计算标准差的常见方法如下：

1. 计算平均值：首先计算数据集的平均值，即所有数据的总和除以数据的个数。

2. 计算方差：对于每个数据点，将其与平均值的差值平方，然后将所有差值平方的总和除以数据的个数。

3. 计算标准差：将方差的平方根即为标准差。

以下是使用Python代码计算标准差的示例：

import math

# 数据集
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 计算平均值
mean = sum(data) / len(data)

# 计算方差
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in data) / len(data)

# 计算标准差
std_deviation = math.sqrt(variance)

print("标准差：", std_deviation)

通过上述代码，可以计算出给定数据集的标准差。

要计算标准差的百分比，可以使用以下公式：

标准差百分比 = (标准差 / 平均值) * 100

以下是使用Python代码计算标准差百分比的示例：

import math

# 数据集
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 计算平均值
mean = sum(data) / len(data)

# 计算方差
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in data) / len(data)

# 计算标准差
std_deviation = math.sqrt(variance)

# 计算标准差百分比
std_deviation_percentage = (std_deviation / mean) * 100

print("标准差百分比：", std_deviation_percentage)

通过上述代码，可以计算出给定数据集的标准差百分比。