Question

简述方差和差异系数在反映数据离散程度上的区别和联系

Answer 1

方差和差异系数两者之间区别：

一、两者的意义不同：

1、方差的意义：方差越大，数据越分散。

2、差异系数的意义：数据差值系数越大，说明数据离散程度越大，均值的代表性越差，反之亦然。

二、两者的使用不同：

1、方差的使用：方差是用来测量随机变量与其数学期望（即均值）之间的偏差程度。统计量中的方差，样本方差是每个样本值与总样本值的平均值之差的平方值的平均值。

在许多实际问题中，方差的研究，即偏差的程度，有着重要的应用。

2、差异系数的使用：当两种数据的单位不同，或者数据的单位相同，但平均值相差很大时，仍然采用绝对差量进行比较，结果往往不可靠。

在这种情况下，必须使用差系数。由于差系数是一个相对差量，它不仅可以用来比较不同数据单位之间的差异，也可以用来比较相似现象在不同层次上的差异。

扩展资料：

两者的实质不同：

1、方差的实质:在概率论和统计方差中测量一个随机变量或一组数据时对离散程度的度量。

2、差异系数的实质：一组数据的标准差与均值的百分比是衡量数据离散程度的相对指标，是差值的相对量。

参考资料来源：百度百科-差异系数

参考资料来源：百度百科-方差

Answer 2

方差反映了数据的变异或离散程度，即数据偏离平均数的程度，方差越大表示数据离散程度越大；而差异系数则反映了该组数据以平均数为单位的离散程度。
它们的区别主要是方差一般不能直接用于两组数据间相对离散程度的比较，尤其是当两组数据的水平差异较大时。但特殊情况下如果数据的水平相当，且是同质数据，则可以直接由方差看出两组数据相对离散程度，这时它和差异系数的功用相同。 

Answer 3

方差就是标准差的平方, 数字越小说明整组数据越稳定,
离散系数反映单位均值上的离散程度,
常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上