首先，让我们来了解一下全距。全距是指一组数据中最大值与最小值之间的差距。它反映了数据的变异程度，也就是数据的范围大小。要计算全距，我们只需要找到数据集中的最大值和最小值，然后相减即可。
举个例子，假设我们有一组数据：2, 5, 8, 10, 12。那么这组数据的全距就是12 - 2 = 10。
接下来，让我们来了解一下四分互差。四分互差是一种衡量数据分布离散程度的统计量，它通过计算每个数据点与相邻数据点的差值来衡量数据的分散程度。
为了计算四分互差，我们需要先对数据进行排序。然后，我们可以按照以下步骤来计算：
1. 将数据集分为四个等分，每个等分包含相等数量的数据点。
2. 对于第一个等分，计算该等分内相邻数据点的差值，并将这些差值相加。
3. 对于第二个等分，同样计算该等分内相邻数据点的差值，并将这些差值相加。
4. 对于第三个等分，同样计算该等分内相邻数据点的差值，并将这些差值相加。
5. 对于第四个等分，同样计算该等分内相邻数据点的差值，并将这些差值相加。
6. 最后，将四个等分的差值相加，得到四分互差的总和。
举个例子，假设我们有一组数据：5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19。我们将这组数据排序后得到：5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19。然后，我们将其分为四个等分：[5, 7], [9, 11], [13, 15], [17, 19]。接着，我们分别计算每个等分内的相邻数据点的差值：[7-5=2], [11-9=2], [15-13=2], [19-17=2]。最后，我们将这四个差值相加，得到四分互差的总和为8。