
【计】 statistical validity
统计真实性(Statistical Authenticity)是统计学与数据分析领域的核心概念,指通过科学方法验证数据反映客观事实的可靠程度,其英文对应词为“statistical authenticity”或“data veracity”。该术语强调数据采集、处理及分析过程中需满足以下条件:
方法论严谨性
数据的收集需基于预设的抽样框架或实验设计,例如随机抽样、控制组设置等,以排除系统性偏差。美国统计协会(ASA)指出,方法缺陷可能导致“统计伪真实性”(spurious authenticity)。
结果可复现性
真实性要求同一方法在不同环境下重复实验时,结论保持一致。例如临床试验中双盲测试与安慰剂对照是验证结果复现性的典型手段。
误差可控性
包括测量误差、抽样误差的量化与校正。英国皇家统计学会(RSS)建议使用置信区间和p值进行误差范围标注,但需避免对统计指标的误读。
该概念在医学研究、经济学模型验证及机器学习数据预处理中具有关键意义。牛津大学出版社《统计学大辞典》进一步将其细化为“描述性真实”(数据本身无篡改)与“推断性真实”(结论符合总体特征)两个维度。
统计真实性是统计学中的核心概念,指统计数据能够客观、无偏地反映社会经济现象的实际状况,且不存在人为故意造假或系统性技术错误。以下是综合不同来源的详细解释:
核心特征
统计真实性要求数据必须符合客观实际,既排除人为篡改(如故意虚报或瞒报),也避免因技术方法缺陷导致的系统性偏差。例如,人口普查数据需真实反映实际居住情况,而非仅登记户籍信息。
与相关概念的区别
若需进一步了解“统计”一词的多重含义(如统计工作、统计资料、统计学),可参考的分类说明。
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