1.基本概念：
- 总体：根据研究目的确定的性质相同或相近的研究对象的某个变量值的全体。
- 样本：从总体中随机抽取部分个体的某个变量值的集合。
- 总体参数：刻画总体特征的指标，简称参数。是固定不变的常数，一般未知。
- 统计量：刻画样本特征的指标，由样本观察值计算得到，不包含任何未知参数。
- 统计学研究的目的就是要用样本统计量来估计总体参数——统计推断。
- 同一总体的个体彼此之间的差异有一定的规律性。通常用变量取值的分布来全面反映这种规律性。为了便于处理实际问题，统计学中常用若干典型的分布模式来近似地描写实际资料，如正态分布、二项分布和泊松分布等，常称为统计模型。利用统计模型进行统计分析可以简化运算。
- 抽样误差：由随机抽样造成的样本统计量与相应的总体参数之间的差异。
- 频率：若事件A在n次独立重复试验中发生了m次，则称m为频数。称m/n为事件A在n次试验中出现的频率或相对频率。
- 概率：是描述随机事件发生的可能性大小的数值，用P表示
在一定条件下，肯定发生的事件称为必然事件，肯定不发生的事件称为不可能事件，可能发生也可能不发生的事件称为随机事件或偶然事件，必然事件的概率为1，不可能事件的概率为0，随机事件的概率介于0和1之间。 - P≤0.05或P≤0.01称为“小概率事件”，表明在一次观察或实验中该事件发生的可能性很小，可以看作不会发生。
- 统计描述：选用合适统计指标(样本统计量)、统计图、统计表对数据的数量特征及其分布规律进行刻画和描述。
- 统计推断：包括参数估计和假设检验。用样本统计指标(统计量)来推断总体相应指标(参数)，称为参数估计。用样本差别或样本与总体差别推断总体之间是否可能存在差别，称为假设检验。
- 同质：针对被研究指标来讲，其影响因素相同。简单地理解同质就是指对研究指标影响较大的，可以控制的主要因素应尽可能相同。如研究方法相同，观察时间相等，以及民族、地区、年龄、性别等客观条件一致
- 变异：同质基础上的个体差异称为变异。如一组同年龄、同性别、同民族、同地区儿童的身高值各不相同。
- 统计学研究的任务：就是在同质分组的基础上，通过对个体变异的研究，透过偶然现象，反映同质事物的本质特征和规律
2.样本特点：足够的样本含量、可靠性、代表性。
3.资料类型：
（1）定量资料
也称为数值变量，其变量值是定量的，所获资料为计量资料。即对每一个观察对象用定量的方法测定某项指标量的大小。有度量衡单位
定量变量分为：
连续型变量：即连续变化的变量，其取值可以是数轴上某一区间内的一切数值。如身高、体重。
离散型变量：取值是0、1、2等不连续的量，是数轴上有限或无限的可数的值，两个数
（2）定性变量：
分类变量：也称为计数资料，将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点数目所得各组的观察单位数。可分为：
二项分类：两类观察结果互相对立。
多项分类：观察结果表现为互不相容的多个属性或类别。
有序变量 ： 也称为等级资料，将观察单位按某种属性的不同程度分组，然后清点各组数目，但所分各组之间有等级顺序
成组设计与配对设计
配对设计
1.配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理
2.同一受试对象接受两种不同的处理
3.同一受试对象处理前后的结果进行比较（即自身配对）
4.同一受试对象的两个部位给予不同的处理
成组设计
将受试对象随机分配成两个处理组，每一组随机接受一种处理.
