標準偏差を平均で割ると変動係数とよびますが、分散を平均で割る　ＬＥＸＩＳ　ＲＡＴＩＯの和訳は、何というのでしょうか。　意味は、変動係数と同じでしょうか。

　トラックバックでわかりやすい説明がありましたので、
コメント側に記載させていただきました。

標準偏差は(形式上)元々の単位で捉えられるので、平均で割ると単位無しの"比率"になる。
かたや分散は(形式上)元々の単位の二乗になっている。なので平均で割ったものは単純な比率ではなく元データの単位に依存する数値になる。


これが意味するところはというと。
なにかの店の1日の売り上げ金額と来客者数のデータが、ある期間分あるとしよう。
売り上げの変動係数と、来客者数の変動係数を比較することはできる。比率であって単位がない数値だから(比較することに意味を見いだせるかはまた別の話)。
売り上げの LEXIS RATIO と、来客者数の LEXIS RATIO を比較することはできない。計算式を考えると形式上、売り上げの LEXIS RATIO は(日本なら)円の単位だし、来客者数の LEXIS RATIO は人の単位だ。だから、普通に考えて売り上げの LEXIS RATIO の方が大きいに決まっている(円単位なら、だ。100万円単位、1000万円単位にすると事情は変わってくる)。


5,000円, 2人
6,000円, 3人
↓
平均 5,500円, 2.5人
分散 250,000, 0.25
標準偏差 500(円), 0.5(人)


変動係数は 0.091, 0.2 となる。これを「売り上げ金額よりも人数の方が2倍強変動している」と読むとして、まぁ感覚とあっていると思う。
LEXIS RATIO は 45.5, 0.1 となる。(変動係数も LEXIS RATIO もてきとーなところで四捨五入している)
ここで、売り上げを千円単位にしても変動係数が変化しないことと、LEXIS RATIO が変化してしまうことを自分で計算して確認するべき。


LEXIS RATIO は同じデータを違う母集団で*1(あるいは同じ母集団で別の期間に)収集した時にだけ比較可能。


……あってる?