에서 통계,측정의 중심 경향을 준다는 단일 값을 나타내고 전체 가치;그러나,중앙 설명할 수 없는 경향이 관찰합니다. 분산의 측정은 우리가 항목의 변동성을 연구하는 데 도움이됩니다. 에서는 통계적 의미,분산액의 경우는 두 가지 의미가 있습니다:첫째 그것은 측정하는 변형의 상품들,그리고 둘째로,그것은 측정하는 변화는 주변의 평균. 값과 평균의 차이가 높으면 분산이 높을 것입니다. 그렇지 않으면 낮을 것입니다. 박사에 따르면, Bowley,”분산은 항목 간의 변화를 측정 한 것입니다.”연구자들은 평균의 신뢰성을 결정하기 때문에이 기술을 사용합니다. 분산은 두 개 이상의 시리즈를 비교하는 연구원에게도 도움이됩니다. 또한 상관 관계,회귀,구조 방정식 모델링 등과 같은 다른 많은 통계 기법에 대한 촉진 기법입니다. 통계에서 분산에는 두 가지 측정 유형이 있습니다. 첫 번째는 동일한 통계 단위로 분산을 측정하는 절대 측정 값입니다. 두 번째 유형은 비율 단위를 측정하는 분산의 상대 측정 값입니다., 통계에서 분산을 측정하기 위해 적용되는 많은 기술이 있습니다.범위:범위는 가장 큰 값과 가장 작은 값의 차이로 정의되는 분산의 간단한 측정 값입니다. 수학적으로 범위의 절대 및 상대 측정 값은 다음과 같이 쓸 수 있습니다.