데이터의 분포를 측정하는 가장 간단한 방법은 극단값 사이의 거리를 구하는 것입니다. 범위는 데이터 집합에서 가장 높은 값과 가장 낮은 값의 차이입니다. 예를 들어 시험 점수가 62점에서 98점까지라면 범위는 36입니다. 이 통계량은 계산하기 쉽고 데이터가 얼마나 넓게 퍼져 있는지 빠르게 파악할 수 있게 해줍니다.

범위는 유용성이 제한적입니다. 단 하나의 이상치가 범위를 극적으로 부풀려 데이터 세트가 실제보다 훨씬 더 변동성이 큰 것처럼 보이게 할 수 있습니다. 이러한 이유로 연구자들은 극단적인 값에 덜 민감한 사분위 범위나 표준 편차를 선호하는 경우가 많습니다. 그럼에도 불구하고, 특히 전문적인 측정 방법에 익숙하지 않은 사람들과 소통할 때 범위는 여전히 투명한 출발점 역할을 합니다.

실제로 범위는 일기 예보(최고 및 최저 기온), 스포츠 통계(최고 및 최저 점수), 품질 관리 차트 등에서 나타납니다. 이는 관측값들이 얼마나 떨어져 있는지에 대한 기본적인 질문에 대한 답을 제공합니다. 분포의 중심에 대한 정확한 값보다 이 답이 더 중요할 때, 범위는 직접적이고 쉽게 이해할 수 있는 해답을 제시합니다.