统计学中折线图的名词解释

1、统计学

统计学是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。

2、指标和标志

标志是说明总体单位属性或特征的名称。指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。

3、总体、样本和单位

统计总体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。简称总体。构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。样本是从总体中抽取的一部分单位。

4、统计调查

统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过程。它是取得统计数据的重要手段。

5、统计绝对数和统计相对数

反映总体规模的绝对数量值，在社会经济统计中称为总量指标。统计相对数是两个有联系的指标数值之比，用以反映现象间的联系和对比关系。

6、时期指标和时点指标

时期指标是反映总体在一段时期内累计总量的数字资料，是流量。时点指标是反映总体在某一时刻上具有的总量的数字资料，是存量。

7、抽样估计和假设检验

抽样估计是指根据所抽取的样本特征来估计总体特征的统计方法。假设检验是先对总体的某一数据提出假设，然后抽取样本，运用样本数据来检验假设成立与否。

8、变量和变异

标志的具体表现和指标的具体数值会有差别，这种差别就称为变异。数量标志和指标在统计中称为变量。

9、参数和统计量

参数是反映总体特征的一些变量，包括总体平均数、总体方差、总体标准差等。统计量是反映样本特征的一些变量，包括样本平均数、样本方差、样本标准差等。

10、抽样平均误差

样本平均数与总体平均数之间的平均离散程度称之为抽样平均误差，简称为抽样误差。重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/n。

11、抽样极限误差

抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围，称为极限误差或允许误差。

1．总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。总体可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。

样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。样本应具有代表性。所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。

2．随机抽样：随机抽样（random sampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观

察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。随机抽样是样本具有代表性的保证。

3．变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation）。变异是生物医

学研究领域普遍存在的现象。严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在

差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。

4．（1）计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为

计量资料（measurement data）。计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的，表

现为数值大小，一般有度量衡单位。如某一患者的身高（cm）、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、

脉搏（次/分）、血压（KPa）等。

（2）计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count

data）。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。

（3）等级资料：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数，称为等级资料（ordinal data）。等级资料又称有序变量。如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为 +、++、+++等。

统计学（Statistics）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集、整理、分析的科学。

医学统计学(Medical Statistics)：运用统计学的原理和方法，研究生物医学问题的一门。

变异(variation)：在自然状态下测量的个体值的差异。

动物实验(Animal Experiment)：以动物或动物、人的生物材料为研究对象（急性、亚急性、慢性）。

临床试验(Clinical Trial)： 以病人为研究对象。

社区干预试验(Community Intervention Study)：以人群为研究对象。

处理因素：研究者根据研究目的欲施加或欲观察的能作用于受试对象并引起直接或间接效应的因素。

非处理因素：与处理因素同时出现、也能使受试对象产生效应的因素。

混杂因素（confounding factor）：当非处理因素夸大或缩小了处理因素与实验效应间的真实联系时，称为混杂因素。

试验单位：处理因素作用的客体，是根据研究目的而确定的观察目标总体。可以是人、动物，也可以是生物材料，必须保持同质性。

处理效应或试验效应（Experiment Effect）：处理因素作用于试验单位的反应和结果，通过观察指标来表达。主要效应指标1～2个，次要效应指标若干个。

重复（Replication）：指处理组和对照组的受试者应有一定的数量（样本含量，n）。

样本量（Sample Size）：即样本容量或样本含量研究样本中包含的观察单位数或试验单位数。

对照（Control）：是指对受试对象不施加处理因素的状态。

空白对照（Blank Control）：不给任何干预的对照，通常用于无损伤、无刺激的实验研究、动物实验和临床试验。

实验对照（Experimental Control）：又称假干预对照，是指与试验组操作相同、但与处理效应无关的对照，通常用于有损伤、有刺激的动物实验。

安慰剂对照（Placebo Control）：也是一种假干预对照，主要用于临床试验。

第 1 頁 李育強3/29/2013 統 計 學 名 詞 解 釋 與 重 點

1.名義變數：只用來判定類別，數字不是用來比較大小的變數，如：0、1分別代表男、女。P8[1] P3[2]

2.次序變數：可用來判定類別、比較大小、優劣，但不能衡量彼此間的差距，如：考試名次。P8[1] P3[2]

3.等距變數：可用來判定類別、比較大小，還可算出差距。如：溫度差。P9[1] P3[2]

4.比率變數：可用來判定類別、比較大小、算出差距，還可表示比例關係，如：60cm是30cm的兩倍。P9[1] P3[2]

5.莖葉圖(枝葉圖)：在直方圖中長方形之內代入實際數字，兼具數字和圖形的優點，可以使我們看到資料的次數分配圖形而不致喪失原有的訊息，亦即可以將資料復原。P25[1] P7[2]

6.集中量數：描述所搜集到的資料裡各分數之集中情形的最佳代表值，也是描述一個團體中心位置的一個數值。P34[1]

△ 7.變異量數(離中量數)：表示團體中各分數之分散情形的統計數，即用來表示個別差異大小的指標。P53[1]

8.變異係數：標準差的大小與平均數大小相比起來是佔平均數的多少百分比。CV=SD*100/M。P67[1]

9.相對地位量數：描述一個人在其所處團體中與別人比較起來，或與某一參照點比較起來，佔在什麼地位。P73[1]

10.線性轉換：原始分數X減去其平均數，再除以標準差。這種轉換過程叫做線性轉換。P29[2]

11.常態分配：常態分配是指一般值較多見，異常值較少見的分配，形狀如鐘形。P35[2]

△12.常態化T分數(Normalized T Score)：經過常態化的標準分數，其平均數為50，標準差為10，T=10z+50。P92[1]

△13.偏態(Skewness)：大部份的分數落在平均的一邊，呈非對稱性分佈。正偏態g1>0，負偏態g1<0。P106[1]