統計學四種變量的區别?統計學是關于數據的科學，但如何理解這一命題仍需仔細的讨論這是因為，首先，實驗數據和調查數據存在本質的區别實驗數據産生時，人們根據研究目的已經控制了實驗條件而調查數據屬于回顧性數據，在其發生的時候，人們并未控制什麼條件其次，在利用數據研究某一現象的變動時，除應關注該現象的影響因素之外，人們尚需将該現象的其他影響因素控制不變由于調查數據在其發生時，人們并未對任何條件加以控制，于是該現象的應被控制而未被控制的那些影響因素就成了遺漏在模型外的“遺漏變量”（或稱“混雜變量”）因此，在應用社會經濟數據時（它們都是調查數據），必須設法将模型中的變量“孤立化”，使之與“遺漏變量”相隔離否則，由模型得到的分析結論就會失真，接下來我們就來聊聊關于統計學四種變量的區别?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

統計學四種變量的區别

統計學是關于數據的科學，但如何理解這一命題仍需仔細的讨論。這是因為，首先，實驗數據和調查數據存在本質的區别。實驗數據産生時，人們根據研究目的已經控制了實驗條件。而調查數據屬于回顧性數據，在其發生的時候，人們并未控制什麼條件。其次，在利用數據研究某一現象的變動時，除應關注該現象的影響因素之外，人們尚需将該現象的其他影響因素控制不變。由于調查數據在其發生時，人們并未對任何條件加以控制，于是該現象的應被控制而未被控制的那些影響因素就成了遺漏在模型外的“遺漏變量”（或稱“混雜變量”）。因此，在應用社會經濟數據時（它們都是調查數據），必須設法将模型中的變量“孤立化”，使之與“遺漏變量”相隔離。否則，由模型得到的分析結論就會失真。

更進一步，我們應該把統計學中的兩個關鍵性的概念“總體（母體）”及“樣本（子樣）”，用簡單明确的語言向學生講述清楚。這對于正确理解“統計學是關于數據的科學”至關重要。

關于“總體”，中文統計學教科書上常見的定義是“總體是包含所研究的全部個體的集合”；歐美教材則把“總體”定義成“Population is the set of all objects or individuals of interest or the measurements obtained from all objects or individuals of interest”。這兩種定義都強調的其中的“總”字，即認為所謂“總體”必須是一些元素的集合（英文定義涵義寬泛些）。這實際上是傳統的社會經濟統計學（或“政治算術”意義上的統計學）關于總體的認識。換句話說，總體即進行社會經濟統計調查時的調查對象，是現實生活中的“總體”，它們是有限的。隻有在這種總體中，利用适當的統計學方法，個體之間的偶然性差異才能被抵消掉，從而揭示出現象的内在統計規律。換言之，傳統的社會經濟統計學認為統計學是關于（有限）總體的科學。

然而，數理統計學關于統計學的定義是“統計學是數據的科學”，即“從人們所不了解或不完全了解的事務中獲取數據（抽取樣本），從數據中（從樣本中）提取信息，從而幫助人們對該事物做出推斷”。比較之，可見數理統計學認為統計學是關于（怎樣應用）樣本的科學。所謂“總體”（母體）即為數據（樣本、子樣）的“母親”，數據（樣本、子樣）的來源就是總體。數據（樣本、子樣）的來源，可能是許多（有限個）性質相同的單位的集合，可能是無限多個元素的集合，也可能僅僅是一個不可重複的随機試驗或是一個确定的事件。換言之，現實生活中的“總體”和作為數據産生來源的“統計總體”不是一回事。在統計學看來，數據就是樣本，統計學就是利用數據（樣本）去認識總體（母體）的科學。

這就帶來一個問題，即應當怎樣向經濟管理類的學生講述“統計總體”這個概念。我們認為，下述觀點值得參考：即首先要淡化這個概念，就是說不用這個概念去定義統計學，也不讨論統計學的研究對象，在讨論社會經濟調查的問題時，用“調查對象”、“調查單位”代替“總體”和“總體單位”；其次，“總體”這個術語應和“樣本（子樣）”一起出現，并同時給出“總體”的同義語“母體”而将“總體”定義成“數據（樣本、子樣）的來源”；最後，在講述調查對象的概率抽樣時提出“有限總體”，因為這時作為樣本的母體的“總體”是有限的。在談論這個有限總體又可以被視為随機樣本的時候，把産生這個随機樣本的總體稱作“無限的超總體”。

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