ค่าสัมประสิทธิ์การแปรผัน (CV) หรือที่เรียกว่า "ความแปรปรวนสัมพัทธ์" เท่ากับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการแจกแจงหารด้วยค่าเฉลี่ย ตามที่กล่าวไว้ใน "สถิติทางคณิตศาสตร์" ของ John Freund CV แตกต่างจากความแปรปรวนในค่าเฉลี่ย “ทำให้” CV เป็นปกติในลักษณะที่ทำให้ไม่มีหน่วย ซึ่งอำนวยความสะดวกในการเปรียบเทียบระหว่างประชากรและ การแจกแจง แน่นอนว่า CV นั้นทำงานได้ไม่ดีนักสำหรับประชากรที่ไม่สมมาตรเกี่ยวกับจุดกำเนิด เนื่องจากค่าเฉลี่ยจะเข้าใกล้ศูนย์มาก ทำให้ CV ค่อนข้างสูงและผันผวน โดยไม่คำนึงถึงความแปรปรวน คุณสามารถคำนวณ CV จากข้อมูลตัวอย่างของประชากรที่สนใจได้ หากคุณไม่ทราบความแปรปรวนและค่าเฉลี่ยของประชากรโดยตรง
คำนวณค่าเฉลี่ยตัวอย่างโดยใช้สูตร? = ?x_i / n โดยที่ n คือจำนวนจุดข้อมูล x_i ในตัวอย่าง และผลรวมจะมากกว่าค่าทั้งหมดของ i อ่านว่า i เป็นตัวห้อยของ x
ตัวอย่างเช่น หากกลุ่มตัวอย่างจากประชากรคือ 4, 2, 3, 5 ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างคือ 14/4 = 3.5
คำนวณความแปรปรวนตัวอย่าง โดยใช้สูตร ?(x_i - ?)^2 / (n-1)
ตัวอย่างเช่น ในชุดตัวอย่างด้านบน ความแปรปรวนตัวอย่างคือ [0.5^2 + 1.5^2 + 0.5^2 + 1.5^2] / 3 = 1.667
หาค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวอย่างโดยการแก้รากที่สองของผลลัพธ์ของขั้นตอนที่ 2 แล้วหารด้วยค่าเฉลี่ยตัวอย่าง ผลลัพธ์คือ CV
ต่อจากตัวอย่างข้างต้น ?(1.667)/3.5 = 0.3689