変動係数に関する問題です。
1. 変動係数の定義
変動係数（Coefficient of Variation, CV）は、データの相対的なばらつきを表す指標で、標準偏差を平均値で割ったものです。
$CV = \frac{\sigma}{\mu}$
ここで、$\sigma$ は標準偏差、$\mu$ は平均値です。
2. 変動係数の計算
問題で与えられた情報：
- 平均値：$\mu = 50$
- 標準偏差：$\sigma = 10$
変動係数の式に代入します：
\begin{align}
CV &= \frac{\sigma}{\mu} \\
&= \frac{10}{50} \\
&= 0.2
\end{align}
3. 変動係数の解釈
変動係数は無次元量（単位を持たない量）であり、異なる単位や平均値を持つデータセット間のばらつきを比較するのに適しています。
一般的に：
- 変動係数が小さいほど、データの相対的なばらつきが小さい（データが平均値の周りに集中している）
- 変動係数が大きいほど、データの相対的なばらつきが大きい（データが平均値から広く分散している）
変動係数の特徴と用途：
- 変動係数は単位に依存しないため、異なる単位で測定されたデータセット間の比較に適しています。
- 平均値が0に近い場合や負の値を持つデータセットでは、変動係数の使用は適切でない場合があります。
- 品質管理、金融分析、生物学的測定など、様々な分野で使用されています。
- 一般的に、CV < 0.1（10%）は変動が小さい、0.1 ≤ CV < 0.2（10-20%）は中程度の変動、CV ≥ 0.2（20%以上）は変動が大きいと解釈されることがあります。
したがって、このデータセットの変動係数は0.2（小数第3位まで表すと0.200）です。これは、データの相対的なばらつきが比較的大きいことを示しています。