在预防医学中，离散趋势指标是用来描述一组数据分散程度的重要工具。这些指标可以帮助我们了解数据点之间的差异性以及它们围绕中心位置的分布情况。常用的离散趋势指标包括极差、四分位数间距（IQR）、方差、标准差和变异系数等。
1. 极差：它是最大值与最小值之差，简单直观地反映了数据的最大波动范围，但容易受到极端值的影响。
2. 四分位数间距（Interquartile Range, IQR）：是指上四分位数（Q3）与下四分位数（Q1）之间的差距。IQR不受两端极值影响，能较好地反映中间50%数据的分布情况。
3. 方差：表示每个数值与平均数之差平方后的平均数，用来衡量所有数值相对于其均值的离散程度。方差越大说明这组数据越分散。
4. 标准差：是方差的正平方根，具有与原变量相同的单位，因此在实际应用中更为常见和直观。
5. 变异系数：标准差除以平均数（均值），用来消除量纲影响，比较不同样本或总体间离散程度的相对大小。当需要对比两组数据的变异性时，如果它们的测量尺度或者数量级不同，则使用变异系数更为合适。

在实际应用中，选择合适的离散趋势指标取决于研究目的、数据类型以及是否受到极端值的影响等因素。例如，在描述健康人群血压水平时，可以采用标准差来衡量个体间血压差异；而在分析疾病发生率等比例型变量时，可能更倾向于使用变异系数来进行跨组间的比较。