统计学中的总体和样本是什么(推理统计学:理解总体和样本)

摘要:

本文介绍了统计学中的总体和样本概念,并阐述了描述统计和推理统计的区别。总体指的是具有同质性的大量单位集合,样本则是从总体中提取的部分单位集合。本文还讨论了样本的特性,如同质性、大量性和差异性,并介绍了样本在统计推断中的作用。此外,文章提到了描述统计和推断统计的区别和联系,以及抽样方法和大小的重要性。最后,文章提供了一些相关素材资源的推荐。通过本文的学习,读者可以更好地理解统计学中的基本概念和方法,为深入学习和应用统计学打下基础。

推理统计学:统计学中的总体和样本是什么?

了解整体和样本

统计学中的总体和样本是什么(推理统计学:理解总体和样本)

大家好,我是老乔。这是超智星球的《超智星球》·统计系列课程。

统计学分主要分为描述统计和推理统计。

在前面的十几篇文章中,我们总体上讲述了统计的全部内容:统计中什么是整体和样本?

本文一章中,我们将开始学习推理统计。本文2717字,预计需要7分钟。

在学习之前,让我们回顾一下这个系列的开头。在《超级智能星球》统计系列开头的第一篇文章中,我们谈到了统计研究的不确定性。

从另一个角度来看,不确定性是一个概率问题。从研究概率问题的角度来看,概率论与统计学密切相关。

两者都是研究随机现象数量规律的学科。两者的区别可以用一张图片来形象地反映:统计学中什么是整体和样本?

也就是说,概率论是——我知道盒子里是什么样的,我想知道我手里的球有多可能。统计学是——我不知道盒子里是什么样的,但我已经知道我手里的球是什么样的,我想推断盒子是什么样的。

在这里,桶里的球可以称为整体。手中的球可以称为样本(样本量为1)。

总体(population)它是指许多个别单位在同一性质的基础上客观存在的整体。它通常由研究过的个体组成。

*每个企业都是由多个企业组成的个体;

*一般来说,由多户组成的每户都是个体;

*一般来说,每个人都是由多个人组成的个体。

要确定整体和个体,必须注意两个方面:

1.构成总体的个体必须是同质的,不能把不同质的个体混在总体之中。

例如,研究工人的工资水平,只能将工资收入的工人纳入总体统计范围。同时,只能调查员工的工资收入,排除员工从其他方面获得的收入,正确反映员工的工资水平。

2.随着研究任务的变化,总体上与个体相对。

同一个人可以是一个整体,也可以是一个整体单位。例如,为了了解全国工业企业员工的工资收入,所有工厂都是一个整体,每个工厂都是一个个体。如果目的是了解企业员工的工资收入,企业将成为一个整体,每个员工的工资都是个体。

明确上述基本概念后,将其联系起来观察,对整体有深入的了解。可以看出,统计总体具有三个主要特点:同质性、大量性和差异性。

1.同质性:同质性是指一般单位必须具有一定的共同属性或标志值。例如,国有企业的共同标志属性属于国家。同质性是整体的基本特征。只有个体单位是同质的,统计才能通过观察和研究个体特征来总结和揭示整体的综合特征和规律。

2.大量性:大量性是指有足够数量的整体单位。一般来说,它是由许多个体在相同性质的基础上组合起来的。个人或少数单位不能形成一个整体。整体的大量性可以影响个别单位的一些偶然因素——数量的高低差异——相互抵消,从而显示整体的本质和规律性。

3.差异:差异是指各单位之间的一个或多个可变质量标志或数量标志的整体差异。例如,在某一领域的员工中,各单位之间存在男女性别属性差异,包括20岁、21岁、22岁、23岁、24岁、25岁和26岁。

样本(sample)它是从整体中提取的一部分元素的集合本的元素数称为样本量(samplesize),也称为样本大小或样本水平。在数学上,样本是一个整体的子集。

例如,为了了解某个地区10~15该地区随机选择3000名血钙水平的儿童10~15并进行血钙检测的儿童:

*一般属于该地区10~15儿童血钙检测值

*样本为3000名儿童的血钙检测值

*样本量/样本大小/样本水平为3000例

样本从整体中提取,作为整体代表,由一些单位组成。抽样样本应注意以下问题:

1.样本单位必须取自总体

2.一个样本一取多个样本

3.确保样品的客观性和代表性

选择样品的过程称为抽样,其基本要求是确保提取的样品单位对所有样品都具有充分的代表性。抽样方法也因物体不同而不同。我们稍后将讨论抽样方法和大小。

抽样的目的是根据样本提供的信息推断整体特征。例如,从一批灯泡中随机抽取100个,构成样本,然后根据100个灯泡的平均使用寿命推断这些灯泡的平均使用寿命。

当我们研究一个问题时,一般来说,如何全面收集数据的特征是全面调查,获得全面的统计数据,所以使用描述统计方法是理解总体目的。

如果整体数据非常大,进行如此全面的调查所需的人力、物力和财力时间是不经济和不现实的。此时,可以抽样统计。获得样本信息的方法是从样本中推断整体,这是推断统计需要解决的问题。

两部分的核心区别在于我们观察到的样本是否等于整体。

样本=总的来说,描述统计可以用来描述我们研究的现象。

样本≠总的来说,使用推断统计可以更准确地描述我们所研究的现象。

推断统计也应收集数据,并进行必要的处理方法。描述统计方法是整个统计学的基础。这两个分支结构经常交叉使用,而不是绝对孤立的。逐步发展相互统一的关系。

事实上,近年来,由于技术(传感器等)的发展,热门大数据足以获足以获得由数据驱动的于所有样本的数据,而不是由以前的样本数据引起的变化,即由数据驱动的变化。

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本章从统计与概率论的区别出发,介绍了两个基本概念:总体概念和样本,并进一步介绍了描述统计与推理统计的区别。

1.张湘平、张金槐、谢红卫.样本容量、验前信息和Bayes讨论决策风险[J].2003年31(4)电子学报:536-538.

2.[美]科时.抽样调查.北京:中国统计出版社,1997:25

3.储全滋.抽样方法.三民书局,1993.

4.2009年,中国人民大学毕业证出版社贾俊平、何晓群、金勇统计学(第四版):7

5.王梓坤.概率论基础及其应用[M].北京师范大学毕业证出版社,2007.

6.吴杨陈兆荣.统计学.合肥:2013年安徽大学文凭出版社:13

7.佚名.总体与样本[J].2017(19)检验医学与临床:2093-2093.在76600138个原始统计学中找到什么是总体和样本设计图片,包括统计学中什么是总体和样本图片、材料、海报、证书背景源文件PSD、PNG、JPG、AI、CDR等格式素材!

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