常用统计指标名词解释
统计学名词解释(超全)
统计学名词解释(超全)统计学：是一门搜集、整理、显示和分析统计数据的方法论科学。
总体：就是统计所要研究的事物或现象的全体，即由客观存在的，具有某种共同特征的许多个别事物构成的整体。
参数：是描述总体数量特征的指标，又称总体指标。
样本：是指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的、由部分个体组成的集合体。
变量：指给所要研究的事物起的名字，包括可变的标志和所有的统计指标。
总体参数：描述总体数量特征的指标，又称总体指标。
样本统计量：是根据样本数据计算出来的样本指标，用来描述样本的数量特征。
普查：为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查。
抽样调查：是按随机原则，从总体中抽选部分单位进行观察，并根据部分单位（样本）的调查数据，从数量方面推断总体参数的一种非全面调查。
统计分组：根据被研究现象总体的内在特点以及统计研究的目的，将总体按照一定的标志分为若干个性质不同的组成部分的一种统计方法。
统计表：指显示统计整理结果的表格，就是把通过整理的调查数据，使其成为得以说明现象总体数量特征的分组数据，并按一定顺序排列而形成的表格。
时期数据：反映现象总体在一段时期内发展变化总结果的总量指标。
时点指标：反应现象整体在某一的点（瞬间）上所处状况的总量指标。
众数：是一组数据中出现次数最多的变量值。
时间序列：将反映某种现象的统计指标在不同时间上的数值，按时间顺序排列而成的序列。
发展水平：时间序列中的每一项指标数值，都称为发展水平，它反映了某种现象在一定时期或时点所达到的规模和水平。
均匀发展水平：将不同时间的发展水平加以均匀而得到的均匀数。
发展速度：是反映现象发展变化快慢程度的动态相对指标，是根据两个不同时期的发展水平对比求得的。
环比发展速度：是时间序列中敷陈期发展水平与前期发展水平之比，表明现象逐期发展变化的方向和程度。
定基发展速度：是报告期发展水平与某一固定时期发展水平（最初发展水平）之比，说明现象在较长时期内总的发展变动方向与程度。
统计名词解释
1.参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。
总体参数是事物本身固有的、不变的。
统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。
2.正态分布：以均数u为中心左右完全对称的分布，记为X～N(u, )标准正态分布：以均数为0，标准差为1的正态分布，记为u～N(0,1)3.平均数：也叫平均值，这一指标体系来描述一组变量值的集中位置或平均水平。
包括算术平均数、几何平均数、中位数等。
标准差S：反映一组数据的平均离散水平。
是方差的正平方根，其量纲与原变量值相同。
它是最常用的变异指标，标准差越大，说明数据的变异程度越大。
标准误S X：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，样本均数的标准差也称均数的标准误。
它反映样本均数间的离散程度，也反映样本均数与相应总体均数间的差异，因而说明了均数抽样误差的大小。
S p(样本率的标准差)：也称率的标准误，可用来描述样本率的抽样误差，率的标准误越小，则率的抽样误差就越小。
变异系数（CV）：亦称离散系数(coefficient of dispersion)，为标准差与均数之比，常用百分数表示。
它实质上是一个相对变异指标,没有度量单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。
4.参数检验：如果总体分布为已知的数学形式，对其总体参数进行假设检验称为参数检验。
假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量( , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数检验(parametric test)。
如t、u检验、方差分析。
非参数检验：是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和用参数估计量，直接对比较数据的分布进行统计检验的方法，称为非参数检验(nonparametric test)，又称任意分布检验.C5.率(rate)：强度相对数，用以说明某现象发生的频率或强度。
等于某时期内发生某现象的观察单位数与同期可能发生某现象的观察单位总数之比乘以比例基数。
常用统计指标解释
常用统计指标解释1．什么是GDP？如何全面看待GDP？GDP是英文Gross Domestic Product的缩写，就是国内生产总值。
省及省以下称地区生产总值或生产总值，是按市场价格计算的一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。
它反映了一个国家（或地区）经济的总规模，在诸多经济指标中居于中心地位，是反映经济运行状况最重要的指标，是用来衡量一个国家或地区经济总体情况的晴雨表。
GDP核算的对象为一个国家（或地区）的所有常住单位，即在一个国家（或地区）的经济领土范围内具有一定场所、从事一定规模的经济活动并超过一定时期（一般为一年）的经济单位。
如美国公司在中国投资开办的工厂所创造的增加值要计入中国的GDP，而中国公司在美国投资开办的工厂所创造的增加值，要计入美国的GDP。
GDP核算的范围为一个国家（或地区）所有常住单位的生产活动。
GDP核算的生产范围包括三部分：第一，生产者提供或准备提供给其他单位的货物或服务的生产，如机械设备制造企业生产的机械设备，娱乐服务企业提供的娱乐服务；第二，生产者用于自身最终消费或固定资本形成的所有货物的自给性生产，如农民自产自用的粮食；第三，自有住房提供的住房服务和付酬家庭雇员提供的家庭服务的自给性生产，如城乡居民自有住房服务。
GDP是世界组织和各国官方普遍认可、广泛采用的重要经济指标，诺贝尔经济学奖获得者美国经济学家萨缪尔森曾感叹GDP是20世纪最伟大的发明之一。
之所以如此，当然是因为GDP自身的科学性和优越性所决定的：GDP涵盖了国民经济活动的各行各业，计算简便，可操作性较强。
它采用“增加值”的概念，剔除了传统总量指标——社会总产值的重复计算，从社会再生产的各个环节上分别统计的新增投入及附加价值，理论上说不重复、不遗漏，比较准确、全面地反映了一定时期内一定区域范围内的经济活动总量，是政府实施宏观管理的重要依据，也是各国家和地区之间进行经济实力比较的重要指标。
统计学名称解释
第一章一、名词解释1、参数parameter：也叫参变量,是一个变量;如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化,引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量,我们把这样的变量叫做参变量或参数;描述总体特征的概括性数字度量,它是研究者想要了解的总体的某种特征值;2、统计量statistic：描述样本特征的数,是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量;3、总体population：根据研究目的确定的研究对象的全体;当研究有具体而明确的指标时,总体是指该项变量值的全体;4、样本 sample：从总体中随机抽取的部分观察单位,总体中有代表性的一部分;5、同质 homogeneity：是指观察单位研究个体间被研究指标的影响因素相同;6、变异 variation：同质事物个体间的差异;来源于一些未加控制或无法控制的甚至不明原因的因素;7、概率 probability：度量随机事件发生可能性大小的一个数值,是一个在0到1之间的实数;8、抽样误差 sampling error：由于抽样所造成的样本统计量与总体参数的差别;三、简答题1、统计学的基本步骤有哪些设计、搜集、整理、分析资料2、总体与样本的区别与关系区别：总体：根据研究目的确定的研究对象的全体;当研究有具体而明确的指标时,总体是指该项变量值的全体;样本：总体中有代表性的一部分;联系：总体包含样本,样本是总体中的一部分3、抽样误差产生的原因有哪些可以避免抽样误差吗产生原因:1总体单位的标志值的差异程度; 差异程度愈大则抽样误差愈大,反之则愈小; 2样本单位数的多少; 在其他条件相同的情况下,样本单位数愈多,则抽样误差愈小;3抽样方法; 抽样方法不同,抽样误差也不相同;一般说,重复抽样比不重复抽样,误差要大些;4抽样调查的组织形式; 抽样调查的组织形式不同,其抽样误差也不相同,而且同一组织形式的合理程度也会影响抽样误差;不可以,它具有不可避免性,只能减少抽样误差4、何为概率及小概率事件概率：度量随机事件发生可能性大小的一个数值,是一个在0到1之间的实数; 小概率事件：统计分析中的很多结论都基于一定置信程度下的概率推断,习惯上将 pA≤或≤称为小概率事件,认为小概率事件在一次试验中不可能发生;第二章第三章1. 正态分布 normal distribution：也叫高斯分布Gaussian distribution,一种最常见、最重要的连续型对称分布正态分布是对称分布,但对称分布不一定是正态分布2. 中位数 median：是将一批数据从小至大排列后位次居中的数据值,反映一批观察值在位次上的平均水平;3. 四分位数间距 quartile interval：是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小.即：Q3 --Q14. 方差 variance：样本观察值的离均差平方和的均值;表示一组数据的平均离散情况;反映一组数据的平均离散水平;5. 正偏态分布 positively skewed distribution：也称右偏态分布,右侧的组段数多于左侧的组段数,频数向右侧拖尾6. 负偏态分布 negatively skewed distribution：左偏态分布,左侧的组段数多于右侧的组段数,频数向左侧拖尾7. 对数正态分布 logarithmic normal distribution ：对数为正态分布的任意随机变量的概率分布;如果X是正态分布的随机变量,则 exp X为对数分布；同样,如果Y是对数正态分布,则 log Y为正态分布;8. 医学参考值范围 medical reference range：指绝大多数正常人的解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物的含量等各种数据的波动范围;最常用的是95%参考值范围;三、简答题1. 描述数值变量资料集中趋势的指标有哪些其适用范围有何异同平均数：描述一组变量值的集中位置或平均水平的指标体系;不同的分布使用不同的指标算术均数：正态或近似正态或观察值相差不大的小样本资料几何均数：对数正态分布或等比级数资料中位数：一般偏态分布传染病发病的潜伏期2. 描述数值变量资料离散趋势的指标有哪些其适用范围有何异同反映数据的离散度 Dispersion ;即个体观察值的变异variation程度;常用的指标有：1. 极差Range 全距适用范围：任何计量资料；是参考变异指标2. 百分位数与四分位数间距 Percentile and Quartile range百分位数：适用范围广泛,可用于偏态资料,分布不明的资料和分布两端无确定值的资料四分位数间距：常用于描述偏态分布资料的离散程度,值越大——变异程度越大,中位数与四分位间距一起使用,描述偏态分布资料的特征;3. 方差 Variance正态分布资料4. 标准差Standard Deviation适用范围：均数与标准差经常被同时用来描述正态分布资料的集中和离散趋势;5. 变异系数 Coefficient of Variation适用范围：主要用于单位不同或均数相差悬殊资料3. 医学中参考值范围的涵义是什么确定的步骤和方法是什么医学参考值范围：指绝大多数正常人的解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物的含量等各种数据的波动范围;最常用的是95%参考值范围;步骤与方法：1. 确定“正常人”对象的范围：即根据研究目的确定的未患被研究疾病的个体;2. 统一测定标准：即检验用的试剂批号、仪器、人员、条件等应相同;3. 确定分组：一般需用年龄、性别等对“正常人”对象进行分组,分组特征也可根据检验判断;4. 样本含量确定：一般来讲,正态分布资料所需的样本含量应在100以上,偏态或未知分布时样本含量应更大;5. 确定参考值范围的单双侧：一般生理物质指标多为双侧、毒物指标则多为单侧;6. 确定百分位点：一般取95%或99%;第四章第五章一、名词解释1 标准误standard error：表示样本统计量抽样误差大小的统计指标,统计上通常将统计量如样本均数、样本率p等的标准差称为标准误;2 可信区间confidence interval：按一定的或1-α用一个区间来估计参数所在的范围,该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间confidenceinterval,CI,预先给定的概率1-α称为可信度或者confidencelevel,常取95%或99%;3 假设检验hypothesis testing：利用样本提供的信息判断假设是否成立的统计方法称为统计假设检验;4 统计推断statistical inference：用一个或一系列样本的结果去估计总体可能的结果的过程;包括假设检验和参数估计;5 Ⅰ型错误type I error：：“实际无差别,但下了有差别的结论”,假阳性错误;犯这种错误的概率是其值等于检验水准6 Ⅱ型错误type II error：“实际有差别,但下了不拒绝H0的结论”,假阴性错误;犯这种错误的概率是其值未知7 检验效能power of test：当两总体确有差别,按检验水准所能发现这种差别的能力;8 变量变换 variable transformation：也称变量代换,是将原始数据作某种函数转换,如转换为对数值;三、简答题1 假设检验的基本原理和步骤;假设检验过去称显着性检验;它是利用小概率反证法,从问题的对立面H0出发间接判断要解决的问题H1是否成立;然后在H0成立的条件下计算检验统计量,最后获得P值来判断;1. 建立检验假设,确定检验水准选用单侧或双侧检验1无效假设null hypothesis零假设,记为H0；2备择假设又称对立假设,记为H1;2. 计算检验统计量根据变量和资料类型、设计方案、统计推断的目的、是否满足特定条件等如数据的分布类型选择相应的检验统计量;3. 确定P值,下结论;选定显着性水平α的值,P≤α,拒绝H0,接受H1 ,下“有差别”的结论;P＞α不拒绝H0,但不能下“无差别”或“相等”的结论,只能下“根据目前试验结果,尚不能认为有差别”的结论;2 标准差和标准误的异同;相同点：都是用来表示变异程度的,均是反映随机误差的;区别：标准差与标准误的意义、作用和使用范围均不同;标准差亦称单数标准差一般用SD 表示,是表示个体间变异大小的指标,反映了整个样本对样本平均数的离散程度,是数据精密度的衡量指标;而标准误一般用SE 表示,反映样本平均数对总体平均数的变异程度,从而反映抽样误差,是量度结果精密度的指标;标准差是最常用的统计量, 一般用于表示一组样本变量的分散程度;标准误一般用于统计推断中,主要包括假设检验和参数估计,如样本平均数的假设检验、参数的区间估计与点估计等;3 参考值范围和置信区间有何区别参考值范围是指具有明确背景资料的参考人群某项指标的测定值,例如医学参考范围指包括绝大多数的正常人的人体形态,功能和代谢产物等,表示值时可能有单侧也可能有双侧,表示方法为正态分布或百分位数法.置信区间是指在做区间的估计时指按一定的概率1-a估计总体参数所在的范围,其中1-a被称为置信度,两者的不同之处在于前者是对于某种指标的估计,后者是对参数的估计;前者用,后者用;前者用,后者用α为,为v的t或u界值;4 t 检验和方差分析的基本思想各是什么二者的区别是什么t 检验假设检验的一种：假设检验的基本思想是小概率反证法思想;小概率思想是指小概率事件P<或P<在一次试验中基本上不会发生;反证法思想是先提出假设检验假设H0,再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小,如可能性小,则认为假设不成立,若可能性大,则还不能认为假设不成立;方差分析的基本思想是根据资料设计的类型及研究目的,可将总变异分解为两个或多个部分,每个部分的变异可由某因素的作用来解释;通过比较可能由某因素所至的变异与随机误差,即可了解该因素对测定结果有无影响;区别：t检验可用于2个样本均数差异的显着性检验,但不适于多组均数的检验;方差分析是判断多组≥3 数据之间均数差异是否显着的一种假设检验方法;5、t 检验和t 检验的应用条件有何异同t 检验：样本含量n较小时如n<601正态分布2方差齐性homogeneity of variance方差分析：总体——正态且方差相等样本——独立、随机6 以随机区组设计的两因素方差分析为例,简述方差分析的基本原理;正态分布且方差齐同的资料,应采用两因素处理、配伍方差分析two-way ANOVA或配对t检验g=21总变异：反映所有观察值之间的变异,记为SS总;2 处理间变异：由处理因素的不同水平作用和随机误差产生的变异,记为SS处理;3 区组间变异：由不同区组作用和随机误差产生的变异,记为SS区组.4 误差变异：由随机误差产生的变异,记为SS误差;对总离均差平方和及其自由度的分解,有:7 可信区间和假设检验的区别和联系;一主要区别：1、可信区间是以样本资料估计总体参数的真值,假设检验是以样本资料检验对总体参数的先验假设是否成立；2、可信区间为双侧,假设检验既有双侧检验,也有单侧检验；3、可信区间立足于大概率,假设检验立足于小概率;二主要联系：1、都是根据样本信息推断总体参数；2、都以抽样分布为理论依据,建立在概率论基础之上的推断；3、二者可相互转换,形成对偶性;可信区间与假设检验各自不同的作用,要结合使用;一方面,可信区间亦可回答假设检验的问题,算得的可信区间若包含了H0,则按水准,不拒绝H0；若不包含H0,则按水准,拒绝H0,接受H1;另一方面,可信区间不但能回答差别有无统计学意义,而且还能比假设检验提供更多的信息,即提示差别有无实际的专业意义;8 配对t 检验与两样本t 检验的基本原理有何不同;配对t 检验适用于配对设计的计量资料;配对设计类型：①两同质受试对象分别接受两种不同的处理；②同一受试对象分别接受两种不同处理；③同一受试对象一种处理前后;两样本t 检验适用于完全随机设计两样本均数的比较,第七章1. 二项分布、Poisson 分布与正态分布间有何关系二项分布：是正态分布的特殊形式,记作X~Bn, ,理论上n→+∞且→则二项分布呈正态分布；在实际应用中,当n较大、np与n1-p均>5, 且有→时,二项分布可看成近似正态分布;Poisson 分布：它是普通二项分布在次数极大,发生机率很小时的极限,记作PX,λ越大则Poisson分布渐近正态分布;实际应用上,λ≥20就可将其看作()~λ是正态分布;第六章分类资料的统计描述一、名词解释1、率rate：是说明某事物或现象发生的频率或强度的指标;2、构成比constituent ratio：是说明某事物内部各组成部分的比重或分布的指标;3、相对比relative ratio：是说明两个有关联的事物间的相对关系的指标;4、标准化率standardized rate：也称调整率,是多组率之间按统一的“标准”进行调整,使之具有可比性的率;5、标化发病比standardized incidence ratio：被标化组实际发病数与预期发病数之比;6、标化死亡比standardized mortality ratio：被标化组实际死亡发病、患病等数与预期死亡发病、患病等数之比;第七章二项分布与Poisson分布及其应用第八章X2检验第九章秩和检验三、简答题1、二项分布、Poisson分布与正态分布间有何关系2、X2检验的应用条件有哪些1四格表的分析方法选择条件：n≥40,T≥5,专用公式；n≥40,1≤T＜5,校正公式；n＜40或T＜1,直接计算概率;X2连续性校正仅用于v=1的四格表资料,当v≥2时,一般不作校正;2配对四格表的分析分析方法选择条件：b+c＞40,专用公式；20＜b+c≤40,用校正公式；b+c＜20,二项分布直接计算概率;3R×C表的分析方法选择条件：1.理论数不能小于1；2.理论数大于等于1小于5的格子数不超过总格子数的1/5；3.否则用Fisher确切概率,或似然比检验;4.如果以上条件不能满足,可采用：增加样本含量；删去某行或某列；合理地合并部分行或列；Fisher精确概率法;5.多个率或构成比比较的X2检验,结论为拒绝H0时,仅表示几组有差别,并非任两组之间都有差别;若要了解之,可进行多重比较：X2表的分割或率的可信区间法;6.对于有序的分类变量,采用X2检验方法不能考虑数据的有序性质;为此,对于单向有序可采用秩和检验、Ridit分析,双向有序可采用趋势检验等;3、X2检验用于解决哪些问题1推断两个总体率或构成比之间有无差别2多个总体率或构成比之间有无差别3多个样本率的多重比较4两个分类变量之间有无关联性4、四格表的u检验与X2检验有何异同二者的相同点：1.四格表u检验是根据正态近似的原理np,n1-p＞5,n充分大,凡是能用u检验的都可以用卡方检验,u2=x2ν=1；2.两者都有连续性校正问题；二者的不同点：1.由于正态分布可确定单双侧检验界值,当满足正态分布近似条件时,可使用u检验进行单侧检验；2.满足四格表U检验的资料,计算两率间的95%可信区间,尚可分析两率之差有无实际意义；检验可用于2×2列联表资料有无关联的检验5、请列举R×C表X2检验的注意事项;1注意对T值大小的要求：要求T＜5的个数不能超过1/5,且不能有T＜1;如果不符可选用以下方法处理：1.增加样本例数；2.相邻行列例数进行合理地合并；3.删去理论数小的行或列；4.确切概率法;（2）注意多组比较结果如为差别有显着性,并不代表每两组差别有显着性,如需分析可进一步作两两比较;（3）注意有序行×列表资料不宜采用X2检验,因为X2检验与分类变量的顺序无关;。
常用的统计指标
常用的统计指标统计指标是统计学中用来描述数据特征和分布的量，可以帮助我们更好地理解和分析数据。
在数据分析和决策中，常用的统计指标有：均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数和相关系数等。
下面将对这些常用的统计指标进行详细介绍。
一、均值均值是最常用的统计指标之一，它是一组数据的平均值。
计算均值的方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。
均值可以反映数据的集中趋势，是描述数据总体水平的重要指标。
二、中位数中位数是将一组数据按照大小排列后，位于中间位置的数值。
如果数据个数为奇数，则中位数就是中间那个数；如果数据个数为偶数，则中位数是中间两个数的平均值。
中位数可以反映数据的中间位置，相对于均值更具有稳定性。
三、众数众数是一组数据中出现次数最多的数值。
一个数据集可能有一个或多个众数，也可能没有众数。
众数可以反映数据的集中趋势，特别适用于描述分类数据。
四、标准差标准差是用来衡量数据的离散程度的指标。
它是各个数据与均值之差的平方的平均值的平方根。
标准差越大，表示数据的离散程度越大；标准差越小，表示数据的离散程度越小。
五、方差方差是标准差的平方，也是用来衡量数据的离散程度的指标。
方差和标准差一样，都可以反映数据的离散程度，但在具体应用中，常用标准差来描述数据的离散程度。
六、百分位数百分位数是将一组数据按照大小排列后，将数据分为100份的指标。
第p百分位数是指将数据分为100份后，位于前p份的数据值。
例如，第25百分位数是将数据分为100份后，位于前25份的数据值。
百分位数可以帮助我们了解数据的分布情况。
七、相关系数相关系数是用来衡量两个变量之间相关程度的指标。
相关系数的取值范围在-1到1之间，绝对值越接近1表示相关性越强，绝对值越接近0表示相关性越弱。
相关系数可以帮助我们判断两个变量之间的关系以及预测变量之间的变化趋势。
总结：本文介绍了常用的统计指标，包括均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数和相关系数等。
统计名词解释
应很小，即出现大X 值概率很小。即X 越大，P越小，若P≤a时，就怀疑假设的成立，拒绝H0。若P>a则没有 理由拒绝H0。 29. X 用途： （1） 实际频数与拟合频数拟合优度： A推断两个或两个以上总体率或构成比有无差别 （四格表/行x列表） 。 B两变量之间有无相互关系。C频数分布的拟合优度检验（判断次样本是否来自某种分布）。 （2）某些分布可用X 近似。 （3）间接应用：如t分布和F分布就是在X 分布基础上推导出来的。 30. 方差分析的基本思想：根据研究目的和设计类型，把总体变异中离均差平方和分解成两部分或更多部 分，也把总变异中的自由度相应分成两部分或更多部分，然后再进行比较，评价由某种因素引起的变异是 否具有统计学意义。 31.假设检验中P，a,b（倍他）的关系及统计学意义： a：检验水准，即显著性检验，在此概率之下的认为是小概率事件，统计学上以为此事件“不可能发生”， 以此判断是否不拒绝H0无效假设， 在假设检验中， 按a检验水准， 拒绝了原来正确的H0， 即犯了第1类错误， 犯此错误的概率为a。 b：在T假设检验中，按照a检验标准，没有拒绝原来错误的无效假设，即犯了第2类错误，犯次错误的概率 是b。 P：是在H0成立时大于等于用样本计算的统计值出现的概率用P值与检验水准a比较，根据比较的结果作出统 计判断。如果P≤a时，就怀疑假设的成立，拒绝H0。若P>a则接受H0拒绝H1。P值越小只能说明作出拒绝H0， 接受H1的推论时犯错误的机会越小。 32.制定参考值步骤： （1）从正常人总体中抽样（2）控制测量误差 （3）判定是否需要分组确定参考值范围（4）决定单侧还是双侧 （5）选择合适的百分上限（6）对资料的分布进行正态性检验 （7）根据资料的分配类型选定恰当的方法进行参考值范围的估计 33. 标准差与标准误不同： （1）二者描述内容不同：前者个体变异；后者群体变异。 （2）二者与n样本含量关系不同：n很小时S不稳定，n足够大时S接近总体标准差；而S不变时，n接近无穷 大时，标准误接近0。 （3）二者用途不同：S：描述观察值的离散程度/计算CV即变异系数/估计医学参考值范围/计算标准误；标 准误：反映均数抽样误差大小/估计总体均数可信区间/用于假设检验。 34. 变量：观察指标在统计学上统称为指标变量，它反应的是生物个体间的变异情况，根据其性质可分为 定性变量（分类）和定量变量（连续）。
统计学名词解释
一、名词解释标志：统计标志简称标志，是说明总体单位属性或特征的名称。
指标：统计指标简称指标，是反映统计总体数量特征的范畴和具体数值。
变量：可以是在不同总体单位之间具体表现不尽相同的标志,也可以是在不同时间或空间上数值不尽相等的指标。
普查：为某种特定目的而专门组织的一次性全面调查.统计报表：按统一规定的表格形式，统一的报送程序和报表时间，自下而上提供基础统计资料。
统计表:用来表现统计资料的表格，是展示统计资料的常见方式.总量指标：反映社会经济现象发展的总规模、总水平的综合指标。
相对指标：又称相对数，它是两个有相互联系的现象数量的比率，以反映现象的发展程度、结构、强度、普遍程度或比例关系。
平均指标:是将一组数据的总和除以该组数据的项数所得到的结果，是表明同一总体各单位标志值一般水平的指标.变异指标：测定离散程度的指标。
综合反映总体各单位标志值的差异程度和离散程度。
抽样估计：在抽样调查的基础上，用样本的实际资料计算样本指标，并据此估计或推算总体相应数量特征的一种统计推断方法。
总体：即所要认识的研究现象全体,它是由所研究范围内具有某种相同性质的全体单位所组成的整体。
总体单位:总体的单位数，用N表示。
样本：又称子样，它是从总体中随机抽取出来，代表总体的那部分单位的集合.时间序列：把反映某种现象在不同时间上的发展变化情况的一系列统计指标志,按照时间先后顺序排列起来所形成的序列。
发展速度：将报告期发展水平与基期发展水平相对比而计算的动态相对指标，用以反映现象报告期水平比基期水平发展的相对程度.增长速度：将报告期增长量与基期发展水平对比而计算的相对指标，用以反映现象报告期水平比基期水平纯增减的相对程度。
狭义的统计指数：是一种特殊的相对数,它是反映多种不能直接相加的现象数量总体变动的相对数.数量指数：反映生产、经营或经济工作中数量变动的指数。
质量指标指数：说明产品或工作等质量变动的指数。
指数体系：由若干个有联系的指数结合形成的一个整体。
常用统计指标解释
常用统计指标解释1. 平均值（Mean）：是一组数据的总和除以数据的个数。
它表示数据的集中趋势，可以用来描述数据的中心位置。
2. 中位数（Median）：是将一组数据按升序排列后，位于中间位置的数值。
它对极端值不敏感，用来描述数据的中心位置。
3. 众数（Mode）：是一组数据中出现次数最多的数值。
它可以用来描述数据的分布特征，尤其适用于描述离散型数据。
4. 标准差（Standard Deviation）：是数据与其平均值的偏离程度的一种度量。
标准差越大，数据的分散程度越大；标准差越小，数据的分散程度越小。
5. 方差（Variance）：是数据与其平均值的偏离程度的平方的平均数。
方差越大，数据的分散程度越大；方差越小，数据的分散程度越小。
6. 百分位数（Percentile）：是一组数据按升序排列后，位于一些百分比位置的数值。
百分位数可以用来描述数据的分布特征和分位点。
7. 四分位数（Quartile）：是一组数据的四个百分位数，将数据分为四个等分。
第一个四分位数（Q1）表示25%的数据位于它之下，第二个四分位数（Q2）即中位数，第三个四分位数（Q3）表示75%的数据位于它之上。
8. 偏度（Skewness）：是描述数据分布形态的指标，反映了数据分布的对称性。
当偏度为0时，数据分布为对称分布；当偏度大于0时，数据分布偏向右侧；当偏度小于0时，数据分布偏向左侧。
9. 峰度（Kurtosis）：是描述数据分布形态的指标，反映了数据分布的尖峭程度。
正态分布的峰度为3，大于3表示数据分布更尖峭，小于3表示数据分布更平坦。
10. 相关系数（Correlation Coefficient）：是用来描述两个变量之间线性关系强弱的指标。
相关系数介于-1和1之间，当相关系数为1时，表示两个变量完全正相关；当相关系数为-1时，表示两个变量完全负相关；当相关系数为0时，表示两个变量没有线性关系。
11. 离散系数（Coefficient of Variation）：是标准差与平均值之比的绝对值。
（完整版）统计学名词解释
（完整版）统计学名词解释统计学名词解释第⼀章绪论1.随机变量：在统计学上，把取值之间不能预料到什么值的变量。
2.总体：⼜称母全体、全域，指具有某种特征的⼀类事物的全体。
3.个体：构成总体的每个基本单元称为个体。
4.样本：从总体中抽取的⼀部分个体，称为总体的⼀个样本。
5.次数：指某⼀事件在某⼀类别中出现的数⽬，⼜称为频数。
6.频率：⼜称相对次数，即某⼀事件发⽣的次数被总的事件数⽬除，亦即某⼀数据出现的次数被这⼀组数据总个数去除。
7.概率：某⼀事物或某⼀情在某⼀总体中出现的⽐率。
8.观测值：⼀旦确定了某个值。
就称这个值为某⼀变量的观测值。
9.参数：⼜称为总体参数，是描述⼀个总体情况的统计指标。
10.统计量：样本的那些特征值叫做统计量，⼜称特征值。
第⼆章统计图表1.统计表：是由纵横交叉的线条绘制，并将数据按照⼀定的要求整理、归类、排列、填写在内的⼀种表格形式。
⼀般由表号、名称、标⽬、数字、表注组成。
2.统计图：⼀般采⽤直⾓坐标系，通常横轴表⽰事物的组别或⾃变量x，称为分类轴。
纵轴表⽰事物出现的次数或因变量，称为数值轴。
⼀般由图号及图题、图⽬、图尺、图形、图例、图组成。
3.简单次数分布表：依据每⼀个分数值在⼀列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表，适合数据个数和分布范围⽐较⼩的时候⽤。
4.分组次数分布表：数据量很⼤时，应该把所有的数据先划分在若⼲区间，然后将数据按其数值⼤⼩划归到相应区域的组别内，分别统计各个组别中包括的数据个数，再⽤列表的形式呈现出来，适合数据个数和分布范围⽐较⼤的时候⽤。
5.分组次数分布表的编制步骤：（1）求全距（2）定组距和组数（3）列出分组组距（4）登记次数（5）计算次数6.分组次数分布的意义：（1）优点：A．可将杂乱⽆章数据排列成序，以发现各数据的出现次数及分布状况。
B．可显⽰⼀组数据的集中情况和差异情况等。
（2）缺点：原始数据不见了，从⽽依据这样的统计表算出的平均值会与⽤原始数据算出的值有出⼊，出现误差，即归组效应。
统计学名词解释
抽样平均误差:是指所有可能出现的样本的样本指标的标准差，也可以说是所有可能出现的样本指标和总体指标的平均离差。
总量指标：是反映社会经济现象在一段时间、地点、条件下的总规模或总水平的统计指标。
也称绝对指标或绝对数。
平均指标：平均指标是说明同质总体内某一数量标志在一定历史条件下一般水平的综合指标。
不变价格：是在综合不同的产品产量并反映他们的总动态时，为了消除不同时期价格变动的影响所用的固定价格。
指数：广义：指一切说明社会经济现象数量变动或差异程度的相对数。
狭义：指一种特殊相对数，也即专指不能直接相加和对比的复杂社会经济现象综合变动程度的相对数。
置信区间：统计上把这个给定的抽样误差范围叫做抽样极限误差，也称置信区间（抽样误差范围：变动的的抽样指标与确定的全及指标之间离差的可能范围）发展水平：在动态数列中，各项具体的指标数值叫发展水平或动态数列水平。
它反映社会经济现象在不同时期所达到的水平，是计算其他动态分析指标的基础。
长期趋势：就是研究某种现象在一个相当长的时期内持续向上或向下发展变动的趋势。
抽样推断：按已经抽定的样本指标（样本平均数或样本成数）来估计总体指标（总体平均数或总体成数），或其所在的区间范围。
抽样调查：按照随机原则从总体中抽取一部分单位进行观察，并运用数理统计的原理，以被抽取的那部分单位的数量特征为代表，对总体作出数量上的推断分析。
质量指标：指反映现象总体的社会经济效益和工作质量的各种相对指标和平均指标。
标准差系数：根据标准差与算术平均数对比的离散系数。
数量指标:指说明总体规模和水平的各种总量指标。
相对指标：又称相对数，它是两个有联系的指标数值对比的结果。
用来对比的两个数，既可以是绝对数，也可以是平均数和相对数。
估计标准误差:就是用来说明回归方程推算结果的准确程度的统计分析指标，或者说是反映回归直线代表性大小的统计分析指标。
指数体系：是由三个或三个以上有联系的指数所组成的数学关系式。
统计名词解释
名词解释：1，总体（population）：总体指根据研究目的所确定的同质的观察单位的全体。
更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合。
可分为有限总体和无限总体。
总体中只包含有限个观察单位者为有限总体，反之为无限总体。
2，样本（sample）：从总体中随机抽取部分观察单位的测量结果集合称为样本。
样本应具有可靠性和代表性。
样本的可靠性是指样本的确是来自同一总体，具有同质性；代表性是必须采用随机抽样方法从总体中获得的足够多的观察单位。
3，参数（parameter）：参数是用来表示总体分布特征的统计数字。
统计中常用的总体参数有描述总体分布中心位置或集中趋势的总体平均数指标；有描述总体离散度的总体变异指标。
4，统计量（statistic）：统计量是依据样本观察值推算出的反映样本分布特征（如样本平均数、样本变异等）的一些量。
5，误差（error）：观察值与真值之差称为误差。
误差分为过失误差、系统误差和随机误差三类。
6，抽样误差（sampling error）：抽样误差是随机误差中的一种，它是由抽样所至的样本统计量与总体参数间的差异。
抽样误差愈小，用样本推算总体的精确度就愈高，反之亦然。
7，正态分布（normal distribution）和标准正态分布（）：由密度曲线f(x) = （1/√2π）×(1/σ）×EXP[(-1/2)×(x-x0)^2/σ^2]确定的中间高、两边低、左右对称的连续随机变量的分布称为正态分布。
记为N(μ，σ2) ，其中μ为总体均数σ为总体标准差；把总体均数为0，把总体标准差为1的正态分布N（0，1）称为标准正态分布。
一般正态分布可以通过μ=（x-μ）/σ转化为标准正态分布。
8，抽样误差（sampling error）：在抽样研究中，由抽样所至的样本与总体参数间的差异称为抽样误差。
9，标准误（standard error）：标准误就是样本统计量的标准差，它反映了统计量间的变异程度，也间接的反映抽样误差的大小。
统计名词解释
参数(Parameter)：描述总体的统计指标:μ、 、π等。
统计量(Statistic)：描述样本的统计或分析指标。
如χ、s、p；u值、t值等。
随机误差：由于偶然因素引起的测量误差和抽样误差随机测量误差（random measurement error）——由于偶然的因素所引起的测定误差。
它没有固定的倾向，是不可避免的，但可提高操作者熟练程度、增加重复测定使其减少。
随机抽样误差(random Sampling error)因总体中各个体之间的差异，由抽样所造成的样本统计量与总体参数之差（以及样本统计量之差），为～。
通常计算统计指标是：平均数（反映集中趋势）变异指标（反映离散趋势）正态分布：频数分布以均数为中心，靠近均数两侧频数较多，离均数愈远，频数愈少，形成一个中间多、左右两侧逐渐减少、呈基本对称的钟型分布资料统计学处理作：参数检验：u / t检验（两个均数）、F检验（两个以上均数）非参数检：验秩和检验(两个及以上均数)二平均指标：算术均数、几何均数、中位数变异指标：极差、百分位数与四分位间距\ 方差、标准差、变异系数﹡标准差用途：1. 表示同质计量变量值的离散程度；2. 与均数结合，表示均数的代表性(x ±s)，同时描述正态分布特征、估计频数、确定医学参考值范围；3. 与均数结合，计算变异系数；4. 与样本含量(n)结合，计算标准误。
计量资料(数值变量)用定量的方法测定同质观察单位某项指标测定值的集合，亦称~。
计数资料(二项分类、多项无序分类变量)按性质和类别进行分组所得的资料。
其变量值是定性的。
区间估计：考虑抽样误差的影响、在一定可信度（Confidence level）下，计算出包含有未知总体均数的一个范围，即为～。
相对数：计数资料常用的统计指标，又称相对指标（Relation number标准化率（Standardized rate）：又称调整率(Adjusted rate), 是把原率资料按影响因素的标准构成调整后计算出来的率。
(完整版)统计学名词解释
统计学名词解释第一章绪论1.随机变量：在统计学上，把取值之间不能预料到什么值的变量。
2.总体：又称母全体、全域，指具有某种特征的一类事物的全体。
3.个体：构成总体的每个基本单元称为个体。
4.样本：从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。
5.次数：指某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数。
6.频率：又称相对次数，即某一事件发生的次数被总的事件数目除，亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。
7.概率：某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。
8.观测值：一旦确定了某个值。
就称这个值为某一变量的观测值。
9.参数：又称为总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。
10.统计量：样本的那些特征值叫做统计量，又称特征值。
第二章统计图表1.统计表：是由纵横交叉的线条绘制，并将数据按照一定的要求整理、归类、排列、填写在内的一种表格形式。
一般由表号、名称、标目、数字、表注组成。
2.统计图：一般采用直角坐标系，通常横轴表示事物的组别或自变量x，称为分类轴。
纵轴表示事物出现的次数或因变量，称为数值轴。
一般由图号及图题、图目、图尺、图形、图例、图组成。
3.简单次数分布表：依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表，适合数据个数和分布范围比较小的时候用。
4.分组次数分布表：数据量很大时，应该把所有的数据先划分在若干区间，然后将数据按其数值大小划归到相应区域的组别内，分别统计各个组别中包括的数据个数，再用列表的形式呈现出来，适合数据个数和分布范围比较大的时候用。
5.分组次数分布表的编制步骤：（1）求全距（2）定组距和组数（3）列出分组组距（4）登记次数（5）计算次数6.分组次数分布的意义：（1）优点：A．可将杂乱无章数据排列成序，以发现各数据的出现次数及分布状况。
B．可显示一组数据的集中情况和差异情况等。
（2）缺点：原始数据不见了，从而依据这样的统计表算出的平均值会与用原始数据算出的值有出入，出现误差，即归组效应。
常用的统计指标
常用的统计指标（原创实用版）目录1.统计指标的定义与分类2.常用统计指标及其含义3.常用统计指标的计算方法与应用4.统计指标的局限性正文一、统计指标的定义与分类统计指标，是根据数据所反映的现象，通过特定的计算方法得出的用于描述数据特征的数值。
统计指标可以分为描述性统计指标和推断性统计指标两大类。
描述性统计指标主要用来描述数据的基本特征，如均值、中位数、众数等；推断性统计指标则主要用于对数据进行深入分析，如标准差、偏度、峰度等。
二、常用统计指标及其含义常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数，它们分别用于反映数据的平均水平、中间水平和众数水平。
均值，又称平均数，是指所有数据的总和除以数据的个数。
均值能够反映数据的总体水平，但容易受到极端值的影响。
中位数，是指将所有数据按大小排列后，位于中间位置的数值。
中位数能够很好地反映数据的中间水平，不受极端值影响。
众数，是指数据中出现次数最多的数值。
众数能够反映数据的众数水平，但可能不唯一。
推断性统计指标中，常用的有标准差、偏度、峰度等。
标准差，是描述数据离散程度的指标，它反映了数据值偏离均值的程度。
标准差越大，说明数据的离散程度越大；标准差越小，说明数据的离散程度越小。
偏度，是描述数据分布形状的指标，它反映了数据值偏离均值的方向。
偏度为正，说明数据向右偏；偏度为负，说明数据向左偏；偏度为零，说明数据分布对称。
峰度，也是描述数据分布形状的指标，它反映了数据值分布的尖锐程度。
峰度越高，说明数据分布越尖锐；峰度越低，说明数据分布越平缓。
三、常用统计指标的计算方法与应用描述性统计指标的计算方法相对简单，如均值是将所有数据相加后除以数据的个数，中位数是将所有数据按大小排列后位于中间位置的数值，众数是数据中出现次数最多的数值。
推断性统计指标的计算方法相对复杂，如标准差是利用均值和方差计算得出的，偏度和峰度则需要利用数据分布的偏度和峰度计算得出。
统计指标在各个领域都有广泛的应用，如在社会科学领域，常用均值和标准差来描述和分析数据；在自然科学领域，常用偏度和峰度来描述和分析数据。
常用统计指标解释
常用统计指标解释常用统计指标是统计学中常用的一些量，用于总结和描述数据的特征。
它们能够提供有关数据集的整体信息，使我们能够更好地理解和分析数据。
本文将对常用的统计指标进行解释，包括均值、中位数、众数、方差、标准差、相关系数、百分位数等。
首先，均值是一组数据的平均值。
它是通过将所有数据项相加，并将这个总和除以数据项的数量来计算得出的。
均值是常用的统计指标之一，它能够反映数据的集中趋势。
均值对异常值非常敏感，所以当存在异常值时，可能并不是一个可靠的指标。
中位数是有序数据集的中间值，将数据集的值按照升序排列，中位数就是位于中间位置的数值。
如果数据集的数量为奇数，中位数就是中间的那个数；如果数据集的数量为偶数，中位数就是中间两个数的平均值。
与均值不同，中位数对异常值不敏感，所以当存在异常值时，中位数往往是一个更稳健的指标。
众数指的是一组数据中出现次数最多的值。
它可以是一个数，也可以是多个数。
对于连续型数据，可能不存在众数。
众数可以反映数据中的集中趋势，特别适用于离散的数据集。
方差是衡量数据分散程度的指标。
它表示观测值与均值之间的偏离程度。
方差越大，数据之间的差异越大；方差越小，数据之间的差异越小。
方差可以用来比较不同样本或不同总体之间的差异。
标准差是方差的平方根，它与方差具有相似的性质，但标准差的单位与原始数据的单位相同，所以更容易理解。
标准差也是常见的用于衡量数据的离散程度的指标。
相关系数是用来衡量两个变量之间关系程度的指标。
它的取值范围在-1到1之间。
相关系数为正意味着两个变量之间具有正相关关系，即一个变量增加，另一个变量也增加；相关系数为负意味着两个变量之间存在负相关关系，即一个变量增加，另一个变量减少；相关系数为0表示两个变量之间没有线性关系。
百分位数是将数据集按照升序排列后，划分成百分之一的部分。
例如，第25百分位数就是将数据集分成四分之一的位置上的值。
百分位数可以用来了解数据集的分布和位置。
统计学名词解释
1.总体:根据研究的目的确定的同质观察单位的全体，更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合2.参数:描述总体数量特征的统计指标3.样本:从总体中随帆抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本。
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，该样本中所包含的观察单位数称该样样本的样本含量。
4.误差:泛指实测值与真值之差。
按其产生的原因的性质可粗分为随机误处和非随机误差，后者又可分为系统误差和非系统误差。
5.标准误:将样本统计量的标准差称为标准误，样本均数的标准差也称为均数的标准误(反应样本均数间的离散程度，也反应样本均数与相应总体均数间的差异，从而说明均数抽样误差的大小)6.医学参考值:指包括绝大多数的正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种生理级生化指标常数，也叫正常值。
由于存在个体差异，生物医学数据并非常数，而是在一定的范围内波动，故又采用医学参考值范围作为判定正常或者异常的标准。
7.医学参考值范围：7：I类错误:指拒绝了实际上成立的HO，这类“弃真”的错误称为I型错误，其架率大小用a表示。
8.II类错误:指接受了实际上不成立的HO,这类“存伪”的误称为II 型错误，其频率大小用β。
9.系统误差:在实验过程中产生的误差，它的值或恒定不变，或遵循一定的变化规律，其产生的原因往往是克制的或可以掌握地。
10.医学参考值:指包括绝大多数正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种的生理及生化指标常数，也成正常值。
11.随机误差:是一类不恒定、陆机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起。
在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的抽样误差。
脸机误差是不可避免的，在大量的重复测量中，或在抽样过程中，它可出现或大或小或正或负，呈一定规律的变化。
12.抽样误差:这种由个体变异产生，随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。
13.P 值:概率又叫几率，是度量某一随机事件A发生可能性的大小的一个数值，(Λ)，P(A)越大，说明此时入事件发生的概率越大。
统计学
统计学名词解释：1.离散系数：标准差与平均数的比值，用以不同组别间离散程度的比较。
2.综合指数与平均指数：将各个个体在不同时间或空间上的数量通过引入同度量因素进行综合，然后将同度量因素固定在同一个水平进行对比所得的比率。
综合指数由两个总量指标对比形成，编制原则为“先综合，后对比”。
平均指数的编制原则为“先对比，后平均”，即首先通过对比计算个别产品或商品的数量指标或质量指标的个体指数，然后将个体指数进行加权平均求的总指数。
3.时期指标与时点指标：时期指标也叫流量指标，反映总体在一段时期内的累计总量。
时点指标也叫存量指标，反映总体在某一时刻下的现存总量。
4.环比发展速度与定基发展速度：环比发展速度是以报告期的前一期为基期计算的发展速度，环比发展速度＝报告期水平／前一期水平；定基发展速度是以固定时期为基期计算的发展速度，定基发展速度＝报告期水平／固定时期水平。
二者的关系是：环比发展速度的连乘积等于相应时期的定基发展速度。
5.回归分析：对具有相关关系的现象，根据其关系的形态，选择一个合适的数学模型，用来近似地表达变量间的平均变化关系。
6.抽样调查：是一种非全面调查，它是按照随机原则从总体中抽取一部分单位组成样本进行观察研究，根据样本指标去推算总体指标的一种调查。
7.时期数列与时点数列：时期数列中各指标值反映总体在一段时期内的累计总量。
时点数列各指标值反映总体在某一时刻下的现存总量。
简答题：1.重点调查与典型调查有什么区别？重点调查是只对总体中的重点单位进行调查。
典型调查是有意识地从总体中选出少数几个具有代表性的典型单位进行深入细致的调查研究。
重点调查和典型调查都是非全面调查。
主要是调查的着眼点不同！重点调查是选取一部分重要样本进行调查，这些重要样本在量的方面占优势；而典型调查是有目的的选取有代表性的样本进行调查，侧重该样本的质的方面，侧重于对总体的定性认识，凭主观抽取。
2.普查的意义，特点和作用？普查是专门组织的一次性的全面调查。
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。
常用统计指标
1.百分数(百分比)表示量的增加或者减少。
例如，现在比过去增长20%，若过去为100，则现在是120。
算法是：100×(1＋20%)＝120。
例如，现在比过去降低20%，如果过去为100，那么现在就是80。
算法是：100×(1－20%)＝80。
例如，降低到原来的20%，即原来是100，那么现在就是20。
算法：100×20%＝20。
注意：占、超、为、增的含义：“占计划百分之几”用完成数÷计划数×100%。
例如，计划为100，完成80，占计划就是80%。
“超计划的百分之几”要扣除基数。
例如，计划为100，完成120，超计划的就是(120－100)×100%＝20%。
“为去年的百分之几”就是等于或者相当于去年的百分之几，用今年的÷去年的×100%。
例如，今年完成256个单位，去年为100个单位，今年为去年的百分之几，就是256÷100×100%＝256%。
“比去年增长百分之几”应扣除原有基数。
例如，去年100，今年256，算法就是(256－100)÷100×100%，比去年增长156%。
2.百分点指速度、指数、构成等的变动幅度。
例如，工业增加值今年的增长速度为19%，去年增长速度为16%，今年比去年的增长幅度提高了3个百分点。
今年物价上升了8%，去年物价上升了10%，今年比去年物价上升幅度下降了2个百分点。
(二)倍数与翻番1.倍数两个有联系指标的对比。
例如，某城市2000年的人均住房使用面积达到14.8平方米，为1978年3.8平方米的3.9倍(14.8÷3.8＝3.9)。
2.翻番指数量加倍。
例如，国内生产总值到2020年力争比2000年翻两番，就是指2020年的GDP是2000年的4倍。
翻n番应为原来数A×2n。
(三)发展速度与增长速度1.发展速度发展速度指报告期发展水平与基期发展水平相比的动态相对数。
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常用统计指标名词解释【国内生产总值】英文简称GDP。
它是一个国家（地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。
国内生产总值有三种表现形态，即价值形态，收入形态和产品形态。
从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内所生产的全部货物和服务价值超过同期投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和；从收入形态看，它是所有常住单位在一定时期内所创造并分配给常住单位和非常住单位的初次分配收入之和；从产品形态看，它是最终使用的货物和服务减去进口货物和服务。
在实际核算中，国内生产总值的三种表现形态表现为三种计算方法，即生产法、收入法和支出法。
三种方法分别从不同的方面反映国内生产总值及构成。
按国家统计局规定，从2004年起，地区GDP的中文名称作如下调整：地区GDP的中文名称改为“地区生产总值”，如“湖北省生产总值”或“××市生产总值”，不再使用地区国内生产总值，如“湖北省国内生产总值”。
英文名称仍维持不变，如“湖北省生产总值”仍简称为“湖北省GDP”。
【国民生产总值】英文简称GNP。
它是一个国家所有常住单位在一定时期内收入初次分配的最终成果。
一国常住单位从事生产活动所创造的增加值在初次分配过程中主要分配给该国的常住单位，但也有一部分以劳动者报酬和财产收入等形式分配给该国的非常住单位，同时，国外生产所创造的增加值也有一部分以劳动者报酬和财产收入等形式分配给该国的常住单位。
从而产生了国民生产总值概念，它等于国内生产总值加上来自国外的劳动者报酬和财产收入减去付给国外的劳动者报酬和财产收入。
与国内生产总值不同，国内生产总值是一个生产概念，而国民生产总值则是个收入概念。
国民生产总值同社会总产值、国民收入的区别，从核算范围看，社会总产值和国民收入都只计算物质生产部门的劳动成果，而国民生产总值除计算物质生产部门劳动成果外，还计算非物质生产部门的劳动成果。
从这三个指标的价值构成看，社会总产值计算了社会产品的全部价值；国民生产总值计算在生产产品和提供劳务过程中增加的价值，即增加值，不计算中间产品和中间劳务投入的价值；而国民收入除了不计算中间产品价值外，还不包括固定资产折旧价值，即只计算净产值。
【三次产业】根据社会生产活动历史发展的顺序对产业结构的划分，产品直接取自自然界的部门称为第一产业，对初级产品进行再加工的部门称为第二产业，为生产和消费提供各种服务的部门称为第三产业。
它是世界上通用的产业结构分类，但各国的划分不尽一致。
我国的三次产业划分是：第一产业：农业(包括种植业、林业、牧业和渔业)。
第二产业：工业(包括采掘工业、制造业、自来水、电力，蒸气、热水、煤气)和建筑业。
第三产业：除第一、第二产业以外的其他各业，由于第三产业包括的行业多、范围广，根据我国的实际情况，第三产业可分为两大部门是流通部门，二是服务部门，具体又可分为四个层次。
第一层次：流通部门，包括交通运输业、邮电通信业、商业、饮食业、物资供销和仓储业。
第二层次：为生产和生活服务的部门，包括金融，保险业，地质普查业，房地产、公用事业，居民服务业，咨询服务业和综合技术服务业，农、林、牧、渔、水利服务业和水利业，公路、内河(湖)航道养护业等。
第三层次：为提高科学文化水平和居民素质服务的部门，包括教育、文化、广播电视，科学研究、卫生、体育和社会福利事业等。
第四层次：为社会公共需要服务的部门，包括国家机关、政党机关、社会团体，以及军队和警察等。
【总投资】是指常住单位在核算期内对固定资产和库存的投资支出合计，分为固定资产形成和库存增加两项，固定资产形成是生产过程中生产的，在其他生产过程中反复使用一年以上的有形和无形资产。
固定资产形成是指常住单位在核算期内购置、转入和为自用而生产的固定资产，扣除已有固定资产的销售和转出后的价值。
有形固定资产形成包括建筑工程、安装工程、设备与工具器具购置和其他费用四部分，不包括拥有的耐用消费品和作为纯军事目的而使用的耐用品。
无形固定资产：形成包括矿藏的勘探、计算机软件、娱乐、文学艺术品原件等。
库存增加即存货变动，是指常住单位在核算期内库存实物量变动的市场价值。
期初与期末差额为正值，表示库存增加；负值表示库存减少。
具体包括：一是生产单位从其他单位购买的原材料、燃料和各种储备物资等。
这部分购买入库的商品应按本期购买者价格估计。
二是生产单位生产的各种产成品、在制品、半成品等。
生产单位生产入库和各种产成品应按本期生产者价格估价。
【总消费】是指常住单位在一定时期内对于货物和服务的全部最终消费，也就是常住单位为满足人们物质、文化和精神生活需要，从本国经济领土或外国购买的货物和服务。
不包括非常住居民在本国经济领土内的消费。
总消费分为居民消费和社会消费。
居民消费是指常住居民在核算期内对于货物和服务的全部最终消费。
包括居民以货币直接购买的用于生活消费的各种货物，既有各种耐用消费品又有非耐用消费品，包括居民购买的房屋和用于生产目的的支出；居民直接购买的用于生活消费的各种服务支出，如交通费、学杂费、房租，洗理、日用修理、医疗保健(自己直接支付)、教育、文化、家庭保姆等支出；居民自产自用的计入核算期社会产品中的货物；自有住房的虚拟消费；居民以实物工资获得的各种生活消费包括免费和低于市场价格获得的各种货物和服务；职工从单位享受的公费医疗和集体福利设施及补贴。
居民消费不包括居民销售旧货、废品、废料得到的净收入。
社会消费指政府部门的总产出扣除销售收入后的价格。
换句话讲，就是指社会公共服务部门将其生产活动总成果提供给政府，由政府部门购买并提供给全社会享用的消费品和劳务。
【净出口】是指出口与进口的差额，即出口减进口。
出口是指常住单位向非常住单位出售或无偿转让的货物和服务总值；进口是指常住单位从非常住单位购买或无偿得到的货物和服务总值。
国内生产总值使用中的进出口由物质产品进出口和服务进出口两部分组成。
【非农业人口】指城乡中常年从事第二、三产业的人口及其所抚养的那部分人口，包括吃国家定量粮的人口，集镇自理口粮常住人口。
【下岗职工】指由于用人单位的生产和经营状况等原因，已经离开本人的生产或工作岗位，并已不在本单位从事其他工作，但仍与用人单位保留劳动关系的职工。
包括放长假、下岗待工、退出工作岗位休养等职工，不包括下岗后仍在企业参加转岗培训的职工。
【失业人员及失业率】失业人员是指在劳动年龄内有劳动能力，在调查期间无工作并以某种方式正在寻找工作的人员。
城镇失业率是城镇失业人数同城镇从业人数加城镇失业人数之比。
这一指标反映了一定时期内城镇可能参加社会劳动的人数中实际失业的人数比重，也是分析就业水平的主要指标。
【职工平均工资】通常指职工平均货币工资和职工平均实际工资。
前者是企业、事业、机关单位的职工在一定时期内平均每人所得的货币工资额。
它表明一定时期职工工资收入的高低程度，是反映职工工资水平的主要指标。
计算公式为：职工平均工资 = 报告期实际支付的全部职工工资总额报告期全部职工平均人数后者是扣除物价变动因素后的职工平均工资。
计算公式为：职工平均实际工资 = 报告期职工平均工资报告期职工生活费价格指数【城镇居民家庭生活费收入】指被调查的城镇居民家庭全部收入中能用于安排家庭日常生活的实际收入，即城镇居民家庭的全部实际收入除去“赡养支出”、“赠送支出”、缴纳的各种税款、被调查户非本家庭人口的经济用饭人口所交的“搭伙费”，以及家庭副业生产支出。
【城镇居民家庭可支配收入】指居民家庭在支付个人所得税之后，所余下的实际收入。
计算公式为：可支配收入：实际收入一个人所得税一家庭副业生产支出一记帐补贴，【农村居民家庭纯收入】指农村常住居民家庭总收人中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入，它是反映农民家庭实际收入水平的综合性的主要指标。
农民家庭纯收入，既包括从事生产性和非生产性的经营收入，又包括取自在外人口寄回带回和国家财政救济、各种补贴等非经营性收人；既包括货币收入，又包括自产自用的实物收入。
但不包括向银行、信用社和向亲友借款等属于借贷性的收人。
纯收入二总收人一家庭经营费用支出一生产用固定资产折旧一税收一上交集体承包任务和提留一调查补贴一赠送农村外部亲友的支出【农业商品产值率】为农业商品产值与农业总产值之比。
计算公式：农业商品产值率= 农业商品产值农业总产值×100%【新产品】是指采用新技术原理、新设计构思、生产的全新产品或在结构、材质、工艺等某一方面比老产品有明显改进，从而显著提高了产品性能或扩大了使用功能的产品，其范围包括：1、本企业本年在免税期的新产品，2、已开发成功本年投产但未享受免税的产品。
【工业产品销售率】指一定时期内销售产值与同期全部工业总产值之比，反映工业产品生产已实现销售的程度，计算公式：工业产品销售率= 报告期工业销售产值报告期工业总产值×100%【工业经济效益综合指数】目前是工业企业总资产贡献率、资本保值增值率、资产负债率、流动资产周转率、成本费用利润率、全员劳动生产率、产品销售率等7项工业经济效益指标的加权计算指数。
计算公式：工业经济效益综合指数=∑（某项经济效益指标报告期数值×对应权数/该项指标全国标准值）÷总权数。
【景气指数】企业景气调查是适应我国社会主义市场经济发展的新形势，借鉴市场经济国家的经验而建立起来的一项统计调查制度。
它是通过对样本企业的经营决策者定期进行问卷调查，并根据他们对行业经济形势和经营状况的判断及预期而编制的景气指数。
景气指数又称景气度，是对企业景气调查中的定性指标通过定量方法加工汇总后形成的综合性数量指标。
通过其上升和下降的动态变化，反映和预测经济发展状态及其变化过程。
景气指数的表述方法较多，目前我国编制的企业景气指数在0-200点的范围内上下波动，指数大于100表示经济处于上升、繁荣的景气状态，越接近200，景气状态越好；反之，景气指数小于100时，表示经济处于衰退、萧条的不景气状态，指数越接近0，景气度越差。
【企业家信心指数】亦称宏观经济景气指数，是根据企业家对本行业经济发展状况的判断及其对未来走势的预期而编制的，反映企业家对宏观经济形势的信心、心态。
【企业景气指数】亦称企业综合经营景气指数，是根据企业家对本企业当前经营状况的判断和未来发展的预计而编制的指数，它综合反映了调查总体范围内企业的生产经营状况。
现行的企业景气调查包括工业、建筑业、交通运输和邮电通信及仓储业、批发和零售贸易及餐饮业、房地产业和社会服务业等六大行业门类。
我省于1998年正式开展企业景气调查，2001年全省共抽取调查样本单位1200余家，按季对样本企业进行调查汇总，编制反映全省企业经济运行状况的企业景气指数，【全社会固定资产投资】固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段，通过建造和购置固定资产的活动，国民经济不断采用先进技术装备，建立新兴部门，进—步调整经济结构和生产力的地区分布，增强经济实力，为改善人民物质文化生活创造物质条件。