標誌變異指標（CV）是衡量數據離散程度的常用指標，它反映了數據的波動性。然而，CV對極端值非常敏感，因為極端值的存在會導致CV的值偏高，從而可能誤導我們對數據離散程度的判斷。為了降低CV對極端值的敏感度，我們可以采取以下幾種方法：
1.使用中位數絕對偏差（MAD）：MAD是另壹種衡量數據離散程度的指標，它計算的是數據集中每個數值與中位數的絕對差值的平均值。相比於CV，MAD對極端值的敏感度較低，因為它只關註每個數值與中位數的距離，而不考慮數值的大小。
2.使用四分位距（IQR）：IQR是上四分位數（Q3）與下四分位數（Q1）之間的差值，它反映了數據的離散程度。相比於CV，IQR對極端值的敏感度也較低，因為它只關註數據的中間部分，而不考慮兩端的數據。
3.使用百分位數範圍（PR）：PR是第p百分位數與第q百分位數之間的差值，它同樣可以反映數據的離散程度。相比於CV，PR對極端值的敏感度也較低，因為它只關註數據的某個特定部分，而不考慮其他部分的數據。
4.使用標準差：標準差是衡量數據離散程度的另壹個常用指標，它計算的是數據集中每個數值與均值的差的平方的平均值的平方根。相比於CV，標準差對極端值的敏感度也較低，因為它只關註每個數值與均值的距離，而不考慮數值的大小。
5.使用Winsor化：Winsor化是壹種處理極端值的方法，它將數據集中的極端值替換為數據集中的某個特定的值。通過這種方法，我們可以降低CV對極端值的敏感度。
總的來說，降低CV對極端值的敏感度的方法有很多，我們可以根據實際需要選擇合適的方法。