Rango y amplitud
El número de clases y la amplitud de los intervalos los fija el investigador de acuerdo con el conocimiento que posea de la población, la necesidad de hacer comparación con otras investigaciones y la presentación de la información. Sin embargo, se recomienda que la información no sea demasiado compacta, lo cual le restaría precisión, ni demasiado dispersa, ya que no se tendría claridad.
La amplitud debe ser igual para todos los intervalos y, en lo posible, no se debe trabajar con clases abiertas.

Desviación media
La desviación media es la media de las diferencias en valor absoluto de los valores a la media.

Este valor estadístico no es de mucha utilidad en estadística debido a que no es fácil manipular dicha …ver más…

Desventaja:
El uso de valores absolutos.
Variancia y Desviación Estándar: se basan en las desviaciones al cuadrado con respecto a la media.
Variancia: la media aritmética de las desviaciones cuadráticas con respecto al a media
La Variancia Poblacional para datos no agrupados o para datos no tabulados en una distribución de frecuencias se calcula como:
" ( X -  )2
2 =
N
Donde:
2 símbolo de variancia poblacional
X valor de una observación de población
N número total de observaciones en la citada población
 media aritmética de la población
La variancia es difícil de interpretar a causa de las unidades.
La Desviación Estándar Poblacional es el promedio de las desviaciones respecto de la media, se presenta en las mismas unidades que los datos. Fórmula:
 ( X -  )2
 =
N
 ( X - X )2
Variancia Muestral s2 = n - 1
Donde:
X valor de las observaciones en la muestra
X media de la muestra
N número total de observaciones de la muestra
Puede demostrarse que:
 ( X - X )2 = X2 - (X)2/ n
Fórmula operativa de la variancia muestral:
X2 - (X)2/ n s2 = n - 1
La Desviación Estándar Muestral se utiliza como un estimador, es la raíz cuadrada de la variancia muestral:
X2 - (X)2/ n s = n - 1
Medidas de dispersión para datos agrupados en distribución de frecuencias:
Amplitud de Variación: se resta el límite inferior de la clase más pequeña del límite superior de la clase mayor.
Desviación estándar: para datos no agrupados.