多元统计学方法范文
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第1篇
关键词：应用技术型；多元统计分析；课程实践教学
中图分类号：G4
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.05.071
0引言
多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合自然科学和社会科学的特点。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关（Ⅰ）和（Ⅱ）、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。
多元统计分析是一门研究多指标随机现象统计规律的统计学科，随着计算机的普遍应用和软件的迅猛发展以及大数据时代的来临，使得自然科学和社会科学的各个领域都广泛的用到多元统计分析方法，比如在经济、金融保险、生物医学、环境数据、管理工程等相关领域。尤其是多元分析方法在处理多维数据时，它必不可少的分析工具。作为统计学的主要分支，多元统计分析方法正在向人类生活和生产的每一个角落渗透，其分析理论也在实际应用中逐步的完善和发展。多元统计分析也可以对国家的宏观经济形势进行深入分析，并以直观的方式进行宏观经济建模，为经济决策提供了理论支持。
所以，作为讲授多元统计分析这门课程的老师，扮演着相当重要的角色，那就是如何引导学生学习和掌握这门课程，为学生进入理论研究部门和实际应用部门打下夯实的基础。培养应用型统计学人才，应当是既能够胜任企事业和行政职能部门的统计人才，又是能从事市场调查与分析、经济统计与预测的经济人才。于是本了如下的践与探索。
1《多元统计分析》课程实践教学现状
1.1数理统计学基础知识不足
《多元统计分析》是运用数理统计学的方法来研究多指标随机现象统计规律的一门统计学科。它是一元统计分析在维度上的推广。同时，《多元统计分析》也是数理统计学的一个重要分支。所以数理统计学基础是至关重要的，而数理统计学基础偏理论一些，不会有太多的应用题，抽象的概念很多，之所以感觉抽象是因为忽略了定义的来源和下定义的出发点，这样就很难理解抽象的概念，运用就更谈不上了；很多同学在学习过程中不注重各种定理的来源和证明，其实这些定理的证明过程也是必须要理解并能掌握其证明方法的。整个几门数理统计学基础课程线性代数基础、矩阵论、概率论与数理统计基础知识的不牢固，更何谈融会贯通了，而多元统计分析这门课程是建立在有一定数理统计学基础上的，尤其是概率论与数理统计方面的基础知识，因为教材中都是一些联系很紧凑的理论，而且有些推证简化了过程的证明和计算，如果没有一些数理统计学基础，就不知道定理结论的来源，这样只能是死记结论，导致不能很好的应用所学知识，如果没有这些就不能更好的掌握多元统计分析的理论与方法，也不能更好的理解多元统计分析中的基本概念。
1.2重传统的数理逻辑的推证，轻统计思想的讲解
我们在整个实施教学过程中，经常使用的教学方式是强化传统的数理逻辑的推证，简化对统计方法适用性的变别能力以及利用这些方法分析经济数据能力的练习，这是老师们在讲授多元统计分析这门课程时经常会忽略的问题。学习多元统计分析的最终目的是要应用于现实，分析和解决现实问题。老师在讲授这门课程时往往侧重在数理方法的推导上，这也导致很多同学把重点放在反复推敲理解这些证明过程上，而对于分析方法和公式在现实中的应用并不重视。因此学生只是被动性学习，没有主动去探索问题，最终也不知道如何使用统计分析方法。
课程教学方法还是照搬我国传统的理科教学方法，即“重点知识+例子说明+技巧解题”，这种固定的教学过程，看似完成了教学任务，但是学生的学习效果不能得到保证，这些技巧大多情况是学过之后很快就会忘记，所以我们也可以感觉到，当前多元统计分析在教学中存在一些问题，我们只是一味的强调怎样运用技巧解题，不去教学生如何用方法处理实际问题，这样的教学失误只注重理论上的教与学，既缺乏探究性和开创性，又缺乏实际运用训练。很多学生反映总是有种学到的不能用到实处的感觉，学习也是为了应付考试，所以这种传统的教学方式难以培养应用技术型统计学人才，与其他先进的学科教育相比缺乏生动性与普遍性。
1.3案例教学中存在的问题
案例教学法的采用给多元统计分析学科的教学实践带来很多好处，然而，如果运用不适当，其好处和作用就不能真正体现出来。但是如果忽略理论知识的学习，只是重视案例的学习，此类主要体现在学生身上。例如在教学实践中老师们经常会遇到学生建议少讲理论知识，多增加案例分析的情况。在学生们看来，理论性的概念和统计原理太单调乏味，然而忽视理论知识的学习，没有牢固的基础，不能积极参与到具体案例分析的讨论中来，听而不思考，思维过程就难免具有依赖性，即被动的接受学习，这类学生普遍缺乏体验性学习和研究性学习。而且，目前大多数高校统计学科教师在案例教学中所采用的案例素材也有不少问题，主要体现在以下几个方面：第一，不能很好地结合教学目的选择案例。任何学科案例教学所使用的案例都应该服务于教学目的，若是不能明确案例教学要解决的是统计领域内什么层次的问题，要提高的是学生哪方面的能力水平，案例教学就无法达到预计的效果。第二，教学实践中使用的案例时效性较差。没有结合社会经济的热点问题开展案例教学，难以被学生理解、接受和认可。在这种传统教学案例中，我们只看到知识的积淀而感觉不到对求索的追求；只看到记忆与理解而感觉不到质疑与批判；只看到“学会”的成果而感觉不到“会学”的收获、“乐学”的体验。
2应用技术型统计学人才培养中《多元统计分析》课程实践教学的创新研究
我们要以统计学思想的培养以及统计学方法在经济管理领域中的应用作为本R到萄У幕本目标，推动教学方法的改革。我们经过自己的教学实践与思考指出了多元统计分析学科教学中存在的问题，并就改进多元统计分析学科教学提出了若干建议。
2.1以我国经济真实数据编写案例，结合社会热点开展案例教学
在进行案例教学的过程中，多元统计分析要注意以我国现行经济运行中的真实数据为素材编写案例，并结合社会经济的热点问题开展案例教学。比如“以我国2013年-2015年的社会消费品零售总额的真实数据为样本建立统计预测模型，并利用该模型对2015年-2017年进行社会消费品零售总额的预测分析”；“以我国2013年1季度至2016年4季度的GDP季度真实数据，建立统计预测模型，估计与检验，然后预测2017年1季度至4季度的GDP。”如果我们准备这样的案例进行教学，就能使学生对所学的东西感兴趣、有好奇心和探究欲。
作为一种综合分析方法，多元统计分析只能作为一种定量和定性分析的工具，对案例进行深刻剖析。在案例教学实施中，应当以学生为主体，教师处于主导地位。任课老师需要及时掌握案例教学的进度，把握住同学们课堂讨论的内容和方向。案例教学法有利于激发学生学习的积极性和主动性，我们学习多元统计分析这门课程就是要学会处理数据并能进行定量分析，如统计预测法、核算的方法、指数模型方法、经济计量方法等，因此，在教学实践中任课教师需充分利用案例法开展教学活动，注重对学生们进行统计方法适用性的识别能力以及利用这些方法分析数量经济数据能力的训练。而在选取教学案例方面则应该注意把握选取案例的目的性、时效性和实用性，即要使所选取的案例既符合理论知识一致，服务于教学目的，又能紧跟当前社会经济发展，同时还一定要选择教师自己能够把握，学生便于理解、掌握和认可的案例。
2.2积极开展实验教学，将理论教学与实验教学相结合
实验教学是多元统计分析课程教学中必不可少的环节。学生通过亲自操作，能够加强对各统计分析方法的理解，并从中探索出一些新问题。然而，在教学过程中也出现了一些新问题。具体的来说，理论教学和实验教学有些脱离，理论教学的原理及其步骤的推导与实验基本脱节，使学生感到理论推证的没必要，实验教学中，使用统计MATLAB软件、SPSS软件、SAS软件、R软件等的缺点是只求结果不论原因和运行环境，理论的学习得不到实践环节的练习和巩固，使学生难以琢磨，就像“雾里看花”，这样实质上没有达到课程教学真正的要求。作为一套可以提供一些集成的统计工具，统计软件更重要的是它可以提供各种数学计算、统计计算的函数，并使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至还可以创造出符合需要的新的统计计算方法。例如MATLAB软件就是借助软件的统计工具箱中计算的函数完成，在实验教学过程中，我们强调训练对实验结果详细的统计分析能力，要学生根据所学的多元统计分析方法的理论步骤，分步骤编程独立完成。这样不仅使学生确实掌握各个多元统计分析方法的基本原理与步骤，而且也有针对性的使学生学习了MATLAB软件中相关基本的操作方法，真正地做到掌握该软件，在实验环节又一次巩固了学生对理论问题的学习，在实验完成后要求同学根据自己的亲自体验写实验报告。这样在每次实验中，大多数学生在实验中都有收获而且会有更深刻的思考，从而达到了教学目的。
2.3拓宽学生视野，加强师资建设
除了从实践中寻求帮助外，还应尽可能给学生们提供与统计学专业相关的、教师交流的机会和平台，使学生们切身感受到学习多元统计分析的重要性，从而调动学生学习统计学的积极性；适当吸纳优秀学生加入到教师的相关科研活动中，充分挖掘学生学习和研究的潜力，这样不仅注重了学生的“学”，同时还让学生体会到学习不仅是学的过程还是一个探究的过程，这样不仅优化了教学质量，还能取得更佳的教学效果。与此同时，统计学教师要保证有充分的时间去学习和掌握经济统计领域相关的实务操作，因此学校可适当安排教师分批去企业培训和锻炼，以此提高教师自身在统计实务方面的处理能力，增强教师的实践经验；有条件的学生还可以定期组织部分教师外出培训学习，提高教师在统计实践方面的水平，鼓励专业教师积极参加统计专业相关的技术资格考试以取得相应资格证书，达到“双师型”教师的要求；聘请国内高校相关专业知名教授做学校的兼职教授来指导青年教师，通过与本专业知名专家学者的亲身交流和学习提高青年教师的专业理论水平和实践教学水平；在教学实践方面，学校可以充分调动各方资源，如聘请公司、企事业、地方统计部门等实践能力强的专家或青年教师担任学生专业实践的指导教师，开阔学生们的眼界，帮助提升统计学课程实践教学的质量。
2.4在教学中融入数学建模思想
数学建模方法侧重于对实际问题的处理，在实际问题中庞大的信息数据量往往在对数据的处理和分析上提出更高的要求，要从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出有规律性的结论，必须要掌握必要的统计分析工具，一些具有实际意义的数学建模实例，成为多元统计学分析应用的经典材料，这正是多元统计分析的“用武之地”，用多元统计分析方法解决了实际问题，这也正是多元统计分析解决了数学建模问题，即所谓融入数学建模思想，也提高了学生处理实际问题的能力。在讲授多元统计学分析课程中融入数学建模思想与方法，结合元统计学分析中基本概念、公式、统计理理以及分析方法的教学，鼓励学生积极运用统计软件和工具，对现实生活和产生的真实现象和数据等信息加以整合、归纳，经过演绎、求解以及推断，从统计学专业角度给出分析与预测，再经过翻译和解释，返回到实际生活中，用实践来检验这些数据的准确性。通过“实践―理论―再实践”的循环，让学生采用数学建模的理论与方法在平常的学习中掌握多元统计分析。
3结束语
通过《多元统计分析》课程实践教学的创新研究，一方面，可以理清今后统计类专业建设的方向，即以培养学生综合运用统计理论知识和方法解决实际问题的综合能力和实践能力，作为统计人才培养改革与专业建设的导向。另一方面，通过对统计类专业实践教学创新模式的探索，可以使该专业的课程实验、毕业设计、生产实习等与统计实际工作联系较密切的环节既按照教学要求实施，又能有针对性地增强教学效果，这对提高该专业的实践教学质量具有关键的教学研究意义。更重要的是，对实践教学创新的探索，能够充分体现该专业产学研结合的统计人才培养特色，进一步推动该专业教育教学改革和发展，也更加拉近该专业学生与经济管理部门、相关企业的距离，进一步消除学生对统计工作的陌生感，缩短毕业生进入统计工作岗位的适应期，这对扩大毕业生就业面，增强毕业生就业能力，提高该专业以及学校的社会知名度，也具有现实意义。此外，统计学是作为我校学科整体布局中的一个重要组成部分，构建培养技术应用型人才的统计学专业实践教学体系，将推动统计学专业的教学模式改革，也将给其他学科专业的教学改革以一定的示范和启发。
参考文献
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第2篇
关键词：案例式教学法；医学统计学；多元统计学
在1920年美国的哈佛商学院倡导采取了一种十分独特的案例型式的教学方式，称其为案例教学法，此案例法实施之后，颇具绩效。在医学研究中，如果每个个体有多个观测数据，或者从数学定义，如果个体的观测数据能表为P维欧几里得空间的点，那么这样的数据称为多元数据，而分析多元数据的统计方法就称为多元统计分析。《多元统计学》课程是医学硕士研究生，特别是预防专业学生的专业基础课，然而《多元统计学》数学理论深奥、统计推导过程复杂，课程内容相对常规统计教学难度较大，本研究，提出适应于《多元统计学》课程的案例教学法，充分调动学生学习热情和积极性，更好的将多元统计分析方法应用到医学科研中[1]。
1 案例教学法在《多元统计学》课程中的重要性
医学统计学是运用统计学的原理和方法研究生物医学问题的一门学科，其是以数理统计和概率论为理论基础，以医学理论为指导的一门应用性学科。该学科的特点为：概念多，公式多，以及内容的逻辑性很强。而大多数的学生都是跳过其理论的基础课而直接的进入到应用的课程来进行学习，我们面对统计学的抽象原理以及繁多的公式与大量的数字进行运算，这使得学生们会经常的感到头痛，有时甚至会产生畏难的情绪出来。本研究提出的适应于《多元统计学》课程的案例教学法，取得了一定成效[2]。
2案例教学法在《多元统计学》课程中的应用步骤
在《多元统计学》课程中，研究内容主要分为四部分。
2.1案例的前期准备 正式开始上课前一至两周，教师寻找与课程中相关的多元统计分析案例，案例为医学研究相关数据，并把案例的相关材料发给学生们。并让学员们来阅读相关的案例材料，以及查阅一些指定的相关资料与读物来搜集一些必要的相关信息，来初步的形成一些关于案例中有关问题的原因分析与解决的方案。在课程中会使用到国际标准软件，SAS软件，要求学生提前了解SAS软件程序。教师在此阶段列出了一些有关的思考题来让学生们有针对性的开展其准备方面的工作。
2.2准备小组讨论 教师根据学生的医学专业、来自不同附属临床医院、工作经历（是否在职培养）等，将学生划分为由5人组成的几个小组。各个小组进行充分讨论，对多元统计数据结构、分析方法、软件的程序代码交换意见，各个学习小组的讨论地点可就近在各个附属临床医院或者校本部。小组以自己有效的方式组织活动，教师不参与小组活动。
2.3小组集中参与讨论 让各小组成员都选派出自己的代表出来，来发表一些本组对多元统计案例的相关分析以及处理方面的意见，尤其是统计分析方法、软件程序、结果的解释等。成员们发言的时间要控制在25 min以内，其在发言完毕后要接受的其他组成员的讯问以及作出解释，而在此时，本小组的其他成员也是可以代替发言人来回答其问题的。教师可以提出一些意见来，比较其集中的问题以及处理的方式，并组织各个小组来对这些问题以及处理的方式来进行重点的讨论研究。
2.4教师讲授 教师集中这些问题并让个小组来进行集中的讨论，然后留出时间让学生自己进行思考和总结学习的过程和经验，并让学生以书面的形式作出总结，对案例以及案例所反映出来各种问题有一个更加深刻的认识。教师对多元统计的理论进行梳理和详细的讲授，结合案例，对难点着重强调。对于医学生熟练使用软件实际操作分析数据，是必要的，教师应该给予重视。
3 开展好案例式教学的必备条件
经过实践我们发现，作为一种较好的教学模式，案例式教学法应用于《多元统计学》课程中，在师资、教材、实验环境等多个方面对我们提出了较高的要求[3]。
3.1要求教师具备扎实的多元统计理论功底 为医学生开设《多元统计学》的教师应具有扎实的数学、统计学、计算机理论知识和较强的实践能力。同时这也是我国职业教育界对师资提出的基本素质要求。显然，如果没有一支数量充足、质量较高、具有科研项目背景的师资队伍，是不可能开展好案例式教学的。提高教师的统计水平，有以下3种途径：
3.1.1积极开展教学、科研活动 有计划地安排教师与医院进行合作，获得医院真实的临床数据用于数据分析、模拟、研究，提高教师的统计分析水平和实践能力。鼓励教师利用业余时间参与校内外的项目开发和课题研究工作。
3.1.2优化、改进教师队伍结构 引进、聘请本地区综合大学数学专业的专家、教授担任专业的兼职教师。这些老师往往数学功底、基础理论扎实，能够给学生带来大量的理论知识。同时对本学科医学统计学教师要加强教学方法的指导，加大专业课教师的培训力度。
3.1.3鼓励教师参加职业技术资格考试 鼓励教师通过多种途径获取一定级别的、与执教课程相对应的职业资格证书，对于医学统计学专业教师，可多参加SAS软件认证考试。
3.2要求创造良好的实验环境 《多元统计学》的课程实践性要求学校必须配备良好的实验设备，比如，运行速度较快的计算机、甚至刀片机及大型服务器、正版的国际标准统计学软件SAS软件。案例式教学更要求学生要加强实践。对这些设备要加强维护、逐步更新，确保实验的正常开展。
3.3要求学生积极参与 案例式教学的顺利开展不能缺少学生的积极、主动参与。要向学生讲解案例式教学的过程和要求，宣传案例式教学的优越性。要逐步转变学生的学习方法，变被动学习为主动学习，使学生真正成为学习的主体。教师在开展教学时，要由简到难、由浅入深、循序渐进的方式，让学生在案例式教学中不断体会成功的喜悦，激发学生的学习兴趣[4]。
实践证明，案例式教学法是一种适合《多元统计学》教学和研究的有效的教学方法，利用它可以显著地提高教学效果。开展案例式教学，给广大教师带来了压力，更增添了动力和活力。随着师资水平的提高、实验条件的改善、教学方法与教学手段的改进，学生学习的积极性和主动性的不断增强，实践动手能力的不断提高，案例式教学法一定能在医学生培养过程中发挥更加积极的作用。
参考文献：
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第3篇
关键词：《多元统计分析》；教学改革；统计学专业；农林院校
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）04-0135-02
《多元统计分析》是高等院校的一门应用性很强的课程，是统计学专业的核心课程，也是非统计学专业财经管理类、农林类专业研究生重要的基础课程。这门学科发展到今天，在自然科学、社会科学、工程技术、军事科学及工农业生产等诸多领域中都起着不可或缺的作用，在各个专业的教学中占有重要的地位，对于本科学生实证能力的培养、学术研究基础的奠定至关重要。文章对非统计专业《多元统计分析》课程教学展开了积极有意义的探索研究，并取得了一定的教学效果，但特别针对农林类统计专业该课程的教学研究尚不多见。目前，很多综合院校、财经院校开设有统计学本科专业，有些农林院校也设有该专业，教学内容及手段各有不同。基于此，本文结合我校统计专业培养模式，以及近年来该课程教学改革的探索与实践经验，从教学理念、教学目标、教学内容、教学方法等方面入手，构建以课堂、实验室和社会实践多元化的立体教育教学体系，全面、系统地论述了其教学体系改革的内容、方法和途径，为同类院校相关课程的教学改革提供了科学的参考和借鉴。
一、统计学专业《多元统计分析》的教学现状及存在的问题
从2006年开始，我校统计学专业开始招收本科生，专业培养目标是培养具有良好的统计素养，具有较强的创新意识，掌握统计学的基本原理和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位、经济、金融等管理部门及资源与环境统计监测部门从事数据分析、信息提取，进行推断、预测和决策的复合型人才，同时也为科研教育部门培养从事统计学研究和教学的复合型人才。对这一新办专业人才培养模式与教学体系的研究实践成为我校当前教学改革工作的重点问题。《多元统计分析》不仅是我校统计学专业的核心课程，更是一门极具专业特色的主干课程。该课程共计3个学分，60学时（其中理论课50学时、实验课10学时），一般设置在四年级上学期或三年级下学期。也是部分非统计专业研究生专业的学位课程，学生的专业背景差异很大，有工科以及林学、生物、经济学等专业。教学过程中我们发现，为避免多元统计复杂的理论推导，弱化模型性质的分析，传统“重理论，轻实践”的教学模式打破了，在重应用的前提下，统计专业教学和非统计专业教学无差别对待，教学内容一刀切，采用的基本上是相同的教学大纲和多媒体课件，矫枉过正，这种大而统的授课模式，对于统计学专业学生而言，丧失了其数理基本功的优势，甚至抹杀了积极探索科学问题的精神。
二、与时俱进，更新教育理念，明确教学目标
当前的高等教育任务是“着力培养信念执着、品德优良、知识丰富、本领过硬的高素质专门人才和拔尖创新人才”。传统的教育理念是“以教师为中心，以知识为本位，以传授知识为目的”，已无法满足当代的需求，我们应在教学过程中树立“科学发展观”的理念，“以学生为中心、以能力为本位、以创新教育为核心”，融知识、能力、素质教育为一体，把教学重点引入到《多元统计分析》思想的理解以及知识的运用上，加强学生应用其方法解决实际问题的能力。以学习者学习为主体、教师教学为主导，通过多元立体化的通识教育平台、专业基础平台、专业教育平台及独立实践教学环节学习，实现“学”与“导”的有效互动。学以致用，培养学生创新能力和科学探索精神。
三、优化课程体系，改进教学法，夯实基础，提升教学层次
课程内容是课程教学的核心，是实现教学目标的载体。以“精简、拓宽、实用”的原则重组、整合知识结构，同时适当拓展课程知识的内涵和外延，反映本学科的发展前沿和新兴应用，构建全新的教学体系。统计学专业的《多元统计分析》教学必须结合统计学专业背景进行设计，既要求理论上的深度，也要求培养学生解决实际问题的能力，需要良好的教学设计思路。（1）经典的教学内容：多元统计分布，多元统计推断及多元回归这个在数理统计课程中已经有过一元的学习，可以通过类比与归纳法，选择较高的知识平台进行教学；（2）对于主要的多元统计方法：判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相关分析、典型相关分析，可以结合黑匣子教学法、案例教学法、启发诱导教学法，引导学生从统计思想入手，先明白方法要解决的问题，怎样做，层层递进，再把每一步的理论知识点导出，这样学生才能真正学懂、学透，决不能仅仅局限于会软件操作而已。
四、基于项目导向的课程实验教学改革研究
统计专业的教学强调理论的深度，也强调培养学生解决实际问题的能力。多元统计理论内容过多，学生学习易感到枯燥乏味，缺乏使用统计学知识解决实际问题的过程与体验，学习积极性就会不高。农林院校有着优势的教学资源，过硬的教学平台，这为统计应用施展才华提供了强有力的支持，设计多种形式的实践教学方案成为必然也是可行的。我校统计学专业多元统计教学水平已达到非统计学专业研究生的水平，而且很多统计专业的学生在进一步攻读硕士学位时，都会跨学科发展，选择经济或农林类等应用学科，本科课程的学习为以后从事研究性学习打下良好的数理基础。从学生学习的阶段性角度来说，多元统计教学起到了本硕衔接的作用，所以在实践教学中，有必要让研究性教学与项目有机结合，教师根据课程的内容，演示典型的案例，激发学生的求知欲望，再以学生为主体，以教师为主导，用调研、讨论、查资料等多种方式分解各个知识点，归纳知识体系，强化教学项目的针对性，提升教学项目的有效性，实现以项目为核心的实践性学习，将知识灵活地应用于实践。体现“教、学、做”于一体，适合教育教学改革的需要。具体可通过教学实习、生产实习、毕业实习、创新实践训练活动等使学生亲身感受用所学的统计理论方法解决实际问题过程的酸甜苦辣。“做然后知不足”。理论教学与实践教学紧密结合，使学生不断积累研究性学习的经验，增强学生发现问题、研究问题及解决问题的能力。
五、结语
通过课程体系优化、丰富教学方法与手段、改革实践教学等，逐步形成理论与实践结合、课内与课外相辅相成、传统与现代相融合的立体化教学体系，实现各种教学方法手段的有机结合。《多元统计分析》课程占有重要学科地位，应用性极强，在课程实践教学过程中，需要专业教师以及学生不断收集反馈信息资料，进行教学效果的评估，完善教学体系。
参考文献：
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Colleges of Agriculture and Forestry Statistics Professional "Multivariate Statistical Analysis"Teaching Exploration
JI Zhi-rong，HE Dong-jin，LIU Jin-fu，CAO Yan，CHEN Hong，TENG Zhong-ming
（Fujian Agriculture and Forestry University，Fuzhou，Fujian 350002，China）
第4篇
【摘要】目的：讨论多元化护理应用于重症监护室的护理效果进行分析。方法：选取我院2008年10月—2009年10月，在重症监护室进行急诊救治的患者86例，随机分为两组，甲组患者44例采用多元化护理措施进行重症患者的监护；乙组患者42例采用常规性护理措施进行重症患者的监护；对比两组患者护理差错及医疗纠纷的发生率，患者的满意度进行统计和分析。结果：甲组患者的护理差错及医疗纠纷的发生率，显著低于乙组患者，差异性具有统计学意义（P
【关键词】多元化护理；重症监护室；护理效果；常规性护理措施。
重症监护室(intensivecare unit，ICU)主要收治病情危重或有潜在生命危险的患者，是对疑难危重病例进行病情监测和积极治疗的单元，其护理模式具有严格的封闭性［1］ 。由于患者的特殊性，对护理工作人员的要求也较高，为更好的为重症监护室的患者提供专业护理，现对在我院重症监护室86例患者，采用多元化护理措施及常规性护理措施，两种护理方法，对其护理疗效及满意度等方面进行统计和分析，现将结果报告如下。
1 资料与方法
1.1 一般临床资料
选取我院2008年10月—2009年10月，在重症监护室进行急诊救治的患者86例，其中男患52例，女患34例，年龄36—72岁，平均年龄50.5±8.5岁。随机分为两组程度、年龄、性别、病程时间等方面均无显著性差异，不具备可比性，无统计学意义（P>0.05）.
1.2 方法
甲组患者44例采用多元化护理措施进行重症患者的监护；乙组患者42例采用常规性护理措施进行重症患者的监护；比较两组患者护理差错及医疗纠纷的发生率，患者对护理工作的满意度进行统计和分析。
1.3 统计方法
统计学分析选用SAS8．0统计软件，以 x±s表示计量资料，应用t检验，差异有统计学意义为P
2 结果
甲组患者的护理差错及医疗纠纷的发生率，显著低于乙组患者，差异性具有统计学意义（P
3 讨论
多元化护理措施的主要内容为：①加强护理工作人员的责任感，提高护理工作人员的责任心，大部分重症监护室患者严格限制其活动或是失去活动能力，所以要加强卧床患者的护理［2］ ，对大小便失禁或是意识状态模糊的患者，要及时的清理，以免造成污染；进行定时的翻身及轻柔的按摩防止褥疮的发生。保持室内的清洁。②保持和谐的护患关系，护理工作人员要积极的同患者及家属进行沟通，态度要谦和，不可语气生硬［3］ ，对患者及家属的误解，要及时的沟通，避免误解升级导致纠纷的发生。对待患者要积极热情的服务［4］ ，提高相互信任程度，改善护患的紧张关系，提高患者及家属对护理及临床治疗的依从性，能有效的提高患者疾病的恢复时间。③对重症监护室环境进行改善，重症监护室的环境应保持干净整洁，要定期进行通风和消毒处理；视野要开阔、明亮，颜色要温馨，适当则增加室内鲜花的摆设，提高患者的舒适度及幸福感，是患者保持一个愉快的心情。对待适宜的患者可播放旋律舒缓的音乐，缓解患者在ICU中的紧张情绪。在室内尽量减少使用电话等电子通讯设备，以免产生干扰杂音影响心电、血压、血氧饱和度及心率的监测的正常监测。④在进行抢救治疗时，一定多次核对所采用的抢救方法及药物剂量，以免忙中出错的发生。⑤提高同语言障碍患者的交流，详细观察语言功能障碍患者的一般情况，注意其意思的表达，并准确的做出判断，及时的进行回应。⑦合理安排患者的休息时间，注意保持患者一定时间的休息，在夜间及患者熟睡的时候，进行护理操作及进出ICU的时候，走步动作要轻缓以免影响患者的正常休息。
本文中对两组患者进行两种护理方式，其中甲组患者护理差错及医疗纠纷明显少于，其护理满意度明显高于乙组患者差异性显著，据有统计学意义（P
总上所述，多元化护理措施应用于重症监护室可有效的提高护理效果，能有效的减少护理中出现的可以避免的护理性差错、医疗纠纷；大部分的患者的患者对护理工作人员满意度显著提高，能有效的加速病程，辅助临床治疗，有效的提高患者的生活质量。
参考文献
［1］ 储静， 曹宝花．重症监护室的多元化护理价值取向探讨［J］．护理杂志，2010,27(10)：793-794．
［2］ 王惠， 王淑莲．开展多元化护理角色的影响因素及对策［J］．健康必读（中旬刊），2011(4)：70．
第5篇
一、关于培养目标与模式
根据统计学专业的特点，统计学专业培养目标的制定遵循“宽口径、厚基础、重应用”的原则，培养具有良好的经济学基础，掌握统计学的基本理论与方法，熟练地运用计算机分析处理数据的能力，具有宽广的知识面，较强的实践能力和创新精神，能在国家各级管理部门，各类企事业单位从事统计调查、数量分析、统计信息管理与咨询等实际工作，适应社会经济发展需要的高级复合型专门人才。
首先，专业培养目标中培养人才规格定位问题。专业培养目标是人才培养体系中基层目标，也是对毕业生培养的规格和质量所提出的应当达到的标准，同时也是构建专业课程体系、制定专业主干课程、实践教学环节的重要依据。国内大多数高校统计学专业培养目标对人才培养规格定位为高级复合型专门人才，在这里应该理解为统计学专业既不是培养所谓的统计“专才”，也不是培养对财经、管理类各学科无所不会、无所不晓的“通才”，而是培养在一定领域、一定程度上能融入其它财经、管理类学科的“参与型”、“协同型”的“复合型”人才。只有突出统计学专业思想，才能使统计专业的毕业生利用统计思想理解行业问题，进而选择正确解决途径的能力。而这种参与和协同，是指统计学专业所培养的人才，能运用自己所学的统计理论方法和相关的经济、管理理论，与经济、管理专业人才合作和协同，解决好数据搜集、整理、分析、显示等统计方法在经济和管理中的应用问题。
其次，专业方向问题。著名的经济学家、统计学家萨维奇认为：“统计学基本上是寄生的：靠研究其它领域内的工作而生存”。统计学实践性、应用性的学科性质要求统计学专业人才应当具有从事经济、信息、生物、医学、法学、教育及心理等各个领域中有关统计实务工作的专业技能，为政府或企业决策、科学研究提供可靠的依据，这就必然要求统计专业人才不仅要有丰富的统计学专业知识，还应当具备经济、信息、生物、教育等所从事行业的基本知识。然而，“高级复合型人才”的统计专业人才培养目标，培养过程注重理论而轻应用，导致统计学专业毕业生的知识结构过于狭窄：大多数学生除了统计学专业知识外，对于其他学科领域的知识掌握甚少，这直接影响了统计专业毕业生的创新能力以及对统计实务工作的适应能力。目前，统计学本科授予经济学学士的院校，一般基于“大统计”及经济学学科背景设计课程体系，但明显的不足是统计学作为一种分析工具，课程设置中重理论方法而轻应用，没有和具体的行业背景相结合，统计学专业没有明确的专业方向。由于专业方向模糊，势必影响对必修课、选修课的科学安排，实现不了多种课程的有机结合。另外，由于专业方向不明，学生在选修课程的时候茫然而不只所措，有的同学到毕业时，也没有选修专业综合特色课程，从而不知道统计学专业在哪些行业领域能应用自如。
再次，在培养目标中还应进一步明确“数学”和“经济学”的基础性作用。因为统计学是以数为据，以量为证。具备一定的定量分析，注重数的背景和量的意义，是统计学区别其它经济学科的一个显著特征，也是培养学生具有数理判断能力和以数为背景的逻辑思维能力。
最后，在培养模式中，应该强调实践教学的重要性，以培养学生的操作技能和综合能力。实践教学的形式多种多样，既可以渗透到具体的课程中去，又可以采用课外学生实践的方式。实际上，统计学、社会经济统计、抽样调查、计量经济学、多元统计分析等课程都可以开展理论与实践相结合的教学模式，这些课程的实验大多侧重于理论方法的验证，对于如何走出模拟实验环境，进一步面向社会、服务社会，增强学生的专业与社会实践相结合，还有待进一步完善。笔者以为，从高年级开始，每学期至少有一次社会实践机会。一是在学期教学过程中进行，如组织学生进行统计模拟专题实验或请政府统计机关的人员走进课堂介绍统计方案的设计、数据的收集与处理、调查报告及统计分析报告的撰写；教师在组织教学的过程中，适当地走出课堂开展统计信息咨询、多元化市场调查与统计分析，使学生感到学有所用、学以致用；高年级统计模拟实验课程应该开设专业综合实验，侧重以案例为背景，主要是描述统计、推断统计、多元统计及其计量经济等方法的综合应用。二是在假期中进行，如寒暑假组织学生开展社会调查、信息咨询、岗位实习等实践活动，亲自从事调查数据录入、整理及分析推断，使学生在实践中发现问题，提出解决问题的思路与方法，不墨守成规，勇于创新。
二、关于课程设置
专业人才培养目标和培养规格的具体化、实践化要通过课程设置来实现，课程设置是人才培养方案中最核心的部分。
首先，在课程的结构上，强调数学、经济学、统计学和计算机应用（统计软件应用）四个方面课程的有机结合。在课程的设置上，不能贪多求全，要有侧重，应着重开设突出素质能力的数学基础课程和反映统计数据分析与处理能力、计算机技术方面的课程内容。教学内容注重揭示课程之间相互关系，在比较和联系中给学生系统地传授知识，提供丰富的背景知识，拓宽学生的视野。就统计学专业理论方法及其应用而言，构建课程体系时应考虑以下几个方面的课程设置：（1）统计方法论基础课程和综合课程，如概率论与数理统计、统计学、抽样技术、计量经济学、时间序列课程、多元统计分析、统计预测与决策；（2）社会经济统计学基本理论和方法课程，如市场调查与分析、企业经济统计学等；（3）主要生产领域的统计方法课程，如工商管理统计、商务统计等；（4）有较大发展潜力的行业统计方法课程，如资源环境统计、人寿与保险统计；（5）宏观经济统计核算理论和方法课程，如国民经济核算、宏观经济统计分析；（6）前沿性统计方法课程，如数据挖掘、非参数统计、贝叶斯统计等。这种安排体现了构架知识体系的点面结合要求和循序渐进要求，也突出了统计学专业“参与型”和“协同型”课程体系的内涵。如果专业方向进一步明确，对于统计专业方向课程，学生可根据专业方向来确定选修。
其次，为拓展学生的数学思维，夯实数学基础，笔者认为，应把“运筹学”和“统计建模”课程分别增加到专业基础课程、专业综合特色课程中去。因为运筹学课程主要学习管理决策的定量化模型和方法，是线性代数、概率论和数理统计、经济学知识的综合应用课程，也是深化专业基础课“管理学”的重要课程（开课学期可进一步探讨），与统计学专业开设的经济预测与决策、管理统计学等课程关联度较大。统计建模课程以统计理论为基础，突出统计方法、计算机技术的应用。通过这两门课程定量化分析方法的学习，能帮助学生在分析决策对象和解决实际问题方面更加自如，突出了统计学专业定量分析的特长。
最后，为加强计算机编程及其应用需要，使学生熟练掌握程序编制、终端设备的使用和加强数据分析能力，建议统计软件应用课程侧重介绍SAS和R软件①编程技术和应用；而SPSS软件、EVIEWS、马克威软件融合到多元统计分析、计量经济学、时间序列课程中的实践环节。另外，统计学专业还应增加一门程序语言（如C语言），一方面有助于统计软件的学习，另一方面，可突出统计专业办学特色。如果统计学专业毕业的学生编程能力强和实际操作应用能力强，则对专业声誉、办学特色定位及毕业生就业渠道的拓展大有裨益。笔者认为，宁可缩减统计专业交叉、重复大的课程，也要多开设计算机方面的课程，以适应信息社会数据处理的需要。
三、关于教学手段和方法的改进
国内大多数统计学专业的教学基本上沿袭了“课堂讲授——课后作业——考试判分”的教学模式。在课堂教学中，仍然以传统的“灌输式”为主，在教学上习惯于“填鸭式”教学方法。上课只重视概念、统计指标的含义和公式的推导，而忽略所包含的经济含义和统计指标的实际运用。老师上课来，下课走，师生缺少沟通。由于对“启发式”教学方法应用得还不够，对实践教学课时安排不足或很少考虑，学生接触社会实践的机会较少，这对提高学生的统计实践应用能力极为不利。有些学生感觉身处大学的校园却是中学的教学管理模式，学生在学习过程中容易产生统计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。
在教学手段上，目前，统计教学中普遍采用多媒体教学。但随之而来的问题是学生难以笔记，丧失了由此产生的记忆功能和复习巩固功能，会使部分学生感到没有停顿思考的余地，造成知识消化吸收不良。另外，多媒体教学过程中，由于课件是事先设计好的，教学思路按课件设计来进行，学生只能循着教师固定的思路来思考问题和学习知识。也就是说，教师划定了一个由起点到终点的严密轨迹，学生只能沿着轨迹走，这与在课堂教学中培养学生的创新思维、创新能力是相矛盾的。
第6篇
哲学是关于世界观和方法论的学说，研究自然、社会和思维的最一般的规律，在人们认识世界和改造世界的过程中发挥了重要的作用［1］。哲学在发展过程中，不仅在自身领域的研究中取得了重大进展，而且推动了其他的一些学科的诞生，如天文学、数学、教育学、美学等。统计学也当然可以归于哲学的发展框架下。因此，可以从某种程度上来讲，哲学可称为“万学之母”，抑或“元科学”。
统计学作为一门研究客体特征和规律的方法论学科，有很强的数学基础做支撑。它不但可以作为一门基础学科创造和发展理论，完善学科结构，而且可以作为一种应用型很强的学科，为人们认识世界和改造世界，进行量化研究提供强有力的工具手段。掌握好统计学，对进行科学研究，尤其是量化的科学研究必将大有裨益。然而正是由于其要求较强的数学基础，因此对于缺乏数学训练的人，尤其是文科学生来说，对统计学的掌握就可能成为一件比较让人头疼的事情，有的甚至是“谈‘统计’色变”。即使不从理论研究的深度来学习，哪怕只是在统计学的应用层面上来掌握，强调实用性，也需要费些心思，再加上没有适当的方法，就可能更加懊恼了。但是，由于哲学对统计学起指导作用，为统计科学研究和统计工作提供一般指导原则和思维方法，因此如果能将哲学中的一些方法论知识运用到统计学习中，可能会起到事半功倍的效果。
二、哲学思想的运用
哲学的众多原理和方法论都可以作为统计学习的有力指导，本文选择三方面加以阐释。
1.“从一到多”的思想，也可以称为“从简单到复杂”的思想。事物的状态有繁有简，有的表现在量的层面上，有的则表现在质的层面上。单从量的层面上来讲，就可以看到从1个、2个到3个乃至多个的变化。比如，线性回归中，从最初的回归模型中只包含一个自变量的最简单模型到后来的回归模型中包含2个甚至更多个自变量的情况，是一种从自变量的角度来观察模型由简单到繁琐的过程［2］。再比如，从t检验到方差分析的变化。t检验可以有三种情况，即单样本t检验，独立样本t检验和配对样本t检验（后两者均可以检验两个总体的均值是否有差异，只是在具体的操作过程中有些差别）。但是对于三个及以上的均值是否存在显著差异的检验，t检验则显得力不从心了（多次两两比较可能增大一类错误的概率），而方差分析则会很好地解决这一问题，因为其不仅可以处理独立样本的问题，还可以处理重复测量的问题，在很大程度上弥补了t检验的不足［3］。不难看出，从t检验到方差分析，又是一个针对平均数个数从简单到繁琐的过程。回顾上面的例子，可以对这一形式的统计方法有一个比较性的认识。首先，它们都是从一个向多个的变化过程。“多”个的发展是以“一”个的发展为前提的，换句话说，多个变量的模型要想发展，必须满足一个变量的单个模型发展所需要的假设条件。比如，多元回归要想进行就必须满足一元回归所要求的一系列条件（如正态性、连续性和方差齐性）。而方差分析若要进行也必须满足独立t检验所需要的条件（方差齐性）。如果不能满足，那么即使统计方法再先进，其科学性差的结果也是不容置疑的。其次，还要看到“多”与“一”的不同。这表现在：一方面，从前提假设方面来讲，“多”除了要满足“一”所需要的基本前提条件外，还有自己的额外要求。比如，多元回归中的多重共线性检验、多元正态分布及方差分析中的协方差分析。另一方面，从功能上讲，“多”的功能与“一”的功能既存在一致性，又存在区别，比如一元回归所能解决的问题运用多元回归也能解决，但是一个含有两个自变量的二元回归的功能却不能由分别以每个自变量作一次回归的两个简单回归的功能之和。对于方差分析，如前所述，亦不能分别进行多次两两比较的t检验来完成。了解这一思想后，在处理类似的情况时，便可以通过比较分清异同之处，查找前提条件，选用适当的方法。
2.“整体与部分的关系”的思想。整体是由部分组成的，整体是部分的整体，离开部分，整体即不会存在；部分是整体的部分，离开整体谈部分，部分也会丧失其原来的意义。这一思想要求我们要正确处理好整体与部分之间的关系。由于统计研究中经常会涉及处理多个变量的数据的情况，多变量及多层关系的情况，或是为了更好地分析事物之间的关系，通过假设将多个数据变为一个（如利用平均数来代表整组数据的信息），将几个变量合并为一个（如某一概念的结构分为了几个维度），将多个相互复杂的关系合并为一个（如结构方程及利用多元线性模型处理嵌套关系）。这就会使某些变量为了满足统计分析的需要而临时组成一个小的整体。比如，多层线性模型中，就会出现一个由不同层次的回归模型而组成的层次结构，每一层的回归模型均可看做是这一多层模型中的一部分，而且是必不可少的一部分；而由多个层次的单个模型所组成的模型又很好地囊括了每一个层次的部分［4］。然而，各个部分所组成的整体可能有各个部分单独所不具有的功能，亦即整体的功能并不是各个部分的简单相加。比如，多层线性模型中就存在每个单层的回归模型所不具有的拟合特性，能够充分发挥其模型的整体拟合优度来实现对各个层次的信息的最大限度的完美组合，而作为部分的每个层次的单一回归模型，则只能依据下一层的回归结果来考虑本层次的信息，并在一定程度上为更上一层的分析提供一定的信息基础。但就单一层次来讲，虽然可能会与相邻层次发生关系，但是绝对不可能够表现出所有层次的整体效果，即使是在层级次数很少的情况下。此外，对于模型的好坏程度的检验也是如此［5］。对于整个模型的评价，既要有整个模型的拟合优度的指标，又要求其所组成的各个部分均达到显著性水平；而对于各个部分的考察，则更多地只考察其自身的显著性即可。这一点除了多层线性模型，在结构方程处理一般概念结构时也有所体现。一般认为，如果想要证明所建构的概念（如自尊）的结构效度比较好的话，除了要使整体的结构方程的各项指标（如NFI，GFI）符合要求外，还要保证模型（概念）的各个维度也都要符合要求，甚至于对于每一层的各个项目的各项测量学指标（四度）也要符合通行的标准，因为一旦一个不符合要求的题项进入模型之中，将直接影响到维度的各项指标的要求，进而影响整个模型。而当仅仅对某一个维度或题项进行考察时，一般只对于其自身的数据所包含的信息进行分析，很少涉及其他的部分。
整体与部分的思想要求我们在处理涉及模型的统计分析时，一要分清整体界限，认清整体的模型到底是什么；二要通过理论分析和数据验证，认清整体模型相对于各个部分模型的独特之处，即整体的优越性，通过模型的拟合最大限度地利用数据所蕴含的统计信息。此外，还不应忽视的一点是，对模型的整体检验，既要有对模型的整体的检验，又要包含对局部的评估，将两者综合考虑，通过比较选择出最适合的模型。
形式逻辑的研究表明［6］，类属关系和整体与部分的关系是不同的。类属关系中的属相具有类项所具有的全部功能，而各类的功能则没有其属的很多功能。而整体与部分关系中的部分则不可能具有整体的全部功能，但是部分所组成的整体则具有各个部分所不具有的功能。比如，在前面谈到的回归中，一元回归与多元回归都归属于“回归分析”这一类，当然无论一元回归还是多元回归都具有探索自变量与因变量的因果关系的倾向性这一回归分析的特性，但是如果因为一元回归和多元回归乃至于其他的回归类型归属了回归分析这一类从而就使回归分析增加了很多的其他功能（如真正确定因果关系），这显然是不合适的。另一方面，由各个维度所组成的结构方程会有比各个部分更加优越的功能，但各个部分却不能够拥有这些功能（因为其分析只是基于自身数据）。弄清楚了这一点，就能够很好地区分开类属关系和整体与部分的关系，也就不至于遇到多个变量的统计分析时不知道该以何种方法论来进行指导。这样，无论是对于统计的技术分析，还是基于研究假设对技术理论的解说，都是使人受益匪浅的。
3.具体问题具体分析的方法论。统计学作为一门学科，其必有自己的知识体系。心理统计学也必然是如此。所谓的知识体系，通俗来讲，就是知识组成的方式与结构，或称“知识树”。知识体系的把握对于学好一门课程来说至关重要。当前国内外有关统计方法的书目中对统计知识体系的呈现不尽相同。
有按照“从事物属性上的排他性”来安排的，比如，讲到平均数的检验时，就把三种平均数（单样本、两样本独立和相关）的检验全部呈现出来，依次讲完。也有按照东方思维方式的“功能性分类”来展现，比如当讲到方差分析时，最先侧重讲一元（oneway）方差分析，之后是更复杂的两个自变量的方差分析，之后进入“析因设计”（factorialdesign）的方差分析，从此采用多变量方差分析（MANOVA），以考察交互作用为首要任务［7］，而不是一气呵成地把各种多变量的方差分析全部讲完。诚然，每种体系具有各自的特点，不同书目有不一样的体系，甚至于对于同一本书不同章节的知识可能适合于不同的知识体系。因此，要针对不同的内容采用不同的呈现方式来构建各具特色的知识体系。
第7篇
课程是人才培养的核心，直接关系到人才培养的质量。“十三五”期间，我国产业转型升级，社会急需一线技术技能的高素质人才。《统计学》主张培养学生应用统计知识去分析和解决实际问题的能力，通过调查、整理、分析、描述数据等手段，对研究对象的本质规律进行研究，预测其未来发展趋势。学生只有学好这门课程，掌握具体的统计操作方法，进而具备发现问题、分析问题和解决问题的能力，才会在社会经济生活中发挥应有的作用。
一、《统计学》教学中构建多元化实践的人才培养体系的原因
（一）《统计学》课程改革的需要
《统计学》是经济类专业的专业基础课程，该课程主要培养学生的统计思维能力和统计实践技能，其教学效果不仅影响学生后续专业课程的学习，而且对学生的就业实践产生极大的影响。统计学是人们认识客观事物、发现客观规律的强大武器，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。要真正发挥《统计学》的作用，我们需要进行课程改革，在教学中构建多元化实践的人才培养体系，培养学生的实践能力。
（二）课堂学习有效性的需要
《统计学》是历届学生普遍反映比较难学的一门课程。该课程传统的教学主要依靠“教师讲，学生听”或“教师分析，学生练习”来完成，教学效果差。犹他大学的一项研究认为，学生如果单纯听课，只能记忆5%的内容；单纯读书能记住10%；如果在听课或读书过程有听觉或视觉辅助，记忆有20%；如果其间有讨论，记忆会增加到50%，而如果学生有动手参与的机会，记忆会达到75%。要提高教学效果，就需要给学生提供讨论和动手参与的?C会，需要构建多元化实践的人才培养体系，提高课堂学习的有效性。
（三）满足人才市场需求的需要
以往的《统计学》教学中，统计各阶段的设计都是学生在教室讨论制定，统计工作只是“纸上谈兵”，学生始终未能走出校园。虽说“麻雀虽小，五脏俱全”，但是单一的校园环境和学生将来要步入的社会存在一定的差距。单纯的校内实践，统计工作涉及面相对狭窄，学生无法应对一些特殊问题和突发事件，无法真正适应市场。《统计学》教学中，应构建多元化实践的人才培养体系，培养学生实践能力，满足人才市场的需求。
（四）知识能力系统性的需要
《统计学》教学围绕统计设计、统计调查、统计整理和统计分析四个阶段展开，每个阶段都配备有具体的操作方法，配套有例题和练习题，但是各阶段之间是脱钩的，学生掌握的知识是零散的片段，没有围绕某一目的和任务系统性地学习。《统计学》教学中构建多元化实践的人才培养体系，各阶段围绕同一目的和任务展开，提高了知识学习的系统性，学生可以快速适应社会，承担起具体的统计工作。
二、《统计学》教学中构建多元化实践的人才培养体系实践
（一）深化《统计学》课程实践能力培养
近年来，宝鸡职业技术学院对《统计学》课程教学进行了改革。首先，开展了“统计从业资格培训”，提高了学生的《统计学》学习积极性。据统计，该系学生统计从业资格考试的通过率高达98%，学生的学习主动性明显增强。其次，更换了教材，将传统的教材更换为项目化教程，教师的讲授和学生的学习都是围绕目的和任务展开，提高了《统计学》课程实践能力的培养，提升了毕业生的就业率和就业质量。
（二）采用任务驱动教学模式，创新开发《统计学》课程
笔者在《统计学》课程教学中应用任务驱动模式，首先在班级中分组，每6人一组，每组设一个小组长，统计设计阶段各小组确定好研究的目的和任务（可以由教师给出任务，小组选择，也可以由小组自拟），然后编制计划任务书。接下来的统计调查、统计整理和统计分析，全部围绕已选定目的和任务展开。最终，小组要上交的资料包括：计划任务书、统计调查方案、统计调查报告、整理方案（含分组表、汇总表等数据资料）和统计分析报告等。任务的完成实际上也是学校教育与模拟工作场所的有机结合，创新开发了《统计学》课程，增强了学生的实践能力。
（三）以学徒制试点为契机，培养“统计调查员”的岗位能力
2014年8月，我国《关于开展现代学徒制试点工作的意见》出台，标志着现代学徒制改革试点进入实质推进阶段。但是，学生直接到企业统计部门参与统计工作几乎是不可能的，因为涉及企业机密以及人员管理等方面问题，企业一般都不愿学生直接到企业统计部门去实践。
企业要占领市场，需要及时掌握市场动向，经常进行市场调研，然而调研项目费时费力，企业很难从工作岗位上抽出太多人力资源。而学校的人力资源得天独厚，学校可以与企业合作，承担企业的市场调研，或调研项目中的某一专题调查，企业有师傅指点迷津，徒弟（学生）按照要求带着任务进行市场调研，既解决了企业的市场调研难题，也让学生真正当好了学徒，接触了市场实践，培养了学生“统计调查员”的岗位能力。
三、完善《统计学》课程多元化实践的人才培养体系的措施
（一）改变传统的考评方式，调动学生的实践学习积极性
《统计学》实践教学注重学生实际操作能力的培养，学生只有真正参与其中，融入情境，才能充分激发学习热情，提高其分析问题、解决问题的能力。我们需要改变传统的课程考评方式，增加实践课程所占比例，充分调动学生的实践学习积极性。整个实践过程中难免有滥竽充数者，为了避免此类现象出现，各小组要做好讨论记录，一方面，可以督促小组成员积极发言，集思广益；另一方面，便于教师有区别的确定实践成绩。
（二）教师严格把关，提高知识能力培养的系统性
《统计学》课程构建多元化实践的人才培养体系，无形中加大了教师的工作量，但教师必须要严格把关。统计工作的目的和任务是在最初就确定下来的，整个统计工作阶段必须围绕目的和任务展开，后续工作可以不断补充和完善，但不可以中途变换目的任务，不能“知难而退”，更不允许后续的调查分析和前面的目的和任务脱节。这样既可以促使学生系统性地掌握统计工作流程，提高知识能力培养的系统性，又培养了学生的创新能力。
（三）任务驱动模式和多种实践指导手段结合，提高实践教学效果
《统计学》课程构建多元化实践的人才培养体系，任务驱动模式是主要的教学模式，它注重“任务”的目标性和教学情境的创建，激发学生的求知欲望，学生带着任务在不断探索中学习。该模式偏向自主学习和协作学习，可是学生实践经验缺乏，理论和实际之间存在很大差距，这就要求教师加强指导，将多种实践指导手段结合。我们可以借鉴毕业论文和毕业设计的指导方法，聘请有丰富实战经验的统计人员对各小组的统计设计方案进行评判和指导，培养学生的实践能力，提高实践教学效果。
第8篇
【关键词】Excel；通径分析；相关系数
在食品研究中，通径分析有利于在一个变量系统中更为深入清晰的分析变量间的相互关系，从而抓住关键因素，改进生产工艺，降低生产成本、提高产品质量及提高生产效率等提供信息依据。本文以常见的Excel软件对通径分析方法进行讲解，分析数据来自文献，具体为 在某品牌桃肉果汁加工过程中非酶褐变原因的研究中，测定了该饮料中的无色花青苷（x1）、花青苷（x2）、美拉德反应（x3）、抗坏血酸含量（x4）和非酶褐变色度值（y），结果见表1。
表1 桃肉果汁加工过程中非酶褐变原因研究测定值
一、数据录入
打开Excel工作表，建立表头，在单元格A1：F1内按顺序分别输入“测定序号”、“无色花青苷（x1）”、“花青苷（x2）”、“美拉德反应（x3）”、“抗坏血酸含量（x4）” 和“非酶褐变色度值（y）”，然后在A2：A17区域按顺序输入个体编号，在B2：F17输入各个变量的原始数据。
二、相关系数的计算
首先计算变量之间的简单相关系数。单击菜单栏的“工具”“数据分析”“相关系数”，弹出相关系数对话框，指定输入区域B2：F17，分组方式选逐列，输出区域开始的单元格指定为A20，单击“确定”，计算出变量之间简单相关系数，结果见表2。
表2 变量之间的简单相关系数
三、因变量对自变量的多元回归分析
建立X1、X2、X3、X4对Y的多元回归方程的方法是：单击“工具”“数据分析”“回归”，弹出回归分析对话框。指定Y值输入区域为F2：F17，X值输入区域为B2：E17，Y值和X值的输入区域必须由按列输入的数据组成。输出区域开始的单元格指定为A30，单击“确定”，如表3。
表3 回归统计输出结果
表4 方差分析输出结果
表5 多元回归分析的输出结果
由表4中的方差分析结果可知，F=26.3690（P=0.0001），有统计学意义，说明建立Y关于X1、X2、X3、X4的多元回归方程是有意义的，进行通径分析也是有意义的。多元回归方程的各个偏回归系数分别为b1= - 69.6264 有统计学意义；b2 = 189.5118 有统计学意义；
b3= -53.6917 无统计学意义；b4= 1.3729 有统计学意义。
四、通径系数的计算
通径系数的计算公式为， bi为偏回归系数，Sxi为Xi的标准差、Sy为Y的标准差。计算变量标准差的方法：在单元格B57内输入公式“=STDEV（B2：B17）”，计算出无色花青苷X1的标准差，然后将B57的公式横向复制到C57 ～ F57，Excel 表格将自动计算出X2、X3、X4和Y的标准差，并计算出其通径系数（见表6）。
表6 各变量的标准差及通径系数
对通径系数的显著性测验与多元回归分析中对偏回归系数的显著性测验是等价的，故P1y = -0.5073 有统计学意义；P2y = 0.7618 有统计学意义； P3y =-0.1826 无统计学意义；P4y =0.3697 有统计学意义。回归方程的误差e对y也产生作用，其大小以剩余通径系数Pye表示。Pye的计算公式为：
5. 间接通径系数的计算
图1 通径图
通径系数是自变数对因变数直接作用的度量，通径系数又叫直接通径系数。如果一个自变数与其他自变数之间存在相关关系，则该自变数还可以通过其他自变数对因变数发生间接作用，其一自变量通过另一自变量间接作用于因变量的间接通径系数等于二者相关系数乘以另一自变量的直接通径系数。制作通径图并进行原因对结果直接作用与间接作用分析，结果见图1。将无色花青苷X1、花青苷X2、美拉德反应X3和抗坏血酸含量X4与非酶褐变色度值Y的相关系数剖分为直接作用与间接作用的代数和，结果见表7。
表7 相关系数的分解
通径分析的理论已证明，任一自变数与因变数之间的简单相关系数，可以分解为该自变数与因变数之间的直接通径系数加上所有其他间接通径系数加上所有其他间接通径系数的代数和。花青苷X2对非酶褐变色度的相对决定程度最大， 而美拉德反应对非酶褐变色度的影响不大，可以不必过多考虑。
小结
1. 由表6可知，3个原因变量对非酶褐变色度值的作用由大到小依次为花青苷>无色花青苷>抗坏血酸含量。花苷青与非酶褐变色度的相关系数和通径系数都有统计学意义，说明花苷青对非酶褐变色度的影响主要来自于自身的直接作用。
2. 本例中的剩余通径系数Pye=0.7472，其值较大，说明还有一些对对非酶褐变色度影响较大的因素没有被考虑。本文只是以这个例子说明在Excel内进行通径分析的简便方法，对非酶褐变色度影响因素的全面分析有待进一步深入。
3. 目前，对影响因素的分析人们常采用的方法是多元回归分析，但多元回归分析只考察变量之间的直接作用，而实际上变量之间的关联关系往往是一个复杂的传递过程。通径分析将简单相关系数分解为直接通径系数和间接通径系数，使人们能够透过相关的表面现象深入研究原因变量与结果变量之间的因果关系，从而为统计决策提供可靠的依据。
参考文献：
第9篇
第一，注重统计意识与心理学理念的结合。心理统计学关注的是对心理学实际问题的解决，而且这个解决过程会随着个体专业素养的积累而不断深入。因此在教学过程中，一方面应当鼓励学生的探索精神，将重点放在统计思维的培养上，而不能局限于就事论事，尤其要避免机械记忆解题步骤的做法;另一方面，心理统计学的大背景是心理学，这对教师的课堂讲授提出了要求:如何高效地实现对实验心理学、心理测量学等相关领域的知识渗透?有研究者提出“将心理统计学的教学目标划分为两大层次:注重统计思维层次和注重统计思维和心理学理念融合层次”，而后者才是心理统计学课程的真正价值所在。第二，教学内容和体例的新探索。计算机软件的普及运用使得大众更深入地进行数据分析成为可能，因此有些教材开始将一般线性模型和多元统计分析纳入其中，并对传统的教学内容进行了重新编排。这不仅进一步表明了培养统计思维的重要性和必要性，也对教师的理论课课堂教学提出了更高的要求:当难以通过纸笔计算助力概念理解，如何将新内容新体例表达得直观形象?第三，基于各种教学方法的教学探索。近年来，随着统计学重要性的突显，人们开始关注统计学的教学改革，尤其是教学方法的改革，例如案例教学、PBL教学等。实际上，选择哪种教学法除了教师在理念上的差异，也受具体的班级情况和授课内容的影响。而无论选择哪种教学方法组织教学，最根本的目的都在于引导学生想学、乐学、学有所得。
二、心理统计学教学改革的实践探索
基于对心理统计学课程的教学现状和发展趋势的分析，笔者尝试从教学内容、教学方法、评价方法3个方面对心理统计学的教学进行改革。
(一)教学内容改革
教学内容的改革主要体现为“一减一增一结合”。
1.一减在保证使学生掌握基本的逻辑和框架的基础上，适当压缩了统计学的基础理论内容，将重点放在统计思维的培养和统计方法的选择上，突出实用性。“……降低解题的难度，降低运算技巧的运用，简化证明过程，但必须重视逻辑思维能力的培养。”例如，在简单线性回归一章，回归模型的建立方法占了一定篇幅，而实际上学生只要了解确定a和b的两个计算式以及这是基于最小二乘法的原理即可。类似这种涉及公式推导的内容，只要不影响概念理解和实际应用，教学中均进行了删减。
2.一增增补了统计检验力、效果量、多元统计分析等内容，并强调其与原有知识点的贯通，力求“将知识转化为认知结构”。关于多元统计分析等内容涉及的相关课程(如实验心理学和心理测量学)衔接问题，笔者将“心理统计学”分为初阶和进阶两部分。初阶部分主要讲述“心理统计学”的基础内容，包括描述统计和推论统计中的主要脉络和基本方法，在低年级开设，其中涉及多元分析的部分，只是简要介绍，使学生能够理解其基本用途即可。进阶部分则主要具体讲述多元分析方法，这一部分内容纳入“心理学研究方法”课程，此门课程的开设时间一般晚于实验心理学和心理测量学。如此既满足了学习实验和测量的统计学要求，又解决了学习较高级统计方法要求代入实际情境的问题。
3.一结合将SPSS软件应用与理论教学结合，即在理论课课堂上，在完成基本的教学任务之后，基于真实研究的数据向学生演示相关知识点的SPSS实现过程，并简要分析输出结果。尤其对于多元统计分析等难以纸笔计算的内容而言，这种方式不仅增进了学生的学习兴趣，而且大大提高了课堂效率。总之，借助直观、迅速的软件，学生可以更清晰地把握数据所传达的信息，同时也为实验课的开展做了良好铺垫。
(二)教学方法改革
第一，使用姓名桌签。请学生用卡纸制作一个桌签，姓名是必选项，也可呈现其他可以表明自己身份的内容，上课时将桌签立在课桌上。这样做的好处在于消除了学生的匿名感，对学生是一种有效的督促，也有利于增进师生之间的沟通。第二，较多采用案例教学。日常教学中经常遇到这样的情景:某道题目如果出现在相应的知识点中，学生可以解出;一旦将各种类型的题目混在一处，有些学生就难以选择恰当的解题办法，甚至会做出削足适履的荒谬之举。也就是说，学生在没有明确要解决的问题是什么的情况下，就急于选择了某个模型开始解决问题。针对性的解决办法即首先培养学生分析问题的能力。案例教学则同时关注了分析问题和解决问题这两方面的能力培养。引入案例教学后，心理统计学课堂基本可以分为4个阶段:案例导入与分析、学生讨论、教师评估指导、总结。在这个过程中，来源于实际的鲜活案例生动形象地例证了数据和分析的意义，学生更有兴趣参与其中，成为分析问题、解决问题的主导者，也发展了分析问题、解决问题的能力。应该说，相比传统教学方法，案例法对统计学教学的促进作用是很明显的。第三，充分发挥讨论的价值。心理统计学课堂上经常涉及讨论环节，不同的问题对讨论时间和讨论形式的要求也有所不同，例如小组讨论、辩论式讨论等。对于有些问题，希望能够最大限度地激发和传播学生的观点，使之成为一个全面深入的大讨论。对于这类讨论，通常会采用如下流程:小组内讨论—小组间讨论—小组内讨论—大组间讨论。以32人的班级为例，平均分为两个大组，每个大组平均分为4个小组，每个小组的成员依次编号为01、02、03、04。小组内讨论结束后，在每个大组内部，编号相同的人汇到一处，将各小组的观点进行交流———此为小组间讨论。小组间讨论结束后，4人返回各自小组，再次进行小组内讨论。之后每个大组内部各选派一名主要发言人对本组的讨论情况进行总结发言。这种方式可以使每个成员都投入其中，彼此互通有无，而且反复的讨论和沟通也有利于知识的澄清与巩固。第四，改革实验课的上课形式。除了惯常的SPSS操作课，心理统计学实验课还增加了习题讨论课的形式。心理统计学的学习是一个循序渐进熟能生巧的过程，一定数量的习题是非常必要的。而且与理论课上呈现的例题不同，实验课中的习题多为源于现实的非典型实例，更考查学生对现实情境的统计化概括能力以及对各种统计方法的综合与变通。第五，加强课外实践。课外实践是课堂教学的延伸，其目的在于引导学生从心理学实践中发展统计学的思维与能力，这也契合心理统计学的本质。有学者提出的自主学习任务，这些自主学习内容一般通过作业的形式督促学生完成，例如，要求学生按照“研究设计—收集数据—分析数据—得出结论”的顺序考察某两个变量之间的关系。对于低年级学生来说，过程和结果可能存在各种缺憾，但作为一种研究性学习，最重要的是强化学生的科学思维方式，逐渐掌握发现问题、分析问题、解决问题的能力。
(三)评价方法改革
教学评价方面，尝试采用终结性评价和形成性评价相结合的方式。也就是说，除了期终考试这种终结性评价方式，日常教学中更多采用形成性评价。作为教育评价领域的一个研究热点，形成性评价最终着眼于提升学生的自主学习能力，但与终结性评价发生在教学结束之后不同，它更强调教学过程中的反馈。就心理统计学的教学过程而言，反馈可以从随堂测验、课堂讨论、课后作业等教学的各个环节进行。而且从统计学课程实际操作的角度，务必要保证反馈的具体性，例如当学生反应出错的时候，避免只给予一个判断式的反馈(“错了”)，而是对学生的反应进行分析，发现学生理解的误区(“能否讲一下你这样做的依据”)。此外，可以发挥学生的主体作用，引导学生开展自我评价和相互评价，例如，以作业的形式请学生就某一阶段的学习进行总结，以实现自我反思和改进。
三、教改效果
第10篇
关键词：多元化护理；胫骨平台骨折；康复；应用效果
随着我国经济的高速的发展，人们生活水平也不断提高，各种外伤事故也随之不断发生，在临床上比较多见的外科骨折就是胫骨平台骨折，其主要临床表现为胫骨平台关节面的塌陷、粉碎等，多有半月板、韧带等软组织损伤等[1]，首选的治疗方法就是坚强内固定，为患者骨折处的愈合提供生物力学条件[2]。在治疗后应早期开始功能锻炼，早期的功能锻炼可以促进全身和局部的血液循环，促进胫骨的修复和再生[3]，但每天的锻炼很有可能是骨折固定处松动，影响愈合速度[4]。因此，大多在锻炼的同时加以各种护理来达到康复的目的，随着护理理念的转变，普通的护理方式已满足不了患者的需求，因此我院推出了多元化的护理方式，其中包括主动锻炼、中药治疗、针灸治疗等中西医结合方法[5]，主要以患者为中心，为患者提供优质的服务。并与普通的护理方式进行对比分析，通过这两组患者产生并发症情况、恢复情况及患者的满意程度来得到一些结论，报道如下。
1资料与方法
1.1一般资料 在我院就诊的140例患者中，男患者有82例，女患者有58例，年龄在20～65岁，平均年龄为（42±2.5）岁，将这些患者随机分成观察组和对照组，每组70例，观察组有男患者39例，女患者31例，年龄在34～65岁，平均年龄为（49±1.5）岁，交通事故伤有38例，暴力伤有19例，其他有13例。对照组男患者有43例，女患者有27例，年龄在20～48岁，平均年龄为（34±2.2）岁，交通事故伤有36例，暴力伤有12例，其他有22例。两组患者在性别、年龄、受伤原因等方面比较，差别无统计学意义（P>0.05），具有可比性。
1.2研究方法 在患者入院后均给予坚强内固定治疗，对照组采用常规的护理方式，在术后对患者做常规感染治疗、预防并发症、做常规锻炼等。观察组采用多元化的护理，首先要让患者主动锻炼，在术后4d～1w内行股四头肌伸缩功能和踝关节活动训练，时间不易过长，每次10s即可，坚持8～10次/d。在术后2～3w，行膝关节的轻微主动屈伸训练，活动角度不易过大，速度不能过快，要匀速进行，坚持做3～5次/d。术后5～8w，要加强膝关节的主动屈伸训练，逐渐加大活动的角度和强度。同时还要结合中药和针灸进行康复，在术后的2w后就可服些活血化瘀的中药，根据病情轻重来定量。
1.3疗效评价 在术后6个月时，对这140例患者进行随访调查，通过比较这两组膝关节功能的恢复情况进行评价，膝关节解剖复位，活动自如，关节面平整则为"优"，关节近复位，关节面基本平整，活动轻微受限则为"良"，关节面高低相差1～2mm，则为"可"，关节面高低相差大于2mm，活动严重受限则为"差"。
1.4统计学方法 以SPSS18.0软件分析，数据比较以χ2检验，计量数据以t检验。P
2结果
2.1通过这两组的住院时间和愈合时间的比较，观察组住院时间为（13.50±1.53）d，愈合时间为（13.61±1.25）w，明显少于对照组的（18.57±2.18）d，（19.54±2.83）w。差异具有统计学意义（P
2.2 两组康复程度比较 观察组优例有57例，优良率为91.43%，对照组优例有40例，优良率为75.71%，观察组明显高于对照组，差异均有统计学意义（P
3讨论
多元化护理是现代护理理念的一种表现形式，其通过主动锻炼中药及针灸的方式达到康复的目的，主动锻炼能有效缓解局部组织损伤和炎症反应，保持骨折的稳定性，并改善血液循环，使肌肉有力量，针灸和中药更能起到活血化瘀、止痛、消肿的作用。
本文通过这两组的住院时间和愈合时间的对比，观察组明显少于对照组，符合胡精超等人的报道，表明多元化的护理方式能减少患者的住院时间，促进骨折的愈合，降低患者的痛苦。此外，观察组康复程度也明显好于对照组，此结果符合曾玲等人的报道结果，表明多元化的护理对胫骨平台骨折的康复有显著的效果。这可能与多元化护理不仅只关注患者的锻炼，还注重身体各部分的功能协调有关。
综上，多元化护理可以有效的减少并发症的产生，减少患者住院的时间，促进骨折的愈合，使患者尽快的康复，并回复到原有的功能。
参考文献：
[1]任立堂，王德印，王培亮，等.胫骨平台骨折诊断与治疗[J].中外健康文摘，2012，09（2）：242-243.
[2]陈羽，宋@，张海兵，等.三维重建及虚拟手术在复杂胫骨平台骨折治疗中的应用[J].中国组织工程研究，2013（39）：6940-6945.
[3]陈福，陈鹤，靳占峰，等.rhBMP和bFGF对大鼠胫骨平台骨折后关节软骨的修复作用[J].骨与关节损伤杂志，2003，18（6）：388-390.
第11篇
【关键词】R语言；箱须图；星相图；脸谱图；气泡图
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关，尤其统计图形更为重要，统计图形是对资料进行探索性研究的重要工具，当人们在运用其他统计方法对所得资料进行分析之前，往往习惯于把各资料在一张图上画出来，以直观地反映资料的分布情况及各变量之间的相关关系。当只有一个或两个变量时，可以使用通常的直角坐标系在平面上作图。当有三维数据时，虽然可以在三维坐标系里作图，但已很不方便。而当数据大于三时，用通常的方法已不能制图。许多多元统计分析问题，数据的维度都大于三，所以自20世纪70年代以来，多元数据的图示法一直是人们所关注的问题。
一、基于R语言的箱须图
箱须图（Box-whisker Plot）也称箱线图（Boxplot），于1977年由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）发明。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、下四分位数及上四分位数。是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在R软件中，用boxplot（）函数作箱线图，具体函数参数如下：
Boxplot（x， ，range=1.5，width=NULL，varwidth=FALSE，notch= FALSE，outline=TRUE，Names，plot=TRUE，col=NULL，log=””，horizontal=FALSE，add=FALSE，at=NULL）
二、基于R语言的星相图
星相图是雷达图的多元表示形式，它将每个变量的各个观察单位的数值表示为一个图形，n个观察单位就有n个图，每个图的每个角表示每个变量，雷达图用于同时对多个指标的对比分析和对同一个指标在不同时期的变化进行分析。在R软件中，用Stars（）函数作星相图，具体函数参数如下：
Stars（x，full=TRUE，draw.segments=FALSE，…），x为数值矩阵或数据框；full为图形形状：full=TRUE为圆形，full=FALSE为半圆；draw.segments为分支形状：draw.segments=T为圆形，draw.segments=F为半圆。
三、基于R语言的脸谱图
脸谱图是用脸谱来表达多变量的样品，由美国统计学家H.Chernoff于1970年首先提出，该方法是将观测的个变量（指针）分别用脸的某一部位的形状或大小来表示，一个样品（观测）可以画成一张脸谱。他首先将该方法用于聚类分析，引起了各国统计学家的极大兴趣，并对他的画法作出了改进，一些统计软件也收入了脸谱图分析法，国内也有很多研究工作者将该方法应用于多元统计分析中。脸谱图分析法的基本思想是由15—18个指针决定脸部特征，若实际资料变量更多将被忽略 ，若实际资料变量较少则脸部有些特征将被自动固定。统计学曾给出了几种不同的脸谱图的画法，而对于同一种脸谱图的画法，将变量次序重新排列，得到的脸谱的形状也会有很大不同。按照切尔诺夫于1973年提出的画法，采用15个指标，各指标代表的面部特征为：1表示脸的范围，2表示脸的形状，3表示鼻子的长度，4表示嘴的位置，5表示笑容曲线，6表示嘴的宽度，7—11分别表示眼睛的位置，分开程度，角度，形状和宽度，12表示瞳孔的位置，13—15分别表示眼眉的位置，角度及宽度。这样，按照各变量的取值，根据一定的数学函数关系，就可以确定脸的轮廓、形状及五官的部位、形状，每一个样本点都用一张脸谱来表示。而脸谱容易给人们留下较为深刻的印象，通过对脸谱的分析，就可以直观地对原始资料进行归类或比较研究。在R软件中，用aplpack包中的faces（）函数作脸谱图，具体函数参数如下：
faces（xy，which.row，fill=FALSE，nrow，ncol，scale = TRUE，byrow =FALSE，main，labels）
四、基于R语言的气泡图
气泡图是一个将点表示为气泡（或圆圈）的散点图，与XY散点图类似，但可表现的数据信息量更多，最多可以表示五维（x位置、y位置、大小、颜色和时间），通过更改气泡的大小和颜色，按时间变化将气泡制成动画视觉效果，能使数据探索更加方便。在R软件中，用symbols（）函数作气泡图，具体函数参数如下：
Symbols（x，y=NULL，circles，squares，rectangles，stars，thermometers，boxplots，inches=TRUE，add=FALSE，fg=par（“col”），bg=NA，xlab=NULL，ylab=NULL，main=NULL，
xlim=NULL，ylim=NULL，...）
参 考 文 献
[1]庄作钦.Boxplot——描述统计的一个简便工具[J].统计教育.
2003（1）
第12篇
《经济分析与SAS》雏形最早可追溯到1999年[1]，我校是那时国内少数几个引入SAS软件从事《回归分析》、《多元统计分析》等课程辅助教学的高校之一。经过十多年的发展，《经济分析与SAS》课程的开设范围和层次由最初的统计学专业扩展到经济学、金融学等专业、由本科教学扩展到研究生教学。为了开设这门课程，我们投入了许多，不仅购买了正版的SAS软件，而且还进行了实验室建设和相关师资培训。这些成本构成了开设SAS类课程的高校进入壁垒。时至今日，SAS类课程的高校普及率还很低。作为为数不多的开设该类课程的国内高校，我校《经济分析与SAS》的教学状况如何？当前面临着哪些问题？围绕上述问题，本文将首先系统梳理该课程开设的沿革历史，然后在其基础上分析存在的问题以及未来改革的方向。
一、课程教学发展沿革
我校《经济分析与SAS》课程的发展历程概括起来主要有以下六个阶段[2]：
（一）学习阶段
SAS软件是一个集成化的大型统计分析软件。该软件由于其功能强大，界面友好，自推出以来已受到众多用户的广泛好评和青睐。但该软件购置成本高，又没有汉化，所以在我国的推广和应用是20世纪90年代后。1998年，我们参加了由北京大学主办的首届SAS软件培训班，初步接触了SAS软件，并购置了由SAS公司推出的中国高校计划优惠版SAS软件，功能模块虽然不多，但基本能够满足教学的需要。
（二）初步尝试在《回归分析》、《多元统计分析》等课程中增加SAS辅助教学
作为统计学专业的主干课程，像《回归分析》、《多元统计分析》、《时间序列分析》、《抽样估计》等课程，在没有SAS软件之前，我们只是在《回归分析》中借助当时还比较适用的TSP软件进行一些简单的模拟。1999年开始，我们借助SAS软件在相关课程中逐步增加了辅助教学课时，尝试着运用SAS软件进行辅助教学。应该说这一尝试在当时国内高校还是不多的。经过尝试我们发现，以往较繁琐、难以理解的理论推导通过与SAS软件和实际问题的结合变得非常实用，而且结果也非常直观，这大大提高了学生学习专业理论课程的积极性和主动性，提高了学习效率和效果，也使教师能通过更直观的形成讲授有关统计理论，使教师在理论讲授时能更加得心应手。
（三）尝试开设《经济分析应用软件SAS》
随着SAS软件在相关课程中的辅助教学内容越来越多，也由于经过两年多的学习和探索，2001年，我们在统计学专业中率先开设了《经济分析应用软件SAS》课程，目的是想通过该课程的学习提高学生运用SAS的能力。由于最初开设该课程只有32学时，所以课程的主要内容是学习SAS软件，以便为其他课程的辅助教学打下良好的应用基础。应该说这一思路是好的，但由于主要介绍SAS软件，应用不多，使得学生学习目的难以把握，从而在一定程度上影响了教学质量。
（四）开设《经济分析与SAS》课程
从《经济分析应用软件SAS》转变到开设《经济分析与SAS》课程，虽然字面上区别不大，但侧重点却有了较大的改变。《经济分析应用软件SAS》侧重于软件介绍，而《经济分析与SAS》课程则侧重于经济分析，SAS软件只是手段，也就是说，该课程更强调应用SAS软件手段和统计学方法来解决经济管理中的实际问题。另外教学时数也有了较大调整，从32学时调整到56学时，以保证在应用SAS软件之前要能基本掌握SAS软件的基本操作和编程。经过几年的运行和实践，我们感觉到该课程不仅改变了我们传统的教学模式，更重要的是能够把理论与实际紧密结合，这对培养应用型人才，提高学生动手能力和综合素质起到了重要的作用。
（五）专业范围从统计学专业扩大到经济学和金融学专业
随着对《经济分析与SAS》课程认识的加深，以及《经济分析与SAS》在实践中的作用越来越大，我校经济学、金融学专业从2004年开始也开始开设该门课程。在授课中，考虑到不同专业的知识结构以及实际需要，经济学和金融学专业要求相对较低，课时也相对较少（48学时）；对统计学没有降低要求，课时仍然为56学时。另外，统计学专业在《多元统计学》、《时间序列分析》等相关课程中还有相应课时保证该专业学生能够更多地掌握SAS软件及其应用。
（六）学历层次从本科教学扩大到研究生教学
2001年，本课程率先在我校统计学专业中开设。鉴于该课程的实用性以及对理论教学的补充性，2004年经济学、金融学专业也相继开设了该门课程。继2003年在数量经济学专业研究生课程中开设《多元统计分析与SAS》课程之后，该课程逐渐向其他相关研究生专业推广。目前经济、管理、管理科学与工程等专业研究生都开设了该门课程。
二、课程教学存在的问题与改革思路
（一）课程教学存在的问题
《经济分析与SAS》由最初的SAS学习到后来的研究生课堂教学，发展日臻完善，但其面临的挑战也是显而易见的，主要体现在以下两个方面：
一是SAS软件本身面临的挑战。SAS功能强大而且可以实现自由编程，备受高级用户的青睐，但同时它带来的问题是一般用户难以掌握。在平时我们安排学生上机练习的过程中，许多学生反映SAS程序不太容易写，很容易出错，哪怕在程序中出现一个小小的错误，找到并改正这个错误比较困难。SAS数据管理也是非常强大的，例如可以使用SQL语言进行数据管理，但学习掌握它却需要很长时间。SAS软件能够从事回归分析、生存分析、方差分析、因子分析、对应分析、聚类分析等各种统计分析，但存在着一些不足，例如有序和多元logistic回归以及稳健方法等内容难以实现和掌握。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，SAS/Graph模块专为绘图设计，但图形制作主要使用程序语言，不易掌握，并且绘出的图形没有其他软件如STATA绘出的美观。
二是SAS软件在经济分析中的应用问题。这一问题可能更为重要，限制了一些使用SAS软件从事经济分析的专业范围。在我校，虽然经济学和金融学专业均开设了《经济分析与SAS》这门课，但由于经济学和金融学的专业特点原因，SAS的实际运用效果并不理想。经济学专业研究主要集中于截面数据和面板数据的回归分析，而金融学专业研究则集中于时间序列数据的回归分析。这使得计量回归分析成为了经济学和金融学专业最为常用的分析方法，而这仅为SAS软件中的STAT和ETS模块，其从事计量回归分析的专业化程度远没有Stata、Eviews等计量软件表现卓越。从学术研究角度来看，如果我们浏览一下AER、JPE等国际顶尖期刊，无论是在经济学、管理学还是社会学等人文社会科学领域，Stata软件使用率极高。Stata软件是国际主流计量软件，在计量分析领域的专业化程度远高于SAS软件。因此，对于经济学和金融学专业，《经济分析与SAS》教学应该将重点放在SAS软件具有比较优势的数据整理、数据挖掘和高级统计分析等方面。然而，目前的教学大纲内容仅是基本的数据处理和描述性统计分析，离理想的课程内容设置还存在差距。
（二）课程改革思路
针对《经济分析与SAS》课程教学当前存在的问题，我们提出三点改革思路：
一是强化学生SAS基本编程能力的训练。SAS学习的最初困难在于其编程，但SAS处理数据的高度灵活性也在于其编程。因此，学好SAS必须先要掌握SAS的基本编程。我们一开始学习SAS编程时感到十分困难是必然的，不必大惊小怪、也不必垂头丧气，只要坚持学习下去，能够熟练掌握SAS基本编程，接下来它将为我们随心所欲处理统计数据带来便捷。
二是提高学生统计分析理论水平。除了统计学专业以外，我校开设《经济分析与SAS》这门课的经济学和金融学专业学生对于一些比较实用的统计分析方法掌握得很少。在各自的教学培养计划中，经济学和金融学专业仅开设了《统计学原理》这门课，而这门课仅仅涉及统计学的一些基本概念和描述性统计，对于高级统计学理论如主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析以及层次分析法等并没有涉及。
三是突出SAS软件在不同专业领域运用时的针对性。对于非统计学专业，SAS教学应该强调统计数据的整理和分析能力。统计数据整理涉及SAS编程，统计数据分析涉及多元统计理论的SAS运用。这就要求我们针对经济学、金融学等非统计学专业，我们应该注重SAS/BASE和SAS/STAT模块的教学。其中，SAS/BASE是SAS系统的核心，承担着数据和用户环境的管理以及用户语言的处理，调用其他SAS模块。除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计功能以外，SAS/BASE还是SAS系统的中央调度室。另外，SAS/STAT是最为常用的统计分析模块，覆盖了所有实用数理统计分析方法，提供了多个过程可进行各种不同模型或不同特点数据的回归分析，如正交回归、响应面回归、logistic回归、非线性回归等，且具有多种模型选择方法。可处理数值型、有序和属性数据，并能提供各种有用的统计量和诊断信息。尤其是在多元统计分析方面，SAS/STAT为典型相关分析、主成分分析、因子分析、判别分析和聚类分析等提供了许多专用过程。
第13篇
1对象与方法
1.1对象
采用两阶段分层抽样的方法。第一阶段在辖区12个社区内根据人口、地理状况、经济文化水平随机抽取2个乡镇，第二阶段从所抽取的2个乡镇中各随机抽取1个自然村，对15岁及以上的常住居民进行调查。
1.2方法
由经培训合格的调查员对调查对象进行问卷调查，并对调查问卷进行抽查复核。调查内容包括：血压情况及高血压病史，高血压知识、态度、行为等（表1）。
知识、态度和行为三部分各分为若干小题，分别进行评分，最后得到每部分得分。知识评分每题回答正确得1分,错误为0分,然后将各题得分相加得出各类知识得分及总的知识得分。信念评分采用非常不赞成、不赞成、无任何意见、赞成、非常赞成5分制法。如为正向题,愈赞成得分愈高,即非常赞成得5分,非常不赞成得1分;如为负向题则相反。行为评分采用每项有利于健康的行为得1分,然后将各行为得分相加即得行为得分。血压测量采用统一方法，测量工具均经统一校正。质控人员对调查质量进行全程控制。
1.3数据统计
所有调查资料经核对无误后录入Epidata软件，运用stata 9.0进行数据分析。主要统计方法包括:χ2检验，趋势χ2检验，多元逐步回归分析。
2结果
2.1一般情况
本次共调查2 500人，其中有效问卷2 350份，应答率为94.00％。男1 275人，占54.26%，女1 075人，占45.74％。15~19岁组占6.26%，20~29岁组占21.40%,30~39岁组占23.79%,40~49岁组占18.98％，50~59岁组占14.25％，60岁及以上占15.32％。未婚占14.00％,已婚占79.32％，离异占0.81％，丧偶占5.87％。文化程度小学及以下者占41.79％，初中占43.79％，高中及中专占12.17％，大专及以上占2.25％。从事脑力劳动者占22.94％，从事体力劳动者占77.06％。月收入300元以下者占24.77％，300~1 000元者占63.83％，1 000元以上者占11.40％。
2.2高血压患病情况
高血压患病率为18.00%。其中男性患病率为18.69％，女性患病率为17.16％，男女患病率差异无统计学意义（χ2=0.92,P=0.34）。不同年龄组高血压患病率差异有统计学意义（χ2=228.71,P＜0.01），高血压患病率随年龄增长呈上升趋势（趋势χ2=223.05,P＜0.01）(表2)。文化程度不同，高血压患病率不同（χ2=10.68,P＝0.014），文化程度越低，患高血压的风险愈大（趋势χ2=7.65,P＜0.01(表3)。而不同的婚姻状况、职业类型、月收入人群高血压患病率差异无统计学意义。
2.3高血压相关知识得分及其影响因素
本次高血压相关知识调查包括20个小题，共20分。知识得分平均为(7.11±3.23)分，最低0分，最高19分。首先分别将年龄、性别、文化程度、婚姻状况、职业、月收入、高血压病史对知识得分Y1作单因素分析，结果除婚姻状况外，年龄、文化程度、职业、高血压病史、月收入均有统计学意义。将上述单因素分析中有统计学意义之变量作为自变量，知识得分Y1作为应变量作多元逐步回归分析，检验水准 α入选＝0.05 ，α剔除＝0.051 ，得到多元回归方程:^[]Y1＝5.55-0.21X1+8.23X3+0.87X7， F（4,2245）=134.31，P
2.4高血压相关信念得分及其影响因素
相关信念调查包括12个小题，满分60分。信念得分平均为（16.11±4.22）分，最低24分，最高51分。分别将年龄、性别、文化程度、婚姻状况、职业、月收入、高血压病史、高血压知识得分对信念得分Y2作单因素分析，结果除婚姻、月收入、职业外，年龄、文化程度、高血压病史、职业、高血压知识均有统计学意义。将上述单因素分析中有统计学意义之变量对信念得分Y2作多元逐步回归分析，检验水准α入选＝0.05 ，α剔除＝0.051，多元回归方程^[]Y2＝10.59＋0.56X7＋1.25Y1， F（2,2347）=101.45，P
2.5高血压相关行为得分及其影响因素
相关行为部分包括10个小题，共10分。行为得分平均为（4.11±1.23）分，最低0分，最高10分。分别将年龄、性别、文化程度、婚姻状况、职业、月收入、高血压病史、信念得分等对行为得分Y3作单因素分析，结果除婚姻状况、性别外，年龄、文化程度、职业、高血压病史、月收入、信念得分均有统计学意义。将以上有统计学意义变量对行为得分Y3作多元逐步回归分析，检验水准α入选＝0.05，α剔除＝0.051，得到多元回归方程^[]Y3＝5.66－0.81X1 +1.23X3+0.67X7+1.45Y2， F（2,2347）=118.37，P
3讨论
近年来，随着我国经济的快速发展，农村居民生活水平不断提高，特别是沿海开放地区，生活方式、饮食习惯、工作环境等都发生了很大改变，农村高血压患病率不断上升，流行形势严峻。本次调查显示,我区15岁及以上农村居民高血压患病率为18.00％，经标化后略高于2002年全国水平。死因监测结果表明，心脑血管系统疾病是本区居民十几年来主要死因，仅次于恶性肿瘤，居死因顺位第2位。而高血压是冠心病、脑卒中的主要危险因素，已成为影响我区农村居民健康的主要公共卫生问题，高血压防治工作刻不容缓。
调查结果显示，我区农村居民高血压知、信、行水平普遍较低，对血压的正常范围及高血压值界定、合理饮食、乐观情绪、体育锻炼、测血压意识等得分较低。逐步回归分析提示，高年龄、低文化程度是影响知信行的主要因素。年龄较大、文化程度较低者一是主动获取高血压防治知识的能力较差，其次受不良风俗习惯的影响较深，三是环境支持不佳，以致高血压防治知识水平较低，正确观念及健康行为不易形成。而高血压病患者为提高自身生活质量，通过主动与被动途经获取了高血压知识，知识得分较高，高血压知识结构的提高有利于确立正确信念，形成良好的健康行为，信念与行为得分同样高，这要比自身所受文化教育水平影响还大。提示良好的信念促进了健康行为的形成，而良好的信念又有赖于对相关知识的了解。可见高血压相关知识知晓水平的重要性。一些学者的研究同样肯定了此点［2,3]。
综上所述，要提高本区农村居民高血压的知、信、行水平，应以健康教育为切入点，针对农村居民不同年龄结构、不同知识层次，科学地应用健康教育技能和知识，有计划有重点地开展健康教育，在提高全人群高血压防治知识水平的基础上，确保高年龄、低文化程度者知识的提高。不良行为习惯的形成与社会环境、风俗习惯等因素有关，行为的改变是一个复杂和漫长的过程。笔者认为，目前在社区高血压防治工作中，在确立全人群防治策略的同时，以青少年的健康教育为重点，结合危险因素的个体与团体干预，达到预防控制高血压病的目的。
4参考文献
［1］WHO. World health report 2002: reducing risks, promoting healthy life［EB/OL］. who.int/whr/2002/en/Overview_E.pdf.
［2］王馨,白惠芙,马克敏,等.高血压防治相关知识对患者血压控制状况的影响［J］.中国流行病学杂志,2003,24(12):1082-1085.
第14篇
关键词：多元化教学 模拟病房 护理实训
中图分类号：R47 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）08（c）-0166-02
外科护理学是当前临床护理的重要组成部分，针对其特殊性，在实践过程中需要做好实训工作。教师在具体指导阶段占据主导地位，学生需要被动地接受知识，因此，会出现教学效果差的现象。针对护理实训的特殊性，在实践过程中如果采用单一的教学方式，不及时对教学方式进行整合，则会导致学生出现机械性模仿的现象，缺乏主动性。传统的教学模式不满足学科发展的要求，因此，对外科护理进行实训教学改革需要及时地进行探索，将多种教学模式有序结合在一起，适当地进行资源整合，对教学过程和结果进行分析和总结。为了探究多元化教学及模拟病房在护理实训教学中的应用方式和应用效果，该研究选取该院2013级100名护理专业学生为研究对象，将其按照教学模式差异性分为甲组和乙组，分别应用常规性教育形式和多元化教学和模拟病房，对临床应用效果进行分析，现报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
该研究选取该院2013级100名护理专业学生为研究对象，将其按照教学模式差异性分为甲组和乙组，每组50名学生。甲组中男和女分别是25名，年龄在19～21岁，平均年龄（20.2±1.2）岁。乙组中男26名，女24名，年龄在18～20岁，平均年龄（19.5±0.5）岁。两组学生在常规性资料方面无明显差异性，差异无统计学意义（P>0.05），临床资料可以进行对比分析。
1.2 方法
甲组采用常规性教育形式，教师对教学内容进行演示操作，然后进行示范，学生按照步骤进行操作和练习[1]。
乙组采用多元化教学模式和病房模式的形式，结合学生的具体情况，开展情景式教学模式、自主辅导教学模式和小组讨论教学模式。此外应用模拟病房教学形式，以信息技术为指导，以多媒体为基础，进行实训教育。模拟过程中需要最大程度地保证模拟场景符合实训教学要求，避免出现差距大的现象。必要时采用DV回放形式，让学生对教学内容有更为直观的了解[2]。
1.3 教学效果评价标准
该研究采用该院自拟的考核系统对学生的学习效果进行评价，分为优、良和差3个等级。
1.4 统计学方法
该研究采用SPSS 24.0统计学软件对该研究所得数据进行统计学分析，计量资料采用t检验，计数资料采用χ2检验，当P
2 结果
在该研究中，甲组学生取得优、良和差的患者人数分别有25名、10名和15名，优良人数35名，优良率为70%；乙组学生取得优、良、差的患者人数分别有36名、9名和5名，优良人数45名，优良率为90%，90%>70%，乙组的优良率明显高于甲组，各项数据比较差异明显，差异有统计学意义（P
3 论
多元化教学的有效应用能培养学生的合作精神和沟通能力，基于教学形式的优势，在实践过程中需要从实际情况入手，将各项措施落实到实践中[3]。
多元化教学方式种类多，分别为：（1）角色扮演。角色扮演法教学是学生之间相互扮演的，对实践阶段存在的各种问题进行分析，分别扮演患者和医护人员的角色，采用定位分析的形式对教学效果进行比较。（2）小组合作学习。小组合作学习的形式能最大程度地提升学生学习的有效性，小组成员间进行适当互动，既培养了学生团队合作的能力，又锻炼了学生的沟通能力。（3）情境教学。假设学生在护理实践中，结合环境和假设患者病情的具体情况，进行情境模拟学习[4]。在实践教育阶段，对教师的综合能力有一定的要求，因此，学生需要按照临床实训的具体要求，对各项护理教学内容进行分析，按照实践要求，将措施落实到实践中。教师的引导起到重要作用，需要掌握多元化教学模式的类别和实践操作要点，将不同教学模式付诸实践。
模拟病房教学形式以技术体系为支撑，在实践阶段必须引进先进的技术体系。利用医学模拟教学创设真实的环境和场景，避免出现严重的护理纠纷。采用模拟病房的形式，通过逼真地操作能增加学生操作有效性。此外模拟病房的实践形式涉及内容多，教师要做好课前准备工作，为学生提供更有效的感官效果。立体化的教学形式是模拟教学的重要特征，要让学生有身临其境的感觉，进而进行实践操作。同时模拟病房教学形式属于网络教学的一种，改变了传统教学模式的不足，转变了原有教学理念，打破了时间和空间上的限制，扩展教育范围，有助于重建已有的课堂结构，以学生为中心，起到明显的引导作用。但是模拟教学也存在很多潜在问题，对于学生提出的各种问题，教师需要及时地给予解答，帮助学生解决实际问题。多元化护理模式和模拟病房相结合的护理形式的落实，使学生真正成为课堂教学的主体，学生的主体地位突出，能促进学生知识和情感的升华，进而不断地推动我国护理事业的发展[5]。
在该次研究中，甲组学生取得优良成绩的人数35名，优良率为70%，乙组学生取得优良的人数45名，优良率为90%，乙组的优良率明显高于甲组，各项数据比较差异明显，差异有统计学意义（P
综上所述，多元化教学和模拟病房在护理实训教学阶段有重要的作用，能满足学生日常学习需求，值得推广和应用。
参考文献
[1] 葛炜，李伟东，吴珊珊.信息化SimBaby模拟病房在高职儿科护理实训教学中的应用[J].中华护理教育，2011（12）：537-538.
[2] 蔡健.在高职儿科护理实训教学中信息化SimBaby模拟病房的应用[J].教育教学论坛，2016，5（1）：207-208.
[3] 钟敏.多元化教学在外科护理学实训教学中的应用[J].实用医院临床杂志，2014，2（12）：140-142.
[4] 闭静.多元化“学导式”教学法在《护理专业技术实训》教学中的应用[J].当代护士（中旬刊），2014，4（1）：167-168.
[5] 朱亚丽，任亚丽，袁俐.模拟病房情景下护理药物学“项目式”实训教学的实践研究[J].基层医学论坛，2014，30（14）：
4137-4138.
[6] 洪霞.OSCE模式情景模拟教学法在内科护理实训教学中的应用[J].广西中医药大学学报，2016，1（12）：143-146.
第15篇
论文关键词：R软件，聚类分析，主成分分析，典型相关分析
引言：多元统计分析是统计学的一个重要分支，也称多变量统计分析；在现实生活中，受多种指标共同作用和影响的现象大量存在，多元统计分析就是研究多个随机变量之间相互依赖关系及其内在统计规律的重要学科，由于多元统计分析方法一般涉及复杂的数学理论，一般无法用手工计算，必须有计算机和统计软件的支持。
在统计软件方面，常用的统计软件有SPSS、SAS、STAT、R、S-PLUS等。R软件是一个自由、免费、开源的软件，是一个具有强大统计分析功能和优秀统计制图功能的统计软件，现已是国内外众多统计学者喜爱的数据分析工具。本文结合实例介绍了R软件在多元统计分析中的应用，具体内容包括R软件在聚类分析、主成分分析、对应分析等方面的应用。
一 在聚类分析教学中的应用
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法，所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。在社会经济领域中存在着大量分类问题，比如若对某些大城市的物价指数进行考察聚类分析，而物价指数很多，有农用生产物价指数、服务项目价指数、食品消费物价指数、建材零售价格指数等等。由于要考察的物价指数很多，通常先对这些物价指数进行分类。总之，需要分类的问题很多，因此聚类分析这个有用的工具越来越受到人们的重视，它在许多领域中都得到了广泛的应用。
聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等，具体详见参考文献[3]。
R软件及其相关包提供了各种聚类方法，主要是系统聚类方法、快速聚类方法、模糊聚类方法，常用的是系统聚类方法。
R软件实现系统聚类的程序如下：
Hclust(d,method=“complete”)
其中d是由“dist”构成的距离结构,具体包括绝对值距离、欧氏距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离等，默认为欧氏距离；method包括类平均法、重心法、中间距离法最长距离法最短距离法、离差平方和法等，默认是最长距离法。
例1 下表是山东省2008年各市居民家庭平均每人全年消费性支出，利用所给数据对各市进行系统聚类。
山东各市居民家庭平均每人全年消费性支出 元/人
地区
食品
衣着
居住
设备用品
交通通讯
文化教育
医疗保健
其它
济南
1628.16
252.86
790.11
285.64
634.83
355.54
394.37
43.9
青岛
1999.61
523.76
901.56
297.76
595.34
618.12
260.17
106.42
淄博
1691.6
372.21
844.44
300.46
494.67
580.6
370.84
102.16
枣庄
1370.59
272.95
614.3
227.52
454.73
245.93
220.88
84.2
东营
1580.86
234.17
813.58
253.12
532.19
432.05
275.3
39.1
烟台
1673.19
337.92
719.28
201.3
414.08
497.57
286.03
77.11
潍坊
1516.36
299.67
1327.72
243.72
583.04
494.65
269.82
92.95
济宁
1375.4
287.17
722.05
282.16
380.68
412.42
218.11
56.94
泰安
1412.44
225.66
567.66
257.96
411.98
450.57
177.02
70.07
威海
1684.64
517.59
759.36
227.12
424.41
565.75
444.31
77.48
日照
1451.12
351.21
562.91
208.81
457.2
332.16
182.2
37.69
莱芜
1516.22
198.94
624.72
207.03
464.06
469.35
256.53
36.33
临沂
1339.69
212.36
625.26
191.34
409.39
314.9
156.01
63.31
德州
1114.47
173.88
553.14
169.23
319.41
220.45
137.97
42.2
聊城
1146.53
182.53
566.92
186.05
317.48
332.64
155.94
54.31
滨州
1177.49
179.96
979.01
206.88
451.85
407.49
298.7
47.51
菏泽
1265.03
170.85
550.68
143.11
329.99
349.41
