التباين variance :  هو أحد مقاييس التشتت ، وأكثرها استخداما في النواحي التطبيقية ، ويعبر عن متوسط مربعات انحرافات القيم عن وسطها الحسابي.

أولا: التباين في المجتمع : إذا توافر لدينا قراءات عن كل مفردات المجتمع ، ولتكن x₁,x₂,...,x_N :  فإن التباين ، في المجتمع ، ويرمز له بالرمز(سيجما ) يحسب باستخدام المعادلة التالية :

حيث أن  هو الوسط الحسابي في المجتمع ، أى أن 

مثال(1) مصنع لتعبئة المواد الغذائية ، يعمل به 15 عامل ، وكانت عدد سنوات الخبرة لهؤلاء العمال كما يلي :

5، 13، 7، 14، 12، 9، 6، 8، 10، 13، 14، 6، 11، 12، 10

بفرض أن هذه البيانات تم جمعها عن كل مفردات المجتمع ، فأوجد التباين لعدد سنوات الخبرة .

الحل: لحساب تباين سنوات الخبرة في المجتمع ، يتم استخدام المعادلة السابقة .

• الوسط الحسابي في المجتمع 

• حساب مربعات الانحرافات

إذا التباين في المجتمع يمكن صياغته كالتالي

ثانيا: التباين في العينة : في كثير من الحالات يكون تباين المجتمع  غير معلوم، وعندئذ يتم سحب عينة من هذا المجمع ، ويحسب التباين من بيانات العينة كتقدير لتباين المجتمع ، فإذا كانت قراءات عينة عشوائية حجمها  n هي  x₁,x₂ ,...,x_n فإن تباين العينة ويرمز له بالرمز هو: 

حيث أن هو الوسط الحسابي لقراءات العينة ، أي أن  وتباين العينة المبين بالمعادلة السابقة هو التقدير غير المتحيز لتباين المجتمع

مثال(2) في المثال  السابق ، إذا تم سحب عينة من عمال المصنع حجمها 5 عمال ، وسجل عدد سنوات الخبرة ، وكانت كالتالي . 9 ،5 ،10 ،13 ،8 احسب تباين سنوات الخبرة في العينة

الحل: لحساب التباين في العينة يتم تطبيق المعادلة  ويتبع الآتي : -

• الوسط الحسابي في العينة :

• في هذه الحالة يمكن القول بأن تباين العينة 8.5 ، وهو في نفس الوقت تقدير غير متحيز لتباين المجتمع ·

تبسيط العمليات الحسابية: يمكن تبسيط الصيغة الرياضية لتباين العينة الموضحة بالمعادلة اعلاه إلى صيغة سهلة يمكن التعامل معها، وخاصة إذا كانت البيانات تحتوي على قيم كسرية، ولاستنتاج هذه الصيغة يتم إتباع الآتي.