统计理论与实务教案.docx
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统计理论与实务教案
山东外国语职业学院
教案
课程名称：
统计理论与实务
课程代码：
20000029
课程类型：
理论课（√）必修课（√）实验课（√）
学时：
72
学分：
4
授课教师：
部门:
韩雪娇
经济管理学院
授课班级：
2013级工商企业管理四班
2013级工商企业管理专本套读四、五班
2013级会计电算化五、六班
授课学期：
2013至2014学年第二学期
教材名称：
统计理论与实务
2014年2月26日
目录2
统计理论与实务教案3
课程进程安排4
第1章总论（8学时）5
第2章统计调查（6学时）14
第2章统计整理（6学时）21
第3章统计指标（14学时）28
第3章统计趋势分析（10学时）37
第4章统计指数（16学时）39
第5章统计假设检验（12学时）42
统计理论与实务教案
授课时间2013-2014第二学期教案编写时间2014年2月－2014年3月
课程名称
统计理论与实务
课程代码
总学时：
72学时
理论：
72学时
实习：
1周
学分
4
课程性质
必修课（√）选修课（）
理论课（√）实验课（√）
任课教师
韩雪娇
职称
授课对象
2013级工商企业管理专本套读4班5班；2012级会计5班6班等
教材和主要参考资料
教材:
杨桂玲、万佳丽等，统计理论与实务，第一版，人民邮电出版社，2013
主要参考书目
[1]纪宏，企业统计，北京：
中国广播电视大学出版社，2003
[2]刘秋苹、杨桂玲，统计学原理，济南：
山东大学出版社，2007
[3]陈嗣成，新编统计学原理，北京：
首都经济贸易大学出版社，2012
[4]贾俊平，统计学基础，北京：
中国人民大学出版社，2011
[5]杨桂玲，物质统计，北京：
中国对外贸易出版社，1988
[6]杨桂玲，劳动人事统计，北京：
北京统计出版社，1990
[7]周恩荣，应用统计学，北京：
北京交通大学出版社，2007
[8]郭风燕，申斯，统计学，北京：
北京理工大学出版社，2007
[9]陈时艳，统计学原理，厦门：
厦门大学出版社，2011
[10]李洁明，祁新娥，统计学原理，上海：
复旦大学出版社，2011
[11]张志勇，物流企业统计，北京：
中央广播大学出版社，2011
教学目的
和
教学要求
通过本课程的学习，使学生能够掌握统计学的基本原理、基本方法及基本统计指标的核算，并能运用所学知识，完成对统计资料的搜集、整理和分析，提高学生对社会经济问题的数量分析能力。
教学中要按照专业培养目标的要求，重点讲授本课程的基本理论和基本方法，并注重学生基本技能的训练及培养利用数量分析方法解决实际问题的能力。
教学以课堂讲授为主，辅之以上机操作、社会实践和课堂练习等方式。
授课教师除应吃透教材内容外，还应广泛阅读有关参考材料，注意本学科的发展，并适当介绍一些重要的新进展。
教学重点
和难点
重点：
统计调查方案与调查方式，统计分组与统计表，算术平均数和标准差，动态平均指标的计算，综合指数的编制和指数因素分析，抽样平均误差的计算和总体参数的区间估计等。
难点：
统计学中的几个基本概念及其相互关系，统计表的编制，时期指标与时点指标的区别，相对指标的比较，标准差的计算，指数因素分析，抽样平均误差的计算等。
课程进程安排
周数
授课内容
理论学时
实验学时
备 注
1
第1章统计总论
4
课程实习即统计调查实习利用暑假一周时间进行，要求学生深入到工厂企事业单位、建筑工地、居民社区和政府机关部门、政策研究部门，对一些社会经济热点问题进行调查研究，旨在培养学生良好的数学与经济学素养，系统掌握统计的基本方法，提高学生运用计算机进行数据分析与开发的能力。
2
第1章统计总论
4
3
第2章统计调查与整理
4
4
第2章统计调查与整理
4
5
第2章统计调查与整理
4
6
第3章统计指标与趋势分析
4
7
第3章统计指标与趋势分析
4
8
第3章统计指标与趋势分析
4
9
第3章统计指标与趋势分析
4
10
第3章统计指标与趋势分析
4
11
第3章统计指标与趋势分析
4
12
第4章统计指数
4
13
第4章统计指数
4
14
第4章统计指数
4
15
第4章统计指数
4
16
第5章统计假设检验
4
17
第5章统计假设检验
4
18
第5章统计假设检验
4
合计
72
0
注：
本课程教学计划周为18周，每周4学时，总课时72学时。
统计理论与实务（章节备课）
章节
第1章总论（8学时）
教学目的
从总体上对统计学提供基本认识，使同学学习之后对统计学的学科性质和学习任务有一个总体了解，理解统计学的基本概念，掌握教材大致结构。
教学要求
1、解社会经济统计学的研究对象和研究方法。
2、掌握统计学的基本概念和基本范畴。
3、了解国家统计职能，任务，组织和管理。
教学重点
教学难点
重点：
统计学的基本概念及其相互关系。
难点：
统计学的研究对象和方法；统计学中的几个基本概念
教学方法
直接讲陈法、示例法、提问、启示法。
教学过程
导入新课
首先请同学们来看一组数据：
温家宝总理在第十届全国人大第五次会议《政府工作报告》中谈到：
2006年我国国内生产总值20.94万亿元，比上年增长10.7%，经济增长连续四年达到或略高于10%，居民消费价格总水平上涨1.5%，全国财政收入3.93万亿元，比上年增加7694亿元，规模以上工业企业实现利润增长31%，增加4442亿元，进出口贸易总额1.76万亿美元，比上年增长23.8%，实际利用外商直接投资695亿美元等。
以上示例中涉及了一些具体数字，毫无疑问，总理是利用这些数据来说明2006年政府的基本情况，那么，这些数据是怎么得来的呢？
其中，既有百分数，又有基数。
这些数字在运用上有什么不同，如何应用？
我们本学期开设的《统计理论与实务》主要就是回答这些问题的。
首先，我们来对这门课程做一个系统的了解，今天，我们学习第一章统计总论。
新课讲授
第一章统计总论
第一节统计的含义和特点（2学时）
一、统计的涵义
1、统计活动
2、统计数据
3、统计学
三种含义的联系：
统计工作与统计数据的关系是统计活动与统计成果的关系；统计工作与统计学是实践与理论的关系
二、统计的特点
1、数量性
2、总体性
3、具体性
4、社会性
三、统计的作用
1、统计是认识社会的一种有力武器
2、统计是制定计划，实行宏观调控的基础
3、统计是制定政策的依据
4、统计是实行管理的手段
5、统计是认识世界、开展国际交流的工具
6、统计是科学研究的工具
第二节统计数据的类型和统计研究方法（2学时）
一、统计数据类型
1、统计数据按照所采用的计量尺度不同，可以分为定性数据与定量数据
定性数据：
是指只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征数据，具体分为定类数据与定序数据。
定量数据：
是指用数值来表现事物数量特征的数据，具体分为定距数据与定比数据。
2、统计数据按照其表现形式不同，可以分为绝对数、相对数和平均数三类
绝对数：
是用以反映现象或事物绝对数量特征的数据，它以最直观、最基本的形式体现现象或事物的外在数量特征。
相对数：
是用以反映现象或事物相对数量特征的数据，它通过另外两个相关统计数据的对比来体现现象内部或现象之间的联系、关系，其结果主要表现为没有明确计量单位的无名数，少部分表现为有明确计量单位的有名数（限于强度相对数）
平均数：
用以反映现象或事物平均数量特征的数据，体现现象某一方面的一般数量水平。
3、统计数据按照其来源不同，可以分为观测数据与实验数据两类
4、统计数据按照其加工程度不同，可以分为原始数据与次级数据两类
5、统计数据按照其时间或空间状态不同，可以分为时序数据与截面数据两类
时序数据：
是时间数列数据的简称，是对同一现象在不同时间上收集到的数据（空间状态相同，时间状态不同），描述的是现象某一方面（或某几方面）的数量特征随时间而变化的情况。
截面数据：
是对一些同类现象在相同或近似相同的时间上收集到的数据（空间状态不同，时间状态相同），描述的是在相同时间状态下同类现象的数量特征在不同空间状态的差异情况。
平行数据：
时序数据与截面数据结合起来。
二、统计数据研究过程
1、统计设计
2、数据收集
3、数据整理
4、数据分析与解释
三、统计数据研究方法
1、大量观察法
2、统计分组法
3、综合指标法
4、统计推断法
5、统计模型法
第三节统计学中的几个基本概念（2学时）
一、总体与总体单位
所谓统计总体是指统计研究对象的全体。
它是由一系列客观存在的在某些性质上相同的基本单位组成的集合体。
所谓总体单位是指组成统计总体的具体单位。
二者是相辅相存的,没有总体单位的集合,也就谈不上有统计总体；没有界定统计总体的范围，也就无法确定总体单位。
统计总体和总体单位不是绝对的，而是相对的。
例如，对某一个工业企业而言,以每一个职工为单位可以组成企业职工总体；以每一台设备为单位可以组成企业的设备总体；以每一种（或一套、一件等）产品为单位可以组成企业的产品总体；以每一次销售行为为单位可以组成企业的销售总体等等。
再如，研究对象为全国的工业企业的基本情况，则统计总体就是全国所有的工业企业，总体单位是全国的每一个工业企业；若研究对象为全国的工业企业的设备状况，则统计总体就是全国所有工业企业的所有设备，总体单位是全国所有工业企业的每一台设备。
可见，统计总体范围不同，总体单位是不一样的，统计研究对象不同，总体单位也不一样。
二者是整体与个体的关系。
二、标志与指标
（1）统计标志
统计标志是说明统计总体单位的特征或属性的名称。
作为统计总体单位，具有许许多多的特征或属性,例如,以企业职工为统计总体单位时，职工的性别、年龄、工龄、民族、工种、文化程度、技术等级、工资等都是每个职工所具有的标志。
统计标志按其性质不同,有品质标志和数量标志之分。
品质标志是指不能用数量表示的标志,即其标志表现是列名的或顺序的。
如上述企业职工的性别、民族、工种、文化程度等。
数量标志是指能够用数量表现的标志,即其标志表现至少是间隔水准以上的。
如上述企业职工的年龄、工龄、技术等级、工资等。
品质标志主要作为统计分组的依据,以便计算出不同组别的总体单位数。
数量标志除了作为分组依据计算单位数外,还可以进行许多其它计算,如计算平均工龄、平均技术等级、平均工资等。
统计标志按各单位的具体表现是否相同，有不变标志和可变标志之分。
不变标志是指各单位在具体表现上完全相同的标志,如对国有工业企业总体来说,各企业的生产性质、所有制性质等都是相同的，这些标志是不变标志。
它是形成统计总体的客观条件（即同质性）之一。
可变标志是指各单位在具体表现上不完全相同的标志,如上述国有工业企业总体中,各企业的产品种类、所属行业、职工人数、产品数量、产品产值、销售收入、利润额等都不尽相同，这些是可变标志。
它是形成统计总体的另一个客观条件（即差异性）。
将上述统计标志的分类归纳如下:
统计标志
图1.1统计标志的分类
可见，统计标志的两种分类是交叉的。
品质标志有不变标志和可变标志之分，如上述工业企业的生产性质、所有制性质等对所属总体来说,每一个单位都是一样的,因而是不变的品质标志；又如，企业职工的性别、民族、工种、文化程度等，对每一个总体单位来说，具体表现都不尽相同，因而是可变的品质标志。
同样，数量标志也有不变标志和可变标志之分，如我国学龄儿童入学的法定年龄是7岁，这对每一个学龄儿童（撇开每个学龄儿童入学的具体年龄）都是同样的要求,因而是不变的数量标志；又如，上述企业职工的年龄、工龄、技术等级、工资等,对每一个总体单位来说,具体表现都不尽相同，因而是可变的数量标志。
（2）统计指标
与统计标志相对应，统计指标是说明统计总体的特征或属性的名称。
统计指标有两种理解和使用方法。
一种是处于设计形态的统计指标，它是说明总体数量特征的名称，例如全国总人口、国民生产总值、工资总额、粮食总产量等都属于这一类统计指标。
另一种是处于完成形态的统计指标，它是把指标名称和具体时间地点的统计数值结合起来的统计指标形态，例如,某地区1997年国民生产总值2,820亿元,某工业企业1997年职工工资总额850万元等等就属于这一类统计指标。
我们在研究统计理论和进行统计设计时所说的统计指标指的是设计形态的统计指标；在实际工作中,对统计数据进行加工整理、分析研究时所说的统计指标指的就是完成形态的统计指标。
因此，完整意义的统计指标应包括以下六个基本要素：
时间限制、空间限制、指标名称、指标数值、计量单位和计算方法。
例如，上述1997年某地区国民生产总值2,820亿元。
从指标的所属时间看,是反映的1997年全年的状态;从指标的空间标准看,是指的某一个地区的资料；指标名称是国民生产总值；指标数值是2,820；计量单位是人民币元；计算方法则隐含在统计指标之中,它一方面由统计总体各单位的标志值汇总而来，如职工工资总额，一般是每个职工的工资汇总计算而得；另一方面，有些统计指标可由不同的计算方法取得，如国内生产总值指标，就有生产法、收入法、支出法等计算方法。
设计形态的统计指标包括上述指标名称、计量单位和计算方法三个构成要素。
对统计指标的进一步认识参见第三章。
（3）统计标志和统计指标的关系
从统计标志和统计指标的区别和联系可以进一步理解统计指标的意义。
1）统计标志和统计指标的区别体现在如下两个方面:
第一、统计标志是说明总体单位特征的，而统计指标则是说明总体特征的。
第二、统计标志有不能用数值表示的品质标志和能用数值表示的数量标志两种，而统计指标必须是能用数值表示的,没有不能用数值表示的统计指标。
2）统计标志和统计指标的联系也体现在如下两个方面:
第一、许多统计指标的数值是通过总体单位的数量标志汇总而来的。
如全国工业总产值指标就是从每个工业企业（即统计总体单位）的工业总产值（即标志）汇总得来的。
第二、统计标志和统计指标之间存在着转化关系。
例如，我们研究一个工业企业（假定为统计总体）的生产经营情况时，该工业企业的工业总产值、职工人数、利润额、销售额、市场占有率等是反映该工业企业生产经营情况的统计指标；而当我们研究的是全国或某一个地区的工业企业生产经营情况时，每个工业企业（此时为总体单位）的工业总产值、职工人数、利润额、销售额、市场占有率等则是反映这些工业企业特征的统计标志。
三、变异与变量
如图1.1，统计标志有不变标志和可变标志与品质标志和数量标志之分。
其中可变的数量标志又称为变量，如企业职工的年龄、工龄、工资等。
变量的具体数值（或称标志的具体表现），如年龄的18岁、19岁、20岁等，工资的500元、550元、600元等,称为变量值或标志值。
变量按变量值是否连续分为连续型变量和离散型变量。
任意两个变量值之间取值有限的叫做离散型变量,如企业个数、职工人数、设备台数等,只能取整数，取值数量是有限的，取值来源可以直接计数。
任意两个变量值之间取值无限的是连续型变量，如人的身高、体重，企业的原材料消耗量、单位产品的生产时间等就是连续型变量。
可以取小数，取值数量是无限的，取值来源一般要通过测量或计算才能取得。
变异是指可变标志之间的差异。
例如，以企业的每个职工为总体单位时，性别就有男或女之别;民族就有汉、满、彝、藏、蒙古等等之别；工资有500元、550元、600元等等之别。
可见,变量和变异都指的是可变标志，但变量只是可变标志（即可变的数量标志）的一种；而变异既包括可变的数量标志，又包括可变的品质标志。
以我国经济发展状况、人口发展现状、在座的学生的基本情况为例，指出总体和总体单位、标志和指标、变量和变量值等，以理解和区别上述概念。
第四节统计学的产生和发展（1学时）
一、古典统计学时期
指的是17世纪末至18世纪末的统计学萌芽时期。
分记述学派和政治算术学派两大学派。
1）记述学派
记述学派又称国势学派,产生于18世纪。
所谓"国势学"就是以文字来记述国家的显著事项的学说,提出这一学说的学派称为记述学派,又叫国势学派,它的发源地是德国。
由于当时在德国许多大学里讲授国势学这个课程，故又称为德意志大学教授学派.主要代表人物为康令（,1606～1681）和阿亨瓦尔（,1719～1772）。
最早讲授国势学的是康令，他第一个在德国赫尔莫斯达德大学讲授“欧洲最近国势学”,奠定了国势学的基础。
阿亨瓦尔在哥廷根大学开设“国家学”课程,其主要著作为《欧洲各国国势学概论》。
内容研究“一国或多数国家的显著事项”。
国势学派在研究各国的显著事项时，主要是用对比分析的方法研究关于国家组织、人口、军队、领土、财产等国情、国力,以比较各国实力的强弱,在研究时偏重事物性质的解释，而不重视数量的分析。
这个学派是歌颂普鲁士君主政体的。
随着资本主义的发展，对数量关系的计算变得越来越需要，该学派发生了分裂，分化出表式学派，并逐步发展为政府统计。
国势学派所研究的是历史学的组成部分，属实质性的社会科学。
这一学派对统计学的贡献是：
①阿亨瓦尔在1749年首先提出“统计学”这一学科名词,它把“国势学”称为“”即“统计学”，这个名词一直延用至今。
②提出了统计学的一些术语，如“统计数字资料”、“数字对比”等。
国势学派主要用对比方法研究各国实力的强弱，在对比方面是比较成功的。
2）政治算术学派
政治算术学派产生于17世纪中期，其发源地在英国伦敦，代表人物是威廉.配第（,1623～1687）,配第写了著名的《政治算术》一书,书中用大量的数字对英、法、荷三国的经济实力进行比较，采用了与过去不同的传统方法,用数字、重量和尺度来表达他自己想说的问题。
马克思对威廉.配第评价很高，认为他是“政治经济学之父，在某种程度上也可以说是统计学的创始人”*。
政治算术学派的另一代表人物是约翰.格朗特（,1620～1674）,他利用政府公布的人口变动资料，写了一本统计著作《关于死亡表的自然和政治的观察》。
首先提出通过大量观察，男女婴儿出生比例是比较稳定的，创造性地编制了初具规模的“生命表”，对各种年龄的死亡率与人口寿命作了分析。
政治算术学派是用计量方法研究社会问题，运用大量观察法、分类法以及对比、综合、推算等方法解释与说明社会经济生活。
他们在自己的著作中初具规模的建立了社会经济统计的研究方法,但由于受历史、经济等条件的限制,在很大程度上还处于统计核算的初期阶段。
只能以简单、粗糙的算术方法对社会经济现象进行计量和比较。
政治算术学派虽然以数字表示事实，但它还未从政治经济学中分化出来，这一学派所探讨的规律，都是用数字表示的社会经济规律，所以也属于实质性的社会科学。
它与国势学派相比较,一是无统计学之名,有统计学之实；一是有统计学之名,无统计学之实。
二、近代统计学时期
指的是18世纪末到19世纪末的一百多年时期,在这时期统计学又形成了许多学派,其中主要是数理统计学派和社会统计学派.
1）数理统计学派
数理统计学派产生于19世纪中期,以比例时的凯特勒（,1796～1874）作为奠基人,著有《社会物理学》。
他最先运用大数定律论证社会生活现象并非偶然,而有其发展规律性。
另外他还运用概率论原理，提出了“平均人”的概念，即人是具有平均身高、平均体重、平均智力和道德品质的典型人物。
统计的任务是关于平均人的比较研究,如社会所有的人同平均人的差异愈小,社会矛盾就可以得到缓和。
这一理论对于误差法则理论、正态分布理论等有一定的影响。
凯特勒认为统计学既研究社会经济现象又研究自然现象，是一门独立的方法论科学。
凯特勒的努力初步完成了统计学与概率论的结合，使统计学开始进入了一个新的阶段。
可以这样说，凯特勒既是古典统计学的完成者，同时也是数理统计学派的奠基人，被西方统计学界喻为近代统计学之父。
随着统计学的发展，对概率论方法的运用逐步增加，同时自然科学的迅速发展和技术不断进步对数理统计的方法有进一步的要求，数理统计学派就从统计学中分离出来自成一派。
它从19世纪末以来逐步形成，主要在英、美等国发展起来，故又称英美数理统计学派。
2）社会统计学派
19世纪后期，正当英美数理统计学派刚开始发展的时候，在德国兴起了社会统计学派。
社会统计学派以德国为中心,由德国大学教授克尼斯（,1821～1898）首创,主要代表人物为恩格尔（,1821～1896）和梅尔（,1841～1925）,他们认为统计学是一门社会科学，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学。
社会统计学派认为统计学所研究的是社会总体而不是个别的社会现象，由于社会现象的复杂性和总体性，必须对总体进行大量的观察和分析，研究其内在联系，以反映社会现象的规律。
社会统计学派一方面研究社会总体,另一方面在研究方法上采用大量观察法,这两方面构成了他们“实质性科学”的两大特点。
社会经济的发展,要求统计学提供更多的统计方法,社会科学本身不断地向细分化与定量化发展,也要求统计学能提供更多更有效的调查、整理、分析资料的方法。
所以,社会统计学派逐步从实质性科学向方法论转化。
社会统计学派虽然向方法论过渡,但是仍然强调以现象的质为前提,如,德国法兰克福大学教授弗拉斯卡姆波（～,1886～?
）,是第二次世界大战后社会统计学派的重要人物，他吸收了英美数理统计学派的通用方法论,把自然领域中的方法也应用于社会现象,但他认为社会现象的核心，即质的规定性，不可能全部转化为以量来表示。
三、现代统计学时期
指自20世纪初到现在的数理统计学时期。
在这个时期，数理统计在随机抽样基础上建立起推断统计学。
它是一种以随机抽样为基础推论有关总体特征的方法，导源于英国数学家戈塞特（,1876～1936）的小样本分布理论。
其后得到费暄（,1890～1962）的充实,并由波兰统计学家尼曼（,1894～？
）以及.皮尔生（K.皮尔生之子）等人加以发展，建立了假设理论。
其后，美国统计学家瓦尔德（,1902～1950）将统计学中的估计和假设理论予以归纳，创立了“决策理论”。
美国的威尔克斯（,1906～1964）、英国的威萨特（,1898～1956）等对样本分布理论也有贡献。
美国的科克伦（,
1909～1980）等在1957年提出实验设计的理论和方法，拓宽了统计学的范围。
60年代以后，数理统计学的发展有三个明显的趋势：
1）随着数学的发展，数理统计学越来越广泛地应用数学方法。
2）数理统计学的新分支或以数理统计学为基础的边缘学科不断形成（新分支如抽样理论、非参数统计、多变量分析和时间序列分析等；边缘学科如经济计量学、工程统计学、天文统计学等）。
3）数理统计学的应用日益广泛而深入，特别是借助电子计算机后，数理统计学所能发挥的作用越益增强。
数理统计学家把统计学当作通用于各种现象的方法论科学。
社会主义国家的社会经济统计学，是从前苏联十月革命后逐步建立和发展起来的。
社会经济统计学是以辩证唯物主义和历史唯物主义以及马克思主义政治经济学为其理论指导的。
其学术渊源来自于古典统计学和凯特勒确定的近代统计学,且深受德国社会统计学派的影响。
例如，莫斯科大学教授丘普洛夫认为统计学是一门社会科学,其特点是利用大量观察法调查社会现象的事实,以发现其中的规律和可能地确定其发生的原因。
1954年苏联统计科学会议通过的关于统计学定义的决议把统计学作为一门研究社会经济规律的实质性社会科学,继承了德国社会统计学派的观点。
从60年代起苏联的上述观点已开始有所改变，到70年代有的学者提出把统计学看作一门通用的方法论学科，为此引起一场新的
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