怎样理解统计学中数量性的特点
怎样理解统计学中数量性的特点
统计学实际上是“信息提炼学”，跟数学不同，它不以研究数量之间的计算方法为目的，而是直接利用数学中研究好的计算方法研究如何去浓缩、提炼出蕴藏于数据中的信息。由于其研究的原料为数据而不是别的东西（即以数为依据进行研究），而数据总是首先具有数量性的特点，这就决定了其浓缩、提炼工具只能是数量性的。如：为了调查全班平均分，取一个样本，用数学的方法算出样本平均分。看起来这纯粹是在完成一件数学任务，正是由于这一表象让许多人将两门学科性质混淆，但统计学与数学具有本质的不同：数学只关心如何算（在这里就是全部数据相加再除以样本大小）这样的技术性问题，技术问题解决则任务OK；但统计学关心的是其后续问题：即算出的结果（样本平均分）能帮助我们揭示出总体什么信息（如这次考试中总体即全班是进步还是退步了），显然这算是应用性的问题。它对浓缩过程所使用过的计算方法本身不加研究而是直接从数学中照搬。计算过程只是其工作过程中的一个无法跳过的环节而已，计算不是其目的只是其手段，因为只有通过计算才能浓缩出信息。这里，算术平均数就是一种显而易见的信息浓缩工具，没有它，散乱的数据让人无法得出任何结论。数据中同一种信息可以用不同的浓缩工具（它们叫“统计量”），但同一种浓缩工具一般只能浓缩一种信息。与数学的纯理论性相比，统计学可能属于应用性学科，但与能用上统计学信息浓缩技术的其他应用性更强的学科相比，统计学可能又只能算是理论学科了
统计学实际上是“信息提炼学”，跟数学不同，它不以研究数量之间的计算方法为目的，而是直接利用数学中研究好的计算方法研究如何去浓缩、提炼出蕴藏于数据中的信息。由于其研究的原料为数据而不是别的东西（即以数为依据进行研究），而数据总是首先具有数量性的特点，这就决定了其浓缩、提炼工具只能是数量性的。如：为了调查全班平均分，取一个样本，用数学的方法算出样本平均分。看起来这纯粹是在完成一件数学任务，正是由于这一表象让许多人将两门学科性质混淆，但统计学与数学具有本质的不同：数学只关心如何算（在这里就是全部数据相加再除以样本大小）这样的技术性问题，技术问题解决则任务OK；但统计学关心的是其后续问题：即算出的结果（样本平均分）能帮助我们揭示出总体什么信息（如这次考试中总体即全班是进步还是退步了），显然这算是应用性的问题。它对浓缩过程所使用过的计算方法本身不加研究而是直接从数学中照搬。计算过程只是其工作过程中的一个无法跳过的环节而已，计算不是其目的只是其手段，因为只有通过计算才能浓缩出信息。这里，算术平均数就是一种显而易见的信息浓缩工具，没有它，散乱的数据让人无法得出任何结论。数据中同一种信息可以用不同的浓缩工具（它们叫“统计量”），但同一种浓缩工具一般只能浓缩一种信息。与数学的纯理论性相比，统计学可能属于应用性学科，但与能用上统计学信息浓缩技术的其他应用性更强的学科相比，统计学可能又只能算是理论学科了
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2021-11-19
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