变异系数（Coefficient of Variation, CV）是一个统计量，用于衡量数据集中各观测值的变异程度。它通过将标准差除以平均值，并将结果乘以100%来表示，从而消除了量纲的影响，使得不同单位或不同平均数的数据集之间可以直接进行变异性的比较。变异系数具有以下特点和应用：
归一化量度 ：变异系数是一个归一化量度，它允许不同量纲或不同平均值的数据集之间进行变异性比较。相对波动：
变异系数表示数据相对于其平均值的波动程度，这个值越大，说明数据的波动性越大。
适用范围：
变异系数适用于平均值大于零的情况，并且当需要比较多个数据集的变异性时，如果这些数据集的平均值和单位相同，可以直接使用变异系数进行比较；如果不同，则需要先将标准差标准化为相对于平均值的比值。
实际应用
价格分析：
在价格分析中，变异系数可以帮助评估市场的稳定性和价格差异性。
地理学：用于评估环境和地理现象的波动性，如降雨量和土壤湿度。
体育统计学：用于衡量运动员表现的一致性，如在多次实验或训练中的跳跃高度或跑步时间的稳定性。
其他领域：变异系数也用于专家打分、面试官评分等综合评价场景。
判断标准：
如果变异系数大于15%，在某些情况下可能表明数据存在异常，应当考虑移除或进一步调查。
变异系数是一个强大的工具，它帮助研究者从相对的角度理解数据的波动情况，而不仅仅是绝对数值。需要注意的是，变异系数只对比率标量计算出来的数值有意义，使用区间标量得到的数据计算变异系数是没有意义的
