平均数
Mean
定义
把所有数值相加，再除以数值个数，反映数据的算术中心。
小例子
数据：2、4、6。平均数 = (2+4+6) ÷ 3 = 4。
常见误区
易受极端值影响；平均收入不一定代表大多数人的收入。
统计学基础：6 张中文知识卡片
每张卡片包含定义、小例子与常见误区；适合屏幕阅读和打印。
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中位数
Median
定义
将数据从小到大排列后，位于中间位置的数；偶数个数据取中间两个数的平均。
小例子
数据：1、3、8、10、12。中位数是第 3 个数，即 8。
常见误区
必须先排序；只看中位数会忽略数据分布和两端范围。
众数
Mode
定义
一组数据中出现次数最多的值。可能有多个众数，也可能没有唯一众数。
小例子
数据：1、2、2、3、3、3、4。众数是 3，因为它出现 3 次。
常见误区
众数不一定只有一个；出现次数相同时应报告多个众数。
样本量
Sample size
定义
样本中实际观测或调查的对象数量，通常记为 n。它影响估计的稳定性和不确定性。
小例子
调查 200 名用户，其中 120 人满意：满意率 = 120 ÷ 200 = 60%。样本量 n=200。
常见误区
样本量大不自动代表性强；抽样偏差仍会让结果失真。
相关不等于因果
Correlation ≠ causation
定义
两个变量一起变化，只说明存在关联；不能仅凭关联断定一个变量导致另一个变量。
小例子
冰淇淋销量与溺水人数都在夏季上升，可能由“气温”同时影响两者，并非冰淇淋导致溺水。
常见误区
忽略第三变量、反向因果或选择偏差；因果结论需要实验或更严谨的设计。
随机抽样
Random sampling
定义
从目标总体中按随机机制选取样本，使总体成员有已知且非零的入选机会。
小例子
全校 1000 名学生编号 1–1000，用随机数抽取 100 个编号，每人入选机会相同。
常见误区
“随手找 100 人”不是随机抽样；随机抽样也不能保证样本恰好完美代表总体。