统计学中常用的基本概念

统计学基本概念和方法
统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科。

它涵盖了一系列方法和技术，用于描述、总结、分析和推断数据的特征。

一些统计学的基本概念和方法包括：
1. 数据收集：统计学涉及收集各种类型的数据，包括定量和定性数据，可以通过实验、调查、观察等方式获得。

2. 描述统计：描述统计是指对数据进行总结和描述，包括平均数、中位数、标准差等。

这些统计量能够帮助人们了解数据的分布和特征。

3. 推论统计：推论统计是指通过样本数据对总体进行推断。

它包括参数估计和假设检验，用于检验对总体的统计推断是否具有显著性。

4. 概率理论：概率理论是统计学的基础，用于研究随机现象的规律性。

概率理论可以帮助人们理解随机事件的发生规律和可能性。

5. 统计建模：统计建模是指用数学模型描述和解释数据之间的关系，包括线性回归模型、逻辑回归模型等。

这些基本概念和方法构成了统计学的基础，为人们解决实际问题和进行科学研究
提供了重要工具和思维框架。

统计基础知识与统计实务多选题1．统计学中常用的基本概念有（A．总体B．总体单位C．标志 D．变量E．指标）。

2．下列标志中属于数量标志的有（A．商品零售额 B．工龄C．计划完成百分数D．合同履约率）。

3．下列各项中，属于离散变量的有（A．全国总人口E．某市三资企业个数）。

4．统计的工作过程一般包括（A．统计设计 B．统计预测与决策D．统计整理E．统计分析）。

5．总体的基本特征有（A．同质性 B．大量性C．差异性）。

6．统计设计阶段的结果有（A．统计报表制度 B．统计调查方案C．统计分类目录 D．统计指标体系）。

7．在全国人口普查中，（B．每一个人是总体单位C．全部男性人口数是统计指标D．人口的平均年龄是统计指标）。

8．非全面调查是仅对一部分调查单位进行调查的调查种类，下列各项中属于非全面调查的有（A．重点调查 B．抽祥调查C．典型调查）。

9．制定一个周密的统计调查方案，应包括的内容有（A．确定调查目的 B．确定调查对象E．确定调查项目）。

10．全面统计报表是一种（A．全面调查方法 B．报告法调查C．经常性调查方法）。

11．通过调查鞍钢、首钢、宝钢等几个大钢铁基地来了解我国钢铁的基本状况，这种调查属于（B．重点调查E．非全面调查）。

12．重点调查是一种（B．非全面调查C．就重点单位进行的调查D．可用于经常性调查也可用于一次性调查的调查方法E．能够大致反映总体基本情况的调查方法）。

13．重点调查的实施条件是（C．重点单位的标志值在总体中占绝大比重D．调查曰的不要求掌握全面数据，只须了解基本状况和发展趋势，调查少数重点单位能满足需要）。

14．关于抽样调查的叙述，正确的是（A.是一种非全部调查 B.按照随机原则抽选调查单位C.根据样本的资料推断总体的数值）。

15．统计调查按组织方式的不同可分为（B．专门调查E．统计报表）。

16．统计调查方案的主要内容有（A．确定调查目的 B．确定调查时间和期限C．确定调在单位和调查对象和报告单位D．确定调查项日和调查表E．确定调查的组织计划）。

统计学的三组基本概念统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域中广泛应用，并发展出了许多基本概念和方法。

下面我将介绍统计学的三组基本概念。

第一组基本概念是描述统计学概念。

描述统计学是统计学的一个分支，它关注的是对数据进行总结和描述。

在描述统计学中，我们常用的基本概念包括变量、测量尺度、频率分布和图表等。

变量是描述研究现象或对象不同特征的属性。

根据其性质，变量可分为定性变量和定量变量。

定性变量是指描述对象属性或特征的变量，如性别、种族、学历等；定量变量是指可以进行数值比较的变量，如身高、体重、成绩等。

测量尺度是用来度量变量的属性的一种方法。

常见的测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比例尺度。

名义尺度用来测量定性变量，它只能用来区分对象之间是否具有某种属性；顺序尺度除了可以区分对象是否具有某种属性，还可以表达对象之间的关系；间隔尺度在顺序尺度的基础上增加了单位间隔的概念，可以进行比较和加减运算；比例尺度在间隔尺度的基础上增加了零点的概念，可以进行除法运算。

频率分布是对变量在不同取值上出现的次数或占比进行总结和描述。

一般情况下，频率分布包括表格形式和图表形式两种。

表格形式将变量的不同取值列在一起，记录其频数和频率；图表形式将频率分布以图形的方式展示，如直方图、饼图和线图等。

第二组基本概念是统计推断概念。

统计推断是统计学的另一个分支，它关注的是基于样本数据对总体性质进行推断的方法。

在统计推断中，我们常用的基本概念包括概率、抽样、估计和假设检验等。

概率是描述随机事件发生可能性的一种度量。

统计学中的概率可以用来描述随机变量的分布、事件的发生概率等。

概率的计算基于一些基本规则，如加法规则和乘法规则等。

抽样是从总体中选取一部分个体作为样本进行研究的过程。

抽样的目的是通过样本的统计量来推断总体的参数。

常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和系统抽样等。

估计是根据样本数据对总体参数进行推断的过程。

下列属于统计学中常用的基本概念下列属于统计学中常用的基本概念随着数据科学与人工智能在现代社会中的快速发展，统计学作为一门重要的学科，引起了越来越多人的关注。

作为一名数据科学家或分析师，了解统计学中的基本概念对于正确分析和解释数据是至关重要的。

在本文中，我将为您介绍一些统计学中常用的基本概念，帮助您更好地理解数据统计分析的过程以及相关的术语和方法。

一、总体与样本统计学中的总体和样本是两个核心的概念。

总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中选取出来的一部分，用以代表总体特征。

样本的选择应该具有代表性，以确保所得到的结论具有普遍性。

在实际应用中，统计学家通常从总体中随机选择样本进行研究。

通过对样本的分析和推断，可以得出关于总体的推断和结论。

二、参数与统计量在统计学中，参数与统计量是常用的量度指标。

参数是总体特征的度量，例如总体均值、方差等。

统计量是样本特征的度量，例如样本均值、标准差等。

通过统计学的方法，我们可以使用样本统计量来估计总体参数。

统计量的选择应该根据所要得到的信息，例如对总体均值感兴趣的话，可以选择样本均值作为统计量。

通过对统计量的计算和分析，可以对总体参数进行估计和推断。

三、假设检验假设检验是统计学中常用的推论方法之一，用于检验关于总体参数的假设。

在假设检验中，我们首先建立一个原假设和一个备择假设，然后通过对样本数据的分析来判断是否拒绝原假设。

假设检验涉及到很多概念和术语，例如显著性水平、拒绝域、p值等。

其中显著性水平是在假设检验中设置的一个临界值，用于决定在何种情况下拒绝原假设。

p值是一个统计量，它表示在原假设成立的情况下，观察到样本数据或更极端情况出现的概率。

通过对p值的比较，我们可以判断是否拒绝原假设。

四、置信区间置信区间是统计学中用于估计总体参数范围的一种方法。

通过置信区间，我们可以确定一个范围，认为总体参数位于这个范围内的概率较高。

置信区间的计算通常使用样本统计量和标准误差来进行。

统计学原理的基本概念统计学原理是统计学的基本理论和概念的总称，包括以下几个基本概念：1. 总体（Population）: 研究对象在统计学中被称为总体，是指具有共同特征的所有个体的集合。

2. 样本（Sample）: 从总体中取出的一部分个体被称为样本，通过对样本进行研究来推断总体的特征。

3. 参数（Parameter）: 描述总体特征的数值被称为参数，如总体的平均值、方差等。

4. 统计量（Statistic）: 描述样本特征的数值被称为统计量，如样本的平均值、方差等。

通过统计量可以对总体的参数进行估计。

5. 随机变量（Random Variable）: 描述随机现象的数值可变的量被称为随机变量，它可以表示样本的某个特征，如随机变量X表示样本的身高。

6. 概率分布（Probability Distribution）: 随机变量的取值及其对应的概率构成的表格或方程式被称为概率分布，如正态分布、泊松分布等。

7. 抽样分布（Sampling Distribution）: 某个统计量的所有可能取值及其对应的概率构成的分布被称为抽样分布，如样本均值的抽样分布。

8. 假设检验（Hypothesis Testing）: 通过对样本数据进行统计推断来对总体的假设进行检验的方法。

根据假设检验的结果可以判断总体参数是否与某个假设相符。

9. 置信区间（Confidence Interval）: 对总体参数的一个区间估计，是对总体参数可能取值的一个范围的估计。

10. 统计模型（Statistical Model）: 用来描述随机变量与概率分布之间关系的数学模型。

统计模型可以用来解释和预测观察数据。

这些基本概念构成了统计学的基础，通过对它们的研究和应用，可以对数据进行分析、推断和预测，从而得出科学有效的结论。

以下是统计学中常用的一些概念：1. 总体（population）：在统计学中，总体是指研究对象的整体集合。

例如，研究一座城市的人口数量就是研究该城市的总体。

2. 样本（sample）：样本是指统计学中从总体中随机选取的一部分个体，用来代表总体的特征。

例如，从一座城市中随机选取100 名居民，对他们的年龄进行调查，这100 名居民就是该研究的样本。

3. 参数（parameter）：参数是指总体的某些性质或特征的数值，例如，某座城市的总人口数量是一个参数。

4. 统计量（statistic）：统计量是指样本的某些性质或特征的数值，例如，样本平均值是一种统计量。

5. 标准误差（standard error）：标准误差是指统计量的抽样分布的标准差。

标准误差通常用来表示样本统计量与总体参数的差异。

6. 置信区间（confidence interval）：置信区间是指在给定置信水平的条件下，总体参数的取值范围。

例如，我们可以估计某座城市人口数量的置信区间为95%，表示该区间有95% 的概率包含真实的总体人口数量。

7. 假设检验（hypothesis testing）：假设检验是一种统计方法，用来判断样本统计量是否代表总体参数的值。

根据假设检验的结果，可以得出是否拒绝原假设的结论，进而推断总体参数的取值。

8. 显著性水平（significance level）：显著性水平是指在假设检验中，拒绝原假设的概率。

通常所设定的显著性水平为0.05 或0.01。

9. P 值（p-value）：P 值是指在假设检验中，观察到样本统计量时所得到的检验结果与原假设相符的概率。

例如，P 值为0.05 表示观察到的样本统计量和原假设相符的概率为5%。

这些概念是统计学中的一些基本概念，熟悉这些概念可以帮助我们更好地理解和应用统计学知识。

统计学的几个基本概念总体（population）nbsp;nbsp;指同质的研究对象中所有观察单位研究指标变量值的集合。

总体通常限定于特定的时间与空间范围之内，且为有限数量的观察单位，称为有限总体；有时总体是假设的，没有时间和空间限制，观察Ø 总体（population）指同质的研究对象中所有观察单位研究指标变量值的集合。

总体通常限定于特定的时间与空间范围之内，且为有限数量的观察单位，称为有限总体；有时总体是假设的，没有时间和空间限制，观察单位数是无限的，称为无限总体。

Ø样本（sample）医学实践与研究中，要直接研究无限总体通常是不可能的，即使是有限总体，由于人力、物力、时间、条件等限制，要对其中每个观察单位进行研究或观察，有时也是不可能的，也不必要。

而只是从总体中随机抽取部分观察单位，其变量实测值构成样本，目的用样本指标推断总体特征。

这种推断不要经过严谨的实验设计，以样本的可靠性和代表性为基础。

样本的可靠性：主要是使样本中每一观察单位确属同质总体。

样本的代表性：使样本能充分反映总体的实际情况，要求抽样遵循随机化原则，目的是使每个观察单位被抽得的机会相等，避免主观取舍及偏性；还要保证足够的样本量，即保证足够的观察单位个数。

Ø参数（parameter）统计学上描述总体变量的特征称为参数。

如总体均数、描述总体的中心位置或集中趋势；总体标准差、极差等描述总体的离散趋势等。

Ø误差（error）泛指实测值与真值之差，按其产生的原因和性质可粗分为随机误差（random error）与非随机误差（nonrandom error）两大类，后者又可分为系统误差（systematic error）与非系统误差（nonsystematic error）两类。

Ø随机误差是一类不恒定的、随机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起。

例如，在实验过程中，在同一条件下对同一对象反复进行测量，虽极力控制或消除系统误差后，每次测量结果仍会出现一些随机变化即随机测量误差,以及在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的抽样误差。

统计学常用基本概念一、总体与样本总体是指一个研究对象的全部个体构成的集合。

在统计学中，总体通常代表一个较大的、有待研究的群体。

样本则是从总体中抽取的一部分个体，用于代表总体进行统计研究。

样本的大小通常用样本容量表示。

二、变量与数据类型变量是指在统计学研究中需要考察的量，如年龄、性别、身高、体重等。

变量可以是连续的，也可以是离散的。

连续变量可以取某一区间的任意值，而离散变量则只能取有限个值。

数据类型是指数据的分类方式，常见的有分类变量、有序变量、数值型变量等。

三、描述性统计描述性统计是指对数据进行整理、分类、汇总等操作，以反映数据的集中趋势、离散程度等特征。

常见的描述性统计指标有平均数、中位数、众数、方差、标准差等。

描述性统计旨在让人们更直观地了解数据的分布情况。

四、推论性统计推论性统计是指利用样本数据推断总体特征的方法。

它可以帮助我们从样本数据中获得有关总体特征的结论。

例如，我们可以通过对一个随机样本进行统计分析，来推断总体参数的值。

推论性统计需要满足一定的假设条件，如大样本近似、独立性等。

五、概率与概率分布概率是指某一事件发生的可能性大小，通常用0到1之间的数值表示。

概率分布是指事件发生概率的分布情况，常见的有二项分布、泊松分布、正态分布等。

这些概率分布在统计学中有着广泛的应用，可以帮助我们理解和预测数据的分布特征。

六、抽样方法与置信水平抽样方法是统计学中从总体中抽取样本的方法，常用的有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。

置信水平是指我们对样本统计结果的可靠性有多大把握。

一般来说，置信水平越高，我们对样本结果的信任度就越高。

常用的置信水平有95%和99%等。

七、统计过程控制统计过程控制是指在生产过程中运用统计方法对产品质量进行控制。

它可以帮助我们及时发现生产过程中的问题，并采取相应的措施加以改进。

常用的统计过程控制方法有控制图、因果图等。

通过统计过程控制，我们可以提高产品质量和生产效率，降低生产成本。

1.2统计学的几个基本概念1.2.1总体和总体单位1.总体（1）总体的概念：总体是指客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物组成的整体；在统计研究过程当中，统计研究的目的和任务居于支配和主导的地位，有什么样的研究目的就应该有什么样的统计总体与之相适应。

例如：要研究我们学院教师的工资情况，那么全体教师就是研究的总体，其中的每一位教师就是总体单位；如果要了解某班50个学生的学习情况，则总体就是该班的50名学生，每一名学生是总体单位。

根据我们研究目的的不同，我们要选取的研究对象也就是研究总体相应地要发生变化。

（2）总体的分类：总体根据总体单位是否可以计量分为有限总体和无限总体：★有限总体：指所包含的单位数是有限的总体。

如一个企业的全体职工、一个国家的全部人口等都是有限总体；★无限总体：指所包含的单位数目是无限的，或准确度量它的单位数是不经济或没有必要的，这样的总体称为无限总体。

如企业生产中连续生产的大量产品，江河湖海中生长的鱼的尾数等等。

划分有限总体和无限总体对于统计工作的意义就在于可以帮助我们设计统计调查方法。

很显然，对于有限总体，可以进行全面调查，也可以进行非全面调查，但对于无限总体不能进行全面调查，只能抽取一部分单位进行非全面调查，据以推断总体。

（3）总体的特征：★大量性：是指构成总体的单位数要足够的多，总体应由大量的单位所构成。

大量性是对统计总体的基本要求。

个别单位的现象或表现有很大的偶然性，而大量单位的现象综合则相对稳定。

因此，现象的规律性只能在大量个别单位的汇总综合中才能表现出来。

只有数量足够的多，才能准确地反应我们要研究的总体的特征，达到我们的研究目的。

★同质性：指总体中各单位至少在某一个方面性质相同，使它们可以结合起来构成总体。

同质性是构成统计总体的前提条件。

★变异性：即构成总体的各个单位除了至少在某一方面具有共同性质外，在其他方面具有一定的差异。

差异性是统计研究的主要内容。

如以一个班级的所有学生作为一个总体，则“专业”是该总体的同质性，而“性别”、“籍贯”等则是个体之间的变异性；以我院全体教师为一个总体，则“工作单位”是其同质性，而“学历”、“月工资”等则是它的变异性。

第二部分数据的整理与抽样一、统计学的基本概念1、统计资料定义：凡是可以推导出某项论断的事实或数字均称为统计资料。

统计资料是进行分析、推断、预测的基础。

要根据研究的目的、要求，有计划地收集统计资料。

统计资料原始资料（初级）：未经过加工处理的第一手统计调查资料。

次级资料：经过加工处理的数据（有权威性的公开发表的：统计年鉴、行业协会公布的报告等等）。

统计数据度量数据：用数量尺度测量的数据，如年龄、成绩。

品质数据：不用数量尺度测量的数据，如性别，企业类型。

称关于特定问题的统计资料为一个资料集合，其主要特征有：元素：统计资料由各个元素组成。

变量：元素的特征。

有定量的变量与定性的变量。

观测：一次观测指对统计资料中某一元素的所有变量表述的记录。

xxx xxx xxx xxx xxx xxx王五xxx xxx xxx xxx xxx Xxx李四xxx xxx xxx xxx xxx xxx张三…..…..….班级专业学号姓名2、统计资料收集的方法与途径方法间接引用直接收集实验式：设计统计实验，控制某些因素以研究其对变量的影响。

例如确定产品的价格弹性观察式：对变量的影响因素不加任何限制。

根据统计研究的目的和要求收集统计资料。

所收集的资料必须满足准确性、及时性和完整性的要求。

统计报表组织方式专门调查普查重点调查抽样调查典型调查途径直接观察：通过观察对象的活动进行记录获得资料。

优点：资料全面生动，避免由于理解偏差造成的误差。

缺点：耗时、人力，对观察者素质要求高。

访问：与被调查对象直接接触，获得资料问卷调查：设计并发放调查表。

优点：避免调查人对调查对象的直接影响，缺点：返回率低，无法保证调查表的质量。

3、总体与个体（1）定义：凡是客观存在的、具有统一性质的由个别事物组成的集合体，称为统计总体。

构成总体的个别事物称为个体（总体单位）。

（2）总体与个体必须具备的条件客观性：特定的非一般意义上；大量性：包含足够多的个体以避免偶然性；同质性：构成总体的个体在性质上必须是相同的，否则无法反映总体的特征；差异性：构成总体的个体之间存在差异。

统计学基础知识概念
统计学是数量研究的学科，最初用于收集和研究人类行为和事件，例如工资水平，构成社会特征和关系的密度等。

它还是收集、储存、分析和反映人类活动的数字形式或信息的数学工具，可以用来帮助人们在关键的决策中作出更好的准确决定。

与一般意义上的统计学有关的基本概念包括数据集、样本、概率、变量、统计描述等。

数据集是关于某个主题的观察或测量，它是根据测量模型而收集的信息。

在数据集之内，可以识别出样本的存在，样本是关于该主题的一组观察。

概率则是统计学的基础，即样本中某一事件发生的可能性。

变量是指一组数据中容易变化的量，它们通常分为定性和定量变量两大类。

统计描述则是一种通过数据的分析和利用，用来反映量测数据的特性和趋势。

对于有兴趣学习该学术领域的人来说，了解这些基本概念是非常重要的，因为它们能够帮助你去解决实际问题，并且还能让你找出合适的解决方案。

但是，这些概念的理解不是一件容易的事情，需要经过深入的学习和掌握，才能将其应用于实际问题的解决中。

统计的基本概念与性质总结统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都发挥着重要的作用。

在统计学中，有许多基本概念和性质，对于我们理解统计学的原理和应用非常重要。

本文将对统计学的基本概念与性质进行总结。

一、总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，样本是从总体中选取的一部分个体。

总体和样本是统计学中的基本概念。

在实际应用中，由于获取总体数据困难或成本过高，我们常常会从总体中随机抽取样本进行研究。

二、参数和统计量参数是用来描述总体特征的数值，统计量是用来描述样本特征的数值。

参数和统计量是统计学中的重要概念。

参数可以通过样本统计量的估计得到。

三、测量尺度测量尺度是指用于度量和描述变量特性的标准或方法。

常见的测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比率尺度。

不同的测量尺度适用于不同类型的变量，对于统计分析的正确性有重要影响。

四、频数和频率频数是某一数值在样本或总体中出现的次数，频率则是频数除以总体或样本的大小。

频数和频率可以帮助我们理解数据的分布情况，对于描述和比较数据具有重要作用。

五、平均数、中位数和众数平均数是一组数据的算术平均值，中位数是数据按大小顺序排列后中间的数值，众数是数据中出现次数最多的数值。

这三个统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势，是常用的描述性统计量。

六、标准差和方差标准差和方差是衡量数据离散程度的统计量。

标准差是方差的正平方根，它们表示了数据的分散程度。

标准差和方差越大，数据越分散；反之，数据越集中。

七、相关性和回归分析相关性和回归分析是用于研究变量之间关系的统计方法。

相关性分析可以衡量两个变量之间的线性关系强度，回归分析则可以通过建立数学模型预测一个变量对另一个变量的影响。

八、假设检验假设检验是用于检验统计推断的方法。

它通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否与某个预先设定的值相符。

假设检验可以帮助我们做出对总体的推断和决策。

九、抽样误差与置信区间抽样误差是由于样本数量有限而引入的误差，置信区间则是对总体参数取值范围进行估计。

1．统计总体与总体单位
统计总体是根据统计研究的任务⽬的所确定的研究事物的全体，是客观存在的具有共同性质的个体所构成的整体。

构成统计总体的个体单位称总体单位。

随着统计研究任务、⽬的及范围的变化，统计总体和总体单位可以相互转化。

2．标志与标志表现
标志是说明总体单位所共同具有的属性和特征的名称。

标志有品质标志和数量标志之分。

标志表现即标志特征在各单位的具体表现。

如果说标志是统计所要调查的项⽬，那么标志表现是调查所得结果，标志的实际体现。

标志表现有品质标志表现和数量标志表现之分。

3．变异与变量
可变标志的标志表现由⼀种状态变到另⼀种状态，统计上把这种现象或过程称变异。

不变的数量标志称常量或参数。

可变的数量标志和所有的统计指标称变量。

变量的数值表现称变量值，即标志值或指标值。

变量按其数值是否连续可分为连续性变量和离散性变量。

4．统计指标和指标体系
统计指标是反映社会经济现象总体综合数量特征的科学概念或范畴。

统计指标按其反映的数量特点不同可分为数量指标和质量指标。

统计指标体系是各种互相联系的指标群构成的整体，⽤以说明所研究的社会经济现象各⽅⾯互相依从和互相制约的关系。

指标和统计标志的主要区别是：
①指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的；②指标具有可量性，⽽标志不⼀定。

标志和指标的主要联系表现在：
①指标值往往由数量标志值汇总⽽来；②在⼀定条件下，数量标志和指标存在着变换关系。

统计学的基本概念和原理统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。

通过运用数学和统计方法，统计学帮助我们理解和描述数据，揭示数据之间的关系，并从数据中获取有关现象和问题的信息。

本文将介绍统计学的基本概念和原理，帮助读者了解其核心内容。

一、统计学的定义和作用统计学可以被定义为一种通过数据的收集、整理、分析和解释来研究和描述现象的科学方法。

它对于我们理解和解释现实生活中的问题和现象至关重要。

统计学通过量化和总结数据，帮助我们从海量信息中提取有意义的结论。

二、统计学的基本概念1. 总体和样本：在统计学中，总体是指我们要研究的整体群体，而样本则是从总体中抽取出的一部分个体。

通过从样本中收集数据并进行分析，我们可以对整体总体进行推断。

2. 变量：变量是指在研究中可能会发生变化的属性或特征。

变量可以分为定性变量和定量变量。

定性变量是具有类别或标签的变量，例如性别、颜色等。

定量变量则是可以进行数值化衡量的变量，例如年龄、身高等。

3. 观测和测量：观测和测量是指对变量进行数据收集的过程。

观测是指直接观察并记录数据，例如观察某人的行为。

测量是指使用测量工具对变量进行量化，例如使用尺子测量身高。

4. 描述统计学和推论统计学：描述统计学是指通过对数据进行整理、总结和描述，来了解数据的特征和结构。

推论统计学是指通过从样本推断总体特征的过程，通过利用样本的信息来推断总体的参数。

三、统计学的原理1. 概率：概率是统计学中一个重要的概念，它描述了事件发生的可能性。

概率可以帮助我们理解和预测事件的结果，并在统计推断中起到重要的作用。

2. 样本的代表性：在统计学中，样本的代表性是指样本能够准确地反映总体的特征。

为了保证样本的代表性，我们需要进行随机抽样，并确保样本的大小足够大。

3. 统计推断：统计推断是指通过从样本中获得的信息，对总体进行统计学上的推断。

统计推断的核心方法是利用概率和抽样理论来进行参数估计和假设检验。

4. 假设检验：假设检验是统计学中的一种方法，用于检验关于总体参数的假设是否成立。