在统计学中，样本标准偏差是评估数据集中数据偏离平均值的一种方法。当需要合并两个或多个数据集时，通常需要考虑如何合并它们的样本标准偏差。

合并样本标准偏差的方法有多种，其中一种常见的方法是使用汇总公式。该公式涉及到将每个数据集的标准偏差平方乘以其对应样本量，然后将它们相加。接着，将这个总和除以所有数据集样本量的总和减1，即可得到合并后的样本标准偏差。

此外，还可以使用加权平均法。该方法需要对每个数据集的样本标准偏差进行加权，其中权重是每个数据集的样本量除以所有数据集样本量的总和。然后，将加权后的样本标准偏差相加即可得到合并后的样本标准偏差。

合并样本标准偏差的目的是为了更好地评估整个数据集的离散程度。在许多实际应用中，需要将多个数据集合并成一个更大的数据集进行分析，比如在医学研究中，需要将多个研究的数据合并以获得更准确的结果。因此，了解如何合并样本标准偏差是非常重要的。

在实际应用中，需要根据不同的数据集合并方式和目的选择不同的合并方法。同时，还需考虑数据集之间的相关性和可比性等问题，以确保合并后的样本标准偏差是可靠的，并且能够反映整个数据集的真实离散程度。

综上所述，合并样本标准偏差是统计学中一个重要的概念，它能够帮助人们更好地评估整个数据集的离散程度。在实际应用中，需要根据不同情况选择合适的合并方法，并注意数据集之间的相关性和可比性等问题，以确保分析结果的准确性和可靠性。