目录
第二章统计学的基本问题 __________________________________________________________________ 3
第一节四个数据集及数据类型 ____________________________________________________________ 3
一、四个常用数据集 ___________________________________________________________________ 3
二、数据类型Ⅰ _______________________________________________________________________ 5
三、数据类型Ⅱ _______________________________________________________________________ 6
第二节统计总体、个体与样本 ____________________________________________________________ 6
一、统计总体和个体 ___________________________________________________________________ 6
二、总体的特点 _______________________________________________________________________ 7
三、样本 _____________________________________________________________________________ 7
第三节标志、指标与变量 ________________________________________________________________ 8
一、统计标志 _________________________________________________________________________ 8
二、统计指标 _________________________________________________________________________ 8
三、变量 ____________________________________________________________________________ 10
第四节指标体系 _______________________________________________________________________ 10
一、统计指标体系 ____________________________________________________________________ 10
二、举例：工业企业统计指标体系—企业管理与信息处理指标子体系 _________________________11
三、举例：宏观统计指标体系—国民经济核算体系 ________________________________________ 12
第五节统计计算工具 ___________________________________________________________________ 13
一、概述 ____________________________________________________________________________ 13
二、Excel实现数据处理的主要途径 _____________________________________________________ 13
习题 _________________________________________________________________________________ 15
第二章统计学的基本问题
第一节四个数据集及数据类型
一、四个常用数据集
1. 中国历年主要宏观经济指标数据集（数据集01）
中国历年主要宏观经济指标数据集记载了中国从1952年至2003年各主要宏观经济指标（资料来源：根据历年《中国统计年鉴》整理）。指标包括：国民总收入、国内生产总值、各个产业的增加值、财政总收支、进出口总额等总量指标，它们都是按人民币计价，单位为：亿元；人均GDP，单位为：元/人；商品零售价格指数、居民消费价格指数都按上年=100计算；外汇储备以亿美元计价。图2.1是该数据集的部分截图。
图2.1 中国历年主要宏观经济指标数据集
2. 1995年世界各国基本情况数据集（数据集02）
1995年世界各国基本情况数据集记载了1995年109个国家主要社会经济指标（资料来源：根据SPSS 自带演示数据库整理）。指标包括：国家名称、人口（千人）、人口密度（人/每平方公里）、城市人口比重（%）、宗教信仰、期望寿命（分男、女）、识字率（分男、女）、人口增长率（%）、婴儿死亡率（‰）、人口出生率（‰）、死亡率（‰）、人均GDP（美元/人）、地区类型分六类（1-OECD国家、2-东欧、3-太平洋、亚洲、4-非洲、5-中东、6-拉丁美洲）等等。图2.2是该数据集的部分截图。
图2.2 1995年世界各国基本情况数据集
3. 公司人力资源部数据集（数据集03）
公司人力资源部数据集记载了该公司工作年限在5年以上的470名员工受教育、考评与薪金的相关信息。有关信息说明如下：性别中“m”表示男性员工，“f”表示女性员工；出生日期中的“******”表示该数据没有收集到；按工作岗位将员工分为“基本生产员工、服务与辅助生产员工、技术与管理员工”分别用“1、2、3”表示；2002-2004年三年的考评按“优、良、中、合格、不合格”五个等级进行；员工中少数民族用“1”表示，非少数民族用“0”表示；初薪是指员工到公司的第一年薪水；教育程度是指员工接受教育的年数；“工作时间”和“工作前的经验”都以月为单位。图2.3是该数据集的部分截图。
图2.3 公司人力资源部数据集
4. 企业流水线上的抽样数据集（数据集04）
工厂流水线上的抽样数据集记载了一个车间2005年一月份每天在9：00、11：00、14：00、16：00四次采样的测量数据（单位：克）以及对产品包装合格情况的检验数据，图2.4是该数据集的部分截图。
图2.4 工厂流水线上的抽样数据集
二、数据类型Ⅰ
我们从一个例子来认识数据。南京是一个著名的“火炉”城市，为避夏季的酷热，金陵旅行社推出了
这张调查表中包含了数据的所有类型：
1. 分类数据（categorical data）
分类数据是对事物进行分类的结果，数据的主要特征是采用文字、数字的代码和其他符号对事物进行简单的分类和分组。比如，对人口按性别、民族、行政区划和婚姻状况等做归类统计，对企业按照经济性质进行分类。使用分类数据时，各个类别的叫法只表明类别的名称，至于类别之间的关系，不作任何的假定。在实际中，为便于计算机识别和信息传输，对于分类性质的统计数据，人们往往给每一个类别赋予数字代码。例如，男性用1表示，女性用0表示，但这就好像给商品贴上标签一样，仅是示意性的，数字代码不可以直接进行数字的运算。调查表中问题一所提供的数据就属这类。
分类数据以定类尺度（nominal scale）来衡量。数据集02中的“国家”、“信仰宗教”和“地区类型”都是这类数据。
2. 顺序数据（rank data）
顺序数据，也可称为等级数据，也是对事物进行分类的结果，只是这些分类在语义上表现出明显的等级或顺序关系，例如，学生的成绩可以分为优秀、良好、中等、及格和不及格；产品的质量可以分为优等品、合格品和不合格品;用户的满意程度可以分为很满意、满意、不满意和很不满意。顺序数据和分类数据一样都属于定性数据，但顺序数据比分类数据含有的信息量更多，能够进行差别和好坏的比较，但差别和好坏的程度，仍然无法给出一个具体的评价尺度。调查表中问题二所提供的数据就属这类。
顺序数据以定序尺度（ordinal scale）来衡量。数据集03中的三年的考评情况就是这类数据。
由于分类数据和顺序数据都说明的是事物的品质特征，通常用文字来表述，其结果均表现为类别，因此也把它们统称为定性数据或品质数据。
3. 数值型数据（metric data）
数值型数据是使用自然或度量衡单位对事物进行测量的结果，其结果表现为具体数值。它说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现，因此也称为定量数据或数量数据，例如考试成绩用百分制来表示；人的年龄用周岁来表示；产品的产量用件、箱和吨等来表示；各个数据之间不仅可以对比大小反映差别，
还可以计算各种平均数。调查表中问题三、四所提供的数据就属这类。
数值型数据有两种衡量尺度：一是定距尺度（interval scale），这种尺度的每一间隔是相等的，只要给出一个度量单位，就可以准确地指出两个计数之间的差值，如南京的最高温度是40℃，溧阳天目湖的最高温度是33℃，二者相差7℃，这类数据可以进行有意义的加减运算；二是定比尺度（ratio scale），这种尺度可以准确地计量两个数值之间的倍数，如旅客甲这次旅游花费了200元，旅客乙花费了100元，则旅客甲比旅客乙多化了一倍的钱，显然这类数据可以进行有意义的乘除运算。很多经济变量都属于这种类型，如产品产量、销售额、固定资产投资、居民收入、消费支出、银行贷款余额等。
区别这两类数据的显著特征是：用定比尺度测定的数值型数据有一个绝对固定的“零点”，“0”表示的是数值，即“没有”如花费是“0”，则表示没有花费；而定距尺度测定的数据的“0”，表示的是一种水平，比如温度为“0”，不是说没有温度，而是温度在“0”这样的一个水平上。
数据集01中的所有数据、数据集02中的“人口”、“人口密度”、“男、女期望寿命”等就是这类数据。
三、数据类型Ⅱ
观察数据集01与数据集02，前者以时间为序列示被描述的对象；后者是按国名顺序列示被描述的对象，而时间都固定在1995年。我们把以时间为序排列的数据称为时间序列数据，而在同一时间层面上显示的数据称为截面数据。这两类数据在计算描述统计量和构建评价模型时都有所区别。
1. 时间序列数据（time series data）是在不同时间上收集到的数据，它所描述的是现象随时间而变化的情况，如1952—2003年我国各年的人口总数、1952—2003年我国历年国内生产总值数据都属时间序列数据。
2. 截面数据（cross-sectional data）是在相同或近似相同的时间点上收集的数据，它所描述的是现象在某一时刻或某一时间段的变化情况，如2003年我国各地区的人口数、2003年我国各地区的国内生产总
第二节统计总体、个体与样本
一、统计总体和个体
统计总体，简称总体（Population），就是统计所要研究的事物或现象的全体，即由客观存在的，具有某种共同特征的许多个别事物构成的整体。例如，如果我们要研究南京财经大学全体学生的英语学习成绩时，各院系的所有学生构成统计总体，各院系每个学生均在校注册这一共同特征成为构成这个总体的前提条件。
个体（Item Unit）是构成统计总体的个别事物，又称为总体单位。在上例中，南京财经大学的每一学生便是个体。对于不同的研究对象，个体可能是人、物，可能是企业、机构，甚至可能是时间、地域。
再举两例：在数据集01中，总体就是所有的年份，而个体就是每个具体的年份；在数据集02中，总
二、总体的特点
1. 大量性
统计研究是对事物变化发展的规律性进行分析，规律性寓于大量现象之中，只有对大量总体单位进行观察和分析研究，事物发展的规律性才能得以显现。对一个统计总体而言，要包含多少个体才算是大量呢？这得从两方面来看的：从总体内部分析，取决于个体所体现出来的差异，差异大，则需要的个体就多；从总体外部分析，取决于我们对所研究问题精确度的要求，精度高，则需要的个体就多。
在一个统计总体中，当总体包含的单位有限时（即可穷尽），我们称之为有限总体。大部分社会经济现象都属于有限总体，要收集这类现象的统计资料既可用全面调查方法，也可用抽样调查方法。有限总体所包含的个体数称为总体容量，通常用大写英文字母N表示，一般来说，N总是一个很大的数。当总体所包括的单位数是无限的（即无穷尽），我们称这类现象为无限总体。在客观现象中，无限总体极少，但也存在，如昼夜连续生产的某产品产量便构成无限总体。我们不可能对无限总体进行全面调查，只能用抽样调查方法收集其统计资料。
2. 同质性
总体中的每一个个体都必须具有某个相同的性质，才能将它们组合成一个总体，否则由个体得到的综合信息也会失去意义，甚至掩盖被研究现象的真相。例如，商业企业作为总体，是因为每个商业企业都是从事商业流通活动的个体，具有相同的经济职能，各个商业企业合计的销售额、利润都是有意义的，反映的是商业企业的经营状态，但如果我们将一些工业企业的销售额、利润也加入其中，那么合计数也就不再能够反映商业企业的经营状态了。
3. 差异性
个体必须在某方面是同质的，这是构成总体的前提，但在其他某些方面又必须是不相同的，即各个个体之间必须存在差异。如果没有差异，所要研究的内容都完全一样，那就不需要统计、不需要综合分析了，所以从这个意义上说，个体的变异性也是构成总体的必要条件。例如，研究企业员工的收入状态，由于各个员工的收入是不同的，所以我们计算平均收入来反映一般收入水平，计算标准差来反映职工间收入的平均差异。如果每个职工的收入都是一样的，比如每月每人都是收入2000元，那么就不需要做什么统计了，因为显然平均收入就是2000元，职工之间的差异为0。
4. 相对性
统计总体和个体不是一成不变的，二者随着研究目的和任务不同而变化。对于同一个客观事物在某项研究中属于个体，但在另一研究中可能就成为统计总体。例如：在宁高校这个统计总体中，在南京的每个高校都是个体，比如南京财经大学就是其中的一个个体，但要研究一个典型高校内部的教学科研情况，如果选中了南京财经大学，那么它就成为统计总体了，学校的各院系部或学校的每个教职工就是个体了。
三、样本
样本（Sample）是指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的、由部分个体组成的集合体。抽取样本的目的是用来推断总体，这就必然要求样本能够代表总体。样本代表总体的程度越高，由样本计算的指标与总体指标的误差就越小。因此总希望样本具有较高的代表性。遵循随机原则的抽样，能够排除主观因素的影响，保证取样的客观性；采用非随机原则的抽样，有时会更快捷、更经济，只是抽出的样本无法计算误差。
构成样本的个体数目称为样本容量。通常用小写英文字母n表示，相对于N而言，n一般只是一个很小的数。比如想了解流水线上产品的合格率，我们会随机抽选100个产品进行检验，这100个产品就构成了一个样本，样本容量是100。我们会根据对这100个产品检验的结果，计算出样本对应的合格率，并用它来代表总体的合格率。
在实际工作中，统计总体称为全及总体，由于样本是从总体抽取出来并代表总体的，全及总体又称为学生：所谓“全及”就是“涉及全部”的意思吧
第三节标志、指标与变量
统计学的研究对象是客观现象总体的数量方面，但我们无法一下子直接计量出总体的数量特征，而必须是对取自总体的样本，或更直接地说对构成总体的个体有充分认识，才能对总体进行特征描述。
一、统计标志
统计标志，简称标志（characteristic），是指每个个体所共同具有的属性或特征，它是说明个体的属性或特征的具体名称，但对应于某个标志，各个个体的具体表现，即标志值，是可以不同的。正是由于各个个体就某些标志而言具有相同的标志值，才构成了统计总体；也正是由于各个个体就某些标志而言具有不相同的标志值，才有了统计的必要。例如，我们要研究南京财经大学女教师的身体素质，显然，南京财经大学所有女教师构成总体，每个女教师是个体。反映个体的标志可以有很多：工作单位、家庭住址、性别、民族、年龄、身高、体重、血压、60米速度、平均每天锻炼的时间，等等。对每个南京财经大学的女教师来说，她们的“工作单位”和“性别”所对应的标志值都是相同的，这也是构成总体的条件—同质性；而其他标志的标志值就不会全同了，这是我们要调查研究的内容，显而易见，有差异才有统计的必要。
我们再看看数据集02，它的第一行就是标志，从第二行起就都是标志值了。
标志按其性质分为品质标志和数量标志。品质标志是表明个体属性方面的特征，品质标志的标志表现只能用文字说明，不能用数量表示，即得到分类数据和顺序数据，如上例的“家庭住址”、“性别”；数量标志是表明个体数量特征的，其标志表现只能用数字表现，即得到数值型数据，如上例的“身高”、“血压”。
在数据集02中，“国家”、“信仰宗教”及“地区类型”都是品质标志，而“人口”、“人口密度”等等都是数量标志。
标志按变异情况分为不变标志和可变标志。不变标志是指某一标志对所有个体而言，具体表现都是相同的，如上例的“工作单位”；可变标志，又称变异标志，是指某一标志在各个个体之间的具体表现不尽相同，如上例的“民族”、“年龄”。
有时我们会按照某一个品质标志，将总体划分为具有某一特征的个体的集合和不具有某一特征的个体的集合两类。如在全部产品中，分为合格品与不合格品；在全部人口中，分为男性和女性。这种用“是”、“否”或“有”、“无”来表示的标志，叫做是非标志，也叫交替标志或0 1标志。
可变的数量标志称为变量，其值称为变量值。
二、统计指标
统计标志对应的是个体，统计指标则对应于总体。统计指标，简称指标（indicator），是反映总体数量特征的，由各个个体的标志值汇总综合而成。任何一个统计指标都是经过了从个别到一般、从具体到抽象的过程，它体现总体特征，具有综合性。统计指标包括指标名称和指标数值两部分，例如：某年全国工业增加值为35357亿元，这一统计指标既包括概念“工业增加值”，又包含具体数值“35357亿元”；它还表明了在一定时间和空间条件下现象的量，即统计指标不能离开时间和空间而存在，例如：2003年我国国内生产总值（GDP）为116603.2亿元，这一指标时间和空间界限非常明确。
（一）口径一致是统计指标的基本要求
1. 统计指标是反映研究对象总体特征的，确定研究对象往往与一定的理论相联系，如大多数西方宏观经济学教科书的开篇就是定义宏观经济所涉及的主要经济指标，如国内生产总值、国民总收入、通货膨胀率和失业率等等。理论定义的范畴应该和实际获得的指标数值的口径统一。
2. 统计口径包括两个方面：一是计算口径外延的明确定义，指标所包括的范围模糊，必然导致所收集的资料不准确及对资料的分析结果失真。如，计算劳动生产率指标时必须明确对分母是指生产工人还是指全体职工，否则会将生产工人劳动生产率和全员劳动生产率混淆。二是计算口径维度的正确把握，如例2.1。
【例2.1】根据大量资料统计结果，汽车的车祸有70%发生于中速行驶时，30%发生于高速行驶时，就此能否认为高速行驶比中速行驶更安全？
【解】如果这个调查的前提是高速和中速行驶的车次是相同的话，那么这个结论是对的。问题是现实中，高速行驶的车次数明显地低于中速行驶的车次数（因为大多数人还是知道保命要紧的。）。我们判
断行车的安全性应该计算车祸率，而不是高速、中速行驶所发生车祸占总车祸的比重。我们假设有表2.1的数据，结论就正好相反，高速行驶的车祸率高于低速行驶的车祸率。
表2.1 汽车行驶车次数与车祸情况调查表
（二）统计指标按反映问题的数量特征分类
1. 数量指标
它是反映客观事物的规模或水平的指标，它表现为汇总后直接得到的绝对数或总量，又称之为总量指标或绝对指标。数量指标是最基本的指标，它是计算其他指标的基础。数量指标包括标志总量和总体单位总量，如总产值、工资总额、人口总数、企业个数等。
2. 质量指标
它是反映客观现象之间的相互联系、比例关系、发展速度、内部结构的指标，一般用相对数或平均数表示。如劳动生产率、成本利润率、人均国民收入等。质量指标是由两个数量指标对比求得的，它是由数
（三）统计指标按核算的范围分类
1. 总体指标，即总体参数，简称参数（parameter），是我们想要了解的总体的某个特征值。通常所关心的参数有：总体平均数、标准差、总体比例等。在统计中，总体参数通常用希腊字母表示，如，总体平均数用μ表示。总体标准差用σ表示，总体比例用π表示。总体参数是一个未知的常数，是我们希望知道的，如我们不知道整个国家的收入差异，不知道流水线上的产品合格率，但它们都是我们想要得到的数据，为得到这些数据我们可以采用全面调查，即对这个国家的每个人进行调查、对流水线上的每一个产品进行检验，但如果某个产品质量检验是破坏性的，那么我们会采用抽样，根据从抽取的样本中所获得的资料来推断总体参数。
2. 样本指标，即样本统计量，简称统计量（statistic）。统计量是根据样本数据计算出来的一个量。通常我们所关心的样本统计量有样本平均数、样本标准差、样本比例等。样本统计量通常用英文中26个字
母来表示，比如，样本平均数用
x（读作x-bar）表示，样本标准差用s表示，样本比例用p表示。由于样
本是我们从总体中抽取的，所以统计量总是可以计算获得的。抽样的目的就是要用统计量来推算总体参数。彼此之间的关系可见图2.5。
图2.5 总体、个体与样本之间的关系
三、变量
变量（variable）总是可以用数值形式表现的，可变的数量标志和所有的统计指标都是变量。最常见的分类是：离散型变量和连续型变量。这两类变量获取的方法不同，离散型变量一般用“点数”的方法取得，数值往往是整数，如职工人数、企业个数、设备台数等。连续型变量用“测量”取得，测量的仪器越精密，变量值就会越精确，如人的身高、体重；产品的长度、重量等。
变量按其所受因素的影响不同，还可分为确定性变量和随机变量。受确定性因素影响的变量称为确定性变量。这种影响变量值变化的因素是明显的，是可以解释的，是人为的或者受人控制的，其影响变量值的大小、方向都可以确定。如产品总成本的变化，无非是受产品产量和单位成本两个因素的影响，而这两者都是人为可以控制的变量，并且对生产总成本影响的大小和方向也是确定的。受随机性因素影响的变量称为随机变量，所谓随机因素，是指各种不确定的、偶然性的因素，这种因素对变量影响的大小和方向都是不确定的，通常是微小的。如流水线上生产零件，即使在看似完全相同的生产条件下，零件的尺寸也会存在差异，究其原因可能是电压的高低、气温、湿度的变化，甚至是操作者的情绪。统计学研究的变量主要是随机变量。离散型和连续型随机变量往往会服从不同的概率分布。
第四节指标体系
一、统计指标体系
一个统计指标只能反映特定现象的一个侧面或一个侧面的某一特征，但任何客观现象都具有多个相互联系、彼此制约的方面和特征，如一个企业是由物资流、价值流、信息流等相互联系的多方面构成的整体运动。如果我们要全面、深入地反映客观事物，必须将各种相互联系的指标构成一个整体，用以反映所研究对象各方面的相互依存和制约关系，反映总体的全貌。一系列相互联系、相互制约的多个统计指标就构成统计指标体系。
在现实经济生活中，统计指标体系中各个指标之间的联系表现为两种形式：第一，统计指标之间存在的客观联系是通过严密的数学公式表现的，如：农作物收获量=播种面积×单位面积产量；国民总收入=国内生产总值＋来自国外的净要素收入。第二，各统计指标之间存在着相互补充的关系。例如，考核工业企业的八项指标—产量、品种、质量、原材料、燃料、动力消耗、成本、利润、流动资金占用，所构成的指标体系就属于这种情况。
在设立统计指标体系用以全面、综合反映现象的状态时，应该遵循客观性、科学性、可行性、预见性原则。指标体系的建立不但要遵循指标之间内在的客观联系，还要考虑获取资料是否可能以及指标体系的设置是否可行；不但要考虑指标体系是否能反映实际问题，还要使新设立的指标体系具有一定的超前意识，更好地适应不断变化的需要。
二、举例：工业企业统计指标体系—企业管理与信息处理指标子体系
工业企业按照各自产业的属性消耗原材料、使用生产设备从事生产活动，生产出的成品一部分作为库存保留下来，大部分出厂销售、收回资金、购买原材料等重新投入生产，周而复始这就是工业企业再生产的循环过程，其目的是以最小投入获取最大的收入。工业企业统计指标体系就是将这些生产活动的整体即生产、产品的供求、原材料的变化，生产所需的设备、设备利用以及经济效益等许多内容用若干个指标来表现的统计指标体系。它不仅要包括工业企业生产流程指标，而且要包括营销指标，财务指标，管理水平指标，还有反映市场现状的营销结构指标，同行业产品销售地区分布及有关信息指标等，这些指标相互联系、相互依存，形成一个有机整体来反映一个工业企业整个生产经营状况。比如，我们可以把工业企业统计指标体系按现代企业管理方式划分成物质流、资金流与信息流指标子体系；生产与经营、销售指标子体系；科学技术与固定资产投入指标子体系；企业管理与信息处理指标子体系四个指标子体系。下面我们仅以企业管理与信息处理指标子体系为例，列示其主要内容：
1. 工业企业经营管理指标
以经济效益为中心的工业企业，是以最小投入获取最大的收入，其特点是围绕资本保值、增值进行经营管理，把资本收益作为管理核心，生产经营管理服从于资本收益目标。工业企业经营管理指标划分为：（1）工业企业财务管理指标，主要指标有：以净资产收益率为核心指标反映工业企业财务效益状况，包括净资产收益率、总资产报酬率、资本保值增值率等指标；以资产周转率为核心指标反映工业企业资产营运状况，包括总资产周转率、流动资产周转率、不良资产比率等指标；以资产负债率为核心指标反映工业企业偿债能力，包括资产负债率、流动比率、速动比率等指标；以销售增长率为核心反映工业企业发展状况，包括销售增长率、资本积累率、总资产增长率等指标，工业企业可根据生产经营情况再增加其它相关指标。
（2）工业企业经济效益评价指标，主要指标有：全员劳动生产率、工业增加值率、成本费用利润率、流动资产周转次数、产品销售率、资金利税率等指标。
2. 工业企业企业管理指标
工业企业企业管理指标划分为人力资源管理统计指标、劳动工资统计指标、企业管理统计指标三大类指标。反映人力资源管理的统计指标有在岗员工基本素质、工作业绩、发展前景、其受教育程度、技术水平高低、员工培训、从业人员变动等情况指标；反映劳动工资统计指标又划分为：职工人数统计指标、劳动时间统计指标、工资统计指标和职工社会保险统计指标；反映工业企业管理的统计指标有组织管理、管理手段、质量管理、领导班子基本素质及观念、工业企业文化、工业企业市场管理（包括工业企业研发能力、工业企业发展方向、定位等）、工业企业市场服务队伍的素质与服务质量等。
3. 信息获取与利用指标
（1）工业企业统计咨询指标，工业企业统计信息的获取不仅包括工业企业内部的信息，如：生产、经营、质量、技术、劳资、劳效、效益等动态指标，更重要的是包括大量工业企业外部信息，如：同行业信息，首先包括同行业产品产量、品质与价格、同行业商品供应状况，原材料来源供求变化、商品货源变化，其次要了解其主导产品的销售价格在市场的变化幅度，主导产品的发展潜力，本企业市场占有率以及市场环境的变迁对本产品的影响，与竞争对手的实力对比，本企业在社会服务满意程度、信誉程度等，当然，上述信息难以一应俱全，可根据工业企业管理和决策的需要及获取难易而灵活掌握，可以是固定的，也可以是临时性的。
（2）工业企业市场预测可划分为宏观市场预测和微观市场预测，前者是广义的市场预测，是总体预测，是对宏观即国民经济发展情况进行预测，后者是工业企业对本企业所发生的某一种或某一类产品在国内、外市场上总需求量及其变化的预测，主要是对变化趋势的分析研究，工业企业市场预测指标主要有：
市场需求量及潜在需求量预测等指标；产品寿命周期与新产品开发预测等指标；市场占有率预测等指标；期望利润预测等指标；设备维修、租赁、更新预测等；风险预测等指标。
三、举例：宏观统计指标体系—国民经济核算体系
GDP人人都知道，但我们还应该知道它是著名的宏观统计指标体系—国民经济核算体系（System of National Accounts, SNA）中的一个指标；绿色GDP人人都听说，但我们也应该了解它是另一个著名的宏观统计指标体系—环境与经济综合核算体系（The System of Integrated Environmental and Economic Accounting, SEEA）中的一个指标。点击下面的链接，查询有关这两个体系的信息。
指标体系的表现方式有多种，可以是像上面例子中的指标罗列，也可以用账户来表现。下面我们以SNA 的简化账户，见图2.6，来说明这个著名的宏观统计指标体系。
图2.6 简化的国民经济核算账户
从生产账户到资本账户都遵循：资源—使用= 平衡项，平衡项放在使用方。以生产账户为例，产出—中间消耗=国内生产总值，可见，GDP就是生产账户的平衡项；再以原始收入分配账户为例，营业盈余＋雇员报酬＋生产税净额＋财产收入—财产支出= 国民总收入，可见，国民总收入是收入账户的平衡项。金融账户比较特殊，是一个终结账户，它的平衡项是“净借出”，恰好等于资本账户的平衡项，但放在资源方，起到平衡整个账户的作用。
我们从简化的国民经济核算账户，基本可以看出各重要宏观经济指标的来龙去脉。
第五节统计计算工具
一、概述
统计计算工具是我们完成统计分析的必要条件，算盘、计算器、计算机这些工具为我们完成大量的数据处理立下的汗马功劳。本教材所涉及到的数据分为两种类型：一是为说明原理而例举的简单数据，计算器可以顺利地完成这类数据的计算；二是为了模拟现实而使用的较大规模的数据集，由于输入数据所需要较长的时间，我们在光盘中给出了这些数据集，启用统计分析软件后，需要用这些数据时，可直接调入。
使用计算机时，会涉及统计软件的选择问题，目前常用统计分析软件有：SAS、SPSS、STATISTICA、MINITAB等等，每个统计分析软件都有各自的组织数据的方式以及分析界面，但不论何种软件在WINDOWS占统治地位的今天，电子表格的数据组织形式必然成为主流。
本教材使用Office组件中Excel作为数据处理的主要工具。
二、Excel实现数据处理的主要途径
我们使用Excel处理数据主要涉及两方面：一是Excel的公式与函数，二是Excel的数据分析工具。
1.公式和函数
公式和函数是Excel工作表的核心，公式是连续的一组数据和运算符组成的序列，就象手工或计算器做运算那样工作；函数只要我们输入相应的参数，就会自动地计算出所需要的函数值。Excel有灵活多变的公式和丰富多彩的函数。
Excel提供了435个内部函数进行数学、财务、统计等计算工作。函数的基本格式为：
＝SUM(A1:A5,C1:C3)
“SUM”是函数名称，它通过参数接受数据，参数要写在函数名字后面的括号内，“A1:A5”和“C1:C3”都是区域地址，两值之间需要用“，”分开。每个函数要求自己特定的参数类型，如数值、单元地址、文本或逻辑值等。极少数函数可以不要参数，但也不能省略括号，如PI()。
对大多数函数，我们很难也没有必要记住它的语法，可以使用“函数向导”完成函数的输入过程。无论是在单元格内直接输入函数，还是在一个公式中包含函数，都有两种方式用以导出“函数向导”：①调
用菜单“插入”—“函数”；②单击“常用”工具栏的“粘贴函数”按钮。
进入函数向导后弹出对话框，见图2.7。“函数分类”栏告诉我们Excel将内部函数分为了十三类。
图2.7 粘贴函数对话框
在“函数分类”中的选择了想使用的函数类别后，右边的“函数名”栏中就列出了该类函数中所有具体的函数。如果我们选中了“常用函数”中的“SUM”函数，就可单击“确定”按钮，进入下一个对话框，见图2.8。在该框内填入各参数所需的数据（可以是常量、单元格或区域引用、名称等多种形式），每个参数都给予一定的提示。在对话框下方示出当前填入参数的计算结果。
图2.8 SUM函数的参数对话框
通过“函数向导”录入函数的最大优点是步步有提示，只要牢记想做什么，不必过多地去想如何做。
2. 数据分析工具
数据分析工具实际上是一个外部宏(程序)模块，它提供了19种专门用于数据分析的实用工具。在进行数据分析前，打开“工具”菜单，查看一下此菜单上有没有“数据分析”命令。如果没有，表明数据分析工具库尚未安装到正在运行的Excel中。这时需要选择菜单“工具”—“加载宏”，打开“加载宏”对话框，从其中的宏表中选定“分析工具库”和“分析工具库 - VBA函数”宏。安装了数据分析工具库后，每次启动Excel时，“分析工具库”宏就被自动加载。调用“数据分析工具”的操作如下: （1）选择菜单“工具”—“数据分析”，打开对话框，见图2.9。
图2.9 数据分析对话框
（2）从“数据分析”对话框中分析工具列表中选择一种工具，打开相应的分析工具对话框。如，选择“回归”工具，打开回归分析工具对话框，见图2.10。
图2.10 “回归”分析工具对话框
（3）按分析工具对话框的提示，将数据范围键入对话框，并设置各选项，然后单击“确定”按钮。
教师：在信息化的时代，计算机的使用非常重要，对于做统计的，如果没有这个工具，那么
就肯定是“巧妇难为无锅之炊”了。
习题
一、填空题
1、构成统计总体的前提条件是__________，而总体没有__________也就失去了研究的意义。
2、可变的数量标志和所有的统计指标称为________，它的数值表现为________或________。
3、按照变量值的表现形式可将变量分为__________和_________两类，如时间、重量、长度等变量就属于__________。
4、一个统计指标主要是由_______和________两部分构成的，两者的结合也就是现象质的规定性和__________有机结合的表现。
二、判断题
1、品质标志不能用数量表示，数量标志可以用数量表示。（）
2、数量指标可以用数量表示，质量指标不能用数量表示。（）
3、因为运动员的号码可以用数字来表示，所以是数量标志。（）
4、数量指标是由数量标志值汇总来的，质量指标是由品质标志值汇总来的。（）
5、统计研究现象总体的量，是从个体开始研究的。（）
6、一般地说，指标总是依附在总体上，而个体则是标志的直接承担者。（）
三、单项选择题
1、某班三名学生期末统计学考试成绩分别为80分、85分和92分，这三个数字是（）。
A. 指标
B. 标志
C. 变量
D. 标志值
2、以一、二、三等品来衡量产品质地的优劣，那么该产品等级是（）。
A. 品质标志
B. 数量标志
C. 质量指标
D. 数量指标
3、有１０个企业全部职工的工资资料，若要调查这10个企业职工的工资水平情况，则统计总体是（）。
A.10个企业
B.10个企业职工的全部工资
C.10个企业的全部职工
D.10个企业每个职工的工资
4、（）表示事物的质的特征，是不能以数值表示的。
A. 品质标志
B. 数量标志
C. 质量指标
D. 数量指标
5、人在社会经济统计研究中（）。
A. 只能作为统计总体
B. 只能作为个体
C. 可作为总体也可作为个体 C. 不能作为总体也不能作为个体
6、在出勤率、废品量、劳动生产率、商品流通费用额和人均粮食生产量五个指标中，属于数量指标的有几个（）。
A. 一个
B. 二个
C. 三个
D. 四个
四、多项选择题
1、统计指标的特点有（）（）（）（）（）
A. 可量性
B. 大量性
C. 综合性
D. 差异性
E. 具体性
2、在下列各项中，（）（）（）（）（）是连续型变量。
A. 平均工资
B. 废品率
C. 企业工人数
D. 劳动生产率
E. 每小时产量
3、下列指标中，（）（）（）（）（）是质量指标。
A. 商品销售额
B. 人口密度
C. 学生出勤率
D. 人均产量
E. 平均工资
4、全国第五次人口普查中（）（）（）（）（）。
A. 全国人口数是统计总体
B. 总体单位是每一个人
C. 全部男性人口数是统计指标
D. 人口的性别比是总体的品质标志
E. 人的年龄是变量
五、操作题与简答题
1、用Excel打开四个数据集，说明各个数据集中每个数据的类型。
2、简述统计总体与指标、个体与标志之间的关系以及彼此之间的联系。
3、找一个自己感兴趣的现象，设计一个指标体系来描述它。
4、试着调用Excel中的函数和数据分析工具。
一、单选题 1、国势学派对统计学的主要贡献是（）。 A.引入了大数法则 B.证明了小样本理论 C.提出了“统计学”这一名词 D.采用了数量分析方法 正确答案：C 解析：政治算术学派采用了数量分析方法；数理统计学派引入了大 数法则；现代统计学时期出现了小样本思想。 2、统计学的研究对象是（）。 A.总体与样本的关系 B.统计活动过程 C.各种现象的内在规律 D.各种现象的数量方面 正确答案：D 解析：统计学是指导统计活动的科学，也就是要为如何获取数据、表现数据和分析数据提供理论方法。其研究对象为各种各样客观现 象的数量方面。 3、下列哪个变量不能采用定比尺度计量。（） A.企业产品产量 B.企业销售额 C.企业职工人数 D.企业利润额 正确答案：D 解析：企业利润额可以为零，属于定距数据。 4、统计总体必须同时具备的特征是（）。
A.大量性、同质性与差异性 B.社会性、同质性与差异性 C.同质性、数量性与差异性 D.大量性、数量性与同质性 正确答案：A 解析：总体的特征包括大量性、同质性和差异性。 5、就总体单位而言（）。 A.只能有一个指标 B.可以有多个标志 C.只能有一个标志 D.可以有多个指标 正确答案：B 解析：对于任何一个标志，总体或样本容量有多大，标志表现就有多少。 6、下列标志中属于不变标志的是（）。 A.部队军人身份 B.企业职工年龄 C.高校教师收入 D.城市居民身高 正确答案：A 解析：不变标志是指每个个体的标志表现都完全相同的标志。 7、某高校在校学生数为13000人，若要研究该校在校学生规模是否适度，这里的"在校学生数为13000人"是（）。 A.标志值 B.指标
基本问题 1.简述统计数据的基本分类 统计数据有三种基本分类。一是按其采用的计量尺度不同，统计数据可以分为分类数据、顺序数据、数值型数据；二是按其收集方法不同，统计数据可以分为观测数据和实验数据；三是按被描述的对象和时间的关系不同，统计数据可以分为截面数据、时间序列数据和混合数据 2.总体和样本的概念及特点 (1)总体就是根据一定目的确定的所要研究事物的全体。它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体，简称为总体。总体具有以下三个特点：①同质性，是指构成总体的个别事物在某个方面（或某一点上）必须具有相同的性质，这是构成总体的必要条件。②变异性，是指构成总体的个别事物除了至少在某一个方面具有相同的性质以外，其他方面应该存在差异，这是进行统计研究的前提。③大量性，是指构成总体的个别事物要求足够的多，这是探究客观事物规律性的基础。 (2)样本：从全及总体中抽取出来，作为代表这一总体的部分单位组成的集合体称为样本。样本有以下显著的特点：其一，构成样本的单位必须取自全及总体内部，不允许总体外部的单位参加抽样过程；其二，从一个全及总体中可以抽取许多个样本；其三，样本具有代表性；其四，样本具有客观性。从全部总体中抽取样本，必须排除主观因素的影响。 3.简述抽样调查的概念和特点 概念：抽样调查是按照随机原则从被研究的总体中抽取一部分单位组成样本，根据样本的调查结果对总体的数量特征作出具有一定可靠程度的推断的一种统计调查方式。 特点：①从总体中随机抽取样本单位；②抽样调查的目的是根据样本的数量特征推断总体的数量特征；③抽样误差可以事先计算并且加以控制。 4.简述在设计问卷中，设计问题顺序时应遵守的原则 ①问题的顺序安排应注意逻辑性；②问题的顺序安排应注意兴趣；③问题的顺序安排应注意先易后难；④开放性问题一般放在最后。 5.简述数据分组应注意的问题 ①保持组内单位的同质性和组间单位的差异性；②统计分组要符合穷举性原则；③统计分组要符合互斥性原则。 6.什么是集中趋势和离中趋势，分别有哪些测度指标 （1）集中趋势是指一组数据向其中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。 取得集中趋势代表值的方法通常有两种：一是从一组数据（即各个变量值）中抽象出具有一般水平的量，这个量不是某一个具体变量值，但又要反映这些数据的一般水平，这种平均数称为数值平均数。数值平均数有算术平均数、调和平均数、几何平均数等形式。二是先将一组数据的变量值按一定顺序排列，然后取某一位置的变量值来反映这些数据的一般水平，把这个特殊位置上的数值看作是平均数，称作位置平均数。位置平均数有众数、中位数等形式。（2）离中趋势又称离散趋势，它反映的是数据中各个变量值远离其中心值的程度。 描述数据离散程度常用的测度值有全距、异众比率、四分位差、平均差、标准差以及离散系数，其中标准差最重要。
统计学简答题 统计学是一门研究收集、处理、分析和解释数据的学科。在现代社会中，统计学在各个领域都有着广泛的应用。以下是对统计学简答题的回答： 问题一：什么是统计学？ 统计学是一门以数据为基础的科学，它涉及到数据的收集、整理、分析和解释。统计学通过运用数理统计方法，提供对数据的定量描述和综合分析，以及基于数据的模型推断和决策制定。 问题二：统计学的基本概念有哪些？ 统计学涉及各种基本概念，其中包括： 1. 总体和样本：总体是指研究对象的整体，而样本是从总体中选取的一部分个体或观察值。样本通常用来对总体进行推断。 2. 变量：统计学中研究的对象，可以是数值（如年龄、身高）、类别（如性别、职业）或其他类型的数据。 3. 观测值：对于给定的变量，观测值是指从总体或样本中获得的具体数值。 4. 参数和统计量：参数是指总体的数值特征，统计量是从样本中计算得到的数值特征。统计学通过样本统计量来推断总体参数。 5. 频数和频率：频数是指某个取值或某个范围的观测值在样本中出现的次数；频率是指频数和样本容量的比值。
问题三：统计学中的描述性统计方法有哪些？ 描述性统计方法用于对数据进行总结和描述，常见的方法包括： 1. 中心趋势测量：包括平均数、中位数和众数。平均数是观测值的 算术平均值，中位数是将数据按大小排序后，处于中间位置的观测值，众数是数据中出现次数最多的观测值。 2. 离散程度测量：包括范围、方差和标准差。范围是最大观测值与 最小观测值之间的差异，方差是观测值与平均数之间的差异的平方的 平均数，标准差是方差的平方根。 3. 分布形态测量：包括偏态和峰态。偏态描述数据分布在平均值两 侧的不对称程度，峰态描述数据分布的陡峭程度。 问题四：统计学中的推断统计方法有哪些？ 推断统计方法用于通过样本数据对总体进行推断，常见的方法包括： 1. 参数估计：通过样本统计量（如样本均值）推断总体参数的值。 常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。 2. 假设检验：用于对某个总体参数假设进行验证。根据样本数据计 算统计量，然后基于统计量判断原假设是否成立。 3. 方差分析：用于检验多个总体均值是否相等。通过对变量间的方 差进行分析，判断各个总体均值是否存在差异。 问题五：统计学在实际应用中有哪些领域？ 统计学广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：
统计学简答题 1、品质标志和数量标志有什么不同？品质标志可否加总？ 品质标志是表明总体单位属性方面的特征，其标志表现不是数量的，只能用文字表现。 数量标志是可用数值表示的特征。 品质标志不可以加总。 2、统计指标和标志有何区别与联系？ 联系：○1标志是总体指标的来源和基础，指标是标志的综合。 ○2数量标志与指标之间存在变换关系。 区别：○1说明的对象不同。标志说明总体单位的特征，指标说明统计总体数量特征。 ○2表示方法不同。品质标志用文字表示，数量标志用数值表示，指标都用数值表示。 3、简述统计的含义。 统计工作：指利用科学的方法搜集、整理和分析和提供关于社会经济现象数量资料的工作的总称，是统计的基础，一般包括统计设计、统计调查、统计整理和统计分析四个环节。 统计资料：指通过统计工作取得的、用来反映社会经济现象的数据资料的总称。 统计科学：也称统计学，是统计工作经验的总结和理论概括，是系统化的知识体系。 4、试述统计学研究的对象和统计学的特点。 统计学的研究对象是大量社会经济现象总体的数量方面。 特点：总体性、数量性、具体性、社会性。 5、如何理解变异和变量的含义？ 变异是可变标志的标志表现由一种状态变到另一种状态，标志和指标的具体表现不同。 变量是以数值来反映现象特征的抽象化概念，包括数量标志和所有统计指标。 6、什么是统计指标体系？有哪些表现形式? 统计指标体系是具有内在联系的一系列指标构成的整体，包括基本统计指标体系和专题统计指标体系。 表现形式：数学等式关系、互相补充关系、相关关系。 7、抽样调查、重点调查和典型调查这三种非全面调查的区别是什么？ ○1选取调查单位的方式不同。 重点调查：根据重点单位的标志总量是否占全部单位总量的绝大比重。 抽样调查：按随机原则从总体单位中抽取一部分。 典型调查：具有代表性的少数单位，具有突出特征。 ○2调查目的不同。 重点调查：了解总体基本情况。 抽样调查：了解总体全面情况。 典型调查：了解总体一般情况。 ○3推算总体指标的准确性和可靠程度不同。 抽样调查可保证推断的准确性和可靠性，典型调查难以保证推断结果的准确性和可靠性。
目录 第二章统计学的基本问题 __________________________________________________________________ 3 第一节四个数据集及数据类型 ____________________________________________________________ 3 一、四个常用数据集 ___________________________________________________________________ 3 二、数据类型Ⅰ _______________________________________________________________________ 5 三、数据类型Ⅱ _______________________________________________________________________ 6 第二节统计总体、个体与样本 ____________________________________________________________ 6 一、统计总体和个体 ___________________________________________________________________ 6 二、总体的特点 _______________________________________________________________________ 7 三、样本 _____________________________________________________________________________ 7 第三节标志、指标与变量 ________________________________________________________________ 8 一、统计标志 _________________________________________________________________________ 8 二、统计指标 _________________________________________________________________________ 8 三、变量 ____________________________________________________________________________ 10 第四节指标体系 _______________________________________________________________________ 10 一、统计指标体系 ____________________________________________________________________ 10 二、举例：工业企业统计指标体系—企业管理与信息处理指标子体系 _________________________11 三、举例：宏观统计指标体系—国民经济核算体系 ________________________________________ 12 第五节统计计算工具 ___________________________________________________________________ 13 一、概述 ____________________________________________________________________________ 13 二、Excel实现数据处理的主要途径 _____________________________________________________ 13 习题 _________________________________________________________________________________ 15
统计学简答题及答案 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
统计学简答题及参考答案 1.简述描述统计学的概念、研究内容与目的。 概念：它是研究数据收集、整理和描述的统计学分支。 研究内容：搜集数据、整理数据、展示数据和描述性分析的理论与方法。 研究目的：描述数据的特征；找出数据的基本数量规律。 2.简述推断统计学的概念、研究内容与目的。 概念：它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。 研究内容：参数估计和假设检验的理论与方法。 研究目的：对总体特征作出统计推断。 3.什么是总体和样本？ 总体是指所研究的全部个体(数据)的集合，其中的每一个元素称为个体（也称为总体单位）。 可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，可数的。 无限总体所包括的元素数目是无限的，不可数的。 总体单位数可用N表示。 样本就是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，记为n。 4.什么是普查它有哪些特点 普查就是为了特定的研究目的，而专门组织的、非经常性的全面调查。它有以下的特点： 1)通常是一次性或周期性的 2)一般需要规定统一的标准调查时间 3)数据的规范化程度较高 4)应用范围比较狭窄。5.什么是抽样调查它有哪些特点 抽样调查是指从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据搜集方法和统计推断方法。 它具有经济性好、时效性强、适应面广、准确性高等特点。 6.简述统计调查方案的概念及应包括的基本内容。 答：统计调查方案就是统计调查前所制订的实施计划，它是指导整个调查过程的纲领性文件，是保证调查工作有计划、有组织、有系统地进行的计划书。 它应包括的基本内容有： 〈1〉明确调查目的； 〈2〉确定调查对象和调查单位； 〈3〉设计调查项目； 〈4〉设计调查表格和问卷； 〈5〉确定调查时间； 〈6〉组织实施调查计划； 〈7〉调查报告的撰写，等等。 7.简述统计分组的概念、原则和具体方法。 答：（1）概念
1、什么叫统计分组？简述等距式组距分组的步骤及应注意的问题。（或者描述次数分配表的编制过程。）答：是根据统计研究的需要，将数据按照某种特征或标准分成不同的组别。步骤为：第一步，从小到大排 序；第二步：确定组数，组数，其中N为数据的个数；第三步：确定各组的组距。组距是一个组的上限和下限的差，即组距=（最大值-最小值）/组数；第四步：根据组数整理成频数分布表；第五步，根据频数分布表绘制直方图和折线图。 2、简述测定季节变动的“趋势-循环剔除法”的基本步骤和原理。 答：在具有明显的长期趋势变动的数列中，为了测定季节变动，必须先将趋势变动因素在数列中加以剔除，然后用平均的方法消除不规则变动，而后计算季节比率的，就称为趋势剔除法。数列的长期趋势可用移动平均或趋势方程拟合法测定。假定包含趋势变动的时间序列的各影响因素以乘法模型形式组合，其结构为Y=T·C·S·I，以移动平均法测定趋势值，则确定季节变动的步骤如下：(1）对原序列进行12个月（或4个季度）移动平均数，消除季节变动S和不规则变动I ，结果只包含趋势变动T和循环变动C ；（2）为剔除原数列中的趋势变动T和循环变动C ，将原数列各项除以移动平均数的对应时间数据（3）将消除趋势变动后的数列各年同月（或同季）的数据平均，消除不规则变动I，再分别除以总平均数，得季节指数S 。（4）对季节指数再调整。 3、什么叫标准差系数？计算它有何意义？ 答：又称离散系数，是用来对两组数据的差异程度进行相对比较的。因为在比较相关的两组数据的差异程度时，方差和标准差是以均值为中心计算出来的，因而有时直接比较方差是不准确的，需要剔除均值大小 不等的影响，计算并比较离散系数。计算公式为 4、平均指标指数是总指数还是一般相对数？可变构成指数、固定构成指数和结构变动影响指数三者在分析意义上有何区别，在数量上又有何联系？ 答：是一般的相对数，可变构成指数=固定构成指数×结构变动影响指数即 5、什么叫相关分析、回归分析？简述相关分析与回归分析的关系。 答：二者是研究现象相关关系的基本方法。（1）相关分析（狭义）指用一个指标表明现象间相互依存关系的密切程度。（2）回归分析：根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型来近似表达变量间的平均变化关系。二者有着密切的联系，它们具有共同的研究对象，在具体运用时需要互相补充。具体：（1）相关分析需要依靠回归分析表明现象数量相关的具体形式；（2）回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度，只有变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。因此，回归分析和相关分析也合并称为相关关系分析或广义的相关分析。在研究目的和具体的研究方法上是有明显区别的，两者的主要区别在于：（1）相关分析研究变量间相关方向、程度，不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化推测另一个变量的变化情况；而回归分析能确切地指出变量之间相互关系的具体形式，它可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。（2）在相关分析中，不必确定自变量和因变量；而在回归分析中，必须事先确定哪个为自变量，哪个为因变量，而且只能从自变量去推测因变量，而不能从因变量去推断自变量。（3）相关分析所涉及的变量一般都是随机变量；而回归分析中因变量是随机的，自变量则作为研究时给定的非随机变量。 6、简述测定季节变动的原始资料平均法的基本步骤和原理。 答：
论文写作常见统计学问题处理技巧 统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。据不完全统计,在难以发表的、已凝聚着作者心血并花费较长时间与较大财力撰写的研究论文中,约半数以上是由于统计错误致其结果与原文主要结论相违背。所以统计学问题也是论文写作中需要注意的一个方面!以下是店铺今天为大家精心准备的：论文写作中常见的统计学问题处理技巧。内容仅供参考，欢迎阅读! 论文写作常见统计学问题处理技巧如下： 一、常用的统计术语 统计学中常用的概念有总体与样本、随机化与概率、计量与计数、等级资料及正态与偏态分布资料、标准差与标准误等。如某研究采用经会阴途径测定宫颈长度,以探讨不同宫颈长度与临产时间的关系。结果显示35例宫颈长度为25～34mm者与32例宫颈长为15～24mm 者临产时间的均值±标准差(x±s)各为57.6±58.1与47.3±49.1小时。该计量资料,经t检验显示t=0.780,P>0.05,并未提示不同宫颈长度的临产时间差异有显著意义;从标准差大于均值,显示各变量值离散程度大,呈偏态分布,故不能采用x±s这一算术均数法计算均数。经偏态转换成近似正态分布资料后结果是:35例与32例的临产时间各为34.5±4.1与26.7±4.1小时,(t=7.778,P<0.001),两组差异有极显著意义。可认为随着宫颈长度的缩短、临产时间也缩短。此外,当两组资料单位不同时,其S单位也不同;即使两组单位相同的变量值,若其均数差异较大,也都应以变异系数替代s来比较两组值的离散度的大小。 二、正常值范围及异常阈值的确定 如何选择研究对象,至少需多少例,正确统计处理和参考一定数量的病例数据,是确定正常值范围及异常阈值的四个重要因素。 1.研究对象:应为“完全健康者”,可包括患有不影响待测指标疾病的患者。如“正常妊娠”的条件:孕前月经周期规则、单胎、妊娠过程
统计学教学中存在的问题与对策 目前统计学已在各行各业得到了广泛的应用，特别是在大数据时代，人们的生产生活已越来越离不开统计学。由于统计学如此重要，教育部将统计学规定为经济类和工商管理类本科专业的专业核心课程。但是，当前统计学的教学还存在诸多问题，从而使统计学的教学效果大打折扣。本文将结合笔者的教学实践，对统计学教学中存在的主要问题进行分析，并提出相应的对策，期望对统计学的教学改革工作提供一点思路。 一、统计学教学中存在的主要问题 1、在教学过程中忽视对数学知识的复习 当我们在统计学的讲授过程中涉及到概率分布、假设检验以及矩阵运算等知识点的时候，很大一部分学生表现出茫然的神情，表明学生在学习统计学的时候，已经对过去所学的数学知识有所遗忘。《计量经济学》教材一般都会有一个数学附录，可以帮助学生用较短的时间对关键的数学知识进行复习。《统计学》教材一般没有这样的数学附录，统计学教师也不会专门给学生复习相关的数学知识，而这些数学障碍恰好是导致学生学习效率低下的主要原因。中国有句俗语“磨刀不误砍柴工”，因此笔者认为在进行统计学这门课程的教学时，有必要专门安排时间对学好统计学必需的数学基础知识进行复习。 2、在教学过程中忽视案例的运用 统计学是一门实践性很强的学科。统计学中的每一个知识点都是与实践相联系的，比如均值、标志变异度这些看似简单的知识，都包含了丰富的实践意义。而有些教师在上课的时候，主要教学生如何去计算相关的统计指标，把统计学当作一门数学课程来教，学生也把统计学当作数学来学。教师在教学中忽视了对实践案例的运用，导致学生不能真正理解相关知识点的真正含义，从而觉得统计学又枯燥、又难学，并失去了学习的兴趣。 3、理论讲解与统计软件教学脱节 统计学是一门实践性很强的学科，即学生从统计学中学到的知识是完全可以应用到工作实践的。与教科书中的例题不一样，在工作中所得到的数据的样本容量一般都很大，这就需要通过相应的统计软件来进行处理。据笔者了解，许多高校在安排统计学这门课程的时候，一般安排十六周左右的理论教学，另外安排两周实践教学，在实践教学环节主要是学习SPSS软件。我们认为，这种教学安排并不能很好地促进统计学的教学，其理由主要有两点：其一，理论讲解与统计软件的教学完全脱节。由于是在理论学习完全结束之后才开始教学生进行软件操作，学生可能对学过的理论知识已经遗忘，在学习软件操作时，只是进行机械性的操作，而不明白每一步操作的真实含义。其二，学习软件操作的目的并不是为了简单地进行数据
人口统计学问题解析 人口统计学是一门研究人口数量、结构和分布的学科，通过对人口的统计数据 进行分析和解读，可以揭示出许多有关社会、经济和环境等方面的问题。本文将从不同角度探讨人口统计学所涉及的一些问题，并分析其对社会发展的影响。 一、人口数量问题 人口数量是人口统计学的基本内容之一。对于一个国家或地区来说，了解自身 的人口数量是制定政策、规划经济和社会发展的基础。然而，人口数量的增长速度和趋势也带来了一系列的挑战和问题。 首先，人口过快增长可能导致资源的过度消耗和环境的恶化。随着人口的增加，对食物、水资源和能源的需求也随之增加，而这些资源的供给是有限的。如果人口增长过快，将会造成资源的短缺和环境的恶化，给社会经济发展带来不利影响。 其次，人口过快增长还会给社会带来就业压力和社会安全问题。随着人口的增加，就业机会的供给可能无法满足需求，导致失业率上升。同时，过高的失业率可能引发社会不安定和犯罪率的增加，给社会治安带来威胁。 为了解决人口过快增长带来的问题，许多国家采取了一系列的措施，如实施计 划生育政策、提高教育水平和改善医疗条件等。这些措施的实施可以有效地控制人口数量的增长，减轻资源压力和社会问题。 二、人口结构问题 人口结构是指人口按年龄、性别、职业等特征进行分类的统计学指标。人口结 构的变化对社会经济发展和社会政策的制定都有重要影响。 首先，人口结构的老龄化趋势带来了养老问题。随着医疗水平的提高和生活水 平的提升，人口的平均寿命也在不断延长，老年人口比例逐渐增加。这就意味着社会需要提供更多的养老服务和福利，以满足老年人的需求。
其次，人口结构的性别比例失衡问题也需要引起重视。在一些地区，由于历史原因或文化传统的影响，男性人口比女性人口多。这种性别比例失衡会导致婚姻市场的扭曲和社会稳定的问题。因此，需要采取措施促进性别平等，保障女性权益。 另外，人口结构的教育和职业分布也对社会发展产生重要影响。教育水平的提高可以提高人口素质和创新能力，促进经济发展。而职业分布的合理性则关系到社会的稳定和经济的可持续发展。 三、人口分布问题 人口分布是指人口在地理空间上的分布情况。人口分布的不均衡会导致资源的不合理利用和地区发展的不平衡。 首先，人口向城市集中是当前人口分布的主要趋势。城市的各种资源和机会吸引了大量的人口涌向城市，导致城市人口过剩和城市化进程加快。这就给城市带来了诸多问题，如交通拥堵、环境污染和社会矛盾等。 其次，人口分布不均还会导致地区发展的不平衡。一些地区由于自然条件、历史原因或政策导向等因素，人口相对较少，经济发展滞后。而一些地区由于资源丰富或政策扶持等原因，人口过多，经济发展过快。这种不平衡的地区发展会导致社会不公平和社会不稳定。 为了解决人口分布不均的问题，一些国家采取了一系列的措施，如推动农村发展、加强基础设施建设和优化资源配置等。这些措施可以促进人口的合理流动和区域发展的均衡。 总之，人口统计学是一门研究人口数量、结构和分布的学科，通过对人口的统计数据进行分析和解读，可以揭示出许多有关社会、经济和环境等方面的问题。人口数量、结构和分布的变化都对社会发展和社会政策的制定产生重要影响。因此，我们需要关注人口统计学问题，积极采取措施解决相关问题，以实现社会的可持续发展。
第四节抽样调查的组织形式及误差的计算 常用的几个抽样组织形式：简单随机抽样、类型抽样、等距抽样、整群抽样等。 一、简单随机抽样 （一）简单随机抽样的概念 简单随机抽样又称纯随机抽样。它是按随机的原则直接从总体N个单位中抽取n个单位作为样本，从而可以保证总体中每个单位在抽选时都有相等的被抽中机会。 （二）取样的方法 1．直接抽选法，就是直接从调查对象中随机抽取。 2．抽签法。先给每个单位编上序号，将号码写在纸片上，掺和均匀后，从中抽取，抽到哪一个就调查哪一个单位，直到抽够预先规定的数量为止。 3．随机数字表法。随机数字表见附录，表上数字的出现及其排列是随机形成的，从0、1、2、……到9共10个数字，大体上各占1/10。而且由表上数字组成的多位数（两位数、三位数）也有大体相同的出现机会。使用随机数字表时也要遵守随机原则。 具体步骤是：首先要将全及总体中所有的单位加以编号，根据编号的位数确定使用若干栏数字。然后从任一栏、任一行的数字开始数，可以向任意方向数去，碰上属于编号范围内的数字号码就定下来作为样本单位。如果是不重复抽样，则碰上重复的数字时不再取它，直到抽够预定的单位数为止。这种办法虽要编号，但免除了做签和掺匀工作，比较简单。当总体单位数很多时，只要把数字栏放宽就可以了。 二、类型抽样 （一）类型抽样的概念 类型抽样又称分层抽样。它是先对总体各单位按主要标志加以分组，然后再从各组中按随机原则抽选一定单位构成样本的抽样方式。然后在分类基础上，再抽选样本单位。 类型抽样的优点：代表性高、抽样误差小。在抽样误差一定的情况下，抽样数目可以减少。 （二）样本单位在各类中的分配方法 1、等比例分类抽样。
统计学问答题 1•什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？ 答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学,其目的是探索数据内在的数量规律性。统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究_________________ ，离开了统计数据，统计 方法乃至统计学就失去了其存在意义。 3.简要说明抽样误差和非抽样误差 答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。非抽样误差是由于调查过程中各有关环节工作失误造成的，从理论上 看，这类误差是可以避免的。抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以计量和控制的。 4 （先分为集中趋势与分散程度，再继续细分，即综述7、8） 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？ 答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、分布形状（偏态和峰度）几方面来测度。 分布集中趋势的测度有众数、中位数、分位数、均值、几何平均数、切尾均值；分布离散程度的测度有极差、内距、方差和标准差、离散系数。 7•简述众数、中位数和均值的特点和应用场合。 答：众数、中位数和均值是分布集中趋势的三个主要测度，众数和中位数是从数据分布形状及位置角度来考虑的，而均 值是对所有数据计算后得到的。 众数一组数据分布的峰值，容易计算，但不是总是存在，众数只有在数据量较多时才有意义，数据量较少时不宜使用。主要适合作为分类数据的集中趋势测度值, 应用场合较少； 中位数是一组数据中间位置上的代表值，直观，不受极端数据的影响，但数据信息利用不够充分，当数据的分布偏斜较 大时，使用中位数也许不错。主要适合作为顺序数据的集中趋势测度值。 ； 均值数据对数值型数据计算的，而且利用了全部数据信息，提取的信息最充分，当数据呈对称分布或近似对称分布时, 三个代表值相等或相近，此时应选择平均数。但受极端数据的影响，对于偏态分布的数据，平均数的代表性较差，此时应考虑中位数或众数。 8•标准差和方差反映数据的什么特征 反映数据离散程度的特征•标准差反应数据的变化幅度，即上下左右波动的剧烈程度。在统计中可以用来计算某变量值的 区间范围（即置信区间）。方差：即标准差的平方。 所以，标准差和方差两者没有本质区别。 5怎样理解均值在统计中的地位？ 答：均值是对所有数据平均后计算的一般水平的代表值，数据信息提取得最充分，具有良好的数学性质，是数据误差相互抵消后的客观事物必然性数量特征的一种反映，在统计推断中显示出优良特性，由此均值在统计中起到非常重要的基础地位。受极端数值的影响是其使用时存在的问题。 10为什么要计算离散系数？ 答：在比较二组数据的差异程度时，由于方差和标准差是以均值为中心计算岀来的，有时直接比较标准差是不准确的, 需要剔除均值大小不等的影响，计算并比较离散系数 1怎样理解频率与概率的关系？频率的极限是概率吗？ 频率在一定程度上反映了事件发生的可能性大小.尽管每进行一连串（n次）试验，所得到的频率可以各不相同，但只要 n相当大，频率与概率是会非常接近的•因此，概率是可以通过频率来“测量”的,频率是概率的一个近似•概率是频率稳 定性的依据，是随机事件规律的一个体现.实际中，当概率不易求出时，人们常通过作大量试验，用事件出现的频率去 近似概率•当实验次数趋向于无穷时，频率的极限就是概率。 2概率的三种定义各有什么应用场合和局限性
《统计学》重点难点问题总结 1、品质标誌和数量标誌有什么区别? 答：品质标誌说明总体单位属性方面的特徵，其标誌表现只能用文字来表现；数量标誌说明总体单位数量方面的特徵，其标誌表现可以用数值表示，即标誌值。 2、什么是统计指标?统计指标和标誌有什么区别和联络? 答：统计指标是反映社会经济现象总体综合数量特徵的科学概念或範畴。统计指标反映现象总体的数量特徵；一个完整的统计指标应该由总体範围、时间、地点、指标数量和数值单位等内容构成。 统计指标和统计标誌是一对既有明显区别又有亲密联络的概念。二者区别是：指标是说明总体特徵的，标誌是说明总体单位特徵的；指标具有可量性，无论是数量指标还是质量指标，都能用数值表示，而标誌不肯定。 数量标誌具有可量性，品质标誌不具有可量性。 标誌和指标的主要联络表现在：指标值往往由数量标誌值彙总而来；在肯定条件下，数量标誌和指标存在着变换关係。 统计指标和统计标誌是一对既有明显区别又有亲密联络的概念。二者的主要区别是：指标是说明总体特徵的，标誌是说明总体单位特徵的；指标具有可量性，无论是数量指标还是质量指标，都能用数值表示，而标誌不肯定。
数量标誌具有可量性，品质标誌不具有可量性。 3、统计普查有哪些主要特点和应用意义? 答：普查是专门组织的、一般用来调查属性肯定时点上社会经济现象数量的全面调查。普查的特点： （1）普查是一种不连续调查。因为普查的物件是时点现象，时点现象的数量在短期内往往变动不大，不需做连续登记。 （2）普查是全面调查。它比任何其它调查方法都更能把握全面、系统的反映国情国力方面的根本统计资料。 （3）普查能解决全面统计报表不能解决的问题。因为普查所包括的单位、分组目录、指标内容比定期统计报表更广泛、更详细，所以能取得更详尽的全面资料。 （4）普查要耗费较大的人力、物力和时间，因而不能经常进行。 4、抽样调查有哪些特点?有哪些优越性? 答：（1）抽样调查是一种非全面调查，但其目的是要通过对局部单位的调查结果推断总体的数量特徵。 （2）抽样调查是根据随机原则从全部总体单位中来抽选调查单位。所谓随机原则就是总体中调查单位的确定完全由随机因素来决定，单位中选与不中选不受主观因素的影响，保证总体中每一个单位都有同等的中选可能性。抽样调查方式的优越性现在经济性、实效性。 準确性和灵活性等方面。
.如何认识总体和总体单位? 答：统计总体是根据一定的目的要求所确定的研究事物的全体，总体单位是组成总体的基本单位。总体和单位是互为存在的条件。没有总体单位，总体就不存在了；但是总体单位也不可能离开总体而单独存在，如果离开了总体，则无法确定总体单位。 2.简述并举例说明统计标志与标志表现的区别与联系（07秋、08秋） 答：标志是总体中各单位所共同具有的某种特征或属性，即标志是说明总体单位属性和特征的名称。标志表现是标志特征在各单位的具体表现，是标志的实际体现者。例如：学生的“成绩”是标志，而成绩为“90”分，则是标志表现。 3.计指标的概念、统计指标和标志的区别与联系（07秋） 答：统计指标是反映社会经济现象总体综合数量特征的科学概念。统计指标是反映现象总体的数量特征；一个完整的统计指标应该由总体的范围、时间、地点、指标数值和单位等内容构成。两者的区别：指标是说明总体特征的，标志是说明单位特征的；指标具有可量性，无论数量指标还是质量指标，都能数值表示，而标志不一定。数量标志具有可量性，品质标志不具有可量性。两者的联系：指标数值往往由数量标志值汇总而来，在一定条件下。数量标志和指标存在阗变换关系。 4.简述并举例说明品质标志与数量标志的区别（07秋、08春、08秋） 答：品质标志是表明总体单位属性方面的特征，其标志表现只能用文字来表示。品质标志本身不能直接汇总为统计指标，只有对其标志表现所对应的单位进行汇总才能形成统计指标，即.如何认识总体和总体单位? 答：统计总体是根据一定的目的要求所确定的研究事物的全体，总体单位是组成总体的基本单位。总体和单位是互为存在的条件。没有总体单位，总体就不存在了；但是总体单位也不可能离开总体而单独存在，如果离开了总体，则无法确定总体单位。 2.简述并举例说明统计标志与标志表现的区别与联系（07秋、08秋）
论文撰写中要注意的统计学问题转 一、均值的计算 在处理数据时,经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题;此时,往往我们会不假思索地直接给出算术平均值和标准差;显然,这种做法是不严谨的; 这是因为作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等多个;至于该采用哪种均值,不能根据主观意愿随意确定,而要根据随机变量的分布特征确定; 反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望,而在随机变量的分布服从正态分布时,其数学期望 就是其算术平均值;此时,可用算术平均值描述随机变量的大小特征；如果所研究的随机变量不服从正态分布,则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征;在这种情况下,可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布;如果服从对数正态分布,则几何平均值就是数学期望的值;此时,就可以计 算变量的几何平均值；如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布,则按现有的数理统计学知识,尚无合适的统计量描述该变量的大小特征;此时,可用中位数来描述变量的大小特征; 因此,我们不能在处理数据的时候一律采用算术平均值,而是要视数据的分布情况而定; 二、直线相关与回归分析 这两种分析,说明的问题是不同的,既相互又联系;在做实际分析的时候,应先做变量的散点图,确认由线性趋势后再进行统计分析;一般先做相关分析,只有在相关分析有统计学意义的前提下,求回归方程才有实际意义;一般来讲,有这么两个问题值得注意： 一定要把回归和相关的概念搞清楚,要做回归分析时,不需要报告相关系数；做相关分析的时候,不需要计算回归方程; 相关分析中,只有对相关系数进行统计检验如t检验,P<时,才能一依据r值的大小来说明两个变量的相关程度;必须注意的是,不能将相关系数的假设检验误认为是相关程度的大小;举个例子：当样本数量很小,即使r值较大如3对数据,r=,也可能得出P>这种无统计学意义的结论；而当样本量很大,如500,即使r=,也会有P<的结果,但这种相关却不具有实际意义;因此,要表明相关性,除了要写出r值外,还应该注明假设检验的P值;
统计学简答题详细版
1、简述统计总体的概念及特点。 统计总体就是根据一定目的确定的所要研究事物的全体。它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体，简称为总体。 总体的特征： 1.同质性:构成总体的个别事物在某个方面(或某一点上)必须具有相同的性质. 2.变异性:构成总体的个别事物除了至少在某一个方面具有相同的性质以外，其他方面应该存在差异. 3.大量性:构成总体的个别事物要求足够的多，这是探究客观事物规律性的基础. 2、简述变量的概念及基本类型。 可以取不同值的量，称为变量。总体单位的数量标志大多是可变的，也即其标志表现是有差异的。这种可变的数量标志就是变量，各单位的标志值，就是变量值。 变量按其所受影响因素不同，可分为确定性变量和随机变量。 变量按其数值形式不同，可以分为离散性变量和
连续型变量 3、简述统计调查方式及其特点。 统计调查方式： 1.普查：一个国家或一个地区为详细地了解某 项重要的国情、国力而专门组织的一次性、大规模的全面调查。主要用来调查属于一定时点上现象的总体特征 普查的特点： （1）普查通常是周期性的。全国经济普查每10年进行两次，分别在逢３、逢８的年份实施。全国人口普查在每逢年数尾数为0的年份进行。 （2）普查一般需要规定统一的标准时间，避免调查数据的重复与遗漏，保证调查结果的准确性。 （3）普查比任何其他调查方式、方法所取得的资料更全面、更系统。 （4）普查涉及面广、工作量大、时间较长，而且需要大量的人力和物力、组织工作较为繁重，因此普查的适用范围比较窄，只能调查一些最基本的特定现象.
4.重点调查：在调查对象中选择一部分重点单 位进行调查，用以反映总体基本情况的一种 非全面调查方法。 5.典型调查：根据调查目的与要求，在对所研 究现象全面分析的基础上，有意识地选择有 代表性的典型单位进行深入细致地调查，以 便认识事物的本质与发展规律的一种非全面 调查方法 4、简述常用的数据搜集方法。 数据的收集方法：访问调查法、问卷调查法、德尔菲法、电脑辅助调查法、实验法、网络调查法 访问调查法：又称派员调查，他是调查者与被调查者通过面对面的交谈而得到所需资料的调查方法。按调查对象的不同，分为居民入户调查和个别采访；按对调查过程控制程度不同，分为标准式和非标准式调查 5、简述完整的调查方案应包括的内容。 基本内容： 1．调查目的；
（1）怎样理解统计的含义？它们之间有什么关系 答：统计有三种含义：统计活动，统计数据，统计学。统计活动是对统计数据进行收集，整理，分析和推断的活动。通常划分为调查，整理，分析，统计数据是通过统计活动获得的。统计学是指导统计活动的理论和方法，是关于如何收集、整理和分析统计数据的科学；三种含义以统计数据为核心紧密联系：统计数据与统计活动是统计成果和统计过程的关系，统计活动与统计学则是统计实践与统计理论的关系。统计的本质：关于如何收集、整理和分析统计数据的科学。 （2）统计研究对象是什么？它有哪些特点？ 统计学的研究对象是指统计研究所要认识的客体。一般来说，统计学的研究对象是客观现象总体的数量特征和数量关系，以及通过这些数量方面反映出来的客观现象发展变化的规律性。 特点：数量性，具体性，社会性，总体性。 （3）统计研究过程分为哪几个阶段？ (一)设计整理方案 整理方案与调查方案应紧密衔接。整理方案中的指标体系与调查项目要一致，或者是其中的一部分，绝不能矛盾、脱节或超越调查项目的范围。整理方案是否科学，对于统计整理乃至统计分析的质量都是至关重要的。 (二)对调查资料进行审核、订正 在汇总前，要对调查得来的原始资料进行审核，审核它们是否准确、及时、完整，发现问题，加以纠正。统计资料的审核也包括对整理后次级资料的审核。 (三)进行科学的统计分组 用一定的组织形式和方法，对原始资料进行科学的分组，是统计整理的前提和基础。 (四)统计汇总 对分组后的资料，进行汇总和必要的计算，就使得反映总体单位特征的资料转化为反映总体数量特征的资料。 (五)编制统计表 统计表是统计资料整理的结果，也是表达统计资料的重要形式之一。根据研究的目的可编制各种统计表。 （4）统计研究的基本方法包括哪些？ （1）大量观察法；（2）统计分组法；（3）综合指标法；（4）时间数列分析法；（5）指数分析法；（6）相关分析法；（7）抽样推断法。 （5）什么是总体和总体单位？试举实际例子说明 构成总体的每一个事物或基本单位称为总体单位。原始资料最初就是从各个总体单位取得的，所以总体单位是各项统计数字最原始的承担者。例如，研究某个工业部门的生产情况时，该工业部门的所有工业企业可以作为一个总体，每个工业企业则是总体单位，将每个工业企业的某些数量特征加以登记汇总，就取得该工业部门的统计资料。 （6）什么是指标？指标和标志有什么区别和联系？ 统计指标是反映社会经济现象总体某一综合数量特征的社会经济范畴,也可以说统计指标是指反映实际存在的一定社会总体现象的数量概念和具体数值. 统计指标和标志的区别表现为: 标志反映的是总体单位的属性和特征，有能用数量表示的数量标志，还有不能用数量表示的品质标志，而指标反映的是总体的数量特征，都能够用数量来表示。指标是通过标志的综合得到的，因此标志是总体指标的来源和基础，指标则是标志的综合。但不能因此而把指标看成仅仅是标志值的量的积累，总体指标能反映出现象的本质属性和特征，获得个体标志难以显现的信息。 （7）什么是变异和变量？试举实际例子说明。 变异就是标志在同一总体不同总体单位之间的差别。例如：对某地区所有工业企业这个总体来说，其不变标志是“某个地区”，“工业”，这两个标志对总体各单位包括的范围进行了具体的界定，构成企业的同质性；而每个企业的职工人数、产量、产值等都可能不同，是变异标志。就是可变的。再有，例如：以每个职工为总体单位时，性别就是品质变异标志，因为性别分男、女。年龄、工资等是数量变异标志。 变量是将数量变异标志称为变量。它的表现形式是具体的数值，就是变量值。例如：某公司有人数650人，那人就是变量，650就是变量值。 （8）什么是指标体系？ 指标体系指的是若干个相互联系的统计指标所组成的有机体。