在社会统计学的学习过程中，掌握基本概念和术语是至关重要的一步。以下是一些核心名词的简要解析，帮助大家更好地理解这门学科的基本框架。
首先，"变量"是一个基础且关键的概念。在社会统计学中，变量指的是研究对象的特征或属性，它可以变化并且可以被测量。例如，年龄、收入水平、教育程度等都可以被视为变量。变量可以根据其性质分为定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。
其次，"数据收集"是统计分析的前提。数据可以通过多种方式获取，包括问卷调查、访谈、观察以及现有资料的整理等。有效的数据收集方法能够确保研究结果的真实性和可靠性。
再者，"描述性统计"用于概括和描述数据的主要特征。常用的描述性统计指标有平均数、中位数、众数、标准差等。这些指标可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。
此外，“推断性统计”则是从样本数据推断总体特性的过程。它涉及到假设检验、置信区间估计等内容，目的是通过有限的数据来做出关于整体情况的科学判断。
最后，"相关与回归分析"是用来探讨两个或多个变量之间关系的技术。相关系数用来衡量变量之间的线性关系强度；而回归分析则进一步揭示了因变量如何随自变量的变化而变化的具体模式。
以上只是社会统计学中众多重要概念的一部分，深入学习还需要结合实际案例进行实践操作。希望上述内容能为正在学习该课程的同学提供一定的参考价值。
