统计学专业论文范文15篇

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统计学专业论文

第1篇

1.1学生对统计学不够重视

在目前非统计专业的统计学教学中，学生对统计学的认识不够深入，统计意识淡薄，重视程度不够。一提及统计，很多学生仅能联想到统计局、大量统计数据和统计报表等，很难将统计学与自己本身的专业联系起来，并且认为统计学与实际联系不大，无法学以致用，因此重视程度也仅停留在获得学分的层面上。加之学时有限，教师很难在有限的时间里讲授数理统计、探索性数据的挖掘、多元统计方法、西方统计制度等新的内容。

1.2课程内容不够规范

在教学内容上，目前没有统一规范的教材，而且不同的教材侧重点不同。教师在教学内容上多是以统计工作过程为主线，先后介绍统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、指数、相关与回归、抽样推断等内容，但有的侧重于数理统计方法，在抽样推断上花大量的时间，而有的又侧重于传统统计方法，在其它章节上下较大的功夫。

1.3教学方法不够多元化

教学方法对于教学质量至关重要。但目前统计学教学仍然是以教师讲授为主，学生被动地接受知识的传输，“启发式”教学方法应用的还不够，而且缺乏师生之间的互动和交流。在教学内容上重理论、轻实践，忽视发展与变化，教会了理论知识，却忽视了应用知识。在这种传统的统计教学模式下，学生或许学会了怎样计算平均指标、抽样误差等，但这对提高学生的统计实际应用能力极为不利，而且在学习过程中学生容易产生统计学既难学又枯燥无味的情绪，不利于发挥学生的积极性和创造性。

1.4考试形式和方法过于单一

目前统计学课程的考试形式和方法基本上是以闭卷的形式考查学生对知识的记忆和理解。虽然这种考试模式较充分地考虑了知识本身的逻辑性，并将其与学生的认识发展过程相结合，易于组织教学，但它由于过分追求学科知识的完整性，容易使理论脱离实际。由于考试内容严格按照考试大纲，主要以课本上理论知识为主，这就导致教师传授给学生的前沿知识较少，甚至教师课堂讲课本，学生课后背课本，其实际应用能力得不到培养。

1.5文、理科学生的构成比例问题

目前大多高校的经管类专业都是文、理科学生兼收的，同一个专业乃至同一个班级里面可能既有文科学生，又有理科学生。文、理学生的混合构成会给教学过程带来很大困扰，难以实施因材施教的方略。而统计学又是一门对数学基础要求比较高的学科，它涉及到了微积分、概率论、数理统计等多门数学理论课程，尤其在抽样推断部分，要求学生具有较强的逻辑推理能力。而一般来说，文科学生的数学功底比较差，逻辑演绎思维较弱。如果文科学生比重太大，就会给教学带来很多障碍。

2非统计专业统计学教学方法初探

2.1结合专业制定教学目的，完善教学内容设置

统计学的教学目的不能孤立地制定，而是要在明确学生文、理科出身及所学专业开设的课程与统计学相关关系的基础上，制定满足专业需要的教学目的。在教学内容设置上，根据应用统计学学科特点，结合各专业统计课程教学目的的要求，在统计学基本教学内容设置基础上，对统计基础理论、统计分布、统计推断、时间序列、统计评价决策和多元统计分析、非参数检验等中高级统计方法部分的实际应用状况进行介绍，本着“服务专业，突出应用”的原则，提高学生的统计素养。

2.2在课堂中适当的穿插案例教学

案例教学通过学生自己分析与老师讲解相结合，使学生变被动学习为主动地阅读、思考、分析、判断。教师通过对案例的归纳、整理，引导学生提炼和掌握具体的统计分析方法，有利于把所学的统计理论落到实处，使抽象的方法、公式变得十分具体，在模拟实验中接近理论与实际的距离。我们知道统计理论来源于统计实践过程，反过来它又指导统计工作。统计案例教学作为统计实践过程的一种模拟，它对激发学生学习兴趣、培养学生专业素质、提高学生在实践中探究学习方法的自觉性、有效地将理论知识转化为专业技能等方面都发挥着重要作用。

2.3在教学中适当地安排社会实践

在教学中，应适当结合课程内容安排一定的社会实践环节，就一些学生关心或与专业相关的课题作市场调查。如可组织学生针对大学生们感兴趣的就业问题、逃课问题、电脑使用情况等展开调查，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取(不一定要很大)，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查或体会的形成，全部都由学生自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析的整个过程，既巩固了基础知识的掌握，又锻炼了应用理论的能力。

2.4将课堂教学与统计分析软件相结合

统计学课程的特点之一是定量分析的内容较多，因此在平时应加强对统计上应用广泛的软件的教学，如EXCEL、SPSS、SAS等软件，提高学生对于数据的观察和处理能力，锻炼学生使用统计软件解决实际问题。其中，SPSS统计软件具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，是非专业统计人员的首选统计软件，也是经济管理专业教学的重要工具。经管类非统计专业的学生在文、理科出身和数学功底上都存在着差异，如果采用统计软件SPSS进行辅助教学，就可以将应用统计学的教学重点转向对统计结果实际意义的理解上，适度的去掉繁琐的理论证明、推理和计算，增加SPSS的使用方法，使学生能够使用统计软件SPSS解决比较复杂的计算问题。

2.5创新统计学教学考核方式

结合统计学自身特点，打破原有的考核制度，将学生独立思考和创新意识列入考试评分标准当中，采取“理论＋实践”的考试形式，从知识、能力和素质等方面综合评价学生成绩。可以将考试分为卷面和实践操作两部分，卷面部分主要考察学生的理论知识，实践操作部分主要考察学生们的实践应用能力。在实践操作部分，可以让学生以团队的形式自行选题，完成一个完整的统计工作过程。这种考核形式，不仅锻炼了学生们的实践操作能力，还可以让他们对“团队”、“合作”等概念有更切身的体会。

第2篇

(1)所谓的统计学就是用来收集和分析信息和数据的一门科学艺术，它通常是通过对差别的个性进行深入探究，然后找出这些差异之间的一般规律，因此它通常被称为是将科学和艺术紧密联系起来的一架桥梁。统计学一般是利用概率论来建立相应的数学模型，将所要观察系统的数据全部收集起来，在通过科学系统的方法对数据进行量化的分析和整理，然后在通过所总结出来的信息进行科学的推断和预测，这样就可以为相关的决策提供较为完备和科学的参考依据。首先，统计学是进行数据研究的一门科学，这里的数据并非是指数学中存在的数据，也不是具有抽象性的数和形，而是指那些实际存在的数据、测量的数据、实验得出的数据。其次，统计学的研究方法通常是归纳推理的方法，而不是用演绎的方式。之所以采取的是归纳推理的方法而非演绎推理的方式，主要是因为通过演绎推理所得出的结论通常在前提中蕴含，这就会造成在推理的过程中不会对现有的前提进行突破，更不用说会出现较大的创新了。而归纳推理一般是通过从个别到一般，从抽样样本到整体的独具特色的研究方法。最后，统计学的研究并非是明确的，而是具有不确定性，正是基于它的不确定性，才促使统计学在研究的过程中通常会出现新的思想和理论。

(2)目前，统计学在各个学科中已经得到了较为广泛的应用。主要体现在以下几个方面：其一，统计学是一门科学系统的研究方法。每一种科学都是对客观事物潜在的规律进行研究的，规律需要在反复的实验中不断地重复出现才得以确立，这些规律通常都会重复出现，而那些不会重复出现的事物就不能作为科学研究的对象，比如说四季都在运转，不停的更替，这样才能在不断的重复中研究出变化的规律。统计学就是对不断变化的事物进行潜在规律研究的一门科学。所以，统计学是其他学科得以进行科学研究的基础，缺乏了统计学的科学研究是不能成功的，是缺乏新意的。其二，统计学是管理工作的最佳工具。正如同政治家离开了统计无法科学地施政一样，企业家一旦脱离了统计，那么他的决策就会存在着不合理性。每一项工作在进行管理之前都需要对整体有一个深入的了解，这样才能更好地掌握全局。所以，学好统计学就能够更好地开展任意的工作。

2财经类专业中统计学的改革发展与现况

我国的统计学相对于国外来说起步较晚，但是也得到了不断的发展和完善。尤其对于财经类的专业来说，统计学的定位和专业知识体系的改革和创新都要和其专业的主要学科协调和统一，这样才能更好地促进二者的和谐发展。因此，财经类专业统计学的改革应该建立在对统计学的具体应用的分析基础上，比如可以对统计学理论在社会经济中的有效运用进行实证分析。这是对统计学改革必须要坚持的一个基本原则，只要明确了统计学的发展方向和目标，才能更好地实现对统计学的改革，不断地对统计学进行完善。根据上述的结论，财经类专业的统计学改革主要从以下几个方面进行。

2.1财经类专业统计学的课程体系改革

根据相关教育学理论的规定，高等院校的专业教育的知识体系是通过它的课程设计来进行体现的。所以，随着教育改革的不断深入，财经类专业统计学在进行课程改革和设置的时候要严格贯彻以下指导思想：首先，要注意将理论和实际的管理进行有效的结合，比如可以将统计学的理论和经济管理的实践活动进行有效的结合，帮助学生更好地理解统计学；其次，要根据专业的主要应用领域和层次来安排统计学的课程，不仅要注重理论知识的灌输，同时还要强化技能性和操作性课程的比重；最后，要建立具有“参与型”的专业意识课程，并且打造相应的课程平台，这样就可以在实际的教学中实现统计学由“主导型”的课程体系逐步地向“参与型”的课程体系过渡。第一，要设置相应的通识教育课程。设置这一课程的主要目的在于，为培养统计学专业性的“参与型”人才打造基础平台。比如设置哲学课程，就可以为财经类专业的学生提供一种更为开阔和新颖的思维和研究方式；而开设数学、英语这些课程则主要是为了对学生以前学过的知识和方法进行巩固，另外，它还可以成为学习专业课程的一种工具；设置这些通识课程就可以更好地帮助学生进行统计学的学习。第二，设置科学合理的经济管理理论课程。由于财经类专业的学生将来所要面对的工作环境和研究领域主要是经济建设，为我国的经济发展培养出“参与型”的人才。所以作为统计学人才，他们不单单要掌握一定的经济管理方法，同时还需要有“参与型”的意识，在实践中获得更多的经验。由于经济管理理论的课程是非常复杂的，所以为了更好地帮助学生掌握和统计学相关的理论，在课程设置的时候就要有目的地选择那些和统计学关系最为密切的并且具有很强的实用价值的学科，来设置经济管理理论课程。第三，设置最佳的统计学专业课程。统计学作为一门研究型极强的科学方法，在对其进行课程设置的时候要从多方面进行综合的考虑，保证统计学的课程设计实现最佳的学习效果。在设置的时候要对以下方面进行综合的考虑：(1)选择最佳的统计方法论基础课程，以满足学生学习统计学的基本知识需求；(2)要设置相关的社会经济统计学基本理论，可以有效地实现对统计学知识的延伸；(3)选择出那些具有远大发展空间的行业的统计方法理论课程，帮学生通过实例来更好地学习统计学，并掌握一定的分析能力；(4)与宏观经济统计核算相关的课程。设置以上课程是由浅到深的渐进模式，不仅有效地将统计学的知识体系进行点与面的有效结合，同时也是对统计学“参与型”课程意识的重要体现。这样的课程设置，可以帮助学生更好地学习和掌握统计学。第四，注重技能性和操作性课程的设置。财经类专业的统计学在注重统计学理论学习的同时，还需要加强落实操性课程的设置，实现学与练的最完美的结合。技能性和操作性课程作为统计学课程最完备的补充，它的主要目的是对学生进行与统计学相关的实践或者操作性训练，帮助学生更好地巩固所学的统计学知识。同时，还可以借助相关的统计软件或者多媒体等对学生的技能性进行综合的训练，帮助学生练就熟练的技能。

2.2财经类专业统计学教材的改革

课程建设的核心部分就是教材建设，教材在统计学的学习和改革中占据着重要的地位。随着我国教育改革理念的深入开展以及教学大纲的不断修改，财经类专业统计学的教材也随着不断进行更新。统计学的内容会随着经济的发展变化而变化，它的内容会根据一定时期内国民经济核算体系最新的、最先进的研究成果来进行更新或者完善。与传统的统计学教材相比，目前的统计学教材具有以下显著特点：首先，教材的内容更为明确地突出大统计学的思维，并且彻底地与社会经济统计学的知识框架相脱离，这样就不用再受传统思维和知识框架的束缚，能够更好地对社会经济统计和数理统计这二者之间的关系进行协调；其次，将统计学研究的最新理论成果及时地补充进教材中，及时地对教材的知识进行更新和完善，并且对统计学的基本范畴进行了严格的规定，将那些没有实用价值的、一些标志性的概念全数删去，更加强调了变量这一概念。与此同时，教材还对统计学所要研究的目标、统计学与其他学科课程之间的关系进行了科学系统的论述，这样就可以让学生更加一目了然地对统计学的理论知识进行了解和掌握。最后，在统计学教材中加入了多种统计分析方法和对各种统计学分析方法原理的讨论，这样有助于帮助学生掌握更多的知识；另外，在统计学教材中还突出了对统计学基本思想的分析和探究，帮助学生更好地在实践中应用所学的理论知识，将学与练进行完美的结合。

2.3建设统计学试题库

随着统计学课程和教材的不断改革和完善，部分高校在完成以上两个环节的同时，还创新性地建设了统计学的试题库，并且积极地将这一板块进行补充和完善，使试题库建设取到了显著的成就，这样就可以为有效开展“考教分离”这一环节打下了坚实的基础。目前，我国高校的统计学试题库建设主要有两种：其一就是一种可以根据试题库内的试题进行随机的自由组合生成试卷的方式，这套试题里基本上包含有单项、多项选择题、填空题、判断题、简答题、论述题和计算题等多种类型的题型，并且所生成的试卷会覆盖统计学所学的全部知识，不会出现内容的重复或者遗漏。这类试题库主要是用来考察学生对知识的掌握程度和学习成果的，一般用于期末考试等。其二就是试题库的试卷都是已经生成的成套试题，这一类的题型基本上是以考察学生的分析和应用能力为主，比如这类试题都会设置一些有针对性的开放试题，让学生用所学的知识进行回答，注重对学生分析问题的能力和知识应用能力的考察。另外，财经类专业的统计学在学习的过程中会经常地开展一些与统计学相关的科学研究，这样可以帮助学生对统计学知识进行深入的探究和学习，为学生以后进行深一步的研究打下良好的基础。

3结语

第3篇

本科毕业论文是高等学校人才培养计划的重要组成部分，是本科教学过程中最后一个重要的教学实践环节，是学士学位授予的一个重要依据。[1，2]然而，相较于其他教学环节，毕业论文没有受到足够的重视，从而导致该环节存在着一些问题。[3]本文将以中央民族大学统计学专业毕业论文为例，在分析其现状的基础上，找到问题并提出相应的建议。

中央民族大学统计学本科专业设置于2003年，目前已有六届毕业生。经过学院和学校层面的努力，统计学专业作为新办专业取得了较快发展，所培养的学生具有较好的专业能力和综合素质，近四成学生继续读研深造，就业的学生大都在专业对口的工作岗位上，就业率一直在85%左右。

本科毕业论文环节在培养方案中是6个学分。学生在第七学期开始选择指导教师以确定毕业论文题目。经过前6个学期的系统理论学习，统计学专业学生已基本掌握了统计学的基础理论和基本方法，具备了正确的统计思想和较强的统计软件应用能力，以及运用所学的理论和方法解决实际问题、文献检索和资料查询等综合能力。本科毕业论文的写作就是统计学专业学生将上述基础和能力进一步深化与升华的重要过程，从而培养学生的创新能力和实践能力，使学生的知识、技能和素质得到进一步的充实和提高，同时也是衡量学校教学质量和办学水平的重要指标。因此对如何提高毕业论文质量进行研究是必要和有意义的。[4]

一、统计学专业毕业论文质量的现状分析

从论文完成情况来看，每届的毕业论文基本都能达到论文教学环节的要求，通过对中央民族大学统计学专业2007～2011年四届毕业生的毕业论文进行分析，发现毕业论文及格率为99.18%。

从毕业论文研究的类型来看，主要分为两大类：理论研究型论文和实证型论文，理论研究型论文表现为总结和论述现有统计理论问题，表述理论研究的成果，或应用理论对现实问题进行分析、说明，并提出自己的思考；实证型论文主要表现为针对某一特定的实际目的或目标，运用所学统计的理论和方法，对经济、管理、金融、医学、生物、工程、环境等领域进行统计调查、统计信息管理、数量分析等。本文由收集整理

从论文知识点范围的分析来看，学生论文绝大多数是统计专业问题，极少数是其他数学分支的问题。从中央民族大学历届统计学专业学生的毕业论文情况分析，发现毕业论文中研究其他数学分支的问题占总数的6.50%，主要包括：一是其他科目的应用研究（数学分析、常微分方程、运筹学及空间解析几何等），占总数的1.63%。二是数学专业教育和数学思维的研究，占总数的4.87%。研究统计学专业问题的毕业论文占绝大部分，比例为93.50%，选题内容广泛且多为社会热点问题，涉及经济、社会、医疗卫生、教育发展、旅游、基础设施建设等多领域，由于受学校人文环境影响，很大比例的学生对少数民族地区的经济、社会、民生等问题进行了统计分析，约占总学生人数的30.08%。所使用的分析方法主要集中于抽样调查、回归分析、多元统计方法、聚类分析、判别分析等常用统计方法。

此外，统计分析显示学生成绩普遍偏高，统计学专业学生的毕业论文，尤其是实证类论文，存在着可以大量使用背景介绍和统计软件分析结果的特点，因此，一些论文没有创新性和学术含量，但具有较大的篇幅，与理学院其他专业的毕业论文成绩比较，其平均成绩相对较高，约80.42分。

二、统计学专业毕业论文存在的问题

毕业论文的质量问题关系到本科人才的培养规格和目标，直接体现了学生本科阶段的学习成果，是衡量教学水平、学生毕业与学位资格认证的重要依据。通过对论文和考评结果的具体分析，发现学生的毕业论文在创新性、理论深度及论文写作常识多方面存在问题。具体表现为：

1.创新性不够

学生的毕业论文表现为理论性研究非常少，大都是实证型论文，并且多是简单的统计方法应用，缺少创新性研究和思考。从中央民族大学历届统计学专业学生的毕业论文来看，理论研究型论文只占4.89%，与实证型论文的比例为1︰19.45，比例悬殊，体现了学生在毕业论文大的选题过程中，避重就轻，缺乏创新的特点。如每年都有一定数量的学生选择“我国人均gdp的预测”这类针对某经济指标进行预测的题目，论文的主要内容就是利用arma、灰色预测或者趋势外推方法等一种或多种方法对时间序列数据做简单建模和分析，论文没有对指标本身的意义以及国内国际的社会经济形势进行综合分析。这种方法简单套用性质的论文占有很大的比重。

2.选题过大、内容空泛，缺乏深入研究，存在抄袭、拼凑现象

有些学生在选择研究课题时，往往不能根据自身的专业知识结构特点和社会实践情况进行准确定位，只是一味的盲目的选择一些过大过空的社会热点问题，因此难以看到所要研究的问题的本质。如有的学生针对cpi做研究，没有深入了解问题的实质，只是收集了一些文献，很难提出自己的观点或研究角度，造成了材料堆积且过于散乱，论文变成了一些材料的简单拼凑。有些论文针对某一社会经济问题进行研究，论文的主题只是针对现有数据利用简单的统计方法进行分析，对数据的质量和可靠性以及方法的适用性不做针对性讨论，对所得的结论也不结合社会经济现实情况进行分析，导致论文质量不高。

3.相对前沿的分析方法利用较少

前沿的分析方法利用较少，通过毕业论文的写作，统计分析能力没有实质性提升。学生论文使用的统计方法主要集中于回归分析、聚类分析、判别分析、相关性分析等，其中回归分析方法占有非常大的比例，约41.46%，其他各统计方法使用的比例分别为：聚类分析为5.69%，判别分析为7.32%，相关性分析为14.63%，多元统计方法为2.44%，时间序列分析为3.25%，极少有学生使用教科书外的相对前沿的分析方法。

4.论文写作上存在结构不合理、没有相关研究介绍、创新点表述不清、参考文献不会正确标注等问题

从学生的毕业论文来看，论文写作不规范，专业性差。主要存在论文形式不规范、结构不合理、题目含糊、有些论文杂乱无章、口语化严重、可读性差等问题。

三、存在问题的原因分析

针对上述问题，统计学系通过对论文进行详细审查以及组织指导教师和学生座谈，发现毕业论文出现以上问题的主要原因包括以下几方面：

1.学生对论文不够重视

部分学生由于忙于考研学习而无暇顾及毕业论文的研究，还有部分学生由于忙于外出找工作、实习而无心认真撰写论文。论文撰写所需的必要时间难以得到保障，因此学生应付了事，从而无法保证论文的深度。此外，还有部分学生认为毕业论文只是一个教学环节，与考研的好坏无关，存在只要写了论文，教师都会让自己通过的侥幸心理，在思想上没有引起足够的重视。

2.缺乏指导教师的针对性指导

指导教师所带毕业生人数过多，使得导师的工作量呈现超负荷状态，无法保证每个学生毕业论文的质量，从而致使部分学生的论文规范性较差，没有对存在的问题反复修改，使得学生论文存在诸多问题。

3.学生的专业训练还不够

大部分本科生没有经历过论文的写作训练，写作水平较低，不了解学术论文的规范性及其格式，不知如何从科研的角度构思文章、组织材料、安排结构，使得相当一部分学生的毕业论文表达的观点不够准确清楚，论据亦不能很好地支持论点。另外，一些同学为了完成任务，直接将在网络中搜索到的资料不假思索的拼凑在一起，使得内容不成体系，观点混乱。

四、提高毕业论文质量的建议和实践

1.加强毕业论文重要性的宣传，提高学生的重视度

加强对毕业论文重要性的认识有助于提高本科生毕业论文的质量。通过讲座、课堂传授等形式，让学生意识到毕业论文的实践性和综合性是任何教学环节都不能替代的，是提高发现问题、分析问题、解决问题能力的有效途径，更是进行个人综合素质提高的必不可少的重要环节，[4]从而使学生在思想上认识到毕业论文的重要性，投入更多精力进行毕业论文设计。

2.选题和教师的科研项目相结合，提高论文的创新性

在选择课题时，为了能充分发挥学生的主观能动性，可以让学生根据自身的特点，与指导教师协商，结合导师的研究方向制定课题方案。统计学专业的教师一般除了申请国家自然科学基金和国家社会科学基金这类对理论性和创新性要求较高的项目以外，很多教师还主持或参加有相应的应用研究类项目。应用类项目大都需要实地调研（以及问卷涉及和数据分析）或者大量的数据分析和建模。引导学生参加这类项目来设计和完成自己的本科毕业论文，能够激发学生的科研热情和创新潜力。此外，鼓励和引导一些成绩较好，如让具备保研资格的学生参加教师的科研讨论班或者课题组，选择一些具有一定难度的理论问题进行研究，可以使学生了解本学科的发展方向和最新动态。最近两年，越来越多的学生，特别是具备了保研资格的学生，在大四上学期就能投入到项目和毕业论文的写作中。

3.重视平时实践教学环节，培养学生的实践能力、发现问题以及解决问题的能力

为了提高学生的学习兴趣以及对问题的分析、解决能力，广泛开展了丰富多彩的社会实践活动，使学生尽可能早地接触与本专业有关的实际工作，切身体会到如何将理论与实际相结合，了解本学科的实际业务，从而提高自主学习能力，加强专业知识的把握。结合学校的实际情况，积极鼓励学生在大二和大三阶段参加校级和国家级的全国大学生数学建模竞赛，申请“中央民族大学本科生研究训练计划项目”、“北京市大学生科学研究计划项目”和“国家大学生创新性试验计划项目”。项目的申请和实施以及研究报告的写作，对学生来说都是一个很好的锻炼。目前，统计学专业本科生的参与率在70%以上。此外，建立专业实习基地可以提高学生利用专业知识分析和解决实际问题的能力。这些环节的设计和实施都有力地保障了学生本科毕业论文的水平和质量。

4.加强学生科技论文写作训练

加强平时课堂上大作业的规范化，潜移默化培养学生科技论文的写作能力。通过平时的实践活动，如学生数学建模以及大学生创新实践等各类实践

性项目来提高学生的论文写作能力。

5.实施激励措施，激发学生的兴趣和主动性

针对那些参与实际课题的学生，学院鼓励指导教师根据学生的完成情况以劳务费的形式给予其奖励，另外积极鼓励毕业论文质量优秀的学生进行投稿发表。此外，还需对答辩程序和评分标准进行规范化，建立优秀毕业论文指导教师和优秀毕业论文奖励制度，以形成积极的导向作用，充分调动指导教师和学生的积极性。

第4篇

关键词：非统计专业；统计学；教学

近年来，统计方法在社会上尤其是在市场经济活动中的应用越来越广泛，迅速的扩大到企业管理、市场营销、金融、证券、保险等领域，统计学这门学科也已经成为高等院校经济、管理、工程等专业必须开设的专业基础课之一。然而目前统计学课程教学过程中普遍存在着一些问题，例如，学生的定量分析能力还相当欠缺等。本文试图在查找教学过程中存在问题的基础上，寻找有效的改进措施。

一、非统计专业统计学教学过程中存在的问题

1.1学生对统计学不够重视

1.2课程内容不够规范

1.3教学方法不够多元化

1.4考试形式和方法过于单一

1.5文、理科学生的构成比例问题

二、非统计专业统计学教学方法初探

2.1结合专业制定教学目的，完善教学内容设置

2.2在课堂中适当的穿插案例教学

2.3在教学中适当地安排社会实践

2.4将课堂教学与统计分析软件相结合

第5篇

>> 我国管理科学与工程博士学位论文的共词聚类分析我国科技前沿领域博士学位论文概况分析对我国档案学核心期刊电子文件保护研究论文的统计分析我国档案学硕博学位论文研究热点透视 2001—2010年我国体育学博士学位论文被引频次统计分析 2008年～2012年我国高校档案学研究生统计分析我国图书馆学硕博士学位论文研究热点可视化分析我国图书馆学情报学博士学位论文研究方法调查分析从博士学位论文看我国近年高等教育研究的发展我国首批武术博士学位论文在沪答辩博士学位论文匿名评审的总结与思考我国档案学教育论文计量分析我校创优秀博士学位论文资助的实践与探索全国优秀博士学位论文的计量分析与思考近十年中国旅游类博士学位论文分析与展望全国优秀博士学位论文(生物学类)获奖的要领剖析北京中医药大学博士学位论文参考文献的调查与分析中国优秀博士学位论文计量分析全国优秀博士学位论文校际与省际分布特征分析 2006-2011年比较方法在我国档案学研究中的应用统计分析常见问题解答当前所在位置：l.

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第6篇

关键词：高职高专；统计学；教学

统计学作为经济类、管理类学生的一门必修的专业基础课，它的作用是很重要的。但是针对不同的学生群体，教师应当采用不同的教学方法。高职高专教育和普通本科教学存在着很大的区别，本科院校在具体授课过程中主要以理论为主，而高职高专院校则以实践为主，强调学生学有所用。

前者针对的对象主要是一些学习基础好、接受能力强的学生，而后者针对的对象则是学习能力和接受能力相对弱的学生，这要求教师在教学过程中针对不同的对象采用不同的教学方法。本文意在分析高职高专统计学教学的一些特点以及应该采用的教学方法。

一、用通俗简洁的语言进行教学

统计学是一门对客观实际进行调查、分析和研究，找出事物的发展规律，并在此基础上做出预测或决策的学科。它作为经济管理类专业核心课程之一，一直被学生认为是枯燥而难学的课程。

传统的统计学教学过于注重统计指标的计算统计理论的演绎，使学生深陷繁复的计算中，对于如何运用统计方法和统计工具解决实际问题则很少讲到。教师在具体授课过程中一般都津津乐道于统计学基本概念的阐述和统计公式的推导，使用的语言都非常专业化、学术化。对一部分学生来讲，他们认为教师的语言是晦涩难懂的。由于高职高专院校招生分数相对较低，高职高专院校的生源质量与一般本科院校相比总体水平偏低，参差不齐异常突出。

针对这一现实状况，对高职高专学生的教学要用简洁、通俗的语言。这是高职高专教学最基本的要求。语言一定要简洁、通俗，只有这样才符合高职高专学生的实际情况，而且这种语言形式要贯穿讲课的始终，不管是讲授统计思想、统计概念还是讲授统计公式。可以把公式具体化，删繁就简，挑选重点有代表性地着重讲解，而没有必要对每一个公式都推导其来龙去脉。还可以通过不断地举例来解释说明统计概念的实际意义，使学生活学活用。另外教师在上课过程中应该多用些提问句、疑问句，引导学生发现问题、提出问题，培养学生提问问题的能力。

教师还要和学生互动，一起探讨问题、解决问题，这样可以激发学生的学习积极性，提高教学效率。统计学的灵魂在于与经济管理类各实质学科相结合，用统计方法去分析、解决问题。所以教师在讲课时可以与学生熟知或学过的课程联系，这样更加便于他们理解、掌握所学的统计学知识，并且能把所学过的知识融会贯通其中。

二、案例教学法

案例教学法就是教师通过分析案例，激发学生参与讨论、分析，让学生从自己的亲身体验中理解理论知识。这个方法在高职高专的授课过程中运用得非常广泛，普遍反映效果良好，具有很高的推广价值。

在高职高专统计学教学过程中，使用案例教学法。

首先，要做好准备工作，就是精心选择适当的案例。所谓的适当是指：一要和所讲述的理论知识联系密切；二要难度适中，但要有综合性，不能只针对某个具体定义而编写，因为案例太容易就没有挑战性，不深入讨论就学不到东西，太难就会让一部分学生知难而退，不参与讨论；三是尽量选择学生感兴趣的题材，所选的案例必须是真实发生过的事件，而不能是一个虚构的故事。

其次，要组织好案例教学的课堂教学。教师的角色需要发生变化，要从教师的角色转化为一个普通学生，让自己参与其中，充分调动学生的积极性、主动性和自觉性，放手让学生自由讨论。当学生提出问题时，不要直接作答，而是引导学生互答问题和辩论，让学生通过讨论、分析，自觉地运用所学的理论知识，自觉地归纳总结。第三，还要注意在案例课结束以后，要让同学们写总结，把课上所运用的理论知识，在讨论中领悟到的东西，以及自己归纳总结的东西书面化，只有这样才能达到好的教学效果。

三、多媒体教学

多媒体教学以其不可替代的优越性正在逐步取代传统的利用黑板、粉笔的教学模式。利用多媒体教学就可以把授课重点转向过去传统教学顾及不到但实际上更加重要的方面，即从过去主要针对统计学概念和方法的理解转向使学生深入理解和掌握各种统计方法的实际应用。

多媒体教学的关键是教学课件的制作。为了达到更好的教学效果，作为教师应该自觉地学习并掌握教学课件的制作：

首先，要学会运用PowerPoint,并且充分运用PowerPoint的动画功能，这些动画功能可以吸引学生的注意力。

其次，由于运用多媒体演示课件或幻灯片信息的流量大、速度快，接受起来有些难度，学生可以不再记笔记，而是将不明白的作标记，课件可以让学生课下拷贝，以便于复习。

在教学实践中，还可以选择一些分析软件，例如Excel办公软件。Excel是《计算机文化基础知识》中的一部分，高职高专的课程普遍把《计算机文化基础知识》这门课程安排在大一上学期，而《统计学》这门专业基础课则安排在大一下学期或大二开设。所以在学习《统计学》时，学生都已对Excel的使用比较熟悉，在具体授课时教师只需把其中的统计分析功能介绍给学生，再演示一些实例，学生一般很快就能掌握，另外，还可以通过让学生操作来检查教学效果。

四、注重实践操作

高职高专教育是培养行业基层技术型应用人才的一种教育形式，因此，高职高专教学中实际操作技能培训的学时所占的比例相对高于普通的学历教育，即其教学目的应在于强化学生的实际动手操作技能。但是现实情况是很多高职高专院校的培养目标和普通本科院校的培养目标重叠，重理论轻实践，实际操作能力很差。

高职高专的学制一般为3年，而学生的基础较差，理论上也很难实现预期的培养目标。这使得很多高职毕业生难就业，越来越多的高职院校已经注意到这个问题。山东英才职业技术学院每个专业都建有相对应的实验实训室。教师在具体的教学过程中可以充分利用实验室，让学生通过上机操作来巩固所学知识。

此外，教师还要充分利用学校给学生联系的实训基地，让学生真正地接触现实，了解所学的知识在实际工作中的运用。还可以就具体问题，模拟问卷调查，从得到的调查数据里运用统计知识、统计方法进行分析，得出结论。例如：工商管理专业在教学过程中就曾组织过学生就生活费的花费问题做过调查，在具体调查过程中考查学生都是用了哪些统计方法，效果很好。

参考文献：

姚波。建构以市场为导向的高职专业模式[J].西安财经学院学报，2003,（2）.

董芸。注重理论教育强调动手能力———浅谈高等职业教育非统计专业统计学的教学方法[J].苏州职业大学学报，2005,（1）.

第7篇

统计学论文2000字(一)：影响民族院校统计学专业回归分析成绩因素的研究论文

摘要：学习成绩是评价学生素质的重要方面，也是教师检验教学能力、反思教学成果的重要标准。利用大连民族大学统计学专业本科生有关数据（专业基础课成绩、平时成绩和回归分析期末成绩），建立多元線性回归模型，对影响回归分析期末成绩的因素进行深入研究，其结果对今后的教学方法改进和教学质量提高具有十分重要的指导意义。

关键词：多元线性回归；专业基础课成绩；平时成绩；期末成绩

为了实现教学目标，提高教学质量，有效提高学生学习成绩是很有必要的。我们知道专业基础课成绩必定影响专业课成绩，而且平时成绩也会影响专业课成绩，这两类成绩与专业课成绩基本上是呈正相关的，但它们之间的关系密切程度有多大？它们之间又存在怎样的内在联系呢？就这些问题，本文主要选取了2016级统计专业50名学生的四门专业基础课成绩以及回归分析的平时成绩和期末成绩，运用SPSS统计软件进行分析研究，寻求回归分析期末成绩影响因素的变化规律，拟合出关系式，从而为强化学生的后续学习和提高老师的教学质量提供了有利依据。

一、数据选取

回归分析是统计专业必修课，也是统计学中的一个非常重要的分支，它在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。因此研究影响统计学专业回归分析成绩的相关性是十分重要的。

选取了统计专业50名学生的专业基础课成绩（包括数学分析、高等代数、解析几何和概率论）、回归分析的平时成绩和期末成绩，结合多元线性回归的基础理论知识[1-2]，建立多元回归方程，进行深入研究，可以直观、高效、科学地分析各种因素对回归分析期末成绩造成的影响。

二、建立多元线性回归模型1及数据分析

运用SPSS统计软件对回归分析期末成绩的影响因素进行研究，可以得到准确、科学合理的数据结果，全面分析评价学生考试成绩，对教师以后的教学工作和学生的学习会有较大帮助。自变量x1表示数学分析成绩，x2表示高等代数成绩，x3表示解析几何成绩，x4表示概率论成绩，x5表示平时成绩；因变量y1表示回归分析期末成绩，根据经验可知因变量y1和自变量xi，i=1，2，3，4，5之间大致成线性关系，可建立线性回归模型：

（1）

线性回归模型通常满足以下几个基本假设，

1.随机误差项具有零均值和等方差，即

（2）

这个假定通常称为高斯-马尔柯夫条件。

2.正态分布假定条件

由多元正态分布的性质和上述假定可知，随机变量y1服从n维正态分布。

从表1描述性统计表中可看到各变量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的标准差分别为10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的标准差为8.141；有效样本量n=50。

回归分析期末成绩y1的多元回归模型1为：

y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3

+0.334x4+0.347x5

从表2中可以看到各变量的|t|值，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，通过t分布表可以查出，自由度为44的临界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代数x2的|t|值为0.651小于t？琢/2（44），因此x2对y1的影响不显著，其他自变量对y1都是线性显著的。下面利用后退法[3]剔除自变量x2。

三、后退法建立多元线性回归模型2及数据分析

从模型1中剔除了x2变量，多元回归模型2为：

y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）

在表4中，F统计量为90.326，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的临界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自变量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回归模型2的线性关系是显著的。

四、结束语

通过对上述模型进行分析，即各个自变量对因变量的边际影响，可以得到以下结论：在保持其他条件不变的情况下，当数学分析成绩提高一分，则回归分析成绩可提高0.242分[4-5]；同理，当解析几何成绩、概率论成绩和平时成绩每提高一分，则回归分析成绩分别提高0.149分、0.377分和0.293分。

通过对学生专业基础课成绩、平时成绩与回归分析期末成绩之间相关关系的研究，一方面有利于教师把控回归分析教学课堂，提高教师意识，注重专业基础课教学的重要性，同时，当学生平时成绩不好时，随时调整教学进度提高学生平时学习能力；另一方面使学生认识到，为了更好地掌握回归分析知识，应加强专业基础课的学习，提高平时学习的积极性。因此，通过对回归分析期末成绩影响因素的研究能有效的解决教师教学和学生学习中的许多问题。

统计学毕业论文范文模板(二)：大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨论文

摘要：互联网技术、物联网技术、云计算技术的蓬勃发展，造就了一个崭新的大数据时代，这些变化对统计学专业人才培养模式的变革起到了助推器的作用，而数据挖掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案。本文基于数据挖掘课程的特点，结合实际教学经验，对统计学本科专业开设数据挖掘课程进行教学探讨，以期达到更好的教学效果。

关键词：统计学专业；数据挖掘；大数据；教学

一、引言

通常人们总结大数据有“4V”的特點：Volume（体量大），Variety（多样性），Velocity（速度快）和Value（价值密度低）。从这样大量、多样化的数据中挖掘和发现内在的价值，是这个时代带给我们的机遇与挑战，同时对数据分析技术的要求也相应提高。传统教学模式并不能适应和满足学生了解数据处理和分析最新技术与方法的迫切需要。对于常常和数据打交道的统计学专业的学生来说，更是如此。

二、课程教学探讨

针对统计学本科专业的学生而言，“数据挖掘”课程一般在他们三年级或者四年级所开设，他们在前期已经学习完统计学、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等课程，所以在“数据挖掘”课程的教学内容选择上要有所取舍，同时把握好难度。不能把“数据挖掘”课程涵盖了的所有内容不加选择地要求学生全部掌握，对学生来说是不太现实的，需要为统计学专业本科生“个性化定制”教学内容。

（1）“数据挖掘”课程的教学应该偏重于应用，更注重培养学生解决问题的能力。因此，教学目标应该是：使学生树立数据挖掘的思维体系，掌握数据挖掘的基本方法，提高学生的实际动手能力，为在大数据时代，进一步学习各种数据处理和定量分析工具打下必要的基础。按照这个目标，教学内容应以数据挖掘技术的基本原理讲解为主，让学生了解和掌握各种技术和方法的来龙去脉、功能及优缺点；以算法讲解为辅，由于有R语言、python等软件，学生了解典型的算法，能用软件把算法实现，对软件的计算结果熟练解读，对各种算法的改进和深入研究则不作要求，有兴趣的同学可以自行课下探讨。

（2）对于已经学过的内容不再详细讲解，而是侧重介绍它们在数据挖掘中的功能及综合应用。在新知识的讲解过程中，注意和已学过知识的融汇贯通，既复习巩固了原来学过的知识，同时也无形中降低了新知识的难度。比如，在数据挖掘模型评估中，把混淆矩阵、ROC曲线、误差平方和等知识点就能和之前学过的内容有机联系起来。

（3）结合现实数据，让学生由“被动接收”式的学习变为“主动探究”型的学习。在讲解每种方法和技术之后，增加一个或几个案例，以加强学生对知识的理解。除了充分利用已有的国内外数据资源，还可以鼓励学生去搜集自己感兴趣的或者国家及社会大众关注的问题进行研究，提升学生学习的成就感。

（4）充分考虑前述提到的三点，课程内容计划安排见表1。

（5）课程的考核方式既要一定的理论性，又不能失掉实践应用性，所以需要结合平时课堂表现、平时实验项目完成情况和期末考试来综合评定成绩。采取期末闭卷理论考试占50%，平时实验项目完成占40%，课堂表现占10%，这样可以全方位的评价学生的表现。

三、教学效果评估

经过几轮的教学实践后，取得了如下的教学效果：

（1）学生对课程的兴趣度在提升，课下也会不停地去思考数据挖掘有关的方法和技巧，发现问题后会一起交流与讨论。

（2）在大学生创新创业项目或者数据分析的有关竞赛中，选用数据挖掘方法的人数也越来越多，部分同学的成果还能在期刊上正式发表，有的同学还能在竞赛中取得优秀的成绩。

（3）统计学专业本科生毕业论文的选题中利用数据挖掘有关方法来完成的论文越来越多，论文的完成质量也在不断提高。

（4）本科毕业生的就业岗位中从事数据挖掘工作的人数有所提高，说明满足企业需求技能的人数在增加。继续深造的毕业生选择数据挖掘研究方向的人数也在逐渐增多，表明学生的学习兴趣得以激发。

教学实践结果表明，通过数据挖掘课程的学习，可以让学生在掌握理论知识的基础上，进一步提升分析问题和解决实际问题的能力。

第8篇

在医学论文写作中,医学统计学方法应用是必不可少的,正确使用能保证科研工作顺利进行,并使科研成果更具有科学性、代表性和可靠性。反之,如果使用不当或者误用,会直接影响研究结果的质量,反而会使读者产生误解,甚至有时会导致错误的结论。近年来，医学统计学方法在医学科研中的应用越来越受到国内广大医学科研工作者的重视，统计分析结果表达已成为医学论文中一个不可缺少的重要组成部分。医学统计学是评价医学科技论文质量优劣的重要依据，然而从近年发表的论文来看,有不少作者对统计方法的使用还不熟悉,实际应用中统计方法滥用、错用和误用的情况时有发生[1]。据国外20世纪60年代到80年代对不同医学期刊的调查，有统计学错误的论文比例最高者达66％，最低者也有20％[2-4]。国内有学者对5种中华医学会系列杂志论著中统计学方法的应用状况进行了调查，结果显示，1985年统计错误的论文比例为24％,1995年为36％[5]。这些调查研究均说明统计方法误用的严重性以及正确应用的紧迫性。国外从20世纪70年代起就有针对医学论文的科研设计与统计方法应用情况的调查研究，国内学者也进行了相关研究[6]。这种研究有助于及时了解医学科研论文中统计方法的应用质量，发现存在的问题，提高医学科研工作者应用统计方法的水平。笔者总结了近年来已发表的医学科技论文中常见的统计学问题，希望能引起各位专家学者和临床医生的共识与重视，促进我国医学期刊质量的提高。

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]。#p#分页标题#e#

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

统计分析的结果是无效假设或是不能无效假设。无效假设在一般的统计检验为两组总体参数相等。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，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]。#p#分页标题#e#

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]。

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

第9篇

[关键词] 医学期刊统计学问题编辑

[中图分类号] G230 [文献标识码] A [文章编号] 1009-5853 （2013） 05-0067-03

医学统计学是一门以统计学原理和方法为基础，探索医学科研工作中遇到的有关数据的收集、整理和分析方法的应用科学，又可被看成一个收集信息、处理信息、分析信息，进而从中提炼和总结分析出新的信息的过程[1]。随着医学科研水平和医疗技术水平的不断提高，医学科研和临床实际工作中，人们对待科学的态度逐渐从原来的“经验主义”转变为“论据先行原则”，无论是在一些医学相关学科的基础实验中，还是在一些临床疾病的诊治等工作中，人们遇到问题时不再“想当然”，而是首先考虑为什么，有何依据，而这些依据大多需要通过统计学中的信息收集、整理、分析来提供。因此，医学统计学在医学工作中的地位越来越重要，统计学应用的正确与否直接影响着医学科研结论的科学性、严谨性和可靠性，具体到医学期刊方面，就会出现因统计学应用不恰当而导致医学期刊不严谨、不科学、不可靠和不具有影响力[2]。鉴于医学统计学在医学期刊中的重要地位，作者结合《肿瘤基础与临床》杂志2011年的240篇文章中出现的统计学问题，对目前我国医学期刊中常见的统计学问题进行分析，同时提出一定的解决方案，为医学编辑工作能力的提高以及医学期刊整体水平的上升提供一定帮助。

1 医学期刊中常见统计学问题

统计学的误用、错用和不用问题广泛存在于许多医学期刊中，统计学错误率处于较高水平，有文献报道期刊论文统计学错误率为38%—80%，而且统计学问题的种类几乎涉及统计学的每个方面，包括实验设计不合理、未进行统计学处理、统计分析软件未介绍或介绍不清、统计学数据的描述方法不当、统计学方法的描述不清或错用、统计值或P值不全或描述不清、统计学结果分析或描述错误等[3-4]。王倩等[5]对5种“中华”系列杂志刊登的文章的统计学应用进行回顾性分析，发现1985年统计学方法应用的错误率占24%，1995年占36%。沈进等[6]选取8种医学期刊，分析发表于1998年至2005年的544篇论著文章的统计学方法应用情况，结果显示，136篇的统计学出现明显错误，错误率达到25%，其中以资料处理方法不当所占比例最高，达到61.76%，其次为图表错误、未作统计学处理等。我刊2011年刊登的240篇论文中，排除个案报道、教学论文、棕色行论文36篇，剩余的204篇论文中有126篇论文采用了统计学处理，占61.76%（126/204），现结合本刊统计学应用现状针对医学期刊中常见的统计学问题进行分类分析如下。

1.1 统计研究设计不合理问题

大多数非统计学专业的学者在进行统计研究设计（包括实验设计、调查设计、临床试验设计）时仅仅从本专业的角度考虑，根据主观想要得到的结果进行分组设计，而完全没有考虑该实验设计的可行性、组间数据是否具有可比性等问题，主要表现在实验设计时不遵循随机化原则、未设置对照或对照不合理、均衡性原则贯彻不彻底等[7]。常见的统计研究设计不合理问题包括缺少对照或对照不合理、单因素设计取代多因素设计、样本量选择不具有代表性或样本量不足等[8]。例如，本刊《SMO蛋白及mRNA在食管癌鳞状细胞癌组织中的表达及意义》一文，在实验分组设计时未对各组间数据是否具有可比性进行统计学分析。

1.2 未进行统计学处理问题

许多医学期刊论文虽然也进行了分组设计、设立对照等，但是文中未说明采用何种统计方法，也未对这些数据进行统计学处理，仅仅通过对实验所得的实际数据的直观判断就得出结论[9]。例如，本刊《肺尖癌26例疗效分析》一文中，作者在分析不同治疗方法对肺尖癌的疗效时并未采用任何统计方法，而是直接得出了“综合治疗较单纯治疗更能延长肺尖癌患者生存期”的结论，这不符合现代医学科研的结论需有据而立的原则。

1.3 统计方法的描述不具体或错用问题

1.3.1 统计方法的描述不具体

一些医学期刊论文中列出的统计方法过于简单，甚至未列出，主要有以下几种情况[10-12]：在“材料与方法”部分中的“统计学处理”中未列出所用的统计学软件或仅列出所用软件而未说明所用软件的版本；对于何种数据采用何种统计方法仅笼统描述，未具体列出文中的那些数据应该用何统计方法；对于定量数据仅列出采取t检验或方差分析，而未列出是否进行正态性检验和方差齐性检验；对于两组定量数据无论是应该采用成组设计t检验还是配对设计t检验，均仅描述为“两组定量数据比较采用t检验”；对于两组或多组定性数据的比较，无论是仅需用 2检验，还是需要采用矫正 2检验或 2分割检验，均描述为“两组或多组定性数据的比较采用 2检验”；统计学符号书写不规范，例如，根据GB/T3358-82，F检验、P值、 2检验、t检验等中的字母应为斜体，不符合上述规定的书写均为错误情况，这在论文中非常普遍；未列出检验水准，检验水准是事先设定的判断小概率实践的标准，实际意义是允许犯假阳性错误概率的最大值，需要根据不同的研究目的进行设定。例如，本刊《 -连环蛋白和层粘连蛋白的表达与垂体腺瘤侵袭性的关系》一文在“统计学处理”仅说明数据的比较采用t检验，而未说明t检验的类型。

1.3.2 统计方法的错用

一些医学期刊论文中的统计方法的应用存在明显的错误。对于所有定量数据，常见的错误有[13-14]：无论是否符合正态分布、是否方差齐，一律盲目应用t检验或单因素方差分析等参数检验方法进行比较分析；无论数据分为几组，一律采用t检验进行比较分析，把其当做定量数据比较的万能工具；无论各组数据是何关系，一律采用成组设计t检验或单因素方差分析。例如，本刊《癌症相关性乏力与TGF- 1的关系分析》一文中，定量数据进行比较分析之前未说明是否进行了方差齐性检验和正态性检验。对于所有定性数据，常见的错误有：把 2检验当做所有定性数据的万能统计工具，忽略了其应用的前提条件是， 2检验适用于正态分布的定性数据，且样本量最好>40，列联表数据进行 2检验时不能有1/5以上的格子其理论频数

1.4 统计结果的描述及分析错误问题

许多医学期刊论文中均可见到统计结果的描述或分析错误，常见的有以下几种[15-17]：1）对于定量数据应当根据是否符合正态分布而采用不同的描述方法，符合者一般采用“均数±标准差”或“均数±标准误”表示，而不符合者则采用中位数和四分位间距来进行表示，不按上述规定进行描述者均属于错误描述；2）对于定性数据，常见的错误是构成比和百分率不分，计算率或构成比等相对数的样本量过小；3）解释有统计学意义时仅根据P值的大小得出相应结论，例如对于A、B组2组的疗效（假定A组疗效优于B组），其“P

1.5 统计值和（或）P值描述不清以及统计值缺失问题

许多医学期刊对统计结果进行描述时，通常不能完整清晰地描述出统计值和P值，常见的有以下几种情况[18-19]：统计结果仅用“P0.05”得出结论，缺少相应的统计值；统计结果包括统计值，但是P值仅写出“0.05”，未列出具体的P值；仅列出具体的P值，而统计值缺失，上述几种情况均不利于文献阅读者进行数据验证和meta分析。例如，本刊《同步放化疗治疗局部晚期食管癌临床观察》一文中，所有统计结果均仅列出了“P0.05”，未列出具体的统计值和P值。

2 针对医学期刊中常见统计学错误的解决对策

目前，医学期刊论文的统计学问题已经成为衡量论文质量高低的重要标准，统计学的错误可能会导致论文学术水平和学术质量的降低，甚至有可能导致严重的后果。近年来，随着广大医学科研工作者和医学期刊编辑及审稿专家对医学统计学应用的重视，医学期刊论文中的统计学问题已经明显减少，但仍然处于较高的水平，这可能与以下几点有关[20-22]：论文作者、编辑及审稿专家思想上不够重视论文统计学应用；期刊编辑的统计学应用知识匮乏；选择审稿专家只注重其专业领域内的影响力，而未关注其统计学应用水平。因此，要想提高医学期刊的统计学应用水平，从而更进一步提高期刊总体质量，需要做到以下几点：作为医学期刊编辑，必须不断进行统计学相关知识的学习，例如参加相关培训班、旁听医学院校的统计学课程及请教统计方面的专家等，以提高自身的统计学应用水平，并从思想上重视统计学应用的审查，在给新投稿件的作者的初步意见中就强调统计学应用的重要性，规定一旦统计学有问题，论文可随时退稿；聘请医学统计学专家进入期刊编委会，负责所有论文的统计学审稿；应通过各种途径，向广大科研工作者宣讲统计学在医学科研工作中的重要性，使其养成良好的正确应用统计学的习惯；在科研课题设计过程中要求有统计学相关专家的参与；科技期刊中增加统计学应用栏目，刊登与本刊论文关系密切的统计学方法，或者刊登一些常见的统计学错误，与作者或读者交流，提高其统计学应用能力。

注释

[1]孙振球.医学统计学（第3版）[M].北京：人民卫生出版社，2010：1-8

[2]胡良平，郭秀花，刘惠刚.医学统计学是评价医学科技论文质量优劣的重要依据[J].中华口腔医学杂志，2011，36（3）：229-232

[3][8]胡良平，李子建.医学统计学基础与典型错误辨析[M].北京：军事医学科学出版社，2003：4

[4] Garc韆-Berthou E，Alcaraz C.Incongruence between test statistics and P values in medical papers[J].BMC Med Res Methodol，2004，4：13

[5]王倩，张博恒.五种中华医学会系列杂志论著中统计方法的应用现状[J].中华医学杂志，1998，78（3）：230-233

[6]沈进，苟莉，汤洁，等.生物医学期刊中统计学方法应用情况分析[J].中国修复重建外科杂志，2007，21（5）：541-543

[7] [15]王晓瑜，王雅琢.《山东医药》论文中统计学错误分析[J].中国科技信息，2010（16）：193-194

[8][9][10][20]邱春晖，郭明兴，邱源.医学论文中统计学方法的误用及其防范措施[J].山东教育学院学报，2009（5）：116-118

[11] 冉明会，罗萍，邓丹.医学期刊编辑应注意的几个统计学处理问题[J].编辑学报，2009，21（6）：503-505

[12][16][18]李霞，张印朋，闫苏平.医学期刊作者来稿统计学应用与表述常见问题分析[J].中国科技期刊研究，2011，22（1）：88-89

[13] 王晓瑜，王雅琢，封艳辉，等.医学期刊投稿常见统计学问题分析[J].科技与出版，2011（11）：42-44

[14] 金永勤，王维.医学期刊编辑应重视统计学中的几个问题[J].编辑学报，2009，21（1）：33-34

[17]张功员，田庆丰.医学科研论文中统计结果表达和解释错误分析[J].郑州大学学报（医学版），2002，37（3）：338-340

[19]叶亮，李伟东，范欣生.医学论文中常见的统计学应用问题辨析[J].南京中医药大学学报（社会科学版），2011，12（4）：247-248

[21]吴红艳，尹平.医学期刊编辑应在数据的统计把关中有所作为[J].编辑学报，2008，20（5）：400-401

第10篇

关键词：预防医学；论文；质量；评价

中图分类号：G642.477 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）29-0230-02

毕业论文是对学生在校期间基础知识、专业技能及知识综合运用能力的检验，也是本科毕业生申请学士学位的必需环节，同时也是衡量教学水平、学生毕业与学位资格的重要依据[1，2]。就此笔者对青海某高校预防医学本科生毕业论文质量进行了回顾性研究，对影响论文质量的相关因素开展了问卷调查和关键人物访谈，现将结果报告如下。

一、资料与方法

1.资料来源。本次调查的资料来源于某高校2003-2014届预防医学及其相关专业方向本科生的毕业论文。对连续12届的789份本科毕业生的论文逐一进行了评价。

2.研究方法。对789份本科毕业生的论文逐一进行了评价，评价体系涵盖论文研究类型、资料来源、撰写格式（题目凝练、中英文摘要、正文、参考文献）、统计方法使用、内容以及研究意义。对即将90名毕业的预防医学专业学生进行了论文质量影响因素的问卷调查。

3.统计分析。使用EpiData2.1软件建库录入调查数据，应用SPSS16.0软件对数据进行统计分析。

二、结果

1.一般情况。789篇论文资料中，预防专业372人，占47.1%；地方病防治方向272人，占34.5%；卫生管理方向67人，占8.5%；妇幼保健方向78人，占9.9%。论文研究类型中描述性研究623篇，占79.0%；实验性研究76篇，占9.6%；分析性研究70篇，占8.9%；Meta分析16篇，占2.0%；其他类型4篇，占0.5%。其中来源于指导老师的课题（为校级或院级）20篇，占2.4%；指导老师协助下设计并完成的760篇，占97.6%；无省级及以上课题。总体来看，每年毕业论文以描述性研究居多，近年Meta分析逐渐增多。

2.写作中常见的错误类型。常见错误和不规范情况中，参考文献格式不规范情况最多，476篇，占60.33%。其次是正文格式有误的359篇，占45.50%，第三位的是统计图表的使用有误的127篇，占16.1%。论文整体质量呈现逐年提高的趋势。2003年论文无误率仅为50.7%（36/71），2014年论文无误率达85%。

3.论文质量的影响因素。通过对90名应届毕业生的调查发现，学生态度是论文质量的决定性因素。毕业论文撰写的重要性调查显示，68%的学生认为重要，22.70%认为不是非常重要，7.60%认为不重要。对毕业论文认识的调查显示，65.10%认为是重要的实践，63.40%认为是对专业知识的总结，50%认为是锻炼自己的机会。毕业论文撰写对科研素养的培养和提高作用的人数调查显示，68.60%的学生认为可提高科研的能力，61%认为可以增加对科研的兴趣，70.30%认为是对大学生综合能力的检验，36.60%认为和学位证挂钩，涉及毕业成绩，不写论文就不能毕业，存在应付。此外，调查显示67.50%的学生认为经费不足，73.60%认为资料来源匮乏，61.90%的学生认为缺少老师指导，58.80%认为缺少设备条件，46.50%认为缺少院系支持，44.10%认为缺少政策激励。指导教师对论文质量影响的调查结果显示，46.20%的学生认为是指导老师的责任意识，38.30%认为是指导老师的科研水平。

4.考核体系演变。整体来看论文考评体系演变可划分为三个阶段：第一个阶段（2003―2007年），考评内容主要涉及论文实际的意义与创新性、论文内容、写作格式及答辩环节等，其内容从论文撰写和现场答辩两个环节进行考量；第二个阶段（2008―2010年），考量体系发生明显变化，涵盖了开题报告和论文两部分；第三个阶段（2011―2014年），其评价体系在前一阶段的基础上更趋于完善不仅注重于论文选题的价值与合理性，还增加了论文写作的规范化程度考量指标。

第11篇

相关热搜：统计学统计学教学统计学应用

医学期刊论文的统计学质量是医学研究科学性与严谨性的重要标志，但目前国内高水平医学期刊的论文中统计学误用和滥用问题却较为普遍。本文总结了《山东医药》近年来中的统计学问题，就其中实验设计、统计分析方法选用、数据表达等方面作一些分析与讨论，希望能引起各位专家学者和临床医生的共识与重视，促进我国医学期刊质量的提高。

1.实验设计方面存在的问题

实验分组仅从专业角度考虑问题，未从统计学角度考虑问题。作者仅从专业上想如何设计分组，而没有想到其涉及的实验因素以及每个因素包含的水平，组与组之间是否具有可比性等一系列问题。

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。

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研究的一个核心问题，设立对照的意义在于说明临床试验中干预措施的效应，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。

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。

2.统计分析方面存在的问题

统计方法选择非常重要，它直接影响结论的可靠性。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x2检验或其校正公式，如果是多组间率的比较，则采用行X列表资料x2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。

2.1统计方法描述不清，结论欠科学文中未交代所用统计方法，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x2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，值的大小不说明差值的大小，它还与抽样误差大小有关[5]。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假设检验方法和结果的表达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。

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x2检验、配对四格表x2检验及四格表资料的精确概率法等。

第12篇

1.1单因素方差分析(ANOVA)两两比较误用独立样本t检验单因素方差分析设计3组以上的均数比较,如果总体比较有差异,需进行两两比较,一般用SNK法或LSD法。但部分研究者却将资料进行拆分,应用独立样本t检验进行两两比较,导致第Ⅰ类统计学错误发生率(假阳性率)增加,从而掉进了一个常见的“统计陷阱”,使所得结论可信度大大降低甚至得出错误结论。SNK法与LSD法虽然并非等价,实质是一致的。SNK法一般用于经方差分析结果具有统计学意义时才决定进行的两两事后比较,而LSD法可用于方差分析不足以具有统计学意义时也能进行两两比较[1]。比较两种方法在SPSS的输出结果形式,SNK是“分堆”比较,一目了然,对于组别数较多的研究更为好用,但没有具体P值,而LSD是在进行“两两”比较时,能给出具体的P值。

1.2两两比较时检验水准的重新调定χ2检验或秩和检验3组以上整体比较有差异时,需应用分割法进行两两比较,这时检验水准应由原0.05调定为0.0167,否则会增加第Ⅰ类统计学错误的发生率。特别当P值处于0.0167~0.05时,按照P<0.0167的标准,差异无统计学意义,而按照P<0.05的标准,却有意义,与事实相悖,出现假阳性,很容易得出错误结论。这种分割法有时很保守,当行列表资料分组多且为有序时可用Mantel-Haenszel卡方检验,也称线性趋势检验(testforlineartrend)或定序检验(Linear-by-Lineartest)[2]。统计路径:用SPSS进行计数资料的趋势检验,在输出结果中读取线性关联检验统计量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出随着病种级别的升高,检测指标逐渐升高的趋势。

1.3临床诊断试验中的统计学方法应用在临床诊断试验研究中,经常选取单项计量指标或者联合计量指标以诊断某种疾病,若仅用初级统计学方法如t检验、单因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此时应采用受试者工作特征曲线(ROC)对检测结果进行分析评价。ROC曲线分析基本原理是通过诊断界点的移动[3],获得多对灵敏度和误诊率(1-特异度),以灵敏度为纵轴、误诊率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大诊断价值越高。ROC曲线很直观,能根据敏感性与特异性之和最大化原则自动产生最有效的诊断临界点。具体路径可以参考相关统计专著[3]。统计学处理一般描述为:采用SPSS(版次)统计软件分析数据,对单项及联合检测结果作图绘成ROC曲线,计算曲线下面积(AUC)和标准误,其中联合检测结果变量即预测概率由Logistic回归产生(也可以用判别分析得出)。计量资料应用-x±s表示,运用独立样本t检验及单因素方差分析,两两比较采用SNK及LSD法,计数资料采用χ2检验。检验水准为0.05。具体内容可据情而定。

1.4重复测量资料的方差分析误用拆分文件的t检验或方差分析如研究共设3组,每位患者在3个时间点均查某项血指标,部分作者在处理此类数据时,常误将纵向(同一时间点3组的比较)与横向(同组3个时间点的比较)数据均应用拆分文件的t检验或单因素方差分析来处理,结果导致统计学第Ⅰ类错误发生。此组数据实质是重复测量资料,应采用重复测量资料的方差分析。SPSS中的统计路径:数据-分析-一般线性模型-重复度量。研究者可以参考相关书籍进行处理[3]。

1.52×2析因设计及析因方差分析实验是2×2析因设计时,分组有两个因素,A与B,故分组为A、B、O、A+B,这个设计在析因设计研究中很常用,但常会出现分组设计正确,却没有用析因设计方差分析。析因设计与单因素方差分析不同[4],它不但能分析治疗效果中处理因素的单独效应和主效应,还能分析因素间的交互效应,并能提高检验效能。非统计专业的研究者进行析因分析可能稍有难度,可参考相关统计学书籍提供的统计步骤进行此类分析[3]。

1.6Meta分析Meta分析是循证医学系统评价常用的方法[5],应用时需注意统计学处理中计数资料采用比值比(OR)作为效应变量。具体路径:先进行异质性检验,当P>0.05时,认为同质,选择固定模型;P≤0.05时,不同质,此时可采用敏感性分析或分层分析等异质性处理,使之达到同质后再选择固定模型;若采用异质性处理仍未达到同质,则采用随机模型,以上统计路径均需交代清楚。Meta分析的结果是以“森林树”体现的,审校中我们经常遇到作者绘制的“森林树”左上角“文献、对比、结果名称”等内容显示为“?”,这是由于部分版本的RevMan软件不能输入中文,此时可以考虑省去,或用Photo-shop软件添加相应中文。Meta分析作为一种高级统计方法,专业性要求较高,作者可参考循证医学类权威杂志上的文章格式,如《中国循证医学杂志》中“论著•二次研究”栏目的循证文章。

2科技论文中统计学处理的相关表述

2.1资料与方法中具体统计路径的描述“统计学处理”的内容常位于论文资料与方法的最后一段,一般来说包括统计软件名称及版次、统计描述、统计方法、检验标准等内容,亦可细致交待每个表格的具体统计方法。经典例子如下,“统计学处理:采用SPSS(版次)统计软件分析数据。计量资料用均数±标准差表示,采用单因素方差分析,两两比较采用SNK法及LSD法。检验水准为0.05”。上述内容包括了大致的统计方法,即具体的统计路径。此部分内容,没有绝对统一的规定[6]。常见的问题有:统计学方法描述不全、内容过于简单、存在粘贴抄写痕迹等。如部分论文的统计学处理中提及“以α=0.05为检验水准,P<0.05为差异有统计学意义”这句话,这在统计学上实质是一个重复句,保留其一即可。

第13篇

【关键词】医学论文；医学统计方法；正确运用

中图分类号 R3 文献标识码 B 文章编号 1674-6805（2014）3-0157-02

在编写医学论文时，经常要运用收集到的数据进行各种医学统计的分析，医学统计方法应用不当，常常会带来错误的结论，影响整个论文的质量[1]。因此，统计学方法是否正确运用是判断论文科学性的主要依据[2]。本文对医学论文中统计方法的正确应用进行探讨，通过结合一些论文中出现的统计学方法运用错误的实例，分析如何正确选择恰当的统计学方法，以提高医学论文的统计质量及学术水平。

1 统计学方法简介

统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率[3]。实际工作中常取α=0.05，当研究数据计算的P值小于0.05时，组间差异比较被认为有统计学意义[4]。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验[5]。

2 试验设计中的统计学原理

合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则[6]。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。

医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。

3 统计学方法的选择

统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n

4 常见统计学方法的误用分析及对策

4.1 统计方法误用

最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字2检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。

4.2 统计方法应用错误

例如在一组资料中将临床疑似为支原体肺炎的201例患儿作为研究对象，分别采用三种检测方法检测实际患病人数以进行确诊，比较其检测率。则原文结果显示：MP-IgM组、咽拭子培养法阳性检出率与MP-PCR组比较，差异均有统计学意义（字2=6.38，字2=16.72，P

表1 小儿支原体肺炎三种不同检测方法阳性检出率比较

检测方法阳性（例）阴性（例）检出率（%）

MP-PCR组（n=76） 42 34 55.26

MP-IgM组（n=91） 32 59 35.16

咽拭子培养法（n=34） 5 29 14.71

4.3 处理定量资料时均数表达问题

处理定量资料时常出现均值表达不准的问题。在定量资料平均数的计算时，研究者常用平均数（x）来反映平均水平。但只适合于定量资料中呈正态分布的资料。而对于偏态分布资料或信息不全的资料则需使用中位数。例如9例手足口病患儿年龄为1、1.5、2、2、2.5、3、5、7、12的平均数（x）为4，中位数为2.5。为更准确地反映年龄分布的集中位置，宜采用中位数而不是平均数。

4.4 选用检验方法错误

在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n

5 结论表述中的统计学应用

资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P

总之，不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。

参考文献

[1]方积乾，陆盈.现代医学统计学[M].北京：人民卫生出版社，2002：210-217.

[2]刘惠刚，胡良平.医学论文中统计分析错误辨析与释疑[J].中华医学杂志，2004，84（13）：166-168.

[3]王玖，徐天和，祁爱琴，等.医学论文统计学误用及其防范对策[J].编辑学报，2002，14（6）：417-418.

[4]孙振球.医学统计学[M].第2版.北京：人民卫生出版社，2006：55-56.

[5]杨湘华，尚磊，徐勇勇.重视统计学在科技论文中的正确应用[J].中华医学写作杂志，2004，11（13）：1081-1083.

[6]唐军.中国医学统计百科全书：单变量推断统计分册[M].北京：人民卫生出版社，2004：25-35.

[7]胡良平，王功鹏.合理选用统计分析方法[J].中国医学影像学杂志，1996，4（3）：185-192.

第14篇

医学统计学（medical statistics）是医学及其相关专业的必修基础课程之一，掌握好本门课程对于培养学生的科学思维，增强其解决实际问题能力，提高医学研究和医学论文撰写水平等方面具有重要的作用。

沈阳体育学院运动人体科学专业所开设的医学统计学课程存在如下问题∶未设置实验课或实习课，学生的数据分析处理能力差，撰写毕业论文时不用或错用统计分析方法；教学大纲不要求医学统计学术语，学生不能应用统计分析软件；多采用讲授方法，重视推导公式，课程内容枯燥，学生的学习兴趣低；学生毕业论文中，统计图表制作不规范，不能应用统计学知识并结合统计图表解释结果。本研究针对上述问题，以加强学生理解基础知识的理解，提高学生的数据分析和实际应用能力为目的，根据沈阳体育学院的现有教学条件，进行教学改革。

1 研究对象

以2008级运动人体科学专业43名本科学生为研究对象，其中男生18人，女生25人。

2 教学改革方法

2.1 加强医学统计学的基础理论教学，采用讲授与多媒体教学相结合的方法进行理论教学，并在教学中采用参与式教学方法，鼓励学生主动参与到课堂教学之中。

2.2 采用中英文双语教学的方法，要求学生掌握基本医学统计学术语，为熟练应用统计学分析软件奠定基础。

2.3 扩展教学内容，在教学中进行实例讲解的同时，增加应用spss统计分析软件分析内容，提高学生的数据分析能力。

2.4 加强统计表和统计图制作的教学，并增加课堂练习时间，进行根据统计分析结果制作统计图表内容，提高学生对科研结果的总结能力。

3 研究结果

3.1 针对全部章节的教学内容制作教学课件，在教学课件中强调了对学生难以理解内容的解释，如正态分布、t分布、卡方分布等，使学生在本文由收集整理充分理解的前提下正确使用统计学用表（如见图1）。

3.2 在教学中重视知识的连贯性，循序渐进逐渐引入新知识，强调课前预习，培养学习能力。在理论讲授结合多媒体课件讲解的基础上，融入参与式教学方法，鼓励学生参与课堂讨论、练习题解答和实例统计学分析。结果表明，多种教学方法结合的形式，调动了学生学习的积极性，课堂气氛活跃，绝大多数学生能够集中精力，很好地掌握教学内容。

3.3 采用中英文双语教学的方法，使学生很好地掌握了医学统计学术语，有利于学生学习统计学分析软件的使用方法。在教学中要求学生掌握描述统计中的常用英文专业术语如，central tendency，histogram，mean，median，percentile，variance等。

3.4 在掌握上述英文术语的基础上，扩充应用spss统计分析软件分析内容。如在描述统计学的集中趋势和离散趋势教学中，在课堂演示应用spss统计软件对某地120名18―35岁健康男性居民血清铁含量进行统计描述[1]（如见图2）。课堂演示后，要求学生参与，应用spss软件重复操作过程，并解释分析结果。

3.5 在统计学检验方法的教学中，融入spss软件分析和统计图表的制作内容，使学生掌握数据表示的方法，培养基本的科研素养。如在进行两独立样本t检验的教学中[2]，讲解目的、强调检验条件、检验方法、公式、检验步骤、结果解释，并应用spss软件进行分析，在分析中强调明确检验假设，正确建立数据库，如何读取检验结果，如何进行统计结果解释，专业解释等。在上述内容的基础上，演示如何表示分析结果，并演示应用excel制作统计图表的过程，如见表1，图3。

3.6 考试成绩分析试卷主要考核学生掌握统计学基本理论、统计学基础知识、统计计算能力及统计图表制作等方面的情况，在命题中更加强调学生应用所学的统计学理论知识解决实际问题的能力，特别是考核学生针对不同资料选择恰当统计学检验方法的能力，同时大部分试题需要学生在全面掌握各部分理论内容后才能做出正确解答，因此本试题更加注重学生对基础知识的掌握和综合应用能力。考试成绩≤59、60-69、70-79、80-89、≥90分的学生分别占2.3%、20.9%、32.3%、18.6%、25.6%。

4 讨论

本次教学改革在提高学生的统计学英文专业术语能力，培养区分资料分布，正确选用统计学分析方法和提高实际数据分析处理能力等方面具有较好的效果。此外，在各部分教学中贯穿统计数据的科学表示方法，规范统计图表的制作，对培养学生撰写科研论文具有重要的作用。

虽然在教学中充分利用现有的教学资源，如使用多媒体课件进行教学，每次上课前在电脑中安装spss软件以实现在课堂上为学生展示数据库的形式，演示实例的数据分析过程，并使学生参与实际操作并解释分析结果，但是由于课程的教学时间短，仅为48学时，并且在教学大纲中没有安排实习的课时，还不能更好地为学生提供实际统计学分析的练习条件。建议今后应增加学时数，并修改教学大纲，将统计学上机实习内容纳入到教学当中，使学生从原始资料的录入、整理，到统计描述、统计推断，以及结果表示，统计结果解释等过程得到系统的训练，为今后完成毕业设计、撰写毕业论文及今后进行科研工作奠定基础。

第15篇

关键词：医学统计；方法；运用；原理；选择

中图分类号：C81 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）05-00-01

一、统计学方法简介

统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率。实际工作中常取α=0.05，当研究数据计算的P值小于0.05时，组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验。

二、试验设计中的统计学原理

合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。

三、统计学方法的选择

四、常见统计学方法的误用分析及对策

1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。

2.选用检验方法错误。在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n

五、结论表述中的统计学应用

参考文献：

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