概要

来源：

1660年，德国人使用statt记录人们出生、死亡信息。

定义：

用收集数据、分析数据、由数据得出结论的一组概念、方法。

思想核心：

随机性、规律性及彼此关系。

统计学根基：

1 概率，一个取值为0到1的数，告诉我们某一特定时间有多大机会发生。

2 变量，可能取2个或更多可能值的特征、特质或属性。

   eg. 值变量（d3.js中的range，温度计，等等）；类别变量（性别）；序列变量（非常赞同、赞同、中立、反对、非常反对）。

　英文：变量－vairable，变量的值－value，变量的个体－element

　经验变量－日常生活－empirical variables；理论变量－数学方法推倒出的变量－theoretical variables-t-/z-/卡方/F-。

3 常量，总有一个固定的价值－constant

数据收集

问题？好数据与坏数据－如何提高数据收集质量？

1 定义变量，清楚测量的是什么，在做研究前，对变量必须有一个清晰、详尽的定义。

2 观测数据，observational study

　　总体，包含所有需研究的个体－population

　　普查，收集到总体中所有个体数据－census

　　样本，总体的一个被选中的部分－sample

　　　　随机样本，random sample

　　　　一个来自总体的样本，总体的每个个体有一个已知的或相等的机会被包含在该样本之中。是一个合适的、能够被推广应用于更大总体的统计样本。

　　　　方便样本，convenience sample

　　　　很容易很经济得到的样本。

　　　　　　简单随机样本，simple random sample，后续研究都基于此。

很难区分观测数据中混淆因素的作用，eg.投票中性别对投票结果的影响。　　

3 错误及误差

考虑：样本是否合适、响应率、提问措辞、问题位置、访员

抽样误差，sampling error，一种主要的统计误差，＋－n%。

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