统计学中全距（Range）的计算方法及相关说明如下：
一、全距的定义与作用
全距是描述数据离散程度的最简单统计量，表示数据集中最大值与最小值之间的差距。其计算公式为：
$$R = text{最大值} - text{最小值}$$
全距越小，说明数据越集中；全距越大，说明数据越分散。
二、计算步骤
数据排序 ：将数据按从小到大的顺序排列。
确定极端值 ：找出排序后的最大值和最小值。
计算差值 ：用最大值减去最小值，即 $R = text{Max} - text{Min}$。
三、示例说明
假设有一组数据：2, 5, 8, 10, 12
最大值（Max）：12
最小值（Min）：2
全距（R）：12 - 2 = 10
四、注意事项与局限性
易受极端值影响 ：全距仅考虑最大值和最小值，若数据中存在异常值，可能无法准确反映整体离散程度。
应用场景 ：适用于初步了解数据分布范围，或数据量较小且无极端值的情况。
补充分析建议 ：可结合中位数、四分位差等指标综合分析数据离散性。
五、与其他离散指标的区别
| 指标 | 计算方法 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 全距 | 最大值 - 最小值 | 计算简单，但易受极端值影响 | 数据分布范围初步评估 |
| 四分位差 | Q3 - Q1（四分位数差） | 不受极端值影响，反映中间50%数据离散性 | 数据分布中心趋势与离散性综合评估 |
综上，全距是描述数据波动范围的快速指标，但需结合其他统计量以获得更全面的分析。
