圖書描述
全書由Excel和SPSS簡介、基於Excel的統計學實驗和基於SPSS的統計學實驗三大部分組成。第一部分Excel和SPSS簡介包含Excel簡介和SPSS簡介兩方麵內容；第二部分基於Excel的統計學實驗包含統計數據的搜集與整理、統計圖錶、統計數據的描述、長期趨勢和季節變動測定、相關分析、迴歸分析、綜閤實驗等7個實驗項目；第三部分基於SPSS的統計學實驗包括繪製統計圖、描述性統計分析、簡單相關與綫性迴歸分析、總體均值的區間估計等統計學實驗。
著者信息
圖書目錄
一、Excel 簡介（2）
（一）Excel 中的基本概念（2）
（二）Excel 的主要操作方法和步驟（3）
（三）加載“數據分析”工具（5）
（四）Excel 主要統計函數簡介（10）
二、SPSS 簡介（15）
（一）SPSS 的兩個基本窗口（16）
（二）SPSS 數據文件的建立（18）
第二部分 基於Excel 的統計學實驗
實驗一 統計數據的搜集與整理（26）
一、實驗目的及要求（26）
二、統計數據的搜集（26）
（一）間接數據的搜集（26）
（二）直接數據的搜集（31）
三、統計數據的整理（40）
（一）數據的預處理（40）
（二）數據的整理（48）
四、綜閤實例（53）
五、思考題（57）
實驗二 統計圖錶（60）
一、 實驗目的及要求（60）
二、利用 Excel 繪製統計錶（60）
（一）統計錶及其構成要素（60）
（二）利用 Excel 繪製統計錶（61）
三、利用 Excel 繪製統計圖（67）
（一）直方圖（摺綫圖、頻數分布麯綫）的繪製（67）
（二）條形圖（柱形圖）的繪製（71）
（三）綫圖的繪製（78）
四、思考題（81）
實驗三 統計數據的描述（82）
一、實驗目的及要求（82）
二、實驗內容（82）
（一）運用函數法進行描述統計（82）
（二）運用“描述統計”工具進行描述統計（84）
三、綜閤實例（85）
四、思考題（91）
實驗四 長期趨勢和季節變動測定（94）
一、實驗目的及要求（94）
二、長期趨勢測定（94）
（一）實驗方法（94）
（二）實驗內容（94）
三、季節變動測定（98）
（一）實驗方法（99）
（二）實驗內容（99）
四、思考題（101）
實驗五 相關分析（103）
一、實驗目的及要求（103）
二、實驗內容（103）
（一）繪製散點圖（103）
（二）運用常規方法計算相關係數（107）
（三）運用函數法計算相關係數（108）
（四）運用數據分析工具計算相關係數（109）
（五）相關係數的顯著性檢驗（111）
三、思考題（111）
實驗六 迴歸分析（112）
一、實驗目的及要求（112）
二、實驗內容（112）
（一）用常規方法建立一元綫性迴歸方程（112）
（二）用“添加綫性趨勢綫”建立一元綫性迴歸方程（113）
（三）利用統計函數建立一元綫性迴歸方程（116）
（四）運用數據分析工具進行迴歸分析（119）
三、思考題（122）
實驗七 綜閤實驗（123）
一、實驗目的及要求（123）
二、實驗簡介（123）
三、實驗過程（124）
（一）變量的選擇（124）
（二）數據搜集及初步處理（125）
（三）數據整理和描述（145）
（四）相關和迴歸分析（159）
四、思考題（166）
第三部分 基於SPSS 的統計學實驗
一、繪製統計圖（168）
（一）條形圖的繪製（168）
（二）直方圖的繪製（172）
（三）綫圖的繪製（175）
（四）餅圖的繪製（178）
二、描述性統計分析（181）
（一）基本描述統計（181）
（二）頻數分析（188）
三、簡單相關分析與綫性迴歸分析（195）
（一）簡單相關分析（195）
（二）綫性迴歸分析（198）
（三）綜閤實例（200）
四、總體均值的區間估計（204）
附録（207）
調查問捲一（207）
調查問捲二（208）
附錶1（211）
附錶2（212）
圖書序言
統計學是搜集、處理、分析數據的科學。20世紀以來，隨著電子計算機技術的不斷提高，統計學的理論和應用也獲得迅速而長足的發展。統計學作爲經濟及管理類專業的基礎課程，已經形成瞭理論教學與實驗教學相結閤的完整的教學體係。
全書由Excel 和SPSS 簡介、基於Excel 的統計學實驗和基於SPSS 的統計學實驗三大部分組成。第一部分Excel 和SPSS 簡介包含Excel 簡介和SPSS 簡介兩方麵內容；第二部分基於Excel 的統計學實驗包含統計數據的搜集與整理、統計圖錶、統計數據的描述、長期趨勢和季節變動測定、相關分析、迴歸分析、綜閤實驗等7 個實驗項目；第三部分基於SPSS 的統計學實驗包括繪製統計圖、描述性統計分析、簡單相關與綫性迴歸分析、總體均值的區間估計等統計學實驗。
《統計學實驗（第四版）》是在《統計學實驗（ 第三版）》的基礎上進行修改充實完成的。主要從以下幾方麵做瞭修改完善：第一，所有需要用到“數據分析”功能的內容，增加瞭在Excel 2007、Excel 2010和Excel 2013中的操作介紹；第二，除少數情況外，所有年度數據更新到2017年，所有月度數據更新到2018 年；第三，增加或修改瞭第二部分（ 基於Excel的統計學實驗）的各個實驗後的思考題；第四，修改瞭第二部分實驗一（ 統計數據的搜集與整理）中的調查方案；第五，修改瞭第二部分實驗二（統計圖錶） 中的利用Excel 繪製統計錶的內容。
黃應繪撰寫瞭第二部分（基於Excel 的統計學實驗） 中的實驗一、實驗三、實驗七，蘇繼偉撰寫瞭第一部分（Excel 和SPSS 簡介）中的Excel 簡介和第二部分（基於Excel 的統計學實驗）中的實驗二，李紅撰寫瞭第一部分（Excel 和SPSS 簡介）中的SPSS 簡介和第三部分（基於SPSS 的統計學實驗），吳東晟撰寫瞭第二部分（基於Excel 的統計學實驗）中的實驗四、實驗五、實驗六，最後由黃應繪負責將全書內容修改完善、總篡。第四版的修改完善主要由黃應繪完成。
本書的齣版得到瞭重慶工商大學經濟管理實驗教學中心、重慶工商大學經濟管理實驗教學學術委員會全體成員、重慶工商大學數學與統計學院等多方麵的大力支持與幫助，在此一並錶示衷心的感謝！
盡管我們做瞭不少修改，但書中難免仍會有缺憾。對於書中的不足，懇請各位讀者朋友提齣寶貴意見。
圖書試讀
用户评价
拿到《統計學實驗（第四版）》這本書，我最印象深刻的，是它在「變異數分析（ANOVA）」的應用與講解。ANOVA絕對是比較多組數據差異的利器，無論是在實驗設計還是數據分析中，都扮演著舉足輕重的角色。書裡麵從最基礎的單因子變異數分析，到進階的多因子變異數分析，甚至還包含瞭重複測量變異數分析，都做到瞭非常詳盡的介紹。我尤其喜歡它在講解多因子變異數分析時，不僅僅是介紹交互作用的意義，還會透過圖錶來視覺化這種交互作用，讓初學者也能夠輕鬆理解。我記得有一次，我正在分析不同肥料種類和不同澆水頻率對植物生長的影響，書裡麵提供的多因子ANOVA範例，恰恰就符閤我的研究情境，它讓我能夠判斷肥料種類和澆水頻率各自對植物生長的影響，以及它們之間是否存在交互作用。而且，書裡麵還會教我們如何進行事後比較檢定，像是Tukey檢定，來找齣具體是哪幾組之間存在顯著差異，這讓我的分析結果更加細緻和有說服力。
评分這次拿到《統計學實驗（第四版）》，最讓我眼睛一亮的，就是它在數據視覺化這一塊的講解。以前唸統計，總覺得數據就是一堆數字，要嘛就是錶格，要嘛就是一些簡單的長條圖、圓餅圖。但這本書裡麵，它花瞭相當多的篇幅去介紹如何利用各種統計軟體，像是R、Python，甚至是Excel，來繪製齣更專業、更有洞察力的圖錶。從散佈圖、箱型圖，到更進階的熱力圖、地理資訊圖，它都一一做瞭詳細的步驟說明和範例展示。我記得有一章在講時間序列分析，書裡麵的圖錶展示，把某個股票過去十年的股價波動，以一種非常直觀的方式呈現齣來，不但能看到趨勢，還能觀察到週期性的變化，這種視覺化的震撼力，真的是文字描述無法比擬的。而且，書裡麵還提到瞭一些關於如何選擇閤適圖錶來呈現不同類型數據的原則，像是什麼情況下適閤用摺線圖，什麼情況下適閤用長條圖，這對於我們這些需要寫報告、做簡報的人來說，實在是太重要瞭。我曾經花瞭好幾個小時，隻為瞭畫一張能讓老師一眼看懂的圖，但有瞭這本書的指導，我現在做圖的效率和品質都提升瞭不少，真的非常有感。
评分哇，拿到這本《統計學實驗（第四版）》真的是讓人又愛又恨啊！身為一個長期在統計學的迷宮裡打滾的學生，每次翻開這本書，總有一種既熟悉又陌生的感覺。熟悉是因為裡麵的基本概念，像是假設檢定、迴歸分析、變異數分析這些，根本就是統計學的基石，怎麼唸都唸不膩。陌生呢，則是因為每次看到那些進階的應用，或是那些看似簡單卻又充滿陷阱的數據模擬，都會覺得自己的統計功力還有很大的進步空間。書裡麵的實驗設計部分，我特別喜歡它會從實際生活中的例子齣發，像是市場調查、藥物療效評估，甚至是氣象預測，讓我們這些讀者能更直觀地理解統計學在現實世界中的應用。有時候，隻是看著那些實驗步驟的詳細說明，我都能想像自己正在真實地操作電腦，跑那些複雜的數據模型，然後期待著結果齣現。不過，老實說，有些實驗的設計邏輯，對於初學者來說可能還是有點挑戰性，我記得有一次為瞭理解一個多變量分析的實驗，我硬是花瞭兩天的時間纔把前置概念搞懂，真的讓人捏把冷汗。但也就是這樣，每次剋服一個難題，都會有一種成就感油然而生，感覺自己又往統計學的更高殿堂邁進瞭一步。而且，它提供的範例數據和操作指引，讓我在做自己的研究報告時，有瞭更清晰的思路和更紮實的基礎，真的非常感謝作者的用心。
评分《統計學實驗（第四版）》這本書，對於「抽樣方法與信賴區間」的闡述，我認為是它的一大亮點。在進行任何統計推論之前，瞭解如何正確地抽取樣本，以及如何根據樣本數據估計母體的真實狀況，是至關重要的。書裡麵從最基本的簡單隨機抽樣、係統抽樣，到更進階的分層抽樣、叢集抽樣，都做瞭非常清晰的介紹，並且說明瞭各種方法的優缺點和適用時機。我記得有一次，我在設計一個校園問捲調查時，就遇到瞭選擇哪種抽樣方法的難題，翻開這本書，它提供的詳盡解釋和案例，讓我能夠根據我的研究對象和資源，選擇瞭最閤適的抽樣策略。而且，書裡麵在信賴區間的部分，不僅僅是教我們計算，更重要的是，它深入淺齣地解釋瞭信賴區間的真正含義，以及如何正確地解讀它，這對於避免一些常見的誤解非常有幫助。它讓我明白，信賴區間不是一個固定的範圍，而是反映瞭我們對母體參數估計的不確定性。
评分對於《統計學實驗（第四版）》這本書，我認為它在「統計軟體應用」方麵的教學，是極具價值的。現今的統計分析，早已離不開各種強大的軟體工具，而這本書恰好在這方麵提供瞭非常實用的指導。它不僅僅是羅列程式碼，而是會針對不同的統計方法，詳細地介紹如何在SPSS、R、Python等主流軟體中進行操作。我印象特別深刻的是，當我學習「集群分析」的時候，光是看課本上的文字，總是覺得有點霧裡看花。但是，書裡麵提供瞭詳細的SPSS操作步驟，從數據輸入、參數設定，到結果的解讀，一步步地帶領我完成分析，讓我能夠直觀地看到數據的分類結果，並且理解集群分析是如何工作的。而且，書裡麵還會分享一些軟體應用上的小技巧和常見錯誤，這對於我們這些剛開始接觸這些軟體的人來說，實在是太有幫助瞭。它讓統計學不再隻是紙上談兵，而是能夠真正地落地，並且運用到實際的數據分析工作中。
评分坦白說，《統計學實驗（第四版）》這本書，有些部分真的會讓人在深夜裡抓頭髮。尤其是它在介紹一些比較進階的統計模型時，像是時間序列預測、迴歸模型的假設檢定，或是非參數統計方法。雖然作者很努力地想要把這些複雜的概念講得淺顯易懂，但有時候，那些數學公式和推導過程，還是會讓人在腦袋裡打結。我記得有一次，為瞭理解課堂上老師講的「殘差分析」在迴歸模型中的重要性，我翻到書裡的相關章節，作者用瞭一個實際的例子，說明如果殘差不符閤常態分佈，會對模型的預測準確性造成多大的影響。書裡麵的圖示和說明都很清楚，但是要真正融會貫通，把這個概念應用到自己的數據上，還需要花很多時間去練習和思考。有時候，我甚至會懷疑自己是不是不適閤走統計這條路。但是，每當我熬過一個難關，看到自己能夠成功地跑齣一個模型，並且能夠解釋模型背後代錶的意義時，那種成就感又會瞬間淹沒所有的沮喪。這本書就像是一個嚴格的教練，它不會給你現成的答案，而是逼著你去動腦筋，去探索，去解決問題，這對於培養獨立思考的能力，我覺得非常有幫助。
评分《統計學實驗（第四版）》這本書，我認為它在「假設檢定」這一塊的處理，真的是非常到位。身為一個常需要處理數據、做決策的學生，學好假設檢定無疑是基本功。書裡麵從最基礎的Z檢定、T檢定，一路講到更進階的卡方檢定、F檢定，甚至還觸及到一些比較少見的檢定方法。最棒的是，它不是隻有講理論，而是用很多貼近生活的實際案例來輔助說明。例如，在講到T檢定時，書裡會舉一個例子，比較兩種不同教學方法對學生考試成績的影響，然後教我們如何設計實驗，收集數據，最後用T檢定來判斷兩種教學方法是否有顯著差異。而且，它還會詳細地解釋，為什麼我們要進行這些檢定，每個檢定的背後代錶的統計意義是什麼，還有在解讀結果時，需要注意哪些陷阱。有時候，我會在寫報告的時候，遇到數據分析上的瓶頸，就會翻開這本書，查找相關的假設檢定章節，往往都能找到啟發，然後順利地解決問題。它不隻是提供方法，更重要的是，它培養瞭我們正確的統計思維，讓我們在麵對數據時，能夠有更深入的理解和判斷。
评分對於《統計學實驗（第四版）》這本書，我最欣賞的部分是它對於「實作」的強調。不同於許多純理論的統計教科書，這本書非常著重於讓讀者實際動手操作。它提供瞭大量的範例數據集，並且針對各種常用的統計軟體，例如SPSS、R、Python，提供瞭詳細的程式碼範例和操作步驟。我還記得，當我第一次接觸到「因子分析」這個概念的時候，光是看課本上的文字描述，總覺得有點抽象。但是，當我按照書裡麵的指示，一步步地在SPSS軟體中輸入指令，跑齣分析結果，並且看到那些因素負荷量、特徵值等等的數據時，我纔真正理解瞭什麼是因子分析。而且，書裡麵還會引導我們如何解讀這些輸齣結果，例如，如何判斷哪些變項可以閤併成一個因子，如何給這些因子命名，這些都是在實際研究中非常關鍵的步驟。有時候，即使我隻是想快速驗證一個統計假設，也會習慣性地翻開這本書，查找相關的實驗設計和操作方法，因為它提供的範例和指引，總是能夠讓我在最短的時間內，找到最適閤的方法，真的是非常實用。
评分這本《統計學實驗（第四版）》在「迴歸分析」的章節，我個人覺得是它的強項之一。迴歸分析絕對是統計學中最常用也最重要的工具之一，無論是預測、解釋還是關聯性分析，都離不開它。書裡麵的講解，從最簡單的簡單線性迴歸，到複雜的多重線性迴歸，再到邏輯迴歸，它都有涵蓋到，而且講解得非常清晰。我特別喜歡它在介紹多重線性迴歸時，會詳細地討論到共線性、多重共線性等問題，並且提供如何診斷和處理這些問題的方法。這在實際的數據分析中，絕對是一個非常重要的考量點。而且，書裡麵還會引導我們如何解釋迴歸係數的意義，如何判斷模型的擬閤優度，還有如何進行殘差分析。我記得有一次，我為瞭分析影響消費者購買意願的各種因素，用瞭多重線性迴歸，書裡提供的範例，讓我能夠更精準地挑選齣重要的自變項，並且解釋它們對因變項的影響程度，這對我的研究幫助非常大。它不僅僅是告訴你怎麼做，更重要的是，它讓你理解為什麼要這麼做，以及這樣做的意義是什麼。
评分《統計學實驗（第四版）》這本書，我認為它在「非參數統計」的介紹上，給瞭我很大的啟發。有時候，我們在做數據分析時，並不能保證數據一定符閤參數統計的前提假設，像是常態分佈、變異數齊性等等。這時候，非參數統計方法就顯得格外重要。書裡麵從一些基礎的曼-惠特尼U檢定、Wilcoxon符號秩檢定，到一些更進階的Kruskal-Wallis檢定，都做瞭非常清晰的介紹。我特別喜歡它在講解這些方法時，會與相對應的參數檢定進行比較，說明什麼時候適閤使用非參數方法，以及非參數方法有什麼優勢。我記得有一次，我有一個數據集，不符閤T檢定的常態假設，當時我有點不知所措，但是翻開這本書，找到瞭曼-惠特尼U檢定，並且按照書中的步驟進行瞭分析，最終得到瞭有意義的結果。這讓我明白，即使數據不完美，我們仍然有方法可以進行嚴謹的統計分析。它擴展瞭我的統計分析工具箱，也讓我更有信心去麵對各種不同的數據挑戰。
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