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初一统计知识点总结统计是指通过收集、整理、分析和解释数据，揭示数据背后的规律和趋势的一门科学。
统计知识点包括统计学的基本概念、统计数据的收集与整理、统计指标的计算与应用、概率与统计、统计图表的绘制与分析等内容。
下面是对初一统计知识点的总结。
一、统计学的基本概念1. 数据：指描述对象的特性或现象的符号记录。
2. 统计：指对数据进行收集、整理、分析和解释的过程。
3. 统计学：指研究如何从数据中提取有用信息、揭示规律和趋势的科学。
4. 总体与样本：总体是指研究对象的全体，样本是指从总体中选取的部分。
5. 参数与统计量：参数是指总体的特征值，统计量是指样本的特征值。
6. 抽样与抽样误差：抽样是指从总体中选取样本的过程，抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差距。
二、统计数据的收集与整理1. 数据的收集方法：问卷调查、实地观察、实验研究、文献调查等。
2. 数据的整理方法：数据分类、数据频数表、频率分布表、数据均值、中位数、众数等。
三、统计指标的计算与应用1. 均值与中位数：均值是指所有数据的总和除以数据的个数，中位数是指将数据按大小顺序排列后，处于中间位置的数据。
2. 众数与极差：众数是指出现次数最多的数据，极差是指最大值与最小值之间的差。
3. 方差与标准差：方差是指每个数据与均值之差的平方的平均数，标准差是方差的平方根。
它们可以衡量数据的离散程度。
4. 频数与频率：频数是指某个数据出现的次数，频率是指某个数据出现的次数除以数据的总数。
5. 百分位数：指将数据按从小到大排列后，所处位置的百分数。
四、概率与统计1. 概率的基本概念：概率是指某一事件发生的可能性，它的取值范围为0到1之间。
2. 概率的计算方法：古典概率、频率概率、主观概率等。
3. 事件与样本空间：事件是指某一结果的集合，样本空间是指所有可能结果的集合。
4. 概率的加法与乘法规则：加法规则适用于求两个事件的概率之和，乘法规则适用于求多个事件同时发生的概率。
统计学知识点总结好嘞，以下是为您总结的统计学知识点，希望能对您有所帮助！咱们先来说说啥是统计学。
统计学呀，简单来说，就是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学问。
它就像是一个神奇的工具，能帮我们从一堆看似杂乱无章的数据中找出有用的信息和规律。
比如说，咱们去超市买东西，收银员会记录每种商品的销售数量和金额，这其实就是在收集数据。
然后超市经理会把这些数据整理起来，看看哪些商品卖得好，哪些卖得不好，这就是整理数据。
接着，他们会分析为什么某些商品受欢迎，是因为价格便宜，还是质量好，这就是分析数据。
最后，根据分析的结果，决定要多进哪些货，少进哪些货，这就是解释数据的作用啦。
咱们从小学开始，其实就已经在不知不觉中接触到统计学的一些小知识啦。
比如说，老师会让咱们数一数班级里有多少男生，多少女生，这就是在收集简单的数据。
到了初中，统计学的知识就更深入一些啦。
咱们会学习如何画统计图，像什么条形统计图、折线统计图、扇形统计图等等。
比如说，要统计一个班级同学的身高情况，咱们就可以用条形统计图，一眼就能看出哪个身高段的同学最多。
要是想看看一个同学的成绩变化趋势，折线统计图就派上用场啦，能清楚地看到成绩是上升还是下降。
高中的时候，统计学就更复杂也更有趣啦！咱们会学习到一些重要的概念，比如平均数、中位数、众数。
就拿平均数来说吧，有一次我们班组织了一场数学测验，大家的成绩出来后，老师就给我们计算了平均数。
结果发现，全班的平均成绩是 85 分。
这能让我们大概了解全班同学的总体水平。
中位数也很有意思。
还是说那次数学测验，把大家的成绩从小到大排列，正中间的那个数就是中位数。
如果有偶数个成绩，那就取中间两个数的平均值。
比如说，成绩从小到大排列是 60、70、80、90、100、110，那中位数就是 85 分。
众数呢，就是一组数据中出现次数最多的那个数。
比如成绩分别是80、85、85、90、95、95，那众数就是 85 分。
除了这些，高中还会学到方差和标准差。
统计学知识点总结统计学是一门研究数据的收集、分析和解释的学科。
在当今大数据时代，统计学的应用范围越来越广泛。
无论是从事科学研究、商业决策还是社会调查，统计学都是不可或缺的工具。
在本文中，我们将对一些常用的统计学知识点进行总结。
1. 数据收集和整理：数据收集是进行统计分析的第一步，它决定了后续分析的可靠性和准确性。
数据可以通过实地调查、问卷调查、实验设计或者已有的数据库进行收集。
采样是一种常用的数据收集方法，它通过从总体中选取一部分样本来代表整体，使得数据分析更加高效。
2. 数据描述和摘要：统计学为我们提供了一系列数据描述的方法，例如均值、中位数、众数、标准差等。
均值是一组数据的平均值，中位数是一组数据排序后中间位置的值，众数是一组数据中出现频率最高的值，而标准差则表示数据离散程度的指标。
通过对数据进行描述和摘要，我们可以更好地理解数据的特征和分布情况。
3. 概率和概率分布：概率是统计学的基础，它描述了事件发生的可能性大小。
概率分布则描述了随机变量在不同取值上发生的概率。
常见的概率分布包括正态分布、泊松分布、二项分布等。
概率和概率分布是进行统计推断和假设检验的基础，能帮助我们对数据进行更深入的分析。
4. 统计推断和假设检验：统计推断是通过从样本数据中推断总体特征的过程。
它可以帮助我们对未知的总体特性进行估计和推断。
假设检验则是用来验证关于总体的某种假设是否成立的方法。
通过对数据进行统计推断和假设检验，我们可以通过样本数据得出总体的一些特征，并对研究问题做出合理的结论。
5. 回归分析和相关分析：回归分析是一种用来建立两个或多个变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们了解不同变量之间的相互影响和趋势。
相关分析则是用来描述和度量两个变量之间的相关性的方法。
回归分析和相关分析可以帮助我们理解变量之间的关系，从而预测或解释一种变量对另一种变量的影响。
6. 抽样分布和置信区间：抽样分布是指从总体中取得样本的各种可能性的分布。
统计学知识点全归纳__全面准确统计学是一门研究和应用统计原理和方法的学科。
统计学的目的是通过收集、整理、分析和解释数据来描述和推断人类活动中的规律性和不确定性。
下面将全面准确地归纳统计学的基本知识点。
1.数据收集和整理-数据的收集方法：可以通过抽样或完全普查进行数据收集。
抽样是从总体中选择一部分样本进行调查或实验，以此来推断总体的特征。
2.描述统计-数据的概括性度量：包括测量中心趋势的平均数（如算术平均值、中位数和众数）、测量离散程度的方差和标准差、测量数据分散程度的四分位数等。
-数据的可视化表示：可以使用直方图、箱线图、散点图、饼图等图表来展示数据的分布和关系。
3.概率与随机变量-概率的概念：概率是描述事件发生可能性的数值，范围从0到1、事件的概率可以通过频率或基于概率模型推断得到。
-随机变量：随机变量是随机试验结果的数值表示。
可以分为离散随机变量和连续随机变量。
4.概率分布-离散分布：包括二项分布、泊松分布等。
二项分布描述了一次试验中两个可能结果的概率分布，泊松分布描述了随机事件在固定时间或空间区域内发生的次数的概率分布。
-连续分布：包括正态分布、指数分布等。
正态分布是最常见的连续概率分布，它以钟形曲线显示数据的分布情况。
-概率密度函数和累积分布函数：概率密度函数描述了随机变量落在一些区间内的概率密度，累积分布函数描述了随机变量小于或等于一些值的概率。
5.抽样分布和统计推断-抽样分布：根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的抽样分布会近似服从正态分布。
-参数估计：通过样本统计量（如样本均值、样本方差）来推断总体参数的数值。
-假设检验：用来检验一个关于总体参数的假设是否成立。
根据样本数据和给定的显著性水平，对假设进行接受或拒绝的判断。
6.相关分析和回归分析-相关分析：用来研究两个变量之间的关系。
可以通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）来衡量两个变量之间的线性相关程度。
-回归分析：用来研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
统计学知识点梳理统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
从科学研究到商业决策，从社会调查到医学研究，统计学都发挥着重要的作用。
接下来，让我们一起梳理一下统计学中的一些关键知识点。
一、数据的类型数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是描述事物属性或特征的数据，例如性别（男、女）、职业（教师、医生、工程师等）。
定量数据则是可以用数值来衡量的数据，又进一步分为离散数据和连续数据。
离散数据是只能取有限个或可数个值的数据，比如班级里的学生人数；连续数据可以在某个区间内取任意值，例如身高、体重。
二、数据的收集数据收集是统计学的第一步。
常见的数据收集方法包括普查和抽样调查。
普查是对研究对象的全体进行调查，能够获取全面、准确的信息，但成本高、耗时长。
抽样调查则是从总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本的分析来推断总体的特征。
抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
简单随机抽样是从总体中随机地抽取样本，每个个体被抽到的概率相等。
分层抽样是将总体按照某些特征分成不同的层次，然后从每个层次中分别抽样。
系统抽样是按照一定的规律从总体中抽取样本。
三、数据的整理与展示收集到的数据需要进行整理和展示，以便更好地理解和分析。
整理数据的方法包括分类、排序等。
数据的展示方式有表格、图形等。
常见的图形展示方法有柱状图、折线图、饼图、直方图等。
柱状图用于比较不同类别之间的数据差异；折线图适合展示数据随时间或其他顺序变量的变化趋势；饼图用于显示各部分在总体中所占的比例；直方图则用于展示数据的分布情况。
四、数据的集中趋势度量集中趋势是指数据分布的中心位置，常用的度量指标有平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据的总和除以数据的个数，它对数据中的极端值比较敏感。
中位数是将数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
如果数据个数为奇数，中位数就是中间的那个数；如果数据个数为偶数，中位数是中间两个数的平均值。
统计学知识点关键信息项1、统计学的定义和范围定义：＿___________________________范围：＿___________________________2、数据收集方法普查：＿___________________________抽样调查：＿___________________________观察法：＿___________________________实验法：＿___________________________3、数据整理与描述分类数据的整理与图示：＿___________________________顺序数据的整理与图示：＿___________________________数值型数据的整理与图示：＿___________________________ 4、集中趋势的度量均值：＿___________________________中位数：＿___________________________众数：＿___________________________5、离散程度的度量方差：＿___________________________标准差：＿___________________________极差：＿___________________________6、概率基础事件的概率：＿___________________________条件概率：＿___________________________概率的加法法则：＿___________________________概率的乘法法则：＿___________________________7、随机变量及其分布离散型随机变量：＿___________________________连续型随机变量：＿___________________________常见分布（如正态分布、二项分布等）：＿___________________________8、抽样分布样本均值的分布：＿___________________________样本比例的分布：＿___________________________样本方差的分布：＿___________________________9、参数估计点估计：＿___________________________区间估计：＿___________________________10、假设检验原假设与备择假设：＿___________________________检验统计量：＿___________________________拒绝域与接受域：＿___________________________两类错误：＿___________________________11 统计学的定义和范围统计学是一门研究数据收集、整理、分析、解释和表达的科学方法。
统计学知识点梳理统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
从科学研究到商业决策，从社会调查到医疗保健，统计学的方法和理论都发挥着重要的作用。
下面让我们来梳理一下统计学中的一些关键知识点。
一、数据的类型数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是描述事物性质或特征的数据，例如性别、职业、颜色等，通常用类别或标签来表示。
定量数据则是可以用数字来衡量的数量数据，如身高、体重、年龄等，又可以进一步分为离散数据和连续数据。
离散数据只能取有限个或可数个值，比如班级里的学生人数；连续数据可以在某个区间内取任意值，例如时间、温度等。
二、数据收集数据收集是统计学的第一步。
常见的数据收集方法包括普查、抽样调查和实验。
普查是对研究对象的全体进行调查，能够获得全面准确的信息，但往往成本高、耗时长。
抽样调查则是从总体中抽取一部分样本进行调查，通过合理的抽样方法，可以用样本数据来推断总体特征。
抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
实验是在控制条件下对研究对象进行观察和测量，以探究因果关系。
三、数据整理收集到的数据通常需要进行整理，以便于分析。
整理数据的方法包括数据分组、编制频数分布表和绘制统计图等。
数据分组是将数据按照一定的规则分成若干组，以便观察数据的分布特征。
频数分布表可以直观地展示每个组的数据个数，而统计图如直方图、折线图、饼图等则能更形象地呈现数据的分布和趋势。
四、描述性统计描述性统计是对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述和概括。
集中趋势的度量指标包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据的算术平均值，容易受到极端值的影响；中位数是将数据排序后位于中间位置的数值，对极端值不敏感；众数是数据中出现次数最多的数值。
离散程度的度量指标有方差、标准差和极差。
方差和标准差反映了数据的离散程度，标准差是方差的平方根；极差则是数据中的最大值与最小值之差。
分布形态可以通过偏态和峰态来描述。
大一统计学必考知识点汇总统计学作为一门理论和实践相结合的学科，旨在帮助我们理解和解释数据。
在大一的统计学课程中，我们将学习各种统计学的基础概念和方法。
下面是一些大一统计学课程中必考的知识点的汇总。
一、统计学的基本概念1. 统计学的定义和研究对象：统计学是一门研究数据的收集、整理、分析、解释和推断的学科。
它关注于从观察数据中提取有关总体特征的方法和原则。
2. 统计学的两个基本分支：描述统计学和推断统计学。
描述统计学用于收集、汇总和展示数据；推断统计学则根据样本数据对总体进行推断。
3. 数据的类型：定量数据和定性数据。
定量数据表示可量化的变量，如年龄、身高等；定性数据是描述性的，如性别、颜色等。
4. 统计变量的概念：变量是研究对象的一个特征，可以是定量或定性的。
5. 总体和样本：总体是研究对象的全体；样本是从总体中选取的一部分。
二、数据的收集和整理1. 数据的收集方式：直接观察、实验和调查。
2. 数据的质量和可靠性：数据收集的过程中要注意保证数据的质量和可靠性，包括避免误差和主观偏差。
3. 数据的整理和编码：数据整理是将采集到的原始数据进行整理和编码，以便进行分析和解释。
4. 数据的呈现方式：表格、图表、图形等。
三、统计描述1. 频数分布：描述数据在不同取值范围内的出现频率。
2. 统计图形：直方图、饼图、折线图等，用于直观地展示数据。
3. 位置测度：平均数、中位数和众数，用于描述数据的集中趋势。
4. 变异测度：极差、方差和标准差，用于描述数据的离散程度或变异程度。
四、概率基础1. 概率的定义：表示事件发生的可能性。
2. 事件与样本空间：事件是样本空间的一个子集。
3. 概率的计算方法：古典概率、频率概率和主观概率。
4. 概率的性质：加法定理、乘法定理和条件概率。
五、概率分布1. 离散概率分布：0-1分布、二项分布和泊松分布等。
2. 连续概率分布：正态分布、t分布和F分布等。
3. 概率分布的性质和应用：期望、方差和协方差等。
统计学考试题型及知识点复习在学习统计学的过程中，了解考试题型以及对相关知识点进行系统复习是取得好成绩的关键。
下面我们将详细探讨统计学常见的考试题型，并对重要知识点进行梳理。
一、统计学考试题型1、选择题选择题通常是对基本概念、定义、公式和原理的考查。
题目会给出几个选项，要求考生从中选择正确的答案。
例如：“以下哪个是描述数据集中趋势的指标？（）A 方差 B 标准差 C 均值 D 极差”。
做选择题时，需要对知识点有清晰的理解，能够准确判断每个选项的对错。
2、填空题填空题主要考查对具体数值、公式中的参数或者关键概念的准确记忆。
比如：“样本方差的计算公式为_____。
”这就要求我们对公式和重要概念的细节有扎实的掌握。
3、简答题简答题往往要求考生对某个统计学概念、原理或方法进行简要的阐述。
例如：“请简述假设检验的基本步骤。
”回答此类问题，要条理清晰，语言简洁，突出重点。
4、计算题计算题是统计学考试中的重要部分，通常涉及数据的处理、统计量的计算以及统计方法的应用。
比如：“给定一组数据：12，15，18，20，22，计算其均值和标准差。
”在做计算题时，一定要注意计算的准确性，并且按照规定的步骤进行解答。
5、案例分析题案例分析题通常会给出一个实际的问题情境，要求考生运用所学的统计学知识进行分析和解决。
这需要我们能够将理论知识与实际应用相结合，提出合理的解决方案。
比如：“某工厂生产了一批零件，随机抽取 100 个进行检测，发现其中有 5 个不合格。
请根据此数据估计该批零件的不合格率，并给出置信区间。
”二、知识点复习1、数据的收集与整理（1）数据的来源：包括普查、抽样调查等，要了解它们的特点和适用场景。
（2）数据的整理：包括分组、制表、绘图等，能够根据数据的特点选择合适的整理方法。
2、数据的描述性统计（1）集中趋势的度量：均值、中位数、众数，要掌握它们的计算方法和特点，以及在不同数据分布情况下的适用性。
（2）离散程度的度量：方差、标准差、极差、四分位差，明白如何计算以及它们所反映的数据特征。
统计的知识点总结1. 描述统计描述统计是通过数据的收集、整理和呈现，来对数据的特征进行描述和解释的方法。
描述统计包括了测度中心趋势的方法（如均值、中位数、众数）、测度离散程度的方法（如标准差、方差、极差）以及数据的呈现方法（如表格、图表、频率分布）。
2. 推论统计推论统计是通过对样本数据的分析和推断，来对总体特征进行推测和预测的方法。
推论统计包括了参数估计和假设检验两个主要方法。
在参数估计中，我们通过样本数据来估计总体的参数值；在假设检验中，我们通过样本数据来对总体的某个假设进行检验。
推论统计方法在科学研究和决策制定中具有重要的应用价值。
3. 概率统计概率统计是研究随机现象规律性的科学，它包括了概率的概念、概率分布、随机变量的概念和性质、大数定律和中心极限定理等。
概率统计的基本概念对于理解统计学的理论和方法具有重要的意义。
4. 回归分析回归分析是一种对两个或多个变量之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了简单线性回归、多元线性回归、非线性回归等。
回归分析的方法对于预测和决策具有重要的应用价值。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较两个或两个以上样本均值之间差异的方法。
它包括了单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
方差分析的方法在生物、医学、社会科学等领域都具有重要的应用价值。
6. 生存分析生存分析是一种对时间至事件发生之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了生存函数、风险集与危险比、生存曲线、生存比较等。
生存分析的方法在医学、流行病学、生物统计学等领域都具有重要的应用价值。
以上是统计学的一些基本知识点总结。
统计学作为一门科学，它的研究对象是数据，通过数据的收集、整理、分析和解释，来探索数据之间的关系和规律，从而推断和验证问题的解答。
统计学的方法和技术在各个领域都有着广泛的应用价值，它不仅可以帮助我们理解世界，还可以指导我们进行决策和预测。
统计学的知识点非常丰富，每一个知识点都有着自己的理论和方法，对于我们学习和应用统计学都具有着重要的意义。
第一章统计这个概念，其实包括三种不同而又密切相关的涵义：即统计资料、统计工作和统计学统计资料：是反映被调查研究的客观事物及其过程的数字资料以及与之相关的文字资料、图表资料等统计工作即统计实践活动，是人们利用各种科学的统计方法，搜集、整理、分析和提供统计资料工作的总称。
统计学统计学是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识结论的方法论科学。
统计学的研究对象1.广义：社会经济、自然领域总体的数量方面2.狭义：研究大量社会经济现象的总体数量方面，即社会经济现象的数量特征、数量关系、数量界限。
统计的研究对象是社会经济现象总体的数量特征和数量关系，其根本特征是在质与量的辨证统一中研究大量社会经济现象总体的数量方面，反映社会现象发展变化的规律性在具体时间地点和条件下的数量表现，揭示事物的本质、相互联系、变动规律和发展趋势。
统计学研究的基本方法：1、大量观察法：对要研究事物的全部或足够数量进行观察的方法。
2、统计分组法：是根据一定的研究目的和现象的总体特征，将调查得到的大量资料，按照一定的标志划分为不同性质或类型的组别，使组内的单位具有相对的同质性，组间的单位具有明显的差异性。
适用于统计工作的全过程。
3、综合指标法即用统计指标去概括和分析现象总体的数量特征和数量关系的方法。
总体的前提条件：总体的同质性。
4统计模型法 5、抽样推断法 6、指数法 7、时间数列分析法8、相关分析法、图表法对比分析法描述统计学指对采集的数据进行登记、审核、整理、归类．在此基础上进一步计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并用图表的形式表示经过归纳分析而得到的各种有用的统计信息。
内容：搜集数据、整理数据、展示数据目的：描述数据特征、找出数据的基本规律推断统计学是在对样本数据进行描述的基础上，利用一定的方法根据样本数据去估计或检验总体的数量特征。
内容：抽样推断、假设检验目的：对总体特征作出推断总体：它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。
总体的特征：同质性、大量性、差异性总体单位：(简称单位)是组成总体的各个个体。
总体和总体单位的关系：两者是相对而言的，随着研究目的和总体范围的不同而相互转化。
同一个研究对象，在—种情况下为总体，但在另一种情况下又可能变成总体单位。
例如，研究全国各省的人口情况时，全国为总体，各省为总体单位；而当要研究某省各县人口状况时，则该省就变成了总体，各县又成了总体单位抽取样本时应注意的问题1、样本的单位必须取自同一总体2、样本个数的多少和样本所包含的单位数量与抽样方法有关。
3、样本的抽取必须排除主观因素的影响4、样本去推断总体的特征总是存在一定的误差。
样本容量：样本所包含的总体单位数标志：说明总体单位特征的概念或名称数量标志：表明总体单位数量方面的特征，可以用数值来表现品质标志：表明总体单位属性方面的特征，只能用文字、语言来描述不变标志：一个总体中各单位有关标志的具体表现都相同可变标志：—个标志在总体各单位的具体表现不同统计指标是反映统计总体数量特征的概念和数值统计指标六要素：指标名称、指标数值、指标计量单位、计算方法、指标所属的时间和空间（时间限制、空间限制）统计指标的特点（性质）：数量性、综合性、具体性指标的分类：按表现形式：总量指标、相对指标、平巨额指标按其说明的总体现象的内容：数量指标、质量指标按反应现象的时间状况：静态指标、动态指标按数据取值的依据：客观指标、主管指标变异：是指标志的不同表现。
标志变异可分为属性变异和数量变异。
变量：在统计中，说明现象的某一数量特征的概念被称为变量。
包括可变的数量标志和统计指标变量值是指变量的具体数值表现按变量值是否连续可分为：①连续型变量：指其数值连续不断，在相邻的两个值之间可以无穷分割，可以用小数表示，也可以用整数表示。
如：工业总产值、身高等。
②离散型变量：可按一定顺序一一列举其数值的变量。
变量值只能表现为整数。
如工厂数、工人数等。
按变量值取值是否确定可分为：①确定性变量：是指变量值的变化受某种或某几种确定性因素的影响，其变化是沿着一定的方向呈上升或下降的变动。
例，人口的预期寿命。
②随机性变量：是指变量值的变化受某种或某几种不确定性因素的影响，其变化不是沿着一定的方向发展，而是带有很大的偶然性。
例零件的尺寸误差。
第二章统计调查：是按照预定的统计研究的目的和任务，运用科学的调查方法与手段，有计划有组织地从客观实际采集数据的过程。
统计调查的主要是原始资料，同时也包括对次级资料的搜集。
原始资料是指说明总体单位特征的资料；次级资料是指已经经过加工整理，由个体过渡到总体，能够在一定程度上说明所研究总体的统计资料。
对统计调查的要求1.准确性—搜集的资料要符合客观实际情况。
2.及时性—时效性。
及时上报各项统计资料以满足各种需要。
3.完整性—全面性。
即在规定时间内对调查资料毫无遗漏地搜集起来。
统计计量尺度通常可以分为四类：定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度1、定类尺度是最粗略、计量层次最低的计量尺度，它是按照客观现象的某种属性对其进行分类。
2、定序尺度是对客观现象各类之间的等级差或顺序差的一种测度3、定距尺度是对现象类别或次序之间间距的测度。
不但可以用数字表示现象各类别的不同和顺序大小的差异，而且可以用确切的数值反映现象之间在量方面的差异。
4、定比尺度是在定距尺度的基础上，确定相应的比较基数．然后将两种相关的数加以对比而形成的相对数(或平均数)统计调查的各种形式按调查单位的范围大小分为：全面调查、非全面调查按调查时间是否连续分为：经常性(连续)调查、不连续调查（一次性调查）按调查的组织方式不同分为：一般调查{定期调查}、专门调查—普查、重点调查、典型调查、抽样调查统计调查的方法：直接观察法、采访法、报告法、问卷法、遥感技术法、实验法统计调查方案用来指导整个调查工作的纲领性文件，是统计设计在统计调查阶段的具体化基本内容：⒈确定调查目的和任务；⒉确定调查对象与调查单位；⒊确定调查项目；4.调查表格和问卷设计;5.确定调查时间、调查期限、调查空间、调查方法；6.调查的组织工作。
统计报表是按照国家有关法律的规定，自上而下的统一布置，自下而上地逐级定期提供基本统计资料的一种方式。
统计报表的种类按填报单位：基本报表、综合报表按调查范围：全面报表、非全面报表按报送的周期长短：日报、旬报、月报、季报、半年报和年报按报送方式：电讯报送报表、书面邮寄报表按内容和实施范围：国家报表、部门报表和地方报表普查：专门组织的一次性全面调查。
普查应遵循的原则：1、规定普查的标准时点2、普查的期限要尽可能缩短3、普查项目要统一规定4、选择普查的时期要适当重点调查为了解总体基本情况，在调查对象中只选择一部分重点单位进行调查的一种非全面调查组织方式重点单位通常是指那些标志值总量在全部单位标志总量中占据最大比重的单位。
这些单位数目不多，但其标志值在总体标志总量中占有较大比重，能反映总体的基本情况选择典型单位的注意事项：1、要根据不同的调查目的和要求选择不同的典型2、根据调查对象的不同特点来选择调查类型关键:要保证所选的典型单位有充分的代表性抽样调查按照随机原则从总体中抽取一部分样本单位进行调查，再用样本资料推断把握总体的数量特征的一种非全面调查组织方式抽样调查特点：按随机原则抽取样本单位目的是推断总体的数量特征（根据部分调查资料对总体的数量特征做出估计）抽样误差可以事先计算并控制优点：能用较少的人力、物力和时间达到全面调查的目的调查资料的准确性较高、受人为干扰的可能性较小第三章统计分组是指根据事物的特点和统计研究的目的，选择一定的分组标志将统计总体区分为若干性质不同的组成部分的统计研究方法。
统计分组的原则穷尽原则：就是使总体中的每一个单位都应有可归，或者说各分组的空间足以容纳总体中所有单位。
互斥原则：就是在特定的分组标志下，总体中的任何一个单位只能归属于某一组，而不能同时或可能归属于几个组。
统计分组的作用：1·区分事物的类型：类型分组2·反映总体内部结构：结构分组3·研究现象之间的依存关系：分析分组统计分组的种类：1、按品质标志分组和按数量标志分组2、简单分组和复合分组分组标志的选择：1、根据统计研究的目的选择分组标志2、根据现象的本质特征选择分组标志3、根据现象所处的历史条件选择分组标志次数分布在统计分组基础上,将总体所有单位按组归并排列，形成总体中各个在各组间的分布,称为次数分布。
次数分布也称为次数分布数列。
变量数列的种类：单项式数列指每个组值只用一个具体的变量值表现的数列组距式数列指每个组的变量值用一个区间来表现的变量数列从表式上看，统计表是由纵横交叉的线条组成的一种表格，表格包括总标题、横行标题、纵栏标题和指标数值四个部分。
第四章总量指标是反映现象在一定时间、地点条件下的总规模或总水平的统计指标，也称为绝对数指标，绝对量指标。
总量指标有两种表现形式：一是现象总体的总量。
二是两个总量指标的差。
总量指标的种类一）、按总量指标反映现象总体内容不同分：单位总量：指总体单位总数。
标志总量：指总体单位某一数量标志值的总和。
注意：对某一确定的总体而言，单位总量只有唯一的一个，但标志总量可以有多个。
单位总量和标志总量都是相对的，随着研究的目的而发生变化。
（二）按反映的时间状况不同，总量指标可分为时期指标：反映总体现象在某一段时期内所达到的总量。
如：商品销售额、原煤产量…时点指标：反映总体现象在某一时刻所达到的总量。
如年末人口数，商品库存量…（三）、按计量单位不同，可分为实物量指标采用实物单位计量的绝对数指标价值量指标用货币单位计量的的绝对数指标相对指标是两个有联系的统计指标进行对比计算的比值。
也称为相对数。
它从数量上反映事物在时间、空间、事物本身内部以及不同事物之间的联系程度和对比关系。
相对指标的类型：计划完成相对数、结构相对数、比例相对数、比较相对数、强度相对数、动态相对数第五章平均指标反映同质总体内各单位某一数量标志值一般水平的综合指标，即反映现象某一数量标志值的集中趋势值，称为平均指标，或均值。
平均指标的特点 1.只有同质总体才可计算平均指标。
2. 平均指标是质量指标。
3. 平均指标是总体一般水平的代表值。
平均数的分类平均数根据其具体的代表意义和计算方式不同，可分为：1、数值平均数：是以统计数列的所有各项数据来计算的平均数。
其特点是统计数列中任何一项数据的变动，都会在一定程度上影响数值平均数的计算结果包括：算数平均数、调和平均数、几何平均数2、位置平均数：根据标志值某一特点位置来确定的平均数。
它不是对统计数列中所有各项数据进行计算所得的结果，而是根据数列中处于特殊位置上的个别单位或部分单位的标志值来确定的。
