代表値だけでは、データの真の姿は見えてきません。たとえば「平均テスト点数が同じ50点」の2つのクラスがあっても、全員が45〜55点に密集しているクラスと、0点から100点まで幅広く散らばっているクラスでは状態が全く異なります。この「ばらつきの度合い（散布度）」を測るのが、分散と標準偏差です。
分散と標準偏差の求め方の基本手順は以下の通りです。
1. 各データから平均値を引き、個々の「偏差」を求める。
2. 偏差を2乗した値の合計をデータ数（標本の場合はデータ数−1）で割り、「分散」を算出する。
3. 分散の平方根（ルート）を取り、データの単位を元に戻した「標準偏差（σ）」を導き出す。
標準偏差が小さいほどデータは平均値付近に密集しており、大きいほどばらつきが激しいことを示します。品質管理における不良品発生率の抑制や、投資リスクの評価指標として重宝されます。
また、データ全体の分布を把握する上では四分位数と箱ひげ図の活用が欠かせません。データを小さい順に並べて4等分（25%刻み）し、最小値・第1四分位数・中央値・第3四分位数・最大値を「箱」と「ひげ」でグラフィカルに表すことで、データの歪みや外れ値を直感的に見極められます。
