統計學論文匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇統計學論文范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

一、關于統計學

統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。

二、統計學中的幾種統計思想

2.1統計思想的形成

統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。

2.2比較常用的幾種統計思想

所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：

2.2.1均值思想

均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.2.2變異思想

統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

2.2.3估計思想

估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

2.2.4相關思想

事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

2.2.5擬合思想

擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

2.2.6檢驗思想

統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

2.3統計思想的特點

作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

三、對統計思想的一些思考

3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。

3.2要不斷拓展統計思維方式

統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化對數據分析的認識

任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。

參考文獻:

[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).

篇（2）

世界在不斷發展，新事物層出不窮，只有具備較強的理論聯系實際的工作能力，才能將所學的統計專業知識應用于實際工作中，解決實際問題。另外，新世紀經濟和科技發展中出現的情況和問題是前人所未想到的，沒有現成的理論可以利用，我們只能在前人經驗的基礎上進行探索和研究，這就要求我們具備較強的科研能力，以便發展我們的統計理論和統計方法，為經濟建設服務。

2．具備相應的計算機操作能力。

21世紀不僅是知識經濟世紀，也是信息經濟的世紀，利用計算機和網絡進行統計工作，不僅可以提高工作效率，而且可以提高準確度。同時，由于信息量的擴大，統計預測的準確性在不斷提高，統計決策的準確性也在提高。不僅如此，利用網絡技術還可以進行各方面的交流，從而相互學習，共同進步。

3．具有良好的寫作基礎和表達能力。

良好的寫作基礎和表達能力是對外提供信息和進行交流、發揮統計作用不可或缺的條件。

4．具有較高的外語水平。

掌握外語是獲取外來信息的基礎，而較強的外語表達能力是進行對外交流的必備條件。缺乏較強的外語基礎，用外語編寫的應用軟件將無法使用，外文資料將成為一堆廢紙。缺乏較高的外語表達水平，對外交流將成為空想，最起碼不能進行直接交流或者在交流中容易形成差錯，影響信息的準確性。

5．通曉國際統計慣例。

篇（3）

1關于統計學

統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。

2統計學中的幾種統計思想

2.1統計思想的形成

統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。

2.2比較常用的幾種統計思想

所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：

2.2.1均值思想

均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.2.2變異思想

統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

2.2.3估計思想

估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

2.2.4相關思想

事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

2.2.5擬合思想

擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

2.2.6檢驗思想

統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

2.3統計思想的特點

作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

3對統計思想的一些思考

3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。

3.2要不斷拓展統計思維方式

統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化對數據分析的認識

任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。

論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。

參考文獻:

[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).

篇（4）

（一）統計學與實質性學科結合的趨勢

統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有"雙重"屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。

這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。

（二）統計學與計算機科學結合的趨勢

縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Datamining,又譯"數據掏金"）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；于是人們開始提出一個新的口號"要學會拋棄信息"。人們考慮"如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？"面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Datamining的視角不完全相同，但可以說，Datamining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。

因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。

所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。

二、統計教育的改革

(一)統計專業課程建設問題

專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構，培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括四方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能；（4）有關統計理論和統計實踐中的前沿性問題，目的不在于要學生真正掌握這些問題，而是讓學生了解統計理論和統計實踐的前沿發展動態，啟迪學生的科學思維能力。

(二)教學方法和教學手段的改革

統計教學方法和教學手段改革中，有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果等。充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。

1.改灌輸式教學為啟發式教學，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要教學生讀懂數字背后的事實。學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學生的發散思維。

2.改單向接受式的教學為雙向互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生創造性思維能力。

3.構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，找到應用的結合點，才能使統計學獲得最大的生命力。

（三）統計學與計算機教學相結合

教材要與統計軟件的應用相結合。現在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟件分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。

（四）教學與實際的數據分析相結合

統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。統計教學和教材增加統計實際案例，通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。

（五）要有一批能用電腦、網絡來教學的新型教師

電腦、網絡的出現，不僅改變了教學的手段，還深深地影響著教學的內容，因為它影響著經濟、生活的發展和需求。語文（中文、外文）、數學、計算機、專業知識是一個統計人才必備的素質，它們之間不是分離的，而是要盡可能結合在一起來進行教學，各管各教一套的辦法已不適應現代化教育教學的需要，現代教育特別注重教育信息技術中的多媒體、網絡化、社會化和國際化、多樣化和多層次，有了電腦、網絡，必需要更新，要培養出一批能用電腦、網絡來教學的新型教師，以便培養出新型的21世紀的人才。

[參考文獻]

[1]賀鏗.關于統計學的性質與發展問題.中國統計,2001.9.

篇（5）

1、學生學習不是從零開始的，而是基于原有知識經驗背景的建構。即學生在學習統計課程之前，頭腦里并非一片空白。學生通過日常生活的各種渠道和自身的實踐，對客觀世界中各種自然現象已經形成了自己的看法，建構了大量的樸素概念或前學科概念。這些前概念形形，共同構成了影響學生學習統計學概念的系統。學生的前概念是極為重要的，它是影響統計學學習的一個決定性的因素。前概念指導或決定著學生的感知過程，還會對學生解決問題的行為和學習過程產生影響。

2、學生學習知識是一個主體建構的過程，要突出學習者的主體作用。學習不僅僅是知識由外到內的轉移和傳遞，而是學習者主動地建構自己的知識經驗的過程，即通過新經驗與原有知識經驗的反復的、雙向的相互作用，充實、豐富和改造學習者原有的知識經驗。在這種建構過程中，學生一方面對當前信息的理解要以原有的知識經驗為基礎，超越外部信息本身；另一方面，對原有知識經驗的運用又不只是簡單地提取和套用，個體同時需要依據新經驗對原有經驗本身也做出某種調整和改造，即同化和順應兩方面的統一。學生不是被動信息的吸收者，而是主動地建構信息，這種建構不可能由其他人代替。因此，教師不能直接將知識傳遞給學生，而是要組織、引導，使學生參與到整個學習過程中去。

3、學生學習既是個體建構過程，也是社會建構過程。雖然知識是在個體與環境的相互作用中建構起來的，但社會性的相互作用也很重要，甚至更重要。因為人的高級心理機能的發展是社會性相互作用內化的結果（正如統計的特點具有社會性）。此外，每個學習者都有自己的經驗世界，不同的學習者對某種問題可以有不同的假設和推論，學習者可以通過相互溝通和交流，相互爭辯和討論，合作完成一定的任務，共同解決問題，從而形成更豐富、更靈活的理解。同時，學生可以與教師、統計專家等展開充分溝通。這種社會性相互作用可以為知識建構創設一個廣泛的學習共同體，從而為知識建構提供豐富的資源和積極的支持。因此，課堂上師生交互和生生交互活動起到了很重要的作用，“學習共同體”的形成以及對課堂社會環境和情境的營建是學生獲得學習成效的重要途徑。

二、建構主義理論教師“教”的特點

建構主義理論認為教師在課堂中的作用，可以概括為教師是課堂教學的組織者、發現者和中介者。

1、教師是課堂教學的組織者，起主導作用和導向作用。教師應當發揮“導向”的作用和教學組織者的作用，努力調動學生的積極性，幫助他們發現問題，進而去“解決問題”。

2、教師是課堂教學的發現者。教師要高度重視對學生錯誤的診斷與糾正，并用科學的原理和原則，給予正確的引導與指引。

3、教師是課堂教學的中介者。教師是學生與教育方針及知識的橋梁。教師既要把最新的知識和分析方法提供給學生，也要注意提高學生的綜合素質。

從辯證法的角度看，教學是一個不斷發展的動態過程，教與學是對立統一的矛盾運動，隨著教學活動的變化，矛盾的主要方面，或在教師，或在學生。分開來看，“教”的主體是教師，客體是學生，教師發揮主導作用，學生發揮能動作用；“學”的主體是學生，客體是教師，學生進行認識活動和實踐活動，教師則對這些活動施加影響。合起來看，在教學活動這一不斷發展、循環往復的全過程中，教師與學生的主體客體地位是相互依存、相互規定，又在一定條件下相互轉化的。因此，“基于教師在課堂中組織者、發現者和中介者”的角色作用，教師可以實行“提出問題──探索問題──解決問題”的模式組織課堂教學。

“基于學生為主體，教師為主導”的教學思想，在教學過程中，“學”與“導”的活動、學生與教師之間的關系應該是互動的、融合的，在和諧中不斷向前發展。因此，按照“學與導和諧發展”的教學要求，教師在課堂教學中按照“提出問題──探索問題──解決問題”的模式組織課堂教學時，可以采取“誘導試學——引導探學——開導活學”方法組織課堂教學。

（1）設置情境，提出問題，激發學生學習的興趣和熱情

教師引導學生學習首先要從現實的、有興趣的、富有挑戰性的真實問題情境開始。讓學生一開始進入學習探索就真切地感受到統計就在自己身邊，體驗到學習統計的價值，從而激發起學習統計的興趣，萌發積極主動探索統計理論和方法的求知欲望。教師要通過對課堂的組織，讓學生對學習統計產生學習興趣，“熱愛是最好的老師”，興趣盎然地進入了對統計學知識的探索，學生才能學有所長。

（2）探索問題，增強學生主角意識，激勵學生積極參與

“基于教師在課堂中組織者、發現者和中介者”的角色作用，課堂教學方式應從根本上改變原有的教師講、學生聽，教師指揮、學生操作的教學現象。學生要在自己生活經驗的基礎上不斷地提出問題，分析問題，對各種信息進行加工轉換，對新經驗和舊經驗進行綜合概括，解釋有關現象。在教學過程中，教師可以提供一定的支持和引導，設計有思考價值、有意義的問題。學生可以進行小組合作研究探索，教師允許學生從不同的角度去觀察分析，允許學生用自己喜歡的方法學習，通過各自想法的交流、碰撞，發現學生有價值的建設性建議及方法措施，及時制止學生運用統計方法計算分析問題時可能出現的偏差，使問題得到正確的解決。

（3）解決問題，培養學生創新能力，提高學生綜合素質

在以往統計學教學中，我們關注比較多的是學生能否記住計算公式、方法、意義、應用條件，能否利用這些知識完成所設問題的正確計算。而“基于教師在課堂中組織者、發現者和中介者”的角色作用，教師在課堂中，就應該更加關注學生能否將科學知識與自己的生活經驗緊密聯系起來，關注學生在靈活應用統計學知識、創造性地解決實際問題時所表現出來的情感、態度和價值觀。并通過實踐活動，使學生對學習統計產生興趣，變抽象的科學法則、科學方法為得心應手的工具，從而使學生在解決問題過程中，體驗參與學習統計的快樂，享受成功解決實際問題的愉悅。

三、以建構主義理論為指導統計學教法探討

1、設計課堂教學新模式

統計學課程旨在培養學生能夠運用統計學基本理論和定量分析方法，對經濟現象進行定性和定量的分析和評價。統計學課程內容基本分為三個模塊兩個層次。第一模塊：研究統計學的一般問題，屬于基礎理論。第二模塊：推斷統計的理論與方法，相關與回歸分析，屬于一般的統計方法及其在社會經濟領域的運用。第三模塊：時間序列分析與預測，統計指數與因素分析，統計綜合評價，屬于社會經濟統計方法的特有問題，側重于各種統計分析方法運用。兩個層次即理論部分和計算分析部分，兩部分知識比為30：70。反映了知識、能力、素質培養的要求。在建構主義學習環境下，教師和學生的地位、作用和傳統教學相比已發生很大變化。因而首先教師必須改變傳統的教育思想與教育觀念，以現代教育思想和學習理論為指導，利用多媒體等現代化技術優勢，探索最優的課堂教學模式。課堂教學中應進一步發揮好學生的主體作用，讓學生主動地參與到獲取知識的過程中去，做到：(1)合理處理好教材，創造性地使用教材，充分展示學習內容的實用意義。(2)教學思路清晰，過程流暢、自然。(3)采用啟發式、精講多練式、答疑式、案例式等教學方法，構建情景逼近式的教學模式，努力提高課堂教學效果。

2、設計課內課外相融共生的大課堂

課堂教學不僅要教會想要傳授給學生的知識，還要教會學生在書本之外查閱圖書、報刊、雜志、網絡等資料，以開闊視野，擴大知識面，吸取精華，為我所用，要教給學生發現問題、分析問題、解決問題的方法。此外，還要通過課內設計的實訓教學內容激發學生主動參與的熱情，實訓教學內容主要包括統計調查方案的編制、調查問卷的設計、統計表統計圖的制作、綜合指標分析、統計案例分析等內容。統計實訓的課內教學采用精講、示范、多練、答疑的方式；課外教學采用學生自行分散復習和有組織分組制表、制圖、社會調查、整理計算分析等方式。

3、實行點、線、面、體相結合的大統計

“點”是指讓學生根據某一知識點完成作業、實習。“線”是指讓學生針對某一問題進行深入分析。“面”是指讓學生把若干知識點聯系起來進行綜合的分析和實訓。“體”是指讓學生能就學科體系及相關學科的內容進行深入、全面、綜合的分析與應用。在講授基本理論和基本知識的同時，注重學生基本技能培養、綜合能力培養、設計能力的培養。使學生能從高度整體把握統計的思路和統計分析、評價思想。

4、充分發揮學生的主體作用

建構主義理論強調學習者在建構性學習中的積極作用，是要求教師在課堂教學中善于激發學生的好奇心和求知欲，使學生主動積極的學習。教學中應根據統計教學內容和學生特點，選擇適當的教學方法，靈活運用適當的教學手段，設置懸念，使學生產生好奇心和強烈的求知欲。統計學教學過程中涉及到特有的概念及科學家，教學中可以適當拓展，開闊學生的視野，影響學生的心智，塑造學生的靈魂，在潛移默化中激發學生學習統計的興趣；教師的教學語言要準確生動形象，善于設疑，啟發學生思維，活躍課堂氣氛，使學生充滿求知思索的激情；做到理論聯系實際，強化學習的動機，激發學生學習統計持久的濃厚的興趣，激勵學生不斷提高對自己能力的欲求，不斷增強自己的學習信心，不斷地在自我實現中超越自我。

5、設置情境，在交互中實現教學目標

學校是社會的一個細胞，是社會的一個重要組成部分。課堂也不單純是“老師教、學生學”的木訥課堂。課堂中的社會性環境主要包括兩方面，一是師生之間的交互，二是學生之間的交互。建構主義認為，每個學習者都有自己的經驗世界，不同的學習者可以對某種問題形成不同的假設和推論。師生在課堂上可以通過合作解決問題、小組討論、意見交流、辯論等形式，促進學習者之間的溝通和互動。統計教學要從過去主要關注“人機交互”到關注“人際交互”；從只關注學生與教師、教學信息的交互到關注學生之間的交互以及學生與校外專家、實踐工作者的交互；從關注個別化學習到同時關注學習共同體的建立。教學中要充分利用社會性資源，調動學生的學習情趣，拓展學生的知識面，在交互中實現最佳的教學效果。

6、構建科學的考核評價體系

建構主義理論強調學習是診斷性學習和反思性學習和自主性學習，這意味著學生必須從事自我監控、自我測試、自我檢查、自我約束等活動，以診斷和判斷學習中所追求的是否是自己設置的目標。在教學中，應該根據理論和實訓教學的不同特點、不同教學內容的具體組織方式，不斷的反饋，使學生自己及時評價。同時，在學生成績考試評定中，應采取了靈活的考試方式，有筆試、有口試，也有設計方案和調查報告，筆試內容也應著重考核學生運用所學知識分析問題解決問題的能力，注重知識、能力和素質的綜合評價。

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1.2兩兩比較時檢驗水準的重新調定χ2檢驗或秩和檢驗3組以上整體比較有差異時,需應用分割法進行兩兩比較,這時檢驗水準應由原0.05調定為0.0167,否則會增加第Ⅰ類統計學錯誤的發生率。特別當P值處于0.0167~0.05時,按照P<0.0167的標準,差異無統計學意義,而按照P<0.05的標準,卻有意義,與事實相悖,出現假陽性,很容易得出錯誤結論。這種分割法有時很保守,當行列表資料分組多且為有序時可用Mantel-Haenszel卡方檢驗,也稱線性趨勢檢驗(testforlineartrend)或定序檢驗(Linear-by-Lineartest)[2]。統計路徑:用SPSS進行計數資料的趨勢檢驗,在輸出結果中讀取線性關聯檢驗統計量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出隨著病種級別的升高,檢測指標逐漸升高的趨勢。

1.3臨床診斷試驗中的統計學方法應用在臨床診斷試驗研究中,經常選取單項計量指標或者聯合計量指標以診斷某種疾病,若僅用初級統計學方法如t檢驗、單因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此時應采用受試者工作特征曲線(ROC)對檢測結果進行分析評價。ROC曲線分析基本原理是通過診斷界點的移動[3],獲得多對靈敏度和誤診率(1-特異度),以靈敏度為縱軸、誤診率為橫軸,連接各點繪制曲線,然后計算曲線下的面積,面積越大診斷價值越高。ROC曲線很直觀,能根據敏感性與特異性之和最大化原則自動產生最有效的診斷臨界點。具體路徑可以參考相關統計專著[3]。統計學處理一般描述為:采用SPSS(版次)統計軟件分析數據,對單項及聯合檢測結果作圖繪成ROC曲線,計算曲線下面積(AUC)和標準誤,其中聯合檢測結果變量即預測概率由Logistic回歸產生(也可以用判別分析得出)。計量資料應用-x±s表示,運用獨立樣本t檢驗及單因素方差分析,兩兩比較采用SNK及LSD法,計數資料采用χ2檢驗。檢驗水準為0.05。具體內容可據情而定。

1.4重復測量資料的方差分析誤用拆分文件的t檢驗或方差分析如研究共設3組,每位患者在3個時間點均查某項血指標,部分作者在處理此類數據時,常誤將縱向(同一時間點3組的比較)與橫向(同組3個時間點的比較)數據均應用拆分文件的t檢驗或單因素方差分析來處理,結果導致統計學第Ⅰ類錯誤發生。此組數據實質是重復測量資料,應采用重復測量資料的方差分析。SPSS中的統計路徑:數據-分析-一般線性模型-重復度量。研究者可以參考相關書籍進行處理[3]。

1.52×2析因設計及析因方差分析實驗是2×2析因設計時,分組有兩個因素,A與B,故分組為A、B、O、A+B,這個設計在析因設計研究中很常用,但常會出現分組設計正確,卻沒有用析因設計方差分析。析因設計與單因素方差分析不同[4],它不但能分析治療效果中處理因素的單獨效應和主效應,還能分析因素間的交互效應,并能提高檢驗效能。非統計專業的研究者進行析因分析可能稍有難度,可參考相關統計學書籍提供的統計步驟進行此類分析[3]。

1.6Meta分析Meta分析是循證醫學系統評價常用的方法[5],應用時需注意統計學處理中計數資料采用比值比(OR)作為效應變量。具體路徑:先進行異質性檢驗,當P>0.05時,認為同質,選擇固定模型;P≤0.05時,不同質,此時可采用敏感性分析或分層分析等異質性處理,使之達到同質后再選擇固定模型;若采用異質性處理仍未達到同質,則采用隨機模型,以上統計路徑均需交代清楚。Meta分析的結果是以“森林樹”體現的,審校中我們經常遇到作者繪制的“森林樹”左上角“文獻、對比、結果名稱”等內容顯示為“?”,這是由于部分版本的RevMan軟件不能輸入中文,此時可以考慮省去,或用Photo-shop軟件添加相應中文。Meta分析作為一種高級統計方法,專業性要求較高,作者可參考循證醫學類權威雜志上的文章格式,如《中國循證醫學雜志》中“論著•二次研究”欄目的循證文章。

2科技論文中統計學處理的相關表述

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2體育統計學教學的內容改革

在體統計學的教學過程中，要讓學生明確的認識到，體育統計學的使用并不局限在體育教育工作與體育訓練研究工作當中。因此，在體育統計教學的內容改革，要對其授課的作出相應的改變和革新。首先，體育教材在的原理與知識介紹上比較簡單，且不具備系統性，學生難以對該課程進行透徹的了解。以課本中的樣本自由度與總體自由度的關系為例子。如果知識的講解不具體，學生難以理解總體標準差與樣本標準差的關系，從而打擊學生的學習積極性。根據實際情況對教學內容進行適當的安排，在對參數估計與統計推斷的例題講解中，適當的插入一章關于抽樣分布的統計學基礎知識課，結合此基礎，再講授有關參數估計與統計推斷的知識。學生對抽樣分布知識與原理得到了較好的理解，也為參數估計與統計推斷的具體應用打好了基礎。其次，在知識、內容及其結構的編排上并不合理，一些陳舊的知識還在繼續應用。雖然，近年來版本不斷的更新，但是教學的內容并未發生過大的改變。其知識的教授主要還是集中在體育教育領域，而忽略了統計學知識的系統性。再則傳統教學模式下忽視了學科知識的應用，在應用型操作技能的培養與訓練上也并為提升到一定的高度。在統計學內引入新的計算機操作知識，延伸學生學習該門課程的技術能力。如引入數據的圖表制作教學，Excel軟件中相關統計函數命令的操作性知識;如何利用Excel軟件進行數據的錄入、轉換、審查等知識等。最后，該教材在內容難度的把握上偏難，從而影響了學生的學習積極性。以該書的第十章類聚分析為例，這一片篇章的內容已經超過了該階段學生能接受的難度。此外，相關數據也表明，該階段教授這些知識的學校少之又少。且該教材在很多的高等院校中作為必修課程的教材。但其內容已經完全超過了本科生能接受的難度范圍，因此，在教材的改革方面應該重新編寫適宜本科階段體育統計學，進行基礎性知識的教育教學。

3體育統計學教學模式的改革實踐

當前，大多數的本科體育專業學生的教學模式還停留在傳統的教學模式上，典型的就是老師在講臺上講授，學生在課堂下邊聽講，課后進行練習鞏固。而該教學模式的直接結果就是學生的填鴨式教學。缺乏對該課程的真實認識，且在練習鞏固的過程中也不需要進行數據的統計分析，也就決定了其無法勝任科研活動的研究。尤其是當前大學生的對掛科與不掛科的態度，決定了學生學習該門課程的態度。因此，教育者在本科教學過程中，要不斷的思考并進行相關教學的改革實踐，其當前改革的成效大多集中在：通過畢業論文檢驗學生對該門課程的學習程度，以及在教學過程中引入計算機知識，培養學生的實踐能力。在筆者看來，實現體育統計學教學模式的改革實踐，可以從以下幾個方面入手：首先將傳統教學方法與一次性嵌入教學相結合，一人一臺電腦進行EXCEL軟件的操作，進行數據的輸入、編輯、修飾以及數據圖表的輸出，并使用Excel內常用的統計命令使用、根據相關原始數據進行t統計學知識運用的基本操作，將教師的講授與學生的上機操作結合起來，提高學生的學習積極性，改善教學模式，實現教學目標。

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一、引言

隨著生物科學的發展，只有定性的結論已不能滿足實踐的需要，實現生物科學結論定量化是人們長期追求探索的目標；生物統計學是生物學科定量化的重要分析理論與方法，生物統計學是生物學科應具備的基本知識和素質，與生命活動有關的各種現象中普遍存在著隨機現象，大到森林陸地生態系統，小至分子水平，均受到許多隨機因素的影響，表現為各種各樣的隨機現象，而生物統計學正是從數量方面揭示大量隨機現象中存在的必然規律的學科。因此，生物統計學是一門在實踐中應用十分廣泛的工具學科，它是生命科學各專業的專業基礎課，對后續生命科學課程學習和生物科研有重要作用。

同時，生物統計作為數理統計在生物學領域的應用，是教學難度較大的一門課程。因此，在生物統計學精品課程建設過程中，針對各專業培養目標的定位，因材施教，更新教育理念，加強實踐訓練，在教學方法和教學手段上進行改革和大膽探索。

二、二十一世紀對生物統計學課程的重新定位

（一）新世紀對生物統計學課程提出的新要求。

二十世紀上半葉農業和遺傳統計學首先獲得了發展，在其基礎上發展起來的生物統計學、統計流行病學、隨機化臨床試驗學已經成為攻克人類疾病的一個里程碑。這在過去的半個世紀里顯著提高了人類的期望壽命。

21世紀人類基因組，基因芯片等實驗科學產生出的巨量數據，需要新工具來組織和提取重要信息。

將數據轉化為信息需要統計理論和實踐方面的洞察力、技術和訓練。

未來的生物統計學將會與信息技術密切結合，較少側重傳統數理統計，而會更多注意數據分析，尤其是大型數據庫的處理。生物統計學越來越不同于其它數學領域，計算機和信息科學工具至少和概率論一樣重要。

（二）生物統計學對大學生素質培養的作用。

生物統計學的一個重要特點就是通過樣本來推斷和估計總體，這樣得到的結論有很大的可靠性但有一定的錯誤率，這是統計分析的基本特點，因此在生物統計課程的學習中培養了一種新的思維方法———從不肯定性或概率的角度來思考問題和分析科學試驗的結果。

生物統計學是通過個別的試驗研究得出其一般性結論，屬于歸納推理的范疇。但其有別于簡單枚舉法和科學歸納法，是一種或然性歸納推理或者概率歸納推理。在生命科學的研究中絕大多數涉及到的是隨機事件，因此，生物統計學不僅是試驗設計與統計方法的教學，更重要的還是大學生思維方式的培養，這對提高大學生的素質很有必要。

生物統計學包括試驗設計和統計方法兩個有機聯系的組成部分。通過試驗設計的教學可提高大學生設計研究課題試驗方案的能力，使之明確課題的研究目的、試驗因素與水平以及試驗設計方法等方面的內容。通過統計方法的教學除讓學生弄清各種統計方法的內涵外，還需要使學生能夠正確地選擇最適合的統計方法，以揭示資料潛在的信息，達到研究的最終目的，從而提高大學生科學研究素質。

三、教學方法和教學手段的改革

（一）加強電子課件及網絡平臺建設。

生物統計學是應用概率論和數理統計原理研究生物界數量變化的學科，而概率統計的理論和思維方法對本科生來說有一定的難度，加之課程學時的減少（由原來的60-70學時，降到現在的40學時左右）,如何深入淺出地引導學生入門，并使學生在了解概率統計思想的基礎上，掌握常用統計分析方法的應用及使用條件是課程的教學難點。為此，我們利用多媒體技術，制作了與教材配套的課件，通過在課堂上把抽象內容形象化與直觀化，收到了良好教學效果。建設了一個生物統計學教學網絡支撐平臺，現有課程簡介、教學大綱、師資力量、授課教案、電子版《生物統計學》教材、課程錄像、實習指導、在線測試題、參考文獻、其它教學資源等欄目，免費向全校師生開放。

（二）將多媒體教學優勢與學生的認知規律有機結合，用較少的學時得到良好的教學效果。

多媒體具有信息量大、形象化、直觀化的特點。

但是如果不能很好地將多媒體這些特點與學生的認知規律相結合，多媒體教學就可能會帶來一些弊端諸如：（1）內容多，幻燈片變換快，由照本宣科變為照屏宣科，為新的“滿堂灌”；（2）課件圖片多，內容以展示為主，缺乏啟發性；（3）教學內容常用滿屏的方式顯示（即所謂“死屏”）,老師照著屏幕上的內容給學生講解，失去了傳統教學方法，老師邊講邊板書能給學生留下比較深刻印象的特點，缺乏吸引力。

而多媒體在教學中只能充當工具的角色，在教學過程中必須將多媒體信息量大、形象化、直觀化的特點與學生的認知規律緊密結合在一起。在制作課件時，采用啟發式教學方式，精煉教學內容，模仿傳統教學書寫板書的過程，根據教學內容的難易程度，采用逐字、逐句、逐段顯示教學內容的動畫方式。在課堂教學中，老師仍然保持傳統教學方法的教姿教態，在授課的過程中與學生保持互動，根據學生在課堂上接受知識的能力，掌握屏幕上顯示內容的速度，必要時輔以板書進行講解。這樣做既發揮了多媒體教學的特點，又充分照顧到學生的認知規律，在內容沒有縮減，學時減少近三分之一的情況下，仍然取得良好的教學效果。

（三）長期堅持教育教學方法及教學規律的研究。

生物統計學的理論基礎是概率論與數理統計，從這個層面上講，它有非常濃的數學味道，但是它又有別于概率論與數理統計，生物統計學更主要強調的是概率論及數理統計的思想和方法在解決生命科學中一些具體問題的應用。因此在教學過程中就存在一個“度”的把握問題，如果將概率論及數理統計的原理講得太多，一是學時不允許，二是學生難以消化，得不到好的教學效果；如果只注重方法的講解，學生知其然不知其所以然，就會誤入亂套公式的歧途。經過將教學的重點放在教學中引導學生重點掌握統計方法的功能與用途，方法與步驟，防止各類方法的誤用，淡化定理的證明與公式的推導。在教學內容的安排上采用“保干削枝”，即在學時減少很多的情況下，將一些次要的統計方法去掉，也要保證有足夠的學時講授理論分布與抽樣分布、統計假設測驗等方面的內容，讓學生掌握生物統計學中所蘊含的概率論及數理統計的思想精髓，從而避免學生亂套統計公式。

（四）密切跟蹤生命科學發展的前沿動向，探索生物統計學解決前沿問題的理論與方法。

統計學在生物學中的應用已有長遠的歷史，許多統計的理論與方法也是自生物上的應用發展而來，而且生物統計是一個極重要的跨生命科學各研究領域的平臺。現在基因組學、蛋白質組學與生物信息學的蓬勃發展，使得生物統計在這些突破性生物科技領域上扮演著不可或缺的角色。在課程建設中，隨時注意納入生物統計學在前沿領域研究應用的內容，增強課程的活力，提高教師和學生面向生物產業主戰場解決實際問題的能力。

四、加強實踐教學，注重學生能力培養

生物統計學要不要開實驗課，怎樣開實驗課，一直存在爭議，在此認為生物統計學不僅應該開設實驗課，而且還要將實踐教學的重點放在計算機技術和統計軟件的應用上，讓學生不僅掌握統計方法，而且加深對原理的認識，獲得就業或升學的必備計算機統計技能，提高解決復雜問題的能力。

（一）開展統計軟件的實習，擴大學生的視野，提高學生素質。

20世紀20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，所以充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。在課程體系改革中，各課程的教學時數與達到培養目標所需完成的教學內容相比還是不足的。為此，可以通過標準的統計軟件的教學實習來達到以點帶面，擴大學生視野，提高學生素質。

為此我們建立了一個專用于實習教學的生物統計電腦實驗室。現共有50余臺電腦，并連接到校園網。實驗室配備有指導教師，負責對上機的學生答疑。除按教學計劃進行的正常實習教學外，實驗室還對優秀學生免費開放，鼓勵他們結合教師的科研活動，應用所學生物統計學知識，學習新的生物統計學知識，掌握應用計算機解決生物統計學問題的技能。

（二）全方位、多層次的實踐教學。

為了進一步培養學生實際動手能力和科學嚴謹的治學態度，必須將本課程的實踐教學活動延伸到課堂教學外，開展全方位、多層次的實踐教學。

在原綿陽農專期間，主要在作物育種、作物栽培、動物營養等課程實驗與實習中，根據相關內容加入了試驗設計方法以及數據統計分析的相關內容。

組建了西南科技大學生命科學與工程學院以后，由原來的單一農科專業變成了理、工、農三大學科均有專業的格局。雖然專業的學科歸屬不同，但有一點是相通的，其內涵均屬于生命科學的范疇。以科學研究的方法進行劃分，均屬于實驗科學。

掌握正確的實驗設計方法，從不確定性數據中挖掘事物的客觀規律，是實驗科學工作者必備的技能。因此，我們將原來只是在農科專業上延伸實踐教學的作法推廣到全院的所有專業，結合實驗課教學的改革，對發酵工藝學實驗、植物細胞工程實驗、食用菌實驗、微生物學實驗等課程的內容全部或部分改為用生物統計學指導學生自主進行實驗設計，把過去單一的實驗流程、樣品觀察或檢測實驗改變為試驗條件的優化試驗，提出在不同條件下對樣品測定的比較試驗設計、單因素試驗設計、多因素試驗設計、正交試驗設計、均勻試驗設計，對試驗結果要求學生使用統計學的方法對進行分析和討論，最后得出最佳試驗條件。

這樣的實驗教學改革起到了一箭雙雕的作用，從專業基礎課或專業課的角度看，改驗證性實驗為設計型、綜合性實驗，增強了學生解決實際問題的能力，培養了學生創新思維的能力；從生物統計學角度看，將課程的教學實踐延伸到課程外，彌補了學時的不足，更重要的是學生將自己學到的統計學知識，轉化為解決實際問題的能力，知識得到很好的內化。

此外，在學生課外科技活動中指導學生選用正確的實驗設計和數據的統計分析方法，提升科技作品的檔次；在畢業論文（設計）中要求學生采用恰當的生物統計學方法進行設計與分析，寫出高質量的畢業論文（設計）。

通過這樣的教學實踐，訓練了學生的統計思維能力，使學生充分認識到掌握生物統計學這一工具的重要性和必要性，增強了學生學好用好這門工具的信心，提高了學生從復雜的生命現象中挖掘事物客觀發展規律的能力。

精品課程是集科學性、先進性、教育性、整體性、有效性和示范性于一身的優秀課程。作為精品課程的載體，應具有一流的教師隊伍、一流的教學內容、一流的教學方法、一流的教材、一流的教學管理等特點。與之相比，我們在生物統計學精品課程的建設上，才剛剛起步，今后還要在教材建設、師資隊伍建設、科學研究等方面加大力度，將生物統計學建設成體現現代教育教學思想、符合現代科學技術和適應社會發展進步的需要、能夠促進學生的全面發展而深受學生歡迎的一門課程。

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[3]崔相學。提高學生統計分析素質的實踐與探討[J].成都中醫藥大學學報（教育科學版）,2004,6（2）:67～68.

篇（9）

進入21世紀，隨著我國市場化步伐的加快，社會對新知識的需求日益增加，無論是國民經濟管理，還是公司企業乃至個人的經營、投資決策，都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法，統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。教育部也將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的核心必修課程之一。力圖通過《統計學》的學習，使學生掌握探索各學科內在的數量規律性，并用這種規律性的解釋來研究各學科內在的規律。同時，由于統計學所倡導的尊重客觀實事，通過調查研究用實事說話，這也有利于培養學生的實事求是的學習、工作和科學研究精神。

一、《統計學》課程教學面臨的挑戰

1、內容日益豐富。長期以來，在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。20世紀80年代以來，建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大統計學，逐步成為我國統計學界的共識。1992年11月，國家技術監督局正式批準統計學上升為一級學科。國家頒布的學科分類標準已將統計學單列為一級學科。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業《統計學》教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容，如統計學的研究對象方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等；同時也系統的充實了統計推斷的內容，如：統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。這一變化使得《統計學》的內容更適合相關實質學科的發展需要。

2、學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次、對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于專科學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。再說，《統計學》作為專業基礎課，一般安排在一年級或二年級第一學期，在這個學習時段也是大多數專科生和本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段。如果以犧牲授課內容和降低要求來減輕學生的學習負擔，顯然有悖于《統計學》課程的教學和相關專業的發展要求。所有這一切對于學生學好這一課程面臨的困難可想而知。

3、教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；在倡導學生自主性學習的背景下，授課時數大為減少（一般安排一個學期共17～19教學周，每周2～3課時）；高等教育擴招后，由于師資力量一時沒有跟上，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課不再新鮮。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，學會激發學生的興趣，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。作為這門學科的授課教師特別需要認真考慮該怎么辦？

二、《統計學》教學的發展趨勢分析

1、統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。

比如方差分析，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難教學實際問題分析的。現在我們只要講清楚方差分析要做什么，為什么方差分析要解決的中心問題是判斷有無條件誤差，而原假設又是K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗結果表示什么等就可以了，大計算量的工作讓計算機去完成。

2、通過統計實踐學習統計。也就是以學生為中心，通過課堂現場教學、引導學生先讀后寫再議、模擬實驗、利用課余時間完成項目、利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等方法。全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。

比如依同學們在設計調查問卷和調查方案的基礎上，讓他們組成若干調查小組（如以寢室為單位），在校園內真正進行一次統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取（不一定要很大），問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查總結或體會的形成，全部由同學自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析（含統計推斷）的整個過程，效果很好。

三、基于EXCEL的《統計學》教學設想

如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，同時還要使學生容易掌握并有機會輔之于實踐。教師的導向是第一位的，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。

轉貼于中國論文下（一）微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇

專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具，此外專業統計分析軟件的英文操作界面，也讓中國人用起來不是很順手。微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。在Windows操作系統極為流行的今天，EXCEL也是隨處可見。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。

（二）基于EXCEL的《統計學》教學設想

1、在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。比如傳統的統計學原理教學過程中，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述；再比如現有統計學教材很多都講根據整理的數據計算平均數時，都用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。我們知道，組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上實際數據往往就不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。其實為了編制變量數列，我們必須輸入原始數據，EXCEL的有關程序可以得到準確平均數，哪里還有必要按加權算術平均的方法計算近似的平均數呢？那么有沒有必要編制變量數列、特別是組距式變量數列呢？有沒有必要按加權的方法計算平均數呢？我們認為有必要，但是組距式變量數列的主要功能不再是提供計算資料了，而是用于表現資料的分布狀況和進行分析用；加權平均方法主要是介紹和要求學生掌握加權平均的思想，用于綜合評價分析中。

2、案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例，深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。既激發了學生的興趣、擴大了學生的視野，也使統計學的課堂不再是教師一塊黑板、一支粉筆、一本教材、一張嘴巴就能將一門專業課程從頭講到尾。

3、改革考試方式和內容，合理評定學生成績。考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內容和方式應更加適應素質教育，特別是應有利于學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算，各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試搞題海戰術，把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不具一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力培養。

參考文獻：

[1]謝安邦.高等教育學[M].北京：高等教育出版社，1999.

篇（10）

引言

進入21世紀，隨著我國市場化步伐的加快，社會對新知識的需求日益增加，無論是國民經濟管理，還是公司企業乃至個人的經營、投資決策，都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法，統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。

一、《統計學》課程教學面臨的挑戰

1.1內容日益豐富。長期以來，在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善和發展的。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業《統計學》教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容，如統計學的研究對象方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等；同時也系統的充實了統計推斷的內容，如：統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。

1.2學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于專科學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。

1.3教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；傳統教學方法的主要目的是讓學生了解、掌握知識，其一成不變的教學內容和模式，學生味同嚼蠟，學生只是被動地吸收知識，最后得到的效果就是使其不思進取缺乏新意。高等教育擴招后，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。教師和學生之間不再只是簡單的知識“單向”傳遞，而是師生之間思想、心得、智慧的“雙向”交流，教師和學生都承擔了更多的教與學的責任。

二、《統計學》教學的發展趨勢分析

2.1統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。注重引導學生運用所學知識來解決實際問題，給學生多做一些教學案例，教學案例與教科書上的例題不同，例題的作用是單一的、有限的，通過例題只是掌握和熟練所學的統計方法及計算公式，而案例的作用是多方面的，它讓學生了解了分析問題的思路，要解決什么問題，如何解決，應用什么理論和方法，需要什么數據，怎樣解讀計算結果，并根據分析結果，提出針對性的對策和措施，訓練學生綜合運用所學知識去解決實際問題的能力，激發學生學習的興趣和求知的欲望。

2.2通過統計實踐學習統計。它要求統計教師不僅要融會貫通統計理論和方法，而且要對案例中問題的解決思路和方法有熟練的把握。在教學中學生是主角，教師起引導作用，針對不同的統計教學案例，教師只有事先親自采用各種方法進行計算和分析，才能對學生使用哪些統計方法和統計分析軟件進行計算和分析提出建議，并對學生采用不同的分析方法和得到的分析結果作出比較透明的比較和評價。通過課堂現場教學，引導學生利用課余時間完成項目，利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。

三、基于EXCEL的《統計學》教學設想

如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，教師的導向是第一位的，必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。

3.1微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。

3.2基于EXCEL的《統計學》教學設想

3.2.1在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述。

3.2.2案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例，深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。

3.2.3改革考試方式和內容，合理評定學生成績。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算。這樣導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不居一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力的培養。

參考文獻：

[1]謝安邦.高等教育學[M].北京：高等教育出版社.1999.