升高倍数的标准差通常指的是增加数据的分散程度，使得数据集的变异性更大。在统计学中，标准差是衡量数据集中数值分散程度的一个指标。如果我们想要升高倍数的标准差，实际上是想要增加数据的波动性或者差异性。以下是一些方法来达到这个目的：

增加极端值：在数据集中添加更多的极端高值或极端低值可以显著增加标准差。这是因为标准差对极端值非常敏感，极端值会使得平均值和数据集中其他值的差距变大，从而增加标准差。

减少中间值：与增加极端值相反，减少数据集中中间范围的值也可以增加标准差。这可以通过去除或减少数据集中接近平均值的数据点来实现。

改变数据分布：如果数据服从某种特定的分布（如正态分布），那么改变数据的形状或分布类型（例如，使分布更偏斜）也会影响标准差。分布的尾部越重，标准差通常越大。

扩大测量误差：在收集数据时，增加测量误差或允许更大的误差范围可以导致更大的数据波动，从而增加标准差。

改变数据尺度：通过改变数据的尺度，比如将数据乘以一个较大的因子，可以放大数据之间的差异，从而增加标准差。这种方法在标准化或归一化数据时尤其常见。

合并不同的数据集：如果有两个或多个具有不同标准差的数据集，将它们合并在一起可能会增加整体数据集的标准差，特别是当这些数据集的平均值相差较大时。

增加样本大小：在某些情况下，增加样本大小可能会引入更多的变异性，尤其是当新加入的样本值与原有数据集的平均值有较大差异时。

人为操作：在数据操纵不道德的情况下，通过人为地修改或捏造数据可以使标准差变大。这种行为在科学研究和统计分析中是严格禁止的，因为它会导致错误的结论和信任的丧失。

需要注意的是，增加标准差并不总是意味着更好的数据分析结果。在很多情况下，我们希望数据具有较小的标准差，以便更好地控制变异性和提高实验或研究的可靠性。因此，在实际操作中，应该根据研究目的和上下文来决定是否需要增加标准差，以及如何合理地处理数据。