Какова может быть мера неоднородности/однородности по продолжительности? Об этом можно судить по степени отклонения продолжительности затрат времени на учебу отдельного студента от средней продолжительности, которая в нашем случае равна 5,7 (в часах). Индивидуальные отклонения () нельзя просто суммировать, чтобы судить об общем отклонении. Отклонения в одну сторону будут погашаться отклонениями в другую. Чтобы этого не было, индивидуальные отклонения возводятся в квадрат, а затем складываются. Эта сумма делится на число респондентов, и получается характеристика, называемая дисперсией (s²). Это мера вариации значений признака в среднем и вокруг средней арифметической.

Следует заметить, что при небольшом числе объектов делить нужно не на n, а на (n ¾1). Для социолога это не принципиально, так как он работает обычно с достаточно большим числом объектов.

Корень квадратный из дисперсии называется среднеквадратическим отклонением (s ¾ сигма). По ней можно сравнивать меры рассеяния разных признаков, одного признака для различных совокупностей. Прямое сравнение дисперсий, среднеквадратических отклонений мало что дает. Рассмотрим пример из нашего исследования. Вычислим среднее арифметическое и среднеквадратическое отклонение продолжительности затрат времени на учебу для нескольких групп студентов. Допустим, что для социологов ( = 6, s = 4), психологов (= 5,4, s =3,5), политологов (= 4,5, s = 3,5), историков ( = 6, s = 2). Какие выводы можно сделать по этим данным?

Социологи и историки затрачивают на учебу в среднем одинаковое время, но совокупность социологов менее однородна, потому что среднеквадратическое отклонение больше. Психологи затрачивают на учебу в среднем больше времени, чем политологи, и они более однородны, чем группа политологов. Дисперсия одинакова в этих группах, относительно разных по значению средних. Когда средние и дисперсии в сравниваемых группах различны, на помощь приходит коэффициент вариации.