ในทางสถิติ ค่าสัมประสิทธิ์ของการแปรปรวน (CV) เป็นตัววัดง่าย ๆ ในการกระจายตัวของเหตุการณ์สัมพัทธ์ มันเท่ากับอัตราส่วนระหว่างส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานกับค่าเฉลี่ย การใช้ CV ที่พบมากที่สุดคือการเปรียบเทียบความเสี่ยงแบบสัมพัทธ์แม้ว่าจะสามารถนำไปใช้กับความเป็นไปได้เชิงปริมาณหรือการกระจายความน่าจะเป็นได้มีการใช้และความหมายอื่นของ CV เมื่อแปลรูปแบบทางคณิตศาสตร์ CV จะคำนวณเป็นอัตราส่วนระหว่างความคลาดเคลื่อนรากหมายถึงและค่าเฉลี่ยของตัวแปรอิสระที่แยกต่างหาก การวิเคราะห์ CV แบบนี้ไม่ค่อยเข้ากันได้แม้ว่าจะมีประโยชน์มากในการพิจารณาว่าแบบจำลองเหมาะสมหรือไม่เหมาะสมสำหรับงานเฉพาะหรือประเภทของการวิเคราะห์

          ข้อสำคัญของ CV คือจะถูกใช้สำหรับข้อมูลที่เป็นเชิงปริมาณใด ๆ ที่กำหนดและ CV อื่น ๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องกันอาจเทียบได้กับวิธีอื่นที่ไม่สามารถวัดได้ ในความเป็นจริงแล้วคุณภาพของ CV คือสิ่งที่แยกออกจากการวิเคราะห์ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของสองตัวแปรไม่สามารถเทียบได้ในลักษณะที่มีความหมาย เมื่อเปรียบเทียบค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานกับค่าเฉลี่ยแล้ว CV จะทำให้การแผ่รังสีมีความสัมพันธ์และยังเป็นอิสระจากหน่วยอ้างอิง

ภาพที่ 1 สูตรการคำนวณหาค่าสัมประสิทธิ์ความแปรปรวน (C.V.%)
ที่มา วรางรัตน์  เสนาสิงห์

          การใช้ค่าสัมประสิทธิ์การแปรปรวน (CV) เป็นมาตรการทางสถิติที่เป็นมาตรฐานดังนั้นจึงไม่มีมิติข้อมูล เป็นตัวชี้วัดการแพร่กระจายและใช้แทนค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเพื่อเปรียบเทียบชุดข้อมูลที่มีมาตรการแตกต่างกันและวิธีการที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ยังมีประโยชน์ในการวัดความเสี่ยง และเป็นตัววัดความเสี่ยงในการวัดความแปรปรวนของราคาหุ้นและหลักทรัพย์อื่น ๆ ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถประเมินและเปรียบเทียบความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนที่แตกต่างกันได้ ดังนั้นจึงสามารถใช้วัดและบริหารความเสี่ยงด้านการลงทุนได้ กล่าวคือ เมื่อ CV มีขนาดหรือไม่มีหน่วยเนื่องจากเป็นเปอร์เซ็นต์ และเป็นอิสระจากหน่วยวัดที่ใช้ในการคำนวณ เป็นอัตราส่วนของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และค่าเป็นบวกเสมอ

          จึงหาได้จาก CV = ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน / ผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้

          ซึ่งขั้นตอนในการคำนวณ CV ขั้นแรกกำหนดค่าเฉลี่ยโดยการเพิ่มตัวแปรอิสระทั้งหมดในชุดข้อมูลและหารด้วยจำนวนตัวแปร จากนั้นหาความแตกต่างระหว่างแต่ละตัวแปรกับค่าเฉลี่ย แล้วยกกำลังสองความแตกต่างที่ได้เพื่อหาความแปรปรวน ซึ่งค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะคำนวณจากการหารากที่สองของค่าความแปรปรวน ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่เกิดขึ้นนี้จะใช้พร้อมกับค่าเฉลี่ยในการคำนวณ CV นอกจากนี้ยังมีการนำไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลวิจัย ซึ่งค่าความคลาดเคลื่อนของการเลือกตัวอย่างสามารถวัดได้จากค่าสัมประสิทธิ์ของความแปรปรวน (Coefficient of Variation: CV) โดยทั่วไปไม่ควร ให้ค่านี้เกินร้อยละ 10 CV เป็นค่าที่แสดงสัดส่วนของความเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยของข้อมูล (Mean) ค่า CV น้อย มีความน่าเชื่อถือมากกว่าค่า CV มาก สามารถหาได้ตามสูตรในภาพ

แหล่งที่มา

Talkingofmoney.com. (2561, 6 เมษายน).  ข้อดีของการใช้สัมประสิทธิ์ของความแปรปรวน (Coefficient of variation หรือ COV) คือข้อดีอะไรบ้าง ?.  สืบค้นเมื่อ 13 สิงหาคม 2562, จาก https://th.talkingofmoney.com/what-are-some-of-advantages-of-using-coefficient-of-variation

Talkingofmoney.com. (2561, 6 เมษายน).  การใช้ค่าสัมประสิทธิ์การแปรผัน (COV) บางส่วนคืออะไร

?.  สืบค้นเมื่อ 13 สิงหาคม 2562, จาก https://th.talkingofmoney.com/what-are-some-of-uses-of-coefficient-of-variation

ssru.ac.th. (2557, 20 เมษายน).  ประชากรและการคัดเลือกกลุ่มตัวอย่าง ความคลาดเคลื่อนจากการเลือกตัวอย่าง (Sampling Error).  สืบค้นเมื่อ 13 สิงหาคม 2562, จาก

http://www.elfhs.ssru.ac.th/nutthapat_ke/file.php/1/nuthdocument/statistic/Chapetr6_PPT.pdf