Что такое дисперсия
— это показатель в статистике, который обозначает, насколько значения разбросаны от среднего арифметического
Из статистики термин пришёл в разные сферы, в том числе в проджект-менеджмент. Дисперсия в проектах — это разница между запланированными и фактическими показателями: сроками, бюджетом, качеством. Чем выше дисперсия, тем больше неопределённость и риск.
Два менеджера по партнёрствам, Андрей и Иван, заключают контрактов в среднем на 1 млн рублей в месяц каждый. При этом первый ежемесячно подписывает соглашения примерно на миллион, а второй — в одном месяце ничего, в следующем — 2 млн рублей. Дисперсия у Андрея будет намного ниже, чем у Ивана. Это значит, что Андрей работает стабильно и надёжно.
Дисперсия — это инструмент, который помогает менеджеру видеть реальную картину проекта, а не только красивые диаграммы.
Пример использования термина дисперсия
Что ещё нужно знать про дисперсию
Виды дисперсии
В проджект-менеджменте выделяют два типа дисперсий ⤵️
Дисперсия затрат (Cost Variance, CV) — разница между фактической стоимостью проекта и запланированной. Положительный результат — израсходовали меньше, чем прописано в бюджете, отрицательный — превысили расходы.
Дисперсия графика (Schedule Variance, SV) — отклонение фактической даты завершения задач от запланированного дедлайна.
К ней также обращаются:
- при управлении рисками, чтобы оценить вероятность и влияние события
- при контроле качества, чтобы отслеживать стабильность процессов
- при проведении ретроспектив, чтобы сравнивать план и факт, выявлять нестабильные зоны
Формула расчёта
В базовой форме дисперсия (σ²) считается по формуле:
σ² = Σ(xᵢ − x̄)² / n
Где:
xᵢ — каждое значение (например, длительность выполнения задачи)
x̄ — среднее значение
n — количество наблюдений
Σ — сумма всех отклонений в квадрате
Пример. Пять сотрудников выполнили одну и ту же задачу за 7, 9, 10, 12, 15 дней.
Находим среднее значение x̄: (7 + 9 + 10 + 12 + 15) / 5 = 53 / 5 = 10,6
Вычисляем квадраты отклонений от среднего:
(7 − 10,6)² = (−3,6)² = 12,96
(9 − 10,6)² = (−1,6)² = 2,56
(10 − 10,6)² = (−0,6)² = 0,36
(12 − 10,6)² = (1,4)² = 1,96
(15 − 10,6)² = (4,4)² = 19,36
Находим сумму квадратов отклонений: 12,96 + 2,56 + 0,36 + 1,96 + 19,36 = 37,2
Делим на количество наблюдений (n = 5): Дисперсия (σ²) = 37,2 / 5 = 7,44
Стандартное отклонение: √7,44 ≈ 2,73 дня
Итог: Дисперсия 7,44 относительно среднего 10,6 говорит о заметном разбросе. Один сотрудник справляется за 7 дней, другой — за 15.
🤓 Это может означать, что сотрудники работают по-разному, потому что у них разный опыт, нет единых правил работы или мешают внешние обстоятельства. Нужно либо заложить буфер времени, либо пересмотреть метод оценки и распределения задач
Зачем учитывать дисперсию в проектах
В проджект-менеджменте важно не просто знать, что может произойти, но и насколько сильно это может отличаться от плана. Это позволяет:
- выявлять участки работы с повышенной неопределённостью
- обосновывать буферы в сроках и бюджете
- точнее рассчитывать вероятности рисков
- управлять ожиданиями стейкхолдеров
- сравнивать варианты выполнения задач с учётом надёжности оценки
Как снижают дисперсию
Сначала нужно обозначить, почему она возникает. Чаще всего это связано с тем, что недооценили сложность работ, заказчик изменил требования, сыграли роль внешние факторы — например, резко изменился курс валют или вышли новые законы.
Если значения по задачам скачут, важно работать с причинами и устранять их. Для этого нужно:
- Уточнить вводные. Плохие брифы = плохие оценки
- Провести трёхточечные оценки. Увидеть диапазон, а не только «среднюю температуру»
- Использовать исторические данные. Ориентироваться на факты, а не предположения
- Закладывать буферы. Это резервы времени и бюджета в 10–15% или больше
- Фиксировать все изменения. Обязательно письменно или электронно
- Вовлекать команду в оценку. Это снижает субъективность
- Работать с рисками. Анализировать, что может пойти не так, и закладывать на это время
- Регулярно мониторить. Еженедельно анализировать отклонения
Заказчикам: требовать прозрачной отчётности. Уделить дисперсии большое внимание
🚩 Чем больше нестабильности в проекте, тем важнее уметь её измерять, интерпретировать и использовать для повышения управляемости. Потому что стабильный проект — это не тот, у которого нет рисков, а тот, где их правильно учли
Подписаться 
