記述統計: データの要約、説明、および調査は、これらのアプリケーション専用の統計の分野であり、記述統計と呼ばれます。

推論統計: サンプル データ情報を使用して母集団分布の特性を推測するこの目的のための統計の分野は推論統計と呼ばれます。

人口：研究の目的に応じて定められた研究対象の集団全体

サンプル: 母集団から抽出された個人の一部

母集団とサンプルの関係

同質性: 集団内の個人には共通点があります。同じ集団内の個人の性質、影響を与える条件、背景が同一または非常に類似しており、これが研究課題の基礎となります。

バリエーション: 同種の集団の中に存在する個人差が研究課題の前提となる

関係性: 変動の文脈における同じ集団の均一性を記述し、異なる集団の不均一性を明らかにします。

パラメータ: 全体的な特性を説明するために使用される概要の数値尺度

統計: サンプルの観察から計算された統計指標

関係: パラメーターは通常未知であり、統計はサンプル データから計算され、サンプルが変化すると変化します。

変数：ある変動特性を観察・測定して得られる指標

測定データ：指標の大きさを観測単位ごとに測定したデータ。 ① 観測値には測定単位がある。 ② それぞれの観測値には定量的な差異がある。

カテゴリデータ:定性データ

誤差: 実際の観測値と全体の真の値 (パラメータ) の差。取得したデータの精度と信頼性を考慮する必要がある

ランダムエラー

系統的誤差: 実際の観測プロセス中に特定の要因の影響によって生じる誤差であり、真の値からの一定の方向の系統的偏差があります。完全に排除することはできませんが、厳密な実験計画と技術的手段によって最小限に抑えることができます。

非系統的エラー - 重大なエラー: 研究者による実験中の偶発的なエラーによって引き起こされるエラーで、検査によって除去することができます。