首先，通过对变量取值之间离散程度的测定，可以反映各个变量值之间的差异大小，从而也就可以反映分布中心指标对各个变量值代表性的高低。若变量的取值紧密地围绕着其分布中心而分布，则各个变量值之间的差异程度小，分布中心指标与其所代表的各个变量值之间的差异也就小，分布中心指标的代表性就高；反之，各个变量值之间的差异程度大，分布中心指标对各个变量值的代表性也就低。其次，通过对变量取值之间离散程度的测定，可以大致反映变量次数分布密度曲线的形状。由于随机变量的分布密度曲线与代表变量的横轴之间所夹面积等于总频率或总概率即等于1，所以若变量的取值差异很小，都紧密地围绕在分布中心两侧，则其分布密度曲线必然是又瘦又高的形状；反之，若变量的取值差异很大，分布很宽，则其分布密度曲线必然是又矮又胖。因此，描述变量取值离散程度的指标也可用来描述分布密度曲线的形状。
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