第12讲 统计推理.ppt

第十二讲： 统计推理 统计量与参数的关系 推理的概念与统计推理 参数估计 假设检验 利用SPSS完成对总体参数的估计 教学指南 学习目标 ——理解统计推理的概念 ——学习如何估计总体均值或百分率 ——对总体均值或百分率进行假设检验 学习要求 ——要求学生上机实习 统计推理的涵义 统计推理——是用样本容量与样本统计量对总体参数进行估计的一系列步骤 营销调研者经常使用的三种统计推理 ——参数估计 ——假设检验 ——差异显著性检验 总体参数与它们相应的统计量的表示方法 营销调研结果的使用者的需求 想知道在已定的估计精度条件下（如95%）的有一定可靠程度（例如：90%、95%或99%）的置信区间，此时，样本容量是关键，它不应受限，因此，经费随之是开放的。 在一定的经费限制条件下，有一定的可靠程度（例如：90%、95%或99%）的置信区间，此时，置信区间不受限，若想确定置信区间，必须在可靠程度中进行选择。 参数估计的步骤 如何解释估计的总体均值或百分率范围 参数估计的步骤 ——确定统计量 ——确定样本中该统计量的变化 ——验明样本容量 ——决定置信水平 ——通过计算确定置信区间范围的上下边界 举例说明 根据浙江财经学院于二OO四年十月十六日在浙江人才市场进行的抽样调查数据，以推断浙江省企业对市场营销人员需求量以及企业招聘一般营销人员的比例 推断过程依据原始调查数据 获得统计量 根据由样本容量为n=51所进行的抽样调查，假定抽样是符合随机原则的，则由此获得的样本统计量均为随机变量 得到一系列样本容量，如： 计算抽样平均误差 平均数的抽样平均误差 计算抽样平均误差（2） 比率的抽样平均误差 精度与置信度的确定 若客户要求精度为98%，那么置信度是多少 分析过程： 相对误差率=1-精度= 抽样平均数的置信度 比率的置信度 计算置信区间(1) 平均数的置信区间 计算置信区间(2) 总体比率的置信区间 假设检验的基本步骤 开始陈述你相信存在于总体中的事实；也就是说，你认出总体的某一特征值（通常是均值或比率）在某一范围。 抽取一个随机样本，然后测定样本的统计量 将统计量与假设的参数进行比较 决定样本是否支持最初的假设 如果样本不支持假设，修正假设使其与样本统计量一致。 总体参数的假设 总体均值（比率）等于 某数值 单向假设： ——总体均值（比率）大（小）于某数值 两个均值之间的差异假设 ——两个总体均值之间不存在差别 ——一个总体的均值大（小）于另一总体的均值 多个总体的均值间存在差异的假设 ——所有总体的均值之间不存在差别 假设的总体参数的检验 用于检验均值的假设的等式 用于检验总体比率的假设的等式 利用SPSS检验均值的假设 假设浙江省的企业在一次招聘平均录用4名市场营销专业的人员。这种假设的可靠性为95% 利用实际调查的信息进行检验 使用SPSS的STATISTICS-ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST 命令序列 课后阅读 《营销调研》阿尔文等编，第404页至418 页 《营销调研》西摩等编，第512 页至 536 页 （二）找出检验统计量及其分布。 （三）确定显著水平α。 （四）根据样本值计算检验统计量的值。 （五）作出判断或决策。 （一）根据研究问题的需要提出原假设H0和备择假设H1 假设检验的步骤 比率的抽样误差 假设的比率 假设的均值 均值抽样误差 企业招聘市场营销人员的假设 抽样平均误差 置信度 置信区间 * * 推理的概念与统计推理 推理 —— INFERENCE是人们利用现有的信息通过推理和判断来认识社会事物的方法。常用的有逻辑推理和统计推理。 统计推理—— STATISTCAL INFENENCE是利用现有的样本数据所拥有的信息来推断总体的特征和结构。 统计量与参数的关系 b ? 斜 率 P ? 百分率 S ? 标准差 ? 平均值 样本统计量 总体参数据 统计概念 参数估计 参数估计中遇到的几个概念 样本统计量 抽样标准误差 置信区间 置信度 允许误差 估计精度 均值 与频率p（成数）的估计 影响抽样平均误差大小的因素 影响的因素 总 体 方 差 样 本 容 量 抽 样 方 法 组 织 形 式 抽样平均误差、抽样极限误差与 概率度之间的关系 抽样极限误差 = 概率度 × 抽样平均误差 在平均数情况下： 在成数情况下： 精 度 误差 = 样本统计量 - 总体参数 精 度（平均数） 极限误差 = | 样本平均数 - 总体平均数 | 确定统计量 利用SPSS 或 EXCLE 对已获得的DATA M