在统计学中，全距是一个基本的概念，用来描述数据集中的最大值和最小值之间的差距。简单来说，全距就是数据分布的宽度，反映了数据的变化范围。它是一种简单的度量方式，可以帮助我们快速了解数据的基本特性。

计算全距非常直观，只需从数据集中找出最大值和最小值，然后两者相减即可得到结果。例如，如果一个数据集包含以下数值：5, 8, 12, 15, 20，那么最大值为20，最小值为5，因此全距为20 - 5 = 15。

尽管全距易于理解和计算，但它也有一定的局限性。由于全距只依赖于两个极端值，而忽略了中间的数据分布情况，因此对于某些特定的数据集，它可能无法提供足够的信息来全面描述数据的分散程度。此外，在存在异常值的情况下，全距可能会被这些极端值所影响，从而导致对数据整体状况的误判。

然而，全距仍然具有重要的应用价值。它可以作为初步分析工具，帮助我们快速判断数据是否存在显著差异或异常点。例如，在质量控制领域，通过监控生产过程中的关键指标全距变化，可以及时发现潜在的问题并采取相应措施。同样地，在金融投资中，股票价格的全距也可以用来评估市场波动性，为投资者提供决策参考。

总之，全距虽然简单，但却是理解数据分布特性的基础之一。当我们需要一种快速且直观的方式来衡量数据范围时，全距无疑是一个非常有用的工具。当然，在实际应用过程中，我们也应该结合其他更复杂的统计方法，如方差、标准差等，以获得更加准确和全面的信息。