Rango
En estadística descriptiva se denomina (R) al rango estadístico o al intervalo de menor tamaño que contiene a los datos; es igual a la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo; por ello, comparte unidades con los datos. Permite obtener una idea de la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango, más dispersos están los datos de un conjunto.
El rango o recorrido estadístico es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en un grupo de números aleatorios.
Por ejemplo, para una serie de datos de carácter cuantitativo como es la estatura tal y como:

x1 = 185,x2 = 165,x3 = 170,x4 = 182,x5 = 155 es posible ordenar los datos como sigue:

x(1) = 155,x(2) = 165,x(3) = 170,x(4) = 182,x(5) = 185 donde la …ver más…

Mide la desviación que existe en los datos respecto de un valor dado, su fórmula general es:
(1/n) Sumatorio (| x_i - a |)
Donde "n" es el número de datos que posees, "x_i" son los valores que posees y "a" es el valor de referencia, al que calculas la desviación. Las barras | |, expresan valor absoluto.
Lo normal es hablar de desviación media absoluta, por el valor absoluto, de normal al valor "a" se le suele dar el valor de la media, así sería desviación media a la media. Aunque también se usan otros valores como el de la mediana, moda, etc. En estos casos sería desviación media a la mediana o a la moda. . La fórmula de esta última es la siguiente:
(1/n) Sumatorio ((x_i - media)²)
Es decir cada valor menos su media al cuadrado. Más concretamente la expresión anterior es la varianza y si calculamos su raíz cuadrada obtenemos la desviación típica. Una forma práctica de calcularla es la siguiente:
((1/n) Sumatorio (X_i²)) - Media²
Que como puedes observar es la media de cada valor al cuadrado menos la media al cuadrado.
El truco para recordarla es la siguiente frase:
"Media de cuadrados, menos cuadrado de la media"

Esta medida indica la dispersión de los datos al rededor de los datos y nunca puede ser negativo. Cuanto más cercano a cero esté menor dispersión, aunque al no tratarse de una medida a dimensional para su interpretación hay que tener en cuenta la escala de medida