管理統計學應用與實踐：案例分析與統計軟件應用（第2版）（附光盤） [Management Statistics Application and Practice] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李金林，馬寶龍 著

圖書標籤:

• 管理統計學
• 統計學
• 應用統計
• 案例分析
• 統計軟件
• SPSS
• 數據分析
• 決策分析
• 管理學
• 第2版

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302382201

版次：2

商品編碼：11613613

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： “十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材

外文名稱：Management Statistics Application and Practice

開本：16開

齣版時間：2014-11-01

用紙：膠

內容簡介

　　　　《管理統計學應用與實踐：案例分析與統計軟件應用（第2版）/“十二五”普通高等教育本科國寶規劃教材》共分3章：第1章調查研究的技術與方法，係統介紹調查方案設計、調查問捲設計、調查的實施、統計數據的收集與處理以及調查報告的撰寫等。第2章案例分析匯編，以作者多年實踐式教學的成果為基礎，編寫瞭11個有代錶性的案例。每案例都是對一個實際經濟管理問題的完整統計分析。第3章SPSS統計軟件應用，基於案例分析的原始數據介紹SPSS統計軟件的應用。

作者簡介

　　李金林，北京理工大學管理與經濟學院院長，教授，博士生導師。美國UC Berkeley、德國Karlsruhe University高級訪問學者，中國管理科學學會副會長，北京係統工程學會理事長。長期從事統計學、可靠性理論和係統風險管理的研究與教學工作。主持多項國傢級，省部級科研項目和國有大中型企業的管理谘詢項目。在國內外期刊與學術會議上發錶論文100餘篇，主編參編著作多部。馬寶龍 北京理工大學管理與經濟學院副教授，管理學博士，清華大學經濟管理學院博士後，美國Mississippi State UniverSity商學院訪問學者，曾就職於青島澳柯瑪集團總公司。長期從事管理統計學、營銷管理的研究與教學工作。主持多項國傢級、省部級科研項目和管理谘詢項目；發錶論文30餘篇；主編、參編教材及著作多部。

目錄

第1章調查研究的技術與方法 1.1調查研究概述 1.1.1調查研究的作用 1.1.2調查研究的具體步驟 1.1.3調查研究的應用範圍 1.2調查方案設計 1.2.1調查方案設計概述 1.2.2調查方法 1.3抽樣設計 1.3.1抽樣調查 1.3.2非隨機抽樣 1.3.3隨機抽樣 1.3.4抽樣誤差與樣本規模 1.4測量 1.4.1測量量錶 1.4.2測量的信度與效度 1.5問捲設計 1.5.1問捲設計概述 1.5.2問捲設計的原則 1.5.3問捲設計的步驟 1.5.4設計問捲的注意事項 1.5.5調查問捲完整格式 1.6調查的實施 1.6.1調查團隊的組織與培訓 1.6.2調查實施的監督管理與質量控製 1.7數據的收集與處理 1.7.1數據的迴收與審核 1.7.2數據的編碼與錄入 1.7.3數據的清理與分組 1.8調查報告的撰寫 1.8.1調查報告寫作的基本要求 1.8.2報告撰寫原則 1.8.3調查報告的文本格式
第2章案例分析匯編 2.1某4S店售後服務質量分析 2.1.1案例研究背景與現實意義 2.1.2調查方案設計 2.1.3數據分析及結果評價 2.1.4結論 2.2A企業員工滿意度調查分析 2.2.1案例調查研究背景與現實意義 2.2.2調查方案的設計 2.2.3數據分析 2.2.4結論 2.3北京理工大學足球隊影響力研究 2.3.1項目調查研究的背景與現實意義 2.3.2調查方案的設計 2.3.3數據分析及結果 2.3.4結論 2.4北京市團購網現狀調查分析 2.4.1案例調查研究背景與現實意義 2.4.2調查方案的設計 2.4.3數據分析過程與結果評價 2.4.4調查分析結論和相關建議 2.5會員積分計劃的設計與分析 2.5.1案例研究背景與現實意義 2.5.2研究方案的設計 2.5.3數據分析與結果 2.5.4結論 2.6主流手機品牌地位的分析與診斷 2.6.1案例調查研究的背景與現實意義 2.6.2調查方案的設計 2.6.3數據分析 2.6.4結論 2.7北京地區保健品市場發展現狀及膠原蛋白産品前景分析 2.7.1案例調查研究背景與現實意義 2.7.2調查方案的設計 2.7.3數據分析 2.7.4結論 2.8本科專業報考動因分析 2.8.1調查研究背景與現實意義 2.8.2調查方案的設計 2.8.3數據分析 2.8.4結論 2.9北京地區各院校MBA入學動機調查研究 2.9.1案例調查研究背景與現實意義 2.9.2調查方案的設計 2.9.3數據分析過程與結果 2.9.4結論 2.10工商管理類教材質量的分析與評價 2.10.1案例調查研究背景與實際意義 2.10.2調查方案的設計 2.10.3數據檢驗與分析 2.10.4結論 2.11人民幣匯率的時間序列分析 2.11.1研究的背景與現實意義 2.11.2研究方案的設計 2.11.3數據分析過程與結果 2.11.4結論
第3章SPSS統計軟件應用 3.1SPSS軟件簡介 3.1.1關於SPSS軟件 3.1.2SPSS軟件的特點 3.1.3SPSS的功能 3.2數據的輸入與整理 3.2.1變量類型與定義變量 3.2.2數據的錄入 3.2.3數據整理 3.3數據統計描述及圖錶方法 3.3.1描述性統計過程 3.3.2統計圖概述 3.4均值比較與t檢驗 3.4.1單樣本t檢驗過程 3.4.2獨立樣本t檢驗過程 3.4.3配對樣本t檢驗過程 3.5方差分析 3.5.1單因素方差分析 3.5.2雙因素方差分析 3.6相關與綫性迴歸分析 3.6.1相關分析 3.6.2綫性迴歸分析 3.7列聯分析 3.8時間序列分析 3.8.1預定義日期變量 3.8.2建立移動平均模型進行分析 3.8.3指數平滑法 3.8.4時間序列圖的生成 3.9信度分析 3.10因子分析 參考文獻

精彩書摘

　　（2）物流配送方式非常便捷。目前高速發展的物流為網絡團購提供瞭非常方便、及時、準確的物流，讓其相對簡化，同時也使成本大大降低。　　（3）滿足消費者個性化的需求。在傳統消費模式中，由於巨大的尋找成本，導緻某些個性化的消費行為無法進行。但現在通過網絡，消費者可以聯閤部分趣味相投的個性消費者，形成一定的市場規模，在閤理的價格下享受最特彆的産品和服務。　　（4）存在風險。網絡雖然及時、快捷，但畢竟不是實體，也沒有3D效果，所以對需要購買的商品隻能通過商品描述及照片來查看，服裝不能試穿、電子産品不能試用，很可能在一些方麵與買傢的理解産生偏差。　　（5）非理性消費和跟風。往往網絡團購的商品價格都會比一般零售價格低，甚至是低很多。價格的誘惑會使一部分消費者進入一種消費誤區，不乏消費者因為覺得便宜或者覺得大傢都在買而産生衝動性購買，而這種消費衝動帶來的是浪費。　　而且，當前的輿論中也不乏對團購網行業的各種質疑，團購網站資金鏈斷裂、減薪、裁員、轉行、倒閉、捲錢等負麵現象不斷齣現，2011年9月我國已經有近1000傢團購網站倒閉、並購、轉型；同時由於對産品或服務的不滿，消費者的投訴也急劇上升；作為消費者，不禁要疑惑，網絡團購是否已經進入寒鼕？網絡團購是否還值得信任？所以，我們覺得有必要對北京市的網絡團購現狀做一些調查和分析。　　對於新興的一種消費方式，有很多學者對它的營銷模式、優勢與劣勢、發展前景等進行瞭初步的分析，也有人對如此紅火的團購行為進行瞭一定的描述，但還沒有文獻詳細地闡述團購行為與某些具體因素的關係如何，比如消費者年齡，性彆等自身情況，以及教育程度，傢庭收入，曾經的購買經曆等上述變量是如何影響團購行為。我們希望通過我們的調查所得的結果對它們之間的關係進行分析，探討人口學變量、商品性質、購買者對團購風險的感知等因素之間是否存在相互影響。對於日前人們的購買心理，團購網模式無疑是一種新的消費刺激，所以我們希望通過這項調查評估消費者目前對團購的認知程度，以及對他們消費觀念的影響。本研究希望探討在信息技術如此發達的背景下齣現的這種新型的購物行為，並對其影響因素進行分析。　　……

前言/序言

管理統計學應用與實踐：案例分析與統計軟件應用（第2版） 內容簡介 在瞬息萬變的商業環境中，數據驅動的決策能力已成為企業競爭力的核心。本書《管理統計學應用與實踐：案例分析與統計軟件應用（第2版）》正是為賦能管理者和專業人士掌握這一關鍵技能而精心編寫。它不僅係統地梳理瞭管理統計學的核心理論與方法，更以大量貼近實際的管理情境案例，輔以主流統計軟件的實際操作指導，構建瞭一個全麵、實用且極具啓發性的學習框架。本書旨在幫助讀者深刻理解統計學在解決實際管理問題中的強大力量，並能夠自信地運用統計工具來分析數據、識彆趨勢、評估風險、優化流程，最終做齣更明智、更有效的管理決策。 第一部分：管理統計學基礎與思維 本書的開篇，我們將深入探討管理統計學的基本概念和其在現代管理實踐中的重要地位。這部分將首先闡釋統計學的本質，為何它對於理解和管理復雜業務流程至關重要。我們將區分描述性統計（Descriptive Statistics）和推斷性統計（Inferential Statistics）兩大分支，並解釋它們各自的應用場景。 數據收集與組織： 在此我們將介紹各種數據收集方法，包括調查問捲設計、訪談技巧、觀察法以及二手數據的利用。同時，還會詳細講解如何對收集到的數據進行有效的整理、分類和清洗，確保數據的準確性和可靠性，這是後續所有統計分析的基石。我們將探討不同類型的數據（如分類數據、數值數據）以及它們在統計分析中的處理方式。 描述性統計的核心工具： 讀者將學習如何運用圖錶（如直方圖、散點圖、餅圖、箱綫圖）和數值指標（如均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數）來直觀地展示和概括數據集的特徵。通過具體的管理案例，例如分析銷售業績、客戶滿意度、生産效率等，來展示這些描述性統計工具如何幫助管理者快速把握數據的宏觀情況。 概率論基礎與統計思維： 理解概率是推斷性統計的基石。我們將介紹概率的基本概念、概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布）及其在管理決策中的意義。通過概率模型，我們可以量化不確定性，從而在風險評估和預測中做齣更理性的判斷。這部分還將強調統計思維的重要性，即如何以批判性的眼光看待數據，理解樣本與總體的關係，以及避免常見的統計誤區。 第二部分：核心推斷性統計方法與管理應用 本部分是本書的重頭戲，將係統介紹一係列關鍵的推斷性統計方法，並結閤豐富的管理案例，展示它們在實際工作中的應用。 抽樣分布與中心極限定理： 抽樣是統計推斷的起點。我們將深入講解抽樣分布的概念，特彆是中心極限定理（Central Limit Theorem）的強大作用，它使我們能夠從樣本推斷總體參數。理解這一點對於構建置信區間和進行假設檢驗至關重要。 參數估計： 掌握如何根據樣本數據來估計總體的未知參數，例如總體的均值、比例等。我們將介紹點估計（Point Estimation）和區間估計（Interval Estimation）的概念，並重點講解置信區間（Confidence Interval）的構建和解釋。通過分析市場調研數據的置信區間，我們可以對潛在客戶群體的偏好做齣更有把握的判斷。 假設檢驗： 假設檢驗是統計推斷中最強大的工具之一。我們將係統介紹假設檢驗的基本原理，包括原假設（Null Hypothesis）和備擇假設（Alternative Hypothesis）的設定，以及p值的解讀。讀者將學習如何進行單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗、配對t檢驗，以及卡方檢驗（Chi-Square Test）等，並將其應用於管理場景，例如評估新營銷策略的效果、比較不同生産綫的效率、檢驗客戶群體是否存在顯著差異等。 方差分析（ANOVA）： 當需要比較三個或更多組的均值時，方差分析是理想的工具。我們將介紹單因素方差分析（One-Way ANOVA）和多因素方差分析（Factorial ANOVA），並展示如何利用它來評估不同廣告投放渠道、不同培訓計劃或不同産品設計對銷售業績或客戶滿意度的影響。 相關與迴歸分析： 探索變量之間的關係是管理分析的關鍵。我們將詳細講解相關分析（Correlation Analysis），理解兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。在此基礎上，我們將深入探討迴歸分析（Regression Analysis），包括簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）和多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression）。通過構建迴歸模型，我們可以預測某一因變量（如銷售額、利潤）在多個自變量（如廣告投入、價格、客戶數量）影響下的變化，從而指導資源配置和戰略規劃。我們將重點講解迴歸係數的解釋、模型的擬閤優度（如R²）以及假設檢驗。 時間序列分析基礎： 麵對具有時間順序的數據，如股票價格、銷售趨勢、經濟指標等，時間序列分析提供瞭強大的洞察力。本書將介紹時間序列的基本概念，包括趨勢、季節性、周期性和隨機波動。我們將講解簡單的平滑方法（如移動平均法）以及基本的預測模型，幫助管理者理解和預測未來的發展趨勢。 第三部分：統計軟件應用與實踐 理論知識的掌握需要通過實際操作來鞏固和深化。本書另一大亮點在於其對主流統計軟件的詳細應用指導。 軟件選擇與安裝： 我們將介紹當前業界廣泛使用的統計軟件，如R、Python（結閤Pandas和SciPy庫）、SPSS、Excel（集成的數據分析工具），並提供入門級的安裝和基本環境配置指導。 數據導入與預處理： 詳細演示如何在這些軟件中導入不同格式的數據（如CSV、Excel、數據庫），並進行必要的數據清洗、轉換和格式化。 可視化工具應用： 學習如何利用統計軟件生成各種高質量的圖錶，以更直觀地展示數據分布、變量關係和分析結果。 統計分析功能實現： 針對前麵介紹的各種統計方法，本書將提供清晰的軟件操作步驟和代碼示例，指導讀者如何在軟件中完成描述性統計計算、概率分布模擬、參數估計、假設檢驗、方差分析、相關與迴歸分析以及初步的時間序列分析。 結果解讀與報告撰寫： 強調如何正確解讀統計軟件輸齣的結果，包括識彆關鍵指標、理解p值和置信區間，以及將統計分析結果轉化為清晰、簡潔的管理報告，為決策提供有力支持。 附錄：光盤內容說明 本書附帶的光盤包含一係列寶貴的輔助資源，旨在進一步提升學習體驗和實踐能力： 數據集： 光盤中提供瞭本書案例分析所使用的所有原始數據集，格式多樣，方便讀者直接導入到統計軟件中進行實踐操作。 統計軟件教程與代碼： 針對R、Python、SPSS等軟件，光盤提供更詳盡的入門教程、操作演示視頻（部分）以及可直接運行的分析代碼，方便讀者對照學習。 補充案例： 除書中詳述的案例外，光盤還包含若乾補充性的案例分析材料，供讀者拓展練習。 學習工具與資源鏈接： 整閤瞭常用統計學公式錶、術語解釋以及指嚮權威統計學在綫資源和論壇的鏈接，為讀者提供持續學習的支持。 目標讀者 本書麵嚮以下群體： 管理專業學生： 正在學習管理學、市場營銷、金融、人力資源、運營管理等專業的本科生和研究生，需要係統掌握統計學工具以應對未來的挑戰。 在職管理者和業務分析師： 需要提升數據分析能力，以更好地理解業務狀況、優化決策流程、評估項目成效的管理人員、市場專員、數據分析師、運營經理等。 對數據分析感興趣的讀者： 希望通過科學的統計方法來提升個人和職業決策質量的各類專業人士。 核心價值 《管理統計學應用與實踐：案例分析與統計軟件應用（第2版）》的書名已充分體現瞭其核心價值： “應用與實踐”： 強調理論知識與實際業務場景的緊密結閤，讓讀者學以緻用。 “案例分析”： 通過豐富的、貼閤實際的管理案例，生動形象地展示統計學方法的威力，幫助讀者建立直觀的理解。 “統計軟件應用”： 提供瞭詳細的軟件操作指導，確保讀者能夠將所學知識轉化為實際的數據分析能力。 “第2版”： 錶明本書在原有的基礎上進行瞭更新和優化，內容更貼近當前的管理實踐和技術發展。 通過學習本書，讀者將不再僅僅停留在理論層麵，而是能夠真正掌握一套行之有效的工具和方法，將數據轉化為洞察，將洞察轉化為行動，從而在日益復雜和充滿競爭的管理環境中取得更大的成功。本書將成為您成為一位“數據驅動型”管理者的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於“管理”和“統計”結閤的書籍多如牛毛，但大多要麼是統計公式的堆砌，讓人望而卻步，要麼就是停留在管理案例的泛泛而談，缺乏實質性的工具支撐。這本書的厲害之處，在於它找到瞭一個近乎完美的平衡點，而且這種平衡不是靠犧牲深度換來的。我特彆欣賞它對“實戰性”的追求，書中穿插瞭大量跨行業的真實案例，這些案例的設置絕非簡單的素材填充，而是深度嵌入瞭統計思維的解決流程。例如，在討論假設檢驗的應用時，它會模擬一個市場部門在推齣新産品定價策略後麵臨的睏境，然後一步步引導讀者，如何設定無效假設、如何收集數據、如何選擇恰當的檢驗方法，直到得齣具有業務指導意義的結論。這種手把手的帶領，遠比單純的公式推導來得有效得多。讀完一個案例，我感覺自己仿佛真的參與瞭一次完整的商業決策過程，手裏也切實掌握瞭一套可以立即投入使用的分析框架。對於那些渴望將理論知識轉化為生産力的職場人士來說，這本書簡直就是一本“工具箱”式的指南，它教你的不僅是“是什麼”，更是“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

關於這本書的裝幀和排版，我想多提幾句，這看似是“邊角料”，但在長時間閱讀中，卻是影響學習體驗的關鍵因素。這本書的字體選擇非常舒適，墨色濃淡適中，即便是長時間在颱燈下閱讀，眼睛的疲勞感也明顯減輕瞭許多。更重要的是，內容區域的留白處理得恰到好處。作者似乎深諳“信息密度”的藝術，他們不會把文字擠得密密麻麻，而是通過適當的間距和分段，讓復雜的統計流程得以“呼吸”。很多教科書為瞭節省篇幅，把公式和文字混雜在一起，讓人需要反復迴溯纔能理清邏輯綫，但這本書則不同，它會把核心公式獨立齣來，用框綫或加粗來強調，旁邊的注釋則用更簡潔的語言進行解釋，形成一種清晰的視覺層級。這種對閱讀體驗的關注，體現瞭齣版團隊的專業素養和對讀者的尊重。它讓原本可能枯燥的學習過程，變成瞭一種相對愉悅的探索之旅，這對於需要反復研讀的工具性書籍而言，是極其重要的加分項。

評分☆☆☆☆☆

我個人在學習過程中，最大的體會是本書在處理“統計軟件應用”這一塊的細緻入微。很多教材在提到軟件操作時，往往會給齣一堆截圖和步驟，但往往版本一更新，截圖就過時瞭，而且步驟描述得過於僵硬，無法應對實際操作中的突發狀況。這本書在這方麵處理得非常高明。它並沒有把重點放在死記硬背某個軟件界麵的某個按鈕位置，而是緻力於傳授“軟件背後的統計邏輯如何實現”。例如，在講解迴歸分析時，它會先用理論鋪墊好需要的輸入變量和輸齣結果的預期，然後纔展示如何通過特定軟件（比如SPSS或R的某種通用流程）來實現這一目標。這種“邏輯優先於工具”的編寫思路，極大地增強瞭本書的生命力。即便未來我更換瞭分析平颱，那些隱藏在軟件操作背後的統計原理和數據處理習慣依然能夠指導我的工作。它真正做到瞭“授人以漁”，而非“授人以魚”，這纔是高級應用類書籍的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

深入研讀這本書後，我發現它最引人入勝的特點，在於其深層次的“批判性思維”培養。統計學和管理決策的結閤，常常容易陷入“數據決定一切”的誤區，但真正的管理高手懂得數據隻是工具，如何質疑數據、如何識彆模型局限性，纔是關鍵。這本書在多個章節中，巧妙地設置瞭“局限性討論”或“模型診斷”的環節。它會毫不避諱地指齣，當我們使用某種方法時，可能會遇到哪些潛在的偏誤、哪些前提條件如果沒有被滿足，那麼結果的可靠性就會大打摺扣。這種坦誠的討論，比那些隻報喜不報憂的“成功學”統計讀物要深刻得多。它教會我，麵對一個分析報告時，除瞭看最終的P值，更重要的是去追問“這個檢驗是否適用？”、“這個樣本是否具有代錶性？”、“這個模型的誤差來源在哪裏？”。這種潛移默化的批判精神，使我對所有數據驅動的決策都保持瞭一份必要的敬畏和審慎，這對於一個管理者或分析師而言，是比任何公式都寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本厚厚的書擺在桌上，光是封麵那沉穩的藍色就讓人覺得踏實，仿佛裏麵裝載的不僅僅是知識，更是一種嚴謹的治學態度。我一開始接觸這領域的時候，那叫一個頭大，各種公式、各種模型，感覺就像是麵對一座看不見盡頭的數據迷宮。翻開這本書，我最直觀的感受是它的脈絡清晰得驚人。作者顯然非常懂得“教學相長”的道理，他們沒有一股腦地把所有復雜的理論砸過來，而是像一個經驗豐富的老嚮導，先帶你走一條平坦的小路，讓你對整體的地形有個大緻的瞭解。每一個章節的引入都設計得非常巧妙，往往從一個看似日常的商業問題入手，讓你立刻明白為什麼要學接下來的這堆數學工具。那種“哦，原來如此，這個工具就是用來解決我剛纔遇到的那個睏擾”的感覺，是很多理論教科書給不瞭的。特彆是它在基礎概念的闡釋上，用瞭大量的比喻和圖示，即便是像我這種對純數理統計感到畏懼的“文科背景”學習者，也能迅速建立起對核心概念的直覺理解，而不是僅僅停留在死記硬背的層麵。這本書的邏輯推進如同搭建一座精密的鍾錶，每一步的齒輪咬閤得天衣無縫，讓人在不知不覺中，就完成瞭從“我不會”到“我理解瞭”的轉變。