统计学的萌芽产生在欧洲。17世纪中叶至18世纪中叶是统计学的创立时期。在这一时期，统计学理论初步形成了一定的学术派别，主要有国势学派和政治算术学派。国势学派又称记述学派，产生于17世纪的德国。其主要代表人物是海尔曼•康令和阿亨华尔。康令第一个在德国黑尔姆斯太特大学以“国势学”为题讲授政治活动家应具备的知识。阿亨华尔在哥廷根大学开设“国家学”课程，因在外文中“国势”与“统计”词义相通，后来正式命名为“统计学”。该学派为统计学的发展奠定了经济理论基础。随着资本主义市场经济的发展，该学派后来发生了，分化为图表学派和比较学派。 

 　　政治算术学派产生于19世纪中叶的英国，创始人是威廉·配第，其代表作是他于1676年完成的《政治算术》一书。在这部书中，他利用实际资料，运用数字、重量和尺度等统计方法对英国、法国和荷兰三国的国情国力，作了系统的数量对比分析，从而为统计学的形成和发展奠定了方基础。因此马克思说：“威廉·佩蒂——政治经济学之父，在某种程度上也是统计学的创始人。”  

     政治算术学派的另一个代表人物是约翰·格朗特。他以1604年伦敦教会每周一次发表的“死亡公报”为研究资料，在1662年发表了《关于死亡公报的自然和政治观察》的论著。他的研究清楚地表明了统计学作为国家管理工具的重要作用。 

     18世纪末至19世纪末是统计学的发展时期。在这时期，各种学派的学术观点已经形成，并且形成了两主要学派，即数理统计学派和社会统计学派。

 　　在18世纪，由于概率理论日益成熟，为统计学的发展奠定了基础。19世纪中叶，把概率论引进统计学而形成数理学派。其奠基人是比利时的阿道夫·凯特勒，他把概率论引入统计学，使统计学在“政治算术”所建立的“算术”方法的基础上，在准确化道路上大大跨进了一步，为数理统计学的形成与发展奠定了基础。 

 　　社会统计学派产生于19世纪后半叶，创始人是德国经济学家、统计学家克尼斯,他们融合了国势学派与政治算术学派的观点，沿着凯特勒的“基本统计理论”向前发展，但在学科性质上认为统计学是一门社会科学，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学，以此同数理统计学派通用方法相对立。

 　　 　　20世纪初以来，科学技术迅猛发展，社会发生了巨大变化，统计学进入了快速发展时期。由记述统计向推断统计发展。由社会、经济统计向多分支学科发展。统计预测和决策科学的发展。信息论、控制论、系统论与统计学的相互渗透和结合，使统计科学进一步得到发展和日趋完善。计算技术和一系列新技术、新方法在统计领域不断得到开发和应用。统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要。

统计学的研究对象是客观事物的数量特征和数量关系，也就是关于数据搜集、整理、归纳、分析的方科学， 其目的是探索数据的内在数量规律性。统计学正是要从复杂多变的客观事物中，挖掘出其蕴涵的客观规律，为人们的各种行为活动提供有力的参考，避免行为的盲目性。

统计研究对象的特点是具有数量性，大量性或总体性，变异性。

统计学的研究对象和性质决定着统计学的研究方法。统计学的研究方法主要有大量观察法、综合指标法和统计推断法。

统计学的内容由描述统计和推断统计组成。描述统计包括各种数据处理，主要是用来总括或描述数据的重要特征，而不必深入一层地去试图推论数据本身以外的任何事 情。其主要作用就是通过对现象进行调查，然后将所得到的大量 数据加以整理、简缩、制成统计图表，并就这些数据的分布特征 计算出一些概括性的数字。推断统计是指凭样本资料来推断总体特征的技术和方法。推断统计可以利用样本资料来代替总体资料，在观察资料的基础上深入一步 地分析、研究和推断，以推知资料本身以外的情况和数量关系， 从而对不肯定的事物作出决断，为进行决策提供数据依据。描述统计是推断统计的前提，推断统计是描述统计进一步深入和发展。

统计的要素包括：总体、样本、推断以及推断的可靠性。总体就是要调查或统计的某一现象的全部数据的集合，就任何一个统计问题而言，总体是最基本的要素。样本就是从总体中随机抽取的若干数据的子集。描述和推断就是对以样本所包含的信息为基础，对总体的某些特征作出决策、预测和估计。推断的可靠性测度是统计问题的最重要的要素，也是统计对企业决策最重要的贡献，它使统计的推断与“算命”截然分开。

总体各单位所具有的属性或特征称为标志，标志是反映总体各单位属性和特征的代词。

总体各单位在某一标志下的具体表现称为标志表现

统计指标，简称指标，它是反映统计总体数量特征的概念及其数值。在统计工作中使用的指标是指反映总体数量特征的概念和具体的数值。一个完整的指标往往包括五个要件：时间、空间范 围、指标名称、具体数值、计量单位。指标按所反映现象的内容不同，可以分为数量指标和质量指标。数量指标是说明现象规模大小、数量多少的统计指标，反映事物的广度。数量指标一般随总体范围的大小而增减。质量指标是反映总体各种比例关系和一般水平的统计指标，它反映了事物的深度，具有抽象性特点。质量指标通常 是两个有联系的统计指标对比的结果。质量指标又可以分为相对指标和平均指标两种。相对指标反映现象的各种比例关系和对比关系，而平均指标则反映 总体或现象的一般水平。

统计指标体系是指由一系列相互联系的统计指标所组成的整体。由于现象的复杂多样性，各种现象之间相互联系的性质，只用个别统计指标来反映是不够的，需要采用指标体系来进行描述。统计指标体系就是各种相互联系的统计指标所构成的一个有机整体，用来说明所研究现象各个方面相互依存和相互制约的关系。统计指标体系因各种现象本身联系的多样性和统计研究的目的不同而分为不同的类别。

数据作为客观事物的一种数量表现，是事物必然性与偶然性共同作用的结果。

数据的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查获得的原始数据，一般称之为第一手或直接的统计数据；另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称之为第二手或间接的统计数据。

统计数据按照按照性质的不同分为调查数据和试验数据。人们按既定调查方案，进行统计调查，所收集的数据即调查数据。试验数据一般是与自然科学、管理科学的研究相联系的，收集数据之前要进行试验设计，在既定控制的条件下进行试验，记录实验的过程和结果的数据叫试验数据。按照对客观现象观察的角度不同，可以分为横截面数据和时间序列数据。

统计数据是总体单位标志或统计指标的具体数量表现。根据对研究对象计量的不同精确程度，人们将计量尺度由低到高、由粗略到精确分为四个层次：定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。

定类尺度是按现象性质差异进行的辨别与区分。测量结果形成定类变量或定类指标，是最粗略、计量层次最低的计量尺度。定类变量或指标确切的值是以文字表述的，可以用数值标识，但仅起标签作用。其主要数学特征是 “＝”或“≠”。定类尺度各类别间是平等的，没有高低、大小、优劣或顺序之分。

定序尺度是对现象顺序差异进行的辨别与区分，测量结果形成定序变量或定序指标。定序变量或指标确切的值是以文字表述的， 也可以用数值标识，也仅起标签作用。其主要数学特征是 “＜”或“＞”

定距尺度按现象绝对数量差异进行的辨别与区分。测量结果形成定距变量或定距指标。不但可以用数字表示现象各类别的不同和顺序大小的差异， 而且可以用数值准确地指出类别之间的差距是多少，有计量单位，可以进行加减运算。定距尺度的主要数学特征是“+”或“-”

定比尺度对现象绝对差异与相对差异进行的辨别与区分。测量结果形成定比变量或定比指标。其值也以数字表述，有计量单位 ，可以进行加减运算。有绝对意义上的零点，既可以加减运算，也可以乘除运算。主要数学特征是“x”或“÷”。

如今，统计学与各个学科，各个行业联系如此密切。学好统计学变得十分重要。学好统计学首先要认清为什么要学习统计学，为自己不断增加学习的诱因。克服自己对学科知识的恐惧感，由易入手，再向深层次发展。找到适合自己的学习方法，才能提高学习的效率，对每个人来说没有最好的方法，只有最合适的方法。下载本文