賈俊平2025/4/10統(tǒng)計(jì)學(xué)—基于Excel（第4版）21世紀(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)系列教材課程內(nèi)容描述統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)、其他方法使用軟件Excel學(xué)分與課時(shí)

2或3學(xué)分，1~17周，每周2或3課時(shí)課程簡(jiǎn)介賈俊平2025/4/101.1統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)分析1.2變量、數(shù)據(jù)及其分類1.3數(shù)據(jù)的來源1.4Excel數(shù)據(jù)分析工具的安裝

第1章統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)問題與思考在你的印象中，統(tǒng)計(jì)學(xué)是什么？你日常生活和工作中都接觸過哪些數(shù)據(jù)？調(diào)查一批人的性別、職業(yè)、月收入等，這里涉及了哪些變量？如果讓你在全校大學(xué)生中做一次調(diào)查，你會(huì)調(diào)查所有的學(xué)生還是抽取一部分學(xué)生做調(diào)查？假定讓你從全校10000名學(xué)生中隨機(jī)抽取200人，你會(huì)怎么做？你都使用過哪些軟件，Excel？SPSS？R？Python？還是其他？你認(rèn)為不使用軟件能做統(tǒng)計(jì)分析嗎？

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統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)學(xué)(statistics)是分析數(shù)據(jù)的一門科學(xué)它提供一套通用于所有學(xué)科領(lǐng)域的獲取數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論的原則和方法它不是為某個(gè)特定的問題領(lǐng)域構(gòu)造的，因此，統(tǒng)計(jì)方法不是一成不變的使用者在特定情況下需要根據(jù)所掌握的專業(yè)知識(shí)選擇使用這些方法，如果需要，還可以進(jìn)行必要的修正什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)什么是數(shù)據(jù)分析(dataanalysis)

運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中提取有用信息并得出結(jié)論的過程數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在數(shù)據(jù)中的信息有效地提煉出來，從而找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律和特征在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出判斷和決策，以便采取適當(dāng)行動(dòng)數(shù)據(jù)分析方法與工具

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統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)分析從分析目的看

可數(shù)據(jù)分析分為描述性分析（descriptiveanalysis）、探索性分析（exploratoryanalysis）和驗(yàn)證性分析（confirmatoryanalysis）三大類。其中，描述性分析和是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的整理、展視和概括性度量，以找出數(shù)據(jù)的基本特征；探索性分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，為形成某種理論或假設(shè)而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析；驗(yàn)證性分析則側(cè)重于對(duì)已有理論或假設(shè)的證實(shí)或證偽。從所使用的統(tǒng)計(jì)分析方法看

可分為描述統(tǒng)計(jì)（descriptivestatistics）和推斷統(tǒng)計(jì)（inferentialstatistics）兩大類。描述統(tǒng)計(jì)主要是利用圖表形式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和展示，計(jì)算一些簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)量（諸如比例、比率、平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等）進(jìn)行分析。推斷統(tǒng)計(jì)主要是根據(jù)樣本信息來推斷總體的特征，內(nèi)容包括參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)等。參數(shù)估計(jì)是利用樣本信息推斷所關(guān)心的總體特征，假設(shè)檢驗(yàn)則是利用樣本信息判斷對(duì)總體的某個(gè)假設(shè)是否成立

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統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析方法與工具——數(shù)據(jù)分析的分類數(shù)據(jù)分析方法從分析目的看描述性分析探索性分析驗(yàn)證性分析從統(tǒng)計(jì)方法看描述統(tǒng)計(jì)推斷統(tǒng)計(jì)商業(yè)軟件——不推薦使用

商業(yè)類軟件種類繁多，較有代表性的軟件有SAS、SPSS、Minitab、Stata等。多數(shù)人較熟悉的Excel雖然不是統(tǒng)計(jì)軟件，但提供了一些常用的統(tǒng)計(jì)函數(shù)以及數(shù)據(jù)分析工具這類軟件雖有不同的側(cè)重點(diǎn)，但功能大同小異，基本上能滿足大多數(shù)人做數(shù)據(jù)分析的需要。商業(yè)類軟件使用相對(duì)簡(jiǎn)單，容易上手主要問題是價(jià)格不菲，多數(shù)人難以承受，此外，更新速度慢，難以提供最新方法的解決方案

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統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析方法與工具——軟件分類非商業(yè)軟件——推薦使用

非商業(yè)類軟件則不存在價(jià)格問題。目前較為流行的軟件有R語言和Python語言，二者都是免費(fèi)的開源平臺(tái)R語言的一種優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)軟件，它是一種統(tǒng)計(jì)計(jì)算語言。R具有更新速度快，可以包含最新方法的解決方案；提供豐富的數(shù)據(jù)分析和可視化技術(shù)，功能十分強(qiáng)大。此外，R軟件中的包（package）和函數(shù)均由統(tǒng)計(jì)專家編寫，函數(shù)中參數(shù)的設(shè)置也更符合統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析人員的思維方式和邏輯，并有強(qiáng)大的幫助功能和多種范例，初學(xué)者也很容易上手Python則是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝透呒?jí)編程語言，擁有豐富而強(qiáng)大的開源第三方庫，也具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析可視化功能。Python于R的側(cè)重點(diǎn)略有不同，R的主要功能是數(shù)據(jù)分析和可視化，且功能強(qiáng)大，多數(shù)分析都可以由R提供的函數(shù)實(shí)現(xiàn)，不需要太多的編程，代碼簡(jiǎn)單，容易上手。Python的側(cè)重點(diǎn)則是編程，具有很好的普適性，但數(shù)據(jù)分析并不是其側(cè)重點(diǎn)，雖然從理論上說都可以實(shí)現(xiàn)，但往往需要編寫很長(zhǎng)的代碼，幫助功能也不夠強(qiáng)大，這對(duì)數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者來說可能顯得麻煩，但仍然不失為一種有效的數(shù)據(jù)分析工具

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統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析方法與工具——軟件分類數(shù)據(jù)(data)數(shù)據(jù)是個(gè)廣義的概念，任何可觀測(cè)并有記錄的信息都可以稱為數(shù)據(jù)，它不僅僅包括數(shù)字，也包括文本、圖像等。比如，一篇文章也可以看作數(shù)據(jù)，一幅照片也可以視為數(shù)據(jù)，等等本書使用的數(shù)據(jù)概念則是狹義的，僅僅是指統(tǒng)計(jì)變量的觀測(cè)結(jié)果。因此，要理解數(shù)據(jù)的概念，需要先清楚變量的概念變量的觀測(cè)結(jié)果變量(variable)描述所觀察對(duì)象某種特征的概念每次的觀察結(jié)果可能不同如，“企業(yè)銷售額”、“上漲股票的家數(shù)”、“生活費(fèi)支出”、“投擲一枚骰子出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)”等就是變量

1.2

變量、數(shù)據(jù)及其分類變量和數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是變量的觀測(cè)結(jié)果，因此，數(shù)據(jù)的分類與變量的分類是相同的本書混合使用變量和數(shù)據(jù)這兩個(gè)概念在講述分析方法時(shí)多使用變量的概念，在例題分析中多使用數(shù)據(jù)的概念了解變量或數(shù)據(jù)的分類十分必要，因?yàn)椴煌淖兞炕驍?shù)據(jù)適用的分析方法是不同的變量分類類別變量（定性）無序類別變量（名義值）有序類別變量（順序值）布爾變量（二值）數(shù)值變量（定量）離散變量（離散值）連續(xù)變量（連續(xù)值）時(shí)間變量（定性或定量）定性：離散值定量：連續(xù)值

1.2

變量、數(shù)據(jù)及其分類變據(jù)（變量）的分類間接來源——二手?jǐn)?shù)據(jù)直接來源——抽取樣本總體(population)：包含所研究的全部個(gè)體(或數(shù)據(jù))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(gòu)成樣本的元素的數(shù)目概率抽樣方法根據(jù)已知的概率抽取樣本元素，也稱隨機(jī)抽樣簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣從總體N個(gè)單位(元素)中隨機(jī)地抽取n個(gè)單位作為樣本，使得總體中每一個(gè)元素都有相同的機(jī)會(huì)(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(guī)則劃分為不同層，再從不同的層中隨機(jī)地抽取樣本系統(tǒng)抽樣將總體中的所有單位(抽樣單位)按一定順序排列，在規(guī)定的范圍內(nèi)隨機(jī)地抽取一個(gè)單位作為初始單位，然后按事先規(guī)定好的規(guī)則確定其他樣本元素整群抽樣將總體中若干個(gè)單位合并為組(群)，抽樣時(shí)直接抽取群，再對(duì)中選群中的所有單位全部實(shí)施調(diào)查

1.3

數(shù)據(jù)的來源直接來源和間接來源第

1步：在Excel工作表界面中點(diǎn)擊【文件】

【選項(xiàng)】第

2步：在彈出的對(duì)話框中選擇【加載項(xiàng)】，并在“加載項(xiàng)”下選擇【分析工具庫】第3步：點(diǎn)擊【轉(zhuǎn)到】，出現(xiàn)的界面如下圖所示。選中需要的加載宏，單擊【確定】，即可完成安裝

1.4

數(shù)Excel【數(shù)據(jù)分析】工具的安裝直接Excel【數(shù)據(jù)分析】工具的安裝（2019版）描述應(yīng)用推斷思維導(dǎo)圖本書基本框架本書基本框架數(shù)據(jù)來源和分類第1章統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理第2章數(shù)據(jù)處理描述分析可視化分析第3章數(shù)據(jù)可視化統(tǒng)計(jì)量分析第