统计

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对统计数据的认识

对统计数据的认识
一、统计数据的定义和作用
统计数据是指经过收集、整理、分类、分析和归纳处理后得到的反映一定现象或问题的数字资料。

它可以用于描述和分析社会经济现象，为决策提供依据，也是科学研究的重要基础。

二、统计数据的来源和收集方法
统计数据的来源包括官方机构发布的统计年鉴、报告以及企业、个人提供的调查问卷等。

其收集方法主要有直接观察法、抽样调查法和实验法等。

三、统计数据的分类
根据不同的分类标准，统计数据可分为定量数据和定性数据；离散型数据和连续型数据；原始数据和汇总数据等。

四、统计数据的描述性分析
描述性分析是指对统计数据进行描述和概括，常用方法包括平均数、
中位数、众数、方差等。

五、统计推断
推断是指根据样本信息推断总体信息。

常用方法包括假设检验和置信区间估计等。

六、常见误解与注意事项
在使用统计数据时，需要注意误解与注意事项。

例如：样本量不足可能导致结果失真；忽略变量之间关系可能导致结论错误等。

七、总结
统计数据是研究社会经济现象和科学研究的重要基础。

在使用统计数据时，需要注意数据的来源和收集方法，分类标准，描述性分析和统计推断等方面。

同时也需要注意常见误解与注意事项，以确保结果的准确性和可信度。

什么是统计

什么是统计
什么是统计？一般有以下几种解释：
1．统计资料，就是反映自然、科学技术、生产建设以及各种社会现象等实际情况的数字资料，也就是人们常说的统计数字资料．
2．工作，就是把调查、收集、整理、分析、研究数字资料的过程，叫做统计．也就是人们常说的统计工作．
3．统计学，就是把如何收集、整理、分析、研究统计数字资料的方法和理论，叫做统计．实际上指的是统计科学．
统计学是对工农业生产建设、科学实验以及自然和社会现象中得到的大量数据资料，进行整理、分析和研究，用数字说明问题，并通过数据资料发现问题，找出其中具有规律性的现象，从而做出相应的推断和决策．因此，统计在生产、工作和科学研究各方面应用非常广泛．根据研究对象的不同，统计学又分出许多不同的分支．例如，数理统计是以随机试验观测取得的资料为出发点，以概率论为基础，来研究随机现象．根据试验资料中的随机现象，选择和检验数学模型，并且在此基础上，对随机现象的性质、特点和统计规律性做出推断．又如，教育统计是以数理统计为工具，以教育或教学实验所取得的资料为出发点，研究教育情况，探索教育规律，检查教学效率和教学质量等方面的教育问题．。

数据统计方法有哪几种

数据统计方法有哪几种数据统计方法是数据分析的基础，用于对收集到的数据进行整理、总结和解读。

在统计学中，常用的数据统计方法包括描述统计和推断统计两大类。

1. 描述统计描述统计是对数据进行整理、总结和描述的统计方法。

常用的描述统计方法有：1.1 频数统计：对变量的每个取值出现的次数进行计数，用来描述数据的分布情况。

1.2 百分比统计：将频数转化为百分比，用以描述不同类别在总体中的比例。

1.3 中心趋势度量：包括均值、中位数和众数等，用来描述数据集中趋势的位置。

1.4 离散程度度量：包括方差、标准差和四分位数等，用来描述数据分散程度的大小。

1.5 偏度与峰度：用来分析数据分布的偏斜情况和峰态情况。

1.6 相关分析：用来分析变量之间相关性的强弱和方向关系。

1.7 分组统计：按照不同的分组对数据进行统计和比较，用来发现数据之间的关系和差异。

2. 推断统计推断统计是通过对样本数据进行分析，对总体进行推断的统计方法。

常用的推断统计方法有：2.1 参数估计：通过样本数据对总体参数进行估计。

2.2 假设检验：根据样本数据对总体参数的假设进行检验。

2.3 方差分析：用于比较两个或多个总体均值之间的差异。

2.4 回归分析：通过建立数学模型，分析自变量对因变量的影响。

2.5 方差分布分析：用于描述和推断统计变量的方差分布。

2.6 非参数检验：与参数检验相比，不需要对总体参数进行假设。

2.7 时间序列分析：研究时间序列数据中的趋势、季节性和随机性等。

这些统计方法可以根据数据类型和研究目的的不同进行灵活应用。

此外，为了提高数据分析的准确性和可靠性，还需要考虑样本的选择、数据的质量、统计模型的选择等方面的问题。

对数据统计方法的熟练应用，可以帮助人们更好地理解和利用数据，作出科学的决策和预测。

统计一词一般有三种含义

1统计一词一般有三种含义(总2页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--1统计一词一般有三种含义，即统计工作、统计资料和统计学。

统计工作是指对社会经济现象数量方面进行搜集、整理和分析工作的总称，它是一种社会调查研究活动。

统计资料即统计信息，是统计部门或单位进行工作搜集、整理、编制的各种统计数据资料的总称。

统计学是关于统计过程的理论和方法的科学。

2统计学的特点：数量性、总体性、具体性、社会性3标志与指标：标志是用来说明总体单位特征的名称；指标是说明总体的综合数量特征的。

联系：标志是用来说明总体单位特征的名称，指标是说明总体的综合数量特征的；指标都能用数值表示，而标志中的品质标志不能用数值表示，是用属性表示的；指标数值是经过一定的汇总取得的，而标志中的数量标志不一定经过汇总，可直接取得；标志一般不具备时间、地点等条件，但作为一个完整的统计指标，一定要讲时间、地点、范围。

区别：有许多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来；二者存在一定的转换关系。

4统计调查方案的设计：确定调查目的；确定调查对象和调查单位；确定调查项目，拟定调查表；确定调查时间和调查期限；制定调查的组织实施计划；选择调查方法。

5统计分组的意义和作用：统计分组就是根据统计研究的需要，将统计总体按照一定的标志区分为若干各组成部分的一种统计方法。

划分社会现象的类型；利用统计分组揭示现象内部结构；分析现象之间的数量依存关系。

6分组标志的选择：分组标志是统计的依据。

根据研究问题的目的来选择；要选择最能反映被研究现象本质特征的标志作为分组标志；要结合现象所处的具体历史条件或经济条件来选择。

7时期指标反映现象在某一时期发展过程的总数量；时点指标反映现象在某一时刻上状况的总量。

不同：（是否具有连续性）时期指标的数值是连续计数的，时点指标的是指是间断计数的；（是否具有累加性）时期指标具有累加性，时点指标不具有累加性；（是否受时间长短的影响）时期指标数值的大小受时期长短的制约，时点指标数值的大小与时点间的间隔长短无直接关系。

统计学有哪些统计方法

统计学有哪些统计方法
统计学有以下几种常用的统计方法：
1. 描述统计：包括均值、中位数、众数、方差、标准差等，用于描述样本或总体的特征和变异程度。

2. 推断统计：通过样本推断总体的参数或进行假设检验，常用方法包括置信区间估计、假设检验、相关分析、回归分析等。

3. 抽样技术：用于从总体中选取样本的方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

4. 因子分析：用于研究多个变量之间的相关关系，通过将变量进行综合，得到相对独立的因子。

5. 非参数统计：不依赖于总体分布的假设，常用方法包括秩和检验、符号检验、K-S检验等。

6. 时间序列分析：研究时间序列数据的分析方法，包括平稳时间序列建模、ARIMA模型、指数平滑法等。

7. 生存分析：用于分析生物、医学等领域中的事件发生时间或生存时间，包括
生存曲线、危险比、Kaplan-Meier估计等。

8. 实验设计：研究如何设计并进行实验以获取有效的数据，例如完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。

9. 多元分析：用于研究多个变量之间的关系，常用方法有主成分分析、聚类分析、判别分析等。

10. 电脑模拟：利用计算机进行随机事件模拟，通过模拟大量的随机事件来估计概率、评估决策等。

常用的统计方法有哪些

常用的统计方法有哪些
常用的统计方法有以下几种：
1. 描述统计：用来对样本数据进行概括和描述，包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。

2. 探索性数据分析（EDA）：通过图表和可视化手段，对数据进行初步的探索和分析，以了解数据的分布、关系和异常情况。

3. 参数统计：假设样本数据符合某个概率分布，通过估计概率分布的参数，然后进行假设检验、置信区间估计等统计推断。

4. 非参数统计：不对数据的概率分布做出特定的假设，通过秩次、排列、分组等方法进行统计推断，例如Wilcoxon签名检验、Mann-Whitney U检验等。

5. 相关分析：用来研究变量之间的相关性，常用的有Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等。

6. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异，例如单因素方差分析、多因素方差分析等。

7. 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，预测或解释因变量的变化，包括
线性回归、逻辑回归、多元回归等。

8. 生存分析：用于研究时间至事件发生的概率和风险因素，例如生存曲线、危险比等方法。

以上只是统计学中的一部分常用方法，根据具体问题和数据类型的不同，还有其他更专门的统计方法可供选择。

统计和统计数据分析

分层抽样
亦可称为类型抽样
方法：将总体全部单位分类，形成若干个类型组，后从各类型中分别抽取样本单位，合成样本。
N1 n1
n1 n2 nk
等额
总体 N
n ni
i 1
k
N2
n2
样本 n
等比例
Ni n1 n N
Nk
· · ·
nk
· · ·
最优 n1
N
i
N i i2
系统抽样
亦可称为等距抽样
方法：抽样框中的N个单位被分成k个系统，k等于抽样框的容量N除以所需的样本容量n，在抽样框中前面的k 个个体或单位中随机抽出第一个样本单位，然后，可在其后的每隔k个单位抽取样本中其余的部分。
·· ·· ··
·
·
· ·
·
·
一种是利用原有的顺序或编号。编号有两如学生的注册名单，或者是从生产流水线上种方法：下来的、有编号的产品等。对所研究的总体已有所了解，则可用已知的相关变量对抽样框中的单位进行编号。
3.统计报表制度
是按一定的表式和要求，自上而下统一布置，自下而上提供统计资料的一种统计调查方法。这种搜集统计数据方法是伴随着计划经济而产生的，并曾在我国占主导地位。现在，在社会主义市场经济条件下，仍是我国搜集统计数据的组织方式之一。
4.重点调查特点：在总体中选择个别或部分重点单位进行调查。重点单位指在总体中有举足轻重地位的单位，其标志值在总体标志总量中占有绝大比重。
方式：建立专门机构，配备专门人员调查。
利用基层单位原始记录和核算资料进行调查。
原则：规定统一的标准时点。
规定统一的普查期限。规定统一的调查的项目和指标。

5种常用的统计方法

5种常用的统计方法
1简单统计方法
简单统计方法是指从总体中抽取一部分数据，进行集中趋势、分布特性、离散程度等方面的统计。

它是一种基础统计方法，也是统计分析中最基本的手段，其常见的应用包括：计算平均数、众数、中位数、方差、标准差等。

2抽样技术
抽样技术是指在一定的空间与时（S＆T）范围内从样本容器中抽取一定数量的个体，从而获得抽样分布具有代表性，而这种采样抽样方法则需要依据不同情形采用不同思路，常见的抽样技术包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、蒙特卡洛抽样等。

3判别分析
判别分析是一种利用自变量来预测因变量的分析方法，它将样本先按照类别归类，然后按照性状的差异，利用某种统计模型来判别类别间的差异，从而有效地处理多个类别的差异问题。

常见的判别分析包括线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）等。

4回归分析
回归分析是一种统计分析方式，其对象为两个变量之间的存在着某种因果或联系关系的研究。

它探究的是实际变量之间的关系的准确
性，包括具体的影响幅度、比例和分布。

常见的回归分析有线性回归、多项式回归、逻辑回归、Poisson回归等。

5因子分析
因子分析是一种统计技术，用于探究一组变量之间的相关性，以提取出共有或相关的变量，并揭示其中的主要趋势。

通常，因子分析会先将个别变量进行融合，以发现变量组合时发挥的作用，获得一组有效的统计变量或因子，这样可以简化数据，加快分析过程的完成速度。

常见的因子分析有做出PCA因子分析和移位因子分析。

统计基础知识点总结

统计基础知识点总结一、统计学基本概念统计学是一门研究数据的科学，它包括描述统计和推论统计两个方面。

描述统计是对数据进行总结和描述，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容；推论统计则是从部分观测数据推断出整体数据的性质。

1.总体与样本总体是指研究对象的全部个体或观察值的集合，样本是从总体中抽取出来的一部分个体或观察值。

通过对样本的研究，可以得出一些对总体的推断。

2.参数与统计量参数是总体的特征值，如总体均值、标准差等；统计量是样本的特征值，如样本均值、标准差等。

通过对统计量的研究，可以对参数进行估计。

3.变量与数据类型变量是研究对象中的一个特征，它可以是定量型变量（如身高、体重）或定性型变量（如性别、学历）；数据类型包括定量数据和定性数据。

定量数据是可以进行数值比较的数据，定性数据是以性质或类别来表示的数据。

4.测量尺度测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。

名义尺度是用于分类的尺度，没有顺序或大小关系；顺序尺度是用于分类，但有顺序关系；间距尺度是用于度量距离和大小关系，但没有绝对零点；比例尺度是度量距离和大小关系，并且有绝对零点。

对于不同的测量尺度，需要选择不同的统计方法进行分析。

二、数据的描述性统计描述性统计是统计学中的基础知识，它包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容。

1.中心趋势中心趋势是指数据集中的位置，包括均值、中位数和众数。

均值是所有数据值的平均数，中位数是数据值按大小排列后处于中间位置的数，众数是数据中出现次数最多的数。

2.离散程度离散程度反映了数据集合的分散程度，包括极差、方差和标准差。

极差是最大值和最小值之间的差值，方差是各数据值与均值的离差平方和的平均数，标准差是方差的平方根。

3.分布形态分布形态是指数据分布的形状，包括对称分布、偏态分布和峰态分布等。

对称分布是指数据集中的数据值分布呈现出对称形状，偏态分布是指数据集中的数据值分布不是对称的，峰态分布是指数据集中的数据值分布的尖度情况。

统计学知识点总结

1、统计的含义（1）统计工作：即统计实践，是指很据科学的方法从事统计设计、收集、整理、分析研究和提供各种统计资料和统计咨询意见的活动的总称.其成果是统计资料（原始调查资料和加工处理后的系统资料)；（2）统计资料：即统计工作过程中所获得的各种有关数字资料以及与之相关的其他资料的总称。

通常以统计表、统计图和统计报告的形式变现，用以反映社会经济现象的规模、水平、速度、结构和比例关系等信息的数字和文字资料；（3）统计科学：即统计理论，是指统计工作实践的理论概括和科学总结。

2、统计学统计学：是一门搜集、整理、分析数据方法的科学，其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识.3、统计学的研究对象统计学研究的对象是：社会经济现象总体的数量特征和数量关系.其根本特征：在质与量的辩证统一中，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。

4、统计学研究特点数量性、总体性、具体性、社会性5、统计工作的过程及基本职能统计工作的过程:统计设计、统计调查、统计整理、统计分析（定性—定量—定性:循环往复) 统计设计:指根据统计研究对象的特点和研究的目的、任务，对统计工作的各个方面和各个环节的通盘考虑和安排,是统计认识过程的第一个阶段，即定性认识的阶段;统计调查：指根据统计研究对象和目的要求，依据统计设计的内容、指标和指标体系的要求，有计划、有目的、有组织的收集原始资料的工作过程,即由定性到定量认识的阶段；统计整理：指根据统计研究的目的，将统计调查得到的原始资料和通过各种方法得到的次级资料进行科学的分类和汇总，使其条理化、系统化的工作过程，即为统计分析准备在一定程度上可以反映总体特征的统计资料；统计分析:指在统计整理的基础上，根据研究的目的和任务,应用各种科学的统计方法，从静态和动态两个方面对研究对象的数量方面进行计算、分析研究，认识和揭示所研究对象的本质和规律性,做出科学的结论，进而提出建议和可预测性的意见的工作过程，即从定量到定性深入认识的阶段.统计工作的基本职能:信息、咨询、监督6、统计学研究的基本方法大量观察法、统计分组法、综合指标法、时间数列分析法、指数法、抽样推断法、相关分析法。

统计

1.统计的含义：统计工作、统计资料和统计学。

2.统计的研究方法：大量观察法（统计的特有方法）；统计分组法；综合指标法；归纳推断法。

3.统计标志的分类：品质标志和数量标志。

4.统计数据的质量要求：准确性、及时性和完整性。

5.统计调查的组织形式（一）统计报表①统计报表的意义②统计报表的特点③统计报表的种类。

（二）专门调查①普查②重点调查③典型调查④抽样调查。

6.统计分组的种类：①按照分组标志的个数多少不同，统计分组可分为简单分组和复合分组两种类型②按照分组标志的性质不同，统计分组可分为品质分组和变量分组两类。

7.统计表的构成:(1)从结构来看，统计表分为五个部分构成：①总标题②横行标题③纵栏标题④统计（数字）资料⑤说明（2）从统计表反应的内容来看，由两部分构成：①主词②宾词概念1.什么是统计总体：简称总体，是指客体存在的、具有相同性质的许多个体事物集合起来构成的整体。

2.统计标志：是说明总体单位特征的名称，有品质标志与数量标志之别。

3.统计分组：是指按照统计研究目的和任务的要求，根据统计对象的特点，采用一定的标准把总体划分为不同部分的活动或过程。

4.分布数列：是对总体结构、比例等统计分析的直接依据，也是对总体进行其他分析的重要基础。

5.抽样调查：是一种非全面调查，他是从总体中按照随机原则抽选出部分单位样本进行调查，并根据样本的调查结果资料利用一定的方法从数量上推断出总体特征。

6.重点单位：就是只被调查单位的标志量占总体标志量得比重相对较大，因此显得重要的单位。

7.时期指标：又称时期数，反映社会经济现象在某段时期内达到的规模或水平，其值等于该时期各个时间的值得连续累加。

8.时点指标：又称时点数，反映现象在某一时点（时刻）所具有的规模或水平。

9.时间数列：又称动态数列，是指某种现象在时间上的发展变化，把放映某种现象的同一指标，在不同时间上的指标数值，按时间（如年、月、日）先后顺序编排所形成的数列。

10.同度量因素：引入的媒介因素，就是将不能同度量的现象转变为可以同度量的现象，统计中将引入的媒介因素，称为同度量因素。

统计报告常用指标

统计报告常用指标
1. 总体数量：例如总人口、总收入等。

2. 平均数：平均数是一组数值的总和除以元素的数量，例如平均工资、平均体重等。

3. 中位数：中位数是一组数值的中间值，即排序后位于中间位置的数值。

它通常用于描述数据的集中程度，例如收入中位数、年龄中位数等。

4. 众数：众数是指一组数中出现最频繁的数值，例如街坊人口最多的民居区域。

5. 标准差：标准差是一组数据离散程度的度量，通常用于描述数据的分布情况。

标准差越小，数据越聚集在平均数附近，反之越离散。

6. 百分比：百分比指的是一个数值在总体数量中所占的比例，通常表现为一个百分数，例如失业率、出国留学比例等。

7. 比率：比率也是两个数值之间的比例，但通常分母不是总量。

例如男女比例、农村和城市的人口比例等。

8. 累计频率：累计频率是一个数值在不同数据区间范围内的累计出现频率，通常用于描述数据的分布情况。

16种统计分析方法

16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10分类：数据分析评论（0）经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。

常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。

1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值）有无差别；B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。

适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。

分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。

统计方法有哪几种

统计方法有哪几种统计方法是指在统计学中用来收集、处理、分析和解释数据的方法。

统计方法主要分为描述统计方法和推断统计方法两大类。

描述统计方法是通过对收集到的数据进行整理、汇总和展示，以便更好地理解数据的分布特征；而推断统计方法则是通过对样本数据的分析，推断出总体数据的特征。

在实际应用中，统计方法有多种多样，下面我们来一一介绍。

1. 描述统计方法。

描述统计方法是统计学中最基本的方法之一，它主要用来描述和总结数据的基本特征。

常见的描述统计方法包括：（1）频数分布，频数分布是指将数据按照不同数值范围进行分类，并统计每个数值范围内数据出现的频数。

通过频数分布表，可以直观地了解数据的分布情况。

（2）集中趋势度量，集中趋势度量是用来衡量数据分布中心位置的指标，常见的集中趋势度量包括均值、中位数和众数。

这些指标能够反映数据的平均水平。

（3）离散程度度量，离散程度度量是用来衡量数据分布的离散程度的指标，常见的离散程度度量包括极差、方差和标准差。

这些指标能够反映数据的波动程度。

2. 推断统计方法。

推断统计方法是在样本数据的基础上，通过统计推断的方法对总体数据进行分析和推断。

常见的推断统计方法包括：（1）参数估计，参数估计是指通过样本数据对总体参数进行估计，常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。

参数估计能够帮助我们对总体特征进行推断。

（2）假设检验，假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否符合某种特定的假设。

假设检验能够帮助我们验证统计结论的显著性。

（3）回归分析，回归分析是用来研究自变量和因变量之间关系的统计方法，通过回归分析可以建立数学模型，预测因变量的取值。

3. 质量控制统计方法。

质量控制统计方法是应用于质量管理领域的统计方法，主要用来监控和改进生产过程中的质量。

常见的质量控制统计方法包括：（1）控制图，控制图是用来监控生产过程稳定性的统计工具，通过控制图可以及时发现生产过程中的异常情况。

（2）质量抽样，质量抽样是指通过对产品进行抽样检验，从而对整个批次产品的质量进行评估。

统计的三个含义

统计的三个含义统计研究的对象：统计科学和统计工作的对象是一致的。

统计研究其特点：数量性、总体性、具体性和社会性。

统计的作用：统计是社会认识的一种有力武器；统计是制定计划，实行宏观调控的基础；统计是制定政策的依据；统计是经济管理的手段；统计是认世界，开展国际交流和科学研究的工具。

理论基础：哲学、经济学、毛泽东思想、邓小平理论，以及“三个代表”重要思想。

统计总体（总体）：根据一定目的确定的所要研究事物的全体，它是客观存在，并在某一相同性质基础上结合起来的许多个别事物组成的整体。

可分为有限总体和无限总体、静态总体和动态总体。

总体单位（单位）：构成统计总体的每个独立的个别事物。

标志（品质标志、数量标志）：说明总体单位特征的。

指标：说明总体特征的。

变异：可变标志在总体各个单位具体表现上的差别；变量：可变的数量标志；变量值：变量的数值表现。

基本方法：大量观察法、分组法、综合指标法及其他相关的方法。

工作过程：统计设计、统计调查、统计整理、统计分析。

统计的基本任务：我国《统计法》规定：“统计的基本任务是对国民统计的管理体制（组织）：我国《统计法》规定：“国家建立统一的统计系统，实行统一领导、分级负责的统计管理体制。

”统计设计的概念：根据统计研究对象的性质和研究目的，对统计工作各个方面和各个环节的通盘考虑和安排，制订各种设计方案的过程。

统计设计的内容:（1）明确规定统计研究的目的和任务；（2）规定统计指标和统计指标体系；（3）确定统计分类和分组；（4）研究设计统计表；（5）决定统计分析研究的内容；（6）制订统计调查方案；（7）制订统计整理方案；（8）规定各个阶段的工作进度和时间安排；（9）考虑各个部门和各个阶段的配合与协调；（10）统计力量的组织与安排。

统计指标的概念：在统计理论与实践中一般有两种解释：一是反映一定社会经济现象总体的某种数量特征的概念；另一种是指反映总体现象的数量特征及其具体数值。

特点：数量性、综合性和具体性。

对统计的认识

对统计的认识在人们的一般认识中，“统计”就是“计数”。

小至一个人、家庭，大至一个企业、国家都有计数的任务，一个月的收入、一年的利润都会是我们经常关心盘算的。

这些数据就是统计的成果。

世界各国都有各自的官方统计，负责对人口、资源、环境和社会经济活动等各方面进行“计数”，并将这些数据资料以公共产品的方式定期公布，往往命名为“统计年鉴”。

现在关心这些数据的不仅仅是政治家、经济学家和各方学者，普通老百姓由于其收入和物价水平相联系，所以他们可能不知道CPI（消费者价格指数）的确切含义，但对物价指数还是会投以关注。

“统计”一词用在不同的场合，可以替代的涵义往往有三个：统计工作、统计资料和统计学。

1. 统计工作统计工作是为了管理或认识的需要，对社会经济现象和自然现象进行数量收集的活动。

例如，为了了解国家的家底，我们进行人口、自然资源和财富的统计；为了让我们仍可以拥有蓝天白云，我们进行环境质量的统计。

统计工作从人类产生、劳动开始，也就开始了，“结绳记日”就是最早的统计工作。

统计工作的延续与发展使得其范围越来越大、经验积累得越来越多，客观上为统计学的产生和发展奠定了基础。

2. 统计资料统计资料是统计工作过程中所取得的各项数字资料以及与之相关信息的总称。

统计资料是统计工作取得的能够说明所研究对象的数据。

例如国内生产总值数据，说明整个国家的生产规模；居民消费支出，说明居民的生活水平，这些数据经常会在报纸、杂志上出现。

随着信息技术的发展与网络的普及，统计资料的公布不再仅仅是纸质资料了，大量的电子版的数据可以方便地从各国官方统计网站上获得，大部分都是免费的。

我国统计资料的发布途径越来越规范，官方的统计数据通过“中国统计年鉴”和各省、市、地区的统计年鉴定期出版，一般都会同时提供纸质和电子两种形式。

目前各级统计局都建立了自己的网站，及时提供有关数据，比如，国家统计局就以“进度统计数据”、“年度统计数据”、“普查数据”、“专题数据”和“部门数据”五个栏目及时公布许多重要指标。

统计的四个过程

统计的四个过程
统计的四个过程是：
1. 数据收集：这是统计的第一步，涉及到收集相关的数据。

数据可以通过各种方式收集，包括问卷调查、实地观察、实验、抽样调查等。

收集到的数据可以是定量数据（如年龄、身高、收入）或定性数据（如性别、职业、喜好）。

2. 数据整理：在这个过程中，收集到的数据需要进行整理和清洗，以便于后续的分析。

这包括检查数据的完整性、一致性和准确性，删除重复或错误数据，并对数据进行分类和归类。

3. 数据分析：在这个过程中，收集到的数据被用来进行统计分析。

统计分析的目的是揭示数据中的模式、趋势和关系，并从中提取有用的信息。

常用的统计方法包括描述统计、推断统计、相关分析、回归分析、因子分析等。

4. 结果解释：在数据分析之后，研究者需要将结果进行解释和解读，以便于给出有意义的结论。

解释结果需要考虑数据的背景和目标，并将统计结果与现实情况相结合。

解释的结果可以用来支持决策、预测趋势、验证假设等。