《管理统计学应用与实践 案例分析与统计软件应用》PDF下载

  • 购买积分:11 如何计算积分?
  • 作  者:李金林,马宝龙编著
  • 出 版 社:北京:清华大学出版社
  • 出版年份:2007
  • ISBN:7302160102
  • 页数:294 页
图书介绍:本书介绍应用SPSS统计软件在管理统计学中的应用与实践。

第1章 调查研究的技术与方法 1

1.1 调查研究概述 1

1.1.1 调查研究的作用 1

1.1.2 调查研究的具体步骤 2

1.1.3 调查研究的应用范围 3

1.2 调查方案设计 4

1.2.1 调查方案设计概述 5

1.2.2 调查方法 6

1.2.3 抽样设计 9

1.3 问卷设计 12

1.3.1 问卷设计概述 12

1.3.2 问卷设计的原则 15

1.3.3 问卷设计的步骤 15

1.3.4 设计问卷的注意事项 19

1.3.5 调查问卷完整格式 21

1.4 调查的实施 22

1.4.1 调查团队的组织与培训 22

1.4.2 调查实施的监督管理与质量控制 25

1.5 数据的收集与处理 28

1.5.1 数据的回收与审核 28

1.5.2 数据的编码与录入 30

1.5.3 数据的清理与分组 32

1.6 调查报告的撰写 34

1.6.1 调查报告写作的基本要求 35

1.6.2 报告撰写原则 35

1.6.3 调查报告的文本格式 36

第2章 案例分析汇编 38

2.1 某4S店售后服务质量分析 38

2.1.1 案例研究背景与现实意义 38

2.1.2 调查方案设计 39

2.1.3 数据分析及结果评价 40

2.1.4 结论 48

2.2 A企业员工满意度调查分析 51

2.2.1 案例调查研究背景与现实意义 51

2.2.2 调查方案的设计 52

2.2.3 数据分析 54

2.2.4 结论 64

2.3 北京理工大学足球队影响力研究 68

2.3.1 项目调查研究的背景与现实意义 68

2.3.2 调查方案的设计 69

2.3.3 数据分析及结果 71

2.3.4 结论 84

2.4 大学生英语学习现状与培训机构选择分析 89

2.4.1 调查研究背景与现实意义 89

2.4.2 调查方案设计 89

2.4.3 数据分析过程与结果评价 92

2.4.4 结论 104

2.5 会员积分计划的设计与分析 108

2.5.1 案例研究背景与现实意义 108

2.5.2 研究方案的设计 109

2.5.3 数据分析与结果 114

2.5.4 结论 116

2.6 某手机通信业务品牌满意度调查分析 118

2.6.1 案例研究背景与现实意义 118

2.6.2 调查方案的设计 118

2.6.3 数据分析过程 120

2.6.4 结论 132

2.7 某大学图书馆使用情况分析 135

2.7.1 研究的背景与现实意义 135

2.7.2 研究方案的设计 136

2.7.3 数据分析与结果 139

2.7.4 结论 158

2.8 本科专业报考动因分析 163

2.8.1 调查研究背景与现实意义 163

2.8.2 调查方案设计 163

2.8.3 数据分析 166

2.8.4 结论 182

2.9 人民币汇率的时间序列分析 185

2.9.1 研究的背景与现实意义 185

2.9.2 研究方案的设计 185

2.9.3 数据分析过程与结果 187

2.9.4 结论 202

2.10 中国开放式基金绩效评价分析 203

2.10.1 研究背景与现实意义 203

2.10.2 我国开放式基金绩效评价体系的设计 205

2.10.3 研究对象与数据来源 212

2.10.4 数据分析 213

2.10.5 结论 222

第3章 SPSS统计软件应用 224

3.1 SPSS软件简介 224

3.1.1 关于SPSS软件 224

3.1.2 SPSS软件的特点 224

3.1.3 SPSS的功能 225

3.2 数据的输入与整理 226

3.2.1 变量类型与定义变量 226

3.2.2 数据的录入 229

3.2.3 数据整理 231

3.3 数据统计描述及图表方法 236

3.3.1 描述性统计过程 236

3.3.2 统计图概述 241

3.4 均值比较与t检验 246

3.4.1 单样本t检验过程 247

3.4.2 独立样本t检验过程 248

3.4.3 配对样本t检验过程 253

3.5 方差分析 255

3.5.1 单因素方差分析 255

3.5.2 双因素方差分析 258

3.6 相关与线性回归分析 264

3.6.1 相关分析 264

3.6.2 线性回归分析 265

3.7 列联分析 269

3.8 时间序列分析 274

3.8.1 预定义日期变量 274

3.8.2 建立移动平均模型进行分析 275

3.8.3 指数平滑法 277

3.8.4 自回归模型 279

3.8.5 ARIMA模型 282

3.8.6 时间序列图的生成 285

3.9 信度分析 288

3.10 因子分析 291

参考文献 294