统计数据分析基础教程

作者简介

《统计数据分析基础教程:基于SPSS和Excel的调查数据分析》介绍了从设计调查问卷开始直到完成调查报告为止的整个社会调查过程，包括问卷设计及数据收集、问卷数据的录入与清理、问卷数据基本统计分析（单变量的频率分析、双变量的交叉表分析、多选变量的频率分析、描述统计分析）、假设检验、单因素方差分析、相关与回归分析等内容。作者还结合自己10多年学习、实践、讲授和研究统计方法及其应用的经验体会，介绍了许多专门的方法和技巧。

本教材可作为各级各类高等院校本科生统计数据分析的入门教材，也可以作为MBA学生、研究生以及从事统计数据分析工作的人士的参考书。同时本教材也十分便于实际调研部门的人员和对数据分析感兴趣的其他读者自学及实践时参考。

书籍目录

第1章 概述　1.1 什么是统计　1.2 统计、计算机与统计软件　1.3 为何要使用Excel来学习统计　1.4 变量及其分类　1.5 数据的收集　1.6 思考与实践　本章附录 “数字100”市场研究公司第2章 问卷设计及数据收集　2.1 问卷的概念及其结构　2.2 设计问卷的步骤　2.3 几种典型的问卷题型　2.4 “态度8”问卷模板库简介　2.5 编辑问卷的技巧　2.6 收集问卷数据　2.7 思考与实践　本章附录Ⅰ 问卷实例　本章附录Ⅱ 调查研究方案实例第3章 问卷数据的录入与清理　3.1 问卷数据的录入　3.2 在Excel中录入数据　3.3 核对和清理数据　3.4 在Excel中核对数据　3.5 在SPSS中录入数据　3.6 在SPSS中核对数据　3.7 思考与实践　本章附录Ⅰ Excel数据分析工具　本章附录Ⅱ 在Excel中生成随机数第4章 单变量的频率分析　4.1 利用SPSS对单选题进行一维频率分析　4.2 利用Excel对单选题进行一维频率分析　4.3 如何用Word编辑一维频率分布表　4.4 在Excel中绘制一维频率分布统计图　4.5 利用SPSS对填空题进行一维频率分析　4.6 利用Excel对填空题进行一维频率分析　4.7 根据频率排名　4.8 撰写调查报告　4.9 思考与实践　本章附录 社会调查报告实例（频率分析）第5章 双变量的交叉表分析　5.1 利用SPSS对两个定性变量进行交叉表分析　5.2 利用Excel数据透视表实现频率分析　5.3 交叉表的相关性检验　5.4 思考与实践　本章附录Ⅰ 关于计算机课程教学情况调查问卷　本章附录Ⅱ 社会调查报告实例（交叉表分析） 第6章 多选变量的频率分析　6.1 利用SPSS对多选题进行频率分析　6.2 利用Excel对多选题进行一维频率分析　6.3 绘制多选题的一维频率分布统计图　6.4 撰写多选题的一维频率分析调查报告　6.5 思考与实践第7章 描述统计分析　7.1 利用SPSS对定量变量进行描述统计分析　7.2 利用SPSS实现多组均值比较　7.3 利用Excel对定量变量进行描述统计分析　7.4 利用Excel求量表均值并排名　7.5 思考与实践　本章附录 简化版的“手机营销组合”调查问卷第8章 简单统计推断：假设检验　8.1 假设检验的原理　8.2 利用SPSS实现单个样本t检验　8.3 利用SPSS实现独立样本t检验　8.4 利用SPSS实现配对样本t检验　8.5 利用Excel实现单个样本t检验　8.6 利用Excel实现独立样本t检验　8.7 利用Excel实现配对样本t检验　8.8 总体比例的检验　8.9 思考与实践第9章 单因素方差分析　9.1 单因素方差分析原理　9.2 利用SPSS实现单因素方差分析　9.3 利用Excel实现单因素方差分析　9.4 思考与实践第10章 相关与回归分析　10.1 问题的提出　10.2 定量变量的线性相关分析　10.3 利用SPSS实现线性相关分析　10.4 定量变量的线性回归分析　10.5 利用SPSS实现线性回归分析　10.6 利用Excel图表实现一元线性回归分析　10.7 利用Excel回归分析工具实现多元线性回归分析　10.8 思考与实践参考文献

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《统计数据分析基础教程:基于SPSS和Excel的调查数据分析》：大学计算机基础与应用系列立体化教材。

前言

随着计算机与互联网应用的普及、信息技术的发展及中小学对信息技术基础课程的普遍开设，针对大学计算机基础与应用教育的方向和重点，我们认为应该研究新的教育与教学模式，使得计算机基础与应用课程摆脱传统的“课堂上课+课后上机”这种简单、低效的教学方式，逐步转向以实践性教学和互动式教学为手段，利用现代化的计算机实现辅助教学、管理与考核，同时提供包括教材、教辅、教案、习题、实验、网络资源在内的丰富的立体化教学资源和实时或在线答疑系统，使得学生乐于学习、易于学习、学有成效、学有所用，同时减轻教师备课、授课、布置作业与考核、阅卷的工作量，提高教学效率。这是我们建设这套“大学计算机基础与应用系列立体化教材”的初衷。根据大学非计算机专业学生的社会需求和教育部对计算机基础与应用教育的指导意见，中国人民大学从2005年开始对计算机公共课进行大规模改革，包括增设课程、改革教学方式和考核方式、进行教材建设等多个方面的内容。在最新的《中国人民大学本科生计算机教学指导纲要（2008年版）》中，将与计算机教育有关的内容分为三个层次。第一层次为“计算机应用基础”课程，第二层次为“计算机应用类”课程（包含约10门课程），第三层次纳入专业基础课或专业课教学范畴，形成“1+X+Y”的计算机基础与应用教育格局。其中，第一层次的“计算机应用基础”课程和第二层次的“计算机应用类”课程，作为分类分层教学中的核心课程，走在教学改革的前列，同时结合中国人民大学计算机教学改革中开展的其他项目，已经形成了教材（部分课程）、教案、教学网站、教学系统、作业系统、考试系统、答疑系统等多层次、立体化的教学资源。同时，部分项目获得了学校、北京市、全国各级教学成果奖励和立项。为了巩固我们的计算机基础与应用教学改革成果并使其进一步深化，我们认为有必要系统地建立一套更合理的教材，同时将前述各项立体化、多层次的教学资源整合到一起。为此，我们组织中国人民大学、中央财经大学、天津财经大学、河北大学、东华大学、华北电力大学等多所院校中从事计算机基础与应用课程教学的一线骨干教师，共同建设“大学计算机基础与应用系列立体化教材”项目。本项目对中国人民大学及合作院校的计算机公共课教学改革和课程建设起着非常关键的作用，得到了各校领导和相关部门的大力支持。该项目将在原来的应用教学的基础上，更进一步地加强实践性教学、实验和考核环节，让学生真正地做到学以致用，与信息技术的发展同步成长。

章节摘录

插图：（2）分层抽样。这是简单随机抽样的一个变种。先把要研究的总体按照某些性质分成相对相似或齐次的个体组成的类（Stratum），再在各类中分别抽取简单随机样本，然后把从各类得到的结果汇总，并对总体进行推断。在每一类中调查的人数通常是按照该类人数的比例，但出于各种考虑，也可能不按照比例，也可能需要加权（加权就是在求若干项的和时，对各项乘以不同的系数，这些系数的和通常为1）。比如可以按照教育程度把要访问的人群分成几类，再在每一类中调查和该类人数成比例数目的人，这样就确保了每一类都有相应比例的代表。分层抽样的一个副产品就是同时可以得到各类的结果。（3）整群抽样（Cluster Sampling）。该抽样是先把总体划分成若干群（Cluster）。和分层抽样不同，这里的群是由不相似或异类的个体组成。在单级整群抽样中，先（通常是随机地）从这些群中抽取几群，然后再在这些抽取的群中对个体进行全面调查。在两级整群抽样中，先（通常是随机地）从这些群中抽取几群，然后再在这些抽取的群中对个体进行简单随机抽样。比如，在某县进行调查，首先在所有村中选取若干村子，然后只对这些选中的村子的人进行全面或抽样调查。显然，如果各村情况差异不大，这种抽样还是方便的，否则就会增大误差。整群抽样的主要应用是所谓的区域抽样（Area Sampling），实施该抽样时，群就是县、镇、街区或者其他适当的关于人群的地理划分。（4）多级抽样（Multi-stage Sampling）。在群体很大时，往往在抽取若干群之后，再在其中抽取若干子群，甚至再在子群中抽取子群，等等。最终只对最后选定的最下面一级进行调查。比如在全国调查时，先抽取省，再抽取市（地区），再抽取县（区），再抽取乡（镇）、村直到户。在多级抽样中的每一级都可能采取各种抽样方法。因此，整个抽样计划可能比较复杂，也称为多级混合型抽样。而非概率抽样方法有：（1）目的抽样（Purposive Sampling）。这是由研究人员主观地选择对象。比如在民意调查中，在富人、中产阶级、穷人的街区各取得一些样本，样本多少依赖于预先就有的知识。（2）方便抽样（Convenience Sampling）。它用于探索性的研究，研究人员以较少的花费得到对客观情况的近似。这种非概率抽样常用于初期的评估。比如，为了调查游客的意见，你可以选择不同的时间和旅游景点，随意对愿意停下的游客进行调查。有时看起来是随机的，但实际上不是。

图书封面

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