本文主要是介绍从0开始学统计-战斗机保护和代表性抽样，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.什么是抽样研究？为什么要做抽样研究？
抽样研究是一种研究方法，它涉及从整体人群或群体中选取一部分样本来代表整体，以进行研究和推断。在抽样研究中，研究者从总体中选择一个相对较小的样本，通过对这个样本进行观察、实验或调查来推断总体的特征、趋势或关系。
抽样研究的目的在于：
（1）节省时间和成本： 通过研究样本而不是整个总体，可以节省大量的时间和资源。这样的方法通常更经济高效。
（2）可行性： 对整个总体进行研究可能是不切实际的，特别是当总体很大时。抽样研究使得研究变得更加可行。
（3）推广性： 合适的抽样方法可以使得从样本中得出的结论推广到总体。如果样本是代表性的，并且抽样方法是随机的，那么从样本中得出的结论可以推广到整个总体。
总之，抽样研究是一种常用的研究方法，它使得研究者能够在更短的时间内更有效地获取对总体特征的理解，并且能够更可靠地推断总体的特征和关系。
2.为什么个例、特例无法证明科学性？
个例和特例通常无法证明科学性，因为科学是建立在大量数据和重复实验的基础上的。个例和特例可能只是偶然事件或异常情况，并不能代表整体趋势或普遍规律。在科学研究中，需要通过大规模的研究和多次验证来确认一个假设或理论的可靠性。
就吸烟与肺癌的关系而言，你告诉你长期吸烟的长辈，吸烟有害健康，他总是和你说楼下的老大爷90多岁了，抽了一辈子烟，身体还是硬硬朗朗的云云，这时你就可以告诉他，个例和特例无法证明科学性。吸烟有害健康是在经过严谨的科学研究和统计分析后，确定的。
3.什么是样本含量？
样本含量是指在统计学和研究方法学中，用来代表整个总体的一部分数据或观察对象的数量。在进行研究或调查时，由于往往无法对整个总体进行观察或测试，因此会从总体中选择一部分样本来进行研究。样本含量的大小可以影响到研究结果的可靠性和推广性。
通常情况下，样本含量的大小应该足够大，以能够代表整个总体的特征和变异程度。样本含量过小可能会导致研究结果的偏差或不够代表性，而样本含量过大则可能会增加研究成本和工作量，但也可以提高研究结果的稳定性和可信度。
确定样本含量的大小通常需要考虑到研究的目的、总体的大小和特征、预期效应的大小以及统计分析的方法等因素。
4.什么是小数现象？
小数现象是指在小样本情况下，由于偶然因素的影响，导致研究结果与真实情况之间存在较大偏差或差异的现象。在小样本中，个别观察值或数据点的影响可能会对整体结果产生较大的影响，使得研究结论不够稳定或不够可靠。
关于“样本量足够大，一切皆法自然；样本量足够小，一切皆有可能”的说法，主要是因为样本量的大小与研究结果的可信度和稳定性密切相关。
当样本量足够大时，研究结果更有可能代表整个总体的真实情况，因为大样本可以减小随机误差的影响，提高研究的可靠性和泛化能力。在这种情况下，研究结论往往更接近真实情况，有较高的可信度。
而当样本量足够小时，由于偶然因素的影响可能更为显著，个别观察值或数据点的变化可能会对整体结果产生较大的影响，使得研究结果不够稳定或不够可靠。因此，在小样本情况下，研究结论可能更不确定，一切可能性都存在，需要更多的数据支持才能得出可靠的结论。
5.什么叫代表性抽样？
代表性抽样是一种抽样方法，其目的是从整体总体中选择一部分样本，以使这些样本能够准确地代表整体总体的特征和属性。在代表性抽样中，每个个体或元素都有相等的机会被选中，以确保样本的代表性和可靠性。
二战战斗机保护的故事，可以用来解释代表性抽样的概念。在二战期间，美国军方对于如何保护战斗机免受敌方火力攻击的问题进行了研究。沃德（Abraham Wald）是一位犹太裔匈牙利数学家和统计学家，他被邀请加入了这项研究。
研究团队收集了大量的战斗机数据，其中包括了被击中的部位。他们发现，被击中的部位主要集中在机身、机翼和发动机等容易受到攻击的区域。基于这些数据，一些人提出了加强这些部位的防护装甲的建议，以提高战斗机的生存率。
然而，沃德持不同的看法。他认为，他们手头的数据并不完整。这些数据只包括了幸存下来的战斗机，而没有包括那些被击落的战斗机。由于被击中的战斗机都是幸存下来的，因此这些数据所显示的被击中的部位并不代表导致战斗机被摧毁的致命弱点。
沃德的思考是：被击中的部位中没有涵盖到的部位，很可能是致命的弱点，因为这些部位的受伤导致了战斗机的坠毁，无法返航，而这些战斗机的数据并没有出现在研究中，比如座舱和机尾。因此，他提出了一个截然不同的建议：不要加强已经被击中的部位，而是加强那些未被击中的部位。这样做的目的是为了提高战斗机的整体生存率，因为这些未被击中的部位可能是敌方火力攻击的主要目标。
图片
沃德的这一建议后来被采纳，并被称为“沃德的原则”。沃德的故事反映了代表性抽样的核心思想，即从样本中选择那些能够最好地代表整体总体特征的部分，以便更好地理解和处理整体总体的情况。
6.如何抽样才能代表总体？
要确保抽样能够代表总体，可以使用不同的抽样方法，包括随机抽样、系统抽样、整体抽样和分层抽样。
（1）随机抽样：在随机抽样中，每个个体或元素被选入样本的概率是相等的，没有偏向性。这样可以确保样本是代表性的，因为每个个体都有机会被选中，从而减少了选择偏差的可能性。例如，可以使用简单随机抽样方法，通过随机抽取来自总体的样本。
（2） 系统抽样：在系统抽样中，研究者从总体中按照某种规律选择样本。例如，可以按照总体中个体的顺序或排列顺序，每隔一定间隔选择一个样本。系统抽样可以简化抽样过程，并且在总体的排列顺序具有一定规律时，也可以提供代表性的样本。
（3） 整体抽样：整体随机抽样是先将总体各个单位按一定的标准分成许多群，然后按随机原则从这些群中抽取若干群作为样本。例如，学校一共有30个班级，想统计学校的早读迟到率，把一整个班当作一个群体，然后随机抽取10个班级作为样本进行统计。
（4）分层抽样：在分层抽样中，总体被分为不同的层次或组，然后从每个层次或组中分别抽取样本。这样可以确保每个层次或组都有代表性的样本，从而更好地反映总体的特征。例如，在对一个城市的人口进行抽样调查时，可以按照年龄、性别、职业等因素进行分层抽样。
综合使用这些抽样方法可以更好地确保样本代表总体，从而提高研究的可靠性和泛化能力。
7.什么是对照组，为什么要设置对照组，设置对照组应该注意什么？
对照组是科学研究中的一个重要概念，它是在实验或研究中设置的一个用来对照的组别或条件。对照组与实验组相对应，实验组接受了某种处理、干预或条件，而对照组则没有接受这种处理或干预，用来作为对照比较的基准。
设计对照组的目的在于比较实验组和对照组之间的差异，从而确定实验组接受的处理、干预或条件对研究结果的影响。通过对照组的设置，可以排除其他可能影响结果的因素，更准确地评估实验结果的效果。
在设计对照组时，需要注意以下几点：
（1）合适的选择：对照组的选择应当与实验组相匹配，即对照组的特征、背景和条件应与实验组尽可能相似，比如年龄分布、性别、体重等，以确保比较的准确性。
（2） 随机分配：在实验设计中，应采用随机分配的方法将研究对象分配到实验组和对照组中，以减少选择偏差和确保组别之间的比较具有可靠性。
（3） 控制其他因素：在设计对照组时，需要尽可能控制其他可能影响结果的因素，以确保实验结果的准确性和可信度。
总之，设计对照组是科学研究中的重要步骤，它能够帮助研究者更准确地评估实验结果的效果和影响，从而得出可靠的结论和推断。
在美国20世纪对冷冻治疗胃溃疡的研究中，研究者想要确定冷冻治疗是否比传统的治疗方法更有效。为了进行比较，他们需要一个接受传统治疗的对照组，以便评估冷冻治疗的效果。
如果没有对照组，研究者无法确定任何观察到的效果是否真正归因于冷冻治疗。因为在没有对照组的情况下，观察到的改善可能是由于其他因素，如自然病程、患者的生活方式改变或偶然发生的。而通过与接受传统治疗的对照组进行比较，研究者可以更准确地评估冷冻治疗的效果，排除其他因素的影响。
对照组的设置还可以帮助研究者确定是否存在安慰剂效应。如果冷冻治疗组的病人觉得他们的症状有所改善，但对照组也有类似的改善，那么这种改善可能是由于患者的期望或信念，而不是真正的治疗效果。通过对照组的设置，研究者可以更好地识别和控制安慰剂效应。
因此，通过设置对照组，研究者可以更准确地评估冷冻治疗对胃溃疡的效果，提高研究结果的可信度和适用性。
这篇关于从0开始学统计-战斗机保护和代表性抽样的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
