实验标准偏差计算公式是 s=\sqrt{\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\bar{x})^2}。

实验标准偏差是评估数据离散程度的一种指标，通常用于评估样本数据的精度、可靠性和精确度。 其中，s表示实验标准偏差，N表示样本容量，x_i表示第i个数据点的值，\bar{x}表示样本的平均值。

实验标准偏差的计算步骤如下： 

1、计算样本的平均值\bar{x}。 

2、计算每个数据点与平均值的差(x_i-\bar{x})。 

3、将每个差求平方(x_i-\bar{x})^2。 

4、求出所有平方差的平均数\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\bar{x})^2。 

5、将步骤4的结果开方，得到实验标准偏差s。 

实验标准偏差的单位与样本数据的单位相同，可以表示各种物理、化学、生物等实验数据的分散程度。在实验设计和数据分析中，实验标准偏差是一种重要的统计指标，可以帮助科学家评估实验结果的稳定性、可靠性和精确性，从而更好地优化实验设计和解释实结果。

实验标准偏差计算公式的作用：

实验标准偏差是描述样本数据偏离平均值的程度的一种统计指标，计算公式是用于计算实验标准偏差的数学公式。实验标准偏差的作用包括以下几个方面： 

1、反映实验数据的精度：实验标准偏差越小，说明各个数据点离平均值越近，数据的精度越高；反之，如果实验标准偏差较大，则说明数据的精度较低。 

2、评估实验结果的稳定性：实验标准偏差数值越小，表明实验结果的稳定性越高，说明实验的误差较小，数据的可靠性也较高。 

3、判断样本数据是否具有代表性：实验标准偏差可以帮助科学家判断样本数据的分散程度，如果实验标准偏差较大，则表明样本数据的分布不均匀、不具有代表性，无法反映总体的真实情况。 

4、优化实验设计：通过对实验标准偏差的监控和优化，可以改进实验的设计，提高实验数据的精度和可靠性，从而达到更加准确地描述和预测科学现象和过程的目的。 

综上所述，实验标准偏差计算公式的作用是非常重要的，可以帮助科学家评估实验数据的质量和代表性，进而为科学研究提供更加精准和可靠的数据基础。