2019电大社会统计学期末备考资料必考重点.doc

电大社会统计学期末复习小抄 什么是统计学? 对与随机现象有关的数据资料进行收集、整理、计算和分析的过程。 统计的内容 统计描述：描述数据，包括资料的整理、分类和简化或特征研究。 统计推论：使用数据从部分到整体进行推论，包括参数估计、假设检验、回归、列联、方差分析、等级相关等等。 统计数据的分类(按计量尺度分) 分类数据(categorical data) 对事物进行分类的结果 数据表现为类别，用文字来表述 例如，人口按性别分为男、女两类 顺序数据(rank data) 对事物类别顺序的测度 数据表现为类别，用文字来表述 例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等 数值型数据(metric data) 对事物的精确测度 结果表现为具体的数值 例如：身高为175cm、168cm、183cm 4种测量层次 （一）定类尺度 定类尺度也称类别尺度或列名尺度，是最粗略、计量层次最低的计量尺度。这种计量尺度只能按照事物的某种属性对其进行平行的分类或分组。 它具有＝和≠的数学特性。 所获得的数据只表示属性或类别。 如，性别、态度（赞同、反对） （二）定序尺度 定序尺度又称顺序尺度，是对事物之间等级差或顺序差别的一种测度。该尺度不仅可以将事物分成不同的类别，而且还可以确定这些类别的优劣或顺序。 该尺度具有﹥和﹤的数学特性，但不能进行加、减、乘、除等数学运算。 所获得的数据可以按多少或大小排序。如，名次、能力、喜好度 （三）定距尺度 定距尺度也称间隔尺度，它不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可以准确地指出类别之间的差距是多少。 其结果可以进行加、减运算。 所获得的数据有量的大小，还有相等的单位。如，温度0~100 （四）定比尺度 定比尺度也称为比率尺度，它除了具有上述三种计量尺度的全部特性以外，还具有一个特性，那就是可以计算两个测度值之间的比值。这就要求定比尺度中必须有一个绝对固定的“零点”，这也是它与定距尺度的惟一差别。定比尺度可以进行加、减、乘、除运算。 所获得的数据有量的大小、相等单位和绝对零点，可以以“倍数”的方式解释。如，身高、体重、时间、绝对温度 区分测量的层次和数据的类型十分重要，因为对不同类型的数据将采用不同的统计方法来处理。 高层次的数据可以采用低层次数据的分析方法，但丢失资料的信息，反之不可。 总体和样本 总体(population) 所研究的全部元素的集合 ，其中的每一个元素称为个体 分为有限总体和无限总体 有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的 无限总体所包括的元素是无限的，不可数的 样本 (sample) 从总体中抽取的一部分元素的集合 构成样本的元素的数目称为样本容量 参数和统计量 参数(parameter) 研究者想要了解的总体的某种特征值 所关心的参数主要有总体均值（?）、标准差（?）、总体比例（?）等 总体参数通常用希腊字母表示 统计量(statistic) 根据样本数据计算出来的一个量 所关心的样本统计量有样本均值(?x)、样本标准差(s)、样本比例(p)等 样本统计量通常用小写英文字母来表示 变 量(Variable) 说明现象某种特征的概念 如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等 变量的具体表现称为变量值，即数据 变量可以分为 分类变量(categorical variable) ：说明事物类别的一个名称 顺序变量(rank variable ) ：说明事物有序类别的一个名称 数值型变量(metric variable ) ：说明事物数字特征的一个名称 离散变量：取有限个值 连续变量：可以取无穷多个值 随机变量与随机事件 随机现象：事先无法确定会出现哪种结果的现象。 随机变量：用一些数字来表示，称这些数字为随机变量。 Ｘ＝（x1，x2，……，xi）若xi为每个个体的值，则它也是随机变量； 随机事件是随机变量的取值； 随机事件，由一个或几个基本随机事件组成，如点大（四五六）／点小（一二三） 基本随机事件—不可再分 次数、频率、概率 次数，又叫频数，用（f）表示 频率，又叫相对次数，f/n，n为样本量，反映样本特征 概率，无数次观测后得到的，频率的极限，用（P）表示，P=f/n，n趋近无穷，反映总体特征 统计概率和古典概率的区别：总体无限与有限 统计调查方式 抽样调查 (Sample survey) 1..从总体中随机抽取一部分单位(样本)进行调查 2..目的是推断总体的未知数字特征 3.最常用的调查方式 4.具有经济性、时效性强、适应面广、准确性高等特点 普查(census) 1.为特定目的专门组织的非经常性全面调查 2.通常是一次性或周期性的 3.一般需要规定统一的标准调查时间 4.数据的规范化程度较高 5.应用范围比较