1. 总体和样本：总体是指研究对象的整体，样本是从总体中选取的一部分。常用符号表示总体为 N，样本为 n。
2. 描述性统计：描述性统计是用来描述和总结数据的方法，包括中心趋势和离散程度的度量。常用的描述性统计方法包括平均值、中位数、众数、方差和标准差。
3. 概率：概率是描述事件发生可能性的数值，介于0和1之间。概率可以通过频率方法和主观方法确定。
4. 随机变量：随机变量是指在一次随机试验中可能出现的结果。分为离散型随机变量和连续型随机变量。
5. 概率分布：概率分布描述了随机变量的可能取值及其对应的概率。常见的概率分布包括二项分布、正态分布和泊松分布。
6. 统计推断：统计推断是通过样本数据对总体进行推断。包括点估计和区间估计两种方法。点估计用样本数据给出总体参数的一个估计值，区间估计给出总体参数的一个估计区间。
7. 假设检验：假设检验是用来验证关于总体的某个假设是否成立的方法。包括设置零假设和备择假设、选择显著性水平、计算检验统计量和判断接受还是拒绝零假设。
8. 相关分析：相关分析用来研究两个变量之间的关系。常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩相关系数。
9. 回归分析：回归分析用来研究一个或多个自变量对一个因变量的影响关系。常用的回归模型有线性回归模型和多元回归模型。
10. 抽样方法：抽样方法是从总体中选择样本的方法。常见的抽样方法有随机抽样、系统抽样、整群抽样和分层抽样。
以上是统计学基础知识的一些归纳，能够帮助研究者更好地理解和应用统计学方法。当然，统计学是一个广泛且深入的学科，还有很多其他的方法和概念需要深入学习和理解。
