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1。OPcrations Management Education and Research Foundation
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Richardson;TX 75085
(214)368—5393
2。Operations Research Society of America
Mt。 Royal and Guilford Avenues
Baltimore; MD 21202
(301)528—
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第 6 章 统计学
在许多大学的课堂中,统计学常常被学生们认为是一种枯燥的计算,其
原因是人们并不了解它与现实中的商业和经济生活的联系。通过本章的学习
你将会懂得:只有经过科学分类。筛选和定量化的信息才有价值。统计学的
概念和方法,能帮助你在杂乱无章的信息世界中,寻找到能对决策有用的东
西,而这些东西一旦被你所掌握,就会对你的事业有利;反之将对别人的事
业有利。
统计学是对信息进行搜集、整理以及分析的科学。统计方法能对总体进
行定量的描述,决策者利用量化的资料进行不同总体之间的对比,可以获得
很有意义的结论。这就是我们通常所说的统计推断。统计的推断方法是一种
归纳推断,是用所获得的大量统计资料推出一般性的结论,找到研究对象的
统计规律。
统计学的应用领域十分广泛,不仅仅限于商业和自然科学。在人文科学
领域,许多学者也会用统计方法进行研究。例如,对莎士比亚的作品是由他
同时代一作家培根代笔完成的这一争论,是支持还是反对,可以用统计方法
进行研究。另外,在体育运动方面,赛场上战略战术的制订也非常需要统计
方法。
你可以在目前复杂的商业环境中得到任何类型的数据,并用计算机进行
分析。软件经销商已经为使用者提供了各种各样的计算程序,使用者不必去
“啃”数据,不必研究那些深奥的公式。相反,他们只要输入原始数据并运
用相应的程序,就能获得想要的结果。换句话说,就是让使用者摆脱纷繁复
杂的计算。不过,即使如此,使用者也应该懂得一些统计学的概念。这样,
在需要计算的时候,他就能知道应该运用哪个程序来达到目的。
过去我学习MBA 课程的时候,统计学是一门必修课,但我很讨厌它。现
在我知道当初为什么讨厌它的原因了。正如在一般商学院所教授的那样,统
计学根本没有与现实世界的商业及经济生活发生联系。学生们学习各种公
式,代人数据用计算器计算,只希望无论是家庭作业还是考试都能做对便了
事。他们没有学习如何进行探索性的研究,把统计学应用到解决日常实际问
题当中去。正因为如此,他们没有学会在资料齐备的时候,用统计方法研究
预测 “政治上”的一些微小差别。通过本章的学习以后,我们将会明白:信
息一旦被我们掌握,就会对我们的事业有利;相反,就会对别人的事业有利。
本章将会使你懂得这个差别的重要意义。
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一、如何开展一个项目的研究
管理者怎样才能获得能够做出最优决策的信息呢?下面就开始我们的学
习。首先介绍一下统计学的应用范围:
■财政收入预测
■竞争威胁的判断
■消费者态度调查
■广告效用的评价
■价格政策的制订
■质量控制标准评价
管理者收集的信息来自各种渠道。这些信息要经过整理和分类,才能作
为决策的依据。一些信息是用来做主要研究工作的;另外一些则用于辅助研
究工作。取得辅助研究的资料很容易而且费用不高。他们可以从以下的途径
获得:
■ 市场调查公司
■广告代理机构
■促销公司
■公关部门
■贸易协会
■行业协会
■政府机构
■半官方机构■专业杂志和出版物
■商业杂志和出版物
■报纸的研究部门
■杂志的研究部门
■邮寄公司
■科学研究机构
主要研究工作迄今为止还不具有创造性,可以说只有固定的模式。其资
料常常可利用上述途径得到,然后就能进行研究了。开展一个项目的研究步
骤是:
确定问题
(1)说明迫切需要回答的问题
(2)尽可能地明确问题的内容
(3)一次不要做太多的题目
制订工作计划,并从下列研究方法中选择所需的方法
(1)问卷调查 问卷可以是开放式的也可是封闭式的,或者二者都有,
有问有答。例如:
问:你有VCR 吗?
答:有(或没有)。
问:如果有,是什么牌子的?
答:×牌。
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问:你为什么选择这种品牌?
答:因为……
(2)观察 是指观察产品的使用。这种方法在玩具制造业取得了很大的
成功(研究者认为孩子们总能发现玩具的独特玩法,这些玩法要么确实是玩具
的新用途,要么就是危险的玩法)。
通常,在未得到对方许可的情况下进行观察,有可能招来道德和法律问
题。
(3)实验 在市场条件的测试中,可以使用这种方法,通常是通过变动
某一个变量的值(例如价格)而保持其他变量的恒定,来观察会出现什么结
果。在产品正式打入市场之前,一般要做这类实验。
(4)座谈会 参加者包括某种产品的实际消费者和潜在的消费者,座谈
会需要一位有经验的主持人提问,让大家回答问题。提问不带诱导性,而回
答具有自由性。例如:一个重要的家用电器制造商可能会提出这样的问题:
我们的产品怎样修改才能最大限度满足家庭主妇的要求。座谈会的结果表
明,家庭主妇们希望这种电器上部的面积再大些。于是,制造商便可能会决
定装配一条完整的新设备生产线来满足需求。
收集资料的途径
(1)打电话 用电话方式收集资料很方便,访问者可以通过分析被访者
的回答,获得更多的信息。但这种方法费用比较昂贵。
(2)邮寄 访问者把问卷寄给被选中的被调查者,请求他们回答后,再
按期邮寄回来。但这种方式的问卷回收率低。另外,这种方法缺乏互动性,
无法 “刺探”出意外的信息。
(3)入户访问 这样可以得到比较丰富的信息,但答卷可能会有质量问
题。例如,接受访问任务的学生,一般收入很低,因为做问卷访问调查是按
完成的份数付酬,学生们总是争取在较短时间内做完较多的问卷,所以影响
了问卷的质量。
分析数据
整理检查完原始数据后,可以用定量的方法分析数据。特别是描述变量
的概率及相关关系时,用定量方法分析数据所得到的结果,能使结论的表述
更加简练。例如:90%的被访者都认为,自己更喜欢新品牌,而不是X 牌。
说明
根据数据分析的结果提出结论和建议。例如:因为90%的被访者都喜欢
新品牌,因此可以加大新品牌的生产量并向全国进行推销。
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二、统计学的基本术语
总体、样本、随机性、偏差与代表性
关于选举结果的预测研究我们都很熟悉。在研究过程中,向所有有选举
权的人寻问 “你想投谁的票”这样的问题是不实际的(尽管是有可能的)。那
么我们就可以假设所有有选举权的人为我们感兴趣的总体,事实上我们只需
要从总体中随机抽出一部分样本(只占总体的较小比例)。我们之所以一定要
要求随机抽选样本,是为了减少偏差,使偏差不会影响研究的结果。换句话
说,即要保证随机抽选的样本,对所有有选举权的人组成的总体具有代表性。
个相反的典型例子是:在预测 1948年美国总统大选结果时,由于选取了不具
有代表性的样本,导致偏差增大,致使预测失败。实际上,在那次大选中,
真正当选的是杜鲁门,而预测的却是戴维。
检验的有效性和可靠性
检验的有效性是指对所要研究的变量能准确地加以度量;检验的可靠性
是指在多次检验中,同样的结果能反复出现。而有的时候,检验的结果可能
无效并且不可靠。更危险的情况却是结果表明出可靠性,但实际上却是无效
的。例如,由于社会文化等方向的影响,一些研究人员设计出对妇女地位不
公平的问卷,即使某项关于妇女的调查结果反复出现(表现出其可靠性),但
它却是无效的,因为从一开始它就有偏差,无法做到准确度量。
本章中所列举的检验方法,有助于我们分析数据并得出结论。这些检验
都有量化的标准,如 t 值用于t 一检验(t—test),F 用于变化。一般数理统
计书后都附有统计检验值表。用计算结果和检验值进行比较,可以得到有用
的结论。例如,我们可能会得出结论说,所检验的某种关系非常强或者很显
著,这个结果在某种程度上证实了我们的假设。
但是,检验的结果落在什么范围内才算是可靠的呢?换句专业术语说就
是:误差界限或置信区间是什么?误差界限和置信区间通常用概率值来表
示,有三种形式:
P≤0。01,表明某结果出现的可能性不少于99%,其误差不超过1%;
P≤0。05,表明出现某结果的可能性不少于 95%,其误差不会 1 超过 5
%;
P≤0。1,表明出现某结果的可能性不少于90%,其误差不会超过10。
选择哪种置信区间要视情况而定。例如,对探索性研究和关键性、决定
性的研究,可能选取不同的置信区间。如果实际一些的话,前者用P≤0。05;
后者用P≤0。01。(如果我们想提高置信度、降低误差限,就必须抽取较大的
样本,而这样做很可能会既不经济又费时间)。相反,如果你是一个挑剔的消
费者,去小贩那里买东西,你所选择的置信区间,就要用 P≤0。01,而不是
用P≤0。05 了。因为前者更符合你挑剔的目的。
频率分布
在进行数据分析时,我们感兴趣的是数据(观察值)集中或者离散、相似
或者差异的程度。数据的波动程度是指数据的离散度,可以用图形来表示,
即图形分布。
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图形分布大致可分为三类:
(1)对称分布(正态分布)
对称分布的图形如钟形(见图 6�