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| 內容簡介： |
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本教材内容由十个项目组成，每个项目既讲述理论，又备有实训与习题，还有EXCEL在理论中的应用，加深学生对理论知识的掌握。本书可作为高职高专院校会计、金融、管理、经济等专业的教材，也可供职业培训和从事统计工作的人员作为参考使用。
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| 關於作者： |
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陈平，佛山职业技术学院系主任，副教授，曾编写过《应用统计方法》、《人力资源管理》、《现代统计学原理》（第三版）等8本教材。
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| 目錄：
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目 录
模块一 认识统计
项目一 认识统计
任务一 认识统计数据与统计学
一、统计数据
二、统计学
任务二 了解统计研究的对象及应用领域
一、统计研究的对象及特点
二、统计学与其他学科的关系
三、统计的职能与工作任务
四、统计研究的基本程序与方法
任务三 掌握统计常用的基本概念
一、统计总体和总体单位
二、标志和变量
三、统计指标和指标体系
任务四 情境训练
练习与思考
模块二 统计数据采集和整理
项目二 采集统计数据
任务一 了解统计数据的来源和统计调查的方式方法
一、统计数据的来源
二、统计调查的方式
三、统计调查的方法
任务二 掌握统计调查方案设计
一、确定统计调查目的
二、确定调查对象、调查单位和报告单位
三、确定调查项目和拟定调查表
四、确定调查时间和调查工作期限
五、确定调查的组织实施计划
任务三 掌握统计问卷调查技巧
一、统计问卷调查的功能
二、统计问卷设计的基本原则
三、统计调查问卷的组成部分
四、统计调查问卷设计的程序和技巧
任务四 情境训练
练习与思考
项目三 整理统计数据
任务一 了解统计整理的程序
一、统计整理的意义
二、统计整理的步骤
任务二 掌握统计分组
一、统计分组的概念
二、统计分组的作用
三、分组标志的选择
四、统计分组的形式
任务三 编制分配数列
一、分配数列的概念
二、分配数列的种类
三、分配数列的编制
任务四 了解频数分布类型与统计图表
一、频数分布类型
二、频数分布的数据显示
三、统计表
四、统计图
任务五 利用excel进行统计整理
一、编制次数分布表的步骤
二、Excel操作步骤
任务六 情境训练
练习与思考
模块三 统计数据的分析及应用
项目四 综合指标分析法
任务一 认识总量指标
一、总量指标的概念与作用
二、总量指标的种类
三．总量指标的计算和应用
任务二 计算相对指标
一、相对指标的概念和作用
二、相对指标的种类和计算方法
三、计算和应用相对指标应遵循的原则
任务三 计算平均指标
一、平均指标的概念和作用
二、平均指标的种类和计算方法
三、正确应用平均指标的原则
任务四 计算离散指标
一、离散指标的概念和作用
二、离散指标种类和计算
任务五 用Excel计算统计综合指标
任务六 情境训练
练习与思考
项目五 动态数列分析法
任务一 认识动态数列
一、动态数列及其用途
二、动态数列的种类
三、动态数列的编制原则
任务二 计算动态分析水平指标
一、发展水平和增长量
二、平均发展水平
任务二 计算动态分析速度指标
一、发展速度
二、增长速度
三、平均发展速度和平均增长速度
四、增长1％的绝对值
任务三 分析动态趋势的类型和方法
一、长期趋势的测定
二、季节变动的测定
任务四 用Excel进行动态分析
任务五 情境训练
练习与思考
项目六 指数分析法
任务一 认识统计指数
一、统计指数的概念
二、统计指数的分类
任务二 掌握总指数编制方法
一、编制综合指数的一般原理
二、数量指标指数的编制
三、质量指标指数的编制
任务三 掌握指数体系及因素分析法
一、指数体系的概念和作用
二、因素分析法
任务四 熟悉几种常用指数的编制
一、价格指数
二、价格指数的应用
三、股票价格指数
任务五 用Excel进行因素分析
任务六 情境训练
练习与思考
项目七 抽样分析法
任务一 了解抽样推断
一、抽样推断的意义
二、抽样推断的作用
三、抽样推断中的几个概念
任务二 掌握抽样误差计算
一、抽样误差的含义
二、抽样误差的表现形式
任务三 掌握简单随机抽样估计方法
一、抽样估计概述
二、抽样估计的基本方法
三、抽样单位数目的确定
任务四 了解抽样组织设计
一、抽样方案设计与抽样框的编制
二、抽样推断的组织形式
任务五 用Excel进行抽样推断
任务六 情境训练
练习与思考
项目八 相关与回归分析法
任务一 了解相关与回归分析
一、相关关系与函数的概念
二、相关分析与回归分析的概念
任务二 掌握直线相关的测定方法
一、直线相关的测定方法和主要内容
二、编绘相关表和相关图
三、相关系数的计算及测定
任务三 掌握线性回归方法
一、回归分析的任务
二、一元线性回归方程的建立和求解
三、估计标准误差和分析、检验
四、一元线性回归方程的拟合优度检验
任务四 熟悉非线性回归分析
一、非线性回归分析的特点
二、非线性回归分析的基本方法
三、可线性化的常用曲线模型
任务五 用Excel进行相关与回归分析
任务六 情景训练
练习与思考
附录：中华人民共和国统计法
参考文献
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| 內容試閱：
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著名统计学家弗朗西斯高尔登说过这样的话：一些人厌烦统计数字，甚至听到这个字眼就皱眉头，而我却发现它们妙趣横生。当人们不是将这些数字胡乱堆放，而是用精明手段去处置它们，小心翼翼地做出解释时，它们就显示应付复杂现象的非凡能力。对于追求人类科学的人来说，统计是披荆斩棘开拓路径的利器。著名经济学家熊彼特在他的《经济分析史》中曾作了这样的描述：一位经济学家，同时必须是一位数学家、一位统计学家，最重要的是一位史学家。这里没有要每一个人都成为经济学家，但是作为一名经济工作者，他必须熟练地掌握统计这个定量分析工具。因为在我们的实际经济工作中，不论是企业管理中的财务分析与预测、营销调研、生产控制，还是金融市场中的期货期权定价、证券投资分析，以及风险管理与控制，还有国家的宏观经济调控，都要建立在科学的对经济现象“做出解释”的基础上，因为都需要掌握统计这一“精明手段”和有效的工具。
一、统计数据（Numerical Data）
统计一词，通常有两种解释，一是指统计数据，另一是指统计学。（英文Statistics,看作单数名词的复数形式，为“统计数据”； Statistic看作一个单数名词，为“统计学”。）两者是紧密联系、但又相互区别的概念。
1、统计数据的含义
统计数据，是反映一定空间、时间条件下客观总体现象数量特征的数值型资料。本书前面提到的2013年中国国内生产总值预计超过56.8万亿元，就是统计数据。至于报刊上经常发表的用来描述经济运行、人口、教育等方面的文章，则更常用有关的统计数据来说明问题。
2、统计数据的测量尺度
统计数据的测量尺度一般分为四种类型：定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。
（1）定类尺度
也称名义尺度，它是对统计客体类别差异所作的反映。是最粗略、计量层次最低的测量尺度。用定类尺度进行测量时，必须符合穷尽和互斥的原则。穷尽原则是指所有的统计客体都可归到相应的类型中去；互斥原则是指每个统计客体都属于一种类型且只属于一种类型。定类尺度使用的数字、符号、字母等具有随意性。如可用1表示男性，0表示女性；也可用0表示男性，1表示女性。
（2）定序尺度
也称顺序尺度，其所使用的数值大小，是与研究对象的特定顺序相对应的。例如，给社会阶层中的上上层、中上层、中层、中下层、下下层等分别标为“5、4、3、2、1”或者“1、2、3、4、5”就属于这一类。这里的“1、2、3、4、5”是任意加上去的符号，如果记为“50、40、30、20、10”也一样。定序尺度仅能反映出统计客体在等级、顺序上的差别，但它不能具体地测定各等级之间的间距大小。
（3）定距尺度
也称间距尺度，其所使用的数值，不仅表示测定对象所具有的量的多少，还表示它们大小的程度即间隔的大小。不过，这种尺度6的原点可以是任意设定的，但并不意味着该事物的量为“无”。例如0℃为绝对温度273K，华氏32℉。定类尺度与定序尺度的数值不能进行加减乘除，但定距尺度的数值是可以进行加减运算。然而，由于原点是任意设定的，所以不能进行乘除运算。例如，5℃和10℃之间的差，可以说与10℃和15℃之间的差异是相同的，都是5℃，但不能说15℃是比5℃高3倍的温度。
（4）定比尺度
也称比例尺度，它和定距尺度的主要区别是存在固定的零点。长度、重量、时间等都是定比尺度测定的范围。定比尺度测定值的差和比都是可以比较的。例如，5分钟与10分钟之间的差和10分钟与15分钟之间的差都是5分钟，10分钟是5分钟的2倍。定比尺度可以进行加减乘除运算。
在运用统计数据进行统计分析时，一般要求测量的层次越高越好，因为高层次的测量尺度包含更多的数学特性，所运用的统计分析方法越多，分析时也就越方便。
3、统计数据的特点
统计数据不管采用何种测量尺度，都具有数量性、客观性、具体性和综合性四个特点。
（1）数量性
统计通过数字来“说话”，以数据形式描述现象的特征。数量性是它的基本特点。这一特点也就将统计与其它不以数字为语言的科学分开来，如政治经济学、财政学、历史学、考古学等。因统计中的数量是反映一定空间、时间条件下客观总体现象的具体数量，不是抽象的数量，这一点与数学中的数量有区别。另外统计中的数量与会计所反映的数量也有区别：一是计算范围不同，会计是以资金运动为对象，而统计往往是以整个社会活动为对象，范围比会计广。二是计算结果要求的精确度不同，会计要以凭证作为记帐依据，数字要求不能有任何偏差。而统计则是统计加估计，有许多数字存在估计性，如对民营经济的零售额经常采用估计方法；对居民家庭收支状况的数据资料往往通过抽样调查得到等等。
（2）客观性
统计数据必须是真实存在的，是通过科学的搜集方法得到的，反映过去或现在状况的资料。虚构的数字，不是统计数据。咨询机构做出的预测数字，计划部门制定的计划数字，尽管都与统计数据有关，但其本身并不属于统计资料的范畴。
（3）具体性
统计数据总是与特定的时间、空间和计量单位联系着，而不是以孤立的数值形式存在。这是统计数据与数学上的数量最明显区别的地方。
（4）综合性
统计数据描述的是客观综合现象，而不是个别现象。如我们经常统计的某地区人均居住面积指标，它不是指具体的某个家庭的居住面积与家庭人口之比，而是整个地区居住面积总和与人口总数之比；又如某市在调高居民用水价格前进行了民意测验，调查者关心的不是某一被访者对该项措施的态度，而是全市居民中持支持态度所占的比重。如果只是研究某一个别现象，则不存在统计问题。当然，综合现象的资料是由个别现象的资料汇总而成的，因此综合现象的研究不能脱离对个别现象的观察。
为了研究一个客观综合现象，需要观察它所包容的众多个别现象。如何将观察结果汇总整理，得到初步的、有条理的认识，又如何在此基础上进一步分析客观综合现象的数量特征，进而为经营管理决策提出咨询意见，就需要一门系统的知识——统计学。
二、统计学（Statistic）
统计学是关于如何对统计数据进行搜集、整理和分析以获取信息用于支持决策的方法论科学。统计学是借助于观察和分析具体的综合现象来研究如何观察和分析综合现象数量特征的一般方法。它包括统计数据搜集的方法；统计数据整理和表述的方法；对比分析方法；平均分析方法；抽样推断方法；相关和回归分析方法；统计指数分析方法；时间数列分析方法等等。统计学不研究各种现象自身的发展规律。各种自然现象和社会现象都有其自身发展规律。对这些规律的研究只能由各门实质性科学承担。统计学提供的一系列研究方法，使得人们有可能透过对客观综合现象数量特征的观察与分析，觉察到这种现象自身发展规律的存在，或者加深对这种规律的理解。但是，对这样实质性规律的论证和解释要由研究特定现象的实质性科学做出。
我国第五次人口普查资料表明：零岁人口性别比例为1.12（女=100），由此往上，一直到69岁人口的性别比为1.02，都是男性多于女性。自70岁人口起，性别比例开始逆转，为0.96。随着年龄增大，性别比例急剧下降，一直到85岁以上人口的性别比例为0.52。其他国家的人口统计数字也有类似分布。这些统计资料向人们揭示出一条人口规律：初生男婴比例略大于女性，在较小年龄段和中年龄段，大体上保持这一结构，然而由于女性寿命平均高于男性，到了高年龄段则呈现出女性比例越来越超过男性的趋势。至于如何解释这条规律，不属于统计学的任务，恐怕要由生命科学等自然学科来回答。
统计学是包括理论统计学和应用统计学的一个学科群。按照国际统计学会的《统计理论与方法文摘》所表列的分类目录，统计学已有16个研究大类，近350个研究中类。1992年中国国家技术监督局发布学科分类，把统计学列为与数学、哲学、经济学等并列的一级学科。理论统计学论述统计学最基本的理论和方法。统计在社会、经济、自然、工程等各个实质性领域的应用，产生了各个专门领域的应用统计学。各个专门领域的应用统计学既要接受理论统计学的指导，又要结合本专门领域的特点，建立各自的统计指标体系和专门统计方法。如人口统计中期望寿命的计算，其原理是概率分布和平均法则，但它并非是两者的简单运用，而是结合人口统计的特点开发出来的一套独特计算方法。又如教育统计中关于试卷信度、效度、难易度和区分度的评价方法，是以相对数和相关系数这些基本方法运用到试卷评估中的具体体现。
本书主要介绍统计学在经济领域中的基本理论和应用方法。
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