社会统计学的名词解释

社会统计学常用的名词解释社会统计学是一门研究人口、社会、经济等方面的数量特征和规律的学科。

在社会科学研究中，统计学的应用逐渐成为一种必不可少的工具。

本文将为您介绍一些常用的社会统计学名词，帮助您更好地理解和应用这些概念。

1. 人口统计学人口统计学是研究人口数量和特征的学科。

它通过收集、整理和分析人口数据来了解人口的结构、动态和变化趋势。

常用的人口统计学指标包括人口总数、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率等。

2. 经济统计学经济统计学是研究经济现象和经济活动的数量特征和规律的学科。

它通过收集、整理和分析经济数据来了解经济的发展、结构和效益。

常用的经济统计学指标包括国内生产总值（GDP）、人均收入、失业率、消费者物价指数等。

3. 社会流动性社会流动性指的是一个人或一个群体在社会阶层中的转移和变动程度。

社会流动性可以通过教育程度、职业选择、收入水平等指标来衡量。

高社会流动性意味着社会机会更加均等，而低社会流动性则意味着社会阶层更为固化。

4. 贫富差距贫富差距是指社会上不同个体或群体之间的财富和收入差异。

贫富差距的大小可以通过测量收入差距、财富分配不均等指标来评估。

贫富差距过大可能导致社会不稳定和不公平现象。

5. 社会福利社会福利是指一个社会体系中提供给公民的福利资源和服务。

社会福利的范围包括医疗保健、教育、福利救助、社保和退休金等。

社会福利的水平和分配方式反映了社会公平和公正的程度。

6. 教育水平教育水平是指一个人或一个群体的教育程度和质量。

教育水平可以通过文盲率、受教育程度、学历等指标来衡量。

教育水平对个体和社会的发展具有重要的影响，高教育水平有助于提高劳动生产力和创新能力。

7. 犯罪率犯罪率是指一定时间和地域内发生的犯罪案件数量与人口总数之比。

犯罪率是衡量社会安全和法治程度的重要指标。

犯罪率的高低与社会经济发展、教育水平、贫富差距等因素密切相关。

8. 城乡差距城乡差距是指城市和农村之间在经济、社会和生活等方面的差异。

社会统计学的名词解释非参数检验：泛指“对分布类型已知的总体进行参数检验”之外的所有检验方法。

符号检验：181页配对符号秩检验：183页秩和检验方法：把两个样本混合起来，从小到大进行编号；分别计算两个样本的秩和；；计算检验统计量U；如果计算出的U只小于或等于从附表10中查处的临界值，则零假设被拒绝。

游程检验：把样本1和样本2混合起来，按数值从小到大编号；点算游程数目，以混合样本中游程数目r为检验统计量。

确定性关系：一个变量值确定后，另一个变量值也就完全确定了。

非确定性关系：给定了一个变量值，另一个变量值还可以在一定的范围内变化。

相关系数r：这一指标用来度量相关关系程度或强度。

就线性相关来说，当\r\=1时，表示完全相关；当0<\r\<1时，表示不完全相关；当\r\=0时，表示无相关或零相关。

判断两个变量有因果联系的条件：（1）两个变量有共变关系；（2）两个变量之间的关系不是有其他因素形成的；（3）两个变量的产生和变化有明确的时间顺序。

列联表：按品质标志吧两个变量的频数分布进行交互分类，由于表内的每一个频数都需同时满足两个变量的要求，所以列联表又称条件频数表。

消减误差比例（PRE）=（原来的误差—后来的误差）\原来的误差Gamma系数：适用于测量两对称的定序变项的相关系数。

积差系数：两个定距变量之间的相关测量，最常用的就是积差系数。

英国统计学家皮尔逊用积差方法推导出来的，所以也称皮尔逊相关系数，用符号r表示。

回归：有一种力量使子辈个体身高趋向父辈平均身高，高尔顿把这种趋向中心的现象称之为回归。

拟合优度检验：检验总体是否具有正态或其他分部形式的非参数统计检验。

方差分析：他可以检验多个总体均值是否存在差异的统计检验方法。

时间数列：是某一指标的数值按时间按先后顺序排列而成的一个序列，也称动态数列。

一般有两个基本要素构成：被研究对象所属的时间和反映该现象在各个时间上的统计指标数值。

增长量：总量指标报告期水平和基期水平之差，表明该指标在一定时期内增加和减少的绝对数量。

社会统计知识点总结一、社会统计学的基本概念社会统计学是一门研究社会现象的数量特征和变化规律的学科，它涉及人口、经济、社会、文化等各个方面的统计数据，通过对这些数据的研究，揭示社会问题的本质和规律。

社会统计学的研究对象主要包括社会现象的数量特征、数量关系、数量规律和数量变化等内容。

社会统计学的研究方法主要包括数据收集、数据整理、数据分析和数据解释等步骤。

社会统计学的研究成果主要包括统计数据、统计报告、统计分析和统计推断等内容。

社会统计学的研究目的主要包括为社会政策的制定和实施提供科学依据、揭示社会问题的本质和规律、为社会管理和发展提供科学指导等内容。

社会统计学主要的研究领域包括人口统计、经济统计、社会统计、文化统计等内容。

二、数据收集方法数据收集是社会统计学研究的第一步，它是获取社会现象的数量特征和变化规律的基础。

数据收集的方法主要包括调查、抽样、实验、观察、测量等内容。

调查是一种常用的数据收集方法，它可以通过问卷调查、访谈调查、电话调查等方式获取社会现象的数量特征和变化规律。

抽样是一种常用的数据收集方法，它可以通过简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等方式获取代表性的样本数据。

实验是一种常用的数据收集方法，它可以通过对实验组和对照组进行比较研究来获取社会现象的数量特征和变化规律。

观察是一种常用的数据收集方法，它可以通过直接观察社会现象的数量特征和变化规律来获取数据。

测量是一种常用的数据收集方法，它可以通过对社会现象进行量化研究来获取数据。

三、数据分析技术数据分析是社会统计学研究的重要环节，它是对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。

数据分析的技术主要包括描述统计分析、推断统计分析、多元统计分析和时间序列分析等内容。

描述统计分析是对收集到的数据进行整理、汇总、分类和计算的过程，它可以通过频数分布、比例分布、平均数、标准差、相关系数等指标来描述数据的数量特征和变化规律。

推断统计分析是对收集到的数据进行推断和预测的过程，它可以通过抽样误差、置信区间、假设检验、回归分析等方法来推断数据的数量特征和变化规律。

社会统计学重点归纳
社会统计学是研究人口、经济、社会、文化等方面的统计数据的科学。

以下是社会统计学的重点归纳：
1. 人口统计学：主要研究人口的数量、分布、组成和变动等方面的统计数据，包括人口普查、人口出生率、死亡率、迁移率等指标。

2. 经济统计学：主要研究经济活动的统计数据，包括国内生产总值（GDP）、劳动力参与率、失业率、消费指数、投资指数等指标。

3. 社会统计学：主要研究社会现象的统计数据，包括教育水平、就业率、犯罪率、健康状况、贫困率等指标。

4. 文化统计学：主要研究文化领域的统计数据，包括文化产业的规模、文化消费的情况、文化活动的参与度等指标。

5. 社会调查方法：研究如何设计和实施社会调查，包括问卷设计、样本选择、数据收集和分析等方法和技巧。

6. 数据分析方法：研究如何对收集到的统计数据进行分析和解释，包括描述统计分析、推断统计分析、多元统计分析等方法。

7. 统计模型和预测：研究如何建立和应用统计模型来预测社会现象的变化趋势，包括时间序列分析、回归分析、因子分析等方法。

8. 社会统计学的应用：研究如何将社会统计学的方法和理论应用到
实际问题中，包括政策制定、社会规划、市场调研等领域。

这些是社会统计学的重点内容，通过对社会现象的统计数据进行研究和分析，可以揭示社会规律和趋势，为社会发展和政策决策提供科学依据。

社会统计学社会统计学是一门研究社会现象以及人口、经济、教育等方面数据的学科，通过对数据进行收集、整理、分析和解释，揭示社会现象的规律、变化和趋势。

社会统计学的研究对象包括人口构成、社会流动、社会结构、经济发展、教育水平、健康状况等方面。

社会统计学的发展历程社会统计学作为一门独立的学科，起源于19世纪初期的欧洲。

当时，欧洲各国开始建立人口统计制度，收集和分析人口数据，用以了解人口的增长趋势、城乡分布等信息。

随着工业革命的发展，社会经济结构发生了巨大变化，社会统计学的研究领域逐渐扩大，涵盖了更多方面的社会现象。

20世纪以来，随着信息技术的发展和数据科学的兴起，社会统计学进入了一个全新的阶段。

数据的收集、处理和分析变得更加高效和精确，统计模型和方法也变得更加复杂和多样化。

社会统计学在社会科学研究中扮演着越来越重要的角色，为政府决策、社会管理、市场预测等提供了重要的支撑。

社会统计学的研究领域社会统计学的研究领域非常广泛，涉及人口统计学、经济统计学、社会调查、社会分布、社会流动、社会结构等方面。

其中，人口统计学是社会统计学中的重要分支，主要研究人口的数量、质量、结构及其变化规律。

经济统计学则关注经济活动的数据收集和分析，用以了解经济发展的状况和趋势。

社会统计学的研究方法主要包括问卷调查、实地观察、统计分析等。

通过这些方法，社会统计学可以揭示社会现象的规律和变化，为社会政策的制定和执行提供依据。

同时，社会统计学也可以帮助了解人们的生活状况、需求和行为习惯，为社会服务的提供和优化提供指导。

社会统计学的意义和应用社会统计学在社会科学研究和社会管理中具有重要的意义和应用价值。

通过社会统计学的研究，可以更好地了解社会现象的本质、原因和影响，为社会发展和进步提供理论支持和实践指导。

社会统计学可以帮助政府和组织更好地了解社会的需求和问题，优化资源配置，提高社会服务的效率和质量。

在当今信息化和数字化的时代，社会统计学扮演着越来越重要的角色。

最新国家开放大学电大本科《社会统计学》名词解释题简答题题库及答案（试卷号：1318）一、名词解释题1．非概率抽样：根据主观意愿、实际情况等进行抽样，而不依据随机原则进行抽样，这些不符合概率抽样要求的抽样都称为非概率抽样。

2．二维表：二维表就是行列交叉的表格，将两个变量一个分行排放，一个分列排放，行列交叉处就是同属于两个变量的不同类的数据，也称为列联表。

3．置信水平：置信水平就是将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例。

4．卡方检验：卡方检验是对样本的频数分布所来自的总体分布是否服从某种理论分布或某种假设分布所作的假设检验，即根据样本的频数分布来推断总体的分布。

5．非概率抽样：根据主观意愿、实际情况等进行抽样，而不依据随机原则进行抽样，这些不符合概率抽样要求的抽样都称为非概率抽样。

6．二维表：二维表就是行列交叉的表格，（1分）将两个变量一个分行排放，一个分列排放，（1分）行列交叉处就是同属于两个变量的不同类的数据，也称为列联表。

7．置信水平：置信水平就是将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例。

8．卡方检验：卡方检验是对样本的频数分布所来自的总体分布是否服从某种理论分布或某种假设分布所作的假设检验，即根据样本的频数分布来推断总体的分布。

9．整群抽样：先将总体按照某种标志或特征划分为一些子群体，然后从总体中随机抽取一些子群体，再将这些抽出的若干小群体内的所有元素构成总体样本的方法。

10．Z值：Z值:Z值又称为标准分数,它是以平均数为参照点,以标准差为单位的描述原始数据在总体中相对位置的量数,通过计算Z值将一般正态分布转换为标准正态分布,Z值的计算公式为:Z=(X-μ)/σ11．二维表：二维表就是行列交叉的表格，（1分）将两个变量一个分行排放，一个分列排放，（1分）行列交叉处就是同属于两个变量的不同类的数据，也称为列联表。

12．误差减少比例：在预测变量Y的值时，知道变量x的值时所减少的误差(E．- Ez)与总误差E，的比值称为误差减少比例，简称PRE。

社会统计学重点归纳社会统计学是研究社会现象和社会问题的一门学科，它运用数理统计的方法对社会现象进行分析和解释。

社会统计学的核心任务是通过收集、整理和分析社会数据，揭示社会现象背后的规律和趋势，为社会科学研究提供数据支持。

首先，社会统计学的基本概念和原理是我们了解的重点。

社会统计学的基本概念包括总体、抽样、变量、频数等。

总体是研究对象的全体，抽样是从总体中选取样本来代表总体，变量是研究对象的属性或特征，频数是某一变量取值的次数。

社会统计学的基本原理包括随机抽样、抽样误差、样本容量等。

了解这些基本概念和原理是进行社会统计学研究的基础。

其次，社会统计学的数据收集方法和数据分析技术是我们需要掌握的重点。

社会统计学的数据收集方法包括问卷调查、访谈调查、观察方法等。

问卷调查是通过编制问卷，向研究对象发放并收集回答的数据；访谈调查是通过面对面或电话等方式与研究对象进行交流，收集数据；观察方法是通过观察社会现象或行为，获取数据。

社会统计学的数据分析技术包括描述统计和推论统计。

描述统计是对数据进行整理、概括和展示，包括频数分布、频率分布、中心趋势和离散程度等指标；推论统计是根据样本数据推断总体特征，包括抽样分布、参数估计和假设检验等方法。

再次，社会统计学的应用范围和意义是我们需要关注的重点。

社会统计学在社会科学研究中起着重要的作用。

它可以帮助我们了解社会现象的分布和变化趋势，揭示社会问题的成因和解决方案。

社会统计学在人口学、经济学、社会学、心理学等学科中都有广泛的应用。

例如，人口统计学可以对人口的数量、结构、分布等进行研究，为制定人口政策和规划提供依据；经济统计学可以对经济发展的各个方面进行研究，为制定经济政策和决策提供支持；社会学统计学可以对社会问题和社会现象进行研究，为社会管理和社会改革提供指导。

最后，社会统计学的发展趋势和挑战是我们需要关注的重点。

随着社会的发展和变化，社会统计学也在不断发展和进步。

社会统计学的发展趋势包括数据科学的兴起、大数据的应用、人工智能的发展等。

在社会统计学中的概念社会统计学是研究社会现象和社会行为的数量特征和变化规律的一门学科。

它以收集、整理、分析和解释社会统计数据为手段，通过数量化的方法来探讨社会问题以及社会结构和社会变迁的规律。

在社会统计学中，有许多重要的概念和方法，下面将详细介绍一些主要的概念：1. 总体和样本：总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分。

社会统计学研究的对象可以是个体、家庭、组织、群体等不同的层级，通过对样本的研究，可以推断出总体的特征和规律。

2. 变量和运算：变量是指社会现象中的一种特征或属性，例如年龄、性别、教育程度等。

社会统计学通过对变量的测量和运算，来描述和解释社会现象中的差异和关系。

3. 数据收集：数据收集是社会统计学的基础工作，包括问卷调查、访谈、观察等方法。

通过这些方法，可以获得各种类型的数据，如定量数据和定性数据。

4. 数据整理和描述统计：在数据收集之后，需要对数据进行整理和分析。

数据整理包括数据清理、编码和分类等操作，以便进行后续的统计分析。

描述统计是对数据进行总结和概括的方法，包括计算平均数、中位数、标准差等统计指标。

5. 统计推断和假设检验：统计推断是通过样本的分析来推断总体的特征和规律。

假设检验是用来检验研究假设的有效性和可靠性，通过对样本和总体之间的差异进行显著性检验，来判断统计结论的是否可信。

6. 数据分析和模型建立：数据分析是社会统计学的核心内容之一，通过运用统计方法和模型，对数据进行深入的研究和解释，揭示社会现象背后的规律和机制。

常用的数据分析方法包括回归分析、因子分析、聚类分析等。

7. 社会指标和社会比较：社会指标是用来衡量社会现象和社会问题的标准和尺度，例如国民收入、文盲率、失业率等。

社会比较是将不同地区、不同时间点的社会指标进行对比和分析，从而了解不同地区和不同群体之间的差异和联系。

8. 社会预测和决策支持：社会统计学可以通过对数据的分析和模型的建立，为社会问题的预测和决策提供支持。

电大社会统计学名词解释归纳法与演绎法
归纳法是社会统计学中一种研究方法，通过从具体的观察事实出发，逐步总结归纳出一般规律和原则。

它通过对大量个别事实进行观察和研究，从中找出共同的特征和规律，从而推断出普遍的结论和规律。

归纳法常用于描述和解释现象的特点、规律、趋势等，并通过具体案例的论证，得出一般性的结论。

演绎法是社会统计学中一种研究方法，通过从一般原理或规律出发，推演出具体情况或具体结论。

它通常从已知的一般结论出发，根据某些具体的前提条件，通过逻辑推理，得出具体的结论或预测。

演绎法常用于验证和应用社会统计学中的理论、原则和规律，通过推理和论证，得出某个具体情况下的结论和解释。

综上所述，归纳法主要从具体事实出发总结归纳出一般规律和原理，而演绎法则从一般规律出发推演出具体的结论和解释。

两种方法常常相互补充，用于深入理解和解释社会统计学中的现象和规律。