对于进行数据分析的人们，了解并掌握常见的统计学术语显得尤为关键，它们能帮助我们更准确且清晰地解读和解释数据。以下为部分常用统计学术语及其解释：
样本：指的是从总体中选取出来的一部分数据，是构成总体的基础单位。
总体：即研究对象的全部数据集合，包含了所有需要分析的数据。
参数：描述的是总体的特征数值，如总体均值、总体标准差等，是用于描述总体特性的数值。
统计量：用于描述样本特征的数值，例如样本均值、样本标准差等，是从样本数据中计算得出的数值。
P值：反映观察到的数据或更极端情况在原假设为真的情况下出现的概率。当P值低于某一设定的显著性水平（如0.05或0.01）时，我们可以认为观察到的结果是显著的。
R²：是衡量回归模型拟合程度的统计指标。其值越接近1，表示模型对观测数据的拟合效果越好。
卡方（X²）：简称X²统计量，用于表示卡方分布中的具体观测值。卡方统计量越大，观察到的数据与期望数据之间的差异就越大。
VIF值：用于检测自变量之间多重共线性程度的指标。VIF值大于10被认为存在较为严重的多重共线性。
F值：用于方差分析（ANOVA）中，表示组间方差与组内方差的比值。通过与F分布的临界值比较，可判断组间差异是否显著。
还有如t值、方差、标准差、标准误、自由度等相关系数等重要概念，它们分别在数据分析中扮演着不同的角色。例如，t值用于检验参数的显著性；方差衡量各变量值与其平均数的离散程度；标准差则是方差的平方根，用于描述数据点的离散程度；而相关系数则用于衡量两个变量之间的相关关系强度和方向。
显著性水平是用于判断统计推断可靠性的重要参数，通常采用的显著性水平为0.05或0.01；显著差异则指观察到的差异在统计上是显著的，不太可能是由随机因素引起的；一致性则表示随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估总体的参数。假设检验包括验证关于总体参数的假设，如零假设和备择假设；而置信度与置信区间则是对于估计值或统计结果的可信程度或精度的度量。交互作用描述了一个因素和另一个因素联合产生的对因变量的附加效应；拟合优度检验则是对多个总体比例是否等于其期望概率的检验。