统计学名词解释与重点
統計學名詞解釋與重點1.名義變數：只用來判定類別，數字不是用來比較大小的變數，如：0、1分別代表男、女。
P8[1] P3[2]2.次序變數：可用來判定類別、比較大小、優劣，但不能衡量彼此間的差距，如：考試名次。
P8[1] P3[2]3.等距變數：可用來判定類別、比較大小，還可算出差距。
如：溫度差。
P9[1] P3[2]4.比率變數：可用來判定類別、比較大小、算出差距，還可表示比例關係，如：60cm是30cm的兩倍。
P9[1] P3[2]5.莖葉圖(枝葉圖)：在直方圖中長方形之內代入實際數字，兼具數字和圖形的優點，可以使我們看到資料的次數分配圖形而不致喪失原有的訊息，亦即可以將資料復原。
P25[1] P7[2]6.集中量數：描述所搜集到的資料裡各分數之集中情形的最佳代表值，也是描述一個團體中心位置的一個數值。
P34[1]△7.變異量數(離中量數)：表示團體中各分數之分散情形的統計數，即用來表示個別差異大小的指標。
P53[1]8.變異係數：標準差的大小與平均數大小相比起來是佔平均數的多少百分比。
CV=SD*100/M。
P67[1]9.相對地位量數：描述一個人在其所處團體中與別人比較起來，或與某一參照點比較起來，佔在什麼地位。
P73[1]10.線性轉換：原始分數X減去其平均數，再除以標準差。
這種轉換過程叫做線性轉換。
P29[2]11.常態分配：常態分配是指一般值較多見，異常值較少見的分配，形狀如鐘形。
P35[2] △12.常態化T分數(Normalized T Score)：經過常態化的標準分數，其平均數為50，標準差為10，T=10z+50。
P92[1]△13.偏態(Skewness)：大部份的分數落在平均的一邊，呈非對稱性分佈。
正偏態g1>0，負偏態g1<0。
P106[1]14.峰度：次數分配較常態分配曲線平坦者，為低闊峰分配g2<0。
較常態分配曲線為尖峻，但兩端之分數又較多者，為高狹峰分配g2>0。
g2=0時為常態分配。
P108[1] △15.簡單迴歸(線性迴歸)：根據一個預測變項來預測一個效標變項的迴歸分析稱為簡單迴歸。
P145[1]16.迴歸：凡用可控制的自變數X，對未知的依變數Y，做估計或預測的統計方法，稱為17.迴歸係數：迴歸方程式^Y=bX+a 中之斜率b ，稱為迴歸係數，表X 每變動一單位，Y亦變動b 單位。
P47[2]18.最適合線：兩變數有相關時，可找出一直線通過各點附近，使這條直線最能代表各點，此線即為最適合線。
最適合線可由最小平方法求出。
P47[2]19.估計(預測)標準誤：根據迴歸線上的分數^Y 來預測Yi 所產生的估計誤差。
像這樣利用迴歸公式來根據Xi 預測Yi 所產生的誤差，不叫做標準差，而特別叫做估計標準誤。
σyx =σy 21r -=NSS res 。
P171[1] △20.等分散性(Homoscedasticity)：不管預測變項之分數高或低，效標變項的估計標準誤均一樣大的特性，稱為等分散性。
P171[1]21.決定係數(變異比率)：表依變數Y 的變異中有多少百分比，可由控制的自變數X 來解釋。
r 2=t regSS SS 。
P46[2]22.疏離係數：疏離係數的平方(1-r 2)是表Y 之變異中，不能由自變數X 所決定或解釋的部份，疏離係數以21r -表之。
P49[2]23.統計迴歸效應：在第一次測試較差的學生可能在第二次測試時表現好些，而第一次表現好的學生則可能相反，這種情形稱為統計迴歸效應。
P50[2]24.解釋最小平方法在直線迴歸的意義：利用最小平方法所得之直線迴歸預測線，能使各樣本點至此線平行於Y 軸的距離平方和最小，且滿足(1)Σ(Y-^Y)=0 (2)Σ(Y-^Y)2為最小。
P52[2]25.簡單事件：指在機率的實驗裡，只做一次試驗者，是為簡單事件。
通常要使用加法定理，分為互斥事件與非互斥事件。
P178[1]△26.複雜事件(Compound Event)：指在機率的實驗裡，利用一個個體連續試驗數次或利用數個個體試驗一次。
通常要使用乘法定理，分為獨立事件與相依事件。
P178[1]27.虛無假設：(想要拒絕之假設)按事實推論相反方向所陳述的假設，其敘述變項間沒有差異、沒有影響、沒有關係，但若經統計考驗方法證實推翻虛無假設，則可獲得與事實相符的結論。
P90[2]28.對立假設：(想要支持之假設)陳述未知的母群體性質者，可用以表示虛無假設的其餘可能成果，對立假設可不必直接驗證，只要虛無假設被推翻，自然就會支持對立假設。
P90[2]△29.第一類型錯誤：拒絕虛無假設(Ho)時可能犯的錯誤，稱為第一類型錯誤，以α來代△30.第二類型錯誤：接受虛無假設(Ho)時可能犯的錯誤，稱為第二類型錯誤，以β來代表。
P200[1]△31.統計考驗力(Power of Test)：正確地拒絕虛無假設(Ho)的概率稱為統計考驗力，可表示統計考驗的正確性機率，以(1-β)代表。
P200[1]32.抽樣分配：在任何母群體中，每次都抽取一些個體為一組樣本，每組樣本可算出某特定之統計量，則所有各組樣本的統計量所形成之次數分配，稱為抽樣分配。
P64[2] △33.中央極限定理：如果我們重複地從平均數μ，標準差為σ的母群中抽取樣本大小為N的許許多多樣本，得到許許多多樣本平均數i X，而這些樣本平均數將成為常態分配，不管原來母群的各分數之次數分配形狀如何，且這些樣本平均數的平均數將等於μ，這些樣本的標準差(特稱為標準誤) 將等於σ/N。
P206[1]34.點估計：當母群的性質不清楚時，我們須利用某一量數作為估計數，以幫助了解母數的性質。
如：樣本平均數X乃是母群平均數μ的估計數。
當我們只用一個特定的值，亦即數線上的一個點，作為估計值以估計母數時，就叫做點估計。
P207[1] 35.區間估計：當母群的性質不清楚時，我們須利用某一量數作為估計數，以幫助了解母數的性質。
在估計時我們並不估計一個點，而是估計數線上的一個線段，並且說母數的值可能落在這一個線段上的機率，此為區間估計。
P207[1] P77[2]△36.統計假設檢定：將抽樣所得之樣本資料與假設母群體之母數值加以比較，並判斷該樣本結果是否提供足夠證據以說明假設是否正確。
即在建立一套方法，以判定接受或拒絕統計假設。
P82[2]37.顯著水準：統計檢定是以統計值與已知母數值的差異，超過某一程度為拒絕Ho的依據，因拒絕Ho而可能產生的風險稱為顯著水準。
P82[2]△38.假設考驗(顯著性考驗)的四步驟：(1)提出對立假設H1與虛無假設Ho。
(2)判斷σ已知或未知，以決定是z分配或t分配。
(3)宣稱顯著水準α是0.05或0.01，並根據對立假設H1判斷拒絕區要分為左右兩邊或集中於一邊。
(4)觀察、統計分析，據以裁決拒絕或接受虛無假設Ho，並做解釋。
P224[1] 39.適合度考驗：考驗單一變數上的觀察次數與期望次數之間是否有所差異，通常以卡方分配考驗之，此時自由度為K-1，K為單一變數上之組數或類別數。
P108[2]△40.變異數分析：用來比較多個母群平均數間差異顯著性的一種統計分析方法。
P118[2] 41.因素分析：為一種多變項統計法。
用來測量心理學家所假定的建構或個人內部的潛在特質。
若使用好幾個測驗，但欲知事實上一共只測量到幾個共同因素，這時即可使用因素分析來瞭解這個間題。
P118[2] P619[1]42.多重比較法：用在變異數分析之後，若發現平均數有顯著差異時，則再從所處理的實驗水準中檢視一對或多對平均數間是否有差異存在。
這種工作常須比較好幾對平均數的差異，就叫做多重比較。
P340[1]43.趨向分析：當變異數分析的自變項是量的變項時，除可考驗各組平均數間有無差異之外，還可考驗自變項與各組平均數之間的關係及此項關係的形狀，即是趨向分析。
P445[1]44.共變數分析：有些足以影響實驗結果的變項卻是實驗者即使知道也無法用實驗控制的方法來加以排除。
要避免這類變項之干擾，便須採用統計控制的方法，來把可能影響實驗正確性的誤差加以排除，即是共變數分析。
P477[1]----------------------------------------------------------------------------1.統計數(量)：用來描述樣本性質的量數。
如：M平均數、S標準差。
P201[1] P72[2]2.母數：用來描述母群體特徵的量數。
如：μ平均數、σ標準差。
P72[2]3.估計數：用來推估母數的統計數。
如：M→μ、S→σ。
P72[2]4.不偏估計數：母群體分散情形(σ2)不知道，而想用根據樣本所得的變異數(S2)來代替它時，此即為不偏估計數。
P195[1]5.抽樣誤差：母數與估計數之差稱為抽樣誤差。
P73[2]6.大數原則：樣本人數愈大，所得到的這許許多多樣本平均數愈相似而且愈趨近母群平均數。
P207[1]7.簡單隨機抽樣：母群體內每一個體均有相同的概率可以被抽取為樣本，且某一個體被抽為樣本時並不影響其他個體被抽為樣本的概率。
P203[1]8.分層隨機抽樣：在抽樣前先對母群體依某些特徵分成若干層，再利用簡單隨機抽樣，自各層中抽取樣本。
P61[2]9.系統抽樣：將母群體所有樣本依次排列，分成許多間隔，每隔若干個個體抽取一個，此種抽樣法稱為系統抽樣法。
P61[2]10.叢集抽樣：在抽樣前先將母群體依某些特徵分成若干叢集，以叢集為抽樣單位，每個叢集都有同等被抽中的機會。
P61[2]11.自由度：樣本所含個數減去限制的個數，即任何變數中，可以自由變化數值之數目。
P207[1] P69[2]12.簡單假設：虛無與對立假設中只包含一個母數值。
P82[2]13.複合假設：虛無與對立假設中不只包含一個母數值。
P82[2]14.z分配：為母群的σ已知，此時抽樣所得的樣本平均數的分配便成為z分配，z分配的形狀為常態分配形狀。
15.t分配：當母群的σ未知，而必須抽樣並用不偏估計數來估計母數。
此時樣本平均數的分配便成為t分配，t分配的形狀視樣本大小N而定，N愈小愈成高狹峰分配，N愈大愈接近常態分配。
P206、218[1]16.決策法則：以一判斷標準來定接受或拒絕虛無假設，此判斷標準即為決策法則。
P84[2]17.操作型定義：根據可觀察測量或可操作的特徵來界定某一名詞或概念，稱之為該名詞或概念之操作型定義。
P90[2]18.事前比較：研究者常事先根據其假設選擇好要比較某幾對特定的平均數之間的差異，用以考驗他所提出的假設。
要考驗某種假設而在還沒看到實際觀察資料之前就事先已經計劃好的多重比較，就叫做事前比較。
P341[1]19.事後比較：用在變異數分析之後，若發現平均數有顯著差異時，研究者欲瞭解實驗之各因子間的差異時，再對各因子中之每兩個平均數作比較，進而求出各平均數大小差異或順序。
统计学重点名词解释
什么叫因素或因子：所要检验的对象。
因素的不同表现成为水平或处理，每个因子水平下得到的数据称为观察值。
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。
有效性：对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小估计差得估计量更有效。
一致性：随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。
原假设：提出一个或两个参数是否等于或大于、小于某个特殊值的命题。
备择假设：与原假设逻辑相反的假设。
点估计:就是用样本统计量的某个取值直接作为总体参数的估计值。
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误差得到。
置信水平：将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包括总体参数真值的次数所占的比例。
方差分析就是通过检验个总体的均值是否相等来判断分类自变量对数值型因变量是否有相助影响假设检验：利用样本信息，对提出的命题进行检验的一套程序和方法。
显著性水平：是一个统计专有名词，在假设检验中，它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率或风险单因素方差分析：研究一个分类型自变量同数值型自变量之间关系的一种统计方法。
离散系数：也称为变异系数，一组数据的标准差与其相应的平均数之比，是测度数据离散程度的相对值。
离散程度：它反映的是各变量值远离其中心值的程度。
统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得到结论的科学。
统计量：描述样本特征的概括性数字度量。
误差的控制主要方法有：改变样本容量、构造不同的抽样框、注意问卷中得措辞方式以及对调查过程的质量控制。
估计量：用来估计总体参数的统计量的名称。
根据一个具体样本计算出来的估计量数值称为估计值。
抽样调查的作用：应用范围广、调查结果准确可靠、调查速度快、节省调查费中位数：将所研究的总体中的各单位标志值按大小顺序排列，位于中点位置的那个标志值就是中位数小概率原理：是指在发生概率很小的随机事件再一次试验中几乎是不可能发生的。
根据这一原理可以做出是否拒绝原假设的决定。
统计学复习资料(名词解释、简答)
统计学复习资料（名词解释、简答)计算题:以老师圈的重点,以及之前布置的作业为主，重点复习11/12章一、名词解释：时间序列数据：是在不同时间收集到的数据，这些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.总体：是包含所研究的全部个体(数据)的集合样本：是从总体中抽取的一部分元素的集合样本量：构成样本的元素的数目统计量:用来描述样本特征的概括性数字度量参数：用来描述总体特征的概括性数字度量概率抽样:即随机抽样，遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本非概率抽样：抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查简单随机抽样：指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。
分层抽样：将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层,然后从不同的层中独立、随机地抽取样本整群抽样：是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合,称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。
系统抽样:根据样本容量要求确定抽选间隔，然后随机确定起点,每隔一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式抽样误差：由抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差分组数据:根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准化分成不同的组别，分组后的数据称为分组数据。
方法有单变量值分组和组距分组两种。
众数：是一组数据中出现次数最多的变量值中位数:是一组数据排序后处于中间位置上的变量值平均数：也称均值，是一组数据相加后除以数据的个数得到的结果算术平均数：是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。
几何平均数:是n个变量乘积的n次方根方差：各变量值与其平均数离差平方的平均数经验法则:当一组数据对称分布时,经验法则表明：约有68％的数据在平均数1个标准差的范围之内。
约有95％的数据在平均数2个标准差的范围之内。
约有99%的数据在平均数3个标准差的范围之内。
统计学（名词解释及简答）
统计学名词解释统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量简单随机抽样：指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。
整群抽样：是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。
系统抽样：根据样本容量要求确定抽选间隔，然后随机确定起点，每隔一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式众数：是一组数据中出现次数最多的变量值中位数：是一组数据排序后处于中间位置上的变量值平均数：也称均值，是一组数据相加后除以数据的个数得到的结果标准差：离均差平方和平均后的方根区间估计：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得到。
假设检验：利用样本信息，对提出的命题进行检验的一套程序和方法。
双侧假设检验：当统计量U的观测值的绝对值大于临界值Uα/2即|u0|＞Uα/2时，则拒绝原假设H0，此时假设检验的拒绝域在统计量分布的两侧尾部，则称这种假设检验为双侧假设检验。
相关系数：是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。
回归模型：描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项的方程。
回归方程：描述因变量y的期望值如何依赖于自变量x的方程。
估计的回归方程：根据估计数据求出的回归方程的估计。
多重共线性：是指线性回归模型中的两个或两个以上的自变量彼此相关。
时间序列：是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。
趋势：是时间序列在长时期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动，也称长期趋势。
季节变动（季节性）：时间序列在一年内重复出现的周期性波动。
指数：广义的讲，任何两个数值对比形成的相对数都可以称作指数，狭义的讲，指数是用于测定多个项目在不同场合下综合变动的一种相对数。
消费者价格指数（CPI）：反映一定时期内消费者所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势和程度的一种相对数。
简答一、概率抽样与非概率抽样比较答：非概率抽样不是依据随机原则抽选样本，样本统计量的分布是不确切的，因而无法使用样本的结果对总体相应的参数进行推断。
统计学名词解释超级大全
大量惰性原则：某一事物的某一性质或状态，在反复观察或试验中是保持不 变的。
有效数字：指能影响测量准确性的数字。
变量：又称随机变量。具有变异性的数据。三个特性，离散型，变异性，规 律性。
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。
统计常态法则：从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本，差不多可以保 持总体的特征。这种样本特性保持着总体特性的现象叫做统计常态法则。
次数：某一事件在某一类别中出现的数目，又叫频数，用 f 表示。 频率：指每一组的数据个数除以数据的总和，又称相对次数。用符号 p 表示。 百分频率：频率与百分数的乘积。
组中值：每一组的中点值，常用 m 或 Xc 表示。 全距：全部数据的距离，也称极差，是用一群数据中的最大值减去最小值。 组距：指每一组所包含的间隔或数据单位，用 i 表示。 组限：指每一组的起止点或每一组的界限。
统计表：以表格的形式表达统计资料数量关系的方式或工具。 统计图：以几何图形和形象图形表示统计资料数量关系的工具。
次数分布 累积次数：以简单次数为基础，从最低组开始逐级累加直至最高组，或从最 高组开始逐级累加直至最低组，用符号 cum﹒f 或 F 表示。 累积百分频率：各组累计次数与总次数的比值。
一时性资料：在一定时限内所收集的有关问题的资料为一时性资料。来源三 个方面，教育与心理调查，教育与心理测量和教育与心理实验。
统计学名词解释汇总
1什么是统计学？统计方法可分为哪两大类？统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
方法有描述统计和推断统计两类2统计数据可分为哪几种类型？不同类型数据各有什么特点？按采取计量尺度，分类、顺序、数值型数据；按统计数据收集方法，观测、实验数据；按被描述对象与时间关系，截面、时间序列数据统计数据；按所采用的计量尺度不同分；（定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
它也是有类别的，但这些类别是有序的。
（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。
统计数据；按统计数据都收集方法分；观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。
时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。
3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念：对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。
4什么是有限总体和无限总体？举例说明有限总体指总体的范围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的，如若干个企业构成的总体，一批待检查的灯泡。
无限总体指总体包括的元素是无限不可数的，如科学实验中每个试验数据可看做是一个总体的一个元素，而试验可无限进行下去，因此由试验数据构成的总体是无限总体5变量可分为哪几类？变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。
统计学名词解释
统筹学统计学：是一门搜集、整理、显示和分析统计数据的方法论科学。
总体：就是统计所要研究的事物或现象的全体，即由客观存在的，具有某种共同特征的许多个别事物构成的整体。
参数：是描述总体数量特征的指标，又称总体指标。
样本：是指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的、由部分个体组成的集合体。
变量：指给所要研究的事物起的名字，包括可变的标志和所有的统计指标。
总体参数：描述总体数量特征的指标，又称总体指标。
样本统计量：是根据样本数据计算出来的样本指标，用来描述样本的数量特征。
普查：为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查。
抽样调查：是按随机原则，从总体中抽选部分单位进行观察，并根据部分单位（样本）的调查数据，从数量方面推断总体参数的一种非全面调查。
统计分组：根据被研究现象总体的内在特点以及统计研究的目的，将总体按照一定的标志分为若干个性质不同的组成部分的一种统计方法。
统计表：指显示统计整理结果的表格，就是把通过整理的调查数据，使其成为得以说明现象总体数量特征的分组数据，并按一定顺序排列而形成的表格。
时期数据：反映现象总体在一段时期内发展变化总结果的总量指标。
时点指标：反映现象总体在某一的点（瞬间）上所处状况的总量指标。
众数：是一组数据中出现次数最多的变量值。
时间序列：将反映某种现象的统计指标在不同时间上的数值，按时间顺序排列而成的序列。
发展水平：时间序列中的每一项指标数值，都称为发展水平，它反映了某种现象在一定时期或时点所达到的规模和水平。
平均发展水平：将不同时间的发展水平加以平均而得到的平均数。
发展速度：是反映现象发展变化快慢程度的动态相对指标，是根据两个不同时期的发展水平对比求得的。
环比发展速度：是时间序列中报告期发展水平与前期发展水平之比，表明现象逐期发展变化的方向和程度。
定基发展速度：是报告期发展水平与某一固定时期发展水平（最初发展水平）之比，说明现象在较长时期内总的发展变动方向与程度。
年距发展速度：反映报告期发展水平对于上年同期发展水平的变化方向与程度。
统计名词解释
应很小，即出现大X 值概率很小。即X 越大，P越小，若P≤a时，就怀疑假设的成立，拒绝H0。若P>a则没有 理由拒绝H0。 29. X 用途： （1） 实际频数与拟合频数拟合优度： A推断两个或两个以上总体率或构成比有无差别 （四格表/行x列表） 。 B两变量之间有无相互关系。C频数分布的拟合优度检验（判断次样本是否来自某种分布）。 （2）某些分布可用X 近似。 （3）间接应用：如t分布和F分布就是在X 分布基础上推导出来的。 30. 方差分析的基本思想：根据研究目的和设计类型，把总体变异中离均差平方和分解成两部分或更多部 分，也把总变异中的自由度相应分成两部分或更多部分，然后再进行比较，评价由某种因素引起的变异是 否具有统计学意义。 31.假设检验中P，a,b（倍他）的关系及统计学意义： a：检验水准，即显著性检验，在此概率之下的认为是小概率事件，统计学上以为此事件“不可能发生”， 以此判断是否不拒绝H0无效假设， 在假设检验中， 按a检验水准， 拒绝了原来正确的H0， 即犯了第1类错误， 犯此错误的概率为a。 b：在T假设检验中，按照a检验标准，没有拒绝原来错误的无效假设，即犯了第2类错误，犯次错误的概率 是b。 P：是在H0成立时大于等于用样本计算的统计值出现的概率用P值与检验水准a比较，根据比较的结果作出统 计判断。如果P≤a时，就怀疑假设的成立，拒绝H0。若P>a则接受H0拒绝H1。P值越小只能说明作出拒绝H0， 接受H1的推论时犯错误的机会越小。 32.制定参考值步骤： （1）从正常人总体中抽样（2）控制测量误差 （3）判定是否需要分组确定参考值范围（4）决定单侧还是双侧 （5）选择合适的百分上限（6）对资料的分布进行正态性检验 （7）根据资料的分配类型选定恰当的方法进行参考值范围的估计 33. 标准差与标准误不同： （1）二者描述内容不同：前者个体变异；后者群体变异。 （2）二者与n样本含量关系不同：n很小时S不稳定，n足够大时S接近总体标准差；而S不变时，n接近无穷 大时，标准误接近0。 （3）二者用途不同：S：描述观察值的离散程度/计算CV即变异系数/估计医学参考值范围/计算标准误；标 准误：反映均数抽样误差大小/估计总体均数可信区间/用于假设检验。 34. 变量：观察指标在统计学上统称为指标变量，它反应的是生物个体间的变异情况，根据其性质可分为 定性变量（分类）和定量变量（连续）。
统计学名词解释
名词解释●统计工作：是从数量方面对社会经济现象做调查研究的一种工作,是人们为认识客观事物而进行的搜集、整理、分析和提供统计资料的工作过程;●统计资料：是统计工作的成果,是指在统计实践活动中所取得的,反映统计研究对象有关特征的各种综合性的数字资料和分析报告;●统计学：是阐述统计理论与方法的系统性科学,是统计工作实践的理论概括和科学总结,是研究、整理、分析统计资料的理论和方法的科学;●总体：是指客观存在的,在某一相同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体●总体单位：构成总体的个别事物●样本：从总体当中抽取出来,用从代表这一总体的部分个体组成的集合●标志：是说明总体单位属性或特征的名称●统计指标：说明总体数量特征的,简称指标;有俩种理解,一是指反映现象总体数量特征的概念;二是指反映现象总体数量特征的概念及其数量表现;●普查：是专门组织的一次性的全面调查;这种调查,主要用来搜集一些比较全面而又不能或不宜从经常调查中得出的统计资料;●重点调查：是一种非全面调查,它是从所要调查的单位中选择一部分重点单位进行调查●抽样调查：也是一种非全面调查,它是按照随机原则从被研究总体中抽取出一定数量的单位样本进行调查,根据样本指标数值来推算总体指标数值的一种调查●典型调查：是一种十分重要的、行之有效的非全面调查方法;它是从研究总体中有意识地选取若干具有代表性单位典型单位进行调查,用来了解总体的详细情况●统计调查：根据统计工作任务和统计设计的要求,用科学的方法,有计划有组织地向调查单位搜集调查资料的过程●统计分组：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组成部分的一种统计方法●分配数列：又称分布数列、次数数列,是在统计分组的基础上形成的,用来反映总体单位在各组中分布状况的统计数列●总量指标：是反映社会经济现象的总体规模和水平的统计指标;总量指标通常是将总体单位数相加或总体单位某一数量标志值相加得到的,大多数是统计整理的直接成果,是用绝对数的形式表示的,因此也称统计绝对数●相对指标：是将两个有联系的反映社会经济现象的统计指标相互对比得到的一种抽象的比值,是反映社会经济现象间数量对比关系的综合指标●平均指标：是反映总体各单位某一数量标志值一般水平的综合指标,又称统计平均数●标志变异指标：是反映总体各单位标志值的差异程度的,即反映分配数列中各标志值的变动范围或离差程度的综合指标,也叫标志变动度,简称变异指标●成数：具有某种表现或不具有某种表现的单位数占全部总体单位数的比重●时间数列：是将说明社会经济象在各个不同时期或时点上某种数量特征的指标数值,按时间的先后顺序排列起来而形成的统计数列; 时间数列中每项数值是与时间相对应的,所以又称动态数列●时期数列：在绝对数动态数列中,各项指标都是反映某种现象在一段时间内发展过程的总量●时点数列：在绝对数动态数列中,每个指标所反映的事现象在某一时点上瞬间所处状态的数量水平●发展水平：社会经济现象在某时期或某时点达到的指标数值●统计指数：广义指同类社会经济现象数量对比的相对数,包括动态相对数、比较相对数、计划完成程度相对数等;狭义指用来反映由不能直接加总的多要素所构成的复杂社会经济现象综合变动程度的特殊相对数●抽样误差：指在遵守随机原则的条件下,用抽样指标代表总体所产生的不可避免的误差;●简单随机抽样：又称纯随机抽样;它是对全及总体的所有单位不进行任何分类或排队处理,而是完全按照随机原则从总体中抽出样本单位加以观察,以保证总体中每个单位有相等被抽中的机会●类型抽样：也称分层抽样或分类抽样;它首先把全及总体按某一标志分成若干组,然后分别在各组内按随机原则抽取一定数目的样本单位构成样本的抽样方式●等距抽样：又称机械抽样或系统抽样,它是先将总体各单位按某一标志排队,然后按固定的顺序和间隔来抽选样本单位的一种抽样组织形式●整群抽样：将总体各单位划分成若干群或组,然后以群或组为单位从中随机抽取一些群,对中选群的所有单位进行全面调查的抽样组织形式●相关关系：是现象之间确实存在有数量上的依存关系,但这种数量上的关系式不确定的●相关表：指按照相关现象的数量对应关系以及一定的逻辑顺序编制成的一种统计表。
统计学名词解释
名词解释：1、分类数据：是只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表示的。
(P5)2、四分位数：也称四分位点，它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。
(P89)3、方差分析：是通过检验个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。
(P264)4、相关系数：是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。
(P304)5、居民消费价格指数：是度量居民消费品和服务项目价格随时间变动的相对数，反映居民家庭购买的消费品和服务价格水平的变动情况。
(420)6、顺序数据：是只能归于某一有序类别的非数字型数据。
(P6)7、抽样误差：是由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。
(P33)8、离散系数：也称变异系数，它是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。
计算公式为：(P103)1.v s= s／⎺x9、置信区间：在区间估计中，由样本统计量所构成的总体参数的估计区间。
(P177)10、点估计：用样本统计量＾θ的某个取值直接作为总体参数θ的估计值。
(P176)11、系统抽样：将总体中的所有单位（抽样单位）按一定的顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按后按事先规定好的规则确定其他样本单位。
(P19)12、中心极限定理：设从均值为μ、方差为σ2（有限）的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值⎺X的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2／n的正态分布。
(P165)13、回归模型：描述因变量ｙ如何依赖于自变量ｘ和误差项的方程。
对于只涉及一个自变量的一元线性回归模型可表示为ｙ=β0+β1ｘ+ε。
(P308)14、指数平滑法：是通过对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法，该方法是t+1期的预测值等于t期的实际观察值与t期的预测值的加权平均值。
(P378)15、非概率抽样：是相对于概率抽样而言的，指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。
统计学名词解释
总体：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务的整体，亦称统计总体。
总体单位：总体单位是指构成统计总体的个别事物的总称。
指标：指标是反映总体现象数量特征的概念。
标志：标志是说明总体单位特征的名称。
统计调查：是按照预定的目的和任务，运用科学的统计调查方法，有计划有组织地向客观实际搜集统计资料的过程。
调查对象：是根据调查目的、任务确定的调查的范围，即所要调查的总体，它是由某些性质上相同的许多调查单位所组成的。
调查单位：是所要调查的现象总体中的个体，即调查对象中的一个一个具体单位，它是调查中要调查登记的各个调查项目的承担者。
报告单位：是负责向统计调查机关提交调查资料的单位。
普查：是专门组织的一次性的全面调查，用来调查属于一定时点上或时期内的现象的总量。
复合分组：对同一总体选择两个或两个以上的标志重叠起来进行分组。
复合分组体系：多个复合分组组成的分组体系。
频数：是指分配数列中各组的单位数，也称次数。
频率：是将跟组的单位数（频数）与总体单位数相比，求得的用百分比表示的相对数，也称比率或比重。
统计指标：是反映总体现象数量特征的基本概念及其具体数值的总称。
总量指标：是反映总体规模的统计指标，表明现象总体发展的结果。
平均指标：是总体各单位某一数量标志一般水平的统计指标。
是将一个总体内各个单位在某个数量标志上的差异抽象化，以反映总体的一般水平的综合指标。
标志变异指标：是表明总体各个单位标志值的差异程度（离散程度）的指标。
强度相对指标：是不属于同一总体的两个性质不同但相互间有联系的总量指标对比的比值，是用来反映现象的强度、密度和普遍程度、利用程度的综合指标。
加权算数平均数：是在总体经过分组形成变量数列（包括单项数列和组距数列），有变量值和次数的情况下，将各组变量值分别与其次数相乘后加总求得标志总量，再除以总体单位数（即次数总和）而求得的数值。
标准差：是总体各单位变量值与其平均数的离差平方的算术平均数的平方根。