凡能影响收缩压和舒张压的因素，都可以影响到脉压。当每搏输出量增加的时候，收缩压很高，而舒张压变化较小，结果脉压加大；反之，每搏输出量减少时，收缩压下降，脉压减小。心率减慢，舒张期射血时间延长，舒张末期动脉的残余血量少，舒张压降低，脉压加大；反之，心率加快，则舒张压升高，脉压减少。

引起脉压过大的常见疾病：主动脉瓣关闭不全、主动脉硬化、甲状腺机能亢进、严重贫血、风湿性心脏病、梅毒性心脏病、部分先天性心脏病与高血压心脏病、细菌性心内膜炎等。例如：老年人由于主动脉及其他大动脉粥样硬化、动脉壁的弹性和伸展性降低，出现单纯性收缩期高血压，舒张压正常，脉压增大。

引起脉压减小的常见疾病：心包大量积液、缩窄性心包炎、严重的二尖瓣狭窄、主动脉瓣狭窄、重度心力衰竭、末梢循环衰竭、休克以及由于肥胖、血液粘稠度增高或合并糖尿病、高脂血症等。

一旦发现脉压异常，应该及时到医院查明原因，治疗原发病。例如器质性的主动脉关闭不全必须依靠心脏手术来解决。发现脉压明显减小时，如经详细检查后，未发现明确病因时，应认为属于体质性血压降低 ( 主要指收缩压 ) 。治疗体质性低血压，除增强体质、适当加强营养外，还要防止站立时发生头晕或摔伤。可采用具有调节植物神经作用的谷维素、维生素等药物进行治疗。对无不适感的脉压小，不必过于介意，因其对健康不会产生太大影响。

脉压差过小起因于周围血管的弹性与顺应性减退。血管弹性减退主要是因血管内膜下有大量脂质与钙盐沉着及血管内膜中层平滑肌肌层增生造成的。这些过程除受调节外，还受患者年龄、性别、内分泌、脂质代谢及糖代谢等多种因素的影响。一般来说，年龄越大、肥胖、血液粘稠或合并糖尿病、高脂血症时，血管弹性明显减退。

最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。

极差公式移动极差

（Moving Range）

两个或多个连续样本值中最大值与最小值之差，这种差是按这样方式计算的：每当得到一个额外的数据点时，就在样本中加上这个新的点，同时删除其中时间上“最老的”点，然后计算与这点有关的极差，因此每个极差的计算至少与前一个极差的计算共用一个点的值。一般说来，移动极差用于单值控制图，并且通常用两点（连续的点）来计算移动极差。

极差公式离均差的平方和

由于误差的不可控性，因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实，离散度就是数据偏离平均值的程度。因此将数据与均值之差（我们叫它离均差）加起来就能反映出一个准确的离散程度。和越大离散度也就越大。

但是由于偶然误差是成正态分布的，离均差有正有负，对于大样本离均差的代数和为零的。为了避免正负问题，在数学有上有两种方法：一种是取绝对值，也就是常说的离均差绝对值之和。而为了避免符号问题，数学上最常用的是另一种方法－－平方，这样就都成了非负数。因此，离均差的平方和成了评价离散度一个指标。

极差公式方差（S2）

由于离均差的平方和与样本个数有关，只能反应相同样本的离散度，而实际工作中做比较很难做到相同的样本，因此为了消除样本个数的影响，增加可比性，将标准差求平均值，这就是我们所说的方差成了评价离散度的较好指标。

我们知道，样本量越大越能反映真实的情况，而算数均值却完全忽略了这个问题，对此统计学上早有考虑，在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1)，它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。

① 离散程度的通俗解释——波动大小，

② 为什么要研究一组数据的离散程度。

全面认识一组数据的两个特征：

探索平均数的代表性。

实际问题的需要。

③探索如何表示一组数据的离散程度——方差的形

成过程。

首先，极差——比较粗略；

其次，平均差，比极差更全面，不常用；

再次，选择方差，但数值的单位与原数据单位不

一致。

最后，常用标准差。 δ = S2

④统计含义的解释——方差全面地平均地反映，

标准差全面地直接地反映。

偏离平均数——指与平均数的离差。

平均的——指离差的平均数的平均值。

全面的——指考虑了每个数据的离差。

直接的——指数值单位与原数据单位一致。

⑤应用条件——平均数相同。特殊情况，平均数相

差很小、近似相等时也可以用，不

受两组数据个数的差异限制。

⑥实际作用：

1°直接比较：

同一时间事物或现象的整齐性、均匀性、一致性的差异；

不同时间过程的稳定性、均衡性、一致性的差异；

2°比较平均数的代表性：

3°与平均数配合作统计分析：如:Vδ =

4°样本估计总体。样本比较估计总体的差异，用样本

标准差，估计总体标准差。

*样本估计总体的方法有两个：点估计和区间估计。

只要求会点估计，即直接用样本的特征数作为总体

相应参数的估计值。

极差公式标准差（SD）

由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。

移动极差（Moving Range），是指两个或多个连续样本值中最大值与最小值之差，这种差是按这样方式计算的：每当得到一个额外的数据点时，就在样本中加上这个新的点，同时删除其中时间上“最老的”点，然后计算与这点有关的极差，因此每个极差的计算至少与前一个极差的计算共用一个点的值。一般说来，移动极差用于单值控制图，并且通常用两点（连续的点）来计算移动极差。