对于刚接触到统计学的人来说，多数人可能大概只有一个模糊的概念。百度百科对统计学是这样定义的：统计学，通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。它运用了大量的数学及其它学科的专业知识，其使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。然而很多人对统计学的印象可能还停留在大学期间，或者说曾在体育统计中见过。
今天，统计学已被广泛应用到各种领域，本文旨在帮助更多人进一步了解统计学，了解统计数据流程及其相关内容。
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以下是为大家整理的一些关于统计学的内容：
每天都会有选多不同形式的信息以不同的方式出现在我们身边。早餐摄入了多少热量？几天离家多远？我们的家有多大？还有多少人称它为家？而这仅仅是外部信息的开始。为了使所有这些信息变得有意义，某些工具和思维方式是必要的。数学科学中为统计学可以帮助我们应对这种信息超载。统计是对大量数字信息的研究，称为数据。统计人员获取，组织和分析数据。此过程的每个部分也都经过仔细检查。统计技术已应用于许多其他知识领域。以下是整个统计中的一些主要主题的简介。
总体和样本
重复出现的统计主题之一是，通过对一个整体的一小部分的进行研究，我们进而可以了解一个大群体。这个整体被称为总体。我们研究的整体中的小部分就是样本。举一个例子，假设我们想知道居住在美国的人的平均身高。我们可以尝试测量超过3亿的人口，但这是不可行的。以这样的方式进行测量将是一种逻辑上的噩梦，虽然我们可能不会错过任何人，也不会有人重复计数。由于无法衡量美国每个人的数值，我们可以改用统计数据。与其去找到每个人的身高，不如取数千个统计样本。如果我们对总体进行了正确的采样，那么样本的平均高度将非常接近总体的平均高度。
数据获取
要想得出一个良好的结论，我们需要使用好的数据。我们应该仔细研究对总体进行抽样以获取数据的方式。我们使用样本的种类取决于我们要询问的有关总体的问题。
最常用的样本是：
- 简单随机
- 分层
- 聚集
- 了解样本的测量方式同样重要。回到上面的例子，我们如何获取样本中的高度？
- 我们是否可以让人们在调查问卷上报告自己的身高？
- 是否全国各地有几位研究人员测量不同的人并报告了他们的结果？
- 是否调查中的每个研究人员用的相同的卷尺测量抽样中的每个人？
获取数据的每种方式中都有其优点和缺点。使用本取样数据的每个研究员都想知道数据是如何获得的。
组织数据
有时会有大量数据，而我们可能会迷失在细节中。 就像在森林里却看不到树一样。 因此，保持数据的组织性非常重要。 详细的数据组织和图形显示有助于我们在实际进行任何计算之前发现其模式和趋势。 由于我们以图形方式呈现数据的方式受多种因素影响。
常见的图形有：
- 饼图或圆形图
- 条形图或pareto图
- 散点图
- 时间图
- 干图和叶图
- 箱形图和须形图
除了这些众所周知的图，还有一些在特殊情况下使用的图形模式。
描述性统计学
一种分析数据的方法称为描述性统计学。这里的目标是计算描述我们数据的数量。均值，中位值和中等值用于表示数据的平均或中心。范围和标准偏差用于表示数据的分散程度。
相关和回归等更复杂的技术描述了配对数据。
推理统计学
当我们根据一个样本进而推断整个整体时，即推断统计学。
在这里，我们看到了统计学主题的科学本质，即当我们陈述一个假设时，然后使用统计工具和样本来确定我们是否需要否定该假设。这种解释只是碰触到了统计学中这个非常有用的部分的表层。
统计学的应用
毫不夸张地说，几乎所有科学研究领域都使用了统计学工具。
以下是一些非常需要统计的领域：
- 心理学
- 经济学
- 医学
- 广告
- 人口统计学
统计学的基础
尽管有人认为统计是数学的一个分支，但最好还是将其视为一门建立在数学基础之上的学科。具体地说，统计学是在数学领域中建立的，即所谓的概率。 概率为我们提供了一种方式来确定事件发生的可能性。 它还为我们提供了一种讨论随机性的方法。 这是统计的关键，因为典型样本需要从总体中随机选择。
概率最早是在1700年代由Pascal和Fermat等数学家提出的。 1700年代也标志着统计学的开始。 统计学从其概率根源继续增长，并在1800年代真正开始发展。 今天，它的理论范围在所谓的数学统计中不断扩大。
在文章最后，给大家推荐一些可以帮助大家详细了解统计学的网站：
- http://cos.name/
统计之都，（Capital of Statistics，简称COS），成立于2006年5月，是一个旨在推广与应用统计学知识的网站和社区。它是一个开放的平台，无论科研人员，数据分析人员，或者统计学爱好者都能在此平台上自由交流，寻求合作，共同进步，目前由世界各地的志愿者管理维护。
- http://en.wikipedia.org/wiki/Statistics
维基百科，关于统计学的一些基本概念，都可以查到。
- http://www.statistics.com/
一个在统计学方面比较权威的网站。
