具体描述
全书由Excel和SPSS简介、基于Excel的统计学实验和基于SPSS的统计学实验三大部分组成。第一部分Excel和SPSS简介包含Excel简介和SPSS简介两方面内容；第二部分基于Excel的统计学实验包含统计数据的搜集与整理、统计图表、统计数据的描述、长期趋势和季节变动测定、相关分析、回归分析、综合实验等7个实验项目；第三部分基于SPSS的统计学实验包括绘制统计图、描述性统计分析、简单相关与线性回归分析、总体均值的区间估计等统计学实验。
著者信息
图书目录
一、Excel 简介（2）
（一）Excel 中的基本概念（2）
（二）Excel 的主要操作方法和步骤（3）
（三）加载“数据分析”工具（5）
（四）Excel 主要统计函数简介（10）
二、SPSS 简介（15）
（一）SPSS 的两个基本窗口（16）
（二）SPSS 数据文件的建立（18）
第二部分 基于Excel 的统计学实验
实验一 统计数据的搜集与整理（26）
一、实验目的及要求（26）
二、统计数据的搜集（26）
（一）间接数据的搜集（26）
（二）直接数据的搜集（31）
三、统计数据的整理（40）
（一）数据的预处理（40）
（二）数据的整理（48）
四、综合实例（53）
五、思考题（57）
实验二 统计图表（60）
一、 实验目的及要求（60）
二、利用 Excel 绘制统计表（60）
（一）统计表及其构成要素（60）
（二）利用 Excel 绘制统计表（61）
三、利用 Excel 绘制统计图（67）
（一）直方图（折线图、频数分布曲线）的绘制（67）
（二）条形图（柱形图）的绘制（71）
（三）线图的绘制（78）
四、思考题（81）
实验三 统计数据的描述（82）
一、实验目的及要求（82）
二、实验内容（82）
（一）运用函数法进行描述统计（82）
（二）运用“描述统计”工具进行描述统计（84）
三、综合实例（85）
四、思考题（91）
实验四 长期趋势和季节变动测定（94）
一、实验目的及要求（94）
二、长期趋势测定（94）
（一）实验方法（94）
（二）实验内容（94）
三、季节变动测定（98）
（一）实验方法（99）
（二）实验内容（99）
四、思考题（101）
实验五 相关分析（103）
一、实验目的及要求（103）
二、实验内容（103）
（一）绘制散点图（103）
（二）运用常规方法计算相关系数（107）
（三）运用函数法计算相关系数（108）
（四）运用数据分析工具计算相关系数（109）
（五）相关系数的显着性检验（111）
三、思考题（111）
实验六 回归分析（112）
一、实验目的及要求（112）
二、实验内容（112）
（一）用常规方法建立一元线性回归方程（112）
（二）用“添加线性趋势线”建立一元线性回归方程（113）
（三）利用统计函数建立一元线性回归方程（116）
（四）运用数据分析工具进行回归分析（119）
三、思考题（122）
实验七 综合实验（123）
一、实验目的及要求（123）
二、实验简介（123）
三、实验过程（124）
（一）变量的选择（124）
（二）数据搜集及初步处理（125）
（三）数据整理和描述（145）
（四）相关和回归分析（159）
四、思考题（166）
第三部分 基于SPSS 的统计学实验
一、绘制统计图（168）
（一）条形图的绘制（168）
（二）直方图的绘制（172）
（三）线图的绘制（175）
（四）饼图的绘制（178）
二、描述性统计分析（181）
（一）基本描述统计（181）
（二）频数分析（188）
三、简单相关分析与线性回归分析（195）
（一）简单相关分析（195）
（二）线性回归分析（198）
（三）综合实例（200）
四、总体均值的区间估计（204）
附録（207）
调查问卷一（207）
调查问卷二（208）
附表1（211）
附表2（212）
图书序言
统计学是搜集、处理、分析数据的科学。20世纪以来，随着电子计算机技术的不断提高，统计学的理论和应用也获得迅速而长足的发展。统计学作爲经济及管理类专业的基础课程，已经形成了理论教学与实验教学相结合的完整的教学体系。
全书由Excel 和SPSS 简介、基于Excel 的统计学实验和基于SPSS 的统计学实验三大部分组成。第一部分Excel 和SPSS 简介包含Excel 简介和SPSS 简介两方面内容；第二部分基于Excel 的统计学实验包含统计数据的搜集与整理、统计图表、统计数据的描述、长期趋势和季节变动测定、相关分析、回归分析、综合实验等7 个实验项目；第三部分基于SPSS 的统计学实验包括绘制统计图、描述性统计分析、简单相关与线性回归分析、总体均值的区间估计等统计学实验。
《统计学实验（第四版）》是在《统计学实验（ 第三版）》的基础上进行修改充实完成的。主要从以下几方面做了修改完善：第一，所有需要用到“数据分析”功能的内容，增加了在Excel 2007、Excel 2010和Excel 2013中的操作介绍；第二，除少数情况外，所有年度数据更新到2017年，所有月度数据更新到2018 年；第三，增加或修改了第二部分（ 基于Excel的统计学实验）的各个实验后的思考题；第四，修改了第二部分实验一（ 统计数据的搜集与整理）中的调查方案；第五，修改了第二部分实验二（统计图表） 中的利用Excel 绘制统计表的内容。
黄应绘撰写了第二部分（基于Excel 的统计学实验） 中的实验一、实验三、实验七，苏继伟撰写了第一部分（Excel 和SPSS 简介）中的Excel 简介和第二部分（基于Excel 的统计学实验）中的实验二，李红撰写了第一部分（Excel 和SPSS 简介）中的SPSS 简介和第三部分（基于SPSS 的统计学实验），吴东晟撰写了第二部分（基于Excel 的统计学实验）中的实验四、实验五、实验六，最后由黄应绘负责将全书内容修改完善、总篡。第四版的修改完善主要由黄应绘完成。
本书的出版得到了重庆工商大学经济管理实验教学中心、重庆工商大学经济管理实验教学学术委员会全体成员、重庆工商大学数学与统计学院等多方面的大力支持与帮助，在此一并表示衷心的感谢！
尽管我们做了不少修改，但书中难免仍会有缺憾。对于书中的不足，恳请各位读者朋友提出宝贵意见。
图书试读
用户评价
《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，了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。書裡面從最基本的簡單隨機抽樣、系統抽樣，到更進階的分層抽樣、叢集抽樣，都做了非常清晰的介紹，並且說明了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卷調查時，就遇到了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，選擇了最合適的抽樣策略。而且，書裡面在信賴區間的部分，不僅僅是教我們計算，更重要的是，它深入淺出地解釋了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，而是反映了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」方面的教學，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面提供了非常實用的指導。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，書裡面提供了詳細的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，書裡面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，實在是太有幫助了。它讓統計學不再只是紙上談兵，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。它提供了大量的範例數據集，並且針對各種常用的統計軟體，例如SPSS、R、Python，提供了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，當我按照書裡面的指示，一步步地在SPSS軟體中輸入指令，跑出分析結果，並且看到那些因素負荷量、特徵值等等的數據時，我才真正理解了什麼是因子分析。而且，書裡面還會引導我們如何解讀這些輸出結果，例如，如何判斷哪些變項可以合併成一個因子，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，即使我只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，找到最適合的方法，真的是非常實用。
评分拿到《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。書裡面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，甚至還包含了重複測量變異數分析，都做到了非常詳盡的介紹。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，還會透過圖表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，書裡面提供的多因子ANOVA範例，恰恰就符合我的研究情境，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，書裡面還會教我們如何進行事後比較檢定，像是Tukey檢定，來找出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，為了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，作者用了一個實際的例子，說明如果殘差不符合常態分佈，會對模型的預測準確性造成多大的影響。書裡面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合走統計這條路。但是，每當我熬過一個難關，看到自己能夠成功地跑出一個模型，並且能夠解釋模型背後代表的意義時，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「非參數統計」的介紹上，給了我很大的啟發。有時候，我們在做數據分析時，並不能保證數據一定符合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。書裡面從一些基礎的曼-惠特尼U檢定、Wilcoxon符號秩檢定，到一些更進階的Kruskal-Wallis檢定，都做了非常清晰的介紹。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，說明什麼時候適合使用非參數方法，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，不符合T檢定的常態假設，當時我有點不知所措，但是翻開這本書，找到了曼-惠特尼U檢定，並且按照書中的步驟進行了分析，最終得到了有意義的結果。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。它擴展了我的統計分析工具箱，也讓我更有信心去面對各種不同的數據挑戰。
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，要嘛就是表格，要嘛就是一些簡單的長條圖、圓餅圖。但這本書裡面，它花了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，來繪製出更專業、更有洞察力的圖表。從散佈圖、箱型圖，到更進階的熱力圖、地理資訊圖，它都一一做了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，書裡面的圖表展示，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出來，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，書裡面還提到了一些關於如何選擇合適圖表來呈現不同類型數據的原則，像是什麼情況下適合用折線圖，什麼情況下適合用長條圖，這對於我們這些需要寫報告、做簡報的人來說，實在是太重要了。我曾經花了好幾個小時，只為了畫一張能讓老師一眼看懂的圖，但有了這本書的指導，我現在做圖的效率和品質都提升了不少，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。熟悉是因為裡面的基本概念，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。書裡面的實驗設計部分，我特別喜歡它會從實際生活中的例子出發，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，只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，然後期待著結果出現。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，我記得有一次為了理解一個多變量分析的實驗，我硬是花了兩天的時間才把前置概念搞懂，真的讓人捏把冷汗。但也就是這樣，每次克服一個難題，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了一步。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，有了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。書裡面的講解，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，書裡面還會引導我們如何解釋迴歸係數的意義，如何判斷模型的擬合優度，還有如何進行殘差分析。我記得有一次，我為了分析影響消費者購買意願的各種因素，用了多重線性迴歸，書裡提供的範例，讓我能夠更精準地挑選出重要的自變項，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「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。書裡面從最基礎的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，它不是只有講理論，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，每個檢定的背後代表的統計意義是什麼，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。它不只是提供方法，更重要的是，它培養了我們正確的統計思維，讓我們在面對數據時，能夠有更深入的理解和判斷。
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