统计学 教学大纲

1、统计学课程教学大纲一、课程基本信息英文名称Statistics课程代码HURM1011课程性质大类基础课程授课对象行政管理学 分3.0学 时54主讲教师修订日期2021年5月5日指定教材贾俊平、何晓群、金勇进，统计学，中国人民大学出版社，2018年第7版二、课程目标（一）总体目标：本课程的授课对象是行政管理专业本科生。本课程将在详细讲解统计理论的基础上，重点阐述统计分析方法在实际工作中的具体应用，力求体现统计学的数量性与客观性相结合的特点。通过本课程的教学，使学生能够在理论联系实际的基础上，比较系统地掌握统计学的基本思想、基本理论、基础知识和基本方法；理解并识记统计学的有关基本概念和范畴；掌握

2、并能运用统计基本方法和技术进行统计设计、统计调查、统计整理和一定的统计分析，培养解决实际问题的能力，也为运用统计分析软件（如SPSS）进行统计分析，以及高级统计方法的学习和应用打下基础。（二）课程目标：本课程属于大类基础课程。统计学是研究不确定性现象数量规律性的方法论科学，是对客观现象进行定量分析的重要工具。本课程要求学生了解和掌握统计分析的基本方法，具备初步的科学研究能力。课程目标1：通过学习统计学的基本思想、基本理论、基础知识和基本方法，理解并识记统计学的有关基本概念和范畴，了解统计方法的基本分类，识别统计方法的关键要素和重要环节，掌握并能运用统计基本方法和技术进行统计设计、统计调查、统计

3、整理和一定的统计分析。课程目标2：培养解决实际问题的能力，结合运用计算机和互联网技术将统计分析的基本方法应用于实践操作中，同时为运用统计分析软件（如SPSS）进行统计分析，以及高级统计方法的学习和应用打下基础。课程目标3：通过对小组合作、项目学习等学习方式的参与与反思，改善学习策略，提升自主学习能力、合作意识、沟通能力、反思能力。并且能够根据自身的兴趣与能力特征，使用统计方法对本专业领域的研究问题进行研究和分析。三、教学内容第一章绪论教学目标：（1）了解什么是统计学。（2）了解统计学的发展。（3）了解社会研究的步骤。重点难点：（1）理解统计学的研究对象和研究方法。（2）理解社会研究过程中统计学

4、的应用。教学内容：第一节 什么是统计学一、什么是统计学二、统计学的应用领域三、统计学的发展四、常用的统计软件第二节 社会研究的步骤一、确定研究主题二、成立假设三、概念化和操作化四、抽样五、收集数据的方法六、处理和分析数据教学方法：（1）讲授法：相关概念。（2）研讨法：统计学的应用领域；社会研究过程中统计学的应用教学评价：思考题（1）统计学的基本概念（2）统计学科的研究对象和研究方法（3）统计学的学科性质（4）社会研究过程中统计学的应用第二章数据收集教学目标：（1）了解数据的直接和间接来源。（2）了解数据收集方法。（3）了解调查设计。（4）理解误差来源重点难点：（1）重点：了解数据收集方法的分类

5、。（2）难点：理解误差来源。教学内容：第一节 数据来源一、数据的间接来源二、数据的直接来源三、统计调查方式第二节 数据收集方法一、询问调查（一）访问调查（二）邮寄调查（三）电话调查（四）电脑辅助（五）座谈会（六）个别深访二、观察三、实验四、数据的伦理第三节 调查设计一、数据方案的结构二、调查问卷设计（一）问卷结构的设计（二）提问项目的设计（三）回答项目的设计（四）问题顺序的设计第四节 数据质量一、数据的误差二、数据的质量要求教学方法：（1）讲授法：统计数据的直接来源和间接来源；各种数据收集方法的特点和比较。（2）案例法：结合全国性抽样调查的调查方法进行分析和讨论。教学评价：思考题（1）统计数据

6、的来源（2）各种调查的特点和比较（3）调查方案的设计（4）统计数据的误差和质量控制第三章数据的图表展示教学目标：（1）了解数据的整理。（2）了解分类数据的整理和图示。（3）了解数值型数据的整理和图示。重点难点：（1）重点：不同类型数据的整理与图示。（2）难点：合理使用图表。教学内容：第一节 数据的整理一、数据审核二、数据筛选三、数据排序四、数据汇总第二节 分类数据的整理与图示一、定类数据的整理与图示二、定序数据的整理与图示第三节 数值型数据的整理与图示一、数据分组二、数值型数据的图示第四节 合理使用图表一、鉴别图形优劣的准则二、什么样的表才清楚三、好的图和坏的图教学方法：（1）讲授法：数据的整

7、理；分类数据的整理与图示；数值型数据的整理与图示。（2）自主学习：基于课堂讲述的数据整理和图示方法自行练习。（3）讨论法：课堂围绕“图形优劣的准则”、“好的图”、“坏的图”等问题和例子进行分析和讨论。教学评价：思考题（1）统计数据的整理程序（2）统计数据分组的方法与技巧（3）正确应用统计图表要注意的问题第四章统计数据的分布特征教学目标：（1）理解如何构造频数分布。（2）理解集中趋势的测度。（3）理解离散趋势的测试。（4）了解偏态和峰态的测度。重点难点：（1）重点：集中趋势和离散趋势的测度。（2）难点：集中趋势的测度；离散趋势的测度。教学内容：第一节 频数分布一、数据类型二、数据的表现形式三、构

8、造频数分布第二节 集中趋势的测度一、定类数据：众数二、定序数据：中位数和分位数三、数值型数据：均值四、众数、中位数和平均数的比较第三节离散趋势的测度一、定类数据：异众比率二、定序数据：四分位差三、数值型数据：方差和标准差四、相对离散程度：离散系数第四节偏态和峰态的测度一、偏态及其测度二、峰态及其测度教学方法：（1）讲授法：频数分布；集中趋势的测度；离散趋势的测度。（2）讨论法：课堂围绕“如何正确运用离散程度指标评价总体平均水平的代表性”等问题进行讨论。教学评价：思考题（1）集中趋势测度指标的计算方法与应用（2）离散程度测度指标的计算方法与应用场合（3）如何正确运用离散程度指标评价总体平均水平的

9、代表性（4）标准差、方差等指标的含义第五章概率入门教学目标：（1）了解抽样和抽样方法。（2）了解概率抽样和非概率抽样。（3）理解样本框的覆盖性。重点难点：（1）重点：了解概率抽样和非概率抽样。（2）难点：理解和区分简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样。教学内容：第一节 事件及其概率一、概率的概念二、概率模型三、期望值四、概率的一般定律第二节 二项概率分布一、随机变量二、二项试验三、二项分布第三节 正态概率分布一、正态分布二、标准正态分布三、二项分布的正态近似第四节 一些特殊的概率分布一、超几何分布二、泊松分布三、指数概率分布教学方法：（1）讲授法：概念及基本理论采用讲授法进行教学。如二项

10、分布、正态分布、标准正态分布等的区别。（2）讨论法：课堂进行讨论。教学评价：思考题（1）什么是概率和概率模型（2）概率的一般定律（3）二项分布（4）正态分布和标准正态分布第六章抽样和抽样分布教学目标：（1）了解抽样方法。（2）了解三种分布。（3）理解一个总体参数的样本统计量的抽样分布。（4）理解两个总体参数的样本统计量的抽样分布。重点难点：（1）重点：三种不同性质的分布。（2）难点：一个总体参数的样本统计量的抽样分布；两个总体参数样本统计量的抽样分布。教学内容：第一节 概率抽样方法一、抽样方法（一）概率抽样（二）非概率抽样二、数据的误差三、样本告诉我们什么四、概率的一般定律第二节 三种不同性质

11、的分布一、总体分布二、样本分布三、抽样分布第三节 样本统计量的抽样分布（一个总体参数）一、样本均值的抽样分布二、样本比例的抽样分布三、样本方差的抽样分布第四节 样本统计量的抽样分布（两个总体参数）一、两个样本均值之差的抽样分布二、两个样本比例之差的抽样分布三、两个样本方差比的抽样分布教学方法：（1）讲授法：概念及基本理论采用讲授法进行教学。如抽样方法、抽样分布、样本统计量的抽样分布。（2）案例教学法：结合具体研究对一个总体参数和两个总体参数的抽样分布的特点进行分析讨论。教学评价：思考题（1）抽样的类型：概率抽样和非概率抽样（2）常见的概率抽样方法（3）三种抽样分布的区分（4）样本统计量的分布（

12、5）一个总体参数的样本统计量的抽样分布（6）两个总体参数的样本统计量的抽样分布第七章参数估计教学目标：（1）了解什么是参数估计。（2）了解一个总体参数的区间估计。（3）了解两个总体参数的区间估计。（4）了解如何确定样本容量。重点难点：（1）重点：理解什么是区间估计。（2）难点：理解一个总体参数的区间估计；两个总体参数的区间估计。教学内容：第一节 参数估计一般问题一、估计量与估计值二、点估计与区间估计三、评价估计量的标准第二节 一个总体参数的区间估计一、总体均值的区间估计二、总体比例的区间估计三、总体方差的区间估计第三节 两个总体参数的区间估计一、两个总体均值之差的区间估计二、两个总体比例之差的

13、区间估计三、两个总体方差比的区间估计第四节 样本容量的确定一、估计总体均值时样本容量的确定二、估计总体比例时样本容量的确定三、估计两个总体均值之差时样本容量的确定四、估计两个总体比例之差时样本容量的确定教学方法：（1）讲授法：概念及基本理论采用讲授法进行教学。如点估计、区间估计、样本容量等。（2）讨论法：课堂围绕案例的点估计、区间估计、均值或比例的区间估计进行讨论。教学评价：思考题（1）抽样估计的理论基础（2）置信区间的构造（3）估计量的优良标准（4）样本容量的确定第八章假设检验教学目标：（1）了解什么是假设检验。（2）理解一个总体参数的检验。（3）理解两个总体参数的检验。重点难点：（1）重点

14、：了解如何进行假设检验。（2）难点：理解一个总体参数的检验；两个总体参数的检验。教学内容：第一节 假设检验的基本问题一、什么是假设、假设检验二、原假设与备择假设三、显著性水平四、两类错误及其控制五、单侧和双侧检验六、假设检验中的P值七、显著？还是不显著？第二节 一个总体参数的检验一、总体均值的检验二、总体比例的检验三、总体方差的检验第三节 两个总体参数的检验一、两个总体均值的检验二、两个总体比例的检验三、两个总体方差的检验教学方法：（1）讲授法：概念及基本理论采用讲授法进行教学。如假设、假设检验、显著性水平、单侧和双侧检验等。（2）案例教学法：结合典型案例对如何进行总体均值、总体比例的假设检验

15、进行讨论。教学评价：思考题（1）虚无假设与备择假设（2）两类误差及其控制（3）P值的含义和应用（4）一个总体参数的检验（5）两个总体参数的检验第九章方差分析教学目标：（1）了解方差分析的基本原理。（2）了解单因素方差分析。（3）了解双因素方差分析。重点难点：（1）重点：理解方差分析。（2）难点：了解单因素方差分析；双因素方差分析。教学内容：第一节 方差分析的基本原理一、方差分析及其有关概念二、方差分析的基本逻辑和原理三、方差分析的基本假定四、假设的一般提法第二节 单因素方差分析一、数据结构二、分析步骤（一）提出假设（二）构造检验统计量（三）统计决策三、关系强度测量第三节双因素方差分析一、双因素

16、方差分析及其类型二、无交互作用双因素方差分析三、有交互作用双因素方差分析教学方法：（1）讲授法：概念及基本理论采用讲授法进行教学，如方差分析、单因素方差分析、双因素方差分析等。（2）讨论法：课堂围绕单因素方差分析和双因素方差分析的案例进行讨论。教学评价：思考题（1）方差分析的基本原理和思路（2）方差分析假设的提法（3）单因素方差分析（4）无交互作用的双因素方差分析（5）有交互作用的双因素方差分析第十章列联表的构造与分析教学目标：（1）了解列联表分析。（2）了解卡方检验。（3）了解关联的测量。（4）了解统计控制表分析。重点难点：（1）重点：理解卡方检验。（2）难点：理解拟合度卡方检验和独立性卡方

17、检验。教学内容：第一节 列联表的构造和分析一、什么是列联表二、列联表构造三、列联表分析第二节 列联表的统计显著性检验：卡方检验一、卡方检验的相关概念二、拟合度卡方检验的基本原理三、独立性卡方检验（列联表统计检验）第三节 关联的测量一、完全关联与无关二、定类变量的关联测量三、定序变量的关联测量四、综合分析第四节 统计控制表分析一、控制第三个变量二、统计控制表分析教学方法：（1）讲授法：概念及基本理论采用讲授法进行教学。如什么是列联表、拟合度卡方检验、独立性卡方检验等。（2）讨论法：课堂上就统计控制表中如何控制第三个变量进行分析和讨论。教学评价：思考题（1）列联表构造（2）卡方检验的基本思路（3）

18、拟合度卡方检验（4）独立性卡方检验（5）关联与无关（6）关联的测量第十一章相关教学目标：（1）了解什么是相关。（2）理解皮尔逊相关。重点难点：（1）重点：皮尔逊相关。（2）难点：相关系数的显著性检验。教学内容：第一节 什么是相关一、两变量之间的关系二、什么是相关第二节 皮尔逊相关一、皮尔逊相关二、理解和解释皮尔逊相关第三节 相关系数的显著性检验教学方法：（1）讲授法：概念及基本理论采用讲授法进行教学，如什么是相关、相关系数的显著性检验等。（2）讨论法：课堂围绕几个案例对什么是相关及相关系数的显著性检验进行分析和讨论。教学评价：思考题（1）相关的概念（2）相关的类型（3）相关的测量第十二章一元回

19、归教学目标：（1）了解回归分析。（2）了解线性回归的基本假定。重点难点：（1）重点：理解一元线性回归模型。（2）难点：理解回归系数的显著性检验。教学内容：第一节 回归一、回归分析二、一元线性回归模型三、参数的最小二乘估计四、回归直线的拟合优度五、显著性检验六、小结：回归分析结果的评价第二节 线性回归的假定教学方法：（1）讲授法：概念及基本理论采用讲授法进行教学，如什么是回归分析、拟合优度、显著性检验等。（2）讨论法：课堂围绕如何进行回归分析及一元线性回归模型的显著性检验进行分析和讨论。教学评价：思考题（1）回归分析的概念（2）最小二乘法的原理（3）一元线性回归模型的估计和拟合优度（4）一元线性

20、回归模型的显著性检验（5）线性回归的假定第十三章时间序列分析教学目标：（1）了解时间序列及其分解。（2）了解各种时间序列。重点难点：（1）重点：理解时间序列分解。（2）难点：了解各种时间序列。教学内容：第一节 时间序列及其分解原理一、时间序列构成要素二、时间序列分解方法第二节 时间序列的描述性分析一、图形描述二、增长率分析第三节 时间序列预测的程序一、确定时间序列的成分二、选择时间序列方法三、预测方法的评估第四节 平稳序列的预测一、简单平均法二、移动平均法三、指数平滑法第五节 趋势型序列的预测一、线性趋势预测二、非线性趋势预测第六节 季节型序列的预测一、季节性多元回归预测第七节 复合型序列的分

21、解预测一、确定并分离季节成分二、建立预测模型并进行预测三、计算最后的预测值第八节 周期性分析教学方法：（1）讲授法：概念及基本理论采用讲授法进行教学，如时间序列构成要素、平稳序列、趋势型序列、季节型序列等。（2）讨论法：课堂结合案例围绕复合型序列的分解及预测进行分析和讨论。教学评价：思考题（1）时间序列的概念与种类（2）动态分析指标的计算（3）长期趋势、季节变动、循环变动的测定四、学时分配表2各章节的具体内容和学时分配表章节章节内容学时分配第一章绪论3第二章数据收集3第三章数据的图表展示3第四章统计数据的分布特征6第五章概率入门3第六章抽样和抽样分布3第七章参数估计6第八章假设检验6第九章方差

22、分析6第十章列联表的构造与分析6第十一章相关3第十二章一元回归3第十三章时间序列分析3总计54五、教学进度表3教学进度表周次日期章节名称内容提要授课时数作业及要求备注1第一章 绪论第一节什么是统计学第二节社会研究的步骤3作业：完成本章思考题要求：（1）统计学的基本概念。（2）统计学科的研究对象和研究方法。（3）统计学的学科性质。（4）社会研究过程中统计学的应用2第二章 数据收集第一节 数据来源第二节 数据收集方法第三节 调查设计第四节 数据质量3作业：完成本章思考题要求：（1）统计数据的来源。（2）各种调查的特点和比较。（3）调查方案的设计。（4）统计数据的误差和质量控制。3第三章数据的图表展

23、示第一节 数据的整理第二节 分类数据的整理与图示第三节 数值型数据的整理与图示第四节 合理使用图表3作业：完成本章思考题要求：（1）统计数据的整理程序。（2）统计数据分组的方法与技巧。（3）正确应用统计图表要注意的问题。4第四章统计数据的分布特征第一节 频数分布第二节 集中趋势的测度第三节离散趋势的测度第四节偏态和峰态的测度3作业：完成本章思考题要求：（1）集中趋势测度指标的计算方法与应用。（2）离散程度测度指标的计算方法与应用场合。（3）如何正确运用离散程度指标评价总体平均水平的代表性。（4）标准差、方差等指标的含义5第五章概率入门第一节 事件及其概率第二节 二项概率分布第三节 正态概率分布

24、第四节 一些特殊的概率分布3作业：完成本章思考题要求：（1）什么是概率和概率模型。（2）概率的一般定律。（3）二项分布。（4）正态分布和标准正态分布6-7第六章抽样和抽样分布第一节 概率抽样方法第二节 三种不同性质的分布第三节 样本统计量的抽样分布第四节 样本统计量的抽样分布（两个总体参数）6作业：完成本章思考题要求：（1）抽样的类型：概率抽样和非概率抽样。（2）常见的概率抽样方法。（3）三种抽样分布的区分。（4）样本统计量的分布。（5）一个总体参数的样本统计量的抽样分布。（6）两个总体参数的样本统计量的抽样分布8-10第七章参数估计第一节 参数估计一般问题第二节 一个总体参数的区间估计第三节

25、 两个总体参数的区间估计第四节 样本容量的确定9作业：完成本章思考题要求：（1）抽样估计的理论基础。（2）置信区间的构造。（3）估计量的优良标准。（4）样本容量的确定。11-12第八章假设检验第一节 假设检验的基本问题第二节 一个总体参数的检验第三节 两个总体参数的检验6作业：完成本章思考题要求：（1）虚无假设与备择假设。（2）两类误差及其控制。（3）P值的含义和应用。（4）一个总体参数的检验。（5）两个总体参数的检验。13-14第九章 方差分析第一节 方差分析的基本原理第二节 单因素方差分析第三节双因素方差分析6作业：完成本章思考题要求：（1）方差分析的基本原理和思路。（2）方差分析假设的提

26、法。（3）单因素方差分析。（4）无交互作用的双因素方差分析。（5）有交互作用的双因素方差分析。15第十章列联表的构造与分析第一节 列联表的构造和分析第二节 列联表的统计显著性检验：卡方检验第三节 关联的测量第四节 统计控制表分析3作业：完成本章思考题要求：（1）列联表构造。（2）卡方检验的基本思路。（3）拟合度卡方检验。（4）独立性卡方检验。（5）关联与无关。（6）关联的测量16-17第十一章 相关第一节 什么是相关第二节 皮尔逊相关第三节 相关系数的显著性检验6作业：完成本章思考题要求：（1）相关的概念。（2）相关的类型。（3）相关的测量。18第十二章 一元回归第一节 回归第二节 线性回归的

27、假定3作业：完成本章思考题要求：（1）回归分析的概念。（2）最小二乘法的原理。（3）一元线性回归模型的估计和拟合优度。（4）一元线性回归模型的显著性检验。（5）线性回归的假定。六、教材及参考书目1.李沛良，社会研究的统计应用，社会科学文献出版社，2002年第2版。2.卢淑华，社会统计学，北京大学出版社，2009年第4版。3.郭志刚，社会统计分析SPSS软件应用，中国人民大学出版社，2006年。4.张文彤，SPSS11统计分析教程（基础篇、高级篇），北京希望电子出版社，2002年第1版。5.杨菊华，社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用，中国人民大学出版社，2008年第1版。6.戴维

28、S.穆尔，统计学的世界，中信出版社，2003年。7.戴维 R.安德森，丹尼斯 J.斯威尼等，商务与经济统计（原书第10版），机械工业出版社，2010年第1版。8.达莱尔哈夫，统计数字会撒谎，中国城市出版社，2009年第1版。9.尼尔 J.萨尔金德，爱上统计学，重庆大学出版社，2008年第1版。七、教学方法本课程主要采用教师讲授的方法，部分教学课程要求学生在课前完成相应的教学预习和问题思考，并在课堂教学以师生研讨、学生展示为主要的教学活动。1.讲授法：如何围绕课程的核心概念，如“回归分析”、“拟合优度”、“显著性检验”、“信度和效度”等进行讲解。 2.讨论法：围绕“如何进行点估计和区间估计”、“

29、如何做统计图表”、“如何正确运用离散程度指标评价总体平均水平的代表性”等主题组织学生进行讨论。3.案例教学法：在进行抽样方法和抽样调查等教学中，选择相应的案例，围绕案例组织学生进行主动分析、研讨。八、考核方式及评定方法平时成绩：30%（平时作业、小论文、报告）期中考试：30%（研究报告）期末考试：40%（理论考试）表4 课程目标的考核占比与达成度分析表考核占比课程目标平时期中期末总评达成度课程目标140%40%40%（例：课程目标1达成度=0.3平时目标1成绩+0.3期中目标1成绩+0.4期末目标1成绩/目标1总分。按课程考核实际情况描述）课程目标240%40%40%课程目标320%20%20%（三）评分标准课程目标评分标准90-10075-8960-740-59优良中/合格不合格ABCD课程目标1通过学习统计学的基本思想、基本理论、基础知识和基本方法，理解并识记统计学的有关基本概念和范畴，了解统计方法的基本分类，识别统计方法的关键要素和重要环节，掌握并能运用统计基本方法和技术进行统计设计、统计调查、统计整理和一定的统计分析。通过学习统计学的基本思想、基本理论、基础知识和基本方法，较好地理解并识记统计学的有关基本概念和范畴，较好地了解统计方法的基本分类，识别统计