统计学的几个基本概念
总体（population）nbsp;nbsp;指同质的研究对象中所有观察单位研究指标变量值的集合。

总体通常限定于特定的时间与空间范围之内，且为有限数量的观察单位，称为有限总体；有时总体是假设的，没有时间和空间限制，观察
Ø 总体（population）指同质的研究对象中所有观察单位研究指标变量值的集合。

总体通常限定于特定的时间与空间范围之内，且为有限数量的观察单位，称为有限总体；有时总体是假设的，没有时间和空间限制，观察单位数是无限的，称为无限总体。

Ø样本（sample）医学实践与研究中，要直接研究无限总体通常是不可能的，即使是有限总体，由于人力、物力、时间、条件等限制，要对其中每个观察单位进行研究或观察，有时也是不可能的，也不必要。

而只是从总体中随机抽取部分观察单位，其变量实测值构成样本，目的用样本指标推断总体特征。

这种推断不要经过严谨的实验设计，以样本的可靠性和代表性为基础。

样本的可靠性：主要是使样本中每一观察单位确属同质总体。

样本的代表性：使样本能充分反映总体的实际情况，要求抽样遵循随机化原则，目的是使每个观察单位被抽得的机会相等，避免主观取舍及偏性；还要保证足够的样本量，即保证足够的观察单位个数。

Ø
参数（parameter）统计学上描述总体变量的特征称为参数。

如总体均数、描述总体的中心位置或集中趋势；总体标准差、极差等描述总体的离散趋势等。

Ø误差（error）泛指实测值与真值之差，按其产生的原因和性质可粗分为随机误差（random error）与非随机误差（nonrandom error）两大类，后者又可分为系统误差（systematic error）与非系统误差（nonsystematic error）两类。

Ø随机误差是一类不恒定的、随机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起。

例如，在实验过程中，在同一条件下对同一对象反复进行测量，虽极力控制或消除系统误差后，每次测量结果仍会出现一些随机变化即随机测量误差,以及在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的抽样误差。

随机误差是不可避免的，在大量重复测量中，它可出现或大或小、或正或负的呈一定规律性的变化。

但由于造成随机误差的影响因素太多、太复杂，以至无法掌握其具体规律。

随着科学的发展与社会进步，有些随机误差可能会逐渐被认识而得以控制。

随机误差呈正态分布，可用医学统计学的方法进行分析。

Ø系统误差是实验过程中产生的误差，它的值或恒定不变，或遵循一定的变化规律，其产生的原因往往是可知的或可能掌握的。

例如，可能来自于受试者抽样不均匀，分配不随机，可能来自于不同实验者个人感觉或操作上的差异，可能来自于不标准的仪器，也可能来自于外环境非实验因素的不平衡等。

因而应尽可能设法预见到各种系统误差的具体来源，力求通过周密的研究设计和严格的技术措施加以消除或控制。

Ø非系统误差在实验过程中由研究者偶然的失误而造成的误差。

例如，仪器失灵、超错数字、电错小数点、写错单位等，亦称为过失误差（gross error）。

这类误差应当通过认真检查核对予以清除，否则将会影响研究结果的准确性。

Ø频率（relative frequency）一个随机试验有几种可能的结果，在重复进行试验时，个别结果看来是偶然发生的，但当重复试验次数相当大时，总有某种规律性出现。

在重复多次后，出现某种结果的比例称之为频率。

Ø概率（probability）概率是描述随机事件发生的可能性大
小的一个度量。

设在相同条件下，独立地重复n次试验，随机事件A出现f 次，则称f/n为随机事件A出现的频率。

当逐渐增大时，频率f/n始终在一个常数左右作微小摆动，则称该常数为随机事件A的概率，可记为P(A)，简记为P。

在实际工作中，当概率不易求得时，只要观察单位数足够多，可将频率作为概率的估计值。

但在观察单位数较少时，频率的波动性很大，用于估计概率是不可靠的。