统计学基本概念与步骤
统计学常用概念及其工作的基本步骤
当前坐标栏 数据表
当前数据栏
菜单栏 工具栏当前单元格Fra bibliotek状态栏
变量名
小数位数
变量表
值标签
数据文件扩展名为.sav ， 结果文件扩展名为.spo， 图形文件扩展名为.cht，程序文件扩展名为.sps。
二、SAS统计软件说明
1、SAS8.1安装、注册 运行 SAS8.1的SETUP.EXE文件，完成安装后，复制 CRACK的SAS8FIX.TXT及SASHOST.DLL文件到安 装文件夹，再运行，即完成安装。
2、SPSS11.5安装、注册 运行SPSS11.5的SETUP.EXE，指定sn为“12345”， 打开CDKEY.TXT文件，复制 “30001359390” 到 license处，即完成注册和安装。
3、SPSS13.0安装、注册 运行SPSS13.0的SPSS13Eval.msi文件，完成安装后，复 制 Patch.exe 文件到安装文件夹并运行，即完成注册和 安装。
三、整理资料 (data processing)
去伪存真（数据净化），即检查、核对、纠错、改正 分为逻辑检查和统计检查。
四、分析资料 (data analysis)
统计描述与统计推断
第五节 关于统计软件的说明
一、SPSS统计软件说明
1、DPS3.1安装、注册 运行“DPS3.1的SETUP.EXE，指定“C:\DPS数据
统计分析方法包括统计设计、统计描述和统计推 断、研究因素间的关系、分类和判别等
第二节 统计学常用概念
二、总体与样本
总体根据研究目的确定的、全部同质个体 (individual)的某个（某些）变量值。
样本（sample）是从总体中抽取的部分个体。 刻画总体的特征值称为总体参数（parameter）
《统计学》课程 学习指南
第一章统计学及其基本概念一、学习指导本章介绍统计学的一些基本问题。
通过本章学习可以知道和掌握统计的含义，统计的内容和统计学的产生和发展。
认识数据的类型，理解和掌握统计学的基本概念。
了解统计计算的软件工具。
本章各节的主要内容和学习要点见下表。
二、主要术语1.统计：统计工作、统计资料和统计学。
2.统计工作：为了认识和管理的需要，对社会经济现象和自然现象进行数量收集的活动。
3.统计资料：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。
4.统计学：在统计工作的经验积累到一定程度时自然产生的，它是收集、整理、描述和分析统计数据的方法和技术，为决策提供“量”方面的依据。
5.描述统计：研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。
6.推断统计：研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表述的推断。
7.数据：进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。
8.分类数据：对事物进行分类的结果。
9.顺序数据：也称等级数据，是对事物进行分类的结果，并表现出明显的顺序或等级关系。
10. 数值型数据：使用自然或度量衡单位对事物进行测量的结果，其结果表现为具体数值。
11. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据，它所描述的是现象随时间而变化的情况。
12. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据，它所描述的是现象在某一时刻或某一时间段的变化情况，13. 面板数据：对若干个单位在不同时间进行重复跟踪调查所形成的数。
14.统计总体：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。
15.个体：构成统计总体的个别事物，又称为总体单位。
16.样本：指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的、由部分个体组成的样本总体，其目的是用来推断总体。
统计学原理
统计学原理第一章绪论统计是对客观事物的数量方面进行核算和分析，是人们对客观事物的数量表现、数量关系和数量变化进行描述和分析的一种计量活动。
统计的三层含义：统计工作、统计资料、统计学统计工作：即统计实践活动，是人们对客观事物的数据资料进行搜集、整理、分析的工作的总称，是一种社会调研活动统计资料：是统计工作的成果，包括各种统计报表、统计图形及文字资料等。
统计学：是研究大量社会现象（经济）的总体方面的方法论科学三者关系：统计学与统计实践活动的关系是理论与实践的关系，理论源于实践，理论又高于实践，反过来又指导实践。
统计工作和统计数据是工作和工作成果关系。
统计工作过程（统计工作的基本环节）：1．统计设计（准备阶段）设计方案、指标体系、分类目录等2．统计调查（调查阶段）收集和占有统计资料3．统计整理（整理阶段）分布数列、次数分布等加工资料（承上启下）4．统计分析（分析阶段）绝对指标、相对指标等5．统计的表现与运用（工作总结）统计研究的基本方法：1.大量观察法2.综合指标法3.统计分组法4.归纳推理法5.统计模型社会统计学的特点1、数量性：统计研究对象是客观事物的数量方面。
2、总体性：主要是研究社会经济现象的总体数量规律3、具体性：社会经济统计的研究对象是具体事物的数量，不是抽象的量。
4、变异性：总体中各单位的数值表现存在差异5、不确定性：是在现有的统计资料基础上或样本数据基础上进行阶段性分析，所获得的结论不确定统计的职能：信息职能、咨询职能、监督职能。
第二章统计数据的搜集统计学中几个基本概念统计数据的计量尺度统计数据：是对客观社会经济现象进行计量的结果。
1.定类尺度：也称类别尺度或列名尺度，是按照现象的某种属性对其进行平行的分组或分类。
是最粗略、计量层次最低的计量尺度。
2.定序尺度：又称顺序尺度，是对现象之间的等级差或顺序差别的一种测度。
可以确定类别的优劣或顺序3.定距尺度：也称间隔尺度，是对现象类别或次序之间间距的测度。
医学统计学基本概念和步骤
消化系病 4%
其它 14%
恶性肿瘤 18%
损伤中毒 11%
呼吸系病 23%
心脏病 12%
脑血管病 18%
资料仅供参考,不当之处，请联系改正。
二、医学统计学与流行病学的关系
相同点：研究工具学（研究方法学）
不同点：流行病学—“三间分布”、偏倚、专业 统计学——“抽样误差”、基础
例如：同性别、同年龄、同地区、同体重儿童 的血压有高有低——血压的变异。
同样的疾病、同样的治疗方案，但疗效可能不 同！
第二节
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常用统计基本概念
二、总体和样本
总体(population)—根据研究目的所确定 的全部同质研究个体。确切地说，是性质 相同的所有观察对象某项变量值的集合。
方法研究数据的收集、整理、分析和推断的 一门学科。它在不同领域的应用，就形成不 同的统计学。
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统计学
理论基础
研究对象
概率论 数理统计
有变异的 事物
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一、医学统计学的定义和内容
2、统计学的任务
●进行统计设计、收集、整理资料 ●对所收集资料进行统计描述和处理 ●对统计处理的结果进行分析和解释
Ｐ＝0，事件不可能发生； Ｐ＝1，事件必然发生； Ｐ→0，事件发生的可能性愈小； Ｐ→1，事件发生的可能性愈大
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随机事件(random event)：可以发生也可 以不发生，可以这样发生也可以那样发 生的事件。亦称偶然事件。
其 0＜P＜1
资料仅供参考,不当之处，请联系改正。
统计学知识点(完整)
基本统计方法第一章概论1•总体(Population ):根据研究目的确定的同质对象的全体(集合) ;样本(Sample ):从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象。
2.参数(Parameter ):反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，用希腊字母表示，是固定的常数；统计量(Statistic )：反映样本特征的统计指标，如样本均数、标准差等，采用拉丁字字母表示，是在参数附近波动的随机变量。
3.统计资料分类：定量(计量)资料、定性(计数)资料、等级资料。
第二章计量资料统计描述1.集中趋势：均数(算术、几何)、中位数、众数2.离散趋势：极差、四分位间距( QR=P75-P25)、标准差(或方差)、变异系数(CV)3.正态分布特征：①X轴上方关于X= 对称的钟形曲线；②X= 时，f(X)取得最大值；③ 有两个参数，位置参数和形态参数；④曲线下面积为1，区间土的面积为68.27% ，区间±1.96 的面积为95.00%，区间±2.58 的面积为99.00%。
4.医学参考值范围的制定方法：正态近似法：X U /2 S ；百分位数法：P2.5-P 97.5。
第三章总体均数估计和假设检验1.抽样误差(Sampling Error ):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。
抽样误差不可避免，产生的根本原因是生物个体的变异性。
2.均数的标准误(Standard error of Mean, SEM):样本均数的标准差，计算公式:八n。
反映样本均数间的离散程度，说明抽样误差的大小。
3.降低抽样误差的途径有：①通过增加样本含量n；②通过设计减少S。
4.t分布特征：①单峰分布，以0为中心，左右对称；②形态取决于自由度，越小，t值越分散，t分布的峰部越矮而尾部翘得越高；③当逼近a ,S X逼近X, t分布逼近u分布，故标准正态分布是t分布的特例。
5.置信区间（Con fide nee In terval , CI ）:按预先给定的概率（1-）确定的包含总体参数的一个范围，计算公式：X t /2, S X或X U /2, S X。
统计学的三组基本概念
统计学的三组基本概念统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域中广泛应用，并发展出了许多基本概念和方法。
下面我将介绍统计学的三组基本概念。
第一组基本概念是描述统计学概念。
描述统计学是统计学的一个分支，它关注的是对数据进行总结和描述。
在描述统计学中，我们常用的基本概念包括变量、测量尺度、频率分布和图表等。
变量是描述研究现象或对象不同特征的属性。
根据其性质，变量可分为定性变量和定量变量。
定性变量是指描述对象属性或特征的变量，如性别、种族、学历等；定量变量是指可以进行数值比较的变量，如身高、体重、成绩等。
测量尺度是用来度量变量的属性的一种方法。
常见的测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比例尺度。
名义尺度用来测量定性变量，它只能用来区分对象之间是否具有某种属性；顺序尺度除了可以区分对象是否具有某种属性，还可以表达对象之间的关系；间隔尺度在顺序尺度的基础上增加了单位间隔的概念，可以进行比较和加减运算；比例尺度在间隔尺度的基础上增加了零点的概念，可以进行除法运算。
频率分布是对变量在不同取值上出现的次数或占比进行总结和描述。
一般情况下，频率分布包括表格形式和图表形式两种。
表格形式将变量的不同取值列在一起，记录其频数和频率；图表形式将频率分布以图形的方式展示，如直方图、饼图和线图等。
第二组基本概念是统计推断概念。
统计推断是统计学的另一个分支，它关注的是基于样本数据对总体性质进行推断的方法。
在统计推断中，我们常用的基本概念包括概率、抽样、估计和假设检验等。
概率是描述随机事件发生可能性的一种度量。
统计学中的概率可以用来描述随机变量的分布、事件的发生概率等。
概率的计算基于一些基本规则，如加法规则和乘法规则等。
抽样是从总体中选取一部分个体作为样本进行研究的过程。
抽样的目的是通过样本的统计量来推断总体的参数。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和系统抽样等。
估计是根据样本数据对总体参数进行推断的过程。
统计学教案完整版
总体与样本概念
总体
研究对象的全体个体组成的集合。
样本
从总体中随机抽取的一部分个体组成的集 合。
关系
样本是总体的一个子集，用于推断总体的 特征。
变量与测量尺度
变量
研究中感兴趣的、可以取不同值的特征或属性。
测量尺度
对变量进行测量时所采用的度量标准，包括名义 尺度、顺序尺度、间隔尺度和比例尺度。
名义尺度
假设检验的原理
02
详细讲解假设检验的原理，包括小概率事件原理、两类错误等。
假设检验的步骤
03
介绍假设检验的一般步骤，如建立假设、构造检验统计量、确
定拒绝域、作出决策等。
常见假设检验方法
双样本t检验
介绍双样本t检验的原理及应用场 景，包括独立双样本t检验和配对 样本t检验。
方差分析（ANOVA）
阐述方差分析的基本原理及应用 场景，包括单因素方差分析和多 因素方差分析。
R语言
R语言是一种开源的统计分析语言和软件，具有强大的数 据处理、统计分析、可视化等功能，适用于各种领域和行 业。
数据导入与预处理操作演示
数据导入
演示如何从不同格式的数据文件
（如Excel、CSV、TXT等）中导
入数据到统计软件中。
01
数据清洗
02
介绍如何对数据进行清洗，包括
处理缺失值、异常值、重复值等。
卡方检验
讲解卡方检验的原理及应用场景， 包括拟合优度检验和独立性检验。
单样本t检验
讲解单样本t检验的原理及应用场 景。
非参数检验
介绍非参数检验的方法及应用场 景，如Mann-Whitney U检验、 Kruskal-Wallis H检验等。
04
1统计学基本内容及统计图表
概率(probability) 描述随机事件发生的 可能性大小的数值
频率(frequency) 指一次试验结果得到 的样本率
频率与概率间的关系：
1. 样本频率总是围绕概率上下波动 2. 样本含量n越大，波动幅度越小，频率越接近概率。
与概率相关的几个概念
随机事件
–在同样条件下可能会出现两种或多种结果，究竟会 发生哪种结果，事先不能确定。0﹤P﹤1 – 肯定会发生某种结果的事件。 – P=1 –肯定不发生某种结果的事件。 – P=0
二、搜集资料
搜集资料(collection of date) —— 是根 据设计的要求，获取准确可靠的原始资料，是 统计分析结果可靠的重要保证。 医学统计资料的来源主要有以下三个方面： 1.统计报表 统计报表是医疗卫生机构根据国家 规定的报告制度，定期逐级上报的有关报表。 如法定传染病报表、出生死亡报表、医院工作 报表等，报表要完整、准确、及时。
统计表与统计图
第一节 统计表
第二节统计图
第一节
统计表
统计表（statistical table）--- 把统计分 析资料及其指标用表格列出，称为统计表。它 可以代替冗长的文字叙述，便于计算、分析和 对比。 统计图（statistical graph）---- 是用点、 线、面等表达统计资料中数量及其变化趋势， 使统计资料更形象、更易懂，可直观地反映出 事物间的数量关系。
3.线条 线条应尽量减少，除顶线、标目线、合 计线和底线外，其余线条均可省略。特别是表 的左上角的斜线和两侧的边线应一律不用 。 4.数字 表内的数字一律用阿位伯数字，同一指 标位数要对齐，小数点的位数要一致，一般保 留1～2位小数。无数字的空格用“—”表示，暂 缺或未记录用“…”表示。 5.备注 表内不应有其他文字出现，需要说明的 备注用“*”号标出，写在表的底线下面。
预防医学-医考讲义-第二单元 医学统计学方法
第二单元医学统计学方法一、基本概念和基本步骤（一）统计学中的几个基本概念1.总体的类型总体：是根据研究目的而确定的同质的研究对象的集合。
分为有限总体和无限总体。
样本：是指从总体中随机抽取的有代表性的一部分观察单位的集合。
2.同质和变异同质：指被研究指标的影响因素完全相同。
是科学研究的基础，是相对的。
变异：是同质基础上的个体差异。
是绝对的。
统计的任务就是在同质分组的基础上，通过对个体变异的研究，透过偶然现象，反映同质事物的本质特征和规律。
统计数据具有变异的特征。
3.变量和变量值变量：观察对象的特征。
变量分为定量变量、定性变量、有序数据。
变量值：对变量观察或测量的结果。
4.参数和统计量参数：总体的统计指标。
μ，π，σ统计量：样本的统计指标。
，p，s【例如】研究北京2012年正常成年男性的血压值。
研究对象观察单位变量变量值同质变异有限总体总体参数样本统计量5.误差误差：观察值与实际值的差别称为误差。
误差包括抽样误差和非抽样误差。
抽样误差：由于个体变异的存在，在抽样研究中产生的样本统计量与相应的总体参数间的差异。
非抽样误差包括过失误差和系统误差。
6.概率概率：随机事件发生可能性大小的度量。
常用P表示，P值范围在0～1之间。
小概率事件：P＜0.05为小概率。
统计学认为小概率事件在一次试验中不大可能发生。
（二）统计学工作基本步骤1.统计设计。
2.数据整理。
3.统计描述。
4.统计推断。
二、定量资料的统计描述描述统计是通过图表或统计指标，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征进行估计和描述的方法。
（一）集中趋势指标1.算数均数μ，适用于正态分布或近似正态分布资料。
2.几何均数（G）适用于对数正态分布或等比资料。
3.中位数（M）与百分位数（P）中位数：是一组由小到大按顺序排列的观察值中位次居中的数值，用M表示。
百分位数（P X）：是把一组数据从小到大排列，分成100等份，各等份含1%的观察值，分割界限上的数值就是百分位数。
统计学 入门 pdf
统计学入门
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的学科，其目的是通过科学的方法和工具，从数据中提取有用的信息，并对其做出准确的推断和预测。
以下是统计学入门需要了解的一些基本概念和知识点：
1.数据类型：了解数据的分类和特征，如定量数据和定性数据、离散数据和连续数据等。
2.描述性统计：这是统计学的基础，主要包括数据的集中趋势、离散趋势、形态等方面的描述。
需要掌握平均数、中位数、众数、方差、标准差等指标的计算方法和意义。
3.概率和概率分布：概率是描述事件发生可能性的数值，而概率分布则描述了随机变量的取值概率。
常见的概率分布有二项分布、泊松分布、正态分布等。
4.参数估计：通过样本数据来估计总体参数的方法，如均值、方差等。
需要掌握各种估计方法，如点估计和区间估计。
5.假设检验：这是统计推断的重要方法，主要用于判断一个假设是否成立。
需要了解假设检验的基本原理、方法和步骤。
6.方差分析：通过分析不同组数据的方差来比较不同因素对结果的影响，主要用于实验设计和数据分析。
7.相关性和回归分析：相关性分析用于研究两个或多个变量之间的相关性，回归分析则用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。
8.时间序列分析：用于分析随时间变化的数据序列，包括趋势分析、季节性分析等。
9.统计软件：掌握一些常用的统计软件，如Excel、SPSS、SAS等，可以更高效地进行数据处理和分析。
10.统计学基本概念：了解统计学的基本概念和术语，如总体、样本、随机
抽样等。
以上是统计学入门需要掌握的一些基本知识点，建议在学习过程中结合实际案例进行分析和应用，以加深理解和提高应用能力。
统计学基础
16
●●
6
离散型变量
其一切可能取值都以整数形式 出现，并可以一一列举的变量
特定范围的人口数、汽 车数量、企业数量、林 木株数、畜禽数量等等
取值不需 要用工具 度量，用 计数的方 式即可
在统计学中，为便于叙述，也有时把 标志值抽象化，把原总体与反映总体 单位特征的变量等同起来，把变量值 的集合看成总体，每一个变量值也就 是一个总体单位。
Statistics is the science and art, which studies how to collect, organize, analyze and interpret data reflecting social, economic and management problems, and makes statistical inference on the research objectives .
值 根据定序尺度得到的数据为
顺序数据。
3、定距尺度 Interval Scale
例如年份、摄氏温度 变量的取值表现为“数值” 可以进行加减运算 “0”是只是尺度上的一个点，
不代表“不存在”
4、定比尺度 Ratio Scale
例如体重、身高 变量的取值表现为“数值” 可以进行加减、乘除运算 “0”表示“没有”或“不
Statistics is the science dealing with the collections, analysis, interpretation and presentation of masses of data.(Webster 国际 大词典)
统计学
统计学是一系列从数据中获取有用信息以帮助决策 的原理和方法。
初级统计师知识点总结
初级统计师知识点总结一、统计学基本概念。
1. 总体与样本。
- 总体是包含所研究的全部个体（数据）的集合。
例如，研究全国所有企业的经营状况，全国所有企业就是总体。
- 样本是从总体中抽取的一部分用于观察和分析的个体集合。
由于总体往往数量庞大，难以全部研究，所以通过抽样得到样本进行分析，如从全国企业中抽取1000家企业作为样本。
2. 变量与数据类型。
- 变量是说明现象某种特征的概念。
- 按照计量尺度不同，数据可分为分类数据、顺序数据和数值型数据。
- 分类数据是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，如性别（男、女）。
- 顺序数据是对事物之间等级差或顺序差别的一种测度，如产品等级（一等品、二等品、三等品）。
- 数值型数据是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值，如身高、体重等。
3. 统计指标与统计标志。
- 统计指标是反映总体现象数量特征的概念和数值。
如国内生产总值（GDP）是一个反映国家总体经济规模的统计指标。
- 统计标志是说明个体特征的名称。
如某工人的性别、年龄等都是该工人的统计标志。
1. 统计调查的种类。
- 按调查对象包括的范围不同，可分为全面调查和非全面调查。
全面调查如普查，是对调查对象的所有单位进行调查；非全面调查如抽样调查、重点调查和典型调查等。
- 按调查登记的时间是否连续，可分为经常性调查和一次性调查。
经常性调查是随着调查对象的发展变化，而连续不断地进行登记，如产品产量调查；一次性调查是间隔一定时间对调查对象进行一次登记，如人口普查。
2. 统计调查方案的设计。
- 包括确定调查目的、调查对象和调查单位、调查项目和调查表、调查时间和调查期限等内容。
- 调查目的明确要解决的问题，如了解居民消费水平；调查对象是根据调查目的确定的调查范围，调查单位是构成调查对象的每一个单位，如调查居民消费水平时，调查对象是所有居民家庭，调查单位就是每一个居民家庭；调查项目是调查的具体内容，调查表是将调查项目按照一定的顺序排列在一定的表格上；调查时间是调查资料所属的时间，调查期限是进行调查工作的起止时间。
统计学中的基本概念及其应用
统计学中的基本概念及其应用统计学是一个跨学科的领域，它涵盖了数学、计算机科学、物理学、生物学等各个领域。
统计学是一门应用性极强的学科，它的研究对象是数据及其背后的规律。
数据是现代社会中不可或缺的一部分，实践上，我们需要从数据中获得有用的信息，进而作出各种决策。
而统计学的作用就是帮助我们从数据中提取出有用信息，并对这些信息进行有效的分析和解释。
一. 基本概念1.1 样本和总体在统计学中，我们常常需要研究某一特定群体的某些属性，例如身高、体重、薪资等等。
这个群体可以是一个国家的居民，一所学校的学生，一家公司的员工，或者某一个地区的客户。
我们将研究对象称为总体。
而为了研究总体，我们需要采集可行的样本，即从总体中随机抽取一部分观察对象，这些被选中的对象组成了我们的样本。
样本应该是总体的一个代表，这样在分析样本数据的时候，我们才能够得到对于整个总体的合理推断。
1.2 参数和统计量在样本数据的分析中，我们通常需要对样本数据的某些特征进行度量，例如平均数、标准差等等。
这些度量称为统计量。
统计量主要分为两种：描绘位置的统计量和描绘变异性的统计量。
描绘位置的统计量包括平均数、中位数、众数等等；描绘变异性的统计量包括标准差、方差等等。
参数是总体特征的度量，例如总体均值、总体方差等等，而统计量是样本特征的度量。
在某些情况下，我们可以直接得到总体参数的值；在其他情况下，我们需要通过样本统计量来估计总体参数的值。
二. 统计学的应用2.1 假设检验假设检验是统计学中最基本的方法之一，它用于检验一个假设是否符合实际情况。
在假设检验中，我们提出一个假设，然后利用样本数据对这个假设进行检验。
假设检验通常分为以下步骤：提出假设、选择检验方法、计算检验统计量、设定显著水平、进行统计推断及结论。
假设检验广泛应用于社会科学、生物医学、工程学等领域。
例如，我们可以用假设检验来评估一种新药物是否有效、评估一个广告是否能够提高产品销售量。
2.2 线性回归线性回归是统计学中一个重要的应用领域，它用于建立一个解释变量与一个或多个响应变量之间的关系。
《统计学原理》教案
《统计学原理》教案第一章：统计学概述1.1 统计学的定义解释统计学是研究数据收集、分析、解释和展示的科学。
强调统计学在决策和科学研究中的重要性。
1.2 统计学的应用领域介绍统计学在各个领域的应用，如经济学、生物学、医学、社会科学等。
引导学生思考统计学在解决实际问题中的作用。
1.3 统计学的基本概念介绍数据、样本、总体、变量等基本概念。
解释定量变量和定性变量的区别。
第二章：数据的收集与整理2.1 数据的收集方法介绍调查问卷、实验设计、观察法等数据收集方法。
强调数据收集过程中应考虑的伦理和有效性问题。
2.2 数据的整理与描述介绍数据的整理过程，包括数据清洗、数据排序等。
介绍频数、频率、图表等数据描述方法。
2.3 数据的可视化介绍条形图、折线图、饼图等数据可视化方法。
强调数据可视化在数据理解和交流中的重要性。
第三章：概率与随机变量3.1 概率的基本概念介绍事件的概率、条件概率、独立事件等概念。
解释概率的计算方法和概率论的基本原理。
3.2 随机变量的定义与分类介绍随机变量的概念，包括离散随机变量和连续随机变量。
解释随机变量的期望、方差等统计特性。
3.3 概率分布与概率质量函数介绍概率分布的概念，包括二项分布、正态分布等。
解释概率质量函数的定义和作用。
第四章：统计推断与假设检验4.1 统计推断的基本概念介绍统计推断的目的是根据样本数据推断总体特性。
解释点估计、置信区间、假设检验等概念。
4.2 假设检验的方法与步骤介绍常见的假设检验方法，如t检验、卡方检验、F检验等。
解释假设检验的步骤，包括设定假设、计算统计量、判断结论等。
4.3 置信区间的估计与推断介绍置信区间的概念和计算方法。
强调置信区间在统计推断中的作用和限制。
第五章：回归分析与相关分析5.1 回归分析的基本概念介绍回归分析的目的是研究两个或多个变量之间的关系。
解释线性回归、多元回归等概念。
5.2 线性回归模型的建立与评估介绍线性回归模型的建立过程，包括模型选择、参数估计等。
统计学
第一章 总 论第一节 统计学概述一、什么是统计学1、统计学的定义：统计学是一门关于数据的科学，是一门关于数据的收集、整理、分析、解释和推断的科学。
2、统计的三种含义：统计工作对现象的数量进行搜集、整理和分析的活动过程统计资料通过统计实践活动取得的说明对象某种数量特征的数据统计学是关于数据的一门科学三者之间的关系：统计工作与统计资料是工作与工作成果关系，三者之间是实践与理论关系3、统计学的研究对象：一切自然与社会现象总体的数量特征及其相互关系 特点：数量性、总体性、变异性4、统计学的研究方法 大量观察法、统计指标法、统计推断法二、统计学的产生与发展1、古典统计学（17世纪中——18世纪中）：记述学派和政治算术学派2、近代统计学（18世纪末——19世纪末）：数量统计学派和社会统计学派3、现代统计学（20世纪至今）三、统计学的分类1、理论统计学：研究的内容是统计的一般理论和方法* 描述统计学用图形、表格和数值方法来汇总数据的统计学。
* 推断统计学用样本数据对总体的某些特征进行估计和假设检验的统计学。
2、应用统计学：研究的内容是运用于某一特定领域的统计问题第二节 统计学的基本概念一、统计总体与总体单位1、统计总体：由客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位所形成的集合。
具有大量性、同质性和变异性等特点2、总体单位：指构成总体的个体即每一个单位。
总体由总体单位构成，要认识总体必须从总体单位开始，总体是统计认识的对象。
总体或总体单位的区分不是固定的：同一个研究对象，在一种情况下是总体，在另一种情况下可能成了总体单位。
3、统计总体的种类（1）有限总体：指所包含的单位数目有限的总体 无限总体：指所包含的单位数目无限的总体（2）大总体 小总体：指大总体的各组成部分（3）可加总体：指总体单位可以合计的总体 不可加总体：指总体单位不能合计的总体二、标志与变量1、标志：指总体单位所具有的属性和特征，标志的具体表现称为标志值。
统计学基础
统计学基础第一章1、统计的含义答：统计有三种含义：统计工作、统计数据、统计理论统计工作指的是统计数据的采集、整理和描述，以及根据经过整理的统计数据进行分析和推断的整个过程。
统计数据是统计工作的结果，是依靠大量实际观测取得或根据既定要去搜集的、反映客观事实和现象的数据和资料。
统计理论又称统计学，是一门搜集、整理和分析统计数据的方法论科学。
2、统计学的概念答：广义统计学史研究社会现象、经济现象和自然现象的数量表现和数量关系，以通用统计理论和方法为主要研究内容。
狭义统计学包括数理统计学以及由其派生的应用统计学，社会经济统计学以及由其派生的专业统计学或部门统计学等。
3、统计研究的治本方法答：①大量观察法②统计分组法③综合指标法④归纳推断法4、数据计量的尺度答：①定类尺度。
定类尺度又称类别尺度或列明尺度，他是最粗略的、计量层次最低的计量尺度。
这种尺度只能按照事物的一定属性对其进行平行分类。
②定序尺度。
定序尺度又称顺序尺度，它是事物之间等级差或顺序差的一种测度，势必定类尺度更高一级的计量尺度。
它不仅可以将事物分为不同类别，而且可以确定各类的优劣、量的大小或顺序。
③定距尺度。
定距尺度也称间隔尺度，它不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可以准确地指出类别之间的差距是多少。
定距尺度是对事物类别或次序之间间距的测度，该尺度通常使用自然或物理单位作为计量尺度，如收入用元、考试成绩用分、温度用度、重量用克、长度用米等等。
因此，定距尺度的计量结果表现为数值。
由于这种尺度的每一间隔都是相等的，只要给出一个度量单位，就可以准确地指出两个计数之间的差值。
④定比尺度。
定比尺度也称比率尺度，它是在定距尺度的基础上还存在可以作为比较的共同起点或基数。
它除了具有定类、定序、定距三种计量尺度的全部特性外，还具有一个特性，那就是可以计算两个测度值之间的比值。
5、统计总体的特点答：①同质性②大量性③差异性6、标志是反映总体单位的单位属性和特征的名称7、变量是指可变标志中的可变数量标志，例如，居民的年龄、收入等。
高三统计知识点
高三统计知识点统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
在高三阶段，学生需要掌握一些基本的统计知识点，以便在未来的学习和职业生涯中能够应用和理解相关概念。
本文将介绍一些高三统计学的知识点。
1. 统计学的基本概念- 统计学的定义和作用- 统计学的分类和研究领域- 数据的分类和测量尺度2. 数据收集与整理- 数据的来源和收集方法- 调查设计和抽样方法- 数据整理和处理的步骤3. 描述统计- 频数分布和统计图表- 中心趋势的度量：均值、中位数、众数- 变异程度的度量：范围、标准差、方差4. 概率与概率分布- 随机事件与概率的意义- 概率的计算方法：频率方法、古典方法、相对频率方法 - 离散型和连续型随机变量的概率分布5. 参数估计与假设检验- 总体参数的点估计与区间估计- 假设检验的基本原理和步骤- 单总体均值、比例以及两个总体均值的假设检验6. 相关与回归分析- 相关分析的意义和方法- 简单线性回归分析的原理和应用 - 多元回归分析的概念和模型构建7. 统计软件的应用- Excel在统计分析中的应用- SPSS、R等统计软件的简介和使用8. 统计学在实际生活中的应用- 财务统计与预测- 市场调研与数据分析- 医学统计与药效研究总结：统计学是一门重要的学科，它能够帮助我们理解和解释数据，揭示事物背后的规律。
在高三阶段，我们需要掌握一些基本的统计知识点，包括数据收集与整理、描述统计、概率与概率分布、参数估计与假设检验、相关与回归分析等内容。
此外，统计软件的应用和统计学在实际生活中的应用也是我们需要了解和掌握的内容。
通过系统学习和实践应用，我们能够更好地理解和应用统计学的知识，为未来的学习和工作打下坚实的基础。
统计学 基本概念
1.3 基本概念(4)
总体和样本
样本(sample)是指在研究总体中随机抽出一部分 个体进行观察或测量，这些个体的测量值构成 的集合。 A sample is a part of the population that we actually examine in order to gather information.
伯努利(Jacob Bernoulli,1654-1705)，道德确定性(moral certainty)
1.3 基本概念(15)
随机
总体
抽样
同质、个体变异
样本
代表性、抽样误差
总体参数
未知
样本统计量已
统计 推断
知
风险
1.4资料的分类(1)
(1) 定量资料(quantitative data) (2) 定性资料(qualitative data) (3) 等级资料(ranked data)
1.3 基本概念(8)
抽样误差(sampling error)
由抽样引起的样本统计量与总体参数间的 差别。
原因：个体变异＋抽样 表现：
样本统计量与总体参数间的差别 不同样本统计量间的差别
抽样误差是有规律的！
1.3 基本概念(9)
概率
1.随机事件 ：随机现象的某个可能观察结果称 为一个随机事件 。
描述总体特征的有关指标，称为参数 (parameter) 反映样本特性的有关指标，称为统计量 (statistics)
总体 样本
平均身高μ 总体参数
平均身高 x 样本统计量
1.3 基本概念(7)
总体参数 未知的，固有的，不变的！
样本统计量 已知的，变化的，有误差的！
《统计基础知识与统计实务》
《统计基础知识》第一章总论第一节统计的涵义一、统计的涵义：统计一词一般有三种涵义：统计工作、统计资料和统计学。
统计工作是指利用科学的方法搜集、整理、分析和提供关于社会经济现象数量资料的工作的总称。
统计资料是指通过统计工作取得的、用来反映社会经济现象的数据资料的总称。
统计学是指研究如何对统计资料进行搜集、整理和分析的理论与方法的科学。
二、统计工作、统计资料和统计学三者之间的关系。
1、统计工作与统计资料是统计活动过程与活动成果的关系。
2、统计工作与统计学是统计实践与统计理论的关系。
3、统计工作是先于统计学而发展起来的。
第二节统计学中的基本概念一、总体与总体单位：1、总体：凡是客观存在的，在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体。
2、总体单位：构成统计总体的个别事物。
3、总体与总体单位的关系：总体是由总体单位构成的。
二、指标与标志：1、指标：是反映总体现象数量特征的概念。
指标还可以是反映总体现象数量特征的概念及其具体数值。
2、标志：是说明总体单位特征的名称。
标志按其性质不同分为品质标志和数量标志。
品质标志表示事物的品质属性特征，是不能用数值表示的。
数量标志表示事物的数量特征，是可以用数值表示的。
三、变异与变量：1、变异：指标志在同一总体不同总体单位之间的差别。
标志按其总体单位的表现不同，分为不变标志和变异标志。
总体的基本特征：同质性、大量性、差异性。
2、变量：指数量变异标志。
数量变异标志的表现形式是具体的数值，称为变量值。
按变量值的连续性可把变量分为连续变量与离散变量两种。
第三节统计的任务与过程一、统计的任务。
我国统计的基本任务是：对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计资料和统计咨询意见，实行统计监督。
统计部门具有信息、咨询、监督三大职能。
二、统计的过程。
1、统计设计：是在正式进行具体统计工作之前，根据统计研究的目的和统计对象的性质，对统计工作的各个方面和各个环节所进行的总体规划和全面安排。
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讨论二
（1）指出下列可能由变异导致的现象： （2）指出下列可能由抽样误差导致的现象：
X ：个体观察值，X ：样本平均数，μ：总体平均数
A、X1 ≠ X2
B、X1 ≠ X2 C、X ≠ X D、X ≠ μ E、μ1≠ μ2
频数表的制作过程
某地130名12岁健康 男孩身高（cm）测量资料
155.5 145.9 140.2 145.4 145.2 143.5 154.2 146.8 137.9 132.5 150.3 148.3 138.9 145.1 147.1 148.1 159.6 148.9 149.8 143.6 150.0 143.3 146.5 149.8 134.7 138.5 145.4 138.9 149.8 153.1 146.2 140.5 145.8 147.9 152.9 143.5 142.6 146.9 142.4 146.1 146.7 139.2 147.0 147.3 134.7 148.8 141.2 145.8 142.7 140.1 147.8 147.9 141.8 147.5 142.9 143.8 139.2 156.1 142.4 138.7 142.3 151.1 150.8 129.4 144.7 145.7 151.3 143.9 151.6 141.9 142.3 141.4 149.7 146.6 130.5 151.6 149.0 148.9 137.4 156.6 141.2 144.5 142.5 138.1 138.2 137.9 140.7 154.5 139.2 143.6 140.9 139.9 152.3 153.3 139.6 146.7 144.0 148.8 147.5 125.9 142.7 137.1 141.6 148.8 141.9 146.4 145.2 134.9 141.4 137.7 147.7 136.7 144.4 143.4 157.9 133.5 139.2 152.7 132.4 152.9 145.5 135.1 156.3 143.8 137.4 142.9 160.9 138.5 154.0 154.4
P越接近0（0 %），表示发生可能性越小 P≤0.05( 5% )的事件，称为小概率事件， 可认为这类事件不会发生。 P越接近1（100%），表示发生可能性越大
统计资料种类
计量资料：
由定量数据组成，可以计算平均数
计数资料：
由定性数据组成，可以计算率、比
等级资料：
既有计量又有计数性质（了解） 意义：资料不同，所需统计指标和分析方法均不同
总体 样本1 样本2
同质
抽样误差也是同质
虽然有抽样误差存在，但样本均数总是 与总体均数相差不大。 因此抽样误差是有规律的，可用统计学 的方法估计。
不同质
总体 样本1 样本2
这些不同 本质 称之为？ 差别
抽样误差与变异的异同与联系
共性：两者均为同质基础上所产生差异
区别：变 异是个体水平上表现出来的差异 抽样误差是群体水平上表现出来的差异 联系：变异是导致抽样误差的原因。
4、资料分析：
以统计指标（均数、率等）描述样本资料
为个体定性提供依据——医学参考值估计
以样本指标估计总体——总体均数估计
判断不同样本是否同质—假设检验
反映不同事物间的关系—相关分析
研究设计 资料收集 资料整理 资料分析
由甲事物推测乙事物——回归分析
讨论一
某医院将糖尿病
患者随机分为两组，
某医院将糖尿病患者随机分为两组，每组30人。 分别给予不同的医护方法，以比较疗效。病情用血糖 浓度表示。
（3）现在两组疗法不同，观察结束时也出现了血 糖均数不等的现象，你是否意识到这种均数差异反 映了两种可能？ 疗效相同——差异属于抽样误差
疗效不同——差异属于本质区别 （4）理解观察样本是手段， 反映总体才是目的？
抽样误差也是同质
虽然有抽样误差存在，但样本均数总是 与总体均数相差不大。 因此抽样误差是有规律的，可用统计方 法估计。
同质
这些不同 抽样 称之为？ 误差
总体 样本1 样本2
抽样误差也是同质
虽然有抽样误差存在，但样本均数总是 与总体均数相差不大。 因此抽样误差是有规律的，可用统计学 的方法估计。 这些不同 抽样 称之为？ 误差
每组30人。分别给予
不同的医护方法，以
比较疗效。病情用血
糖浓度表示。
某医院将糖尿病患者随机分为两组，每组30人。 分别给予不同的医护方法，以比较疗效。病情用血糖 浓度表示。
（1）研究开始以前，两组患者病 情要求相同吗？两组血糖均数一定 要求相等吗？
（2）假设两组用了相同的疗法， 观察一段时间以后，两组血糖均数 出现不相等的情况？你认为这种差 异反映了疗效不同吗？
组织、设备、资金、程序、时间安排
设计原则——
重复、随机、对照、齐同、双盲
研究设计
2、资料收集：
&经常性资料： &专题调查资料： &实验室资料：
研究设计 资料收集
3、资料整理：
使资料条理化、系统化，以便进一步统 计分析。
下面以计量资料整理成频数表的过程为例， 认识一下资料的整理。
研究设计 资料收集 资料整理
认识统计资料的分类
某社区调查1000名居民，由测出的1000 个血压值组成资料，属于什么资料？ 如果将对象分为高血压患者200名，健康者 800名，又属于什么资料？ 如果再将200名患者分为轻度、中度和重度 患者，此时属于什么资料？
统计工作的基本步骤
1、研究设计：是统计工作最关键的步骤
确定研究目的、对象、内容；对照；误差控制
某地130名12岁 健康男孩身高资料 组段 （cm）
125～ 130～ 135～ 140～ 145～ 150～ 155～ 160～ 合计
频数 (f)
2 7 21 36 40 17 6 1 130
左侧是130个未经整理的原始数据，右侧是经 过整理形成的”频数表”
频数表的制作过程
某地130名12岁健康 男孩身高（cm）测量资料
社区常用医学统计方法
——基本概念和步骤
学习目标
1. 掌握统计基本概念及其联系
2. 叙述统计基本步骤及其要点
常用医学统计方法
统计学是一门方法学，是以数学方法观 察和比较事物的科学。 存在变异的事物或现象 统计学的研究对象：
1、变异：同质（性质相同）对象之间存在的差异。
喂 ， 我 比 你 个 大
可 你 我 都 是 同 类 呀
频数表的制作过程
某地130名12岁健康 男孩身高（cm）测量资料
155.5 145.9 140.2 145.4 145.2 143.5 154.2 146.8 137.9 132.5 150.3 148.3 138.9 145.1 147.1 148.1 159.6 148.9 149.8 143.6 150.0 143.3 146.5 149.8 134.7 138.5 145.4 138.9 149.8 153.1 146.2 140.5 145.8 147.9 152.9 143.5 142.6 146.9 142.4 146.1 146.7 139.2 147.0 147.3 134.7 148.8 141.2 145.8 142.7 140.1 147.8 147.9 141.8 147.5 142.9 143.8 139.2 156.1 142.4 138.7 142.3 151.1 150.8 129.4 144.7 145.7 151.3 143.9 151.6 141.9 142.3 141.4 149.7 146.6 130.5 151.6 149.0 148.9 137.4 156.6 141.2 144.5 142.5 138.1 138.2 137.9 140.7 154.5 139.2 143.6 140.9 139.9 152.3 153.3 139.6 146.7 144.0 148.8 147.5 125.9 142.7 137.1 141.6 148.8 141.9 146.4 145.2 134.9 141.4 137.7 147.7 136.7 144.4 143.4 157.9 133.5 139.2 152.7 132.4 152.9 145.5 135.1 156.3 143.8 137.4 142.9 160.9 138.5 154.0 154.4
观察样本只是手段，反映总体才是目的
样本具备“代表性”应遵循的原则
（1）随机抽样： 总体中每一个体被抽取的机会相同 （2）样本含量适宜： 太小代表性差，太大则调查费力 （3）样本与总体同源： 样本来源于欲观察的总体
4、抽样误差：
指样本指标之间或与总体指标之间存 在的差别。
例如：随机抽取110名7岁男孩，样本的平均 身高一般不等于全体7岁男孩的平均身高； 再抽取另一个样本，平均身高可能又有差别
你能举出一 些变异事例 吗？
变异事物的观察
必须通过群体观察认识变异事物
以某同学成绩代表所有同学的学习能力， 应怎样正确反映？ 你同意吗？ 样本 总体 2、总体：同质研究对象的全 群体 观察
体
经总体观察是最正确的方法， 欲了解某地6岁健康男孩身 但往往不能直接观察 高情况，总体是？
3、样本：对总体有代表性的部 分
155.5 145.9 140.2 145.4 145.2 143.5 154.2 146.8 137.9 132.5 150.3 148.3 138.9 145.1 147.1 148.1 159.6 148.9 149.8 143.6 150.0 143.3 146.5 149.8 134.7 138.5 145.4 138.9 149.8 153.1 146.2 140.5 145.8 147.9 152.9 143.5 142.6 146.9 142.4 146.1 146.7 139.2 147.0 147.3 134.7 148.8 141.2 145.8 142.7 140.1 147.8 147.9 141.8 147.5 142.9 143.8 139.2 156.1 142.4 138.7 142.3 151.1 150.8 129.4 144.7 145.7 151.3 143.9 151.6 141.9 142.3 141.4 149.7 146.6 130.5 151.6 149.0 148.9 137.4 156.6 141.2 144.5 142.5 138.1 138.2 137.9 140.7 154.5 139.2 143.6 140.9 139.9 152.3 153.3 139.6 144.4 146.7 143.4 144.0 157.9 148.8 133.5 147.5 139.2 125.9 125.9 152.7 142.7 132.4 137.1 152.9 141.6 145.5 148.8 135.1 141.9 156.3 146.4 143.8 145.2 137.4 134.9 142.9 141.4 160.9 160.9 137.7 138.5 147.7 154.0 136.7 154.4