第一章绪论

大数据背景下，我们常常接触到各种数据信息，小到各种商品的物价，某一天的气温，大到全球的跨国交易数据，所有的这些数据都是统计实践活动的产物。而我们在科学研究、经济预测与决策等领域也必须借力统计分析方法来进行定量分析。统计作为一门研究如何去搜集、整理、显示和分析数据的方法论科学，在大数据背景下正发挥着日益重要的作用。本节将从“统计”的内涵与职能入手，介绍统计发展的历史沿革与分类、统计学的基本概念，为后续内容的学习打好基础。

●1.1统计的内涵与职能

在日常工作和生活中，我们常常接触到“统计”一词，比如地震后受灾状况的排查统计、某企业上个月的库存统计表等，这些在不同场合出现的“统计”一词，他们的含义相同吗？“统计”到底可以带给我们什么？本节将介绍统计一词的内涵及其职能。

●1.2统计学发展的历史沿革及分类

了解一门学科，有必要知道其发展的历史渊源。本节将着重介绍了统计实践活动的产生与发展、统计学发展的历史沿革及其分类。

●1.3统计学的基本概念

掌握一门学科的行话——基本概念（也可以称为基本术语）是了解和学好一门学科的重要前提。本节将主要介绍总体、样本、单位、标志、变量、指标等统计学中常用的基本概念。

第二章统计数据的调查与搜集

获得统计数据是统计工作的首要环节，只有获得了我们想要的数据，才可以进一步地进行处理与分析。那么，日常生活中的各种数据到底是怎么来的？本节将从统计数据的来源与类型入手，系统地介绍各种常用的统计调查方式、统计调查方案的设计以及调查问卷的设计。

●2.1统计数据的来源与类型

在日常工作和生活中，我们所见到的气温、CPI、人口规模、GDP等数据到底是怎么来的？这些数据又该如何科学地进行分类呢？本节将系统地介绍统计数据的来源与类型。

●2.2统计调查方式

统计调查是获得统计数据的主要来源，也是获取统计数据的重要手段。本节将系统介绍普查、重点调查、抽样调查、典型调查、定期统计报表等常见的统计调查方式。

●2.3统计调查方案设计

凡事预则立，不预则废。周密而又科学的统计调查方案是一项调查工作顺利开展的重要保证。本节将系统地介绍统计调查方案所涉及的各项主要内容。

●2.4统计调查问卷设计

凡事预则立，不预则废。周密而又科学的统计调查方案是一项调查工作顺利开展的重要保证。本节将系统地介绍统计调查方案所涉及的各项主要内容。

第三章统计整理

经过调查等途径获得的数据往往是杂乱无章，不够系统。必须按照科学的方法进行进一步的处理，使其条理化、系统化，才能为我们后面的统计分析等工作所使用。本节将从统计整理的概念入手，系统地介绍统计整理的各种程序。

●3.1统计整理的意义及步骤

统计整理是统计调查的后续工作，也是人们进行统计分析的重要前提，在统计工作过程中起着承上启下的作用。本节将系统地介绍统计整理的概念及主要步骤。

●3.2统计分组

统计分组是统计整理的核心环节。本节将系统介绍统计分组的概念、作用、类型以及各种具体的统计分组的方法。对统计分组过程中所涉及的有关概念也将予以介绍。

●3.3分布数列

在统计分组的基础上，计算出来各组的频数或频率，并将其反应在一张统计表格中，以显示总体或样本的分配特征，是进行统计描述与统计分析的一种重要方法。本节将系统地介绍分布数列的概念、种类、编制方法以及简单频数分布图的绘制。

●3.4统计资料的显示

如何统计资料集中有序或者生动形象的显示是决定统计数据分析能够顺利和轻松地开展的重要前提。本节将系统介绍统计资料显示的两种方式：统计表和统计图。

第四章数据分布特征的描述

经过整理后得到的条理化、系统化的统计数据，仍然是反映个体单位特征的。为了了解整体分布的均衡性和差异性等，还必须将其转化为反映数据分布特征的平均指标与变异度指标。这些指标是静态描述统计学中常用的统计工具，本章将系统地介绍这些指标。

●4.1数据分布集中趋势的测度（上）

数据分布集中趋势的体现通常以各种各样的平均指标来体现，他们体现了社会生活中现象的一般水平。本节从平均指标的概述入手，将系统地介绍平均指标的概念、类型及其常见的数值平均数。

●4.2数据分布集中趋势的测度（下）

数值平均数较为容易受极端值的影响，故而当总体内部差异较大时，其代表性下降，此时我们需要采用不容易受极端值影响的位置平均数来反映集中趋势。本节将系统地介绍众数与中位数，并对几种平均数之间的关系进行比较。

●4.3数据分布离中趋势的测度

有时我们需要衡量风险或判断某个商品的质量是否靠谱等，为此，就需要对事物的分布偏离平均水平的趋势，即离中趋势进行度量。这类用来反映事物发展的离中趋势或离散程度的指标，称为变异度指标。本节将系统地介绍各种变异度指标。

●4.4SPSS在描述统计中的应用

统计资料的显示与分析常常会用到各种各样的统计分析软件，借助这些统计软件，可以让我们轻松而又高效率地完成各种统计图的绘制以及统计分析与建模工作。本节将系统地介绍世界上最常用的统计分析软件之一——SPSS的基本操作和特点，并实操说明如何利用SPSS进行描述统计分析。

第五章参数估计

生活中，我们常常被这样的一些问题所困扰：市场里卖的蔬菜农药残留是否超标？股市行情如何？……？为了回答这些大多无法通过全面调查来获取信息的问题，通常需要借助抽样调查得到的样本数据，来对总体的有关参数作出估计，以便为人们预测和决策作参考。本节将从抽样与推断中的有关概念入手，系统地介绍抽样分布、抽样误差、点估计与区间估计等知识。

●5.1抽样与推断概述

本节将系统地介绍抽样与推断中所涉及的一些常用的基本概念，如总体与样本、总体的参数与样本统计量、重复抽样与不重复抽样等。

●5.2抽样分布

抽样分布是与总体分布不同的概念，本节将结合一个具体的案例，来导出抽样分布与总体分布的关系，说明抽样分布的特征，并给出对应的中心极限定理的重要结论。

●5.3抽样误差

有时我们需要衡量风险或判断某个商品的质量是否靠谱等，为此，就需要对事物的分布偏离平均水平的趋势，即离中趋势进行度量。这类用来反映事物发展的离中趋势或离散程度的指标，称为变异度指标。本节将系统地介绍各种变异度指标。

●5.4点估计与区间估计

抽样推断就是利用样本的统计量来估计总体的有关参数。通常，对总体的参数进行估计有点估计与区间估计两种重要的方法。本节将对这两种方法以及其中涉及的一些重要的概念一一进行介绍，包括点估计、点估计量的优良标准、置信度、置信区间等。

●5.5必要抽样数目的确定

确定合适的抽样数目是制定抽样调查方案中的一个非常重要的环节，若样本量过少，难以保证调查的精度效果。若样本量过多，虽然能保证调查的效果但是成本又过高。所以，有必要对能够满足抽样调查效果的最低样本量，即必要抽样数目进行确定。本节将分析影响必要抽样数目的因素，并以简单随机抽样为例，介绍确定必要样本容量的计算公式及具体方法。

●5.6抽样调查的组织方式

本节系统地介绍几种常见的抽样调查组织方式：简单随机抽样、类型抽样、等距抽样、整群抽样以及多阶段抽样，并对各种抽样方式的内涵、使用范围、优缺点进行了比较分析。

第六章假设检验

生活中，人们常需要作出各种各样的判断决策：如某部电梯是否工作正常？某品牌的广告是否有夸大其实，故意诱导消费者之嫌？……为了回答这些问题，通常需要借助抽样调查得到的样本数据，来对事先对总体的有关参数所作的某个假设的正确与否进行检验——即假设检验。本节将从假设检验的概念和原理入手，系统地介绍假设检验中的基本概念、类型、步骤、两类错误等知识。

●6.1假设检验概述

本节将从现实生活中的案例入手，系统地介绍假设检验的概念、类型以及假设检验中所涉及的一些常用的基本概念，如原假设与备择假设、检验的统计量与拒绝域、两类错误与检验的功效等。

●6.2两类错误与检验功效

假设检验是通过抽样的结果来验证对总体事先所作的某个假设的正确性，所以不可避免地会存在有两类错误。本节将介绍两类错误及其产生原因，两类错误之间的关系及各自改善的方法。

●6.3假设检验的基本步骤

本节将介绍假设检验的基本步骤，并结合几个具体的实际案例，来说明实际生活和工作过程中，如何借助假设检验来进行判断分析，以便作出科学的决策。

●6.4假设检验中的P值

在实际学习和工作中，常常会遇到无概率分布表可查的情形。此外，有时候还会出现对于不同的样本，拒绝或接受原假设的理由充分程度不同的情形。到底哪个样本接受或者拒绝的理由更为充分？为了说明这类问题，需要学习P值。本节将系统地接受假设检验中的P值。

●6.5SPSS在假设检验中的应用

本节将进一步带领大家熟悉统计分析软件SPSS的基本操作，并结合具体案例来实操说明如何利用SPSS进行假设检验和判断分析。

第七章相关与回归分析

生活中，我们常常会发现两种或多种现象之间存在着数量上的关系，如人的身高与体重、智商与学习成绩等，这些关系大都可以分为两类：相关关系与回归关系。他们是推断统计学中不可或缺的组成部分，已成为构造各种数学模型、进行因果分析、结构分析、政策评价、预测决策和控制的重要工具。本节将从现象间的数量关系入手，系统地介绍相关分析与回归分析中的基本概念、类型和方法。同时，结合具体案例对一元和多元线性回归分析模型的估计等知识进行介绍。

●7.1相关与回归分析概述

本节将从现实生活中的一些具体案例入手，引入现象之间的数量关系：相关关系和函数关系。并对相关分析的各种不同划分类型以及相关分析的具体分析内容进行介绍。

●7.2简单线性相关分析

简单线性相关是相关关系最简单、也是最基本的形式。本节将从简单线性相关的概念入手，逐一介绍测度相关关系的三种方法：相关图、相关表及相关系数。并结合具体案例重点讲授相关系数的概念、推导、计算等。

●7.3一元线性回归分析

一元线性回归分析是回归分析最简单、也是最基础的形式。本节将结合具体的实际案例，系统介绍估计一元线性回归模型的普通最小二乘法（OLS），以及一元线性回归模型的建立、检验和预测。

●7.4多元线性回归分析

在实际工作和生活中，现象之间的依存关系是复杂的，影响一个现象变动的因素可能有多个。为了说明这些现象之间的相互关系，常常需要在相关分析的基础上，建立多元线性回归分析模型，探寻多个现象对某一个现象的影响。本节将简要地介绍多元线性回归分析的有关知识。

●7.5SPSS在相关与回归分析中的应用

本节将进一步带领大家熟悉统计分析软件SPSS的基本操作，并结合具体案例来实操说明如何利用SPSS进行相关与回归分析。

第八章时间序列分析

为了了解事物在一段时期内发展变化的动态规律，如事物增长的幅度、发展的快慢等，以便对事物未来的发展趋势进行预测决策，需要进行时间序列分析。时间序列分析是动态描述统计学的重要内容，也是我们对国民经济和社会发展的动态规律进行监控的重要方法。本节将从时间序列的概念和作用入手，对时间序列的种类和编制原则等进行系统介绍。

●8.1时间序列概述

时间序列是描述社会经济现象动态发展变化过程及其趋势的重要方法。本节将从社会经济生活中的具体案例入手，说明时间序列的构成要素、种类及编制原则。

●8.2时间序列的水平分析

时间序列水平即某绝对数时间序列在某时间上的指标数值，简称水平。本节将系统地介绍描述时间序列水平的主要指标：发展水平、平均发展水平、增长量和平均增长量。

●8.3时间序列的速度分析

时间序列的速度分析是动态相对数和平均数的具体应用。它从相对数和平均数的角度来分析社会经济现象的发展程度和增长幅度，是衡量发展快慢的指标。本节将系统地介绍描述时间序列速度分析的主要指标：发展速度、平均发展速度、增长速度和平均增长速度。

第九章统计指数

生活中，我们常常见到的CPI、PPI、股市大盘指数等，是一类特殊的相对数。统计指数作为描述统计学和推断统计学中都不可或缺的组成部分，在社会经济生活中应用日益广泛，为人们进行复杂现象总体的分析提供了重要方法。本节将从指数的概念、作用和起源入手，系统地介绍统计指数的相关知识及常见指数的编制方法。

●9.1统计指数概述

统计指数可以帮助人们对社会经济生活中的一些复杂现象进行有效地监测、预测及判断分析，形成较为有效和可靠的决策。本节将系统地介绍指数的概念、作用和分类。

●9.2综合指数

综合指数是采用“先综合，后对比”的方法，并结合全面调查的数据资料来编制的指数，在日常生活中较为少见。本节将从综合指数的编制步骤和原则入手。结合具体案例，详细地介绍如何进行数量指标和质量指标的综合指数编制。

●9.3平均指数

平均指数是采用“先对比，后加权”的方法，并结合全面或抽样调查资料来编制的指数，在日常生活中较为常见。本节将从平均指数的编制步骤和原则入手。结合具体案例，介绍如何进行加权算术平均数和加权调和平均数指数的编制。

●9.4指数体系与因素分析法

在社会经济工作和生活中，经济内容上有联系的几个指数所结成的数量关系式，称为指数体系。它可以用来反应某现象变动状况是由哪些引起因素的变动引起的，以及影响的贡献程度有多大。本节将以两变量的指数体系为例，结合具体案例，说明什么是因素分析法以及指数体系的作用。

●9.5常见的统计指数

本节将简要介绍生活中的几种常见的统计指数：CPI（消费者价格指数）、股票价格指数以及其他社会生活中常见的统计指数，如PPI（生产者价格指数）和 PMI（采购经理指数）。