En estadística, robustez se refiere a la propiedad que tienen ciertos procedimientos estadísticos (test estadísticos, desarrollo de modelos, ...) de proporcionar consecuencias válidas incluso en el caso de que se vilen las hipótesis bajo las que se ha desarrollado el procedimiento. Por ejemplo, es habitual en muchos procedimientos establecer como hipótesis una población acorde a la distribución normal; si los resultados y conclusiones obtenidas son aproximadamente iguales incluso en el caso de que la distribución normal no sea real o adecuada a los datos obtenidos, diremos que el procedimiento es robusto. En el caso especial de los estimadores, se dice que un estimador es robusto, si es resistente a la presencia de valores atípicos (outliers), es decir, si el valor del estimador no se ve afectado por la presencia de dichos valores.

El coeficiente de variación o desviación típica porcentual se calcula dividiendo la desviación típica entre la media aritmética simple:

   

Se trata de una medida de dispersión relativa; es decir, se utiliza para comparar dispersiones de diferentes conjuntos de datos. Ciertamente, la desviación típica debe interpretarse siempre conjuntamente con la media aritmética, y es que la desviación típica indica la desviación media de cada dato respecto a la media.

Por ejemplo, no son lo mismo una desviación de 2 unidades alrededor de una media de 10 unidades que la misma desviación alrededor de una media de 100: en el primer caso, CV=2/10=0.2=20% y en el segundo caso CV=2/100=0.02=2%, de modo que a pesar de ser las desviaciones iguales las dispersión relativa es mayor en el primer caso.