一、變異（variation）
宇宙間沒有任何完全相同的個體，它們總是或多或少的存在著差異，即在不同的條件下，不同個體的同種指標在相同的條件下，對內外環境影響的反應可以出現互不一致的結果。例如，性別有男女之分，年齡有大小之分，即使同性別同年齡的一批兒童，在相同條件下生長，他們的身高、體重及肺活量等也可能完全不同，有的體重重一些，有的輕一些。統計學上把這種個體間的差異稱為“變異”。為了進一步說明這個問題，特舉下例。
現有3組7周歲男性兒童，他們的體重測量（kg）結果如下：

甲組：12131315161617
乙組：13141415151516
丙組：11141612181417
經過計算，這3個組的均數都是1457kg。顧名思義，均數只反映平均水平，而3組中的個體是相同性別、相同年齡的體重，各組7個數據間參差不齊的程度（即變異）是不一樣的，或者說三組數據的離散程度不同。
由于正常個體存在變異，在患病與治療過程中這種變異也必然存在。如用某藥治療深Ⅱ度燒傷創面共50個，瘢痕發生率為30%，但在同樣條件下再治療50個，瘢痕發生率就不一定為30%，可能大于30%，也可能小于30%。產生這種現象的主要原因是受變異因素的影響，故必須用統計學方法處理才能把握事物的本來規律，解決兩次試驗結果差異的內在聯系，使科研結論建立在更科學的基礎上。上例結果除了說明個體的體重經常出現變異之外，同時也告訴我們，在計算小兒燒傷休克補液量時，對體重的估計要力爭做到準確，僅用小兒體重=2×年齡+（7～8kg），即2倍年齡＋7或＋8這個程式的計算值誤差較大。通過計算可以看出，甲組的極差為5（17-12=5），乙組的極差為3（16-13=3），丙組的極差為7（18-11=7），即第3組的體重離散程度較大。
由此可見，只有把平均數與變異指標結合起來，才能說明一組資料的特征。這些變異屬于偶然性質的，故將這種由一些偶然因素引起的個體間的差異稱為變異。變異既是事物間的反映，也是統計的前提，沒有變異也就無須統計了。統計學較常用的變異指標有：極差、四分位數間距、均差、方差、標準差、變異系數等。上例的正確表示方法應是均數±標準差。
二、變量（variable）
在統計工作中，應根據研究目的，對某個或某些被研究的個體特征（也稱研究指標或項目）實施觀測，這些特征（指標或項目）即為變量。變量的觀察值（即變量值）構成數據或資料。或者說當對每個觀察單位的某項特征進行觀察和測量時，被觀察的這項特征即稱為變量，觀察測量的結果稱為變量值。變量值可以是定性的，也可以是定量的（表311）。