样本统计量和总体参数是统计学中的两个基本概念，它们既有区别又有联系。
区别：
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1. 定义范围：
总体参数：指的是整个总体（即研究对象的全体）的某个统计特征，如平均数、方差等。
样本统计量：指的是从总体中随机抽取的样本的某个统计特征，如样本平均数、样本方差等。
2. 数据来源：
总体参数：基于总体数据。
样本统计量：基于样本数据。
3. 准确性：
总体参数：理论上是最准确的，因为它反映了整个总体的特征。
样本统计量：由于样本是从总体中抽取的，可能存在抽样误差，因此不如总体参数准确。
联系：
1. 估计关系：
样本统计量是总体参数的无偏估计量。这意味着在大量重复抽样中，样本统计量的平均值将趋近于总体参数的值。
2. 推断依据：
在统计学中，我们通常使用样本统计量来推断总体参数。例如，通过样本平均数来估计总体平均数。
3. 抽样理论：
样本统计量是抽样理论的基础。通过研究样本统计量的分布规律，我们可以更好地理解抽样误差，并据此进行统计推断。
样本统计量和总体参数是统计学中两个紧密相关的概念。样本统计量是总体参数的无偏估计量，是进行统计推断的基础。
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