Дисперсия и среднее квадратическое отклонение влияют на разброс значений случайной величины следующим образом:

• Дисперсия показывает, насколько разнородны результаты. 3 Если все они близки к среднему, дисперсия низкая, а если результаты сильно различаются — высокая. 3
• Среднее квадратическое отклонение (стандартное отклонение) даёт результат в тех же единицах измерения, что и числа в выборке. 3 Оно также характеризует меру рассеяния данных, но в отличие от дисперсии его можно сравнивать с исходными данными. 1

Увеличение среднеквадратичного отклонения приводит к большему разбросу точек. 5 Чем меньше стандартное отклонение (и дисперсия), тем меньше вариация — тем больше количество вариантов находится вблизи выборочной средней. 4