离散程度是统计学中用来衡量数据波动或分散程度的一个指标，它反映了数据点与平均值或中位数之间的差异大小，或者说是数据点之间差异的集中程度。以下是几种常见的离散程度度量方法：
方差（Variance）：
衡量每个数据值与平均值的偏离程度的平方，方差越大，表示数据点变动越大，离散程度高。
标准差（Standard Deviation, SD）：
方差的平方根，直观地显示数据点的分散程度，数值越大，表示数据越分散。
极差（Range）：
数据集的最大值与最小值之差，直接显示出数据的最大波动。
四分位距（Interquartile Range, IQR）：
数据的一半数据中，上四分位数（75%）与下四分位数（25%）之差，能有效反映数据的离散程度，不受极端值影响。
标准差是方差的平方根，它直接反映了数据的分散程度，单位与原始数据相同，因此更容易理解。在统计分析中，标准差更常被提到作为衡量离散程度的常用工具。
离散程度越大，说明数据集中的数值变化范围大，数据点之间的差距或波动也较大，这通常意味着数据分布不均匀。