在预防医学中，了解和分析数据是非常重要的。数值变量资料指的是可以测量并用数字表示的数据，比如身高、体重或血压等。这些数据的离散程度反映了数据之间的差异性大小，即数据分布的集中趋势与分散状态。衡量数值变量资料离散程度的主要指标有极差（Range）、四分位数间距（Interquartile Range, IQR）、方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）和变异系数（Coefficient of Variation）等。
1. 极差：是指一组数据中最大值与最小值之差，是最简单的离散程度指标。极差容易受到极端值的影响，不能准确反映数据的分布情况。
2. 四分位数间距：是上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1）之间的差异，可以较好地描述一组数据中间50%的数据范围，不受两端极端值影响。
3. 方差：表示每个数值与平均数之差的平方的平均数。方差越大说明数据间的离散程度越高，反之则越低。但是由于方差是平方后的结果，其单位不是原始数据的单位。
4. 标准差：为方差的正平方根，它以相同的量纲表示，更直观地反映了数据分布的离散度。
5. 变异系数：标准差与平均数的比例关系。当需要比较不同样本或具有不同计量单位的数据集之间的变异性时，使用变异系数更为合适。

理解这些指标有助于我们更好地分析和解释数值变量资料的特征，对于制定有效的公共卫生策略至关重要。例如，在监测某地区儿童生长发育状况时，通过计算身高、体重等数据的标准差和变异系数，可以了解该地区儿童生长状况的整体差异性，为采取针对性干预措施提供依据。