统计学名称解释
统计学
第一章名词解释统计：即统计工作、统计资料、统计科学统计总体：是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有许多个别事物组成的整体。
总体单位：构成统计总体的每个独立的个别事物。
标志：是说明总体单位特称的名称。
指标（统计指标）：是说明现象总体量的特征的概念或范畴，及通过统计实践活动可得到指标的具体数值的总称。
变异：可变标志在总体各个单位具体表现上的差别。
变量：就是可变的数量标志。
简答题1.统计三种含义之间的关系：统计工作的成果是统计资料，统计科学是统计工作实践经验的理论概括和科。
学总结.2.统计研究的对象：社会经济现象的数量方面，其特点：同质性、大量性、差异性。
3.统计的职能：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。
4.分组的依据：①统计分组按其任务和作用不同，分为类型分组、结构分组和分析分组。
②统计分组按分组标志的多少分为简单分组和复合分组。
③统计分组按分组标志的性质分为品质分组和变量分组。
5.统计研究的基本方法：大量观察法、分组法、综合指标法。
统计研究的特点：数量性、总体性、具体性、社会性。
（从定性认识到定量认识，从个体认识到总体认识，从已知量的描述到未知量的推断）6.标志与指标二者的区别和联系有哪些？区别：(1)标志是说明总体单位特征的，而指标是说明总体特征的；(2)标志有可能用数值表示的品质标志与能用数值表示的数量标志，然而不论什么指标，都要用数值表示。
联系：(1)有些统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总得到的；(2)在一定的研究范围内指标和数量标志之间存在着变换关系。
第二章名词解释统计调查：就是根据统计研究的目的、要求和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地搜集有关现象的各个单位的资料，对客观事实进行登记，取得真实可靠的调查资料的活动过程。
统计设计：是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通盘考虑和安排。
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
1、统计学统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。
2、指标和标志标志是说明总体单位属性或特征的名称。
指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。
3、总体、样本和单位统计总体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。
简称总体。
构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。
样本是从总体中抽取的一部分单位。
4、统计调查统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过程。
它是取得统计数据的重要手段。
5、统计绝对数和统计相对数反映总体规模的绝对数量值，在社会经济统计中称为总量指标。
统计相对数是两个有联系的指标数值之比，用以反映现象间的联系和对比关系。
6、时期指标和时点指标时期指标是反映总体在一段时期内累计总量的数字资料，是流量。
时点指标是反映总体在某一时刻上具有的总量的数字资料，是存量。
7、抽样估计和假设检验抽样估计是指根据所抽取的样本特征来估计总体特征的统计方法。
假设检验是先对总体的某一数据提出假设，然后抽取样本，运用样本数据来检验假设成立与否。
8、变量和变异标志的具体表现和指标的具体数值会有差别，这种差别就称为变异。
数量标志和指标在统计中称为变量。
9、参数和统计量参数是反映总体特征的一些变量，包括总体平均数、总体方差、总体标准差等。
统计量是反映样本特征的一些变量，包括样本平均数、样本方差、样本标准差等。
10、抽样平均误差样本平均数与总体平均数之间的平均离散程度称之为抽样平均误差，简称为抽样误差。
重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/n。
11、抽样极限误差抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。
我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围，称为极限误差或允许误差。
统计学名词解释
1、统计包括三方面的涵义：统计活动、统计资料、统计学；2、统计活动：是在一定的理论指导下，采用适宜的科学方法搜集、处理统计资料的一系列调查研究过程。
3、统计资料：即统计信息，它集中、全面、综合地反应国民经济和社会发展的现象和过程4、统计学：即统计理论，是一门独立的方法论科学，它根据自己的研究对象，系统的阐述统计理论的方法5、统计总体：是根据一定的目的和要求所确定的研究事物的全体，它是由客观存在的，具有某种共同性质的许多个别单位构成的整体。
6、总体单位：是指构成总体的个体单位，它是总体的基本单位。
（又称个体）7、同质性：指总体各单位在某一标志上的共同性8、变异性：指总体所有单位至少有一个以上的可变品质标志或数量标志9、大量性：指统计总体中的单位应有足够的数量，如果总体单位应有足够的数量，如果总体单位数量很少，就难以揭示总体的规律性10、标志：是指统计总体中各单位所具同具有的属性和特征11、品质标志：表明总体单位属性方面的特征，用文字表示12、数量标志：数量方面的特征13、指标：是反映社会经济现象总体数量特征的概念和数值。
14、变异：统计中的标志和指标都是可变的15、变量：可以取不同值得量，在社会经济统计学中，各种数量标志和全部统计指标都是变量16、连续变量：数值是连续不断的，相邻两值之间可作无限分割，即可去无限数值17、离散变量：数值都是以整数位断开的，其数值要用计算的方法取得18、确定性变量：变量值的变动受制于某种决定性因素，致使其沿着一定的方向变动19、随机变量：影响变量值变动的因素有很多，作用不同，因而变量值变动无确定方向20、统计法：国家制定和认可的调整参与统计活动的各方面——统计主体、客体、宿体在统计活动中形成的社会关系的法律规范的总称21、统计设计：对一个完整的统计工作涉及各个方面和各个环节的通盘考虑和适当安排22、统计指标体系：将反映社会经济现象数量特征的一系列相互依存、相互联系的统计指标有机结合所组成的整体；23、指标名称：指标质的规定，它反映一定的社会经济范畴24、指标数值：根据指标的内容所计算出来的具体数值25、数量指标：反映总体总规模、总水平或总工作量的统计指标，又称总量指标26、质量指标：反映总体内部数量关系、单位一般水平、工作质量的统计指标27、描述指标：对总体及其组成部分的规模水平和数量关系进行客观描述的统计指标28、评价指标：反映社会经济总体的结构、比例、速度以及利用状况和效益、效果的统计指标29、监测指标：对社会经济总体运行进行跟踪监测，看其是否偏离既定目标，是否保持平衡的统计指标30、预警指标：可以对总体运行中出现的偏离进行及时的调控31、统计调查：是按照统计的任务和调查的目的要求，运用科学的方法搜集或者收集被研究对象的各个标志值的过程。
统计学名词解释,带关键字搜索
离散型随机变量：如果随机变量X的所有取值都可以逐个列举出来，则称X为离散型随机变量。
连续型随机变量：如果随机变量X的所有取值不可以逐渐列举出来，则称X为连续型随机变量。
列联表：由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。
统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。 调整的多重判定系数：用样本量n和自变量的个数k进行调整的多重判定系数，记为R2α。 V相关系数：另一种描述列联表数据相关程度的系数，可用于多种情况的列联表。在2*2列联表情况下，V相 关系数与φ相关系数结果相同。 无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。
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的变化情况。
均方：平方和除以相应的自由度后的值。
均值：也称为平均数，它是全部数据的算术平均。 拉氏指数：1864年德国学者拉斯贝尔斯提出的一种指数计算方法，它是在计算一组商品的价格指数时，把 作为权数的销售量固定在基期计算的指数。 累积频数：将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数。
期望值：随机变量X的平均取值。 区间估计：在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减抽样误 差 趋得势到：。时间序列在长期内呈现出某种持续向上或持续下降的变动，趋势可以是线性的，也可以是非线性的 。 时间序列：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。
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。
匹配样本：一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。
偏态：对数据分布对称性的测度。
频数：落在某一特定类别或组中的数据个数。
0714统计学一级学科简介
0714统计学一级学科简介一级学科（中文）名称：统计学（英文）名称：Statistics一、学科概况统计学是一门古老的科学,始于古希腊的亚里斯多德时代,迄今已有两千三百多年的历史。
统计学的产生与发展是和生产的发展、社会的进步紧密相联的。
在两千多年的发展过程中,统计学至少经历了“城邦政情”,“政治算数”、“统计分析科学”三个发展阶段。
“城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”，其内容包括各城邦的历史,行政,科学,艺术,人口,资源和财富等社会和经济情况的比较,分析。
“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年,直至进入17世纪--近代科学体系形成的鼎盛时期，以威廉·配第1676年提出的“政治算术”的经济测度和约翰·格朗特于1662年提出的人口变动测度方法为标志, “城邦政情”才逐渐被"政治算数"这个名词所替代,并且逐渐被演化为“统计学”。
“政治算数"阶段与“城邦政情”阶段的分界标志是统计方法、数学计算和逻辑推理的结合，分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。
“统计学”阶段是在"政治算数"阶段出现的统计与数学的结合趋势中逐渐发展形成的。
十九世纪末,欧洲大学开设的"国情纪要"或"政治算数"等课程名称逐渐消失,取而代之的是"统计分析科学"课程，它的出现是现代统计发展阶段的开端。
18世纪末至19世纪末是统计学的基础形成时期，形成了以数理统计为基础的统计学基本框架。
十九世纪初,数学家们利用概率论逐渐建立了观测误差理论、正态分布理论和最小二乘法则，使得现代统计方法有了比较坚实的理论基础。
拉普拉斯1802年和法尔1861年在欧洲各国统计机构广泛开展的经济社会调查活动中分别提出了抽样调查概念与技术；比利时的凯特勒于1835年至1846年间将概率论中的中心极限定理与正态分布理论引入社会经济数量研究的开创性工作。
统计学名词解释
17.相对指标：也称相对数，就是将两个有联系指标的数值进行对比的结果；
18.时期数列：是由时期指标形成的，数列中的每个指标数值都是反映某种社会经济现象在一段时期内发展过程的总量；
29.简单随机抽样：这是按随机原则从总体N个单位中直接抽取n个单位做样本，使总体中每一个单位都有同等的可能性被抽中；
30.简单相关表：是资料未经分组的相关表，它是相关因素的标志值按照大小顺序并配合结果标志值一一对应而平行排列起来的统计表；
31.常住单位：是指在我国的经济领土上具有经济利益中心的经济单位；
88.组中值：指本组的上限与下限之间的中点值。它代表组内所有单位的标准值的平均水平。
89.次数分布：是指在统计分组的基础上，将总体的所有单位按组归类整理，并按一定顺序排列，形成总体单位在各组间的分布。
90.总体：按数量标志分组就形成变量分配数列，简称变量数列。
91.统计表就是用来表现统计资料汇总整理结果的汇总表。
92.累计次数：是指数列中高于或低于某一变量值的次数总和。
93.强度相对指标：是两个性质不同但是存在一定联系的指标的对比，用来反映事物的强度、密度和普遍程度的指标。
94.众数：是指总体中出现次数最多的标志值。
95.平均发展水平：将不同时期的发展水平加以平均而得的平均数叫平均发展水平，在统计上又称为序时平均数或动态平均数。
44.资本形成
：是指各机构单位通过经济交易获得或处理生产资产的行为；
45．因素分析法：它是利用指数体系，对现象的综合变动从数量上分析其受各因素影响的一种分析方法。
统计学各章练习——统计概述
第一章统计概述一、名词解释1、统计：是关于社会经济现象数据资料的获取、整理、分析、描述和推断方法的总称，包括获取数据资料的方法和用好这些数据的方法。
2、大量观察法：是对总体中全部名足够多的单位进行观察并综合分析的方法。
3、总体与总体单位：是由客观存在的、具有某一共同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体。
构成总体的每一个个别事物，就是总体单位，简称单位。
4、标志：是表明总体单位属性或特征的名称。
5、指标：是指反映一定社会经济现象总体数量特征的科学概念和具体数值。
6、统计指标体系：是由若干个相互联系的统计指标构成的有机整体，用以反映社会经济现象各方面相互依存、相互制约的关系。
7、信息职能：是指统计运用其特有的方法、搜集、整理社会经济、科技等方面的数据资料，向社会提供大量以数量描述为基本特征的各方面信息的功效和作用。
8、咨询职能：是指统计利用所掌握的大理统计信息资源，运用统计特有分析方法和先进技能手段，通过综合分析和专题研究，为社会经济活动的科学决策和管理提供各种咨询或备选方案的功效和作用。
9、监督职能：是指统计通过调查、分析，及时、准确、全面地反映社会经济、科技的运行状况，并对其进行全面、系统地定量检查、监测和预警，以促进经济社会按照预定目标和规律全面、协调可持续发展的功效和作用。
二、填空1、统计一词有三种含义，即（统计工作）、（统计资料）、（统计学）；它们之间的关系是：（统计资料）是（统计工作）的结果，统计学与统计工作是（理论与实践）的关系。
2、统计研究对象的特点是（客观性）、（同质性）、（大量性）、（差异性）。
3、统计研究方法主要有：（大量观察法）、（统计分组法）、（综合分析法）、（统计推理法）。
4、统计工作过程一般包括（统计调查）、（统计整理）、（统计分析）。
5、标志是说明（总体单位）特征的，指标是说明（总体）特征的。
6、标志按性质不同可分为（数量标志）和（品质标志）；按变异情况可分为（不变标志）和（可变标志）。
统计学相关术语
统计学相关术语1、概率（proability）：度量一随机事件发生可能性大小的实数，其值介于0 与1 之间。
一随机事件的慨率可看作在相同条件下重复试验时，该事件发生的频率的稳定值，也可看作对事件发生的相信程度。
2、统计学（statistics）：主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
也就是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
主要又分为描述统计学和推断统计学。
3、描述统计（Descriptive statistics）：描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。
目的是描述数据特征，找出数据的基本规律。
描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
4、推断统计（Inferential Statistics）：推断统计是研究如何根据样本数据来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做出以概率形式表述的推断。
主要包括参数估计与假设检验两种方法。
描述统计学和推断统计学的划分，一方面反映了统计方法发展的前后两个阶段，同时也反映了应用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程。
5、数值型数据(metric data)：按数字尺度测量的观察值，结果表现为具体的数值，对事物的精确测度，例如：身高为175cm、168cm、183cm。
6、分类数据(categorical data) ：只能归于某一类别的非数字型数据，对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述，例如，人口按性别分为男、女两类。
7、总体(population)：所研究的全部个体(数据) 的集合，其中的每一个个体也称为元素。
分为有限总体和无限总体：有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的；无限总体所包括的元素是无限的，不可数的。
统计学名词解释
训言1. 此刻打盹，你将做梦；而此刻学习，你将圆梦。
2. 我荒废的今日，正是昨日殒身之人祈求的明日。
3. 觉得为时已晚的时候，恰恰是最早的时候。
4. 勿将今日之事拖到明日。
5. 学习时的苦痛是暂时的，未学到的痛苦是终生的。
6. 学习这件事，不是缺乏时间，而是缺乏努力。
7. 幸福或许不排名次，但成功必排名次。
8. 学习并不是人生的全部。
但，既然连人生的一部分学习也无法征服，还能做什么呢？9. 请享受无法回避的痛苦。
10. 只有比别人更早、更勤奋地努力，才能尝到成功的滋味。
11. 谁也不能随随便便成功，它来自彻底的自我管理和毅力。
12. 时间在流逝。
13. 现在淌的口水，将成为明天的眼泪。
14. 狗一样地学，绅士一样地玩。
15. 今天不走，明天要跑。
16. 投资未来的人是忠于现实的人。
17. 教育程度代表收入。
18. 一天过完，不会再来。
19. 即使现在，对手也不停地翻动书页。
20. 没有艰辛，便无所获。
第一章导论统计学：一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。
教育统计学：专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面对实验或调查所获得的数字资料，如何根据这些资料所传递的信息，进行数学推论，找出客观规律的一门科学。
描述统计：对实验或调查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关量数等），其基本思想是平均，如在集中量数中将原始数据进行平均，在差异量数中将离均差进行平均，在相关量数中将积差进行平均等等。
推断统计：又称抽样统计。
它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应团体。
换言之，就是根据已知的情况推测未知情况。
实验设计：研究如何更加合理、有效地获得观测资料，如何更正确、更经济、更有效地达到实验目的，以揭示试验中各种变量关系的实验计划。
统计学名词解释资料
11、统计分组：根据研究任务的需要和事物内在的特点，将统计总体按照一定的标志划分为若干组成部分 的一种统计方法。
假设检验:是抽样推断的一项重要内容，是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征所作的假设 是否可信的一种统计方法。
相关关系:两种类型： 一类是函数关系，另一类是相关关系。函数关系。函数是指现象之间有一种严格的 确定性的依存关系。相关关系。相关关系是指客观现象之间确实存在的，但数量上不是严格对应的依存关系。在这种关系中，对于某一现象的每一数值，可以有另一现象的若干数值与之相对应
7、普查：专门组织的一次性的全面调查。
8、统计调查：根据统计设计的内容、指标和指标体系的要求，有计划、有目的、有组织的手机统计原始资 料的工作过程，是统计认识过程的第二个阶段，即定量认识的阶段。
9、 统计报表：按照国家统一规定的表格形式，统一规定的指标内容，统一规定的报送程序和报送时间， 由填报单位自上而下逐级提供统计资料的一种统计调查方式。
20、增长量：用来说明社会经济现象在一定时期内所增长的绝对数量的指标。
21、发展速度：以相对数形式表现的动态分析指标，是两个不同时期发展水平指标对比的结果。
22、增长速度：反映现象数量增长方向和程度的动态相对指标。
23、统计指数：指用来反映不能同度量的多种事物综合动态变化的特殊相对数。
24、个体指数：指同一种现象的报告期与基期指标数值对比得到的发展数度指标。
12、分类数列：将各组别与次数按一定的次序排列所形成的数列。
统计学中 统计图 的名词解释
统计学中统计图的名词解释1、统计学统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2、描述统计描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。
3、推断统计推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。
4、分类数据分类数据(categorical data)是按照现象的某种属性对其进行分类或分组而得到的反映事物类型的数据，又称定类数据。
5、顺序数据顺序数据（rank data）是只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6、数值型数据7、观测数据观测数据，又称原始数据，是指在自然的未被控制的条件下观测到的数据。
8、实验数据实验数据（experiment data）是指在实验中控制实验对象而搜集到的变量的数据。
9、截面数据截面数据（cross-sectional data sets）是不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据10、时间序列数据时间序列数据（time series data）是在不同时间上收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于所描述现象随时间变化的情况。
11、总体又称母全体、全域，指具有某种特征的一类事物的全体12、样本从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本13、样本量样本量是指总体中抽取的样本元素的总个数14、参数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。
15、统计量从总体中抽取的样本构造函数，不含有任何未知参数，则这个函数是统计量。
16、分类变量分类变量（categorical variable）是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。
17、顺序变量仅表明事物属性在数量大小、多少上的次序的变量。
18、数值型变量数值型变量（metric variable）是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。
统计学
1一般认为统计的含义有三种：统计工作、统计资料和统计学。
2.统计工作：是利用各种科学方法对社会经济现象的数量方面进行搜集、整理和分析的工作过程，它是一种社会调查研究活动。
3.统计资料：是统计工作的成果，是统计工作过程所取得的各项数字和有关情况的资料。统计资料也就是统计信息，它集中、全面、综合地反映国民经济和社会发展的现象和过程。
3.统计资料的搜集一般包括观察、试验、查阅、询问等方式，用以记录对象的特征和对象单位标志表现。
4.统计调查阶段在统计工作过程中具有非常重要的地位，体现3个方面：A它是认识世界和社会的有力工具；B它是统计工作过程的基础；C统计调查理论和实践方法在统计原理中占重要地位。
5.统计调查的3个基本要求：准确性、及时性和完整性。
3.典型调查是在调查对象中有意识地选取若干具有典型意义的或有代表性的单位进行的非全面调查。方法有3个：直接观察法、个别访问法和开调查会。
4.抽样调查是一种非全面调查，是在全部调查单位中按照随即原则抽取一部分单位进行调查，根据调查的结果推断总体的一种调查方法。
1.统计报表是搜集统计资料的一种重要的组织形式，它是按照国家或上级部门统一规定的表式、统一的指标、统一的报送程序和报送时间，自下而上逐级提供基本统计资料的一种调查方式。具备统一性、时效性、全面性、可靠性4个特点，可以满足各级管理层次的需要。
8.国势学派的后期代表人物斯勒兹说：“统计学是静态的历史，历史是动态的统计学。”
9.从统计学的产生和发展来看，可以分为古典统计学、近代统计学和现代统计学三个发展时期。
10.古典统计学时期是指17世纪中叶至18世纪中叶统计学的萌芽时期，主要有政治算术学派（产生于17世纪资本主义的英国，代表人物为A威廉。配第，马克思称他为“政治经济学之父”，在某种程度上也可以说是统计学的创始人；B约翰。格朗特，编制了世界上第一张“死亡表”）和国势学派（亦称记述学派，产生于18世纪封建制度的德国，代表人物A康令；B阿亨瓦尔，首创新德文词汇“statistik”即统计学）两大学派。
自考统计学概论名词解释
第一章统计学的研究对象：指统计研究所要认识的客体，它决定着统计学的研究领域及相应的研究方法。
大量观察法：指对所研究的事物的全部或足够数量进行观察的方法。
统计分组法：指根据事物内在性质和统计研究任务的要求，将总体各单位按照某种标志划分为若干组成部分的一种研究方法。
综合指标法：运用各种统计综合指标来反映和研究社会现象总体的一般数量特征和数量关系的研究方法。
归纳推断法：分为归纳和推断。
归纳：指由个别到一般，由事实到概括的整理、描述方法。
推断：是指以一定的逻辑标准，根据局部的、样本的数据来判断总体相应数量特征的推理方法。
统计总体：简称总体，指客观存在的，在同质基础上结合起来的，许多个别单位的整体。
总体必须具有同质性，这是形成总体的基础。
总体单位：是构成总体的各个单位，是统计所研究的属性和特征的原始、直接、具体的承担者。
统计标志：简称标志，它是用来说明总体单位所具有的属性或特征的名称。
品质标志：说明总体单位属性的名称。
文字描述数量标志：说明总体单位量的特征。
数字表示。
标志值。
统计指标：简称指标，是综合反映统计总体数量特征的名称。
都是数值表示，指标值。
统计数据：是对所考察现象进行计量的结果，对于不同现象，能够计量的程度是不同的。
截面数据：指在相同或近似相同的时间点上收集的数据，用来描述现象在某一时刻的变化。
时间序列数据：指在不同时间上所收集的数据，用来描述现象随时间而变化的情况。
动态数列（时间序列）：由一系列时间序列数据排列而得出的一组数据。
面板数据：是将截面数据和时间序列数据交织在一起所形成的数据集。
变量：说明现象某种特征的概念（或名称）。
变量值离散变量取整数，连续变量有小数点。
统计指标体系：由一系列相互联系的统计指标组成的有机整体。
流量：指某一时间内发生的量，是按一定时期算出来的数量，具有时间量纲。
存量：是指某一时点上测算出来的量，表示现象在某一点的状态，不具有时间量纲。
第二章统计调查：作为统计工作过程中的第一阶段，即根据研究的目的或任务，采用适当的、科学的调查方法，系统地搜集有关研究对象的各项资料的过程。
统计学名词解释
统计学名词解释1.标志：说明总体单位特征或属性的名称；指标：是反映社会经济现象总体数量特征的概念和具体数值。
2.统计调查：是根据统计研究预定的目的和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地向调查对象搜集各种真实、可靠的原始资料的工作过程。
3.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个组成部分的一种统计方法。
4.相对指标：就是将两个有直接联系的指标数值对比形成的一种比率，是用来反映现象之间数量对比关系和联系程度的综合指标。
5.标志变异指标：又称标志变动指标，它是综合地反映社会经济现象总各单位标志值之间差异程度的综合指标。
6.动态数列：它是指各个不同时间的社会经济统计指标，按照时间先后顺序排列而形成的数列。
7.平均发展水平：对各个不同时间上的指标数值求平均数，将指标在各个时间上表现的差异加以抽象，以一个数值来代表现象在这一段时间上的一般发展水平。
8.综合指数：是两个总量指标对比形成的指数。
9.平均发展速度：是各个时期环比发展速度的序时平均数，说明社会经济现象的较长时期内速度变化的平均程度。
10.次数分布数列：在统计分组的基础上，将总体的所有单位按组归类整理，并按一定顺序排列，形成总体中各个单位中各个单位在各组间的分布。
11.统计分组的作用：（1）区分社会经济现象的类型；（2）反映社会经济总体的内部结构；（3）反映社会经济现象的依存关系。
12.总量指标的作用：（1）总量指标是认识社会经济现象总体的起点；（2）总量指标是进行科学管理的依据；（3）总量指标是计算相对指标和平均指标的基础，也是反映社会经济活动绝对效果的工具。
13.相对指标的作用：（1）进行数量指标分析，就可以充分反映社会经济现象之间的联系程度、发展速度、有助于鉴别好坏，分析其效益；（2）它是一个抽象化的数值，所以他能深入、概括的说明总量指标所不能反映的问题，便于比较和分析事物。
14.动态数列的编制原则：最基本的原则是保证数列中各个指标数值之间的可比性。
统计学名词解释
标准差英文名称：standard deviation定义1：真误差平方和的平均数的平方根，作为在一定条件下衡量测量精度的一种数值指标。
所属学科：测绘学（一级学科）；测绘学总类（二级学科）定义2：真误差平方和的平均数的平方根，作为在一定条件下衡量测量精度的一种数值指标，也是一系列观测值离散情况的度量。
所属学科：大气科学（一级学科）；大气探测（二级学科）定义3：方差的平方根。
表示一组数据的变异程度的参数。
所属学科：遗传学（一级学科）；群体、数量遗传学（二级学科）本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布百科名片标准差（Standard Deviation），也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。
标准差是方差的算术平方根。
标准差能反映一个数据集的离散程度。
平均数相同的，标准差未必相同。
目录简介标准差的意义离散度标准差与平均值之间的关系标准差公式几何学解释标准差与标准误的区别Excel函数简介标准差的意义离散度标准差与平均值之间的关系标准差公式几何学解释标准差与标准误的区别Excel函数∙外汇术语∙样本标准差∙应用实例简介公式标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图。
简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
例如，两组数的集合{0, 5, 9, 14} 和{5, 6, 8, 9} 其平均值都是7 ，但第二个集合具有较小的标准差。
标准差可以当作不确定性的一种测量。
例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。
当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。
这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。
统计学(版)期末复习资料
第七章 分类变量的推断。 名词解释 1. χ2 拟合优度检验：利用 χ2 停机梁来判断某个分类变量个类别的观察频数与某一理论频数或期望 频数是否一直的检验方法。文档来自于网络搜索 2.列联表：有两个或两个以上分类变量交叉分类的频数分布表。 3. χ2 独立性检验：利用 χ2 统计量来判断两个分类变量是否独立的检验方法。
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期望概率，而独立性检验中，原假设则假设两个变量之间相互独立。最后，计算期望频数时，在拟合优 度检验中利用原假设中的期望概率，用观察频数乘以期望概率，直接得到期望频数，如果独立性检验， 则假设两个变量的分类是独立的，因而两个水平的联合概率是两个单独的概率的乘积。文档来自于网络搜
统计学名词解释
(1) 国势学派，其代表人物是德国的赫尔曼·康令和哥特弗里德·阿亨瓦尔。
阿亨瓦尔第一个使用“统计学”这个名称，政计算术学派，其代表人物是英国的威廉·配弟和约翰，格朗特，政治算术学派因威廉·配第的《政治算术》一书而得名，马克思认为威廉·配第是统计学的发明者(创始人)(2)数理学派．其主要代人人物是比利时的阿道夫·凯特勒（3）贝叶斯统计学起源于英国学者贝叶斯（T.R.Bayes,1702—1761）死后发表的一篇论文《论有关机遇问题的求解》。
统计学：统计学（statistics）是收集、整理、显示和分析统计数据，其目的是探索数据内在的数量规律性。
推断统计：根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。
描述统计：用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。
参数：用来描述总体特征的概括性数字度量，称为参数（parameter）。
统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量，称为统计量（statistic）。
抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。
抽样调查的特点：抽样调查具有经济节省、时效性强、准确性高、灵活方便等优点，使之在各个领域得到广泛的应用。
（1）用于认识那些不能或难以进行全面调查的总体数量特征，（2）用于认识那些发展变化比较稳定，有规律性而不必进行全面调查的现象总体的数量特征，（3）用于收集灵敏度高、时效性强或时间要求紧迫的统计数据，（4）用于与其他数据收集方式相结合，相互补充和核对如与普查相结合，（5）用于对总体特征的某种假设进行检验，判断这种假设的真伪，决定方案的取舍，为行动决策提供依据。
调查问卷：（1）开头部分。
一般包括问候语、填表说明和问卷编号等内容（2）甄别部分。
甄别也称为过滤，它是先对被调查者进行过滤，筛选掉不需要的部分，然后针对指定的调查者进行调查。
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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;。