、总体与样本 ●样本( sample):是从总体中随机抽取的部分 观察单位变量值的集合。样本的例数称为样本 含量( sample size)。 ●注意: 1。总体是相对的,总体的大小是根据研究目 的而确定的。 2。样本应有代表性,即应该随机抽样并有足 够的样本含量。 C. CHENG_[返回总目录」[返回章目录]匚K匚<心匚『匚〖结東 第1章绪论 第22页共666页
C. CHENG 返回总目录 返回章目录 结束 第1章绪论 第22页 共666页 二、总体与样本 样本（sample）:是从总体中随机抽取的部分 观察单位变量值的集合。样本的例数称为样本 含量（sample size）。 注意： 1。总体是相对的，总体的大小是根据研究目 的而确定的。 2。样本应有代表性，即应该随机抽样并有足 够的样本含量
图示:总体与样本 samplel sample pl 2 sampl population sampled Imp C. CHENG_[返回总目录」[返回章目录]匚K匚<心匚『匚〖结東 第1章绪论 第23页共666页
C. CHENG 返回总目录 返回章目录 结束 第1章绪论 第23页 共666页 图示：总体与样本 population sample2 sample1 sample3 sample4 sample5
、参数与统计量 参数( parameter):由总体计算或得到的统计 指标称为参数。总体参数具有很重要的参考价 值。如总体均数μ,总体标准差σ等。 统计量( statistic):由样本计算的指标称为 统计量。如样本均数,样本标准差s等 a注意:一般不容易得到参数,而容易获得样本 统计量。 C. CHENG_[返回总目录」[返回章目录]匚K匚<心匚『匚〖结東 第1章绪论 第24页共666页
C. CHENG 返回总目录 返回章目录 结束 第1章绪论 第24页 共666页 三、参数与统计量 参数（parameter）:由总体计算或得到的统计 指标称为参数。总体参数具有很重要的参考价 值。如总体均数μ，总体标准差σ等。 统计量（statistic）:由样本计算的指标称为 统计量。如样本均数，样本标准差s等。 注意：一般不容易得到参数，而容易获得样本 统计量
四、抽样误差 令抽样误差( sample error):由于随机抽样所 引起的样本统计量与总体参数之间的差异以及 样本统计量之间的差别称为抽样误差。如样本 均数与总体均数之间的差别,样本率与总体率 的差别等。 注意:抽样误差是不可避免的。无论抽样抽得 多么好,也会存在抽样误差。 C. CHENG_[返回总目录」[返回章目录]匚K匚<心匚『匚〖结東 第1章绪论 第25页共666页
C. CHENG 返回总目录 返回章目录 结束 第1章绪论 第25页 共666页 四、抽样误差 ❖抽样误差（sample error）: 由于随机抽样所 引起的样本统计量与总体参数之间的差异以及 样本统计量之间的差别称为抽样误差。如样本 均数与总体均数之间的差别，样本率与总体率 的差别等。 ❖注意：抽样误差是不可避免的。无论抽样抽得 多么好，也会存在抽样误差
五、概率 概率( probability):是描述随机事件发生可能 性大小的量值。用英文大写字母P来表示。概 率的取值范围在0~1之间。当P=0时,称为不 可能事件;当P=1时,称为必然事件。 小概率事件:统计学上一般把P0.05或P001 的事件称为小概率事件。 小概率原理:小概率事件在一次试验中几乎不 可能发生。利用该原理可对科研资料进行假设 检验。 C. CHENG_[返回总目录」[返回章目录]匚K匚<心匚『匚〖结東 第1章绪论 第26页共666页
C. CHENG 返回总目录 返回章目录 结束 第1章绪论 第26页 共666页 五、概率 • 概率（probability）:是描述随机事件发生可能 性大小的量值。用英文大写字母P来表示。概 率的取值范围在0～1之间。当P＝0时，称为不 可能事件；当P＝1时，称为必然事件。 • 小概率事件：统计学上一般把P≤0.05或P≤0.01 的事件称为小概率事件。 • 小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎不 可能发生。利用该原理可对科研资料进行假设 检验