在统计学中，相对标准偏差（Coefficient of Variation, CV）是衡量数据离散程度的一个重要指标。它通过将标准偏差除以均值来计算，然后乘以100%得到百分比形式的结果。
相对标准偏差通常用在那些具有不同尺度或单位的数据集上，比如说在经济学中分析不同行业或地区的人均收入时，它可以帮助我们更好地理解这些收入水平之间的相对变化情况。
相对于绝对值来说，相对标准偏差能够揭示出一个变量随着其平均值而变化的情况。当一个数据集中的绝对值很大时，即使它们都是同一类别，但如果它们都呈现出相同比例上的增长或者下降，这种信息可能会被忽视。
例如，在考察两个国家的人均寿命增长速度时，如果两国原本人均寿命有较大差异，仅看绝对增幅可能无法准确反映这两个国家实际所面临的问题和挑战。通过计算每个国家的人均寿命增速占据原有平均数的比例，可以更全面地评估这两个国家在健康改善方面取得了什么样的成就。
另外，当进行多组比较的时候，使用CV还能帮助识别哪些组间存在显著差异。在实验设计中，将某个因素设置为不同的水平并测定其效果时，可通过比较各组CV是否显著不同，从而判断实验结果是否具有统计学上的可靠性。
最后，由于CV是一个无维度指标，它不受任何特定单位系统限制，因此在跨越多个领域进行科学研究或政策制定的过程中，对于直接比较和解释不同类型数据集非常有用。例如，在自然资源管理、金融市场分析以及社会经济规划等领域，都需要处理各种各样复杂且结构化不同的数据，以此来支持决策制定和预测未来趋势。