在纷繁杂乱的论文文献海洋里，论文的摘要是加快对相关研究论文索引和查阅的的重要条件。下面是我为大家推荐的调查类论文，供大家参考。
调查类论文 范文 一：高中生消费调查论文
我国目前高学生人数高达7300万，高学生消费状况也越来越受社会关注，在高学生消费高有许多问题，足以引起高学生朋友和家长们的重视。 零点公司调查：7300万高学生消费什么?
我国目前有7300万高学生，因此，他们的消费趋向及对家庭消费的影响力是市场走势的重要参数。最近，零点调查公司和北汽福田公司对北京、保定、上海、苏州、广州、佛山6市的1589名初一到高三的高学生进行了消费调查。
调查结果表明，高学生每年的零花钱人均为800多元，主要用于购买零食(包装食品和饮料)和 文化 用品(文具、书报、磁带、VCD);男生乐于去运动场所和书店，女生则是书店和商店;对体育用品的名牌印象集高，购买自己的衣服、零食、自行车、杂志、VCD、录像带和卫生用品基本自主，晚餐、看电影和出外游玩对家长有较大影响力;读报方面，以晚报和电视节目报接触率高;高学生印象深刻的 广告 则是自己喜欢的明星尤其是冷漠、酷的女影星。
高学生“人情消费”知多少?
激动网讯据哈尔滨日报道，在调查高记者发现，在高学校园里，没有送过礼的同学很少。男生多采取是清吃饭，而女生则以送小饰品、小工艺品、小玩具为主。每个学生一年用在“人情消费”至少几十元，有的甚至要花几百元。据了解，这些学生的经济来源主要是向父母要。
学生：这是“礼尚往来”，没办法。
一位初二女同学说，自从上了高学之后，“人情消费”比从前多多了。好朋友过生日，过节什么的，不送礼物，就会被同学瞧不起，还容易“伤感情”。一位高高生告诉记者，他们班里同学送礼物都分关系好的送贵重一点的，关系一般送差一点的。有的同学经常为了买礼物发愁，既要买得有新意，又要让对方喜欢，时间长了心里觉得挺累的，但也没办法“礼尚往来”嘛。 “人情消费”：向成年人看齐。
一些学生反映，他们的“人情消费”是跟大人学的。
某高高生晓妍16岁生日，班上凡是和她要好的同学都送了她礼物，还将生日小礼品送到小妍家，小妍的爸爸妈妈为了给孩子“还礼”，花了几百元钱在饭店订了单间，把和小妍要好的同学都请了来。第二年，小妍过生日就主动要求在饭店招待同学。
家长：孩子不该背上人情债。
一个姓刘的家长说，平时也给孩子不少零花钱，孩子大多也都用在校园“交际”上了。没想到现在的高学生也这么讲“人际关系”。
另一位家长认为，孩子重视友情是对的，但是应该 教育 孩子，友谊不是可以用钱买的。回想我们的高学时代，那时候同学之间也没互相送礼物，可那时的同学友谊相当纯洁，相当深厚。她认为，现在社会上一些不良风气是间接影响孩子背上人情债的原因。
谁来为孩子卸下“人情包袱”。
有关专家认为，十几岁的高学生对一些社会现象的辩析能力不强，在一些变味的“人际关系”的影响下，难免会模仿，如果任其发展下去，会对孩子人格的塑造产生影响。
如何消除不良影响，家长和学校都要做出努力。首先，在学校里，老师要从正面教育学生，什么样的校园人际关系才是正常的，过分的“人情消费”。会带来什么负面影响。最重要的是，老师和家长要在学生面前做个榜样，已正才能正人。
校园“人情风”该刹了!
学生追名牌，是耶?非耶?
青少年的心目高崇拜各类偶像——影星、歌星、运动明星……在追逐和攀比高，他(她)们有意地装扮自己，在名牌运动服饰的消费上，他(她)们是极具购买能力，不可忽视的一个社会阶层。
曾有人就《高学生零花钱消费现状》这一问题，对北京的71所学校高的187名高学生进行了问卷调查，调查内容涉及学生的多种消费情况。
在月消费金额一项，约有40%的学生消费在__——300元之间，年消费额高有31%的学生在20xx——5000元之间。
现在我们青少年中出现了高消费的现象，这些人出门打的士，穿名牌，吃的要贵，用的要高级，他们只讲铺张浪费，不注意勤俭节约。我认为：这是极不适宜的。
高消费不符合国情。今天，我们国家的经济虽然有了很大的发展，人民生活也有所改善。但是，国家经济还不发达，人民生活水平还比较低，一些边远地区的少年 儿童 没钱上学。在这种情况下，高消费是行不通的。据国家统计，一年里国人用于请客送礼，大吃大喝的钱，能承办两届奥运会。这是多么触目惊心的数字呀!
高消费是一种腐蚀剂。它使青少年挥霍别人的劳动果实，把自己的幸福建立在他人辛勤劳动的基础上。有些青少年为了要一双“耐克”苦求爹妈，这对那些拿工资的家长来说，就变成了一个沉重的负担。我们在学校
中上课是不创造价值的。这就要求我们，要珍惜别人为我们提供的各种条件。我们青年人正处于人生最适宜播种理想的时候，切莫沉醉于追求物质享受，折断自己理想的翅膀。香港的“船王”包玉刚家财万贯，却依然以俭治家，每天仍坐公共汽车上下班。这似乎有些不可思议：这样一个亿万富翁，买一辆小汽车又算什么，何至于“抠门儿”到这个地步?其实他并不是吝惜那几个钱，而是时时告诫自己切莫贪图享受，追求奢侈生活。“俭以养德”。 __烈士有这样一句话：“清贫，洁白朴素的生活，正是我们革命者能够战胜许多困难的地方。”由此可见，事业离不开俭朴。物质生活像一面镜子，悬挂在每个青年的面前。它可以映出胸怀大志，情趣高尚者的英姿，也可以显出贪图安逸，浑噩庸碌者的身影。
印度著名诗人泰戈尔说过：“鸟翼上系上了黄金，鸟也就飞不起来了”。我们个人的事业想有所成就，我们的国家想要强大，我们的社会想要健康发展，就必须提倡俭朴。尤其是中学生，应该反对高消费。
在高学生消费倾向的调查高，排在前三名的分别是：食品、服装、学生用品。
在对校服满意程度一项高，有35%的学生认为不满意，有32%的学生认为一般，有12%的学生填上了“死都不想穿”和“宁死也不穿”。
在服装类高，高学生拥有名牌运动服的前三位分别是：阿迪达斯、耐克和李宁牌，占53%。购买时主要考虑样式的占31%，考虑价格的占23%，考虑质量的占22%，在休闲系列高，拥有最多的是真维斯，其次是堡狮龙和班尼路，购买牛仔系列前三名的名牌是：派、LEE、LEELOOPER，占其比例的40%。
有关部门在对北京、广州两地少儿消费状况的调查高表明，名牌对孩子们的影响极深，有75.8%的孩子表示，他们买东西主要看是不是名牌，此外，还有33%的孩子认为价格高就是好东西，就是名牌。孩子们的购买欲望有30%来源于广告宣传的诱惑 ，更多的是来源于商品直观外表(42.5%)，还有24.3%的孩子是出于攀比心态。
那么，处在名牌运动服饰包围高的工薪族们，对名牌又有什么体验呢?在调查高走访了不同职业的不少人，尽管他们的月收入从几百元到几千元不等，但大多数却毫不犹豫地认为自己属于工薪族，只是因经济实力不同，而购买能力不同而已，自然他们消费名牌的心态与经历也各有不同。但有一点
惊人地一致，在对孩子用名牌的选择是几乎都曾经给予认可并购买过，理由也是多种多样的。
一、 作为学习奖励品。
二、 条件还可以，不必考虑太多。
三、 过去自己没条件，如今自己好了，所以……。
四、 再苦也不能苦了孩子，而且他又喜欢。
五、 怕孩子在同学高丢面子而产生自卑感。
六、 穿什么都是穿，只要不惹事就行……。
此外，还有部分家长认为，追名牌对孩子来说没有什么。要是穿着满足不了他们的欲望时，便会生邪念，不择手段地得到它，追名牌会分散学习的注意力，是学生不务正业的一种表现。不可否认，名牌的诱惑力是巨大的，不光是孩子、家长、学校都面临着如何正视它的问题，纵容、回避与压制并不是好办法，有效的途径还需要方方面面的共同探讨。
高学生作为社会成员的一部分，应该牢记历史的使命，发扬高华民族艰苦朴素的优良传统。超前消费、攀比、追名牌，变味的“人情消费”，无节制、无计划地把钱挥霍掉，这些学生在他们享受金钱的“乐趣”时，是否想到了受穷苦的人们。要知道贫困地区求学多么艰辛，高国消费水平尚不高，勤俭节约之风绝不能丢。同时钱要花得有意义，真正做到物有所值。面对一些不良消费现象，学校应对学生加强教育，努力宣传朴素的生活作风，引导适度消费，健康消费，家长应该积极配合学校教育，不能一味纵容，而应量入而出。社会机构也应对一些消费歪风与不正常的舆论进行纠正，规范高学生消费行为，使高学生消费走入正轨。
调查类论文范文二：住宅满意度调查
[摘 要] 住宅用户满意度反映了人们总体的生活质量。随着越来越多企业认识到提高住宅用户满意度的重要性，作为房地产 企业管理 工作的一种追求目标，迫切需要结合我国实际情况对住宅用户满意度基础性研究作些有益探索。本文基于 对住宅用户满意度的相关研究，设计了城市住宅用户满意度测量变量量表，通过实证研究，验证了城市住宅用户满意 度测量变量之间的关系。研究结果表明：不同用户群体对城市住宅满意度存在差异。最后提出了研究的局限性及未 来研究方向。
[关键词] 住宅;用户;满意度;测量;实证研究
住房是人的一种基本权利，是一种基本的社会保障。居民的居住环境和居住质量直接决定人们基本需求和发展需要的实现程度。对多数人而言，住房是他们生活中最大的消费支出，住宅不仅为人们提供栖身之所，也是人们休息、学习、从事其他消费活动的重要场所。住宅用户需求和欲望的满足程度不仅为学者们而且也为开发商和城市规划者所关注。为每一个家庭提供适合的住房环境是国家住房目标的组成部分。在住房规划中，应针对不同的住宅用户群体，通过测量其满意度来评估住房规划成功与否。住宅用户对住宅状况及邻里关系的主观评价决定了住宅用户对居住环境的满意程度，并由此形成公众选择的基础。如果用户对住宅状况及邻里关系不满意，他们会考虑迁移。研究住宅用户满意度，对于理解公众对住宅的选择至关重要。
一、住宅用户满意度测量的理论基础
住宅用户满意度是一个很复杂的认知概念，尽管不同领域的学者们从不同的角度对这一概念进行了深入的研究，但理论基础是非常相似的。根据已有文献，我国专门针对城市住宅用户满意度的定义尚未形成，本文借鉴了国外相关文献对顾客满意度及住宅用户满意度的研究成果，将城市住宅用户满意度定义为：城市住宅用户在使用产品或享受服务以后，对目前住宅状况总体的满意程度。
为便于进行实证分析，在已有理论的基础上，根据我国住宅市场实际情况，提出感知价格、建筑特征、邻里关系和区位特征与城市住宅用户满意度之间的逻辑关系。这些关系包括建筑特征、邻里关系、区位特征和感知价格之间的关系以及它们分别与城市住宅用户满意度之间的关系结构、住宅用户满意度与用户迁移之间的关系结构。
1.建筑特征与城市住宅用户满意度之间的关系
建筑特征的具体因素包括采光、通风、住宅面积和内部建筑的其他特征，是住宅用户考虑的重要因素。相对于城市特征或环境而言，住房可用的空间对居民居住的满意度有积极的影响，个人的住房条件和住宅质量问题常常对住宅用户满意度产生重要影响。
2.邻里特征与城市住宅用户满意度之间的关系
邻里特征的具体因素包括绿化、社区密度和配套设施如学校、银行、商店、邮局和公园等，它是决定用户是否改变居住地点的重要因素。物业管理的质量也是解释城市住宅用户满意度的重要变量。在评价住宅用户满意度方面，邻里特征要比建筑特征更重要。低收入群体对安全性更为关注。邻里特征是城市住宅用户考虑的重要因素。邻里关系好，住宅用户对邻里特征的满意度就高。由此可见，邻里特征的质量决定城市住宅用户满意度的高低。
3.区位特征与城市住宅用户满意度之间的关系
住宅的区位因素在人们选择住宅时越来越受到关注。区位特征是影响城市住宅用户满意度主要因素，对区位偏好会影响城市住宅用户满意度的高低。如果到市中心的时间距离越短，或者说相应的交通设施越完善，居民对其综合评价也就越高，区位的经济价值也就越高。
4.建筑特征与感知价格之间的关系
建筑特征与城市住宅满意度之间存在较强的关联性。如果一套住宅拥有更多的令人满意的建筑特征，那么对这些特征而言，住宅在市场上所能获得的价格就高。外部结构、地板、窗户等质量特征跟房间数目、浴室数目、宗地大小一样对住宅价格有重要的影响。众多研究表明，房间总数、卧室的数目、浴室的数目、建筑面积跟住宅价格正相关，这会导致住宅用户对建筑特征的感知价格具有负向影响。
5.邻里特征与感知价格之间的关系
外部性变量是邻里因素中研究最多的。自20世纪xx年代初起，经济学家不断研究外部性对城市房价影响的问题。在外部性变量中，废物处理设施(如垃圾站等)、宜人性与非宜人性、交通噪声以及景观等对城市房价的影响研究最多。由于居民害怕健康受到损害，并希望自己的房地产不受潜在的负面设施影响，有关有毒垃圾站对城市房价的影响问题特别重视。一些学者研究了附属设施(如会所、 游泳 池、花园、健身房、运动设施等 )对城市房地产价格的影响。由于附属设施具有方便居民日常生活、提高居民生活质量等功能，因此，这些附属公用设施对城市房价有正的影响，这也会导致住宅用户对邻里特征的感知价格具有负向影响。
6.区位特征与感知价格之间的关系
对于购房的居民而言，在购房时考虑最多的因素是房屋的价格，而房价主要取决于房屋的结构和面积，以及与区位条件有直接关系的地价。当房屋的结构和面积一定时，房屋所处的区位条件就成为决定房价的一个重要因素。位于城市内不同区位的房屋，其价格相差很大。按照传统的区位观点，可达性通过到CBD的距离进行量化。无论何种形式的可达性测量，都对住宅价格有一定的影响。交通可达性常常与到达相应场所的便利程度相联系，良好的公共交通服务对住宅价格具有正向影响，这使得住宅用户对区位特征的感知价格具有负向影响。
7.感知价格与城市住宅用户满意度之间的关系
人们从直觉上可以推断价格和顾客满意度负相关，但这只是针对客观价格而言，即较高的价格会导致较低的顾客满意度。在本研究中，对于价格的定义并非指的是客观价格，而是采用感知价格。它和顾客满意度之间应该存在正向的直接影响，即顾客对于商品或服务的感知价格越有利，他从中所获得的满意度就越高。
8.城市住宅用户满意度与用户迁移之间的关系
如果住宅用户目前的居住能满足需要，住宅用户就对住宅和邻里关系拥有高满意度。实际的住宅状况和文化或家庭居住标准之间的不一致会使住宅用户不满意，不满意的住宅用户试图通过改变住宅需求和预期，以缓解这种不一致或改善居住条件来减少不满意，他们可以迁移到另外的地方实现居住需求。住宅用户满意度的确对迁移行为具有重要的影响。
二、住宅用户满意度的测量 方法
测量项目的确定是研究过程中最重要的环节之一。本研究是在借鉴中外文献相关测量项目的基础上，根据具体应用范围和适应性进行了调整改进而形成的量表。在提出的测量变量中，住宅用户满意度采用了美国顾客满意度指数和欧洲顾客满意度指数模型中一些成熟的量表。建筑特征、邻里关系、区位特征借鉴了国外相关文献和我国学者温海珍研究城市住宅的特征价格时使用过的量表，感知价格参考了Fornell和我国学者尤建新、陈强研究住宅满意度测评时使用的量表。上述测量项目均根据本研究的具体应用范围——城市住宅的特点作了相应调整。
1.城市住宅用户满意度
城市住宅用户满意度从对目前住房总体上的满意程度、与预期相比对住房的满意程度二
个方面计量。
2.建筑特征
建筑特征从现有住宅居住面积、住宅厨卫面积及位置、现有住宅户型结构、住宅采光通风条件、住宅朝向、水电等配套设施(水、电、燃气、网络等)、住宅建筑类型、住宅私密性(隔音、避免户间“对视”等)、住宅建筑外观、住宅施工质量、住宅防水防潮、车位、房间数、楼层等十四个方面计量。 3.邻里特征
邻里特征从小区环境卫生、小区物业管理服务质量、小区物业管理收费情况、小区安全性、区内配套(会所、游泳池等)情况、小区绿化水平、小区空气质量、小区环境噪声、小区空间感受(高度、密度)、小区居民素质、周边单位、小区社交活动(联欢等文体活动)、活动场所、居住地点周边的教育配套(初中及以下)、附近医疗服务水平及便利性、周边餐饮服务配套、周边文化娱乐设施、购物条件、小区的规模、小区的档次等二十个方面计量。
4.区位特征
区位特征从交通便利、出行时间、交通成本、离地铁距离、地理位置、距市中心位置、距商业区位置、离公交车站距离、升值潜力、心理感受等十个方面计量。
5.感知价格
本文中感知价格主要是指人们对住宅价格水平的一种接受程度。对于感知价格的测度包括和价格相比的质量评判以及与质量相比的价格评判。此外，本研究还设计了住宅价格合理性与可接受性来测评感知价格。
6.迁移
用户迁移是通过迁移意愿、迁移计划两个方面计量。
上述测量项目共同构成城市住宅用户满意度指标评价体系。将测量变量展开为调查问卷上的问题，利用用户对问题的回答，可得到测量变量的数值。这涉及到如何用数值反映顾客对测量对象的态度，量表是态度测量的基本工具。本论文对城市住宅用户满意度的测评采用七级李克特(Likert)量表，态度等级分别是非常满意、满意、较满意、一般、较不满意、不满意和非常不满意，对应的值分别为7、6、5、4、3、2、1。
三、住宅用户满意度测量实证研究
20xx年x月至20xx年x月，我们通过整群抽样调查和随机抽样调查相结合的方式对北京市普通住宅用户进行正式研究的问卷调查，共发出问卷500份，收回问卷391份，经初步分析有效问卷为336份，有效率为85.9%。问卷结合国内外对于住宅满意度研究成果，设置了4个二级测量指标、47个三级指标对于北京市住宅用户满意度进行描述。为研究个体特征对于住宅用户满意度的影响，问卷同时还对被访者的个体特征进行了调查。
本次调研主要面对的是20-50岁的在职已婚工薪阶层，其中家庭处于满巢期的为186人，占55.4%，新婚期青年为82人，占24.4%，两者合计为268人，占全部样本容量的79.8%，绝大多数样本为成年人。
从被调查者的家庭收入上看，93个样本的家庭月收入为4001-6000元，占总样本的27.68%，其他收入情况较为平均地分布在4001-8000元之间，基本上保证了本次调查对象为普通住宅用户的初衷。
在学历方面，本、专科院校 毕业 的样本共计77.39%，样本的学历差别不大。从业人员多为在民营或私营企业工作的一般管理人员和技术人员。
1.问卷总体情况
问卷结果用SPSS13.0进行统计后，样本总体的Cron-bach's Alpha系数为0.971，表明各测量指标具有良好的一致性，问卷的信度较好。
从各指标的平均值来看，各样本对应的项目平均值差异不大。因此，本文拟用平均值计算得到本次研究的北京市住宅用户满意度指数为4.218，换算成百分制为53.63分，说明北京市住宅用户满意水平不高，目前尚有较大的提升空间。
在具体指标上，平均满意度低于4(即百分制50分)的有8个，它们分别是私密性A8、车位数A12、小区安全性B4、活动场所B5、噪声B8、社交活动B12、教育配套B13、文化娱乐B17，其中最低的是社交活动B12为3.49;平均满意度在4-4.6(即百分制的60分)的有34个;满意程度较高(4.6以上，百分制60分以上)的指标是朝向A5、水电等配套A6、地理位置C1、离公交车站距离C8、升值潜力C10(见表3)。
2.住宅用户满意度主要指标的筛选
本文运用SPSS13.0对47个满意度测评指标进行数据缩减，结合陡坡图和特征值大于1下的主成分情况，选定了4个主成分的前提下，47个指标解释了满意度整体47个指标的61.57%信息量，说明指标可以进行缩减，对这4个主成分下的各分指标进行解释量在70%左右的缩减后，保留了表4中的如下指标。
通过以上分析，发现表征住宅用户满意度的指标可以缩减为26个，这26个指标主要从房屋质量、感知价格、小区环境、物业管理水平、地理位置、交通便利性、配套设施等方面来测量住宅用户满意度。
3.个体特征对住宅用户满意度具有一定的影响
根据相关文献，住宅用户满意度与用户特征存在着一定的相关性，而本次研究中问卷设计中也针对用户特征设置了相关指标。因此，有必要根据偏相关分析来验证住宅用户满意度与用户特征的相关性。问卷中涉及到用户特征的指标主要有性别P1、年龄P2、教育程度P3、职务P41、就职企业类型P42、家庭月收入P5、家庭生命周期P9，收回的有效问卷基本上都对上述问题进行了正面回答。
运用SPSS13.0对得到的数据分别进行了个体特征与47个满意度观测指标的偏相关分析，发现7个个体特征指标中只有就职企业类型P42、家庭月收入P5在0.01水平下与47个指标中的绝大多数或全部呈显著相关，说明不同就业企业、家庭收入水平是影响住宅用户满意度的主要个体特征。
四、结论
住宅用户满意度反映了住宅用户需求的满足程度。本研究设计了城市住宅用户满意度测量变量量表，验证了城市住宅用户满意度测量变量之间的关系。实证研究结果表明：不同用户群体对城市住宅满意度存在差异。
本论文仅对北京市普通住宅用户满意度进行了调查和实证研究，由于对部分调研对象采用整群抽样，为此样本选择具有一定的局限性。房地产市场区域性特点非常强，所以，本研究的结论在其他城市可能会有所差异，其广泛适用性受到一定程度的限制。未来的研究可以根据 市场营销 的相关实践和理论研究的进展，进一步改进城市住宅用户满意度测量变量的量表，以对相关概念进行更为准确可靠的测量。
参考文献：
[1]洪楠，吴伟健.SPSS for Windows统计分析[M].北京：电子工业出版社，20xx.
[2]Kaplan，R.Nature at the doorstep： Residential satis-faction and the nearby environment. Journal of Architectural and Planning Research，1985，2，115-127.
[3]Nathan，V. Residents' satisfaction with the sites and services approach in affordable housing. Housing and Society，1995，22(3)： 53-78.
[4]Gomez-Jacinto，L. Hombrados-Mendieta，I. Multiple effects of community and household crowding. Journal of Environmental Psychology，20xx，22，233-246.
[5]Zeithaml，V.A.Consumer perceptions of price，quality and value：a means-end model and synthesit of evidence，Journal of Markrting，1988，Vol.52，July：2-22.
[6][美]尼尔·卡恩，约瑟夫·拉宾斯基，罗纳德·兰卡斯特，莫里·塞尔丁.房地产市场分析方法与应用[M].北京：中信出版社，20xx.
[7]中国指数研究院.中国房地产顾客满意度指数系统理论与实践[M].北京：经济管理出版社，20xx.
[8]Claes Fornll，刘金兰.顾客满意度与ACSI[M].天津：天津大学出版社，20xx.
[9]张新安，田澎.顾客满意度指数述评[J].系统工程理论方法应用，20xx，(4).
[10]张东红.美国顾客满意指数的启示[J].生产力研究，20xx，(9).
应用统计学是经济管理类专业一门专业必修基础课,能帮助管理者高效准确地进行数据分析,进行管理决策。下面是我为大家整理的浅谈应用统计学论文，供大家参考。
《 浅谈统计学在企业中的应用 》
在当今企业经营中，经常会把 企业管理 体制、组织形式、经营方式等看成企业管理，其实对于企业来说，统计工作是非常重要的，但是常常会被企业管理者所忽略，在企业管理中，经营方式的是否有效，对企业是否适应市场经济要求，能否创造更高的经济效益，统计学都具有重要的影响和意义，因此，强化企业统计工作，无论是对企业的经营，还是管理，都具有重大的意义。
1 统计工作的意义与作用
统计工作是指对社会经济现象数量方面进行搜集，整理和分析工作的总称，它是一种社会调查研究活动。统计信息是按国家统计制度采集的规范的、系统的信息、是覆盖面最广、综合性最强的信息，因而是社会经济信息的主体，是政府机关和企事业单位领导了解情况，研究问题、进行科学决策的重要参考依据。
统计工作是制定 企业战略 决策和计划的重要依据，当一个企业建立了一套既科学合理又行之有效的统计工作制度，便可以提供可靠的统计数据、进行有效的分析和科学的预测，首先它可以反映出企业规模，其次可以反映企业结构。从规模上，它可以反映企业的人员规模、生产规模、资产规模和盈亏规模等;从结构上，它可以反映企业的人员结构、产业结构、技术结构和质量结构等。
2 统计 方法 的应用
2.1 企业中概率论的应用
在我国当前的市场经济条件下，通常来说一个企业的经营和销售状况并不是由经营者的主观意愿决定的，它是由很多的不可控制因素影响的。比方说，某一商场在一定时间内有多少位顾客光临;这些顾客中有多少位进行了真正的购物活动;每位顾客在进行购物时，一共花费了多少等等问题。要解决这些问题，都需要利用概率论的方法进行分析，所以，在商业企业中，概率论有着广阔的应用。
2.2 企业中数理统计分析方法的应用
2.2.1 商品市场占有率的问题
比方说，在某一城市的四家电器商场中，对手机销售情况进行抽样调查，调查结果为：一个星期内一共销售手机数量为2000部，其中，某一个品牌的手机销售数为214部，通过数理统计中的分析方法，我们可以在把握度非常高的情况下，得出这一品牌手机在市场中的占有率在9.42%～12.13%之间。
2.2.2 调整 措施 效果的显著性
比方说在某一超市中，商家为了增加自身的销售情况，调整了销售方式和销售人员，然后对调整后的日销售额进行随机抽选，选出其中的9d，得到该超市的平均日销售额为60万。根据原来的统计显示，调整前超市的日销售额为52万，我们假设超市的日销售额服从正态分布，调整后的效果不能简单的以调整后的60万日销售额来进行判断，而是应该按照假设检验的思想和方法来进行判断。
3 当前部分企业统计工作中存在的问题
统计工作在企业中的重要性都有目共睹，但是多方面原因，很多企业统计工作的制度建立的还不够完善，主要存在以下几个方面的问题：
(1)统计数据的准确性不高，在部分企业中，统计数据的虚假成分比较高。
(2)我国部分企业其统计指标还是延续计划经济体制下设置的指标体系，没有参照国际上成熟的统计指标与统计口径，指标单一，不能跟上时代步伐。
(3)由于国家对其统计工作的投入几乎微乎其微，再加上部分企业自身对统计工作投入不足，对统计工作的重要性认识也不足，为了提高经济效益，减少人力资源投入，很多中小企业都没有设专职统计人员，而是以会计人员代替或兼职。对统计工作也不够重视。
(4)很多企业对信息化建设投资不足，对统计工作也不够重视，因此，这些企业的统计工作既没有专用统计管理系统，也没有统计专用计算机，统计质量与效率很低。
4 完善企业统计工作的几项措施
目前政府和大部分企业的急需解决的是如何解决企业统计工作中存在的一些问题，充分发挥企业统计工作的重要作用。从企业自身的角度来完善其统计工作主要有以下几项措施：
(1)要强化统计工作的重要地位，要想方设法得到企业领导的重视，让他们认识到统计工作的价值和重要性。
(2)加强企业统计队伍的建设与稳定，既要做好人才引进工作，根据自己实际发展的需要，确定统计人才引进的类型、层次及数量;又要注重现有人才的培养投资，建立完善的留人、用人机制，最大限度地发挥统计人员的工作积极性和主观能动性。
(3)企业统计人员要有危机感，必须与时俱进，加强学习，尤其是加强统计业务、经济管理、法律法规等知识的学习，不断提高自己的业务水平，才能适应企业和社会发展的需要，跟上时代前进的步伐。
(4)企业统计手段落后的现状已不适应社会发展的需要，各企业应尽快创造条件，加大资金投入，加快企业统计手段现代化建设，配备计算机并运用计算机处理统计信息，提高数据的准确性、时效性。
5 结语
在当代日益竞争剧烈的市场经济中，统计学是现代企业实行科学管理和监督企业经营活动的重要手段，也是现代企业制定经营政策的重要依据。提高企业的的经营效益和适应社会主义市场经济要求是现代企业管理体制、经营方法和运行机制的有效保障，科学的数据统计工作能够促进现代企业管理政策的实行，为企业管理找到切入点。加强企业的统计工作，落实统计工作的应用对企业发展有着重大而又长远的意义。
《浅谈 Excel 在统计学中的应用 》
摘要： 文章 以Excel 2003为例，介绍了其在 统计学方面的典型 应用，即数据库统计函数与数据透视表、统计指数。其中，在对统计指数的应用分析中还引入了典型实例，更加直观的介绍了Excel强大的统计功能。
关键词：Excel 数据库统计函数 数据透视表 统计指数
前言：统计学是一门关于用科学的方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学。狭义的统计用来统指数据或者从数据中得到的一些数字。从统计的定义可以看出，统计的关键在于对数据的分析与加工，而Excel强大的数据分析功能则恰恰与统计所要处理的问题相适应，因此从Excel产生之初便被广泛地应用于统计中，而专为统计分析所开发的各种宏更是使得Excel成为统计分析中一种实用而高效的工具。虽然SPSS、SAS等专业统计 软件在某些方面具有更为强大的统计分析功能，但其或者需要专业的编程，或者需要高昂的价格，因此普及性远远不如Excel。下面以Excel 2003为例，介绍一下其在统计学方面的典型应用。
1.数据库统计函数与数据透视表
Excel作为电子表格软件，其数据结构的核心是单元格和单元格区域，因此Excel同数据库软件相同都是 管理处理一批有规律的数据。基于Excel的行列结构，在 工作表中按照标准的数据库规范对数据进行处理，这也被称为Excel的内部数据库技术，通过创建Excel的内部数据库，可以通过数据库函数实现对数据的统计分析。
1.1 数据库统计函数
在建立内部数据库的基础上，Excel中专门包含了一组对存储在数据清单或数据库中的数据进行统计运算的工作表函数，这些函数统称为数据库函数即Dfunctions。其中每个函数一般对应三个参数database、field和criteria，这些参数对应函数所使用的工作表区域，利用这些函数可以在日常统计工作中进行一些基本的统计运算。
Dfunctions具有相同的语法格式：Dfunctions(database，field，criteria)。其中：
①Dfunctions为数据库函数的名称，在Excel中总共有12个数据库函数;
②database为构成数据清单和数据库的单元格区域，数据库是包含一组相关数据的列表，其中包含相关信息的行为记录，而包含数据的列为字段。列表的第一行包含着每一列的标志项，为函数所使用的数据列或称作字段，数据清单中的数据列应位于第一行且具有标志项;
③field可以为文本，即两端带引号的标志项，如“类别”、“生产商”，也可以为数据清单中数据列的位置，如“1”表示第一列，“2”表示第二列。field也可省略，省略后函数将返回数据清单中所有满足条件的值;
④criteria为一组包含给定条件的单元格区域。可以为参数 criteria 指定任意区域，只要它至少包含一个列标志和列标志下方用于设定条件的单元格。
1.2 数据透视表
数据透视表是Excel中的一项重要功能，对于统计来说更是十分重要。由于Excel的工作表仅仅能提供一个由行和列组成的二元的数据结构，当需要在统计中反映多维的问题时，就需要用到数据透视表功能，采用数据透视表的“透视”，就可以在有限的二位数据平面里表达三维的概念，而且结合了数据透视图功能的数据透视表更是使得可以快速的形成特定要求的统计图表，并可以随时按要求变化图表的显示效果，实现有效的统计分析和统计绘图。
2.统计指数
在统计中，指数是概括一个基础变量或一组变量的相对变化的单一描述统计量。指数之所以有其广泛的应用，主要是因为其存在以下优点：首先单个变量对应基础数字往往太大，而指数化后容易观察;其次绝对数字的变化较难掌握，而运用相对数字表示的指数能更直观地看出其变化;最为重要的是许多时候由于组成指数的一组商品的相对变化比例不同，此时采用指数可以概括一组商品的综合变化。如通过股价指数可以反映股市行情总的变化状况，通过消费价格指数(CPI)可以反映居民主要消费资料价格的总变动。
例如，利用Excel求同等加权指数：假设选取表3-1中6种主要消费品来计算消费指数，试分别计算同等加权消费价格指数和同等加权消费数量指数。
要计算同等加权的消费价格指数和消费数量指数，具 体操 作步骤如下：①新建一工作表，“例3.1”，设定表头为“同等加权指数”，输入表4-1中已知数据;②按照公式求同等加权价格指数，单击B11单元格，在编辑栏中输入“=SUM(C4:C9)/SUM(B4:B9)”，完成后按回车键;③按照公式求同等加权数量指数，单击B13单元格，在编辑栏中输入“=SUM(E4:E9)/SUM(D4:D9)”，完成后按回车键。
结束语：
Execl在统计学方面的应用还有很多，如概率分布图、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析与预测以及时间序列分析等，其强大的统计功能可以满足 经济学、 医学、气象、 农业等各个领域的数据分析，为人们的分析决策提供可靠的参考，且随着Excel版本的不断升级，其功能也日趋完善，有着广阔的应用前景。
有关浅谈应用统计学论文推荐：
1. 浅谈统计学教育分析论文
2. 统计学分析论文
3. 浅谈统计学论文论文
4. 浅谈统计学专业相关论文
5. 浅谈统计学调查相关论文
统计量与抽样分布
样本来自总体，因此样本中包含了有关总体的丰富的，但是这些是零散的，为了把这些零散的集中起来反映总体的特征，我们取得样本之后，并不是直接利用样本进行推断，而需要对样本进行一番“加工”和“提炼”，把样本中所包含的有关尽可能地集中起来，种有效的办法就是针对不同的问题，构造出样本的某种函数，这就是统计量。不同的函数可以反映总体的不同的特征。
统计量的分布叫抽样分布。统计量的性质以及使用某一统计量作推断的优良性，取决于其分布。所以抽样分布的研究是数理统计中的重要课题。寻找统计量的精确的抽样分布，属于所谓的小样本理论的范围，但是只在总体分布为正态时取得比较系统的结果。对一维正态总体，有三个重要的抽样分布，即ⅹ2分布、t分布和F分布。
我们之所以对于抽样感兴趣，不是为了寻求各种各样奇异的考试题，而是在真实的环境中，我们需要通过抽样得到的统计数据来对总体的某些方面的特征做一个估计或者推理。例如，采用样本均值对总体的均值进行一个估计，采用样本方差对总体的方差进行一个估计，或采用样本中具有某个特征的元素的比例对总体中具有这个特征的元素的比例做一个估计。我们知道这种估计或推理不可能是完全准确的，如何评估这个估计的准确性正是抽样分布研究的内容之一。
上文这种点对点的估计方式称为点估计 Point estimation，被选定的样本统计特征称为点估计量 Point estimator，相应的样本统计值称为总体特征的点估计值 Point estimate。为了便于定量的统计研究，我们将总体的特征以数值形式表示并将其称为参数。
当我们从一个数量为 N 的包含有限个元素的总体中进行抽样的时候，最简单的抽样方法就是随机逐个抽取或一次性抽取其中的 n 个元素构成一个样本集，抽取时需要满足总体中任意包含 n 个元素的样本集都有相同的概率被抽到，这种抽样方法称为简单随机抽样。简单随机抽样中，如果被抽出的元素可以被放回，即每一个元素被抽到的概率都是 1/N，这种抽样方式称为有放回抽样 Sampling with replacement，反之对于抽出的样本不再放回的抽样方式称为无放回抽样 Sampling without replacement，这里我们默认采用的是无放回的方式。
很多情况下被研究的总体是一个非常大的数值，或者可能是一个持续增加的过程，那么此时可以认为这个总体包含无限多个元素。对于此类总体的随机抽样需要满足：
这两个看似简单的要求在实际应用中是极其容易被敷衍的，也是很多统计数据不可信的原因，需要针对实际应用加以甄别。例如：
从一个大的总体中随机抽取 n 个元素构成一个样本集时，如果采用一次性抽取的方式，则样本集的构成有 N! / [n!(N-n)!] 个，因此我们完全可以相信不同的样本集中获取的点估计量的点估计值是完全可以不同的，也即不同的抽样得到的点估计值与总体参数之间存在误差，这个误差被称为采样误差 sampling error。我们想要了解这些点估计量的值的分布情况的目的就是为了确保我们在使用这些点估计值进行总体估计的时候能够清楚的知道误差的范围到底有多大，该如何去调整抽样的大小或采取相应的校正以使得其可以更加准确的近似总体的参数。
实际上前面提到的这些抽样得到的统计量都可以被看作是随机变量，因此可以通过前述的频数统计、可视化、最大值、最小值、百分位值、期望和方差等描述统计学工具来研究其分布形态。这些来自于同一总体的包含同样数量元素的多次抽样得到的统计值的分布形态称为抽样分布。如果我们按照之前的方法，如频数统计并通过直方图可视化的统计这些统计值，会发现这些来自不同样本集的统计值在整体上近似呈正态分布。
这里需要注意的是，我们在研究这些抽样分布时并未穷尽总体中所有可能的样本集，而是所有可能的样本集的一个子集，也即样本集的样本集来进行研究，这一点充分体现了统计学的研究逻辑。
x̄ 的抽样分布是对通过抽样得到的所有可能的多个样本集的各自的 x̄ 的分布状态的研究，再一次地，由于 x̄ 是一个随机变量，因此可以同任意随机变量一样计算其期望、方差。在这里有：
其中 (N - n) 1/2 / (N - 1) 1/2 称为包含有限个元素的总体的校正系数 Finite population correction factor，但在大部分的应用中，由于总体的元素数量都远大于抽样样本中所包含的元素的数量，此时这个系数近似等于 1，因此在 n / N ≤ 0.05 的含有有限个元素的总体和含有无限个元素的总体中都可以采用 σ x̄ = σ / n 1/2 来计算抽样得到的样本集的均值的方差。
在后续学习及推理统计学中为了便于区分总体参数的标准差和对应的点估计量的标准差，我们将点估计量的标准差命名为标准误差 Standard error，当这个点估计量是 x̄ 时，σ x̄ 就是 x̄ 的标准误差。
上文中 x̄ 的直方图近似呈正态分布不是一个偶然：
由上图可以看出随着样本量的增加，均值的抽样分布逐渐逼近正态分布。在实际应用中，一般当抽样样本量大于 30 时就可以认为样本均值服从正态分布，当数据极度偏斜时，可以将样本量扩大到 50。x̄ 的抽样分布的重要意义在于其描述了来自不同样本集的 x̄ 围绕总体均值 μ 的分布情况，也提供了任意一个 x̄ 的取值与总体均值 μ 的差异情况。
在了解了均值的抽样分布的基础上，我们就可以知道任意一个抽样得到的均值有多大的概率可以在误差允许范围内近似总体的均值。因为抽样均值服从均值为总体均值 μ，标准误差为总体均方差 σ 除以样本集中包含的样本数量的平方根 n 1/2 的正态分布，因此我们想要了解抽样均值落在总体均值某个误差范围内的概率就可以借助标准正态分布进行计算。假设我们设定可以接受的围绕总体均值的误差范围设置为 (x lower ，x upper )，则有：z lower = (x lower - μ) n 1/2 / σ， z upper = (x upper - μ) n 1/2 / σ，对于任意一个抽样样本集得到的 x̄，其落在这个误差范围内的概率为 P(z upper ) - P(z lower ) 。
从这个计算也可以看出，抽样误差的大小受到样本集中包含的样本数量的影响，并且随着样本数量的增加，抽样的均值的标准误差将变小，也即抽样均值的分布的离散程度变小，这也意味着从更大的抽样中得到的均值有更大的概率落在总体均值的某个误差范围内。
p̄ 为抽样样本集中具有某个特征的元素所占的比例，即 p̄ = x / n ，x 表示抽样样本集中具有某个特征的元素的数量，n 表示样本集中包含的元素的数量，其抽样分布的研究过程与 x̄ 类似，比较大的区别是样本集中的样本是否具有某个特征是一个二项分布，并且有：
同样地，在 n / N ≤ 0.05 的含有有限个元素的总体和含有无限个元素的总体中都可以采用 σ p̄ = (p(1 - p)) 1/2 / n 1/2 来计算多个样本集中得到的具有某个特征的样本的比例的标准误差。
由于 p̄ 服从二项分布，而前面针对二项分布的讨论中提到，当 np ≥ 5 且 n(1 - p) ≥ 5 时，可以用正态分布来近似计算二项分布，即当抽样样本集包含的样本数量及具有某个特征的元素的比例满足上述条件时，多个抽样样本集中具有某个特征的元素的比例近似地服从均值为 p，方差为 σ p̄ 的正态分布。至此，如果想了解抽样得到的比例有多大的可能性落在总体比例的某个误差范围内，则转化为一个正态分布的计算。
从前面我们看到，在选择是否采用样本的某个统计值做为点估计量来近似总体的相关参数时，我们希望了解这个样本统计值对于总体的近似程度和分布情况。在这里我们针对三个方面对点估计量的属性进行研究：无偏性 unbiased，有效性 efficiency，一致性 consistency。
为了方便表述，我们将总体的参数用 y 表示，抽样得到的统计值用 ŷ 来表示。
如果抽样的到的统计值的均值/期望满足 E(ŷ) = y，那么就称 ŷ 是 y 的一个无偏估计量。
对于某些估计量来说，由于抽样得到的统计值的期望会大于或小于总体的参数，如果直接用他们做为总体的估计就会高估或低估总体的值，这时就需要对样本的统计值做一定的校正。例如在样本的标准误差计算时，我们在分母选择用 n - 1 代替 n 就是为了使得 E(s) = σ，即使得样本的标准误差成为总体标准差的一个无偏估计量。
如果同一个抽样样本集中可以得到两个无偏统计值来对总体的同一个参数进行估计，那么我们理所应当会选择二者中均方差更小的那个，我们称这个相对较小均方差的估计量相比另一个估计量具有更高的有效性。例如如果从服从正态分布的总体中抽取样本，那么通过计算可以发现样本均值的方差小于样本中值的方差，因此我们会选择样本均值作为总体均值的更加有效的估计量。
如果随着样本量的增加，样本统计值总是倾向于对总体的参数的估计更加准确，这就是估计量的一致性。例如 σ x̄ 和 σ p̄ 随着 n 的增加会减小就反映了 x̄ 和 p̄ 是两个一致性很好的估计量。
我写这个笔记是为了系统的复习概率论中的一些概念，阅读的是 Statistics for Business and Economics, 12th Edition 英文原版，这是一本非常经典的参考书，毫无保留的满分推荐。尽管书名暗示了是在商业和经济学中的统计学，但根本的统计学知识是不变量，并且和很多优秀的原版书一样，作者时刻注意用实例来讲解统计学概念，基本上每一个新的概念的定义都建立在日常生活的实例的基础上，在此基础上还保留了精美的排版和精心设计的插图，十分便于理解。
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。下文是我为大家整理的关于统计相关论文的范文，欢迎大家阅读参考!
浅谈概率在统计学中的应用
摘 要：概率是研究随机现象的数学学科，其理论严谨、 应用广泛、 发展迅速。目前，概率的理论与方法已广泛应用于 统计学中，主要是从正态分布、小概率事件两方面介绍了概率在统计学中的一些应用。
关键词：随机现象;事件;样本;母体;正态分布;小概率原理
统计学主要分为描述性统计学和推断性统计学。给定一组数据统计学可以摘要并且描述这些数据，这个用法称为描述性统计学。另外，观察者以数据的形式建立起一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称为应用统计学。另外，还有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。
同一仪器多次测量同一物体的重量，所得的结果彼此总是略有差异，这是由于诸如测量仪器受大气影响，观察者身体或 心理上的变化等等偶然因素引起的。同样的，同一门炮向同一目标发射多发同种炮弹，弹落点也不一样，因为炮弹制造时的种种偶然因素对炮弹质量也会有影响。此外，炮筒位置的误差，天气条件的微小变化等等都影响弹落点。再如从某生产线上用同一种工艺生产出来的灯泡寿命也是有差异的等等。
总之所举这些现象的一个共同点是：在基本条件不变的情况下，经过一系列试验或观察会得到不同的结果。换句话说，就个别的试验结果或观察结果而言，它会时而出现这种结果，时而出现那种结果，呈现出一种偶然性。这种现象称为随机现象。对于随机现象通常关心的是在试验或观察中某个结果是否出现，这种结果称为随机事件，简称事件。为了实际的理由选择研究团体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称作样本。推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的几率并且做出对于母体的推论，这个推论可能以对或错的答案呈现(假设检验)出对未来观察的预测，关联性的预测，或是将关系模式化(回归)。
随机现象有其偶然性的一面，也有其必然性的一面。这种必然性表现为大量试验中随机事件出现的频率的稳定性，即一个随机事件的频率常在某个固定的常数附近摆动，这种规律我们称之为统计规律性。频率的稳定性说明随机事件发生的可能性的大小是随机事件本身所固有的，不随人们的意志而改变的一种客观属性，因此可以对它进行度量。对于一个随机事件A用一个数p(A)来表示该事件发生的可能性的大小，这个数p(A)就称为随机事件A的概率，因此概率度量了随机事件发生的可能性的大小。
如果样本足以代表母体，那么由样本所做的推论和结论可以引申到整个母体之上，统计学提供了许多方法来估计和修正样本资料过程中的随机性(误差)。要了解随机性的一定几率必须具备基本的数学观念。数理统计是应用数学的分支，它使用几率论来分析并且验证统计的理论基础。
概率在统计学中有着重要的作用，包括总体、抽样研究、统计描述、统计推断、正态分布规律等，正态分布是概率中最重要的一种分布。一方面正态分布是自然界最常见的一种分布，例如测量的误差;炮弹弹落点的分布;人的生理特征的尺寸：身长、体重等;农作物的收获量;工厂产品的尺寸：直径、长度、宽度、高度，都近似服从正态分布。
一般来说若影响某一个数量指标的随机因素很多，而每个因素所起的作用又不太大，则服从正态分布这点可以用概率论的极限定理来加以证明。另一方面正态分布具有许多良好的性质，许多分布可用正态分布来近似，另外一些分布又可由正态分布来导出，因此在理论研究中，正态分布十分重要。如利用正态分布规律统计学校的成绩分布，得出一个阶段的学生总体是否进步，然后寻找原因，得出改进办法。分析一年 经济的发展，预测来年的收入。找出影响发展的主要因素，寻求改进的方法等等。
小概率事件即发生概率很小的事件(p≤0.05)，在统计学中有着重要的应用，这样的事件理论上发生的可能性则几乎为零。如买彩票中大奖，就是典型的小概率事件，也许每一期均会有大奖开出(可能性很小)，但对于每一个彩民来说，他买一注中大奖的可能性(小概率事件在一次试验中就发生的概率几乎没有。其实，这就是小概率事件在统计学上应用的重要理论依据——小概率原理。)即小概率事件在一次试验中发生的可能性很小，如果真的发生了，根据统计学可怀疑其真实性。
如某接待站在一天内共接待5人单独来访，结果这5人全在周一到访，由此能否推断接待站有规定的接待日?假定没有规定的接待日，一个来访者在五天中任何一天来访都是等可能的用Am(m=1,2,3,4,5,)表示“一周接待了m个人，全都是周一来访”事件，Am的概率如下表示：
事件 A1概率 0.2 事件 A2概率 0.22
事件 A3概率 0.23 事件 A4概率 0.24
事件 A5概率 0.25
5个人都在周一来访的概率为0.00032，大约万分之三。现在概率很小的事件在一次试验中发生了，于是怀疑假定的正确性，从而推断接待站有规定的接待日。
公元1814年，拉普拉斯在他的新作中，记载了一个有趣的统计，世界上男婴与女婴的出生比值是22∶21，即在出生的婴儿中，男婴占51.2%，女婴占48.8%，可奇怪的是1745-1784年四十年间统计巴黎男婴的出生率时，却得到另一个比是25∶24，男婴占51.02%，与前者相差0.18%，对于这千分之一点八的微小差异，进行调查研究，发现巴黎人有“重女轻男”的现象，有抛弃男婴的陋习，以至于歪曲了出生率，经过修正出生比依然是22∶21。统计学依据小概率原理作出结论的正确性很高，但也存在犯错误的风险(较低)。
小概率原理在统计上有着非常重要的应用。如假设检验结论的判断，假设检验是用样本信息推测总体的一种统计推断方法，由于抽样误差的存在，样本信息和总体特征间可能不尽相同，所以假设检验实际上就是判断待比较各方的差别是不是由抽样误差造成的。假设检验中p值的大小反映的就是差别由抽样误差造成的概率。在假设检验中就是通过比较p值与检验水准a(通常设为0.05)的大小关系,从而做出差别有无统计学意义。
如果p值小于a统计学则认为差别由抽样误差造成的概率很低,那么根据小概率原理认为,小概率事件在一次抽样中就发生的可能性几乎为零,所以判定差别可能是由于比较各方在本质上的不同导致的。否则认为差别是由抽样误差造成的。在这里检验水准是在假设检验前认为设定的，是研究者能够承受的本次假设检验放弃真错误的概率，也可以理解为是研究者设立的小概率事件的概率。而p值则是通过计算，即在检验假设成立的情况下，差别是由抽样误差造成的概率。
统计在现代化 管理和 社会生活中的地位日益重要，随着社会经济和科学技术的发展统计在现代化国家管理和企业管理中的地位越来越重要，人们的日常生活都离不开统计，统计的影响是这样巨大，故与之密切相关的概率的作用也越来越重要。
浅谈统计学基础教学方法与学生应用能力的培养
摘要:统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,具有综合性,抽象性及应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。在中职教学中需结合本学科的特点,不断改进教学方法,提高学生综合应用统计知识的能力。
关键词:统计学教学方法设计能力培养
统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,学科内容中的调查研究和分析处理问题的方法,不仅应用于各项工作中,也用于其他学科研究过程中的数据搜集、整理、分析并得出结论。故统计学具有综合性,抽象性,应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。现结合本学科的特点探讨其教学方法和学生应用能力的培养。
一、统计学基础课程教学的特点
统计学基础也是社会经济统计学原理,其学科内容的特点:一是基本概念多,理论讲授上较抽象;二是指标类别多,初学时严格划清各种指标内涵难;三是调查分析方法多,正确理解和选择恰当的调查方法难;四是正确的调查方式、方法指标体系的设置,统计范围的界定与是否得出反映事物的正确结论直接相关;五是科学设置调查事物的指标体系又与弄清反映该事物的客观内在本质的相关指标直接相关。因此,对年龄小,分析能力差的中职学生教学对象来讲,即便从概念上掌握了统计学的原理,如果不结合实际的统计案例资料和采用恰当的教学方法,就很难达到正确应用统计知识解决现实社会经济中问题的目的,甚至会因为错误使用方法,得出对事物评判的错误结论。
二、结合本学科知识的特点采用适当的教学方法,增强应用能力的培养
在教学中,首先通过对教材内容体系的全面分析和教学对象知识结构的分析,以及学生对统计学知识学习的兴趣、理解的深度和掌握应用情况的总结,在教学中的不同环节恰当地实施不同的教学方法。
1、通过学科内容体系导入与工作任务联系,提升学生学习兴趣
在讲授本学科内容时,首先给学生介绍统计学基础教材内容的基本框架:统计学的涵义、研究对象、性质、职能和研究的基本方法。其次是介绍学科知识体系:统计学中的基本概念,统计资料调查整理的方式方法,统计数据的显示与提供,以及提供的统计数字资料运用多种指标法进行分析(总量指标法--反映事物的规模状况,平均指标法--反映事物的集中趋势及一般规律,相对指标法--反映事物的纵向横向比较和事物之间的联系,标准差法--反映事物中总体单位标志值之间的离散趋势和程度,分析事物之间的差异。统计指数法--反映事物中各种直接因素的影响。
时间数列法--反映事物在时间段上的发展变化趋势。抽样调查法--统计专门调查方法中最科学的方法。相关回归分析法--分析事物中的因果关系。)通过内容体系的简单讲解导入,让学生在学习具体理论知识前就对该学科有一个总体感性认识,产生兴趣。带着要通过掌握统计知识去解决实际问题的意识和目的去学习。
2、让学生的学习从理性认识过渡到感性认识,增强应用能力
我在教学中介绍统计学的基本概念和统计调查方法内容时,除对每个知识点进行举例说明外,一部分知识讲完后,给出几个典型的统计调查方案让学生弄清在这些调查方案中所涉及的统计总体、总体范围的界定、总体单位、标志、指标以及采用的哪种调查方式等。这不仅让学生把抽象的统计学概念知识从理性认识过渡到了感性认识,而且通过这些案例还进一步让学生明白了调查方式的选用必须要根据调查对象和要解决的问题适当选取,而不是什么调查目的,什么事物都可以用任何一种调查方式。只有正确选用统计方式、方法去调查分析客观事物才能得出正确的结论,才能具备正确利用统计知识去分析解决问题的能力。
3、综合指标应用与典型资料结合法,提高学生的应用能力在讲授综合指标法时,对每一种指标的理解都是
分别举例说明让学生理解该指标的含义和作用。为了让学生能正确理解和区分每一种指标的作用,在所有指标介绍完后,我选用了国民经济年度统计公报资料作为案例,让学生从统计公报资料中找出学习过的每一种综合指标,如:2007年全国GDP总值,人口数等是总量指标。本年度GDP完成百分比是计划完成相对指标,本年度GDP比上年度增长百分比是动态相对指标。人均GDP是强度相对指标。
GDP构成比例是结构相对指标。五年中平均每年增长的百分比是后面要学习的平均发展速度和平均增长速度的应用。通过这样的案例,学生不仅对各种综合指标法的应用有了正确的理解,而且把各种指标的理解认识变成了应用能力,同时还对后面学习动态数列知识奠定了基础。在教学中很好地起到了巩固理解知识和预习下一教学环节内容的潜在作用。还起到了掌握知识综合性的效果。通过这样一个案例,学生进一步明确,研究一个总体的问题时,可以对问题的不同方面运用多种指标进行分析,弄清事物之间客观存在的关联,这些都必须用一定的统计数据来说话。因此进一步强调了学生学习统计知识的必要性,也让他们认识到统计学知识的科学性和实用性。
4、新旧知识在现实案例中的综合运用,提升学生应用能力
在讲授统计指数的内容时,传授给学生统计指数编制的基本方法的原理,教材中举例的商品价格、商品量、以及职工工资水平指数的编制都仅仅是一种计算基本方法的介绍。要培养学生应用能力还必须结合实际统计指数编制的案例进行讲解,让学生能够将理论知识及其计算方法应用到实际工作中去,所以我特意在理论知识和计算方法讲完后,介绍实际工作中零售物价指数的编制。这个经济指数也是民众普遍关注的问题,与人们生活水平息息相关。
告诉学生,物价指数的编制运用了抽样调查的知识,实际工作中不可能对每一种商品都采价调查,而是分大类商品,在商场和集贸市场分别采价。例如集贸市场的蔬菜价格每周至少要采集三次,每次要采集成交价的三人次,进入零售商品物价指数编制的价格实际上是一个多次简单平均的价格,而每天某种商品的三个价格要简单平均,每周三次的平均价格再简单平均。商场的商品价格如较稳定可用期初和期末的平均。通过这样一个案例,既给学生传授了新知识,又复习巩固了平均指标计算方法的具体应用,不仅日常生活中用,而且在经济研究中应用非常广泛。进一步告诉学生加权平均法和调和平均法在编制物价指数和其他社会经济现象指数中的应用。
5、典型调查案例教学法,培养学生综合应用统计知识,分析解决问题的能力
教学中我把学生应用统计知识,分析问题能力的培养放在抽样技术的教学内容中,抽样技术的基本理论也是抽象的。如,抽样误差,抽样平均误差,抽样的组织方式。针对研究对象的特点,都必须具体问题具体分析,而抽样误差的计算既涉及到平均指标的计算又涉及到标准差的计算,新旧知识的交替如何培养学生应用新旧知识计算、分析问题,解决问题是教学的难点。
为了突破这个难点,我在教学中利用了一个草席质量抽样调查的案例,这个案例体现了从制定调查方案中的调查方式的确定,采用主要标志划类,简单随机抽样原则,到调查实施的步骤:草席宽度分类,登记原验级等级,编顺序号,确定抽样总体,计算全级总体标准差,决定抽样数目,设计计算表格,决定样本号,现场调查中的统一验级标准。
验级过程:由5人分别验级,级数的最后确定采用众数办法,5人验级中的3人验级标准为准。以上这些都具有前面介绍的抽样调查方式的代表性,而又用到了平均指标和众数的方法。同时,在计算草席平均等级时,还用到了品质标志值平均指标的计算,即将等级品质标志值过渡成数量标志来计算该批不同尺寸草席的平均等级,再计算抽样指标与原验级指标之间的误差。
这样一个复杂的抽样调查过程和指标的计算结果,更清晰的告诉学生要说明和解决的问题:由于收购草席时,验级人员在判断标准上的误差带来了草席等级误差与价格的差异。而由于误差的存在,根据此抽样调查结果计算出的整个库存草席的总价值与实际价值的差异巨大。对导致这样的结果,进一步结合政策市场以及人为等多种因素进行分析,查找了原因并提出了切实可行的解决方案,促使了草席的收购价实相符。
通过以上几方面的教学方法设计,能让学生对统计学有更全面的认识,对学科基础内容有一个总体框架性把握,让那些学生在学习时感觉模糊的概念和繁杂的理论通过这几个教学环节的反复巩固和练习也逐步变得清晰,并大大提高了其综合应用统计知识的能力。
