至少有75%的数据落在平均数加减2个标准差的范围之内至少有89%的数据落在平均数加减3个标准差的范围之内至少有94%的数据落在平均数加减4个标准差的范围之内

切比雪夫不等式是一个统计学中用来描述任意分布的特性的工具，它可以告诉我们一个随机变量的观测值会在距均值多少个标准差的范围内。

根据切比雪夫不等式，对于任何正整数 \( k > 1 \)，至少有 \((1 - \frac{1}{k^2})\) 的观测值落在距均值 \( k \) 个标准差的范围内。

在这个问题中，\( k = 4 \)，因此：

\[
1 - \frac{1}{4^2} = 1 - \frac{1}{16} = \frac{15}{16} = 0.9375
\]

这意味着至少 93.75% 的观测值会落在距均值 4 个标准差的范围内。四个选项中，最接近 93.75% 的是 C: 94%。

因此，正确答案是 **C: 94%**。

### 专业分析

- **适用性**：切比雪夫不等式适用于任何分布，无论是否对称。这使得它在不知道数据具体分布时也能提供有用的界限。

- **意义**：即使对于非正态分布的数据，我们仍然可以利用切比雪夫不等式估计数据的集中程度。对于 4 个标准差，至少有 94% 的数据点会落在这个范围内，这表明数据的广泛分布但仍在此范围内。

- **局限性**：切比雪夫不等式给出的结果有时可能不如正态分布时用 68-95-99.7 规则精确，但它的优点在于适用范围广。