Estadística descriptiva: resumir, describir y explorar datos. La rama de la estadística dedicada a estas aplicaciones se llama estadística descriptiva.

Estadística inferencial: utiliza información de datos de muestra para inferir las características de la distribución de la población. La rama de la estadística para este propósito se llama estadística inferencial.

Población: toda la población de objetos de investigación determinada según el propósito de la investigación.

Muestra: una porción de individuos extraídos de la población.

La relación entre la población y la muestra.

Homogeneidad: Los individuos de una población tienen algo en común. La naturaleza, las condiciones que influyen o los antecedentes de los individuos de la misma población son iguales o muy similares, lo cual es la base de la pregunta de investigación.

Variación: Las diferencias individuales existentes en una población homogénea son la premisa de los problemas de investigación.

Relación: describe la homogeneidad de una misma población en el contexto de variación y revela la heterogeneidad de diferentes poblaciones.

Parámetro: una medida numérica resumida utilizada para describir una característica general.

Estadísticas: un indicador estadístico calculado a partir de observaciones de muestras.

Relación: los parámetros suelen ser constantes desconocidas y fijas. Las estadísticas se calculan a partir de datos de muestra y cambiarán a medida que cambie la muestra.

Variable: Indicador obtenido al observar y medir una determinada característica de variación.

Datos de medición: Datos obtenidos midiendo el tamaño de un indicador para cada unidad de observación. ① Los valores observados tienen unidades de medida; ② Existen diferencias cuantitativas entre cada valor observado;

Datos categóricos: datos cualitativos

Error: la diferencia entre el valor real observado y el valor verdadero general (parámetro). Es necesario considerar la exactitud y confiabilidad de los datos obtenidos.

error al azar

Error sistemático: un error causado por la influencia de ciertos factores durante el proceso de observación real. Tiene un tamaño fijo y una desviación sistemática direccional del valor real. No se puede eliminar por completo, pero se puede reducir al mínimo mediante un diseño experimental riguroso y medidas técnicas.

Errores no sistemáticos - errores graves: errores causados ​​por errores accidentales de los investigadores en experimentos, que pueden eliminarse mediante inspección.