统计基础知识概述
统计学基础知识
统计学基础知识统计学基础知识汇总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。
你知道多少统计学基础知识呢?下面是yjbys小编为大家带来的统计学基础知识。
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一、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。
统计基础必学知识点
统计基础必学知识点1. 数据的分类：数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是描述性的，如性别、颜色等；定量数据是可量化的，如年龄、身高等。
2. 数据的度量尺度：数据的度量尺度分为四种类型，分别是名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比例尺度。
名义尺度是无序的分类数据，顺序尺度是具有次序关系的数据，间隔尺度是具有固定间隔的数据，比例尺度是具有固定比例关系的数据。
3. 频数与频率：频数是指某个数值出现的次数，频率是指某个数值出现的次数与总数的比值。
4. 数据的中心趋势度量：数据的中心趋势度量包括平均数、中位数和众数。
平均数是一组数据的总和除以数据个数，中位数是将数据按照大小排列后的中间值，众数是一组数据中出现次数最多的数值。
5. 数据的离散程度度量：数据的离散程度度量包括范围、方差和标准差。
范围是一组数据的最大值与最小值之差，方差是数据与其均值之差的平方和的平均值，标准差是方差的平方根。
6. 直方图和箱线图：直方图是将数据按照一定的区间划分，并统计每个区间内数据的频数或频率，在坐标系上绘制柱状图。
箱线图是通过四分位数和异常值来描绘一组数据的分布情况。
7. 相关系数：相关系数是用来描述两组数据之间的相关性强度和方向的指标。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
8. 概率与统计分布：概率是事件发生的可能性，统计分布是对数据的概率分布进行描述的函数。
常见的统计分布包括正态分布、泊松分布、二项分布等。
9. 抽样与统计推断：抽样是从总体中选取一部分样本进行研究，统计推断是通过样本数据对总体进行推断。
常用的统计推断方法包括点估计和区间估计。
10. 假设检验：假设检验是对统计推断的一种方法，通过构建假设、选择显著性水平和计算检验统计量，判断样本数据是否能够拒绝原假设。
常见的假设检验方法有单样本t检验、双样本t检验、方差分析等。
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。
统计学理论基础知识(史上最全最完整)
统计学理论基础知识(史上最全最完整)统计学是一门关于收集、分析、解释和展示数据的学科。
它在许多领域中都发挥着重要作用，包括自然科学、社会科学、商业和医学等。
基本概念- 数据：统计学的研究对象，可以是数值、文字或图像等。
- 总体与样本：总体是我们想要研究的所有个体或事物，而样本是从总体中选择的一部分。
- 参数与统计量：参数是总体的数值特征，统计量是样本的数值特征。
- 频数与频率：频数是某个数值出现的次数，频率是频数与样本大小之比。
描述统计学- 中心趋势：用于衡量数据集中的位置，常用的统计量有平均数、中位数和众数。
- 变异程度：用于衡量数据集中的离散程度，常用的统计量有标准差、方差和四分位数。
- 数据分布：用于描述数据集中每个值的频率分布情况，常用的图表有直方图和箱线图。
推断统计学- 参数估计：通过样本统计量对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计。
- 假设检验：根据样本数据对总体参数的假设进行推断性统计分析，包括设置原假设和备择假设，并进行显著性检验。
相关分析- 相关系数：用于衡量两个变量之间的关联程度，常用的相关系数有Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
- 回归分析：用于建立变量之间的数学关系，常用的回归分析有线性回归和多元回归。
统计学软件- 常用统计软件：如SPSS、R、Excel等。
- 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等。
这份文档提供了统计学的基础知识概述，包括基本概念、描述统计学、推断统计学、相关分析和统计学软件。
它将帮助读者理解统计学的核心概念和方法，为进一步探索统计学打下坚实的基础。
统计的知识点总结
统计的知识点总结1. 描述统计描述统计是通过数据的收集、整理和呈现，来对数据的特征进行描述和解释的方法。
描述统计包括了测度中心趋势的方法（如均值、中位数、众数）、测度离散程度的方法（如标准差、方差、极差）以及数据的呈现方法（如表格、图表、频率分布）。
2. 推论统计推论统计是通过对样本数据的分析和推断，来对总体特征进行推测和预测的方法。
推论统计包括了参数估计和假设检验两个主要方法。
在参数估计中，我们通过样本数据来估计总体的参数值；在假设检验中，我们通过样本数据来对总体的某个假设进行检验。
推论统计方法在科学研究和决策制定中具有重要的应用价值。
3. 概率统计概率统计是研究随机现象规律性的科学，它包括了概率的概念、概率分布、随机变量的概念和性质、大数定律和中心极限定理等。
概率统计的基本概念对于理解统计学的理论和方法具有重要的意义。
4. 回归分析回归分析是一种对两个或多个变量之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了简单线性回归、多元线性回归、非线性回归等。
回归分析的方法对于预测和决策具有重要的应用价值。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较两个或两个以上样本均值之间差异的方法。
它包括了单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
方差分析的方法在生物、医学、社会科学等领域都具有重要的应用价值。
6. 生存分析生存分析是一种对时间至事件发生之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了生存函数、风险集与危险比、生存曲线、生存比较等。
生存分析的方法在医学、流行病学、生物统计学等领域都具有重要的应用价值。
以上是统计学的一些基本知识点总结。
统计学作为一门科学，它的研究对象是数据，通过数据的收集、整理、分析和解释，来探索数据之间的关系和规律，从而推断和验证问题的解答。
统计学的方法和技术在各个领域都有着广泛的应用价值，它不仅可以帮助我们理解世界，还可以指导我们进行决策和预测。
统计学的知识点非常丰富，每一个知识点都有着自己的理论和方法，对于我们学习和应用统计学都具有着重要的意义。
统计初步知识点归纳总结
统计初步知识点归纳总结一、统计学的基本概念1.1 统计学的定义统计学是一门研究数据收集、分析、解释和表达的科学。
它是一种收集、整理、分析和解释信息来描述和理解事物的方法。
1.2 统计学的研究对象统计学的研究对象是数据。
数据可以是数量型的，例如身高、体重、温度等，也可以是质量型的，例如性别、颜色、口味等。
1.3 统计学的应用领域统计学广泛应用于社会科学、自然科学和商业领域。
它帮助人们更好地理解事物之间的关系、发现规律和做出预测。
二、数据的搜集与整理2.1 数据的搜集方法数据的搜集方法分为直接观察和问卷调查两种。
直接观察是指通过观察事物的现象来搜集数据，问卷调查则是通过发放问卷来搜集数据。
2.2 数据的整理方法数据的整理方法包括分类、分组、排序和汇总等步骤。
分类是将数据按照某种标准进行归类，分组是将数据按照某种特征进行分成若干类别。
三、描述统计学3.1 数据的描述描述统计学是统计学的一个重要分支，它的主要任务是描述数据的基本特征。
描述数据的基本特征包括集中趋势、离散程度、偏态和峰态等方面。
3.2 集中趋势的度量集中趋势是描述数据分布的一个重要特征，它有三种度量方法：均值、中位数和众数。
均值是所有数据之和除以数据个数，中位数是将所有数据按升序排列后位于中间位置的数值，众数是在数据中出现最频繁的数值。
3.3 离散程度的度量离散程度是描述数据分布的另一个重要特征，它有两种度量方法：极差和标准差。
极差是最大值与最小值的差，标准差是数据与均值的离差平方和的平均数的平方根。
3.4 偏态和峰态的度量偏态和峰态是描述数据分布形状的两个重要特征。
偏态是数据分布曲线的对称程度，峰态是数据分布曲线的陡峭程度。
四、概率与概率分布4.1 概率的概念概率是描述事件发生可能性的度量。
它有两种度量方法：经验概率和理论概率。
经验概率是通过实际观察和统计得出的概率，理论概率是通过规律和规则得出的概率。
4.2 概率分布的概念概率分布是描述随机变量的可能取值和对应概率的分布规律。
统计分析学基础知识点总结
统计分析学基础知识点总结一、统计学的基本概念1.总体和样本总体是指研究对象的全部个体或事物的集合，样本是从总体中抽取的部分个体或事物的集合。
在统计学中，我们通常通过对样本进行分析来进行总体的推断。
2.变量和数据类型变量是指在研究中所测量的特定属性或属性，它可以是数量变量（比如身高、体重）也可以是分类变量（比如性别、职业）。
数据类型包括定量数据和定性数据，定量数据是指其取值可以进行数值运算，定性数据是指其取值为某种类别或符号。
3.测度尺度在统计学中，我们通常将变量分为不同的测度尺度，包括名义尺度（仅仅表示事物标识的意义）、顺序尺度（表示顺序关系）、区间尺度（表示等距关系）和比率尺度（表示等比关系），不同的尺度对于统计分析的方法和技术有重要的影响。
4.概率概率是描述不确定事件发生可能性的一种数值。
在统计学中，我们通过概率来对随机事件进行描述和预测，并且使用统计概率来进行统计推断。
5.统计量统计量是指从样本数据中计算得到的数值指标，比如均值、方差、标准差等。
统计量可以帮助我们从样本数据中获取总体特征的信息，并且在假设检验、参数估计等统计推断中起到重要的作用。
6.概率分布在统计学中，我们通常通过概率分布来描述随机变量的取值概率规律。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布、指数分布等，它们在统计分析中都有重要的应用。
7.统计推断统计推断是指根据样本数据对总体特征进行推断的一种方法。
它包括参数估计和假设检验两种基本方法，通过这些方法，我们可以对总体参数进行估计和推断。
8.统计学的应用统计学在科学研究、社会调查、市场调查、生物医学等领域都有重要的应用，它可以帮助我们从数据中获取信息，揭示事物规律，为决策提供依据。
二、常用的统计方法和分析技术1.描述统计描述统计是指通过对数据的整理和描述来获取数据特征的一种方法。
常见的描述统计方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差等指标，它们可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。
统计学基础知识
统计学基础知识统计学是一门研究收集、分析、解释和展示数据的学科。
它提供了一种方法，能够更好地理解和应用各种数据。
统计学在各个领域都有重要的应用，不论是在科学研究、商业决策还是社会科学中，都离不开统计学的支持。
本文将介绍统计学的基础知识，包括统计学的定义、常见的统计术语以及常用的统计方法。
一、统计学的定义统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据以及从数据中得出结论的学科。
它包括描述性统计和推论统计两个方面。
描述性统计用来总结和描述数据的特征，如平均数、中位数、频率分布等；推论统计则用来根据样本数据推断总体的特征，如置信区间、假设检验等。
二、常见的统计术语1. 总体与样本：总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分。
通过对样本进行统计分析，可以得到对总体的推断。
2. 变量：研究对象的属性或特征，可以是数量型（如身高、年龄）或质量型（如性别、颜色）。
3. 数据类型：数据可以分为定性和定量两种类型。
定性数据用来描述特征或分类，如性别、颜色；定量数据用来表示数量或程度，如身高、温度。
4. 频数和频率：频数是指数据中某个取值出现的次数，频率是指某个取值出现的频率，即频数除以总数。
5. 中心趋势：用来描述数据的集中程度，包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有观测值的总和除以观测值的个数，中位数是将观测值按大小排序后的中间值，众数是出现次数最多的值。
6. 离散程度：用来描述数据的离散程度，包括极差、方差和标准差。
极差是最大观测值与最小观测值之差，方差是观测值与平均数之差的平方和的平均数，标准差是方差的平方根。
三、常用的统计方法1. 描述性统计：描述性统计用来总结和描述数据的特征。
常见的描述性统计方法包括计数、百分比、平均数、中位数、众数、极差、方差和标准差。
2. 概率分布：概率分布描述了随机变量的取值及其对应的概率。
常见的概率分布包括正态分布、泊松分布和二项分布等。
3. 推论统计：推论统计用来从样本数据中推断总体的特征，并进行统计推断。
统计学基础知识点总结
统计学基础知识点总结1.数据与变量数据是指收集到的一组数字或符号，而变量是指可以变化的数值。
在统计学中，常用的变量类型有两种：定量变量和定性变量。
定量变量是用数字表示的，如身高、体重等；而定性变量是用非数字表示的，如性别、血型等。
2.数据的描述在统计学中，常用的描述性统计方法有中心趋势度量和离散程度度量。
中心趋势度量包括均值、中位数和众数，用来衡量数据的集中程度；离散程度度量包括极差、方差和标准差，用来衡量数据的分散程度。
3.概率与概率分布概率是指在一定条件下某事件发生的可能性，它是统计学中的重要概念。
概率分布是用来描述随机变量可能取值的分布情况的概率分布函数，常见的概率分布有正态分布、均匀分布、二项分布和泊松分布等。
4.统计推断统计推断是指根据样本数据对总体特征进行推断的方法，它包括点估计和区间估计两种方法。
点估计是通过样本数据估计总体参数的数值，而区间估计是通过样本数据估计总体参数的范围。
5.假设检验假设检验是统计学中用来检验总体参数假设的方法，它包括参数假设检验和非参数假设检验两种。
参数假设检验是对总体参数的假设进行检验，常用的方法有t检验、F检验等；非参数假设检验是对总体分布形式的假设进行检验，常用的方法有卡方检验、秩和检验等。
6.相关性与回归分析相关性是指两个变量之间的关系程度，常用的相关性指标有Pearson相关系数和Spearman秩相关系数；回归分析是用来分析自变量与因变量之间的关系的方法，常用的回归分析方法有一元线性回归分析和多元线性回归分析。
7.贝叶斯统计学贝叶斯统计学是一种基于贝叶斯定理的统计学方法，它与频率统计学有所不同。
在贝叶斯统计学中，统计推断是基于先验概率和似然函数进行的，而不是基于频率分布进行的。
8.实验设计实验设计是指在统计实验中如何设计实验方案，以达到准确、可靠、有效地进行统计分析的目的。
常用的实验设计方法有完全随机设计、区组设计和受试者设计等。
以上就是统计学基础知识点的总结，通过学习这些知识点，可以帮助人们更好地理解和应用统计学在各种领域中的实际问题。
统计基础知识讲义
统计基础知识讲义第一章总论第一节统计的涵义一、统计的概念、统计的三种涵义（一）统计的概念统计，是指对某一现象有关数据的搜集、整理、计算和分析等活动。
（二）统计的三种涵义统计工作、统计资料、统计学（三）统计工作、统计资料和统计学三者的关系第一、统计工作与统计资料是过程与成果的关系；第二、统计工作与统计学是实践与理论的关系；第三、统计工作与统计学是前与后的关系。
第二节统计学中的基本概念一、总体与总体单位（一）总体所谓总体，是指客观存在的，在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体，称为统计总体，简称总体。
（二）总体单位构成总体的每个事物称为总体单位。
（三）总体与总体单位的关系总体由总体单位构成，它是全部和部分的关系。
总体和总体单位是相对而言的，总体和总体单位可以相互转化。
总体的基本特征：同质性，大量性，差异性。
二、指标与标志（一）指标有两种理解一是：指标是反映总体现象数量特征的概念。
二是：指标是反映总体现象数量特征的概念和具体数值。
如，2008年江苏省地区生产总值（GDP）达30312.61亿元。
（二）标志标志是说明总体单位特征的名称。
标志按性质不同，分为品质标志和数量标志。
标志按表现不同，分为不变标志和变异标志。
变异标志又分为品质变异标志和数量变异标志。
（三）指标与标志的区别1、指标说明总体特征，标志说明总体单位特征；2、标志分为有不能用数值表示的品质标志和能用数值表示的数量标志两种，但指标必须都能用数值表示。
（四）指标与标志的联系1、统计指标的数值直接汇总于总体单位的数量标志值；2、指标与数量标志之间存在着转化的关系。
三、变异与变量（一）变异标志在同一总体不同总体单位之间的差别，称为变异。
（二）变量数量变异标志就是变量数量变异标志的具体数值表现，称为变量值。
几个基本概念之间的联系第三节统计的任务与过程一、统计的任务《统计法》规定，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配、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》知识点归纳
《统计》知识点归纳一、统计的基本概念统计，简单来说，就是对数据的收集、整理、分析和解释。
它帮助我们从大量的数据中获取有用的信息，从而做出决策或者得出结论。
数据是统计的基础，它可以是数字、文字、图像等各种形式。
数据根据其来源可以分为观测数据和实验数据。
观测数据是通过观察、测量等方式得到的，比如对一个城市的气温记录；实验数据则是通过控制实验条件得到的，例如在实验室中研究某种药物的效果。
总体是我们研究对象的全体，个体则是总体中的单个单位。
比如研究一个班级学生的数学成绩，这个班级的所有学生就是总体，每个学生就是个体。
样本是从总体中抽取的一部分个体，用于代表总体。
抽样的方法有很多种，比如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
二、数据的收集在进行统计研究时，首先要收集数据。
数据收集的方法主要有普查和抽样调查。
普查是对总体中的所有个体进行调查，优点是能够得到全面、准确的信息，但缺点是耗费大量的人力、物力和时间，而且有时可能不太可行。
抽样调查则是从总体中抽取一部分个体进行调查，通过对样本的分析来推断总体的情况。
抽样调查的关键在于抽样方法的选择和样本的代表性。
在收集数据时，还需要注意数据的准确性和可靠性。
要确保测量工具的精度、调查人员的专业素养以及被调查者的配合度等。
三、数据的整理收集到的数据往往是杂乱无章的，需要进行整理。
整理数据的常用方法包括分类、排序、分组等。
分类是将数据按照一定的标准分成不同的类别，比如将学生的成绩分为优秀、良好、中等、及格和不及格。
排序是将数据按照大小、先后等顺序排列，以便更直观地观察数据的分布情况。
分组则是将数据分成若干个组，比如将学生的身高分成若干个身高段。
整理数据后，可以通过制作统计表和统计图来展示数据。
常见的统计表有单式统计表和复式统计表，统计图有条形统计图、折线统计图和扇形统计图等。
条形统计图能够清晰地显示不同类别数据的数量；折线统计图适合展示数据的变化趋势；扇形统计图则可以直观地反映各部分数据在总体中所占的比例。
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。
统计知识点归纳总结
统计知识点归纳总结一、基本概念1. 总体与样本总体是指研究对象的全部个体或事物的集合，而样本是从总体中选取的部分个体或事物的集合。
在统计学中，通常通过对样本进行分析来达到对总体的推断。
2. 参数与统计量参数是总体特征的度量值，而统计量是样本特征的度量值。
统计量通常用来估计参数，并且可以用来进行统计检验。
3. 变量变量是指调查或实验中收集的数据的特性或属性，它可以分为定性变量和定量变量。
定性变量是指不同品种或者不同性质的变量，例如性别、国籍等；定量变量是指可以进行数值化的变量，例如年龄、体重等。
4. 数据类型数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是指非数值型的数据，通常用来描述特征或属性，例如颜色、品种等；定量数据是指数值型的数据，它包括离散型数据和连续型数据。
离散型数据是指可以列举的有限个数的数据，例如人数、数量等；连续型数据是指可以取某一区间内任意值的数据，例如时间、长度等。
二、数据的描述统计1. 中心趋势度量中心趋势度量可以帮助人们了解数据的集中程度。
常见的中心趋势度量包括均值、中位数和众数。
- 均值是指所有数据值的平均数，它是所有数据值总和除以数据的个数。
- 中位数是指将数据值按大小排列，取中间位置的数值。
- 众数是指在一组数据中出现次数最多的数值。
2. 离散程度度量离散程度度量可以帮助人们了解数据的离散程度。
常见的离散程度度量包括极差、方差和标准差。
- 极差是指一组数据中最大值与最小值的差值。
- 方差是指数据值与均值之差的平方和的平均值- 标准差是指方差的平方根。
3. 分布形态度量分布形态度量可以帮助人们了解数据的分布形式。
常见的分布形态度量包括偏度和峰度。
- 偏度是指数据分布的不对称程度，可以用来描述数据的偏斜程度。
- 峰度是指数据分布的峰态，可以用来描述数据分布的陡峭程度。
三、概率1. 概率的基本概念概率是研究随机试验结果的可能性的数学工具。
它是从统计学的角度研究随机现象的可能性的概率。
统计学基础知识
统计学基础知识统计学是一门重要的学科，它运用数理统计方法研究和解释数据，并为决策提供科学依据。
在现代社会中，统计学扮演着重要的角色，许多领域都需要统计学的支持，包括经济学、社会学、医学等。
本文将介绍统计学的基础知识，包括数据类型、描述统计、概率论以及统计推断等。
一、数据类型我们首先要了解不同的数据类型，数据可以分为定性数据和定量数据两种类型。
定性数据是描述性的，如性别、口味偏好等；定量数据则是可量化的，如年龄、收入等。
在统计学中，应根据具体情况选择合适的数据类型进行分析。
二、描述统计描述统计是统计学中最基本的部分，它通过对数据进行整理、分析和展示，揭示数据的规律和特征。
描述统计常用的方法包括频数分布表、直方图、条形图和饼图等。
这些方法能够帮助我们直观地了解数据的分布情况和集中趋势。
三、概率论概率论是统计学中的重要理论基础，它研究随机现象的概率规律。
在概率论中，我们需要了解一些基本概念，如样本空间、事件、概率等。
通过概率论的知识，我们可以预测随机事件的发生概率，并进行合理的决策。
四、统计推断统计推断是通过对样本数据进行分析，推断总体数据的统计特征。
在统计推断中，我们需要了解抽样方法、置信区间、假设检验等概念。
通过统计推断，我们可以根据样本推断总体的特征，并对决策进行科学评估。
五、常见统计方法统计学中有许多常见的统计方法，其中包括相关分析、回归分析、方差分析等。
相关分析用于衡量变量之间的关联程度，回归分析用于研究变量之间的因果关系，方差分析则用于比较不同组之间的差异。
这些方法在实际问题中具有广泛的应用。
六、统计软件为了更好地进行数据分析，许多统计学家和研究人员开发了各种各样的统计软件。
这些软件可以帮助我们进行复杂的统计计算和数据可视化，如SPSS、R、Python等。
掌握合适的统计软件，能够提高工作效率和数据分析的准确性。
七、应用领域统计学在各个领域中都有广泛的应用。
在经济学中，统计学可以用于预测经济发展趋势和分析市场需求；在社会学中，统计学可以用于研究社会现象和调查民意；在医学中，统计学可以用于分析疾病传播规律和评估药物疗效等。
基础统计知识
基础统计知识
基础统计知识包括以下几个方面：
1. 数据类型：统计学中常见的数据类型有两种，即定性数据和定量数据。
定性数据是描述性的非数值型数据，例如性别、颜色等；而定量数据则是可以进行数值运算的数据，例如身高、年龄等。
2. 描述统计：描述统计是对数据进行整理、总结和展示的过程。
其中包括测量中心趋势的指标（如平均值、中位数、众数）、测量离散程度的指标（如方差、标准差）以及数据分布的可视化方法（如直方图、箱线图）等。
3. 概率：概率是用来描述事件发生可能性大小的数值，通常介于0和1之间。
它是统计学的基础之一，用于推断和预测。
4. 抽样与推断：在实际情况下，我们很难对整个群体进行调查或观察，因此需要通过抽样来获取代表性的样本。
通过对样本数据的分析，可以对整个群体的特征进行推断。
5. 假设检验：假设检验是用于判断统计数据是否支持某个假设的方法。
它包括设置原假设和备择假设、选择适当的统计检验方法、计算统计量和确定显著性水平等步骤。
6. 相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
7. 回归分析：回归分析是研究自变量与因变量之间关系的一种方法。
通过回归分析可以确定变量之间的函数关系，预测因变量的取值。
这些是基础统计知识的主要内容，掌握了这些知识，可以更好地理解和分析数据。
统计基础的知识点总结
统计基础的知识点总结统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的科学。
它是各种学科中的重要基础，如经济学、医学、社会学、心理学等。
统计学广泛应用于各种领域，从商业到政府，从科学研究到医学诊断。
本文将对统计学的基础知识点进行总结，包括数据类型、数据收集、描述统计、概率、推断统计等内容。
一、数据类型1. 根据变量的性质，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，并且可以进行各种数学运算，如年龄、身高、成绩等；定性数据是用描述性词语表示的，如性别、颜色、好坏等。
2. 根据数据的测量尺度，数据可以分为名义数据、序数数据、区间数据和比率数据。
名义数据是表示对象不同之处的，仅表明事物的种类，如性别、颜色等；序数数据是数据的排列顺序有意义的，如学历、职位等；区间数据表示数据之间的间隔是有意义的，但没有零点，如温度；比率数据是有意义的零点，可以进行比较的，如比率、百分数等。
二、数据收集1. 数据的收集方式主要包括调查、实验和观察。
调查是采用问卷、访谈等方式获取信息；实验是通过控制变量来观察和测量影响结果的因素；观察是直接观察对象的状态和行为来获取数据。
2. 数据的收集过程中需要考虑样本的选择、样本量的确定、数据的准确性和可靠性等因素。
三、描述统计描述统计是研究数据分布的综合统计分析方法，主要包括中心趋势和离散程度两个方面。
1. 中心趋势主要包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据的平均值，具有良好的代表性；中位数是将数据按大小排序后位于中间的数值；众数是数据集中出现频率最高的值。
2. 离散程度主要包括极差、方差和标准差。
极差是最大值与最小值之差；方差是各个数据与均值的差的平方和的平均值；标准差是方差的平方根，用来度量数据的波动程度。
四、概率概率是统计学中的一个重要概念，用来描述事物发生的可能性。
概率的计算方法主要包括古典概率、几何概率和条件概率。
1. 古典概率是指事件发生的概率等于有利事件的数量除以样本空间的数量，即P(A) =n(A)/n(S)。
统计法基础必学知识点
统计法基础必学知识点以下是统计法基础必学的知识点：1. 统计学的定义和作用：统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据以及对数据进行推断和预测的学科。
它在科学研究、经济决策、社会调查等领域中起着重要作用。
2. 数据类型：数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可计数的或可测量的数据，如身高、体重等；定性数据是描述性的，如性别、颜色等。
3. 数据收集方法：数据可以通过实验、调查、观察等方式进行收集。
选择适当的数据收集方法对结果的准确性和代表性有重要影响。
4. 数据展示方法：数据的展示可以通过表格、图表等方式进行。
常见的数据展示方法包括条形图、折线图、饼图等。
5. 数据描述统计：描述统计是对数据进行整理和概括的方法。
常用的描述统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差等。
6. 概率基础：概率是描述事件发生可能性的数值。
常见的概率计算方法包括频率法、相对频率法和主观概率法。
7. 抽样方法：抽样是从总体中选择样本的过程。
常用的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
8. 参数估计和假设检验：参数估计是通过样本数据估计总体参数的值。
假设检验是对统计推断的一种方法，用于判断样本与总体之间是否存在显著差异。
9. 相关性分析：相关性分析用于研究两个变量之间的关系。
常见的相关性分析方法包括相关系数、回归分析等。
10. 置信区间：置信区间是对参数估计结果的一种区间估计方法。
它能够反映参数估计的精度和可信程度。
以上是统计法基础必学的知识点，掌握这些知识可以帮助我们更好地进行数据分析和统计推断。
统计基础主要知识点总结
统计基础主要知识点总结一、概率概率是统计学中一个非常重要的概念，它是用来衡量事件发生的可能性的。
在统计学中，概率通常用一个介于0和1之间的数来表示，0表示不可能发生，1表示一定会发生。
概率可以通过数学公式来计算，也可以通过实验和观察来估计。
概率理论是统计学的基础，它被用来进行抽样、推断和预测。
二、统计推断统计推断是指根据样本数据推断总体特征的过程。
统计推断通常包括两个方面：参数估计和假设检验。
参数估计是用样本数据来估计总体参数的值，比如总体均值、总体方差等。
假设检验是用样本数据来检验关于总体参数的假设，比如总体均值是否等于某个值、总体方差是否大于某个值等。
统计推断是统计学中的一个重要分支，它被广泛应用于医学研究、社会科学研究、商业分析等领域。
三、变量变量是统计学中一个重要的概念，它是指可以取不同数值的量。
根据变量的性质，可以将变量分为定性变量和定量变量。
定性变量是指没有实际数值意义的变量，比如性别、种族、颜色等，它们通常用标签来表示。
定量变量是指有实际数值意义的变量，比如身高、体重、年龄等，它们用实际数值来表示。
根据变量的度量水平，可以将变量分为名义变量、有序变量、间隔变量和比率变量。
变量的选择和测量对统计分析的结果有着重要的影响，因此对变量的理解和分类非常重要。
四、概率分布概率分布是指描述随机变量可能取值的分布规律的数学函数。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布、泊松分布等。
正态分布是统计学中最常见的一种概率分布，它的特点是对称、钟形曲线。
均匀分布是概率分布中最简单的一种，它的特点是各个取值的概率相等。
泊松分布是用来描述单位时间或单位空间内事件发生次数的概率分布，它的特点是事件发生的概率与单位时间或单位空间内的事件次数成正比。
概率分布在统计学中有着广泛的应用，它被用来描述随机变量的取值规律，帮助解释和预测随机现象。
结论：统计学是一门研究数据收集、分析、解释、呈现和组织的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
统计学基础必学知识点
统计学基础必学知识点1. 数据的类型：数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是以数字形式表示的数据，可以进行运算和统计分析，例如身高、体重等；定性数据是以非数字形式表示的数据，通常是描述性的，例如性别、颜色等。
2. 数据的分布：数据的分布描述了数据的值在取值上的分布情况。
常见的数据分布有正态分布、均匀分布、偏态分布等。
3. 描述统计学：描述统计学是研究如何使用统计方法来描述和总结数据的学科。
常用的描述性统计方法包括测量中心趋势的平均数、中位数、众数，以及测量数据分散程度的标准差、方差等。
4. 统计推断：统计推断是研究如何利用样本数据对总体进行推断的学科。
常用的统计推断方法包括参数估计和假设检验。
参数估计是利用样本数据估计总体参数的值，例如利用样本均值估计总体均值；假设检验是对总体参数假设进行推断的方法，例如检验总体均值是否等于某个特定值。
5. 概率：概率是描述事件发生可能性的数值，介于0和1之间。
概率论是研究随机现象的数学理论。
常用的概率计算方法包括计数法、频率法、几何法等。
6. 抽样方法：抽样是从总体中选择部分个体进行观察和分析的方法。
常用的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、整群抽样等。
7. 参数和统计量：参数是指总体的某种特征值，例如总体均值、总体方差等；统计量是根据样本数据计算得到的总体参数的估计值，例如样本均值、样本方差等。
8. 假设检验：假设检验是通过比较样本数据与给定假设之间的差异来判断假设是否成立的方法。
常用的假设检验方法有正态总体均值的检验、两个总体均值的检验、总体方差的检验等。
9. 相关分析：相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
10. 回归分析：回归分析是研究变量之间关系的方法，可以用于预测和解释变量之间的关联关系。
常用的回归分析方法包括简单线性回归分析、多元线性回归等。
以上是统计学基础中的一些必学知识点，通过学习和掌握这些知识点，可以帮助我们理解和分析数据，从而做出科学的统计推断。
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第八章安全生产统计分析第一节统计基础知识一、统计工作的基本步骤1．设计。
制定计划，对整个过程进行安排。
2．收集资料(现场调查)。
根据计划取得可靠、完整的资料，同时要注重资料的真实性。
收集资料方法有3种。
统计报表、日常性工作、专题调查3．整理资料。
原始资料的整理、清理、核实、查对，使其条理化、系统化，便于计算和分析。
可借助于计算机软件进行(常用软件有EPI，<美国疾病控制中心的流行病学统计分析软件>等)核对整理。
4．统计分析。
运用统计学的基本原理和方法，分析计算有关指标和数据，揭示事物内部的规律。
二、统计学基本知识(一) 统计资料的类型统计资料(或称统计数据)有3种类型：计量资料、计数资料和等级资料。
1．计量资料通过度量衡的方法，测量每一个观察单位的某项研究指标的量的大小，得到的一系列数据资料，例如质量与长度。
特点：有度量衡单位、可通过测量得到、多为连续性资料。
（如职业有害因素浓度或强度）2．计数资料定义：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。
特点：没有度量衡单位、通过枚举或记数得来、多为间断性资料。
（如粉尘分散度、违章次数）3．等级资料定义：介于计量资料和计数资料之间的一种资料，通过半定量方法测量得到。
特点：每一个观察单位没有确切值，各组之间有性质上的差别或程度上的不同。
(二)统计学中的重要概念1．变量研究者对每个观察单位的某项特征进行观察和测量，这种特征称为变量，变量的测得值叫变量值(也叫观察值)。
2．变异变异是指同质事物个体间的差异。
变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，变异是统计学存在的基础，从本质上说，统计学就是研究变异的科学。
3．总体与样本总体：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：是总体中有代表性的一部分。
现实研究中，直接研究总体的情况是很困难或者不可能的，因此实际工作中往往从总体中抽取部分样本，目的是通过样本信息来推断总体的特征。
4．随机抽样是指按随机的原则从总体中获取样本的方法，以避免研究者有意或无意地选择样本而带来偏性。
随机抽样是统计工作中常用的抽样方法。
5．概率概率是描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P来表示。
概率的大小在0和1之间，越接近1，说明发生的可能性越大，越接近0，说明发生的可能性越小。
统计学中的许多结论是带有概率性质的，通常一个事件的发生小于5％，就叫小概率事件。
6．误差统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。
主要有以下两种：(1)系统误差指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差。
特点：具有累加性。
(2)随机误差由于一些非人为的偶然因素使得结果或大或小，是不确定、不可预知的。
特点：随测量次数的增加而减小。
随机误差包括随机测量误差和抽样误差。
1)随机测量误差。
在消除了系统误差的前提下，由于非人为的偶然因素，对于同一样本多次测定结果不完全一样，结果有时偏大有时偏小，没有倾向性，这种误差叫随机测量误差。
其特点：没有倾向性，多次测量计算平均值可以减小甚至消除随机测量误差。
2)抽样误差。
是由于抽样原因造成的样本指标与总体指标之间的差别。
其特点：抽样误差不可避免。
统计上可以估计抽样误差，并在一定范围内控制抽样误差。
通常可以通过改进抽样方法和增加样本量等方法来减少抽样误差。
（2007）70．根据有关规定，统计资料有三种类型，它们是计量资料、计数资料和(A)。
A．等级资料B．基础资料C．分类资料D．定性资料（2007）68．在抽样调查我国化工企业近年来职业中毒的发病情况时，减少抽样误差最为有效的方法是(D)。
A．严格校验检查仪器B．修改职业因素诊断标准C．对所选企业反复多次调查D．增加所调查企业的样本量，提高样本的代表性（2008）67.统计工作的误差一般是指测量值与真值、样本指标与总体指标之差。
由偶然因素造成的误差起(D )，它是不确定的，不可预知的。
A.系统误差B.人为误差C.主观误差D.随机误差三、统计图表的编制（一）统计表1．概念统计表是将要统计分析的事物或指标以表格的形式列出来，以代替烦琐文字描述的一种表现形式。
2．统计表的组成标题：即表的名称。
标目：横标目说明每一行要表达的内容，相当于句子的主语；纵标目说明每一列要表达的内容，相当于句子的谓语。
3．统计表的种类简单表：表格只有一个中心意思，即二维以下的表格复合表：表格有多个中心意思，即三维以上的表格。
4．制表原则和基本要求制表原则：重点突出，简单明了，主谓分明，层次清楚。
基本要求是：(1)标题：位置在表格的最上方，应包括时间、地点和要表达的主要内容。
(2)标目：标目所表达的性质相当于“变量名称”，要有单位。
(3)线条：不宜过多，一般三根横线条，不用竖线条。
(4)数字：小数点要上下对齐，缺失时用“-”代替(5)备注：表中用“*”标出，再在表的下方注出。
(二)统计图1．概念统计图：用点、线、面的位置、升降或大小来表达统计资料数量关系的一种陈列形式。
2．制图的原则和基本要求(1)按资料的性质和分析目的选用适合图形(见P222表8一1)(2)标题。
标题要概括图形所要表达的主要内容，标题一般写在图形的下端中央。
(3)统计图一般有横轴和纵轴。
用横轴标目和纵轴标目说明横轴和纵轴的指标和度量单位。
一般将两轴的起始点即原点处定为0，但也可以不定为0。
横轴尽度从左向右，纵轴尽度从下到上。
纵横轴的比例一般以5:7。
(4)统计图要用不同线条和颜色表达不同事物或对象的统计指标时，需要在图的右上角空隙处或图的下方与图标题中间位置附图例加以说明。
3．统计图的类型(1)条图。
又称直条图，表示独立指标在不同阶段的情况，有两维或多维，图例位于右上方。
(2)圆图或百分条图。
描述百分比(构成比)的大小，用颜色或各种图形将不同比例表达出来。
(3)线图。
用线条的升降表示事物的发展变化趋势，主要用于计量资料，描述两个变量间关系。
(4)半对数线图。
纵轴用对数尺度，描述一组连续性资料的变化速度及趋势。
(5)散点图。
描述两种现象的相关关系。
(6)直方图。
描述计量资料的频数分布。
(7)统计地图。
描述某种现象的地域分布。
四、统计描述和统计推断统计的主要工作是对统计数据进行统计描述和统计推断。
统计描述：是统计分析的最基本内容。
指应用统计指标、统计表和统计图等方法，对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述。
统计推断：通过抽样等方式进行样本估计总体特征的过程，包括参数估计和假设检验两项内容。
(一)统计描述1．计量资料的统计描述计量资料的统计描述主要通过编制频数分布表、计算集中趋势指标和离散趋势指标（P222错）以及统计图表来进行。
(1)集中趋势。
指频数表中频数分布表现为频数向某一位置集中的趋势。
集中趋势的描述指标：1)算术平均数。
2)几何平均数3)百分位数(percendle)与中位数(median)百分位数是一种位置指标,常用于描述一组观察值在某百分位置上的水平,多个百分位（如P25,P50,P75）结合使用,可更全面地描述资料的分布特征。
中位数是一个特定的百分位数P50，用符号M表示。
把一组观察值按从小到大(或从大到小)的次序排列，位置居于最中央的那个数据就是中位数。
中位数也是反映频数分布集中位置的统计指标，但它只由所处中间位置的部分变量值计算所得，不能反映所有数值的变化，故中位数缺乏敏感性。
中位数理论上可用于任何分布类型的资料，但实践中常用于偏态分布资料和分布两端无确定值的资料。
其计算方法有直接法和频数表法两种。
（2）离散趋势1）全距2）四分位数间距3）方差（标准差的平方）4）标准差2、技术资料的统计描述1）比2）构成比3）率（如：发病率、死亡率、万车死亡率）(二)统计推断通过样本信息来推断总体特征就叫统计推断。
参数估计和假设检验是统计推断的两个重要方面。
1．参数估计。
参数估计就是通过样本估计总体特征，包括点值估计和区间估计两种方法。
(1)点值估计。
即直接用样本均数作为总体均数的估计值。
(2)区间估计。
置信区间2. 假设检验。
假设检验是基于小概率反证法思路，用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
小概率思路：小概率事件在1次试验中不会发生；反证法思路：先提出假设，再用反证法证明其可能性大小。
（2008）70.根据事故统计分析的目的，选择合适的统计图。
下列统计图适用于直观描述伤亡事故随时间变化趋势的是(C)。
A.散点图B.圆图C.线图D.条图（2008）68.统计的重要工作之一就是对资料进行统计描述。
对偏态分布的统计资料进行集中趋势统计描述的常用指标是(C)。
A.算术平均数B.几何平均数C.中位数D.加权平均数第二节职业卫生统计基础一、职业卫生常用统计指标（单选）1 发病率（中毒率）：观察期内，可能发生某种疾病（或中毒）的一定人群中新发生该病（中毒）的频率。
发病率=同期内新发生例数/观察期内可能发生某病的平均人数×100%2 患病率：表示某时点检查时可能发生某病的一定人群中患有某病的病人总数。
3 病死率：在规定的观察期内，某种病患者中因该病而死亡的频率。
4 粗死亡率：也称普通死亡率，某年平均每千名人口中的死亡数。
思考职业病发病率的基本定义是（C）。
A．检出人数与受检人数之比B．检出人数占企业全体职工人数的比例C．检出人数与接触相应职业危害应检人数之比D．检出人数占企业一线工人人数的比例【解析】受检人数不一定是应检人数，因此选项A不对；全体职工不一定接触职业危害，因此选项B不对；一线工人也不一定是必然接触职业危害的员工，因此选项D也不对；只有选项C的定义较为科学、合理。
二、职业卫生调查设计（一）调查研究的特点1 研究过程中没有人为地施加干预措施，而是客观地观察记录某些现象的现状及其相关特征；2 在调查中，欲研究的现象及其相关特征(包括研究因素和非研究因素)是客观存在的，不能采用随机分配的方法来平衡或消除非研究因素对研究结果的影响，这是调查研究区别于实验研究的重要特征；3 混杂因素的控制常借助于标准化法、层次分析、多因素统计分析等方法；4 调查研究多采用问卷调查，容易产生误差和偏倚，应特别注意设计技巧和质量控制。
（二）调查设计的主要用途又称为横断面研究或横断面调查或现况研究，用于了解某一特定时间横断面上特定作业场所中职业危害因素或人群职业病的分布情况。
（三）调查设计的基本原则和内容——步骤1．明确调查目的并将其具体化到指标明确调查目的是调查研究各个环节中最核心的问题。
确定调查目的时应注意是要了解总体参数还是研究相关联系。
指标要精选，尽量用客观、灵敏、精确的定量指标。