变异系数（Coefficient of Variation，简称CV），也被称为相对标准差，是一种衡量数据离散程度的统计量。它主要用于比较不同单位或均值差异较大的数据集之间的离散程度。变异系数的计算公式为：变异系数(CV) = (标准差 / 平均值) × 100%。

下面详细介绍如何计算变异系数：

1. 计算平均值：首先需要计算数据集的平均值，即所有数值之和除以数值个数。假设数据集为X1, X2, ..., Xn，则平均值（μ）= (X1 + X2 + ... + Xn) / n。

2. 计算标准差：接下来，计算该数据集的标准差。标准差是各数据偏离平均值的程度的度量。标准差（σ）的计算公式如下：

\[ σ = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i - μ)^2} \]

其中，\(x_i\)表示每个观测值，\(μ\)表示平均值，\(n\)表示样本数量。

3. 计算变异系数：最后，用步骤2得到的标准差除以步骤1中的平均值，并将结果乘以100%，即可得到变异系数。

\[ CV = \left(\frac{σ}{μ}\right) \times 100\% \]

例如，考虑一个包含五个数值的数据集：2, 4, 6, 8, 10。我们可以按照上述步骤来计算其变异系数。

- 首先计算平均值：(2+4+6+8+10)/5 = 6。

- 然后计算标准差：\(\sqrt{\frac{(2-6)^2+(4-6)^2+(6-6)^2+(8-6)^2+(10-6)^2}{5}} ≈ 2.83\)。

- 最后计算变异系数：\((2.83/6)×100\% ≈ 47.17\%\)

因此，这个数据集的变异系数约为47.17%。变异系数没有单位，使得我们能够直接比较具有不同度量单位或不同平均值的数据集之间的变异性。