统计名词解释
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统计量（statistic）：反映样本性质和特征的统计指标，如样本均数、标准差，由于变异存在，它是随参数波动的随机变量。
参数（parameter）：反映总体性质和特征的统计指标，如总体均数、标准差，它是固定的常数。
同质（homogeneity）：是指根据研究目的所确定的观察单位其性质应大致相同。
变异（variation）：指某种特种客观存在的差异，包括不同个体同一特征的差异和同一个体某特征不同时空中的变化。
定量数据（quantitative data）/计量资料（measurement data）：是为观测每个观察单位按某项指标的大小而获得的资料。其变量值是定量，表现为数值大小，一般有度量衡单位。如身高、血压。
定性数据（qualitative data）/计数资料（enumeration data）：又称无序变量变量，是为了将观察单位按某种属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数所得的资料。其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别。如检验结果的阳性阴性。
有序数据（ordinal data）/等级资料（ranked data）：又称半定量资料或有序分类变量，是为了将观察单位按某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数所得的资料。其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。如治疗疗效：治愈，好转，无效。
总体（population）是根据研究目的确定的所有同质观察单位的全体，包括所有定义范围内的个体变量值。
样本（sample）：是从研究总体中抽取 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 的性别与类似的健康状况，这些共同点（同质性）使得该人群的变量值趋向同一数值。离散趋势（tendency of dispersion）：同一总体中的个体之间又普遍存在着各种差别。各种因素在个体之间都不会完全相同，而是或近或远的离散在集中位置的周围，此为离散趋势。
（三）便于发现某些特大和特小的可疑值
（四）便于进一步计算指标和统计分析
统计推断（statistical inference）：是指在一定可信程度下由样本信息推断总体特征（采用样本统计量X、S、p、Sp对相应的总体参数μ、( 、(、(p所做的非确定性的推估）。包括有样本统计量推断总体参数，称为参数估计；由样本差异推断总体之间的差异，称为假设检验。
一型错误（type l error）：指拒绝了实际上成立的H0，这类“弃真”的错误称为l型错误，其概率用α表示；
ll型错误（type ll error）：指接受了实际上不成立的H0，这类“取伪”的错误称为ll 型错误，其概率大小用β表示。
检验效能（power of test）：也称把握度，指当两个总体存在差异时，按规定检验水准α能发现该差异的能力。用1-β来衡量。通常检验效能应该达到0.8以上。
变异系数：是为了度量两个及以上具有不同测量单位或均数相差较大的变量离散程度的指标。是度量相对离散程度的指标。
决定系数：R2，用于评价多重线性回归方程的拟合效果，计算公式：。。。取值在0到1之间，反映线性回归方程能在多大程度上解释应变量Y的变异性，它月越接近于1，说明拟合效果越好
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