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統計学において、単位とは、研究対象となる実体の集合を構成する個々の要素を指します。これは、「確率変数」という数学的抽象概念の主要な源泉となります。単位の一般的な例としては、研究対象となる実体の集合に属する、個人、動物、植物、製造品、または国などが挙げられます。
単位は、実験単位またはサンプリング単位（観察単位または個体と呼ばれることもある）として言及されることが多い。
例えば、教育方法に関する実験では、生徒のいる教室にその方法を適用することがあります。この場合、教室が実験単位となります。個々の生徒の進捗状況は観察単位として測定できます。しかし、教室に適用される指導法は、個々の生徒に独立して適用されるわけではありません。したがって、生徒を実験単位とみなすことはできません。適切な実験単位は、教室、あるいは（複数のクラスを担当している場合は）その方法を適用する教師となります。
ほとんどの統計研究の目的は、観察された単位から、直接観察されていないものの存在するすべての比較可能な単位からなるより大きな集合へと一般化することです。例えば、100人を無作為に抽出し、選挙でどの候補者に投票するつもりかを尋ねた場合、私たちの主な関心は、観察された100の単位だけではなく、すべての有権者の投票行動にあります。
場合によっては、観察対象が意味のある母集団からの標本ではなく、便宜的標本である場合もあれば、対象となる母集団全体を表している場合もあります。このような状況では、対象を記述的に研究したり、時間の経過に伴う変化を研究したりすることができます。しかし、通常、このような対象をより大きな母集団に一般化することは意味がありません。国や企業を対象とした研究は、しばしばこのタイプに該当します。臨床試験でも便宜的標本が用いられることが多いですが、その目的は他の患者における治療効果について推論することであり、一部の臨床試験の包含基準と除外基準を考慮すると、標本は当該疾患や病態の患者の大多数を代表するものではない可能性があります。
単純なデータセットでは、単位とデータ値は1対1で対応します。より複雑なデータセットでは、各単位に対して複数の測定が行われます。たとえば、研究対象者全員の血圧を1週間毎日測定した場合、各統計単位に対して7つのデータ値が得られます。同一人物に対して複数回測定した場合、測定値は独立していません（異なる人物に対して測定した場合よりも類似性が高くなります）。これらの依存関係を無視すると、分析結果が過大なサンプルサイズや擬似反復につながる可能性があります。
単位は多くの場合、観測が行われる最小レベルですが、場合によっては、単位は統計的集合体としてさらに分解されることがあります。
多くの統計分析では、測定単位を持つ量的データが用いられます。これは、「単位」という用語の、他の用語とは異なる、重複しない用法です。
統計単位は2種類に分類されます。それらは以下のとおりです。