Variance totale

Dans toute opération de mesure, les scores obtenus présentent une certaine dispersion (ou variabilité) que l'on peut quantifier en calculant la variance de leur distribution. Cet indice exprime l'importance des différences entre les scores observés (différences inter-individuelles par exemple). On considère toutefois que la différence observée entre deux scores (ou, ce qui revient au même, entre chaque score et la moyenne de la distribution) combine deux sortes d'éléments: une différence supposée "vraie" entre ces éléments, à laquelle s'ajoute une erreur de mesure.
On peut alors montrer que (sous certaines conditions généralement admises) la variance calculée sur une distribution est le résultat additif de deux variances: la variance "vraie", exprimant les différences "réelles" entre individus, et la variance des erreurs de mesure (ou variance d'erreur).
En théorie de la généralisabilité on parle de variance de différenciation pour désigner la première composante et de variance d'instrumentation pour désigner la seconde.