12小时mba教程-第25部分
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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—
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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�
