在選用差異量數時，可以考慮下麵這些因素：
（1）當樣本是隨機取樣時，s、Q、R，這幾個差異量數的可靠性依次降低；
（2）當要求計算要容易、快捷時，R、Q、s依次變得繁雜；
（3）當要求統計量進一步使用時，s遠遠勝過其他差異量數；
（4）在偏態分布中，Q比s更常用；
（5）當分布是截尾分布時，隻有Q能正確地指出分布的變異性。
除此之外，還有一點非常重要，就是在選用差異量數時，同時應考慮選用合適的集中量數。差異量數與集中量數是描述數據特征的兩類最基本的統計量，它們共同描述一組數據的全貌，即集中趨勢和離中差異。這兩種量數之間既有密切聯係，也有嚴格區別。集中量數描述的是次數分布的典型性，指的是量尺上的一個點值，差異量數反映了次數分布的變異性，是量尺上的一段距離。一組數據集中量數的代表性如何，可用差異量數的大小來說明。差異量數越小，集中量數的代表性則越大；差異量數越大，集中量數的代表性則越小；差異量數為零時，表明這組數據的集中量數彼此相等，且等同於原始數據，這種情況隻有在原始數據都完全相同的情況下才會出現。但幾組數據如果集中量數都相同，這並不表明它們的差異量數也相同。例如下麵三組數據：A組的數據是7，7，8，8，8，9，9；B組的數據是4，5，7，8，9，11，12；C組的數據是1，4，7，8，9，12，15。這三組數據中每組有7個數據，平均數相同都是8。它們的分布如下圖所示：
圖4-3 平均數相同的三組數據分布圖
從上圖中可以明顯看出，A組數據的最大數與最小數隻相差2，明顯地非常集中；C組數據最大數與最小數相差14，最為分散；B組居中，最大與最小的數相差為8。也就是說，A組平均數8的代表性最大，C組的平均數的代表性最小。每組數據的波動不大一樣，圖4-3直觀地顯示了這三組數據的分布。A組的數值以平均數為中心集中在一起，變化較小；B組的變化較大，C組變化最大，其差別一望而知。顯然，隻用集中量數不可能真實地反映出它們的分布情況，這時就要使用差異量數。