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12小时mba教程-第25章

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1。OPcrations Management Education and Research Foundation 

   P。 0。 Box 83591 

    Richardson;TX 75085 

   (214)368—5393 

2。Operations Research Society of America 

   Mt。 Royal and Guilford Avenues 

   Baltimore; MD 21202 

   (301)528— 


… Page 133…

                              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。 


… Page 134…

                       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。 


… Page 135…

     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。 


… Page 136…

                          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。 


… Page 137…

     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�
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