统计学基础知识
统计学基础知识要点
统计学基础知识要点统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，是许多学科和领域中必不可少的工具。
在本文中，将介绍统计学的基础知识要点，帮助读者理解统计学的基本概念和应用。
一、数据类型在统计学中，数据可以分为两种类型：定量数据和定性数据。
定量数据是以数值表示的，可进行数值计算和比较的数据，如身高、体重等；定性数据则是描述个体特征的非数值数据，如性别、颜色等。
了解数据类型对于选择合适的统计方法非常重要。
二、测量尺度测量尺度指的是衡量数据的方式，常见的测量尺度包括名义尺度、序数尺度、区间尺度和比率尺度。
名义尺度仅用于分类，如性别；序数尺度可以排序，但没有固定的数值差异，如教育程度；区间尺度具有固定的数值差异，但没有绝对零点，如温度；比率尺度具有固定的数值差异和绝对零点，如年龄。
三、描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和描述的方法。
其中常见的统计量包括平均数、中位数、众数和标准差等。
平均数是一组数据的算术平均值，中位数是将一组数据按大小顺序排列后的中间值，众数是数据中出现频率最高的值，标准差衡量数据的离散程度。
四、概率与概率分布概率是用来描述随机事件发生可能性的数值，常用的表示方法是百分比或小数。
概率分布是描述随机变量可能取得各个值的概率的函数或表格。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布和泊松分布等。
五、参数估计与假设检验参数估计是根据样本数据来估计总体特征的方法，常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
假设检验是通过对样本数据进行统计推断来对总体假设进行验证的方法，常用的假设检验方法包括t检验和卡方检验等。
六、相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的关系，可以通过计算相关系数来描述变量之间的相关程度。
回归分析是一种用于预测和解释因果关系的统计方法，可以建立变量之间的数学模型。
七、抽样与调查抽样是从总体中选择出样本的过程，通过对样本进行研究得出对总体的结论。
调查是一种常用的数据收集方法，可以通过问卷调查、访谈等方式获取数据。
统计学基础知识要点
第一章：导论1、什么是统计学？统计方法可以分为哪两大类？统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。
统计方法可分为描述统计方法和推断统计方法。
2、统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照所采用的计量尺度不同，分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法，分为观测的数据和实验的数据；按照被描述的对象与时间的关系，分为截面数据和时间序列数据。
按计量尺度分时：分数数据中各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序是可以任意改变的；顺序数据的类别之间是可以比较顺序的；数值型数据其结果表现为具体的数值。
按收集方法分时：观测数据是在没有对事物进行人为控制的条件下等到的；实验数据的在实验中控制实验对象而收集到的数据。
按被描述的对象与时间关系分时：截面数据所描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据所描述的是现象随时间而变化的情况。
3、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体是包含研究的全部个体的集合。
比如要检验一批灯泡的使用寿命，这一批灯泡构成的集合就是总体。
样本是从总体中抽取的一部分元素的集合。
比如从一批灯泡中随机抽取100个，这100个灯泡就构成了一个样本。
参数是用来描述总体特征的概括性数字度量。
比如要调查一个地区所有人口的平均年龄，“平均年龄”即为一个参数。
统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量。
比如要抽样调查一个地区所有人口的平均年龄，样本中的“平均年龄”即为一个统计量。
变量是说明现象某种特征的概念。
比如商品的销售额是不确定的，这销售额就是变量。
第二章：数据的收集1、调查方案包括哪几个方面的内容？调查目的，是调查所要达到的具体目标。
调查对象和调查单位，是根据调查目的确定的调查研究的总体或调查范围。
调查项目和调查表，要解决的是调查的内容。
2、数据的间接来源（二手数据）主要是公开出版或公开报道的数据；数据的直接来源一是调查或观察，二是实验。
3、统计调查方式：抽样调查、普查、统计报表等。
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。
统计学基础知识
统计学基础知识统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
无论是在科学研究、经济管理、医学领域还是社会科学等领域，统计学都扮演着重要的角色。
本文将介绍统计学的基础知识，包括数据的类型、统计描述、概率与概率分布以及假设检验等内容。
一、数据的类型在统计学中，数据可以分为两种类型：定量数据和定性数据。
定量数据是用数值表示的，可以进行数学运算，如身高、体重等；而定性数据则是描述性的，通常用文字或符号表示，如性别、职业等。
了解数据的类型对于选择合适的统计方法非常重要。
二、统计描述统计描述是对数据进行概括和总结的过程。
其中最常见的统计描述指标包括均值、中位数、众数、标准差和方差等。
其中，均值是指所有观测值的平均值，中位数是将数据按大小排列后位于中间的数值，众数是数据中出现次数最多的数值。
标准差和方差是用来衡量数据的离散程度。
通过统计描述指标，我们可以更好地了解数据的分布和趋势。
三、概率与概率分布概率是统计学中一个重要的概念，它用来描述一个事件发生的可能性。
概率值介于0和1之间，0表示不可能事件，1表示必然事件。
概率分布则是对所有可能事件及其对应概率的描述。
常用的概率分布包括正态分布、二项分布和泊松分布等。
正态分布是一种最为常见的连续性概率分布，它的特点是均值和标准差完全确定了分布的形状。
二项分布是一种离散性概率分布，用于描述在给定次数的独立重复试验中成功次数的概率。
泊松分布则是一种用于描述单位时间或单位空间内事件发生次数的概率分布。
了解概率与概率分布对于统计学分析和预测具有重要意义。
四、假设检验假设检验是统计学中常用的方法之一，用于通过对样本数据进行分析来对总体进行推断。
假设检验通常包括两类假设：零假设和备择假设。
零假设是一种关于总体参数的陈述，备择假设则是对零假设的否定。
通过对样本数据进行统计分析，我们可以进行假设检验来判断零假设是否成立。
常见的假设检验方法包括t检验、卡方检验和方差分析等。
统计基础知识 精品课程
统计基础知识精品课程摘要：一、统计学概述1.统计学的定义2.统计学的研究对象3.统计学的应用领域二、统计数据的收集与整理1.统计数据的来源2.统计数据的收集方法3.统计数据的整理三、统计数据的描述1.数据的图表展示2.数据的数字描述3.数据的分布特征四、统计推断1.参数估计2.假设检验3.回归分析五、统计学在实际应用中的案例1.金融领域2.医疗领域3.市场营销正文：一、统计学概述统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释以及展示数据的方法论学科。
统计学的研究对象包括各种数据，例如数值型数据、分类数据、顺序数据等。
统计学的应用领域广泛，包括自然科学、社会科学和商业等领域。
二、统计数据的收集与整理统计数据的来源多样，包括问卷调查、实验数据、政府发布的数据等。
收集数据的方法有抽样调查、全面调查等。
在收集到数据后，需要进行整理，包括数据清洗、数据转换、数据汇总等步骤，以便进一步分析。
三、统计数据的描述数据的描述包括数据的图表展示和数据的数字描述。
图表展示包括条形图、折线图、饼图等。
数据的数字描述包括平均数、中位数、众数、方差等。
此外，还需要了解数据的分布特征，如正态分布、偏度、峰度等。
四、统计推断统计推断是通过样本数据对总体参数进行估计和推断的过程。
参数估计是利用样本数据估计总体参数，例如均值、方差等。
假设检验是利用样本数据判断关于总体的某个假设是否成立。
回归分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
五、统计学在实际应用中的案例统计学在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如，在金融领域，可以通过统计分析预测股票价格走势；在医疗领域，可以通过统计分析研究某种疾病的发病率、死亡率等；在市场营销中，可以通过统计分析了解消费者需求、市场占有率等。
统计学基础知识点总结
统计学基础知识点总结统计学是研究数据收集、分析和解释的科学。
它提供了一种用来了解和解释各种数据的方法和工具。
统计学的基础知识点是学习统计学的基础，下面是一些重要的基础知识点总结：1. 数据类型：统计学中的数据可以分为两类：定量数据和定性数据。
定量数据是可以量化的，例如身高、温度等，而定性数据是描述性质和特征的，例如性别、颜色等。
2. 数据收集：数据收集是统计学的基础，它包括设计问卷、调查、实验等方法来收集数据。
收集数据时需要注意样本的代表性，并尽量避免抽样偏差。
3. 描述性统计：描述性统计是用来总结和描述数据的方法。
常用的描述性统计包括计算平均数、中位数、范围和标准差等指标来衡量数据的集中趋势和离散程度。
4. 概率：概率是研究随机事件发生可能性的数学工具。
它可以用来计算事件发生的概率，从而预测未来事件的可能性。
概率可以分为古典概率和条件概率等不同类型。
5. 概率分布：概率分布是描述随机变量的分布规律的数学模型。
常见的概率分布包括均匀分布、正态分布和泊松分布等。
概率分布可以用来计算随机变量的期望、方差等统计指标。
6. 假设检验：假设检验是统计学中用来验证关于总体参数的假设的方法。
通过对样本数据进行统计分析，可以得出关于总体参数是否符合假设的结论。
假设检验包括设定假设、选择检验统计量、计算显著性水平和做出决策等步骤。
7. 相关分析：相关分析是用来研究两个变量之间关系的方法。
它可以通过计算相关系数来衡量两个变量之间的相关性，并判断相关性是否显著。
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. 回归分析：回归分析是研究因果关系的统计方法。
它通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系，并可以用来预测因变量的取值。
常见的回归分析包括线性回归和多元回归等。
9. 抽样分布：抽样分布是指统计量在不同样本中的分布情况。
它可以用来计算统计量的置信区间和显著性水平等，从而对总体参数进行推断。
10. 统计软件：统计软件是进行统计分析的工具。
统计学基础知识点
统计学基础知识点统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，它在各个领域都扮演着重要的角色。
无论是在科学研究、商业决策还是社会政策制定中，统计学都提供了有力的工具和方法来帮助我们理解和解释数据。
本文将介绍一些统计学的基础知识点，包括数据类型、数据收集和整理、描述统计和推断统计等。
一、数据类型在统计学中，数据可以分为两种类型：定量数据和定性数据。
定量数据是可以用数字来表示和度量的，例如身高、体重、年龄等。
定性数据则是描述性的，不能用数字来度量，例如性别、颜色、职业等。
了解数据的类型对于选择适当的统计方法非常重要。
二、数据收集和整理数据的收集是统计研究的第一步。
收集数据的方法包括观察、实验和调查等。
观察法是通过观察现象来收集数据，实验法是通过控制变量来观察因果关系，而调查法则是通过问卷调查或访谈来收集数据。
在收集到数据后，我们需要对数据进行整理和清洗。
数据整理包括数据输入、数据编码和数据录入等步骤，确保数据的准确性和一致性。
数据清洗则是处理数据中的异常值、缺失值和离群值等，以保证数据的可靠性和可用性。
三、描述统计描述统计是对数据进行总结和描述的方法。
常用的描述统计方法包括中心趋势度量和离散程度度量。
中心趋势度量包括平均数、中位数和众数等，用于描述数据的集中程度；离散程度度量包括标准差、方差和范围等，用于描述数据的分散程度。
另外，描述统计还可以通过绘制图表来展示数据的分布和关系。
常用的图表包括条形图、饼图、直方图和散点图等，它们能够直观地展示数据的特征和趋势。
四、推断统计推断统计是基于样本数据对总体进行推断的方法。
在统计推断中，我们通过对样本数据的分析来对总体参数进行估计，并对估计结果进行推断。
常用的推断统计方法包括假设检验和置信区间。
假设检验是用来检验某个假设是否成立的统计方法。
在假设检验中，我们先提出一个原假设和一个备择假设，然后利用样本数据进行假设检验，从而得出对原假设的结论。
置信区间是对总体参数的一个范围估计。
统计知识应知应会手册
第一篇本手册内容涵盖了统计的基本概念、常用方法和实际应用等方面，以正式、得体的语言编写而成。
一、统计基本概念1. 总体与样本：总体是研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分。
2. 变量与数据：变量是表示研究对象的特征或属性的名称，数据则是具体的数值或分类结果。
3. 概率与随机抽样：概率描述事件发生的可能性，随机抽样是从总体中抽取样本的方法。
二、常用统计方法1. 描述性统计：描述数据的基本特征，包括均值、中位数、众数、方差等。
2. 推断性统计：利用样本信息推断总体特征，包括参数估计、假设检验、回归分析等。
3. 图表呈现：通过图表直观展示数据的分布、关系和变化趋势，如直方图、折线图、散点图等。
三、实际应用1. 调查设计与数据分析：运用统计方法设计调查方案，收集、整理和分析数据，得出科学结论。
2. 质量控制：通过统计方法监控生产过程，发现并解决质量问题。
3. 预测与决策：运用统计模型预测未来趋势，为决策提供依据和支持。
四、注意事项1. 样本选取要具有代表性和广泛性，避免偏见和误差。
2. 统计方法选择要合理、科学，根据研究目的和数据特点进行选择。
3. 解释统计结果时要客观、谨慎，避免过度推断和误导。
第二篇一、统计学基础知识统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学。
在手册中，您将了解到统计学的基本概念、研究方法和应用领域。
同时，手册还会介绍统计学中的一些基本概念，如总体、个体、样本、参数、统计量等，以及不同类型的数据（定型数据、定量数据、分类数据和顺序数据）及其各自的统计方法。
二、描述性统计描述性统计是统计学中的基础部分，旨在通过各种统计指标（如均值、中位数、众数、方差、标准差等）对数据进行描述和分析。
手册将详细介绍这些指标的计算方法和适用场景，以及如何通过图表（如直方图、箱线图、散点图等）直观地展示数据的分布和规律。
三、推理性统计推理性统计是统计学中的核心部分，主要研究如何从一组数据中推断出总体特征。
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1.1 统计学的定义统计学是一门涉及数理统计学、计算机统计学、统计计量学和统计应用研究等多个学科的综合学科。
它既是一门基础学科，又是一门应用学科。
统计学研究的基本目标是分析和描述实际情况，并从中推导出概率规律，以及对现实问题进行科学决策。
1.2 统计学研究的基本方法统计学研究的基本方法包括观察法、实验法、回归分析法、卡方检验等。
二、观察法观察法是统计学研究的常用方法，它的基本步骤是:收集数据、分析数据、绘制图形、推导概率结论。
观察法的终目标是掌握现实社会和自然果的发展规律，以及社会和自然果中某一现象的发生概率三、实验法实验法是统计学研究的重要方法，它的基本步骤是:确定实验目的、设定实验方案、选择实验样本、进行实验、数据分析、结论总结。
实验法的终目标是堂握现实社会和自然界中某一现象的发生概率，以及解决实际问题的可能性。
四、回归分析法回归分析是一种统计学研究方法，它的基本步骤是:观察数据、定义回归模型、拟合回归模型、识别回归模型、检验回归模型、推断回归模型。
回归分析法的终目标是探索影响实际现象发生的原因，以及实际现象的发展趋势。
五、卡方检验卡方检验是统计学研究的重要方法，它的基本步骤是:收集数据、构建假设模型、计算卡方值、比较卡方值、得出结论。
卡方检验的终目标是检验某种假设模型是否满足统计学的要求，以便可以用来推断实际现象。
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它是取得统计数据的重要手段程。
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。
重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/. 11、抽样极限误差抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。
我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围，称为极限误差或允许误差。
12、重复抽样和不重复抽样重复抽样也称为回置抽样，是从总体中随机抽取一个样本时，每次抽取一个样本单位时都放回的抽样方式。
不重复抽样也叫不回置抽样，它是在每次抽取样本单位时都不放回的抽样方式13、点估计和区间估计点估计也叫定值估计，就是直接用抽样平均数代替总体平均数，用抽样成数代替总体成数。
区间估计是在一定概率保证下，用样本统计量和抽样平均误差去推断总体参数的可能范围的估计方法14、统计指数广义上来说，它是表明社会经济现象的“数量对比关系的相对指标。
狭义上来说，它是反映不能直接相加对比的复杂总体综合变动的动态相对数。
15、综合法总指数凡是一个总量指标可以分解为两个或两个以上的因素指标时，将其中一个或一个以上的因素指标固定下来，仅观察另一个因素指标的变动程度，这样的总指数就叫综合法指数16、平均法总指数平均法总指数是通过对个体指数进行加权平均而求得的反映不能直接加总的多个个体所组成的复杂总体综合变动的指数。
分为两种:加权算术平均法总指数和加权调和平均法总指数17、时间数列时间数列是指同一观察现象的观察值按其发生的时间先后顺序排列而形成的数列。
时间数列也称为时间序列和动态数列18、相关分析和回归分析相关分析是一种分析几个变量之间是否存在关系以及它们的关系如何的统计方法。
回归分析是指对具有显著相关关系的现象，根据其关系形态，选择一合适的数学模式，用来近似地表达变量见的平均变动关系的统计分析的方法。
19、时间序列的最初水平、中间水平和最未水平时间数列中第一个观察值称为最处水平，最后一个观察值称为最未水平，其余各个观察值称为中间水平20、调查对象、调查单位和填报单位调查对象是所要研究对象的总体，调查单位是所要研究对象的个体。
填报单位是提交调查资料的单位。
调查单位和填报单位有时相同，有时不同21、环比发展速度和定基发展速度环比发展速度是以报告期水平与其前一期水平对比，所得到的动态相对数。
表明现象逐期的发展变动程度。
定基发展速度是用报告期水平与某一固定基期水平(通常为最初水平)对比，所得到的动态相对数。
它表明所观察现象在一段时期内发展的总速度22、经常性调查与一次性调查的区别两者的区分是以调查单位的登记在时间上是否具有连续性为依据的。
经常性调查的对象本身具有连续不断变化的特点。
商品零售额。
一次性调查的对象是时点现象。
如人口普查二、简答题1、指标和标志的区别与联系两者的区别:(1)指标是反映总体特征的，而标志是映总体单位特征的(2)标志可以用文字来反映，也可以用数字来表示。
而指标都是用数量来表示的两者的联系:(1)指标是指标的汇总和综合(2)根据研究目的的不同，两者有时可以互换2、统计总体的特点(1)同质性。
即总体单位都必须具有某些共同的品质标志属性或数量标志属性。
这是构成总体的前提。
(2)大量性。
即构成总体的总体单位数目要足够多。
这是形成总体的充分条件(3)差异性。
即总体单位必须具有一个或若干个可变的品质标志或数量标志。
这是形成总体的必要条件。
3、重点调查、抽样调查、典型调查的区别与联系联系:都是非全面调查，调查对象都是总体中的一部分。
4、统计绝对数的分类(1)按其反映总体内容的不同分:总体单位总量和总体标志总量(2)按其反映不同的时间状况不同分:时期指标和时点指标(3)按其采用的计量单位的不同分:实物指标、价值指标和劳动指标5、时期指标和时点指标的区别时期指标:(1)连续记数，其值可以相加(2)具有时间长度，与时间长短有关(3)是流量时点指标:(1)间断记数，其值不可以相加，相加无实际意义(2)不具有时间长度，与时间长短无关(3)存量6、抽样技术的特点(1)在调查单位的抽取上，遵循随机原则。
(2)以样本数据估计总体数据(3)以概率估计的方法对总体进行估计(4)在推断理论上，以大数定律和中心极限定理为基础(5)抽样误差可以计算并加以控制。
7、抽样误差的种类(1)登记性误差。
又称调查误差或工作性误差，是完全可以避免的。
(2)代表性误差。
它又可以分为系统性误差和随机性误差。
系统性误差是破坏随机原则造成的偏差，也是可以避免的。
随机性误差包括抽样个体误差和抽样平均误差。
抽样个体误差不确定，难以计算。
抽样平均误差无法避免，但可以计算和控制。
8、影响抽样误差的因素(1)总体总变量值X间的差异大小。
差异越大，误差越大。
(2)样本容量。
样本容量越大，抽样误差越小(3)抽样方法。
重复抽样误差一般大于不重复抽样误差(4)抽样调查的组织形式。
不同的组织形式，误差不同9、统计相对数的种类(1)计划完成相对数。
是实际完成数与计划数的比值(2)结构相对数。
是总体各组成部分数值与总体总数值的比值(3)比例相对数。
总体中某一组的指标数值与总体中另一组的指标数值的比值。
(4)动态相对数。
某现象报告期数值与同一现象基期数值的比值(5)比较相对数。
某类现象的数值与不同空间同类现象的数值的比值.(6)强度相对数。
某一现象数值与另一有联系但性质不同的现象数值的比值10、强度相对数与平均数的区别(1)概念合义不同。
平均数=总体标志总量/总体单位总量。
强度相对数是某一现象数值与另一有联系但性质不同的现象数值的比值. (2)作用不同。
强度相对数是反映某现象在另一现象中的强度、密度或普遍程度，反映现象间依存性的比例关系。
而平均数是反映总体各单位的某一变量的各个变量值一般水平的代表值。
(3)表现形式不同。
强度相对数的单位多是复合单位，由分子、分母的指标单位复合而成。
平均数则是和标志总量单位的一致。
(4)强度相对数分子、分母可以互换，平均数的分子、分母不可以互换，互换无意义11、统计指数的种类(1)按反映对象的范围不同分:个体指数、类指数和总指数(2)按反映统计指标的不同内容分: 质量指标指数和数量指标指数(3)按所采用的基期不同分:定基指数和环比指数(4)按表现形式不同分: 综合法总指数和平均法总指数12、相关关系的种类(1)从涉及的因素多少来分，可分为单相关和复相关。
只研究两个因素之间的相关关系叫单相关两个以上的为复相关。
(2)从相关关系所呈现形态来分，可分为直线相关和曲线相关3)直线单相关按呈现相关关系的方向划分，又可分为正相关和负相关。
正相关表明两个因素的变动方向是相同的，负相关表明两个因素的变动方向是不同的。
数据收集的调查方式1、普查(是一种全面调查)具有的特点：a、普查是一自性调查，时间性很强。
b、普查是全面性调查，收集的资料全面、系统、准确。
普查的点多面广，工作量大，投入多。
普查应遵循的原则：a、时间统一性原则。
b、登记工作的规范性原则。
C、普香项目统一规定原则。
d、同类普查同周期性原则。
2、统计报表制度统计报表制度的概念: 它是依照国家统一规定的表式、报表内容、报送时间和报送程序，自下而上逐级提供统计资料的一种报告制度。
➢统计报表的内容主要包括:报表目录报表方式填表说明➢统计报表的资料来源a、原始记录b、统计台账c、企业内部报表3、抽样调查抽样调查的含义: 即非全面调查。
它的目的在于取得反映总体情况的信息资料。
根据抽选样本的方法可分为概率抽样和非概率抽样两类: a、概率抽样是根据随机原则从总体中抽选样本，并根据样本信息对总体的某些特征做出估计推断，对推断出可能出现的误差可以从概率意义上加以计算和控制。
b、非概率抽样就是调查者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法。
抽样调查的特点:a、经济性b、时效性高c、调查样本一般按照随机原则抽取，而不由调查者主观确定d、调查目的不是说明样本本身，而是从样本特征推断总体、说明总体。