统计学入门：数据收集与SPSS应用

"统计学与数据收集-SAS大学统计学教程" 本教程涵盖了统计学的核心概念和数据处理技术，特别强调了SAS软件的应用。课程由天津外国语学院管理学院的王淑芬主讲，旨在教授学生如何有效地收集、分析、表述和解释数据。教材选用贾俊平、何晓群和金勇进编著的《统计学》，以及薛微编著的《SPSS统计分析方法及应用》作为参考。 课程总学时为54，其中包括44个学时的授课和10个学时的上机实践。学习过程中，学生需要完成书后作业和3次大作业，这些作业要求学生自编案例并撰写论文，提交电子档。此外，课程还对学生的课堂行为和作业提交有严格的要求，如需保持课堂安静，按时交作业，不旷课、迟到或早退。 课程内容分为八大章节，依次为： 1. 统计学与数据收集：这一章介绍统计学的基本原理，包括数据的收集、分类、汇总和组织，以及统计数据的类型。总体、个体、样本和统计量的概念也被详细讲解，其中统计量是样本数据的函数，不含任何未知参数。 2. 基本统计分析：这一章主要探讨描述统计学，即如何通过图形和定量方法来描述和理解数据，包括各种图形表示和总量指标、平均指标、变异性指标的计算。 3. SPSS的简单应用：本章将介绍如何使用SPSS软件进行统计描述和计算，这是一种在实际研究中广泛使用的统计工具。 4. 数理统计的基本概念：深入讨论统计推断学的基础，涵盖抽样分布理论、参数估计、假设检验等关键概念。 5. 假设检验：这部分内容讲解如何根据样本数据对总体参数进行假设检验，这是统计推断中的重要步骤。 6. 方差分析：方差分析用于比较不同组间数据的差异，常用于实验设计和数据分析。 7. 回归分析：回归分析探讨变量之间的关系，预测一个变量如何随另一个或多个变量的变化而变化。 8. 时间序列分析：这一章关注时间序列数据的模式识别和预测，对于经济、金融和气象等领域尤为关键。 通过这门课程，学生将掌握统计学的基本知识和SAS软件操作技能，能够进行有效的数据处理和分析，为进一步的学术研究或专业工作奠定坚实基础。