
【计】 statistical design
统计设计(Statistical Design)在汉英词典中通常被定义为“研究者在数据收集与分析前制定的系统性规划框架”,其核心在于通过科学方法确保研究过程的可控性与结论的可靠性。根据《Merriam-Webster学术词典》,统计设计涵盖“实验结构、抽样策略及变量控制等要素”,目的是减少偏差并提高研究效率。
从方法论层面,美国统计协会指出,完整的统计设计需包含三个关键维度:1)目标定义(明确研究问题与假设);2)数据收集机制(如随机抽样或分层抽样);3)分析路径规划(预设统计模型与验证方式)。这种结构化流程能有效规避“伪相关”等逻辑陷阱。
在实践应用中,世界卫生组织的《健康研究指南》强调,优秀的统计设计需平衡“资源约束”与“精度需求”,例如通过功效分析(Power Analysis)确定最小样本量,或采用盲法设计消除观察者偏倚。这些原则在临床试验和流行病学调查中尤为重要。
统计设计是统计工作的首要阶段,指根据研究对象的性质和研究目的,对统计工作的整体流程、方法及资源进行系统性规划。以下是综合多个权威来源的详细解释:
统计设计强调在统计研究开始前,对数据收集、整理、分析等环节进行统筹安排,明确统计指标、分类方法、样本规模等关键要素。其核心任务是制定科学的工作方案(如指标体系、调查方案等),确保统计结果的可靠性和效率。
统计设计需规划以下内容:
统计设计是统计学研究的基石,其科学性和系统性直接影响最终结果的准确性。如需进一步了解具体案例或应用场景,和中的详细分类与实例分析。
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