社会研究的定量分析
定量研究方法在社会学中的应用与案例分析
定量研究方法在社会学中的应用与案例分析社会学是研究人类社会行为、社会关系和社会结构的学科。
为了深入理解和解释社会现象，研究人员需要运用科学方法来收集和分析数据。
其中，定量研究方法是一种常用的研究方法，它以统计分析为基础，通过量化数据来描述和解释社会现象。
本文将探讨定量研究方法在社会学中的应用，并以案例分析的方式来加深理解。
一、定量研究方法概述定量研究方法主要侧重于收集和分析数量化的数据，以此来考察社会现象和解释社会问题。
它强调客观性和可重复性，以求得有普遍适用性的结论。
定量研究方法的特点有：1. 研究目的明确：定量研究方法通常旨在回答明确的研究问题，通过数据的收集和分析来验证或否定假设。
2. 可量化数据：定量研究方法依赖于收集可量化的数据，如问卷调查、实验观察、统计资料等。
3. 统计分析：定量研究方法使用统计学原理和方法对数据进行分析，以得出结果的概率估计和推断。
4. 大样本和代表性：定量研究方法通常需要收集较大的样本并保证其代表性，以提高结果的可靠性和推广性。
5. 量化的结果：定量研究方法最终呈现的是具有数量意义的结果，例如百分比、均值、相关系数等。
二、定量研究方法在社会学中的应用定量研究方法在社会学中的应用非常广泛，它可以帮助研究人员更准确地理解和解释各种社会现象。
以下是几个定量研究方法的应用实例：1. 调查研究：通过编制问卷并向大量受访者进行调查，可以了解人们对某一社会问题的态度、行为和观点。
例如，在研究人与技术之间的互动关系时，可以通过调查研究来了解人们对技术使用的态度和频率，并分析其与社会因素的关系。
2. 实验研究：通过设计实验条件和控制组，可以研究某一特定社会现象的因果关系。
例如，在探究暴力电视对青少年暴力行为的影响时，可以进行实验研究来确定二者之间的相关性，并通过量化数据来支持研究结论。
3. 社会统计学：利用大规模数据和统计分析方法，可以研究社会现象的分布特征、趋势和关联关系。
例如，在研究城市化对社会流动性的影响时，可以收集各地人口数据并进行统计分析，探究城市化程度与社会流动性之间的关系。
社会科学研究中的定量分析方法研究
社会科学研究中的定量分析方法研究在社会科学领域，定量分析方法成为一种重要的研究手段。
定量研究方法以数学和统计学原理为基础，采用调查、实验、观察等手段进行数据收集和数据分析，从而推断出一些有关性质和规律的概率陈述。
定量分析方法的优势在于能够对大量数据进行处理和分析，从而得出具有代表性的结论。
同时，由于其结果具有普适性，使得研究结果更具有说服力。
然而，在实际应用中，定量分析方法也存在很多难点和挑战。
在本文中，我们将会讨论一些定量分析方法的应用情况以及存在的问题。
1. 定量分析方法的应用在社会科学领域，定量分析方法被广泛应用于经济、心理学、教育学、社会学、政治学等领域。
在经济学和财务领域，定量分析方法主要应用于金融市场的分析、投资管理、公司财务分析等领域。
在心理学领域，定量分析方法主要应用于测量、统计分析、实验设计、数据分析等方面。
在教育学领域，定量分析方法则主要应用于教育政策制定、教育评估、学术成绩预测等领域。
2. 定量分析方法的挑战在应用过程中，定量分析方法也面临着很多挑战。
首先，定量分析方法需要用户具备一定的数学和统计学知识。
其次，由于社会科学本身的复杂性，样本选择难度、调查设计难度、数据收集难度等也会对定量分析方法的应用产生影响。
此外，当数据存在缺失、异常或者不符合正态分布时，会对定量分析产生影响，甚至高度否定定量分析结果的有效性。
3. 方法和策略面对这些挑战，社会科学研究者可以采用一些方法和策略来提高定量分析的效果。
首先，研究者需要根据研究目标和研究对象的特点，选择合适的定量分析方法。
其次，对于样本选择、调查设计和数据收集，需要严格遵循科学规范，尽可能减少误差和偏差的产生。
最后，在数据分析过程中，需要合理运用数据清洗、数据转换、数据建模等技术手段，提高数据处理的质量和精度。
4. 定量分析方法的未来在未来社会科学研究中，定量分析方法将继续发挥重要的作用。
随着信息技术的发展，数据资源变得越来越丰富，数据收集、预处理、分析、建模等技术也将不断升级和进化。
社会学定量研究方法
社会学定量研究方法在社会学研究中，定量研究方法扮演着重要的角色。
通过使用定量研究方法，研究人员可以以更为精确和系统的方式收集和分析数据，从而得出更为可靠的研究结果。
以下将分别介绍社会学定量研究方法中的抽样调查法、数据收集法、实验研究法、内容分析法、数学模型法、多变量分析法、时间序列分析法和结构方程模型法。
1.抽样调查法抽样调查法是一种常见的定量研究方法，其基本思想是从总体中随机抽取一部分样本，通过对样本的调查来推断总体的特征。
抽样调查法在社会学中的应用范围广泛，如人口普查、民意调查等。
该方法的主要优点在于能够以较小的样本推断总体的特征，同时通过合理的抽样设计和统计分析，可以减少误差和提高研究的可靠性。
2.数据收集法数据收集法是定量研究的基础，其目的是通过各种手段获取研究对象的数据。
在社会学中，数据收集法包括问卷调查、访谈、观察等方法。
问卷调查是最为常见的数据收集方式，可以通过大样本的数据收集和分析，获得较为准确的统计结果。
访谈则适用于深入了解研究对象的主观感受和经历，以及获取特定群体的数据。
观察法则适用于对研究对象的行为和环境进行直接记录和分析。
3.实验研究法实验研究法是一种通过控制实验条件来探究因果关系的研究方法。
在社会学中，实验研究法常用于研究社会现象的因果关系和行为机制。
实验研究法通过操纵自变量来观察因变量的变化，从而确定自变量对因变量的影响。
实验研究法的优点在于能够控制实验条件和排除干扰因素，从而较为准确地探究因果关系。
4.内容分析法内容分析法是一种通过对文本内容进行分析的研究方法。
在社会学中，内容分析法常用于对文献、新闻报道、社交媒体等信息源进行分析，以了解社会现象和趋势。
内容分析法的优点在于能够通过对大量文本进行分析，获取大规模的数据和较为全面的信息。
同时，该方法还可以通过对文本内容的量化分析，发现其中的模式和规律。
5.数学模型法数学模型法是一种通过建立数学模型来描述和分析数据的研究方法。
社会学 定量
社会学定量
社会学定量研究是一种基于数据收集、量化分析和统计方法的社会学研究方法。
其目的是通过对大量的、数量化的数据进行分析来发现社会现象、探究社会规律、验证社会假设和推导社会理论。
社会学定量研究广泛应用于人口统计学、教育、犯罪、健康、劳动力、政治、文化以及各种社会现象的研究。
社会学定量研究的数据收集方法包括问卷调查、实验、观察以及次生数据分析等。
数据收集后，需要进行数据处理和统计分析。
数据处理包括数据清理、编码和输入等步骤，以确保数据的准确性。
统计分析包括描述性统计分析和推论性统计分析两种方法。
描述性统计分析是对数据进行整理、分类、汇总和呈现，以便于理解和比较。
推论性统计分析则是从样本数据推断总体特征或关系的方法。
社会学定量研究的优点在于可以大规模收集数据，数据处理和统计分析可以减少主观性和歧义性，而且可以进行复杂的分析和模拟，以验证社会假设和推导出社会理论。
但其缺点在于无法涵盖所有的社会现象，数据收集有可能存在误差和偏差，而且统计分析结果需要谨慎解释，以避免错误的推论和结论。
总之，社会学定量研究是一种有效的社会学研究方法，可以揭示社会现象的本质和规律，为社会发展提供科学依据。
社会的研究方法
社会的研究方法社会的研究方法是指一系列用来研究社会现象的方法和工具，包括定性和定量分析、调查问卷、观察、实验、文献研究等方法。
这些方法可以帮助我们了解社会现象的本质、规律、原因和后果。
一、定量分析定量分析是一种数学和统计学工具，用于对社会现象进行量化分析。
主要包括描述性统计分析、推断性统计分析、回归分析、因子分析等方法。
定量分析的优点在于能够提供可靠的数据，并能够对多个变量之间的关系进行量化分析，同时还能进行定量预测和检验假设等。
但是，它的局限在于无法捕捉那些难以量化或无法量化的因素和复杂的社会现象。
定性分析是一种用于描述和解释社会现象的非数值化方法，主要包括内容分析、文本分析、诠释学研究、案例研究、焦点小组讨论等。
定性分析能够帮助我们深入理解人类行为和社会现象，因此在社会科学中具有很高的应用价值。
然而，定性分析存在主观性较高、可重复性较差等问题，因此需要根据研究目的、研究对象和分析数据的特点进行选择和应用。
三、调查问卷调查问卷是一种收集定量和定性数据的方法，通常使用结构化的问卷，采用抽样和代表性的样本，通过标准化的问卷表格收集数据，并对数据进行分析和解释。
调查问卷的优点在于能够收集大量的数据，并可以用相对较小的资源在大规模群体中收集数据，但是，它可能导致样本偏差和信息失真，而且如果调查设计不合理或问卷设计不清楚，问卷调查也可能产生误导性结果。
四、实验研究实验研究是一种对变量之间因果关系的探究方法。
通过操作自变量，观察因变量的变化，以此来控制和测量因果关系，实验研究的优点在于可以确定因果关系，同时也能够控制其他因素的影响。
但是，实验研究的缺点在于对实验对象、实验环境、测量工具等要求较高，有时还涉及人类伦理和社会问题。
五、观察研究观察研究是一种直接观察和记录现象的方法。
它可以采用自然观察、系统观察、参与观察等形式，常常结合其他研究方法来使用。
观察研究的优点在于能够对人类行为和社会现象进行客观描述和记录，而且不会影响观察对象的正常行为。
社会调查研究方法定量分析
a=0.01等)→统计值与临界值（标准正态分 布表可查）→
统计值<临界值
统计值>临界值
公式：
X-u Z=————
S/根号n X 为样本统计值，u 为虚无假设，S为标准差，n为样本规模。
示例
• 某单位职工上月平均收入为210元，本月调查了100 名职工，平均月收入为220元，标准差为15元。问 该单位职工本月平均收入与上月相比是否有变化？ （a=0.05）
非常满意
30
300
合计
300
—
• 解：设非常不满意为1,不满意为2, 一般为3, 满意为 4, 非常满意为5 已知 QL = 不满意 = 2，
• QU = 一般 = 3
• 四分位差： QD = QU - QL
•
=3–2 =1
三、单变量推论统计
• 简单地说，推论统计就是利用样本的统计值对总体的参数值进行估 计的方法。
定量研究
• 当我们运用各种方法收集到一批数据资料后，就必须对这些资料进 行统计分析。
• 本章将按定量资料分析的程序，对原始数据的整理、录入，以及单 变量分析、双变量分析和多变量分析做简要的介绍。
一、资料的整理与录入
• （一） 资料的审核 • 资料的审核是资料整理的第一步。 • 它是指研究者对所收集的原始资料（主要是问卷）进行初步的审阅
• CV收入=17/92*100%=18.5% • CV住房=1.8/7.5*100%=24% • 住房面积的差异比人均月收入的差异大。
例如2
• 广州与武汉的生活质量的调查，广州居民的平均收入为680元，标 准差为120元，武汉的平均收入为360元，标准差为80元，请问广州 与武汉两地的居民相互之间的收入哪个差异程度大？
社会调查报告的定性与定量方法
社会调查报告的定性与定量方法引言：社会调查报告是了解和研究社会问题、现象以及人们的态度和行为的重要手段之一。
在社会科学研究中，通常使用定性和定量方法来进行数据收集和分析，并基于调查结果撰写报告。
本文将探讨社会调查报告的定性与定量方法，包括定性方法的定义与特点、定量方法的定义与特点、两种方法的比较，以及在不同情境下选择合适的方法。
一、定性方法的定义与特点1. 定性方法的定义：定性方法是一种通过收集和分析非数值性数据，以描述和解释现象、事件以及人们的观点和感受的研究方法。
2. 定性方法的特点：（1）主观性：定性方法强调研究者和被研究对象之间的交互作用，研究结果受到研究者主观判断的影响。
（2）深入性：定性方法通常通过深入访谈、观察和分析文本等方式获取详细和全面的数据，以揭示问题背后的复杂性。
（3）自然性：定性方法注重研究对象的真实表达和自然环境下的行为，尽可能反映真实的社会现象。
（4）灵活性：定性方法适用于复杂和多元的研究对象，可以根据实际情况进行灵活调整和深入挖掘。
二、定量方法的定义与特点1. 定量方法的定义：定量方法是一种通过收集和分析数值型数据，以衡量和量化现象、事件以及人们的态度和行为的研究方法。
2. 定量方法的特点：（1）客观性：定量方法强调客观和准确的测量，数据分析过程基于数学和统计模型，减少主观因素的影响。
（2）广泛性：定量方法通常通过调查问卷、实验、统计分析等方式获取大量数据，以获取普遍性和代表性的结论。
（3）可比性：定量方法用统一的量表和变量进行数据收集和分析，使不同研究对象之间的比较成为可能。
（4）有效性：定量方法可以通过数学和统计分析，验证研究假设和推断因果关系。
三、定性与定量方法的比较1. 数据类型：定性方法收集和分析的是非数值型数据，如文字、图像、音频等；而定量方法收集和分析的是数值型数据，如问卷中的评分、统计数据等。
2. 数据处理方式：定性方法通过主观分析和归纳整理，从文字和图像中发现隐藏的模式和主题；而定量方法通过统计分析，通过计算和比较数值来验证研究假设和推断因果关系。
社会科学的定量研究方法研究
社会科学的定量研究方法研究社会科学的定量研究方法是指在社会科学领域中，采用量化数据和统计分析方法来研究和分析社会现象的方法。
这种方法是对社会现象进行科学理性研究的一种探索方式。
在社会科学中，定量研究方法可以被分为两种类型，即基于实证数据和理论数据的定量研究方法。
基于实证数据的定量研究方法是指研究者通过采集和分析现有的数据来调查某个社会现象，从而建立关于这个现象的科学知识。
而基于理论数据的定量研究方法是指在研究某个社会现象之前，先根据一个理论来预测这个现象，并通过实证数据对此进行验证。
不同于社会科学的定性研究方法，定量研究方法具有一些独特的优点。
首先，定量研究方法可以有效地进行数据分析和比较，以帮助研究人员对社会现象作出更加科学和客观的评价。
其次，定量研究方法可以采用大样本、随机样本和双盲实验等科学研究技术，来减少某些偏见和误差，从而使得研究的结果更加可靠和有效。
此外，定量研究方法可以帮助研究人员发现社会现象之间的关系和规律，以及其中存在的一些影响因素，从而为社会发展提供实际的参考和指导。
然而，定量研究方法也存在一些缺点和挑战。
首先，定量研究方法通常只能考虑到一些狭窄的因素或者表面现象，并不能深入挖掘背后的更加复杂的原因和机制。
其次，定量研究方法越是量化，就越是形成一些标准化的测量标准，可能会忽略一些不容易量化的非标准化因素。
此外，定量研究方法只能简单地测量现象之间的相关性，而不能深入探究背后的因果关系，从而可能导致一些误解和偏见的产生。
为了克服这些缺点，社会科学的定量研究方法需要在实践中不断完善和提高。
首先，需要不断完善定量研究方法的现代技术和新型设计。
其次，需要加强定量研究和定性研究的互补性和交流，以便更全面地理解和认识社会现象。
此外，也需要在定量研究方法中更加注重实证思维和科学方法论的应用，以提高定量研究结果的可靠性和科学性。
在社会科学中，定量研究方法已经被广泛应用。
例如，在社会学中，定量研究方法已经广泛应用于家庭、劳动力市场、教育、犯罪和健康行为等领域；在经济学中，定量研究方法已经广泛应用于评估经济政策、分析市场竞争和预测经济变量等方面；在政治学中，定量研究方法已经成为了研究政治行为、选举行为和组织行为的常用方法。
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第九章社会研究的定量分析作为社会调查研究对象的社会现象有其质和量两方面，我们对整理好的资料也必须展开定性和定量两方面的分析，缺一不可。
但是，定性分析是以研究者的理论功底为基础，主要靠个人的悟性。
定量分析就不同了，它是我们每个人通过学习都可以统一掌握的技术。
所以学习社会调查研究方法，课堂教学在资料分析方面重点讲得是统计分析，定性分析所需要的悟性则留给学习者平时逐步积累。
9．1 统计调查资料及其整理经过调查收集上来的资料虽然是大量的，却很可能是杂乱无章的，用它来直接做分析往往有困难。
统计整理是对调查数据资料的条理化、系统化和有序化，通过它，社会调查研究才能进入统计分析阶段。
因此，资料整理是沟通社会调查和资料分析的桥梁。
不过，资料整理在很多情况下是一个自然过程，并非一定先要专门学习不可。
但调查来的数据资料有所不同，它的整理有一套规范的做法，这是需要专门学习的。
所以与统计分析相匹配，课堂教学在资料整理方面重点讲得是调查数据资料的整理，主要是指统计调查资料的整理，简称统计整理。
当然其他调查资料的整理也能触类旁通，由此受到启发。
一、统计分组和频数分布统计整理是与统计分组相联系的。
所谓统计分组，就是将情况相同或相近的数据资料加以分门别类的归并，使之简单明晰，以便为统计分析中提取各种有用信息打下基础。
频数分布是统计分组的结果，它是指众多的调查数据在各个组（各类别、各等级或各区间）出现或发生的次数。
频数分布是对客观事物自然形成的分布状态的集中反映和描述。
如一个学校的学生的性别有男也有女，而且男同学和女同学的人数不尽相同，我们将这种情况如实地描述出来，便得到该校学生性别的频数分布。
将原始资料编排成序列资料，再把序列资料编制成为频数分布表（频数用f表示）。
这样一来，学生总体中的性别分布状况就清晰地呈现出来了。
原始资料次序资料分组资料，这反映了对资料进行整理和简化的顺序。
这三种形式是依次逐步简化和条理化的，使人们看起来越来越容易、越来越清楚。
二、频率分布与总体内部结构分组资料虽然简单明了，但不能直接显示出总体内部结构。
为了实现这个要求，就要在分组资料的基础上派生出频率分布表（频率用P表示）。
频率就是各组人数占总体人数的比重，即P＝f／N。
比重都小于1，经常用百分数来表达，它反映了对象总体的内部结构。
而累计频数或频率，我们便得到向上累计（F ↑）或向下累计（F ↓）频数表或频率表。
这也是我们常常应用在资料整理之中以便描述的方法之一。
三、图示法把无序的原始资料整理成频数分布表，是表示统计资料的一种有效方式，我们可以称为列表法。
其实，用图示法来表示统计资料比列表法更能一目了然。
我们可以根据整理好的频数分布（或频率分布和累积百分数分布）绘制出相应的统计图。
最常用的有直方图、条形图、折线图、曲线图等。
9．2 统计分析一：描述统计调查数据资料经分类整理后，已经使杂乱无章的原始数据资料成为有系统、有条理的数据资料，这就为统计分析中提取各种有用信息打下了基础。
而在社会调查的定量研究中，描述统计是基础。
所谓描述统计就是讨论范围仅以搜集资料本身为限，而不予以扩大。
包括推论统计在内，没有描述统计作为基础，想要运用好也是不可能的。
描述统计所用数学较少，实用性又很强，因此在社会调查研究中使用的机会很多。
一、集中趋势统计量1．算术平均数（X ）·简单算术平均数统计原始资料，计算简单算术平均，其公式为X ＝NX N X X X X N ∑=+++ 321 （9.1） ·加权算术平均数 统计分组资料，计算加权算术平均，其公式为X ＝N X f X f X f X f n n +++ 332211＝NfX ∑ （9.2） 式中f 代表频数，由于各变量值X i 对于总体的影响要由各组频数f i 所决定，所以f i 也称为权数。
这样一来，在统计分析中，凡对应于分组资料的计算式，都被称为加权式。
而对应于未分组资料的计算式，则被称为原始式。
值得注意的是，在统计计算中，权数不仅用来衡量总体中各变量值在总体中作用，同时也反映了对象总体的内部结构，所以它有两种表现形式：绝对数（频数）和相对数（频率）。
这样一来，加权算术平均数也可以依据频率分布来计算，（9.2）式也可以写成X ＝X N f ∑＝∑PX （9.3）（注：分组资料有单项式和组距式两种。
对组距式分组资料要做近似处理，即用每组的组中值m i 来权充该组划一的变量值X i 。
）2．中位数（M d ）用中位数作为集中趋势统计量，在许多场合能发挥很好的作用。
所谓中位数，是把一组数据分成相等的两部分，一半数值比它小，一半数值比它小，它居中。
所以中位数也是一种反映现象一般水平和集中趋势的有代表性的数值。
·原始资料的中位数对于原始资料求中位数，只要先将各个数值按大小排序，再将居中的那个数值拿出来就行了。
·分组资料的中位数对于组距式分组资料求中位数，首先按排序的方法找出中位数组，再按下面的公式近似求得中位数h f F N L M mm d ⨯-+=-12 （9.4） 式中的L 代表中位数组下限，N 代表总体单位数，F m-1代表低于中位数组下限的累积频数，f m 代表中位数组的频数，h 代表中位数组的组距。
（注：对于单项式分组资料，不用近似计算，可很简单得到中位数。
）3．众数（M 0）“众”即多的含义。
众数是在一组数据中，出现次数“最多”的那一个（或几个）数值。
众数只与数值出现的次数有关，因而它可以用于定距资料，也可以用于定类、定序资料。
应该指出，众数有时不存在，有时有两个以上。
·原始资料的众数对于原始资料的众数，一般情况下只要按众数的定义直接识别就可以了。
·分组资料的众数对于组距式分组资料求众数的方法，是先按最高频数找出众数组，再按下面的公式近似求得众数。
021100h L M ⨯∆+∆∆+= （9.5） 式中△1为众数组频数与前一组频数之差，△2为众数组频数与后一组频数之差，h 0为众数组的组距。
（注：对于单项式分组资料，不用近似计算，可很简单得到众数。
）二、离中趋势统计量所谓离中趋势，是指各数据之间的差距和离散程度。
离中趋势统计量有全距、异众比、标准差等，它们不仅可以综合地显示数据的离散程度，还可以用来判别平均数的代表性。
离势小，平均数的代表性高；离势大，平均数代表性低。
1．全距（R ）全距，也称极差，它是一组数据中最大值（X N ）与最小值（X 1）之差，说明变量值的最大变动范围，其分式为1X X R N -= （9.6）2．异众比率（V R ）所谓异众比率，是指非众数的频数与总体单位数的比值。
很显然，它可以用于定距资料，也可以用于定类、定序资料。
异众比率的公式如下N f N V m R 0-= （9.7）式中0m f 为众数的频数，N 为总体单位数。
3．标准差（S ）在统计分析中，对于定距变量，用标准差来作为离中趋势统计量是最基本的做法。
这是指在一组数据中，各数值之间的差距是不相等的，有的差距大，有的差距小，以它们之间平均相差多少作为标准来衡量一组数据的离散程度，即标准差。
更准确地讲，标准差用于衡量各数值相对于算术平均数的平均偏离程度。
·原始资料的标准差 一个数据与该组数据的算术平均数X 的差叫离差。
当一个数据大于X 时，离差是正值，反之则为负值。
为了消除离差正负号的影响，可求所有离差平方的算术平均，这是所谓的均方差，简称方差（S 2）。
将方差开平方后所得的值就是标准差。
方 差：N X X S 22)(-∑= （9.8） 标准差：NX X S S 22)(-∑== （9.9） （注：标准差的公式展开后可以写成22⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑N X N X S ，用此式算起来较快。
）·分组资料标准差与加权算术平均的道理相同，当我们要处理分组资料时，计算标准差需用加权式NX X f S 2)(-∑= （9.10） 值得注意的是，计算分组资料的标准差，也可以依据频率分布来进行，（9.10）式由此可以写成∑-=2)(X X P S （9.11） 或者∑∑-=22)(PX PX S （9.12）9．3 统计分析二：推论统计在社会调查研究中，抽样调查被公认为是一种最完善、最有科学根据的调查方法。
由于大数规律起作用，只要样本是随机产生的，且容量足够大，计算出来的样本统计量就和总体参数非常接近。
这样一来，在调查对象很多、范围很大而不可能对每个单位都进行调查的情况下，往往采用抽样调查的方法来认识问题和研究问题。
抽样调查不仅有其他非全面调查省时间与经费的优点，同时又有普查能够了解总体的优点。
然而抽样调查也有一个缺点，就是它在数学上要求比较高。
也就是说，用样本统计量来推论总体参数，我们不仅要学习描述统计，还要学习推论统计。
推论统计是对抽样调查来讲的。
描述统计固然对处理样本资料也有效，但样本能否代表总体，能在多大的程度上代表总体，只有推论通过统计才能得出结论。
所以抽样调查一定要有推论统计。
推论统计涉及到概率论、抽样分布、假设检验、参数估计等一些比较深奥的知识。
一、概率与概率分布在描述统计中，频率的概念是非常重要的，因为频率分布包含着关于统计对象的几乎所有重要信息。
与此相对应，在推论统计中概率的概念是非常重要的，因为概率分布包含着关于统计对象的几乎所有重要信息。
在推论统计中，概率又是与随机现象相联系的一个概念。
所谓随机现象，是指事先不能精确预言其结果的现象，所有这些现象都有一个共同的特点，那就是在给定的条件下，观察所得的结果不止一个。
而相应地，变量X 在推论统计中也被频繁地称为随机变量。
随机变量可能实现的结果不止一个，但内中也有一定的规律性。
如大量观察，我们会发现妇女生男生女的可能性几乎一样大，都是0．5，这就是概率。
对随机变量而言，可能的某一结果发生的频率随试验次数增大而逐步稳定到某一数值这个经验事实，在概率论中便是大数定律。
在推论统计中，概率和概率分布有着如同在描述统计中频率和频率分布那样的联系。
现在我们了解了概率，但作为随机现象的全面研究这还很不够。
概率仅仅告知了随机现象某一局部结果发生的可能性有多大，概率分布则要在满足完备性(穷举)和互不相容性(互斥)的前提下，回答随机现象一共会出现多少种结果，以及每种结果所伴随的概率是多少，如著名的二项分布。
把概率分布与前面所讲的频数分布、频率分布作一比较，就会发现它们(特别是频率分布与概率分布)非常相像。
当然概率分布与频率分布也有重要区别：频率分布是经资料整理而来的，概率分布却是先验的；频率分布随样本不同而有所不同，概率分布却是唯一的；频率分布有对应的频数分布，概率分布则没有。
因此频率分布被称为随机变量的统计分布或经验分布，而概率分布则被称为随机变量的理论分布。