计算标准差时，如果从每个变量值中减去任意数，计算结果与原标准差相比较()。A. 变大B. 不变C. 可能变小D. 少了一个A值

标准差是衡量数据离散程度的指标，其计算依赖于各数据点与平均数的偏离程度。关键点在于：当所有数据点都减去同一个常数时，数据的分布形状不会改变，仅整体位置发生平移。因此，数据的波动程度（即标准差）保持不变。

1. 原始标准差公式
   原始数据集的标准差为：
   $\sigma = \sqrt{\frac{\sum (x_i - \mu)^2}{N}}$
   其中，$\mu$ 是平均数，$x_i$ 是数据点。

2. 数据平移后的平均数
   若每个数据点减去常数 $a$，新数据点为 $x_i' = x_i - a$，则新平均数为：
   $\mu' = \mu - a$

3. 新标准差的计算
   新数据点与新平均数的偏离为：
   $x_i' - \mu' = (x_i - a) - (\mu - a) = x_i - \mu$
   因此，偏离的平方和与原数据相同：
   $\sum (x_i' - \mu')^2 = \sum (x_i - \mu)^2$
   由此可知，标准差不变。