Thuật ngữ này được sử dụng trong lĩnh vực thống kê và xác suất và được áp dụng cho những dữ liệu hoặc số liệu phải giống nhau nhưng không phải vậy. Họ nhận được mệnh giá này vì chúng đại diện giống nhau và phải được giải thích theo cùng một cách nhưng được tính toán bằng các phương pháp khác nhau hoặc chúng không đến từ cùng một nguồn, được thực hiện với các kỹ thuật thu thập khác nhau.
Tên gọi này được sử dụng để chỉ dữ liệu, nói chung, các chỉ số hoặc chỉ số đến từ việc tính toán bằng các phương pháp thống kê, sử dụng một số lượng lớn các mẫu. Những dữ liệu này đại diện cho cùng một hiện tượng, chúng được tính toán, tuy nhiên phương pháp được sử dụng để xác định chúng là khác nhau, miễn là chúng hợp lệ, tức là có thể đi đến dữ liệu đã nói theo cả hai cách.
Một cách khác dẫn đến sự khác biệt thống kê giữa hai số hoặc dữ liệu là các nguồn thông tin hoặc kỹ thuật thu thập dữ liệu khác nhau hoặc chúng đại diện cho các biến thể. Cần lưu ý rằng thống kê là một khoa học cho phép đưa ra các suy luận đối với toàn bộ dữ liệu, dựa trên một mẫu đại diện, nhưng nó không chính xác, do đó thuật ngữ gọi là sai số hoặc phạm vi chùng cũng được sử dụng trong khoa học này.
Dựa trên những điều đã nói ở trên, có thể nói rằng sự khác biệt thống kê về mặt kỹ thuật có thể chấp nhận được khi các giá trị nằm trong phạm vi sai số.
Một trong những trường hợp phổ biến nhất xảy ra sự khác biệt thống kê là trong nền kinh tế, nơi khi tính toán tổng sản phẩm quốc nội của một quốc gia, nó được thực hiện với các đám mây dữ liệu được thu thập độc lập theo các tiêu chí công nghiệp hoặc tiêu dùng.
