《普通高等学校管理科学与工程类学科专业核心课程教材:管理统计学》从管理统计学的基本概念和应用背景人手，由浅入深介绍了统计数据的搜集与整理、统计数据的描述与展示，以及管理数理统计和多元统计的相关知识、原理和方法，力求将现代统计思想融入到经济管理的实际问题中去。另外，《普通高等学校管理科学与工程类学科专业核心课程教材:管理统计学》强调利用SPSS软件来解决问题，努力构建一个贯通管理统计学原理、实际管理问题、SPSS软件应用技巧的体系，强调一种将所学知识运用到实际的能力。读者学完《普通高等学校管理科学与工程类学科专业核心课程教材:管理统计学》后，应具备根据实际工作需要设计调查问卷，并利用SPSS软件来分析数据和解释数据结果的能力。

第一章绪论
第一节管理现实中的统计应用
第二节管理统计学的含义、特点和内容
第三节管理统计学的产生和发展
第二章统计数据的搜集与整理
案例与背景
第一节数据的计量与类型
1.1数据的计量尺度
1.2统计数据的类型
1.3绝对数与相对数
第二节统计数据的搜集与可靠性分析
2.1总体与样本
2.2统计调查方式
2.3数据的搜集方法
2.4调查方案的设计
2.5资料的质量分析和可靠性分析
第三节抽样调查中的基本概念
3.1概率抽样与非概率抽样
3.2抽样误差和处理
第四节抽样方法介绍
4.1简单随机抽样
4.2分层抽样
4.3等距抽样
4.4整群抽样
案例分析
第二章小结
第二章习题
第三章统计数据的概括性描述
案例与背景
第一节统计数据的整理与展示
1.1数据的预处理
1.2频数分布表的编制与图示
1.3统计数据的其他图示法
第二节数据集位置的测度
2.1众数
2.2中位数
2.3均值
2.4众数、中位数和均值的比较
第三节数据集离散程度的测度
3.1 极差
3.2总体方差和样本方差
3.3变异系数
3.4数据的标准化
第四节数据集的峰度与偏度
4.1偏度
4.2峰度
第三章小结
第三章习题
第四章抽样与参数估计
案例与背景
第一节抽样与抽样分布
1.1样本平均数的抽样分布
1.2样本比例的抽样分布
1.3x2分布和t分布
1.4 F分布
第二节参数估计的一般问题
2.1估计量与估计值
2.2点估计与区间估计
2.3估计量的优良性准则
第三节总体参数的区间估计
3.1一个总体参数的区间估计
3.2两个总体参数的区间估计
第四节样本容量的确定
4.1一个总体情形的样本容量确定
4.2两个总体情形的样本容量确定
案例分析
第四章小结
第四章习题
第五章假设检验
案例与背景
第一节假设检验的基本原理
1.1假设检验的基本思想
1.2假设检验的步骤
1.3假设检验中的两类错误
1.4双侧检验和单侧检验
第二节假设检验的应用
2.1一个总体情形的假设检验
2.2两个总体情形的假设检验
2.3两个总体均值之差的假设检验
第三节假设检验中的其他问题
3.1 区间估计与假设检验的关系
3.2假设检验中的P值
案例分析
第五章小结
第五章习题
第六章分类资料的假设检验
案例与背景
第一节x2检验
1.1简单四格表检验
1.2行×列表检验
1.3交叉列联表检验
第二节单因素法
第三节精确概率法
案例分析
第六章小结
第六章习题
第七章方差分析
案例与背景
第一节方差分析的基本问题
1.1方差分析的内容
1.2方差分析的原理
1.3 F分布
第二节单因素方差分析
2.1单因素方差分析的步骤
2.2单因素方差分析中的其他问题
第三节双因素方差分析
3.1双因素方差分析的类型
3.2双因素方差分析的数据结构
3.3离差平方和的分解
3.4软件实习
第七章小结
第七章习题
第八章相关分析与回归分析
案例与背景
第一节相关分析
1.1函数关系
1.2相关关系
1.3相关系数
1.4相关系数的检验
1.5软件实习
第二节简单回归分析
2.1一元线性回归模型
2.2回归方程的估计
2.3回归模型的检验
2.4用回归方程预测
2.5线性化的非线性回归分析
第三节多重线性回归分析
3.1多重线性回归模型
3.2回归参数的估计
3.3虚拟变量的概念和应用
3.4回归模型的检验与预测
3.5建模应注意事项
3.6软件实习
第四节时间序列分析
4.1时间序列的成分
4.2时间序列的分类
4.3趋势预测方法
4.4季节影响因素的度量
4.5循环波动
第八章小结
第八章习题

作者介绍

胡培，西南交通大学教授、博士生导师，教育部管理科学与工程教学指导委员会委员。曾为日本东洋大学、日本名古屋大学、香港城市大学访问学者。长期从事管理科学与工程领域的教学和研究工作，为四川省有突出贡献青年专家，铁道部科技拔尖人才等，在国内外发表学术论文80多篇，论著3部，主持主研国家级项目7项、日本国家级项目2项；主持省部级项目10多项；获省部级科技进步三等奖三项，部级优秀教材一等奖、二等奖各一项，哲学社会科学优秀成果三等奖一项，四川省优秀教学成果三等奖一项。

文摘

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样本属于总体的一部分，在上述例子中，你可能会问这样一个问题：从100名学生中挑选20名学生有许多种方法，由20名学生组成的不同集合将会导致不同的平均身高，你说对了！不同样本会导致不同的统计值，统计量没有真值，统计量是指一组相关的数据。
既然我们是对总体感兴趣，那么为什么不把全部总体作为样本看待？为什么不对总体进行调查？一般而言，由于调查工作不仅花费巨大而且耗时较长，因此进行这种调查并不符合我们的最大利益。由于世界时刻处于变化之中，因此当我们完成调查工作获得有关信息时，所收集的信息可能已经不再适用。在大部分情形下，选取样本比进行总体调查更为有效。通过样本我们可以较快地了解总体的特征。
3.1概率抽样与非概率抽样
抽样分为概率抽样和非概率抽样，二者在抽样调查中都是不可缺少的。
概率抽样也称随机抽样。概率抽样就是使总体中的每一个单位都有一个已知的、不为零的概率进入样本的抽样方法。
具体说来，概率抽样具有以下一些特点：（1）概率抽样是以随机原则为基础的，（2）概率抽样必须通过一定的随机化程序来实现，关于概率抽样的程序和方法，我们稍后即要讲到，（3）概率抽样的抽样误差是可计算和可控制的，因此，概率抽样可以排除调查者的主观影响，抽选出较其他方法更具代表性的样本。
概率抽样是以概率论的大数定律作为其理论基础的，一个随机事件的发生是随机的、偶然的，事先无法预料其结果，但随机现象并不是绝对无规律的，大量的重复的随机现象就会呈现出一定的规律性。例如，上抛一枚硬币，数字面可能朝上，也可能朝下，但如果千百次抛掷它，就会发现朝上和朝下的次数几乎相等，而且抛掷次数越多，朝上和朝下的次数越接近。
非概率抽样是指抽样时不遵循随机原则，而是按照研究人员的主观经验或其他条件来抽取样本的一种抽样方法，也就是说在抽样时，总体单元的入样概率事先未知，人样与否与研究人员的经验和主观意志有很大关系。因此，非概率抽样在应用时更需研究人员具备深厚的背景知识与相关经验。
非概率抽样与概率抽样最大的区别，在于前者不是按照一定的随机原则抽取样本，而后者则是遵循一定的随机原则，因此理论上概率抽样要比非概率抽样更为严谨，概率抽样的结果明显优于非概率抽样。但是二者之间也存在着一些联系，如便利抽样同简单随机抽样、判断抽样同不等概率抽样等，在抽样方法实施上有一定的相似性。

序言

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