t统计量名词解释

1 统计学名词解释

第一章 绪论

1.随机变量：在统计学上，把取值之间不能预料到什么值的变量。

2.总体：又称母全体、全域，指具有某种特征的一类事物的全体。

3.个体：构成总体的每个基本单元称为个体。

4.样本：从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。

5.次数：指某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数。

6.频率：又称相对次数，即某一事件发生的次数被总的事件数目除，亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。

7.概率：某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。

8.观测值：一旦确定了某个值。就称这个值为某一变量的观测值。

9.参数：又称为总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。

10.统计量：样本的那些特征值叫做统计量，又称特征值。

第二章 统计图表

1.统计表：是由纵横交叉的线条绘制，并将数据按照一定的要求整理、归类、排列、填写在内的一种表格形式。一般由表号、名称、标目、数字、表注组成。

2.统计图：一般采用直角坐标系，通常横轴表示事物的组别或自变量x，称为分类轴。纵轴表示事物出现的次数或因变量，称为数值轴。一般由图号及图题、图目、图尺、图形、图例、图组成。

3.简单次数分布表：依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表，适合数据个数和分布范围比较小的时候用。

4.分组次数分布表：数据量很大时，应该把所有的数据先划分在若干区间，然后将数据按其数值大小划归到相应区域的组别内，分别统计各个组别中包括的数据个数，再用列表的形式呈现出来，适合数据个数和分布范围比较大的时候用。

5.分组次数分布表的编制步骤：

（1）求全距

（2）定组距和组数

（3）列出分组组距

（4）登记次数

（5）计算次数

6.分组次数分布的意义：

（1）优点：A．可将杂乱无章数据排列成序，以发现各数据的出现次数及分布状况。B．可显示一组数据的集中情况和差异情况等。

（2）缺点：原始数据不见了，从而依据这样的统计表算出的平均值会与用原始数据算出的值有出入，出现误差，即归组效应。

(完整)统计学名词解释

名词解释：

医学统计学：用统计学的原理和方法研究生物医学问题的一门学科.

变量（variable）：观察单位的某项特征

变量值（value of variable）：变量的观察结果（测量值）

总体(population）：是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，确切的说是同质的所有的观察单位某种变量值的集合。

样本（sample)从总体中随机抽取部分由代表性的观察单位，其测量值的集合称为样本。

随机抽样(random sample）：按随机化原则从总体中抽取部分观察单位的过程。

同质（homogeneity）:是针对被研究指标来讲，其影响因素相同.简单地理解就是指对研究指标影响大约可以控制的主要因素应尽可能相同。

变异（variation)：指在自然地状态下,个体测量结果在同质基础上的差异。

等级资料（ordinal data）：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位称为等级资料，如患者的治疗结果可分为治愈,好转，有效，无效,死亡.有序变量(定性变量的一种）。

概率（probability)：是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，记为P（A），P（A）越大，说明A事件发生的可能性越大,0〈P(A)<1,小概率事件.

频率（frequency）：在相同的条件下，独立重复做n次实验，事件A出现了m次,比值m/n称为随机事件A在n次实验中出现的频率。

随机误差（random error):排除了系统误差后的尚存的误差，受多种因素影响，使观察值不按照方向性和系统性而随机的变化，误差变量一般服从正态分布,可以通过统计处理来估计.

系统误差（system error）:由于受试对象,研究者，仪器设备，研究方法等非实验因素影响等确定性原因造成，有一定倾向性或规律性的误差，可以避免.

随机变量（random variable）:是指取值不能事先确定的观察结果，不能用一个正常数来表示，每个变量的取值服从特定的概率分布。

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名解:

1、总体:就是根据研究目的确定的同质观察单位的全体,更确切地说,就是同质的所有观察单位某种观察值(变量值)的集合。

有限总体:明确了特定的时间、空间范围内有限个观察单位。

无限总体:没有时间与空间限制的,观察单位数无限。

2、样本:就是总体中随机抽取部分观察单位,其实测值的集合。样本应具有代表性。

3、变量:在确定总体之后,研究者则应对每个观察单位的某项特征进行测量与观察,这种特征称为变量。

4、变量值/观察值/资料:对变量的测得值称为变量值或观察值,亦称为资料。

5、变异:同质基本上的个体差异称为变异。

6、同质:指对研究指标影响较大的,可以控制的主要因素尽可能相同。

7、定量资料:亦称计量资料,就是对每个观察对象的观察指标用定量方法测定其数值大小所得的资料,一般用度量衡单位。

8、计数资料:亦称分类变量或定性资料,就是先将观察对象的观察指标按性质或类别进行分组,然后计数各组该观察指标的数目所得的资料。

9、概率:就是描述随机事件发生的可能性大小的数值,常用P表示。

10、参数:就是根据总体分布的特征而计算的总体统计指标(用希腊字母代表),如总体均数μ,总体率л,总体标准差σ等。

11、统计量:由总体中随机抽取样本而计算相应样本指标,称为统计量。(用拉丁字母代表)如相本均数x,样本率p,样本标准差s等。

12、离散型计量资料:就是指变量取值可以一一列举的资料。

13、连续型计量资料:就是指变量取值不能一一列举(变量取值为一定范围内的任意值)的资料,其结果表达的限制因素就是测量仪器或方法的灵敏度。

14、频数:不同组别内的观察值个数称为频数,表示观察值在各组内出现的频繁程。

15、频数表:将分组标志与相应的频数列表,即为频数分布表,简称频数表。

16、集中趋势:就是指一组数据向某一个位置聚集或集中的倾向。

17、离散程度:就是指一组数据的分散性或变异度。

18、对称分布:就是指集中位置在中间,左右两侧的频数基本对称。

1 《统计学基础》期末复习资料

第一章 导论

统计学：一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。

教育统计学：专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面对实验或调查所获得的数字资料，如何根据这些资料所传递的信息，进行数学推论，找出客观规律的一门科学。

描述统计：对实验或调查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关量数等），其基本思想是平均，如在集中量数中将原始数据进行平均，在差异量数中将离均差进行平均，在相关量数中将积差进行平均等等。

推断统计：又称抽样统计。它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应团体。换言之，就是根据已知的情况推测未知情况。

统计常态法则：从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本，差不多可以保持总体的特征。这种样本特性保持着总体特性的现象叫做统计常态法则。

小数永存法则：第一个样本中所表现出的特性，在其他样本中也会存在，这就是小数永存法则。此处“小数”是指小数量的意思。

大量惰性原则：某一事物的某一性质或状态，在反复观察或试验中是保持不变的。

有效数字：指能影响测量准确性的数字。

变量：又称随机变量。具有变异性的数据。三个特性，离散型，变异性，规律性。

数据：某个数值一旦被取定了，则称这个数值为随机变量的一个观察值。即数据。

总体：性质相同的一类事物的全体。

个体：构成总体的每一基本单位或单元。

样本：总体抽出的部分个体。

参数：表示总体特征的量数。

统计量：直接从样本计算出的量数，代表样本的特征。

名称变量：指一事物与其他事物在属性、类别上不同。

顺序变量：事物的某一属性的多少或大小按顺序排列起来的变量。既无相等的单位又无绝对的零点的变量。

等距变量：只具有相等的单位，而没有绝对的零点的变量。