描述變量離散趨勢的描述常用指標包括：極差、四分位數間距、變量標包方差、離散標準差、趨勢標準誤差和變異系數等，描述其中方差和標準差最常用。變量標包加拿大28離散趨勢適用情況：均數相差不大，離散單位相同的趨勢資料。
極差
極差是描述一組數據的最大值（xmax）與最小值（xmin）之差，通常用 R 表示。變量標包
對于總體數據而言，離散極差也就是趨勢變量變化的范圍或幅度大小，故也稱為全距。描述加拿大預測
組距數列中，變量標包極差≈最高組的離散上限-最低組的下限。
優缺點：計算簡便、含義直觀、容易理解。它未考慮數據的加拿大28預測中間分布情況，不能充分說明全部數據的差異程度。
四分位數間距
第3四分位數（Q3）與第1四分位數（Q1）之差，常用Qd表示。計算公式為：
實質上是兩端各去掉四分之一的數據以后的極差，表示占全部數據一半的中間數據的離散程度。
四分位差越大，表示數據離散程度越大。
是在一定程度上對極差的一種改進，避免了極端值的干擾。但它對數據差異的反映仍然是不充分的。
四分位差是一種順序統計量，適用于定序數據和定量數據。尤其是當用中位數來測度數據集中趨勢時.
平均差——各個數據與其均值的離差絕對值的算術平均數，反映各個數據與其均值的平均差距，通常以A.D表示。平均差含義清晰，能全面地反映數據的離散程度。但取離差絕對值進行平均，數學處理上不夠方便，在數學性質上也不是最優的。
方差
方差是各個數據與其均值的離差平方的算術平均數.
標準差
標準差比方差更容易理解。在社會經濟現象的統計分析中，標準差比方差的應用更為普遍，經常被用作測度數據與均值差距的標準尺度。
離散系數是極差、四分位差、平均差或標準差等變異指標與算術平均數的比率，以相對數的形式表示變異程度。
將極差與算術平均數對比得到極差系數，
將平均差與算術平均數對比得到平均差系數。
最常用的離散系數是就標準差來計算的，稱之為標準差系數：
離散系數大，說明數據的離散程度大，其平均數的代表性就差；反之亦然.
（作者：物流資訊）