方差、标准差和平均差都是用来衡量一组数据的离散度。它们之间的区别如下：

方差是各个数据与其平均值之差的平方值的平均数，表示数据的离散程度。计算方差时，需要先求出数据的平均值，然后将每个数据点与平均值的差值进行平方，最后求出所有平方值的平均数。方差越大，表示数据的分布越分散。

标准差是方差的平方根，与方差类似，但更直观地表示数据的波动情况。标准差越小，说明数据的离散程度越小，即数据点越集中。

平均差是各个数据与其平均值之差的绝对值的平均数，与方差和标准差相比，它比较适用于存在异常值的数据集。平均差可以避免因为大量异常值对数据的影响而产生的失真，但是也因为使用绝对值而失去了正负方向的信息。

除此之外，方差、标准差和平均差还有以下差异：

方差和标准差具有可加性（可加性简单地说就是：两个数据集的方差或标准差的计算过程，只涉及到每个数据点数值的变化，与它们之间的关系无关）。而平均差在不同数据区间间是不具有可加性的。

方差和标准差的基础都是平均值。而平均差是使用中位数（或任何其他位置参数）来进行计算的。

方差和标准差可以被使用在多种概率分布中，包括正态分布、泊松分布、二项分布等等。而平均差对于一些特定概率分布才更为适用。

综上所述，方差、标准差和平均差提供了不同的方法来度量一组数据的离散程度，应根据实际情况选择使用哪种方法。