离散度是衡量数据分布散乱程度的一个重要指标，通常通过以下几种方式计算：
极差：
数据样本中的最大值与最小值的差值。
公式：R = max（i） - min（i）
方差：
每个数据点与数据集平均值之差的平方和的平均数。
公式：Var = （∑（xi - μ）²） / N
标准差：
方差的平方根，反映了数据点与平均值之间的平均偏差。
公式：σ = √Var
变异系数：
标准差与平均值的比值，用于衡量数据分布的相对离散程度。
公式：CV = （标准差 / 平均值） × 100%
四分位差：
数据样本的上四分位和下四分位的差值。
公式：Qd = Q3 - Q1
平均差：
所有数据点与平均值之差的绝对值的平均数。
公式：A.d = （∑|xi - μ|） / N
以上方法都可以用来衡量数据的离散程度，其中标准差和方差是最常用的。标准差因为单位与原数据一致，通常更受青睐。变异系数则适用于比较不同数据集或样本的离散程度