Giáo trình Thống kê kinh doanh cơ bản: Truyền đạt dữ liệu (Sanjiv Jaggia, Alison Kelly) - Ấn bản 2

Giáo trình thống kê kinh doanh cơ bản giới thiệu kỹ năng truyền đạt dữ liệu hiệu quả. Nắm vững phương pháp phân tích, biểu diễn dữ liệu và ứng dụng vào hoạt

• Tác giả: Sanjiv Jaggia
• Chuyên ngành: Thống kê kinh doanh
• Đề tài: Cơ bản về Thống kê Kinh doanh: Giao tiếp với Số liệu
• Loại tài liệu: Giáo trình
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: New York

Tóm tắt

I. Tổng quan về giáo trình Essentials of Business Statistics

Essentials of Business Statistics: Communicating with Numbers 2nd Edition là giáo trình thống kê kinh doanh do Sanjiv Jaggia và Alison Kelly biên soạn, được xuất bản bởi McGraw-Hill Education. Giáo trình được thiết kế với triết lý cốt lõi Communicating with Numbers, nhấn mạnh khả năng diễn giải và trình bày dữ liệu hiệu quả trong môi trường kinh doanh. Nội dung bao quát toàn diện từ thống kê mô tả, xác suất, phân phối mẫu đến suy luận thống kê và hồi quy. Mỗi chương xây dựng trên nền tảng kiến thức trước đó, tạo cấu trúc học tập logic và liền mạch. Giáo trình cung cấp ví dụ thực tế đa dạng, bài tập phong phú và hướng dẫn sử dụng Excel chi tiết. Cách tiếp cận này giúp người học vừa nắm vững lý thuyết vừa phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu thực tiễn. Đây là tài liệu tham khảo quan trọng cho sinh viên kinh tế, quản trị kinh doanh và các chuyên gia muốn nâng cao năng lực phân tích số liệu.

1.1. Thông tin về tác giả và nhà xuất bản

Sanjiv Jaggia là giáo sư tại California Polytechnic State University, chuyên gia trong lĩnh vực giáo dục thống kê ứng dụng. Alison Kelly giảng dạy tại Suffolk University, mang đến kinh nghiệm phong phú về phương pháp sư phạm thống kê. Bộ đôi tác giả kết hợp chuyên môn nghiên cứu và kinh nghiệm giảng dạy thực tiễn để tạo ra giáo trình cân bằng giữa lý thuyết và ứng dụng. McGraw-Hill Education, nhà xuất bản hàng đầu thế giới về giáo trình đại học, đảm bảo chất lượng nội dung và thiết kế sư phạm đạt tiêu chuẩn quốc tế.

1.2. Cấu trúc và nội dung tổng thể

Giáo trình gồm 18 chương, được tổ chức theo trình tự logic từ cơ bản đến nâng cao. Phần đầu tiên bao gồm thống kê mô tả, phương pháp bảng biểu và đồ thị. Phần giữa tập trung vào xác suất và phân phối mẫu. Phần cuối giới thiệu suy luận thống kê, khoảng tin cậy, kiểm định giả thuyết và phân tích hồi quy. Mỗi chương bao gồm ví dụ kinh doanh thực tế, bài tập đa dạng và case study từ dữ liệu thực tế. Hệ thống đánh giá tích hợp giúp người học kiểm tra tiến độ học tập thường xuyên.

II. Thách thức trong việc học thống kê kinh doanh

Thống kê kinh doanh thường được xem là môn học khó khăn đối với nhiều sinh viên. Nguyên nhân chính xuất phát từ khoảng cách giữa lý thuyết trừu tượng và ứng dụng thực tế. Nhiều người học gặp khó khăn khi phải hiểu các khái niệm như phân phối xác suất, kiểm định giả thuyết và ước lượng khoảng tin cậy. Việc ghi nhớ công thức mà không hiểu bản chất dẫn đến khó áp dụng vào tình huống cụ thể. Ngoài ra, khả năng chọn phương pháp thống kê phù hợp cho từng bài toán kinh doanh cũng là thách thức lớn. Sinh viên thường không biết khi nào nên sử dụng kiểm định t, kiểm định z hay phân tích hồi quy. Thiếu kỹ năng diễn giải kết quả và trình bày phát hiện một cách rõ ràng cũng hạn chế hiệu quả áp dụng thống kê trong công việc thực tế.

2.1. Khoảng cách giữa lý thuyết và thực tiễn

Nhiều giáo trình thống kê truyền thống tập trung vào công thức và chứng minh toán học mà thiếu đi bối cảnh kinh doanh cụ thể. Điều này khiến sinh viên hiểu được cách tính nhưng không biết áp dụng vào đâu. Khi đối mặt với dữ liệu thực tế trong công việc, nhiều người cảm thấy bối rối và không biết bắt đầu từ đâu. Thiếu liên kết giữa khái niệm trừu tượng và tình huống kinh doanh thực tế là rào cản lớn nhất trong việc học thống kê hiệu quả.

2.2. Khó khăn trong diễn giải và trình bày kết quả

Ngay cả khi tính toán chính xác, nhiều người học gặp khó khăn trong việc giải thích ý nghĩa của kết quả thống kê. Việc trình bày phát hiện cho người không chuyên cũng là thách thức đáng kể. Khả năng Communicating with Numbers, tức là truyền đạt thông tin số liệu một cách rõ ràng và thuyết phục, thường bị bỏ qua trong giáo trình truyền thống. Điều này tạo ra khoảng cách giữa kỹ năng tính toán và kỹ năng giao tiếp kinh doanh hiệu quả.

III. Phương pháp Communicating with Numbers của giáo trình

Giáo trình Essentials of Business Statistics giải quyết các thách thức trên thông qua phương pháp Communicating with Numbers độc đáo. Phương pháp này đặt mỗi khái niệm thống kê vào bối cảnh kinh doanh cụ thể, giúp người học hiểu ngay tính ứng dụng. Mỗi chương bắt đầu bằng tình huống kinh doanh thực tế, tạo động lực học tập và minh họa mục đích của kỹ thuật thống kê sắp được giới thiệu. Case study từ nhiều ngành khác nhau như bất động sản, tài chính, marketing giúp người học thấy được ứng dụng rộng rãi. Giáo trình tích hợp hướng dẫn Excel chi tiết, cho phép người học vừa nắm vững lý thuyết vừa phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu bằng công cụ phổ biến nhất trong doanh nghiệp. Cách tiếp cận này xây dựng tư duy phân tích và khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu, chuẩn bị cho người học áp dụng kiến thức vào công việc thực tế ngay sau khi hoàn thành khóa học.

3.1. Học tập qua tình huống và case study thực tế

Mỗi chương trong giáo trình bắt đầu bằng một tình huống kinh doanh cụ thể, chẳng hạn như phân tích giá nhà tại Mission Viejo, California. Người học được yêu cầu áp dụng kỹ thuật thống kê để giải quyết vấn đề thực tế. Cách tiếp cận này giúp xây dựng kết nối tự nhiên giữa lý thuyết và ứng dụng. Các case study đa dạng từ nhiều ngành kinh doanh giúp người học hiểu được tính linh hoạt và giá trị của thống kê trong nhiều bối cảnh khác nhau.

3.2. Tích hợp công cụ Excel và kỹ năng thực hành

Giáo trình cung cấp hướng dẫn chi tiết về cách sử dụng Excel cho phân tích thống kê. Người học được thực hành với các hàm và công cụ phổ biến như histogram, scatterplot, hàm thống kê mô tả. Cách tiếp cận thực hành này giúp xây dựng kỹ năng có thể áp dụng ngay trong môi trường làm việc. Việc thành thạo Excel kết hợp với hiểu biết về lý thuyết thống kê tạo nền tảng vững chắc cho phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

IV. Kết luận và ứng dụng của giáo trình trong kinh doanh

Essentials of Business Statistics: Communicating with Numbers 2nd Edition là tài liệu học tập toàn diện và thực tiễn cho bất kỳ ai muốn nắm vững thống kê kinh doanh. Giáo trình cung cấp nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu, từ thống kê mô tả cơ bản đến kỹ thuật suy luận nâng cao. Phương pháp Communicating with Numbers đảm bảo người học không chỉ hiểu cách tính toán mà còn biết cách diễn giải và trình bày kết quả hiệu quả. Kiến thức từ giáo trình có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: phân tích marketing, đánh giá tài chính, dự báo nhu cầu, kiểm soát chất lượng và quản lý chuỗi cung ứng. Kỹ năng tư duy phản biện và phân tích số liệu phát triển qua quá trình học tập có giá trị lâu dài trong sự nghiệp. Giáo trình này là lựa chọn lý tưởng cho sinh viên và chuyên gia muốn nâng cao năng lực ra quyết định dựa trên dữ liệu trong thời đại số.

4.1. Ứng dụng trong các lĩnh vực kinh doanh cụ thể

Kiến thức thống kê từ giáo trình áp dụng trực tiếp vào nhiều hoạt động kinh doanh. Trong marketing, kỹ thuật phân tích hồi quy giúp đánh giá hiệu quả chiến dịch quảng cáo. Trong tài chính, phân phối xác suất hỗ trợ đánh giá rủi ro đầu tư. Trong sản xuất, kiểm định giả thuyết phục vụ kiểm soát chất lượng. Trong quản lý chuỗi cung ứng, phân tích xu hướng giúp dự báo nhu cầu và tối ưu hóa tồn kho. Mỗi ứng dụng đều đòi hỏi khả năng Communicating with Numbers hiệu quả.

4.2. Giá trị lâu dài cho sự nghiệp chuyên nghiệp

Kỹ năng phân tích dữ liệu và tư duy thống kê phát triển qua giáo trình này có giá trị bền vững trong sự nghiệp. Trong thị trường việc làm ngày càng cạnh tranh, khả năng phân tích số liệu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu là lợi thế cạnh tranh quan trọng. Người học không chỉ thu được kiến thức kỹ thuật mà còn phát triển kỹ năng tư duy logic, giải quyết vấn đề và giao tiếp hiệu quả, những phẩm chất cần thiết cho vị trí quản lý và lãnh đạo.

Nội dung chính

Tổng quan về giáo trình

Essentials of Business Statistics: Communicating with Numbers (Tái bản lần thứ hai, bản quyền 2020) được biên soạn bởi Sanjiv Jaggia (California Polytechnic State University) và Alison Kelly (Suffolk University), do nhà xuất bản McGraw-Hill Education phát hành (ISBN: 978-1-260-23951-5). Cuốn sách thuộc chuỗi ấn phẩm The McGraw-Hill Education Series in Operations and Decision Sciences, được thiết kế làm tài liệu giảng dạy chính thức cho học phần Thống kê Kinh doanh (Business Statistics) và Phương pháp Định lượng trong Kinh tế ở bậc đại học và sau đại học.

Mục tiêu học tập trọng tâm của giáo trình không dừng lại ở việc xử lý các phép tính cơ học (number crunching), mà hướng đến việc đào tạo người học năng lực giải thích dữ liệu và trình bày kết quả định lượng dưới dạng văn bản học thuật hoặc báo cáo phân tích phục vụ việc ra quyết định kinh doanh ("communicating with numbers").

Cấu trúc giáo trình tuân thủ mô hình sư phạm ba giai đoạn: tiếp cận trực giác từ vấn đề thực tế (intuition), thiết lập công thức và quy trình toán học chuẩn tắc (mathematical rigor), sau đó xác thực và thực thi kết quả bằng các công cụ tính toán điện tử (computer output). Điểm đặc thù của tài liệu là việc gắn kết xuyên suốt các nghiên cứu tình huống mở đầu chương (Integrated Introductory Cases), chuyên mục rèn luyện kỹ năng viết học thuật "Writing with Statistics", cùng việc chuyển dịch phương pháp kiểm định giả thuyết sang phương pháp giá trị $p$ ($p$-value approach) theo khuyến nghị từ Báo cáo GAISE 2016 của Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ (American Statistical Association).

---

Nội dung kiến thức cốt lõi

Các chương và chủ đề chính

Nội dung giáo trình gồm 13 chương với mạch phát triển tuyến tính chặt chẽ từ thu thập dữ liệu, thống kê mô tả đến thống kê suy luận và mô hình kinh tế lượng ứng dụng:

1. Chương 1: Statistics and Data: Khái niệm về tổng thể (population) và mẫu (sample); phân loại dữ liệu chéo (cross-sectional) và dữ liệu chuỗi thời gian (time series); dữ liệu có cấu trúc (structured), phi cấu trúc (unstructured) và dữ liệu lớn (big data); hệ thống 4 thang đo cơ bản: định danh (nominal), thứ bậc (ordinal), khoảng (interval), tỷ lệ (ratio).
2. Chương 2: Tabular and Graphical Methods: Kỹ thuật tóm tắt dữ liệu định tính (bảng phân phối tần số, biểu đồ tròn, biểu đồ cột) và dữ liệu định lượng (biểu đồ tần số histogram, đa giác tần số polygon, biểu đồ ogive, biểu đồ thân-lá stem-and-leaf, biểu đồ phân tán scatterplot).
3. Chương 3: Numerical Descriptive Measures: Các thước đo vị trí trung tâm (trung bình mean, trung vị median, yếu vị mode, trung bình có trọng số); thước đo độ phân tán (khoảng biến thiên range, độ lệch tuyệt đối trung bình MAD, phương sai variance, độ lệch chuẩn standard deviation, hệ số biến thiên CV); hệ số Sharpe (Sharpe ratio) trong phân tích tài chính; định lý Chebyshev, quy tắc thực nghiệm (Empirical Rule), điểm số chuẩn hóa $z$-score và các thước đo liên hệ.
4. Chương 4: Introduction to Probability: Không gian mẫu và biến cố; các quy tắc xác suất cơ bản (quy tắc phần bù, quy tắc cộng, xác suất có điều kiện, quy tắc nhân cho các biến cố độc lập/phụ thuộc); bảng ngẫu nhiên (contingency tables); quy tắc xác suất toàn phần và định lý Bayes (Bayes' Theorem).
5. Chương 5 & 6: Discrete and Continuous Probability Distributions: Phân tích các phân phối xác suất rời rạc (phân phối Nhị thức Binomial, phân phối Poisson, phân phối Siêu bội Hypergeometric) và các phân phối xác suất liên tục (phân phối Đều Uniform, phân phối Chuẩn Normal, phân phối Chuẩn hóa Standard Normal, phân phối Mũ Exponential).
6. Chương 7, 8 & 9: Sampling, Estimation, and Hypothesis Testing: Phân phối mẫu của số trung bình và tỷ lệ mẫu; Định lý Giới hạn Trung tâm (Central Limit Theorem); hệ số hiệu chỉnh tổng thể hữu hạn (Finite Population Correction Factor); kiểm soát chất lượng bằng biểu đồ kiểm soát (Control Charts); ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình ($\sigma$ đã biết và chưa biết dựa trên phân phối $t$) và tỷ lệ; quy trình kiểm định giả thuyết 4 bước, nhận diện sai lầm loại I ($\alpha$) và loại II ($\beta$), ưu tiên phương pháp giá trị $p$.
7. Chương 10 & 11: Comparisons Involving Means and Proportions: So sánh hai trung bình tổng thể (mẫu độc lập và cặp ghép matched-pairs); phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) dựa trên phân phối $F$ (MSTR, MSE); kiểm định so sánh hai tỷ lệ; kiểm định độ phù hợp (Goodness-of-Fit) và kiểm định tính độc lập (Test for Independence) sử dụng phân phối Chi-bình phương ($\chi^2$).
8. Chương 12 & 13: Basics and More on Regression Analysis: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn và bội (OLS); hệ số xác định $R^2$ và $R^2$ hiệu chỉnh; kiểm định ý nghĩa thống kê của từng hệ số (t-test) và toàn bộ mô hình (F-test); kiểm tra các giả định mô hình và biện pháp khắc phục (phi tuyến, đa cộng tuyến multicollinearity, phương sai thay đổi changing variability, tự tương quan correlated observations, biến bị bỏ sót excluded variables); mở rộng hồi quy với biến giả (dummy variables), biến tương tác (interaction variables), mô hình phi tuyến (quadratic, log-log, logarithmic, exponential), và mô hình dự báo xu thế có yếu tố mùa vụ (trend and seasonality).

Kiến thức nền tảng được xây dựng

Giáo trình xây dựng hệ thống lý thuyết dựa trên các nguyên lý thống kê và kinh tế lượng chuẩn mực:

• Hệ thống phân loại biến số và dữ liệu: Phân định ranh giới toán học giữa biến định tính và định lượng nhằm xác lập tính hợp lệ của các phép tính số học (ví dụ: các phép tính cộng trừ chỉ có ý nghĩa trên thang đo khoảng và tỷ lệ).
• Khung lý thuyết xác suất và định lý nền tảng: Xây dựng nền tảng suy luận dựa trên Định lý Giới hạn Trung tâm (CLT), định lý Bayes, và các định lý phân phối mẫu.
• Cơ sở suy luận thống kê suy diễn: Ứng dụng quy chuẩn kiểm định giả thuyết của Fisher và Neyman-Pearson, xác lập xác suất xuất hiện biến cố thông qua phân tích giá trị $p$ và kiểm soát các mức sai lầm thống kê trong quản trị rủi ro.
• Hệ thống điều kiện Gauss-Markov: Đặt nền móng cho việc ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính không chệch, hiệu quả nhất (BLUE).

Kỹ năng phát triển

Thông qua nội dung các chương, người học được trang bị ba nhóm năng lực chính:

• Kỹ năng kỹ thuật (Technical Skills): Thao tác trích xuất, tổ chức dữ liệu thô, sử dụng thành thạo các hàm tính toán và công cụ Data Analysis Toolpak trên Microsoft Excel (như BINOM.DIST, NORM.S.DIST, vẽ đồ thị Boxplot, Scatterplot, Residual plot), cùng việc thực thi mã lệnh trên phần mềm R, Minitab, SPSS, JMP và MegaStat.
• Kỹ năng phân tích (Analytical Skills): Năng lực nhận diện dạng phân phối, xây dựng cặp giả thuyết thống kê ($H_0, H_A$), phát hiện các khiếm khuyết trong dữ liệu (sai lệch chọn mẫu, đa cộng tuyến, phương sai thay đổi) và lựa chọn mô hình định lượng tương ứng với cấu trúc dữ liệu.
• Kỹ năng thực hành ứng dụng (Practical Competencies): Khả năng chuyển hóa các chỉ số định lượng phức tạp thành báo cáo văn bản quản trị rõ ràng, trực tiếp trả lời các bài toán kinh doanh như định giá tài sản, đánh giá hiệu quả đầu tư danh mục, dự báo doanh thu và kiểm soát chất lượng sản xuất.

---

Phương pháp giảng dạy và học tập

Giáo trình triển khai phương pháp tiếp cận sư phạm ứng dụng thực tế. Mỗi chủ đề lý thuyết đều bắt đầu từ một bài toán hoặc câu hỏi quản trị cụ thể, sau đó mới phát triển các công thức toán học và kiểm chứng bằng kết quả xuất từ phần mềm.

[Vấn đề Thực tế (Introductory Case)] 
[Khái niệm & Mô hình Toán (Mathematical Rigor)] 
[Xử lý Phần mềm & Xác thực (Excel / R Output)] 
[Báo cáo Quản trị (Writing with Statistics)]

Hệ thống bài tập và tình huống thực nghiệm

Cấu trúc bài tập được phân tầng khoa học:

• Hệ thống bài tập cơ học (Mechanical Exercises): Tập trung vào việc rèn luyện thao tác tính toán công thức cơ bản và làm quen với các bảng phân phối xác suất để củng cố lý thuyết.
• Bài tập ứng dụng thực tế (Applied Exercises): Sử dụng các tập dữ liệu thực tế từ các nguồn dữ liệu chính thống như The Wall Street Journal, Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ (Census.gov), Cục Dự trữ Liên bang (FRED), Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ (CDC), Cục Thống kê Lao động (BLS), Yahoo Finance và Morningstar.
• Tình huống mở đầu tích hợp (Integrated Introductory Cases): Mỗi chương sử dụng một tình huống xuyên suốt. Ví dụ: Chương 1 khảo sát khách hàng thanh thiếu niên tại khu nghỉ dưỡng trượt tuyết ở Boston (Tween Survey); Chương 3 so sánh tỷ suất sinh lời và rủi ro giữa hai quỹ Vanguard Growth Index và Vanguard Value Index qua hệ số Sharpe; Chương 6 phân tích thang điểm thi tuyệt đối và tương đối tại Đại học Salem State; Chương 9 kiểm định thời gian tự học của sinh viên so với mức trung bình toàn quốc.
• Chuyên mục Writing with Statistics: Cung cấp mẫu báo cáo phân tích hoàn chỉnh ở cuối mỗi chương, hướng dẫn sinh viên cách chuyển đổi bảng số liệu thống kê thành văn bản giải trình mạch lạc, phục vụ đối tượng người đọc là các nhà quản lý không chuyên về kỹ thuật định lượng.

Phương pháp đánh giá và định hướng tự học

Việc đánh giá quá trình học tập được hỗ trợ bởi hệ thống số hóa:

• Tóm tắt khái niệm (Conceptual Review): Đặt ở cuối mỗi chương, hệ thống hóa toàn bộ mục tiêu học tập (Learning Outcomes), định nghĩa then chốt và công thức toán học cần nắm.
• Hệ sinh thái McGraw-Hill Connect & SmartBook: Công cụ học tập thích ứng (LearnSmart) tự động đánh giá mức độ hiểu bài, cá nhân hóa lộ trình ôn tập và cung cấp phản hồi tức thì cho từng câu hỏi kiểm tra.
• Video hướng dẫn từng bước (Narrated Video Walkthroughs): Minh họa quy trình giải bài tập mẫu và hướng dẫn thao tác chi tiết trên bảng tính Excel.

---

Điểm nổi bật và cập nhật

Phiên bản thứ hai của giáo trình tích hợp các điều chỉnh học thuật và dữ liệu hiện đại:

Hạng mục cập nhật	Chi tiết điều chỉnh trong Phiên bản 2	Căn cứ học thuật / Dữ liệu thực tế
Trọng tâm Kiểm định giả thuyết	Chuyển toàn bộ trọng tâm sang phương pháp giá trị $p$ ($p$-value approach); chuyển phương pháp giá trị tới hạn (critical value approach) về phụ lục Chương 9.	Khuyến nghị từ Báo cáo GAISE College Report 2016 của Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ (ASA).
Bổ sung Phần mềm tính toán	Đưa hướng dẫn lập trình phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ R vào phụ lục các chương bên cạnh Minitab, SPSS, JMP và Excel.	Xu hướng ứng dụng ngôn ngữ mã nguồn mở trong phân tích dữ liệu kinh doanh.
Cấu trúc lại nội dung Hồi quy	Tái cấu trúc hoàn toàn Chương 13: Bổ sung biến giả, biến tương tác, các dạng mô hình phi tuyến (hàm bậc hai, log-log, bán log, hàm mũ), mô hình dự báo chuỗi thời gian xu thế và tính mùa vụ. Chuyển phần vi phạm giả định mô hình sang Chương 12.	Phản ánh nhu cầu ứng dụng mô hình kinh tế lượng và dự báo thực tế trong doanh nghiệp.
Dữ liệu và Nghiên cứu thời sự	Tích hợp các sự kiện và dữ liệu mới: Dữ liệu lớn (Big data), dữ liệu phi cấu trúc mạng xã hội; phân tích sai lệch mong muốn xã hội (social-desirability bias) trong cuộc bầu cử Tổng thống Mỹ năm 2016 (Chương 7); khảo sát sử dụng Facebook năm 2016 của Pew Research (Chương 5); dữ liệu hợp pháp hóa cần sa (Chương 4).	Dữ liệu thời sự từ Pew Research, CDC (2016), The New York Times, The Wall Street Journal.

---

Đối tượng sử dụng giáo trình

Giáo trình được thiết kế chuyên biệt cho các nhóm đối tượng học thuật và ứng dụng nghiệp vụ sau:

• Sinh viên Đại học và Học viên Cao học: Sinh viên năm thứ hai hoặc năm thứ ba thuộc các khối ngành Kinh tế, Quản trị Kinh doanh, Tài chính - Ngân hàng, Kế toán, Marketing, Hệ thống Thông tin Quản lý và Quản trị Chuỗi cung ứng (Operations & Supply Chain Management).
• Yêu cầu kiến thức tiên quyết (Prerequisites): Người học cần hoàn thành học phần Toán cơ bản cho kinh tế/kinh doanh (Business Math/Algebra) hoặc Đại số cơ bản. Giáo trình không đòi hỏi kiến thức giải tích nâng cao do các công thức vi tích phân phức tạp đã được tinh gọn thành các biểu thức đại số và quy trình thuật toán trên phần mềm.
• Giảng viên và Cơ sở đào tạo: Sử dụng làm đề cương và giáo trình chính khóa cho học phần Thống kê Ứng dụng. Giảng viên được hỗ trợ bộ tài nguyên sư phạm hoàn chỉnh gồm Thư viện giảng viên (Instructor Library), hệ thống bài giảng ghi hình 24/7 Tegrity Campus, ngân hàng câu hỏi đề thi (Test Bank), tập tin dữ liệu Excel đồng bộ và cẩm nang giải bài tập chi tiết (Instructor's Solutions Manual).
• Người tự học và Chuyên viên phân tích: Tài liệu tham khảo cho các nhà phân tích dữ liệu doanh nghiệp và các ứng viên chuẩn bị cho các kỳ thi chứng chỉ nghề nghiệp quốc tế như CFA (Chartered Financial Analyst) đối với phần kiến thức Phương pháp Định lượng (Quantitative Methods), lĩnh vực mà cả hai tác giả Sanjiv Jaggia và Alison Kelly đều là các chuyên gia sở hữu chứng chỉ CFA trực tiếp tham gia giảng dạy.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Giáo trình này phù hợp với ai?

Giáo trình phù hợp với sinh viên đại học, học viên cao học chuyên ngành kinh tế – kinh doanh, giảng viên phụ trách bộ môn Thống kê Kinh doanh, và các chuyên viên phân tích tài chính/kinh doanh cần nắm vững phương pháp định lượng để viết báo cáo quản trị.

2. Cần kiến thức nền nào để học giáo trình này?

Người học chỉ cần kiến thức toán đại số cơ bản ở bậc phổ thông hoặc học phần Toán dành cho Kinh doanh. Giáo trình tập trung vào việc hiểu bản chất khái niệm và ứng dụng công cụ phần mềm hơn là các chứng minh toán học thuần túy.

3. Điểm khác biệt của giáo trình này so với các tài liệu thống kê khác là gì?

Điểm khác biệt căn bản là định hướng "Giao tiếp bằng con số" (Communicating with Numbers). Sách trang bị kỹ năng diễn đạt kết quả thống kê thành văn bản phân tích có cấu trúc (Writing with Statistics), tích hợp tình huống xuyên suốt mỗi chương, và tối ưu hóa việc phân tích dựa trên phương pháp giá trị $p$ thay vì tra bảng số thủ công.

4. Làm sao để tự học hiệu quả với tài liệu này?

Người học nên tiếp cận theo trình tự: đọc tình huống mở đầu để nắm bắt vấn đề kinh doanh $\rightarrow$ nghiên cứu lý thuyết và công thức mẫu $\rightarrow$ thực hành lại các ví dụ trên phần mềm Excel hoặc R $\rightarrow$ đọc bài mẫu Writing with Statistics $\rightarrow$ tổng kết lại kiến thức qua phần Conceptual Review và làm bài tập áp dụng.

5. Có tài liệu và công cụ bổ trợ nào đi kèm giáo trình?

Hệ sinh thái đi kèm gồm hệ thống học tập kỹ thuật số McGraw-Hill Connect, công cụ tự học tương tác SmartBook/LearnSmart, phần mềm bổ trợ MegaStat for Excel, hệ thống chấm điểm và hướng dẫn cá nhân hóa ALEKS, cùng toàn bộ tập tin dữ liệu mẫu (Excel Data Files) dùng cho các bài tập trong sách.

---

Kết luận

Essentials of Business Statistics: Communicating with Numbers (Phiên bản 2) của Sanjiv Jaggia và Alison Kelly cung cấp một hệ thống kiến thức thống kê thực hành hoàn chỉnh, gắn kết giữa lý thuyết toán học và nghiệp vụ quản trị kinh doanh hiện đại. Giá trị cốt lõi của giáo trình thể hiện ở khả năng chuyển hóa các công cụ tính toán phức tạp thành kỹ năng phân tích và viết báo cáo định lượng rõ ràng, chuẩn xác.

Lộ trình học tập đề xuất bắt đầu từ việc nắm vững bản chất các thang đo và kỹ thuật mô tả dữ liệu (Chương 1–3), thiết lập nền tảng xác suất và phân phối mẫu (Chương 4–7), làm chủ các công cụ suy luận và so sánh tham số (Chương 8–11), trước khi hoàn thiện kỹ năng mô hình hóa và dự báo kinh tế với hồi quy tuyến tính nâng cao (Chương 12–13). Đi kèm với các tài nguyên học tập số hóa như Connect, LearnSmart và hệ thống tập tin dữ liệu thực nghiệm, cuốn sách là tài liệu chuẩn mực phục vụ hiệu quả cho công tác đào tạo và nghiên cứu học thuật trong lĩnh vực khoa học quyết định.

Trích đoạn nội dung tài liệu

com Essentials of Business Statistics www.com The McGraw-Hill Education Series in Operations and Decision Sciences Supply Chain Management Business Research Methods Swink, Melnyk, Hartley, and Cooper Benton Cooper and Schindler Managing Operations across the Purchasing and Supply Chain Business Research Methods Supply Chain ­Management Thirteenth Edition Fourth Edition Third Edition Business Math Business Forecasting Bowersox, Closs, Cooper, and Bowersox Slater and Wittry Keating, Wilson, and John Galt Supply Chain Logistics Management Practical Business Math Procedures Solutions, Inc. Fifth Edition Thirteenth Edition Business Forecasting Burt, Petcavage, and Pinkerton Seventh Edition Slater and Wittry Supply Management Math for Business and Finance: Linear Statistics and Regression Eighth Edition An Algebraic Approach Kutner, Nachtsheim, and Neter Second Edition Johnson Applied Linear Regression Models Purchasing and Supply Management Business Statistics Fourth Edition Sixteenth Edition Bowerman, O’Connell, and Murphree Simchi-Levi, Kaminsky, and Business Systems Dynamics Business Statistics in Practice Simchi-Levi Sterman Ninth Edition Designing and Managing the Business Dynamics: Systems Thinking Doane and Seward Supply Chain: and Modeling for a Complex World Applied Statistics in Business and Concepts, Strategies, Case ­Studies Economics Operations Management Third Edition Sixth Edition Cachon and Terwiesch Stock and Manrodt Doane and Seward Operations Management Fundamentals of Supply Chain Essential Statistics in Business and Ec- Second Edition Management onomics Cachon and Terwiesch Third Edition Project Management Matching Supply with Demand: Brown and Hyer An Introduction to Operations Jaggia and Kelly Managing Projects: A Team-Based Management Business Statistics: Communicating Approach Fourth Edition with Numbers Third Edition Larson and Gray Jacobs and Chase Project Management: Operations and Supply Chain Jaggia and Kelly The Managerial Process Management: The Core Essentials of Business Statistics: Seventh Edition Fifth Edition Communicating with Numbers Second Edition Service Operations Management Jacobs and Chase Bordoloi, Fitzsimmons, and Fitzsimmons Operations and Supply Chain Lind, Marchal, and Wathen Service Management: Operations, Management Basic Statistics for Business and Strategy, Information Technology Fifteenth Edition Economics Ninth Edition Ninth Edition Schroeder and Goldstein Management Science Operations Management in the Lind, Marchal, and Wathen Supply Chain: Decisions and Cases Statistical Techniques in Business Hillier and Hillier and Economics Seventh Edition Introduction to Management Science: Seventeenth Edition A Modeling and Case Studies Stevenson Approach with Spreadsheets Operations Management McGuckian Sixth Edition Thirteenth Edition Connect Master: Business Statistics www.com 2e Essentials of Business Statistics Communicating with Numbers SANJIV JAGGIA ALISON KELLY California Polytechnic Suffolk University State University www.com ESSENTIALS OF BUSINESS STATISTICS: COMMUNICATING WITH NUMBERS, SECOND EDITION Published by McGraw-Hill Education, 2 Penn Plaza, New York, NY 10121. Copyright © 2020 by McGraw-Hill Education. All rights reserved.

Printed in the United States of America. No part of this publication may be reproduced or distributed in any form or by any means, or stored in a database or retrieval system, without the prior written consent of McGraw-Hill Education, including, but not limited to, in any network or other electronic storage or transmission, or broadcast for distance learning. Some ancillaries, including electronic and print components, may not be available to customers outside the United States. This book is printed on acid-free paper.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 LWI 21 20 19 ISBN 978-1-260-23951-5 MHID 1-260-23951-9 Portfolio Manager: Noelle Bathurst Product Developers: Ryan McAndrews Marketing Manager: Harper Christopher Content Project Managers: Pat Frederickson and Jamie Koch Buyer: Laura Fuller Design: Egzon Shaqiri Content Licensing Specialist: Ann Marie Jannette Cover Design: Beth Blech Compositor: SPi Global All credits appearing on page or at the end of the book are considered to be an extension of the copyright page. Library of Congress Cataloging-in-Publication Data Names: Jaggia, Sanjiv, 1960- author. | Hawke, Alison Kelly, author. Title: Essentials of business statistics : communicating with numbers/Sanjiv Jaggia, California Polytechnic State University, Alison Kelly, Suffolk University.

Description: Second Edition. | Dubuque : McGraw-Hill Education, [2018] | Revised edition of the authors’ Essentials of business statistics, c2014. Identifiers: LCCN 2018023099 | ISBN 9781260239515 (alk. paper) Subjects: LCSH: Commercial statistics.

Classification: LCC HF1017 .5-dc23 LC record available at https://lccn.gov/2018023099 The Internet addresses listed in the text were accurate at the time of publication. The inclusion of a website does not indicate an endorsement by the authors or McGraw-Hill Education, and McGraw-Hill Education does not guarantee the accuracy of the information presented at these sites.com/highered www.com Dedicated to Chandrika, Minori, John, Megan, and Matthew v www.com A B O U T T H E AU T H O R S Sanjiv Jaggia Sanjiv Jaggia is the associate dean of graduate programs and a professor of economics and finance at California Polytechnic State University in San Luis Obispo, California. After earning a Ph. from Indiana University, Bloomington, in 1990, Dr.

Jaggia spent 17 years at Suffolk University, Boston. In 2003, he became a Chartered Financial Analyst (CFA®). Jaggia’s research interests include empirical finance, statistics, and econometrics. He has Courtesy of Sanjiv Jaggia published extensively in research journals, including the Journal of Empirical Finance, Review of Economics and Statistics, Journal of Business and Economic Statistics, Journal of Applied Economet- rics, and Journal of Econometrics.

Jaggia’s ability to communicate in the classroom has been acknowledged by several teaching awards. In 2007, he traded one coast for the other and now lives in San Luis Obispo, California, with his wife and daughter. In his spare time, he enjoys cooking, hiking, and listening to a wide range of music. Alison Kelly Alison Kelly is a professor of economics at Suffolk University in Boston, Massachusetts.

She received her B. degree from the College of the Holy Cross in Worcester, Massachusetts; her M. degree from the University of Southern California in Los Angeles; and her Ph. from Boston College in Chestnut Hill, Massachusetts.

Kelly has published in journals such as the American Journal of Agricultural Economics, Journal of Macro- Courtesy of Alison Kelly economics, Review of Income and Wealth, Applied Financial Economics, and Contemporary Economic Policy. She is a Chartered Financial Analyst (CFA®) and teaches review courses in quan- titative methods to candidates preparing to take the CFA exam. Kelly has also served as a consultant for a number of companies; her most recent work focused on how large financial institutions satisfy requirements mandated by the Dodd-Frank Act. She resides in Hamilton, Massachusetts, with her husband, daughter, and son.com A Unique Emphasis on Communicating with Numbers Makes Business Statistics Relevant to Students We wrote Essentials of Business Statistics: Communicating with Numbers because we saw a need for a contemporary, core statistics text that sparked student interest and bridged the gap between how statistics is taught and how practitioners think about and apply statistical methods.

Throughout the text, the emphasis is on communicating with numbers rather than on number crunching. In every chapter, students are exposed to statistical information conveyed in written form. By incorporating the perspective of practitioners, it has been our goal to make the subject matter more relevant and the pre- sentation of material more straightforward for students. Although the text is application- oriented and practical, it is also mathematically sound and uses notation that is generally accepted for the topic being covered.

From our years of experience in the classroom, we have found that an effective way to make statistics interesting is to use timely applications. For these reasons, examples in Essentials of Business Statistics come from all walks of life, including business, eco- nomics, sports, health, housing, the environment, polling, and psychology. By carefully matching examples with statistical methods, students learn to appreciate the relevance of statistics in our world today, and perhaps, end up learning statistics without realizing they are doing so. This is probably the best book I have seen in terms of explaining concepts.

Brad McDonald, Northern Illinois University The book is well written, more readable and interesting than most stats texts, and effective in explaining concepts. The examples and cases are particularly good and effective teaching tools. Andrew Koch, James Madison University Clarity and brevity are the most important things I look for—this text has both in abundance. Michael Gordinier, Washington University, St.

Louis WALKTHROUGH    E S S E N T I A L S O F B usiness S tatistics     vii www.com Continuing Key Features The second edition of Essentials of Business Statistics reinforces and expands six core features that were well-received in the first edition. Integrated Introductory Cases. Each chapter begins with an interesting and relevant introductory case. The case is threaded throughout the chapter, and once the relevant sta- tistical tools have been covered, a synopsis—a short summary of findings—is provided.

The introductory case often serves as the basis of several examples in other chapters. Writing with Statistics. Interpreting results and conveying information effectively is critical to effective decision making in virtually every field of employment. Students are taught how to take the data, apply it, and convey the information in a meaningful way.

Unique Coverage of Regression Analysis. Relevant and extensive coverage of regression without repetition is an important hallmark of this text. Written as Taught. Topics are presented the way they are taught in class, beginning with the intuition and explanation and concluding with the application.

Integration of Microsoft Excel®. Students are taught to develop an understanding of the concepts and how to derive the calculation; then Excel is used as a tool to perform the cumbersome calculations. In addition, guidelines for using Minitab, SPSS, JMP, and now R are provided in chapter appendices. Connect is an online system that gives students the tools they need to be successful in the course.

Through guided examples and LearnSmart adaptive study tools, students receive guidance and practice to help them master the topics. I really like the case studies and the emphasis on writing. We are making a big effort to incorporate more business writing in our core courses, so that meshes well. Elizabeth Haran, Salem State University For a statistical analyst, your analytical skill is only as good as your communication skill.

Writing with statistics reinforces the importance of communication and provides students with concrete examples to follow. Jun Liu, Georgia Southern University viii    E S S E N T I A L S O F B usiness S tatistics     WALKTHROUGH www.com Features New to the Second Edition The second edition of Essentials of Business Statistics features a number of improve- ments suggested by many reviewers and users of the first edition. The following are the major changes. We focus on the p-Value Approach.

We have found that students often get confused with the mechanics of implementing a hypothesis test using both the p-value approach and the critical value approach. While the critical value approach is attractive when a computer is unavailable and all calculations must be done by hand, most researchers and practitioners favor the p-value approach since virtually every statistical software package reports p-values. Our decision to focus on the p-value approach was further supported by recommendations set forth by the Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education (GAISE) College Report 2016 published by the American Statistical Association (http://www. org/asa/files/pdfs/GAISE/GaiseCollege_Full.

The GAISE Report recommends that ­‘students should be able to interpret and draw conclusions from standard output from sta- tistical software’ (page 11) and that instructors should consider shifting away from the use of tables (page 23). Finally, we surveyed users of Essentials of Business Statistics, and they unanimously supported our decision to focus on the p-value approach. For those instructors interested in covering the critical value approach, it is discussed in the appendix to Chapter 9. We added dozens of applied exercises with varying levels of difficulty.

Many of these exercises include new data sets that encourage the use of the computer; however, just as many exercises retain the flexibility of traditional solving by hand. We streamlined the Excel instructions. We feel that this modification provides a more seamless reinforcement for the relevant topic. For those instructors who prefer to omit the Excel parts so that they can use a different software, these sections can be easily skipped.

We completely revised Chapter 13 (More on Regression Analysis). Recognizing the importance of regression analysis in applied work, we have made major enhance- ments to Chapter 13.