Att hitta SSE för en datauppsättning är i allmänhet en byggsten för att hitta andra, mer användbara, värden. Den första av dessa är varians. Variansen är en mätning som anger hur mycket de uppmätta uppgifterna varierar från medelvärdet. Det är faktiskt genomsnittet av de fyrkantiga skillnaderna från medelvärdet.  Eftersom SSE är summan av kvadratfel, kan du hitta genomsnittet (som är variansen), bara genom att dividera med antalet värden. Men om du beräknar variansen för ett urval, snarare än en hel population, kommer du att dividera med (n-1) i stället för n. Således: Variance = SSE/n, om du beräknar variansen för en hel population. Varians = SSE/(n-1), om du beräknar variansen för ett urval av data.   För prov problemet med patienternas temperaturer, kan vi anta att 10 patienter representerar endast ett prov uppsättning. Variansen skulle därför beräknas som: Variance=SSE(n-1) {\displaystyle [text {Variance}}= {\frac [text {SSE}} {(n-1)}} Variance=6.9219 {\displaystyle [text {Variance}}={\frac {6.921}}} Variance=0.7699{\displaystyle [text {Variance}}=0.7669} Standardavvikelsen är ett vanligt använt värde som anger hur mycket värdena för alla data som avviker från medelvärdet. Standardavvikelsen är kvadratroten av variansen. Kom ihåg att variansen är medelvärdet av de fyrkantiga felmätningarna.  Därför, efter att du har beräknat SSE, kan du hitta standardavvikelsen enligt följande: Standardavvikelsen=SSEn−1 {\displaystilen [text {Standard avvikelse}}= {\ sqrt [frac {SSE}}} För dataprovet på temperaturmätningarna kan du hitta standardavvikelsen enligt följande: Standardavvikelsen=SSEn−1{\ displaystyle [text{Standard avvikelse}}={\ sqrt [frac [text{SSE}}}}} Standardavvikelsen=6.9219{\ displaystyle [text{Standard avvikelse}}}={\sqrt [text{6.921}}}} {9}}} Standardavvikelsen=.769}\\ displaystyle (\text{Standard Deviation}}}}}} Standardavvikelsen=0.077{\displaystyle [Standard Deviation}}}}}}} Standardavvikelsen har därför fokuserat på ett enda mått. Men i många studier kan du jämföra två olika värden. Du skulle vilja veta hur dessa två värden relaterar till varandra, inte bara till medelvärdet av datamängden. Detta värde är kovariansen.  Beräkningarna för kovarians är alltför involverade för att specificera här, förutom att notera att du kommer att använda SSE för varje datatyp och sedan jämföra dem. För en mer detaljerad beskrivning av kovarians och de beräkningar som ingår, se Beräkna Covariance. Som ett exempel på användning av kovarians, kanske du vill jämföra åldern på patienterna i en medicinsk studie med effektiviteten av ett läkemedel för att sänka febertemperaturer. Då skulle du ha en data uppsättning av åldrar och en andra data uppsättning temperaturer. Du skulle hitta SSE för varje datamängd, och sedan därifrån hitta variansen, standardavvikelser och kovarians.
Beräkna avvikelse från SSE. Beräkna standardavvikelse från SSE. Använd SSE för att mäta kovarians.