上次我們探討了資料集中的狀況，而這一章節我們要來討論數據的分布情況
全距 range
最大值-最小值
全距易受極端值影響，因此去頭尾某一比例衍伸出四分位距。
四分位距 interquartile range
IQR=Q3-Q1，可搭配箱型圖
進入下面環節前，我們必須先對 Σ 有更多的認識。了解數據加減乘除時，Σ 還可以如何運算。
X數據帶入常數c做加減乘除
帶入另一數據Y，並帶入常數c做加減乘除
平均離均差 average deviation
開始把「平均數」的概念帶進來，用每筆資料扣掉平均數來看分散程度。但是算出來會相抵變成零，沒有意義。
平均絕對離均差 mean absolute deviation
為了改善平均離均差的問題，開始用絕對值來改善。但是計算太麻煩了，因此後人想出使用離均差平方來得到正數。
離均差平方和 Sum of square, SS
若數據加入常數c
若數據乘除上常數c
變異數 variance - 可使用於推論統計
若數據加減常數c
若數據乘除常數c
標準差 standard deviation - 可使用於推論統計
若數據加減常數c
若數據乘除上常數c
標準差雖然好用，但若不為同一資料則無法比較。因此，衍伸出變異係數。
相對變異係數 coefficient of variation
若平均數大，離均差也會比較大，因此除上自己的平均數再做比較。雖方便可以比較跨資料的分布情形，但無法使用在推論統計。有負值、上下限的量表不太適用，因此大多用在比率變項。
看完分散量數後，相信對於資料的分布狀態有一定程度的了解了！但是，人終究還是關心自己嗎！所以，我們會想要知道自己的表現在班上排名多少。因此，出現了相對地位指標，讓大家能夠知道自己的分布位置喔！下章見！
