统计样本是从较大群体中选择的具有代表性的个体、对象或事件子集，用于执行分析并获取有关总体群体的信息。
统计样本用于估计总体参数。此外，还可以根据样本结果对总体进行推断并做出决策。
重要的是，样本必须能够代表其所抽取的总体，这意味着样本应包括在相关特征方面与总体中类似的个体或元素。
选择具有代表性的样本对于获得准确有效的统计分析结果至关重要。
统计样本是用来做什么的？
样本统计数据用于推论统计，以估计和推断较大群体的特征。这是使用从该人群的代表性样本中获得的数据来进行的。
样本至关重要，因为在许多情况下，由于时间、成本或资源的限制，不可能获得整个人群的信息。因此，样本是通过群体中具有代表性的部分来获取总体信息的有效且实用的方法。
统计样本提供了总体特征的总体了解。通过此，可以获得平均值、标准差、方差、比例等数据以及其他统计度量。
它还可以测试假设并估计总体参数的置信区间。所有这些对于不同领域的决策、战略规划和结果评估都是有用的。
统计样本有哪些类型？
有多种类型的统计样本可用于数据分析。但值得一提的是，它们分为两种：概率样本和非概率样本。
概率样本
- 简单随机样本：从总体中随机选择一个样本，总体中每个元素被选中的概率相同。
- 分层样本：将总体分为分层或亚组，然后从每个分层中选择一个样本。当人口的子群体具有相似特征时使用此方法。
- 系统抽样：从总体中随机选择一个元素，然后以固定间隔选择剩余元素。
- 聚类样本：将总体分为较大的组或簇，然后随机选择一些簇。当人口非常多或分散时可以使用。
非概率样本
- 配额样本——根据某些人口统计特征（例如年龄、性别、教育程度等）选择样本，以确保样本充分代表一般人群。
- 方便样本：以方便或简单的方式选择样本项目，不遵循随机或系统的选择过程。此类样本可能不太能代表一般人群。
- 雪球抽样– 当感兴趣的群体难以找到或具有特定特征时，使用这种类型的抽样。您首先选择一小群人，然后要求他们确定也符合样本标准的其他人。
- 判断抽样——这种类型的抽样基于研究人员对样本的主观选择。换句话说，研究人员根据自己的判断力来选择将成为样本一部分的元素。
统计样本有什么特点？
统计样本特征是指可以对选定的总体样本进行描述和分析的特性或属性。一些最常见的功能是：
- 样本量：指样本中的项目数量。
- 代表性：样本必须充分代表所研究的总体，即它必须是随机且无偏见的样本。
- 抽样误差：指样本统计量与总体统计量之间的差异。
- 精度：指样本代表总体的准确程度。
- 偏差：是指可能影响样本结果并使其不具有总体代表性的任何特征。
- 同质性：指样本中元素之间的相似性。如果元素彼此差异很大，则样品可能不均匀。
- 变异性：指样品中元素之间的差异量。
- 中心趋势——指用来表示样本分布中心的值，例如均值、中位数或众数。
这些特征对于评估样品以及从中获得的结果的质量和可靠性非常重要。
统计抽样有哪些应用？
统计抽样是许多领域的重要工具，并用于多种应用。以下是统计抽样在不同领域最常见的一些应用：
- 市场研究：公司使用统计抽样进行调查和市场研究，以了解消费者的偏好和行为。
- 社会科学：研究人员使用统计抽样来研究不同背景下人们的态度、信仰和行为，例如政治、教育、健康、经济等。
- 医学：医生和医学研究人员使用样本统计数据进行临床研究和治疗试验，以确定治疗的有效性和安全性。
- 工程——工程师使用统计抽样来分析产品或流程的质量和性能数据，并做出设计和制造决策。
- 金融：企业和投资者使用统计抽样来分析公司或金融市场的财务绩效。
- 环境科学——环境科学家使用样本统计数据来分析水、空气和土壤质量的数据，并研究天气模式和生物多样性。
统计样本与统计总体和统计推断有何不同？
统计总体是指我们希望研究的完整元素集。就其本身而言，统计样本是总体的代表性选择，用于进行估计和检验假设。
统计样本是用于推断或得出统计总体结论的工具。这是通过应用统计推断技术来实现的。
统计推断是指利用样本数据对总体总体做出陈述和结论的过程。
统计例子
为了完成并更好地理解统计样本的组成，让我们看一下以下示例：
实施例1
如果你想知道使用某种产品的人的比例，你可以简单随机抽取 1000 人，询问他们是否使用该产品。
假设 1,000 名受访者中有 600 人报告使用该产品。因此样本中使用该产品的人数比例为 600÷1000 = 0.6 或 60%。
实施例2
如果你想知道一个城市的居民对某个建设项目的看法，你可以简单随机抽取 200 名居民，询问他们是支持还是反对该项目。
我们假设 200 名受访者中，有 140 人表示支持该项目，60 人表示反对。因此，样本中支持该项目的居民比例为140÷200=0.7，即70%。样本中反对该项目的居民比例为60÷200=0.3，即30%。
实施例3
如果您想知道大学生平均每天学习的时间。可以对 50 名学生进行简单的随机抽样，并要求他们记录一周每天学习的小时数。
假设 50 名选定的学生每天记录的学习小时数如下：2, 3, 4, 1, 2, 5, 6, 3, 4, 3, 2, 1, 4, 5, 3, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 5, 6, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 2, 1, 5, 4, 3, 2, 1, 5, 6, 2, 3, 4, 5。这些小时数的总和是181，所以样本中每天的平均学习小时数是181÷50 = 3.62小时。