方差和平均差的优缺点

方差

有点是：反应灵敏，随任何一个数据的变化而变化严密确定，一组数据的方差有确定的值计算简单，适合代数计算，不仅求方差的过程中可以进行代数运算，而且可以将几个方差综合成一个总的方差用样本数据推断总体差异量时，方差是最好的估计量。它们在避免两极端数值影响方面超过其他方式。

缺点是：要涉及全部数据，并且计算复杂。不太容易理解，易受大小两极端数值的影响，有个别数值不清或缺失时，无法计算。

平均差

优缺点：平均差意义明确，计算容易，每个数据都参加了运算，考虑到全部的离差，反应灵敏。但计算要用绝对值，不适合代数运算。

平均差是根据分布中每一个观测值计算求得的，它较好地代表了数分布的离散程度。但是，由于它在计算中要对离均差取绝对值，不利于进一步做统计分析，因此应用受到限制。另外，它是一种较低效的差异量数。

主要缺点是:不符合代数演算方法。

方差和平均差的优缺点

极差是指一组数据内的最大值和最小值之间的差异。

平均差是说明集中趋势的，标准差是说明一组数据的离中趋势的。

一组数据中各数据与平均数的差的平方和的平均数叫做这组数据的方差

极差越大，平均差的代表性越小，反之亦然标准差越大，平均差的代表性越小，反之亦然。

方差的算术平方根=标准差

方差和平均差的优缺点

方差：表示数据的离散程度，方差更能反映情况。平均差是总体所有单位与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。

平均差 = (∑|x-x'|)÷n ，其中∑为总计的符号，x为变量，x'为算术平均数，n为变量值的个数。 方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，通常以σ2表示。方差=s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]，其中，x_表示样本的平均数，n表示样本的数量，^，xn表示个体，而s^2就表示方差。