统计就是统共合计

最简单的统计是数量的计算。例如，”今天到场一共45人”，”本次量化宽松额度为4万亿人民币”，”2014年中国人口数量为13.68亿人”，这样的陈述就是统计数字。但这不是统计学，这些简单的孤立数字还没有上升到学科的高度。统计学有清晰的边界及对研究对象的定义。
总体（Population）时包括所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成，例如多个企业构成的集合、多个家庭构成的集合、多个人构成的集合等。每个组成总体的元素称为个体。在由多个企业构成的总体中，每一个企业就是一个个体；在由多个家庭构成的总体中，每一个家庭就是一个个体；再由多个人构成的总体中，每个人就是一个个体。总体的范围在一定场合下是容易确定的，在另一些场合下是不容易确定的。在有些场合，总体的数量比较小，在一次实验中可以全部覆盖；而在有些场合，总体的数量极为庞大，无法通过一次实验全部覆盖。
样本（Sample）是从总体中抽取一部分元素的集合。构成样本的元素的数量称为样本量（Sample Szie）。抽样的目的是根据样本提供的信息推断总体的特征。例如，从一批灯泡中随机抽取100个，这100个灯泡就构成了一个样本，可以根据这100个灯泡的平均使用寿命去推断这批灯泡的平均使用寿命。这种方式在日常生产中使用非常广泛，大大降低了质量监控的成本，而且对不同批次产品的质量有严格且精确的描述能力。这种”一叶落知天下秋”的哲学思想是统计学在抽样统计一环具体体现出来的优秀特质。
参数（Parameter）是用来描述总体特征的概括性的数字度量，是研究者想要了解的总体的某些特征值。研究者所关心的参数通常有总体平均数、总体标准差、总体比例等。在统计中，总体参数通常用希腊字母表示。例如，总体平均数用μ表示，总体标准差用σ表示。
概括来说，”统计”二字就是”统共合计”的意思，是一个期望用简洁的表达方式对大量的信息进行归纳和抽象的分支学科。而在统计过程中，对总体、样本、参数3个核心特征进行把握，往往能得到很好的实验效果。