离散程度是指数据或变量的分布程度，也就是在一组数据中各值之间的分散情况。离散程度的大小反映了数据的波动程度和变化幅度，这对于数据分析和决策具有很大的意义。
一般来说，我们可以通过以下几种 *** 来衡量和分析离散程度：
1.极差（Range）：极差是指最大值和最小值之间的差，即数据集中最大值与最小值之差。极差越大，数据的离散程度越大，反之亦然。然而，极差对极端值过于敏感，因此不太适用于对整体分布趋势进行分析。
2.方差（Variance）：方差是指每个数据点与其平均值的差的平方的平均值，即数据偏离其平均值的程度的平均值。方差越大，数据的离散程度越大，反之亦然。方差可以较好地描述数据的波动性，但对于非正态分布的数据具有一定的局限性。
3.标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，与方差类似，用来衡量数据的离散程度。标准差越大，数据的离散程度越大，反之亦然。标准差是衡量数据波动性和可靠性的重要指标。
4.变异系数（Coefficient of Variation）：变异系数是标准差除以平均值后的结果，它用来比较不同样本的离散程度。变异系数越小，表示样本的波动程度越小，反之亦然。变异系数常用于比较两个或多个样本之间的离散程度，但不能用于比较不同单位的数据。
5.四分位数（Quartile）：四分位数是指将数据分成四个部分，每个部分包含相同数量的数据的值。第一四分位数（Q1）是指25%的数据，第二四分位数（Q2）是中位数，第三四分位数（Q3）是指75%的数据。四分位数能够有效地描述数据的分布情况和离散程度，它们与箱线图（Box Plot）一起常用于数据的可视化分析。
综上所述，离散程度是数据分布的重要指标之一，常用的衡量 *** 包括极差、方差、标准差、变异系数和四分位数等。选择合适的离散程度衡量 *** 需要根据数据的特点进行综合考虑。