无侧限变异系数（CV）是一种用于测量数据的离散性或变异程度的统计指标。
计算无侧限变异系数的步骤如下：
1. 计算数据的标准差。
标准差是衡量数据离散性的一种度量，它表示数据点离平均值的距离。
标准差可以通过将每个数据点与均值的差的平方进行求和后取平方根来计算。
2. 计算数据的平均值。
平均值是一组数据的总和除以数据点的个数，它反映了数据的中心趋势。
3. 使用标准差除以平均值，然后乘以100来计算无侧限变异系数。
这可以将标准差的值与平均值的值进行比较，并表示为百分比。
例如，如果某组数据的标准差为2，平均值为10，则无侧限变异系数计算如下：(2 / 10) * 100 = 20%
无侧限变异系数的值越小，表示数据集的变异程度越小，数据更接近于平均值。
相反，较大的变异系数表示数据更分散，离平均值较远。
在实际应用中，无侧限变异系数常常用于比较不同数据集之间的变异程度。
例如，在人口统计学研究中，可以使用无侧限变异系数来比较不同地区的人口年龄分布的变异程度。
较高的变异系数可能表示人口年龄分布更为分散，而较低的变异系数则表示更为集中。