统计学里的全距是什么意思

全距
全距是用来表示统计资料中的变异量数(measuresofvariation),其最大值与最小值之间的差距；即最大值减最小值后所得之数据.其适用于等距变量、比率变量,不适用于名义变量或次序变量.
全距也称为极差,是指总体各单位的两个极端标志值之差,即：R＝最大标志值－最小标志值
因此,全距（R）可反映总体标志值的差异范围.
全距举例:
例：有两个学习小组的统计学开始成绩分别为：
第一组：60,70,80,90,100
第二组：78,79,80,81,82
很明显,两个小组的考试成绩平均分都是80分,但是哪一组的分数比较集中呢?
如果用全距指标来衡量,则有：
R甲＝100－60＝40（分）
R乙＝82－78＝4（分）
这说明第一组资料的标志变动度或离中趋势远大于第二组资料的标志变动度.
根据组距计算极差,是测定标志变动度的一种简单方法,但受极端值的影响,因而它往往不能充分反映社会经济现象的离散程度.
在实际工作中,全距常用来检查产品质量的稳定性和进行质量控制.在正常生产条件下,全距在一定范围内波动,若全距超过给定的范围,就说明有异常情况出现.因此,利用全距有助于及时发现问题,以便采取措施,保证产品质量.
全距可以用ω(读做omega)来表示.
公式:
ω=XH-XL
其中的ω为全距,XH为最大值,XL为最小值.