变异系数的计算公式为：CV=（标准差/平均数）×100%。其中，标准差(Standard Deviation)是衡量数据分布离散程度的统计量，表示数据集中各个数值与平均数之差的平方的平均数的平方根。平均数是所有数值的总和除以数值的数量。

标准差(σ)的计算公式为：

其中，Xi 是数据集中的每一个数值，n 是数据集中数值的数量，μ 是数据集的平均数，计算方式为：

将标准差和平均数的计算公式代入变异系数的公式中，即可得到变异系数的完整计算过程。但通常，我们直接使用变异系数的公式进行计算，因为它更简洁且直接反映了数据的相对离散程度。

变异系数（又称离散系数）是概率分布离散程度的一个归一化量度。变异系数只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。

变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。

变异系数的意义：变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。

变异系数的优点：比起标准差来，变异系数的好处是不需要参照数据的平均值。变异系数是一个无量纲量，因此在比较两组量纲不同或均值不同的数据时，应该用变异系数而不是标准差来作为比较的参考。

变异系数的缺点：当平均值接近于0的时候，微小的扰动也会对变异系数产生巨大影响，因此造成精确度不足。变异系数无法发展出类似于均值的置信区间的工具。

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