离散度是指数据集中各个数据点之间的差异程度，它可以用来衡量数据的分散程度，即数据点是否集中在某个中心值周围，或者它们是否分散在较大的范围内，离散度是统计学中的一个重要概念，常用于描述和分析数据的分布特征。
离散度的计算方法有多种，其中常用的有以下几个：
1、标准差（Standard Deviation）：标准差是最常用的离散度度量指标之一，它是数据集中每个数据点与数据集的平均值之差的平方的平均值的平方根，标准差越大，说明数据点之间的差异越大，数据的离散程度越高；标准差越小，说明数据点之间的差异越小，数据的离散程度越低。
2、方差（Variance）：方差是标准差的平方，也是衡量数据离散程度的常用指标之一，方差越大，说明数据点之间的差异越大，数据的离散程度越高；方差越小，说明数据点之间的差异越小，数据的离散程度越低。
3、范围（Range）：范围是数据集中最大值和最小值之间的差值，范围越大，说明数据点之间的差异越大，数据的离散程度越高；范围越小，说明数据点之间的差异越小，数据的离散程度越低。
4、四分位距（Interquartile Range）：四分位距是上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1）之间的差值，它衡量了数据集中间50%的数据点的分散程度，四分位距越大，说明数据点的分布越不均匀，离散程度越高；四分位距越小，说明数据点的分布越均匀，离散程度越低。
下面是一个简单的表格，比较了不同数据集的离散度度量指标：
| 数据集 | 标准差 | 方差 | 范围 | 四分位距 |
| A | 1.5 | 2.25 | 5 | 3 |
| B | 0.8 | 0.64 | 2 | 1 |
| C | 2.1 | 4.41 | 7 | 4 |
通过比较不同数据集的离散度度量指标，我们可以得出以下上文归纳：
数据集A的标准差、方差和范围都较大，说明数据点之间的差异较大，数据的离散程度较高。
数据集B的标准差、方差和范围都较小，说明数据点之间的差异较小，数据的离散程度较低。
数据集C的标准差、方差和范围介于A和B之间，说明数据点之间的差异适中，数据的离散程度也适中。