试述推论统计。
推论统计是用样本的统计值去推论总体的参数值的统计分析方法。推论统计主要有两种方法，即区间估计和假设检验。在定量研究资料的统计分析中，区间估计和假设检验的方法可以用到对平均数的区间估计和假设检验，也可用到对百分比的区间估计和假设检验。(1)区间估计。简单说，区间估计是用区间形式给出未知数的估计值范围。更具体讲，区间估计就是在一定的标准范围内设立一个置信区间，然后联系这个区间的可信度将样本统计值推论为总体参数值。要理解区间估计的含义和计算方法首先要明确几个基本的概念。①置信区间：即通过样本统计值去推论总体参数值存在的范围，这个范围的大小标志着推论的精确度。范围越小，推论的精确度越高。②置信度：置信度是指在对置信区间进行推论时总体的实际参数值真正处于置信区间中的概率度，也即这种推论的可靠性程度。③抽样误差：由于抽样而导致的样本与总体之间在被研究的变量上存在的差异。上述三个概念之间有着密切的联系。一般说来，在抽样误差一定的情况下，所要求的置信度(推论的可靠性)越高，置信区间的范围也就应该越大(推论的精确性越低)。相反，如果要追求较小的置信区间(较高的精确性)，则推论的可靠性(置信度)要随之而降低。对总体的区间估计实际上就是根据抽样误差和所要求的置信度来计算出总体在某一变量上的置信区间。其中，抽样误差一般根据总体或样本在某一变量上的标准差来计算，而要求的置信度则由研究人员根据研究项目的要求来确定。(2)假设检验。假设检验就是先对总体的某一参数做一假设，然后用样本统计量去验证，以决定假设是否为总体接受。对问题进行假设检验的基本原理是，将根据抽样调查资料而做出的假设看成为“研究假设”，而将与研究假设相对立的假设看成是“虚无假设”。这两个假设是绝对对立的，如果证明了一个为假，则另一个就肯定为真。研究者从虚无假设开始，希望用样本数据证明虚无假设是假的，从而证明研究假设是真的。
