管理统计学应用与实践：案例分析与统计软件应用（第2版）（附光盘） [Management Statistics Application and Practice] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李金林，马宝龙 著

图书标签:

• 管理统计学
• 统计学
• 应用统计
• 案例分析
• 统计软件
• SPSS
• 数据分析
• 决策分析
• 管理学
• 第2版

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302382201

版次：2

商品编码：11613613

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材

外文名称：Management Statistics Application and Practice

开本：16开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶

内容简介

　　　　《管理统计学应用与实践：案例分析与统计软件应用（第2版）/“十二五”普通高等教育本科国宝规划教材》共分3章：第1章调查研究的技术与方法，系统介绍调查方案设计、调查问卷设计、调查的实施、统计数据的收集与处理以及调查报告的撰写等。第2章案例分析汇编，以作者多年实践式教学的成果为基础，编写了11个有代表性的案例。每案例都是对一个实际经济管理问题的完整统计分析。第3章SPSS统计软件应用，基于案例分析的原始数据介绍SPSS统计软件的应用。

作者简介

　　李金林，北京理工大学管理与经济学院院长，教授，博士生导师。美国UC Berkeley、德国Karlsruhe University高级访问学者，中国管理科学学会副会长，北京系统工程学会理事长。长期从事统计学、可靠性理论和系统风险管理的研究与教学工作。主持多项国家级，省部级科研项目和国有大中型企业的管理咨询项目。在国内外期刊与学术会议上发表论文100余篇，主编参编著作多部。马宝龙 北京理工大学管理与经济学院副教授，管理学博士，清华大学经济管理学院博士后，美国Mississippi State UniverSity商学院访问学者，曾就职于青岛澳柯玛集团总公司。长期从事管理统计学、营销管理的研究与教学工作。主持多项国家级、省部级科研项目和管理咨询项目；发表论文30余篇；主编、参编教材及著作多部。

目录

第1章调查研究的技术与方法 1.1调查研究概述 1.1.1调查研究的作用 1.1.2调查研究的具体步骤 1.1.3调查研究的应用范围 1.2调查方案设计 1.2.1调查方案设计概述 1.2.2调查方法 1.3抽样设计 1.3.1抽样调查 1.3.2非随机抽样 1.3.3随机抽样 1.3.4抽样误差与样本规模 1.4测量 1.4.1测量量表 1.4.2测量的信度与效度 1.5问卷设计 1.5.1问卷设计概述 1.5.2问卷设计的原则 1.5.3问卷设计的步骤 1.5.4设计问卷的注意事项 1.5.5调查问卷完整格式 1.6调查的实施 1.6.1调查团队的组织与培训 1.6.2调查实施的监督管理与质量控制 1.7数据的收集与处理 1.7.1数据的回收与审核 1.7.2数据的编码与录入 1.7.3数据的清理与分组 1.8调查报告的撰写 1.8.1调查报告写作的基本要求 1.8.2报告撰写原则 1.8.3调查报告的文本格式
第2章案例分析汇编 2.1某4S店售后服务质量分析 2.1.1案例研究背景与现实意义 2.1.2调查方案设计 2.1.3数据分析及结果评价 2.1.4结论 2.2A企业员工满意度调查分析 2.2.1案例调查研究背景与现实意义 2.2.2调查方案的设计 2.2.3数据分析 2.2.4结论 2.3北京理工大学足球队影响力研究 2.3.1项目调查研究的背景与现实意义 2.3.2调查方案的设计 2.3.3数据分析及结果 2.3.4结论 2.4北京市团购网现状调查分析 2.4.1案例调查研究背景与现实意义 2.4.2调查方案的设计 2.4.3数据分析过程与结果评价 2.4.4调查分析结论和相关建议 2.5会员积分计划的设计与分析 2.5.1案例研究背景与现实意义 2.5.2研究方案的设计 2.5.3数据分析与结果 2.5.4结论 2.6主流手机品牌地位的分析与诊断 2.6.1案例调查研究的背景与现实意义 2.6.2调查方案的设计 2.6.3数据分析 2.6.4结论 2.7北京地区保健品市场发展现状及胶原蛋白产品前景分析 2.7.1案例调查研究背景与现实意义 2.7.2调查方案的设计 2.7.3数据分析 2.7.4结论 2.8本科专业报考动因分析 2.8.1调查研究背景与现实意义 2.8.2调查方案的设计 2.8.3数据分析 2.8.4结论 2.9北京地区各院校MBA入学动机调查研究 2.9.1案例调查研究背景与现实意义 2.9.2调查方案的设计 2.9.3数据分析过程与结果 2.9.4结论 2.10工商管理类教材质量的分析与评价 2.10.1案例调查研究背景与实际意义 2.10.2调查方案的设计 2.10.3数据检验与分析 2.10.4结论 2.11人民币汇率的时间序列分析 2.11.1研究的背景与现实意义 2.11.2研究方案的设计 2.11.3数据分析过程与结果 2.11.4结论
第3章SPSS统计软件应用 3.1SPSS软件简介 3.1.1关于SPSS软件 3.1.2SPSS软件的特点 3.1.3SPSS的功能 3.2数据的输入与整理 3.2.1变量类型与定义变量 3.2.2数据的录入 3.2.3数据整理 3.3数据统计描述及图表方法 3.3.1描述性统计过程 3.3.2统计图概述 3.4均值比较与t检验 3.4.1单样本t检验过程 3.4.2独立样本t检验过程 3.4.3配对样本t检验过程 3.5方差分析 3.5.1单因素方差分析 3.5.2双因素方差分析 3.6相关与线性回归分析 3.6.1相关分析 3.6.2线性回归分析 3.7列联分析 3.8时间序列分析 3.8.1预定义日期变量 3.8.2建立移动平均模型进行分析 3.8.3指数平滑法 3.8.4时间序列图的生成 3.9信度分析 3.10因子分析 参考文献

精彩书摘

　　（2）物流配送方式非常便捷。目前高速发展的物流为网络团购提供了非常方便、及时、准确的物流，让其相对简化，同时也使成本大大降低。　　（3）满足消费者个性化的需求。在传统消费模式中，由于巨大的寻找成本，导致某些个性化的消费行为无法进行。但现在通过网络，消费者可以联合部分趣味相投的个性消费者，形成一定的市场规模，在合理的价格下享受最特别的产品和服务。　　（4）存在风险。网络虽然及时、快捷，但毕竟不是实体，也没有3D效果，所以对需要购买的商品只能通过商品描述及照片来查看，服装不能试穿、电子产品不能试用，很可能在一些方面与买家的理解产生偏差。　　（5）非理性消费和跟风。往往网络团购的商品价格都会比一般零售价格低，甚至是低很多。价格的诱惑会使一部分消费者进入一种消费误区，不乏消费者因为觉得便宜或者觉得大家都在买而产生冲动性购买，而这种消费冲动带来的是浪费。　　而且，当前的舆论中也不乏对团购网行业的各种质疑，团购网站资金链断裂、减薪、裁员、转行、倒闭、卷钱等负面现象不断出现，2011年9月我国已经有近1000家团购网站倒闭、并购、转型；同时由于对产品或服务的不满，消费者的投诉也急剧上升；作为消费者，不禁要疑惑，网络团购是否已经进入寒冬？网络团购是否还值得信任？所以，我们觉得有必要对北京市的网络团购现状做一些调查和分析。　　对于新兴的一种消费方式，有很多学者对它的营销模式、优势与劣势、发展前景等进行了初步的分析，也有人对如此红火的团购行为进行了一定的描述，但还没有文献详细地阐述团购行为与某些具体因素的关系如何，比如消费者年龄，性别等自身情况，以及教育程度，家庭收入，曾经的购买经历等上述变量是如何影响团购行为。我们希望通过我们的调查所得的结果对它们之间的关系进行分析，探讨人口学变量、商品性质、购买者对团购风险的感知等因素之间是否存在相互影响。对于日前人们的购买心理，团购网模式无疑是一种新的消费刺激，所以我们希望通过这项调查评估消费者目前对团购的认知程度，以及对他们消费观念的影响。本研究希望探讨在信息技术如此发达的背景下出现的这种新型的购物行为，并对其影响因素进行分析。　　……

前言/序言

管理统计学应用与实践：案例分析与统计软件应用（第2版） 内容简介 在瞬息万变的商业环境中，数据驱动的决策能力已成为企业竞争力的核心。本书《管理统计学应用与实践：案例分析与统计软件应用（第2版）》正是为赋能管理者和专业人士掌握这一关键技能而精心编写。它不仅系统地梳理了管理统计学的核心理论与方法，更以大量贴近实际的管理情境案例，辅以主流统计软件的实际操作指导，构建了一个全面、实用且极具启发性的学习框架。本书旨在帮助读者深刻理解统计学在解决实际管理问题中的强大力量，并能够自信地运用统计工具来分析数据、识别趋势、评估风险、优化流程，最终做出更明智、更有效的管理决策。 第一部分：管理统计学基础与思维 本书的开篇，我们将深入探讨管理统计学的基本概念和其在现代管理实践中的重要地位。这部分将首先阐释统计学的本质，为何它对于理解和管理复杂业务流程至关重要。我们将区分描述性统计（Descriptive Statistics）和推断性统计（Inferential Statistics）两大分支，并解释它们各自的应用场景。 数据收集与组织： 在此我们将介绍各种数据收集方法，包括调查问卷设计、访谈技巧、观察法以及二手数据的利用。同时，还会详细讲解如何对收集到的数据进行有效的整理、分类和清洗，确保数据的准确性和可靠性，这是后续所有统计分析的基石。我们将探讨不同类型的数据（如分类数据、数值数据）以及它们在统计分析中的处理方式。 描述性统计的核心工具： 读者将学习如何运用图表（如直方图、散点图、饼图、箱线图）和数值指标（如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数）来直观地展示和概括数据集的特征。通过具体的管理案例，例如分析销售业绩、客户满意度、生产效率等，来展示这些描述性统计工具如何帮助管理者快速把握数据的宏观情况。 概率论基础与统计思维： 理解概率是推断性统计的基石。我们将介绍概率的基本概念、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）及其在管理决策中的意义。通过概率模型，我们可以量化不确定性，从而在风险评估和预测中做出更理性的判断。这部分还将强调统计思维的重要性，即如何以批判性的眼光看待数据，理解样本与总体的关系，以及避免常见的统计误区。 第二部分：核心推断性统计方法与管理应用 本部分是本书的重头戏，将系统介绍一系列关键的推断性统计方法，并结合丰富的管理案例，展示它们在实际工作中的应用。 抽样分布与中心极限定理： 抽样是统计推断的起点。我们将深入讲解抽样分布的概念，特别是中心极限定理（Central Limit Theorem）的强大作用，它使我们能够从样本推断总体参数。理解这一点对于构建置信区间和进行假设检验至关重要。 参数估计： 掌握如何根据样本数据来估计总体的未知参数，例如总体的均值、比例等。我们将介绍点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）的概念，并重点讲解置信区间（Confidence Interval）的构建和解释。通过分析市场调研数据的置信区间，我们可以对潜在客户群体的偏好做出更有把握的判断。 假设检验： 假设检验是统计推断中最强大的工具之一。我们将系统介绍假设检验的基本原理，包括原假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis）的设定，以及p值的解读。读者将学习如何进行单样本t检验、双样本t检验、配对t检验，以及卡方检验（Chi-Square Test）等，并将其应用于管理场景，例如评估新营销策略的效果、比较不同生产线的效率、检验客户群体是否存在显著差异等。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个或更多组的均值时，方差分析是理想的工具。我们将介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）和多因素方差分析（Factorial ANOVA），并展示如何利用它来评估不同广告投放渠道、不同培训计划或不同产品设计对销售业绩或客户满意度的影响。 相关与回归分析： 探索变量之间的关系是管理分析的关键。我们将详细讲解相关分析（Correlation Analysis），理解两个变量之间线性关系的强度和方向。在此基础上，我们将深入探讨回归分析（Regression Analysis），包括简单线性回归（Simple Linear Regression）和多元线性回归（Multiple Linear Regression）。通过构建回归模型，我们可以预测某一因变量（如销售额、利润）在多个自变量（如广告投入、价格、客户数量）影响下的变化，从而指导资源配置和战略规划。我们将重点讲解回归系数的解释、模型的拟合优度（如R²）以及假设检验。 时间序列分析基础： 面对具有时间顺序的数据，如股票价格、销售趋势、经济指标等，时间序列分析提供了强大的洞察力。本书将介绍时间序列的基本概念，包括趋势、季节性、周期性和随机波动。我们将讲解简单的平滑方法（如移动平均法）以及基本的预测模型，帮助管理者理解和预测未来的发展趋势。 第三部分：统计软件应用与实践 理论知识的掌握需要通过实际操作来巩固和深化。本书另一大亮点在于其对主流统计软件的详细应用指导。 软件选择与安装： 我们将介绍当前业界广泛使用的统计软件，如R、Python（结合Pandas和SciPy库）、SPSS、Excel（集成的数据分析工具），并提供入门级的安装和基本环境配置指导。 数据导入与预处理： 详细演示如何在这些软件中导入不同格式的数据（如CSV、Excel、数据库），并进行必要的数据清洗、转换和格式化。 可视化工具应用： 学习如何利用统计软件生成各种高质量的图表，以更直观地展示数据分布、变量关系和分析结果。 统计分析功能实现： 针对前面介绍的各种统计方法，本书将提供清晰的软件操作步骤和代码示例，指导读者如何在软件中完成描述性统计计算、概率分布模拟、参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析以及初步的时间序列分析。 结果解读与报告撰写： 强调如何正确解读统计软件输出的结果，包括识别关键指标、理解p值和置信区间，以及将统计分析结果转化为清晰、简洁的管理报告，为决策提供有力支持。 附录：光盘内容说明 本书附带的光盘包含一系列宝贵的辅助资源，旨在进一步提升学习体验和实践能力： 数据集： 光盘中提供了本书案例分析所使用的所有原始数据集，格式多样，方便读者直接导入到统计软件中进行实践操作。 统计软件教程与代码： 针对R、Python、SPSS等软件，光盘提供更详尽的入门教程、操作演示视频（部分）以及可直接运行的分析代码，方便读者对照学习。 补充案例： 除书中详述的案例外，光盘还包含若干补充性的案例分析材料，供读者拓展练习。 学习工具与资源链接： 整合了常用统计学公式表、术语解释以及指向权威统计学在线资源和论坛的链接，为读者提供持续学习的支持。 目标读者 本书面向以下群体： 管理专业学生： 正在学习管理学、市场营销、金融、人力资源、运营管理等专业的本科生和研究生，需要系统掌握统计学工具以应对未来的挑战。 在职管理者和业务分析师： 需要提升数据分析能力，以更好地理解业务状况、优化决策流程、评估项目成效的管理人员、市场专员、数据分析师、运营经理等。 对数据分析感兴趣的读者： 希望通过科学的统计方法来提升个人和职业决策质量的各类专业人士。 核心价值 《管理统计学应用与实践：案例分析与统计软件应用（第2版）》的书名已充分体现了其核心价值： “应用与实践”： 强调理论知识与实际业务场景的紧密结合，让读者学以致用。 “案例分析”： 通过丰富的、贴合实际的管理案例，生动形象地展示统计学方法的威力，帮助读者建立直观的理解。 “统计软件应用”： 提供了详细的软件操作指导，确保读者能够将所学知识转化为实际的数据分析能力。 “第2版”： 表明本书在原有的基础上进行了更新和优化，内容更贴近当前的管理实践和技术发展。 通过学习本书，读者将不再仅仅停留在理论层面，而是能够真正掌握一套行之有效的工具和方法，将数据转化为洞察，将洞察转化为行动，从而在日益复杂和充满竞争的管理环境中取得更大的成功。本书将成为您成为一位“数据驱动型”管理者的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我个人在学习过程中，最大的体会是本书在处理“统计软件应用”这一块的细致入微。很多教材在提到软件操作时，往往会给出一堆截图和步骤，但往往版本一更新，截图就过时了，而且步骤描述得过于僵硬，无法应对实际操作中的突发状况。这本书在这方面处理得非常高明。它并没有把重点放在死记硬背某个软件界面的某个按钮位置，而是致力于传授“软件背后的统计逻辑如何实现”。例如，在讲解回归分析时，它会先用理论铺垫好需要的输入变量和输出结果的预期，然后才展示如何通过特定软件（比如SPSS或R的某种通用流程）来实现这一目标。这种“逻辑优先于工具”的编写思路，极大地增强了本书的生命力。即便未来我更换了分析平台，那些隐藏在软件操作背后的统计原理和数据处理习惯依然能够指导我的工作。它真正做到了“授人以渔”，而非“授人以鱼”，这才是高级应用类书籍的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

深入研读这本书后，我发现它最引人入胜的特点，在于其深层次的“批判性思维”培养。统计学和管理决策的结合，常常容易陷入“数据决定一切”的误区，但真正的管理高手懂得数据只是工具，如何质疑数据、如何识别模型局限性，才是关键。这本书在多个章节中，巧妙地设置了“局限性讨论”或“模型诊断”的环节。它会毫不避讳地指出，当我们使用某种方法时，可能会遇到哪些潜在的偏误、哪些前提条件如果没有被满足，那么结果的可靠性就会大打折扣。这种坦诚的讨论，比那些只报喜不报忧的“成功学”统计读物要深刻得多。它教会我，面对一个分析报告时，除了看最终的P值，更重要的是去追问“这个检验是否适用？”、“这个样本是否具有代表性？”、“这个模型的误差来源在哪里？”。这种潜移默化的批判精神，使我对所有数据驱动的决策都保持了一份必要的敬畏和审慎，这对于一个管理者或分析师而言，是比任何公式都宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的书摆在桌上，光是封面那沉稳的蓝色就让人觉得踏实，仿佛里面装载的不仅仅是知识，更是一种严谨的治学态度。我一开始接触这领域的时候，那叫一个头大，各种公式、各种模型，感觉就像是面对一座看不见尽头的数据迷宫。翻开这本书，我最直观的感受是它的脉络清晰得惊人。作者显然非常懂得“教学相长”的道理，他们没有一股脑地把所有复杂的理论砸过来，而是像一个经验丰富的老向导，先带你走一条平坦的小路，让你对整体的地形有个大致的了解。每一个章节的引入都设计得非常巧妙，往往从一个看似日常的商业问题入手，让你立刻明白为什么要学接下来的这堆数学工具。那种“哦，原来如此，这个工具就是用来解决我刚才遇到的那个困扰”的感觉，是很多理论教科书给不了的。特别是它在基础概念的阐释上，用了大量的比喻和图示，即便是像我这种对纯数理统计感到畏惧的“文科背景”学习者，也能迅速建立起对核心概念的直觉理解，而不是仅仅停留在死记硬背的层面。这本书的逻辑推进如同搭建一座精密的钟表，每一步的齿轮咬合得天衣无缝，让人在不知不觉中，就完成了从“我不会”到“我理解了”的转变。

评分☆☆☆☆☆

关于这本书的装帧和排版，我想多提几句，这看似是“边角料”，但在长时间阅读中，却是影响学习体验的关键因素。这本书的字体选择非常舒适，墨色浓淡适中，即便是长时间在台灯下阅读，眼睛的疲劳感也明显减轻了许多。更重要的是，内容区域的留白处理得恰到好处。作者似乎深谙“信息密度”的艺术，他们不会把文字挤得密密麻麻，而是通过适当的间距和分段，让复杂的统计流程得以“呼吸”。很多教科书为了节省篇幅，把公式和文字混杂在一起，让人需要反复回溯才能理清逻辑线，但这本书则不同，它会把核心公式独立出来，用框线或加粗来强调，旁边的注释则用更简洁的语言进行解释，形成一种清晰的视觉层级。这种对阅读体验的关注，体现了出版团队的专业素养和对读者的尊重。它让原本可能枯燥的学习过程，变成了一种相对愉悦的探索之旅，这对于需要反复研读的工具性书籍而言，是极其重要的加分项。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于“管理”和“统计”结合的书籍多如牛毛，但大多要么是统计公式的堆砌，让人望而却步，要么就是停留在管理案例的泛泛而谈，缺乏实质性的工具支撑。这本书的厉害之处，在于它找到了一个近乎完美的平衡点，而且这种平衡不是靠牺牲深度换来的。我特别欣赏它对“实战性”的追求，书中穿插了大量跨行业的真实案例，这些案例的设置绝非简单的素材填充，而是深度嵌入了统计思维的解决流程。例如，在讨论假设检验的应用时，它会模拟一个市场部门在推出新产品定价策略后面临的困境，然后一步步引导读者，如何设定无效假设、如何收集数据、如何选择恰当的检验方法，直到得出具有业务指导意义的结论。这种手把手的带领，远比单纯的公式推导来得有效得多。读完一个案例，我感觉自己仿佛真的参与了一次完整的商业决策过程，手里也切实掌握了一套可以立即投入使用的分析框架。对于那些渴望将理论知识转化为生产力的职场人士来说，这本书简直就是一本“工具箱”式的指南，它教你的不仅是“是什么”，更是“怎么做”。