统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。
宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义，对于单个微观粒子，宏观量是没有意义的．相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量．需要指出的是，描写宏观世界的物理量例如速度、动能等实际上也可以说是宏观量，但宏观量并不都具有统计平均的性质，因而宏观量并不都是统计量．
数理统计的基本概念。指不含未知参数的样本函数。如样本x1，x2，…，xn的算术平均数(样本均值)＝1n(x1+x2+…+xn)就是一个统计量。从样本构造统计量，实际上是对样本所含总体的信息提炼加工；根据不同的推断要求，可以构造不同的统计量。
统计量有众数，平均数，中位数等等
评价估计量好坏的标准
1） 无偏性。无偏性是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。设总体参数为θ，所选择的估计量为 θˆ，如果E( θˆ)= θ,称 θˆ 为 θ 的无偏估计量。
（2） 有效性。一个无偏的估计量并不意味着它就非常接近被估计的参数，它还必须与总体参数的离散程度比较小。假定有两个用于估计总体参数的无偏估计量，分别用m1和m2 表示，它们的抽样分布的方差分别用 D（m1 ）和D（m2 ）表示，如果 m1的方差小于m2 的方差，即D（m1）< D（m2 ）,我们就称m1是比m2更有效的一个估计量。在无偏估计的条件下，估计量方差越小估计也就越有效。 (3)一致性，是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。
