（一）异众比率
异众比率是指非众数值的次数之和在总次数中所占比重。
异众比率主要用于衡量一组数据以众数为分布中心的集中程度，即衡量众数代表一组数据一般水平的代表性。其值越小，数据集中程度越高，众数代表性越大。
（二）极差
极差是一组数据的最大值与最小值之差，通常用R表示。
R=x max-x min
对于总体数据而言，极差也就是变量变化的范围或幅度大小，故也称为全距。
组距数列中，极差≈最高组的上限-最低组的下限。
优点：计算简便、含义直观、容易理解。
缺点：它未考虑数据的中间分布情况，不能充分说明全部数据的差异程度。
（三）四分位差
第3四分位数（Q3）与第1四分位数（Q1）之差，常用Qd表示。
计算公式为：
Qd=Q3-Q1
实质上是两端各去掉四分之一的数据以后的极差，表示占全部数据一半的中间数据的离散程度。四分位差越大，表示数据离散程度越大。
四分位差是在一定程度上对极差的一种改进，避免了极端值的干扰。但它对数据差异的反映仍然是不充分的。
四分位差是一种顺序统计量，适用于定序数据和定量数据。尤其是当用中位数来测度数据集中趋势时。
（四）平均差(www.xing528.com)
平均差是各个数据与其均值的离差绝对值的算术平均数，反映各个数据与其均值的平均差距，通常以A.D表示。计算公式为：
平均差含义清晰，能全面地反映数据的离散程度。但取离差绝对值进行平均，数学处理上不够方便，在数学性质上也不是最优的。
（五）方差和标准差
1.方差是各个数据与其均值的离差平方的算术平均数
总体方差（s2）的计算公式为：
注意计算样本方差S2时分母变为n-1.
2.标准差（standard Deviation）：方差的算术平方根
总体标准差一般用s表示。
标准差比方差更容易理解。在社会经济现象的统计分析中，标准差比方差的应用更为普遍，经常被用作测度数据与均值差距的标准尺度。
（六）离散系数
前面的各变异指标都是有计量单位的，它们的数值大小不仅取决于数据的离散程度，还要受数据本身水平高低和计量单位的影响。
对不同变量（或不同数据组）的离散程度进行比较时，只有当它们的平均水平和计量单位都相同时，才能利用上述变异指标来分析；否则，须利用离散系数来比较它们的离散程度。
离散系数是极差、四分位差、平均差或标准差等变异指标与算术平均数的比率，以相对数的形式表示变异程度。将极差与算术平均数对比得到极差系数，将平均差与算术平均数对比得到平均差系数。最常用的离散系数是就标准差来计算的，称之为标准差系数：
离散系数大，说明数据的离散程度大，其平均数的代表性就差；反之亦然。
（七）标准化值
变量值与其平均数的离差除以标准差后的值称为标准分数（standard score），也称标准化值或z分数。设标准分数为z，则有：
标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置。比如，如果某个数值的标准分数为-1.5，就知道该数值低于平均数1.5倍的标准差。式（3.13）也就是我们常用的统计标准化公式，在对多个具有不同量纲的变量进行处理时，常常需要对各变量进行标准化处理。
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