数据离散程度是衡量数据分布的一个重要指标，它反映了数据的偏离程度和分散程度。常用的数据离散程度的测度值主要包括以下几种。

1. 方差（Variance）：方差是最常用的测度数据离散程度的指标之一。它衡量的是每个数据点与平均值之间的差异。方差越大，表示数据点相对平均值的偏离程度越高，数据的分散程度也就越大。

2. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根。它与方差具有相同的性质，但由于其单位与原始数据相同，因此更容易理解和比较。标准差越大，表示数据的离散程度越高。

3. 平均绝对偏差（Mean Absolute Deviation，简称MAD）：平均绝对偏差是各个数据点与平均值之间距离的平均值。与方差和标准差不同，平均绝对偏差不考虑差异的平方，而是直接计算绝对值。它可以更好地反映原始数据的波动情况。

4. 区间（Range）：区间是最简单的测度数据离散程度的指标之一。它表示数据的最大值与最小值之间的差异。然而，区间只考虑了两个极端值之间的距离，无法提供数据分布的全面信息。

5. 四分位数（Quartiles）：四分位数是将数据集按照大小分为四等份的值。其中，第一四分位数表示数据前25%的分布情况，第三四分位数表示数据前75%的分布情况。通过比较四分位数，我们可以了解数据的分布范围以及数据点的集中情况。

6. 变异系数（Coefficient of Variation）：变异系数是标准差与平均值的比值。它可以用来比较不同数据集的离散程度，尤其是当它们具有不同的单位或数量级时。

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文章来源：天狐定制

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