ロット間のバラツキについて

ﾃﾞｰﾀの数ですが5個では少ないです。バラツキのサチレート(終焉)数は30個です。
少し難しい内容の記載ですが日科技連発行の書籍で「実験計画法入門(不確かな名前）」「分散分析(この名前も？)」というものが有ります。
これはSampleﾃﾞｰﾀより母集団の平均、ばらつきを推定する内容が記載されてます。
ﾛｯﾄＡとﾛｯﾄＢの違いがあるかも判ります。
先ず違いがあるか。次に違いがどのくらいか。の順に調べたほうが良いです。
上記書籍を書店で探してください。但し、この計算方法にハマってはいけません。ﾃﾞｰﾀ解析の目的から外れます。
昔、品質管理の知識に詳しい経営者がいましたがその知識を経営に役立たせる「知恵」が非常に不足し結局倒産した会社が有りました。
宜しく。

書籍名；大村　平　著「実験計画法と分散分析のはなし」だと記憶してます。
大村　平　さんの本は読みやすいです。是非一読をお勧めします。

ロット内のバラツキは標準偏差を算出し、その大きさがバラツキの指標となります。但し、皆さんが指摘しているようにＮ＝５はサンプル数が不足で、誤った判断をしてしまう可能性が高いです。Ｎ＝３０が間違いのない判断が出来るサンプル数です。更に、サンプリングの仕方が偏っていると正しいバラツキの指標となりません。母集団（ロット）からランダムにサンプルを取り出しましょう。

「ロット間のばらつき」は統計に定義されていません。ロット間は何を把握したいのですか？解りませんので答えができません。

状況が見えてきました
そこで、質問者は何を把握したいのですか
カーボン量を把握して、焼入れ条件を最適化したいのですか
その場合に有効なのはロット内の最低値ですか？平均値ですか？
最低値なら平均値と標準偏差から求めます

バラツキの指標はあくまで標準偏差です
例えば平均値が同じで、標準偏差が異なるロット間で
推定した最低値は異なります（差があります）
最高値も同様です
ゆえに、平均値をバラツキの指標にすることの不適切さが理解できると思います

規格が決まっている特性を見る場合は、工程能力(Cp)を計算します。

ロットA・Bの平均値の標準偏差を見てみては？何のデータで母集団が何個あるのかなど詳細が分からないのではっきりとは言えませんが、n=5は少ないかと。

平均、標準偏差、グラフ（N数が5なので、棒グラフや点表示で、ＡとＢは
色分けする）等々で見れば良いのです。そして、
? 平均は、中心値の変化が判ります
　 ロット毎に変化が継続するなら、何ロットかに一度、補正をかけると良い
　 事になり、機械等の癖が判ります
? 標準偏差は、バラツキが判ります
　 大きくなると、機械等のバラツキが大きくなっている事が多いので、機械
　 等のメンテナンスをし、精度アップ等をすべき事が判ります
? グラフは、?と?が同時に判りますが、その精度的な物は?や?より落ち
　 ます
が、判ります。
それが、回答（１）さんの、煮たり焼いたりの内容となります。