统计推理就是由样本的n%具有某一属性，推出总体的n%也具有该属性的推理。 总体是指某一领域中被研究对象的全体;样本是指从总体中抽出来加以考察的那部分对象。

　　统计推理的结论明显超出前提的断定范围，因而也是或然的。

　　根据统计推理的特点，对它的评估主要考虑两个方面： 抽取的样本是否具有代表性; 对数据的处理或应用是否合理。

　　评估统计推理应能敏锐发现在抽样和数据处理两方面可能存在的问题。

　　⑴抽样中的常见错误：

　　第一，抽样的规模太小;

　　第二，抽样缺乏层次;

　　第三，抽样带有主观偏见。

　　⑵数据处理中的常见错误：

　　第一，平均数陷阱，包括忽略最小值和最大值之间的间距，忽略每个数据出现的频率;

　　第二，百分比误解，包括忽略百分比和绝对值的差别，忽略百分比统计的基础;

　　第三，数据比较不恰当，在没有可比性的数据间进行比较。