同一数值变量资料的均数一定小于标准差。A. 正确B. 错误

本题考查对数值变量资料资料中均数和标准差概念的理解。解题的关键在于明确均数和标准差的含义，通过举例来判断该命题的正确性。

均数是一组数据的平均值，反映了数据的集中趋势；标准差是用来衡量一组数据的离散程度，它表示数据相对于均数的分散情况。

下面我们通过具体例子来分析：
假设一组数据为$1, 1, 1, 1, 1$。

1. 首先计算这组数据的均数$\bar{x}$：
   根据均数的计算公式$\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}x_{i}$，其中$n$是数据的个数，$n = 5$，$x_{i}$是每个数据的值。
   则$\bar{x}=\frac{1 + + 1+ 1+ 1+ 1}{5}=\frac{5}{5}=1$。
2. 然后计算这组数据的标准差$s$：
   根据标准差的计算公式$s = \sqrt{\frac{1}{n - 1}\sum_{i = 1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}}$。
   将$x_{i}=1$，$(i = 1,2,3,4,5)$，$\bar{x}=1$，$n = 5$代入公式可得：
   $s=\sqrt{\frac{(1 - 1)^{2}+(1 - 1)^{2}+(1 - 1)^{2}+(1 - 1)^{2}+(1 - 1)^{2}}{5 - 1}}=\sqrt{\fracfrac{frac{0 + 0+ 0+ 0+ 0}{4}} = 0$。
   此时均数$1\bar{x}=1$大于标准差$s = 0$，这就说明同一数值变量资料的均数不一定小于标准差，所以“同一数值变量资料的均数一定小于标准差”这一说法是错误的。