經驗法則和謝比雪夫不等式都利用平均數與標準差的資訊來幫助我們了解數據的分配情形。這兩者之間的主要差異在於，經驗法則適用於數據分配近似常態的情況，而謝比雪夫不等式則不限定數據分配的形態。

 

經驗法則提供的是一個機率的估計，具體表現為在常態分配中，約68%的數據落在平均數加減一個標準差範圍內，約95%的數據落在平均數加減兩個標準差範圍內，約99.73%的數據落在平均數加減三個標準差範圍內。

 

謝比雪夫不等式則提供了一個機率的下界，即在任何數據分配中，至少有$1 - \frac{1}{k^2}$的數據落在距離平均數k個標準差之內。這使得謝比雪夫不等式在各種數據分配中都適用，但提供的機率界限較為保守。