賈俊平2025/3/19統計學—基于SPSS（第5版）21世紀統計學系列教材課程內容描述統計、推斷統計、其他方法使用軟件SPSS學分與課時

3學分，1~17周，每周3課時課程簡介賈俊平2025/3/191.1統計學及其應用1.2數據及其來源1.3統計學與統計軟件

第1章數據與統計學問題與思考—怎樣理解統計結論思考以下問題吸煙對健康是有害的，吸香煙的男性減少壽命2250天不結婚的男性會減少壽命3500天，不結婚的女性會減少壽命1600天身體超重30%會使壽命減少1300天每天攝取500毫升維生素C，生命可延長6年身材高的父親，其子女的身材也較高一項研究表明：杰出科學家做出重大貢獻的最佳年齡區在25～45歲之間，其最佳峰值年齡和首次貢獻的最佳成名年齡隨著時代的變化而逐漸增大上課坐在前面的學生平均考試分數比坐在后面的學生高中國科學院空間環境研究預報中心的專家稱，在神舟七號載人航天飛行期間，飛船遭遇空間碎片的概率在百萬分之一以下

1.1

統計學及其應用什么是統計學統計學——收集、處理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學描述性方法研究數據收集、整理和描述的統計學方法描述數據特征，找出數據的基本規律內容包括：數據收集、處理、展示、描述性分析推斷性方法研究如何利用樣本數據來推斷總體特征的統計學方法對總體特征作出推斷內容包括：參數估計和假設檢驗

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統計學及其應用統計學研究什么統計學研究的是來自各領域的數據統計學沒有任何固定的對象，是一門獨特的學問用于解決其他領域內的問題按薩維奇(L.J.Savage)的說法：統計學基本上是寄生的。靠研究其他領域內的工作而生存。這不是對統計學的輕視，這是因為對很多寄主來說，如果沒有寄生蟲就會死。對有的動物來說，如果沒有寄生蟲就不能消化它們的食物。因此，人類奮斗的很多領域，如果沒有統計學，雖然不會死亡，但一定會變得很弱

1.1

統計學的應用統計學的應用領域——幾個例子【例1-1】——用統計識別作者

1787—1788年，三位作者AlexanderHamilton，JohnJay和JamesMadison為了說服紐約人認可憲法，匿名發表了著名的85篇論文。這些論文中的大多數作者已經得到了識別，但是，其中的12篇論文的作者身份引起了爭議通過對不同單詞的頻數進行統計分析，得出的結論是，JamesMadison最有可能是這12篇論文的作者。現在，對于這些存在爭議的論文，認為JamesMadison是原創作者的說法占主導地位，而且幾乎可以肯定這種說法是正確

1.1

統計學的應用統計學的應用領域——幾個例子【例1-2】——用簡單的描述統計量得到一個重要發現費舍(R．A．Fisher)在1952的一篇文章中舉了一個例子，說明如何由基本的描述統計量的知識引出一個重要的發現。20世紀早期，哥本哈根卡爾堡實驗室的施密特(J.Schmidt)發現不同地區所捕獲的同種魚類的脊椎骨和鰓線的數量有很大不同；甚至在同一海灣內不同地點所捕獲的同種魚類，也發現這樣的傾向然而，鰻魚的脊椎骨的數量變化不大。施密特從歐洲各地、冰島、亞速爾群島以及尼羅河等幾乎分離的海域里所捕獲的鰻魚的樣本中，計算發現了幾乎一樣的均值和標準偏差值。由此，施密特推斷所有各個不同海域內的鰻魚是由海洋中某公共場所繁殖的。后來名為“戴納(Dana)”的科學考察船在一次遠征中發現了這個場所

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統計學的應用統計學的應用領域——幾個例子

1.1

統計學的應用統計學誤用與濫用統計濫用不好的樣本或過小的樣本誤導性圖表局部描述故意曲解統計應用上的兩個極端——不用或幾乎不用統計；簡單問題復雜化在統計應用中，這兩個極端都是不可取的簡單的方法不一定沒用，復雜的方法也不一定有用。正如有的學者所說的，最簡單的模型往往是最有用的統計應該恰當地應用到它能起作用的地方。不能把統計神秘化，更不能歪曲統計，把統計作為掩蓋實事的陷阱

1.2

數據及其來源變量與數據——變量及其分類變量(variable)觀察一個企業的銷售額，這個月和上個月不同；觀察股票市場上漲股票的家數，今天與昨天數量不一樣；觀察一個班學生的生活費支出，一個人和另一個人不一樣；投擲一枚骰子觀察其出現的點數，這次投擲的結果和下一次也不一樣“企業銷售額”、“上漲股票的家數”、“生活費支出”、“投擲一枚骰子出現的點數”等就是變量數據(data)變量的觀測結果變量的分類類別變量(定性)無序類別變量(名義值)有序類別變量(順序值)數值變量(定量)離散變量(離散值)連續變量(連續值)

1.2

數據及其來源變量與數據——變量及其分類類別變量(categoricalvariable)取值為事物屬性或類別以及區間值的變量，也稱分類變量(classifiedvariable)或定性變量(qualitativevariable)比如，觀察人的性別、公司所屬的行業、用戶對商品的評價時，得到的結果就不是數字，而是用法文字表示的類別類別變量根據取值是否有序分為兩種名義(nominal)值類別變量也稱無序類別變量，其取值是不可以排序的順序(ordinal)值類別變量也稱有序類別變量，其取值間可以排序數值變量(metricvariable)取值為數字的變量，也稱為定量變量(quantitativevariable)數值型變量根據其取值的不同，可以分為離散變量(discretevariable)和連續變量(continuousvariable)離散型變量是只能取有限個值是變量，而且其取值可以一一列舉。連續型變量是可以在一個或多個區間中取任何值的變量，它的取值是連續不斷的，不能一一列舉數據(data)變量的觀察結果二手數據抽取樣本總體(population)：包含所研究的全部個體(或數據)的集合樣本(sample)：從總體中抽取的一部分元素的集合樣本量(samplesize)：構成樣本的元素的數目概率抽樣方法根據已知的概率抽取樣本元素，也稱隨機抽樣數據的來源簡單隨機抽樣從總體N個單位(元素)中隨機地抽取n個單位作為樣本，使得總體中每一個元素都有相同的機會(概率)被抽中抽取元素的具體方法有放回抽樣和無放回抽樣分層抽樣將總體單位按某種特征或規則劃分為不同層，再從不同的層中隨機地抽取樣本系統抽樣將總體中的所有單位(抽樣單位)按一定順序排列，在規定的范圍內隨機地抽取一個單位作為初始單位，然后按事先規定好的規則確定其他樣本元素整群抽樣將總體中若干個單位合并為組(群)，抽樣時直接抽取群，再對中選群中的所有單位全部實施調查

1.2

數據及其來源

SPSS操作第1步：選擇【數據】

【選擇個案】第2步：在【選擇】下點擊【隨機個案樣本】

【樣本】第3步：在【樣本大小】

【大約】后寫入要抽取的個案百分比（比如要抽取全部記錄的30%的樣本，則輸入30）。若要抽取指定樣本量的一個隨機樣本，則在【正好為】后寫入指定的樣本量；在【來自前】后寫入指定從前若干個記錄中抽取。比如，要在50人里面抽取10人，在【正好為】后寫入10，在【來自前】后寫入50。點擊【繼續】返回主對話框。單擊【確定】抽取隨機樣本——SPSS應用

1.2

數據及其來源【例1-4】從一個班級50個學生的名單，采用簡單隨機抽樣抽出10個學生組成一個隨機樣本SPSSR——基于R語言的一種優秀的統計軟件。在CRAN網站/上下載R的各種版本Python——一種面向對象的解釋型高級編程語言，并擁有豐富而強大的開源第三方庫，也具有強大的數據分析可視化功能SAS——統計分析系統(StatisticalAnalysisSystem)的縮寫Eviews——EconometricsViews的縮寫，通常稱為計量經濟學軟件包EXCEL——Microsoft公司推出的Office系列產品之一，是一個功能強大的電子表格軟件常用統計軟件

1.3

統計學與統計軟件思維導圖描述應用推斷統計方法分類與本書框架描述方法數據分析基礎圖表展示第2章圖表展示統計量描述第3章概括性度量推斷方法推斷理論與方法推斷理論基礎第4章概率分布估計原理與方法第5章參數估計檢驗原理與方法第6章假設檢驗其他方法關系分析類別變量與類別變量第7章類別變量分析因變量：數值自變量：類別第8章方差分析因變量：數值自變量：數值或類別第9章一元線性回歸第10章多元線性回歸預測時間序列第11章時間序列預測思維導圖統計方法分類與本書框架描述方法數據分析基礎圖表展示第2章用圖表展示數據統計量描述第3章用統計量描述數據推斷方法統計方法基礎推斷理論基礎第4章概率分布估計原理與方法第5章參數估計