统计学简答题整理精编版

统计学简答题整理

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统计学简答题整理第一章P11

1．获取直接统计数据的渠道主要有哪些及区别在于

普查、抽样调查

普查是为某一特定目的，专门组织的一次性全面调查。这是一种摸清国情、国力的重要调查方法。花费的时间、人力、财力和物力都较大，间隔的时间较长。而两次普查之间的年份以抽样调查方法获得连续的统计数据。

抽样调查是统计调查中应用最广、最为重要的调查方法，它是通过随机样本对总体数量规律性进行推断的调查研究方法。存在着由样本推断总体产生的抽样误差，但统计方法可以估计出误差的大小进一步控制误差；节省人力、财力、物力，又能保证实效性

2.简要说明抽样误差和非抽样误差。

非抽样误差是由于调查过程中各有关环节工作失误造成的。（它包括调查方案中有关规定或解释不明确所导致的填报错误、抄录错误、汇总错误，不完整的抽样框导致的误差，调查中由于被调查者不回答产生的误差，还有一种人为干扰造成的误差即有意瞒报或低报数据等）。非抽样误差在普查、抽样调查中都有可能发生，但可以避免。

抽样误差是利用样本推断总体时产生的误差。（由于样本只是总体的一部分，用样本的信息去推断总体，或多或少总会存在误差，因而抽样误差对任何一个随机样本来讲都是不可避免的。但可计量、可控制）。抽样误差与样本量的平方根成反比关系。

第二章P51

1.统计的计量尺度

①列名尺度（定类尺度）：是按照某一品质标志将总体分组之后，对属性相同的单位进行计量的方法。各组之间的关系是并列的，没有大小、高低、先后之别。

②顺序尺度（定序尺度）:是按照某一品质标志将总体分组，对等级相同的单位进行计量的方法。各组之间的关系是有顺序的，可以进行排序。

③间隔尺度（也称定距尺度）：是按某一数量标志将总体分组，对相同数量或相同数量范围的单位或其标志值进行计量的方法。其特点是不仅可以进行排序，还可以计算不同数值之间的绝对差距。

④比例尺度（也称定比尺度）：是类似于间隔尺度，又高于间隔尺度的计量方法。其特点是不仅可计算数值的绝对差异，还可以计算数值的相对差异。

2.简述统计分组的概念和作用。

概念：统计分组是根据统计研究目的，选择一定的分组标志，将总体划分为若干组的统计方法。其目的是使组与组有明显差别，同一组中具有相对的同质性。（例：人口按性别、年龄、民族、职业分组；企业按规模分为大型、中型和小型。）

作用：1.划分社会经济现象的类型

2.反映总体的内部结构

3.分析现象之间的依存关系

3.简述众数、中位数和均值的特点与应用场合。

众数是总体中出现次数最多的标志值。反映了标志值分布的集中趋势，是一种由位置决定的平均数。可以没有众数也可有两个。

众数是一种位置代表值，它的应用场合比较有限。如：在编制物价指数时，农贸市场上某种商品的价格常以很多摊位报价的众数值为代表。

中位数是将总体中各数据排序后，位于中点位置的。中位数也反映标志值的集中趋势，也是由位置决定的平均数。如,要在若干个连锁店间选择仓库或商品配送中心就可以利用这一性质，因而在工程设计中有应用价值。

均值集算术平均数，是数据集中趋势的最主要测度值。它反映了一组数据中心点或代表值，是数据误差互相抵消后客观事物必然性数量特征的反映。

总之，众数最容易计算，但不是永远存在，同时作为集中趋势代表值应用的场合较少；中位数很容易理解、很直观，它不受极端值的影响，这既是它有价值的方面，也是它数据信息利用不够充分的地方；均值是对所有数据平均后计算的一般水平代表值，数据信息提取的最充分。特别是当要用样本信息对总体进行推断时，均值就更显示出它的各种优良特征。均值在整个统计方法中应用最广，对经济、管理和工程等实际工作也是最为重要的一个代表值和统计量。

第三章．

1.常用的抽样调查方式

①简单随机抽样（纯随机抽样）

对总体单位不做任何分类或排序，完全按随机原则逐个抽取样本单位。

抽取单位的具体方法分为重复抽样（有放回）和不重复抽样（无放回）。

②分层抽样（分类抽样）

先将总体单位按一定标志分成若干组，然后按一定比例在每个组中随机抽取部分单位而构成样本。

③系统抽样（等距抽样）

先将总体单位按某一标志排序，然后按一定的间隔抽取单位。

④整群抽样

先将总体划分为若干群，然后再以群为单位，随机抽取部分群作为样本，对抽中的群中所有单位都进行调查。

⑤多阶段抽样

先将总体划分为若干组，从中随机抽取部分组，然后在中选的组中再随机抽取单位。这就是两阶段抽样。根据需要，可以进行多阶段抽样。

第四章．P144

1.简述样本量与置信水平、总体方差、允许误差的关系。P142

①样本量与置信水平成正比，在其他条件不变的情况下，置信水平越大，所需的样本量也就越大。

②样本量与总体方差成正比，总体的差异越大，所要求的样本量也越大。

③样本量与允许误差成反比，可以接受的允许误差越大，所需的样本量就越小。

第七章．P246

1.相关分析与回归分析的区别和联系是什么？P222

区别：（1）相关关系不考虑变量的因果关系；

回归分析要说明自变量和因变量。

(2) 相关分析主要是测定变量之间的相关方向和程度（如相关系数）；

回归分析是要建立变量关系的数学模型（如回归方程）

联系：共同的研究对象：对变量间相关关系的分析，二者可以相互补充。

相关分析可以表明变量间相关关系的性质和程度，只有当变量间存在相当程度的相关关系时，进行回归分析去寻求变量间相关的具体数学形式才有实际的意义。同时在进行相关分析时，如果要具体确定变量间相关的具体数学形式，要依赖于回归分析，而且在多个变量的相关分析中相关系数的确定也是建立在回归分析基础上的。第九章．

1.总指数有哪两种基本编制方式它们各自有何特点

（1）综合指数先综合，后对比的方法。

（2）平均数指数先对比，后平均的方法。

简单综合指数通常难以成为现象变动程度的一种客观测度。

从经济分析的角度看，各种商品的重要性程度通常是有差异的，简单平均指数不能反映这种差异，因而难以满足分析的要求。