医学统计学论文范文

前言：我们精心挑选了数篇优质医学统计学论文文章，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

在各种医学期刊中，半数以上是疗效观察方面的论著。现择其较普遍存在的统计学问题，结合实验设计基本原则加以讨论。

（一）对照与均衡性测定

国内医学期刊有关临床疗效观察的文章甚多，不少杂志刊登了一些事先未设计对照的文章，其结论难以令人信服。如《用柴葛解肌汤治疗上呼吸感染》一文，报道治愈好转率为97.7％，因无对照，无法断定其效果如何，因此，治愈好转率中含有假像。

对照的方法虽有多种，但对照的基本原则是与实验组齐同可比，最好作均衡性测定。

（二）安慰剂与盲法试验

安慰剂与盲法试验是医研（主要是比较性研究）中常用的科研方法，结果准确、误差性小。安慰剂在形、量、色、味等要与实验药物一样，不能给受试者和执行者任何暗示。这种试验就是双盲法试验。但近年来，尚有人用改良的双盲法，此法分两期：第一期（公开期）试验有效者留，无效者弃。有效者进入第二期（双盲试验），以确定疗效是否系安慰剂的作用。在预防效果观察时可采用该法，临床上应用诸多困难，应视具体情况而定。

（三）样本含量与重复原则

没有足够样本的研究结果，是经不起重复试验的，有的论文凭少数病例观实的结果下结论，是不慎重的。如《重症肺炎并发DIC29例》一文，作者观察脑型患者3例，其中死亡一例，就得出“一般脑型病死率高达57％，本组脑型病死率较低，看来及早用肝素阻断DIC过程，对降低脑型病死率可能具有重要意义”的结论。因无对照，结论不可靠。

（四）随机分组与实验设计类型

随机化分组即每个实验对象有同等机会被抽样（分配）到各组去，而不受任何系统因素的影响。常用的实验设计类型有完全随机设计、自身对照设计、交义设计、配偶设计、随机区组设计、拉丁方设计、正文（析因）设计、序贯设计、半数效量实验设计（动物试验），回顾性与前赡性调查研究设计等。科研设计时应根据研究目的要求选择不同类型的实验设计方法，进行相应的统计处理。

第2篇

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

生物信息学不仅是医学统计学的研究前沿，更是医学研究由宏观向微观拓展的重要领域，其研究内容已逐渐为多数医学院校的学员了解和熟悉。而如何对新技术产生的生物实验数据进行准确合理的分析，却成为生物信息学研究的主要瓶颈之一。

在医学统计学课堂教学中引入生物信息学实例，而不仅仅局限于常见的医学、卫生领域的例子，将难以理解的统计理论和方法与前沿的生物实例相结合，拓宽了学员的视野，提高了学员的学习兴趣，更可以加深对所学知识的理解；与此同时，使学员掌握了生物实验数据的先进分析方法，扩大了学员的知识面，提高了他们今后开展医学科研工作的能力。

第3篇

 

医学统计学的教学应以提高研究生解决实际科研问题的能力为目标，使研究生形成正确的和严谨的统计学思维方法和技能，帮助医学研究生在今后的科研工作中正确运用医学统计学方法，顺利完成研究生学业以及将来在工作中的科研任务。然而，笔者在教学实践中发现有一些需要改进的问题。

 

一、研究生医学统计学教学中遇到的主要问题

 

(一)研究生统计学基础知识较为薄弱

 

虽然大部分学生在大学本科期间学习过统计学，但多数人仅学习过较简单的统计学基础知识，进入研究生阶段医学统计学学习后，学习比较吃力，并且由于总学时数的限制，教师在理论课的教学中对单个统计学方法的使用讲解较多，而对一些研究生在完成学位论文期间或将来毕业后较为实用的统计学方法却没有时间讲解，这就造成了研究生对学过的统计学方法一知半解，而将来可能用得上的统计学方法却没有学会。笔者在解答一些已经毕业参加工作的研究生的问题时，发现有些问题十分基础，本应该在研究生学习阶段掌握而没有掌握。

 

(二)课题设计统计学缺陷较常见

 

目前，国内大部分高校研究生医学统计学课程一般安排在研一上学期，而研究生应用统计学知识进行课题设计要到研究生二年级才启动。许多研究生在课堂学习阶段对统计学知识本来就没有彻底学透，又要再经过一年多才进入课题设计有实验研究，对学习过的统计学知识已经有一些遗忘，所以在进行课题设计时不能正确运用学过的相关知识，造成课题设计中有较多的统计学缺陷。而课题设计如果不正确，无法保证后续的研究结果的科学性和可信性。

 

(三)学位论文统计学错误普遍存在

 

国内外期刊对论文中的统计学方法要求都很高，因此研究生的科研论文需要正确运用统计学知识对研究数据进行分析、整理。但与此形成鲜明对比的是，很多研究生不能把学习过的统计学知识正确运用到研究论文中。尤其是学习临床专业的医学研究生，很多研究资料和数据来源于人群研究，涉及样本量、对照组的选择等基本的统计学常识，这些基础性错误却在研究生的论文中大量存在。这些问题与现在对高素质人才的培养已经不相适应，需要加以改进。

 

二、对策与建议

 

(一)强化课堂教学，巩固医学统计学知识基础

 

巩固基本统计方法和知识是医学统计学的基础，通过课堂教学，使学生掌握基本的统计方法原理、计算过程和结果解释。在教学中既要注重基本原理和基本概念的讲解，使研究生切实掌握基本的统计学知识，在论文写作中不出现低级的统计学错误。在此基础上，老师在课堂上应该由简到繁，深入浅出，逐步增加难度和深度，讲解一些研究生在学习阶段和将来工作中有用的、较为高级的统计学方法。目前，科学技术更新速度很快，同样统计学的重要工具——统计软件也更新很快，因此，老师要及时更新自己的知识，并向学生介绍最新、最先进的统计方法和软件。

 

(二)注重学用衔接，提升研究生课题设计的科学性

 

研究生的课题设计是科学研究成败的关键之一，教师在教学过程中要向学生强调其重要性，让学生带着课题设计中的问题进入课程学习，让学生结合自己的专业，做好论文前期的准备工作，完成科研选题，为毕业论文开题做好准备。要指出课题设计中应当注意的统计学问题，如样本量、对照组选择等，使学生意识到统计学的基本知识是保证自己课题设计科学性的关键，在今后的课题设计中自觉以正确的统计学方法作为指导，从而保证课题设计的科学性，为其成长为高层次的医学科研人才打下良好的基础。

 

(三)采用实例分析，减少研究论文中的统计学错误

 

在课堂上以一些已经发表的高水平论文为例，详细讲解医学统计学方法的具体应用，使研究生在撰写论文时，减少论文中的统计学错误，减少文章因为统计学问题而被拒稿;教师在课堂上也可以用一些已经发表的、但是有明显统计学错误的论文作为反面教材，给学生进行分析、讲解，使学生从正反两个方面知道避免论文中的统计学错误的重要性。另外，要注意提醒学生，在数据处理和论文撰写过程中，运用统计学方法时要注意其使用条件，切不可误用，对审稿人指出的统计学错误要认真进行修改或答复。

第4篇

收集我院2011年1月至2013年12月我院护理人员每个季度各科室各项报表，各科室护理统计记录，包括入院资料汇总、出院登记、门诊病人统计汇总等。收集我院由2011年1月至2013年12月间发表于国内公开杂志的护理方面论文80篇中，剔除未涉及统计方面的论文，随机抽取50余篇。对统计工作的特点进行分析，并针对目前其所出现的统计分析、统计描述、统计推断等方面的问题，予以探讨。

2分析

2.1医学信息统计的本身特点及存在的问题

第一，多样性和个体性。由于信息数据源自个体病人，病人本身的个体差异性导致了医学信息的多样性。虽然某些信息可能对临床护理或治疗极为重要，但患者出于对自身隐私的保护而拒绝回答，尤其是在既往史方面。其二，难控制性。比如在研究某种人自身性免疫性疾病的时候，护理人员需要对患者的整体生活环境、饮食状况都明确了解，但是每一个患者的生活不可能是模式化的。针对传染性疾病，虽然有季节性和地域性的特点，但是在实际工作中，患者的来源仍具有较大的分散性，这就造成了归类总结的难度加大。成本增高。其三，长期性，患者病情的好转、康复是一个漫长的过程，时间上的跨度可能极大，而患者不可能长期处于住院状态，从而增加了后期工作的困难。在实际的工作中，存在医学统计学的信息失真，主要表现为：①统计信息中的信息伪造，主要表现在某种疾病的治愈率及药品的有效性。②统计信息的遗漏：如医院医疗事故及投诉记录低于实际情况。③统计工具的误用、滥用。如由于信息的理解偏差导致统计设计不合理，分析软件使用不当，导致信息转化失真等。

2.2科研论文中统计学应用不当的情况

2.2.1统计设计不合理。

在得出有说服力的结论之前，统计设计的合理性、正确性尤为重要。不同的统计设计方法有不同的合理使用范围。统计设计的选择和使用必须要与后期解决的问题无原则上的漏洞。如果这个标准本身存在瑕疵，则期后期结果的说服力可能大打折扣。我院药剂科为比较A、B两种药物对糖尿病患者血糖控制的效果，与内分泌科合作，按随机原则挑选出68名2型糖尿病患者，分别设定对照组，安慰剂组，A、B两种药物再分别再设高剂量组和低剂量组。6周后观察血糖变化。在统计方法的选用中，采用两因素两水平的析因设计。两因素为两种不同的药物，两水平为A和B两种药物不同的服用剂量。通过统计学检验，主要回答三个问题：①不同的药物之间在控制血糖水平方面是否存在差异?②药物和所对应的服用剂量之间是否存在交互作用?③同种药物，服用剂量的不同是否在控制血糖方面存在差异?本文认为上述设计虽无明显漏洞，还需要注意到：析因设计中的主效应是某因素各单独效应的平均效应，当析因设计存在因素间交互作用时，主效应并不能反映出该处理因素的真实作用，在此例中，就需要考虑到A或者B药在剂量因素的某个处理水平上的效应。

2.2.2两组没有可比性。

某作者通过长期的调查、随访，探讨家属的探视及精神的关怀对重症颅脑损失患者后期精神症状的发生是否存在关联。实验组1的家属对患者予以无微不至的生活照顾及心灵关怀。实验组2的家属相对冷淡，在生活照顾的时间上明显缩短，对心理的关怀也较为肤浅。差异具有统计学意义（P＜0.05）。但存在的问题是患者的后期预后是与其各自的治疗密切相关的，治疗的相同是基础。其二，即使同样是重型颅脑手术后患者，其身体素质，受伤情况的不同，后期的预后就有可能不同。其三，精神关怀、照顾缺乏量化标准，怎么算是无微不至，怎样才算是相对冷淡？从而使得该研究的说服力欠佳。

2.2.3统计描述方面。

在许多关于相关性分析的文章中，人们的关注点可能还主要是在P是否＜0．05上，但其实，应该根据（r相关）值的大小，来说明二者是否存在高度的相关性。例如某论文中统计非甾体类药物与血清白介素浓度的相关系数（r=0．397，P＜0．05）。结论认为二者之间呈高度相关性。但本文认为其表达不够科学严谨。因为在相关系数的假设检验P＜0．05的情况下，直接说明的是两者之间是否存在线性关系，具体到是高度相关还是低度相关，取决于r的具体数值。一般认为相关系数≥0．7算是高度相关，0．4≤相关系数＜0．7为中度相关，相关系数＜0．4为低度相关。

2.2.4统计推断方面。

一般而言，当我们所得的P＜0．05时，其意义在于两事物来源于不同的整体，存在差异，但并不能客观的说明本身差异的大小。例如我院皮肤科比较A、B两种治疗方法对银屑病的治效果。最初设定为A法的疗效优于B法。认为若经过统计计算，结果为P＜0．001时，A法极显著优于B法；若得到P＜0．01或P＜0．05时，则认为A法显著或稍微优于B法。本文认为所得结论有失真实。失真的原因是就是对P值的理解不准，统计学上P值的大小只能反映两者相同或不相同，是否来源于同一整体。P值越小，越说明两种治疗方法本质上不同，治疗效果的不同，但是并不能直接反映其效果的优劣。

3对策

第5篇

医药数理统计方法是药学专业的基础课，是数学基础课中应用性最强的课程，是研究随机现象的科学方法.它的思考方法与学生过去接触过的学科不同，因此学习它时需改变以往的思考方式.目前，延边大学药学院采用的数理统计教材《医药数理统计方法》［1］是卫生部规划教材（1999年第3版），其内容较为陈旧，方法简单，特别是随着计算机的普及与发展及在统计学中的广泛应用，使原有教材内容处于过时状态.延边大学药学院医药数理统计方法课程的教学时间仅为30学时，教师若按教材内容用传统的教学方法讲课，学生较难学到实用的统计知识和方法.为此，延边大学基础医学院数理与计算机教研室在教学中进行了多方面的改革.

1转变教育观念

利用现代化学习工具学习当今社会发展所需要的知识是时代的要求，因此应转变教育思想和更新教育观念，改变以往的教学方式、学习方式和学习内容，探索适应现代社会、经济、科技及文化发展的教育观念和人才培养模式，形成培养适合21世纪所需要人才的教学体系.医药院校的数学应以应用为主要目的，应改变以掌握基本知识、基本理论及基本方法为目的的方式，把教学重点转移到讲解数理统计学概念、思考方法、形成及应用背景等，引导学生思考数理统计学的思维特征，理解数理统计学思想，引导学生应用数理统计学方法解决实际问题，以达到学以致用的目的.学好和用好医药数理统计学并不需要高深的数学知识，而是要促使学生在学习数理统计学的时候改变思维模式，使学生从医药学的形象思维模式向数理统计学的抽象思维和逻辑推断模式转变，并结合教材中例题的讲解、学生自身实例资料的分析及作业的批阅使学生理解和掌握统计学中的基本概念、基本方法、统计符号及公式等.

2精简和更新教学内容

在教学内容方面做到突出实用性，适当地减少或减弱概率论部分的理论性和难度，以直观、趣味和易于理解的方式把概率论作为数理统计的基础知识加以介绍.在假设检验部分注意阐述数理统计方法的思想、应用的背景及应用中所需的条件，重点讲解假设检验应该如何选取原假设和备择假设，如何对得出的结论进行合理的解释;在参数估计部分着重地讲解参数估计在实际应用中的重要性、合理性及应用中应注意的问题，区间估计中置信区间的理解及单侧置信限在应用中的意义等;在方差分析部分讲清楚引进方差分析的意义、假设检验的方法对多个总体进行多次t检验时的缺点、方差分析应用的条件及合理解释检验结果等;在回归分析部分注意阐述量与量之间的关系、回归方程的理论意义及对回归方程结果在应用中的解释等.目前SPSS软件是国际医学论文中应用最广泛的统计软件［2］，国内的大部分医学期刊也要求论文数据统计分析要应用统计软件处理，统计检验结果要用P值来表示，更要求学生了解统计软件的使用方法，做到正确使用统计软件.

3互动式的教学方法培养应用、创新型人才

传统的教学方式是知识传授型教学，即教师在课堂上灌输知识，在有限的时间内按教学大纲要求把大量的教学内容尽可能地讲授完毕，不能有效地调动学生对学习的主动性，忽视学生应用能力的发展，结果导致学生把主要精力投入到统计计算上，很难有时间去深入分析统计结果.互动式教学方法要求教师在教学中充分发挥教师的主导作用，同时让学生处于教学的中心，在加强课堂讨论的同时，由教员归纳总结，充分调动学生的学习兴趣，提高学生的主动性和创造性.统计学应用能力的培养主要指可正确选择和应用统计分析方法解决医药学科学研究和医药工作中的实际问题［3］.为了避免学生滥用及错用统计方法，教师要重点讲清各种方法的适用条件及特点.在考试方法上亦采用开卷考试，使学生不再花大量时间去推敲和死记那些复杂的公式，不再难于分清和理解符号及公式.通过几年来的改革实践，发现上述教学内容、方法及手段的改革增强了学生的学习兴趣，使学生真正体会到数理统计学的内容在医药及日常生活中的应用价值，激发学生的创造性思维，取得了良好的效果.

［参考文献］

［1］刘定远.医药数理统计方法［M］.第3版.北京:人民卫生出版社，1999.20.

第6篇

关键词：统计学教学模式EXCEL

引言

进入21世纪，随着我国市场化步伐的加快，社会对新知识的需求日益增加，无论是国民经济管理，还是公司企业乃至个人的经营、投资决策，都越来越依赖于数量分析，依赖于统计方法，统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科领域科学研究的重要方法。

一、《统计学》课程教学面临的挑战

1.1内容日益丰富。长期以来，在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学，分别隶属于数学学科和经济学学科。统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善和发展的。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要，大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中，除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容，如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等；同时也系统的充实了统计推断的内容，如：统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。

1.2学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，由于其本专业的课程体系要求，使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好，对于专科学生来说更不用说，推断统计将是他们学习的困难。

1.3教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富；课程难度太大可能导致学生兴趣下降；传统教学方法的主要目的是让学生了解、掌握知识，其一成不变的教学内容和模式，学生味同嚼蜡，学生只是被动地吸收知识，最后得到的效果就是使其不思进取缺乏新意。高等教育扩招后，大多数学校，授课班级学生人数越来越多，一个教师跨越不同专业授课。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系，学会控制和驾驭课堂教学，注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。教师和学生之间不再只是简单的知识“单向”传递，而是师生之间思想、心得、智慧的“双向”交流，教师和学生都承担了更多的教与学的责任。

二、《统计学》教学的发展趋势分析

2.1统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天，统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用，不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以，在统计教学过程中，大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果，而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。注重引导学生运用所学知识来解决实际问题，给学生多做一些教学案例，教学案例与教科书上的例题不同，例题的作用是单一的、有限的，通过例题只是掌握和熟练所学的统计方法及计算公式，而案例的作用是多方面的，它让学生了解了分析问题的思路，要解决什么问题，如何解决，应用什么理论和方法，需要什么数据，怎样解读计算结果，并根据分析结果，提出针对性的对策和措施，训练学生综合运用所学知识去解决实际问题的能力，激发学生学习的兴趣和求知的欲望。

2.2通过统计实践学习统计。它要求统计教师不仅要融会贯通统计理论和方法，而且要对案例中问题的解决思路和方法有熟练的把握。在教学中学生是主角，教师起引导作用，针对不同的统计教学案例，教师只有事先亲自采用各种方法进行计算和分析，才能对学生使用哪些统计方法和统计分析软件进行计算和分析提出建议，并对学生采用不同的分析方法和得到的分析结果作出比较透明的比较和评价。通过课堂现场教学，引导学生利用课余时间完成项目，利用假期时间，通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动，全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。

三、基于EXCEL的《统计学》教学设想

如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练，教师的导向是第一位的，必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件，并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。

3.1微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大，统计分析的专业性、权威性不可否认，但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用，微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件，其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件，但它比专业统计软件易学易用，便于掌握。对于《统计学》这门课程而言，利用EXCEL提供的统计函数和分析工具，结合电子表格技术，已能满足统计方面的要求。

3.2基于EXCEL的《统计学》教学设想

3.2.1在教学内容上，依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能，结合统计学原理的基本理论和方法，对统计数据的搜集主要强调统计报表制度，在EXCEL环境应该更注重抽样推断，EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术，统计图也可以被广泛运用于对数据的描述。

3.2.2案例教学成为《统计学》课程的重要内容。案例教学法不仅可以将理论与实际紧密联系起来，使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题，而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。结合学生所学专业精选案例教学，比如对于金融专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小等。对于经管专业的学生，精选抽样推断、假设检验、方差分析对于控制产品质量，经营决策等方面的案例，深入浅出地介绍这些方法的基本思想、并用EXCEL进行分析。

3.2.3改革考试方式和内容，合理评定学生成绩。对于《统计学原理》的考试，多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但也存在着缺陷。在过去的《统计学》教学中，基本运算能力被认为是首要的培养目标，教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算。这样导致了学生在学习《统计学》课程的过程中，为应付考试把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养新世纪高素质的经济管理人才是格格不入的。为此，需要对《统计学》考试进行了改革，主要包括两个方面：一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力，还注重了学生各种能力的考查，尤其是创新能力。二是考试模式不居一格，除了普遍采用的闭卷考试外，还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核，采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样，可以引导学生在学好基础知识的基础上，注重技能训练与能力的培养。

参考文献：

[1]谢安邦.高等教育学[M].北京：高等教育出版社.1999.

[2]贾俊平.统计学[M].北京：中国人民大学出版社.2000.

第7篇

采用随机整群抽样的方式，以预防医学系预防医学专业2007级全体学生共101人为研究对象，自行设计问卷对其进行调查，根据计算机产生的伪随机数随机抽取1、2班为实验组，3、4班为对照组。

2教学方法

在理论课教学方式上，实验班和对照班均采用多媒体传统教学。而在实验课程的教学方式上，对照组的实验课程仍旧沿袭以往传统教学模式，即“回顾理论课知识点练习教科书中对应的思考练习题课后复习”，学生被动参与。实验组在实验课程中则以案例讨论分析为核心，学生主动参与为主线的教学模式，即“课前复习理论知识提出案例互动交流分析案例解析教师总结”，通过对典型的案例进行分析，使得同学们有机会运用理论知识对文献中的统计分析方法进行探讨，达到从实践层面上锻炼学生解决问题和分析问题的能力。

3调查方法

教学效果主观层面学生自我评价：根据研究对象和研究目的自行设计调查表，调查内容主要包括个人一般情况、学习效果自我评价、教学改革效果评价以及对实验教学的建议和意见。经预调查后，调查表在实验组与对照组同时统一发放，学生当场填完，经核实无漏项当场回收。本次调查发放问卷101份，回收有效问卷99份，有效回收率98%。教学效果客观层面评价：为客观评价教学改革效果，老师特意命制了具有调查目的的试卷,以期末考试的形式对学生的学习效果进行客观评价。试卷分两部分，前半部分为基础知识部分，后半部分为综合运用部分，满分100分，由同学们在规定时间内独立完成。除两人缓考外，其他所有试卷当场收回，回收率98%。

4统计分析方法

资料经统一编码后实用Epidata3.1软件建立数据库，采用双录入的方法，2人分别录入再进行对比，对数据进行逻辑查错后经整理形成最终数据库，数据分析运用SPSS16.0统计软件包进行包括算数平均数、标准差、等统计描述，以及统计推断如t检验，卡方检验，秩和检验等。

5结果

5.1一般情况比较

本次调查回收有效问卷，实验组49人，对照组50人。两组同学入学前的性别、来源地、户籍构成、和年龄差异均无统计学意义（p>0.05）。提示两组资料人口特征上有可比性，均衡性好。

5.2理论知识认知情况

分析结果显示，实验组与对照组对理论知识的认识情况，包括T检验、方差分、统计图表、直线相关回归、多元线性回归，差异均无统计学意义（P>0.05）。

5.3教学效果自我评价情况

实验组与对照组对教学方法的评价中，交流能力、表达能力、获取信息能力以及解决实际问题的能力方面，差异均有统计学意义（P<0.05）,且实验组优于对照组。而学习效率方面，差异无统计学意义（P>0.05）。

5.4期末成绩客观指标

为客观评价教学改革效果，老师特意命制了具有调查目的的试卷。试卷分为两部分，前50分为基础题，题目涉及的知识点比较基础；后50分为实际运用题，需要灵活运用书本知识，难度相对较大。实验组与对照组基础知识部分得分、综合运用部分得分、总分方面，差异均无统计学意义（>0.05）。

6讨论

随着医学科技以及卫生事业的发展，社会对以学生的知识、能力、素质提出了更高的要求，培养医学生的科学素质和科研能力已成为现代医学教育的主要内容，以案例问题分析为基础的教学是顺应教学改革潮流发展起来的一种新的教学方法。通过上述调查，结果显示在不同的实验教学模式下，通过对不同实验教程的教学效果分析，实验组与对照组在对统计学知识认知方面无差异无统计学意义（P>0.05）；两组同学在获取知识的能力、表达能力以及交流能力方面，差异均有统计学差异(P<0.05)，实验组优于对照组。学习效率方面自我评价，差异无统计学差异(P>0.05)；两组同学期末考各方面得分方面，差异均无统计学意义（>0.05）。分析可能原因如下：

（1）学生缺乏学习主动性：

实验教学课程改革的核心是进行案例分析。其前提是需要对书本理论知识要有一的理解。学生由于缺乏主动性，在上实验课程之前，由于很大一部分学生缺乏主动性，没有在实验课之前做好充分的准备和预习，包括收集资料、查阅文献、全面透彻的理解书本知识。致使在实验课程中不能积极的投入到讨论之中。同学们应在课下即使巩固知识，在对书本知识理解的基础上，再进行具体的案例分析，才能融会贯通地提高对书本知识的灵活运用。

（2）学生缺乏学习积极性：

医学统计学理论和系统性较强，章节内容比较枯燥抽象，公式难以辨别和识记，同时同学们的数学演算和推理能力较弱，因此同学们对统计学的认同程度较低，普遍存在畏难和烦躁情绪，案例分析要求每个同学都积极加入到讨论中，同时主动发言，回答相关问题。实验组同学普遍反应压力较大，学习负担重，这样更能激起同学们的排斥情绪。可见，同学们的不良情绪对本次调查结果存在一定的影响。

（3）实验组缺乏课后的巩固练习：

对照组的实验教学模式以课后练习为重心，在理论课程之后，对具体的课后练习题进行解答，这有助于同学们对理解知识的巩固和理解。实验教学采取案例分析为核心的教学方式，但是仅仅通过课堂的短短几十分钟是远远步够的。学好统计学除了需要识记理论知识外，更重要的是学以致用，而适量的课后练习则是通向融会贯通的桥梁。统计学是一门应用的学科，实验教学组同学在案列分析之后，要做适量的练习题巩固知识，这样才能从本质上提高解决问题的综合能力。

7结语

实验教学课程的改革使得学生在交流、表达、获取信息方面的能力得以提高。这主要归功于案例分析给予了同学更多表达自己的机会。同学们畅所欲言，个人综合能力得到锻炼。但是在改革中还存在一定的问题，要想达到预期的目标，除了教学形式的改革，更重要的是要从老师的教学方式和学生的学习方式进行改革，提高学生的积极性、主动性、创造性。笔者认为可以着眼从以下方面进行调整：

（1）实施前老师应该多与学生交流，增强了学习动力和信心。同时同学应在老师的指导下，课前准备更充分些，多让学生望参加现场数据收集工作，增加接触实际工作的机会。在实际工作中带着浓厚兴趣去学习将有助于调动同学们的积极性和创造性。

第8篇

关键词：医学论文

1.统计研究设计:应交代统计研究设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究)，实验设计(应交代具体的设计类型，如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等)，临床试验设计(应交代属于第几期临床试验，采用了何种盲法措施等);主要做法应围绕4个基本原则(重复、随机、对照、均衡)概要说明，尤其要交代如何控制重要非试验因素的干扰和影响。

2.资料的表达与描述:用 x±s表达近似服从正态分布的定量资料、用M(QR)表达呈偏态分布的定量资料;用统计表时，要合理安排纵横标目，并将数据的含义表达清楚;用统计图时，所用统计图的类型应与资料性质相匹配，并使数轴上刻度值的标法符合数学原则;用相对数时，分母不宜小于20，要注意区分百分率与百分比。

3.统计分析方法的选择:对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析，对具有重复实验数据的回归分析资料，不应简单化处理;对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。

4.统计结果的解释和表达:当P<0.05(或P<0.01)时，应说对比组之间的差异具有显著性(或非常显著性)的意义，而不应说对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(如:成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等)，统计量的具体值(如:t=3.45，χ2=4.68，F=6.79等)，应尽可能给出具体的P值(如:P=0.0238);当涉及到总体参数(如总体均数、总体率等)时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95%置信区间。

第9篇

随着我国法律法规的不断健全，患者的维权意识逐渐提高，医患关系由原来的医生主导、患者从属的地位逐渐转变，患者可以自主就医，因此，在一些医院，由于没有足够的病源，造成临床实习的学生无法找到充足的病例进行临床技能训练。由此可见，单靠传统的临床见习培养模式培养提高学生临床基本技能的方式已经不能满足教学需要，故此，寻找一种新的临床技能实践教学模式已迫在眉睫。

2系统化技能实践教学模式的形成

本校经过多年的教学实践，逐渐探索、总结出新兴的、系统化的临床技能实践教学模式，该教学模式把多媒体电子标准化患者与临床体格检查视频相结合，采用多环节、多角度教学手段，具体步骤如下。（1）购进多媒体电子标准化患者为模型，通过参数调控模拟临床所有疾病体征，可以为学生营造一个真实的场景，让学生通过对疾病的特定体征进行感性认识和实践，采用问、视、触、叩、听基本手法对临床需要掌握的体格检查基本知识进行实践和操作。让学生处于类似真实的病历之中，使临床教学的真实性和趣味性增加，调动了广大学生学习的积极性和主动性，激发了学生们的学习热情，使其思维和创造力得以提高，增加了师生交流互动的机会。（2）让有临床经验及教学经验的教师亲自进行临床技能操作，并录制课件，为临床实践教学提供系统化、规范化、标准化及合理化的体格检查视频课件，以弥补临床实践教学不足。（3）将多媒体示范教学与视频课件有机结合，使得学生有更多的机会能在多媒体电子标准化患者上进行反复练习，使其在进入临床之时已经具备规范的技能操作手法，使学生有更高的热情进入临床见习。（4）根据教学目的及要求，对学生进行标准的临床技能实践考核，不合格者需要补考。

3实验分组及统计学方法

3.1实验分组

实验分组的目的是检验系统化技能实践教学模式的效果，该实验有两个部分组成，第一组：采集64名未培训前学生的临床技能考核成绩，然后根据析因设计原则将其分为甲、乙两组，其中，甲组学生进行系统化教学模式授课，乙组学生进行传统带教模式进行授课，半年后，比较分析甲乙两组学生的临床技能考核成绩。第二组：选取我校见习生112人，采用随机数字法将其分为A组（采用系统化教学模式授课）和B组（采用传统带教模式授课），半年后，对甲乙两组学生的临床技能考核成绩进行对比分析。

3.2统计学方法

采用SPSS19.0软件进行统计学处理，对第一组实验采用析因设计的方差分析进行统计学处理，对第二组实验采用成组设计两样本秩和检验进行统计学处理，P＜0.05为差异有统计学意义。

3.3结果

3.3.1第一组实验甲乙两组教学模式教学结果对比采用析因设计结果显示，两种教学模式对学生的临床技能成绩的影响不同，其中，采用系统化教学模式的甲组（教学前成绩：2921.9分、教学后成绩：3745分）优于采用传统带教模式的乙组（教学前成绩：2999.3分、教学后成绩：3412.8分）差异显著（P＜0.05），具有统计学意义。

3.3.2第二组实验甲乙两组教学模式教学结果对比本次实验规定，学生考核成绩如下，优秀：90～100分；良好：80～90分；及格：60～70分；不及格：60分以下。通过对甲乙两种教学模式的教学效果采用秩和检验可知，采用系统教学的A组的平均秩次为47.68（其中优秀14例、良好29例、及格11例）小于采用传统带教模式的B组的平均秩次64.88（其中优秀8例、良好17例、及格27例）差异显著（P＜0.01），因此，可以说明，系统化教学组的效果优于传统带教组。

4讨论

第10篇

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。

2必然性和偶然性的统一

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。

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。

所谓分析方法，就是把研究对象分解为若干组成部分，并分别加以研究，从而认识事物的基础或本质的一种思维方法。任何事物的整体都是有若干组成部分构成的，将客观事物在一定条件下分解成各组成部分，分别研究其结构与功能、各部分相互联系、相互作用的特点以及在各种外界条件作用下所表现出来的事物的属性和特点，从而达到对事物本质及内在规律性的认识之目的。可见，分析方法是以客观事物的整体与部分关系为客观基础的。在统计研究中诸如分组分析、因素分析、因果分析、结构分析、定性和定量比较分析、比例分析等等。这些分析在人们的认识中起着重要作用。但是，要把分析所得到的认识变为对整体的认识，揭示整体的本质和规律性，就必须进行综合。

所谓综合方法，就是把研究对象的各个部分联系起来加以研究，从而在整体上把握事物的本质和规律的一种思维办法。与分析方法相比，综合方法认识过程的方向完全相反。它是将事物的各个部分联结为整体，通过全面掌握事物各部分、各方面的特点以及它们之间的内在联系，并加以概括和上升。从事物各部分及其属性、关系的真实联系和本来面目，复现事物的整体，综合为多样性的统一体。在统计中，诸如人口统计的将分组、结构、比例分析化为对整个人口状况分析；商品销售总额分析时分解为价格和销售量变动的影响，进而从总体上分析其因素影响；社会总产值的变化，分解成各个部门行业的影响，进而综合研究其全貌等等。

分析与综合是对立统一，分析是综合的基础，综合统领分析。没有具体的分析，就不能具体深入地把握事物的各部分、各侧面和各种属性与诸因素，从而也就无法综合；同时，分析也离不开综合，它在综合统领下，以综合为目的，达到确切地揭示事物的总体和本质和规律性，使认识升华。因此，没有分析的综合，其结论就只能是空洞的、无根据的，是一个混沌的、外在的、直观的整体。“思维既把相互联系的要素联合为一个统一体，同样也把意识的对象分解为它的要素。没有分析就没有综合（《马克思恩格斯选集》第三卷人民出版社1972年版第81页）。”分析的结果，也就是综合的出发点。统计认识的发展总是沿着“分析——综合——新的分析——新的综合……”轨迹不断前进的，促使统计认识活动不断深化，揭示事物的本质和规律性。

6归纳与演绎的统一

所谓归纳推理，就是从特殊到一般，给出新认识；但新认识是不确定的，可能是错的；特殊材料的组合不同，给出的认识也不同甚至矛盾；基于不完善甚至劣质信息作出决策。所谓演绎推理就是从前提（公理）到命题，不提供超越前提的新知识；容许选择多个前提，但前提可能是错的；大前提里的不同小前提（公理系统里的不同子集合）会给出不同甚至矛盾的结论。以观察为基础对事物的不确定性进行度量主要属于归纳推理问题；但若已知各种事件发生的结果和发生的概率，不确定性下的决策则可以转化为演绎推理问题。

统计认识是通过个别研究认识一般的，所以统计思维必然是一种归纳（即必须通过归纳才能实现）。统计不仅要根据所构建的原始信息通过统计推理获得一般的“知识”，而且还必须进行假设检验、机理检验等，对所获得的知识进行论证。所以说，统计思维是归纳与演绎的统一。归纳方法论强调了方法和外来信息的重要性，而演绎方法论则强调了问题和先存知识的重要性。实际上，二者是一个有机的整体，需要相互补充和协调才能真正解决问题。比如在统计思维中的回归分析既是归纳，又是演绎。所以说，统计思维将归纳和演绎高度而有效地结合运用，收到了很好的认识效果。也只有通过归纳、演绎和实践的相互作用才能找到可靠的科学真理。

7具体和抽象的统一

按照统计认识要运用材料来看，统计学的实际应用具有具体性，它是依据一定的数据和事实，使人们得到启发，运用已有的经验知识，对客观事物的本质及其规律性作出迅速的识别和直接的理解，并对对象的总体状况作出判断。统计认识在取得统计数据之后，首先就是根据数据的特点，运用一定的数据整理手段（如分组、直方图、茎叶图、频率图等）和统计研究人员积累的统计认识经验，充分发挥主体的能动性，获取初步认识。在此基础上再对统计数据的背景资料进行分析研究，必要时还要进行典型剖析或抽样验证。所以说，在统计认识的数据收集、分析与所做结论需要具体化。同时，对统计理论方法研究时具有抽象性，在一定理论指导下进行的数理研究，是具有抽象思维的特点。属于抽象思维的范畴，它舍弃具体向客体的规客规律性逼近。因此，统计学是具体和抽象的统一。

8经验思维和理性思维的统一

统计认识过程不仅是通常所说的实证性研究活动，同时也是探索性研究活动。它自始至终都是理性认识和感性材料的相互结合和相互渗透。

按照统计认识属于实证性研究来说，它具有经验思维

的特点。经验思维就是运用实践经验、感性认识和感性材料进行的思维活动。它的功能主要是认识具体事物的外部状况、表面联系和现象，通过经验思维能够对丰富的大量材料初步加工，把握事物多种多样的具体状态，并且能够在一定程度上把握事物的内在联系和规律。描述性统计就是一种比较典型的经验思维。它依据的是客体的个体的实际状况或者是客体过去的、现在的状态，是事实的归纳、概括、整理。从推断性统计来看，它在描述性统计提供的经验材料的基础上，运用一定的理论、概念，依据严密的逻辑规则和推理过程进行假设检验、数理推断、悖论分析，对描述信息、经验认识进行理论思考，使经验认识升华，这又是有理性思维的特点。它抽象掉具体个体数量上的差异，得出有关对象的共同本质特征的认识；抽象掉所依据的经验材料的特殊，得出有关“类”的一般的认识。

实际上，描述性统计是推断性统计的重要基础，在某种程度上讲，推断是另一种描述；有时候描述性统计与推断性统计是交织在一起的。因此，统计认识是经验思维和理性思维的统一，兼具有两种思维的成分，两种思维相互交叉，相互补充，使统计认识更系统、更具体和更深刻。

总之，统计学是一门认识方法论，统计活动是一种认识活动，是要研究探索和发现认识客体本质及其规律性的方法。哲学是关于世界观和方法论的学说，它研究自然、社会和思维的最一般的规律。它和统计学是一般和个别、共性和个性的关系。哲学对统计学起着指导作用，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；统计学是哲学一般认识方法的具体化。所以，对统计思想进行较深入的探讨和归纳，有利于推进统计理论研究，廓清人们对统计的认识，有助于更合理、广泛的运用统计方法。

摘要：统计学是一门方法论的学科，其中包含着丰富的系统的辩证统一思想，掌握这些辩证思维，有利于我们更好地理解统计理论，正确地运用统计方法。主要从统计学中概括出了一系列辩证统一的思想，并对其进行了较为完整的阐述。

关键词：统计学；辩证统一；统计规律；思想

参考文献

［1］李金昌.关于统计思想若干问题的探讨［J］.统计研究，2006，(3).

［2］陈福贵.统计思想雏议［J］.北京统计，2004，(5).

第11篇

一、四层结构联机通信实践探析

近年来，美国材料与试验协会（ASTM）为检验仪器和计算机提出一种新的通信方式，在二者的通信中，语句是重要的组成元素，包含多名患者的检验请求以及检验结果等。通常，这些信息都会以垂直状进行呈现。这里的通信信息语句中，可能包含多名患者，使得每个样本中包含多条命令，又产生多个检验结果。而检验通信程序通过语句信息发现结果，就会视其为最近的检验请求结果，将样本、检验请求、检验结果等都通过语句表达出来。而不同环节的第一个数字将被记为序列号，以此检验当前层次的串行顺序，垂直结构的通信信息通过一维方式呈现，利于其进行串行传输。例如：上图的检验信息垂直关系中的病患1可以用语言表述为：语句开始-病患（病患1）-检验请求（检验请求11）-检验结果（检验结果111）-检验结果（检验结果112）-语句结束。基于ASTM的一维通信方式，进一步提出了四层结构通信模型，将医学检验仪器和计算机的通信过程准确进行描述，从低层到高层，通信结构分别为物理层ASTM低层、ASTM高层和应用层，其中ASTM高层将来自应用层的需求构建成消息，并传递给ASTM低层，低层在接收到消息后，将对消息进一步解读，处理成数据帧格式后，再转发给物理层。同时，低层接收来自物理层的数据帧，也会将其构建成消息，再分解为与传输特性相符的数据帧格式，再利用物理层的传输媒介，将接收到的消息进行传输，以此完成医学检验仪器和计算机间的联机通信。而四层结构中的消息构建与解构，都是依照一定的语法进行的，也就是需要依据一定的规则进行编码。通常来说，消息都是通过记录组成的，也是消息传送的最小组成单位，以“消息头记录”作为通信结构的开始，“消息结束记录”为结束。四层结构中的通信消息单条记录的第一个字符，往往都是记录的ID，接着按照要求写入每个规定域内，在此之前要先写入域分隔符，在没有其他数据的情况下，可以不写入，而输入了无效值，就需要写入双引号。当然，如果输入的是元素域，它的编码过程则不同，在两个及其以上元素的情况下，要使用元素分隔符将其隔开，无效值也要写入双引号；而没有域存在的话，则元素域也将为空。在四层通信结构中，反复出现多次的域要用重复分隔符分隔，如果还有其他数据，就循环重复上述步骤，直至所有的消息记录完成，这时才能够写入记录结束符“CR”，表示整条消息记录结束。在四层联机结构中，消息的构建与解析过程正好相反，解析消息时作为接收方，将会自动忽略不必要的重复，在不存在有效记录的时候，将会默认为没有数据。域和元素同样，出现无效情况下，就自动认为不存在域和元素，当然无法判断的数据，也认为是无效值。排除所有的无效值后，才能通过系统程序解析处理所接收的数据消息，完成检验仪器和计算机间的通信。利用四层联机通信结构，在医学检验仪器向计算机发出查询检验类别的消息后，计算机通过信息的解析会向检验仪器反馈检验类别的全过程。在这一过程中，首先检验仪器需要发送<ENQ>给计算机，计算机通过程序接收并确认<ACK>，这时医学检验仪器就开始发送样本消息，消息发送完成后，就会向计算机发送<EOT>，确认消息发送结束。计算机在接收到检验仪器的消息后，通过程序解析构建将发送检验类别的信息给检验仪器，而计算机反馈消息的发送过程与检验仪器相同，需经过<ENQ>，检验仪器<ACK>确认，<EOT>确认消息发送完毕等步骤。在医学检验仪器和计算机整个联机通信过程中，消息的构建、解析都是至关重要的，通过四层结构保证通信的顺利完成。

二、结语

综上所述，通过四层联机结构模型的建立，能够更好的利用语法解决医学检验仪器和计算机通信的兼容性、局限性问题，并有效的完成二者间的通信，具有广泛的实践推广应用价值。这样将大大提高医学检验仪器的工作效率，进一步为医生确诊提供可靠依据，有效的降低因人工检验而出现的错误，为广大病患提供安全保障。

作者：侯艳 吴道群 张铭超 高巧珍 王继博 黄金侠 单位：佳木斯大学检验医学院 佳木斯大学信息电子技术学院2012级 黑龙江省佳木斯大学信息电子技术学院

第12篇

“为己”思想由孔子提出后，作为儒家思想的基本前提为后期儒学流派所继承，“为己之学”得到进一步展开。传统儒家从先秦孔孟荀到宋明朱子王阳明，坚持了“学者为己”的为学宗旨。“为己之学”反映了儒家对主体自我的肯定，体现了对个体内心精神世界的关切。在当今中西文化冲突与融合的时代背景下，面对人役于物、工具理性凌驾于价值理性之上的人类的尴尬境地，现代新儒家杜维明对传统儒家的“为己之学”赞赏有加，认为在人类现代化的进程中，儒家的为己之学仍具有强大的生命力。他说：“在儒家的传统里，学做一个完善的人不仅是一个首要关切的问题，而且是终极关切和全面关切的问题。”[2](P49)学者为己是儒家的一贯之道。

那么，为己之学的具体含义及其在价值导向上的精神实质是什么？

以笔者浅陋之理解，其含义似可包括：为学性质上的学做人与为学内容的道德性；为学动机的为己性与为学目的的成己性；为学过程的涉己性与为学效果的己为性。

“在儒家看来，学就是学做人。”[2](P49)真正的学问就是学做人，而不是出自其他的考虑。诚然，如果从生物学的意义上看，我们无一例外地都可以称是人，这是我们与生俱有的权利。但是，如果从伦理学或哲学的意义上看，成为一个人必须有一个学的过程。因此，学做人意味着道德上的完善，人格的确立及精神境界的升华。儒家之“学”虽有认识论的意义，包括知识经验的积累，但更主要地应理解为自我道德修养。儒家把他们的学问称为“圣人之学”，它所关注的焦点是人如何成就德性完善人格的问题。“儒家学做人的观念表明，通过个人努力，人类有可能变得‘神圣’。”[3](P4)学做人的圣人之学也就是为己之学。或者说学做人是为己之学的性质，而学道德或道德修养是为己之学的内容。儒家虽然并不排斥智性甚至主张“尊德性而道问学”、“必仁且智”的，但却是以尊德性为优先价值，以仁为本的。

为己之学的起点必然是为学动机的为己性，这里的“为己”并不是我们今天所理解的个人主义意义上的为了自己的某种利益，而是说作为人际关系中心的自我，是道德修养的主体和核心，是为学的起点。按照儒家的思维方式，自我处于各种关系的核心，因此，要外王必然要内圣，要实现天人合一、社会和谐，均要以个人的自觉修养为基础。学者为己的启发意义，也许可以被理解为自我修养的一种命令，内在的认识自己是在外部世界正确行为的前提。“为己，欲得之于己也。为人，欲见之于人也。”[4](P226)为己之学指向自我以实现圣贤人格为指归；为人之学以求人知，是一种功利价值。因此，儒家所言之学就是在于强调修己成圣的优先性与根本性。

起点与核心是人自身，那么在为学的过程中必然是始终涉己的，这种为学过程要有效果、取得成就，也必须依赖于自己的努力。既然进行道德修养是为己之学的内容，那么，这种学的过程必然是一种价值认识或道德认识的过程而非事实与科学认识，后者要尽量避免主观性参与，才能达致对客观真理的接近，而前者恰恰要结合主体的需要、情感、意志、行为等才能进行。道德思考或道德思维，就是一种切己或涉己的思维，即对自己如何处理与周围其他人的关系，采取何种手段或行为，以及关于这一系列行为、手段的意识进行思考，道德思维的实质，就是解决自我的意识、思想、情感、行为是否应当的问题。以应当为实质内容的道德思维，是为己切己的，所谓“为己”，是指所思维的应当首先是为自己立法而不是为人立法，就是在日常为学和行为实践中，时时存有“为我”的思维，在任何时候、任何情况下都要想一想我应当不应当如何。事事处处联系自身的思想、行为而进行反思，因而必然时时处处涉己。学与切己自反相结合，是儒家道德思维的一个鲜明特色，道德思维就是要把所获得的知识同己身相联系，从中明了做人的道理。道德思维总是离不开主体自身——“我”，总要以“我”为整个思维的支点。舍弃了“我”，其思维则不具有道德的意义，或者说不属于道德思维。在道德思维中，“我”是轴心、是重心。道德思维的目的，就在于使“我”有所得，在于通过自省，来陶冶情感、磨练意志、增进理性、完善人格。为己之学不仅在思维中是切己的，而且在实践中也是涉己的。既然道德修养或为己之学要切己涉己，那么要在学习过程中有所成就，即使自己的人格境界有所提升，就只能靠自己的作为和努力。孔子说：“君子求诸己，小人求诸人。”[1]（《论语·卫灵公》。下引该书只注篇名）人生的意义和价值就在自身之内，不在

自身之外，如何实现这种价值，是自己的事，不是别人的事，只能依靠自己，不能依靠别的什么力量，因此，儒家所讲的为己，只能是自为，而不是他为，是靠自己的躬身践履。儒家认为，自我修养不是一个能不能的问题，而是一个为不为的问题，这就必须从自我做起。“为仁由己，而由人乎哉？”[1]（《颜渊》）“我欲仁，斯仁至矣。”[1]（《述而》）“仁以为己任，不亦重乎？”[1]（《泰伯》）“仁以为己任”就是说这是做人的责任，完全是自己的事，只能靠自己去实现。

那么，儒家的为己之学传统，其价值导向的精神实质是什么？我们认为：

第一，儒家的为己之学是成人成圣的心性之学，而非功名利禄的事功之学，旨在强调一种道德价值而非功利价值。这一方面是指为己之学的内容是德性心性，另一方面也是儒家的一种价值导向。在儒家学说中之所以会出现为己之学与为人之学的冲突，穷根溯源，与儒家（先秦）的“学而优则仕”的办学宗旨和“内圣外王”的最高理念有直接的关联。春秋战国的社会大变革时期对人才的需求，各国的养士之风与私学兴起，使“学而优则仕”成为普遍的社会风气，自然也就成为各家及儒家的办学宗旨，与此相关联，儒家把利禄视为为学的当然所得，认为“学也，禄在其中矣。”[1]（《卫灵公》）功名利禄虽不为儒家所完全排斥，但必须在符合仁义道德的情况下才是被允许的。儒家的基本价值导向是重义轻利，以义取利，因此，在道德价值与功利价值方面必然强调道义为先的价值导向。内圣外王是儒学的基本理论和思维模式，儒家坚持内圣是外王的基础，只有从内圣中才能开出外王。另一方面，内圣还必须走向外王，不仅要成圣成德，独善其身，还要成名成功，兼善天下。儒家既然要求外王之功，那么“学以求人知”、“学以求功名利禄”，自然会成为儒学的应有之义。甚至应该说，成就外王之功是儒者自我完善、实现自身价值的必要组成部分。由此看来，由“内圣外王”的理念所导致的为己与为人的冲突是不可避免的。在这种矛盾中，儒家坚持为己之学的导向，为己之学就是内圣之学。从孔子儒家的“为己之学”中，鲜明体现了人的内在德性价值的优先性和首要性。儒家这种强调人的德性价值的人文关切虽然有超时代的永恒价值，但也不免有其理想化的色彩和在现实中的软弱无力，但这种提升人性的人文关怀精神仍然是可贵的。

第二，是对人的自我完善、安身立命的内在价值的弘扬，是对人不受外在的功名利禄所役的独立精神和人的主体性的

肯定。修心、进德、成性其最终目的是为了自我完善，实现身心和谐、人际和谐，最后达致天人合一的最高境界。孔子说，三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。孟子要人们善养浩然之气，要有“大丈夫”气概。苟子说：“志意修，则骄富贵；道义重，则轻王公，内省而外物轻矣。传曰：君子货物，必人役于物，此之谓矣。”[5]（《荀子·修身》）这种内在精神诉求就是人的安身立命之所，安身立命之所不在彼岸，也不在来生，而是在自己的身心性命中，在自己的现实存在之中。这实际上就是在自己身上实现人生的理想，找到人生的归宿。而“为己之学”就是这种安身立命的唯一正途，以主体实现为最高原则，以自我实现为旨归，自安其身，自立其命，以实现自身心灵的安宁，而不为外物所动。

第三，是对为学的正确学风的倡导，对功利的、虚浮的不良学风的贬抑。儒家既然把修德成性看作为学的内容，把弘扬人的德性内在价值看作其为学宗旨，那么，自然认为能够达致这一目标的为己之学是一种正确的、良好的学风，并对那种追求外在的虚名，把为学当作谋利进身的工具的不良学风进行批评。因此，为己之学是一条由本及末由体及用的正确道路，而为人之学却以学求人知，追求功名利禄，不但不能成就自我，反而丧失了自我，更无以成就万物，这是一条逐末忘本的歪门邪道。虽然人性中也不免有功利的一面，为学也不免有追求功名利禄的一面，不能完全排斥学以致用的工具性价值，但儒家的价值观仍然是坚持以修身养性为为学正途、根本和基础而反对一味追名逐利的不良学风。

儒家为己之学传统对于当代的社会生活、民众价值趋向及学风教风有什么积极意义呢？

第一，对于在当代社会生活中提升价值理性、弘扬人文精神，克服工具理性与功利主义思潮过于膨胀的偏颇有积极的借鉴意义。中国传统文化是人文主义的，旨在提升人的德性，使人格的道德价值理性得以弘扬。因此一般认为中国传统文化是伦理型文化或德性主义文化，而西方文化则是智性主义文化。如果以马克斯·韦伯创造的概念来讲的话，可以说中国传统文化是价值理性得到提升和弘扬的文化，而西方文化是工具理性比较发达的文化，这是指西方有着悠久和深厚的科学主义文化传统。中国近现代，在向西方学习的过程别是经过，我们请来了德先生和赛先生即民主和科学，经过这之后的科玄论战，似乎使科学主义成为一种人生观，并对大众思想和行为发生了极大的影响。而以弘扬人的德性

的孔门儒家则被作为“孔家店”****了，我们从外面请来了两位先生，却遗弃了自己固有的“毛里斯”（道德）小姐。虽经新儒家的奋争、创造性转化和弘扬，但似乎效果仍不显著。科学技术的引进，科学精神的弘扬，对促进中国现代社会的进步发挥了巨大的作用，但不可否认，科学的实证与实用性在某种程度上培养了人们的工具理性而使人本意识丧失。重科学轻道德、重才轻德、重功利轻道义、重外在事功而轻内在的安身立命是有偏失的。在改革开放以来的当代中国，功利主义文化成为社会主导意识，这固然对中国当代的现代化建设提供了理论支撑，但这种偏面化的发展，导致了社会上急功近利意识与物欲的膨胀，使人们在物欲横流中丧失了自我或对自我灵魂与精神的关照。身临这样的社会背景，笔者以为仍需要弘扬儒家的德性主义的为己之学传统，在当代社会条件下，实现科学精神与人文精神的统一，促进社会和人的全面发展。

第二，在当代民众精神生活的价值趋向上，儒家的为己之学传统对于引导民众注重修德成善、安身立命的内在价值，提高国民道德素质，提升民族精神气质有积极作用。儒家的德性主义是对人的内在精神价值、内在幸福的关怀，是对人性的提升和弘扬，现代功利主义文化引导人们追求外在的物质利益和外在幸福，这两者虽然都是需要的，但当代文化似乎更为重视后者而漠视前者。幸福，没有外在的物质利益和物质条件是不行的，但仅有这些还是不够的，只有在此基础上注重修德成善和安身立命的内在价值追求，才会使人的个性得到全面发展，它给人带来的幸福才是长远的、深刻的，才会使人有安身立命的安宁祥和而不假外求，才会真正实现人的精神自由。人文精神、德性主义的弘扬，是克服现代社会弊端的有效途径，为己之学的传统要求我们首先要关切自己的内心世界、灵魂和道德，追求内在价值和自我完善，这显然是有现代意义的。为己之学的德性主义价值导向、为学动机、思维方式如能深人人心，则必然有助于提高民众的修德成善的自觉性和主动性，进而提高国民的道德素质，提升全民族的精神气质。

第三，对于端正学风教风，克服学术与教育中过于功利化、工具化的偏颇和不良社会风气有积极作用。为学，不仅在求知，以知为用，而且要以学求道，籍以成性成德。虽不能说学以致用是错误的（同样是致用，仍然有致用于社会和个人之分，如是致用于社会那当然是有价值的），但如果把为学的目的完全当作谋取个人利益的工具，或者说致学目的被过于功利化、工具化，而漠视为学提升人性和人格境界的内在价值，那么就会形成诸多不良学风。时下引起中国学界关注的学术腐败的种种现象，其形成的原因固然是多方面的，但从学者主体身上来检查的话，笔者认为主要是学风不正，或者说是过于功利化、工具化的对待致学的动机和目的，这正是儒家所着力批评的“为人之学”的不良学风。

功利主义与工具理性膨胀、追求外在价值的这种现代文化弊端不仅体现在当代社会的文化思潮、民众生活、学术研究中，而且也体现在教育活动中，导致了不良的教育风气。以儒家思想为主导的中国传统教育重视人文道德教育。人文教育培养德性是教人做人，科学教育培养知性是教人做事，两方面是一个整体，是不可分的。现代科学主义思潮在否定传统人文主义教育的同时，几乎完全否定了传统人文精神，使科学教育的发展失去了人文价值体系的辅助与支持。这就使现代教育忘记了培养人的本体价值，而只注重了使人成才成器的工具价值。受教育者是作为手段而不是目的，人的内在价值、人的主体性并没有真正地确立起来。这主要表现在：重智轻德，重分数轻素质，重视功利价值，缺乏人文关怀。学校教育的世俗化、功利化越来越严重。教育目的不仅反映社会对人的发展的要求，而且也反映作为社会生活主体的人对自身发展的追求，二者有着内在的统一性。教育只有以促进人的个性发展为目的，提高人的内在价值，肯定人的主体地位，增加入对改造自然改造社会的自由度，教育才能发挥其工具价值，成为推动社会进步的积极力量。教育的个人价值与社会价值、内在价值与工具价值的和谐统一，也就是教育的完美实现。继承发扬儒家德性主义的人文传统，对开展和加强素质教育以及克服教育的工具化倾向都是有积极意义的。

【参考文献】

[1]杨伯峻.论语译注[M].北京：中华书局，1980.

[2]杜维明.儒家思想新论——创造性转换的自我[M].南京：江苏人民出版社，1991.

[3]杜维明.道学政：论儒家知识分子[M].上海：上海人民出版社，2000.

第13篇

星期天，我在家做江苏正卷时，被一道很有意思的题目给卡住了。要求使用简便方法计算，题目是这样的：1999+999*999。这道题是我百思不得其解，无奈之下，只好求助爸爸。爸爸看了一眼，说了一个数字999。我顿了一下，突然恍然大悟，很快做出了这道题。现在，我把过程跟大家一一道来。

1999+999*999

=1999-999+999*999+999

=1000+999*1000

=1000*(999+1)

=1000*1000

=100000

做这道题目的时候，我们首先要审题清楚，理性思考。999这个数字在这道题里来说很特别，是否可以用它来做文章是关键！我们是否可以考虑，同一列式里前后加减同一数字，其结果会怎么样呢？于是乎，我在这道算式里前后加减999后，我发现思路就会很清晰，运算就会更简单。由此我得出以下结论：同一列式里前后加减同一数字，算式结果不变。在今后的学习生活中，我们将会碰到大量的此类题目，只要我们开动智慧的大脑，游弋在思考的海洋，巧妙分割数字，抓住关键点，把复杂的题目简单化，就能得到出其不意的效果。

第14篇

关于医学论文数据、资料的统计分析方法，总结如下：

1.定量资源

对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因索方差分析；

2.定性资源

对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用X-检验；

3.回归分析

对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析，对具有重复实验数据的回归分析资料，不应简单化处理；

4. 多因索、多指标资料

第15篇

【关键词】教学方法；医药数理统计；教学质量

《医药数理统计学》是高等医学院校及农科院校等部分专业要学的基础课程及必修课程，也是许多专业招收研究生的必考科目之一。《医药数理统计学》是一门讲述随机现象和应用性极强的课程，它有独特的思维方式和计算技巧。与学生学过的高等数学的思考方式不同，两者思想体系差别较大，学生除了具备高等数学的基本知识外，还应具备语文知识、逻辑学知识，是大家公认的一门较难的课程。此课程中随机变量理论特别是一些习题，学生常常感到困惑，缺乏思路，难以下手。为了提高学生的学习兴趣，提高教学质量，有必要对教学方法进行进一步研究。

1教学过程中应采取的思想和做法

由于此门课程的讲解注重应用因此应着重于对基本概念、基本理论和思想方法的讲解，淡化定理的严格证明，给学生更多的自主思考空间，激发学生的学习欲望，提高教学质量。

2《医药数理统计学》课程部分难点重点的教学措施

2.1随机变量的分布函数

随机变量分布函数的定义有现代数学中泛函分析的初步思想，因此分布函数的定义是学习过程中遇到的一个主要难点。学生比较难理解，在教学中我们强化分布函数的讲解和应用，在求随机变量函数的分布时强调分布函数的作用，让学生多练习使用分布函数，这样收到了较好的效果。当他们接受了分布函数的定义之后，也就潜移默化地有一点现代数学思想。

2.2大数定律与中心极限定理

大数定律与中心极限定理是概率论的两个重要理论，对它们的理解是接受概率思想的标志。它们都是极限问题，需要极限的思想和任意小的概念。只靠语言叙述、定理证明是很难理解它们的。我们在教学中淡化定理的证明，着重于定理的分析理解，例如，作某种观察或试验时，不可避免地会受到许多因素的影响，如环境、情绪、仪器的偏移、主观感觉等等。它们每一个因素对观察结果的影响都很小，但是它们综合起来构成了观察误差。观察误差是一个随机变量，它是很多微小的独立随机变量的总和。按中心极限定理，这个总和（随机变量）应服从正态分布。结合实际例子，使大数定律的思想在学生头脑中自然形成。多举一些与医药学联系紧密的例题和习题。

2.3最大似然估计方法

最大似然估计的思想方法不容易掌握，求解过程也比较烦琐，而它又是实际中很有意义的估计方法。用实际生活中的一些例子：一个老猎人带领一个新手进山打猎，遇见一只飞跑的兔子，他们各发一弹，兔子被打中了，但身上只中一弹，到底是谁打中的呢？凭知觉绝大多数人认为是老猎手打中的；医生看病，在问明病人的症状后（包括必要的一些检查），作出诊断时总是对那些可能直接引起这些症状的疾病多加考虑等，通过实例来引起学生的学习兴趣，引导学生产生初步的最大概率的想法。这种选择一个参数使得实验结果具有最大概率的思想就是极大似然法的基本思想，使学生将直观想法化成理论表示，建立模型函数，最后找出估计量。这样由直观到抽象的过程，能使学生更快更好地掌握极大似然估计的方法。

2.4假设检验的思想方法

假设检验是依据经典数学的反正法原理，结合概率论中的小概率原理进行统计分析和推断的方法。理解它的难度大，往往学生会套公式做，但不会解释，更不能解决新遇到的问题。对此可采取多将实例，细讲分析过程，讲明白小概率事件原理，同时注重学生思考，调动其积极性踊跃回答问题以加深学生的理解。

3提高《医药数理统计学》学习效果，保证学习质量，对学生的学与教师的教提出几点建议

3.1善于归纳

本课程内容较为散乱，每个问题都有不同背景，系统归结，找出共性，有利于整体掌握所学内容。例如：古典概型所求概率是随机事件在样本空间所占比例，是随机事件样本点数与样本点总数之比，几何概型虽然对象不同（样本点无穷多个，不可数），所求概率是两个几何体度量之比，但也是随机事件在样本空间所占比例，两者本质思路都是一样的，搞清这一点，对全面掌握知识很有帮助。

学科交叉，提高认识

本课程虽然内容独特，但我们将概率视为函数之后，就可以用《数学分析》方法进行研究，广泛应用极限、导数、积分之后，不仅处理问题严格科学，更提高了对问题的理解认识。

3.3加强练习，掌握技巧

在教学中要加强课后练习，对例题及课后习题作精心选取，重点选择既具有实用背景又能对阐明基本概念、基本方法有帮助、能够提高学生兴趣的例题和习题,利用课堂讨论、思考练习、课外答疑、批改讲评作业等各个教学环节，加深学生对课程内容的理解和掌握。结合概率与数理统计应用性较强的特点，在课堂教学中，注意收集医药学以及经济生活中的实例，并根据各章节的内容选择适当的案例服务于教学，将理论教学与实际案例有机地结合起来，使得课堂讲解生动清晰，已达到良好的教学效果。案例教学法不仅可以将理论与实际紧密联系起来，使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题，而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。通过案例教学可以促进学生全面看问题，从数量的角度分析事物的变化规律，使概率与数理统计的思想和方法在现实工程或经济活动中得到更好的应用，发挥其应有的作用。独立完成作业是学生学好本课程的一项重要的、必不可少的工作。通过对课后习题的练习，逐步加深对课程中各种概念理解，熟悉各种基本解题方法，达到基本掌握本课程主要内容的目的。很多学生在学习了统计方法，也记忆了很多公式以后，很茫然，不知该选用哪种方法来处理资料。例如：为了比较两种安眠药的疗效，将20名年龄、性别、病情等状况大体相同的失眠病患者随机平分为两组，分别服用新旧两种安眠药，测得的睡眠延长时数如下表。

新药组xi1.90.81.10.1-0.14.45.51.64.63.4

旧药组yi0.00.7-0.2-1.2-0.12.03.70.83.42.4

假定两组睡眠延长时数均服从正态分布且方差齐性，试检验两种安眠药的疗效是否有显著性差异？很多学生发现两组样本含量相同，往往采用配对设计资料的t检验，这说明学生还没有真正理解这种设计方法的内涵。配对设计的每对数据要求测自同一个个体（称为自身配对设计）或同一个来源的两个个体（称为同源配对设计）或条件相近的两个个体（称为条件相近者配对设计）。题中从失眠病患者这一总体中随机抽取20例受试对象，然后随机平分为两组，是典型的成组设计。如果题中说20例患者按照某一条件（对结果有影响的非处理因素）配成10对，然后把每对中的两个个体随机分到新药组和旧药组中，问新旧两种药物对睡眠延长时数效果有无差别，这才是配对设计，所以学生一定要明白实验的设计方案，这是正确选用统计方法的前提。

3.4联系实际，培养兴趣

调动学生的学习积极性，本课程产生的背景，是迫切解决当时实际问题的需要。当今社会环境中，医药学、生物学、经济等大量问题都可以用概率方法研究解决，让学生们做一些相关资料处理工作，把所学的统计方法用到实际中，理论联系实际，大大提高了他们学习的兴趣。在每讲授一种统计分析方法后，学生除了完成基本作业外，还要要求学生到图书馆查阅文献，找出运用所学统计方法进行资料分析的文献例子，这样学生不仅学会查阅文献，而且通过查阅文献这一过程，对所学的统计方法也有了更深的理解，有的同学还对一些杂志的文章所用的统计方法提出质疑，这样大大调动了学生学习的积极性，逐渐认为统计学其实是很实用、很有趣的一门课程。

3.5在《医药数理统计学》的教学中引入CAI是教学中的一个重要举措

CAI的引入，将为学生提供一个因材施教、具有创造性的学习环境，可以大大增加信息量。但CAI教学是一种辅助教学手段，不能取代教师在课堂中的主导地位。教师的人格魅力和语言魅力是任何机器都无法取代的，一节课是否能吸引学生，不在于CAI课件的吸引力，而在于教师的讲课方法和教师的语言魅力，教师不可在教学的全部过程应用CAI课件，不适合过多地用课件进行讲授，会影响他们的理解和掌握，从而影响教学质量。

【参考文献】

1祝国强，刘庆欧.医药数理统计方法.北京：高等教育出版社，2006.