统计学意义范文

前言：我们精心挑选了数篇优质统计学意义文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

统计学产生于应用，在应用过程中发展壮大。随着经济社会的发展、各学科相互融合趋势的发展和计算机技术的迅速发展，统计学的应用领域、统计理论与分析方法也将不断发展，在所有领域展现它的生命力和重要作用。

统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学。她是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。统计的主要功能是推断。

（来源：文章屋网 ）

第2篇

对非数学或者经济学专业的人士来说,统计学是陌生的;对我国研习法学或者刑事司法的人士来说,统计学更是一门枯燥而且令人望而生畏的学问。但是,统计学是很有用的。客观世界中有许多令人不解的现象,对这些现象的解答绝大多数不是非“黑”即“白”的,而是处在“黑”“白”之间的“灰色地带”。要揭示这些“灰色地带”的规律,非统计学莫属。由于诸多原因,我国的侦查学教育甚至侦查学研究中都几乎找不到统计学的身影,这在一定程度上阻碍了侦查学的发展,使侦查学教育长期徘徊在经验传授的低水平层次上,使侦查学无法摆脱“技艺”的身份而难以跻身于真正的学问之林。为了使人们认识到统计学在侦查学教育中的必要性,本文从正面讨论统计学对侦查学意义的同时,亦从反面分析了统计学缺位给侦查学教育带来的后果,从而论证了在侦查学教育中开设统计学这一课程的必要性。

一、统计学对侦查学的意义

事实上,在我国,统计学对侦查学的意义远被低估了,因为我国侦查学者没有真正认识到统计学能够为侦查学做些什么,当然也就不知道统计学对侦查学的意义。时至今日,我国侦查学界的研究成果中,能够找到熟练运用统计学的简直是凤毛麟角。侦查学研究者们的知识库中,能够找到统计学的更是少之又少。这便是我们没有认识到统计学对侦查学的意义的有力证据。那么统计学对侦查学有什么意义呢?或者更为直白地说,统计学能为侦查学做些什么呢?

(一)统计学能够帮助侦查学较为精确地揭示各类犯罪的特点

和犯罪学一样,侦查学也要研究各种犯罪类型的特点。只不过,二者的研究角度是不同的。犯罪学研究犯罪特点的目的在于预防和改造犯罪人,它反映的是犯罪现象背后深层次的社会根源和心理根源;而侦查学研究犯罪特点的目的在于发现和证明具体的犯罪事件,因此,侦查学中的犯罪特点反映的是犯罪人在具体环境中的行为方式以及这些行为对环境的影响。比如,犯罪人的职业习惯、教育水平、生活方式、社会经济地位等等因素是犯罪学和侦查学都要关心的问题。然而,犯罪学只关心这些因素的差异是如何导致犯罪人犯罪的,又如何利用这些因素来预防、惩罚和改造犯罪人;而侦查学则要追问这些因素如何通过犯罪现场、犯罪痕迹、犯罪遗留物、目击证人、被害人等途径反映出来,又如何通过这些途径来识别这些因素,从而最终识别犯罪人,建立特定犯罪人和犯罪事件的关联。当然,应该承认,这些差异在侦查学著作中表现得也不是那么一目了然;但是,无论如何,侦查学是要研究各类犯罪的特点是没有疑问的。要研究各类犯罪表现出来的行为特点或犯罪行为改变环境表现出来的特点,统计学在其中大有可为。还是拿犯罪人的职业习惯、教育水平、生活方式、社会经济地位等等因素来说,这些因素在多大程度上能够通过犯罪现场或者其他途径反映出来?对此问题,侦查学著作都不同程度地有所解答。但让人遗憾的是,对这些问题的解答常常不能让人满意;因为缺少统计学这一工具,我们无法准确得知犯罪人的这些个人特征在多大程度上决定了犯罪类型、犯罪手法,这些个人特征各自是在多大程度上能够通过特定途径表现出来,是否有些因素并不是我们想象的那么重要,是否这些因素之间的关系和作用也要影响具体的犯罪行为本身?我们习惯的方法是通过与侦查实务人员的经验交流,通过案例的总结,根据个人生活经验想当然地“反思”,对这些问题进行简单化处理;到头来,这些问题的答案在我们的著作中始终是一片混沌。反之,如果我们吸取社会学发展的经验,对每个因素在犯罪中的反映程度、反映方式,以及因素之间的关系如何影响反映程度、反映方式等问题进行统计分析,对前面提出的这些问题相信会有一个准确的回答,而且还可能会有让人意外的发现。

(二)统计学能够帮助侦查学准确评价侦查方法和策略

特定类型的案件的特定侦查方法、策略是什么?这些方法、策略的效度(effectiveness)、效益(efficien-cy)及正当性(justifiableness)如何?随着时代和社会的变迁,这些方法、策略是否发生了改变?发生了多大改变?这些侦查方法、策略在多大程度上打了法律的球?公众、其他司法机关、犯罪嫌疑人、侦查机关对有违法嫌疑的方法、策略有多大的容忍度?这些问题在我国侦查学著作中几乎是没有答案的,即使有,得出答案的过程也是非常草率的。然而,如果我们应用了统计学这一工具来进行研究,对不同类型的案件就会发现不同的侦查策略和方法,侦查学著作中就再也不会有所有案件的侦查方法大同小异的现象。如果我们对方法、策略在特定类型案件中的效度、效益和正当性进行了统计分析,就会减少侦查实践中侦查方法、策略的设计与运用的盲目性和随意性,也会促使侦查学界、诉讼法学界、侦查实务界就某些侦查方法和策略正当性这一问题达成一定程度的共识。应用统计分析的工具,我们就会发现一些侦查方法、策略的效度、效益及正当性的问题都随着时代和社会的变迁也在发生变化,对变化的程度、导致变化的因素都会有一个全面而准确的认识。总之,统计学可以帮助侦查学较为准确地评价侦查策略。实际上,将统计学应用于侦查策略的研究,在国外已经有了成功的范例,而这一成功范例是由侦查心理学家提供的。讯问策略和技术的评估,是国外侦查心理学家们长期研究的侦查策略问题。在1986年出版的一本侦查讯问手册中,Inbau等人竭力推荐在讯问中使用“里德讯问技巧(ReidTech-nique)”,这项技巧是由Inbau和Reid二人于1962年提出的,技巧分为九个步骤[1]:直接正面接触;帮助犯罪嫌人找到借口;对否认和抵赖的操控;平息异议;抓住并维持嫌疑人的注意力;控制嫌疑人的消极情绪;换一种形式提问;使嫌疑人口头交代犯罪的各个细节;将口头供述转化为书面供述。这项“里德讯问技巧”也是无数审讯人员的经验总结,而且这项技巧一直以来用于培训美国的审讯人员,而且还一直为一些学者所引用。然而,有的侦查心理学专家对这项技术也有疑问:和强制程度较低的讯问技巧(里德讯问技巧具有较大的强制性)相比,运用里德讯问技术能获得更多的供述吗?使用雷德讯问技巧导致的虚假供述所占的比例是多大?[2]这些问题显然是对里德讯问技巧的评估。而且,很明显,单纯从侦查人员的经验感知出发,很难对这两个问题有准确的答案,而且即使有答案,也只是凭个人感觉而得出的想当然的结论。经过侦查心理学专家们的研究发现,即使是犯罪嫌疑人在没有犯罪的情况下,犯罪嫌疑人都有可能说自己有罪,冰岛和北爱尔兰的研究分别显示20%和22%的犯罪嫌疑人都会如此[3];而Leo等人认为讯问成功的策略以及在讯问中成功使用的几率如下[4]:诉诸犯罪嫌疑人的道德良心(97%);发现犯罪嫌疑人供述的矛盾(91%);“夸奖”(91%);为犯罪行为提供伦理和心理上的“正当”理由(90%)。从冰岛、北爱尔兰以及Leo的研究成果来看,这些研究成果都对“里德讯问技巧”提出的疑问进行了间接回答。而且,从上可以看出,对这些疑问的回答,依靠了统计学这一工具。可见,对侦查方法、策略的评估研究是应当应用统计学的,而如果引入统计学这一工具,将把我国侦查学中侦查方法、策略的研究引入一个崭新的阶段。#p#分页标题#e#

(三)统计学能够为侦查学建立证据的科学评估体系

目前,我国的侦查实践中,对证据的评估完全是一种“跟着感觉走”的状态,规范性和科学性很低。之所以如此,是因为我国的侦查学没有为侦查实践提供一个科学的证据评估体系。到目前为止,我国的侦查学著作描述的多是对证据资格而非证明力的评估,对证明力也多是定性评估而非定量评估。然而,在侦查实践中,证据资格评估和证明力评估是同等重要的;定性评估虽然不可少,但定量评估更有说服力。然而,要在侦查学中建立一个能够定量评估证据证明力的方法体系,是离不开统计学的。在侦查中评估证据的证明力,要同时考虑肯定、否定两个方面的情况。单纯考虑某一证据可以确证或者可以否证某一犯罪事件或者犯罪事件中的某一要素,都是不科学的。客观地说,任何一个证据对某一犯罪事件或者犯罪事件中的某一要素,既有确证能力又有否证能力,只是能力的强弱不同而已。而且,犯罪嫌疑人没有最后定罪之前,证据对犯罪事件的确证和否证都实际上是一种假设。是否要选取某一证据,就要将证据对犯罪事件的确证假说和否证假说进行一番量化对比,然后根据量化标准来选取证据。根据这一思想,我们将证据标记为E,证据的确证假设标记为Hp,证据的否证假设记为Hd;那么,证据支持确证假设的概率可以表示为p(E|Hp),而证据支持否证假设的概率可以表示为p(E|Hd)。而要比较这两个概率的大小,同时用于决定是否选取证据,则要引入一个概念,即概率比(LikelihoodRatio,LR)。这个概率比等于证据支持确证假设概率p(E|Hp)除以证据支持否证假设概率p(E|Hd):LR=p(E|Hd)[5]可见,若证据支持确证假设的概率越大,则概率比值越大;若证据支持否证假设概率的概率越大,则概率比值越小。假如,经统计分析发现,犯罪现场找到的某一枚弹头由某一枪支发射的概率为80%,而并非由这一枪支发射的概率为10%,则两个概率的比值为LR=80%/10%=8。那么,这个概率比值要达到多大才能作为证据呢?经过研究发现,可以将这些比值用自然语言划定等级,用于帮助选取或者排除证据。表1列出了与LR等值的自然语言。当然,侦查实践中远比这上面的情况复杂得多:首先,证据可能会很多,其次,证据的两个概率值不易获得。对于证据很多的问题,是可以解决的,只需将前面的LR公式推广就行了(由于推广的过程有些繁琐,兹不赘述);对于证据的两个概率值的问题,诚然,并非所有证据的概率都容易量化,但可以肯定的是,侦查实践中有相当一部分证据的概率值是可以量化的。所以,这一评估证据的方法体系,可以应用到侦查学中去,当然这一方法的实质还是统计学。其实,类似的方法早已在国外的法庭科学实践中运用了。总之,在侦查学中,统计学是可以大有作为的,但是我国侦查学研究者中具有统计学知识背景的人却少之又少,导致侦查学研究很少运用统计学。之所以如此,很大成程度上是由我国侦查学教育中统计学缺位造成的。

二、统计学课程缺位给侦查学教育带来的后果

据Robertson和Fields二人于1986年对美国大学刑事司法专业开设统计学课程的调查显示,绝大多数四年制本科刑事司法专业都必修统计学这一门课程[7]。这还只是1986年调查显示的结果,现在开设统计学的范围应该更加广泛了。而相反,只要了解一下国内数十所警察、政法院校侦查专业教学课程的设置情况,我们就会发现,侦查专业的教学计划中是没有统计学这一门课程的。那么,统计学课程在侦查学教学中的缺位,到底带来了什么不良后果呢?

(一)使侦查专业人才的知识结构很不合理

侦查实践是一项复杂的社会实践,侦查人员需要有广泛的人文、社会、自然科学知识,还需要有丰富的生活经验,才能胜任现代社会的犯罪侦查工作。因此,侦查学教育应该坚持通识教育的理念,在通识教育理念的指导下,侦查专业课程的设置应当坚持科技与人文并重、理论与实务并重的格局。然而,实际情况是,不管是警察院校还是政法院校的侦查学专业,其课程设置以人文学科为主,缺少科学技术学科;并且,侦查学教育长期重实践、重应用,因此侦查课程设置也是重实务、轻理论。在这种课程设置的框架之下,是没有统计学这一课程的,似乎也不需要有这门课程。然而,由于没有设置统计学这一工具,使侦查专业人才的知识结构表现出不合理的特点:人文学科知识比重大而科学技术学科比重小;实务经验比重大而理论比重小。因为,只有开设了统计学这门课程,现代自然科学技术才容易为侦查学专业的学生所接受;之所以如此,是因为现代科学技术都必须要运用统计学这一工具,而如果没有这一工具,学生对任何自然科学技术都不可能深入学习、研究下去;这样一来,在侦查学专业中培养学生的科学素养将成为空谈。此外,由于缺少统计学知识,学生便缺少了一项研究社会的工具,对侦查实践这一社会现象的认识只能停留于侦查实务人士的工作经验总结这一水平上,根本无法利用现代社会科学的研究工具,从而展开有计划、有条理的、系统的侦查学理论探索;这样的结果便是,实务经验的价值被无限拔高,而理论思考和探索的价值被无限贬低。这一切都是因为没有培养侦查学专业的学生的科学精神所造成的,而科学精神的培养,少了统计学是不可能的。此外,由于缺少统计学的训练,在侦查实践中,侦查专业人员常常不知道利用统计学工具来分析侦查实践中的问题,也不知道使用统计学工具来对具体案件中的证据进行科学评估。

(二)使侦查学研究长期处于“缺少问题”的状态

科学哲学认为,科学探索开始于问题。[8]也就是说,科学的发展是因为人们对自然、社会等等现象有疑问,而又有力图解决疑问的强烈冲动,因而才有人花费无数的精力、财力和时间来进行科学探索。可见,提出问题在科学中的地位是无比重要的,而科学研究中最重要的意识就是问题意识;而如果有无数的问题需要某一门科学解决,那么这门科学将获得无穷的发展动力,这门科学的发展前途将无限宽广。我国的侦查学研究却处于“缺少问题”的状态。我们经常可以听见从事侦查学研究的人士感叹:侦查学的问题太少了!事实真的是这样吗?不是的,实际情况完全相反。且不说侦查学的概念体系需要厘清,学科体系需要完善,基础理论需要完善和深化;就侦查实践来说,亦有无穷无尽的问题需要侦查学研究者去研究、去解决。然而,人们为什么要感叹侦查学“缺少问题”呢?道理很简单,缺少发现问题的工具,而统计学则是一个发现问题的工具。侦查实务人士最关心的是具体工作目标怎么达成,如何清除阻碍工作目标实现的因素。对这些问题,侦查学界常常没有一个好的答案,其原因在于没有从这些表面问题看到更深入的问题,当然不会有好的答案。而要从表面问题看到更深刻的问题,没有统计学这一工具是不行的;因为统计学可以将十分庞杂的社会调查资料进行深入分析和解释,“统计学能使我们从资料中发现行为模式、设计有效的研究计划、对大量信息进行简化描述”。[9]然而,我们的侦查学教学计划中却没有统计学这门课程,而这样培养出来的侦查学研究者当然也没有统计学知识,那么在研究中当然也就无法应用这一研究工具;因此,我国当今的侦查学研究者除了只能进行一下概念上的分析、观念上的推演外,只能充当侦查实务人员的传声筒,根本无法对侦查这一社会现象进行科学、独立的研究;这样一来,侦查学研究怎么会有“问题”呢?没有“问题”的科学是没有前途的科学,我国的侦查学要找到自己的“问题”,得利用统计学。而侦查学要利用统计学,则需要有懂统计学的研究者,而懂统计学的侦查学研究者则绝大多数来自于学过统计学课程的学生。因此,在侦查学教育中开设统计学课程可以造就懂统计学的侦查学研究者,可以帮助侦查学找到“问题”,从而推动侦查学的发展。#p#分页标题#e#

(三)使我国侦查学研究者长期无法与国外同行进行有效对话

托马斯•库恩(ThomasKuhn)在《科学革命的结构》一书中提出了科学研究的范式这一概念,他指出“‘范式’就是彼此纠缠的、复杂的理论信念和方法信念体系,它指导人们(在科学研究中)进行选择、评估、批评”。[10]同样,侦查学也有研究范式。我国侦查学的研究范式是借助自然语言对现象的描述进行观念推演,而推演的过程和结论缺乏精度。而国外的同行进行的刑事司法研究(包括侦查学在内),深受西方社会科学范式转换的影响(从单纯观念推演转换到观念推演与定量研究并重),一定程度实现了定量化研究。这主要体现在研究中大量利用统计学工具来获取、分析、解释资料。现在,国外的刑事司法学者(其中包括侦查学研究者)出版的论文、著作已经达到了这样一种程度,即“大多数公开发表的研究实际上都是定量化了的,而且还要求用统计学方法分析资料”;[11]而查阅包括犯罪侦查在内的刑事司法文献的学人会遇到这样一种情况,即“如果不怎么熟悉统计学,就几乎不可能读懂绝大多数公开发表的刑事司法文献和社会科学文献”。[12]然而,不熟悉统计学,正是我国侦查学研究者的“软肋”。于是,我国侦查学研究者与国外同行之间的对话出现了这样的局面:国外同行不习惯我们的研究范式,认为我们的研究缺乏科学方法和科学依据;而国内学者只能知道国外同行对侦查实践中某一问题的研究结论,根本无能力对研究方法进行评估。这样一来,我国的侦查学研究无法介绍给国外同行;同时,我们也只能被动接受国外同行的研究结论,结论是对是错,根本无力进行评估。显然,这是一个让人无奈的对话过程。这样的对话并没有使双方真正了解对方,是一种无效的对话。而这一切很大程度上是由我国侦查学研究者没有受过统计学训练所造成的,其根本原因同样可以追溯到侦查学教育中统计学的缺位。

第3篇

【关键词】统计学；财务管理；财务能力分析

统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。由于统计学不仅运用了数学知识而且也涉及到许多其他专业的只是，因此统计学被应用到了许多学科的各个领域。随着统计学的发展，统计学作为一种有力的分析工具逐渐被应用于各个领域，财务管理在公司运行中一直承担着重要的角色，而且财务管理涉及到许多数据，作为分析数据的工具，统计学必然要运用于财务管理。

一、统计学在财务管理学习中的应用

（一）利用概率分布图进行数据分析

在财务管理中分析数据时有时需要做概率分布图，如通过收益率概率分布图可以得到各种可能结果的收益率，进而进行更好的财务决策，风险相同的情况下选择收益较高的方案。概率分布图越集中、越尖，那么预期值与实际结果接近的可能性越大，背离预期收益的可能性越小。由此，概率分布越集中，股票对应的风险越小。

（二）预测企业的收益率

通过企业以往的相关数据，建立模型，可以预测企业未来的收益率，因此便可以帮助企业更好地投资或者选择经营方案。

（三）通过计算标准差和变异系数来判断

数据的精确度利用标准差这一度量概率分布密度的指标来准确度量数据的精确性，标准差反映的是样本内的个体的离散程度，通常作为判断分布程度的指标，标准差是方差的平方根，在企业进行投资的过程中，需要根据标准差的大小来判断收益的稳定性，一般情况下，标准差越大，代表企业的回报稳定性越差，投资该项目的风险越高，相反，标准差数值越小，表明企业投资该项目的回报稳定性越好，投资该项目的风险越低。同样标准差也可以用于企业资本结构分析，基金股票分析等。然而，有时候进行比较的两组数据的参考标准相差过大或者测量尺度相差太大，此时运用标准差进行比较便没有太大意义，误差会很大，因此需要用变异系数，所谓变异系数是指用原始数据的标准差除以原始数据的平均数，得到的数值，用变异系数进行比较可以排除标准或者参考性不一致的特点，反映数据离散程度的绝对值，其数据大小不仅受变量值离散程度的影响，而且还受变量值平均水平大小的影响。变异系数可以同时反映收益和风险，因此，故在处理两个或多个具有显著不同预期收益的投资项目时，他是一个更好的风险度量指数。

（四）在财务能力分析中的应用

1.偿债能力分析

企业偿债能力就是指企业偿还账务的能力，企业偿还债务能力的高低直接可以体现企业的财务风险的大小。按债务偿还期限的长短，又将其分为短期偿债能力与长期偿债能力。短期偿债能力通常设置以下指标：流动比率；速动或酸性测验比率；现金比率。长期偿债能力指标有：已获利息倍数；资产负债率；产权比率；有形净值债务率。

2.盈利能力分析

盈利能力分析是指企业获取营利或者利润的能力，以及对经营成果分配的能力，企业盈利能力的高低直接体现了企业的财务结构和经营成果，盈利能力好的企业具有更优良的财务结构和经营能力。企业盈利能力高意味着企业的经营与规模就会有更好的发展。一般企业盈利能力指标有：销售利润率；成本费用利润率；资产总额利润率；资本金利润率；权益利润率。股票上市公司除上述指标外，还可借助以下指标：每股盈余；每股股利；市盈率；股东权益报酬率；股利支付率；留存盈利比率。

3.资产运用效率分析

资产运用效率是指企业对自身资产的运用能力，良好的资产运用效率可以使企业的现金流和长期资本得到良好的循环和回报，资产运用效率体现的是企业的利润获取能力，资产运用效率越高表明企业的资产周转速度和质量越高，获取利润的能力越大，反之，企业的利润也就越低。资产运用效率指标有：存货周转率；应收帐款周转率；流动资产周转率；固定资产周转率；总资产周转率。

4.综合财务能力分析

综合财务能力分析是结合企业各项财务状况和经营成果的总体的变化趋势进行综合分析，得出企业整体的财务状况，上述的三个指标只是从某一方面来判断企业的财务状况而综合财务分析是进行的整体的全面的系统的分析，具有更高的参考价值。综合财务能力分析的指标有杜邦模型中的权益报酬率和计分综合分析法的实际得分。以上企业财务能力分析指标的计算和分析都离不开统计学的相关知识和工具。

二、在财务管理学习中如何更好地学习统计学

（一）重视统计学的学习

由于财务管理专业的学生对于统计学的认识程度不够，无法深刻认识到统计学在财务管理学习中的重要性以及掌握好统计学的方法论对于财务管理数据处理的便利性，大家只是普遍认为统计学是统计学专业应该掌握的知识，因此大家往往不会认真去学习统计学，而且财经类学院开设的统计学课程往往只是把统计学比较简单的只是或者与财务管理比较相关的知识介绍给大家，往往学习程度太浅。因此，为了提高学生的统计学知识，更好地学习财务管理，必须强调统计学专业的重要性，把统计学重视起来，才能更好地在财务管理学习中运用好统计学，在企业财务分析中，运用好各种指标。

（二）将统计学与财务管理更好地融合起来

长期以来，财经类开设的统计学课程主要是介绍统计学的基本原理和基本方法，以，统计整理，统计调查，统计指教，综合指标，时间序列，抽样推断，相关分析等社会经济统计学内容为主，与财经类学科的专业知识联系不够，而且大多数情况下，只是选择性地讲解一部分知识，原理性的内容有时候并不会去介绍或者学习。如此以来，便不能把统计学只是学好，只是学个皮毛。统计学只是介绍一种方法，如何将这种方法运用到财务管理中，需要将统计学的方法论与具体的实例或者案例相结合，如此以来便能更好地理解统计学与财务管理的内容，既能学会处理数据的方法，又能更好地理解财务状况。如用资产负债表和利润表中的数据项目等各种指标来学习了解综合指标；销售预测和资金需求量的预测可以作为介绍学习动态数列的趋势预测法的案例；结合投资决策的实例来学习了解标志变异指标。结合财务管理专业的背景，通过分析和解决财务问题的实例，既能加深对财务管理理论知识的理解，又能提高利用统计学只是进行财务问题分析的实际操作能力。

【参考文献】

[1]蒋惠凤.财务管理专业统计学教学模式研究[J].新课程(教育学术),2011,07:175-176.

[2]秦红霞.统计学对财务管理学习的影响[J].统计与管理,2014,07:8-9.

[3]刘杰.企业财务部门统计学调查工作管理研究[J].现代经济信息,2014,22:28.

第4篇

1．1所谓客观问题主要是由于学科本身的特点造成的矛盾

1．1．1理论性和系统性

《医学统计学》是将概率论和数理统计的原理和方法应用于医学科研的一门应用性学科，贯穿医学科研工作的全过程，对培养医学生科研能力方面具有特别重要的意义。《医学统计学》理论性和系统性较强，因此，要“真正”掌握统计方法，应该在先掌握数理统计学原理后，再继续学习《医学统计学》。这样，在学习时间上至少需要200个学时才行!但这在医学院校是绝对行不通的。目前，应该让医学生对统计学理论掌握到何种程度?一直是一个热点的争议问题]。

1．1．2抽象性

《医学统计学》虽然是一门应用型学科，但其思考方式仍然属于抽象性的。而医学生普遍受到医学课程形象思维的训练，对《医学统计学》中的抽象概念和逻辑推理较难接受，导致学生在学习《医学统计学》课程时不去主动思考，不善于总结，而只是机械记忆。因此，经常听到学生抱怨《医学统计学》内容抽象枯燥、公式多、计算繁杂，记公式、背概念需要花大量的时间和精力，难以真正掌握这门学科[2]。

1．2提高所谓主观问题主要是由于医学生自身专业特点和学习态度以及老师对教学认识不同出现的问题

1．2．1学生的重视态度问题

一方面，由于医学生认为毕业后主要工作是临床医生，认为怎样看病、看好病才是真本事。另外，由于统计课程的内容不能直接看到其应用价值，因此，在学习阶段普遍重视临床知识和医学技能的学习，认为《医学统计学》在他们今后实际工作中没有什么用处，故不重视此门课程的学习。作行一次调查中发现2／3的学生对《医学统计学》的重要性没有体会，表示“不清楚或不知道”。另一方面，由于学生缺乏概率论和数理统计方面的背景知识，对《医学统计学》中的概念不能正确理解，特别是难以把握概念间的联系及区别，多靠死记硬背，以应付考试。学生一般期望像其他医学课程一样，在考试前几天进行突击，以通过考试。但往往由于统计学的系统性，不可能征短时间内达到效果，所以，学生普遍形成统¨学课程难学的印象，产生应付了事的态度。

1．2．2科研思维问题

现在，很多人没有意识到《医学统计学》的知识贯穿于医学科学研究的整个过程中，从研究的开始就必须有统计方面的考虑。如实验设计是整个科研过程的关键步骤，不合理的实验设计必将导致不可信的结论。这些设计中如何对照、随机化、样本量估计、指标确定、疗效标准、后期数据处理方法等，均要用到统计学的知识。而现在常见的实验设计错误主要有随机化观念淡漠、缺乏适当的对照组、实验计划不完善、用单因素设计取代多因素设计等，甚至有些研究生对统计学在科研工作中的作用认识模糊，仅在实验数据出来后才开始考虑统计学问题口]。

1．2．3灵活应用问题

虽然学生在本科和研究生阶段学过统计学，但当他们开始做科研设计时，仍然不会选用恰当的统计学方法进行分析。在统计咨询的过程中，作者发现这其中有很多统计学方法都是他们已学过的，但当这些方法以一种新面孔出现时，他们就不会应用了。另外，不能根据数据类型选择恰当的统计学分析方法。无论实验设计是几组数据，一概用t检验来解决，明明是配对资料，却用两组资料t检验来解决。此外，在运用各种统计学分析方法时，忽略其前提条件，对资料的正态性及方差齐性未做考证，直接套用公式，常常出现张冠李戴的现象。

1．2．4教师的认识问题

近几年，针对《医学统计学》教学效果不理想问题，许多教学工作者进行了探索研究。目前，主要的改进措施包括：教学内容的调整、教学模式的调整、考试模式的调整、软件教学和实习课的调整等]。但是，由于各个学校的具体情况和老师的认识程度不同，很难达成统一意见。

2对教学问题的一些新的思考

2．1对教学目标的思考

目前《医学统计学》教学的目标为掌握所讲授的基本内容，包括基本理论、基本方法；能应用基本的统计学分析处理软件进行数据的计算和分析；能阅读专业文献的统计学方法，能进行基本的科学研究统计设计。医学生对《医学统计学》掌握和应用到何种程度是值得讨论的问题。作者认为医学统计学是一门理论性和系统性很强的学科，医学生没有经过系统的理论学习，他们的思维方式属于生命科学“形态性”，而不是数理认知逻辑“抽象性”。因此，要让医学生或临床医生全面、透彻地掌握统计学是很难的，也是不太现实的。作者认为，医学生或临床研究者只能掌握基本的统计学概念和方法。所谓掌握基本的统计学概念，即要求掌握统计学的作用、思考问题的基本方式、解决问题的基本思路；所谓掌握基本的统计学方法，即要求掌握有哪些基本的统计学方法，这些方法应用的前提条件，这些方法应用结果如何解释?总之，当医学生或临床医生在进行科研时，应该清楚必须考虑哪些统计学问题，应该使用何种统计学方法。而当他们遇到具体的细节问题时，可以查阅有关书籍或文献，或者咨询有关统计学专家。因此，作者认为学习《医学统计学》的要求是：具备查阅有关书籍或文献的能力和与统计学家交流和对话的基础。

2．2引导学习态度的思考

引导学生树立良好的学习态度，人们常说“态度决定一切”，而良好的学习态度能激发学生的学习兴趣并充分调动他们学习的积极性。那么，如何激发学生树立良好的《医学统计学》学习态度?讲好“第一堂课”是关键!突出《医学统计学》在他们今后实际工作中所起的巨大作用，通过大量的科研实例来例证《医学统计学》在科研设计、资料收集、数据分析、论文撰写中的重要作用，甚至邀请统计学和临床专家，以讲座的形式，引导学生树立良好的学习态度。当然，引进实例教学、PBL教学、统计实习等手段，也是激发学习兴趣的重要方式l_1]。

2．3对教学内容的思考

传统的教学内容包括3方面：(1)基本概念和方法；(2)公式的来源、推导和详细的手工计算步骤；(3)统计结果的解释与分析[2]。虽然公式的推导有利于对统计基本概念的理解，手工计算能够使学生对公式的印象加深，但对医学生来讲，冗长的公式推导已很难理解，更谈不上对它的记忆了。因此，学生即使在学习了较多的统计学课程后，仍然不理解基本的统计学概念，不会自如地运用统计学公式。作者认为，在《医学统计学》教学中首先应该将基本概念讲清楚，对于一些简单的统计分析可以独立完成；对于复杂的方法，如对于样本量大小的计算，临床医生只要知道为什么要算样本量，至于怎么算就可以交给统计学家来解决。

2．4统计学家参与的思考

美国食品药品管理局(FDA)一位著名统计学专家称，统计学在医学研究中起到关键性的核心作用。统计学家应该全程参与医学研究，从研究设计开始到分析数据得出结论。特别是研究设计阶段，制定主要观察指标、确定样本量、随机化等，都需要很精深的统计学专业知识，如果临床医生没有很好的统计学概念，试验没有设计好，研究的科学性就会大打折扣，收集的数据以及后期的数据分析实际上都是无意义的。

第5篇

关键词:生物信息学医学统计学课堂教学

生物信息学融合了生物技术、计算机技术、数学和统计学的大量方法，已逐渐成为发现生命过程中所蕴涵知识的一门重要学科。其基本问题主要包括：DNA分析、蛋白质结构分析、分子进化。医学统计学作为医科院校的基础课程之一，长期以来其理论和方法就广泛应用于临床医学、基础医学的各类研究中。随着生物新技术的诞生，在推动生物信息学发展的同时，医学研究对象也由宏观的病人、生物组织拓展到微观的基因领域，所面对的实验数据在性质和结构上也都有所不同，这对医学统计学的应用提出了新的更高的要求。

目前，医学统计学的很多原理和方法已成功地应用于这些新研究之中，并在此基础之上有了新的发展和改进。如概率分布的知识与序列相似性分析、蛋白质分类等技术密切相关；方差分析、非参数检验方法经改进和结合后在基因表达数据的前期分析中发挥了较好的作用；而聚类分析、判别分析、相关分析这些大家所熟知的统计学方法更是在基因分类和调控网络的建立中得到了广泛的应用。在进行医学统计学课堂教学时加入生物信息学方面的应用实例，不仅可以使学员了解本学科研究的前沿和医学、生物信息学研究的新发展，还可以提高学员对于医学统计学理论学习的兴趣，掌握先进的生物实验数据分析方法，提高今后从事医学科研的能力。下面，本文在回顾医学统计学授课主要内容的基础上，就医学和生物信息学中的可能应用举例如下：

一、概率分布

概率分布（probabilitydistribution）是医学统计学中多种统计分析方法的理论基础。授课内容一般包括：二项分布、Possion分布、正态分布、t分布、F分布等。

借助概率分布常常可以帮助我们了解生命指标的特征、医学现象的发生规律等等。例如，临床检验中计量实验室指标的参考值范围就是依据正态分布和t分布的原理计算得到；许多医学试验的“阳性”结果服从二项分布，因此它被广泛用于化学毒性的生物鉴定、样本中某疾病阳性率的区间估计等；而一定人群中诸如遗传缺陷、癌症等发病率很低的非传染性疾病患病数或死亡数的分布，单位面积（或容积）内细菌数的分布等都服从Poisson分布，我们就可以借助Poisson分布的原理定量地对上述现象进行研究。

在生物信息学中概率分布也有一定应用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白质）序列的相似性分析。被研究者广泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速将研究者提交的蛋白质（或DNA）数据与公开数据库进行相似性序列比对。对于序列a和b，BLAST发现的高得分匹配区称为HSPs。而HSP得分超过阈值t的概率P(H(a,b)>t)可以依据Poisson分布的性质计算得到。

二、假设检验

假设检验（hypothesis）是医学统计学中统计推断部分的重要内容。假设检验根据反证法和小概率原理，首先依据资料性质和所需解决的问题，建立检验假设；在假设该检验假设成立的前提下，采用适当的检验方法，根据样本算得相应的检验统计量；最后，依据概率分布的特点和算得的检验统计量的大小来判断是否支持所建立的检验假设，进而推断总体上该假设是否成立。其基本方法包括：u检验、t检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验方法。

假设检验为医学研究提供了一种很好的由样本推断总体的方法。例如，随机抽取某市一定年龄段中100名儿童，将其平均身高（样本均数）与该年龄段儿童应有的标准平均身高（总体均数）做u检验，其检验结果可以帮助我们推断出该市该年龄段儿童身高是否与标准身高一致，为了解该市该年龄段儿童的生长发育水平提供参考。又如，医学中常常可以采用t检验、秩和检验比较两种药物的疗效有无差别；用2检验比较不同治疗方法的有效率是否相同等等。

这些假设检验的方法在生物实验资料的分析前期应用较多，但由于研究目的和资料性质不同，一般会对某些方法进行适当调整和结合。

例如，基于基因芯片实验数据寻找差异表达基因的问题。基因芯片（genechip）是近年来实验分子生物学的技术突破之一，它允许研究者在一次实验中获得成千上万条基因在设定实验条件下的表达数据。为了从这海量的数据中寻找有意义的信息，在对基因表达数据进行分析的过程中，找到那些在若干实验组中表达水平有明显差异的基因是比较基础和前期的方法。这些基因常常被称为“差异表达基因”，或者“显著性基因”。如果将不同实验条件下某条基因表达水平的重复测量数据看作一个样本，寻找差异表达基因的问题其实就可以采用假设检验方法加以解决。

如果表达数据服从正态分布，可以采用t-检验（或者方差分析）比较两样本（或多样本）平均表达水平的差异。

但是，由于表达数据很难满足正态性假定，目前常用的方法基于非参数检验的思想，并对其进行了改进。该方法分为两步：首先，选择一个统计量对基因排秩，用秩代替表达值本身；其次，为排秩统计量选择一个判别值，在其之上的值判定为差异显著。常用的排秩统计量有：任一特定基因在重复序列中表达水平M值的均值；考虑到基因在不同序列上变异程度的统计量，其中，s是M的标准差；以及用经验Bayes方法修正后的t-统计量：，修正值a由M的方差s2的均数和标准差估计得到。

三、一些高级统计方法在基因研究中的应用

（一）聚类分析

聚类分析（clusteringanalysis）是按照“物以类聚”的原则，根据聚类对象的某些性质与特征，运用统计分析的方法，将聚类对象比较相似或相近的归并为同一类。使得各类内的差异相对较小，类与类间的差异相对较大1。聚类分析作为一种探索性的统计分析方法，其基本内容包括：相似性度量方法、系统聚类法（HierarchicalClustering）、K-means聚类法、SOM方法等。

聚类分析可以帮助我们解决医学中诸如：人的体型分类，某种疾病从发生、发展到治愈不同阶段的划分，青少年生长发育分期的确定等问题。

近年来随着基因表达谱数据的不断积累，聚类分析已成为发掘基因信息的有效工具。在基因表达研究中，一项主要的任务是从基因表达数据中识别出基因的共同表达模式，由此将基因分成不同的种类，以便更为深入地了解其生物功能及关联性。这种探索完全未知的数据特征的方法就是聚类分析，生物信息学中又称为无监督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表达数据对基因（样本）进行聚类，将具有相同表达模式的基因（样本）聚为一类，根据聚类结果通过已知基因（样本）的功能去认识那些未知功能的基因。对于基因表达数据而言，系统聚类法易于使用、应用广泛，其结果——系统树图能提供一个可视化的数据结构，直观具体，便于理解。而在几种相似性的计算方法中，平均联接法(AverageLinkageClustering)一般能给出较为合理的聚类结果2。

（二）判别分析

判别分析（discriminantanalysis）是根据观测到的某些指标的数据对所研究的对象建立判别函数，并进行分类的一种多元统计分析方法。它与聚类分析都是研究分类问题，所不同的是判别分析是在已知分类的前提下，判定观察对象的归属3。其基本方法包括：Fisher线性判别（FLD）、最邻近分类法（k-NearestNeighborClassifiers）、分类树算法（ClassificationTreeAlgorithm），人工神经网络（ANNs）和支持向量机（SVMs）。

判别分析常用于临床辅助鉴别诊断，计量诊断学就是以判别分析为主要基础迅速发展起来的一门科学。如临床医生根据患者的主诉、体征及检查结果作出诊断；根据各种症状的严重程度预测病人的预后或进行某些治疗方法的疗效评估；以及流行病学中某些疾病的早期预报，环境污染程度的坚定及环保措施、劳保措施的效果评估等。

在生物信息学针对基因的研究工作中，由于借助了精确的生物实验，研究者通常能得到基因（样本）的准确分类，如，基因的功能类、样本归结于疾病（正常）状态等等。当利用了这些分类信息时，就可以采用判别分析的方法对基因进行分类，生物信息学中又称为有监督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表达数据分析中，对于已经过滤的基因，前三种方法的应用较为简单。而支持向量机（SVMs）和人工神经网络（ANNs）是两种较新，但很有应用前景的方法。

（三）相关分析

相关分析（correlationanalysis）是医学统计学中研究两变量间关系的重要方法。它借助相关系数来衡量两变量之间的关系是否存在、关系的强弱，以及相互影响的方向。其基本内容包括：线性相关系数、秩相关系数、相关系数的检验、典型相关分析等。

我们常常可以借助相关分析判断研究者所感兴趣的两个医学现象之间是否存在联系。例如，采用秩相关分析我们发现某种食物中黄曲霉毒素相对含量与肝癌死亡率间存在正相关关系；采用线性相关方法发现中年女性体重与血压之间具有非常密切的正相关关系等等。

生物信息学中可以利用相关分析建立基因调控网络。如果将两个不同的基因在不同实验条件下的表达看作是两个变量，相关分析所研究的正是两者之间的调控关系。如采用线性相关系数进行两基因关系的分析时，其大小反应了基因调控关系的强弱，符号则反应了两基因是协同关系（相关系数为正），还是抑制关系（相关系数为负）。

四、意义

第6篇

对于非预防医学专业的学生来说医学统计学是必修科目，不管是本科生还是研究生都要学习这门课程，而且在毕业后的工作中还会经常使用到这门课程的知识。因此，如何改善和提高非预防医学专业学生医学统计学的教学效果尤为重要，采用什么教学方法来实现教学目标、提高教学质量一直是授课教师探讨的课题。本文就任务驱动法和案例法在非预防医学专业医学统计学教学中的应用进行了分析和探究。

关键词：

任务驱动法；案例法；统计学；教学改革

医学统计学是指利用数理统计和概率论相结合对医学数据进行收集、整理、分析、统计推断的一门方法学，这种方法在医学专业中应用十分广泛。随着现代科学技术的提高和进步，许多医学科研工作者对医学数据进行不断的研究和分析，并借助计算机和先进的统计软件完成了科学研究，取得了丰硕的成果。而这些科学研究在分析过程中，都或多或少的运用了医学统计学方法。因此，对于医学生来说医学统计学是一门重要的课程，对于非预防医学专业学生来说更是一门重要的必修课，且在整个医学教学中占据非常重要的位置，基于这门课程的重要性、实用性及毕业后仍要长期的使用，这就对授课教师提出了更高的要求，要求教师在教学过程要灵活采用多种教学法，比如案例法、任务驱动法或两种教学法相结合等，帮助学生理解教学内容，从而达到教学效果和实现教学目标，提高学生解决实际问题的能力。

一、任务驱动法的概念

任务驱动法就是指在教学过程首先要明确学生的主体地位，一切的教学活动都是要以学生学习情况和知识接受能力以及课堂上的知识反馈的效果为基础，教师在教学过程中充当组织者、引导者的角色。任务驱动就是给定一个特定的任务作为线索，巧妙地把教学内容在完成每步任务的同时加入进去，学生在完成任务的同时也能学到教学内容，有方向、有目标地学习，这样不仅能够调动学生的学习兴趣还能保持学习的热忱度，在完成任务的过程中学生首先是自己通过思考和探究发现问题，然后与教师和同学交流心得，最后在教师的指导与帮助下完成各个任务，随着任务的逐个完成学生的学习信心倍增，且充满成就感，这些都将成为学生进一步深入学习医学统计学的动力。

二、案例法的概念

案例法在非预防医学专业医学统计学教学中的应用，其实就是针对每次课设计与教学内容紧密相关的典型案例，通过案例导入并分析已经发生了的实践案例，讲解蕴含的统计学知识、方法和原理，通过实证研究的案例结论阐述遇到类似问题的解决方法，这样能够提高学生理论联系实际和解决实际问题的能力。从案例法的概念来看，案例教学法具有非常强的实际应用性，是着重于培养学生的独立思考和自主学习能力的教学方法，而传统教学方法没有注意到这一点，所以教学效果不是特别理想。教学过程要遵循从典型事例中找到普遍存在的问题，在这些问题中找到比较典型的特征，然后发现事物的自然规律，从而使学生明白客观的物质世界。传统的教学方式在调动学生学习兴趣方面存在不足，而案例教学法却恰恰能够将学生的学习积极性、主动性调动起来，从而激励他们投入到学习中，这也正是案例教学法的优点所在。

三、任务驱动法教学在实际教学中的应用

（一）实验对象、方法及步骤1.实验对象及方法。整群选取我校非预防医学专业（大三口腔专业）的4个班学生为研究对象，共140名学生，将这些学生随机分为两组，其中实验组75人，对照组65人，两组学生的基础学科成绩比较，差异无统计学意义（P＞0.05），即两组具有可比性。实验组的学生采用任务驱动法，教师设定一定的教学任务和情景创设，让学生自主学习和讨论，然后选出一个发言人代表发言小组的观点，最后进行总结。而对照组采用传统教学模式进行教学，经过教师讲解之后学生完成学习任务。2.改革的具体内容和步骤。首先要从建构主义的理论思想出发，利用任务驱动的方式，结合教学内容，把教学内容分成了五大主要模块。即：统计描述、参数估计和假设检验、方差分析和卡方检验、秩和检验与相关回归、科研设计模块。根据以上几大模块，任务驱动法教学可以分为三个阶段进行。第一阶段是创建一个学生比较感兴趣的任务和案例，引导学生由浅入深剖析任务，这就要求教师在上课之前对案例准备要充分。第二阶段是根据任务和案例进行研究和讨论，小组成员之间相互讨论并提供有效信息。第三阶段是教师与学生一起探讨、总结学生所完成的任务结果和成效。这三个阶段都是环环相扣，缺一不可的，这种教学模式才是任务驱动的完整体系。3.对学生完成任务的效果进行评价总结。对学生的任务完成情况进行两方面的评价，一是从客观方面来讲，直接比较实验组和对照组的期末测试成绩；二是从主观方面来讲，就是通过对学生进行问卷调查和访谈，了解学生对任务驱动法教学的满意度、认同感以及学习体验。4.需采用的统计学方法。利用SPSS19.0统计软件进行数据录入和分析，计量资料用（均数?标准差）表示，在满足独立、正太、方差齐的前提下两组间的差异比较用独立样本的t检验，P＜0.05表示差异有统计学意义。

（二）实验结果学期末用相同的试卷对两组学生进行测验，两组学生的成绩比较如下：实验组的平均成绩为（90.24±7.73）分，对照组的平均成绩为（83.86±8.71）分，进行成组比较的t检验，t=4.62，P＜0.05（P=0.002），差异有统计学意义，说明实验组学生的平均成绩比对照组为高。由此可见，实验组采取任务驱动法的教学效果明显比传统教学法要好一些。而且通过对实验组学生进行“关于任务驱动法”问卷调查，结果表明非常满意28人，满意37人，一般8人，不满意2人，非常不满意0人，即对任务驱动法教学表示满意的学生占86.67%（65/75），不满意仅占2.67%（2/75），说明大部分学生能接受并认可任务驱动教学法，仅个别学生表示因其不习惯主动思考和探究问题而倾向于传统教学。

（三）对于任务驱动教学法的思考1.任务驱动教学中强调以学生为主体。在任务驱动教学过程中，学生通过对案例分析和循序渐进完成学习任务，不断在任务中搜集、学习相关资料和吸取经验，充分利用所学知识，在教师的指引下发现解决问题的方法，因为学生参与了整个探究的过程，所以就更好地构建了自己的一整套思路，这个过程完全体现了学生的主体地位，同时培养了学生独立思考和自主学习能力。2.任务驱动教学中存在的问题以及解决措施。经过实验研究发现，有的学生仍然无法摆脱传统教学模式的影响，不愿意主动思考问题，更不愿意花费多一点的时间在探究知识方面。另外，教师方面若想顺利而有效的开展任务驱动教学，就必须在任务设计、任务选择及课堂组织方面多下功夫，否则就是表面形式新颖但却不能真正提高教学效果。所以，要想切实开展任务驱动法教学，不仅要启发学生转变学习观念，努力尝试新方法进行自主学习；而且要求教师在教学准备过程中多搜集、整理教学案例，进行有效的课堂组织使学生融入这种新型的教学中并发现其中乐趣，在兴趣的带动下进行自主学习。

四、案例教学法在医学统计学教学中的应用

（一）实验对象、方法及步骤整群选取我校非预防医学专业（大三药学专业）的4个班学生为研究对象，共135名学生，将这些学生随机分为两组，分别是65人的实验组和70人的对照组，并且经过统计分析两组学生的基础学科成绩差异性不大（P＞0.05），可以进行比较。实验组学生采取案例教学法，教师提供一个或者多个案例进行引导和探讨，结合教学内容小组间进行讨论和分析，使学生找到解决问题的方案，小组派代表发表意见，教师针对学生发表的意见进行总结。在学期结束后对学生进行测验和问卷调查。而对照组学生采用传统教学方法，遵规循矩的按照教学内容进行教学，学期末采用与实验组同样的试卷进行测验。

（二）实验结果经过一学期的教学和学习，从学期末的测验成绩来看，实验组学生的总体成绩水平在（86.42±9.53）分，而对照组学生的总体成绩水平在（78.22±10.65）分，两组进行成组比较的t检验，t=2.14，P＜0.05（P=0.035），差异有统计学意义，实验组学生成绩高于对照组，可以认为案例法教学更加能提高学生的统计学成绩。在学期结束后对实验组学生进行了“关于案例法教学”的问卷调查，87.70%（57/65）学生表示比较喜欢且能接受案例教学法，因为学生认为案例教学能够提高他们的学习积极性和主动性，不仅在教师的启发下积极动脑思考还参与课堂讨论，这种方式既有利于灵活掌握基本的知识和理论，又能提高解决实际问题的能力。

（三）案例教学法的效果以及提高措施1.案例教学法的效果。经过一学期的教学和期末成绩分析可以看出，案例教学法有助于学生统计学学习成绩的提高。案例教学能够激发学生的学习积极性，因为在此教学过程中学生能够充分的与教师和同学进行交流和互动，学生在学习过程中体会到了学习的快乐，所以就能改变学生的学习态度；案例教学还能够促进学生将理论运用到实践之中，能够教会学生在面对需要解决的问题时选择多种角度和方法；此种教学模式还能够培养学生的团结协作精神，因为在案例教学中需要学生之间相互交流，相互讨论，互帮互助，这样不仅能够增强学生之间的感情，还能培养学生的团队意识。2.存在的问题及解决措施。案例的搜集工作自身具有局限性，数量不多的案例导致学生没有更加全面的示范对案例进行分析；学生准备不够充分；学生学习态度不积极等问题，针对这些问题我们采取了下列措施来解决，首先是教师要尽量搜集更多的案例，而且是有代表性的案例来满足教学需要；其次是教师要将资料和案例提前发给学生，让学生熟读资料和思考问题；最后是通过QQ群、微信群、邮件等方式增加师生之间的交流等。我们相信只要措施得力，案例教学中的问题就会逐步被解决。

五、结语

综上所述，任务驱动法教学和案例法教学都能够提高学生的统计学成绩，这两种教学方法都改变了传统的教学模式，能够激发学生的学习兴趣和培养独立自主的学习能力。虽然这两种方法目前在使用中均存在一定困难和局限性，但只要我们努力克服并做出调整，这两种方法都能给统计学教学带来良好的效果。课题名称：本成果系锦州医科大学2010年校级教改课题“案例式教学法在非预防医学专业《医学统计学》教学中探索与实践”（课题编号2010ZD0012）的研究成果。

参考文献：

[1]施红英,黄陈平,杨新军,等.任务驱动法在《医学统计学》教学中的实施效果[J].温州医科大学学报,2014,44(3):233-234.

[2]伍亚舟,易东,张彦琦,等.案例教学法在医学统计学教学中的应用[J].基础医学教育,2011,13(7):635-638.

[3]王玖,孙红卫,韩春蕾等.案例+任务驱动法在医学生统计软件教学中的应用[J].中国卫生统计,2012,29(1):153-154.

[4]马洪林,王良君,詹志鹏.非预防医学专业医学统计学教学中的案例式教学法初探[J].卫生职业教育,2013,31(8):30-31.

第7篇

统计的出发点是收集数据，然后再科学的分析数据和整理数据。不列颠百科全书对统计学下了如下定义：“统计学是收集和分析数据的科学与艺术”。这就是说，统计学不仅是一门科学，而且是一门收集和分析数据的艺术，要求从数据中挖掘出新的信息，而不是死记硬套现有的公式和定理。为了突出收集和分析数据的重要性，我们在教学的过程中，可以考虑以下几个方面：（1）首先展现给学生一系列的实际数据，比如一批电灯泡的寿命、某年级外语考试成绩等，让学生对数据有一个明确的感性认识，意识到统计是从数据出发的，先有数据，然后才有公式和定理。不同的数据具有不同的实际意义，弄清楚这些数据的分布规律和性质是统计的基本任务。（2）强调如何有效地收集数据是统计中的重要问题，通常是从总体中抽取样本，抽样的方法是多种多样的，在教学中可以结合实例作抽样试验，比如从同一种型号的汽车中随机抽取5辆，测量每公里的耗油量；观察吞某类药物的病人的反应情况；调查部分学生的外语考试成绩；等等。（3）分析数据是统计工作的核心，分析数据就是对数据进行加工处理，从而获取数据中关于总体的信息。通过构造各种不同的统计量，对所研究的总体进行推断，达到从部分认识全体的目的。在教学中可以通过计算机软件对数据的结构、统计量的分布作动画演示，比如数据频率直方图、经验分布函数曲线、样本均值分布直方图等，从而提高学生对分析数据的兴趣。

二、结合实例强调统计方法的重要性

概率统计是数学的一个重要分支，它的方法别具一格，无论对自然科学还是社会科学，现代统计方法是必不可少的。在教学的过程中，结合实例强调统计方法的重要性，既能加深对于概率统计理论知识的理解，又能激发学生对这门课程的兴趣，具体可从以下几个方面进行考虑：（1）结合日常生活实例进行教学，比如统计学生中同生日的人数，随着统计人数的增加，至少有两人同生日这一事件的频率会接近于1，然后将这一结果与理论概率进行比较；统计吸烟与非吸烟人群中患肺癌的比例，检验吸烟与患肺癌是否存在某种依赖关系；观测一天中某人手机的呼唤次数，然后与泊松分布进行拟合优度检验；统计某年级的外语考试成绩，根据数据进行正态分布的拟合优度检验；等等。（2）结合实例突出统计中的基本方法，参数估计和假设检验是进行统计推断的两种最基本的方法，其涉及的范围十分广泛，在教学的过程中应首先理解方法的基本原理和理论依据，结合典型实例进行分析，比如通过估计湖中鱼的条数，使学生了解矩法和最大似然法的原理和步骤；通过检验自动包装机工作是否正常，使学生掌握假设检验的方法步骤。（3）结合实例系统介绍统计中的基本内容，使学生进一步认识到统计方法的实用性和广泛性，为学生在今后的学习和研究中提供广阔的应用空间。

三、从统计观点出发进行概率论的教学

第8篇

关键词：统计教学；满意度；多分有序Probit模型；教学成效

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）23-0121-03

一、引言

《统计学》是一门搜集、整理、分析数据并进行推断的方法论学科，其目的就是探索数据的内在规律性，使人们对所研究的问题有更深入的了解和把握，其专业技术性和实践性都非常强。对于经管类专业的《统计学》课程来说，其培养目标就是使学生能运用科学的统计方法去分析和解决社会现实中的实际问题，为今后从事经济管理工作打下基础。因此，经管类专业的《统计学》课程教学应顺应市场经济的发展和高等教育的新要求，本着“服务专业，突出应用”的原则，加强对学生素质和能力的培养和训练，培养出适应社会发展需要的应用型经管类人才。但从教学实践来看，尽管近年来国内院校经管类专业统计教学在教学内容设计、教学方法和手段、考核方式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，为此，以在杭高校的经管类专业学生为例，通过统计调查探究《统计学》在经管类学生科研创新及实践中的应用状况及教学满意度，并据此提出针对性的意见及建议。

二、经管类专业《统计学》教学现状分析

为探析经管类专业《统计学》教学满意度，从教学目标与课程安排、教学内容、方法和手段、教学应用与效果评价等多方面设计调查问卷展开统计调查。本次调查总共发放问卷550份，回收521份，其中有效问卷485份，有效率达93.1%。在所有受访者中，男女同学的比例为36∶64，符合经管类专业学生的性别分布特点，问卷涉及各个专业，具有普遍代表性。

（一）学生对统计教学的基本评价

1.课程设置与本专业目标的符合度较高。调查结果显示，51.34%的人认为统计课程与本专业培养目标基本符合，26.80%的人认为比较符合，10.10%认为很符合，只有2.89%的人认为很不符合。可知《统计学》课程设置与各专业的培养目标符合程度较高。

2.统计学在以后专业学习中的作用较大。在调查的群体中认为《统计学》该门课程设置基本有用、比较有用和非常有用的人数占63.30%，只有4.95%认为是基本没用的，可以认为设置《统计学》这门课程是非常有必要的。

3.统计教学的专业针对性不够强。63.09%的同学更倾向于分专业组织上课，他们认为不同专业对于统计知识的接受程度、基础知识掌握程度是不同的，增强统计课程学习的专业针对性很有必要。但同时，学生反映当前非专业《统计学》课程主要通过介绍统计学的基本原理和基本方法，特别强调各不同专业需要掌握的共性统计理论知识，与专业的融合不够，导致教学效果较差。

4.男女同学对《统计学》课程的难度、兴趣度及实用度等方面的看法存在显著差异。50.52%的同学认为《统计学》课程基础实用，29.90%的同学认为课程难度大，24.54%的同学认为统计学枯燥无味，只有11.34%的同学选择课程是生动有趣的。由此可以很明显地看出该课程的教学虽然是有用的，但是由于难度较大使部分学生无法接受而且上课的兴趣不大。可见，《统计学》教学需要改进以使更多学生对该课程产生兴趣，使实用性扩大。

进一步探析男女同学对统计课程的看法差异，运用假设检验对课程难度、兴趣度、实用度、基础实用度、生动及抽象程度等方面进行分析。结果显示，在5%的显著性水平下，男女同学对课程难度（P值为0.018）和实用度（P值为0.002）的看法存在显著差异。

5.学生对实践中巩固统计学知识的意愿较强。学生是否愿意在实践中巩固统计理论知识是实现统计学的关键。调查结果表明，80%以上的同学愿意在实践中巩固所学的统计学知识，可见在课程教育中应增加更多的实践训练。同时，在考核方式上，绝大部分学生也愿意增加实践操作考核。

（二）《统计学》课程教学现状及存在的问题

1.教材主要存在结合案例不足及缺乏趣味等问题。学生普遍反映：教材结合案例不够（39.18%）、材料缺乏趣味（38.14%）、忽略统计软件应用（37.73%）以及过于注重数学公式推导（36.49%）等问题是当前统计教材存在的主要问题。

2.教学内容与专业融合度不够并过于机械化。被调查者认为教学内容主要问题在于与相关专业融合不够的占57.88%，认为教学内容过于机械化的占40.82%。

3.教学方法和手段过于传统落后。调查结果显示，三分之二以上（68.45%）的学生认为统计教学方式多为灌输式教学，启发式、互动式、案例式教学不足的问题非常突出。此外，统计实践教学的缺乏、师生交流过少等问题也不可轻视。

4.考核方式单一，考核内容过于理论化。考核方式中存在的问题最为突出的是考试内容过于理论化（占55.05%），其次是缺少对应用技能考核（占41.65%）。由此可见学生更愿意接受实际操作性的东西，对于理论的内容认为考核中可以少出现。

（三）《统计学》在学生创新研究和实践中的应用状况

1.对统计方法的运用认识大多限于统计描述分析，对统计推断方法的应用价值了解不够。调查结果显示，大多数学生认为统计调查方案设计（62%的同学选择了此项）、问卷设计（61.3%）、统计调查方法（49.9%）及统计图表分析（44.7%）等方法对将来用途较大，其余依次是相关回归（32.4%）、假设检验（29.9%）、参数估计（26%）、统计指数（22%）和时间序列分析（15%）等。可见，当前学生对统计方法的运用认识大多还限于统计描述分析，对于统计推断方法的应用价值了解还不够。

2.统计调查和整理方法运用较广泛，对于统计推断方法的运用相对较少。调查结果显示，当前经管类专业的学生曾运用过的统计方法主要集中于问卷设计（70.4%的同学选择了此项）、统计调查（46.8%）、方案设计（46%）、统计图表（35.6%）及频数分析（23.8%）等最基本和最简单的方法，对于统计推断方法的应用，除相关回归（22.8%）和假设检验（21.5%）外其余则较少。可见，当前经管类专业的学生对统计知识运用的深度及广度还远不够。

3.学生在各类实践竞赛和创新研究中运用统计知识分析和解决实际问题的能力较为薄弱。在大学参与的各类竞赛及创新研究中，运用过统计知识的地方主要集中在城乡调查（74.7%）和企业调查（77.8%）中，而其他创新研究及竞赛（如大学生科技创新计划、大学生“新苗人才”培养计划、课题研究、创业设计大赛等）中应用统计知识和方法的极少。由此需要大力度地提高学生运用统计知识分析和解决实际问题的能力。

三、统计教学满意度评价模型构建与分析

（一）教学目标与课程安排对统计教学满意度的影响因素分析

根据统计教学目标与课程安排所包含的项目评价得分构建多分有序Probit模型分析其对《统计学》教学满意度的影响，Ordered probit模型拟合结果显示似然比LR为196.86，显著性水平小于0.01，表明模型具有显著性意义；同时输出教学目标与课程安排对统计教学满意度的影响结果如表1所示。

表1显示，在10%的显著性水平下，教学目标、专业融合、理论课时以及实验课时因素对于统计教学满意度具有显著影响。可见，清晰的教学目标，能够让学生明确这门课的内容和要求，了解该课程的应用情况；理论课时与实验课时的合理分配，能够让学生将所学到的理论知识与实践相结合，当这些满意度提高时，能增加统计教学满意状况提高的概率，且教学目标的明确性对教学满意度的影响最大，从系数来看它的提升对教学满意度等级的提高效应最为明显。而专业针对性前系数较小且不显著，说明它对教学满意度状况的提升影响相对较弱。

（二）教学内容、方法和手段对统计教学满意度的影响因素分析

教学内容、方法和手段是影响教学满意度的重要因素，根据所包含的项目评价得分构建多分有序Probit模型分析其对统计教学满意度的影响，似然比LR为263.55，显著性水平小于0.01，表明模型具有显著性意义。各因素影响结果如表2所示。

表2显示，在10%的显著性水平下，教学内容、课程内容、教学媒体、实验教学方式以及实践训练的满意情况会影响统计教学满意度。从结果来看，这些影响因素的系数符号与数值大小与实际相符。评价一门课的重要指标就是这门课的教材内容，因此该模型下其前的估计系数最大；此外，当课程内容具体丰富、有实例、教学媒体效果良好时，学生更有兴趣学习这门课程，从而在一定程度上增加《统计学》教学满意状况提高的概率。统计与生活息息相关，好的实验教学方式与实践训练能够培养学生将其所学到的统计知识应用到实际问题上，真正做到学以致用，这自然会增加他们对于统计学的好感。而教学内容、方法和手段中的其他因素的系数较小且不具有统计显著性，因此它们的提升对教学满意度的提升影响相对较弱。

（三）教学应用与效果评价对统计教学满意度的影响因素分析

理论知识和实际的结合应用是评价一门课程教学成效的直接因素，也是课程教学满意度的重要评价尺度。根据教学应用与效果评价所包含的项目评价得分构建多分有序Probit模型分析其对统计教学满意度的影响，似然比LR的值为222.51，显著性水平小于0.01，表明模型具有显著意义；各因素影响结果如表3所示。

表3显示，在10%的显著性水平下，影响统计教学满意度的因素有教师讲授技巧、教师实践教学能力、创新能力培养、统计软件应用以及课程考核方式。

现实中，老师的讲授技巧和实践教学能力，在很大程度上影响学生该课程的兴趣、学生听课状态以及吸收知识的情况等。面对枯燥乏味的讲课，学生可能对这门课产生厌倦甚至是反感，更可能造成他们的高缺勤率。如今的社会越来越重视创新，当然学生也希望能够提高自身的创新能力，因此创新能力对于教学满意度的评定情况具有正影响，且影响较大。此外，课程考核方式也会影响学生的满意程度，学习认真，统计学知识掌握较好的同学可能会希望通过一定的闭卷考核方式来证明自己的实力，而对统计学略知一二的学生可能更倾向于开卷的考核方式，因此他们对于考核方式的满意度也是影响因素之一。而教师理论水平以及学评教评价方式前系数较小且不显著，说明其对教学满意度的提升影响相对较弱。

四、结论与建议

（一）结论分析

调查结果表明，当前经管类专业学生对于《统计学》课程的总体满意度不够高，统计教学仍存在许多不容忽视的问题：

1.课程设置与本专业目标的符合度较高、实用性较强，但专业针对性不够。

2.《统计学》教材结合案例不够、缺乏趣味、注重数学公式推导且忽略统计软件应用。

3.教学内容与相关专业融合不够，内容过于机械化；统计教学方式则多为灌输式教学，互动式等教学方法应用不足。

4.大部分同学对当前采用的纯粹理论考核方式表示不满意，而更倾向于实践测评。

5.一半以上的学生认为统计调查方案设计、问卷设计以及统计调查方法对以后的学习和工作有帮助；70%以上的学生在城乡调查、企业调查和专业调查中能运用统计调查和统计整理方法，但对其他统计知识的应用极少。

从教学目标与课程安排的视角来看，教学目标、专业融合、理论课时以及实验课时的设计对于统计教学满意度具有显著影响；在教学内容、方法和手段所包含的因素中，教学内容、课程内容、教学媒体、实验教学方式以及实践训练的满意情况会影响学生对于统计教学满意度；教师讲授技巧、教师实践教学能力、创新能力培养、统计软件应用以及课程考核方式等则是影响统计教学成效的重要因素。

（二）对策建议

1.统计教学内容的调整和创新。统计教学应避免把时间放在讲授抽象理论、数学定理等方面，增加趣味性教学内容和案例分析，并根据专业需要调整相应的教学内容，增强统计教学的专业契合度，注重培养“应用型”人才。

2.教学方法和手段的转变。调查结果表明，教学方法和手段上最突出的问题为灌输式教育，互动教学不足，所以即由“灌输式”转变为“互导式”教学。在统计教学中，既要发挥教师的主导作用，又要充分调动学生的积极性和主动性，给学生留下充分的思考时间。将知识的传授与能力的培养有机结合起来。

同时，运用统计案例教学，培养学生运用统计思维的基本思想分析、解决问题的实际能力。通过课程案例学，可激发学生的学习兴趣，增强学生对理论知识的理解。重视课程实验教学，提高学生的基本统计业务操作技能和基本统计分析技能。

3.优化考核内容及方式。基于教学内容与教学方式等改革成效的督促，考核方式及评分标准应随之进行匹配，将考核方式由记忆性的闭卷笔试改为多样化的着重考查学生对所学统计知识的应用能力考核，以考查学生分析问题和解决问题的能力。因此，考核方式应采用综合考核的形式，根据学生参与教学活动的程度、期末项目研究报告、上机操作和实践成绩等综合评定其学习成效。

4.构建统计实践教学平台，提升统计实践应用价值。依托学校实验中心建成全校大学生基础实验设备平台、统计建模演示与实现平台、统计调查方案设计大赛仿真模拟等平台，为统计的创新研究和实践应用提供更有力的保障。

参考文献：

[1]吴喜之.统计学：从数据到结论[M].第3版.北京：中国统计出版社，2009.

[2]曾五一，肖红叶，庞皓，朱建平.经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新[J].统计研究，2010，（2）.

[3]袁卫，刘超.统计学教材建设的问题与思考[J].统计研究，2011，（9）.

第9篇

 

 

一、引言

 

《统计学》是一门搜集、整理、分析数据并进行推断的方法论学科，其目的就是探索数据的内在规律性，使人们对所研究的问题有更深入的了解和把握，其专业技术性和实践性都非常强。对于经管类专业的《统计学》课程来说，其培养目标就是使学生能运用科学的统计方法去分析和解决社会现实中的实际问题，为今后从事经济管理工作打下基础。因此，经管类专业的《统计学》课程教学应顺应市场经济的发展和高等教育的新要求，本着“服务专业，突出应用”的原则，加强对学生素质和能力的培养和训练，培养出适应社会发展需要的应用型经管类人才。但从教学实践来看，尽管近年来国内院校经管类专业统计教学在教学内容设计、教学方法和手段、考核方式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，为此，以在杭高校的经管类专业学生为例，通过统计调查探究《统计学》在经管类学生科研创新及实践中的应用状况及教学满意度，并据此提出针对性的意见及建议。

 

二、经管类专业《统计学》教学现状分析

 

为探析经管类专业《统计学》教学满意度，从教学目标与课程安排、教学内容、方法和手段、教学应用与效果评价等多方面设计调查问卷展开统计调查。本次调查总共发放问卷550份，回收521份，其中有效问卷485份，有效率达93.1%。在所有受访者中，男女同学的比例为36∶64，符合经管类专业学生的性别分布特点，问卷涉及各个专业，具有普遍代表性。

 

(一)学生对统计教学的基本评价

 

1.课程设置与本专业目标的符合度较高。调查结果显示，51.34%的人认为统计课程与本专业培养目标基本符合，26.80%的人认为比较符合，10.10%认为很符合，只有2.89%的人认为很不符合。可知《统计学》课程设置与各专业的培养目标符合程度较高。

 

2.统计学在以后专业学习中的作用较大。在调查的群体中认为《统计学》该门课程设置基本有用、比较有用和非常有用的人数占63.30%，只有4.95%认为是基本没用的，可以认为设置《统计学》这门课程是非常有必要的。

 

3.统计教学的专业针对性不够强。63.09%的同学更倾向于分专业组织上课，他们认为不同专业对于统计知识的接受程度、基础知识掌握程度是不同的，增强统计课程学习的专业针对性很有必要。但同时，学生反映当前非专业《统计学》课程主要通过介绍统计学的基本原理和基本方法，特别强调各不同专业需要掌握的共性统计理论知识，与专业的融合不够，导致教学效果较差。

 

4.男女同学对《统计学》课程的难度、兴趣度及实用度等方面的看法存在显著差异。50.52%的同学认为《统计学》课程基础实用，29.90%的同学认为课程难度大，24.54%的同学认为统计学枯燥无味，只有11.34%的同学选择课程是生动有趣的。由此可以很明显地看出该课程的教学虽然是有用的，但是由于难度较大使部分学生无法接受而且上课的兴趣不大。可见，《统计学》教学需要改进以使更多学生对该课程产生兴趣，使实用性扩大。

 

进一步探析男女同学对统计课程的看法差异，运用假设检验对课程难度、兴趣度、实用度、基础实用度、生动及抽象程度等方面进行分析。结果显示，在5%的显著性水平下，男女同学对课程难度(P值为0.018)和实用度(P值为0.002)的看法存在显著差异。

 

5.学生对实践中巩固统计学知识的意愿较强。学生是否愿意在实践中巩固统计理论知识是实现统计学的关键。调查结果表明，80%以上的同学愿意在实践中巩固所学的统计学知识，可见在课程教育中应增加更多的实践训练。同时，在考核方式上，绝大部分学生也愿意增加实践操作考核。

 

(二)《统计学》课程教学现状及存在的问题

 

1.教材主要存在结合案例不足及缺乏趣味等问题。学生普遍反映：教材结合案例不够(39.18%)、材料缺乏趣味(38.14%)、忽略统计软件应用(37.73%)以及过于注重数学公式推导(36.49%)等问题是当前统计教材存在的主要问题。

 

2.教学内容与专业融合度不够并过于机械化。被调查者认为教学内容主要问题在于与相关专业融合不够的占57.88%，认为教学内容过于机械化的占40.82%。

 

3.教学方法和手段过于传统落后。调查结果显示，三分之二以上(68.45%)的学生认为统计教学方式多为灌输式教学，启发式、互动式、案例式教学不足的问题非常突出。此外，统计实践教学的缺乏、师生交流过少等问题也不可轻视。

 

4.考核方式单一，考核内容过于理论化。考核方式中存在的问题最为突出的是考试内容过于理论化(占55.05%)，其次是缺少对应用技能考核(占41.65%)。由此可见学生更愿意接受实际操作性的东西，对于理论的内容认为考核中可以少出现。

 

(三)《统计学》在学生创新研究和实践中的应用状况

 

1.对统计方法的运用认识大多限于统计描述分析，对统计推断方法的应用价值了解不够。调查结果显示，大多数学生认为统计调查方案设计(62%的同学选择了此项)、问卷设计(61.3%)、统计调查方法(49.9%)及统计图表分析(44.7%)等方法对将来用途较大，其余依次是相关回归(32.4%)、假设检验(29.9%)、参数估计(26%)、统计指数(22%)和时间序列分析(15%)等。可见，当前学生对统计方法的运用认识大多还限于统计描述分析，对于统计推断方法的应用价值了解还不够。

 

2.统计调查和整理方法运用较广泛，对于统计推断方法的运用相对较少。调查结果显示，当前经管类专业的学生曾运用过的统计方法主要集中于问卷设计(70.4%的同学选择了此项)、统计调查(46.8%)、方案设计(46%)、统计图表(35.6%)及频数分析(23.8%)等最基本和最简单的方法，对于统计推断方法的应用，除相关回归(22.8%)和假设检验(21.5%)外其余则较少。可见，当前经管类专业的学生对统计知识运用的深度及广度还远不够。

 

3.学生在各类实践竞赛和创新研究中运用统计知识分析和解决实际问题的能力较为薄弱。在大学参与的各类竞赛及创新研究中，运用过统计知识的地方主要集中在城乡调查(74.7%)和企业调查(77.8%)中，而其他创新研究及竞赛(如大学生科技创新计划、大学生“新苗人才”培养计划、课题研究、创业设计大赛等)中应用统计知识和方法的极少。由此需要大力度地提高学生运用统计知识分析和解决实际问题的能力。

 

三、统计教学满意度评价模型构建与分析

 

(一)教学目标与课程安排对统计教学满意度的影响因素分析

 

根据统计教学目标与课程安排所包含的项目评价得分构建多分有序Probit模型分析其对《统计学》教学满意度的影响，Ordered probit模型拟合结果显示似然比LR为196.86，显著性水平小于0.01，表明模型具有显著性意义;同时输出教学目标与课程安排对统计教学满意度的影响结果如表1所示。

 

表1显示，在10%的显著性水平下，教学目标、专业融合、理论课时以及实验课时因素对于统计教学满意度具有显著影响。可见，清晰的教学目标，能够让学生明确这门课的内容和要求，了解该课程的应用情况;理论课时与实验课时的合理分配，能够让学生将所学到的理论知识与实践相结合，当这些满意度提高时，能增加统计教学满意状况提高的概率，且教学目标的明确性对教学满意度的影响最大，从系数来看它的提升对教学满意度等级的提高效应最为明显。而专业针对性前系数较小且不显著，说明它对教学满意度状况的提升影响相对较弱。

 

(二)教学内容、方法和手段对统计教学满意度的影响因素分析

 

教学内容、方法和手段是影响教学满意度的重要因素，根据所包含的项目评价得分构建多分有序Probit模型分析其对统计教学满意度的影响，似然比LR为263.55，显著性水平小于0.01，表明模型具有显著性意义。各因素影响结果如表2所示。

 

表2显示，在10%的显著性水平下，教学内容、课程内容、教学媒体、实验教学方式以及实践训练的满意情况会影响统计教学满意度。从结果来看，这些影响因素的系数符号与数值大小与实际相符。评价一门课的重要指标就是这门课的教材内容，因此该模型下其前的估计系数最大;此外，当课程内容具体丰富、有实例、教学媒体效果良好时，学生更有兴趣学习这门课程，从而在一定程度上增加《统计学》教学满意状况提高的概率。统计与生活息息相关，好的实验教学方式与实践训练能够培养学生将其所学到的统计知识应用到实际问题上，真正做到学以致用，这自然会增加他们对于统计学的好感。而教学内容、方法和手段中的其他因素的系数较小且不具有统计显著性，因此它们的提升对教学满意度的提升影响相对较弱。

 

(三)教学应用与效果评价对统计教学满意度的影响因素分析

 

理论知识和实际的结合应用是评价一门课程教学成效的直接因素，也是课程教学满意度的重要评价尺度。根据教学应用与效果评价所包含的项目评价得分构建多分有序Probit模型分析其对统计教学满意度的影响，似然比LR的值为222.51，显著性水平小于0.01，表明模型具有显著意义;各因素影响结果如表3所示。

 

表3显示，在10%的显著性水平下，影响统计教学满意度的因素有教师讲授技巧、教师实践教学能力、创新能力培养、统计软件应用以及课程考核方式。

 

现实中，老师的讲授技巧和实践教学能力，在很大程度上影响学生该课程的兴趣、学生听课状态以及吸收知识的情况等。面对枯燥乏味的讲课，学生可能对这门课产生厌倦甚至是反感，更可能造成他们的高缺勤率。如今的社会越来越重视创新，当然学生也希望能够提高自身的创新能力，因此创新能力对于教学满意度的评定情况具有正影响，且影响较大。此外，课程考核方式也会影响学生的满意程度，学习认真，统计学知识掌握较好的同学可能会希望通过一定的闭卷考核方式来证明自己的实力，而对统计学略知一二的学生可能更倾向于开卷的考核方式，因此他们对于考核方式的满意度也是影响因素之一。而教师理论水平以及学评教评价方式前系数较小且不显著，说明其对教学满意度的提升影响相对较弱。

 

四、结论与建议

 

(一)结论分析

 

调查结果表明，当前经管类专业学生对于《统计学》课程的总体满意度不够高，统计教学仍存在许多不容忽视的问题：

 

1.课程设置与本专业目标的符合度较高、实用性较强，但专业针对性不够。

 

2.《统计学》教材结合案例不够、缺乏趣味、注重数学公式推导且忽略统计软件应用。

 

3.教学内容与相关专业融合不够，内容过于机械化;统计教学方式则多为灌输式教学，互动式等教学方法应用不足。

 

4.大部分同学对当前采用的纯粹理论考核方式表示不满意，而更倾向于实践测评。

 

5.一半以上的学生认为统计调查方案设计、问卷设计以及统计调查方法对以后的学习和工作有帮助;70%以上的学生在城乡调查、企业调查和专业调查中能运用统计调查和统计整理方法，但对其他统计知识的应用极少。

 

从教学目标与课程安排的视角来看，教学目标、专业融合、理论课时以及实验课时的设计对于统计教学满意度具有显著影响;在教学内容、方法和手段所包含的因素中，教学内容、课程内容、教学媒体、实验教学方式以及实践训练的满意情况会影响学生对于统计教学满意度;教师讲授技巧、教师实践教学能力、创新能力培养、统计软件应用以及课程考核方式等则是影响统计教学成效的重要因素。

 

(二)对策建议

 

1.统计教学内容的调整和创新。统计教学应避免把时间放在讲授抽象理论、数学定理等方面，增加趣味性教学内容和案例分析，并根据专业需要调整相应的教学内容，增强统计教学的专业契合度，注重培养“应用型”人才。

 

2.教学方法和手段的转变。调查结果表明，教学方法和手段上最突出的问题为灌输式教育，互动教学不足，所以即由“灌输式”转变为“互导式”教学。在统计教学中，既要发挥教师的主导作用，又要充分调动学生的积极性和主动性，给学生留下充分的思考时间。将知识的传授与能力的培养有机结合起来。

 

同时，运用统计案例教学，培养学生运用统计思维的基本思想分析、解决问题的实际能力。通过课程案例学，可激发学生的学习兴趣，增强学生对理论知识的理解。重视课程实验教学，提高学生的基本统计业务操作技能和基本统计分析技能。

 

3.优化考核内容及方式。基于教学内容与教学方式等改革成效的督促，考核方式及评分标准应随之进行匹配，将考核方式由记忆性的闭卷笔试改为多样化的着重考查学生对所学统计知识的应用能力考核，以考查学生分析问题和解决问题的能力。因此，考核方式应采用综合考核的形式，根据学生参与教学活动的程度、期末项目研究报告、上机操作和实践成绩等综合评定其学习成效。

 

4.构建统计实践教学平台，提升统计实践应用价值。依托学校实验中心建成全校大学生基础实验设备平台、统计建模演示与实现平台、统计调查方案设计大赛仿真模拟等平台，为统计的创新研究和实践应用提供更有力的保障。

第10篇

1《卫生统计学》的课程特点

《卫生统计学》是利用统计学的原理对人群健康问题进行解决的一门应用性的学科。《卫生统计学》的课程特点就是概念抽象、理论深奥、数据枯燥。在学习的过程中又和《医学统计学》有所不同，学习的重点不是公式的推导和证明；同时，又不同于医学学科的学习，学习的重点也不在于记忆和背诵，而是需要在学习的过程中进行深入的理解，在学习的过程中需要大量的实践，所以《卫生统计学》又具有了逻辑性强、实践性强的特点[1]。

2《卫生统计学》的教学现状

2.1定位不明确

《卫生统计学》在教学的过程中经常出现和《医学统计学》交叉的现象。《卫生统计学》以统计学的原理和方法为基础，将其运用在公共卫生领域，比较侧重公共卫生学的社会性；《医学统计学》侧重的是医学的生物性。所以两者之间具有很大的区别。但是，目前在医学院校的教学中，两者的区别并不是很大。《卫生统计学》和《医学统计学》的区分不明主要体现在教学安排、课程设置、教材编写等方面，比如，有的医学院校为《卫生统计学》专设了教学部门，但是这个部门开展的工作却是编写医学统计学的教材，进行医学统计学的教学；甚至有的医学院校虽然设立了《卫生统计学》的硕士点，却进行的是医学统计学的考试。并且，在教学过程中，两者也经常被混为一谈。这样的情况给《卫生统计学》的教学带来了很大的困难[2]。

2.2教学重点不合理

第一，《卫生统计学》的教学内容包括两个方面，一方面是统计学基础，其中涉及到的知识是数据资料描述、统计和分析，推断统计分析，相关回归分析，调查设计等；另一方面是专业知识，其中涉及到的内容是横断面研究资料统计分析，病例对照研究分析、队列研究的分析和设计、生存分析、寿命表和Meta分析。目前，在很多医学院校的教学中，教学的重点依然集中在基础知识的学习方面，对于专业性知识部分涉及的内容非常少，甚至卫生统计调查方法、卫生统计制度等很多内容都没有在现行的《卫生统计学》中涉及。这种情况给《卫生统计学》课程的普及带来了很大的麻烦。第二，《卫生统计学》在教学过程中，医学院校的教学重点普遍是基本原理的介绍和具体公式的推导，没有完善的培养学生统计思维的内容。统计思维对于《卫生统计学》的学习来说非常重要，它是一种透过数据就能对现象进行分析和判断的方法。在《卫生统计学》的教学中，忽视了对统计思维的培养，对《卫生统计学》教学的发展会产生非常不利的作用。

2.3缺乏电脑实验课程

《卫生统计学》课程的应用性很强，为了保证课堂效果，在讲授理论的同时，还要和电脑实验相结合，通过具体软件将抽象性比较强的统计学概念转变为直观的数据结果或者是形象生动的图形，可以在增强学生的实践能力，同时还可以提高学生的学习兴趣。但是，目前在大部分的医学院校中，因为资金和课时的问题，还没有开设电脑实验课程，影响了《卫生统计学》的教学效果[3]。

2.4教学形式过于单一

目前，在大多数的医学院校中，在教学形式方面存在的问题就是过于强调单一统计方法的学习，过于强调理论知识的学习。缺乏《卫生统计学》知识的实践应用，导致学生在遇到统计学问题的时候，不能运用统计学的相关知识对其进行解决，影响了《卫生统计学》的教学效果。

3《卫生统计学》的教学模式

为了改变上述问题，就需要对《卫生统计学》的教学模式进行探讨。在《卫生统计学》的教学过程中，使用多元化的教学模式，通过多媒体教学、案例分析教学、小组交流互动式教学、基于问题教学法等方法来改善《卫生统计学》的教学效果。

3.1案例教学法

案例教学法指的是在《卫生统计学》的课堂教学中引入案例，通过案例为学生设计某种情境，引导学生调动自己的理论知识对实际问题进行解决的教学方法。案例教学法的特点是：注重实践，具有很强的能动性、创造性、仿真性，能够很好的将启发式教学、民主式教学和参与式教学融为一体。案例教学法的优点是：充分调动学生学习的主动性和积极性，能够有效的培养学生的创新思维，能够有效的提升学生解决问题的能力，以实现《卫生统计学》的教学目的[4]。案例教学法的应用流程如下。第一，准备教学案例。在课程开始之前，要严格执行集体备课制度，以教学大纲为基础，结合具体的教材内容，融合相关的科研成果和工作实践，根据以上内容精心选取案例，对案例进行实际的分析，保证案例符合教学设计，符合学生的学习兴趣，并且保证选择的案例在学生可以接受的范围内。第二，运用案例进行教学。运用案例进行教学，需要按照以下的流程来进行：案例介绍—提出问题—学生讨论—教师评价和分析—问题解决的实际应用方法。具体的应用步骤如下：首先，在课程开始时教师引入案例，通过案例引发学生的思考，让学生对案例所反映的知识有一个明确的了解；然后，在学生经过一段时间的思考之后，教师要组织学生展开讨论，讨论的方式可以是小组讨论，也可以是集体辩论，还可以是个人发言；最后，教师针对学生的讨论进行客观的点评，对讨论过程中的错误点和错误原因进行分析，然后对讨论过程中不准确、不完整的方面给予指正。

3.2基于问题教学法

基于问题教学法（PBL）的应用核心是“问题”，应用流程是：提出问题—收集资料—建立假设—论证假设—总结。这种教学法实施的目的是培养学生的自主学习能力，培养学生捕捉、整合、判断信息的能力，培养学生的创新能力和质疑能力[5]。基于问题教学法的具体应用流程如下：第一，理论的讲授。应用基于问题法进行教学，在教学的过程中，将教学的内容和各个章节的内容相结合，然后结合案例教学法，通过在教学的过程中引入案例，从而引出问题，然后将处理问题的统计方法和统计思路运用到教学的过程中。第二，问题的确定。在理论讲授完成之后，授课老师根据授课的内容，结合自身的工作经验或者在文献中曾经出现的统计问题，来确定学生的具体问题，在确定问题的过程中还要对学生的学习任务和学习目标进行明确。第三，讨论学习。教师在提出问题之后，要将学生分成不同的学习小组，然后由学习小组来收集解决问题需要用到的资料，在收集资料的过程中，学习小组可以针对文献中的不足之处和教师或者同学进行交流分析，或者还可以对如何实现课堂效果的改进进行讨论，对讨论的结果进行总结汇报。第四，总结评定。教师针对学生在收集资料的过程中出现的问题进行指导，并给出具体的建议，同时要对各个小组的讨论报告进行总结归纳，然后对学生的成绩进行评定。评定的方式可以有三种，分别是：学生互相评价、小组自我评价和教师评价。通过基于问题教学法的实施，可以通过问题的设置来引导学生的学习，激发学生的学习兴趣，提高学生学习的主动性，让学生在收集资料和小组合作的过程中丰富自己的知识系统，从而提高学生解决问题和团队合作的能力。

3.3实验教学法

实验教学法就是在《卫生统计学》的理论教学中，运用计算机的相关软件来训练学生实际解决问题的能力。目前，很多医学院校的《卫生统计学》在教学过程中遇到相关的计算和检验问题时，大都是通过计算器来完成的。计算器在《卫生统计学》教学过程中的应用不仅增加了计算量，导致计算过程繁琐，而且还会浪费大量的课程时间，导致在《卫生统计学》教学过程中学生学习主动性难以得到发挥[6]。实验教学法的应用因为涉及到配套设施的购买问题和相关课时的安排问题，所以要循序渐进的来实现。首先，实验教学的应用可以从预防医学专业开始，在进行实验课的教学过程中，针对其部分内容可以使用实验教学的方法来进行教学。比如在学习方差分析的时候，因为这部分内容涉及的公式比较多，计算过程比较复杂，如果应用计算器进行教学，在教学的过程中在计算方面会浪费过多的时间。所以在教学过程中可以引进电脑教学，将方差分析时需要的数据，比如：SS处理、SS总、SS区组、SS误差等，通过幻灯片对学生进行讲授，让学生以这些数据为基础对其进行方差分析。通过这样的方式，《卫生统计学》在教学的过程中可以节约部分实验课课时，并且在教学的过程中还可以向学生介绍相关软件的操作和使用，可以取得很好的教学效果。

3.4搭建非实时课堂学习平台

因为《卫生统计学》的内容非常抽象、实践性非常强，通过上述方法进行教学可以取得很好的教学效果，但是因为教学课时有限，仅仅通过课堂教学时间，学生很难取得很好的学习效果。在这样的情况下，搭建非实时课堂学习平台就具有非常重要的意义。学生在实时课堂中可以对课程的难点、重点进行学习，在非实时课堂平台中，通过网上课程辅导、网上讨论、课件练习、网上作业、资料查找、网上论文指导、期末复习等环节，可以很好的实现师生之间的沟通和交流，可以灵活学生的学习时间，提高学生的学习兴趣，增强学生的学习能力，促进《卫生统计学》的开展。

4结语

第11篇

《卫生统计学》是使用数理统计原理和方法以及概率论收集―整理―分析医学资料的一门学科，它的特点是应用性广、实用性强。随着医学研究的发展，为了满足医学研究的需要，在目前的医学院校中，医学统计学成为了一门必修课。但是因为这门课程涉及到了抽象的概念、复杂的数学公式，对于医学生来说学习起来的困难性比较高。所以，探讨《卫生统计学》教学模式的改革对《卫生统计学》有效教学的实现具有重要的意义。

1 《卫生统计学》的课程特点

《卫生统计学》是利用统计学的原理对人群健康问题进行解决的一门应用性的学科。《卫生统计学》的课程特点就是概念抽象、理论深奥、数据枯燥。在学习的过程中又和《医学统计学》有所不同，学习的重点不是公式的推导和证明；同时，又不同于医学学科的学习，学习的重点也不在于记忆和背诵，而是需要在学习的过程中进行深入的理解，在学习的过程中需要大量的实践，所以《卫生统计学》又具有了逻辑性强、实践性强的特点[1]。

2 《卫生统计学》的教学现状

2.1 定位不明确

《卫生统计学》在教学的过程中经常出现和《医学统计学》交叉的现象。《卫生统计学》以统计学的原理和方法为基础，将其运用在公共卫生领域，比较侧重公共卫生学的社会性；《医学统计学》侧重的是医学的生物性。所以两者之间具有很大的区别。但是，目前在医学院校的教学中，两者的区别并不是很大。《卫生统计学》和《医学统计学》的区分不明主要体现在教学安排、课程设置、教材编写等方面，比如，有的医学院校为《卫生统计学》专设了教学部门，但是这个部门开展的工作却是编写医学统计学的教材，进行医学统计学的教学；甚至有的医学院校虽然设立了《卫生统计学》的硕士点，却进行的是医学统计学的考试。并且，在教学过程中，两者也经常被混为一谈。这样的情况给《卫生统计学》的教学带来了很大的困难[2]。

2.2 教学重点不合理

第一，《卫生统计学》的教学内容包括两个方面，一方面是统计学基础，其中涉及到的知识是数据资料描述、统计和分析，推断统计分析，相关回归分析，调查设计等；另一方面是专业知识，其中涉及到的内容是横断面研究资料统计分析，病例对照研究分析、队列研究的分析和设计、生存分析、寿命表和Meta分析。目前，在很多医学院校的教学中，教学的重点依然集中在基础知识的学习方面，对于专业性知识部分涉及的内容非常少，甚至卫生统计调查方法、卫生统计制度等很多内容都没有在现行的《卫生统计学》中涉及。这种情况给《卫生统计学》课程的普及带来了很大的麻烦。

第二，《卫生统计学》在教学过程中，医学院校的教学重点普遍是基本原理的介绍和具体公式的推导，没有完善的培养学生统计思维的内容。统计思维对于《卫生统计学》的学习来说非常重要，它是一种透过数据就能对现象进行分析和判断的方法。在《卫生统计学》的教学中，忽视了对统计思维的培养，对《卫生统计学》教学的发展会产生非常不利的作用。

2.3 缺乏电脑实验课程

《卫生统计学》课程的应用性很强，为了保证课堂效果，在讲授理论的同时，还要和电脑实验相结合，通过具体软件将抽象性比较强的统计学概念转变为直观的数据结果或者是形象生动的图形，可以在增强学生的实践能力，同时还可以提高学生的学习兴趣。但是，目前在大部分的医学院校中，因为资金和课时的问题，还没有开设电脑实验课程，影响了《卫生统计学》的教学效果[3]。

2.4 教学形式过于单一

目前，在大多数的医学院校中，在教学形式方面存在的问题就是过于强调单一统计方法的学习，过于强调理论知识的学习。缺乏《卫生统计学》知识的实践应用，导致学生在遇到统计学问题的时候，不能运用统计学的相关知识对其进行解决，影响了《卫生统计学》的教学效果。

3 《卫生统计学》的教学模式

为了改变上述问题，就需要对《卫生统计学》的教学模式进行探讨。在《卫生统计学》的教学过程中，使用多元化的教学模式，通过多媒体教学、案例分析教学、小组交流互动式教学、基于问题教学法等方法来改善《卫生统计学》的教学效果。

3.1 案例教学法

案例教学法指的是在《卫生统计学》的课堂教学中引入案例，通过案例为学生设计某种情境，引导学生调动自己的理论知识对实际问题进行解决的教学方法。案例教学法的特点是：注重实践，具有很强的能动性、创造性、仿真性，能够很好的将启发式教学、民主式教学和参与式教学融为一体。案例教学法的优点是：充分调动学生学习的主动性和积极性，能够有效的培养学生的创新思维，能够有效的提升学生解决问题的能力，以实现《卫生统计学》的教学目的[4]。案例教学法的应用流程如下。

第一，准备教学案例。在课程开始之前，要严格执行集体备课制度，以教学大纲为基础，结合具体的教材内容，融合相关的科研成果和工作实践，根据以上内容精心选取案例，对案例进行实际的分析，保证案例符合教学设计，符合学生的学习兴趣，并且保证选择的案例在学生可以接受的范围内。

第二，运用案例进行教学。运用案例进行教学，需要按照以下的流程来进行：案例介绍―提出问题―学生讨论―教师评价和分析―问题解决的实际应用方法。具体的应用步骤如下：首先，在课程开始时教师引入案例，通过案例引发学生的思考，让学生对案例所反映的知识有一个明确的了解；然后，在学生经过一段时间的思考之后，教师要组织学生展开讨论，讨论的方式可以是小组讨论，也可以是集体辩论，还可以是个人发言；最后，教师针对学生的讨论进行客观的点评，对讨论过程中的错误点和错误原因进行分析，然后对讨论过程中不准确、不完整的方面给予指正。

3.2 基于问题教学法

基于问题教学法（PBL）的应用核心是“问题”，应用流程是：提出问题―收集资料―建立假设―论证假设―总结。这种教学法实施的目的是培养学生的自主学习能力，培养学生捕捉、整合、判断信息的能力，培养学生的创新能力和质疑能力[5]。基于问题教学法的具体应用流程如下：

第一，理论的讲授。应用基于问题法进行教学，在教学的过程中，将教学的内容和各个章节的内容相结合，然后结合案例教学法，通过在教学的过程中引入案例，从而引出问题，然后将处理问题的统计方法和统计思路运用到教学的过程中。

第二，问题的确定。在理论讲授完成之后，授课老师根据授课的内容，结合自身的工作经验或者在文献中曾经出现的统计问题，来确定学生的具体问题，在确定问题的过程中还要对学生的学习任务和学习目标进行明确。

第三，讨论学习。教师在提出问题之后，要将学生分成不同的学习小组，然后由学习小组来收集解决问题需要用到的资料，在收集资料的过程中，学习小组可以针对文献中的不足之处和教师或者同学进行交流分析，或者还可以对如何实现课堂效果的改进进行讨论，对讨论的结果进行总结汇报。

第四，总结评定。教师针对学生在收集资料的过程中出现的问题进行指导，并给出具体的建议，同时要对各个小组的讨论报告进行总结归纳，然后对学生的成绩进行评定。评定的方式可以有三种，分别是：学生互相评价、小组自我评价和教师评价。

通过基于问题教学法的实施，可以通过问题的设置来引导学生的学习，激发学生的学习兴趣，提高学生学习的主动性，让学生在收集资料和小组合作的过程中丰富自己的知识系统，从而提高学生解决问题和团队合作的能力。

3.3 实验教学法

实验教学法就是在《卫生统计学》的理论教学中，运用计算机的相关软件来训练学生实际解决问题的能力。目前，很多医学院校的《卫生统计学》在教学过程中遇到相关的计算和检验问题时，大都是通过计算器来完成的。计算器在《卫生统计学》教学过程中的应用不仅增加了计算量，导致计算过程繁琐，而且还会浪费大量的课程时间，导致在《卫生统计学》教学过程中学生学习主动性难以得到发挥[6]。实验教学法的应用因为涉及到配套设施的购买问题和相关课时的安排问题，所以要循序渐进的来实现。

首先，实验教学的应用可以从预防医学专业开始，在进行实验课的教学过程中，针对其部分内容可以使用实验教学的方法来进行教学。比如在学习方差分析的时候，因为这部分内容涉及的公式比较多，计算过程比较复杂，如果应用计算器进行教学，在教学的过程中在计算方面会浪费过多的时间。所以在教学过程中可以引进电脑教学，将方差分析时需要的数据，比如：SS处理、SS总、SS区组、SS误差等，通过幻灯片对学生进行讲授，让学生以这些数据为基础对其进行方差分析。通过这样的方式，《卫生统计学》在教学的过程中可以节约部分实验课课时，并且在教学的过程中还可以向学生介绍相关软件的操作和使用，可以取得很好的教学效果。

3.4 搭建非实时课堂学习平台

因为《卫生统计学》的内容非常抽象、实践性非常强，通过上述方法进行教学可以取得很好的教学效果，但是因为教学课时有限，仅仅通过课堂教学时间，学生很难取得很好的学习效果。在这样的情况下，搭建非实时课堂学习平台就具有非常重要的意义。学生在实时课堂中可以对课程的难点、重点进行学习，在非实时课堂平台中，通过网上课程辅导、网上讨论、课件练习、网上作业、资料查找、网上论文指导、期末复习等环节，可以很好的实现师生之间的沟通和交流，可以灵活学生的学习时间，提高学生的学习兴趣，增强学生的学习能力，促进《卫生统计学》的开展。

第12篇

关键词：社会经济统计学；数据；教学

社会经济统计学是高校经济管理专业的必修课之一，在经管类的专业课中属于教学难度较大的一门。不少学生反映统计学课程枯燥、难学、不实用，即使在考试中能够通过，在现实中也不知如何加以应用。改变这种状况的一个根本出发点，在于回归社会经济统计学课程的原始目的，以数据导向的原则对课程进行全面改革。

一、目前社会经济统计学教学中存在的主要问题

在过去，我国统计学界一直将社会经济统计学与数理统计学划分为两个性质不同的学派，将社会经济统计学完全限制于描述统计范畴，从而影响了社会经济统计学的应用。近年来，随着经济管理研究中数学模型的应用日益增加，统计学界又出现了一种矫枉过正的倾向，即过分偏向数理统计学，否认社会经济统计学的独立性。近年出版的各种统计学教材中，数理统计的内容所占比重不断增加，甚至到了满书都是数学公式的程度。

目前的社会经济统计学课程由于过分偏向数理统计，在教学中仍以统计公式推导为主。许多统计学教师都是数学专业出身，对于严谨的数学逻辑框架情有独钟，但其面对的教学对象却属于带有明显文科性质的经管类专业学生，没有能力也没有兴趣去追求数学公式的完美。这就造成了教与学之间的矛盾。

社会经济现象与自然科学现象有着本质的不同，一个重要的特点就是研究对象是人的活动，许多活动是很难用精确的数学逻辑来理解的。在自然科学研究中，通过严格控制实验过程，可以使数据表现出稳定的行为特征，与特定的研究模型相吻合。而在社会经济研究中，研究对象是不受约束的个人或者企业，其行为受到各种因素的影响，有时候会表现得十分异常。

以回归分析为例，在数理统计学的教学中，学生拿到的教学习题数据都是性质良好的，回归结果往往表现出较强的统计显著性。但在真实的经济分析中，一次回归能够得到显著系数是非常难得的，由于现实中“噪声”的影响，大多数回归模型都无法通过统计检验。例如，从理论上说，居民的收入与支出之间应当存在着线性或者二次曲线型的相关关系，但学生在利用真实的统计数据进行分析时，往往很难得出这样的结论。一些数理统计成绩很好的学生在使用统计数据撰写论文时，经常会陷入一种困惑，即发现现实中的数据特征与自己所学的理论完全不能吻合。

鉴于这样的问题，在社会经济统计学教学中，应当将更多的精力用于帮助学生形成认识和理解数据的能力，要教育学生适应各种“不完美”的数据，学会从数据中剔除“噪声”的影响，发现数据的本质。教学实践表明，这样的教学改革思路不但能够使课程更加适应现实需要，而且能够极大地调动学生的学习兴趣。

二、数据导向的统计学教学思路

数据导向在统计学教学中主要表现在以下三个方面：

1．注重培养学生对于数据质量的认识

数据质量是进行统计分析之前必须考虑的一个重要问题，由于各种人为因素的干扰，社会经济统计数据往往存在着不同程度的质量问题。在教学中，应当注重培养学生对调查数据质量的认识能力。

调查是所有统计工作的起点，调查数据的质量直接影响到统计分析的效果。人们在日常所接触到的统计数据，都是通过各种渠道调查得来的，如果学生不了解调查的原理，就很难理解数据中各种错误的产生原因。在许多社会经济统计学教材中，统计调查所占的比重都很小，有些甚至直接与“抽样估计”的内容合并在一起，把抽样误差分析作为统计调查的惟一内容。事实上，统计调查所涉及的内容是非常广泛的，抽样误差只是其中很小的一个方面。把统计调查理解为仅仅是抽样误差计算，是一个极大的误区。

基于这种考虑，应当大幅度提高统计调查内容在课程中所占的比重，使之达到全部课时数的1/3左右。教学内容应当包括统计调查的分类、各种抽样调查形式的优缺点、调查误差的来源等等，其核心在于使学生理解影响原始数据质量的各种因素。

在有关抽样调查的内容中，如何确保抽样的随机性是一项重要的内容，对这项内容的深入讨论，能够帮助学生理解随机性对于统计工作的意义，以及在现实中各种可能出现的违背随机性要求的情况。

调查中的非抽样误差是统计学研究的前沿，在传统的统计学教材中往往很少涉及，但这部分内容对于学生理解调查误差的来源有着重要的作用，因此在教学中也应当进行介绍。例如，目前许多媒体都喜欢引用网上调查的数据来分析社会经济现象，但从统计学角度来看，网上调查的抽样框是存在偏差的，其调查结果不能真实地反映全体居民的意见。要认识到这一点，就需要学生对于抽样框的概念、抽样框误差的形式等有一定的认识。对这部分内容进行讲授时，需要教师有一定的社会经济调查实践经验，能够结合现实情况来加以分析。这部分内容如果讲授得当，对于学生来说是很有趣味的。

在条件允许的情况下，教师还可以组织学生参与统计调查的社会实践，通过亲手做几份调查问卷来加深对于统计数据质量的理解。

2．以真实数据替代虚拟的教学数据

传统的统计学教学，侧重于对方法的介绍。教学中使用的数据往往是虚拟数据，或者是经过精选和剪切后的真实数据，这类数据的惟一作用就是让学生练习在课堂中学习到的公式。学生只需要把数据代入公式，就能够得到一个近乎完美的计算结果。这种学习方式带来的一个负面影响是学生误以为统计就是一门利用公式进行计算的科学，而忽略了根据不同数据选择不同计算方法的要求。

采用数据导向的教学方法，要求在教学中抛弃虚构的教学数据，而使用现实中的真实数据作为教学案例。教师对于选择的数据提交给学生，让学生根据所学的各种统计知识进行自主分析。教师应当向学生传递一种权变的统计观念，鼓励学生用不同的方法对同一批数据进行反复处理，从中选择最有效的处理方法。当学生拘泥于某一种习惯的分析方法时，教师应当提示他们思考为什么优先采用了这种方法，而没有采用另一种方法。比如，许多学生在进行综合评价时，习惯选择使用算术平均数，此时，教师可以组织他们讨论是否能够使用几何平均数或者中位数等其他的平均指标。

在教学中，我们曾向学生提供了美国从1900年以来的所有统计年鉴的电子文件，要求学生从中选择出一些有价值的指标，分析美国的经济成长情况、劳动力变化情况等等。由于数据量非常庞大，学生可以选择出许多不同的角度来进行分析，包括横向的州与州的比较，纵向的年度间比较，不同指标间的相互比较等等。每一种分析方法都需要学生深入理解课堂中学习到的各种原理，通过这样的数据分析实践，学生既能够更好地理解统计的精髓，又能够产生浓厚的学习兴趣。

3．借助实验方法解释统计概念

数理统计学的教学侧重于公式的推导，而社会经济统计学则要求让学生更多地理解概念的含义。在教学实践中发现，经管专业学生对于统计分布、参数估计这样的概念往往很难理解，例如在讲授抽样估计的内容时，许多学生无法理解“样本平均数的标准差”这样一个概念，因为在他们的心目中，样本平均数是一次调查中获得的常量，对一个常量计算标准差是很难想象的。尽管教师可以完美地推导出样本平均数标准差的计算公式，但对于学生来说，这只是一个数学游戏，没有任何现实意义。

统计本身是一门来自于实验的科学，数理统计最早起源于对赌场中各种胜率的计算。要帮助学生形成对推断统计概念的理解，就应当从实验出发，通过可触及的数据来理解概率、分布等抽象概念。

第13篇

统计学为探索随机现象统计规律性，必须正确处理必然性与偶然性之间的辨证关系。在总体中诸个体某种数量标志表现偶然，而诸标志值平均则为必然。重复测量某种同一客体出现不同的数值属偶然，而同一客体本身真实数值则为必然。必然性通过大量偶然性的数量差异为自己开辟道路。统计研究中经过综合平均，将大量偶然性所形成的数量差异，互相抵消，显露出平均则为必然。必然性与偶然性的对立统一关系在统计抽样调查问题上表现极为明显。客观事物极其复杂，表现千差万别，同一总体各单位的数量差异也非常大，从个别单位，往往因偶然因素的影响而无法探索其本质和规律性。然而，通过大量观察，排除偶然性因素影响，就可暴露出事物的真象，显现其本质。在进行抽样调查时，只有随机抽取的个体足够多，消除诸多偶然因素影响，才能通过抽样总体的数量特征正确地推断总体的数量特征。

2共性和个性的统一

实践和科学都证明矛盾的普遍性，矛盾无处不在、无时不在。矛盾着的事物是普遍存在的，况且同一事物或过程的矛盾有其共性。而对于每个事物或过程的矛盾也各有其个性。因此说，共性和个性的关系就是一般与特殊或普遍与个别的关系，它们是辨证统一的关系。统计学中存在着各种矛盾，每一矛盾具有不同特点。在统计认识中，个体的差异性中蕴含着总体的同一性。统计方法就是运用科学的手段抽象掉各个个体的差异性，探求总体的同一性，并用差异性去标志同一性的内在质量。差异性是统计产生和存在的前提，没有差异性就没有统计；而同一性则是统计的目的，为了求得同一性才需要进行统计。因此，统计研究要运用大量观察法与个别观察法相结合使用的统计方法。

统计研究中运用大量观察法，实现从个别到一般，从个性到共性的认识过程。同时，根据共性寓于个性之中的对立统一规律，统计研究在大量观察的基础上，运用个别观察所搜集的资料来说明总体的基本状况和发展趋势，使认识更深刻、更具体。

矛盾的共性与个性的对立统一规律指导统计研究必须是将统计中的平均数与分组法结合，用组平均数补充说明总平均数，用反映现象的离散趋势的变异指标与反映现象集中趋势的平均数结合使用，以使研究更全面，更完善。

3整体与局部的统一

统计学的研究着眼于总体，着手于样本，立足于个体；同时从总体出发，分解剖析，认识局域（类、层、组）甚至个体，并对其进行调查研究，观察计量，搜集资料。接着对个体的调查所获得的资料进行计算分析，或归纳演绎，用样本来推断总体，达到对总体的系统性认识。即为“统而计之”和“计而统之”的总和，以实现以统定计，以计达统的目的。所以，统计学的思维是一种系统思维，要求一切认识对象不仅它本身作为一个整体来认识，而且它还要作为某个更大系统的要素来认识。这种对系统客体的“主体”认识，是一种对研究对象进行整体性度量的系统思维方式。

因而，统计认识充分体现了整体和局部的有机统一，这是统计研究的一大优点，也是统计认识比较接近客观、真实的主要原因之一。其它认识方法往往是就某一要素而研究某一要素，就某一系统而认识某一系统，忽略或没有充分重视各要素的整合作用和系统环境对系统的制约作用。

4定性分析和定量分析的统一

从统计认识过程而言，充分体现着定性分析和定量分析对立统一的关系。定量分析研究是统计研究的特色所在，但统计的定量分析不是纯粹数量意义的，即不是就数量论数量，而是基于所研究事物本身的特点，并且从所研究事物的有关联系或现实背景中，紧紧扣住认识所研究事物内在本质这一主题来展开的，他注重的是定量分析背后的具体含义和意义，这也正是统计学与数学的区别所在。那么统计研究怎样才能通过数量来体现其具体含义与现实意义？这就必须结合定性分析，即以定性分析为起点，并以定性分析为终点。具体来说，统计研究总是按照“初步（感性）的定性认识——客观科学的定量认识——高级（理性）的定性认识”这一过程来进行的，即从定性开始，确定认识事物有关方面的指标，经过定量过程，搜集，整理，进而对其分析研究，上升到更高的认识，深入认识事物的质，完成定性认识。统计认识活动遵循质与量对立统一规律，从初始的定性入手，依设计的科学的方案一整套统计指标体系，按要求搜集有关数据资料，经过整理和分析对比，认识事物的本质和规律性。也就是说统计的定量分析是人类在认识事物的过程中，实现从感性认识到理性认识这个飞跃的重要途径，是避免产生认识主观偏差的重要手段。

因此，统计研究最终是为人类定性认识服务的，是为了定性认识才进行定量分析研究的，前面所讲的统计的方法性、应用性也正体现在这里。实际上，如何才能真正做到统计研究的定性分析与定量分析的统一，才是需要我们关注的重点。所以，我们需要不断地探求质与量变化的规律和界限，研究质的规定性与量的规定性的关系，将质与量同一与度中，即量的规定性定性于度中，质的规定性定量于度中，以实现定性分析和定量分析的真正统一。

5分析与综合的统一

在统计研究过程中，分析和综合是揭示事物的本质和规律性的一个基本方法。统计认识活动的根本目的是在各个局部进行剖析的基础上达到对总体的认识，揭示其本质和规律性。

第14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15篇

【关键词】医学统计学；教学改革；科研论文；SPSS软件

医学统计学是医药专业学生的必修课程之一，此课程的教学效果直接关系到医学专业和药学专业学生的科研能力，因此我校基于中医学专业本硕连读实验班《医学统计学》课程施行了教学改革，采用双语教学模式，结合SPSS软件讲授英文医学论文中的统计设计与统计方法，提高学生的基本科研素养，培养学生统计设计思维和解决科研中遇到的实际问题的能力。

1 增加统计软件SPSS实验课

医学统计课程定理内容较多且抽象难懂，而医学院校的学生数学基础薄弱，传统的教学方式会使学生对医学统计的理论知识难理解，也会导致医学统计学的教学效果不达标。因此，在教学改革实验课上进行SPSS的讲解和教学演示，教授学生统计软件SPSS菜单中的统计方法英文表达和如何解读统计软件输出的结果，这样可以简化计算过程，提高学生学习医学统计的学习兴趣，还能行之有效的增强学生解决实际问题的能力。SPSS统计软件具有操作简单，容易被学生掌握。过去用计算器要经过很多步骤计算和画图，现在用统计软件画出来的频数直方图、散点图、箱图、回归曲线既快又准。SPSS统计软件教学大量地节省了教学的板书时间，增加了学生的信息量，开阔了学生的统计知识面，进一步达到医学统计学教学改革的目的，即不是注重传统的统计概念，而是更专业的强调医学统计学的使用条件和具体实施方法，发挥统计的实际应用作用。

2 进行医学统计学的双语教学

本次教改的主要目的是要提高学生的科研能力，而目前的现状是中医药在医学研究发展方面的贡献没有西医显著，所以这就要求我们加紧与国外医学研究者增加交流，把我们的最新成果用统计学验证其医学方面的研究意义。因此，中医药院校的学生应在提高自身的统计学应用能力的前提下，熟悉英文表达，在日常教学中逐渐用英语把实验结果和统计学方法用英文表达出来，那么这种教育改革对于学生自身素质的提高、社会竞争力的提高都是非常有帮助的。所以在本次教改日中，我们增加了统计学专业术语的英文表达方式，真正的达到学以致用的目的，也是为我们的国粹――中医与中药的国际化发展增添一份力量。

3 注重统计分析，实现医学统计学的专业课题融合

医学课题完成的质量与水平离不开统计分析，只有正确、有效的医学统计分析，才能得出可信的结论。医学统计分析是将医学专业知识与统计学知识相结合，运用统计学原理和方法虽所得资料进行科学的加工、整理和分析，用正确的统计指标和方法描述取得的结果，并作出科学的推断。在课题的具体研究中，实验设计和统计方法的选择是学生遇到的最大困难，大多数学生能想到的统计方法不是相关回归就是t检验或方差分析，并没有在实验之前想好课题研究的统计设计方案。因此，在本次教学改革中我们对常用的设计方案：完全随机设计、配对设计、随机区组设计、拉丁方设计、序贯设计、析因设计、正交设计等，并结合课题做了具体的实例讲解，实现了医学统计学的专业课题融合。

教学中增加前沿国际学术论文统计方法分析环节，一是，看医学论文中的统计方法表达方式，二是，和学生专业融合，学到最新最快的医学研究方向，当然这要和医学专业的专业课教师先沟通，筛选适合学生参考学习的科学研究结果。

4 网络教学，增加师生交流

使用网络教学进行第二课堂辅助教学。本次教学改革为了提高医学统计课程教学质量，充分利用教学资源增加师生交流的网络教学。在我校的校园青果软件中，在医学统计课程的网页中制作了常用的统计模型和统计实例分析，极大地丰富了教学资源和教学手段。同时帮助学生校正修改参加大学生创业项目和大学生挑战杯项目中所遇到的统计问题，进一步增加了学生学习医学统计学的积极性，使学生能主动地参与医学统计学的科研实践，提高了教学效果。

【参考文献】

[1]董英，黄品贤，宋花玲，戎芬，陈学芬，金如锋.中医药院校《医学统计学》教学改革的思考与实践[J].数理医药学杂志，2013，26（2）：246-248.

[2]金松玲.应用SPSS统计软件，提高医学统计学教学质量[J].中国医学教育技术，2006，20（4）：312-313.