भिन्नता का गुणांक (CV), जिसे "सापेक्ष परिवर्तनशीलता" के रूप में भी जाना जाता है, वितरण के मानक विचलन के बराबर होता है, जो इसके माध्य से विभाजित होता है। जैसा कि जॉन फ्रायंड के "गणितीय सांख्यिकी" में चर्चा की गई है, सीवी उस विचरण से भिन्न है जिसका मतलब है सीवी को एक तरह से "सामान्यीकृत" करता है, जिससे यह इकाई रहित हो जाता है, जिससे आबादी और वितरण। बेशक, सीवी मूल के बारे में सममित आबादी के लिए अच्छी तरह से काम नहीं करता है, क्योंकि माध्य शून्य के बहुत करीब होगा, जिससे सीवी काफी अधिक और अस्थिर हो जाएगा, भले ही भिन्नता के बावजूद आप रुचि की आबादी के नमूना डेटा से सीवी की गणना कर सकते हैं, यदि आप सीधे जनसंख्या के विचरण और माध्य को नहीं जानते हैं।
सूत्र का उपयोग करके नमूना माध्य की गणना करें? = ?x_i / n, जहां n नमूने में डेटा बिंदु x_i की संख्या है, और योग i के सभी मानों पर है। i को x के सबस्क्रिप्ट के रूप में पढ़ें।
उदाहरण के लिए, यदि जनसंख्या का एक नमूना 4, 2, 3, 5 है, तो नमूना माध्य 14/4 = 3.5 है।
सूत्र का उपयोग करके नमूना विचरण की गणना करें?(x_i -?)^2 / (n-1)।
उदाहरण के लिए, उपरोक्त नमूना सेट में, नमूना विचरण [0.5^2 + 1.5^2 + 0.5^2 + 1.5^2] / 3 = 1.667 है।
चरण 2 के परिणाम के वर्गमूल को हल करके नमूना मानक विचलन ज्ञात कीजिए। फिर नमूना माध्य से विभाजित करें। परिणाम सीवी है।
उपरोक्त उदाहरण को जारी रखते हुए, ?(1.667)/3.5 = 0.3689।