統計學

統計方法的早期發展受到兩種截然不同的影響。 統計學有一個"母親"，她致力于井井有條地記錄政府機構的文件(國家和統計學這兩個詞源于同一個拉丁語詞根，status)，還有一個有紳士般的賭博"父親"，他依靠數學來提高賭技，以便在幾率的游戲中取勝。 "母親"對其子女統計學的影響表現在計數、測量、描述、制表、歸類和人口普查。 所有這些導致了現代描述統計學的誕生。 由于"父親"的影響則產生了完全基于概率論原理的現代推理統計學。 描述統計學涉及對所收集數據的制表、制圖和描述。 這些數據可以是數量性的數據，如高度、智商、或者是層級性的數據--具有連續性的變量--或數據也可以代表性質變量，如性別、大學專業或性格類型等等。 數量龐大的數據通常必須經過概括或刪減的程序才能為人所理解。 描述統計學就是這樣一個工具，它對極其龐雜的數據進行描述、概括或刪減，使其變成能為人理解的東西。 推理統計學是一套已定形了的方法體系，它解決的是光憑人腦極難解決的另一類問題。 這類問題的顯著特點是試圖通過取樣調查來作出預測。 例如，有一位教育督察想知道在一個龐大的學校系統中，不吃早飯就上學的學生、已經做過防感冒免疫的學生，或其它任何類型的學生占多大比例。 若具備一些統計學的知識，這位督察應明白，詢問每個孩子是沒有必要而且沒有效率的，只要用100 個孩子為樣本，他就可以相當精確地得出這些孩子占整個學區的比例了。 因此，推理統計學的目的就是通過了解一個群體中一些樣本的特性，從而對整個群體的特性進行推測和估算。