统计学论文

时间：2022-08-27 13:07:25 论文范文我要投稿

统计学论文

　　在个人成长的多个环节中，大家都跟论文打过交道吧，借助论文可以有效训练我们运用理论和技能解决实际问题的的能力。一篇什么样的论文才能称为优秀论文呢？以下是小编收集整理的统计学论文，希望对大家有所帮助。

统计学论文

　　统计学论文篇1

　　统计是一门通用的基础课程,现已成为众多管理类学科不可缺少的实用型课程,是经济管理类专业教学的重要内容。本文就统计创新谈经济管理类专业统计教育亟待改革的几个问题。

　　一、统计学教材体系的创新是提高统计教学质量的根本

　　(一)统计学教材应更加注重新统计方法的介绍以及统计应用

　　作为经济管理类的各个专业,开设统计学主要目的是为学生更好地学习专业理论知识,提供数量分析的理论和方法。对经济管理专业统计学教材的创新,应以统计思想为主线,以统计案例为依托,以介绍方法应用为目的,以应用统计软件技术为手段,突出教材的科学性、系统性和实用性。同时不要忽视统计概念的准确性及统计术语的标准性,注意处理好统计学与其他课程内容相重复的问题。

　　(二)统计学教材内容应与统计软件有机结合

　　统计软件的应用使分析从繁杂的计算中解脱出来,它不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确而且使统,计教学由繁琐、抽象变得相对简单轻松、由枯燥变得趣味盎然。统计学教材中适当地介绍一些统计软件的应用是相当必要的,在讲解立体或案例过程中同时应用,这样有利于培养学生的动手能力和利用统计方法解决实际问题的能力,在EXCEL基础上进一步介绍SPSS统计分析软件。

　　二、教学方法的创新是提高统计学教学质量的关键

　　统计学教师应注重学生统计分析能力的培养,教学方法的创新是提高统计学教学效果和质量的关键。

　　(一)教师有机合专业知识讲授统计分析方法

　　目前统计教学存在着统计教学与相关专业内容严重脱节的问题。统计学教师在讲授统计理论、统计思想与方法时缺乏针对性,脱离实际的设例教学模式,没有结合专业实际的案例教学方式。学生学习了统计课程之后,在遇到专业问题时不知如何选择正确的统计分析方法解决问题,不会利用统计学的方法与技术结合自己的专业知识对所研究的问题做出推断与预测。这种状况与统计学的教学目的相悖。

　　(二)教师有机结合统计软件与统计学教学

　　为了推动统计教学方式、方法改革,应强化统计软件在统计教学中的应用。现在的教学安排中统计学没有上机操作的要求,有些统计学老师不能有针对性地对学生进行统计软件的操作方法的传授,还有些老师由于发现学生知识结构对掌握统计软件有一定难度,学习统计软件有畏难情绪,就不介绍统计软件,使得统计软件的应用成为统计教学中的瓶颈问题。这种现状与市场对统计的需求相悖。

　　(三)教师应注重教学手段的多样性

　　现代教育的目标是培养应用型人才,讲授统计方法时应结合学生所学专业知识,注重统计方法在其他各个专业学科中的应用,这对老师提出更高的要求:

　　1.启发式教学,学会按照个体与总体、具体与抽象、动态与静态、绝对与相对、一般与特殊、演绎与归纳等不同的思维方式分析问题和解决问题。

　　2.双向互动式教学,通过案例分析与情景教学启发学生的思维,使学生形象、快捷地接受知识,发挥独立思考与创造能力,培养学生创造性思维能力。

　　3.构建多元化的立体教育教学体系。多元化的立体教育教学体系是以课堂、实验室和社会实践为元素的教学体系。利用传授和学习已经形成的一定知识基础,加强实践能力锻炼,提高学生的动手能力和创新能力。只有找到统计学的方法和实际的结合点,才能使统计学获得强大的生命力。

　　三、通过考核方式的创新激发学生学习兴趣

　　统计学的考核应围绕理论知识和综合应用这两部分内容而展开。

　　(一)通过笔试进行理论知识的考核

　　统计学的理论知识主要包括概念、作用、种类、特点、原则和程序等,要注意把理论知识尽量转化实际问题去测试,考查学生对理论的理解程度。

　　(二)重视综合应用能力的考核

　　综合应用能力的考核形式是多种多样的,可以根据不同的专业进行设置,考核的方式可以根据教学内容分阶段进行。

　　1.撰写调查报告

　　统计调查是经常性工作,它可以反映事物的真实情况。在经济管理类专业的统计学教学中,应安排学生结合本专业开展一定的调查研究,让他们亲身感受调查工作,以调查报告的形式去考核他们,这样会比单纯说教方式更好。

　　2.案例分析

　　在教学中可通过具体案例,让学生以分析报告的形式表明自己的观点。案例分析主要考核学生应用统计方法分析和解决本专业实际问题的能力。

　　3.计算机操作

　　统计学教学还要求学生会利用现代化信息工具开展统计调查、统计整理和统计分析。在教学中,教师应加强统计电算化教学,课堂教学通过计算机演示,结合每一阶段的特点适时安排学生上机操作,如绘制统计图表、计算统计指标、统计软件的使用等,并把它作为检验学生统计应用能力的重要方面纳入综合考核中。随着我国市场经济体制的建立,市场对人才的素质要求不断提高。综合素质好、业务能力强的应用型、复合型人才越来越受到市场的青睐,这就对经济管理类专业统计学教学工作提出了更高的要求。这就要求我们的统计学教学要不断地改进教学方法,更新教学手段,提高教师素质,以达到统计教学的培养目标。

　　统计学论文篇2

　　一、年代性

　　当今年代是一个什么样的年代？对这一命题可以从不同的角度进行描述。从科技发展角度上说，是后工业化或信息化年代，从经济活动层次角度看，是经济全球化年代，从政治格局角度看，是政治多极化年代。总体上讲，当代的主题是和平与发展，它反映着历经两次世界大战浩劫和两极冷战对抗后世界各国绝大多数人们的共同价值取向。换句话说，当今年代的人们更多感兴趣和需要解决的问题，是在保持现在的政治经济秩序前提下如何更好地求得国家强大和生活改善，而不是如何毁灭对手甚至主动地树立一个对手然后将它毁灭。于是，合作双赢、建设性态度、求同存异、和平共处等成了我们这个年代的主流价值，而单边主义、原教旨主义、种族歧视、贸易保护主义等一切人为地倡导对抗、仇视、封闭排外的做法和思想都遭到了人们憎恶和批判。一个高科技飞速发展的世界给各国的经济结构、生产方式、劳动方式、生活方式乃至思维方式带来根本性的变革，一个资本主义与社会主义共存共处的社会给各国的经济、政治、外交、军事乃至综合国力提出新的挑战。面对如此年代、如此变革、如此挑战，政治经济学的研究与教学无法也不能回避。政治经济学教学要如何适应年代、投身变革、回应挑战？有三个现实问题必须予以解决：

　　第一，准确把握以信息技术为主导的新技术革命给人类经济生活带来的变化及其影响。人类自20世纪中期以来已经全面跨人了信息年代，信息技术的推广应用深刻地改变了人类的经济生活、社会生活乃至政治运行模式，也给传统的政治经济学理论与教学带来极大的冲击。知识、技术、信息在经济增长中越来越突显的第一位作用使传统的重视资本、劳动力、土地的经济增长理论发生危机；以信息产业为代表的高新技术产业在异军突起同时，也对传统产业进行了深刻改造，使得以往的产业结构理论必须完善；信息年代的网络贸易、电子货币流通的兴起对传统的流通理论形成了冲击；工业经济年代以按资本分配为主的方式已被信息经济年代以按知识分配为主的方式所取代。此外，劳动形式的多样化、消费方式的个性化、社会阶层的多层次化、价值观念的多元化也作为当今年代的显著特征而区别与马克思主义经典作家的生平年代，这些同样对我们的政治经济学教学构成强烈的挑战。政治经济学必须敏感地捕捉我们生活的这个年代的种种新特性，并给出自己理性的回应与反思。

　　第二，正确看待当代资本主义国家经济社会生活发生的变革及其影响。第二次世界大战以后，西方发达资本主义国家在科技创新、制度创新和理论创新的基础上，社会经济生活发生了巨大的变化，已经呈现出与工业化时期迥然不同的气象。资本占有方式的社会化程度进一步提高，跨国公司如雨后春笋一般纷纷涌现，在世界范围内主宰着全球的生产、投资、贸易和金融，也给资本主义经济的发展注人了强大的活力。混合所有制经济、国有和各种合作制经济在国民经济中的比例增长明显。市场经济体制运行手段的根本变化使国家对经济、社会的调控和介人越来越普遍和成熟，自由市场经济的缺陷在很大程度上得以克服，人民生活有了比较明显的改善和保障。中产阶层的人数不断壮大，传统产业工人阶级队伍日趋萎缩，民主法治运行机制更趋完善，人民参与政治生活的渠道进二步拓宽，国家主义、自由主义、个人主义、物质主义等当代资产阶级主流意识形态地位稳固，国际工人运动和阶级斗争处于低潮。这一切现象都表明，资本主义仍然具有相当的自我调节和适应能力，仍然具有在不改变根本经济政治制度的前提下最大限度地容纳新兴进步生产力的生命力。对此，我们的政治经济学教学不能视而不见、闭目自欺，而应本着客观、全面、开放的态度加以研究和评析。

　　第三，充分认识当代社会主义国家的经济社会现状及其启示。世界社会主义阵营在二十世纪里有过高歌猛进，也经历了风雨飘零。这里面的经验教训，反应了社会主义公有制经济和民主政治建设的史诗般的艰难与壮丽。苏东剧变后，世界的社会主义事业仍在经历较长时期的创伤弥合，同时也要酝酿痛定反思之后的重整旗鼓。以中国为代表的坚定走社会主义方向的市场经济改革事业，二十多年来已经取得了令世人惊叹的成就，中国模式的吸引力和说服力正在影响着越来越多的国家，重新点燃世人对社会主义事业的希望。无论是在改革的烈火中陨灭还是新生，社会主义国家从20世纪五、六十年代里就陆续开始的经济体制改革说明了计划经济与现实国力民情的相违，也说明了政治经济学研究的重点应该实现从论战式的批判到具体的建设性的运行规律研究的转变。生产资料转归国有之后并没有万事大吉，探究公有制的合理实现形式、建立完善的经济体制和尽快地提高人民生活水平是当前社会主义国家的紧迫而又艰巨的历史任务。并且，建立在相对落后国力基础上、以农业文明为主体前提的社会主义国家还要着力解决国民经济工业化、信息化、二元经济转型，防止区域、城乡和社会差距过大，资源环境与人口协调发展，政府机构职能转变等一系列棘手的问题。对这些年代课题的探求和解答，是今天的政治经济学研究和教学的中心任务之一。

　　二、人文性

　　政治经济学是一门人文社会科学。从某种意义上讲，它又是一种价值体系。在研究人与物、物与物的关系同时，更注重对隐含在这些关系背后的人与人之间利益关系的分析，并自觉或不自觉地做出某种价值评判。因此，政治经济学又带有深刻的人文性，体现了对人的关怀。日本著名经济学家山本二三丸教授在《人本经济学》一书中抨击以食利致富为目的的经济学，指出要想配得上称之为科学的经济学，就必须对各种经济法则进行正确的系统的研究。与此同时，还必须致力于探明这个社会是怎么形成和发展的，以及它必须为下一个更高级的历史性社会所取代这一发展规律。也只有这种科学的经济学，才能在这个被货币牵着鼻子走的、人们生活在比动物世界还要恶劣的弱肉强食的社会中，真正把握关于人与社会的正确思想，才能得出真正的科学的结论政治经济学的人文性代表着一国经济思维的主要成就，它使我们每个人在参与经济生活时，能够理解这些活动的意义，而不至于沦为一部缺乏人文精神、不顾经济伦理的机器。政治经济学的人文性从根本上讲就是指它的政治和道德立场，体现这一学科研究和教学中的人文关怀的精神。以讲授市场经济一般理论为例，一方面，我们要解析它作为配置经济资源的最优方式而体现出的生产力意义，另一方面，又不能忘记这一配置中已经内含的为谁配置的主题，这里面就是一个资源所有权益和财富分配归属的人文话题。市场经济体制里通行的按生产要素分配的原则必然造成社会成员的贫富分化，而这与社会主义共同富裕的理想显然背道而驰。因此，这一分配原则必须置于公有制的前提之上和政府对收人分配的合理干预之下，这就是政治经济学教学中的人文性意义。同样的，在介绍GD归，经济增长速度，人均可支配收人的概念同时，我们也要更加关注恩格尔系数、基尼系数、人均寿命、青壮年文盲率、失业人数等事关一般群众生存状况和幸福感受的数字。不然，我们的经济学教学就变得六亲不认，冷血无情，我们的经济建设成就也将失去人民的认同。

　　三、国别性

　　政治经济学研究与教学的立足点还是我国的经济改革者建设事业。无论是回顾经济学史还是探讨当代西方经济，目的都是有所借鉴，把自己的事办好。中国的经济体制改革是一个伟大而艰难的事业，各种矛盾和关系需要得到妥善处理，各种经济理论的难题需要得到破解，这些是发展中国家进行工业化、现代化道路上的普遍问题，也有计划体制转型为市场经济体制过程中的特殊规律，还有中国自己的政治与文化传统背景，没有任何现成的模式和经验可供借鉴。事实上，当代中国有许多重大经济课题值得我们深人研究。如：中国特色的市场经济体制结构、渐进式的改革模式、初级阶段的所有制结构与分配制度、现代企业制度与国有企业改革、转轨过程中的失业与社会保障、中国的产业结构与产业政策、中国二元经济结构与农业发展、宏观经济政策与管理体制改革、全球化背景下的中国经济对外开放等问题。不研究这些，政治经济学就学得不扎实，最多只能说有点理论功夫，很难解决实际问题。所以，经济学教学的任务必须十分注重它的国别性，尤其是结合中国国情。

　　统计学论文篇3

　　1统计设计存在的常见问题

　　统计设计是整个研究中最重要的一环,是研究工作应遵循的依据。常见的统计设计问题有:忽视组间均衡性,样本缺乏代表性,样本例数不足,未设置对照组,未随机分组,未提出统计分析方法等。针对以上问题,在科研设计中一定要遵循实验设计的四大原则即“随机、对照、均衡、重复”的原则[6]。

　　1.1不遵循或不重视随机化原则

　　随机化是科研设计的重要原则，直接影响研究结果的可信度。随机化既要随机抽样，还要随机分组，并有足够的样本量作前提。然而，在医学论文中许多作者对此不够重视，主要表现在论文中统计处理随机化不突出，随机化缺失情况比较常见，有的论文甚至将随机误解为随意、随便，不采用随机化处理方法，导致结果缺乏可靠性。还有些文章中没有提出“随机”抽样的设计与方法，没有排除标准，给人随意选择病例之感，且病例数少，因此没有代表性，所得出的结论不可靠。部分文章虽然注明了“随机”，但未提及采取什么方法进行随机化研究或两组间的例数相差甚远，不符合随机化的一般规律，没有临床参考价值[7]。

　　1.2缺少对照研究或对照组设计不合理

　　正确设立对照是临床或实验研究的一个核心问题，设立对照的意义在于说明临床试验或实验研究中干预措施的效应，减少或防止偏倚和机遇产生的误差对试验结果的影响。目前，国内许多期刊发表的论文对照组设计不合理现象比较普遍，尤其有些作者对某种新药或新技术在临床的应用观察研究中，不设对照组，缺乏对照观察，得出的结论缺乏科学性，令人怀疑。有的文章虽然设立了对照组，但在分析结果时，却没有将试验组与对照组的结果进行比较，而仅将各组间的自身前后进行比较，从而使该研究失去对照意义。对照组选择不当，还表现在两组间重要的临床特征和基线情况相差太大，无可比性，如性别、年龄、病情、经济情况和文化程度等不一致，如有些论文将健康人或志愿者作为对照组，使结果受到非处理因素的影响，产生偏倚或系统误差，使结论不可信[7]。

　　1.3均衡性原则掌握不够

　　均衡性原则要求实验中的各组之间除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致。特别对疾病预后有重要影响的临床特性一定要在组间分布均衡。各组间越均衡，可比性越强。有些作者在对病例进行分组时，忽视了均衡性原则，两组之间没有可比性，结论自然是错误的。具体表现在：有的文章对治疗组与对照组的相应统一指标没有设在均衡的水平上。对治疗组情况交代的比较详细，而对对照组的年龄、性别、病情等不予交代，或所选对照组的年龄与治疗组不在一个年龄段，影响了作者对指标的观察[7]。

　　1.4重复的原则掌握不好

　　所谓重复,一是指重复试验或平行试验,二是指各样本组的例数要有一定的数量,即样本的例数要足够大。虽然随机化是增强非处理因素均衡性的重要方法,但当各组内例数过少时,尽管采用了随机化分组的方法,也难以保证非处理因素的均衡一致。在随机化分组的基础上,只有样本例数足够大,才能使非处理因素均衡一致,同时也才能使抽样误差减小,增强样本对总体的代表性。一般来说,在随机分组的前提下,样本例数越大,各组之间非处理因素的均衡性越好;但当样本量太大时,往往又会给整个实验和质量控制工作带来更多的困难,同时也会造成浪费。为此,在实验设计时,还应保证在实验结果具有一定可靠性的前提下,确定最少的样本例数。一般说来,计数指标每组样本不得少于20～30例,计量指标每组样本不得少于5～10例。在多因素分析时,一般认为样本例数至少为观察指标的5～10倍[8]。

　　1.5样本的含量

　　样本的含量的大小直接影响到结论的可靠性。样本量过少,则抽样误差大,结果可靠性差,且经不起重复验证;反之,盲目加大样本量也会造成人、财、物的浪费,同时也造成非抽样误差增大。故应在保证研究结果精确可靠的前提下,确定最小的样本量。如某篇论文报道某药治疗的临床疗效,实际总例数为10例,其中6例有效,于是作者得出有效率为60%。显然,有限的病例数不能充分说明该药是否有效,作者贸然得出结论,容易给他人造成假象甚至误导[9]。

　　2统计方法选择与使用不当

　　在选择统计方法之前,首先应确定研究资料是计数资料还是计量资料。只划分其类别而得到的资料为计数资料,也叫定性资料,如根据治疗结果计算出的治愈率、阴性率、阳性率等。测定某个具体数值而得到的资料为计量资料,如血压值、血细胞计数、血氧分压测定等许多物理诊断和化验检查的结果。目前,医学论文中计数资料最常用的统计方法为χ2检验,计量资料最常用的统计方法为t检验。值得注意的是,各种假设检验方法均有其适用条件,应根据资料特点来选用最适当的方法。均数与标准差分别是描述正态分布资料集中和离散趋势的指标。能否选用“均数±标准差”来描述某一资料的分布特征,关键看该资料是否符合正态分布。当资料不符合正态分布或方差不齐时,应将资料转换使之符合正态分布,方差齐性后再用t检验或方差分析,否则用秩和检验。有些作者在使用t检验时,未考虑到上述适用条件而盲目使用,造成统计学处理不当或统计学计算错误[10]。

　　2.1统计指标应用不当

　　2.1.1描述计量资料的统计指标描

　　述计量资料的统计指标主要有平均数指标(算术均数、中位数M等)和变异指标(标准差s和四分位数间距Q等),在应用时一定要注意它们各自的适用范围。对于非对称分布资料,算术均数不能反映数据的平均水平,应采用中位数描述。一般地,正态资料或对称资料用描述,偏态资料用M和Q来描述。在不能确定数据的分布类型时,应选用M和Q进行统计描述。四分位数间距Q是75%分位数P75和25%分位数P25之差,即Q=P75-P25,所谓百分位数Px是将全部观察值分为两部分,理论上x%的观察值比它小,(100-x)%的观察值比它大,中位数M是50%分位数P50。、s、M、Px与Q可通过统计软件直接输出[9]。

　　2.1.2描述计数资料的统计指标描

　　述计数资料的统计指标有绝对数和相对数。绝对数是原始资料经汇总得到的小计或总计数。相对数是两个有关的绝对数之比,主要包括率和构成比(百分比)。医学论文中相对数应用的主要问题之一是分母较小。分母较小时,相对数的可靠性不能保证,在这种情况下,宜直接用绝对数进行描述而不宜计算相对数。医学论文中相对数应用的主要问题之二是将构成比误用来说明事物发生的强度。构成比只能反映事物的内部构成,不能说明事物的发生强度。医学的研究对象主要是人以及与人体有关的各种因素。由于生物现象的变异较大,各种影响因素又错综复杂,研究常是抽样观察,使事物本质差异与抽样误差混杂,故需用统计方法透过偶然现象来探测其规律性。如果不能正确运用统计学方法,造成统计学上的偏差或失误,就很容易把本来成功的结果当成失败而放弃,或把失败的教训误认为成功的结论而加以宣传。在进行科研设计时要严格遵循科学的统计学分析方法,不能留下隐患,否则,再高明的统计学专家和统计学软件也无法弥补科研设计缺陷造成的损失。总之,统计学分析在医学研究和论文写作中意义重大。作者在撰写论文时,应注意识别、总结有代表性的、有借鉴意义的统计学领域的缺陷、失误或错误的多发点,特别留心易出现统计错误的险区,从而使论文中的统计学问题减到最低限度。认真检查、仔细核验,尽量避免上述错误,必要时还可以请统计学专家帮助把关[12]。

　　2.2统计方法描述或选择不当

　　统计方法选择非常重要，它直接影响结论的可靠性[12]。临床资料的结果变量可分为计数资料、计量资料和等级资料。计数资料指将观察对象按两种属性分类，如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、无效等，通常转化为率。如果是两组间的比较，则采用四格表χ2检验或其校正公式，如果是多组间率的比较，则采用行×列表资料χ2检验。计量资料指对某一个研究对象用定量的方法测定某项指标得到的资料，一般均有计量单位。通常资料呈正态分布时，两组间均数比较用t检验，多组间均数比较用方差分析和q检验。当资料不呈正态分布或方差不齐时，也可用秩和检验等非参数检验法。

　　2.2.1统计方法描述不清

　　医学论文中常可发现作者未交代所用的统计方法，如是配对设计的t检验还是成组设计的t检验，是Ridit分析还是χ2检验，是作相关分析还是作回归推断。统计方法交代不清或根本不予交代，使读者对论文结论的正确与否无法判断。有的作者只提一句“经统计学处理”后，就写出结论。有的甚至直接用P值说明问题，笼统地以P<0.05或0.01、p>0.05便称结果差异有无显著性，P值的大小不说明差值的大小，它还与抽样误差大小有关[13]。因此，还应写明具体的统计方法，如有特殊情况，还应说明是否采用了校正，应写出描述性统计量的可信区间，注明精确的统计量值和P值，然后根据P值大小作出统计学推断，并作出相应的医学专业结论。

　　2.2.2假设检验方法交代不清不交

　　代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体、不清楚是医学科研论文中常见的错误。如果不交代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体，读者就无法考察论文的统计学方法选择的是否正确，无法核对计算结果是否准确。每一种假设检验方法都有其特定的适应条件和严格的适用范围。对于同一组资料，采用不同的假设检验方法可能得出截然相反的结论。如将配对设计的资料按成组设计资料的方法处理，将会损失样本提供的信息、降低检验效率，可能使原本有统计学意义的结果无统计学意义[14]。在论文写作时，不但要交代选用的是什么统计学方法，而且统计学方法要尽可能具体。如选择t检验，要说明是配对t检验，还是成组t检验;选择方差分析时，要说明是完全随机设计的方差分析，还是配伍组设计的方差分析。对于四格表资料，应说明是一般四格表χ2检验、配对四格表χ2检验及四格表资料的精确概率法等。

　　2.2.3统计方法选择常见错误

　　①误用χ2检验。χ2检验有一定的适用条件,n>40且理论数(T)>5时,可用一般χ2检验;n>40,但至少有1个T>1且T<5时,可用校正χ2检验;n<40或T<1时用χ2检验的确切概率法[15]。②t检验误用于多组资料的比较。在医学期刊中常会出现将t检验误用于多组资料的比较。多组资料的比较应该采用方差分析(F检验),当差异具有统计学意义时,再进一步作两两比较。当各组均与一个对照组比较时采用Dunnettt检验;当各组相互循环比较时,则常采用Student-Newman-keuls(SNK)检验,又称q检验[16]。③配对t检验与成组t检验误用。大部分论文只注明采用t检验,而未注明是配对t检验还是成组t检验。配对t检验常用于处理前后的自身对照,即差值均数与总体均数“0”的比较;成组t检验适用于成正态分布的两个小样本均数间的比较。④资料不呈正态分布时未用非参数检验。t检验F检验等适用于呈正态分布、方差齐且有确切的测量数值的资料,而非参数检验(如符号检验、秩和检验Wilcoxon法、秩检验-KruskalWallis法、Friedman法、Ridit分析、Seperman相关等)对资料无特殊要求,对按大小顺序、评分、等级、反应程度甚至色调深浅等资料都可进行分析比较[17-18]。因此,对于多组计量资料的比较,呈正态分布且方差齐时用F检验,方差不齐时可用变量变换,或采用秩和检验;对于两个小样本均数的比较或处理前后的比较,方差齐时用成组t检验或配对t检验，方差不齐时用t′检验[19]。

　　3结果解释时存在的问题

　　统计分析的结果是推翻无效假设或是不能推翻无效假设。无效假设在一般的统计检验为两组总体参数相等。推翻无效假设只能说两组总体参数不相等而并不能说两组相差很大。两组相差如何要对可信区间进行研究观察后得出。由于统计检验不能得出差别的大小,因而结论不能说“有明显差异”或“有显著差异”,也不能说“差异非常显著”,更不能说“差异明显”。在国外的统计书籍上的英语表达为“significant”,它的正确意义应当是“有意义的、有重要性的”。俄语为“Значмый”和日语中的“有意”也是这个意思。国内只有极个别的英汉词典把“significant”误译为“显著的”。正确的说法应当是“差异有统计学意义”或“差异有高度统计学意义”等[20]。在解释差别有统计学意义的结果时，有些人常常根据P值的大小作出对实验效应差别程度不同的专业结论[21]。例如某实验研究，比较甲、乙两种治疗方法对某病的治疗效果(假定甲法的疗效优于乙法)，若得到“P<0.001”，则认为甲法极显著优于乙法;若得到“P<0.01”，则认为甲法非常显著优于乙法;若得到“P<0.05”，则认为甲法显著优于乙法。犯这种错误的原因是错误的理解了统计学中P值的概念[7]。统计学上根据假设检验原理推算出来的P值表示拒绝特定的无效假设可能犯假阳性错误的概率。P值的大小并非指差异的太小，只能反映两者相同或不相同。P值越小，说明越有理由认为两种处理方法效果不同，而不能反映对比的两组或多组之间差异的大小。差异的大小只能根据专业知识来确定。此外，甚至在部分投稿文章中未交代所采用的统计分析方法，也未见应用统计学的迹象，仅从各组数据的均数大小做出了统计推断。医学期刊论文中暴露出来的统计学错误，从表面上看是编辑部和审稿者把关不严所致。事实上，即使审稿时发现了上述错误，也无法改正。因为实验设计的错误只有在科研工作开始之前才有可能得到纠正。即使编辑工作者能够阻止有严重统计学问题的论文发表，也仅仅是治标而已。如何使广大医学论文作者在医学研究中正确应用统计学，提高科研质量才是治本[7]。

　　4对策与建议

　　众所周知，统计学是从事科学研究不可缺少的工具。从试验设计、资料收集与表达、数据处理和结果分析，每一个环节都需要正确地运用统计知识，才能真正发挥统计学在科学研究中应起的作用。然而，在已出版和发表的一些学术专著和论文中、通过评审的科研成果和答辩的学位论文中，经常可以看到忽视、轻视和误用统计学的现象[22]。

　　4.1提高编辑人员的统计学知识

　　应完善编辑人员的知识结构,保证统计学应用的准确性。为此,可定期聘请统计学专家对审稿人员进行统计学知识培训。科技期刊的群体效应理论[23]认为,期刊编辑的专业结构应多元化,以利于编辑互相学习,实现知识互补。医学期刊编辑部可考虑聘用统计学专业的研究生作为编辑。编辑应将医学统计学作为自己的必修课,通过多种方式,如自学自修,参加讲座或培训班学习统计学知识,有条件的编辑部,如医学院校学报编辑部,可以有计划地组织编辑参加本科生或研究生医学统计学课程的学习,也可鼓励编辑人员在职攻读统计学专业研究生学位。这样,可以提高全体编辑人员的统计学水平,最终使编辑和审稿人都能够发现论文中存在的统计学错误,并指导作者修改,正确进行医学论文中有关统计学分析的描述[24]。另外，有关职能部门或学会可组织与医学统计学相关的培训班,聘请统计学专家讲课,对编辑人员进行定期统计学知识培训,加强科研设计、统计学知识的学习[19]。

　　4.2加强医学统计学专家审稿

　　医学研究论文专业性强,经常涉及统计学处理问题,有时会遇到统计方法复杂的稿件,这不仅需要本学科专家审稿,而且需要医学统计专家把关,只有这样,才能保证论文所报道的研究成果的真实性和可靠性。医学期刊编委会中应有统计学专家,专门负责稿件统计学方面的审查工作。

　　4.3强化作者的统计学意识

　　目前,我国医学科研工作者对统计学的重视不够,没有认识到统计学的重要性。因此,要加强宣传,提高医学科研人员对统计学重要性的认识,强化他们的统计学意识,务必在科研工作中和撰写论文时做到正确应用统计学。另外,还可以对作者开办有关科研论文撰写知识的培训班,面向临床医生,特别是年轻医生定期培训。请有研究经验的专家讲授科研课题的设计方法、如何正确运用统计学方法等。这些措施有利于强化作者的统计学意识,并树立其精品意识,有利于增加优质稿源,从而提高期刊学术质量[19]。

　　总之,提高医学期刊中统计学应用的质量是一项长期而又艰巨的工作,它涉及到作者、编者、审者及读者等多个方面,需要大家共同努力,才能逐步减少以至消除统计学误用现象,从而提高医学论文的科学性

　　统计学论文篇4

　　探究式教学法是教师在教学过程中以问题为教学研究对象，组织教学内容，使学生通过对问题的了解、资料查询、阅读、思考、研究、探讨、交流和听讲，学会获取知识和应用知识，收集和辨析有效数据，系统地分析问题，获得解决问题的答案，并进行交流、评价的一种教学方法。其核心内容是通过问题的设定进而激发学生的学习热情，变被动为主动，把学生真正当成教学主体，培养学生养成创新思维模式。在摸索和探究中不断前行，从而系统地掌握课程知识内容并形成完整知识体系。

　　统计学原理课属于经济与管理类专业的一门必修基础课程。对构建学生基本知识体系，逐步形成分析和解决问题的方法体系尤为重要。然而该课程内容较多，包括了统计工作过程、综合指标体系、动态数列分析、指数分析、抽样调查推断、统计预测等多项内容。每一项内容均由完整的理论知识和独特的方法构成。知识点较多且晦涩难懂，学生不易理解掌握。尤其在以往的传统教学模式下，老师卖力地讲，拼命地试图将理论知识与生产生活实践相结合，却始终无法有效激发学生的学习热情。最终是“教师讲得累、学生打瞌睡”。鉴于此，我们结合经济与管理专业的非统计类专业特点，在我校四个经济与管理类专业的统计学原理教学中逐步引入“探究式教学”方法，把教学的主体定位到学生，充分挖掘学生的主观能动潜力，拓展学生的创新思维模式，增加学生实际动手能力。把教学课堂变成探究讨论场所，让传统的教学活动重新激起一个又一个的思维涟漪，收到了较好的教学效果。

　　一探究式教学法在统计学原理课程中的实施环节

　　1 问题选取

　　要依据教学大纲的定位，同时又要结合非统计专业的现有实际，结合我校应用型本科的基本定位，选择难易适中且和工作实践紧密结合的内容。做到由易到难，逐渐加大难度，稳步推进，慢慢形成学生的探究思维定式。

　　在实施探究式教学的初期阶段，应选取单一的并能够在较短时间内完成的问题。最好是能够当堂形成结论且给学生较深的印象。随着探究问题的不断深入，结合教学大纲，问题的选取进一步深化，逐步设置有一定探究压力但系统性不强并限定探究学习难度的问题。此时可以按照不同的抽样标准实施抽样，让各抽样小组分别观察其组内的方差水平。在此基础上一旦实施整群抽样，则误差水平可能的变动趋向。也可以就静态指标和动态指标的特点提出问题，让学生分别去对应会计课程的存量指标和流量指标，以学科之间的交叉和连贯激发学生的探究热情。等到学生逐步适应探究式学习这一新的学习模式后，教师就可以布置系统的、需要学生分组分任务在较长时间内才能完成的任务。

　　2 布置问题

　　将选取的问题布置给各个小组。小组根据问题的大小与多寡，通常5～6人为一个小组。对于较单一的问题，可以多分几个组，各组的问题不强调其唯一性，可以重复，以便于比较不同小组的完成质量。对于较为复杂的问题，可根据问题的数量和工作任务情况，先确定各组组长(初期组长可由教师根据学生的综合能力统一指定，但随着探究活动的逐步开展，组长应鼓励个人报名或学生推荐)，然后由学生根据自己的知识侧重和个人喜好选择小组成员。每一个小组承担不同的探究任务。但无论问题难易程度如何，都必须确保每一个学生分担不同的探究任务，不允许有学生轮空，也禁止探究能力较强的学生大包大揽(但不排除必要的协作)。

　　3 迅速完成组内分工

　　各组领取任务后，在较短时间内由组长在本组内根据个人的特长确定组内分工(3～5分钟即可)。制定抽样方案、实施抽样、搜集整理数据、查阅资料、分析推断、撰写报告等。对于具有共性并较为重要的知识点，应要求每一个学生都独自完成，不因分工而隔断知识体系。

　　4 收集分工情况，据此串讲知识点，引导学生的工作方向

　　教师可收集各组分工情况的书面结果，根据分工结果分别讲授各方面、各环节涉及的知识内容。讲解应详略得当，有针对性，可以打破书本固有的知识点顺序。告诉学生在各自的工作中可能涉猎的知识内容，资料查找的方向以及分析解决问题要用到的方法。说到统计指数，涉及同度量因素，就涉及了物量指标和价值指标问题，涉及派氏、拉氏指数的选取，常用的CPI确定方法同样会牵扯到基期的选择、权数的确定。因而鼓励学生去查找相应的文献资料，并进一步思索可能出现的新问题。拉氏、派氏指数分别代表了哪一种思维定势和探究趋向?指数体系的确立基于什么考量和出发点?指数体系的确立和因素分析的实际意义在哪里?等等。这种串讲，既为学生指明了工作的方向，帮助学生打开思路，同时又告知了基本的分析方法。

　　5 文献检索，初步探究

　　学生根据教师的点拨，依据各自工作任务，分头查阅相关文献资料。指导学生利用图书馆、互联网查阅相关的统计公报、统计年鉴、报纸杂志和相关学科的理论知识。并在此基础上对所持问题进行初步探究。资料文献的查阅也是一个循序渐进的过程。学生很可能在探究初期只是查阅了和问题直接相关的表象资料，而忽略了深层探究所需数据的收集，结果出现“头疼医头、脚疼医脚”的局面。

　　6 集中讨论，相互激励，深入探究

　　各小组成员在收集相关资料并形成初步意见后，可及时组织大家集中讨论。每个人均可阐述自己观点，对所选用数据资料的可信度，使用方法是否得当等，听取他人意见。讨论过程中可有效实施相互的智力激励，迸发出灵感火花，为进一步发现深层次问题，探究和解决深层问题打下良好基础。

　　7 课堂交流、汇报

　　学生在组内讨论探究的基础上，各自完成分工任务。形成统一意见后，应将成果制作成PPT文档。在规定时间内由教师组织集中进行课堂交流、汇报。由各组主讲人通过PPT演示本组工作过程和工作成果，允许组内其他成员加以补充完善。

　　8 教师讲评

　　根据各组汇报结果，教师要进行及时讲评。既要对学生的分析运用能力给予充分肯定，又要对其在方法、思路上存在的问题给予指正。指导学生及时转换思路，回归正确的探究方向。探究式教学虽能够有效激发学生的探究热情，但由于学生认识问题和所学知识的局限性，极易形成学生“钻进去、出不来”。问题的叠加效应可能会打击学生探究热情，或导致“不可知论”。教师的及时讲评和肯定，是进一步引导学生回归探究学习正途的指南针。

　　二探究式教学法在应用中应注意的几个问题

　　探究式教学可以很好地调动学生的学习积极性，最大程度激发学生的探究创新活力，提升教学质量和强化教学效果。但是在实际应用时必须注意以下几个问题。

　　1 教师要充分认识探究式教学组织的重要意义，加大对各教学环节的组织力度，并不断提升自身知识运用能力

　　探究式教学从表面看是把探究学习的主体转化为学生，但实质上绳子的另一端是教师。教师的备课、引导、启发在整个教学环节中起着至关重要的作用。教师的备课任务不仅不能削弱，而且更应该得到加强。从问题的选取设定到最后的验收讲评，教学的主线仍然紧握在教师手中。哪些问题可以选来作为探究目标，什么样的问题可以实施分组讨论、协作完成，都需要教师精心设计。这就需要教师具备完备的知识体系和对教学方法的综合把控能力。需要教师不断充电并择机走向生产实践一线，了解学科发展动态，始终站在学术发展前沿。

　　2 探究式教学需要教师的及时引导和启发

　　在实施这种教学方法的初期，由于学生对新的教学模式一时难以适应，会因各小组组织不力，学生无从下手，不了解整个教学活动的核心内容，而产生畏惧情绪。因而教师要及时地加以引导，为学生指明工作的方向并及时答疑解惑。教师可以利用常规教学课堂平台，也可以利用互联网的相应沟通平台或手机飞信、微信等方式，收集学生意见和问题并及时给予指导，将学生引导到独立探究、合作探究的学习环境中，逐步形成探究式学习的良好氛围。

　　3 探究式教学仍需要传统的课堂讲授模式加以配合

　　对于学科的基础知识、基本概念我们很难将之归为探究式问题。加之学生在接收一门新的课程知识时往往出现短暂的不适应。因而教师仍要利用讲堂这一平台向学生讲解基础知识。教师在讲授这些内容的时候应着力使用启发式教学方法，多列举实例，多提出问题，逐步培养学生思考问题的能力，并产生探究问题的冲动和欲望。进而实现从传统教学模式向探究式教学的自然过渡。

　　4 探究式教学课后占用时间较多，容易加大学生的学习负担

　　教师要合理安排探究式教学内容。挑选有针对性和实际意义的内容作为选题，并适度调整教材体系中的相关章节。做到教学有重点、探究有实效。把一些容易理解和掌握的知识交给学生自我消化，或由教师使用传统方式串讲带过，把核心知识且具有探究的条件和意义的章节认真组织学生探究学习。避免全面开花、拘于形式，结果造成学生到最后劳神费力、难有所获。

　　统计学原理课程内容较多，结构复杂且难懂。但却是经济与管理类专业学生必修的一门方法论学科，在整个学科知识体系中占有重要位置。传统的课堂讲授模式无法激发学生的学习热情，很难收到良好的教学效果。实施探究式教学法，可以充分调动学生主观能动性，培养学生学习探究的良好习惯，为今后的实际工作和终身学习奠定基础。教师要先弄清楚探究式教学的真正意义，对探究式教学的实施环节、问题的选取、节奏的把控、效果的评定有着全面而深刻的认识。欲使探究式教学能够实现预期教学目的而非只是“标新立异”，则需要教师不断充实完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。

　　统计学论文篇5

　　很多从事生物医学科研的工作者学了多遍统计学仍不得要领，几乎是一用就出错，这是什么原因呢？原因很多，但最根本的原因可能是统计学的教材和教学方法联系实际不够。虽然统计学教材上举些例子都已经过统计学工作者的精心加工，成了统计学教科书中与问题对应的“标准型”，而这些“标准型”对于实际科研工作者来说，已经是“脱胎换骨”后的“装饰品”。至于统计学教学方法方面的缺陷，也是显而易见的。很多人习惯将统计学深奥的理论、繁琐的计算公式和令人眼花缭乱的由统计软件输出的计算结果，采取“填鸭式教学法”一股脑地全部灌输给学习者。等实际工作者学完统计学后，他们面对科研工作中出现的一个个实际问题，就像见到“外星人”一样，不知如何与他们进行“交流和沟通”，更不能随心所欲地去控制和指挥他们。事实上，实际工作者在科研中所遇到的与统计学有关的问题正是问题的“原型”，由于他们无力识别“原型”，无可奈何之下就按自己所能理解的程度和习惯的做法将问题表达出来，这就是问题的“表现型”。当实际工作者准备选择统计分析方法处理自己所收集的实验资料时，常被依附在“表现型”上的伪装所误导，例如，“组别”一词常被实际工作者误认为是“一个实验因素”。因此，他们十有八九会误用或滥用统计学。

　　一、统计学的三型理论

　　(一）何为统计学的三型理论

　　统计学的三型理论（简称为“三型理论”）就是把科研工作中与统计学有关的问题归结为“表现型”、“原型”和“标准型”，笔者通过阐述这三型的客观存在性和他们之间的相互关系，提出破解三型之迷的技巧与策略，为人们编写高质量的统计学教材、巧妙地讲授统计学、轻松地学习统计学和正确地应用统计学提供一种崭新的理念、理论和方法。“三型理论”在实验设计类型的识别和统计分析方法的合理选用上可以起到举足轻重的作用。

　　1.“表现型就是实际工作者将一个与统计学有关的专业问题以自己最习惯的形式呈现出来的一种模式或结构，这种结构常以一种假象出现，对合理选用统计分析方法处理资料常起误导作用。比如说，某研究者同时用AB两种药做某实验，每种药又考虑小与大两种剂量，一共可以形成4个实验组，研究者习惯上就用“组别”来代表此实验中的“实验因素”，在其下标出“第1组、第2组、第3组、第4组”，给出各组某些定量观测指标测定值的平均值和标准差，并误认为此实验设计是单因素4水平设计，接着进行6次脸验或做一次单因素4水平设计定量资料的方差分析和"检验。这都是错误的，

　　2“原型就是能全面正确反映实际工作者研究目的的一种模式或结构，这种结构常把问题的本质呈现出来了。例如，在前例中，在“药物分组”之下表示出“A和B药均用小剂量、八药小剂量B药大剂量、A药大剂量B药小剂量、A和B药均用大剂量”。这样把各药物组的含义明确表达出来，做统计分析时就会很慎重，一般不会盲目去进行两两比较。

　　3“标准型就是统计学教科书上对各类问题习惯采用的一种表达模式或结构，这种结构常以“不言自明”的方式把问题的本质呈现出来。例如，在前例中，不用“组别”或“药物分组”等字样，而用“八药剂量”与“B药剂量”这样两个词，在统计学上称它们为两个实验因素，每个实验因素都有“小与大”两个水平，与此实验对应的实验设计名称自然就是“两因素设计”了，更确切地说，应叫做两因素析因设计或2X2析因设计（注意：在两因素实验中，根据某些假设，还有其他的实验设计名称，如两因素系统分组设计、两因素分割设计等)

　　(二)“三型”之间的关系

　　通过分析和总结医学科研工作中出现的大量实际问题，不难发现:有些问题的“表现型”就是问题的“原型”;有些问题的“表现型”需要通过结构变形使其转变成“原型”，而还有些问题的“表现型”需要通过拆分使其转变成“原型”。

　　“原型”与“标准型”之间存在什么样的关系呢？有些问题的“原型”就是问题的“标准型”;有些问题的“原型”需要分解成多个“标准型”;而还有些问题的“原型”根本不存在与之对应的“标准型”。

　　(三)不易出错的“三型”和极易出错的“三型”

　　若与一个实际问题对应的“三型”完全相同，只要这个问题本身不很复杂，而且实际应用工作者已具备处理此类问题所需要的知识，通常，人们处理这样的问题是不易出错的。

　　若与一个实际问题对应的“三型”属于上述最复杂的情形，即“表现型”需要经过变形或拆分才能转变成“原型”，若“原型”又根本不存在与之对应的“标准型”，此时人们处理这样的问题是极易出错的。

　　(四）皮解“三型”的技巧与策略

　　全面学习和掌握各类问题的“标准型”，学会透过“表现型”的现象看清其“原型”的本质，借助专业和统计学知识将“原型”所对应的“标准型”如果存应的“标准型，根本不存在，则对拟解决的问题作出应有的裁决（很可能实验设计有严重错误或数据无法得到正确的处理），有时可以通过“拆分组别”的方法，使问题得到适当解决。

　　二、“三型理论”在实验设计上的应用

　　实验设计的核心内容是“三要素”、“四原则”和“实验设计类型，1341，人们在设计生物医学实验时，常表现在“设计类型”方面出错，但其本质可能是在“对照原则”与“均衡原则’方面出了问题。可用“三型理论”来指导实验设计，也可用于辨析实验设计方面出现的错误。

　　【例1】为了探讨在体外具有强大细胞毒活性的口腔癌浸润淋巴细胞（TIL)在体内的抑瘤效果以及化疗药物环磷酰胺（CY)与TL眹合应用治疗口腔癌的可能性。原作者取裸小鼠BAB/C-nu/nu15只，鼠龄6~8周，体重18~24g随机分为3组，即对照组、T1L+1L2组和T1L+L+CY组,每组5只裸鼠。从第1周开始观测肿瘤生长情况，设计与资料见表1

　　对差错的辨析与释疑:表1给出了本实验设计的“表现型”，看上去本实验似乎涉及到两个实验因素，一个叫“组别”，另一个叫“时间”。然而，此处的“组别”却不是一个普通的实验因素，它是由多个因素分别取不同水平的组合结果中的一部分。若将“T1L+1L2”视为一个不可分割的整体则“组别”本质上由“（TL+1L2)用否”与“CY用否”的。

　　4种水平组合中的3种组成，显然，在表1的设计中缺少了单用“C>药”的那一组，这种错误叫“对照不全”。若在表1中，加上一行“Cy?，此时所对应的设计就是问题的“原型”（表2)

　　在表2中，假定“Cy?”这一行上也有实验数据，面对表2所表达的资料，很多人在判定实验设计类型时，仍认为此项实验中仅涉及两个实验因素，将计”。事实上，应将“组别”拆分成两列，用两个实验因素明确地表示出来康3)由表3可知:它就是与此实验设计对应的“标准型”。

　　值得注意的是:表3中第二行必须补齐实验结果。此时，表3所呈现的“标准型”，其设计名称为：“具有一个重复测量的三因素设计”，当资料满足参数检验的前提条件时，应选用“具有一个重复测量的三因素设计定量资料的方差分析”处理资料为宜。

　　如果T1L与1L-2是两种可以合用也可以分别使用的“物质或药物，特别当他们分别处在“使用与否”的状态下，若存在不可忽视的“交互作用”时，则表1中的“组别”在本质上是由“T1用否”、“1L2用否”与“C拥否”的8种水平组合中的3种组成，仅从实验分组的角度看，表1的设计就缺少了5组，这种“对照不全”错误所导致的后果是割裂了整体设计，组间缺乏可比性，结论缺乏说服力。有兴趣的读者可试着列出此时的表格，即在表3的基础上，将左侧的两列改成3列，其实验因素的名称分别为：

　　“T1L用否”、“12用否”与“C觸用否，他们都有“不用”与“用”两个水平，由这3个实验因素的水平全面组合可以形成8个组，表头上仍是5个时间点，此时的设计应叫做“具有一个重复测量的四因素设上数据之间不独立”当资料满足参数检验的前提条件时，应选用“具有一个重复测量的四因素设计定量资料的方差分析，处理资料为宜。

　　三、“三型理论，在实验设计类型辨析上的应用

　　(一)如何才能做到合理选用统计分析方法处理定量资料呢？

　　合理选用统计分析方法处理定量资料的关键在于两点:其一，检查定量资料所具备的前提条件；其二，准确判定定量资料所对应的实验设计类型。第一个问题可以通过使用统计软件来轻松地解决，而第二个问题完全取决于使用者对实验设计类型知识掌握的熟练程度。笔者提出的“三型理论，可在辨析实验设计类型上发挥很大作用。

　　(二)借助“三型理论，辨析实验设计类型的实例

　　【例2】原文题目：咬合干扰对身体重心移动的影响。目的：了解咬合干扰是否会对身体重心产生影响。方法:对14名健康受试者实施人为的咬合干扰，测定其在干扰前、干扰后30min和干扰后24h身体重心的变化。结果见表4统计方法:应用配对验验。结论:咬合干扰对人体重心移动会产生影响。

　　对差错的辨析与释疑:表4是实际工作者呈现实验资料习惯采用的一种形式，它是一个“表现型”根据这个“表现型”人们很容易误用统计分析方法，因为它给人的印象是表中有两批实验数据，其一是“睁眼检测，的结果，其二是“闭眼检测，的结果。每批实验数据中又分为3个时间点上观测的结果，每位受试者均在这3个时间点上被重复观测，相当于进行了两次自身配对，故原作者采用配对检验对此定量资料进行了处理，这是不正确的。

　　因为配对设计定量资料的检验仅适用于分析差量服从正态分布的配对设计的定量资料，在配对设计中，只涉及一个具有2水平的因素;而本实验包含两个实验因素，一个是“检测时眼的状态”，它有“睁眼、闭眼”2个水平。另一个是“观测时间”它有“干扰前、干扰后30min干扰后24h”3个水平。对于每一名受试者来说，在这2个因素的不同水平组合条件下都被观测了定量指标的数值，故本资料应为“具有两个重复测量的两因素设计的定量资料”从表4是很难看出其真正的实验设计类型的，按照此实验具体的实施步骤去呈现实验数据，可以得知，与表4对应的问题的“原型，如表5所示。“标准型”只要列出了表5的式样，接触过这种实验设计类型的人就知道，它就是“具有两个重复测量的两因素设计，的标准型。发表论文时，若希望以简练的形式呈现资料的精华可用表6的形式来表达。

　　对于表5或表6中的定量资料，应选用什么统计分析方法处理为宜呢？当定量资料满足参数检验的前提条件时，若要求不高，可选用具有两个重复测量的两因素设计定量资料的方差分析对资料进行处理，此时，将每个检测状态下的3个时间点视为“地位平等”的;但仔细追究起来，感到并非很合理，因为在“干扰前”这个时间点上观测的结果仅与“测定状态”本身有关，而与“干扰的作用”无关，将此时的测定结果视为“基线值”或“本底”，若能设法将每个受试者的“基线值”化成相等的条件下，推测出“干扰的作用”大小，则更有可比性。统计学上与“基线值”对应的专有名词叫“协变量”，实现前述思想的合适的统计分析方法的全称叫做“具有两个重复测量的两因素设计定量资料的一元协方差分析”。用此方法处理此定量资料，不但可以消除数据之间相关性对观测结果的影响，还可消除“基线值”不等对观测结果的影响，在此基础上，分析出各个因素及因素之间可能存在的交互作用的实验效应来。

　　四、“三型理论”在表达和分析列联表资料上的应用

　　如何才能合理地选用统计分析方法处理定性资料呢？其关键在于以下3点：（1)正确地绘制表达定性资料的列联表；（2)准确地给列联表命名；（3)根据结果变量的性质、资料所具备的前提条件和分析目的，选用相应的统计分析方法处理资料16"。“三型理论”在表达和分析列联表资料上也大有用武之地。

　　五，讨论

　　实际工作者如何才能从问题的“表现型”正确地揭示其“原型”，进而能顺利地演变出其“标准型”呢？首先，需要对统计学上各类问题的“标准型”有一个全面而又准确地了解和掌握，例如实验设计的4个基本原则是什么，其关键点是什么；标准的实验设计类型有哪些，其特点是什么。其次，要多实践，要在真正掌握了这方面知识的人员指导下多解决一些实际问题，使自己从一次又一次的错误中解放出来。一是不要怕出错，二是要科学地对待所出现的错误，要努力做到“吃一堑长一智”。要做到合理运用统计学虽然不是一朝一夕的事，但只要在正确的理论指导下，学习方法得当，再加上坚持不懈地努力，解决很多较复杂问题的技巧自然也就慢慢掌握了。因为“熟能生巧，功到自然成”。

　　统计学论文篇6

　　统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学，目的是探索和挖掘大量社会经济现象的内在数量规律性，进而为宏观国民经济管理部门或微观企业的科学决策提供依据。随着定量化研究方法在我国社会经济研究领域的普及和深入，统计方法已经成为管理、经济、经贸、金融等许多学科领域研究的重要手段。国家教育部规定《统计学》作为经管类大学本科学生的专业（核心）基础课，尽管近年来国内院校经管类专业统计教学在教材的选择、教学内容设计、教学手段等方面进行了大量的改进，但是当前非专业《统计学》课程的实际教学效果仍不够理想。本文结合经管类统计学课程教学的实际情况就其中存在的问题提出几点建议。

　　一、统计学课程教学的现状

　　1.教学方式陈旧。著名统计学家C.R.Rao曾说过：“在抽象的意义下，一切科学都是数学；在理性的世界里，所有的判断都是统计学”.统计学与数学最大的区别在于统计学将抽象的数字、公式赋予了经济的含义，在定性分析的基础上，运用量化分析方法处理社会经济的实际问题。在传统的教学中，许多课堂往往注重理论和方法上的讲解，大量公式的推导和数学计算使学生对统计学丧失学习兴趣，从而被动学习。

　　2.课程针对性不强，与相关专业融合不够。教师根据书本内容讲解统计方法的基本原理、实施步骤，而对方法本身在各个领域中的实际作用未能进行详细阐述，导致学生对统计方法的学习过于枯燥，即使学完也不知如何在实际中运用这些统计学方法，无法将统计学作为定量研究的方法论指导相关专业领域的预测和决策。再者，教师在课堂上讲解统计计算方法，却对所计算的变量、参数和结果不能给出很好的解释，甚至忽略统计方法的前提假设条件。这种与实际脱节的教学方式，让学生形成统计就是数学的思想，从而无法起到让学生形成统计思想，学会用统计的教学目的。

　　3.实践教学不足。统计学是一门操作性较强的学科。通过实践教学，一方面可以弥补课堂学习的不足，检验课堂教学；另一方面学生可以具体操作统计实务，增强实际动手能力，提高适应社会的能力。因此实践教学是统计学学习中不可或缺的手段。可是，据目前针对武汉市各高校统计学教学调查的实际情况来看，很多学校教学中理论教学与实践教学脱节，仅有理论课程的讲解，教师只注重课本例题、习题的讲授，实践教学处于缺失状态。其次，随着计算机技术的发展，各种统计软件应运而生，从word、excel自带的统计功能包到SPSS、SAS等专业的统计软件，现代化的信息处理技术可以帮助我们走出大量繁琐的数学计算，便捷地得到正确的计算结果，让我们的实践教学不仅仅停留在手工案例分析的阶段。但是，在实际的授课中，针对统计软件的讲解没有得到应有的重视。有的学校只讲公式运算不讲软件，学生甚至连统计静态描述中的统计图表、平均数、方差连统计图表都不会用计算机软件生成，一个综合性的问题往往需要几十分钟才能算完，浪费了宝贵的时间，消耗了大量的精力。这样的统计学学习完全脱离了统计学方法论的本质，不但不利于学生社会竞争力的培养同时也为今后的工作带来困难，让统计学沦为有形无神的一纸公式。

　　4.考核方式不完善。目前，本科经管专业统计学课程广泛采用“平时成绩+期末考试成绩”的考核方式。期末考试多为闭卷，比例在总成绩中占70%甚至更高。这样的考核评价方法单一片面，忽视了对学生统计方法综合应用能力的考察，不利于促进学生提高统计分析具体问题的能力。

　　二、统计学教学改革的几点建议

　　1.采用启发式教学。教学工作，包含两种最基本的活动，一是教师的讲授，一是学生的攻读。教育家叶圣陶先生曾经指出：“教师之为教，不在全盘授予，而在相机诱导。”因此，教学必须在以诱导为核心的前提下，以问题为导向，对学生进行积极的引导和鼓励，紧紧抓住学生的注意力，利用学生的好奇心和好胜心，激发学生的学习兴趣，启发他们自主地探讨相关知识。比如在学习时间序列时，可以让学生站在企业经理的角度，通过上市公司年报尽可能地搜集和整理相关的资料，结合往年公司的销售额思考如何预测。让学生带着问题学习，并最大程度地通过自己搜集资料和的研究和分析，提出恰当的解决办法。将平铺直述、一讲到底的课堂组织模式转变为以学生为核心、课程内容为导向、教师引导和控制组织的学习活动。因此，教师还应在对学生充分了解、对教材充分掌握、对各类教学策略与技术充分熟悉的基础上，有足够的知识储备，形成合理的知识结构，拓展课程的内涵和外延，使统计学课堂真正丰满起来。

　　2.突出案例教学法。（1）案例教学。统计案例教学属于实践活动的真实模拟。通过案例让学生在课堂上接触到大量实际的具体问题，培养学生的统计思维和综合运用所学知识解决实际问题的能力。教师通过引导分析具体案例，让学生了解分析实际问题的思路，解读计算结果，并根据分析结果提出有针对性的对策和建议，以达到深刻理解、熟练掌握、会实际应用的目的。其次，通过案例将抽象、枯燥的理论与社会经济中的实例联系起来，生动形象地帮助学生加强对基本理论的理解和思考。并且在实际问题的研究中，从不同的角度选用不同的理论和方法分析案例，得到不一样的解决方案，不但能有效地调动学生的主动性和求知欲，更能促进学生对综合问题分析能力的培养起到触类旁通的作用。比如，在统计调查的教学中让学生调查在校大学生的月支出情况，如果向全校同学都发放问卷调查即为普查，但普查工作量大、成本高；如果随机选择同学进行调查则是抽样调查，若针对某特定年级的调查也可以分为整群调查，或选择占全校大多数学生的学院调查为重点调查等。通过案例使学生加强了基本概念的理解，培养了学生的统计思维，让学生学会针对具体问题采用适当的统计方法进行分析。（2）突出专业契合度。统计学作为经济管理专业的核心课程，经管类许多专业均要开设。教师在备课时针对不同专业学生设置不同的案例。突出不同专业学生的专业背景，既能让学生加强对概念、公式等理论知识的理解，又能调动学生的学习积极性，同时还能与本专业其他课程进行有效的衔接，突出统计学作为工具和方法的实用性。比如对会计专业讲解时期指标和时点指标，我们结合基础会计课程中会计要素、会计账户及其金额和会计报表编制的讲解。再如，将统计学中平均指标计算与财务会计课程中存货计价方法、管理会计课程中销售预测相联系。存货成本的先进先出法和加权平均法，就是应用统计平均指标的计算原理，即简单算术平均数和加权算术平均数的计算；管理会计课程的销售预测则是算术平均法、移动平均法的应用。这样，学生有效地利用了自己的专业背景理解起来会更为透彻。统计知识在专业的应用地位凸显出来了，学生有了对统计课重要性的认识和学习统计学的兴趣，统计课堂的教学效率也自然提高了。

　　3.加强实践性教学。（1）课程引入实践专项训练。统计学是一门应用性很强的学科。通过加强实践能力的培养有助于学生从书本走向实际，从理论走向实践，用知识转化成能力，从而达到培养学生的创新精神和创新意识的目的。如果教学只停留在课堂上教师单纯对理论的讲解学生被动地学习，学生学完后根本不具备独立定量分析处理社会经济问题的能力。只有大力改进教学体系，强化实践性教学和专业技能训练，使实践性教学在教学计划中占有较大的比重，打破经管专业学生在校期间只有毕业实习这个唯一实践性教学的做法，构建以课堂、实验室和社会实践相结合的多元化立体教育体系。以专周或独立设置的统计学配套实践教学，组织学生选择一些社会热点问题进行社会调查、专题研究或参与企业管理。保证学生能在相对集中的时间内独立设计统计调查的方案、搜集数据、绘制图表、分析预测，让学生走出课堂，在实际工作中使专业教学与统计实践密切结合。（2）重视电算化能力的培养。统计学的应用性和实践性很强，但是定量分析的内容较多，计算复杂且工作量较大。统计软件的使用不仅使统计技术变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松；节省了时间、人力和物力。因此，加强对计算机软件（如Word和Excel）和统计学软件（如SAS和SPSS）的教学，培养和指导学生选择合适的统计分析软件处理相关数据成为实践教学中不可或缺的部分。在教学中，首先应让学生明确正确操作相关软件的步骤，引导学生输出计算结果，重点阐述计算机输入和输出的数据的内容和意义，让学生掌握评价和分析数据的方法，提高对数据分析和评价的能力。

　　4.累进及多样化的考核方式。统计考试应将学生独立思考和创新意识列入考试评分标准当中，将基本理论、统计实践和统计思维纳入考试体系中，综合评价学生成绩。学生成绩由参与教学活动的程度、独立思考设计完成统计方案的情况、对社会经济现象的分析能力和基本理论的水平共同决定。为此，考试模式应不拘一格采取灵活多样的考试组织形式。除了目前普遍采用的书面考试外，综合采用演讲与讨论让学生结合专业背景针对社会经济现象自拟选题，通过学生撰写小论文并答辩的方式考核，变单纯闭卷考试为闭卷与开卷结合，口试与笔试结合，卷面考试与统计分析报告的写作、计算机应用软件的操作相结合等多元化测试考核及多阶段考核，积分累进考核成绩。

　　参考文献：

　　[1]陈希孺。机会的数学[M].清华大学出版社、暨南大学出版社，20xx,6.

　　[2]范雅静。案例教学法在非统计专业统计学教学中的应用[J].学园，20xx,（5）67-68.

　　[3]冯冰。应用型本科院校经管类非统计专业统计学教学的探讨[J].经济师，20xx,（1）：137-138.

　　统计学论文篇7

　　随着我国市场经济的不断发展与成熟，我国的金融市场和证券市场也逐渐繁荣起来，尤其是统计学及其相关理论的不断突破为金融市场和证券市场的发展提供了重要的助力。

　　统计学以定量研究的精准特点逐渐成为金融市场和证券市场发展的一种趋势，本文主要研究了统计学在当今国内金融和证券市场的应用及将来的发展，现在的问题并提出针对的政策。

　　一、统计学在我国金融和证券市场的相关应用

　　1.在金融政策和证券市场的应用

　　在金融政策方面，统计学的应用主要集中在了在利用VAR模型、协整检验(Cointegration test)、ECM模型、非平稳时间计量经济模型等计量经济学的研究方法对我国近年来的货币政策进行研究，并预测发展趋势;我国货币的供给对我国产出与市场价格波动的联动性影响;量化宽松的货币政策与财政政策对我国和世界经济增长的刺激性分析;人民币汇率的波动对我国物价的影响以及我国储蓄收支变化对我国货币流通的影响等。

　　此外，在金融决策的领域，统计学也可以发挥十分重要的作用：利用统计学我们可以将进行金融决策所需要的数据，并且对数据进行分析时，可以利用统计学中的抽样统计、数据波动的分析与协整、时间序列分析等方法帮助决策。

　　时间序列分析中对一系列的历史数据的收集和对比分析，可以挖掘一些不易发现的历史规律，以此可以对未来类似金融态势时借鉴历史经验进行决策，而数据波动的分析与协整方法则是在计算机软件上利用统计学的知识，对股市的涨跌情况进行专业的分析。

　　而在证券领域的统计学应用主要是1998年我国股市开始逐渐成熟后兴起的，集中在利用统计学分析我国股市的波动性和稳定性研究，通过沪市和深市指点的绝对变化在指数波动的幅度基础上，利用标准差或者极值法、VAR模型或者混沌方法来显示我国当前证券市场的波动性;另一方面则是利用GJR/广义矩阵、交叉自相关模型等方法对我国证券市场的运行现状及股市的成熟度进行大致的测算。

　　2.数据挖掘技术的应用

　　数据挖掘(Data-mining)是基于统计学及其它相关的学科来对决策进行支持的一种统计知识，即将大型数据库中的隐藏的具有利用颊脂垫额信息进行提取以便帮助决策者发现关键信息、进行决策的技术。

　　数据挖掘技术在证券领域的应用及其广泛，主要集中在以下两方面：首先是客户关系管理。证券客户关系管理系统可以不断对证券交易市场的交易数据进行汇总和总结，并且生成股票交易的相关行为数据，在这个系统中保存的客户历史数据，在系统详细分类的基础上可以分析每个客户的实际贡献和潜在贡献，并且吸引更多具有相关需求的潜在客户。其次是对庞大数据的分析。

　　金融市场和证券市场的数据及其庞大和复杂，如何最大程度的剔除那些无关的和相互矛盾的数据，可以提高决策的效率和准确性。尤其是投资者更应采取科学的分析方法，在数据库的基础上利用数据挖掘技术进行分析，避免主观臆断。

　　3.统计学在金融和证券市场风险管理中的应用

　　运用统计学从市场发展的规律中发现对自己有用的数据从而规避市场的风险是统计学的重要应用。马尔科夫预测法的应用能够有效的预测经济发展中金融市场的贷款回收率以及商品市场的占有率吗，从而实现我国金融市场的健康、有序、安全运行。

　　马柯威茨组合则是利用统计学的知识对金融和证券市场的投资损失的概率进行有序排列，分析预期收益与可能收益的偏离程度，从而帮助投资者实现有效分散投资风险，提高风险管理的效率。

　　二、当前我国金融和证券统计学应用存在的问题和解决对策

　　虽然近年来统计学在我国金融和证券领域取得了长足的进步和发展，但是由于发展时间比较短，体系不健全等原因还存在金融人才缺乏。人才培养模式不合理，我国目前主要实施传统的单向博士导师招考制的培养模式，这种作坊式的培养模式不利于在竞争激烈的市场经济中培养他们的竞争意识;知识结构不合理，即在金融理论知识与数理金融知识的掌握上没有给予足够的重视，经常出现只精通一方面知识的人才，知识结构严重畸形;最后就是高校的教材与我国实际脱节，高校培养缺乏对我国金融市场和证券市场的实践调查，导致教材多不具备实践性。

　　针对上述问题，本文认为应当在以下四方面大力改善统计学在金融和证券领域应用存在的问题：

　　第一，不断加大金融师资力量的培训力度。当务之急就是培养一批具备实力的高素质专业人才，增强教师对我国宏观经济理论与微观数理金融水平的理解，为我国大规模相关人才的培养奠定坚实的师资基础。

　　第二，不断强化我国的法律和金融学研究，健全和完善金融学科的建设，最后实现金融学科的创新和统一。

　　第三，不断加强教材建设，编制适合我国实情的教材。我国金融和证券教材的编制应当根据我国金融和证券市场的实际情况来编写，避免闭门造车的情况，将理论知识和实践相结合，增强学生的实际操作能力。

　　总之，统计学在整个世界范围内金融和证券领域的应用已经成为普及，在我国当然也不例外。统计学方法作为众多的定量分析方法之一，是我们加深对我国金融和证券市场认知的重要工具，不断加强统计学的学习对于研究我国金融和证券的相关问题具有重要的意义。

　　统计学论文篇8

　　一、关于总体与总体单位的关系问题

　　总体与总体单位的关系是一个老问题，在20世纪80年代有过争论。有两种对立的观点：一是认为二者可以相互转换，即随着研究目的和研究对象的改变，总体单位可以转换为总体，总体也可以转换成总体单位；二是认为二者不能相互转换。比较而言，赞成可以相互转换的人为众。这两种观点到底孰是孰非，现在似乎没有人再关注了，但并不等于有了普遍认可的定论。

　　众所周知，总体是在一定研究目的下，所研究事物或单位的全体，具有大量性、同质性和差异性。总体单位是构成总体的个别单位。总体是一个集合，总体单位是集合里面的元素，这两者是不能相互转化的。而有不少人认为可以转化，是存在一个认识上的误区，这个误区就在于，把一个单位与构成一个单位的各个元素相混淆。例如，认为可以相互转换的人可以举出这样的例子：我们以太阳系的各个星球为研究对象，太阳系就是一个总体，太阳系里面的各个星球就是总体单位，地球就是其中之一。当研究目的变了，如果以地球上的人类为研究对象，地球就是一个总体，地球上的各个人就是总体单位。这个时候，地球就由总体单位转化为总体了。不难看出，这个表述存在问题：不管太阳系有多么浩瀚，但作为一个星系，它不具有大量性，而只是单一性，不具备总体的“大量性”这一属性。而太阳系里面的各个星球就可以成为一个总体，具有大量性。同样，地球再大，它同样不具有大量性，只具有單一性。地球上的人类可以成为一个总体，具有大量性。所以，正确的表述是：以太阳系为范围，研究太阳系的星球，太阳系的所有星球就是总体，其中的每一个星球就是总体单位，地球就是其中之一。如果以地球为范围，研究地球上的人类，地球上的所有的人就是一个总体，其中每一个人就是总体单位。把太阳系称为总体和把地球称为总体都是错误的。同样，也可以这样说：以某个城市为范围，研究其工业企业，该市所有工业企业就是一个总体，其中每一个工业企业就是总体单位。如果以其中某一个企业为范围，研究其职工，该企业的所有职工就是一个总体，其中每个职工就是总体单位。同样，如果把这个城市称为总体和把某个企业称为总体都是错误的。

　　二、关于标志的相关问题

　　（一）品质标志和数量标志的划分

　　一般教材都把品质标志定义为“说明事物质的特征的标志”，把数量标志定义为“说明事物量的特征的标志”。这种定义本无错误，但这只是一般情形。事实上，品质标志和数量标志的划分并不是从这两个定义来划分的。在很多情况下，品质标志都由于人为的原因变成了数量标志。比如学生成绩，本来考量学生对知识和技能掌握的深度属于质的问题，但往往都人为地将其数量化了。具体表现是数值，如百分制、五分制等，但有时候也打等级，如优、良、中、及格和不及格。这时候的具体表现就是文字，认为是数量标志。再如产品质量，显然是质的问题不是量的问题。有时候表现为数值，有时候表现为文字，可以分为一级品、二级品等，也可分为合格品、优等品、等外品等，类似的情形还有很多。所以，同样一个标志，到底是品质标志还是数量标志，其实要看其具体表现，表现为文字时是品质标志，表现为数值时是数量标志。关于这个问题，在统计学的教材里面都没有比较明晰的阐述，难免给教学带来一定的困难。

　　（二）关于变量的定义问题

　　变量是一种数量标志。关于变量的定义，一般教材都习惯表述为“可变的数量标志”。这个定义显然是有失偏颇的，问题就在于对“可变”的理解。这里的“可变”是指同一时间上不同单位取值有差异，是一种横向的可变。而学生就很难正确理解这个定义，一般都会将其错误地理解为不同时间上的纵向“可变”，会理解为年龄在不断增长，是可变的，工资在调整，是可变的……到底应当如何给变量下定义呢？很简单，变量就是在不同单位之间表现出差异的数量标志。

　　（三）关于标志表现

　　一般的统计教科书只介绍标志和标志值、变量和变量值，却没有“标志表现”这一概念。这是一个很大的缺失。如果只介绍标志和标志值，而不介绍标志表现，就容易引起混淆，因为品质标志的表现是文字，不是数值，因而就只能叫作标志表现，不能叫作标志值。数量标志的表现是数值，可以有多种叫法。例如，身高这个标志的表现是数值，可以称为标志表现，由于具体表现是数值，又可以称为标志值，又由于每个人的身高不一样，身高又是一个变量，还可以把身高的数值表现称为变量值。而性别这个标志的表现就是男、女，就只能叫作标志表现，不可能有其他叫法。在教学实践中，甚至有学生把品质标志的表现和标志值混为一谈，或者把品质标志的表现和标志混为一谈，这都是因为教材里面没有正式给出“标志表现”这一概念造成的。

　　三、关于同度量因素是不是权数的问题

　　采用综合指数的形式编总指数，都需要同度量因素。关于为什么需要同度量因素，同度量因素为何要固定，固定在什么时期，这都有定论，无须赘述。但让人匪夷所思的是，一般教材都把同度量因素叫作权数，更让人难以置信的是，居然没有任何人对此提出异议！

　　众所周知，总指数是个体指数的平均数，这从加权算术平均指数和加权调和平均指数中能够看明白：（，）。其中的pq和pq就是权数。而从综合指数里面却看不见有加权的计算。难道p和q相乘就是加权？统计计算中有不少加权计算，不管如何加权平均计算，加权算术平均也好，加权调和平均也好，加权几何平均也好，算式里面都有权数的总和出现。例如，加权算术平均数（xf/f），有∑f出现，加权调和平均数{m/（m/x）}有∑m出现等等。再比如，上面的加权算术平均指数里面有∑p0q0出现，加权调和平均指数里面有∑p1q1出现。如果p和q是权数，为何没有出现∑p或∑q？综合指数里面的p或者q原本就是一个同度量因素，就起到一个转换作用、过渡作用，将不能直接加总的多个数量因素q或质量因素p转换成可以加总的某个总额pq。所以，同度量因素就是同度量因素，不能称为权数，否则是对权数概念的滥用，使人难以理解，给教学带来麻烦。

　　统计学论文篇9

　　经济统计学是以经济数据为研究对象，包括经济数据的采集、生成和传输，用统计方法分析经济数据背后的经济现象以及复杂经济系统的规律，从而为经济和管理决策服务。目前，我国有近百所院校开设了经济统计学本科专业。在统计学上升为一级学科以及大数据时代已经到来的大背景下，经济统计学专业的课程教学也面临着新的挑战。本文从经济统计学课程教学改革的背景出发，分析了当前经济统计学课程教学存在的问题，指出经济统计学课程教学改革的定位，提出了经济统计学课程教学改革的具体举措。

　　1经济统计学课程改革的背景。

　　1.1 统计学上升为一级学科。

　　20xx 年 2 月 , 国务院学位委员会第 28 次会议通过了新的《学位授予和人才培养学科目录（ 20xx）》，统计学上升为一级学科，设在理学门类中，编号为 0714.这样，统计学就完全从数学和经济学中独立出来，成为了一级学科。统计学上升为一级学科后，下设的二级学科包括数理统计学、社会经济统计学、生物卫生统计学、金融统计、风险管理和精算学、应用统计学。统计学上升为一级学科对经济统计学的发展带来巨大影响。在统计学上升为一级学科的大背景下，如何更好的体现经济统计学的学科特色，协调经济统计学和其他统计学之间的关系，进一步适应经济社会发展和学科发展的需要，培养具有扎实经济学和统计学理论基础的人才，成为摆在高等学校面前的一大挑战。

　　1.2 大数据时代的到来。

　　随时计算机技术和互联网的快速发展，大数据时代已经走入人们的日常生活。大数据时代的到来对经济统计学也带来了新的机遇和挑战，特别是大数据对于数据分析人才产生了巨大需求，要求经济统计学生掌握更为复杂统计软件的编程和操作。大数据背景下，经济统计学要适应新的形势，需要对课程教学进行有针对性的改革。

　　2当前经济统计学课程教学中存在的问题。

　　经过几十年的发展，经济统计学的课程教学取得了显着进步，构建了较为完善的教学课程体系，培养的经济统计学学生能够较好地掌握经济学理论和统计学方法。尽管如此，我国经济统计学的课程教学还是存在一些不足之处。

　　2.1 经济统计学的核心课程有待完善。

　　目前，各高校的经济统计学的课程体系主要由三部分组成：

　　一是通识课程，包括大学英语、高等数学等；二是经济管理的理论课程，包括经济学、管理学、会计学等；三是统计学专业课程，包括概率论与数理统计、国民经济核算、市场调查、金融统计等。

　　从实用的角度看，统计学专业课程并不完善，还应该包括企业统计、行业统计等实践性较强的统计课程，这些课程的学习不仅有助于学生深化对于统计学知识的认识，更有助于统计学知识在今后工作中的实际应用。

　　2.2 课程内容落后，没有体现理论前沿。

　　目前，中国经济统计学的相关课程（如国民经济核算）在课程设置上大多较为固定，教材内容较为基础，没有很好的反映出国外研究的最新进展，不利于硕士层次和博士层次的课程教学。

　　2.3 缺少实际应用，难以学以致用。

　　当前很多经济统计学教材编写的侧重点还仅仅停留在经济统计基础知识的介绍，将大量的篇幅用在了简单、重复性地介绍经济统计知识上，这样显然无法有效地激发学生学习的兴趣、爱好、创新能力和动手能力，使教材“教书育人”的作用仅仅停留在了“教书”方面。考虑到经济统计学具有很强的实践应用特点，目前的教材编写在实际应用方面还存在较大欠缺，无法使学生真正做到学以致用。

　　2.4 教材建设亟需规范。

　　教材建设是事关经济统计学教学的根本问题，我国经济统计学教材建设的问题主要体现在相关核心教材（如国民经济统计学、国民经济核算等）的质量参差不齐。尽管有些教材能系统的介绍经济统计学的理论与方法，还是有为数众多的教材存在或多或少的质量问题，如一些教材片面追求内容体系的完整，造成内容庞杂；一些教材过于理论化，与现实结合并不紧密；一些教材内容陈旧，与社会经济的快速发展不相适应。教材建设的落后严重影响我国经济统计学的课程教学和人才培养。

　　3经济统计学课程教学改革的定位。

　　为了满足经济统计学的培养目标，经济统计学教学改革的定位应该基于以下几点。

　　3.1 强调经济统计学的学科特色。

　　统计学是一门工具，各行各业都离不开统计学。总体来看，经济统计学属于社会学科，它既属于统计学的分支，又属于经济学的分支。经济统计学是统计学在经济学领域的具体应用，有别于其他的统计学。经济统计学的课程教学改革应该强调经济统计学的科学特色，既要突出统计学的方法论特点，又要注重经济学的应用范畴和理论基础。

　　3.2 体现不同教学层次的差异性。

　　目前，经济统计学的人才培养已经涵盖了学士、硕士和博士三个层次。经济统计学学士培养注重基本理论的学习，掌握统计学基本理论和方法，能熟练利用统计软件；经济统计学硕士培养具有良好的统计学背景，系统掌握数据采集、处理、分析和开发的知识与技能，具备熟练应用计算机处理和分析数据的能力；经济统计学博士培养则注重统计学和经济学理论与方法的创新及应用。经济统计学的课程设置应该根据培养目标的不同，充分体现不同教学层次的差异性。

　　3.3 兼顾课程设置的普适性和特色性。

　　截至目前，全国共有 93 所院校开设了经济统计学专业，这其中以财经类院校居多，同时兼有综合型大学和理工类大学。不同高校开设的经济统计学专业的课程总体相同，但是也有较大的差异性，如有的院校注重更加注重经济学的理论学习，有的院校则更加注重数学和软件学习。经济统计学的课程设置需要有具有普适性的核心课程，同时也要考虑到不同高校的实际情况，允许存在一定的特色性。

　　4经济统计学课程教学改革的举措。

　　4.1 扎实理论功底。

　　尽管经济统计学是一门强调应用的学科，但是其对基本理论的要求比较高，因此，在教学过程中应该注重夯实学生的基本理论功底。对于统计学基础理论，尤其注重概率论与数理统计、线性代数、微积分等课程的教学，适时增加课时量；对于经济学的理论，要有系统的教学体系，建议在现有的宏观经济学和微观经济学基础上，引入政治经济学、产业经济学、劳动经济学、计量经济学等经济学课程，培养学生系统的经济学理论基础；对于计算机理论，要强化学生对于计算机编程的学习，对于 C 语言、C++等基本编程语言要有系统的课程讲授。

　　4.2 重视教材建设。

　　目前，经济统计学的教材建设尚存在明显不足，完善教材建设是经济统计学课程改革的重点。建议组织有丰富教学经验和相关科研成果的教授担任核心课程教材的主编，亲自动手编写。

　　根据经济统计学专业的特点，努力贯彻“少而精”和“学以致用”的原则。尽可能做到既反映本门学科的先进水平，又要简明易懂和便于教学。同时，教材编写完成后应该进行全面推广普及，让不同高校的教学从中受益。最后，教材编写还应该重视结合实际案例，让学生能从实际生活中理解统计学知识。

　　4.3 注重实践应用。

　　大数据背景下，经济统计学的教学应该更加紧密的结合实践应用。注重统计学的实践应用可以通过以下两个方面进行：课堂外，积极开展社会实践活动，通过与企业、政府部门合作的方式，构建实践实习平台；课堂内，推广项目教学法，以师生共同参与的方式，通过课堂研讨、收集数据、构建模型、分析结果等过程完成；增加数据挖掘和数据处理和分析的课程，培养学生能够使用专业统计软件（R/SAS/Python）进行数据挖掘、清洗、分析等；选定特点的社会经济现象及经济指标，让学生通过对经济现象和经济数字的解读，更好的理解统计学基本原理。

　　4.4 引进国外先进理论。

　　近年来，国际上经济统计学的发展较为迅速，无论是国际官方统计机构（如联合国、OECD、世界银行的统计部门）还是学术界的理论研究，经济统计学的理论研究都取得了显着的进步，这些理论研究成果需要及时引入中国。经济统计学的课程引进国外先进理论可以从两个方面进行，一方面可以直接引入国外现有的较为成熟的成果，如联合国最新的核算体系 SNA（20xx）、投入产出核算领域的国际权威读本《Input-output Analysis Founda-tions and Extensions》等 ;另一方面 ,可以将目前经济统计学领域的国际研究进展引入现有教材，如国际比较（ICP）的理论与方法进展、非市场服务核算等。

　　4.5 搭建精品课资源共享平台。

　　精品资源共享课建设对深化课程教学改革、提高教学质量都意义重大。尽管目前已有不同层次的统计学精品课资源，但是总体来看还是有很大欠缺。通过开放精品课程网站，最大限度的实现不同地域、不同特色院校经济统计学的资源共享。其次，可以实现学生课下的高效学习。对于课上没有理解的知识点，学生可以通过观看精品课，重温课上学习，极大地提高了学生学习的便利性和高效性。

　　4.6 创新教学形式。

　　大部分专业传统的教学方式都是教师占据主动地位，学生占据被动地位。这种灌输式的教学方式对于理论性较强的专业是合适的，但是对于实践性较强的经济统计学来说并不合适。经济统计学的教学应该创新教学形式，在大一、大二学生强调基础理论的学习，在大三、大四学生中则更多的采用小组研讨、案例演练等教学形式，激发学生学习兴趣，鼓励学生积极参加市场调查大赛、统计建模大赛等课外比赛，提高学生的实际动手和理论应用能力。

　　主要参考文献。

　　[1]林洪。对统计学学科性质、专业建设几个问题的认识 [J].统计研究 ,1999（11）：20-25.

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　　[3]曾五一。关于经济与管理类统计学专业教学规范的若干问题 [J]. 统计与信息论坛，20xx（4）：12-17.

　　[4]顾六宝，陈峰。关于经济统计学教材内容拓展与改革的思考[J]. 统计教育，20xx（2）：4-5.

　　[5]邱东，宋旭光。中国经济统计学 60 年[J]. 统计研究，20xx（1）：26-34.

　　统计学论文篇10

　　摘要：

　　大数据所应用的是一种新处里模式，这种处理模式拥有非常强大的决策力和洞察发现力，同时具备多样化的信息资产。对大数据的研究过程当中应用统计学，可以有效地对大数据进行简化，在大数据中进行搜索和分类时需要应用统计学，大数据具有统计学的一些特点。统计学当中并没有吸收大数据的完全特点，大数据和统计学仍然存在着一定的区别，在大数据时代快速发展的背景之下，需要对应用统计学专业进行深刻的研究。

　　关键词：大数据；应用统计学；改革

　　一、对统计学的研究分析。

　　统计学在原来就有一定的发展基础，其中主要是对数据进行比较深刻的研究，一直发展到今天，已经形成了较为成熟的数据研究体系。市场调查公司、银行、会计事务所、企业单位，这些是统计学专业学生的未来就业方向，统计学教育主要是为了培养独立完成问卷设计的高级统计人才，其中所要教授的专业课程范围非常的广泛，包括市场调查实务、高等概率论、数理统计、应用回归。

　　现代统计学专业仍然保留着传统的课程设置，随着大数据时代的来临，需要对统计学专业的学科培养内容进行有效的调整，根据未来就业方向以及具体就业层次，可以对基本院校的应用统计学培养模式进行转变。大数据潮流已经成为未来的发展趋势，大数据的.发展给统计学专业带来的挑战，需要对统计学的课程内容进行资源有效的分配，通过对数据进行不断的分析和处理，改变以往依赖随机抽样的教学模式。通过分析数据挖掘和统计分析之间的联系和差异，有效地去培养出高级统计人才，向企业单位输送高级多元化的人才，应用型本科院校应该顺应时代的发展，培养统计学专业高层次人才。

　　二、统计分析与数据挖掘的区别与联系。

　　运用统计学当中的统计方法，可以对分析的对象进行定量和定性的活动，这个过程就是统计分析，在整个过程当中需要对数据的性质进行确定，仔细的对群体当中的数据关系进行有效的划分。通过建立有效的模型来总结数据和基础群体之间的关系，对于未来数据的发展趋势，一定要通过预测来进行分析。在判断数据之间是否存在关系的过程当中，需要采用推断统计的方法来进行确定，对于每一个统计值都要进行总体特征来进行推测。

　　总体参数估计还有一系列的方法都可以进行庞大数据分析，在分析之前首先就是要确定目标数据群，其次才可以在大量的数据当中筛选出具有决策的信息内容。数据挖掘的数据量是非常大的，在庞大的数据群当中需要找出一些规律，这样才可以进行精准的数据挖掘和数据分类。在数据挖掘的整体过程当中，需要对业务进行定义需求分析，明确问题所发生的整体范围，对相关的模型进行最初的定义。在准备数据的过程当中，需要对一些错误的数据进行删除，如果在数据当中出现数据员的不稳定性，就要对数据源进行精准的测定。数据挖掘过程当中需要浏览大量的数据群，在大量的数据中需要计算出最大值和最小值，通过相应的数据测量可以得出最新的模型。对于模型的性能以及相关配置要进行不断的验证，验证完成之后才可以对模型进行初级测试，在不断的测试当中就可以得出最佳的模型。在所有的基础测验完成之后就可以生成模型，生成模型的过程当中，首先要对模型的结构进行创建，然后再对数据列以及一些数据结构链进行数据源测定。

　　三、大数据对统计人才及统计教育的机遇与挑战。

　　对大数据的应用现状和未来的发展趋势展开一系列的调查，其中最受关注的大数据技术就是数据分析、数据处理、数据采集。在大数据发展的背景之下，企业在数据管理方面面临着许多挑战，在企业当中缺乏专业的大数据管理人才，由于缺乏该方面的人才，就导致在大数据处理上存在着一些困难。在对大数据进行分析和处理的过程当中，没有结构化的系统调整，没有引进新型的大数据处理技术，传统技术在处理大数据的过程当中非常困难，想要引入新技术但是门槛过高。在大数据快速发展的背景之下，许多企业都在争先恐后地挖掘大量的数据，但是在拥有大量的数据之后，却不懂得如何进行大数据处理。

　　数据的结构包括结构化、半结构化和非结构化，只有对数据进行深入的分析和讨论，才可以将数据的价值发挥到最大化。就目前我国企业对于大数据的利用情况来看，并没有真正的对大数据的应用进行规划，所以在应用的过程当中并没有将大数据的优势发挥到最大化。许多企业大多数都复制了大数据，但是企业当中缺乏大數据专业人才，在应用的过程当中就会影响大数据市场的未来发展。传统的工作人员对于大数据的运用不清楚，大数据运用真正需要的是复合型人才，复合型人才需要掌握的知识范围非常广泛，包括数据分析、数学、机器学习、自然语言处理和统计学。统计学专业下面开设不同的方向，学生需要结合自己的学习特长来选择适合自己的统计学方向，结合大数据所需人才的特点，有效地区制定应用型人才培养方案。对于统计学课程教学内容进行深化改革，通过更新教学的整体内容，使统计学专业更加贴近于时代的发展。重视教学方法的改革，为了有效提高统计学专业的学习效率，需要更新教师的教学理念，转变教学的整体模式。通过应用一些教学案例来引出实际的问题，注重对于学生综合能力的培养，不断的去提高他们的动手操作能力和创新能力。建立较为完善的实践教学系统，在用的过程当中去充实基本知识技能，不断的去提高人才的培养效率。

　　四、结语。

　　对大数据的研究过程当中应用统计学，大数据具有统计学的一些特点，需要对应用统计学专业进行深刻的研究。统计学教育主要是为了培养独立完成问卷设计的高级统计人才，现代统计学专业仍然保留着传统的课程设置，根据未来就业方向以及具体就业层次，需要对统计学的课程内容进行资源有效的分配。通过建立有效的模型来总结数据和基础群体之间的关系，数据挖掘的数据量是非常大的，在数据挖掘的整体过程当中，需要对一些错误的数据进行删除，在不断的测试当中就可以得出最佳的模型。

　　参考文献：

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　　[2] 李林杰，顾六宝。我国的统计学向何处去[J]。统计研究，20xx，17（2）：33—37。

　　[3] 李金昌。大数据与统计新思维[J]。统计研究，20xx，31（1）：10—17。

　　[4] 邱东。大数据时代对统计学的挑战[J]。统计研究，20xx，31（1）：16—22。

　　统计学论文篇11

　　一、经济管理类统计学专业教学体系的改革和创新的必要性

　　众所周知，在1998年教育部对分属数学下和经济学下的统计学专业进行合并，并统一放理学下，同时又对该专业可授的学位进行了规定，理学学位和经济学学位均可。在这一新的发展形势下，原来设在财经院校的经济管理类统计学专业是否开展，如何开展，对这一专业培养的人才目标是否有变化，课程教学体系如何设置这些问题都需要高校急需解决。根据研究对象的不同，统计学可以为分为理论统计学和应用统计学。理论统计学的主要研究对象是抽象的随机变量，主要从事对一般的数据进行收集、整理和分析方法的归类和总结；而应用统计学的研究对象主要是各个不同领域的具体数量，主要服务于各个领域进行定量分析。所谓统计学的应用性包括一般统计方法的应用和各自领域实质性科学理论知识的应用，而经济统计学只是它应用性的一个领域。对于经济管理类的统计学来说，应该根据经济管理类学科的特点去设置课程教学体系和社会人才培养目标，从而满足社会发展需求。对于社会发展来说，统计学专业培养的人才不仅要具备丰富的理论知识，还要熟练掌握理论方法和现代计算手段，只有这样，才能更好地为社会主义市场经济的发展服务。因此，实现统计学专业教学体系的改革和创新势在必行，顺应时代发展的潮流。

　　二、经济管理类统计学专业教学体系中存在的问题和不足

　　在当前的经济管理类统计学专业教学中普遍存在一些问题，严重影响了教学质量，为社会培养的人才无法满足社会发展需求。我们主要从以下几个方面对经济管理类统计学专业教学中存在的问题进行具体阐述。

　　（一）学生对统计学的重视程度不够，畏难情绪较强

　　由于统计学课程理论性太强，涉及到的概念、含义、公示比较繁多复杂，如果学生不做足够的课外练习很难真正的理解和掌握。在具体的学习过程中，很多学生觉得统计学理论太多，学生学习兴趣低、从心理上害怕，再加上经济管理类文科学生较多，数学功底比较差，对学好统计学缺乏足够的信心。还有很多学生从思想上不重视统计学，加上课堂上理论知识比较枯燥，这些都是导致统计学学科教学质量不高的直接原因。

　　（二）学习内容增加，成绩考核方式不合理

　　从1998年教育部对分属数学下和经济学下的统计学专业进行合并以后，大多数老师在具体的教学过程中，除了保留社会经济学的原理，还增加了部分统计推断的内容，并增加了经济管理类相关具体应用的实际案例。这一变化使得统计学内容的实用性更强，同时激发了学生的学习兴趣，但是学习压力也越来越大。经济管理类统计学课程的考核方式多采取闭卷考试，学生的最终成绩主要由平时成绩和期末考试成绩组成。平时成绩主要包括学生出勤率、课堂提问问题和课堂作业和阶段测试，而期末考试内容更加注重对基本知识点的测试，却忽视了考查统计方法和实际应用能力。这种考核方式缺乏科学性和合理性。

　　（三）对实践和实验缺乏评估，与其他学科之间的联系系统性不够

　　统计学科中实践、实验在整个教学中是必不可少的组成部分，它是考核学生掌握理论知识和技能的重要手段。各高校根据专业的不同特点，建立了各自的专业实践和实验教学平台，虽然一定程度上满足了学生实践能力培养的需要，但是这类教学模式的评估和考核不太完善。在统计学的教学过程中，教师会进行实际应用举例，很多案例和相关专业的结合度不够，相互课程之间的渗透能力比较薄弱，联系系统性不够，不能让学生真正体会到统计学在各自专业中的实际应用。

　　三、统计学专业教学体系进行改革和创新的具体措施

　　由上文可知，经济管理类专业教学体系中存在一些问题和不足，为了满足社会发展的需求，必须进行改革和创新。我们主要从以下几个方面进行具体介绍。

　　（一）教师可以采用案例式教学，实现教学手段的多样性

　　教师通过采取案例引入开展理论知识的学习，简化统计学的数学模型，更加方便学生理解；同时，教师通过实例让学生更加直观的学习统计方法，不仅可以激发学生的学习兴趣，培养学生的创新思维，更可以加强学生对办公软件的应用能力，让学生学到的知识能够学有所用。教师也还可以采取启发式教学、双向互动式教学，实现教育教学体系的立体化和多元化，以课堂理论方法为基础，加强实践能力的训练，從而提高学生的动手能力和创新能力。

　　（二）完善统计学教材，提高考核方式的合理性

　　教师在具体的教学中应该不断完善统计学教材，更加注重对统计方法的介绍和实际应用，以理论知识为基础，突出教材的科学性和实用性，同时，适当地介绍一些统计常用到的一些软件，让学生动手搜集资料，让学生体会做教师的心理，进一步培养学生的动手能力和实际应用能力。考核方式应该更加重视对统计方法和实际应用能力的考核，可以采用多层级综合评价学生成绩的方式。不仅要通过闭卷考试考核课本的理论知识，还可以通过讨论、答辩、撰写调查报告的方式考核学生的实际应用能力和技术能力。

　　（三）加强对实践试验的评估，在其他学科中融入经济管理数学模型思想

　　教师应该不断建立和完善一套实践试验教学评估体系，可以采取督促、评比和奖罚的方法深入落实实践教学体系的改革措施。相关的教师必须严格执行实践试验教学大纲，并注意加大监督强度，更好地提高教学水平。同时，从学生的专业特色和课程数量出发，在教学过程中实现专业课程和统计学的经济管理模型思想的有机结合，激发学生学习统计学的积极性和主动性，提高学习效率。

　　总而言之，统计学教师只有不断的改进教学方法，更新教学方式，才能更好地完成统计教学对于人才的培养目标，更好地促进社会经济的发展。

　　参考文献：

　　[1]熊俊顺，《我国统计学高等教育与学科建设若干问题研究》[J].统计研究，20xx（04）

　　[2]曾五一，《关于经济与管理类统计学专业教学规范的若干问题》[J].统计与信息论坛，20xx（04）

　　[3]高洁，《关于统计学专业本科教学的若干建设性意见》[J].无锡教育学院学报，20xx（04）

　　统计学论文篇12

　　一、数理统计与统计学的主要特点

　　（一）数理统计的主要特点

　　数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。概括起来有如下几方面的特点：一是随机性，就是说数理统计的研究对象应当具有随机性，确定性现象不是数理统计所要研究的内容。二是有限性，就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。三是数量性，即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主，而对随机现象质的研究为次。四是采用的研究方法主要为归纳法。最后，数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。用样本推断总体误差的存在是客观的，但是数理统计不仅重在研究误差的大小，还指出误差发生的可能性的大小。

　　从数理统计的学科特征来看，数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。由此可见!数理统计从学科划分来说，应属于数学学科，但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究，故其采用的方法也就重在归纳法，而不是数学的演绎法。

　　综上所述，数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究，并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。

　　（二）统计学的主要特点

　　统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学，其目的在于探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。

　　统计学从其研究的范围来说有三大领域：数据的收集$数据的整理和数据的分析。首先，这三大领域随着统计学的不断发展，已很难分辨出哪个领域更重要些。也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。在对1900年和1910年美国两次农业普查资料进行分析时，列宁曾指出：“全部问题，任务的全部困难在于，如何综合这些资料，才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。”这足见数据整理的重要性。近年来困扰我国统计研究的并不是数据的分析方法，而是缺少充分真实有效的统计数据，造成无法用数据去检验或证实相应的经济理论、经济模型和经济政策。数据收集的重要性可见一斑。其次，统计学是一门方法论科学。长期以来，人们一直认为在这众多的方法中，统计研究的基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法。特别是大量观察法更成为统计学最重要的基本特征方法之一，也可以说这是统计学与数理统计的根本区别之一，否则，统计学也就真的成了现代西方数理统计学了。随着统计学由早期的纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重，直至有的学者认为现代统计学应该以推断统计为主，描述统计为辅，暂且不论这种观点是否有不妥之处，但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重的作用。事实上，推断统计已成为现代统计学的基本特征之一。再次，统计学从其成为一门科学的那一天起，就把对现象数量方面的研究作为自己的基本特征，但是，同时强调要以对现象的定性认识为基础。

　　（三）数理统计与统计学的比较

　　通过上述对数理统计与统计学特点的分析，可以把数理统计与统计学的主要异同归纳为如下几方面：

　　1.从其研究目的来看，两者都重在揭示总体现象的数量规律性，而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。

　　2.从其研究的途径来看，数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识；而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究(如果可能$或值得的话)，以达到对总体相应数量特征的认识，同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识。

　　3.从其研究的手段来看，数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值；而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值。

　　4.从其研究的主要范围来看，数理统计侧重于对样本数据的定量分析；而统计学不仅重视样本数据的定量分析，而且重视对所获得的总体全部数据的定量分析，同时，重视数据收集方法、数据整理方法的研究。

　　5.从其利用样本数据对总体进行推断的数理机理而言，概率论是其共同的基础。特别是作为统计学基本方法之一的大量观察法，其数理基础正是概率论中的大数定律；统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征的数理基础正是概率论中的中心极限定理，而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计的根基。

　　6.数理统计尽管强调应用性，但是它本身还是一门数学学科，重在应用方法的数理基础的研究；统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用，而方法本身的数理基础的科学性研究，则由相应的理论统计学去研究，事实上，推断统计方法的数理基础的科学性研究，正是数理统计的研究范畴之一。

　　从上述数理统计与统计学的特点及其比较，可以清楚地看到，随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势，数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响，但是，数理统计与统计学毕竟是两门差异较大的学科，不可能简单地加以“统一”。

　　二、数理统计在统计学中的地位

　　数理统计与统计学是两门不同的学科，不可相互取代，也不可能像多年来有些学者提出的那样，要建立所谓的大统计，或者说融合统计学，其实质就是要把数理统计与统计学融合起来。但是其融合的直接后果就是现在某些高校所使用的统计学教材中，既有统计学的内容，也有数理统计的成分，不伦不类，细读之，其实就是数理统计的内容与统计学内容的简单拼接。这不能不说是近年来，中国统计学、统计学教材、统计教学的一大悲哀：迷失了自我，盲目地要“与西方接轨”。笔者认为要想理顺数理统计与统计学的关系，就必须对数理统计在统计学中的地位加以深入的研究。

　　（一）数理统计在统计思想发展中的地位

　　统计作为一项社会实践活动，已有几千年的历史。“统而计之”，就是人们对统计的朴素认识。随着社会生产力的不断进步，当代的统计已不圄于“统而计之”的范畴。

　　1.统计作为人们认识社会的最有力的武器之一，已广泛应用于社会、政治、经济、科技等众多领域，而每一个领域有其复杂多样性，若采用简单地“统”，即全面调查几乎是不可能的，但是全面地了解每一个领域的基本情况及不同领域之间的数量联系的规律性，又为现代社会管理所必需。数理统计研究问题的思路和方法，自然而然地为统计学所利用，即数理统计为现代统计学的发展点燃了解决复杂现实问题的科学思想火花——为用总体的部分去说明总体奠定了数理基础。

　　2.20世纪30年代以来，随着政府要有效地干预国民经济理念的形成，政府以社会经济生活直接参与者的身份出现，基于对全局数据的掌握，大大地推动了统计思想的发展，不仅投入了大量的资金对统计这支“武器”进行开发，更重要的是从立法的角度对统计行为进行规范。在当今许多国家的统计法规中，都明确地规定抽样调查在统计调查中的重要地位。比如，在我国1996年5月经修改后颁布并实施的《中华人民共和国统计法》第二章第十条就明确规定：“统计调查应当以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，以必要的统计报表、重点调查、综合分析等为补充，收集、整理基本统计资料”。而抽样调查的基本原理就基于数理统计的推断原理。可见，数理统计的推断理念在统计实践中的地位已用法律的形式确定下来。

　　3.作为社会经济活动主体的企业单位，在世界经济全球化、区域经济一体化的发展背景下，不仅没有足够的资金、技术支持从事某一方面的全面调查，有时也没有必要通过全面调查以获得生产经营方面的全面数据资料，而抽样调查就足以提供相应可靠的数据作为企业生产经营决策的依据。这也说明数理统计有着微观的现实需要，为微观经济管理活动开辟了无限广阔的前景。在微观统计应用中有着坚实的思想根基。

　　4.统计的理念，已不仅仅在于用历史数据描述历史的发展特征，而当代更强调通过对历史数据的收集、整理和分析，去预测未来，而这种预测的基础同样基于数理统计的原理。即从历史的时序数据中找出数据的内在数量规律性，以把握未来的走向，即数理统计的分析原理在时间序列数据预测中的作用，同样功不可没。

　　（二）数理统计在统计方法中的地位

　　随着数理统计解决现实问题的理念在统计思想中地位的确立，数理统计在统计方法中的重要地位也相应地得以确立。

　　1.大数定律为数理统计应用于统计学搭起了连接的纽带。大量观察法是现代统计学的基本方法之一，而大数定律又是大量观察法的基础。统计学若没有大量观察法的支撑，则统计分析中的基本指标——平均数与相对数，则失去其应有的作用和意义，可见数理统计在统计方法中的基础地位不容置疑。

　　2.中心极限定理为数理统计在统计学中的应用铺平了道路。用样本推断总体的关键在于掌握样本特征值的抽样分布，而中心极限定理表明+只要样本容量足够地大，得自未知总体的样本特征值就近似服从正态分布。从而，只要采用大量观察法获得足够多的随机样本数据，几乎就可以把数理统计的全部处理问题的方法应用于统计学，这从另一个方面也间接地开辟了统计学的方法领域，其在现代推断统计学方法论中居于主导地位。

　　3.数理统计中样本抽样分布的理论，为现代统计学中的方差分析、正交设计等方法的应用同样提供了方法上的理论保证。特别是正交设计在现实工农业生产中的作用，及其对经济的贡献已引起国外学者的高度关注。据日本某些专家估计：“（日本）经济发展中至少有10％的功劳归于正交设计。”这足见数理统计的方法在统计方法中应用的现实意义。

　　（三）数理统计在统计内容中的地位

　　统计学是一门关于如何收集、整理和分析统计数据的一门方法论科学。不管数理统计对统计思想的发展有多大的影响，也不管数理统计在统计方法中居于何种地位，数理统计在统计学中的地位还是主要体现在统计分析中的地位。数理统计对数据的收集方法与整理方法的实际影响要比其对统计数据分析方法的影响小得多。也就是说，统计学作为一门方法论科学，其研究领域要比数理统计宽广得多。试图用数理统计取代统计学的观点显然是不正确的，同样试图用大统计学取代数理统计的观点也不正确，毕竟数理统计作为一门数学学科有其自身的不可替代的特点。因此，数理统计在统计内容中的地位，也只能主要体现在统计分析方面。

　　1.统计数据收集方法的研究仍然是现代统计学的主要内容之一。正如前所述，在我国现阶段如何获得大量真实有效的统计数据，是我们所面临的迫切任务之一。不真实、不全面的统计数据，使国家的宏观管理"经济理论’经济模型和经济政策的统计检验，以及企业的生产经营预测、决策，都不能有效地进行。可见，“统计数据的质量是统计全部工作的生命”的观点的正确性。而数理统计在统计数据收集方面的影响仅体现在统计数据调查方式方法方面，即抽样调查如何组织实施的方式方法，在统计数据收集方法中得以突出和强调。

　　2.相同的原始统计数据，采用不同的整理方法所获得的整理资料可以完全不同，并由此对其采用相同的方法进行分析所得的结论，可能完全相反。这足以说明统计整理的重要性。但是数理统计在统计整理方面却难以发挥有效的作用，毕竟，数理统计研究的依据是小样本，而统计学研究的依据的是大样本。假如统计学不是以大样本或总体的全部个体为研究依据，统计学也许就真的沦为数理统计了。

　　3.数理统计对统计数据分析方法的影响是显著的。不仅体现在对大样本总体参数估计、非参数估计、相关与回归分析、总体分布型态的判断、一个总体参数与两个总体参数的假设检验、方差分析和正交设计等许多内容上，而且体现在描述统计学中最基本指标：平均数、相对数的计算原理等方面。也许真不可想象，若在现代统计方法的内容体系中缺少了数理统计的关于大样本的分析方法原理，将是怎样一种景象。

　　三、统计学传播理念的转变

　　对数理统计与统计学的特点作了比较研究，以及对数理统计在统计学中的地位作了分析之后，让我们再回到统计学知识传播的现实实践中来，可以更清楚地看到我们现在正在做什么、在哪些方面还需要改进、今后该怎样把工作做得更好。

　　（一）统计学知识传播理念的转变主要体现在如下三个方面：

　　1.统计是什么。这是对统计的最基本的认识，可以通过加强对统计知识的宣传达到。在现代统计工作中，尽管“统而计之”仍有非常重要的现实意义，但是在我们的统计学教学与其它途径的统计知识的传播中，绝不能仅限于此。不仅要让不同阶层的人，认识到统计对现实社会生活的巨大认识作用，而且要让他们了解统计在国家宏观管理、企业经营预测、决策，以及对经济理论#经济模型、经济政策检验中的重要性，从而使各个阶层的人民群众自觉地参与和配合各级统计机构所开展的统计调查活动，以保证统计数据的真实完整。这就要求我国必须加强统计知识普及教育及统计法规的宣传教育!开辟多途径多手段的统计知识传播途径。这是统计学传播的基础理念。

　　2.统计为什么，即让统计活动的直接参与者懂得为什么要这样做。显然，这是对统计学传播的较高层次要求。知道为什么要这样做!即要知道统计的原理，这并不需要所有的公民都知晓。事实上，只能是具有一定知识基础的人才可能真正理解，且其途径主要是通过高等学校的统计教学活动。由此就对高校的统计学教学理念提出了挑战：统计学课堂上应向学生教授什么。笔者从事高校统计学教学多年，认为高校统计学课堂上应向学生解释统计方法的原理。高校统计学教学课堂不应过分地强调对统计知识的宣传和如何具体地从事统计活动，而应强调重视统计方法机理教学的传播理念，但这在我国现实的高校统计学教学中并没有真正地形成。

　　3.怎么做统计，这是统计方法具体应用的问题。可以说当前我国高校统计学教学实质上就是教会学生如何做实际统计工作。如何收集、整理数据，如何用公式去计算某些指标等。显然，这样的工作中学生就可以胜任。而真正为什么要那样组织实施数据的调查、整理，为什么要那样计算。不仅老师介绍的不够!而且教材编写的深度也不够。

　　由此可见，统计知识的传播理念应大致界定在三个层面上：一是统计基本常识的传播。二是如何开展具体的统计活动。三是为什么那样开展统计活动可以达到预期的目的。不同层面的传播对象是有差别的。知道统计是什么、怎么做统计，相对于懂得为什么要那样做统计，其要求是相当低的。也许只要会记数、会写字的居委会大妈，就可以从事数据的收集工作，而会套用公式的一个中学生就可以计算服从X*2分布的统计量的样本数值。而知道为什么要这样做，没有相应的数理统计知识是万万不行的。另一方面，随着计算机的普及及统计数据处理软件的开发，利用计算机对数据进行分析已变得异常简单，甚至一个孩童都可以教会使用统计处理软件，在这种情况下。是否让学生懂得统计为什么就变得不重要了呢？正相反，在统计学的高校课堂上让学生懂得为什么就更重要了。

　　四、我国统计学教材改革的方向

　　从对统计学传播理念的不同层次的要求，及数理统计在统计学中的地位和学生的知识结构来看，改革现行高校统计学教材内容体系及教学理念势在必行。

　　1.去除现行统计学教材中与数理统计相重复的内容，加强关于大样本的数理统计内容，即增加大样本统计分布的数理基础的内容。

　　2.强调大数定律及中心极限定理内容的教学。尽管这两个定理是纯数理统计的问题，但由于其在数理统计的教学中，教师通常重视不够，因为小样本问题才是数理统计研究的主要问题，因此，可能一带而过，而它们恰恰是联系数理统计与统计学的重要纽带。因此，在统计学教材中必须增加并突出其内容。

　　3.增加统计方法机理的内容。不仅表现在统计推断方法的数理统计机理!而且也包括统计数据收集方法、整理方法的机理。

　　4.编写适用于特定专业需求的统计学教材，即在强化介绍各种统计方法机理的前提下，结合不同专业学生所学专业的实际，介绍、说明统计方法在相应学科中的具体应用，以便于所有专业的学生都能熟练地把统计的数量分析方法准确地应用于未来的实际工作之中。

　　统计学论文篇13

　　目前，项目驱动教学模式作为一种新兴的教学方法正被越来越广泛的运用于应用统计学的教学过程中，这一新的教学模式产生于建构主义教学的理论基础之上。本文旨在对应用统计学的课程特点进行分析，并对应用统计学教学过程中存在的问题进行探讨。对过去的教学过程中所普遍存在的局限性进行深入的分析，从建构主义的角度看问题，对应用统计学教学中项目驱动教学模式的应用做进一步的阐述，对该模式的具体实施方法与实施步骤做出进一步的讨论。

　　项目驱动教学模式正在越来越广泛的被用于应用统计学的教学过程中，这种用构建于建构主义概念之上的新型教学模式很好解决了过去应用统计学教学过程中的一些问题。本文通过对应用统计学的教学目的和教学中存在的问题进行详细的探究，进而对项目驱动教学模式在应用统计学教学中的应用提出具体的实施办法。

　　一、应用统计学的教学目的和存在的问题

　　1.应用统计学的教学目的所谓统计学，就是指对数据资料进行收集、整理和分析，把数字作为语言，对客观事物的数量进行描述与分析的科学。无论是自然科学还是社会科学领域，统计学都已经被广泛地应用其中。而应用统计学则是将统计学的理论实用化，使之渗透到现实生活的各个方面当中去。

　　教育部规定，统计学是经济与工商管理两大类专业学科的核心课程，这一课程的教学目的是在熟练掌握统计学的各种基本理论的前提之下，对于学生与统计相关的技能进行培养，使学习过这一课程的学生能够熟练运用统计方法对数据进行处理、分析与解析，在学好相关理论的同时对各类统计方法之后所蕴含的统计思想做到进一步的理解，使学生能够在实际案例当中运用相关的统计方法分析与解决问题。

　　2.应用统计学教学存在的问题应用统计学课程的两个特点是，一个是课程有着繁多的概念、原理与公式，很难被理解与记忆;另一个是这一学科有着很高的抽象性。统计学中的大部分概念都十分的抽象，例如参数检验与多元回归之类的概念如果不和实践进行紧密联系的话一般很难被人理解。

　　一般情况下，统计学课程主要就统计工作中统计的设计、调查、整理、分析四个阶段进行讲解。其中统计的设计、调查与整理只占统计课程的小部分，这三部分是统计分析的前提基础，而统计分析则是应用统计学课程的真正的难点。

　　应用统计学是一门有着很强的应用性的学科，它的教学目的不是简单地让学生对统计学基础理论进行理解或者掌握一些统计方法，最重要的是让学生能够在处理实际的经济或者管理问题时，对统计学的原理与方法进行准确的应用。

　　当前应用统计学的教学模式单一，可以通过教学中的目的、教学内容与教学方式三个方面看待应用统计学教学模式单一的问题。目前，经管类专业在对统计学进行教学时，常常只着重对统计的理论与方法进行教学，而很少深究其背后的统计思想。因此，学生的统计素养和统计水平都很难得到真正的提高。

　　在教学内容上也只对一些抽象的概念进行泛泛地教授而很少涉及统计学的具体应用。在课程的考核方面同样也存在着很大的问题，考虑内容与方式的落后让学生可以通过突击取得成绩从而很难对学生的实际应用能力进行真实的评价。

　　二、应用统计学教学中项目驱动教学模式的应用

　　在项目驱动教学模式下的应用统计学教学过程中，如何进行项目选择与项目设计，是教学过程中的最重要的问题。能否选择恰当的项目进行恰当的设计，对统计理论教学与统计方法实施的效果有着最直接的影响。针对应用统计学的教学目的与内容进行如下设计：

　　1.选取项目为了在教学过程中实现学生项目与真实的统计活动在最大程度上的贴近，并且让教学过程中的研究成果被作为真正的参考凭据使用，要通过两种方式进行项目的选取。一是选取与学生生活息息相关的，学生感兴趣的问题。二是选取企业关注的问题作为项目。

　　2.教学设计与子项目教学在应用统计学的教学之初，就对学生必须完成调研项目的学习目标进行强调，使学生明白，统计学理论与统计方法的学习是为完成调研项目打基础的，完成项目才是最终的目的。

　　转变以学习理论为先的传统观念，培养学生的职业素养和高度的敬业精神。并将项目分为数个子项目，突出任务的核心部分，打破传统思想的枷锁。

　　3.项目评价在教学过程中，对项目过程与成果进行及时的评价，对提高学生参与项目的积极性有着积极的作用。在评价过程中，学生之间的互评作为一种重要的评价方式应该得到重视。

　　通过学生的互评，让他们更好的了解各自项目的特点和自身所存在的问题。这种项目评价的方式，更有利于培养学生的团队协作精神，提高学生的执行力。让学生不但通过自己的努力完成了项目、学习了知识，而且让学生在完成项目的过程中发现探索的乐趣，培养了研究的精神。

　　三、结束语

　　项目驱动的教学模式，是对过去应用统计学教学模式的一种创新性的挑战。这一模式在教学过程中一反过去以老师教学为主的教学方法，把学生自主学习作为主导，调动了学生学习的自主性与积极性。

　　在完成项目的过程中培养学生的协作精神与探索精神，提高学生的职业素养。使学生今后能够更好更快地融入到社会生活当中去。

　　统计学论文篇14

　　通过对天津财经大学珠江学院非统计学专业学生进行问卷调查，并与独立学院“应用型人才”培养目标进行比较，结果表明独立学院统计学教学有必要进行改革，应减少数学公式证明推倒，多进行统计思想的讲解;

　　加强社会调查，统计软件应用等实践环节，培养学生动手和解决实际问题的能力;通过提出具体案例或推荐课外相关书籍等方式，培养学生学习兴趣和主动性;改变考核方式，以此来引导学生正确的学习方向与学习目标。

　　“统计学”作为经济管理类专业的一门核心基础课程，目的在于培养学生实际问题以及经济现象定量分析的统计思维习惯[1]。相对于一、二本科院校，独立学院的学生对于抽象理论的理解以及接受能力较为浅显;相对于高职院校来说，定位又不仅仅是操作员，而是有思想能够独立解决新问题的应用型人才。

　　为研究当前独立学院统计学教学是否存在偏差，我们应用分层抽样的调查方式，对天津财经大学珠江学院已学过并参与考试的非统计学专业(金融系，会计系，管理系，国际与经济贸易系，酒店与旅游管理系，信息科学与技术系六个系别)进行了一次问卷调查(共发放问卷400份，收回385份，有效378份)，发现教学中存在以下几个问题。

　　一、教学中存在重点偏差

　　在问及“学生学习统计学的最大障碍”时，39.9%的学生选择“公式记不清”，38.2%的学生选择“数据繁杂”，13.9%的学生选择“概念记不清”。此结果说明，公式和数据仍然是经管类学生们学习统计学过程中最大的绊脚石。

　　然而随着计算机以及各种统计软件的发展壮大，公式的记忆和数据的繁杂本应交给计算机来做，学生学习的重点应当放到寻找合适的统计方法来解决实际问题以及对结果进行合理有效的分析上。

　　因此，教师首先需要引导学生对统计学这一学科的正确认识，对于非统计学专业的学生，要根据其可接受的程度，适当得讲授公式的推导证明和数据的计算即可，重点应该放到统计学基本概念的讲解、统计方法的基本思路、在实际问题中的应用以及计算机软件的实现上。

　　二、统计学教学缺乏实践环节

　　在培养应用型人才的大目标下，培养学生解决实际问题的能力是当前教学的重点，而实践是培养学生动手能力最有利的措施。经过调查，62.4%的同学都希望能够通过实践来巩固所学知识，具体的实践方式，34.7的学生选择“增加教学案例”，分别有26%的学生选择“社会实践调查”和“增加统计软件学习”。虽然我们目前教学中有实践方面，但明显不能满足学生的学习需求，具体可以从以上三个方面并结合实际情况来加强。

　　三、案例教学缺乏针对性

　　案例教学更加能够使学生加深理解各种统计方法。对于学生学习统计学希望结合的案例，37.6%的学生选择采用经济热点案例，31.8%的学生选择采用生活案例，18.5%的学生选择本专业相关案例，仅仅有12.1%的学生选择考试相关案例。

　　这说明，对于财经类院校来说，更多的学生对经济热点问题和身边的实际问题比较感兴趣，将统计学与当前经济热点以及生活相联系，能够扩展学生的统计思路并激发学习兴趣。此外，在教学中应注意学生们的学科背景以及专业，对不同专业的学生要有针对性的选取案例，将统计学与经济、生活以及专业有机的统一起来。

　　四、学生缺乏学习兴趣

　　通过将学习兴趣、统计学的重视程度分别与学习成绩进行列联表分析，发现两者均与学习成绩有很强的正相关性。有关重视程度，有79.8%的学生认为统计学是比较重要的，有66.5%的学生有意愿参加统计调查大赛等调查活动，然而仅有8.1%的学生会选择阅读统计学方面的课外书。

　　这说明大部分学生认同统计学学习的重要性也有意愿参与一些实践活动，但是在自主摄取统计学知识这一方面缺乏兴趣以及主动性。因此，我们在教学过程中可以通过介绍并推荐有趣的相关课外读物，使学生在宽度上和深度上对统计学都有更近一步的认识及了解，提高学生的兴趣点，激发学生自主学习统计学的意愿。

　　五、考核方式不能正确引导学生的学习方向

　　通过对考核方式满意度进行调查发现，仅有30.1%的学生认为当前考试可以考查统计学知识的掌握情况，有75.7%的学生希望能够在考核中将实践的部分加入。

　　目前考试仍采用平时成绩+期末书面考核的方式来进行，平时成绩主要包括出勤、课堂表现以及平时作业等基本方面，而期末考核也仅仅局限于对统计学基本概念、公式的记忆以及数据的计算中，这样的考核方式必然会引导学生将注意力集中于习题的练习当中，而忽视了统计学本身的应用能力。

　　在考核中加入适当的实践应用，必然会引导学生将更多的精力放到该方面，具体可以在考试过程中采用实践成绩+平时成绩+期末考试成绩三种成绩的加权总和来评定最后的成绩，以此来引导学生学习方向。

　　六、结语

　　当前社会面临着信息爆炸，知识更新迅速，对于统计领域亦是如此，因此我们的教育不仅仅应该是传授知识，而是要培养学生能够自行更新知识及解决问题的能力，对于独立院校人才培养目标以及现状，统计学的教学改革更加势在必行，要通过正确的引导来提高经管类学生的综合能力。