在统计学中，我们常常需要衡量一组数据的分布特性，其中离散程度是一个重要的指标。所谓离散程度，是指数据值之间的差异或分散情况。通俗地说，如果数据点彼此之间相差较大，则说明这组数据的离散程度较高；反之，如果数据点集中在一个较小的范围内，则其离散程度较低。

在众多用来描述离散程度的方法中，“极差”是一种最简单直观的方式。极差的定义非常明确，它是数据集中最大值与最小值之差。换句话说，极差反映了数据两端的最大跨度。当极差增大时，意味着数据中的最大值和最小值之间的差距拉大了，因此我们可以推断出，数据的离散程度也随之增加。

例如，假设有一组学生成绩数据：{70, 75, 80, 85, 90}，其极差为90 - 70 = 20。而另一组成绩数据可能是{60, 65, 70, 75, 80}，同样有五个数，但极差为80 - 60 = 20。虽然这两组数据的极差相同，但如果加入极端值（如100分），第一组数据的极差会进一步扩大，表明整体离散程度更高。

然而需要注意的是，极差虽然易于计算且直观易懂，但它并不能全面反映数据的离散情况。比如，在某些情况下，即使极差很大，数据也可能大部分集中在中间区域，只有少数几个极端值导致了较大的极差。因此，除了极差之外，我们还需要结合其他更复杂的统计量，如方差、标准差等，来更准确地评估数据的离散程度。

总结来说，极差作为衡量数据离散程度的一个基础工具，能够帮助我们快速了解数据的基本分布特征。当极差增大时，通常意味着数据的波动范围变宽，离散程度增强。但在实际应用中，还需综合考虑其他统计指标，才能对数据的分布特性做出更加全面和准确的判断。