연속된 차이 제곱 평균(MSSD)은 분산의 추정치로 사용된다.
연속된 관측치의 차이를 제곱하여 합한 다음, 그 합의 평균을 2로 나눠서 계산한다.

두 가지의 일반적인 용도는 다음과 같다.

■ 기초 통계 - MSSD는 일련의 관측치가 랜덤인지 여부를 확인하기 위한 검정에 일반적으로 사용된다.
   이 검정에서는 추정된 모집단 분산을 연속된 차이 제곱 평균(MSSD)과 비교한다.
■ 관리도 - MSSD는 부분군 크기가 1일 때 관리도의 분산을 추정하는 데 사용할 수도 있다.

MSSD를 사용하여 표준 편차를 추정해야 하는 경우
연속된 두 개의 점이 합리적인 부분군을 구성하지 못하고 이동 범위[MR] 방법을 사용할 수 없는 경우,
MSSD 방법을 대신 사용할 수 있다. 표준 편차의 추정치로 사용하려면 MSSD의 제곱근을 계산한다.
 
 

 
 
예를 들어 백신을 약병에 채우는 기계에 대한 데이터를 수집한다고 가정한다.
기계가 랜덤하게 분배하는지, 즉 특수 변동 원인이 없는지 확인하려고 한다.
약병 12개의 내용물 부피는 다음과 같다.

0.500ml 0.480ml 0.490ml 0.500ml
0.505ml 0.500ml 0.490ml 0.498ml
0.500ml 0.479ml 0.490ml 0.510ml

1) MSSD를 계산하려면 0.500ml에서 0.480ml를 빼서 첫 번째 차이를 구하면 차이는 0.02
2) 0.480ml에서 0.490ml를 빼서 두 번째 차이를 구하면 차이는 -0.01
3) 같은 방법으로 11번째 차이까지 구한다.
4) 이 합을 22, 즉 2(n-1)로 나눈다.