目　　錄
第1章　總論 1
1.1　統計學概述 1
1.1.1　統計及統計學的含義 2
1.1.2　統計學的研究對象及其特點 2
1.1.3　統計學的應用領域 3
1.2　統計學的分類 3
1.2.1　描述統計學和推斷統計學 3
1.2.2　理論統計學和應用統計學 5
1.3　統計學的基本內容 5
1.3.1　統計數據的類型 5
1.3.2　統計學中的幾個基本概念 7
1.4　案例分析：啤酒市場的調查與分析 8
習題 9
第2章　統計數據的收集與處理 10
2.1　統計數據的來源 10
2.1.1　統計數據的間接來源與處理 11
2.1.2　統計數據的直接來源與處理 11
2.2　抽樣調查數據的收集 12
2.2.1　調查方案的設計 12
2.2.2　調查問卷的設計 16
2.3　統計數據質量 20
2.3.1　統計數據的誤差 20
2.3.2　統計數據的質量要求 20
2.3.3　降低統計數據誤差的措施 20
2.4　案例分析：啤酒市場的調查與分析及Excel上機應用——數據的收集 21
2.4.1　調查問卷的設計 21
2.4.2　自動接收問卷結果的設置 25
2.4.3　“自動統計調查結果”工作表的隱藏和問卷郵件的發送 27
2.4.4　調查結果資料庫的創建 28
習題 38

第3章　統計數據的整理與圖形展示 40
3.1　定性數據的整理與圖形展示 41
3.1.1　定性數據的整理 41
3.1.2　定性數據的圖形展示 42
3.2　定量數據的整理與圖形展示 44
3.2.1　未分組的定量數據的整理與圖形展示 44
3.2.2　分組的定量數據的整理與圖形展示 46
3.2.3　多維定量數據的整理與圖形展示 50
3.3　統計表的使用 52
3.4　案例分析：啤酒市場的調查與分析及Excel上機應用——樣本組成分析 53
3.4.1　性別結構的分析 53
3.4.2　年齡結構的分析 56
習題 57
第4章　統計數據的指標度量 61
4.1　集中趨勢的指標 62
4.1.1　分類數據——眾數 62
4.1.2　順序數據——中位數和四分位數 65
4.1.3　數值數據——平均數 69
4.1.4　眾數、中位數和平均數的關系 72
4.1.5　眾數、中位數和平均數應用的注意事項 73
4.2　離散程度的絕對指標 73
4.2.1　分類數據——異眾比率 73
4.2.2　順序數據——四分位差 75
4.2.3　數值數據——方差和標準差 75
4.2.4　相對離散程度——離散系數 77
4.3　指標的應用 77
4.3.1　數據的相對位置測量——標準分數 77
4.3.2　統計指數 78
4.4　偏態與峰態的指標度量 83
4.4.1　偏態及偏態系數 83
4.4.2　峰態及峰態系數 84
4.5　案例分析：啤酒市場的調查與分析及Excel上機應用——描述統計指標 84
4.5.1　不同性別的啤酒印象分數分布情況 85
4.5.2　不同學歷的啤酒印象分數分布情況 90
習題 92

第5章　參數估計 97
5.1　幾個重要的統計分布 97
5.1.1　正態分布 98
5.1.2　標準正態分布 98
5.1.3　χ2(卡方)分布 98
5.1.4　t分布 98
5.1.5　F分布 99
5.2　樣本抽樣分布 99
5.2.1　樣本均值的抽樣分布 100
5.2.2　樣本比例的抽樣分布 102
5.2.3　樣本方差的抽樣分布 102
5.3　參數估計的基本理論 102
5.3.1　參數估計的含義 102
5.3.2　參數估計的幾個基本概念 103
5.3.3　評價估計量的標準 104
5.3.4　參數估計的思路 106
5.4　一個總體參數的區間估計 106
5.4.1　總體均值的區間估計 106
5.4.2　總體比例的區間估計 112
5.4.3　總體方差的區間估計 113
5.5　樣本容量的確定 115
5.5.1　估計總體均值時樣本容量的確定 115
5.5.2　估計總體比例時樣本容量的確定 116
習題 116
第6章　假設檢驗 121
6.1　假設檢驗的基本理論 122
6.1.1　假設檢驗的定義 122
6.1.2　假設檢驗的基本步驟 122
6.2　一個總體參數的假設檢驗 129
6.2.1　一個總體均值的假設檢驗 129
6.2.2　一個總體比例的假設檢驗 136
6.2.3　一個總體方差的假設檢驗 137
6.3　兩個總體參數的假設檢驗 138
6.3.1　兩個總體均值之差的假設檢驗 138
6.3.2　兩個總體比例之差的假設檢驗 145
6.3.3　兩個總體方差之比的假設檢驗 147
6.4　案例分析：啤酒市場的調查與分析及Excel上機應用——啤酒綜合印象與性別的
相關性分析 149
習題 153
第7章　方差分析 158
7.1　方差分析的基本理論 159
7.1.1　方差分析的定義 159
7.1.2　方差分析中的幾個基本概念 160
7.1.3　方差分析的基本思路 160
7.1.4　方差分析的條件 161
7.2　單因素方差分析 162
7.2.1　數據結構 162
7.2.2　單因素方差分析的基本步驟 162
7.2.3　方差分析表 166
7.2.4　關系強度的測量 167
7.2.5　多重分析比較 167
7.3　案例分析：啤酒市場的調查與分析及Excel上機應用——啤酒綜合印象與學歷的
相關性分析 169
習題 171
第8章　相關與回歸分析 175
8.1　相關分析的基本理論 176
8.1.1　變量之間的關系 176
8.1.2　相關分析 176
8.2　一元線性回歸分析 181
8.2.1　回歸分析的含義 181
8.2.2　一元線性回歸模型 181
8.2.3　參數的*小二乘估計 182
8.2.4　樣本回歸方程的評價 185
8.2.5　一元線性回歸方程的統計檢驗 187
8.3　一元線性回歸模型的預測 193
8.3.1　點估計 193
8.3.2　區間估計 194
8.4　多元線性回歸分析 196
8.4.1　多元線性回歸模型的含義 196
8.4.2　*小二乘法 197
8.4.3　樣本回歸方程的評價 197
8.4.4　顯著性檢驗 198
8.5　案例分析：啤酒市場的調查與分析及Excel上機應用——啤酒銷售量預測 198
習題 205
附錄　用Excel生成概率分布表 209
附錄1　標準正態分布表 209
附錄2　標準正態分布臨界值表 211
附錄3　t分布臨界值表 213
附錄4　χ2分布臨界值表 215
附錄5　F分布臨界值表 218
參考文獻 220