要理解 “极差” 的计算方法，需先明确其核心是反映数据的离散程度，计算逻辑简单但需注意数据筛选的细节。我会从定义、计算步骤、实例解析及注意事项展开，帮你快速掌握并避免常见错误。
一、先明确：极差是什么？
极差（Range）是统计学中描述数据离散程度的基础指标，核心是反映一组数据中 “最大值” 与 “最小值” 的差距，差距越大，说明数据的波动范围越广；差距越小，说明数据越集中。
例如：班级学生考试分数为 85、92、78、95、88，极差能快速体现 “最高分” 与 “最低分” 的差距，让我们直观了解分数分布的跨度。
二、极差的计算：2 步就能算完
极差的计算逻辑极其简单，只需两步，无论数据量多少，核心都是 “找最值→算差值”：
步骤 1：找出数据中的 “最大值” 和 “最小值”
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先将数据按从小到大（或从大到小）的顺序排列，方便快速定位最值；
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若数据量少（如 5-10 个），可直接肉眼识别；若数据量多（如几十上百个），可借助 Excel 的MAX()函数（找最大值）和MIN()函数（找最小值）快速获取。
步骤 2：用 “最大值 - 最小值” 计算极差
极差的计算公式为：
极差 = 最大值 - 最小值
注意：极差是 “差值”，结果一定是非负数（若所有数据相等，极差为 0）。
三、实例解析：不同场景下的计算示范
通过 3 类典型数据场景（简单数据、带重复值数据、分组数据），帮你掌握具体应用：
实例 1：简单单组数据（无重复、无异常值）
问题：某小组 5 名同学的身高（单位：cm）为 165、172、168、175、169，求极差。
解答：
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找最值：将数据排序→165、168、169、172、175，最大值 = 175，最小值 = 165；
结论：该小组同学身高的极差为 10cm，说明身高跨度为 10cm。
实例 2：带重复值的数据
问题：某商店 7 天的销售额（单位：元）为 2000、1800、2000、2500、1800、2200、1800，求极差。
解答：
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找最值：排序后→1800、1800、1800、2000、2000、2200、2500，最大值 = 2500，最小值 = 1800；
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算极差：2500 - 1800 = 700（元）；
结论：销售额极差为 700 元，体现 7 天内销售额的最大波动范围。
实例 3：分组数据（需先确定组界）
问题：某班级 40 名学生的数学成绩分组如下，求极差。
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