在统计学领域，参数和统计量是两个核心概念，它们各自具有独特的意义和用途。

两者之间的联系在于，它们都是基于数据计算得出的数值，用来描绘数据的属性和分布状况。无论是参数还是统计量，它们都可以用来分析数据的集中趋势、离散程度和分布类型。

参数和统计量共享四大基本统计指标：平均数、成数、标准差和方差。这些指标帮助我们全面了解数据集的特征。

它们之间的区别主要体现在应用对象上。参数关注的是整个总体的特征，它用于描述总体的数量属性；而统计量则是通过样本数据计算得出的数值，用来反映样本的数量属性。

参数具有固定性，其值不会因为样本的变化而改变；而统计量则具有灵活性，会随着样本的不同而变化。

在表示形式上，参数通常使用希腊字母，如总体平均数μ；统计量则使用英文字母，如样本平均数X。

总的来说，参数和统计量在统计学中都扮演着不可或缺的角色。通过分析它们之间的联系与差异，我们可以更好地理解统计学中整体与样本、一般与特殊之间的关系。