के अंक माध्यम से कितिनी दूर होने चाहिए. इसमें उतनी ही इकाइयां होगी जितनी स्वयं डाटा अंकों में होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि डाटा सेट {0, 6, 8, 14} चार भाई-बहनों की की एक संख्या की आयु को वर्ष में प्रदर्शित करता है तो मानक विचलन 5 वर्ष होता है।

एक दूसरे उदाहरण के तौर पर, जनसंख्या {1000, 1006, 1008, 1014} चार एथलीटों द्वारा तय की गई दूरियों को मीटर में व्यक्त करता है। इसका मध्यमान 1007 मीटर है और मानक विचलन 5 मीटर है।

मानक विचलन, अनिश्चितता की एक माप के रूप में कार्य कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, भौतिक विज्ञान में दोहराए गए मापन के एक समूह के प्रतिवेदित मानक विचलन को उन मापनों की सुस्पष्टता प्रदान करनी चाहिए. जब यह निश्चय किया जाता है कि क्या मापन, सैद्धांतिक भविष्यवाणी से सहमत है तब उन मापनों का मानक विचलन महत्त्व निर्णायक होता है: यदि मापन का मध्यमान भविष्यवाणी से बहुत दूर हो, तो परीक्षणमूलक सिद्धांत को संभवतः परिशोधित करने की आवश्यकता है। इससे यह अर्थ निकलता है कि वे मानों की श्रेणी से बाहर चले जाते हैं जिसके होने की उचित उम्मीद की जा सके यदि भविष्यवाणी सही होती और मानक विचलन मात्र को उचित ढंग से निर्धारित किया जाता. भविष्यवाणी अंतराल देखें.

व्याख्या और अनुप्रयोग
सतत यादृच्छिक परिवर्तनीय
अन्तःचतुर्थक श्रेणी के साथ
वित्त