变异系数CV是描述数据变异程度的一种统计指标。
它是标准差与平均值的比值，可以用来衡量数据的相对离散程度。
变异系数越大，表示数据的离散程度越大，反之亦然。
1. 变异系数CV的解释是用来衡量数据的相对离散程度的统计指标。
2. 原因解释：它是通过将标准差与平均值进行比值计算得出的，因此可以反映数据的离散程度。
如果CV值较大，则表示数据的离散程度较大，数据的变异性较强。
3. 变异系数CV在比较不同数据集的离散程度时具有优势，因为它可以消除数据量级的影响。
例如，在比较两个数据集的离散程度时，如果它们的标准差相等，但一个数据集的均值较大，另一个数据集的均值较小，那么通过计算CV可以发现前者的数据集离散程度更高。
因此，变异系数CV在统计分析和比较研究中具有广泛的应用。
变异系数CV的计算公式为 C·V =（标准差S / 均数X）× 100%。
变异系数是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为标准差与平均值之比，变量值平均水平高，其离散程度的测度值越大，反之越小。 CV又称“离散系数”，反映的是数据之间的离散程度，类似极差、方差等变异指标。
因为CV没有量纲，变异系数适用于观察多个指标单位不同的数据的变异度比较（如身高和体重），另外CV也适用于同单位资料但均数相差悬殊的数据。
与标准差相比，使用变异系数的好处是不需要参照数据的平均值。需要注意： 实际中在进行数据统计分析时若变异系数比较大时（如CV≥0.20） ，则需 查找引起变异的原因。CV的缺点是当平均值接近于0时， 微小的变化可能对变异系数产生较大的影响。
变异系数（Coefficient of variation，简称CV）是用于衡量数据相对离散程度的一种统计学指标。其计算公式为：CV = (标准差/平均值) × 100%。
CV的数值通常以百分比表示，表示标准差占平均值的百分比。CV越小，说明数据的离散程度越小，数据间的差异程度越小，反之则越大。CV的数值一般在0%~100%之间，数值越小表示相对离散度越小。当CV为0时，表示数据完全相等；当CV大于100%时，说明平均值小于标准差，数据范围超出平均值。
cv 变异系数（coefficient of variation），亦称离散系数（coefficient of dispersion）或相对偏差(rsd)，是标准偏差与平均值之比，用百分数表示，计算公式为：cv = sd/mean ×100%
