[Coefficient of variation - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_variation) [[標準偏差]]を算術平均で割ったもの。相対的なばらつきを表す。 ## 欠点 - 平均値がゼロに近い場合、変動係数は無限大に近づくため、平均値のわずかな変化にも敏感に反応する。これは、値が比率尺度に由来しない場合、しばしば見られることである。 - 標準偏差とは異なり、平均値の信頼区間を構築するために直接使用することはできません。 - CVは、平均値の確からしさが複製数の増加に伴って向上するのに対して、複製数には不変であるため、複製数がサンプル間で異なる場合、CVは測定の確からしさの理想的な指標とはならない。この場合、パーセントでの標準誤差が優れていることが示唆される。 [statistics - Calculating the variation coefficient when the arithmetic mean is zero - Mathematics Stack Exchange](https://math.stackexchange.com/questions/1729033/calculating-the-variation-coefficient-when-the-arithmetic-mean-is-zero) > The population 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡 𝑜𝑓 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛, 𝜎/𝜇 is defined only for a distributions that has a 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 mean 𝜇. また、標本変動係数𝑆/𝑋¯ は標本平均𝑋¯が正のときのみ定義される。実際、変動係数（母集団または標本）の最も一般的な使い方は、𝑜𝑛𝑙𝑡𝑣𝑒𝑎ᑙ𝑢𝑠の集団に対してのものです。ですから、心配されるような事態は決して起こらないはずです。CVを理解するのに役立つ追加情報。変動係数(CV)には単位がありません。つまり、サンプルの動物の体重がポンドで測られても、キログラムで測られても、CVは同じになります。(CVは平均値に対する変動を測定します。大人の象の体重を測定する場合、すべての体重が大きいので、分散（とその平方根、標準偏差）は巨大になります。もし私たちがアリの体重を測っているならば、分散と標準偏差は非常に小さくなります。しかし、アリのCVはゾウのCVよりずっと大きいかもしれません。ある個体のアリが他の個体の10倍の重さであることは珍しくありませんが、ゾウの場合はそうではありません。