在统计学中，全距（Range）是一个用来描述数据集中趋势和离散程度的基本指标。它指的是一个数据集中的最大值与最小值之间的差值，是衡量数据波动范围最简单、直观的方式之一。
全距的计算公式为：
全距 = 最大值 - 最小值
例如，如果一组数据为：5, 10, 15, 20, 25，那么最大值是25，最小值是5，因此全距为20。这个数值反映了这组数据在整个范围内的分布情况。
虽然全距的计算方法简单，但它也有一定的局限性。首先，它只考虑了数据集中的两个极端值，而忽略了中间其他数据点的变化情况，因此对异常值（Outliers）非常敏感。如果数据中存在极高的或极低的数值，全距可能会被显著拉大，从而不能准确反映整体数据的离散程度。
此外，全距并不能说明数据是如何分布在最大值和最小值之间的。例如，两组数据可能具有相同的全距，但其中一组的数据分布更加集中，另一组则更加分散。因此，在分析数据时，通常还需要结合其他统计量，如方差、标准差等，来获得更全面的信息。
尽管如此，全距作为一种基础的统计量，仍然在许多实际场景中被广泛使用。比如在市场调研、质量控制、教育评估等领域，全距可以快速帮助人们了解数据的变动范围，为后续分析提供初步依据。
总之，全距虽然简单，但在统计分析中具有不可忽视的作用。理解其定义、计算方式以及适用范围，有助于更好地掌握数据特征，为科学决策提供支持。
