
【計】 statistical validity
統計真實性(Statistical Authenticity)是統計學與數據分析領域的核心概念,指通過科學方法驗證數據反映客觀事實的可靠程度,其英文對應詞為“statistical authenticity”或“data veracity”。該術語強調數據采集、處理及分析過程中需滿足以下條件:
方法論嚴謹性
數據的收集需基于預設的抽樣框架或實驗設計,例如隨機抽樣、控制組設置等,以排除系統性偏差。美國統計協會(ASA)指出,方法缺陷可能導緻“統計僞真實性”(spurious authenticity)。
結果可複現性
真實性要求同一方法在不同環境下重複實驗時,結論保持一緻。例如臨床試驗中雙盲測試與安慰劑對照是驗證結果複現性的典型手段。
誤差可控性
包括測量誤差、抽樣誤差的量化與校正。英國皇家統計學會(RSS)建議使用置信區間和p值進行誤差範圍标注,但需避免對統計指标的誤讀。
該概念在醫學研究、經濟學模型驗證及機器學習數據預處理中具有關鍵意義。牛津大學出版社《統計學大辭典》進一步将其細化為“描述性真實”(數據本身無篡改)與“推斷性真實”(結論符合總體特征)兩個維度。
統計真實性是統計學中的核心概念,指統計數據能夠客觀、無偏地反映社會經濟現象的實際狀況,且不存在人為故意造假或系統性技術錯誤。以下是綜合不同來源的詳細解釋:
核心特征
統計真實性要求數據必須符合客觀實際,既排除人為篡改(如故意虛報或瞞報),也避免因技術方法缺陷導緻的系統性偏差。例如,人口普查數據需真實反映實際居住情況,而非僅登記戶籍信息。
與相關概念的區别
若需進一步了解“統計”一詞的多重含義(如統計工作、統計資料、統計學),可參考的分類說明。
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