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在日常生活中，我们经常会接触到“统计”这一术语，在有关媒体中也经常会看见一些报道使用统计数据、图表等。例如，大学每学年末要统计任课教师的教学工作量；直播篮球比赛时电视机屏幕上不时会出现球队的技术统计数据；对某城市的综合竞争力进行分析和评价研究，则要构造影响该城市的综合竞争力的指标体系，并搜集相关统计数据来进行研究。可以这样说，统计已经渗透到日常生活、社会经济活动和科学研究的方方面面，统计无处不在，并且正在发挥越来越重要的作用。
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阅读专栏1-1
中国的早期统计
随着人类文明的出现，远在原始社会初期的氏族、部落中，人们在安排狩猎、分配实物时，就有了最初的计数活动，孕育着统计的萌芽。在古代奴隶社会，当时为了征兵、赋税的需要，就有了关于土地、人口、粮食和牲畜等基本国情方面的登记、计量工作。
历史发展到封建社会，统计已初具规模。据《尚书》载，我国早在公元前两千多年以前，在国家所进行的天文观测和居民生活条件的调查中，在国家建立的贡赋制度和劳役制度里，就开始有调查地点、时间、人口、土地和贡赋标准的记载，分中国为九州，土地2438万顷，人口1355万等。据《商君书》载，我国至公元前300多年，在商鞅的调查研究思想中，已有了全国规模的人口调查登记制度和人口的年龄、职业分组，并且有了国民经济调查研究中的各种数量对比分析，把掌握反映基本国情、国力的“十三数”定为富国强兵的重要手段。
我国最早的统计局设置于1906年，当时的统计局分设三股，分别掌握文化、民政、财政、教育、军政、司法、交通和实力统计工作。
资料来源：刘竹林，江永红．统计学：原理、方法与应用 [M]．北京：中国科学技术大学出版社，2008.
1．统计的含义
“统计”作为一种社会实践活动已有悠久的历史。据历史记载，我国在西周时期就已经建立了统计制度。在英文中，统计为statistics，它与“国家”为同一词根。可以说，自从有了国家，就有了统计活动。最初的统计活动是为统治者管理国家的需要而进行的搜集资料的工作，涉及计算国家的人力、物力和财力等活动。随着社会经济和科技的发展及统计学自身的进步，统计的应用领域不断扩大。现在，统计不仅被用于经济管理领域，而且在其他许多领域也得到广泛应用。
那么，究竟何为统计？这里有必要给出一个比较准确的科学定义。所谓统计（Statistics），就是人们认识客观世界总体数量变动关系和变动规律的活动的总称，是人们认识客观世界的一种有力工具。统计主要有以下3方面的含义：
1）统计工作
统计工作（Statistical Work）即统计实践，是对社会经济现象客观存在的现实数量方面进行搜集、整理和分析的活动过程，属于统计中最基础的工作。统计工作全过程分为4个阶段：
（1）统计设计。统计设计是指根据研究对象、内容和目的对整个统计过程的各个方面和各个环节进行通盘考虑和安排，同时提出收集、整理和分析数据的方案和工作进度等。统计设计的主要内容是指标设计。统计的目的是反映总体的数量特征，因此设计相应的指标来反映总体的数量特征是首要的任务，否则下面的工作无从做起。统计设计是整个统计研究的前期工程，其完成质量直接关系到整个统计研究的质量。
（2）统计调查。经过统计设计形成方案之后，就可以确定统计调查方法，搜集数据。调查是在社会经济统计中获得原始数据的主要手段。随着市场经济的发展，调查在经济活动中所起的作用越来越大，企业的经营、政府的决策，都离不开来自调查的第一手数据。如何科学地进行调查是统计学研究的重要内容。
（3）统计整理。原始的统计数据收集后还必须经过整理、加工才能发挥其作用。统计整理就是对所收集到的数据资料进行审核、汇总，使之科学化、系统化、条理化，并且可以用各种统计图表表示整理后的结果。统计整理的主要内容是统计分组，这是一种重要的统计方法。
（4）统计分析。统计分析就是通过统计方法研究数据，从数据中得出规律性的结论。统计分析的主要内容是统计分析报告，统计人员要写出高质量的统计分析报告，不仅取决于统计人员对实际问题的掌握和对统计分析理论和方法的熟知程度与运用能力，而且更重要的还取决于具备大量的相关知识，如国家政治、经济、法律等。
知识要点提醒
统计工作4个阶段的关系
统计设计是统计调查的前提；而统计调查是统计的基础工作，没有调查就没有以后的整理与分析；统计整理是统计工作的中间一环，目的是使杂乱无序的调查数据变得有序，为以后的统计分析做准备；统计分析是统计工作中最后一步，也是最重要的一步，分析结果可以作为决策的参考。
阅读专栏1-2
统计的职能和作用
随着社会主义市场经济体制的逐步建立和完善，统计职能越来越重要。统计已由单纯的统计信息搜集整理职能转变为信息、咨询、监督三大职能。统计部门已成为社会经济信息的主体部门和国民经济核算的中心，成为国家重要的咨询和监督机构。
信息职能是指系统地搜集、整理、储存和提供大量的以数量描述为基本特征的社会经济信息资源。咨询职能是利用已掌握的丰富的信息资源，运用科学方法进行综合分析，为科学决策和管理提供情况和咨询建议。监督职能是利用统计信息，对社会经济的运行状态进行定量检查、监测和预警，揭示社会经济运行中出现的偏差，提出矫正意见，预警可能出现的问题，提出对策，以促使社会经济持续、健康的发展。
信息、咨询、监督三大职能是相互作用、相辅相成的，共同构成了统计的整体功能。其中，信息职能是最基本的，咨询、监督职能是统计信息职能的延续。发挥统计整体功能是我国的长期统计工作，特别是改革开放以来统计实践经验的总结，是国家科学管理和宏观调控的客观需要。
统计的作用主要体现在信息、咨询、监督三大职能上。具体表现为：①为党和政府各级领导机构决策和宏观调控提供资料；②为企业、事业单位经营管理提供依据；③为社会公众了解情况，参与社会经济活动提供资料；④为科学研究提供资料；⑤为国际交往提供资料。
资料来源：天津市滨海新区人民政府http://www.bh.gov.cn/.
【拓展知识】
2）统计数据
统计数据（Statistical Data）即统计资料，是统计工作的成果。统计数据的搜集是取得统计数据的过程，是进行统计分析的基础。离开了统计数据，统计方法就失去了用武之地，如各类统计年鉴公布的反映月度、季度或者年度的经济发展情况的数据等。
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统计工作和统计数据的关系是过程和成果的关系，即统计数据是统计工作提供的，是统计活动的成果。
3）统计学
统计学（Statistics）是一门有关统计数据的科学。它是研究如何搜集、整理数据和进行数量分析、推断的一门方法论科学，是统计工作经验的总结和概括。
统计工作和统计学是实践和理论的关系。统计理论来源于统计实践，它是统计工作经验的总结和概括。反过来，统计理论又是指导统计工作的原则和方法。
总之，在统计工作、统计数据和统计学三者之中，统计数据是统计工作的成果，统计工作的水平、质量又直接影响统计数据的质量和效用。统计学和统计工作是理论和实践的关系，即统计学是在不断对统计工作的经验基础加以总结，从而达到统计学科的发展。
2．统计学的含义
虽然人类统计的实践活动可以追溯到相当遥远的古代，但是，将统计实践上升到理论并加以总结和概括，使之成为一门科学——统计学，距今却只有300多年的历史。综观统计学的发展历史，我们可以发现，统计学最初是从设置指标研究社会经济现象的数量开始的。随着社会的发展，为了适应实践的需要，统计方法和理论不断丰富和完善，统计学也在不断发展和演变。从当前世界各国的状况来看，统计学已经成为研究社会经济现象和自然现象数量方面的有力工具，它既研究确定现象的数量方面，也研究随机现象的数量方面。统计学的作用与功能从描述事物现状、反映事物规律，向进行抽样推断、预测未来变化的方向扩张，统计学自身也从单一的实质性社会科学演变成横跨社会科学领域和自然科学领域的多科性的方法论科学。
1）统计学的定义
统计学是一门收集、整理、分析和解释统计数据的方法科学，其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。也可以这样说，统计学是关于数据的科学，其内容包括数据的收集、分类、汇总、组织、分析、推断和解释。
统计学的定义告诉我们，统计离不开数据。统计研究的过程首先要有数据，在拿到数据后，为满足分析的需要，还要对数据进行一定的整理，而后再对数据进行分析和解释。图1.2所示为统计研究的过程描述。
图1.2 统计研究的过程
2）统计学的分类
根据统计学的方法的构成，可以将统计学分为描述统计学和推断统计学。
（1）描述统计学（Descriptive Statistics）。描述统计学研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表的形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析，得出反映客观现象的规律性特征。其内容主要包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等，如使用曲线图、饼图、条形图、表格等。描述统计学属于初等统计学。
（2）推断统计学（Inferential Statistics）。推断统计学主要是研究如何根据样本信息来推断总体的特征，所应用的知识主要是概率论与数理统计，属于较高级的统计学。在有些情况下，人们获得的统计资料并非事物整体的状况，而是来自事物的一个局部。在保证推断具有一定的有效性和可靠性的前提下，如何利用局部的数据去推断整体的情况，即是推断统计学所要研究的内容。它包括抽样分布理论、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析及多元统计分析等。
描述统计学不必深入一层地去试图推论数据本身以外的任何事情，而推断统计学则在样本数据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；描述统计学用的是总体数据，而推断统计学则往往用样本数据。在现实问题中，我们得到的数据主要是样本数据，因此，推断统计学越来越重要，是统计学的核心内容。统计学的发展过程中，先有描述统计学，后有推断统计学，从描述统计学发展到推断统计学，是统计学发展成熟的标志。
阅读案例1-1
描述性统计学的简单应用
描述统计学是用来描绘或总结观察量的基本情况的统计总称。描述统计学研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。
通过对数据资料进行图像化处理，可将资料摘要变为图表，以直观了解整体资料分布的情况，通常会使用的工具是频数分布表与图示法。通过分析数据资料，可以了解各变量内的观察值的集中与分散情况，运用的工具有集中趋势与离散程度。表1-1列出了22名大学生的姓名、主修专业和年龄。
表1-1 学生基本情况统计表
如果需要描述22名学生中最流行的专业，可以使用描述性统计值——众数来概括他们的选择，在这个例子中最受欢迎的专业是心理学，即专业的众数为心理学。如果你想知道学生的平均年龄，可以计算另一个描述统计值（均值）来确定这个变量，在这个案例中，学生的平均年龄为22岁。
资料来源：[美]尼尔·J．萨尔金德．爱上统计学 [M].2版．史玲玲译．重庆：重庆大学出版社，2011.
此外，根据统计学的学科分类，还可以将统计学分为理论统计学和应用统计学。
（1）理论统计学（Theoretical Statistics）。理论统计学是指统计学的基本原理，主要研究统计学的一般理论问题，尤其是各种统计方法的数学理论问题。
（2）应用统计学（Applied Statistics）。应用统计学是研究如何应用统计方法去解决实际问题的，应用统计学一般都与特定的领域相联系。例如，统计学在教育领域的应用称为教育统计学，在经济领域的应用称为经济统计学，等等。
3）统计学研究的对象的特点
（1）数量性。统计最基本的特点就是以数字为语言，用数字说话。具体来说，就是用规模、水平、速度、结构和比例关系等，去描述和分析客观事物的数量表现、数量关系和数量变化，揭示事物的本质，反映事物发展规律，推断事物发展前景。
（2）具体性。统计所研究的量不是抽象的量，而是与客观事物的质密切相联系的量，是体现事物相互关系和发展变化的量，具有明显的时空特点和事物属性的特点，这一点是统计学与数学最本质的区别。因此具体性是指除数字外，还要有说明该数字的所表示的内容、所指的时间（或时点）、所指的空间及计量单位和计算方法，这就是后面要讲的统计指标的构成要素。只有这样统计的数字才有意义。
（3）综合性。作为认识客观事物的统计，是从总体上来认识其数量特征，它虽然也研究个体，但是其目的是通过个体来推断总体。在实际中，综合性体现为要把研究对象作为一个整体来描述，揭示或推断它的数量特征。
阅读专栏1-3
“统计学”在国内外的研究现状及发展趋势分析
1．近代统计学的主要贡献
近代统计学的主要贡献是建设和完善统计学的理论体系，并逐渐形成了以随机现象的推断统计为主要内容的数理统计学和以传统的政治经济现象描述为主要内容的社会统计学两大学派。
1）数理统计学派
19世纪前半叶，资本主义制度在欧洲许多国家中已经成熟，机械唯物论的世界观和自然科学的成果，已否定了所谓的神的秩序，证实了世界存在自然规律，这为数理统计的建立创造了充分条件。比利时的凯特勒博士（Lambert Adolphe Jacques Quetelet,1796—1874）认为概率论是适于政治及道德科学中以观察与计数为基础的方法。他以此方法对自然现象和社会现象的规律性进行观察，并认为要促进科学的发展，就必须更多地应用数学。他的统计学著作有56种之多，按其贡献可以认为他是古典统计学的完成者，近代统计学的先驱，也是数理统计学派的奠基人；同时，他还是第一届国际统计会议（1853年）的招集人，因此，他被称之为“近代统计学之父”。
2）社会统计学派
社会统计学派产生于19世纪后半叶的德国。因德国的资本主义产生较晚，所以为之服务的社会统计学派，较英国的政治算术学派晚了近半个世纪。但由于当时数理统计学尚未充分发展，社会统计学派便在欧洲大陆占有优势地位，并向世界各国广泛传播。该学派的创始人是克尼斯（K.G.A.Knies,1821—1898），他认为统计学是一门独立的具有政治算术内容的社会科学。另一位有影响的创始人是乔治·逢·梅尔（Georg von Mayr,1841—1925），他把统计学作为实质性研究的社会科学。
2．现代统计学的发展时期（20世纪初到现在）
1）欧美数理统计学
自19世纪末以来，欧洲自然科学飞跃发展，促进了数理统计学的发展。进化论和能量守衡定律的出现促进了描述统计的完善，是描述统计学派发展的顶峰。20世纪20年代以后，在细胞学的发展推动下，统计学迈进了推断统计的新阶段，直到20世纪50年代，是推断统计学派发展最迅速的时期。
2）东方社会经济统计学
十月革命胜利后，苏联的大多数统计学家受社会统计学派的影响，主张统计学是一门实质性的社会科学。1954年3月，由苏联科学院、中央统计局、教育部联合召开了统计科学讨论会，并把统计学定义为：统计学是在质与量的密切联系中研究大量社会现象的数量方面，研究社会发展规律在具体地点及时间条件下的数量表现的社会科学。这一定义对我国及东欧的社会主义国家的影响都很大，在这些国家中形成了以马克思政治经济学为理论基础的社会经济统计学派。
3．统计学的发展趋势
现代主流统计学有4个明显趋势：①随着现代数学的发展，更广泛地应用数学方法；②统计学与其他新科学新理论的结合，不断产生新的边缘科学或新的统计分支；③借助电子计算机，使大量数理方法得以普及应用，并已成为实证分析的主要工具；④统计的作用从描述向推断、预测及决策方向发展。
1．总体
通常，总体（Population）是指根据研究目的确定的所要研究的同类事物的全体。它通常是由具有某种共同性质的许多个体组成的。例如，全国高校教师组成的全体可以作为一个总体，而其中的每位教师就是一个个体；天津市所有国营企业的全体也可以作为一个总体，而其中的每个企业就是一个个体。
在研究问题时，人们对于总体中的人或事物本身并不关心，感兴趣的是表征总体状况的人或事物的某一个或某几个数量指标的分布特征。例如，要检验一批产品的合格率，这一批产品的全体就是总体。但在统计研究中，我们只是关心这批产品的合格率，而不是产品本身。因此，我们也可以把这批产品的合格率的全体作为一个总体，这时总体就是一组观测数据。这就是数理统计中所涉及的总体的概念。
在数理统计中，总体是指研究对象的某项数量指标的值的全体。总体中的每一个可能观察值称为个体，它是某一随机变量的值。这样，一个总体对应于一个随机变量，因此总体可用一个随机变量 X 或 Y 来表示。例如，我们要研究全国高校教师的收入情况，就将全国高校教师的收入的全体作为一个总体 X ，而其中每一位教师的收入就是一个个体，它是总体 X 的一个可能观察值；我们要研究某大学本科生的年消费情况，就将该大学本科生的年消费的全体作为一个总体 Y ，而其中每一位本科生的年消费是一个个体，它是总体 Y 的一个可能观察值。
知识要点提醒
有限总体与无限总体
根据总体所包含的个体的数量是否有限可以分为有限总体和无限总体。 有限总体 是由有限的个体构成的总体。例如，全国高校教师的收入就是有限总体。 无限总体 是由无限个个体构成的总体。例如，在科学实验中，每一个实验数据可以看作是一个总体的一个个体，而实验则可以无限地进行下去，因此由实验数据构成的总体就是一个无限总体。
2．样本
统计研究的目的是确定总体的数量特征。但是，当总体中的个体数量很多甚至无限时，不必也不可能对构成总体的所有个体都一一进行调查。因此常常从总体中抽取一部分个体进行研究，进而根据所抽得的部分个体的数量特征来推断总体。
样本 （Sample）就是由总体中抽取部分个体组成的集合，构成样本的个体的数目称为 样本容量 ，也称为 样本大小 。
在数理统计中，所谓从总体中抽取一个个体，就是对总体 X 进行一次观测并记录其结果。我们在相同的条件下对总体 X 进行 n 次重复的、独立的观察。将 n 次观察结果按实验的次序记为 X 1 , X 2 , …, X n 。有理由认为 X 1 , X 2 , …, X n 是相互独立的，且都是与总体 X 具有相同分布的随机变量。这样得到的 X 1 , X 2 , …, X n 称为来自总体 X 的一个 简单随机样本 ， n 称为 样本容量 （ 或样本大小 ）。一个样本对应于一组随机变量。以后若无另加说明，所提到的样本都是指简单随机样本。
当 n 次观察一经完成，我们就得到一组实数 x 1 , x 2 , …, x n ，它们依次是样本 X 1 , X 2 , …, X n 的观测值，称为 样本观测值 ，简称 样本值 。
知识要点提醒
样本要满足独立性及与总体同分布
从无限总体中抽取的样本可以看作是独立的，而从有限总体中抽取的样本将受到前一次所抽取的个体的影响。若使得所抽取的样本是简单随机样本，对于有限总体，采用放回抽样就可以做到，但放回抽样使用起来不方便，因此当总体中个体的总数 N 比要得到的样本的容量 n 大得多时，在实际中可将不放回抽样近似当作放回抽样来处理。也就是说，当总体中个体的总数 N 比要得到的样本的容量 n 大得多时，不管采用什么样的抽样方式，所得到的样本都可以近似看成简单随机样本，即样本满足独立性及与总体同分布的性质。
1．参数
参数 （Parameter）是指研究者想要了解的总体的某种特征值，有时候我们又称之为 总体指标 。通常我们所要研究的参数主要有总体平均数、方差、总体比例等，用希腊字母来表示。例如，总体平均数用 μ 表示，总体方差用 σ 2 表示，总体比例用π表示。
由于总体的某种特征值通常是未知的，所以参数是一个未知的常数。例如，我们不知道全国高校教师的平均收入及所有高校教师的收入差异有多大，不知道某工厂所生产的一批产品的合格率，等等。正因为如此，我们才进行抽样，根据样本计算出某些值去估计总体参数。
2．统计量
统计量 （Statistic）是由样本 X 1 , X 2 , …, X n 构成的一个新的函数 T （ X 1 , X 2 , …, X n ），不含未知参数。统计量又称为 样本指标 。通常我们所要研究的样本指标主要有样本平均数、样本方差、样本比例等，用英文中的26个字母来表示。如样本平均数用 X- 表示，样本方差用 S 2 表示，样本比例用 p 表示。
由于样本是我们已经抽取出来的，所以统计量总是可以计算出来的具体值。抽样的目的就是用样本指标去估计总体指标。例如，用样本平均数 x- 去估计总体平均数 μ ，用样本方差 s 2 去估计总体方差 σ 2 ，用样本比例 p 去估计总体比例π，等等。
总体各指标都是未知的，但是却是唯一确定的，是确定的变量。而样本指标随着抽样的不同而发生变化，因而都是随机变量。
1．标志
标志 （Symbol）是用来说明总体中各个个体普遍具有的属性或特征。每个总体中的个体从不同方面考察都具有许多属性和特征。例如，每个学生都具有性别、年龄、身高、体重等属性和特征，这些就是学生作为个体的标志。
标志分为品质标志和数量标志两种。总体中个体的属性特征称为 品质标志 ，这类标志的变异不能用数值表示。例如，在天津市的所有工业企业总体中，工业企业的名称、所有制、所在区县等都是品质标志。总体中个体的数量特征称为 数量标志 ，这类标志的变异能用数值表示。例如，在天津市的所有工业企业总体中，工业企业的职工人数、固定资产、工业增加值等都是数量标志。
每个总体中的个体既有品质标志，又有数量标志，它们在统计研究中所采用的方法是不同的。
2．指标
指标 （Indication）是反映总体数量特征的概念及其数值。它是利用科学的统计方法，对总体中各个个体的数量标志进行综合汇总而形成的。一项完整的统计指标有总体范围、时间、地点、指标数值和数值单位等构成。它具有以下方面的特征：第一，统计指标是一定社会经济范畴的具体表现；第二，统计指标具有可量性；第三，统计指标具有综合性。
例如，在某高等学校本科教学评估中，人们可以查阅到一系列指标。例如，2003年某大学具有高级职称教师的人数为150人，有3个一级学科硕士点，有8门市级精品课程，等等。这些指标从某一侧面反映了该大学的教学水平的数量特征。
指标按所反映的数量特点不同可分为数量指标和质量指标。
1）数量指标
凡是说明总体规模大小、数量多少的指标都称为 数量指标 （Quantitative Indication）。由于它反映的是现象的总量，因此也称为总量指标，用绝对数表示，它是汇总的结果。例如，在天津市工业企业总体中，天津市工业企业总数、职工人数、工业总产值、商品进出口总额、能源消耗总量等，这些指标反映了现象或过程的总规模和水平。
2）质量指标
凡是说明总体相对水平或工作质量的统计指标都称为 质量指标 （Qualitative Indication），用相对数或平均数表示，它是总量指标的派生指标。例如，在天津市工业企业总体中，企业劳动生产率、职工总平均工资、工人出勤率、百元产值总能耗等，这些指标用来反映现象之间的内在联系和对比关系，更深刻地阐明现象发展的规律性。
单个指标只能反映总体的某一个数量特征，说明现象的某一个侧面的情况。然而，客观现象是错综复杂的，要反映全貌，描述现象发展的全过程，只靠单个指标是不够的，需要建立统计指标体系。
知识要点提醒
标志与统计指标的区别和联系
【拓展知识】
区别：
（1）反映的事物范围大小不同。标志说明总体单位的属性特征；统计指标反映的是总体的数量特征。
（2）表述形式不同。标志既有能用数值表示的数量标志，又有能用文字表示的品质标志；统计指标都是用数字来表示的。
联系：
（1）标志与统计指标之间具有对应关系。标志是统计指标的核算基础，它与统计指标的指标名称往往是同一概念，有相互对应的关系。
（2）具有汇总关系。许多统计指标是由总体单位的数量标志汇总而来的。例如，某地区工业总产值（统计指标）是各企业生产总值（标志）加总之和。
（3）具有变换关系。随着研究目的的变化，总体可转变为总体单位，相应的统计指标转变为标志。
指标体系 （Indicative System）是各种相互联系的指标群所构成的整体，用以说明所研究的社会经济现象各方面相互依存和相互制约的关系。例如，为了评估某省各区县的经济发展水平，需要设立年末总人口、年末全部就业人口数、失业人口占总人口的比例、国内生产总值、人均国内生产总值、第一产业增加总值、粮食总产量、工业增加总值、社会固定资产总投资、社会消费零售总额、地方财政预算内收入、城乡居民储蓄存款余额、年末金融机构贷款余额、农民人均纯收入、全部职工年平均工资，以及第一、二、三产业占总从业人数的百分比等多项指标，来组成该省各区县的经济发展水平的评估指标体系。
指标体系的设置不但是客观现象的反映，也是人们对客观认识的结果。确定指标体系必须有一定的理论依据，同时又必须对计算口径加以具体化，以便达到量化的目的。在指标筛选过程中，应尽量遵循目的性、互补性和可操作性原则。目的性体现在：由于研究目的不同，指标选择自然不同，在研究中应选择与研究目的明显相关的指标并剔除那些与研究目的无关或关系不明确的指标。互补性体现在：力求各项指标分别能反映客观现象的某一方面，综合起来能反映其全貌。可操作性体现在：根据所设计的指标体系，必须能收集到一些必要的数据，否则必须放弃或更换相应的指标，反过来重新设置指标体系。