De term wordt gebruikt op het gebied van statistieken en kansen en wordt toegepast op die gegevens of cijfers die hetzelfde zouden moeten zijn, maar die dat toch niet zijn. Ze krijgen deze naam omdat ze hetzelfde vertegenwoordigen en op dezelfde manier moeten worden geïnterpreteerd, maar met verschillende methoden worden berekend of niet uit dezelfde bron komen, omdat ze met verschillende verzameltechnieken zijn genomen.
Deze benaming wordt gebruikt om te verwijzen naar gegevens, in het algemeen indicatoren of indices die afkomstig zijn van de berekening met statistische methoden, met behulp van een groot aantal steekproeven. Deze gegevens vertegenwoordigen hetzelfde fenomeen, waarvoor ze worden berekend, maar de methode die wordt gebruikt voor de bepaling ervan is verschillend, zolang ze geldig zijn, dat wil zeggen dat het mogelijk is om op beide manieren tot deze gegevens te komen.
Een andere manier die resulteert in een statistische discrepantie tussen twee getallen of gegevens, is dat de informatiebronnen of gegevensverzamelingstechnieken verschillen of dat ze variaties vertegenwoordigen. Opgemerkt moet worden dat statistiek een wetenschap is die het mogelijk maakt om op basis van een representatieve steekproef conclusies te trekken naar volledige gegevenspopulaties, maar het is niet precies, daarom wordt in deze wetenschap ook een term gebruikt die fout of slack range wordt genoemd.
Op basis van het bovenstaande kan worden gesteld dat een statistische afwijking technisch acceptabel is wanneer de waarden binnen het foutbereik vallen.
Een van de meest voorkomende gevallen waarin de statistische discrepantie optreedt, is in de economie, waar bij het berekenen van het bruto binnenlands product van een land dit gebeurt met gegevenswolken die onafhankelijk zijn verzameld volgens industriële of consumentencriteria.
