用于分析一组要素在平均中心附近的离散或者集中的程度。结果数据为圆，该圆是以所有样本数据的平均中心为圆心，以所有数据的标准距离为半径的一个圆。结果圆代表的就是所有数据对平均中心的聚集程度，半径越小，集中程度越高。
应用案例
- 可以对多种采样值的分布情况进行比较。例如：在犯罪分析领域里面，犯罪分析家可以对袭击行为和偷窃行为的紧密度进行比较。了解不同犯罪类型的分布情况可能有助于警察制定出应对犯罪
- 行为的策略。如果特定区域内的犯罪行为分布很紧凑，那么在该区域中心附近配置一辆警车也许就足够了。但如果分布较分散，则可能需要几辆警车同时巡查该区域，才能更有效地对犯罪行为做出响应。
- 还可以对同一类型要素在不同时间段内的分布情况进行比较。例如，犯罪分析人员可以对白天盗窃行为和夜间盗窃行为进行比较，以了解白天与夜间相比，盗窃行为是更加分散还是更加紧凑。
- 还可将要素分布与静态要素进行比较。例如，可以针对某个区域内各响应消防站在几个月内接到的紧急电话的分布情况进行度量和比较，以了解哪些消防站响应的区域较广。
功能入口
- 空间分析 选项卡 -> 空间统计分析 组 -> 度量地理分析 -> 标准距离 。（iDesktop）
- 空间统计分析 选项卡 -> 度量地理分析 -> 标准距离 。（iDesktopX）
- 工具箱 -> 空间统计分析 -> 度量地理分析 -> 标准距离 。(iDesktopX)
主要参数
- 源数据 ：设置待分析的矢量数据集，支持点、线、面三种类型的数据集。
-
椭圆大小 ：用于设置结果圆的级别，根据结果包含的数据量范围分为三个级别，不同的标准差等级，得到的结果中心点会有差别。
- 一个标准差：第一级标准差的结果范围可将约68%的源数据质心包含在内；
- 两个标准差：第二级标准差的结果范围可将约95%的源数据质心包含在内；
- 三个标准差：第三级标准差的结果范围可将约98%的源数据质心包含在内；
- 分组字段 ：将分析要素分类别的字段，分类后每一组的对象分别会有一个圆，分组字段可以是整型、日期型或字符串类型。若分组字段中字段值为空，则会将该要素从分析中排除。
- 权重字段 ：设置一个数值型字段为权重字段，例如：用恐怖袭击的死亡人数字段作为权重字段，结果可根据恐怖袭击的严重程度反映事件的空间分布。
- 保留统计字段 ：在字段列表框中设置结果数据的保留字段及字段值的统计类型。
- 结果设置 ：设置结果数据所要保存在的数据源，及数据集名称。
结果说明
输出的结果为面数据集，由半径为标准距离的圆组成，其中每个圆形成的面表示了采样数据在平均中心的离散或聚集程度。每个圆对象中会包含以下属性字段，并在地图中对结果数据集和源数据集按分组字段进行渲染。
| 字段名称 | 属性意义 |
|---|---|
| CircleCenterX | 圆心X坐标 |
| CircleCenterY | 圆心Y坐标 |
| StandardDistance | 标准距离 |
| district_Group | 分组字段 |
标准距离圆半径越大，数据的离散程度越大；标准距离圆半径越小，数据的聚集程度越大。
实例
下图对比了2014年、2015年、2016年各地区恐怖袭击事件发生的离散程度，及恐怖袭击事件的中心点变化。图中绿色、橙色、红色分别表示2014、2015、2016年结果，以南美为例，对比结果可知2015年恐怖袭击事件比2014年离散程度要大，而2016年的离散程度比2015年要大，说明恐怖袭击事件影响区域在变大。
