变异系数是用于衡量变异程度的重要统计量。它衡量的是标准差与均值之间的关系。变异系数越小，表示这些数的增长性越趋近于均匀，变异程度就越小；反之，变异系数越大，数值在均值周围的波动程度就越大。下面就是计算变异系数的公式：

其中，CV表示变异系数，σ表示标准差，μ表示均值。 举个例子，假设有10只猫，它们的体重分别为：1kg，2kg，3kg，3kg，4kg，5kg，5kg，6kg，8kg，9kg。首先，我们需要计算出这些猫体重的均值，即：

然后，我们需要计算出这些猫体重的标准差（可通过Excel函数STDEV.S计算得出），即：

最后，带入公式即可计算出变异系数：

本例中计算出的变异系数为36.99%。这意味着这10只猫体重的变异程度较大，有些猫体重与平均值相差较大。变异系数的应用非常广泛。在研究数据时，比较不同样本数据的分散程度时，常用的统计量是标准差。然而，当这些数据的量级相差较大或平均值较小时，计算出来的标准差并不能反映出数据间的差异程度。而此时，变异系数则能更好地反映数据间的相对差异程度。