社会统计学

社会统计学 ——2013年考前辅导 目 录

一、学习统计学的意义与自学的好方法 二、考核策略与期末考试说明 三、期末考试重点辅导 四、平时作业答疑 五、重点章节学习难点辅导

一、学习统计学的意义与自学的好方法 （一）学习社会统计学的意义： 如果不能量化某些事情，那么就不能理解它. 如果不能理解它，那么就不能控制它 如果不能控制它，那么就不能改进它。 （二）生活中要有统计的思维 这个研究的变量是如何定义的 数据是如何收集的 用了什么样的统计方法 结果是否通过了显著性检验 结果有哪些不足

统计学是由一组收集数据 分析数据 由数据得出结论而组成的概念、原则和方法。 统计公式就像一门外语，如果理解了这种语言，那么公式会大大增进对统计学的理解，否则，这些公式就像密码一样难以破译，不要把公式当成一种障碍，不用公式，照样有可能获得对统计思想的深刻理解。 （三）自学的好方法 1、认真看书，不落下一段一章。 2、跟做课后习题。有问题随时查阅本章知识点。 3、善于做笔记，做到每一章都有知识点的整理，都有学习小结。 4、善于前后联系，将各章知识点进行贯通。 5、善于预习与复习。 6、善于利用学习平台，与老师交流与其他同学分享学习经验。 二、考核策略与期末考试说明 平时成绩占 30%;其中，两次平时作业各占10% ，学习小组占10%。 期末考试成绩占 70%； 综合成绩=期末考试*70%+（平时两次作业+小组讨论）的成绩*30%。

期末闭卷考试说明 考试方式： 闭卷考试，总分100分，占综合成绩的70% 考试题型： 名词解释：4题,每题5分，共计20分； 填空题：共10个空，每空1分，共计10分； 简答题：3题,每题10分，共计30分； 计算题：2题,20分。 对错判断：20题，20分 三、期末闭卷考试重点 第一部分 基础统计学（注:本部分以概念为主， 简单计算题都出在这一部分） 出题量最大，占60%以上 第一章 统计学的性质/2 第二章 描述性统计学/11 第三章 概率分布/49 第四章 抽样/75

第二部分 常用统计分析方法（注:本部分重点理解原理，掌握每种方法的思路） 出题量较大，占20%左右 第五章 置信区间/98 第六章 假设检验/121 第七章 回归分析/145 第八章 方差分析/174 第九章 相关分析/193 第十章 卡方检验和交互分析/227

第三部分 抽样调查原理（注:本章以概念为主） 出题量较小，不高于10%，基本为最基础的概念 第十三章 概论/276 第十四章 简单随机抽样/279 第十五章 抽样调查的组织形式/293

第四部分 问卷的设计及信度和效度分析（注:本章以概念为主） 考核个别概念，不高于10% 第十六章 问卷的设计及信度和效度分析/324

注意： 每一章的课后小结是我们考试重点中的重点，需要大家实记。可出多种题型。 接下来我将以考试题型的形式带领同学们对本门课程的重要知识点进行梳理。 （一）需要掌握的名词概念（25个） 1、统计量：统计量是一个不包含任何未知参数的样本函数。 2、极差：极差也叫全距，就是最大值与最小值之间的距离。 3、四分位数间距(IQR)：四分位数间距也叫四分位数偏差或四分位差。通常将数据从小到大顺序排列后，用三个四分位数点Q1Q2Q3将其分成四部分。 四分位数间距是Q1和Q3之间的距离： IQR= Q3- Q1

4、零假设H0 ：在统计检验中，通常把被检验的那个假设称为零假设(或称原假设，用符号H0表示)，并用它和其他备择假设(用符号H1表示)相对比。 5、第一类错误：零假设H0实际上是正确的，却被否定了。 6、第二类错误：零假设H0实际上是错误的，却没有被否定 7、显著性水平：能允许犯第一类错误（零假设H0实际上是正确的，却被否定了）的概率叫做检验的显著性水平，它决定了否定域的大小。 8、皮尔逊相关系数r:皮尔逊相关系数是协方差与两个随机变量X、Y的标准差乘积的比率。 9、检验统计量：检验统计量是关于样本的一个综合指标，但与参数估计中讨论的统计量有所不同，它不用作估测，而只用作检验。

10、点估计：所谓点估计，就是根据样本数据算出一个单一的估计值，用它来估计总体的参数值。 11、区间估计：所谓区间估计，就是计算抽样平均误差，指出估计的可信程度，进而在点估计的基础上，确定总体参数的所在范围或区间。 12、置信区间：置信区间就是我们为了增加参数被估计到的信心而在点估计两边设置的估计区间。

13、消减误差比例：变量间的相关程度，可以用不知Y与X有关系时预测Y的误差E1，减去知道Y与X有关系时预测Y的误差E2，再将其化为比例来度量。将削减误差比例记为PRE。 14、正态近似定理：在容量为n的非常简单随机样本（VSRS） 中，样本均值 以 标准误差（为总体标准差）围绕着总体均值波动。随着n的增大， 的分布也就围绕其目标µ波动得越来越小，它也就越来越接近正态（铃状）P86

15、拟和优度检验：是有关检定总体是否具有正态或其他分布形式的非参数统计检验。 16、列联表：是按品质标志把两个变量的频数进行交互分类的统计表格。 17、理论频数：是按照理论分布计算出的样本各组频数。 18、方差分析：研究多个总体均值是否存在差异的统计检验方法。

19、简单随机样本：是当我们每抽取一个观察值时，总体中所有个体被抽取的可能性都是相同的。 20、蒙特卡罗法:重复抽样的方法叫蒙特卡罗法。P95 21、同序对:在观察X序列时，如果看到Xi序对。 22、异序对:在观察X序列时，如果看到XiYj ，则称这一配对是异序对。

23、同分对:如果在X序列中，我们观察到Xi=Xj （此时Y序列中无Yi=Yj ），则这个配对仅是X方向而非Y方向的同分对；如果在Y序列中，我们观察到Yi=Yj （此时X序列中无Xi=Xj ），则这个配对仅是Y方向而非X方向的同分对；我们观察到Xi=Xj ，也观察到Yi=Yj ，则称这个配对为X与Y同分对。

24、正相关与负相关:正相关是指一个变量的值增加时，另一变量的值也增加；负相关是指一个变量的值增加时，另一变量的值却减少。 25、散点图:将相关表所示的各个有对应关系的数据在直角坐标系上画出来，以直观地观察X与Y的相互关系，即得相关图，又称散点图。 二、需要掌握的填空题目（22个） 1.统计学是关于通过取自总体的样本来（描述）和（推断）该总体的方法。为了避免偏差，样本必须是（随机）抽取的。于是可以构造一个（置信区间），它包含了一个表示抽样不确定性的误差范围。 2．测量可以划分为四个等级：名称级、顺序级、间隔级和（比例级）。 3．定义分布的中心主要有三种方式：众数、（中位数）和平均数。

4、斜度和（峰值）用于描述数据和分布于正态分布之间的离异程度。正态分布可以用一条呈铃状的对称曲线来表示。其中，斜度表示分布与正态分布的（不对称程度）和方向。峰值表示分布于正态曲线相比的冒尖程度或扁平程度。 5、原始数据可以用（频数分析表）的形式来整理概括，并用（直方图）表示。原始数据的分布还可以用（茎叶图）和（饼形图）来表示

6、分布中心的最常用的统计量是（均值）。 7、描述分布形状的最常用的统计量是（标准差）。 8、X的均值也叫平均数或（期望值）。 9、在数量上表现为现象依存关系的两个变量，通常称为自变量和因变量。自变量是作为（变化根据）的变量，因变量是随（自变量）的变化而发生相应变化的变量。

10、根据资料，分析现象之间是否存在相关关系，其表现形式或类型如何，并对具有相关关系的现象之间数量变化进行测定，即建立一个相关的数学表达式，称为（ 回归方程 ），并据以进行估计和预测。这种分析方法，通常又称为（ 回归分析 ）。 11、对于表现为因果关系的相关关系来说，自变量一般都是（确定性）变量，依变量则一般是（ 随机性）变量。

12、变量间的相关程度，可以用不知Y与X有关系时预测Y的全部误差E1，减去知道Y与X有关系时预测Y的联系误差E2，再将其化为比例来度量，这就是（ 削减误差比例 ）。 13、当试验可以分阶段进行时，(概率树)是求概率分布的一种很有用的方法。 14、为了区分X的标准差和X平均数的标准差，通常称X平均数的标准差为的标准误差，或简称为（SE） 15、参数估计，即由样本的指标数值推断总体的相应的指标数值，它包括（点估计）和（ 区间估计 ）。

16、方差分析可以对多个总体（均值 ）是否相等进行检验。 17、列联表是按（品质 ）标志把两个变量的频数进行交互分类的。 18、在使用 检验法进行列联表检验所使用的自由度为( df= (c-1)(r-1) )。

19、方差分析中把已解释的变差对总变差的比值称为（ 相关比率 ）。 20、方差分析是（ 均值差 ）检验的推广，一般用于处理自变量是一个或多个定类变量和因变量是一个定距变量之间的关系。 21、在实际运用中，方差分析的结果常用一种称为（ 方差分析表 ）的标准形式的表格表示出来。

22、通过抽样得到的用以推断总体特征的那个“部分”，在统计学上称为（ 样本 ）。样本中所