常用统计学基本概念及工作步骤
统计的相关概念及一般过程
统计的相关概念及一般过程统计是一种通过收集、整理、描述和解释数据来推断和推断结论的方法和过程。
它是研究和解决问题的一种重要工具，在各个学科领域中都有广泛的应用。
下面将介绍一些与统计相关的概念和一般过程。
1. 数据收集：数据收集是统计分析的基础，它是指通过观测、实验、调查等方法，获取需要分析的数据。
数据可以是数字、文字、图像等形式，在收集前必须明确目的、定义变量、设计合适的样本和选择合适的收集方法。
2. 数据整理：数据整理是对收集的数据进行清理、转换和组织的过程。
它包括去除异常值、填补缺失值、标准化数据等操作，以便于后续的分析和解释。
3. 描述统计：描述统计是对数据进行描述和总结的方法。
它包括测量数据的中心趋势（平均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差）、分布形态（偏度、峰度）等指标，以及通过图表（直方图、饼图、箱线图等）展示数据的特征。
4. 推论统计：推论统计是在样本数据的基础上，推断总体或者其他未观测到的数据特征的方法。
它的基本思想是从样本中得出关于总体的统计推断，并估计推断的置信水平和显著性水平。
常用的推论统计方法包括参数估计、假设检验、置信区间等。
5. 参数估计：参数估计是利用样本数据对总体参数进行估计的方法。
常见的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是用一个具体的数值估计总体参数，比如用样本均值估计总体均值。
区间估计是用一个区间估计总体参数，比如用样本均值加减一个标准误估计总体均值的置信区间。
6. 假设检验：假设检验是用来判断样本数据是否支持某个假设的方法。
它基于统计学原理，根据样本数据和假设的差异判断假设是否成立。
常见的假设检验方法有单样本检验、双样本检验和方差分析等。
7. 置信区间：置信区间是用来估计总体参数的区间范围。
它表示一个区间，该区间有一定的置信水平包含总体参数。
置信区间的估计与样本大小、样本方差和置信水平有关。
8. 相关分析：相关分析用来研究两个或多个变量之间的关系强度和方向的方法。
统计学基本概念和步骤
统计学基本概念和步骤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。
统计初步知识点总结
统计初步知识点总结一、统计学的基本概念1. 统计学的定义统计学是一门研究数据收集、处理、分析、解释和推断的学科。
它通过收集大量的数据，并利用数理统计方法对数据进行分析，从而得出有关总体特征的结论。
2. 统计学的发展与应用统计学起源于古代的人口普查和财产统计，随着科学技术的进步，统计学逐渐发展成为一门独立的学科。
它在经济学、医学、社会学、政治学等领域都有着广泛的应用，成为这些领域中不可或缺的工具。
3. 统计学的基本概念(1) 总体和样本：总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取出来的一部分。
通过对样本的研究，可以对总体做出推断。
(2) 参数和统计量：参数是总体特征的数值度量，统计量是样本特征的数值度量。
通过统计量对参数进行估计。
(3) 变量和数据：变量是统计研究的对象，数据是对变量进行观测和测量的结果。
(4) 随机变量和概率分布：随机变量是随机现象的数学模型，概率分布描述了随机变量的取值规律。
二、统计方法1. 数据的收集数据的收集是统计学研究的基础，它包括实地调查、实验观察、问卷调查、文献资料收集等方式。
合理、科学的数据收集是统计研究的前提和基础，对于数据的真实性和可靠性至关重要。
2. 数据的描述数据的描述包括数据的整理、汇总和展示，通过频数分布表、统计图表等方式对数据进行直观展示，从而揭示数据的分布特征和规律。
3. 统计推断统计推断是利用样本数据对总体特征进行推断的过程，包括参数估计和假设检验两个方面。
(1) 参数估计：通过样本数据对总体参数进行估计，得到对总体的估计值和置信区间估计。
(2) 假设检验：根据样本数据对总体参数提出假设，并通过统计方法对假设进行检验，判断原假设是否成立。
4. 相关性分析和回归分析相关性分析是研究变量之间相关关系的方法，通过相关系数来度量两个变量之间的相关程度。
而回归分析则是研究变量之间的因果关系，并用回归方程来描述变量之间的函数关系。
5. 方差分析和协方差分析方差分析是比较多组样本均值之间差异的一种统计方法，协方差分析则是研究两个或多个变量之间的协方差关系。
1统计概念步骤
组 段男孩身高（cm）测量资料
11（4555..c95m11）5403..06
142.4 146.1
156.1 142.4
149.0 148.9
139.6 146.7
144.4 143.4
1144051..224 511～4436..35
146.7 139.2
138.7 142.3
137.4 156.6
用于事物之间的差别属于“同质”的可能性
≤0.05可以被定性为不同质 ＞0.05可以被定性为同质
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）
二、基本步骤
◆统计设计：确定研究对象、内容；设对照； 控制误差 设计原则：重复、随机、对照、齐同、双盲
常用医学统计方法
统计学是以数学方法观察和比较事物的一门学科。
统计学研究对象：存在变异的事物或现象
变异：同质对象之间存在的差异。
例如：白细胞计数正常值范围
4000------------- 10000 （个/mm）
＜正常
正常
＞正常
★通过群体观察，才能掌握事物的变异规律。
★变异事物（个体或群体）间的差异原因可以是： 1、本质差别 2、变异所致 （不同质） （同质）
159.6 143.5 142.9 146.6 152.3 147.7 154.0
148.9 142.6 143.8 130.5 153.3 136.7 154.4
149.8 146.9 139.2 151.6
频数表制作分为三个步骤: 1、求全距：
即数据最大值与最小值之差。
找该出资资料料全最最距大小＝值值1为6为011.6920－5..91925.9＝35 2、确定组段数和组距：
统计学基本概念与步骤
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
统计学基本概念与步骤
三、整理资料
• 整理资料的目的： 使零碎、分散、表现个体特征的资料 系统化、条理化，以便进一步的指标计 算和统计分析。 • 整理资料的方法： 分卡法； 划记法；
• 整理资料的步骤：
1、核查资料： 一般性核查；逻辑性核查。
2、设计分组： 按数值特征分组 按性质或类别分组
计量资料 计数资料
3、设计整理表： 按分组的要求，设计汇总资料的表格。 整理表设计的好坏，可直接影响统计分 析的准确性。当然一个好的整理表的设 计要结合自己专业的特点，不能为了统 计而统计。 一般而言，分类变量的整理表容易设 计；数值变量的整理表较难设计。
• 这类误差可高可低，无固定倾向，但 分析资料时可用不同的统计方法进行 分析。这类误差又可分为两种：
（1）随机测量误差（random measurement error）：
实际工作，常常出现同一样品多次测 定或多个人测定的结果不一致。这可能 是由众多的不可预计的偶然因素引起。 这种误差也是不可避免的，但它的出现 有一定的规律，可以通过统计学方法进 行分析处理。
二、变量与变量值
• 变量（variable）：用于说明观察单位某 项特征的标识（或指标）即变量。 如：人的身高、体重、职业、年龄等。 • 变量根据其性质可分为两大类： 1、数值变量 2、分类变量
1、数值变量（numerical variable），也称 计量资料： 其变量值是用定量的方法测定的某项 指标的数值大小，常有度量衡单位，数 据呈连续型分布。 如：测定人的身高(cm)、体重(kg)、血压 (mmHg)、血红蛋白(g/l)等。
• 样本（sample）： 根据研究目的从同质总体中随机抽取 的有代表性的部分观察单位。 样本的特点：1、代表性（性质、数量） 2、随机性 3、可靠性（可比性） • 总体与样本的相对性。
统计学--基本概念和方法
统计学--基本概念和方法统计学是一门研究如何收集、处理、分析、解释和应用数据的学科。
它是现代科学、工程、医学、社会科学和商业等领域中不可或缺的一部分。
以下是统计学的基本概念和方法的详细介绍：一、基本概念1. 总体和样本：总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分。
2. 参数和统计量：参数是总体的数值特征，如总体均值、方差等；而统计量是样本的数值特征，如样本均值、样本方差等。
3. 随机变量和概率分布：随机变量是指随机试验中的变量，如掷骰子的点数；而概率分布则是随机变量可能取值的概率分布情况。
4. 假设检验和置信区间：假设检验是指根据样本数据对某个假设进行检验，以确定该假设是否成立；而置信区间则是指根据样本数据对总体参数的一个区间估计。
二、基本方法1. 描述统计学：描述统计学是指对数据进行整理、汇总、描述和展示，以便更好地理解数据的性质和特征。
常用的描述统计学方法包括频数分布表、直方图、饼图、条形图等。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是指对数据进行初步探索，以发现其中的规律和特征。
常用的探索性数据分析方法包括箱线图、散点图、相关系数等。
3. 推断统计学：推断统计学是指根据样本数据对总体参数进行推断，以便对总体进行更深入的了解。
常用的推断统计学方法包括参数估计、假设检验、置信区间等。
4. 回归分析：回归分析是指研究自变量与因变量之间的关系，并建立数学模型来描述这种关系。
常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归等。
5. 方差分析：方差分析是指研究不同因素对某个变量的影响，并确定这些因素是否显著。
常用的方差分析方法包括单因素方差分析、双因素方差分析等。
以上是统计学的基本概念和方法的详细介绍，统计学在现代社会中的应用非常广泛，可以帮助人们更好地理解和利用数据，从而做出更准确的决策。
统计学的基本概念
统计学的基本概念统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，以提供有关现象及其背后规律的定量描述和推理为基础。
它在各个领域中都具有重要的应用价值，无论是科学研究、经济发展还是社会政策制定，都需要统计学的支持和指导。
本文将介绍统计学的基本概念，并探讨其在现实生活中的应用。
一、总体与样本在统计学中，总体是指我们希望研究的所有个体或事物的集合，而样本是从总体中选取出来的一部分个体或事物。
通过对样本的研究，我们可以对总体进行推断和判断，从而掌握总体的特征和规律。
样本的选择要具有代表性和随机性，才能保证统计结果的准确性。
二、数据类型统计学中的数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是用数字来表示的数据，如年龄、身高等；而定性数据则是用描述性词语来表示的数据，如性别、职业等。
在统计分析中，我们需要根据不同数据类型的特点，采用不同的统计方法，以求得准确的结论。
三、描述统计描述统计是统计学中最基础的内容之一，它主要通过对数据的整理、分类和概括，来揭示数据的分布、中心趋势和变异程度。
在描述统计中，常用的统计量有平均数、中位数、众数、极差等，这些统计量可以直观地反映数据的特征。
四、概率与分布概率是统计学中重要的概念之一，它描述了事件发生的可能性大小。
统计学通过概率的计算和推断，来预测和解释各种现象。
概率分布则是描述随机变量可能取值的分布情况的数学函数，如正态分布、泊松分布等。
概率和分布的研究为我们提供了理论基础，帮助我们更好地理解和解释现实世界中的随机现象。
五、参数估计与假设检验在实际统计分析中，由于无法获得总体的全部数据，我们需要通过样本来进行推断。
参数估计是根据样本数据来估计总体参数的方法，其中最常用的是点估计和区间估计。
而假设检验则是根据样本数据对总体参数进行推断的方法，其主要目的是验证统计假设的有效性。
六、回归与相关回归分析是一种用于研究变量间关系的统计方法，通过建立数学模型来预测和解释变量之间的关系。
相关分析则是一种用于衡量变量之间相关性的方法，通过计算相关系数来描述变量间的线性相关程度。
统计学的基础概念和技巧
统计学的基础概念和技巧统计学作为一门学科，旨在通过收集、整理、分析和解释数据来揭示现象和判断结论。
统计学的基础概念和技巧对于正确理解和应用统计结果至关重要。
本文将介绍统计学的基本概念和常用的统计技巧。
一、数据类型1. 定量数据：定量数据是用数值进行度量的，代表着某种特征的多少或程度的大小。
例如，人口数量、体重、身高等。
定量数据可进一步分为离散数据和连续数据。
2. 定性数据：定性数据是指非数值数据，反映了某种特征的差异或类别。
例如，性别、学历、职业等。
定性数据可用频数或百分比展示。
二、描述统计描述统计是通过数值或图形来揭示数据的分布和集中趋势的方法。
常用的描述统计指标包括：1. 频数：指某个特定数值在数据中出现的次数。
2. 百分比：表示某个数值在总体中所占的比例。
3. 均值：所有数值的平均值，用于衡量数据的集中趋势。
4. 中位数：将一组数据按从小到大排列，位于中间位置的数值。
5. 众数：一组数据中出现次数最多的数值。
三、概率概率是统计学中非常重要的概念，它用于描述或预测事件发生的可能性。
常用的概率模型包括：1. 随机变量：用于表示可能的取值及其概率分布。
2. 概率分布：描述随机变量的所有可能取值及其对应的概率。
3. 正态分布：也称为高斯分布，是一种常见的连续概率分布，广泛应用于自然和社会科学领域。
四、抽样与推断统计抽样是指从总体中选取一部分个体进行研究的过程。
推断统计是利用样本数据对总体参数进行估计和推断的方法。
1. 简单随机抽样：从总体中随机地选取样本，确保每个个体被选中的概率相等。
2. 抽样误差：由于样本的随机性，样本估计值和总体参数值之间的差异。
3. 置信区间：表示样本统计量可能包含的总体参数真值的范围。
4. 假设检验：用于判断总体参数是否符合某种假设，例如，均值是否等于某个值。
五、回归分析回归分析是用于研究自变量和因变量之间关系的统计方法。
回归分析可以分为线性回归和非线性回归。
1. 线性回归：分析自变量与因变量之间的线性关系，并通过回归方程来预测因变量的取值。
简述统计的基本程序和基本内容
简述统计的基本程序和基本内容统计是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科。
在现代社会中，统计学被广泛应用于各个领域，如经济学、社会学、医学、生物学等。
统计的基本程序包括数据收集、数据整理、数据分析和结果解释。
下面将结合这些程序来简要介绍统计的基本内容。
数据收集是统计学的第一步。
在数据收集阶段，研究人员需要确定研究的目的、研究对象和研究方法。
数据可以通过调查问卷、实地观察、实验等方式收集。
数据收集的关键是确保数据的准确性和完整性，以便后续的数据分析能够得出可靠的结论。
数据整理是数据收集后的重要工作。
在数据整理阶段，研究人员需要对收集到的数据进行整理、清洗和转换，以便后续的数据分析。
数据整理的目的是消除数据中的错误和冗余，确保数据的质量和完整性。
数据分析是统计学的核心内容。
在数据分析阶段，研究人员使用统计方法和工具对数据进行分析，揭示数据之间的关系和规律。
常用的数据分析方法包括描述统计分析、推断统计分析、回归分析、方差分析等。
数据分析的目的是从数据中提取有用的信息，为决策提供依据。
结果解释是统计学的最后一步。
在结果解释阶段，研究人员需要将数据分析的结果呈现出来，并解释这些结果的意义和影响。
结果解释的关键是清晰、准确地表达数据分析的结论，让读者能够理解和接受这些结论。
总的来说，统计的基本内容包括数据收集、数据整理、数据分析和结果解释。
通过这些程序，研究人员可以从数据中获取有用的信息，为决策提供支持。
统计学在各个领域都有着重要的应用，帮助人们更好地理解和解释现实世界中的现象和问题。
希望通过本文的介绍，读者能对统计学有一个初步的了解，进一步深入学习和研究。
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_统计学基础_[共3页]
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统计学基础6
统计工作过程如图1-1所示。
图1-1统计工作过程框架
因此，从统计工作的过程来看，这四个阶段是从定性认识开始，经过定量认识，再到定量与定性认识相结合的循环往复的过程。
它们是相互联系、相互制约的整体，有时候各阶段工作需要相互渗透、交叉进行。
第二节 统计学中的基本概念
统计学中的概念很多，我们经常用到的几个基本概念有：统计总体与总体单位，样本与样本单位；标志与指标；变异与变量；存量与流量等。
一、总体与样本
总体，又称统计总体，是指由客观存在的、具有同一性质的许多个别事物组成的集合体。
个体，又称总体单位，是指构成统计总体的个别事物的总称。
例如，我们要研究某个地区工业企业的基本情况，那么该地区所有的工业企业就是统计总体，工业企业是客观存在的，包括许多个别工业企业，每个企业都是从事工业生产活动的，性质是相同的，是构成统计总体的个体。
作为统计总体，它必须同时具备以下一些基本特征。
1．同质性
同质性是指构成总体的所有个别事物必须具有一个相同的性质，它是将总体各单位结合起来的基础。
例如，国有企业总体中的每个企业，其共同性是它们都是国有的。
同质性是统计总体的根本特征，只有个别事物具有同质性，统计才能通过对个别事物的观察研究，归纳和揭示出总体的综合特征和规律性。
2．差异性
差异性是指总体的各个单位除了在某一方面具有相同的性质外，在其他方面或多或少。
简述统计工作的基本步骤
简述统计工作的基本步骤统计工作是指通过收集、整理、分析和解释数据，以便更好地了解和描述某个现象或问题的过程。
统计工作的基本步骤包括以下几个方面。
一、确定研究对象和目的在进行统计工作之前，需要明确研究对象和目的。
研究对象可以是人群、组织或某种现象，而研究目的可以是了解其特征、规律或问题等。
只有明确了研究对象和目的，才能有针对性地开展后续工作。
二、设计调查问卷或实验方案如果需要进行调查或实验，就需要设计调查问卷或实验方案。
调查问卷应当包含必要的问题，以便获取所需数据；实验方案应当设计合理，以便得到可靠的结果。
三、收集数据收集数据是统计工作中最基础也最重要的环节。
数据可以通过问卷调查、实验观测等方式获得。
在收集数据时，应当注意保证数据的准确性和完整性。
四、整理和清洗数据收集到的原始数据可能存在错误或不完整等问题，因此需要进行整理和清洗。
这一步骤包括删除无效数据、填补缺失值、处理异常值等。
五、对数据进行描述性分析在对数据进行描述性分析时，需要计算各种统计量，如均值、中位数、标准差等。
这些统计量可以帮助我们更好地了解数据的分布和特征。
六、进行推断性分析推断性分析是通过样本数据来推断总体数据的过程。
在进行推断性分析时，需要使用统计方法来检验假设并得出结论。
常用的方法包括t检验、方差分析等。
七、绘制图表或制作报告为了更好地展示数据和结果，我们可以使用图表或报告等方式来呈现。
常用的图表包括直方图、散点图、饼图等；报告可以包含研究背景、目的、方法、结果和结论等内容。
八、评估结果和提出建议最后一步是评估结果和提出建议。
通过对结果的评估，可以判断研究是否达到了预期目标；提出建议可以帮助我们更好地解决问题或改进工作。
总之，统计工作是一个系统化的过程，需要经过多个环节才能得到可靠的结果。
只有严格按照基本步骤开展工作，才能保证研究成果的准确性和可信度。
统计基础知识点总结
统计基础知识点总结一、统计学基本概念统计学是一门研究数据的科学，它包括描述统计和推论统计两个方面。
描述统计是对数据进行总结和描述，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容；推论统计则是从部分观测数据推断出整体数据的性质。
1.总体与样本总体是指研究对象的全部个体或观察值的集合，样本是从总体中抽取出来的一部分个体或观察值。
通过对样本的研究，可以得出一些对总体的推断。
2.参数与统计量参数是总体的特征值，如总体均值、标准差等；统计量是样本的特征值，如样本均值、标准差等。
通过对统计量的研究，可以对参数进行估计。
3.变量与数据类型变量是研究对象中的一个特征，它可以是定量型变量（如身高、体重）或定性型变量（如性别、学历）；数据类型包括定量数据和定性数据。
定量数据是可以进行数值比较的数据，定性数据是以性质或类别来表示的数据。
4.测量尺度测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。
名义尺度是用于分类的尺度，没有顺序或大小关系；顺序尺度是用于分类，但有顺序关系；间距尺度是用于度量距离和大小关系，但没有绝对零点；比例尺度是度量距离和大小关系，并且有绝对零点。
对于不同的测量尺度，需要选择不同的统计方法进行分析。
二、数据的描述性统计描述性统计是统计学中的基础知识，它包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容。
1.中心趋势中心趋势是指数据集中的位置，包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据值的平均数，中位数是数据值按大小排列后处于中间位置的数，众数是数据中出现次数最多的数。
2.离散程度离散程度反映了数据集合的分散程度，包括极差、方差和标准差。
极差是最大值和最小值之间的差值，方差是各数据值与均值的离差平方和的平均数，标准差是方差的平方根。
3.分布形态分布形态是指数据分布的形状，包括对称分布、偏态分布和峰态分布等。
对称分布是指数据集中的数据值分布呈现出对称形状，偏态分布是指数据集中的数据值分布不是对称的，峰态分布是指数据集中的数据值分布的尖度情况。
统计学基本概念与方法
统计学基本概念与方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中起着重要的作用。
本文将介绍统计学的基本概念和常用方法，帮助读者了解统计学在实际生活和研究中的应用。
一、统计学的基本概念统计学的基本概念包括总体、样本、变量和数据。
总体是指我们要研究的整体，可以是人口、产品或其他感兴趣的对象。
样本是从总体中选取的一部分个体，通过对样本的统计分析，我们可以推断出总体的特征。
变量是研究对象中具有可测量或可记录的特征。
变量可以是定量的，如身高、体重，也可以是定性的，如性别、职业等。
数据是指对变量进行观察或测量得到的信息，可以是数字或文字形式。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是用数字表示的，可以进行数学运算和统计分析。
而定性数据通常是描述性的，无法进行数值运算。
二、基本统计方法统计学中常用的基本方法包括描述统计和推断统计。
1. 描述统计描述统计通过收集、整理和总结数据来描述和分析问题。
常见的描述统计方法有：（1）测量中心趋势：通过计算平均数、中位数和众数来描述数据的集中程度。
（2）测量离散程度：通过计算极差、方差和标准差来描述数据的离散程度。
（3）数据分布：通过绘制直方图、散点图或箱线图等图形来展示数据的分布情况。
2. 推断统计推断统计是基于样本数据对总体进行推断和判断的方法。
常见的推断统计方法有：（1）参数估计：通过样本数据估计总体参数的值，如均值、比例等。
（2）假设检验：通过对样本数据进行假设检验来判断总体参数是否符合某种假设。
（3）相关与回归分析：通过分析变量之间的相关性和建立回归模型来探究变量之间的关系。
三、统计学在实际应用中的重要性统计学在各个领域中具有重要的应用价值。
下面以几个典型实例为例进行说明：1. 财务管理：企业通过统计学方法对财务数据进行分析，帮助做出财务决策和预测未来发展趋势。
2. 医学研究：统计学在医学研究中起着至关重要的作用，例如临床试验的设计和数据分析。
3. 市场调研：通过统计学方法对市场调研数据进行分析，可以了解消费者需求和市场趋势，从而指导产品开发和营销策略。
统计学原理工作步骤是什么
统计学原理工作步骤是什么
1. 定义研究问题或目标：确定研究的目的和需要解决的问题，明确研究的范围和目标。
2. 收集数据：确定需要收集的数据类型和来源，设计合适的数据采集方法，收集相关数据。
3. 整理和清理数据：对收集到的数据进行整理和清理，包括删除异常值、处理缺失值、进行数据变换等。
4. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括计算中心趋势（如均值、中位数）和离中趋势（如方差、标准差），绘制统计图表等。
5. 推断性统计分析：根据概率理论进行推断性统计分析，包括假设检验、置信区间估计等，用于验证研究假设或回答研究问题。
6. 解释和解读结果：根据统计分析的结果对实际问题进行解释和解读，提出结论和建议，并进行进一步的推广和应用。
7. 结果验证和可靠性评估：对统计分析结果进行验证，比较与其他研究或实际经验的一致性，并评估结果的可靠性和稳定性。
8. 结果报告和沟通：将统计分析结果进行报告和沟通，包括编写研究报告、制作图表和图形、进行口头表达等，使得结果能够被他人理解和应用。
统计学及其基本概念
人物：
【英国】威廉·配第和约翰·格朗特
贡献：
“有统计之实，无统计之名”的学派
评价：
开用数量方法研究社会经济现象之先河
01
04
数理统计学派
【比利时】人才济济。如：凯特勒、戈赛特 、费希尔、内曼、卡尔.皮尔逊
人物：
完成统计学和概率论结合 建立了丰富的数理统计理论
贡献：
社会统计学派
人物： 【德国】克尼斯、恩格尔和梅尔 观点： 统计学的研究对象是社会现象，目的在于明确社会现象的内在联系和相互之间的关系。 在研究过程中，要用全面调查，也可以适量的使用抽样调查。
第一章 统计学及基本概念
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本 章 内 容
第一节 统计学简介 一、统计的涵义 二、统计的过去与现在 三、统计学在经济管理中的应用 第二节 数据及其分类 一、认识数据 二、数据类型Ⅰ 三、数据类型Ⅱ 四、数据类型III 五、数据类型IV 第三节 总体、个体与样本 一、统计总体和个体 二、总体的特点 三、样本 第四节 标志、指标与指标体系 一、统计标志 二、统计指标 三、统计指标体系 第五节 统计计算工具 一、统计分析软件简介 二、Excel实现数据处理的主要途径
3
统计学在管理领域的应用 （案例1 案例2）
三、统计学在经济管理中的应用
案例1
1995年9月，美国斯坦福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方法，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。
案例2
2005年3月16日上证平均指数中30支股票的市盈率是21.08。东方电子集团有限公司的市盈率是17.92。这时，市盈率方面的统计信息显示：与上证指数股票的平均收入相比，东方电子集团有限公司的股票价格较低。因此，投资顾问可以得出结论：东方电子集团有限公司的现行价格低估了。
统计学常用概念及其工作的基本步骤
名称 赋值语句 注释语句 数组语句 数据语句 定义语句 循环语句 删除语句 转向语句 条件语句 输入语句 标签语句 输出语句 过程语句 标题语句 结束语句
功能 把表达式的值赋给变量 只起注释作用，运行时不执行 定义下标变量组的字母名及变量个数 数据用空格分隔，cards和数据后分号各独占一行 定义数据集 变量在初值至终值范围时反复执行循环体语句 删除变量，临时数据集不包含变量 改变执行顺序，转到指定标签语句执行 条件成立执行then 语句，否则执行else 语句 从cards数据读入，@@指定不同变量数据不分行 为指定语句作标签 用于循环语句输出数据，避免循环变量取值错误 调用SAS过程运行并返回主程序 指定字符串为标题 数据集结束
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）
三、统计量与抽样误差
刻画样本的特征值称为样本统计量（ sample statistical variable）
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。
六、统计描述与统计推断
统计描述是对原始资料的一种概括，不考虑抽样 误差问题。
统计学常用概念及其工作的基本步骤(PowerPoint 23页)
六、统计描述与统计推断
统计描述是对原始资料的一种概括，不考虑抽样 误差问题。
统计推断是通过随机样本所提供的信息来推断总 体特征，并标明可能发生的误差。统计推断包括 总体参数估计与假设检验
第三节 医药统计中的资料类型
一、变量类型
根据研究目的，对研究对象的某个或某些特征(研 究指标或项目)实施观测，这些特征称为变量。变 量的观测值构成数据或资料(data)。
第六节 统计学与统计法规
1963年国务院发布《统计工作试行条例》 1983年全国人大三次会议《中华人民共和国统计法》 1996年全国人大十九次会议修订《中华人民共和国统计法》
1、统计调查权 2、统计报告权 3、统计监督权
2003年8月施行《药物临床试验质量管理规范》，明确提 出临床试验各阶段均需要生物统计学专业人员参与。
运行(R) 提交 重新调提交 提交每一行 提交N行 登录 远程提交 远程获取 远程显示 注销
解决方案(S) 分析 开发和编程 报表 附件 ASSIST 桌面 EIS/OLAP
窗口(W) 新建窗口 最小化窗口 层叠 垂直平铺 水平平铺 调整大小 调停放视图 停放 资源管理器 结果 编辑器 日志 输出
帮助(H) 使用该窗口 帮助文档 软件入门 学习程序 SAS网站 关于SAS
2、SAS9.0安装、注册 复制 SAS9A\Creal\SAS9834961.txt到硬盘，改日期为 2003年，运行 SAS9A\setup.exe 文件，问授权码指定 硬盘SAS9834961.txt，需Disk1指定SAS9B，需 Disk2 指定 SAS9C\Software Disk2，需SecureWindows指定 SAS9C\Secure Windows，需SAS Shared Compo指定 SAS9C\SAS Shared Compo，即完成安装。
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常用统计学基本概念及工作步骤
教学方法：PPT课件及板书
教学内容及时间分配：
第一节统计学中的几个基本概念50分钟
一、总体与样本（6分钟）
1、总体的概念（有限总体与无限总体）
2、样本的概念及特点
3、总体与样本的相对关系
二、同质与变异（5分钟）
三、变量与变量值（10分钟）
1、数值变量
2、分类变量
（1）无序分类
（2）有序分类（等级资料）四、参数与统计量（4分钟）
五、误差（15分钟）
1、误差概念
2、误差分类
（1）系统误差
（2）随机误差
（3）抽样误差
六、概率（10分钟）1、概念
2、根据概率大小分类事件
第二节统计工作基本步骤35分钟
一、设计
二、搜集资料
1、原始资料的来源
（1） 经常性资料来源
（2） 一时性资料来源 2、收集资料的原始要求
（1）完整、准确、及时
（2）代表性（数量、质量）
（3）可比性（时间、内容）
三、整理资料
（10分钟）
1、整理资料的目的及意义
2、整理资料的步骤
（1）审核资料（一般审核、逻辑审核）
（2）设计分组（分组目的、分组方法）
（3）拟整理表（数值变量、分类变量）
（4）资料汇总（划记法、分卡法、计算机录入
法）
四、分析资料（简介资料分析的内容及方法）
（5分钟） 第三节学习统计学注意事项10分钟
小结： 5分钟 1、常用统计学的基本概念；2、统计工作的基本步骤；3、关于学习工具一计算器
思考题：1、举例说明总体与样本的相对性。
2、举例说明变异、变量、变量值的关系。
3、医学资料为什么需要做统计分析？ （5分钟） （15分。