第一章 绪论 统计的三大特征：实用性、丰富性、公平性 总体（population）： 是根据研究目的确定的、同质的全部研究对象中所有观察单位某种变量值的集合。 同质基础：时间、空间、条件等 （1）有限总体(finite population)：有限观察单位 （2）无限总体(infinite population)：很多为无限总体。 样本 根据随机化原则从总体中抽取的一定数量（sample size)的个体，称为样本（sample），用样本信息来推断总体特征。 从总体中抽取部分个体的过程称为抽样（sampling)。 同质（homogeneity） 是指影响被研究指标的非实验因素相同。 变异（variation, variablility ） 同质基础上的各观察单位（亦称为个体）之间的差异为变异。如同性别、同年龄、同民族、同地区儿童的身高有高有低，称为身高的变异。 参数（parameter)和统计量（statistic) 总体的统计指标称为参数。 如：总体均数（µ)，总体发 病 率 ，总体死 亡 率 ，等， 样本的统计指标称为统计量 如：样本均数(x)，样本发 病 率 ，样本死 亡 率 ，等， 统计学 上用不同的符号表示。 误差（error） 观察值与实际值的差异，成为误差。 分为：过失误差；系统误差；随机测量误差；随机抽样误差； （1）过失误差(mistaken error)：过失所致的误差（不认真，错误判断，记录等原因）； （2）系统误差（systematic error)：仪器未校准所致的误差（统一偏高，或偏低）； 这两类误差可以避免。 （3）随机测量误差（random measurement error):不同观察者或同一观察者多次观察值的不相同。 这种误差不可避免。 （4）抽样误差（sampling error):总体中存在个体变异，抽样研究中所抽取的样本，只包含总体中一部分个体，因而样本均数（或率 ）往往不等于总体均数（或率 ），表现为多次抽样的样本均数或率 不同。这种由抽样引起的差异称为抽样误差。 抽样误差愈小，用样本推断总体的精确度愈高；反之，其精确度愈低。 由于生物的个体变异是客观存在的，因而抽样误差是不可避免的，但抽样误差有一定的规律性。 小概率 事件定理： “小概率 事件一次抽样不可能发 生” 变量及变量值 变量（variable):观察对象的特征或指标。对变量进行取值所采用的工具或标准成为测量尺度（scale)。 测量的结 果 称为变量值(value of variable) 或观察值（observed value, measurements)。 随 机 ...
