Measures of dispersion are classified into absolute measures (Range, Quartile Deviation, Mean Deviation, Standard Deviation) and relative measures (Coefficients).
The Coefficient of Variation ($CV = \frac{\sigma}{\bar{x}} \times 100$) developed by Karl Pearson is the standard relative measure of dispersion, expressed as a pure percentage free from units of measurement to compare consistency across distributions.
Statement 1 is false because variance is the square of standard deviation ($\text{Var} = \sigma^2$), not vice versa.
Statement 2 is false because variance is independent of change of origin; Statement 4 is false because covariance measures linear association between exactly two variables.
विक्षेपण की मापों को दो वर्गों में विभाजित किया जाता है: निरपेक्ष माप (जैसे प्रमाप विचलन, प्रसरण, परिसर) तथा सापेक्ष माप (विचरण गुणांक आदि)।
कार्ल पियर्सन द्वारा प्रतिपादित विचरण गुणांक (Coefficient of Variation / $CV = \frac{\sigma}{\bar{x}} \times 100$) सापेक्ष विक्षेपण का एक इकाई-रहित मानक माप है, जिसका उपयोग दो श्रेणियों की समरूपता या स्थिरता की तुलना के लिए किया जाता है। अतः कथन 3 सत्य है।
प्रसरण प्रमाप विचलन का वर्ग होता है (कथन 1 गलत है)।
प्रसरण मूल बिंदु के परिवर्तन से स्वतंत्र होता है (कथन 2 गलत है) तथा सह-प्रसरण केवल दो चरों के बीच ज्ञात होता है।
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