在统计学中，估计总体参数是一个重要的任务。为了确保我们的估计结果尽可能准确和可靠，我们需要遵循一些标准来判断一个估计量是否优良。这些标准帮助我们选择最佳的估计方法，并保证所得到的结果具有较高的可信度。

首先，一个好的估计量应该具备无偏性。这意味着估计量的期望值应该等于被估计的总体参数的真实值。无偏性是衡量一个估计量是否公平的重要指标。如果一个估计量存在偏差，那么它可能会系统性地高估或低估真实值，从而影响决策的准确性。

其次，估计量的一致性也是一个关键标准。一致性表示随着样本容量的增加，估计量会逐渐接近真实的总体参数。换句话说，当样本数量足够大时，估计量的波动范围应该越来越小，最终收敛于真实值。一致性保证了即使样本数据有限，我们仍然可以通过增大样本量来提高估计精度。

再者，有效性也是评估估计量优劣的一个重要方面。有效性的核心在于比较不同估计量之间的方差大小。如果两个估计量都满足无偏性和一致性，那么方差较小的那个估计量被认为更加有效。这是因为方差越小，说明估计量的稳定性越高，在多次重复实验中其结果更集中于真实值附近。

此外，稳健性也是现代统计分析中不可忽视的一项特性。稳健性指的是估计量对于数据中的异常点或者模型假设轻微偏离的敏感程度。具有良好稳健性的估计量能够在一定程度上抵御极端值的影响，从而提供更为可靠的结论。

最后但同样重要的是计算简便性。虽然理论上可能存在多个满足上述条件的优良估计量，但在实际应用中，操作复杂度也必须考虑进去。因此，选择那些既能达到理想性能又能方便实施的方法显得尤为重要。

综上所述，当我们寻找总体参数的优良估计量时，需要综合考量无偏性、一致性、有效性、稳健性以及计算简便性等多个因素。只有这样，才能确保最终选取的估计量既科学合理又易于操作，在实际问题解决过程中发挥出最大效用。