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发展水平-统计

发展水平（development level），指动态数列中，在一定时间条件下所达到的规模或水平，表现为某一时期或时点上的统计指标数值，可通过绝对数、相对数或平均数等形式呈现，是描述和分析事物发展变化的基础数据，反映事物在特定时间的状态。 ...

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动态数列-统计

动态数列（dynamic series），指按时间顺序排列的一系列统计指标数值，如绝对数、相对数或平均数等，通过展示这些指标在不同时间点的变化，反映事物在一段时间内的发展过程、方向和速度，用于趋势分析和预测。

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标准化死亡比-统计

标准化死亡比（standard mortality ratio），指实际上死亡数除以理论上死亡数的商，其中理论上死亡数为各人口构成组中实际人口数与标准人群中这个组死亡率乘积的总和。用来刻画实际人群与标准人群间死亡率的相对大小。

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间接标准化法-统计

间接标准化法（indirect standardization），指比较不同人群某率时，已知标准人群各分组率，用待比较人群各分组观察单位数乘以标准人群对应分组率，得预期发生数，汇总得预期总数，再用待比较人群实际发生总数除以预期总数，计算出消除构成差异的率来进行比较。 ...

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直接标准化法-统计

直接标准化法（direct standardization），指在比较不同人群某率时，先选定标准人口构成，将各人群按年龄、性别等分组的实际率乘以标准人口中相应组别人数，得到预期发生数，汇总预期发生数并除以标准人口总数，计算出消除构成差异的率以作比较。 ...

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标准化率-统计

标准化率（standardized rate），指在对不同人群或样本的率进行比较时，消除内部构成（如年龄、性别等）不同的影响，按照统一的标准人口构成对原始率进行调整计算得到的率，便于更合理地进行率之间的对比分析。

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比-统计

比（ratio），全称“相对比”，又称“比值”，指两个有关指标之比，两个指标可以性质相同或不同。表示两个指标的相对大小。

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发病率-统计

发病率（incidence），指单位时间内某事件的发生率。可用该单位时间内某事件的发生数除以可能发生该事件的总人数，或某时间段内的事件发生数除以该时间段内的观察总人时数计算。

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频率分布-统计

频率分布（distribution of frequency），指一种统计方法，将数据集按数值范围或类别分组，统计各组出现的次数或比例。通过表格或直方图展示数据分布特征，揭示数据的集中趋势、离散程度和分布形态，为数据分析提供基础信息。 ...

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频率-统计

频率（frequency），指在一定范围内，某一事件或现象在多次重复试验或观测中出现的次数与总试验、观测次数的比值，通常用百分数或小数表示，反映该事件或现象出现的频繁程度，随着试验或观测次数增多，会趋近于理论概率。 ...

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相对数-统计

相对数（relative number），指两个有联系的指标数值通过对比得到的比值，以倍数、百分数、千分数等形式表示，用于反映事物间的数量对比关系、发展变化程度等。

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变异系数-统计

变异系数（coefficient of variation, CV），指一种相对离散程度的度量指标，为标准差与均值的比值，通常以百分比表示。消除了数据量纲的影响，用于比较不同均值、不同量纲数据的离散程度，数值越大表明数据相对于均值的离散程度越大，越小则离散程度越小。 ...

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标准差-统计

标准差（standard deviation），指所有观测值离均差平方和取平均后的算术平方根。表示所有观测值相对于均数的平均偏离程度。符号 s。

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方差-统计

方差（variance），指所有观测值离均差平方和的平均值。表示所有观测值相对于均数的平均偏离程度。

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四分位数间距-统计

四分位数间距（inter-quartile range, IQR），指上四分位数与下四分位数之差。其越大说明数据变异程度越大，可用于各种分布资料离散趋势的描述。

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极差-统计

极差（range），又称“全距”，指所有观测值中最大值与最小值的差值。其越大说明数据变异程度越大，或数据越离散。符号 R。

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离散趋势-统计

离散趋势（dispersion tendency），指描述一组数据中各数据值远离其中心值（如均值、中位数）的程度，反映数据的分散状况，常用极差、方差、标准差、四分位间距等指标衡量，可展示数据的分布范围和变异性。

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众数-统计

众数（mode），指一组数据中出现次数最多的数据值。用于描述变量的集中趋势。

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中位数-统计

中位数（median），指一种描述数据集中趋势的统计量，将数据集按大小顺序排列后，位于中间位置的值。若数据量为偶数，则取中间两个数的平均值。对极端值不敏感，常用于表示偏态分布的中心位置。符号M。

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截尾均值-统计

截尾均值（trimmed mean），指一个变量所有观测值去掉两端极端值后所计算的算术平均数。能够有效避免极端值对整体数据的影响。

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