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1、一 、名称解释1、样本：从总体中随机抽取的部分个体总体：所需研究的对象的全部个体构成的集合2、参数：描述总体特征的数值统计量：描述样本特征的数值3、准确性：观测值或估计值与真实值的接近程度精确性：对同一对象的重复观测值或估计值彼此之间的接近程度4、 概率：用来度量每一事件出现的可能性大小的数字特征频率：在 n 次试验中，事件 A 出现的次数与试验总数的比值5、标准差：反映资料离散程度的统计量标准误：样本平均数的标准差，反映抽样误差大小二 、简答题1、什么是配对资料？它和非配对资料的主要区别？如果将配对资料用非配对资料的检验方法来检验会出现什么情况？概念：先将参加试验的个体照配对原则量量配对，再
2、将每一对子内的两个个体独立随机地分配到两个处理组中。配对的原则是：同一对子内的两个个体的初始条件应尽可能一致，但不同对子间的个体的初始条件允许有差异。区别：一是在于试验材料的不同，二是检验的方法上的不同配对的关键就是能够做到个体之间一对一的关系，其核心指标是两个个体指标的差值，而成组设计做不到个体一一对应的关系2、什么是双侧检验和单侧检验？有什么区别？各自在什么情况下使用？双侧检验：假设检验的否定域分别位于检验统计量抽样分布的两个尾部单侧检验：假设检验的否定域在检验统计量抽样分布的一侧区别：在相同的显著水平下，单侧检验否定域临界值的绝对值小于双侧检验否定域临界值的绝对值，因此检验的灵敏度更高。
3、在尽可能的情况下使用单侧检验，但一定要有充分的依据，能够事先排除一种可能性。3、 什么是型错误和型错误？如何才能降低它们发生的概率？型错误：当原假设实际上是正确的，而依据某一样本作出拒绝原假设的判断，这就将正确的假设误认为是错误的，我们将这种“以真为假”的错误称为型错误：当原假设实际上是错误的，而依据某一样本作出接受原假设的判断，也就是将错误的假设误认为是正确的，我们将这种“以假为真”的错误称为型错误：选择相对小的显著水平型错误：增大样本含量4、 简述假设检验的步骤：提出假设构造并计算检验统计量确定否定域对假设进行统计推断5、 什么是抽样分布？常见的抽样分布有哪些？各是如何定义的？它们彼此间有什么联系？概念：从总体中随机抽取一定量的样本，由样本计算各种统计量，进而所得的概率分布称为抽样分布常见的抽样分布： 卡方分布、t 分布、F 分布、正态分布6、 简述集中趋势与离散趋势的特征有哪些？（1）集中趋势：算术平均数几何平均数中位数众数调和平均数（2）离散趋势方差标准差范围（极差）平均绝对离差变异系数
