라이더 는 출산 력 지표 를 코호트 율 과 기간 율 로 구분 하 고 , 이 들 의 관계 에 관심 을 기울였 다 . 인구 학자 들 은 보통 연령 별 출산율 의 목록 과 이것 의 요약 통계 치 인 합계 출산 율 , 그리고 평균 출산 연령 을 가지 고 출산 력 을 측정 한다 . 연령 별 출산율 은 기간 을 X 축 , 연령 을 Y 축 으로 하 는 렉시스 다이아그램 ( Lexis Diagram ) 으로 표현 할 수 있 다 . 모든 연령 별 출산율 은 특정 의 기간 ( Y 축 의 행렬 ) 과 특정 의 코호트 ( 대각선 의 행렬 ) 에 모두 속하 게 된다 . 결국 , 합계 출산율 을 계산 할 수 있 는 방법 은 두 가지 가 있 을 것 이 다 . 하나 는 기간 율 로서 Y 축 을 따라 수직 으로 연령 별 출산율 을 합산 하 는 것 이 다 . 다른 하나 는 코호트 율 로서 연령 별 출산율 을 대각선 으로 합산 하 는 것 이 다 . 출산 력 의 수준 ( 총량 [ 總量 ] , quantum ) 과 속도 ( 템포 , tempo ) 가 장기 적 으로 변하 지 않 는다면 , 코호트 율 과 기간 율 은 전혀 차이 가 나 지 않 을 것 이 다 . 그러나 출산 력 의 수준 이나 속도 가 변하 게 되 면 , 기간 율 과 코호트 율 은 차이 가 날 수 밖에 없 다 . 가령 나중 의 코호트 가 출산 의 시기 를 늦추 면서 평균 출산 연령 이 올라가 게 되 면 , 주어진 기간 의 총신 생 아수 는 줄어들 고 기간 합계 출산율 은 코호트 합계 출산 율 보다 낮 은 수치 를 기록 하 게 될 것 이 분명 하 다 .