變數值是變數的取值
變數的型別
1.1 分類變數
1.2 順序變數
1.3 數值型變數
另，根據其取值不同又可分為：離散型變數、連續型變數
資料處理：將資料用圖表等形式展現出來；
資料分析：選擇適當的統計方法研究資料，並從資料中提取有用資訊進而得出結論，具體方法有描述統計和推斷統計。
推斷統計：
如何利用樣本資料來推斷總體特徵的統計方法。
截面資料
時間序列資料
統計量，根據樣本資料計算得出，是樣本的函式。
分類資料和順序資料，一般是由文本來表述，又被稱為定性資料和品質資料。
變數分類：
分類變數、順序變數、數值型變數。
概率抽樣：每乙個單位都有一定機會（已知的，可計算的非零概率）被抽到，可以以相等（等概率抽樣）也可以不相等（不等概率抽樣）。
特點：隨機原則抽取樣本；
概率抽樣可以依據調查結果，計算估計量誤差，從而得到對總體目標量進行估計的可靠程度。也可以按照要求的精確度，計算出必要的樣本數目。
概率抽樣的方式：
2.1. 簡單隨機抽樣:
從抽樣框（抽樣框包含所有總體單位的資訊，作用：提供備菜單位以供抽選，計算相應的概率）中進行；
從總體中的n個單位乙個乙個地抽取，每個單位都是相等的，是一種等概率抽樣；
是一種最基本的抽樣方式，是抽樣方式的基礎；
特點：簡單直觀，在抽樣框完整的時候，可以直接抽取樣本，由於抽選的概率相同，用樣本統計量對目標量進行估計及計算估計量誤差都比較方便
侷限性：當n很大時，抽樣框不宜選取；抽出的單位很分散；沒有利用輔助資訊提高估計的效率。
2.2 分層抽樣
先劃分不同層，然後從各層中抽取。
保證了樣本與總體結構相近。
2.3 整群抽樣
分組（把這樣的組稱為群），然後直接抽群，對群中的所有的單位實施調查。
優點：簡化了編制抽樣框的工作量，較為簡便。
缺點：估計精度比較差。
2.4 系統抽樣
對總體中的所有單位進行排序，選取初始單位，按照一定的規則確定其他樣本。
2.5 多階段抽樣
類似整群抽樣，區別是從抽出的群裡進行再次抽樣，依次推廣，即為多階段抽樣。
優點：樣本相對集中，節約調查費用。
在較大規模的抽樣調查中，多階段抽樣經常使用
非概率抽樣：
特點：抽取樣本不遵循隨機原則，而是根據研究目的對資料的要求，採用某種方法進行抽樣。有如下幾種：
3.1 方便抽樣
依據方便的原則，自行確定入菜單位。
容易實施，但不能將結果推廣到總體當中。
3.2 判斷抽樣
根據以往經驗，有目的的地選取樣本，主觀的。又可分為：重點抽樣、典型抽樣、代表抽樣。
3.3 自願抽樣
3.4 滾雪球抽樣
先對稀少群體調查，之後再請他們提供另外的調查物件，持續下去。
特點：適合對特定頂群體進行研究、搜取資料。
3.5 配額抽樣
類似於概率抽樣的分層抽樣，先分層、再在各層中進行方便抽樣、判斷抽樣等選取單位。
蒐集資料：
自填式、**式、面訪式、觀察式。
實驗資料：
隨機原則分配給實驗組和對照組。
匹配，情況相同的每隊單位分別分配給實驗組和對照組。
統計學（3） 資料抽樣方法的細節
全面調查與抽樣調查是資料收集過程中最常用的2種方法。1.全面調查 就是對調查物件逐個排查。優點 得到的資料全面，可靠 缺點 耗費人力物力財力 調查時間長 適用範圍 範圍比較小 容易掌控 不具有破壞性 可操作性強 2.抽樣調查 是從總體中，抽取若干個體 即樣本 進行調查 優點 耗費的人力物力財力少 大...
統計學 統計學基礎
五種抽樣方法 1 簡單隨機 選取熱量相同且每個樣本有同等概率被選擇的樣本 2 系統 簡單的系統抽取樣本 3 任意 使用乙個碰巧很容易被選擇的樣本 4 整群 先將總體分為不同組群，從中隨機挑選幾個組群作為樣本 5 分層 定義層級，在每個層級隨機抽取樣本。抽樣方法的選擇一定要符合 1 只有樣本對總體具有...
征服統計學06 統計模型 抽樣分布是什麼？
本文介紹統計模型和抽樣分布基本知識。統計模型描述變數之間的關係，如上圖的黑色直線就是乙個描述小鼠體格和體重關係的線型模型 模型是對真實資料的近似估計，如上圖y軸方向的虛線長表示模型估計與真實資料之間距離 我們用大量實驗資料去驗證模型是否健壯。實際生活中，常常無法直接研究總體，需要隨機抽取樣本代以研究...