Размах может быть ненадёжным показателем при анализе данных, потому что он чувствителен к выбросам (аномальным значениям), что может исказить общую картину изменчивости. 2

Например, если в данных есть одно очень большое или маленькое значение, это может искусственно увеличить или уменьшить размах. 1 Также размах не даёт информации о том, как данные распределены между минимумом и максимумом. 1

Для более глубокого анализа рекомендуется использовать другие метрики, например, дисперсию или стандартное отклонение. 1

Кроме того, если выборка довольно значительная по размеру, и её крайние значения являются выбросами, ценность размаха на практике сводится к нулю. 5

Выбор меры вариативности зависит от особенностей распределения данных и требований конкретного анализа. 2