Теория:

Простейшей числовой мерой разброса данных является размах.
Разница между наибольшим и наименьшим значениями числового набора называется размахом.
Размах позволяет быстро оценить, насколько широко распределены данные. Это, в свою очередь, может характеризовать качество соответствующего процесса.
Пример:
В спортивных соревнованиях размах полученных результатов позволяет анализировать уровень подготовки спортсменов.
Обрати внимание!
Недостатки размаха:
— не учитывает частоту встречающихся значений в числовом наборе;
— очень чувствителен к выбросам. При случайном выбросе в числовой ряд наибольшего или наименьшего значения размах может значительно измениться.
Фундаментальным инструментом статистики является отклонение.
1. Отклонения исходных чисел от их среднего равны x1x¯,x2x¯...xnx¯.
2. Сумма всех отклонений от среднего всегда равна нулю. 
Отклонение каждого отдельного числа от среднего показывает, насколько далеко находится значение от общей средней величины. Отклонения могут быть как положительным числом, так и отрицательным, а также равным нулю.
Пример:
Покажем расчёт размаха, отклонений, суммы отклонений на примере.

1. В числовом ряду \(5\); \(1\); \(0\); \(8\); \(11\) наименьшим значением будет число \(0\), наибольшим — \(11\).
Размах равен \(11-0 = 11\).
 
2. Найдём отклонение каждого числа.
Рассчитаем среднее арифметическое: (5+1+0+8+11)5 \(=\) \(5\).
Отклонение числа \(5\) равно: 55 \(=\) \(0\).
Отклонение числа \(1\) равно: 15 \(=\) \(-4\).
Отклонение числа \(0\) равно: 05 \(=\) \(-5\).
Отклонение числа \(8\) равно: 85 \(=\) \(3\).
Отклонение числа \(11\) равно: 115 \(=\) \(6\).
 
3. Найдём сумму отклонений: 0+4+5+3+6 \(=\) \(0\).
На практике отклонения позволяют оценить разброс данных и помогают, например, сравнить стабильность различных процессов. В экономике по разбросу можно судить о стабильности рынка: если разброс небольшой, то цены не будут, скорее всего, сильно меняться. Если разброс цен большой, то цены могут начать падать или расти.
Отклонения используют для выявления ошибок ввода данных; обнаружения мошеннических транзакций; определения скачков нагрузки на сервер и т. д.