1.統計學簡介

聽說你已經被統計學勸退，被Python唬住……先別著急劃走，看完這篇再說！

先說結論，大多數情況下的學不會都不是知識本身難，而是被知識的傳播者勸退的。

比如大佬們授課，雖邏輯嚴謹、思維縝密，但你只能望其項背，因為大佬們往往無法體會菜鳥的痛苦。再比如一些照本宣科的老師，他們沒有深入研究這些知識，無法用通俗的語言幫你解釋，只能貌似努力地幫你認真地讀完所有PPT……

究其本質而言，這種情況多半是按 “是什么、有什么用，怎么用” 的方式在學，而對在大多數人而言，第一步就學懂“是什么”，或許難度有點大，因為得從定義出發，了解性質，推導出原理，一套流程下來直接勸退了，反而最關心的有什么用、怎么用的問題沒有解決。

所以接下來的內容我將用“MVP（最小可行化產品）” 的思路來篩選重點內容，幫你厘清哪些內容是不可或缺及必須要學的。然后以 “有什么用，怎么用，是什么” 的順序展開，快速提升當你急需Get某個技能時候的學習效率。

另外教程的標題既然含有“極簡入門”，那么至少有2個原則：

• 盡量不廢話
• 盡量說人話

說“盡量”是因為有些時候，不得不說些廢話才能引起你的注意，比如以上內容…

好，我們正式開始！首先來看第一個問題：

1. 數據的種類

我們都知道，一般數據可以分為兩類，即定性數據（類別型數據）和定量數據（數值型數據）

(1). 定性數據， 表示研究對象的類別。很好理解，這里的表示類別用的數字沒有大小之分，不能進行算術四則運算。

定性數據可以分為：

① 定類數據
表現為類別，但不區分順序，是由定類尺度計量形成的。一般可以從非數值型數據中編碼轉換而來，數值本身沒有意義，只是為了區分類別做出的數值型標識

例如性別用1代表男性，用2代表女性；血型用1，2，3，4來表示A、B、AB及O四種；

② 定序數據
表現為類別，但有順序，是由定序尺度計量形成的。運算符也沒有意義，

例如受教育程度用 文盲 = 1，半文盲 = 2，小學 = 3，初中 =4，高中 = 5，大專 = 6，本科 = 7，（研究生）碩士 = 8，（研究生）博士 = 9表示。

(2). 定量數據， 表示的是研究對象的數量特征,如人群中人的身高、體重等。

定量數據可以分為以下幾種：

① 定距數據
表現為數值，可進行加、減運算，是由定距尺度計量形成的。定距數據的特征是沒有絕對的零點，例如溫度，不能說10攝氏度的一倍是20攝氏度。因此乘、除法對于定距數據來說也是沒有意義的。

② 定比數據
表現為數值，可進行加、減、乘、除運算，是由定比尺度計量形成的。定比數據存在絕對的零點。例如價格，100元的2倍就是200元。

2. 什么是統計學

先看一個例子，這里有一組數據 2,23,4,17,12,12,13,16，請思考你要怎么描述它？

你可能會說他們的平均數是12.375，中位數是12.5，最大值是23，最小值是2，等等。

沒錯，這里其實你已經在用平均數、中位數、最大值、最小值的來描述這組數據。

那么用幾個數來描述一堆數就是統計學的基本概念：統計學是一門將 數據匯總為統計量或圖表的學問。

Tips：通俗來說就是，數據太多記不住且不好描述，需要簡化為更少的數字或圖表，于是有了統計學和統計圖表

知道了統計學的定義再接著看：

3. 統計學的知識體系是什么樣的？

通常我們把統計學分為兩大方向，通過計算出來的統計量來概括已有數據叫做描述統計學，通過樣本獲取總體特征的叫做推斷統計學

Tips：“算”出來的統計量，比如 中位數、平均值、眾數 這些；“猜”出來的叫推斷統計學，比如通過樣本數據來推斷總體的數字特征。

下面這張圖展示了統計學兩大分支：描述統計與推斷統計。其中推斷統計又分兩大學派，頻率學派與貝葉斯學派。這些內容大家先知道就行，后面再展開。

下期預告：《Python統計學極簡入門》第2節 描述性統計

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