Дисперсия, как статистическая величина, характеризует, на сколько частные значения отклоняются от средней величины в данной выборке.

Чем больше дисперсия, тем больше отклонения или разброс данных.

Решите пример.

Допустим, что в результате применения психодиагностической методики для оценки некоторого психологического свойства у десяти испытуемых мы получили следующие частные показатели степени развитости данного свойства у отдельных испытуемых: 2, 8, 5, 3, 2, 3, 6, 2, 5, 80. Мы видим, что все они разные и отличаются не только друг от друга, но и от средней величины. Меру их общего отличия от средней величины и характеризует дисперсия. Её определяют для того, чтобы можно было отличать друг от друга величины, имеющие одинаковую среднюю, но разный разброс.

Представим себе другую, отличную от предыдущей выборку первичных значений, например такую: 5, 4, 5, 4, 5, 6, 7, 5, 5, 8.

Задание: определите дисперсию поочерёдно в каждой выборке и сравните их.