本书是重庆机电职业技术大学为了适应新型应用人才培养和管理决策者在经济全球化、智能化环境下进行科学决策的需要编制而成的。本书从实用角度出发，以项目的形式介绍了应用统计学的基本原理，以SPSS中文版软件为基本工具，详细讲解了数据统计分析的常用技术。本书的主要内容包括应用统计学的基本概述、数据表绘制、数据特征的统计描述、统计量和抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、非参数检验、相关与回归分析、多元统计分析和时间序列分析与预测等知识模块。本书体系完整、布局合理、实例丰富、应用和可读性强，可作为统计学、大数据财务管理、大数据工程等专业和大数据相关培训机构的应用统计学教材，也可以作为相关专业本科生、研究生、专业统计分析人士理想的参考书。
在经济全球化和智能化的环境下，管理决策者面临着高度不确定的外部环境变化和巨大的风险。应用统计学是定量分析非确定性问题的规律，帮助管理决策者进行科学决策、规避风险、获取最优经济和社会效益的科学方法，已成为现代科学管理中必不可少的强有力的工具。SPSS是目前世界上应用最广泛的统计分析软件，具有功能强大、操作简单、界面友好等特点，普遍应用于经济学、管理学、社会学、心理学、教育学等社会科学领域。
本书在确保知识的系统性和正确性的基础上，尽量使用通俗易懂的语言，阐述应用统计学的基本概念、基本原理以及使用SPSS软件解决实际问题的基本方法和应用条件，略去了烦琐的推导证明过程，使读者更容易理解和掌握。
本书具有以下几个特点：
(1) 内容全面，结构完整。
本书全面系统地介绍了应用统计学相关知识体系的基本内容，并且将统计分析方法与SPSS软件实例操作有机结合。全书由11个项目共35个任务组成。
项目1主要是认识应用统计学，包括统计学的基本概念、术语，数据的收集和SPSS软件应用的基本方法；项目2通过绘制定性数据图表和绘制定量数据图表两个任务，详细解读了应用统计学中数据图表的绘制；项目3主要是数据特征的统计描述，从数据的中心趋势、离散程度和分布形态三个方面进行了详细的讲解；项目4主要讲解样本与统计量的基本概念和关系，以及常用的正态分布、χ2分布、t分布、F分布的基本原理和判断方式；项目5主要讲解参数估计，包括点估计、区间估计和样本量的确定几个方面；项目6主要研究假设检验，包括单个正态总体的假设检验和双总体的假设检验两个方面；项目7详细讲解了方差分析，包括方差分析的基本原理、单因素方差分析的实现、双因素方差分析的实现、协方差分析的实现和重复测量方差分析的实现5个任务；项目8主要讲解了卡方检验与非参数检验；项目9主要讲解相关与回归分析，其中回归分析又包含一元线性回归分析、多元线性回归分析、二元Logistic回归分析、曲线回归分析和非线性回归分析等；项目10主要讲解常用的多元统计分析，包括因子分析、聚类分析和判别分析三种分析方式；项目11主要讲解时间序列分析与预测，包括预处理、指数平滑法、ARIMA模型和季节性分解模型的介绍。
(2) 讲解方式通俗易懂。
统计学原理深奥，要做到通俗易懂地讲解清楚是一件非常难的事情，但这是一件非常有价值的事情。本书尽量将应用统计学与数据分析充分结合起来，针对每一个知识点都尽量用一个实例分步骤来解读，以帮助读者学习。
(3) 操作步骤详细。
本书对每一个统计学知识点都先介绍其基本原理和公式，然后给出详细的SPSS操作步骤，最后对SPSS的输出结果进行详细解释。其中，SPSS操作步骤和结果解释非常详细，读者参照本书的步骤很容易就能掌握基础命令的操作，这是本书最大的特点。
(4) 配套材料完善。
本书每一个项目都配有相应的思考与练习，供读者巩固知识点。此外，为了方便读者学习，本书配有电子教案、PPT、数据文件源代码、课程标准等教学资料，有需要者可与出版社联系。
本书是重庆机电职业技术大学完成的国家级高技能人才培训基地建设项目成果之一。向守超老师（重庆机电职业技术大学）负责项目6到项目11的编写，张欢老师（重庆机电职业技术大学）负责项目2到项目5的编写，杨娟老师（重庆机电职业技术大学）负责项目1和附录及课件教案的编写、课程标准的制订以及全书的统稿工作。张旭东教授主审了本书，编委会的其他老师也在本书的编写过程中付出了辛苦的劳动，在此一并表示衷心感谢。
尽管在编写过程中我们做了很大的努力，但书中难免存在不足，敬请读者提出宝贵意见和建议，我们将不胜感激。
编 者
2023年2月于重庆
本书是重庆机电职业技术大学为了适应新型应用型人才培养的需要，在完成国家级高技能人才培训基地建设大数据技术与应用项目中的主要成果之一。本书从实用角度出发，以项目制的形式详细介绍了应用统计学相关知识的基本原理，并且以SPSS 25.0中文版软件为基本工具，详细讲解了数据统计分析的常用技术。本书主要内容包括应用统计学的基本概述、数据图表绘制、数据特征的统计描述、统计量和抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、非参数检验、相关与回归分析、多元统计分析和时间序列分析与预测等知识模块。 本书体系完整，布局合理，实例丰富，应用性和可读性强，并且重点突出、强调动手操作能力，设置大量的例题和习题，并配备了详细的教学课件、教案、课程标准和数据文件。本书既可作为统计学、大数据财务管理、大数据工程等专业和大数据相关培训机构的应用统计学教材，也可以作为相关专业本科生、研究生、专业统计分析人士理想的参考书。