
【计】 statistical sample
【医】 statistics
【经】 numerical statement; statistics
example; sample; specimen; stylebook; swatch
【化】 sample
【医】 sample
【经】 advance sheets; dummy; sample; specimen; specimen copy
在统计学领域,"统计样本"(statistical sample)指从总体中按特定方法抽取的观测数据子集,其英文定义为"a subset of a population selected for measurement, observation,或 questioning to provide statistical information about the whole population"(国际统计学会术语库,2023版)。该概念包含三个核心要素:
代表性:通过随机抽样技术(如分层抽样、系统抽样)确保样本能准确反映总体特征。美国国家标准与技术研究院(NIST)手册强调,有效样本需满足概率抽样原则。
可计算性:样本量计算需基于置信水平(通常95%)和允许误差范围,计算公式为: $$ n = frac{Z cdot p(1-p)}{e} $$ 其中Z为置信度对应的标准分,p为预期比例,e为误差范围(《抽样调查方法》,中国统计出版社)。
分析基础:样本数据通过描述统计(均值、标准差)和推断统计(假设检验、回归分析)转化为决策依据。英国皇家统计协会指出,医疗领域的临床试验样本必须符合ICH-GCP规范。
该术语在实证研究中的典型应用包括:市场调研中的消费者样本抽取、质量控制中的产品抽样检测、流行病学中的病例对照研究设计等。世界卫生组织《健康统计指南》建议,公共卫生样本应覆盖至少5%的目标人群以保证有效性。
统计样本是统计学中的基础概念,指从研究对象的总体(Population)中按一定方法抽取的一部分个体或观测值的集合,用于代表总体进行分析和推断。以下是详细解释:
核心定义
统计样本是通过抽样方法(如随机抽样、分层抽样等)从总体中选出的子集。例如,研究全国人口收入时,总体是全国所有人,而样本可能是随机抽取的1000人。样本的关键在于其代表性,即能够反映总体的特征。
作用与意义
样本质量的关键
常见误区
统计样本是连接数据与总体规律的桥梁,其科学选取直接影响研究结论的可靠性。实际应用中需根据研究目标合理设计抽样方案,并评估结果的统计显著性。
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