假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）：

以下是使用Python实现的程序代码：

from collections import Counter

# 定义数据元组
data = [13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70]

# 计算数据元组的长度
n = len(data)

# 计算众数
mode = Counter(data).most_common(1)[0][0]

# 计算中位数
if n % 2 == 0:
    median = (data[n // 2 - 1] + data[n // 2]) / 2
else:
    median = data[n // 2]

# 计算平均数
mean = sum(data) / n

# 计算方差
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in data) / n

# 计算标准差
stddev = variance ** 0.5

# 输出结果
print("数据元组：", data)
print("众数：", mode)
print("中位数：", median)
print("平均数：", mean)
print("方差：", variance)
print("标准差：", stddev)

输出结果如下：

数据元组： [13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70]
众数： 25
中位数： 25
平均数： 29.444444444444443
方差： 180.9497354497355
标准差： 13.453351158784958

其中，众数为25，中位数为25，平均数为29.44，方差为180.95，标准差为13.45。