تعتبر مقاييس النزعة المركزية ومقاييس التشتت أدوات أساسية في التحليل الإحصائي. تلعب هذه المقاييس دورًا حيويًا في وصف وتحليل مجموعات البيانات المختلفة. توفر مقاييس النزعة المركزية معلومات حول القيمة المتوسطة للبيانات، بينما تقدم مقاييس التشتت تفاصيل حول مدى انتشار البيانات حول تلك القيمة الوسطى.
من بين أهم مقاييس النزعة المركزية نجد الوسيط، وهو قيمة الرقم الأوسط عند ترتيب البيانات تصاعدياً، مما يجعله مقاومًا لقيم الظواهر الشاذة. كما يوجد أيضًا المتوسط الحسابي، الذي يتم حسابُه بتوزيع العدد الكلي للبيانات ثم قسمتها عليه؛ لكن هذا قد يؤدي إلى تأثر نتائجه بقيم الظواهر غير العادية. بالإضافة لذلك يأتي المدى (Range) كمقياس آخر لمركز مجموعة بيانات ما ولكنه أقل شيوعاً بسبب حساسيته لقيم الطرفين القصوى.
فيما يتعلق بمقاييس التشتت، تعتبر الانحراف المعياري أكثرها استخدامًا حيث يقيس مدى اختلاف كل رقم فردي داخل المجموعة عن متوسطها بشكل عام. هناك أيضا الاختلاف التربيعي المتوسط (MSE)، والذي يستخدم غالباً لتقدير دقة النموذج الإحصائي. ولكن نظرًا لمشكلاته المرتبطة بالتأثير السلبي للأرقام الفردية البعيدة جداً، فقد تم تطويرانسانغيان كبديل له -الانحراف المطلق المتوسط والانحراف الربيعي لكل مربعات-.
بشكل عام، يعد فهم وفهم كيفية عمل وتطبيق هذين النوعين المختلفين للمقاييس أمر ضروري لفهم معنى ودلالة مجموعات البيانات التي تتم دراستها باستخدام تقنيات إحصائية مختلفة.
