统计学基础：数据特征与测度分析

本资料是一份SAS大学统计学教程，涵盖了数据分布的特征和测度，如集中趋势、离散程度、分布形状等关键概念。课程由天津外国语学院管理学院的王淑芬主讲，并结合SPSS软件进行统计分析教学。教材选用贾俊平等编著的《统计学》，并参考薛微的《SPSS统计分析方法及应用》。课程总学时54，包括44学时的讲课和10学时的上机实践，同时有书后作业和3次大作业。成绩评定包括平时成绩和期末闭卷考试。 在统计学中，数据的特征和测度是核心内容。集中趋势衡量数据集中的中心位置，常见的测度有均值、众数和中位数。均值是所有数值相加后除以数值个数，代表了平均值；众数是数据中出现次数最多的数值，可能有多个；中位数是将数据排序后位于中间的数值，能反映数据的典型水平。 离散程度则关注数据的分散程度，包括方差和标准差，它们是衡量数据波动性的常用指标。方差是各数据点与均值之差的平方和的平均值，而标准差是方差的平方根，直接反映了数据点相对于均值的平均偏离程度。全距是从最小值到最大值的差，是离散程度的简单表示。此外，偏度和峰度是描述分布形状的统计量，偏度反映数据分布的对称性，正值表示右偏，负值表示左偏，零表示对称；峰度则表示数据分布的尖峭程度，大于零表示尖顶分布，小于零表示平顶分布。 课程结构包括统计学与数据收集、基本统计分析、SPSS的应用、数理统计基础、假设检验、方差分析、回归分析和时间序列分析等多个章节。统计学不仅涉及数据的收集，还包括数据的分析、推断和解释，是科学研究和决策制定的重要工具。通过学习，学生将掌握如何运用统计方法处理实际问题，以及如何使用SPSS进行数据分析。