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1. 统计学是关于收集、整理、分析数据和从数据中得出结论的科学。 2. 两大分支: 描述统计和推断统计 类型 含义及内容 举例 描述统计 研究数据收集、整理和描述的统计方法。其内容包括：1）????如何取得所需要的数据；2）????如何用图表或数学方法对数据整理；3）????如何描述数据的一般特征。 收集统计局发布的CPI数据，利用统计图展示CPI,利用增长率计算CPI的走势。 推断统计 研究如何利用样本数据推断总体特征的统计方法。其内容包括：1、?参数估计：利用样本信息推断总体特征；2、?假设检验：利用样本信息判断对总体假设是否成立。 评测顾客满意度，随机抽部分顾客进行调查，再对顾客总体满意度进行评估，此时需要用到参数估计法，然后验证满意度高的客户更倾向于成为忠诚客户。 3. 项目 含义 分类 变量 研究对象的属性或特征，它是相对于常数而言的。常数只有一个固定取值，变量可以有两个或更多个可能的取值。 定量变量（数量变量） 变量的取值是数量。如销售额、员工数 定性变量 分类变量 变量的取值是类别。如企业所属行业、员工性别 顺序变量 变量的取值是类别且有顺序。如员工受教育水平 数据 数据是对变量进行测量、观测的结果。数据可以是数值、文字或者图像等形式 定量数据（数值型数据） 是对定量变量的观测结果，其取值表现为具体的数值。如企业销售额1000万元。 定性数据 分类数据 如，用1表示男性，2表示女性。 顺序数据 如用1表示硕士及以上，2表示本科，3表示大专及以下。 4. 对统计数据特征的测度，从三方面进行：1）集中趋势，向中心值靠拢或聚集的程度；2）离散程度，数据远离中心值的趋势；3）分布的偏态和峰度，反映数据分布的形状。 5.均值和中位数（集中：寻找数据水平的代表值或中心值） 均值（平均数）=总和/组数【1】集中趋势中最主要的测度值，是一组数据的重心所在，解释了一组数据的平均水平。【2】均值主要适用于数值型数据，但不适用于分类数据和顺序数据。【3】均值易受极端值的影响，极端值会使得均值向极大值或极小值方向倾斜，使得均值对数据组的代表性减弱。 中位数：从小到大或从大到小的顺序进行排列，位置居中的数值（1）n为奇数：中位数位置是n+1/2，该位置所对应的数值就是中位数数值。（2）n为偶数：中位数位置是n/2和n/2+1之间，中位数就是这两个中间位置的数值之和/2。（3）适用：中位数主要用于顺序数据，也适用于数值型数据，但不适用于分类数据，中位数不受极端值的影响，抗干扰性强。 6.方差和标准差（离散） 集中趋势的测度值是对数据一般水平的一个概括性变量，它对一组数据的代表程度，取决于该组数据的离散水平。数据的离散程度越大，集中趋势的测度值对该组数据的代表性就越差，离散程度越小，其代表性就越好。 指标名称 总体 样本 方差：数据组中各数值与其均值离差平方的平均数，最广泛的离散测度值，方差越小，说明数据值与均值的平均距离越小，均值的代表性越好。 N代表总体单位数。 n代表样本单位数。 【注】（1）在有放回的简单随机抽样中，样本方差s2是总体方差的无偏估计量（2）在不放回的简单随机抽样中，样本方差s2是总体方差S2的无偏估计量 标准差：方差的平方根，能度量数值与均值的平均距离，还与原始数值具有相同的计量单位。 7.总结：（集中）均值主要适用于数值型数据，但不适用于分类数据和顺序数据，易受极端值的影响 （集中）中位数主要用于顺序数据，数值型数据，但不适用于分类数据，不受极端值的影响 （离散）方差和标准差适用于数值型数据，易受极端值影响。 分类 类别 内容 收集方法 观测数据 通过直接调查或测量而收集的数据。观测数据是在没有对事物施加任何人为控制因素的条件下得到的。 几乎所有与社会经济现象有关的统计数据都是观测数据，如GDP、CPI、房价等。 实验数据 通过在实验中控制实验对象以及其所处的实验环境收集到的数据。如，一种新产品使用寿命的数据，一种新药疗效的数据。 自然科学领域的数据大多都是实验数据。 来源 一手数据 来源于直接的调查和科学实验的数据，对使用者来说这是数据的直接来源。其来源主要有：调查或观察；实验。 二手数据 来源于别人的调查或实验的数据。对使用者来说这是数据的间接来源。 9. 统计调查过程特征：是一种有计划、有方法、有程序的活动；结果表现为搜集到的数据。 10. 统计调查的分类 按调查对象的范围不同 全面调查 全面统计报表和普查 非全面调查 非全面统计报表、抽样调查、重点调查和典型调查 按调查登记的时间是否连续 连续调查 观察总体现象在一定时期内的数量变化，说明现象的发展过程，目的是为了解社会现象在一段时期的总量。如工厂的产品生产、原材料的投入、能源的