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《卫生统计学》教学课件
假设检验
单样本t检验
介绍单样本t检验的原理、方法和应用实 例。
A 假设检验的基本思想
阐述假设检验的原理、步骤和注意 事项。
B
C
D
方差分析
阐述方差分析的基本原理、方法和应用实 例,包括单因素和多因素方差分析。
两样本t检验
详细解释两样本t检验的原理、方法和应 用实例,包括独立样本和配对样本的t检 验。
推断性统计在卫生领域的应用
01
假设检验
在卫生研究中,经常需要比较两组或多组数据的差异是否具有统计学意
义。通过假设检验,可以对研究假设进估计
利用样本数据对总体参数进行估计时,置信区间可以提供估计的精确度
和可信度。在卫生研究中,置信区间常用于估计发病率、死亡率等指标
随机区组设计 将实验对象按某种特征(如性别、年龄等)分成若干区组, 然后在每个区组内随机分配处理组,适用于存在明显个体 差异或需要控制某些非处理因素的情况。
析因设计 研究多个因素对实验结果的影响,通过全面组合各因素的 不同水平进行实验,适用于探索多因素交互作用的情况。
实验数据的分析
描述性统计分析 对数据进行整理、概括和描述,包括数 据的集中趋势、离散程度和分布形态等。
方差分析
比较不同处理组间的均数差异是否有 统计学意义,适用于完全随机设计和
随机区组设计的数据分析。
推断性统计分析 通过样本数据推断总体特征,包括参 数估计和假设检验等方法。
回归分析 探讨自变量和因变量之间的数量关系, 建立回归方程并进行预测和控制。
06
卫生统计应用实例
描述性统计在卫生领域的应用
1 2 3
卫生统计学的研究方法
描述性研究
通过收集和整理数据,用统计指标和 图表描述人群健康现象的数量特征和 分布规律。
卫生统计学培训课件培训课件
12.02.2024
卫生统计学培训课件
6
150名成年男子的红细胞数(1012/L)频数分布
组段
频数 f
频率(%)
3.7~ 3.9~ 4.1~ 4.3~ 4.5~ 4.7~ 4.9~ 5.1~ 5.3~ 5.5~ 5.7~5.9 合计
1
0.67
4
2.67
11
7.33
17
1.13
26
17.3
32
21.3
例如:身高、体重、性别、血型、反 应、疗效等
12.02.2024
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30
二、同质与变异
变量值:变量的观察结果 例如:身高 1.65米 ; 体重 52公斤
性别 女 ; 血型 “O”型 反应 阴性 ; 疗效 好转
12.02.2024
卫生统计学培训课件
31
二、同质与变异
同质(homogeneity) :给个体规定的
12.02.2024
卫生统计学培训课件
4
例1
我的红细胞数比其他同事都低, 我是病了吗?
12.02.2024
卫生统计学培训课件
5
150名正常成年男子的红细胞数(1012/L)
3.98 5.39 4.54 4.74 5.13 4.43 4.81 4.67 4.67
4.96 3.79 5.49 4.66 5.26 4.90 4.90 5.40 5.29
4.17 4.28 4.63 4.94 4.33 4.84 4.75 4.77 5.38
4.01 4.49
……
……
……
……
……
5.30 4.97 5.29 4.85 5.88 4.49 4.62 4.77 5.38
《卫生统计学》PPT课件:01 绪论-
过低 正常 正常 正常 异常
定量变量 定性变量
• 若按正常3人,异常2人分组→二分类变量
• 若按过低1人,正常3人,过高1人分组→ 等级资料
第四节 基本概念
• 总体与样本 • 误差 • 概率和频率 • 参数与统计量
总体与样本
总体(population):就是根据研究目的确定的同 质观察单位的全体,确切的说,是同质的所有观察单 位某种变量值的集合。
误差
误差:统计上所说的误差泛指测量值与真实值之 差。主要有以下二种:
(1)系统误差:指数据搜集和测量过程中由于仪器
不准确、标准不规范等人为原因,造成观察结果
偏大或偏小,这种误差称为系统误差。 (2)随机误差:由于一些非人为的偶然因素使得结 果或大或小,是不确定、不可预知的。
A、 随机测量误差
在消除了系统误差的前提下,由于非人为的偶 然因素,对于同一样本多次测定结果不完全一样, 结果有时偏大有时偏小。
问题讨论: 新药米氮平治疗抑郁症是否疗效?
讨论:如果你是这个科研项目的负责 人该怎么做?
• 米氮平治疗抑郁症患者10例8 例有效,有效率80%?
• 米氮平治疗抑郁症患者100例 80例有效,有效率80%?
• 米氮平治疗抑郁症患者100例80 例有效,有效率80%
• 安慰剂治疗抑郁症患者100例60 例有效,有效率60%?
• 根据统计显示,多数车祸发生在车子行 驶于一般车速的时候,只有少数发生在 车速超过每小时150公里以上的时候。这 是否表示开快车比较安全?
• 解析:不是,多数人以一般中速开车, 自然多数车祸发生于一般车速。
• 统计显示在亚利桑那州有较多的人死于 肺部疾病,这是否表示和别的州比较起
来,亚利桑那的气候比较容易感染肺部 疾病?
定量变量 定性变量
• 若按正常3人,异常2人分组→二分类变量
• 若按过低1人,正常3人,过高1人分组→ 等级资料
第四节 基本概念
• 总体与样本 • 误差 • 概率和频率 • 参数与统计量
总体与样本
总体(population):就是根据研究目的确定的同 质观察单位的全体,确切的说,是同质的所有观察单 位某种变量值的集合。
误差
误差:统计上所说的误差泛指测量值与真实值之 差。主要有以下二种:
(1)系统误差:指数据搜集和测量过程中由于仪器
不准确、标准不规范等人为原因,造成观察结果
偏大或偏小,这种误差称为系统误差。 (2)随机误差:由于一些非人为的偶然因素使得结 果或大或小,是不确定、不可预知的。
A、 随机测量误差
在消除了系统误差的前提下,由于非人为的偶 然因素,对于同一样本多次测定结果不完全一样, 结果有时偏大有时偏小。
问题讨论: 新药米氮平治疗抑郁症是否疗效?
讨论:如果你是这个科研项目的负责 人该怎么做?
• 米氮平治疗抑郁症患者10例8 例有效,有效率80%?
• 米氮平治疗抑郁症患者100例 80例有效,有效率80%?
• 米氮平治疗抑郁症患者100例80 例有效,有效率80%
• 安慰剂治疗抑郁症患者100例60 例有效,有效率60%?
• 根据统计显示,多数车祸发生在车子行 驶于一般车速的时候,只有少数发生在 车速超过每小时150公里以上的时候。这 是否表示开快车比较安全?
• 解析:不是,多数人以一般中速开车, 自然多数车祸发生于一般车速。
• 统计显示在亚利桑那州有较多的人死于 肺部疾病,这是否表示和别的州比较起
来,亚利桑那的气候比较容易感染肺部 疾病?
《卫生统计学》PPT课件:05 参数估计基础
(二)、总体概率的置信区间
总体概率的置信区间与样本含量n,阳性频率p的
大小有关,可根据n和p的大小选择以下两种方法。
1. 正态近似法
当样本含量足够大,且p和1-p不太小,则样本率
的分布近似正态分布。
公式为:
P
Z
2S P
,P
Z
2S P
P为样本率, 为率的标准误的估计值,
例5-7 用某种仪器检查已确诊的乳腺癌患者 94例,检出率为78.3%。估计该仪器乳腺癌总体检 出率的95%置信区间。 分析:本例样本例数较大,且样本率p不太小,可 用正态近似法:
通式:
tа/2,ν 是按自由度ν=n-1,由附表2查得的t值。
例5-3 已知某地27例健康成年男性血红蛋白量的均数
为
,标准差S=15g/L ,试问该地健康成年男
性血红蛋白量的95%和99%置信区间。
本例n=27,S=15
95%CI:
99%CI:
置信区间的两个要素
1. 准确度:反映置信度1-α的大小,即区间包
152.6~
1
153.2~
4
153.8~
4
154.4~
22
155.0~
25
155.6~
21
156.2~
17
156.8 ~
3
157.4 ~
2
158.0 ~
1
合计
100
152.9 153.5 154.1 154.7 155.3 155.9 156.5 157.1 157.7 158.3
(标准误的理论值)
个样本,样本均数 服从正态分布;即使是从偏态 总体中随机抽样,当n足够大时(如n>50), 也近 似正态分布。
卫生统计学全套PPT课件
几个重要的统计学概念
二分类变量(binary variable),称 为0-1变量
例如,性别(男女)、疾病(有无) 和结局(生死)等。二分类变量常用0 和1来编码,0-1变量常称为假变量 (dummy variable)或哑变量,可以和真 变量一样参与计算。
卫生统计思维进化与概念
统计学:是一门处理数据中变异性 的科学与艺术,内容包括收集、分析、 解释和表达数据,目的是求得可靠的 结果。 卫生统计学:是一门应用统计学 方法和原理研究卫生服务数据的收集、 分析、解释和表达的学科。
卫生统计思维进化与概念
• 统计思维的进化(发展简史)
时期 1749-1827 科学家 Pierre-Simon Laplace Philippe Pinel Louis 发明与应用 研究概率 (probability)。
几个重要的统计学概念
抽样(sampling):从研究总体中 抽取一部分有代表性的个体的方法; 样本(sample):从研究总体中随 机抽取的一部分有代表性的个体; 数据(data):对样本中个体进行深 入的观察与测量,获取的测量值。
几个重要的统计学概念
同质与变异 同质性(homogeneity): 一个总体中有许多 个体大同小异,存在共性,这些个体处于同一总 体。例如,同性别、同年龄的小学生具有同质性。 变异(variation):同一总体内的个体间存在 差异。例如,同性别、同年龄的小学生属于同一 个总体,但他们的身高、体重又存在变异。变异 性是统计学的根本需要。 统计学的任务:在变异的背景上描述同一总 体的同质性,揭示不同总体的异质性 (heterogeneity)。
几个重要的统计学概念
变量的类型 变量(variable):分成定性(qualitative)与 定量(quantitative)两种类型。 ◆定性变量(分类变量(categorical variable)或名义变量(nominative variable)。 例如,职业(工、农、商、学、兵等) 是一个分类变量;其可能的“取值”不是 数字,而是,
《卫生统计学》课件
方差分析的基本思想
比较不同组数据的变异程度,以确定不同因素 对数据变异的影响程度。
单因素方差分析
比较一个因素不同水平下各组数据的变异程度 。
多因素方差分析
比较多个因素不同水平下各组数据的变异程度。
卡方检验
卡方检验的基本思想
通过比较实际观测频数与期望频数之间的差异,判断分类变量之 间是否存在关联性。
预测和预警
03
利用卫生统计学模型和方法,可以对疾病流行趋势进行预测和
预警,提前制定防控措施。
卫生统计学的发展历程
1 2 3
起源
卫生统计学起源于17世纪欧洲的黑死病大流行时 期,当时人们开始用统计学方法研究疾病的流行 规律。
发展
随着科学技术的发展,卫生统计学不断吸收其他 学科的成果,逐渐形成了自己的理论和方法体系 。
Cox比例风险模型
要点一
总结词
阐述Cox比例风险模型的基本原理和应用。
要点二
详细描述
Cox比例风险模型是一种半参数模型,用于分析生存数据 并评估多个因素对生存时间的影响。该模型假设风险函数 的比例风险关系,即不同因素对生存时间的影响是乘性的 ,且随着时间的推移,影响程度保持恒定。Cox模型的应 用广泛,可以用于临床试验、队列研究和病例对照研究中 的生存数据分析,帮助研究者了解疾病预后和评估治疗措 施的效果。
06
统计软件应用
Epi Info软件介绍
应用领域
Epi Info主要用于流行病学和公共卫生领域的数据收集、分析和报告 。
特点
界面友好,适合初学者;提供多种疾病和流行病的数据管理、分析功 能;支持数据导出和与其他软件的交互。
适用人群
公共卫生工作者、流行病学家和卫生统计学家。
比较不同组数据的变异程度,以确定不同因素 对数据变异的影响程度。
单因素方差分析
比较一个因素不同水平下各组数据的变异程度 。
多因素方差分析
比较多个因素不同水平下各组数据的变异程度。
卡方检验
卡方检验的基本思想
通过比较实际观测频数与期望频数之间的差异,判断分类变量之 间是否存在关联性。
预测和预警
03
利用卫生统计学模型和方法,可以对疾病流行趋势进行预测和
预警,提前制定防控措施。
卫生统计学的发展历程
1 2 3
起源
卫生统计学起源于17世纪欧洲的黑死病大流行时 期,当时人们开始用统计学方法研究疾病的流行 规律。
发展
随着科学技术的发展,卫生统计学不断吸收其他 学科的成果,逐渐形成了自己的理论和方法体系 。
Cox比例风险模型
要点一
总结词
阐述Cox比例风险模型的基本原理和应用。
要点二
详细描述
Cox比例风险模型是一种半参数模型,用于分析生存数据 并评估多个因素对生存时间的影响。该模型假设风险函数 的比例风险关系,即不同因素对生存时间的影响是乘性的 ,且随着时间的推移,影响程度保持恒定。Cox模型的应 用广泛,可以用于临床试验、队列研究和病例对照研究中 的生存数据分析,帮助研究者了解疾病预后和评估治疗措 施的效果。
06
统计软件应用
Epi Info软件介绍
应用领域
Epi Info主要用于流行病学和公共卫生领域的数据收集、分析和报告 。
特点
界面友好,适合初学者;提供多种疾病和流行病的数据管理、分析功 能;支持数据导出和与其他软件的交互。
适用人群
公共卫生工作者、流行病学家和卫生统计学家。
卫生统计学全套课件
决策支持系统建设内容及方法
数据收集与整理
收集相关数据,进行数据清洗、整理和分析,为 决策提供科学依据。
制定决策方案
根据决策模型的结果,制定相应的决策方案,包 括干预措施、资源配置等。
ABCD
建立决策模型
根据实际需求,建立相应的决策模型,如预测模 型、优化模型等,为决策提供支持。
实施与监督
将决策方案付诸实践,并进行监督和评估,确保 决策的有效性和可行性。
03 卫生调查设计与实施
调查目的与内容
明确调查目的
在开始调查前,需要明确调查的目的和意义,以便确定调查的内容和范围。
确定调查内容
根据调查目的,确定需要收集的数据和信息,包括人口学特征、健康状况、生 活习惯等。
调查方法与技术
选择合适的调查方法
根据调查目的和内容,选择合适的调查方法,如普查、抽样调查、个案调查等。
位数等。
分布形态
描述数据的分布形态, 如正态分布、偏态分布
和峰度等。
推论性统计方法
01
02
03
04
假设检验
通过提出假设并检验假设的显 著性,判断数据之间的差异是
否具有统计学意义。
回归分析
通过建立回归模型,分析两个 或多个变量之间的相关性和预
测性。
方差分析
通过比较不同组之间的方差, 判断不同处理或分组对数据的
保护被调查者的隐私
在调查过程中,需要保护被调查者的 隐私,避免泄露个人信息和敏感信息 。
确保数据质量和可靠性
在收集数据时,需要确保数据的质量 和可靠性,避免出现数据错误和遗漏 。
04 卫生资料整理与分析
资料整理方法与技巧
明确资料来源和收集方法
分类整理资料
卫生统计学绪论精品PPT课件
定量变量分为: 1. 连续型变量(continuous variable):即连续
变化的变量,其取值是数轴上某一区间内的一切数 值,理论上它们是无限可分的。如身高、体重
2. 离散型变量(discrete variable) :其取值是0, 1,2等不连续的量,是数轴上有限或无限的可数的 值,两个数之间没有小数。如 年新生儿数、月手 术病人数
取值不需 要用工具 度量,用 计数的方 式即可
(二)定性变量
1. 分类变量(categorical variable): 也称为计 数资料,将观察单位按某种属性或类别分组,然后清 点数目所得各组的观察单位数。可分为:
•二项分类:两类观察结果互相对立。 •多项分类:观察结果表现为互不相容的多个属性或类别 。
2年生存率? 3年生存率? ……
其中有些患者中断随访了,中断随访的患者如 何进行统计分析?怎样的随访才算有效?这些问题 的解决,将有赖于一系列统计方法。
[例4]
某杂志中一篇文章报道,用某种中草药治疗 玫瑰糠疹,有效率为78%,平均疗程为三周左右。 问此药治疗玫瑰糠疹的确有效吗?由于玫瑰糠疹 具有自然治愈的情况,一般不服药,多喝水,到 三周左右有些患者也会自愈。所以,此药的78% 疗效有待探讨。这就要求设立具有可比性的对照 组。
抽样(sampling)
从总体中抽取样本的过程,即为抽样。正 确的抽样应该使抽得的样本能代表总体, 具有地说应注意以下几点: 1、代表性:就是要求样本中每一个个体都 必须符合总体的规定。
2、随机性:就是要保证总体中每一个个体 都有相同的机会抽到样本中来。
3、可靠性:即对实验的结果要具有可 重复性,在科研中有样本结果所推测的 总体结论有较大可信度。
连续型变量
《卫生统计学》课件
健康状况评价的统计方法
总结词
健康状况评价的统计方法包括描述性统计、推论性统 计和多元统计分析等,用于描述和解释健康数据。
详细描述
描述性统计是健康状况评价的基础,主要包括数据的 收集、整理、描述和呈现。推论性统计则是在描述性 统计的基础上,利用样本数据推断总体特征和变化趋 势。多元统计分析则可以处理多个变量之间的关系, 深入挖掘数据背后的规律和联系。这些统计方法在评 价健康状况时相互补充,为理解和解释健康数据提供 有力支持。
通过健康调查数据的统计分析,了解人群健康状 况,评价干预措施效果。
医学研究与实践
在医学研究和实践工作中,卫生统计学方法的应 用可以提高研究质量和数据可靠性。
卫生统计学的发展历程
基础阶段
20世纪初,数理统计学的发展为卫生统计学奠定了基础。
应用阶段
二战后,随着计算机技术的发展和流行病学数据的积累,卫生统 计学在公共卫生领域得到广泛应用。
可能性。
生存率的估计与比较
估计方法
乘积极限法、寿命表法、Kaplan-Meier法等。
比较方法
log-rank检验、Tarone-Ware检验、Breslow检验等。
Cox比例风险模型
模型建立
基于比例风险假设,将生存时间与协变量之间的关系 用比例风险函数来描述。
模型应用
用于分析多因素对生存时间的影响,预测不同个体在 不同条件下的生存概率。
03
描述性卫生统计学
频数与频率分布
频数
每个数据值出现的次数。
频率
频数与总数之比,用于描述数据分布特征。
相对频率
某一类别的频率与所有类别的总频率之比,用于 比较不同类别的分布情况。
图形表示方法
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3. 现代
计算机和统计软件如 SAS 、 SPSS的出现 使统计学得到 了突飞猛进的发展。
13
统计方法是建立在现代 科学方法之上,由统计学理 论指导的数据收集、表达和 分析的方法,现代科学方法 可以概括为以下几点:
14
问题的识别与表达(发现问题、提出问 题)。
搜集有关资料。 通过归纳得出假说:因果联系及重要的 模式。 从假说作出演绎:进行实验或收集更多 的资料。 推理:结果与演绎相符,假说得到加强, 但不是被证明(例某地区食盐与高血压 的关系)。
23
(二)资料要求
1.完整:观察单位及观察项目完整。 观察单位:最基本的获取数据的单元。
可以是一个体,亦可以是一个单位、家庭、
地区,一批样品,一个采样点。
24
2.准确:即真实、可靠。真实是 统计学的灵魂。 3.及时:即时限性。如人口普查 规定调查开始日期和截止日期。
25
三.整理资料
整理资料即原始数据的条理化、 系统化的过程。所采取的手段→合理 化分组,目的→实现专业目标。 质分组:按事物的属性或性质分组→ 分类变量; 量分组:按数据的大小→数值变量。
1948年,英国发表了评价链霉素治疗肺结核疗效的
随机对照的临床试验报告,第一次采用生物统计方法 进行临床干预试验。
1960年英国医生Doll,Hill等发现吸烟与肺癌 有关。相对危险度RR=1.66/0.07=23.7
11
1948年,郭祖超教授(1912~1999)编著的《医 学与生物统计方法》,是我国第一部医学统计方 法的教科书。
水源 重污染 轻污染 用户数 40046 26107 死亡人数 1263 98 死亡率(1/万 户) 315.4 37.5
伦敦其他地区
合计
256423
322576
1422
2783
55.5
86.3
10
实例 (实验性研究)
1747年,英国Lind医生对坏血病的干预研究。
1835年,法国医生Louis 对“放血”疗法治疗肺炎 的效果 评价。
3. 伪造统计数据违反科学道德
1976年New Science 杂志关于科研舞弊 行为的调查
(1)74%的调查表反映有不正当修改数据 的情况 (2)17%拼凑实验结果 (3)7%凭空捏造数据 (4)2%故意曲解结果
三.统计学的特点
19
医学+数学,侧重医学,淡化数学。 用数量反映质量,如平均期望寿命, 解放前为 35 岁,现在 70 岁,可反映国 家医疗卫生服务总体水平的提高。
60年代到 80年代,国外医学杂志调查表明: 20%~72%的论文有统计错误。 1984年对《中华医学杂志》、《中华内科 杂志》、《中华外科杂志》、《中华妇产科杂 志》、《中华儿科杂志》595 篇论文的调查结果 为: 相 对数误用占 11.2% ,抽 样方法误用占 15.9%,统计图表误用占11.7% 1996 年对 4586 篇论文统计(中华医学会 系 列 杂 志 占 6.9% ) , 数 据 分 析 方 法 误 用 达 55.7%。 2001年《中华预防医学杂志》:中华医学 会系列杂志误用约54%(1995)。 17
15
2. 医学论文中的统计学问题
60年代到80年代,国外医学杂志调查结果: 有统计错误的论文20%~72%。 1996年对4586篇论文统计(中华医学会 系列杂志占6.9%),数据分析方法误用达 55.7%。 1996年,有机构对申报科技成果的4586篇 科研论文分析,统计方法使用率为76%。 医学论文中统计运用错误,除了影响 论文的科学性,还可能导致严重的伦理学问 题。
26
四.分析资料
1.统计描述:用统计指标、统计图表对 资料的数量特征及分布规律进行测定和 描述。
2. 统计推断:用样本信息推断总体特 征:①参数估计,②假设检验。
27
五、统计资料的类型
28
有三种类型的资料:计量资料,计数资料,等级 资料
基本概念:变量及变量值,研究者对每个观 察单位的某项特征进行观察和测量,这种特 征称为变量,变量的测得值叫变量值(也叫 观察值),称为资料。按变量值的性质可将 资料分为定量资料和定性资料。
大量观察+实验数据分析 → 可以揭示 医学规律。
20
四、统计工作的基本步骤
21
一、设计
1.专业设计:选题、建立假说、确定
研究对象和技术方法等→个性
2.统计设计:围绕专业设计确定统计
设类型、样本大小、分组方法、统计
分析指标及统计分析方法。
22
二、收集资料
(一)资料来源 第一手资料 ① 经常性:统计报表(死亡登记、疫 情 报告等),工作记录(病历、化 验); ② 一时性:专题调查、实验或临床试 验。 第二手资料:已公布的资料,如数据 银行、全国、全省卫生统计资料。
5
3. 卫生统计学
是用统计学原理和方法研究生物医学问题 的一门学科。卫生统计方法在医学研究中的运 用主要有三个方面: ①以正确的方式收集数据,如实验设计、调查 设计等。 ②描述数据的统计特征,如数据化简、统计指 标的选择与计算、统计结果的表达等。 ③统计分析及得出正确结论,如根据概率分布, 对实验和观察结果存在的差异和关联作出统 计推断。
6
二.统计学的发展 简史
7
1.早期
公元前 3050 年古埃及人为修建 金字塔筹集建筑费,对全国的人口 和财产进行了普查。
8
2.近代
19 世纪,应用数学家为解决 赌徒们在博彩中出现的输赢概率 问题逐渐形成和发展了概率论, 从而为统计学的发展奠定了坚实 的基础。854年伦敦霍乱死亡率与饮水
卫生统计学
health statistics
1
第一讲 绪论
2
一.统计学的定义
3
1.统计
是一种对客观现象数量方面进行的调查研 究活动; 是收集、整理、分析、推断、判断等认识 活动的总称。 数据汇总仅仅是统计工作的一小部分内容。
4
2.统计学
“统计学是收集和分析数据的科学与艺术。” 《不列颠百科全书》 Statistics is the science and art of dealing with variation in data through collection, classification and analysis in such a way as to obtain reliable result.