统计学基本概念和步骤
统计学 笔记
以下是统计学中的一些基本概念和知识，供参考：
统计学基本概念
总体与样本：总体是研究对象全体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合。
变量：用来描述数据的名称或符号。
数值变量与分类变量：数值变量是可度量的数据，如身高、体重等；分类变量是定性数据，如性别、血型等。
参数与统计量：参数是描述总体特征的指标，如总体均值、总体方差等；统计量是从样本中计算出来的指标，如样本均值、样本方差等。
描述性统计
频数分布表：将数据分为若干个组，统计每个组内的数据个数。
直方图：用直条矩形面积代表各组频数，矩形的面积总和代表频数的总和。
平均数：描述数据集中趋势的指标，计算方法有算术平均数、几何平均数、调和平均数等。
标准差：描述数据离散程度的指标，表示数据分布的宽窄程度。
概率与概率分布
概率：描述随机事件发生的可能性大小的数值。
概率分布：描述随机变量取值的概率规律的函数。
常见的概率分布有二项分布、泊松分布、正态分布等。
参数估计与假设检验
点估计：用单一的数值估计未知参数的值。
区间估计：用一定的置信水平估计未知参数的范围。
假设检验：根据样本数据对未知参数进行检验，判断假设是否成立。
常见的假设检验方法有t检验、卡方检验、F检验等。
相关分析与回归分析
相关分析：描述两个变量之间的线性关系的强度和方向。
回归分析：基于自变量和因变量之间的相关关系建立数学模型，用于预测因变量的值。
常见的回归分析方法有线性回归、逻辑回归等。
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
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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
统计学完整ppt课件完整版
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
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。
医学统计学复习重点
医学统计学复习重点统计设计：调查设计、实验设计第一章绪论1.基本概念：总体——根据研究目的确定，所有同质观察单位某种观察值的全体。
样本——总体中抽取的一部分具有代表性的个体组成的集合。
参数-—刻画总体特征的统计指标。
一般用希腊字母表示μ、σ、π统计量—-刻画样本特征的统计指标.抽取的样本不同，统计量会变化；一般用拉丁字母或英文字母表示、S、p抽样误差：个体变异所致，抽样研究中样本信息与总体特征间的差异。
抽样误差是不可避免的。
属于随机误差,无方向性,重复抽样可以呈现一定的规律性。
小概率事件P≤0。
052.*统计工作的四个步骤：设计、收集资料、整理资料、分析资料。
(用工作实例解释）第二章调查研究设计第三章实验研究设计1.调查研究(观察性研究）：特点:无人为施加处理因素调查研究的分类：按调查涉及的对象划分:全面调查(普查)、抽样调查、典型调查注意：收集的资料要有可比性＊随机抽样方法(做统计推断有意义)：单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样非随机抽样方法（不能做统计推断,可能有偏差）：偶遇抽样、判断抽样、滚雪球抽样等2.实验研究特点：与调查研究最本质的区别：根据研究目的主动施加干预措施实验设计的三个基本要素：受试对象、处理因素、实验效应实验设计的基本原则：对照原则、随机化原则、重复原则第四章定量资料的统计描述第五章定性资料的统计描述1.定量资料（1）定量资料——*频数分布表、直方图、箱式图—-判断分布类型——（2）描述离散趋势的统计指标:✓极差R=最大值—最小值、✓四分位数间距Q：常用于描述*偏态分布资料的离散趋势、一端或两端无确切值的资料、分布不明确资料✓方差（总体、样本S2）＆标准差(、S）:＊正态或近似正态分布✓变异系数（3）(4）正态分布及其应用：**制定医学参考值范围步骤：判断分布类型-—正态分布-—＊双侧95％参考值范围：±1.96S、单侧95％参考值范围:下限为—1。
64S、上限为+1。
《统计学》完整ppt课件
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
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。
统计学基本知识
1.总体：我们所要研究的所有基本单位（通常是人、物体、交易或事件）的总和。
2.变量：总体单位中个体单位所具有的特征或特性。
3.样本：是从总体中抽取的一部分单位。
4.描述统计：是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。
5.推断统计：是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。
6.众数、中位数和均值的关系：(1)对称统计分布M0=M e=均值（2）右偏：M0<M e<均值（3）左偏：M0>M e>均值。
7.常用抽样方法：简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样。
8.评价估计量的标准：（1）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（2）有效性：与总体参数的离散程度要小（3）相合性（一致性）：随着样本容量的增大，点估计量的值越来越接近被估计总体的参数。
9.1-α含义：指置信水平，即总体参数值落在样本统计值某一区内的概率。
10. 置信区间：是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。
置信区间越大，置信水平越高。
11.原假设：通常是研究者想收集证据予以反对的假设。
备择假设：通常是予以支持的假设。
12.假设检验的步骤：1）陈述原假设H0和备择假设H1；2）从所研究的总体中抽出一个随机样本；3）确定一个适当的检验统计量，并利用样本数据算出其具体数值4）确定一个适当的显著性水平α，并计算出其临界值，指定拒绝域5）将统计量的值与临界值进行比较，并做出决策。
13.方差分析：是检验多个总体均值是否相等的统计方法。
它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。
14.方差分析原理：【网络搜索的】方差分析作为一种统计方法，是把实验数据的总变异分解为若干个不同来源的分量。
因而它所依据的基本原理是变异的可加性。
不同来源的变异只有当它们可加时，才能保证总变异分解的可能。
具体地讲，它是将总平方和分解为几个不同来源的平方和(这里的平方和指实验数据与平均数离差的平方和)。
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！
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统计学基本概念和步骤一、统计学中的几个基本概念
总体根据研究目的确定的、同质的全部研究对象（严格地讲，是某项观察值的集合）如研究2008年中国60岁以上的老人血清总胆固醇含量，测定值的全部构成了一个总体
样本随机化的原则从总体中抽出的有代表性的观察单位组成的子集称作样本，如DM患者中随机抽取有代表性一组患者构成样本
抽样误
差
由于随机抽样所造成的某变量值的统计量和总体参数之间存在的差异
变量数值变
量
变量值是定量的，表现为数值大小的变化，有度量衡单位。
（计量
资料）如：身高（cm）、体重（kg）
分类变
量
变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
（计数资料）
如：性别分男女两类
有序数
据
半定量数据或等级资料，临床疗效可分为治愈、显效、好转、无效
四级，尿糖（-、+、++、+++）
概率描述随机事件（如发病）发生可能性大小的度量为概率，常用P表示。
在0和1之间，P≤0.05的随机事件，通常称作小概率事件，即事件发生的可能性很小
同质和变异同质除了实验因素外，影响被研究指标的非实验因素相同变异是在同质的基础上被观察个体之间的差异
参数和统计
量
总体的统计指标称为参数，样本的统计指标称为统计量统计设计统计工作最关键的一步，整个研究工作的基础
数据整理对数据质量进行的检查，考虑数据分布及变量转换，检查异常值和数据是否符合特定的统计分析方法要求等
统计描述描述及总结一组数据的重要特征，其目的是使实验或观察得到的数据表达清楚并便于分析
统计推断由样本数据的特征推断总体特征的方法
A.等级资料
B.计数资料
C.计量资料
D.分别变量
E.参数因素
在统计学中，数值变量构成
在统计学中，分类变量构成
在统计学中，有序数据构成
『正确答案』C；B；A
下列不属于计量资料的是
A.体重（kg）
B.血型（A、B、O、AB型）
C.身高（cm）
D.每天吸烟量（1－5支）
E.白细胞（个/L）
『正确答案』B
定量资料的统计描述
（一）考什么？
（1）集中趋势指标
（2）离散趋势指标
（3）正态分布的特点与面积分布规律
（二）最重点是什么？
正态分布的集中趋势和离散趋势的指标
（三）最难点的是什么？
概念和正态分布的特点与面积分布规律
概念表示适用
算术平均
数（均
数）
总体均数
μ；样本均
数c
正态或近似正态分布，例如北京男人平均体重80kg，那
么在80kg人最多
几何均数G表示
等比资料，尤其是对数正态分布计量资料。
如抗体的平
均滴度，药物浓度0.1，0.01，0.001等
中位数M表示
一组观察值，按大小顺序排列，不规律，位置居中的变
量值（n为奇数）或位置居中的两个变量值的均值（n
为偶数），如我们几个人吃饭食物中毒发病时间1d，
2d，3d，4d，7d，那中位数是3d
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。
集中趋势：一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度
描述7岁男孩坐高的平均水平，宜用
A.算术均数
B.几何均数
C.中位数
D.极差
E.标准差
『正确答案』A
某幼儿园大班11名，6岁儿童接受百白破疫苗注射后，做血清抗体测定，其抗体滴度分别是1：20，1：20，1：40，1：40，1：80，1：80，1：160，1：160，1：320，1：640，描述抗体滴度的集中趋势的指标应选用
A.标准差
B.极差
C.算术平均数
D.几何平均数
E.四分位间距
『正确答案』D
二、离散趋势指标
反映一组同质观察值的变异程度。
常用的描述变异程度的统计指标包括极差、四分位
数间距、方差、标准差和变异系数。
说俗了就是统计的一堆数字中，相对大的数值减去小的数值得出来的结果就是离散趋势的指标，结果越大，说明离散程度越大，变异越大。
举例子：科里20名大夫，最大的
60岁，最小的21岁，离散程度就是39了。
附表：离散趋势指标
概念表示备注
全距R表示
一组资料的最大与最小值之差。
全距越大，说明资料的离
散程度（变异）越大
四分位
数间距
Q表示
（qid）
将一组资料分为四等份，上四分位数Q u（P75）和下四分位
数Q L（P25）之差（中间50%观察值的极差）就是Q。
Q值越
大，说明资料的离散程度越大。
用于描述偏态分布资料的
离散程度。
Q＝P75－P25
方差
总体方差用
σ2表示，样
本方差用S2
表示
方差和标准差都是说明资料的变异（离散）程度，其值越
大，说明变异程度越大。
算术均数与标准差一起使用，描
述正态分布资料的集中趋势和离散趋势
标准差
将方差开平
方S
最常用，适用于正态分布
变异系
数
CV表示
CV是将标准差转化为算术均数的倍数，以百分数表示。
常
用于度量单位不同或均数相差较大的情况
小结
计量资料呈对称分布，计算集中趋势的指标最好选用
A.M
中位数
B.Q
四分位数间距
C.
算术均数中的样本均数
D.G
几何均数
E.S
标准差
『正确答案』C
对称：算方差
偏态：几种死
有8个某种传染病人，他们的潜伏期分别为：12、11、21、8、12、5、4、13，其中位数
A.12
B.11.5
C.10
D.8
E.9.5
『正确答案』B
思路：从小到大排列：4、5、8、11、12、12、13、21位于中间位置的数是：11和12。
中位数是11.5
全面描述正态分布资料特征的两个指标是
A.均数和中位数
B.均数和标准差
C.均数和极差
D.中位数和方差
E.几何均数和标准差
『正确答案』B
对称：算方差
偏态：几种死
描述偏态分布资料特征的两个指标是
A.均数和中位数
B.均数和标准差
C.均数和四分位数间距
D.中位数和四分位数间距
E.几何均数和标准差
『正确答案』D
对称：算方差
偏态：几种死
两组呈正态分布的数值变量资料，但均数相差悬殊，若比较离散趋势，最好选用的指标为
A.全距
B.四分位数间距
C.方差
D.标准差
E.变异系数
『正确答案』E
三、正态分布的特点与面积分布规律
1.正态分布及其特点
“正态分布是一个中间多、两侧逐渐减少、基本对称的分布”
2.面积分布规律——正态分布的面积规律
参数：μ总体均数；S样本标准差；总体标准差用σ，μ值的均数为0，σ：1。
区间面积（或概率）
μ±σ68.27%
μ±1.96σ95.00%
μ±2.58σ99.00%
调查某地区200名女大学生的血清总蛋白含量，其均数为75.7g/L，标准差3.1g/L，算得95%参考值范围为（69.62，81.78）g/L，则该地区大约有
A.5%女大学生血清总蛋白含量低于69.62g/L
B.2.5%女大学生血清总蛋白含量高于69.62g/L
C.5%女大学生血清总蛋白含量低于81.78g/L
D.95%女大学生血清总蛋白含量高于69.62g/L
E.2.5%女大学生血清总蛋白含量高于81.78g/L
『正确答案』E
标准正态分布的两个参数值分别是
A.μ＝0，σ＝1
B.μ＝1，σ＝0
C.μ＝1，σ＝－1
D.μ＝－1，σ＝1
E.μ＝0，σ＝0
『正确答案』A
普查某市8岁正常男孩体重，发现95%的人体重在18.39～29.45公斤，其标准差是A.2.14公斤 B.5.14公斤
C.2.82公斤
D.0.95公斤
E.无法计算
思路：μ-1.96σ～μ＋1.96σ
·μ－1.96σ＝18.39
·μ＋1.96σ＝29.45
·3.92σ＝11.06
σ＝2.82（公斤）
『正确答案』C。