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甲组：82，85，79，79，83，82，84；乙组：90，92，80，75，76，74，87。
两组分数的平均数均为82，但离散程度却不同。
甲组比较集中、整齐，即变异较小；乙组比较分散、参差不齐，即变异较大。
可见在描述一组数据分布特征时，仅仅用集中量是不够的，还必须用该组的差异量加以辅助说明。
应用最广的差异量是标准差S（δ）。
其计算公式如下：
S甲＜S乙，说明甲组测验分数变异程度小，即数据比较集中。
标准分数又称Z分数，是原始分数与平均数之差除以标准差所得的数值，可表示一个数据在团体中所处的位置，所以也叫相对位置量数。
其计算公式为：
Z分数若为正值，表示相对应的原始分大于平均数，Z分数若为负值，表示相对应原始分小于平均数。
由于Z分数有正负，使用不便，因此，也可以采用T分数。
T分数50以上越高越优；50以下越低越差。
标准分数在教育科研中的应用，比较多地用在成绩评定和录取新生工作上。
（三）数据关系的推断
在学前教育实践中，常常需要研究变量与变量之间的关系，如幼儿的家庭环境与同伴交往能力之间的关系；某一试题的得分与试卷总分之间的关系；家长的文化水平与儿童智力水平的关系等，都要用相关量来描述。
相关是指两列变量之间的相互关系。
一般有三种性质的相关：一是正相关，即两列变量的变化方向一致，当一种变量变动时，另一种变量也发生或大或小的同方向变动，如儿童身高和体重的关系，一般来说，儿童身高越高，体重越重。
二是负相关，即两列变量的变化方向相反，当一种变量变动时另一种变量发生或大或小的反方向变动，如坚持锻炼身体的时间长短与身体患病率的关系，坚持锻炼身体的时间越长，身体的患病率就越小。
三是零相关，即两列变量的变化方向无一定规律，如人的外貌与智力发展水平是毫无关系的零相关。
用来描述两个变量相互之间变化方向及密切程度的数字特征量称为相关系数，一般用r表示。
其取值范围在-1.00到+1.00之间。
正负号表示相关的方向，正号表示正相关，负号表示负相关，其绝对值大小表示相关的程度。
当r=0时为零相关，表示两个变量的变化互不相关。
r的绝对值接近1，r为高相关；r的绝对值接近0，为低相关；介于其中的为中等相关。
计算相关系数时，要求两列变量必须成对。
相关系数的计算有许多公式，不同的情况要使用不同的公式（可参见王孝玲著《教育统计学》第十一章），这里所介绍的是积差相关（也称为皮尔逊相关），用于计算两组连续性数据的相关程度。
基本公式为：
相关系数在教育和心理的科学研究中应用较多，如对考题或测验量表进行质量分析，就要用相关的方法来检验其信度、效度等。
需要注意的是，相关系数只能描述两个变量之间的变化方向及密切程度，并不能揭示两者之间的内在本质联系。
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