1、统计和统计学的定义；统计的三个涵义（具体解释）及其关系；统计的作用；统计工作四阶段划分。
统计是人们认识客观世界总体数量变动关系和变动规律的活动的总称，是人们认识客观世界的一种有力工具。
统计学是统计活动经验的总结和理论概括，是经过系统化的知识体系，目的在于探索数据的内在规律性，科学地认识客观事物的数量特征。
统计的三个涵义：
统计工作（活动、实践）：统计数据的搜集、整理和分析研究活动
统计资料（数据）：统计活动的成果。包括通过搜集取得的统计数据和运用统计数据整理、分析的成果。对统计数据有三点要求：客观性、准确性、及时性。
统计学（理论）：搜集、处理、分析研究统计数据的方法和理论
关系：
统计工作是统计实践活动；
统计资料是统计工作的成果；
统计学是统计实践经验的理论概括和深化，统计学形成以后，又反过来指导统计工作实践，它们是理论与实践的关系。
统计的作用：
1.从整体上反映和分析事物数量特征，观察事物的本质和发展规律，作出正确的判断。
2.从宏观上看，是国家宏观调控和管理的重要工具。
3.从微观上看，是企业管理与决策的依据。
4.日常生活中，统计可以宣传群众、教育群众。
5.是进行科学研究的重要方法。通过数字揭示事物在特定时间方面的数量特征，以便对事物进行定量乃至定性分析，从而做出正确的决策。正因如此，统计信息越来越多地和其他信息结合在一起，如情报信息，商品信息等。而诸如此类信息，以统计数字显示或以统计数字为依据，可利用程度大为提高。
统计工作过程：统计设计；统计调查；统计整理；统计分析；
(1)统计设计：是指根据统计研究对象的性质和统计研究的目的，对统计工作各个方面和各
个环节的通盘考虑和安排。是统计工作的第一阶段。其结果表现为各种设计方案。(2)统计调查:取得统计数据，是进行统计分析的基础。离开了统计数据，统计方法就失去
了用武之地。如何取得所需的统计数据是统计学研究的内容之一。
(3)统计整理:对统计数据进行加工处理，使统计数据系统化、条理化，符合统计分析的需
要。数据整理是介于数据收集与数据分析之间的一个必要环节。
(4)统计分析:统计的核心内容，通过统计描述和统计推断的方法探索数据内在规律。
2、统计指标的涵义及其特点；统计指标体系的涵义。
统计指标：是说明客观现象总体数量特征的名称和具体数值的统一体。
统计指标的特点：（1）数量性（2）综合性（3）客观性（4）具体性
（1）数量性。统计指标反映客观现象数量特征，所有的统计指标都是用数值来表现的。这一特征决定了统计指标与统计总体的区别。
例如，“学生”可以是一个总体，而“学生人数”却是一个统计指标。
（2）综合性。统计指标说明的对象是总体而不是总体单位，其数值是许多个体现象数量综
合的结果。
例如，某工人年龄32岁、月工资1619元等都不是统计指标，而某工厂工人平均年龄28岁，月工资总额12万元才可能是统计指标，这些指标数值是许多总体单位标志值综合的结果。
（3）客观性。统计指标反映已经存在的客观事实的数量特征。这一特点把统计指标与其他有关学科所应用的指标区分开来了，例如与计划指标、预测指标的区别。
（4）具体性。统计指标不是抽象的概念和数字，它是具体现象量的反映。
统计指标体系：就是由若干相互联系的统计指标所组成的整体。
3、正确区分总体与总体单位、总体与指标、标志与指标、变量与变量值、连续变量与离散变量、数量标志与品质标志、数量指标与质量指标，以及标志与指标的区别和联系。(1)统计总体：是在一定研究目的下，由客观存在的某方面性质相同的许多个别事物组成的
整体。总体单位：是构成统计总体的各个个别事物（或个体）。
总体和单位的概念是相对而言的，随着研究目的不同，总体范围不同而相互变换。
总体单位构成了统计总体，总体是由总体单位构成的，没有总体单位，就没有统计总体。
(2)总体：整体
指标：整体特征
(3)标志：是说明总体单位属性或特征的名称
统计指标：是说明客观现象总体数量特征的名称和具体数值的统一体。
主要区别：统计指标是说明总体特征的，而标志是说明总体单位特征的。
二者的联系：有许多指标的数值是从总体单位数量标志的标志值汇总而来的。
(4)变量：是可变的数量标志
变量值（标志值）：变量所取的具体数值就是变量值。
变量值是变量的具体表现，也就是可变的数量标志的不同取值。
(5)连续型变量：是指其取值可以连续不断，相邻两个整数变量值之间可以作多次分割的变
量。连续型变量的数值靠测量或计算取得，表现为整数或小数。
离散型变量：是指只能取整数值的变量，它的取值是一一可数的，离散型变量的数值只能用计数的方法取得。
(6)品质标志：表示事物质的特征，用文字表述属性；
数量标志：表示事物量的特征，用数值表示特征。
(7)数量指标：总体单位数目或总体各单位标志值总量
数量指标所反映的是总体的绝对数量，其指标值随总体范围的大小变化而成同向的增减变化。数量指标的表现形式为绝对数。
质量指标：是说明总体数量对比关系和总体单位标志值平均水平的统计指标。
4、总体的性质；样本及其特点。
总体的性质：
（1）同质性：构成总体的各总体单位必须在某一个方面具有相同的性质。
（2）差异性：同一个总体在某一方面必须是有差异的。
（3）大量性：统计总体是由许多单位组成的。
（4）客观性：统计总体和总体单位都必须是客观存在的实物。
样本：是指从总体抽取出的、作为总体的代表，由部分单位组成的集合体。
样本也是由一定数量的单位构成，样本所包含单位数称为样本容量。
样本特点：
（1）样本的单位必须取自总体的内部，不许总体外部单位参加；
（2）从一个总体可以抽取许多种样本；
（3）样本是总体的代表体；
（4）从总体中抽出样本进行调查，目的是为了对总体的数量特征进行推断。
5、统计调查的分类：全面调查与非全面调查、统计报表与专门调查、统计报表的分类、四种专门调查（定义、特点、适用条件、目的等）。什么是重点单位。
（1
（2
②非全面调查，对调查单位中一部分单位进行调查。全面调查与非全面调查是以调查对象所包括的单位范围不同来区分的，而不是以最后取得的结果是否反映总体特征的全面资料而言的。
（3）统计报表：它是按照国家有关法规的规定自上而下的统一布置，自下而上的逐级提供基本统计数据的一种调查方式。
分类：按调查范围不同：分为全面的和非全面的统计报表
按报送时间不同：日报、旬报、月报、季报、半年报和年报等。
按报表内容和报送范围不同：国家报表、部门报表和地方报表。
（4）一、重点调查
（一）重点调查的概念
重点调查是一种非全面调查，它是在调查对象中，选择一部分重点单位作为样本进行调查。重点调查主要适用于那些反映主要情况或基本趋势的调查。
（二）重点单位的选取
重点调查的重点单位，通常是指在调查总体中具有举足轻重的、能够代表总体的情况、特征和主要发展变化趋势的那些样本单位。这些单位可能数目不多，但有代表性，能够反映调查对象总体的基本情况。
选取重点单位，应遵循的两个原则，一是要根据调查任务的要求和调查对象的基本情况而确定选取的重点单位及数量。一般来讲，要求重点单位应尽可能少，而其标志值在总体中所占的比重应尽可能大，以保证有足够的代表性；二是要注意选取那些管理比较健全、业务力量较强、统计工作基础较好的单位作为重点单位。
（三）重点调查的特点
重点调查的主要特点是：投入少、调查速度快、所反映的主要情况或基本趋势比较准确。（四）重点调查的作用
根据重点调查的特点，重点调查的主要作用在于反映调查总体的主要情况或基本趋势。因此，重点调查通常用于不定期的一次性调查，但有时也用于经常性的连续调查。
二、典型调查
（一）典型调查的概念
典型调查也是一种非全面调查，它是从众多的调查研究对象中，有意识地选择若干个具有代表性的典型单位进行深入、周密、系统地调查研究。
进行典型调查的主要目的不在于取得社会经济现象的总体数值，而在于了解与有关数字相关的生动具体情况。
（二）典型调查的优缺点
典型调查的优点在于调查范围小、调查单位少、灵活机动、具体深入、节省人力、财力和物力等。其不足是在实际操作中选择真正有代表性的典型单位比较困难，而且还容易受人为因素的干扰，从而可能会导致调查的结论有一定的倾向性，且典型调查的结果一般情况下不易用以推算全面数字。
（三）典型调查的类型
一般来说，典型调查有两种类型：
一种是一般的典型调查，即对个别典型单位的调查研究。在这种典型调查中，只需在总体中选出少数几个典型单位，通过对这几个典型单位的调查研究，用以说明事物的一般情况或事物发展的一般规律。第二种是具有统计特征的划类选点典型调查，即将调查总体划分为若干个类，再从每类中选择若干个典型进行调查，以说明各类的情况。
（四）典型调查的作用
典型调查的作用主要有以下两点：
1、在特定的条件下用于对数据的质量检查；
2、了解与数字相关的生动具体情况。
三、抽样调查
（一）抽样调查的概念
抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。
根据抽选样本的方法，抽样调查可以分为概率抽样和非概率抽样两类。概率抽样是按照概率论和数理统计的原理从调查研究的总体中，根据随机原则来抽选样本，并从数量上对总体的某些特征作出估计推断，对推断出可能出现的误差可以从概率意义上加以控制。在我国，习惯上将概率抽样称为抽样调查。
（二）抽样调查的特点
抽样调查有以下三个突出特点：
1、按随机原则抽选样本；
2、总体中每一个单位都有一定的概率被抽中；
3、可以用一定的概率来保证将误差控制在规定的范围之内。
四、普查
普查一般是调查属于一定时点上的社会经济现象的总量，但也可以调查某些时期现象的总量，乃至调查一些并非总量的指标。
普查的特点：
（1）不连续的定期调查
（2）一般需要规定统一的标准时间，避免重复或遗漏。
（3）数据的规范化程度较高
（4）适用范围比较狭窄
6、统计数据搜集方案的具体内容；调查对象、调查单位与填报单位；调查时间的解释；填报单位与调查单位的区别；调查表的分类及适用条件。
(1)统计数据搜集方案的具体内容；
一、询问调查法
它是调查者与被调查者直接或间接接触以获得数据的一种方法，主要包括：
1）访问调查
2）邮寄调查
3）电话调查
4）计算机辅助调查
5）座谈会和个别深度访谈
二、观察法：观察法是观察者深入现场或进入一定情境，运用感觉器官或借助科学仪器，直接或间接地观察调查对象，以获得调查资料的方法，它是一种可替代直接发问的方法。三、实验法：
实验法是一种特殊的观察调查方法，它是在所设定的特殊实验场所、特殊状态下，对调查对象进行实验以取得所需资料的一种调查方法。
它是指在既定条件下，通过实验对比，对实验对象中某些变量之间的因果关系及其发展变化过程加以观察分析的一种调查方法。
(2)调查对象、调查单位与填报单位
调查对象是根据调查目的确定的调查研究总体。
调查单位是构成调查对象的每一个单位。
填报单位：它是负责向上报告调查内容、提交统计资料的单位。
(3)调查时间的解释
确定调查时间
两种涵义
调查时间是指调查资料所属时间。要注意时期现象与时点现象调查时间确定的不同。
调查期限是进行调查工作的时限，包括搜集资料和报送资料的工作所需要的时间。
(4)填报单位与调查单位的区别
填报单位：必须是人或者是以人为主体的企业等
调查单位：可以是人，也可以是物。
(5)调查表的分类及适用条件
调查表：它是用于登记调查数据的一种表格，调查表一般由表头、表体和表外附加三部分组成。
分类：单一表和一览表
单一表就是一张表格里只登记一个调查单位，如职工登记卡片。每一张表格里只登陆一个职工的个人信息。
一览表就是把许多调查单位和相应的项目按次序登记在一张表格里的一种统计表
1、统计和统计学的定义；统计的三个涵义（具体解释）及其关系；统计的作用；统计工作四阶段划分。 统计是人们认识客观世界总体数量变动关系和变动规律的活动的总称，是人们认识客观世界的一种有力工具。 统计学是统计活动经验的总结和理论概括，是经过系统化的知识体系，目的在于探索数据的内在规律性，科学地认识客观事物的数量特征。 统计的三个涵义： 统计工作（活动、实践）：统计数据的搜集、整理和分析研究活动 统计资料（数据）：统计活动的成果。包括通过搜集取得的统计数据和运用统计数据整理、分析的成果。对统计数据有三点要求：客观性、准确性、及时性。 统计学（理论）：搜集、处理、分析研究统计数据的方法和理论 关系： 统计工作是统计实践活动； 统计资料是统计工作的成果； 统计学是统计实践经验的理论概括和深化，统计学形成以后，又反过来指导统计工作实践，它们是理论与实践的关系。 统计的作用： 1.从整体上反映和分析事物数量特征，观察事物的本质和发展规律，作出正确的判断。 2.从宏观上看，是国家宏观调控和管理的重要工具。 3.从微观上看，是企业管理与决策的依据。 4.日常生活中，统计可以宣传群众、教育群众。 5.是进行科学研究的重要方法。通过数字揭示事物在特定时间方面的数量特征，以便对事物进行定量乃至定性分析，从而做出正确的决策。正因如此，统计信息越来越多地和其他信息结合在一起，如情报信息，商品信息等。而诸如此类信息，以统计数字显示或以统计数字为依据，可利用程度大为提高。 统计工作过程：统计设计；统计调查；统计整理；统计分析； (1)统计设计：是指根据统计研究对象的性质和统计研究的目的，对统计工作各个方面和各 个环节的通盘考虑和安排。是统计工作的第一阶段。其结果表现为各种设计方案。(2)统计调查:取得统计数据，是进行统计分析的基础。离开了统计数据，统计方法就失去 了用武之地。如何取得所需的统计数据是统计学研究的内容之一。 (3)统计整理:对统计数据进行加工处理，使统计数据系统化、条理化，符合统计分析的需 要。数据整理是介于数据收集与数据分析之间的一个必要环节。 (4)统计分析:统计的核心内容，通过统计描述和统计推断的方法探索数据内在规律。 2、统计指标的涵义及其特点；统计指标体系的涵义。 统计指标：是说明客观现象总体数量特征的名称和具体数值的统一体。 统计指标的特点：（1）数量性（2）综合性（3）客观性（4）具体性 （1）数量性。统计指标反映客观现象数量特征，所有的统计指标都是用数值来表现的。这一特征决定了统计指标与统计总体的区别。 例如，“学生”可以是一个总体，而“学生人数”却是一个统计指标。 （2）综合性。统计指标说明的对象是总体而不是总体单位，其数值是许多个体现象数量综
统计法规 第一章 1.统计数据的真实、准确、完整、及时是整个统计工作的灵魂。 2.统计法的立法宗旨是保障统计资料的准确性和及时性。 3.国家统计标准由国家统计局制定，或者由国家统计局和国务院标准化主管部 门共同制定；国务院有关部门可以制定补充性的部门统计标准，报国家统计局审批。 4.国家制定统一的统计标准，保障统计调查采用的指标涵义、计算方法、分类 目录、调查表式和统计编码等的标准化。 第二章 1. 《中华人民共和国统计法》是由全国人民代表大会常务委员会制定颁布的。 2. 《统计法实施细则》在性质上属于行政法规，由国务院审批。 3. 统计法律→统计行政法规(条例、细则、规定)：《统计法实施细则》、《全国经济普查条例》、《全国农业普查条例》、《关于工资总额组成的规定》、《关于加强统计工作的决定》（法规性文件）→地方性法规/→统计行政规章（办法）→政府规章/→部门规章 4. 《中华人民共和国统计法》1983年12月8日通过，1996年5月15日第一次修订，2009年6月27日第二次修订，2010年1月11日施行。 5. 政府规章是人民政府所制定的统计行政规章；部门规章是由国务院各部委和国务院直属机构制定的统计行政规章。 第三章 1. 统计资料，是指统计活动过程中所产生的、反映国民经济和社会发展情况的统计成果以及与之相联的其他资料的总称。 2. 统计工作的统一性最为关键的是统计管理体制的集中统一。 3. 统计法的基本原则： ①保障统计工作统一性原则：统计管理体制集中统一；统计制度统计标准统一；统计资料统一管理和公布。 ②保障统计工作的独立性原则：独立行使职权，不受非法干涉；县级以上人民政府统计机构独立单设。 ③统计机构依法履行职责原则：职责法定；依法履行职权不可放弃、超越、滥用；减轻统计调查对象的负担。 ④保障统计信息社会共享原则：统计信息共享；定期公布统计资料；公布的权限；公开的方式；统计信息咨询服务工作。 ⑤统计资料保密原则 5.凡通过抽样调查、重点调查、行政记录能取得统计数据的，不得制发定期全 面统计报表。 第四章 1. 统计体制两种基本形式：集中型、分散型 集中型：①可以最大限度地避免重复调查，节约调查经费，减轻统计调查对象的负担；②独立于各主管部门的统计机构负责统计工作，做到客观、公正，能有
第一章 第一讲数据的图表展示 第一节定类数据的整理和展示 第二节定序数据的整理和展示 第三节数值型数据的整理和展示 统计数据的类型 统计数据是对客观现象进行计量的结果。 根据对研究对象计量的不同精确程度，按数据的计量尺度由低到高、由粗略到精确分为两大层次：定性数据和定量数据。 定性数据可以再细分为定类数据和定序数据， 定量数据可以再细分为定距数据和定比数据。 定性数据：常用文字表述，计量结果表现为类别 定类数据 （1）定类数据（Nominal Data）是按照客观现象的某种属性对其进行平行分类，所使用的数值只是作为各种分类的代码，并不反映各类的优劣、量的大小或顺序。 例如，人口按性别分为男和女，用“1”表示男性，“0”表示女性。 定类尺度的主要数学特征是“=”或“≠”。在统计处理中，对于不同的类别，虽然可以计算单位数，但它不能表明第一类的一个单位可以相当于第二类的几个单位。 定序数据 （2）定序数据（Ordinal Data）是对客观现象各类之间的等级差或顺序差测度的数据。利用定序尺度不仅可以将研究对象分成不同的类别，而且还可以反映各类的优劣、量的大小或顺序。例如，学生成绩可以分为优、良、中、及格和不及格等五类。 定序尺度虽然无法表明一个优等于几个良，但却能确切地表明优高于良，良又高于中……。定序尺度的主要数学特征是“<”或“>”。
定量数据：计量结果表现为具体的数值 定距数据 （1）定距数据（Interval Data），又称间隔尺度数据，不仅能比较各类事物的优劣，还能确切计算出事物之间差异的大小。例如，对于温度而言，每一度的温差都是相同的。 特点是没有绝对零点，可以做加减运算，但不能做乘除运算 定比数据 （2）定比数据（Ratio Data），是数据的最高等级，既有测量单位，也有绝对零点。例如，学生人数、身高等。 注意 1. 对定类数据和定序数据主要是做分类整理 2. 对定距数据和定比数据则主要是做分组整理 3. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高 层次数据的整理和显示方法并不一定适合于低层次的数据 第一节定类数据的整理和展示 一、◆基本过程： 1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数（频率）分布表 4. 用图形显示数据 定类数据的整理——频数分布 二、◆频率的性质 （1）任何频率都是界于0和1之间的一个分数。 （2）各组频率之和等于1。 三、◆条形图 1. 条形图是用宽度相同的条形的长短来表示数据变动的图形。 2. 在表示定类数据的分布时，是用条形图的长度来表示各类别数据的频数或 频率。
统计学复习资料 第一章数据系统 一、数据类型 1、定性数据 2、定量数据 定量数据（scale）：可以得到具体数值，一般还有测量单位。 定距变量：如温度、年龄…… 定比变量：如收入…… 定距数据（Scale）：通常指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据。 定序数据（ordinal）：是具有内在固定大小或高低顺序的数值或字符，如文化程度、职称，等。 定类数据（nominal）：没有内在固定大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据，如性别、民族，等。 二、数据来源 1、野外调查 2、定位或半定位观测 3、室内实验 4、判图 5、统计资料和文献 二、数据的整理 1、检查资料、统计分组与图表绘制 确保资料的可靠性、完整性和准确性 统计分组是按照一定标志和要求，把数据分成不同的组，为后续的统计研究打下基础。 统计分组可分为：按质量标志分组和按数量标志分组。 按质量标志分组，多用于人文-经济地理领域，其组数取决于社会经济现象的基本类型和其在研究中的意义，而且不分组距。如：在人口地理研究中，将人口按性别、民族、职业进行分组。 按数量标志分组，是先依其变量类型不同，分为离散型变量和连续型变量，然后再根据其特征的不同进行分组。 离散型变量可采用单项式（每个变量为一组）和组距式（整个变量分成几个区间，每个区间为一组）处理。 连续型变量只能采取组距式分组。又可分为等距和不等距分组两种。 组距分组： 第一步，求变量的全距RR=Xmax-Xmin 第二步，确定组数nn=1+3.32lgN（N为样本总量） 第三步，计算组距：h=R/n 第四步，确定每组的上、下限 2、数据的合并与分割 3、数据的函数变换 4、数据的其他变换 数据的函数变换 是将原始数据的每一个数值通过特定的运算方式变换成新的数值。在原有数据基本上，计算产生一些含有更丰富信息的新数据。使数据更直观、更有效。 常见的数据变换有：对数或多项式变换；时间序列的平稳化处理；利用区间变换压缩数据取值X围和标准化处理等。 包括算术表达式、条件表达式和函数三大部分。
统计学基础知识要点(总3页) --本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可-- --内页可以根据需求调整合适字体及大小--
第一章：导论 1、什么是统计学统计方法可以分为哪两大类 统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。统计方法可分为描述统计方法和推断统计方法。 2、统计数据可分为哪几种类型不同类型的数据各有什么特点 按照所采用的计量尺度不同，分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法，分为观测的数据和实验的数据；按照被描述的对象与时间的关系，分为截面数据和时间序列数据。 按计量尺度分时：分数数据中各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序是可以任意改变的；顺序数据的类别之间是可以比较顺序的；数值型数据其结果表现为具体的数值。按收集方法分时：观测数据是在没有对事物进行人为控制的条件下等到的；实验数据的在实验中控制实验对象而收集到的数据。按被描述的对象与时间关系分时：截面数据所描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据所描述的是现象随时间而变化的情况。 3、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体是包含研究的全部个体的集合。比如要检验一批灯泡的使用寿命，这一批灯泡构成的集合就是总体。样本是从总体中抽取的一部分元素的集合。比如从一批灯泡中随机抽取100个，这100个灯泡就构成了一个样本。参数是用来描述总体特征的概括性数字度量。比如要调查一个地区所有人口的平均年龄，“平均年龄”即为一个参数。统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量。比如要抽样调查一个地区所有人口的平均年龄，样本中的“平均年龄”即为一个统计量。变量是说明现象某种特征的概念。比如商品的销售额是不确定的，这销售额就是变量。 第二章：数据的收集 1、调查方案包括哪几个方面的内容 调查目的，是调查所要达到的具体目标。调查对象和调查单位，是根据调查目的确定的调查研究的总体或调查范围。调查项目和调查表，要解决的是调查的内容。 2、数据的间接来源（二手数据）主要是公开出版或公开报道的数据；数据的直接来源一是调查或观察，二是实验。 3、统计调查方式：抽样调查、普查、统计报表等。 抽样调查是从调查对象的总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体数量特征的一种数据收集方法。特点：经济性，时效性强，适应面广，准确性高。普查是为某一特定目的而专门组织一次性全面调查。我国进行的普查主要有人中普查、工业普查、农业普查等。统计报表是按照国家有关法规的规定，自上而下地统一布置、自下而上地逐级提供基本统计数据的一种调查方式。 除此之外，还有重点调查和典型调查。 4、统计数据的误差通常是指统计数据与客观现实之间的差距，误差的主要类型有抽样误差和非抽样误差两类。 抽样误差主要是指在样本数据进行推断时所产生的随机误差（无法消除）；非抽样误差是人为因素造成的（理论上可以消除） 5、统计数据的质量评价标准：精度，即最低的抽样误差或随机误差；准确性，即最小的非抽样误差或偏差；关联性，即满足用户决策、管理和研究的需要；及时性，即在最短的时间里取得并公布数据；一致性，即保持时间序列的可比性；最低成本，即在满足以上标准的前提下，以最经济的方式取得数据。 6、数据的收集方法分为询问调查与观察实验。 7、统计调查方案包括哪些内容 调查目的即调查所要达到的具体目标；调查对象和调查单位，调查对象是根据调查目的确定的调查研究的总体或调查范围，调查单位是构成调查对象中的每一个单位；调查项目和调查表，就是调查的具体内容；其它问题，即明确调查所采用的方式和方法、调查时间及调查组织和实施细则。第三章：数据整理与展示 1、对于通过调查取得的原始数据，应主要从完整性和准确性两个方面去审核。 2、对分类数据和顺序数据主要是做分类整理，对数值型数据则主要是做分组整理。 3、数据分组的步骤：确定组数、组距，最后制成频数分布表 统计分组时“上组限不在内”，相邻两组组限间断，上限值采用小数点。 组中值＝（下限值+上限值）/2 4、频数：落在各类别中的数据个数；频数分布指把各个类别及落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表现出来；比例：某一类别数据占全部数据的比值；百分比：将对比的基数作为100而计算的比值；比率：不同类别数值的比值；分类数据的图示包括条形图和饼图。 5、直方图与条形图的差别：条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，宽度则是固定的，直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。其次，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。最后，条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数值型数据。 第四章：数据分布特征的测度 1、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度
第一章导论 ●统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。 1.2 数据统计的类型 1．按计量尺度划分：定类尺度（分类数据）、定序尺度（顺序数据）、定居尺度&定比尺度（数值型数据）【品质数据（定性数据）：分类数据、顺序数据；数量数据（定量数据）：数值型数据】 2. 按搜集方法划分：观测数据、实验数据 3. 按时间状况划分：截面数据、时序数据 变量：说明现象某种特征的概念，从一次观察到下一次观察，结果会呈现出变化。 变量值：变量的具体取值 分类变量顺序变量数值型变量（离散型变量&连续型变量） 例：一项调查表明，消费者每月在网上购物的平均花费是200元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。要求： （1）这一研究的总体是什么？（2）“消费者在网上购物的原因”是分类变量、顺序变量还是数值型变量？ （3）研究者所关心的参数是什么？（4）“消费者每月在网上购物的平均花费是200元”是参数还是统计量？ （5）研究者所使用的主要是描述统计方法还是推断统计方法？ 第二章数据的搜集 ——一手资料调查——>调查数据实验——>实验数据调查的方式：普查、抽样调查、统计报表…… ——二手资料（统计公报、统计年鉴、网上资料、期刊、杂志、报纸……） 2.2 抽样调查——概率抽样、非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样，指遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样。 特点：★以随机原则抽取样本★每个单位被抽中的概率是已知的★用样本估计总体时,要考虑入样概率（概率抽样≠等概率抽样） 1）简单随机抽样：从包括总体N个单位的抽样框中随机地、一个一个地抽取n个单位作为样本，每个单位入样的概率是相等的。 2）分层抽样：将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。 3）整群抽样：将总体中若干个单位合并为组，这样的组称为群，抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查。 4）系统抽样：将总体中的所有单位按一定顺序排列，按照拟抽样数，将其划分成相同的段，然后在每一段中的固定位置抽取一个调查单位。 5）多阶段抽样：先按整群抽样的方法，抽取群，再从选中的群中随机抽取若干单位进行调查，这是二阶段抽样。多阶段抽样以此类推。
统计学知识点汇总 第一章： 统计学是收集、处理、分析、解析数据并从数据中得出结论的科学。 分类：描述统计、推断统计。 描述统计是研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法（内容包括参数估计和假设检验)。 变量：每次观察都会得到不同结果的某种特征。分类变量：又称无序分类变量，观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量. 数值变量：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量. 数据：1、分类数据2、顺序数据3、数值型数据 总体:包含所研究的全部个体(数据)的集合。 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合. 样本量：构成样本元素的数目。 抽样方法：1、简单随机抽样2、分层抽样3、系统抽样4、整群抽样 简单随机抽样：从含有N个元素的总体中,抽取n个元素组成一个样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会(概率）被抽中. 分层抽样：也称分类抽样,在抽样之前先将总体的元素划分为若干层（类）,然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本。 软件应用：用Excel抽取简单随机样本。 第二章: 一、定性数据的图示：1、条形图2、帕累托图3、饼图4、环形图 条形图：是用宽度相同的条形来表示数据多少的图形，用于观察不同类别的多少或分布状况。 帕累托图：是按各类别出现的频数多少排序后绘制的条形图。通过对条形的排序,容易看出哪类频数出现的多，哪类出现的少。 饼图：主要用于表示一个样本(或总体）中各类别的频数占全部频数的比例. 用图表展示定量数据: 生成定量数据的频数分布表时，需要先将原始数据按照某种标准分成不同的组别,然后统计出各组别的数据频数即可。 一组数据所分的组数K应不少于5组且不多于15组。 组距=（最大值-最小值）/组数组数=全距 /组距 每组组距均相等称为等距数列，反之则为异距数列在比较等距数列与异距数列的次数分布时常用： 次数密度=本组次数/本组组距 2。组中值 class midpoint 组中值=(本组上限+本组下限）/2或组中值=（本组假定上限+本组假定下限)/2 二、定量数据的图示:1、分组数据看分布:直方图2、未分组数据看分布：茎叶图和箱线图、垂线图和误差图 最小值 25％四分位数中位数 75%四分位数最大值 箱线图的示意图：Array 3、两个变量间的关系:散点图是用二维坐标展示两个变量之间关系的一种图形。 4、比较多个样本的相似性:雷达图和轮廓图 雷达图是从一个点出发，用每一条射线代表一个变量，多个变量的数据点连接起来成线，即围成一个区域，多个样本围成多个区域,就是雷达图，利用它也可以研究多个样本之间的相似程度。 5、掌握各种图标的绘制，直方图与条形图的区别、茎叶图与直方图的区别。 三、合理使用图表
医学统计学 第一章 绪言 研究设计、资料分析、结论 定量资料：以定量值表达每个观察单位的某项观察指标，如血脂心率等。 定性资料：以定性方式表达每个观察单位的某项观察指标，如血型性别等。 等级资料：以等级方式表达每个观察单位的某项观察指标，如疗效分级等。 总体：是指按研究目的所确定的研究对象中所有观察单位某项指标取值的集合。 样本：是指从研究总体中随机抽取具有代表性的部分观察单位某项指标取值的集合。 （以上均可能考名解） 描述某总体特征的指标称为总体参数，简称参数；描述某样本特征的指标称为样本统计量，简称统计量。 概率是随机事件发生可能性大小的一个度量，概率小于或等于0.05时，统计学通常称该事件为小概率事件，其涵义为该事件发生的可能性很小，进而认为其在一次抽样中不可能发生，此即为小概率原理。 定量资料的统计指标（大题）：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。 同质性与异质性：同质是指观察单位具有相同的性质，是构成研究总体的必备条件；异质性是指性质不同，研究内容不同，对同质性的要求不同。 第二章 个体变异与变量分布 变异（名解）：是以具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标在观察单位之间显示的差别。【在同质的基础上各观察单位（或个体）之间的差异】 正偏态与负偏态 【2.3节为重点，尤其是统计指标与图的关系】几何均数应用于比值数据，中位数适用于偏态分布 离散趋势指标（重点简答）：全距，四分位数间距，方差，标准差和变异系数，其中常用的是标准差和变异系数。 变异系数（名解）：亦称离散系数，是标准差s 与均数x 之比，即X S CV X100%，变异系数常用于比较度量衡单位不同的两组或多组资料的变异度、比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度。 如何正确使用相对数（选择或简答）：1，计算相对数的分母不宜过小。2，分析时不能以构成比代替率。3，对观察单位数不等的几个率，不能直接相加求其平均率（或称总率）。4，计算率时要注意资料的同质性，对比分析时应注意资料的可比性。 标准化率：又称调整率，实际上是一加权平均。标准化的目的是为了进行合理的比较。 正态分布的特征：1，正态分布是一单峰分布，高峰位置在均数X=µ处，这一点由f(X)的定义即知。总体中位数亦为µ。2，正态分布以均数为中心，左右完全对称。3，正态分布取决于两个参数，即均数µ和标准差σ。4，有些指标不符合正态分布，但通过适当的变换后符合正态分布。5，正态分布曲线下的面积分布是有规律的。 σ↑，离散趋势↑
第一章、总论 一、什么是统计学 统计的含义与本质：用数字说明现象的本质 1•统计活动2•统计数据3•统计学 厂政府统计统计的含义及关系 单位统计 经营性统计 匕其他原始数据：未加工价值更大 -次级数据 统计学的产生和发展 1•古典统计学时期（萌芽——17世纪末到18世纪末）描述为主 国势学派：德国的康令和阿亨瓦尔偏重事物性质的解释而不注重数量分析有名无实 政治算数学派：英国的威廉配第和约翰格朗特主张以数字、重量和尺度来研究社会经济 现象及其相互关系有实无名 2•近代统计学时期（18世纪末到19世纪末）统计推断方法体系基本确立 数理统计学派：比利时的凯特莱主张用研究自然科学的方法来研究社会现象，正式把概 率论引入统计学，并最先用大数定律论证了社会生活中随机现象的规律性，还提出了“误差理论”和“平均人”思想奠定统计学理论基础 社会统计学派：德国的克尼斯认为统计学是一门社会学科，是研究社会现象变动原因和 规律性的实质性科学，其显著特点是强调对总体进行大量观察和分析，通过研究其内在联系来揭示社会现象的规律德国恩格尔提出的恩格尔系数美国经济学家库兹涅茨和英国经济 学家斯通等人研究的国民收入和国内生产总值的核算方法 3•现代统计学时期（19世纪末到现在）统计方法与应用全面发展 显著特点：数理统计学由于同自然科学、工程技术科学紧密结合及被广泛应用于各个领域 而获得迅速发展，各种新的统计理论与方法、尤其是推断统计理论与方法得以大量涌现。 统计学的学科性质 1•研究对象：数量性（用数字说明现象本质，包括数量特征、数量关系、数量规律）、总
体性（统计只研究总体不研究个体）、差异性（构成总体的个体必须存在差异） 2•学科范畴： 方法性、层次性、通用性 3•研究方式： 描述性、推断性 统计学的作用 ――统计学的职能：信息职能（提供各种信息资料） 、咨询职能（提供信息整理）、监督职能 （监督经济运行状况）、服务职能（服务社会） 1•统计学为我们认识自然和社会提供了必须的方法和途径 2•统计学在指导生产活动过程中发挥着重要作用 3•统计学在社会经济管理活动中的作用更为显著 4•统计学为科学研究提供了有力的手段 1•计量尺度不同：定性数据和定量数据 ――定型数据：只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据 —定类数据：对事物属性进行平行分类或分组 特点：只测度量事物类别差异，各类别地位 相等。 注意：分类必须符合 穷尽和互斥要求 —定序数据：对事物按照一定的排序进行分类的结果， 表现为有顺序的类别，由定序尺度计 量而成。 ——定量数据：用数值来表现事物数量特征的数据 —定距数据：对事物类别或次序间距离的测度，能区分类型、排序、并计算数量差距 —定比数据：不仅能体现事物之间数量差距， 还能通过对比运算， 即计算两个测度值之间的 比值来体现相对程度的数据，由定比尺度计量而成 、、、...类别 功能、、、 疋类数据 定序数据 定距数据 定比数据 功 能 递 增 区分性质 V V V 排列顺序 V V V 绝对差量 V V 相对比值 V 统计分析的所有方法都只适 用于定量数据 疋类V 疋序V 疋距V 疋比 2•表现形式不同：绝对数、相对数、平均数 ――绝对数：用以反映现象或事物绝对数量特征的数据，以最直观、最基本的形式体现现象 或事物的外在数量特征，有明确的计量单位。绝对数是表现直接数量标志或总量指标的形式。 ――相对数：用以反映现象或事物相对数量特征的数据， 通过另外两个相关统计数据的对比 来体现现象（事物）内部或现象（事物）之间的联系关系。相对数是表现相对指标的形式。 ――平均数：用以反映现象或事物平均数量特征的数据。 体现现象某一方面的一般数量水平。 平均数是表现平均指标的形式。 统计数据类型与研究方法
第一章总论 1、统计数据有哪些分类？不同类型的数据有什么不同特点？试举例说明。 （一）统计数据按照所采用的计量尺度不同，可以分为定性数据与定量数据两类。 一、定性数据是指只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据，具体又分为定类 数据与定序数据两种。 （1）定类数据：按照事物的某种属性对其进行平行的分类或分组所形成的数据。特点：①定类数据只测度了事物之间的类别差，而对各类之间的其他差别却无法从中得知，因此各类地位相同， 顺序可以任意改变②对定类数据，可以且只能计算每一类别中各元素个体出现的频数。 人口的性别（男、女），为了便于统计处理，用数字代码来表示各个类别，例如分别用1、0表示男性与 女性，要注意的是，这时的数字没有任何程度上的差别或大小多少之分，只是符号而已。 （2）定序数据：对事物之间等级或顺序差别测度所形成的数据。特点：①不仅可以测度类别差（分类），还可以测度次序差（比较优劣或排序）②无法测出类别之间的准确差值，因此该尺度的 计量结果只能排序，不能进行算术运算。产品等级（一等品、二等品…）考试成绩（优、良、差） 二、定量数据是指用数值来表现事物数量特征的数据，具体又分为定距数据与定比数据两种。 （1）定距数据：对事物类别或次序之间间距的测度所形成的数据。特点：①不仅能将事物区分为不同类型并进行排序而且可准确指出类别之间的差距是多少②定距尺度通常以自然或物理单位为计量尺度，因此测量结果往往表现为数值③计量结果可以进行加减运算(加减运算有意义)④“0”是测量尺度上的一个测量点，并不代表“没有”。100分制考试成绩；摄氏温度对不同地区温度的测量。 （2）定比数据（比率尺度）：是能够测算两个测度值之间比值的数据。特点：①与定距尺度属于同一层次，计量结果也表现为数值②除了具有其他三种计量尺度的全部特点外，还具有可计算两个测度值之间比值的特点③“0”表示“没有”，即它有一固定的绝对“零点”，因此它可进行加、减、乘、除运算（而定距尺度只可进行加减运算）职工月收入、企业产值、企业销售收入3亿元，人的身高176厘米、体重65公斤，物体的长度30厘米、面积600平方厘米、容积9000立方厘米，水稻的平均亩产400 公斤/亩，某地区的人均国内生产总值25000元/人、第三产业比重48%等，都是定比数据。 （二）统计数据按照其表现形式不同，可以分为绝对数、相对数和平均数三类 绝对数：反映现象或事物绝对数量特征的数据，它以最直观、最基本的形式体现现象或事物的外在数量特征，有明确的计量单位。 相对数：反映现象或事物相对数量特征的数据，它通过另外两个相关统计数据的对比来体现现象（事物）内部或现象（事物）之间的联系关系，其结果主要表现为没有明确计量单位的无名数，少部分表现为有明确计量单位的有名数（限于强度相对数）。 1.结构相对数。将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。居民食品支出 额占消费支出总额比重、产品合格率等。 2.比例相对数。将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如,人口性别比例、投资与消费比例等。 3.比较相对数。将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。如,不同地区 商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。 4.强度相对数，将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。如,人均国内生产 总值用“元/人”表示，人口密度用“人/平方公里”表示，也有用百分数或千分数表示的，如,人口出生率用‰表示。 5.计划完成程度相对数，是某一时期实际完成数与计划数对比，用以说明计划完成程度。 6.动态相对数，将同一现象在不同时期的指标数值对比，用以说明发展方向和变化的速度。如,发展速度、增长速度等。平均数：反映现象或事物平均数量特征的数据，体现现象某一方面的一般数量水平。 （三）统计数据按照其来源不同，可以分为观测数据与实验数据两类。 （四）统计数据按照其加工程度不同，可以分为原始数据与次级数据两类。 （五）统计数据按照其时间或空间状态不同，可以分为时序数据与截面数据两类。 2、总体、样本、个体三者关系如何？试举例说明。 总体：统计研究的客观对象的全体，是具有某种共同性质的事物所组成的集合体（也称为母体） 个体：构成统计总体的个别事物称为个体（也称总体单位）
统计学原理与实务 各章节复习知识点归纳 （考试复习资料精华版—根据历年考试重点以及老师画的 重点原创整理） 第一章总论 重点在“第三节：统计学中的基本概念” 考点一:掌握以下四组概念（含义及举例）-—肯定考一个名词解释! ①总体、总体单位 (统计）总体：是由客观存在的,具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。总体单位：构成总体的个别事物. ②标志、标志值及分类 标志:说明总体单位特征的名称. 分类： Ⅰ按性质不同 a。品质标志：说明总体单位的品质特征，一般用文字表现。（有些品质标志虽然以数量表现，但实质表现产品质量差异。例如产品质量的具体表现未“一等、二等、三等”.) b.数量标志：说明总体单位的数量特征.只能用数值来表现. Ⅱ按变异情况 可变标志:当一个标志在各个总体单位表现不尽相同时称为可变标志 不变标志: ……都相同……不变标志。 标志值:标志的具体表现。
③变量、变量值 变量：指数量标志。 变量值:指数量标志值，具有客观存在性。 ④指标的含义及分类 （统计）指标:是综合反映统计总体某一数量特征的概念和数值，简称指标。a.按其反映总体现象内容不同：数量指标（绝对数,绝对指标,总量指标），质量指标（相对数或平均数，相对指标和平均指标)。 b。按其作用不同：总量指标，相对指标和平均指标. c.按反映的时间特点不同：试点指标和时期指标 d。计量单位的特点：实物指标、价值指标和劳动指标。 ★指标和标志的区别与联系： 区别： ①标志是说明总体单位特征的名称;指标是说明总体的数量特征； ②标志既有反映总体单位数量特征的，也有反映总体单位品质特征；而指标只反映总体的数量特征； ③凡是统计指标都具有综合的性质,而标志一般不具有. 联系： ①许多指标由数量标志值汇总而得； ②指标与数量标志可随统计研究目的而改变； 课后习题：
统计概率知识点梳理总结 第一章随机事件与概率 一、教学要求 1．理解随机事件的概念，了解随机试验、样本空间的概念，掌握事件之间的关系与运算． 2．了解概率的各种定义，掌握概率的基本性质并能运用这些性质进行概率计算． 3．理解条件概率的概念，掌握概率的乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式，并能运用这些公式进行概率计算． 4．理解事件的独立性概念，掌握运用事件独立性进行概率计算． 5．掌握贝努里概型及其计算，能够将实际问题归结为贝努里概型，然后用二项概率计算有关事件的概率． 本章重点：随机事件的概率计算． 二、知识要点 1．随机试验与样本空间 具有下列三个特性的试验称为随机试验： (1) 试验可以在相同的条件下重复地进行；· (2) 每次试验的可能结果不止一个，但事先知道每次试验所有可能的结果； (3) 每次试验前不能确定哪一个结果会出现． 试验的所有可能结果所组成的集合为样本空间，用Ω表示，其中的每一个结果用e Ω=． 表示，e称为样本空间中的样本点，记作{}e 2．随机事件
在随机试验中，把一次试验中可能发生也可能不发生、而在大量重复试验中却呈现某 种规律性的事情称为随机事件(简称事件)．通常把必然事件(记作Ω)与不可能事件(记作φ) 看作特殊的随机事件． 3．**事件的关系及运算 (1) 包含：若事件A 发生，一定导致事件B 发生，那么，称事件B 包含事件A ，记作A B ⊂(或B A ⊃)． (2) 相等：若两事件A 与B 相互包含，即A B ⊃且B A ⊃，那么，称事件A 与B 相等，记作A B =． (3) 和事件：“事件A 与事件B 中至少有一个发生”这一事件称为A 与B 的和事件，记作A B ⋃；“n 个事件 1,2,,n A A A 中至少有一事件发生”这一事件称为 1,2,,n A A A 的和，记作12n A A A ⋃⋃⋃（简记为1 n i i A =）． (4) 积事件：“事件A 与事件B 同时发生”这一事件称为A 与B 的积事件，记作 A B ⋂(简记为AB )；“n 个事件1,2,,n A A A 同时发生”这一事件称为 1,2,,n A A A 的积事件，记作12n A A A ⋂⋂⋂（简记为12n A A A 或1 n i i A =)． (5) 互不相容：若事件A 和B 不能同时发生，即AB φ=，那么称事件A 与B 互不相容(或互斥)，若n 个事件 1,2,,n A A A 中任意两个事件不能同时发生，即 i j A A φ =(1≤i 第一章导论 一、统计学 1．统计学 统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，其目的是探索数据内在的数量规律性。 数据收集是取得统计数据；数据处理是将数据用图表等形式展示出来；数据分析则是选择适当的统计方法研究数据，并从数据中提取有用信息进而得出结论。 2．数据分析所用的方法 （1）描述统计：研究数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析的统计方法； （2）推断统计：研究如何利用样本资料来推断总体特征的统计方法。 3．统计学的应用领域 （1）企业发展战略 （2）产品质量管理 （3）市场研究 （4）财务分析 （5）经济预测 （6）人力资源管理 二、统计数据的类型 1．分类数据、顺序数据、数值型数据（按计量尺度不同分类） （1）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，一般用文字来表述； （2）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据，数据表现为类别，但类别有序； （3）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。现实中所处理的大多数都是数值型数据。 关系：（1）分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果均表现为类别，因而也可统称为定性数据或称品质数据；数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的，因此也可称为定量数据或数量数据；（2）对不同类型的数据，可采用不同的统计方法来处理和分析。例如，对分类数据可以计算出各类别的频率，但对其进行加、减、乘或除等数学运算是没有意义的。而数值型数据则可以进行数学运算，比如计算均值和方差等统计量。 2．观测数据和实验数据（按收集方法分类） （1）观测数据：通过直接调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的； （2）实验数据：在实验中控制实验对象以及所处的实验环境而收集到的数据。 3．截面数据和时间序列数据（按被描述的现象与时间的关系分类） （1）截面数据：又称为静态数据，它是指在同一时间对同一总体的数量进行观察而获得的数据，这类数据通常是在不同的空间上获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况； （2）时间序列数据：又称为动态数据，它是指在不同时间对同一总体的数量表现进行观察而获得的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况。 三、统计中的几个基本概念 1．总体和样本 （1）总体 ①总体、个体总体是包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成。组成总体的每一个元素称为个体。 ②总体的分类根据总体所包含的单位数目是否可数可以分为： a．有限总体：指总体的范围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的； b．无限总体：指总体所包括的元素是无限的，不可数的。 （2）样本、样本量 ①样本：从总体中抽取的部分单位组成的集合； ②样本量：构成样本的单位的数目。 2．参数和统计量 （1）参数参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。研究者所关心的参数通常有总体平均数、总体标准差、总体比例等，参数是一个未知的常数。 （2）统计量统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量。它是根据样本数据计算出来的一个量，由于抽样是随机的，因此统计量是样本的函数。研究者所关心的统计量主要有样本平均数、样本标准差、样本比例等，统计量不含任何未知的参数。 3．变量 第一章总论 1.统计一词从不同角度理解可以有三种含义:即统计工作、统计资料和统计学。他们之间 的关系是:统计资料是统计工作的成果,(统计工作)和(统计学)是理论和实践的关系。 2.社会经济统计学的研究对象是(社会经济现象总体的数量特征和数量关系)。 3.当我们研究居民户的生活水平时,全部居民户便构成(总体),而每一居民户则是(总 体单位)。 4.工人的年龄、工厂设备的价值,属于(数量)标志,而工人的性别、设备的种类是(品 质)标志。 5.工厂的设备台数、医院的医护人员数属于(离散)变量,而人的身高、体重属于(连续) 变量。 6.在全市的工业普查中,机器台数是(离散)变量,工业总产值1亿元是(指标),每一 个工业企业是(总体单位),全部工业企业是(总体)。 7.统计指标的作用是(从量的方面揭示社会经济现象实质)。 8.统计指标按其说明总体现象的内容不同,可分为(数量)和(质量)。 9.数量指标是说明社会现象的(规模大小)、(数量多少)的统计指标,他说明事物的(广 度);质量指标是表明事物质的属性的(数量特征),说明事物的(深度)。 10.统计研究现象的量,是从定性研究开始的。T 11.数量指标是由数量标志汇总而来的,而质量指标是由品质标志汇总而来的。F 12.数量指标使用数值表示的,而质量指标是不能用数值表示的。F 13.如果改变研究目的,原来的统计总体成为总体单位后,则相对应的统计指标也就变成数 量标志了。T 14.要了解40个学生的学习情况,则总体单位是:B 每一个学生 15.统计总体的主要特征表现为:B 同质性、大量性、变异性 16.某商店有职工150人,把它们的工资加起来除以50,这是B 对50个变量值求平均 17.某学生某门课成绩为75分,则“成绩”是C 变量 18.统计指标 D 既有根据数量标志汇总来的,也有根据品质标志汇总来的 19.下列各项中,哪些属于统计指标A社会总产值D原煤生产量E 全市年供水量 统计学 第一章导论 1.1.1 什么是统计学 统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。 数据分析所用的方法分为描述统计方法和推断统计方法。 1.2 统计数据的类型 1.2.1 分类数据、顺序数据、数值型数据 按照所采用的计算尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、数值型数据。 分类数据：只能归于*一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表示。 例如：支付方式、性别、企业类型等。 顺序数据：只能归于*一有序类别的非数字型数据。 例如：员工对改革措施的态度、产品等级、受教育程度等。 数值型数据：按数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。 例如：年龄、工资、产量等。 统计数据大体上可分为品质数据（定性数据）和数量数据（定量数据、数值型数据）。 1.2.2 观测数据和实验数据 按照统计数据的收集方法，可以分为观测数据和实验数据。 观测数据：通过调查或观测而收集的数据。例如：降雨量、GDP、家庭收入等。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。例如：医药实验数据、化学实验数据等。 1.2.3 截面数据和时间序列数据 按照被描述的现象与时间的关系，可分类截面数据和时间序列数据。 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。例如：2012年我国各省市的GDP。 时间序列数据：同一现象在不同的时间收集的数据。例如：2000-2012年**省的GDP。 1.3.1 总体和样本 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 1.3.2 参数和统计量 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。 统计量：用类描述样本特征的概括性数字度量。 例如：*研究机构准备从*乡镇5万个家庭中抽取1000个家庭用于推断该乡镇所有农村居民家庭的年人均纯收入。这项研究的总体是5万个家庭；样本是1000个家庭；参数是5万个家庭的人均纯收入；统计量是1000个家庭的人均纯收入。第二章数据的搜集 2.1 数据的来源 2.1.1 数据的间接来源 间接来源的数据：如果与研究内容有关的原信息已经存在，我们只是对这些原信息重新加工、整理，使之成为我们进行统计分析可以使用的数据。 医学统计学复习要点 统计设计：检查设计、实验设计 第一章绪论 1.基本观点： 整体——依据研究目确实定，全部同质察看单位某种察看值的全体。 样本——整体中抽取的一部分拥有代表性的个体构成的会合。 参数——刻画整体特色的统计指标。一般用希腊字母表示、、π 统计量——刻画样本特色的统计指标。抽取的样本不一样，统计量会变化；一般用拉丁字母或英文 字母表示X 、S、p 抽样偏差：个体变异所致，抽样研究中样本信息与整体特色间的差异。抽样偏差是不行防止的。属于随机偏差，无方向性，重复抽样能够体现必定的规律性。 小概率事件P≤0.05 2.*统计工作的四个步骤：设计、采集资料、整理资料、剖析资料。（用工作实例解说） 第二章检查研究设计 第三章实验研究设计 1.检查研究(察看性研究)：特 色：无人为施加办理因素 检查研究的分类：按检查波及的对象区分：全面检查（普查）、抽样检查、典型检查 注意：采集的资料要有可比性 *随机抽样方法（做统计推测存心义）：纯真随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样非 随机抽样方法（不可以做统计推测，可能有偏差）：偶遇抽样、判断抽样、滚雪球抽样等 2.实验研究 特色：与检查研究最实质的差异：依据研究目的主动施加干涉举措 实验设计的三个基本因素：受试对象、办理因素、实验效应 实验设计的基来源则：比较原则、随机化原则、重还原则 第四章定量资料的统计描绘 第五章定性资料的统计描绘 1. 定量资料 （1）定量资料——*频数散布表、直方图、箱式图——判断散布种类—— 集中地点 失散趋向（变异程度） *对称散布 X ±S 均数 X 标准差S （正态散布） 中位数M=P 50 * 偏态散布 2575） 四分位数间距2575 M （P~P Q=P~P 对数正态散布 几何均数G 对数标准差S lgX （2）描绘失散趋向的统计指标： 极差R=最大值-最小值、 四分位数间距Q ：常用于描绘*偏态散布资料的失散趋向、一端或两头无切实值的资料、散布不明确资料 方差（整体、样本S 2）&标准差（、S ）：*正态或近似正态散布 S CV 100% 变异系数 X （3） （4）正态散布及其应用：**拟订医学参照值范围 步骤：判断散布种类——正态散布——*两侧95%参照值范围：X ±1.96S 、 单侧95%参照值范围：下限为X -1.64S 、上限为X +1.64S ——偏态散布——*两侧95%参照值范围：(百分位数法)P 2.5~P 97.5单 侧95%参照值范围：下限为P 5、上限为P 95 2. 定性资料 * 率：指某现象实质发生数与某时间点或某时间段可能发生该现象的察看单位总数之比。用以说明该现象发生的频次或强度。 * 构成比：即比率，指事物内部某一构成部分察看单位数与同一事物各构成部分的察看单位总数之比。用以说明事物内部各构成部分所占的比重。 构成比 某一构成部分的察看单 位数 同一事物各构成部分的 100% 察看单位总数贾俊平--统计学第一章复习
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