L'écart type quantifie la dispersion des scores autour de la moyenne. Un faible écart type indique que la plupart des scores sont regroupés ; un écart type élevé indique qu'ils sont très dispersés. Cette statistique correspond à la racine carrée de la moyenne des carrés des écarts à la moyenne.

Puisqu'elle utilise les mêmes unités que les données originales, elle est plus facile à interpréter que la variance. Dans une distribution normale, environ 68 % des scores se situent à moins d'un écart type de la moyenne. Cette propriété confère à l'écart type un rôle central dans la standardisation des scores et dans de nombreuses statistiques inférentielles.

Les valeurs aberrantes faussent les résultats, c'est pourquoi les chercheurs examinent parfois attentivement la distribution ou utilisent des méthodes alternatives robustes. Toutefois, pour la plupart des données psychologiques et pédagogiques, l'écart type demeure la mesure de variabilité par défaut.

• Distance moyenne des scores par rapport à la moyenne
• Exprimé dans les mêmes unités que les données
• Sensible aux scores extrêmes
• Paramètre clé de la courbe normale

Présenter les moyennes sans indiquer les écarts types empêche le lecteur de juger de la cohérence des résultats.