变异指标，作为一种描述变量分布离散程度的统计量，是衡量总体各单位标志值差异的重要工具。它通过数学方式来体现总体数量特征的另一面，与平均指标共同构成了描述变量分布规律的两大关键数值。

变异指标的计算有助于我们更深入地理解变量的离中趋势，即各个观测值之间的差异程度。这种差异性不仅体现在数值的高低上，还包括了分布的均匀性、波动性等特征。变异指标可以帮助我们识别数据中的异常值，以及不同变量之间的相对稳定性。

在统计学中，变异指标通常包括标准差、方差、极差、四分位差等。标准差是最常用的变异指标之一，它能够反映出数据分布的离散程度。方差则是标准差的平方，同样用于衡量数据的波动情况。极差则是最大值与最小值之差，它直观地展示了数据的范围。四分位差则是将数据分为四等份后，中间两部分数据的差值，有助于我们更好地理解数据的分布状况。

变异指标与平均指标之间的关系密切，二者相互补充，共同揭示了变量分布的规律。平均指标描述了数据集的中心趋势，而变异指标则揭示了数据的离散程度，两者结合使用可以提供更加全面的数据分析视角。通过分析变异指标，我们可以更好地理解数据的波动性，从而为决策提供更有价值的信息。

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文章来源：天狐定制

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