在统计分析和数据科学领域，变异系共计是一种常用来描述和比较不同群体或条件下数据集的离散程度的统计指标。它能够揭示样本观测值之间的差异性或者说是各个观测值与平均数之间的离散程度。因此，在进行实证研究时，选择变异系共计作为衡量标准，是因为它能够有效地反映出数据集中每个观察值与其他观察值以及整个分布中的位置关系，从而为进一步的分析和决策提供重要依据。
首先，我们需要明确变异系共计（Coefficient of Variation, CV）是什么，以及它如何计算。在实际应用中，当我们想要了解一个随机样本组内单位变化量相对于其均值大小的度量时，就可以利用CV。CV定义为标准差除以均值，然后乘以100，即( CV = \frac{\sigma}{\mu} \times 100) 其中σ表示标准差，μ表示均值。如果这个比例较大，那么意味着该分布具有较大的离散性；如果这个比例较小，则表明分布趋向于集中。
其次，我们可以通过以下几个方面来理解为什么会选择使用变異系統來進行決策：
跨越不同尺度：由于CV是一个无维度单位，它使得我们能够将不同规模但同一类型数据进行直接比较。这对于评估各种不同的项目、实验、市场营销活动等非常有用，因为它们通常涉及到不同的数量级。
对异常点敏感：当存在极端或异常点时，CV能更快地反应这些异常点对总体分布影响的情况。此外，与仅仅关注平均数相比，更详细地考虑了整个分布，使得结果更加全面且不偏颇。
适用于非正态数据：虽然许多统计方法假设所检验之数据符合正态分配，但事实上许多现实世界的问题可能并不遵循正态分布。在这种情况下，将注意力放在标准化后的方差上，如CV，可以帮助避免由非正常性引起的一些问题，并提供更稳健的一般化解释。
可视化能力强：在图形展示方面，由于被定义为百分比形式，使得人们容易直观理解并从图像中读取信息，这对于初学者尤其有益，同时也便于专业人士快速识别关键趋势和模式。
广泛应用范围：除了经济学、社会科学领域之外，生物学、物理学等多个科目的研究工作也广泛采用了这种方法，以此来探索系统性的特征并作出预测。例如，在生物技术领域，对某些生物标志物或药理效应水平变化的监控就是基于这项方法实现的。
简洁易懂：最后一点要提的是尽管存在复杂性的背景下，不同模型间可能存在一些难以解释的情况，但是cv简单直白，便于理解，也便于传达给非专家团队成员，或是在报告成果时展现出来，因此增加了沟通协调效率，同时提高了整体项目成功率。
综上所述，在进行实证研究时，如果希望获得关于数据集质量的一个全面的描述，并且能够准确评价各组之间以及各时间点间是否发生显著变化，那么利用变異系統法就显得尤为重要。这一工具既可用于基本概括，还能在必要的时候深入探究具体问题，从而帮助制定出合理有效的情报计划，为决策过程提供坚实基础。