均数±标准差是统计学中常用的一种指标，它可以用来描述一组数据的集中程度和分散程度。

均数是指一组数据所有数值的总和除以这组数据的个数，它反映了这组数据的集中程度。例如，对于一组数据 ，它们的均数是 (2+4+6+8+10)/5 = 6。

标准差是指一组数据中每个数值与均数的差的平方和的平均数的平方根，它反映了这组数据的分散程度。例如，对于一组数据 ，它们的均数是 6，那么它们的标准差是 [(2-6)²+(4-6)²+(6-6)²+(8-6)²+(10-6)²]/5 的平方根，约等于 2.83。

均数±标准差可以用来描述一组数据的分布情况。例如，对于一组数据 ，它们的均数是 6，标准差是 2.83。那么均数-标准差等于 3.17，均数+标准差等于 8.83。这表示大部分数据的取值范围在 3.17 到 8.83 之间，其中约 68% 的数据的取值范围在均数±标准差内。此外，均数±标准差还可以用来判断一组数据中是否存在异常值，若某个数值距离均数超过两个标准差以上，则可以认为它是异常值。

在实际应用中，均数±标准差被广泛应用于金融、医学、环境科学等领域。例如，股票市场中的波动率指标就是用标准差来衡量的，医学研究中的药效试验也会用到均数±标准差来判断药物的疗效。因此，学会理解和应用均数±标准差是非常重要的。