Wariancja indywidualna – to miara rozproszenia danych wokół średniej wartości dla poszczególnych obserwacji w badanej próbie. Obejmuje ona wszystkie nieprzewidywalne czynniki zakłócające, które wpływają na różnice między indywidualnymi obserwacjami, a które nie zostały uwzględnione w naszym modelu poprzez wariancję wewnątrzobiektową i międzyobiektową.

W kontekście analizy wariancji (ANOVA) jest to składnik wariancji, który nie jest związany ani z efektem badanej manipulacji (międzyobiektowa wariancja), ani z różnicami w obrębie poszczególnych grup (wewnątrzobiektowa wariancja). Wariancja indywidualna odzwierciedla unikalne cechy i czynniki specyficzne dla każdej jednostki w próbie, które mogą przyczyniać się do zróżnicowania wyników.

Analizami, które częściowo uchwytują wariancję indywidualną są analizy obejmujące pomiary zależne lub pomiary powtarzalne w czasie, zatem są to między innymi:

• Test t dla pomiarów zależnych,
• Analiza wariancji dla pomiarów powtórzonych,
• Specyficzne modele mediacji, stosowane w badaniach podłużnych.

Analizy te pozwalają „wyłapywać” wariancję indywidualną właśnie ze względu na wielokrotny pomiar tej samej zmiennej zależnej dla tego samego zestawu obserwacji (np. każdy badany wypełnia test przed, w trakcie i po terapii). Nieco więcej na ten temat wyjaśniamy we wpisie o czynniku wewnątrzobiektowym.