第2章数据的搜集
2.1 复习笔记
一、数据的来源
1．数据的直接来源
数据的直接来源是指通过直接调查或实验活动直接获得一手数据，直接来源的数据又分为调查数据和实验数据。它们的不同之处在于：
（1）调查数据为通过调查方法得到的数据，而实验数据为通过实验方法得到的数据。
（2）调查数据通常是针对社会现象而获取的，而实验数据大多是针对自然现象而获取的；
（3）调查数据通常取自有限总体，即总体所包含的个体单位是有限的；而实验数据是指在实验中通过控制实验对象所搜集到的变量的数据。
2．数据的间接来源
（1）间接来源的数据（二手资料）
如果与研究内容有关的原信息已经客观存在，只是对这些原信息重新加工、整理，使之成为进行统计分析可以使用的数据，则称为间接来源的数据。
（2）二手资料的优点
搜集方便；数据采集快；采集成本低。
（3）二手资料的作用
分析所要研究的问题；提供研究问题的背景，帮助研究者更好地定义问题，检验和回答某些假设和疑问，寻找研究问题的思路和途径。
（4）二手资料的局限性
针对性不够；资料的相关性不够；口径可能不一致；数据也许不准确，也许过时等。
（5）对二手资料进行评估的内容
①资料是谁搜集的？数据搜集者的实力和社会信誉度会在一定程度上影响数据说服力；
②搜集的目的是什么？为了某种特殊的利益而搜集的数据是值得怀疑的；
③数据是怎样搜集的？搜集数据的方法有很多，不同方法所采集到的数据，其解释力和说服力都是不同的。如果不了解搜集数据所用的方法，很难对数据的质量做出客观的评价。数据的质量来源于数据的产生过程；
④什么时候搜集的？过时的数据的说服力会受到质疑。
（6）使用二手数据的注意事项
使用二手数据，要注意数据的定义、含义、计算口径和计算方法，避免错用、误用、滥用。在引用二手数据时，应注明数据的来源，以尊重他人的劳动成果。
二、调查方法
1．概率抽样和非概率抽样
（1）概率抽样
概率抽样（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本。
①概率抽样的特点
a．抽样时是按一定的概率以随机原则抽取样本，随机原则就是在抽取样本时排除主观
上有意识地抽取调查单位，使每个单位都有一定的机会被抽中；
b．每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的；
c．当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率。
②概率抽样的优点
概率抽样最主要的优点是可以依据调查结果，计算估计量误差，从而得到对总体目标量进行推断的可靠程度。还可以按照要求的精确度，计算必要的样本单位数目。这些为统计估计结果的评估提供了有力的依据。
③概率抽样与等概率抽样的区别
概率抽样是指总体中的每个单位都有一定的非零概率被抽中，单位之间被抽中的概率可以相等，也可以不等。
等概率抽样是指总体中的每个单位都以相等的非零概率被抽中，如果单位之间被抽中的概率不等，则称为不等概率抽样。
④概率抽样的方式
a．简单随机抽样
抽样框：抽样框通常包括所有总体单位的信息，它不仅提供了备选单位的名单以供抽选，还是计算各个单位入样概率的依据。
简单随机抽样：也称为纯随机抽样，指从包括总体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，每个单位的入样概率是相等的。简单随机抽样是一种最基本的抽样方法，是其他抽样方法的基础。
特点：简单、直观，在抽样框完整时，可以直接从中抽取样本，由于每个单位被选中概率相同，能比较方便的用样本统计量对目标量进行估计及计算估计量误差。
局限性：第一，它要求将包含所有总体单位的名单作为抽样框，当总体单位个数N很
大时，很难构造这样的抽样框；第二，根据这种方法抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难；第三，没有利用其他辅助信息以提高估计的效率。
b．分层抽样
概念：分层抽样是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，将各层的样本结合起来，对总体的目标量进行估计。
优点：第一，保证样本中含有总体各种特征的抽样单位，样本的结构与总体的结构相近，有效地提高估计的精度；第二，在一定条件下使组织实施调查更加方便（当层的划分是按行业或行政区划进行时）；第三，在对总体参数进行估计的同时，也可以对各层的目标量进行估计等等。
缺点：整体差异不明显时不适用，在使用时需要与其他抽样方法综合使用。
c．整群抽样
概念：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，这样的抽样方法称为整群抽样。
优点：与简单随机抽样相比，整群抽样的优点在于简化了编制抽样框的工作量，并且调查的地点相对集中，减少调查费用，易于调查实施。
缺点：整群抽样的主要缺点是估计的精度较差。在样本量相同的情况下，整群抽样的抽样误差通常比较大，所以要得到与简单随机抽样相同的精度，需要增加基本调查单位。
d．系统抽样
概念：将总体中的所有单位（抽样单位）按一定顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先制定好的规则确定其他样本单位，这种抽样方法称为系统抽样。
优点：操作简便，如果有辅助信息，对总体内的单位进行有组织的排列，可以有效地提
高估计的精度。
缺点：对估计量方差的估计比较困难。
e．多阶段抽样
概念：采用类似整群抽样的方法，首先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查。因为取得这些接受调查的单位需要两个步骤，所以将这种抽样方式称为二阶段抽样，将这种方法推广，使抽样的阶段数增多，就称为多阶段抽样。
优点：具有整群抽样的优点。第一，样本相对集中，减少调查费用；第二，不需要包含所有低阶段抽样单位的抽样框；第三，由于实行了再抽样，使调查单位在更广泛的范围内展开。
适用范围：在较大规模的抽样调查中，多阶段抽样是经常被采用的方法。
（2）非概率抽样
非概率抽样是相对于概率抽样而言的，指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。
表2-1 非概率抽样的方式
抽样方式
（3）概率抽样与非概率抽样的比较
①概率抽样是依据随机原则抽选样本，样本统计量的理论分布存在，而非概率抽样不是依据随机原则抽选样本，样本统计量的分布是不确切的。
②概率抽样可以根据调查的结果对总体的有关参数进行估计，计算估计误差，得到总体参数的置信区间，而非概率抽样无法做到这些。
③概率抽样适合调查目的在于掌握研究对象总体的数量特征的调查，而非概率抽样适合探索性的研究，调查的结果用于发现问题，为更深入的数量分析做准备。
④概率抽样的技术含量高，要求有较高的统计学专业知识，调查的成本比较高，而非概率抽样操作简便，时效快，成本低，对抽样中的统计专业技术要求不是很高。
2．搜集数据的基本方法
样本单位确定之后，对这些单位实施调查，即从样本单位那里得到所需要的数据，可以采用不同的方法，搜集数据的基本方法有以下几种。
《统计原理》第五章练习题答案 5.1 （1）平均分数是范围在0-100之间的连续变量，Ω=[0,100] (2)已经遇到的绿灯次数是从0开始的任意自然数，Ω=N （3）之前生产的产品中可能无次品也可能有任意多个次品，Ω=[10,11,12,13…….] 5.2 设订日报的集合为A ，订晚报的集合为B ，至少订一种报的集合为A ∪B ，同时订两种报的集合为A ∩B 。 P(A ∩B)=P(A)+ P(B)-P(A ∪B)=0.5+0.65-0.85=0.3 5.3 P(A ∪B)=1/3，P(A ∩B )=1/9, P(B)= P(A ∪B)- P(A ∩B )=2/9 5.4 P(AB)= P(B)P(A ∣B)=1/3*1/6=1/18 P(A ∪B )=P(B A )=1- P(AB)=17/18 P(B )=1- P(B)=2/3 P(A B )=P(A )+ P(B )- P(A ∪B )=7/18 P(A ∣B )= P(B A )/P(B )=7/12 5.5 设甲发芽为事件A ，乙发芽为事件B 。 （1）由于是两批种子，所以两个事件相互独立，所以有：P(AB)= P(B)P(B)=0.56 （2）P(A ∪B)=P(A)+P(B)-P(A ∩B)=0.94 （3）P(A B )+ P(B A )= P(A)P(B )+P(B)P(A )=0.38 5.6 设合格为事件A ，合格品中一级品为事件B P(AB)= P(A)P(B ∣A)=0.96*0.75=0.72 5.7 设前5000小时未坏为事件A ，后5000小时未坏为事件B 。 P(A)=1/3，P(AB)=1/2, P(B ∣A)= P(AB)/ P(A)=2/3 5.8 设职工文化程度小学为事件A ，职工文化程度初中为事件B ，职工文化程度高中为事件C ，职工年龄25岁以下为事件D 。 P(A)=0.1 P(B)=0.5, P(C)=0.4 P(D ∣A)=0.2, P(D ∣B)=0.5, P(D ∣C)=0.7 P(A ∣D)=2/55)C P(C)P(D )B P(B)P(D )A P(A)P(D ) A P(A)P(D =++ 同理P(B ∣D)=5/11, P(C ∣D)=28/55 5.9 设次品为D ，由贝叶斯公式有： P(A ∣D)=)C P(C)P(D )B P(B)P(D )A P(A)P(D ) A P(A)P(D ++=0.249 同理P(B ∣D)=0.112 5.10 由二项式分布可得：P （x=0）=0.25, P （x=1）=0.5, P （x=2）=0.25 5.11 (1) P （x=100）=0.001, P （x=10）=0.01, P （x=1）=0.2, P （x=0）=0.789
统计学第四版答案(贾 俊平)
请举出统计应用的几个例子： 1、用统计识别作者：对于存在争议的论文，通过统计量推出作者 2、用统计量得到一个重要发现：在不同海域鳗鱼脊椎骨数量变化不大，推断所有各个不同海域内的鳗鱼是由海洋中某公共场所繁殖的 3、挑战者航天飞机失事预测 请举出应用统计的几个领域： 1、在企业发展战略中的应用 2、在产品质量管理中的应用 3、在市场研究中的应用④在财务分析中的应用⑤在经济预测中的应用 你怎么理解统计的研究内容： 1、统计学研究的基本内容包括统计对象、统计方法和统计规律。 2、统计对象就是统计研究的课题，称谓统计总体。 3、统计研究方法主要有大量观察法、数量分析法、抽样推断法、实验法等。④统计规律就是通过大量观察和综合分析所揭示的用数量指标反映的客观现象的本质特征和发展规律。 举例说明分类变量、顺序变量和数值变量： 分类变量：表现为不同类别的变量称为分类变量，如“性别”表现为“男”或“女”，“企业所属的行业”表现为“制造业”、“零售业”、“旅游业”等，“学生所在的学院”可能是“商学院”、“法学院”等 顺序变量：如果类别有一定的顺序，这样的分类变量称为顺序变量，如考试成绩按等级分为优、良、中、及格、不及格，一个人对事物的态度分为赞成、中立、反对。这里的“考试成绩等级”、“态度”等就是顺序变量。
数值变量：可以用数字记录其观察结果，这样的变量称为数值变量，如“企业销售额”、“生活费支出”、“掷一枚骰子出现的点数”。 定性数据和定量数据的图示方法各有哪些： 1、定性数据的图示：条形图、帕累托图、饼图、环形图 2、定量数据的图示： a、分组数据看分布：直方图 b、未分组数据看分布：茎叶图、箱线图、垂线图、误差图 c、两个变量间的关系：散点图 d、比较多个样本的相似性：雷达图和轮廓图 直方图与条形图有何区别： 1、条形图中的每一个矩形表示一个类别，其宽度没有意义，而直方图的宽度则表示各组的组距。 2、由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。 3、条形图主要用于展示定性数据，而直方图则主要用于展示定量数据。 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行描述： 1、数据的水平，反映数据的集中程度 2、数据的差异，反映各数据的离散程度 3、分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态 说明平均数、中位数和众数的特点及应用场合： 平均数也称为均值，它是一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果。平均数是度量数据水平的常用统计量，在参数估计以及假设检验中经常用到。
第一章导论 1.什么是统计学？ 统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。 2.解释描述统计与推断统计。 描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。推 断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 3.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？ 按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可 以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据 和时间序列数据。 4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。 分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的 数值。 5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合， 参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。 6.变量可分为哪几类？ 变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。分类变量是说明书屋类别的一个名 称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序 数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。 7.举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断 开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。 第二章数据的搜集 1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？ 与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二 手资料。使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用 时要注明数据来源。 2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么 情况下适合采用非概率抽样。 概率抽样：指遵循随机原则进行的抽样，总体中每一个单位都有一定的机会被选入 样本。当用样本对总体进行估计时，要考虑每个单位样本被抽中的概率。技术含量 和成本都比较高。如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参 数的置信区间，就使用概率抽样。 非概率抽样：指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求， 采用某种方式从总体中抽取部分单位对其进行实施调查。操作简单、时效快、成本
统计学知识点 导论部分 描述统计与推断统计概念比较，举例说明。 统计数据的类型：有三种分类方式，重点关注（分类数据、顺序数据、数值型数据）这三种的概念和特点。 几个基本概念：总体和样本、参数和统计量、变量（分类变量、顺序变量、数值型变量）概念及举例明。 数据搜集部分 数据的间接来源：二手数据的特点 数据的直接来源：调查数据和实验数据（实验数据相关知识参见风笑天笔记） 调查数据：概率抽样和非概率抽样的比较。简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样、方便抽样、判断抽烟、滚雪球抽样、配额抽样的概念、优缺点及抽样过程的简单描述。 搜集数据的基本方法：自填式、面谈时、电话式优缺点。 数据误差：抽样误差和非抽样误差（系统误差和随机误差）。抽样框误差、回答误差、无回答误差、测量误差概念。误差的控制方法。 数据的概括性度量 集中趋势：众数、中位数、平均数概念、计算方法、分布上的关系、各自特点和应用场合。离散趋势：异众比率、四分位差、方差和标准差、离散系数的概念、计算、特点等。 偏态和峰态的概念。 概率部分（全部是概念） 随机事件及其概率：随机事件、必然事件、不可能事件、基本事件、独立事件和条件概率。离散型随机变量及其分布：随机变量及其分类、泊松分布。 连续型随机变量及其分布：概率密度、正态分布的曲线及其性质 统计量和抽样分布部分（参数估计的基础） 常用统计量 抽样分布的概念 正态分布及由正态分布导出的几个分布及其特点（正态、卡方、t、F）。另外标准正态分布和正态分布的概念特点，条件分布的概念。 中心极限定理 样本均值的分布、样本比例的分布、样本均值之差的分布、样本方差的分布 从下面开始就要做题了，每章的例题都要做三遍，课后习题有选择的做一些。
统计学期末 （单选、10个填空、5个判断、三个计算、一道论述） 第一章导论 1、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。 分析数据：分为描述统计方法和推断统计方法两种方法。 描述统计：研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。 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方法。 推断统计内容包含参数估计和假设检验 2、统计数据的类型： （1）按照采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据与数值型数据。注意：分类数据和顺序数据都是表现事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果均表现为类别，因此可以通称为定性数据或品质数据(qualitative data)。 数值型数据说明的是现象的数量特征，通常用数值来表现，因此可以统称为定量数据或数量数据(quantitative data)。 (2)按照统计数据的收集方法，可以将统计数据分为观测数据和实验数据。 (3)按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据、时间序列数据（和面板数据 panal data）。 3、抽样独立性问题：总体区分为有限总体和无限总体，目的是为了判别在抽样中每次抽取是否独立（类似抽小球是否放回的问题）。 在统计推断中，通常是针对无限总体的，因而通常把总体看做随机变量（random variable）。统计上的总体通常是一组观测数据，而不是一群人或者一些物品的简单集合。 4、统计指标按其所反映的数量特点和作用不同，分为数量指标、质量指标。 样本（sample）是从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本量（sample size）。抽样的目的是根据样本提供的信息推断总体的特征。 5、总体参数（parameter）是用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的某种特征值。样本统计量（statistic）是用来描述样本特征的概括性数字度量，是根据样本数量计算出来的一个量。
请举出统计应用的几个例子： 1、用统计识别作者：对于存在争议的论文，通过统计量推出作者 2、用统计量得到一个重要发现：在不同海域鳗鱼脊椎骨数量变化不大，推断所有各个不同海域内的鳗鱼是由海洋中某公共场所繁殖的 3、挑战者航天飞机失事预测 请举出应用统计的几个领域： 1、在企业发展战略中的应用 2、在产品质量管理中的应用 3、在市场研究中的应用④在财务分析中的应用⑤在经济预测中的应用 你怎么理解统计的研究内容： 1、统计学研究的基本内容包括统计对象、统计方法和统计规律。 2、统计对象就是统计研究的课题，称谓统计总体。 3、统计研究方法主要有大量观察法、数量分析法、抽样推断法、实验法等。④统计规律就是通过大量观察和综合分析所揭示的用数量指标反映的客观现象的本质特征和发展规律。 举例说明分类变量、顺序变量和数值变量： 分类变量：表现为不同类别的变量称为分类变量，如“性别”表现为“男”或“女”，“企业所属的行业”表现为“制造业”、“零售业”、“旅游业”等，“学生所在的学院”可能是“商学院”、“法学院”等 顺序变量：如果类别有一定的顺序，这样的分类变量称为顺序变量，如考试成绩按等级分为优、良、中、及格、不及格，一个人对事物的态度分为赞成、中立、反对。这里的“考试成绩等级”、“态度”等就是顺序变量。 数值变量：可以用数字记录其观察结果，这样的变量称为数值变量，如“企业销售额”、“生活费支出”、“掷一枚骰子出现的点数”。 定性数据和定量数据的图示方法各有哪些： 1、定性数据的图示：条形图、帕累托图、饼图、环形图 2、定量数据的图示： a、分组数据看分布：直方图 b、未分组数据看分布：茎叶图、箱线图、垂线图、误差图 c、两个变量间的关系：散点图 d、比较多个样本的相似性：雷达图和轮廓图 直方图与条形图有何区别： 1、条形图中的每一个矩形表示一个类别，其宽度没有意义，而直方图的宽度则表示各组的组距。 2、由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。 3、条形图主要用于展示定性数据，而直方图则主要用于展示定量数据。 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行描述： 1、数据的水平，反映数据的集中程度 2、数据的差异，反映各数据的离散程度 3、分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态 说明平均数、中位数和众数的特点及应用场合： 平均数也称为均值，它是一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果。平均数是度量数据水平的常用统计量，在参数估计以及假设检验中经常用到。 中位数是一组在数据排序后处于中间位置上的数值，用Me表示。中位数是用中间位置上的值代表数据水平，其特点是不受极端值影响，在研究收入分配中很有用。
统计学原理 自评报告 所在院系：经济与管理学院管理学系基层组织：工商管理专业建设组
统计学原理自评报告 一、课程介绍 （一）课程主要内容与教学目的 统计学原理是研究客观事物数量方面的方法论科学,其方法广泛适用于自然,社会,经济,科学技术等各个领域，因此统计学原理是经济管理类专业的主干课程。该课程系统阐述现代统计科学的基础理论和方法。内容包括:统计调查的组织技术,统计整理的方法原则,社会经济统计指标的理论与应用,概率论基础,参数估计和假设检验,非参数统计方法,相关与回归分析,时间序列分析,统计指数和统计决策等。 通过本课程的学习,首先,使学生对统计学的学科体系有一个全面的认识,为学生进一步学习其它专业知识奠定学科基础,并使之具有较完备,合理的知识结构和实践能力。其次,使学生能明确理解统计这个认识工具的特点,作用；弄懂各种概念,范畴等基本知识；掌握运用各种基本方法。再次,培养学生理论联系实际的能力,在今后的实际工作和生活中,能将统计学的知识贯穿其中。最后,还要教会学生理论分析,使他们能够分析社会经济现象的具体事例并能以报告的形式给出分析结果和合理化建议。 （二）课程建设过程与现状 《统计学原理》课程在工商管理、经济学专业开设已10多年，现在已扩展到国际经济与贸易、市场营销、信息系统与信息管理等专业。10多年来，课程专任教师致力于加强优秀课程建设，从教学大纲、教学计划、教案、教学手段、教学辅导、教学实践、教学研究与改革等多方面,进行了积极有效的改革探索。特别是在本科生教育教学中，按照其规律和特点，以就业为导向、以应用能力为标准，加大课程改革力度，完善课程体系建设，强化方法和手段的应用。课程建设取得了阶段性成果。 １、教学内容
第一章 统计:收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。 数据1. 分类数据对事物进行分类的结果数据,表现为类别，用文字来表述.例如，人口按性别分为男、女两类 2. 顺序数据对事物类别顺序的测度,数据表现为类别，用文字来表述例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等 3. 数值型数据对事物的精确测度,结果表现为具体的数值.例如：身高为175cm ，168cm,183cm 总体–所研究的全部元素的集合，其中的每一个元素称 为个体–分为有限总体和无限总体.有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的.无限总体所包括的元素是无限的，不可数的样本–从总体中抽取的一部分元素的集合–构成样本的元素数目称为样本容量 参数：描述总体特征。有总体均值( )、标准差(σ)总体比例(π)统计量：描述样本特征。样本标准差(s),样本比例(p) 变量：说明现象某种特征，分类，顺序，数值型：离散型，连续型。经验，理论变量 描述统计研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。推断统计是研究如何利用样本数据进行推断总体特征
第二章 间接数据(查询的)与直接数据：调查（通常是对社会现象而言的）普查信息全面完整。再一个是实验。 概率抽样：也称随机抽样。按一定的概率以随机原则抽取样本,抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中–每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的–当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率 简单随机抽样：从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本，每个单位入 抽样本的概率是相等的 分层抽样: 优点:保证样本的结构与总体的结构比较相近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，从而提高估计的精度–组织实施调查方便–既可以对总体参数进行估计，也可以对各层 的目标量进行估计 整群抽样:将总体中若干个单位合并为组(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 优点:抽样时只需群的抽样框，可简化工作量–调查的地点相对集中，节省调查费用，方便调查的实施–缺点是统计的精度较差 系统抽样:将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其它样本单位–先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以后依次取r+k，r+2k…等单位
第1章统计与统计数据 一、学习指导 统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。 二、主要术语 1. 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。 2. 描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。 3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。 4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。 5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。 6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。 7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。 8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。
11. 抽样调查：从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 断总体特征的数据收集方法。 12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。 13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。 14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。 16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。 17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。 18. 变量：说明现象某种特征的概念。 19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。 20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。 21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。 22. 离散型变量：只能取可数值的变量。 23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。 第2章数据的图表展示 一、学习指导 数据的图表展示是应用统计的基本技能。本章首先介绍数据的预处理方法，然后介绍不同类型数据的整理与图示方法，最后介绍图表的合理使用问题。本章各节的主要内容和学习