Chapter 1 — Collecting Data（数据收集）

英文	中文	一句话定义（讲义原文口径）
Population	总体	the entire group of objects about which information is sought（要找信息的全体）
Unit	个体/单元	any individual member of the population（总体中的单个成员）
Sample	样本	a subset of the population used to gain information about the population（总体的子集）
Sampling frame	抽样框	the list or group of units from which the sample is chosen（抽取样本的名单）
Variable	变量	a characteristic of a unit to be measured（要测量的特征）
Sampling design	抽样设计	如何从总体中取样的方案
Simple random sampling (SRS)	简单随机抽样	每个个体被抽中概率相同
Population parameter	总体参数	总体的真实数值（通常未知）
Sample statistic	样本统计量	从样本算出的数值（用于估计参数）
Representative	有代表性的	样本结构与总体一致
Bias	偏差	系统性偏离真值（≠随机误差）

🔑 最容易考的核心区别：Population / Sampling frame 不是一回事。 讲义原文警告：抽样的名单通常 ≠ 总体，差异会导致偏差。

Chapter 2 — Sampling（抽样）

英文	中文	关键点
Sampling error	抽样误差	arises from improper sampling methods（方法本身有偏，如便利抽样）
Nonsampling error	非抽样误差	与抽样无关的误差（记录、无应答、问卷设计等）
Sampling frame bias	抽样框偏差	名单系统性偏离总体（讲义例：用电话簿抽样会漏掉无座机者）
Convenience sampling	便利抽样	只取方便接触到的 → 有偏
Multistage sampling	多阶段抽样	分层后再抽，逐级进行
Stratified sampling	分层抽样	先把总体分成层(strata)，再在每层内随机抽
Stratum / strata	层 / 各层	内部相似、层间有差异的分组
Systematic random sampling	系统随机抽样	按固定间隔抽取（如每 10 个取 1 个）
Sampling interval	抽样间隔	系统抽样中的固定步长

🔑 本节必考对比：Stratified（分层）vs Systematic（系统）vs Multistage（多阶段） 要能说出各自"怎么抽 + 什么时候用 + 优缺点"。

Chapter 3 — Experimentation（实验）★★★ 最长最重要

英文	中文	关键点
Experiment	实验	研究者主动施加处理
Experimental design	实验设计	安排实验以避免偏差
Confounding	混杂	两个变量效果混在一起，无法区分谁造成结果
Confounding variable	混杂变量	未控制但影响结果的变量
Observational study	观察性研究	只观察不干预 → 不能证明因果
Placebo	安慰剂	无有效成分的"假处理"
Placebo effect	安慰剂效应	因为"以为有效"而产生的真实改善
Random allocation / randomization	随机分配	随机决定谁进哪组
Control group	对照组	不接受处理的组
Treatment	处理	施加的干预
Replication	重复	多组/多次实验以确认结果
Completely randomised design	完全随机设计	完全随机分组（可多因素/多水平）
Randomised block design	随机区组设计	先按相似性分块(block)，块内随机分配
Block	区组	内部条件相近的一组
Factor / Level	因素 / 水平	因素的不同取值叫水平
Dropout	脱落	中途退出实验
Nonadherer	不依从者	没按方案执行
Refusal	拒访/拒绝参与	拒绝参加
Generalisability / Applicability	可推广性	结果能否推广到实验外的人群
Lack of realism	缺乏现实性	实验环境过于理想，脱离现实

🔑 本章三大必背结论： 1. 观察性研究只能发现关联，不能证明因果（因为有 confounding） 2. 随机分配（random allocation）是排除混杂的关键手段 3. 实验设计三原则：随机化（randomisation）、重复（replication）、区组/局部控制（blocking）

Chapter 4 — Measurement（测量）

英文	中文	关键点
Measurement	测量	把特征变成数值
Validity	效度	是否真的测到了你想测的东西（"测对了没"）
Accuracy	准确性	测量结果与真值的接近程度（"测得准不准"）
Precision	精确度	多次测量的一致性（"测得稳不稳"）
Looking at data intelligently	批判性看数据	三问见下

🔑 Validity（效度）vs Accuracy（准确性）是本章必考区别。 经典类比：一个坏掉的秤永远显示 50kg —— 很精确(precision)但不准确(accuracy)，也不有效(valid)。

批判性看数据三问（§4.4）：

Where did this data come from and can it be verified? 数据从哪来？能验证吗？
Does the data make sense? 数据合理吗？（量级、比例、趋势是否反常）
Is the information complete? 信息完整吗？（有没有隐瞒分母、缺失样本）

番茄钟 关闭

编辑课程

番茄钟关闭