极差在测量数据离散程度时有何局限性？

极差是描述数据离散程度的一种简单方法，它等于最大值与最小值之差。然而，极差作为衡量数据分布的指标存在一定的局限性：

首先，极差只考虑了数据集中的两个极端值，即最大值和最小值，而忽略了其他所有数据点的信息。这意味着即使数据集中大部分数值非常接近，只要存在一个或几个异常大的值或者异常小的值，就会导致极差显著增大，不能准确反映数据的整体分布情况。

其次，由于极差容易受到样本中极端值的影响，因此其稳定性较差。在进行多次抽样时，每次抽取的最大最小值可能会有很大差异，这使得基于极差得出的结果具有较大的随机性，难以保证结论的可靠性。

最后，当处理的数据量较大或数据本身波动范围较广时，使用极差来评估离散程度可能无法提供足够的信息帮助我们理解数据特征。此时需要结合其他统计指标如方差、标准差等来进行综合分析。

因此，在实际应用中，尽管极差计算简便快捷，但其局限性也十分明显，通常会与其他更全面的统计量一起使用以获得对数据集更加准确的认识。