ความแปรปรวนเช่นช่วงคือสถิติที่เกี่ยวข้องกับการแพร่กระจายของตัวอย่างหรือประชากรที่กำหนด มันถูกคำนวณสำหรับประชากรที่กำหนดโดยการรวมกำลังสองของความแตกต่างระหว่างแต่ละองค์ประกอบและค่าเฉลี่ยแล้วหารผลรวมนั้นด้วยจำนวนขององค์ประกอบในประชากร ยิ่งประชากรมีการจัดกลุ่มอย่างแน่นหนามากขึ้นค่าเฉลี่ยความแปรปรวนก็จะยิ่งต่ำลง
สถิติที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานซึ่งเป็นรากที่สองของความแปรปรวน ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานมักใช้ในสถิติเชิงพรรณนามากกว่าเนื่องจากใช้งานง่ายกว่าและใช้หน่วยเดียวกับค่าเฉลี่ย ในการแจกแจงแบบปกติซึ่งเป็นเส้นโค้งการกระจายแบบรูประฆังคลาสสิกที่พบเห็นได้ทั่วไปหลายปรากฏการณ์ประชากรมากกว่า 95 เปอร์เซ็นต์จะอยู่ในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสองค่าเฉลี่ย
ความแปรปรวนมีประโยชน์มากที่สุดสำหรับเทคนิคการทำนายทางสถิติเช่นการถดถอยหรือการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) การถดถอยจะสร้างแบบจำลองตัวแปรเป็นผลรวมของหนึ่งหรือหลายปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อตัวแปรและความแปรปรวนซึ่งแสดงถึงความแตกต่างระหว่างองค์ประกอบที่สังเกตได้จริงและค่าที่คาดหวังของพวกเขา ตัวอย่างเช่นการจ้างงานการก่อสร้างในเมืองอาจเป็นแบบจำลองระดับพื้นฐานรวมถึงการปรับตามฤดูกาลสำหรับช่วงเวลาของปีรวมถึงการปรับตัวสำหรับเศรษฐกิจของประเทศบวกกับความแปรปรวน เทคนิคการถดถอยพยายามที่จะกำหนดรูปแบบที่มีความแปรปรวนน้อยที่สุดเพื่อให้ค่าที่คาดหวังของการทำนายหวังว่าจะใกล้เคียงกับค่าที่สังเกตได้หลังจากการสังเกตเป็นไปได้
ANOVA ที่ใช้กันทั่วไปในการทดลองทางคลินิกเป็นเทคนิคทางสถิติในการจำแนกแหล่งที่มาของความแปรปรวน การสังเกตจะถูกจัดหมวดหมู่ตามหนึ่งหรือหลายปัจจัยที่น่าสนใจในการทดสอบ เทคนิคกำลังสองน้อยที่สุดจะใช้ในการแบ่งความแปรปรวนเป็นข้อผิดพลาดแบบสุ่มผลของปัจจัยและเอฟเฟกต์การโต้ตอบโดยมีเป้าหมายเพื่อกำหนดอิทธิพลที่ปัจจัยหรือปัจจัยที่มีต่อตัวแปร ตัวอย่างเช่น บริษัท ที่ทดสอบปุ๋ยใหม่อาจใช้การทดสอบ ANOVA กับผลผลิตพืชเป็นตัวแปรที่ศึกษาและปัจจัยที่ใช้ปุ๋ยและปริมาณน้ำฝนที่พืชได้รับ การเปรียบเทียบปุ๋ยใหม่กับปุ๋ยอื่น ๆ จะมีผลต่อการทดลองอย่างไร หากปุ๋ยใหม่มีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่แข่งสำหรับปริมาณน้ำฝนมาตรฐาน แต่ไม่ใช่สำหรับปริมาณน้ำฝนที่หนักนั่นอาจเป็นตัวอย่างของผลกระทบจากการมีปฏิสัมพันธ์
