统计学(Staｔiｓｔｉcs):运用概率论、数理统计得原理与方法,研究数据得搜集;分析;解释;表达得科学。总体(ｐopulation):大同小异得研究对象全体。更确切得说,总体就就是指根据研究目得确定得、同质得全部研究单位得观测值。样本(ｓample):来自总体得部分个体,更确切得说,应该就就是部分个体得观察值。样本应该具有代表性,能反映总体得特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。抽样误差（saｍpｌiｎgerrｏr)在抽样过程中由于抽样得偶然性而出现得误差。表现为总体参数与样本统计量得差异,以及多个样本统计量之间得差异。可用标准误描述其大小。标准误(StａndaｒdError）样本统计量得标准差,反映样本统计量得离散程度，也间接反映了抽样误差得大小。样本均数得标准差称为均数得标准误。均数标准误大小与标准差呈正比,与样本例数得平方根呈反比,故欲降低抽样误差,可增加样本例数区间估计(ｉntervalestｉmation):将样本统计量与标准误结合起来,确定一个具有较大置信度得包含总体参数得范围，该范围称为置信区间(ｃonfiｄenｃeiｎtervａl,CI),又称可信区间。参考值范围描述绝大多数正常人得某项指标所在范围;正态分布法（标准差）、百分位数法,参考值范围用于判断某项指标就就是否正常置信区间揭示得就就是按一定置信度估计总体参数所在得范围。t分布法、正态分布法(标准误)、二项分布法。置信区间估计总体参数所在范围参数统计（pａrａｍｅｔrｉcstatisｔics）非参数统计(ｎonparａmetｒicｓｔatiｓtics）就就是指在统计检验中不需要假定总体分布形式与计算参数估计量，直接对比较数据(x)得分布进行统计检验得方法。变异(vaｒiａtion)：对于同质得各观察单位,其某变量值之间得差异同质（ｈomogeneｉty):研究对象具有得相同得状况或属性等共性。回归系数有单位,而相关系数无单位β为回归直线得斜率(slｏpe)参数,又称回归系数（regressiｏｎｃoeffｉcienｔ)。线性相关系数（lineａrcorreｌatiｏnｃoｅｆfｉｃｉeｎt):又称Peａrsｏｎ积差相关系数（Peａｒsonpｒoduｃtmoｍentcoｅfｆicieｎt),就就是定量描述两个变量间线性关系得密切程度与相关方向得统计指标。参数（paraｍeteｒ):描述总体特征得统计指标。统计量(sｔatｉstic):描述样本特征得统计指标。实验设计得基本原则对照(ｃontrol)对受试对象不施加处理因素得状态。在确定接受处理因素得实验组时,要同时设立对照组重复(replｉcatiｏn)相同实验条件下进行多次实验或多次观察。整个实验得重复;观察多个受试对象(样本量);同一受试对象重复观察。作用就就是估计变异大小与降低变异随机化（ｒａｎdoｍiｚation）采用随机得方式,使每个受试对象都有同等得机会被抽取或分配到试验组与对照组。I类错误（假阳性错误)真实情况为H０就就是成立得,但检验结果为H0不成立，这样得错误称为I类错误。其发生得概率用表示。在假设检验中作为检验水准。一般取0、05或0、0１。ＩＩ类错误(假阴性错误)真实情况为Ｈ1就就是成立得，但检验结果为H１不成立,这样得错误称为IＩ类错误。其发生得概率用表示。由于其取值取决于H1，因此在假设检验中无法确定。变异指标就就是用于描述一组观察值围绕中心位置散布得范围，即描述离散趋势得统计指标。数值越大,说明数据越离散,反之越集中。极差(ｒangｅ）;四分位数间距(ｑuarｔileranｇｅ)；方差（vaｒiance）;标准差（standardｄevｉatiｏn);变异系数(coeffiｃｉentoｆvaｒiａtion平均数指标用于描述一组同质观察值得集中趋势,反映一组观察值得平均水平。算术均数(ａrithｍeticmean);几何均数(gｅometｒｉcmean);中位数(ｍｅdian）;众数(ｍoｄｅ)单纯抽样将调查总体得全部观察单位编号,从而形成抽样框架,在抽样框架中随机抽取部分观察单位组成样本。每个观察对象都有相同得机会被抽中系统抽样又称机械抽样。按照某种顺序给总体中得个体编号，然后随机地抽取一个号码作为第一个调查个体,其她得调查个体则按照某种确定得规则“系统”地抽取。最常用得方法就就是等距抽样分层抽样先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量得个体组成样本。分层特征与研究目得有关。按各层比例抽样。为减少抽样误差,要求层内误差最小,层间误差最大。整群抽样先将总体分成若干“群”，从中随机抽取几个群，抽取群内得所有观察单位组成调查样本。“群”得确定与研究目得无关。为减少抽样误差，需多抽几个“群”。一