Wat uitleg nodig over standaard deviatie


Ook voor mij is het al jaren geleden maar misschien verduidelijkt onderstaande verhaaltje iets.

Stel je bent fabrikant van meettoestellen.
Voor een nieuw type meettoestel heb je een spanningsreferentie van 10.00V nodig.
Om het toestel werkende te krijgen mag de referentie +/- 0.1% afwijken.
Dus de referentie moet een uitgangsspanning hebben die gelegen is tussen 9.99 en 10.01V

Er bieden zich twee fabrikanten (A en B) aan die spanningsreferenties produceren.

Fabrikant A zegt mijn referenties hebben een gemiddelde uitgangsspanning van 10.00V met een standaard deviatie van 0.01V (dus AVG = 10.00 en SD = 0.01)

Fabrikant B zegt mijn AVG = 10.0V en de SD = 0.005

.
.
Als ik 100 referenties koop bij fabrikant A zullen hiervan
68.27 stuks een uitgangsspanning hebben die gelegen is tussen AVG -1xSD en AVG +1xSD
of 10.00 - 0.01 en 10.00 + 0.01 V

95.45 stuks zullen een uitgangsspanning hebben die gelegen is tussen AVG -2xSD en AVG +2xSD
of 10.00 - 0.02 en 10.00 + 0.02V

99.73 stuks zullen een uitgangsspanning hebben die gelegen is tussen AVG -3xSD en AVG +3xSD
of 10.00 - 0.03 en 10.00 + 0.03V

Het gevolg is dat 100 - 68.27 = 31.72 van je meettoestellen niet correct gaan werken.
Of +/- 32 % van je toestellen zijn defect.

.

Koop je echter 100 referenties bij fabrikant B
Dan hebben 68.27 % van die referenties een uitgangsspanning die gelegen is tussen AVG -1xSD en AVG +1xSD
of 10.00 V- 0.005V en 10.00V + 0.005V
of 9.995 en 10.005

Dan hebben 95.45% van de referenties een spanning die gelegen is tussen AVG -2xSD en AVG +2xSD
Of 10.00 - 2x 0.005 en 10.00 + 2x 0.005
Of 9.99 en 10.01

Dan hebben 99.73% van de referenties een spanning tussen AVG -3xSD en AVG +3xSD
Of 10.00 V - 3 x 0.005V en 10.00V + 3x 0.005V
Of 9.985V en 10.015V

Dus als je bij fabrikant B aankoopt, heb je slechts 4.5% toestellen die defect zijn.

.

Onderstaande grafiekje vat alles netjes samen (bron wikipedia)
68.27% = 34.1 + 34.1
95.45% = 13.6 + 34.1 + 34.1 + 13.6
99.73% = 2.1 + 13.6 + 34.1 + 34.1 + 13.6 + 2.1

opmerking : dit verhaaltje geldt enkel als de verdeling gaussiaans is.
Als de vorm van de curve geen normaal verdeling is, werkt het niet.

Op 8 maart 2021 21:46:55 schreef blackdog:
de SD wordt hier aangegeven als ongeveer 2,5uV.
Dus de SD zou dan 1/4 PPM zijn.

Maar wat zegt mij dat nu, het verschil tussen max en min is 16uV wat 1,6PPM is.

Is bij een normale belcurve het altijd 68% voor 1-SD?

Ik heb nu een meting lopen met de histogram functie, net gestart en bij de 72 metingen heb ik nu een SD van 1,09uV.

Klopt allemaal. Met minder metingen (over een kortere tijd) zul je minder verloop hebben. Dus een kleiner verschil tussen min en max, en vooral een kleinere SD.

Daarnaast, als de combinatie van meetfout en afwijking gaussisch verdeelt is (met een bell-curve), dan zal slechts 0.2% van de metingen meer dat 3x de SD afwijken. Dus met 72 metingen is de kans groot dat je sterk afwijkende waarden (die voor een groot verschil in min en max zorgen) nog niet gezien hebt.

Op 9 maart 2021 00:15:26 schreef oxurane:
Ik vraag me echter af hoe je meter de waarden berekent.
A) gebaseerd op alle gemeten en onthouden waarden.
B) iteratief met een gewogen getal voor gemiddelde en SD

De meter houd 3 getallen bij:
- Som van alle metingen (Σx)
- Som van kwadraat van alle metingen (Σx2)
- Aantal metingen (n)

Beetje wiskunde laat zien dat:
- Het gemiddelde dan (Σx)/n is
- De SD dan √((Σx2)/n - ((Σx)/n)2)

Dus je hoeft niet alle metingen te onthouden om correct de SD uit te rekenen.

Op 9 maart 2021 01:30:50 schreef blurp:
Beetje wiskunde laat zien dat:
- Het gemiddelde dan (Σx)/n is
- De SD dan √((Σx2)/n - ((Σx)/n)2)

Dus je hoeft niet alle metingen te onthouden om correct de SD uit te rekenen.

Ah ja, nu weet ik weer wiskunde niet mijn favoriete vak was.
Na wat denkwerk en overpeinzingen, merk ik dat je gelijk hebt en dat het inderdaad eenvoudiger kan. Verschil met wiskunde vroeger en nu : toen ging het om iets te moeten begrijpen (eindcijfer hing er van af), nu om het plezier om iets te willen begrijpen.

@Pamwikkeling : helder

Van elk bezoek aan CO leer ik weer meer...

Ben ook even verder gaan lezen, omdat ik dit binnenkort moet implementeren in een PLC-besturing.

Deze vond ik wel verhelderend:
https://www.mrchadd.nl/academy/vakken/wiskunde/standaardafwijking-wat-…

Ik vroeg mij af: vanwaar dat gestoei met kwadraten en vervolgens weer worteltrekken? Mijn conclusie: door het kwadraat te nemen, wordt elke afwijking (zowel de positieve als negatieve) positief geteld. En dat is precies de bedoeling, want anders zal het resultaat rond de nul uitkomen. Immers, bij een normale verdeling zit de helft van de metingen boven het gemiddelde en de andere helft eronder.

Edit
----------------------
Nu zie ik dat de kwadraat nog wel een ander doel dient dan enkel "negatieve afwijkingen positief tellen". Want ik bedacht mij, als het daarom te doen is, kan ik ook gewoon de absolute waarde van alle fouten optellen en daar het gemiddelde van nemen. Maar dat levert dus niet hetzelfde resultaat! Oorzaak: door de kwadratering wegen grote afwijkingen sterker mee dan de kleine. Mogen we het daarom een gewogen gemiddelde noemen? Volgens mij wordt het nog behandeld binnen mijn opleiding, dus het zal binnenkort wel duidelijk worden :).

Als aanvulling:

Dag amateur, deze leraar heeft mij er inderdertijd een beter inzicht doen in krijgen en legt de formule van de standard deviatie op een ludieke verstaanbare wijze uit. Van wat ik ervan onthouden heb zit je op de goede golflengte (negatieve terug positief brengen). Zeker de moeite om eens te bekijken.

https://youtu.be/dq_D30kyR1A

blackdog

Golden Member

Hi,

Als eerste mijn dank voor alle opmerkingen, ik ga dat vandaag doornemen.

Hieronder het plaatje van de zelfde meter op de zelfde referentie spanning waarvan ik gistereavond al zij dat ik dit gestart had.
https://www.bramcam.nl/Diversen/SD-Berekening-03.png

Langzaam begint het wat meer vorm te krijgen, statistiek is drijfzand! :+

Kom later vandaag dus nog terug op jullie opmerkingen.

Groet,
Bram

Waarheden zijn "Illusies waarvan men vergeten is dat het illusies zijn"
fatbeard

Honourable Member

:+ 86.42% van de statistieken zijn verzonnen :+

Een goed begin is geen excuus voor half werk; goed gereedschap trouwens ook niet. Niets is ooit onmogelijk voor hen die het niet hoeven te doen.

#500 / 8194
wil dit niet zeggen dat je hier een "lopend" gemiddelde neemt ?

met andere woorden :
- je hebt 8194 metingen gedaan,
- maar voor de berekening gebruik je slechts de laatste 500 metingen

Hiermee voorkom je dat het grote aantal "HISTORISCH goede" resultaten het kleine aantal "RECENTE afwijkende" resultaten verdoezelt.

vb als je 1000 keer een lengte A meet en slechts 1 x een lengte van 2xA meet
zie je dat niet terug in je gemiddelde.

Maar als je slechts 10 keer de lengte A meet en 1x 2A dan valt dat gemiddeld wel op.

Je kunt het ook zien als ruis op je signaal. De S is dan de RMS waarde van de ruis, terwijl je min/max uitschieters daar toch een stuk buiten kunnen liggen.

En het blijft statistiek, met kansberekening. Als je 3 metingen doet dan kun je zomaar pech hebben en zowel de min als de max waarde binnen halen. Als je dan van die 3 metingen de S berekent dan is die bij een volgende set metingen weer heel anders. Dan kun je bijvoorbeeld zomaar per ongeluk 3 keer perfect of dezelfde waarde uitkomen.

Op 9 maart 2021 00:15:26 schreef oxurane:
Echter, ik kan me voorstellen dat het ietsje anders wordt uitgevoerd, om geheugenruimte en rekencapaciteit te besparen door je meter.

Volgens mij hoef je alleen wat "lopende totalen" bij te houden om met een nieuwe waarde precies de nieuwe SD te kunnen uitrekenen.

Op 9 maart 2021 00:53:15 schreef pamwikkeling:

Fabrikant A zegt mijn referenties hebben een gemiddelde uitgangsspanning van 10.00V met een standaard deviatie van 0.01V (dus AVG = 10.00 en SD = 0.01)
...
Als ik 100 referenties koop bij fabrikant A zullen hiervan
68.27 stuks een uitgangsspanning hebben die gelegen is tussen AVG -1xSD en AVG +1xSD

Niet noodzakelijk. (wel waarschijnlijk).

STEL dat ze de boel kunnen calibreren met stapjes van 0.02V en dat ze dit "perfect" doen (en hun apparaten zijn verder ook perfect, geen drift tussen calibratie en dat jij ze controleert).

Dan kunnen ze hem dus altijd afregelen om tussen de 9.99 en de 10.01 te zitten en voldoet 100% aan jou wens. Maar ga je de verdeling bekijken dan zie je een vrijwel vlakke verdeling van meetwaardes tussen de 9.99 en de 10.01. Ga je nu de standaard deviatie volgens de formule lopen bepalen, zal je zien dat je iets in de geest van een 0.01 standaard deviatie krijgt.

Die 68% die geldt als je proces zo'n bell-curve heeft... Vrijwel alle "natuurlijke processen" zullen dat redelijk benaderen. Maar allerlei mensen-acties, zoals: "hij komt (met bell curve!) tussen de 9 en de 11 uit, en dan calibreren we hem naar de 10.01 in stapjes van 0.02V" kunnen dat beinvloeden.

Er was eens iemand die 1% weerstanden had gemeten, en hij verwachtte een bell curve te vinden... Nope: Er zat een dikke dip in het midden waar de bell juist het hoogste had moeten zijn: De fabrikant haalt de 0.1% exemplaren er tussenuit.....

four NANDS do make a NOR . Kijk ook eens in onze shop: http://www.bitwizard.nl/shop/

Op 9 maart 2021 11:16:38 schreef pamwikkeling:
vb als je 1000 keer een lengte A meet en slechts 1 x een lengte van 2xA meet
zie je dat niet terug in je gemiddelde.

Maar als je slechts 10 keer de lengte A meet en 1x 2A dan valt dat gemiddeld wel op.

Daar zitten twee kanten aan:
Je kunt beargumenteren dat alle metingen die meer dan 5x (of 6x, of whatever) afwijken van het gemiddelde waarschijnlijk slachtoffer geworden zijn van een meetfout, en die dan weglaten.

Aan de andere kant, als je een 10V referentie meet, en je meet een keer 11V dan is er waarschijnlijk iets mis met je meting.

Dat kun je met wiskundige truukjes wegpoetsen, maar uitzoeken wat er mis is is een betere oplossing.

blackdog

Golden Member

Hi,

Nogmaals dank voor alle antwoorden.

Ik denk er af en toe over na, en natuurlijk begrijp ik grotendeels hoe het werkt.
Het grootste probleem is denk ik, dat ik denk dat zo'n "Standaard Deviatie" een soort vast gegeven is
en uit metingen en nog meer lezen er over, blijkt dus dat het een drijfzand omschrijving is van de gemeten waarde, meer een verwachting binnen gestelde grenzen.

Laten bij de hedendaagse toestand in Nederland blijven, de "Standaard Deviatie" is het politieke beleid, het zwabbert alle kanten op. :+
Dit is nu net gemeten aan de jBerg54 referentie, maar ergens eind gisteren middag, zag het er zowaar uit als een Bell curve.
https://www.bramcam.nl/Diversen/SD-Berekening-04.png

.
Zeg je koopt een Fluke 10V referentie de 732C of de 734C en hieronder een deel van de specificaties.
Volgens mij wordt met uV/V zoals hieronder aangegeven PPM bedoeld.
https://www.bramcam.nl/Diversen/SD-Berekening-05.png

De "Standaard Deviatie" is de hoeveelheid "kans" dat de gemeten waarde binnen een bepaalde band(bin) valt.
Het gaat nu vooral om de ruis van de 10V referentie die ik als test om dit te begrijpen aan het meten ben.
Een RMS meting samen met een piek meting zegt dan denk ik veel meer over de stabiliteit dan een "Standaard Deviatie" waarde zoals in het Fluke lijstje of het plaatje dat ik net liet zien.

Wat heb je er aan dat je kan zeggen dat bij Fluke over 90 dagen het gemiddelde X is als je dit 2x per dag meet en je referentie b.v. een rare vorm van 1/F ruis heeft.
Volgens mij geeft dat geen zekerheid over korte termijn effecten.
Ik zie af en toe jumps in de grafieken van mijn meters die dan gelijktijdig aan mijn LAB referentie hangen, en dat gebeurd dan alleen maar bij één meter.
Dit is wel een kleine sprong minder dan 1PPM en dan ook nog zeg maar 1x in de 4 dagen...
Je kan dan uitsluiten dat het in de referentie zit, en dat dit gedrag dus in het meetinstrument zit.

Het hel doel van dit topic is uiteindelijk om te zien/begrijpen of het zinnig is een "Standaard Deviatie" meting te doen aan b.v. Spanningsreferenties en/of Stroomreferenties.
Tot nog toe vind ik dat het weinig toevoegt...

Groet,
Bram

Waarheden zijn "Illusies waarvan men vergeten is dat het illusies zijn"

Op 10 maart 2021 09:46:21 schreef blurp:
Je kunt beargumenteren dat alle metingen die meer dan 5x (of 6x, of whatever) afwijken van het gemiddelde waarschijnlijk slachtoffer geworden zijn van een meetfout, en die dan weglaten.

Dit is wat ik in 1985 met datasets van JPL moest doen. Maar dan met "3x SD".

Je gooit dan (als het goed is) ongeveer 1% van je meetwaardes weg. In de praktijk heb je her en der een bitfoutje of andere meetfout die zich niet aan de bell-curve houdt waardoor je net wat meer wegmikt. Je houdt 99% over, grotendeels valide metingen.

four NANDS do make a NOR . Kijk ook eens in onze shop: http://www.bitwizard.nl/shop/

Altijd een leuk topic. Het meeste is al gezegd, maar misschien toch nog ter aanvulling:

- als de ruisvloer van een meetinstrument in ppm of % wordt uitgedrukt dan zegt dat pas iets als de relatie met de SD wordt aangegeven. Voor professionele apparatuur werd/wordt vaak +/-3 x SD toegepast. Dan is de kans ongeveer 1:300 dat een willekeurige meting buiten spec is.

- als een meetinstrument een SD meet, dan geeft die een SCHATTING van de standaarddeviatie weer. Die schatting wordt nauwkeuriger naarmate meer samples worden meegenomen. Een leuke om te onthouden: als 200 samples worden gebruikt om de SD te schatten, dan is de schatting van de SD nauwkeurig op ongeveer +/-10%.

En de nauwkeurigheid zal wel met de wortel van het aantal samples gaan, dus je hebt 20000 samples nodig om de SD binnen 1% te kunnen schatten. Toch, kojazz?

four NANDS do make a NOR . Kijk ook eens in onze shop: http://www.bitwizard.nl/shop/
Frederick E. Terman

Honourable Member

Op 10 maart 2021 13:11:58 schreef blackdog:
Een RMS meting samen met een piek meting zegt dan denk ik veel meer over de stabiliteit dan een "Standaard Deviatie" waarde zoals in het Fluke lijstje of het plaatje dat ik net liet zien.

Een SD-bepaling IS een RMS-meting. Het is exact hetzelfde.
Punt is alleen, welke tijdperiode spreken we over?

Je gemiddelde spanning kan van seconde tot seconde steeds gelijk blijven, terwijl er toch een ruis van bijv. 100 mV rms op staat. Een true RMS-meter (van voldoende bandbreedte) geeft dan de SD aan, omdat hij precies dezelfde berekening doet als je voor de SD doet.

Je zou ook een spanning kunnen hebben waarop geen enkel ritseltje te zien is, maar die wel in een tijdsbestek van een uur verloopt van 175 mV onder, naar 175 mV boven de gemiddelde spanning.
Ook dan heb je een SD van 100 mV, maar een gewone true RMS-meter zal dat niet aangeven, omdat die niet met zo'n lange tijdconstante werkt.

De SD over bijv. 500 samples is een exacte waarde voor die 500 samples.
Wat de kans is dat de 'werkelijke' SD hiervan maximaal zoveel procent afwijkt, hangt helemaal van de soort verstoring af: langzaam verloop, ruis, hoogfrequent ritsels.. en de verdeling ervan (Gauss, Poisson, Johnsson..).

Als je niet in langere perioden geïnteresseerd bent - of als je die op een andere manier al controleert - , is de true RMS-meting heel bruikbaar. Maar houd rekening met de bandbreedte van je meter: té snelle bewegingen ziet hij niet, en langzame ook niet.

Keramisch, kalibratie, parasitair: woordenlijst.org
Tidak Ada

Golden Member

Ha Bram,

ik heb vanmiddag een kopie van de uitleg over foutberekening en meetfouten van het natuurkunde practicum 1e jaar Delft ingescand,
is dat interessant?

Groet,
[e]

Edit:
Nog een leuk artikeltje over guarding uit RE ook

[e]

[Bericht gewijzigd door Tidak Ada op 10 maart 2021 22:53:15 (16%)]

Rommelige werkplek? In de natuur is wanorde de meest stabiele toestand; de entropie is dan maximaal. Het handhaven van "orde" kost daarom altijd energie. ----> TUBE COLLECTORS ASSOCIATION - http://www.tubecollectors.org/
blackdog

Golden Member

Hi Frederick E. Terman, :-)

Ik begrijp wat je bedoeld denk ik dat b.v. 1-SD al bijna 70% van de energie is die zich daarin bevind.

Ik ben net een nieuwe meting begunne met een moderne multimeter, de KeySight 34465a.
Deze heeft meer instellingen voor statistiek. kijken hoe dat er uit ziet met een 400 bins instelling.
Het is de eerste keer dat ik deze functie gebruik op die meter, geen idee of dit de goede instelling is.

Alles is opgewarmd genoeg en misschien krijg ik er nu wel een enigsins nette bel curve uit.
Op het andere meetinstrument het beeld van de binning voortdurend, deze heeft maar 10-bins als ik het goed heb.

Nu is het zo dat de afwijkingen van de 10V referentie klein zijn, vandaar dat het niet echt overeen komt met wat je gemiddeld vind via zoekmachines.

En dan hebben we de uitleg vanaf het midden van je laatste post, dan kan je misschien begrijpen dat ik het kwartje nog niet helemaal heb horen vallen.
Er zijn zoveel variabelen die de metingen aantasten, wat je omschrijft als verschillende soorten ruis ben ik mee bekent.
Ook de metingen die veel aan spanningsreferenties worden gedaan, wat b.v. een RMS metinge is maar ook de Piek-Piek meting in een tijdsbestek van 0,1Hz tot 10Hz.

Er is ook wat literatuur te vindens over die metingen maar dan uitgevoerd van 0,001Hz tot 10Hz voor spannings referenties.
Hiervast een voorproefje van de eerste test met de 34465A
https://www.bramcam.nl/Diversen/DS-34465A-01.png

Eerst wat je vertelde nog even laten inwerken samen met wat andere ook al hebben laten zien.

Tidak Ada, altijd leuk om extra info te krijgen :-)

Groet,
Bram

Waarheden zijn "Illusies waarvan men vergeten is dat het illusies zijn"
Tidak Ada

Golden Member

Rommelige werkplek? In de natuur is wanorde de meest stabiele toestand; de entropie is dan maximaal. Het handhaven van "orde" kost daarom altijd energie. ----> TUBE COLLECTORS ASSOCIATION - http://www.tubecollectors.org/
blackdog

Golden Member

Hi,

Dit laat de 34465A DVM zien.
Het is duidelijk dat de 10V referentie meting door temperatuur daling in de meetruimte is verschoven naar beneden.
Dit bestaat uit twee delen. dat is de 10V referentie zelf en het gebruikte meetinstrument.
https://www.bramcam.nl/Diversen/SD-Berekening-06.png

.
De shift is maar klein iets van 10uV(1PPM) en het meetinstrument kan ik wat dat betreft weer corrigeren met een autokal,
ware het niet dat dan de meting wordt onderbroken...

Ik kwam nog en bug tegen, de eerste foto van dit meetinstrument heb ik via de USB aansluiting gemaakt.
De tweede foto die ik op de zelfde manier had gemaakt bleek gelijk! te zijn als de eerste foto.
Op een of andere manier wordt de screenbuffer niet ververst, natuurlijk externe opslag gekozen en het file nummer aangepast, dat hielp niet.
Ik heb het verder nog niet uitgezocht, was bang het bovenstaande plaatje kwijt te raken.
Deze is gemaakt via de web interface, zoals ik dat wel vaker heb gedaan bij andere metingen.

Hi Eric! ;)
Ik heb ze beide binnen getrokken, mijn dank!

Groet,
Bram

Waarheden zijn "Illusies waarvan men vergeten is dat het illusies zijn"

Die Foutcalculatie.pdf gaat nergens kwantitatief over statistiek. Wel en vooral over voortplanting van fouten. Ik denk typisch voor die tijd, begin jaren '60. In die tijd was de opdracht bijvoorbeeld om op het oog een rechte lijn door meetdata te trekken en op het oog een minimaal en maximaal mogelijk geachte "werkelijke" helling te bepalen.

Tidak Ada

Golden Member

@abop1:
Niet alleen grafieken, ook voor het compenseren van meetfouten vóór je de grafiek maakt. Veder kan je het ook toepassen op uitlezing van digitale displays, want die heeft net zo goed een afwijking.

Wat dacht je van die foutberekening toe te passen op een samenstel van componenten, zoals weerstanden en condensatoren in een netwerk?

Heb de rekenmethode overigens tot ver in de jaren tachtig nog gebruikt op het lab en mijn eega op haar werk.... Samen met de 'Student-T test' en andere statistische handelingen.

Rommelige werkplek? In de natuur is wanorde de meest stabiele toestand; de entropie is dan maximaal. Het handhaven van "orde" kost daarom altijd energie. ----> TUBE COLLECTORS ASSOCIATION - http://www.tubecollectors.org/

Dan is de vraag of je rekening wilt houden met het ergste zoals in die foutcalculatie. Dan wel of je rekent met onafhankelijke bijdragen aan de totale afwijking. Dat laatste kan misschien realistisch zijn als je verschillende weerstandswaarden combineert.
Als het puur gaat om een som van onafhankelijke afwijkingen dan kun je de sd-kwadraten optellen, sdtot^2 = sd1^2 + sd2^2 +...
Ook bij voortplanting in niet-linaire functies komen er nu sd-kwadraten op de plaatsen waar bij die foutcalculatie geen kwadraten staan.
NB: Bij die sd's is het per definitie zo dat systematische fouten niet meetellen.

blackdog

Golden Member

Hi,

Even een update voro "de leuk" want veel van dit soort zaken zie je niet op forums.

Ik heb het meetinstrument gewoon zijn werk laten doen en de "Derde Golf" die hier ook zichtbaar is komt door de temperatuur variatie in de meetomgeving.
https://www.bramcam.nl/Diversen/DS-34465A-03.png

Die temperatuur variaties betreffen vrijwel zeker het meetinstrument zelf daar de LAB Referentie die hier gemeten wordt is gekacheld en varieerd meestal niet meer dan 0,15PPM onder deze omstandigheden.

Wat het leerproces betreft, ik heb nog meer video's gekeken over SD en dat ga ik nog een paar keer doen, tot dat ik er een goed vevoel bij heb. ;)

Groet,
Bram

Waarheden zijn "Illusies waarvan men vergeten is dat het illusies zijn"

Wat het leerproces betreft, ik heb nog meer video's gekeken over SD en dat ga ik nog een paar keer doen, tot dat ik er een goed vevoel bij heb. ;)

Zoek je er niet te veel achter? Standaarddeviatie is niet meer en niet minder dan een kwantitatieve maat voor variabiliteit. Hoeveel variatie is er (in dit geval) tussen je metingen in de meetserie?
Mede dankzij de geavanceerde apparatuur zoals jouw DMM wordt het verleidelijk s-waarden te publiceren, of het nou zin heeft of niet.
Wat het kwadrateren van afwijkingen betreft is het ook aardig om de eerste alinea's te lezen van "kleinste-kwadraten methode" op Wikipedia. Bij het plaatje daar zou een klakkeloze s gebaseerd worden op afwijkingen t.o.v. de best passende horizontale lijn (die loopt precies ter hoogte van het gemiddelde!). Weinig zinvol. Hier vermeld je apart de vergelijking van de lijn als achterliggend "deterministisch" verband, en de s gebaseerd op afwijkingen t.o.v. de lijn als maat voor toevallige variatie.
(Voor de puriteinen: ik laat hier en daar "geschat" maar weg om het minder ingewikkeld te laten lijken.)