常用統計學方法分析匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇常用統計學方法分析范例，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）

2高職醫學檢驗專業《衛生統計學》教學改革初探

2.1改革教學內容

2.1.1結合職業崗位需求，精選授課內容:不同的職業崗位對《衛生統計學》知識的需求存在較大差異，教師要對專業崗位需求有清晰的認識，認真研讀該專業的人才培養方案，明確該專業對《衛生統計學》知識的整體需求和知識結構。高職醫學檢驗技術專業對《衛生統計學》專業知識的需求主要包括常用統計圖表的制作、常用資料的統計描述和統計推斷、相關與回歸分析等，很少用到多元回歸分析、醫學科研設計等統計方法。因此，教師要結合專業特點對教材內容進行合理的梳理和篩選。

2.1.2強調對基本原理、概念的理解，形成統計思維，避免死記硬背:五年高職學生普遍存在邏輯思維能力差、喜歡死記硬背概念、生搬硬套公式等情況，課前不預習、課后不及時復習，很容易把各種統計分析方法張冠李戴。作為教師，應在講清《衛生統計學》基本原理和基本概念的基礎上，講清、講透幾種最基本的統計分析方法，逐步培養學生的邏輯思維和統計思維能力。引導學生把學習重點放在掌握統計方法的基本概念和有關公式的應用條件上，讓學生對統計內容進行對比、歸納，建立統計知識的整體觀。課后讓學生及時復習，以滿足將來職業崗位的需要。

2.1.3結合統計軟件，淡化公式的數理推導和記憶《:衛生統計學》具有理論深奧、概念抽象、數據枯燥的特點，但它不是數學，不像數學那樣著重公式的推導、證明、記憶，并通過大量的習題運算來強化公式《。衛生統計學》的主要特點是邏輯性和實踐應用性強，最終的教學目的是讓學生在理解統計學的基本原理和方法的基礎上學會分析問題、解決問題。合適的統計軟件能使復雜的統計過程簡單化，更容易激起學生學好《衛生統計學》的興趣。利用統計分析軟件，如SPSS等，使學生在學習統計學時不再拘泥于繁雜的計算過程，而是更加注重統計方法的實際應用，讓學生能根據資料的類型，利用軟件選擇合適的統計分析方法，熟練地進行數據分析，同時也培養了學生對統計軟件的操作使用能力。

2.2改革教學方法

2.2.1密切結合醫學實例，強調應用能力的培養《:衛生統計學》是一門教師難教、學生難學的應用型學科，多數同學由于對醫學檢驗技術專業的認識不夠，不能深刻認識《衛生統計學》的重要性，導致缺乏學習興趣。傳統的教學方法多以教師講授為主，輔以實習、案例討論。課堂上教師先講解基本概念、原理、公式和計算等，然后讓學生采用手工法計算相應的統計指標，結果是繁瑣的計算使學生對統計學這門課程越來越不感興趣，對所學的內容似懂非懂，遇到具體問題時無所適從《。衛生統計學》授課時應采用多種教學方法，如PBL教學法、實踐教學法、應用教學法等，通過應用統計軟件、分析案例避開繁瑣的運算，著重培養學生使用統計學這一工具分析問題、解決問題的能力。采用多種教學方法不僅課堂氣氛活躍，師生交流多，學生印象深刻，還能充分調動學生學習的積極性、主動性和創造性。

2.2.2適當拓展課本知識:適當拓展對數據量較大的資料的整理和分析能力訓練，如不同數據庫之間的數據如何相互轉換、導入，不同形式錄入的數據如何整理分析，如何選用正確的統計分析方法等。只有通過具體的資料分析、統計方法的應用訓練，才能讓學生充分掌握理論知識，形成統計思維。

2.3改革教學評價的方式

2.3.1注重從結果性評價到過程性評價:高等職業教育的目的主要體現在應用性和操作性上，為了全面考查學生的知識和能力，務必摒棄簡單的以期中或期末考試作為終結性評價的做法。應做到全面評價學生的學習過程和結果，調整考試結構，從基礎知識和基本能力兩個維度進行測試。基本能力的評價要覆蓋課堂考核、課后考核、課前預習、知識掌握、靈活應用程度等方面，以全面考查學生對《衛生統計學》基礎概念、基本原理和基本方法的掌握程度，以及對具體案例的統計分析能力。

2.3.2從知識評價的單一體系向知識、能力、應用分析等多元評價轉變:目前，多數《衛生統計學》教材和各院校開設的《衛生統計學》課程依然使用傳統的教學模式，注重理論知識、公式的推導、運算，很多時間花費在講解基本原理和具體公式上，導致最終的考核評價主要側重于理論知識的掌握程度，而較少側重對于統計思維的養成、具體案例分析能力的考核。為此，對于《衛生統計學》考核的具體評價應該包括課堂知識的掌握、課后的總結歸納、統計軟件的應用、具體的案例分析等多元評價。

2.3.3注重學生對老師的評價，反饋于教學(多元評價主體，多元評價客體):評價主體應多元化，不僅教師對學生進行評價，而且應該包括學生對教師授課內容、授課方法、授課過程中的亮點與不足等進行的定期評價，以期對教師改進教學方法、提高教學效果起到推動作用。

篇（2）

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

篇（3）

[中圖分類號] R286 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-0616（2013）17-36-03

人參、黨參、黃芪和枸杞子均為常用補益中藥，四者在心血管系統中樞神經系統、免疫系統、抗應激等方面有共同的藥理作用，臨床應用廣泛，甚至在日常生活中人們也常用這些藥物進行自我保健補益，而獲得了很好的療效，但關于四者抗應激作用的比較卻未見文獻報道。為了更好的了解人參[1-2]、黨參[3-5]、黃芪[6-12]和枸杞子[13-14]等常用補虛中藥在抗應激作用方面的區別，以期探討常用補虛中藥在臨床應用過程中的差別運用，為進一步補虛中藥的抗應激機制奠定基礎，本實驗采用低溫游泳實驗和常壓缺氧實驗比較了人參、黨參、黃芪和枸杞子水煎液對小鼠抗應激作用的影響。

1 實驗材料

1.1 實驗動物

昆明種健康小鼠由重慶醫科大學實驗動物中心提供，動

物許可證號：SCXK（渝）2002-0001，雌性，體重（20±2）g，重慶醫科大學動物實驗中心提供。

1.2 實驗藥品和試劑

人參、黨參、黃芪、枸杞子水煎液（按一般水煎液方法制備），每毫升相當于原生藥2g。

1.3 實驗儀器

小鼠游泳裝置：圓柱型不銹鋼盆（50cm×50cm，內裝冰水混合物，水深40cm，水溫0℃）；秒表；300mL磨口廣口瓶（凡士林密封）。

2 實驗方法

2.1 實驗分組

小鼠50只，體重（20±2）g，隨機分成5組，每組10只，劑量按0.4mL/10g灌胃給藥。見表1。

2.2 常見補虛藥水煎液對小鼠低溫游泳時間的影響

本方法是根據低溫實驗和小鼠游泳實驗兩種方法綜合得出的實驗方法。各組給藥后第1小時，在小鼠尾根部束體

重5%的鉛絲，然后將小鼠放入不銹鋼盆（50cm×50cm，內裝冰水混合物，水深40cm，水溫0℃），木棒敲打不銹鋼盆邊緣，刺激小鼠快速游動；記錄小鼠游泳開始至嗆水的時間。

2.3 常見補虛藥水煎液對小鼠耐缺氧的影響

將上述開始嗆水的小鼠轉移到300mL磨口廣口瓶中（每瓶一只），用凡士林密封瓶口后開始計時，記錄小鼠從瓶口密封到小鼠死亡的時間。數據收集后用EXCEL計算具體時間。

2.4 統計學處理

所得數據采用統計軟件SPSS19.0進行方差分析，同時作F測驗和采用字母標記的新復極測驗（SSR測驗）。

3 實驗結果

3.1 常見補虛藥水煎液對小鼠低溫游泳時間的影響

常用補虛藥人參、黨參、黃芪及枸杞子水煎液組與生理鹽水組經方差分析，見表2，區組間F值F0.05及F0.01值，說明不同水煎液處理之間差異大于個體之間的差異，不同水煎液對小鼠低溫游泳時間具有不同的效應。

對本實驗研究數據進行多重比較，采用新復極差分析法，結果見表3，人參、黨參、黃芪和枸杞子水煎液對小鼠低溫游泳與生理鹽水比較差異存在顯著統計學意義，人參水煎液與黃芪和枸杞子水煎液差異存在顯著統計學意義，黨參、黃芪和枸杞子水煎液處理差異無統計學意義，黨參和人參水煎液處理差異無統計學意義；人參與枸杞子水煎液差異存在極顯著統計學意義，黨參和人參水煎液與生理鹽水處理差異存在極顯著統計學意義，黨參、黃芪和枸杞子水煎液差異無統計學意義。

3.2 常見補虛藥水煎液對小鼠耐缺氧的影響

常用補虛藥人參、黨參、黃芪及枸杞子水煎液組與生理鹽水組經方差分析，結果見表4，區組間F值F0.05及F0.01值，說明不同水煎液處理之間差異大于個體之間的差異，不同水煎液對小鼠耐缺氧時間具有不同的效應。

對本實驗研究數據進行多重比較，采用新復極差分析法，結果見表5，人參、黨參、黃芪和枸杞子水煎液對小鼠耐缺氧與生理鹽水比較差異存在顯著統計學意義，人參與黨參、黃芪和枸杞子水煎液處理，黨參與黃芪水煎液處理差異存在顯著統計學意義，黨參和枸杞子、枸杞子和黃芪水煎液處理之間差異無統計學意義；人參與黨參、黃芪及枸杞子水煎液，黨參與黃芪水煎液處理差異存在極顯著統計學意義，黨參與枸杞子、枸杞子與黃芪水煎液、黃芪水煎液與生理鹽水處理差異無統計學意義。

4 討論

中藥最常用是水煎劑，本研究通過常用補虛中藥人參、黨參、黃芪和枸杞子水煎液對小鼠在低溫下抗疲勞和耐缺氧實驗，結果表明這幾味補虛中藥都能提高小鼠抗疲勞和耐缺氧能力，但是不同藥物之間存在明顯差異，人參對于提高小鼠耐缺氧能力作用顯著強于其他三味藥物，人參在抗疲勞方面也明顯強于黃芪和枸杞子，但是人參和黨參在抗疲勞方面差異無統計學意義；人參、黨參和黃芪屬于補氣類中藥，它們對心血管系統具有強心、調節血壓、抗休克、擴張冠脈血流量、改善心肌血氧供應、提高心肌抗缺氧能力，具有抗心肌缺血等藥理作用，這些藥理作用在小鼠受到很大的刺激時，都能起到保護小鼠身體各個器官的作用，這些作用對于小鼠抗應激能力的提高都有促進作用，所以，能顯著提高小鼠抗疲勞和耐缺氧的能力；枸杞屬于補陰類藥物，盡管在抗疲勞和抗缺氧方面與人參差異存在顯著統計學意義，但是枸杞子水煎劑對小鼠具有顯著的抗缺氧抗疲勞的作用。

本實驗研究的結果表明人參、黨參、黃芪和枸杞子水煎液中含有豐富的生物活性物質，這些物質能顯著提高小鼠的

抗缺氧及抗疲勞作用，各個藥物之間其作用效果差異存在統計學意義，對于臨床處方的指導意義在于藥物之間替代時配伍時需要通過劑量的調整達到預期的目的。

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篇（4）

中圖分類號 R3 文獻標識碼 B 文章編號 1674-6805（2014）3-0157-02

在編寫醫學論文時，經常要運用收集到的數據進行各種醫學統計的分析，醫學統計方法應用不當，常常會帶來錯誤的結論，影響整個論文的質量[1]。因此，統計學方法是否正確運用是判斷論文科學性的主要依據[2]。本文對醫學論文中統計方法的正確應用進行探討，通過結合一些論文中出現的統計學方法運用錯誤的實例，分析如何正確選擇恰當的統計學方法，以提高醫學論文的統計質量及學術水平。

1 統計學方法簡介

統計學方法包括統計軟件包、統計分析方法以及檢驗水準三方面的內容。其中醫學論文中常提到檢驗水準即α，它是用來表示組間實際無差別而統計結果判斷有差別，犯這類錯誤的概率[3]。實際工作中常取α=0.05，當研究數據計算的P值小于0.05時，組間差異比較被認為有統計學意義[4]。統計學方法包括統計描述和假設檢驗兩個方面的內容。統計描述是指根據資料及原始數據分布的類型，選擇正確的指標來描敘資料及數據的特征。而假設檢驗即組間差異性檢驗，是醫學論文中最常用的統計學方法。資料類型則包括能用具體數據表示的定量資料與不能用具體數值表示但能反映被觀察對象某一特征的定性資料。定性資料的統計描述包括率、相對比和構成比。而參數法及非參數法是常用的定量資料統計分析方法。參數法一般包括t檢驗、方差分析，非參數法常用的有秩和檢驗[5]。

2 試驗設計中的統計學原理

合理的試驗設計與統計處理的可信度存在直接聯系，研究者在編寫醫學論文時應對醫學研究設計方法進行說明。在進行試驗設計時應遵循隨機、對照、均衡和重復四大原則[6]。在進行試驗設計的時候通常會涉及到研究對象的選擇，研究對象的分組及選擇合理的檢測指標三個方面的內容。

醫學論文就是通過對樣本的研究來進行推斷總體，找出其共性，得出結論。因此研究者在選擇研究對象時應注意選擇樣本應具有一定數量，能反映出該事物的規律性特征，但又應注意例數不能太多，以免造成不必要的浪費。其選擇的原則就是在保證試驗結果可靠性的前提下選擇最少的樣本例數。研究者在選擇樣本對象后應對其基本特征進行詳細的描述，比如患者的年齡、性別、病理分期、疾病診斷的標準等。此外在試驗中所用到的試劑、儀器的型號、規格等都應作出說明，以供讀者借鑒和做出判斷。選定好研究對象后就要對其進行分組。在進行分組時研究者一般遵循統計學中的“隨機分配”、“設立對照”以及“均衡”、“重復”的原則。隨機化原則是提高組間均衡性的一個重要手段，也是資料分析時進行統計推斷的前提。有對照才有比較，在進行組間比較時，應確定好處理因素與實驗效應的關系。均衡性則是要使得對結果產生影響的非處理因素盡可能保持一致，這樣才能保證對照的結果讓人信服。觀察實驗效應的指標主要有主觀指標與客觀指標。正所謂主觀指標就是通過問答的方式調查受試者自己判斷的主觀感受；而客觀指標則是通過儀器來檢驗和測量所得出的結果。在進行試驗設計時應選擇客觀性較強、高靈敏性和精確性的指標。

3 統計學方法的選擇

統計學方法的正確選擇是直接影響到論文結論可信度的重要依據，因此研究者在編寫論文時應注意選擇合適的統計學方法。不同的統計學方法應用的范圍不同。研究者在編寫醫學論文時常根據論文研究的目的、資料類型、試驗設計的方案、樣品大小、水平數、特定條件、數據分布特征以及綜合分析等來選擇對應的統計方法，同時還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇。當定性資料正態分布時，研究者一般用均數和標準差來表示統計描述指標；當定性資料不符合正態分布時，則可選用中位數及級差來表示；當定量資料正態分布且組間方差齊時一般選用參數法，反之則選用非參數法。t檢驗一般適用于小樣本（n

4 常見統計學方法的誤用分析及對策

4.1 統計方法誤用

最常見統計方法誤用是對等級資料進行比較時應用秩和檢驗而誤用卡方檢驗。例如：在評價采取不同治療方法的兩組急性腦血管病患者療效中，治療組顯著有效、有效、無效三種分型分別為15例、10例、8例，對照組分別為14例、11例、9例。本資料例數較少，應選用等級比較的秩和檢驗，而有些作者卻認為只要是率的比較就可以采用字2檢驗。研究者在選擇統計學方法時應根據相應的原則，對文章研究目的、資料類型、樣品大小、水平數、數據分布特征等進行綜合分析后，再來選擇對應的統計方法。

4.2 統計方法應用錯誤

例如在一組資料中將臨床疑似為支原體肺炎的201例患兒作為研究對象，分別采用三種檢測方法檢測實際患病人數以進行確診，比較其檢測率。則原文結果顯示：MP-IgM組、咽拭子培養法陽性檢出率與MP-PCR組比較，差異均有統計學意義（字2=6.38，字2=16.72，P

表1 小兒支原體肺炎三種不同檢測方法陽性檢出率比較

檢測方法 陽性（例） 陰性（例） 檢出率（%）

MP-PCR組（n=76） 42 34 55.26

MP-IgM組（n=91） 32 59 35.16

咽拭子培養法（n=34） 5 29 14.71

4.3 處理定量資料時均數表達問題

處理定量資料時常出現均值表達不準的問題。在定量資料平均數的計算時，研究者常用平均數（x）來反映平均水平。但只適合于定量資料中呈正態分布的資料。而對于偏態分布資料或信息不全的資料則需使用中位數。例如9例手足口病患兒年齡為1、1.5、2、2、2.5、3、5、7、12的平均數（x）為4，中位數為2.5。為更準確地反映年齡分布的集中位置，宜采用中位數而不是平均數。

4.4 選用檢驗方法錯誤

在有些論文中，作者常將本應用方差分析和q檢驗的誤用t檢驗。t檢驗一般適用于小樣本（n

5 結論表述中的統計學應用

資料的統計處理不是醫學研究工作的最終目的，而是通過統計學分析為研究結論提供依據或者線索。因此，在對統計資料進行分析后應把握統計學術語，對結論做出科學的分析跟解釋。在根據統計結果得出專業結論時研究者應遵循一個重要原則，就是統計結論都是概率性的，不能絕對地肯定或否定。研究者習慣上將“P

總之，不同的統計分析方法均有其適用的范圍和應用的條件，研究者在書寫醫學論文時應根據論文設計及資料的類型進行合理的試驗設計，選擇恰當的統計分析方法，切記勿盲目套用。同時，還應注意得出的結果和結論應滿足設計的要求。醫學統計方法的正確運用，是充分利用試驗研究獲得的數據，也是最終得出科學、可信的結論的必要條件。

參考文獻

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典型問題1.自身配對t檢驗誤用成組t檢驗。

如某醫生用A、B兩種血紅蛋白測定儀器檢測了16名健康男青年的血紅蛋白含量（g/L）檢測結果見表1，問兩種血紅蛋白測定儀器檢測結果是否有差別？

此例是對同一觀察對象進行的兩種處理方法，屬于配對設計，而研究人員把治療前后的數據當成是相互獨立的數據，直接將治療前與治療后的數據按成組設計資料的t檢驗進行比較，這種處理方法與設計類型并不相符。我們知道配對設計的檢驗效能高于成組設計，應用配對設計可以減少實驗誤差和個體差異對結果的影響，從而提高統計處理的效率。因此配對設計資料，一般計算每對數據的差值，用其差值的大小，反映兩種處理之間效應之差的大小。我們常見的配對設計有觀察對象處理前后對比（如治療前后、檢查前后）和同體采取不同處理對比（（如同一觀察對象兩種方法）。

典型問題2.計量數據呈方差不齊時仍用t檢驗。

這一錯誤在教學和醫學論文中都較常見，當兩組數據經方差齊性檢驗為方差不齊時，需用校正t檢驗（t'檢驗）處理，不能直接用t檢驗，否則會得出錯誤結論。如為探索胃脘痛寒、

熱癥實質，測胃脘痛熱癥患者與健康人胃脘溫度（℃），并計算得熱癥病組n1=27，=37.68，s1=0.66健康人n2=36，=37.19，s2=0.33。問兩組均數有無差別？一些學生直接應用t檢驗進行比較，而我們發現題中數據經方差齊性檢驗后為方差不齊，需用校正t檢驗，算出t'=3.540，P

典型問題3.多組計量數據比較誤用t檢驗。

t檢驗一般只適合兩組計量數據比較，多組計量數據進行比較需用方差分析，進一步進行兩兩比較時常用LSD法，可實際應用中發現很多研究人員將兩者混用。如為研究煤礦粉塵作業環境對塵肺的影響，將24只Wistar大鼠隨機分到甲、乙、丙三個組，每組8只，分別在地面辦公樓，煤炭倉庫和礦井下染塵，12周后測量大鼠全肺濕重（g）數據見表。

科研人員對上述資料采用兩樣本t檢驗進行兩兩比較，得出結論：除乙組和丙組差異無統計學意義以外（P>0.05），其余各兩組間差異均有統計學意義（P

綜上所述，統計方法t檢驗固然應用廣泛，但是醫學統計方法的選擇與應用是有一定前提范圍的，所以要想保證數據處理的科學性，應選擇正確的統計方法。

參考文獻：

[1]徐曉泉，潘起潛.醫學論文中常見的統計方法誤用.學報編輯論叢，2000，（11）：100-102.

[2]丁元林，高歌.衛生統計學.科學出版社，2008.

篇（6）

筆者就2000年—2007年《心理學探新》、《統計教育》、《心理學報》這三種雜志中的22篇論文進行查閱，整理出各種統計方法在《心理與教育統計》中所運用的情況。詳見下表：從上表可知：推斷統計在心理與教育統計學中占主導地位，是統計學中的核心部分。而在這些推斷統計方法中，因素分析是較為常用的一種分析方法。但對于作為基礎部分的描述統計，在研究中也不能忽略。

二、各種統計方法的概述

在統計方法中，主要有描述統計和推斷統計兩部分組成。其中描述統計包括統計表統計圖，它可以清晰地呈現出問題所反映的數據，便于分析問題；常用特征量（集中量、差異量），集中量描述數據數據集中趨勢或典型水平；差異量描述數據的集中集中趨勢或離散程度。間斷型隨機變量以二項分布為常用，在教育中主要用來判斷試驗結果的機遇性和真實性的界限。正態分布是典型的連續型隨機變量，常用于原始分數轉換成標準分數及等級評定等。推斷統計中，各種統計方法的運用是建立在描述統計知識的基礎上的，以下是對方差分析、相關分析、回歸分析、x2檢驗的概述。方差分析是對多組平均數的差異進行檢驗，通過對組間差異和組內差異比值的分析，推斷幾個相應平均數的顯著性。即F=MSb／MSw。相關分析是對兩個變量之間的關系進行描述，其中包括積差相關、等級相關、質和量相關等相關形式?；貧w分析描述一個變量隨另一個變量作不同變化單向關系的分析，其中一元線性回歸方程通式為：Y=a+bX。x2檢驗是對樣本的頻數分布所來自總體分布，是否服從某種理論分布或某種假設所做的檢驗假設。

三、各種統計方法在實際運用的綜述

（一）描述統計中統計表的運用：如王寬明、周英華《對安徽省高中數學教師新課程接受度的調查分析》[1]一文中，通過對教齡段在適應性和學歷段在適應性問卷上的描述統計表的制作，分別列出了這兩種因素各階段的的平均數和標準差，繪制成兩個單因素方差分析表。一目了然地呈現出教齡和學歷對新可改的認同感無顯著影響。當然在統計表的制作中，同樣使用了單因素方差分析，表明教師任教年級、使用新教材時間對新課程接受度的影響無顯著性差異。正態分布在實際中的運用，如張純勝的《用正態分布原理制定體育項目考核標準》[2]中，筆者把某年級女生1分鐘跳繩的考核成績和某年級男生60米跑的成績看作正態分布，通過計算各等級的U值，制定出一般體育考試中各項成績的標準以及確定考試成績的步驟。

（二）推斷統計的統計方法在實際中的運用

1、因素分析在實際中的運用，如張智君、霍燕《大學生考期應激的特征及原因分析》[3]中，筆者通過頭部、記憶注意、消化功能、免疫功能以及睡眠狀況這五種因素，分析影響大學生考期應激狀況。并且通過“誘發考期原因的主成分分析”得出“對考試目的的認知”、“對考試內容的認知”及“生活和學習環境的認知”這三種因素是誘發考期應激的主要原因。再如：史迎曦的《關于影響應屆生考取研究生的多因素統計分析》[4]一文中，作者通過分析“在校期間學習狀況”“考生家庭背景”“考研準備狀況”“考研心理狀態”“考研心理狀態”這五種的因素進行分析，得出這些因素中所包括的“大學四年平均成績”“大學期間專業課平均成績”明顯更高，在重修科目上明顯更少，在“考研信心”上更足，在“考研欲望”上更強烈，“跨?？佳小钡谋壤?，在“考場狀態”上更放松，擁有“男（女）朋友”的比例更低，“考前曾與導師聯系”的比例更高，“考研準備時間”更長等這些因素都是影響考取研究生的顯著因素。

2、相關分析在實際中的運用情況陳會昌、張紅梅《對中學生的人格建構與學校適應的相關分析》[5]一文中，筆者采用發角色建構庫進行測驗，輔以學生學習適應性測驗、壓力應對測驗并收集學生學習成績,考察中學生人格建構復雜性與學校適應的關系，結果發現:中學生人格建構復雜性與學習成績、學習適應性和壓力應對存在顯著相關。并且人格建構復雜性與學習成績、學習適應性呈顯著正相關,與消極應對方式顯著負相關,與積極應對相關不顯著。另外，在李炳全,陳燦銳的《中學生的孝道與成就動機相關研究》[6]文章中，通過對孝的諸因素之間進行相關分析，得到以下結論：中學生的孝道的四個因素之間存在顯著正相關；孝道與成就動機也存在顯著正相關；女學生在孝的尊親懇親、奉養雙親和護親榮親三個因素中得分顯著高于男中學生；尊親懇親和護親榮親能夠有效地預測中學生的成就動機。

3、回歸分析在實際中的運用實例：鄭希付、許錦民、肖星的《中學生考試焦慮與元擔憂》[7]一文中，他們通過回歸分析發現，中學生的元擔憂主要涉及考試過程,其次是前途命運和家庭的元擔憂。社會評價方面的元擔憂有3個，涉及的都是他人的評價,實際上是一種自尊和形象的擔憂,說明青春期的中學生性格中,自尊已經成為一個很主要的內容。4、x2檢驗在實例中的運用：在李紅、鄭持軍、高雪梅《推理方向與規則維度對兒童因果推理的影響》[8]中，兒童在不同維度上的成功人數存在有顯著差異(X2=5.85,p<0.05),顯示出因果推理規則中所涉及維度越多,推理難度越大。不同推理方向上兒童的成功人數也存在有顯著性差異(X2=4.18,p<0.05),順向的、根據起因預測結果的因果推理的成功人數要顯著多于逆向的、從結果推導起因的果因推理。

三、統計學的發展趨勢

任何事物都是變化發展的，統計學也同樣要經歷這樣的發展過程?？v觀這幾年統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似：統計學也在走與其它學科結合交融的發展道路歸納起來有三個結合趨勢。歸納起來主要有以下三個方面：

篇（7）

第一，運用Powerpoint等課件。常用的制作課件軟件有Word、Powerpoint等，后者更實用普遍。教師在占有大量統計資料、認真研究課程特點的基礎上，根據教學規律精心選材并設計課件腳本，使用多媒體教學輔助系統，在Power-point課件中把文字、符號、動畫、聲音和影像等眾多信息有機合成起來，通過操作計算機向學生一邊展示課件內容一邊講授課程內容，包括解釋新概念、講述基本原理、分析論證及實踐應用等，在引入案例時可配以漫畫、動畫及專家解讀等，還可以超鏈接加入視頻和網頁資料，大大豐富了教學內容。

第二，運用Excel、Spss、Eviews等統計分析軟件。在統計學教學中，選擇處理各種數據的科學方法至關重要。常用的數據分析軟件如Excel、Spss、Eviews等，使現代化的計算和分析工具與傳統的統計理論教學有機地結合在一起，能夠將教師從繁雜費勁的數據計算中解脫出來，還可將數值計算、預測、繪圖、制表等過程動態地呈現出來。同時，采用統計軟件輔助教學，可以去掉煩瑣的理論證明和推理計算，增加統計軟件使用方法的傳授，將統計學的教學重點轉向對統計結果實際意義的理解上，提高學生觀察和處理數據的能力，鍛煉學生使用統計軟件解決實際問題的能力。

第三，運用Authorware交互手段。Authorware是一種解釋型、基于流程的圖形編程語言，編制的軟件具有強大的交互功能，可任意控制程序流程，主要實現方式為提問—回答—反饋，在人機對話中，提供按鍵、按鼠標、限時等多種應答方式。在教學活動中，教師可編制各種統計學問題，由學生基于任務或興趣自主檢索解答。由于系統能夠自動反饋并給予指導和幫助，引導學生進行自助式學習，所以被廣泛應用于統計學訓練、答疑和測試中，學生可以通過該交互系統進行自我檢驗，考察對知識原理的理解和對模型方法的掌握程度。

二、統計學課程多媒體教學的主要優點

第一，多媒體教學轉變了教師傳統的教育觀念。傳統的統計學教學主要利用板書形式，教師通過講和問進行教學，教師和學生都拘泥于課堂的講和聽，是一種注入式教學。多媒體教學拓寬甚至顛覆了傳統的教學模式，教師借助多媒體課件、演示文檔及統計分析軟件、互聯網等進行教學，學生從被動的接受者轉變為積極的參與者，有利于培養學生的實際操作能力。

第二，統計分析軟件將教師從繁重的計算和驗算勞動中解脫出來，有助于教師合理安排教學活動。傳統的統計教學建立在手工計算的基礎上，由于受到課時和學生數學基礎的限制，教學重點是統計學基礎理論和原理，教學廣度與深度都無法滿足實際應用的需要。用統計分析軟件如Excel、Spss、Eviews等代替手工計算后，教師能夠快速完成數據資料的處理，將統計學概念和原理演算以課件方式自動演示，節省復雜演算的時間，減少體力勞動的付出，將時間和精力轉向統計學在社會經濟現象中的實踐應用，使學生深入理解和掌握各種統計方法的應用條件和實際效果。

第三，教師根據課程特點制作多媒體課件，可以增大課堂容量，提高教學效率。教師可以在認真研究課程特點的基礎上，根據教學規律精心選材并組織設計教學內容，制作以文字為主，穿插圖片、統計圖表、超鏈接視頻等資料的課件，統計學中的統計圖、統計表、統計公式和計算過程等也可以通過操作Excel軟件完成。演示課件可以幫助教師節省板書時間，大大縮短演示圖表、統計計算的時間，非常適合統計學類課程教學。

第四，互聯網強大的鏈接功能，可以豐富學生視野，激發學生興趣。統計學中的各種統計方法和模型的應用和實踐是課程教學的重點。傳統的統計學教學在實施案例教學時多依賴教師的語言和肢體描述，學生無法真切地體驗統計模型和方法在經濟社會中的具體功用。而多媒體教學充分利用網絡媒介，把文字、圖形、影像、聲音、視頻、動畫等有機融合在一起，克服空間和時間的限制，使抽象內容形象化，為課堂教學營造圖文并茂、形象生動的模擬與仿真情境，有利于激發學生學習統計學的興趣。

第五，學生通過操作計算軟件完成模擬分析，有助于提高他們解決實際問題的能力。由于統計學教學內容涉及大量的計算、演算及分析活動，在傳統的教學條件下，無法讓學生利用多種統計方法處理同一組資料，顯示多種統計圖形，快捷地輸出計算結果，也無法讓學生體驗不同統計方法的優缺點。在統計學實踐教學模塊中，借助計算機能快速完成數據處理，學生在實訓室操作計算機，通過錄入數據、選擇模型、檢驗參數、數據分析、導出統計圖表等一系列活動，對統計理論及計算過程的理解會有很大程度的提高，突出了統計學課程實踐性的特點。

第六，借助多媒體教學手段，開展創新教育，培養學生的創造性思維。統計學教學的核心是訓練學生的統計思維。教師借助現代化教學手段，根據教學內容選擇恰當的教學方法，可以激發學生的思考熱情和學習好奇心，有助于培養學生的創造性思維。例如，在統計調查環節，教師指導并組織學生根據興趣自主選題，從調查方案的設計、制定和實施，統計資料的整理、審核、分析，再到調查報告的編寫都由學生完成，學生在輕松愉悅的氛圍中完成一項完整的統計活動，有助于提升他們的思維能力。

三、統計學課程多媒體教學的弊端

第一，以輔代主，過度依賴多媒體。多媒體教學應與傳統教學相結合提高教學效果。書寫與講解能夠清晰地顯現思維過程，教師的黑板書寫、娓娓道來的講解不僅能將問題講清楚，也使課堂氛圍顯得生動與親切。從目前統計學教學現狀來看，有些學校要求課程教學必須采用多媒體技術，有的教師授課時過分依賴課件，課堂駕馭能力差，難以控制課堂教學活動，甚至在多媒體出現故障時無法正常講課。

第二，缺少高質量的統計學課件。多媒體教學對教師提出了更高的要求，除了要掌握統計學知識之外，還要熟悉計算機操作技能、具備制作課件的能力、能應用至少一種統計分析軟件。教師制作一套直觀、生動、形象的課件絕非易事，如果僅僅是將教材上的文字和圖形搬上課件，其思維方式和設計思路仍停留在傳統教學模式上，就無法達到激發學生學習興趣、提高課堂效率、實現教學過程最優化的多媒體教學初衷。

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中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）19-0087-02

《試驗設計與統計方法》課程是一門理論和實踐結合緊密，實用性很強的工具課、方法課和實驗技能課，在動物科學、動物醫學專業人才培養中具有重要的地位和作用。《試驗設計與統計方法》實驗教學環節可以培養大學生的歸納推理能力、科研能力和實踐應用能力，對于全面提高人才培養質量有著重要的作用。本文從理論與實驗學時分配調整、實驗教學內容、手段以及考核方式等方面，探討了《試驗設計與統計方法》實驗教學改革的目標和措施。

一、實驗教學改革目標

（一）知識目標

《試驗設計與統計方法》是應用概率論和數理統計的原理來研究生物界數量變異規律的一門學科，它不僅提供了正確設計科學試驗和收集數據的方法，而且也提供了正確整理、分析數據，得出客觀、科學的結論的方法。學生通過本課程實驗課的學習，大致了解了常用統計分析軟件，學會使用常用統計軟件編制次數分布表，繪制次數分布圖，掌握常用統計方法的統計軟件操作過程，為今后更好地從事科研工作奠定基礎。

（二）能力目標

《試驗設計與統計方法》課程是一門理論和實踐結合緊密，實用性很強的工具課、方法課和實踐技能課。通過本門課程實驗課的教學，使學生掌握由樣本的統計量估計總體的相應參數，由樣本的實際結果推斷得出總體結論的各種統計分析方法的軟件操作過程，培養大學生的歸納推理能力。統計分析方法的軟件操作過程使學生對常用統計分析方法的基本原理與方法有更深刻的認識，進一步明確了各種統計分析方法的區別與適用條件，便于今后正確地使用統計軟件進行統計分析，做到理論與實踐相結合，提高學生的實踐應用能力和科研能力。

二、《試驗設計與統計方法》實驗教學現狀

（一）理論與實踐教學的課時分配不合理，實驗教學課時數不足

《試驗設計與統計方法》總學時數為56學時，教學改革之前理論學時數50學時，實驗學時數6學時。實驗教學主要講授統計計算器的使用以及通過簡單的抽樣實驗驗證常用的理論分布。隨著計算機應用技術的普及和統計軟件的不斷開發，應用統計軟件分析實驗數據的實際應用倍受關注。2005年，在進行教學改革時將理論與實踐教學的課時分配進行了調整：在本課程56個總學時不變的情況下，理論教學減少到46學時，實驗教學增加到10學時。實驗教學內容由原來的理論分布驗證性實驗改為常用統計軟件的上機操作。從近幾年的教學效果來看，由于實驗教學課時數不足，學生不能很好地掌握常用統計分析方法的操作過程，實驗教學效果仍不理想。

（二）《試驗設計與統計方法》實驗、實踐教學條件不足

常用統計分析方法的統計軟件使用均需在計算機上完成，以往計算機資源缺乏，統計軟件的上機操作實驗不能正常開設。隨著計算機應用技術的普及和統計軟件的不斷開發，應用統計軟件分析實驗數據的實際應用倍受關注，計算機教學設備的配備逐漸完善，常用統計軟件的上機操作實驗得以正常開設。由于上課班次、人數較多，計算機房缺乏相應的多媒體教學設備以及視頻教學軟件，實驗教學效果不理想。

（三）實驗教學方法不能充分調動學生的學習積極性

計算機房缺乏相對應的多媒體教學設備以及視頻教學軟件，《試驗設計與統計方法》的實驗教學是先將軟件操作界面截圖，制作PPT多媒體教學課件，在多媒體教室講授并演示，上實驗課時，學生根據講授的操作過程上機操作。由于計算機資源限制以及課程安排等原因，軟件操作講授時間與軟件操作實施時間（實驗上課時間）不連續，存在一定的時間間隔，上實驗課時部分操作過程被遺忘。再者，上課班次、人數較多，坐在教室后面的同學看不清楚軟件演示畫面，不能很好地掌握軟件操作過程，上機操作時一頭霧水，學習積極性不高。

（四）實驗課缺乏有效的考核、監督方法

成績考核是促進學生復習、鞏固所學知識，并對教學效果進行檢查的重要方法。計算機房缺乏相應的視頻教學軟件與打印設備，不能考察學生們的實際操作過程與實驗結果。以往該課程實驗教學效果考核僅僅依據實驗課出勤情況和實驗報告成績，不注重考核實驗課堂上學生們的實際操作過程與實驗結果和學生對統計分析方法操作步驟的掌握情況，致使學生忽視了《試驗設計與統計方法》實驗課的學習，導致逃課或應付差事，課后照抄實驗報告的現象非常突出。

三、《試驗設計與統計方法》實驗教學改革措施

（一）調整理論與實踐教學的課時分配，強化實踐教學環節

為了滿足山東省名校工程建設和應用型人才培養的需要，提高學生對常用統計分析方法的實際應用能力，進一步強化實踐教學環節，提高《試驗設計與統計方法》實驗教學效果，重新調整理論與實踐教學的課時分配，增加實驗教學課時數，減少理論教學課時數。在本課程56個總學時不變的情況下，實驗教學課時數由10學時增加到16學時，理論教學課時數由46學時減少到40學時。

（二）開設該課程的教學實習環節

《試驗設計與統計方法》是一門實用技能課，也是一門工具課。為強化實踐教學環節，創新實踐教學模式，提高實踐教學質量，切實提高大學生的實踐能力和創新能力，筆者認為應開設本門課程的教學實習環節。課堂教學實習可以讓學生根據專業特點、知識結構和興趣，設計實驗內容，完成實驗操作，統計分析實驗數據。除課堂教學實習外，還應該鼓勵學生參與科學研究，到生產實踐和科學實驗一線去設計試驗、采集數據并統計分析結果。例如，試驗開始前選擇試驗設計方法；試驗過程中控制試驗條件以體現唯一差異原則，并獲取試驗數據；試驗結束后選擇正確的統計分析方法分析試驗數據[1]。通過這一過程使學生親身體會生物統計學在科學研究中的具體作用，將所學的試驗設計與統計分析方法真正應用于實踐，加深對理論知識的理解和掌握，鍛煉創新思維，培養學生試驗設計與統計分析的實際應用能力。

（三）優化實驗教學內容

為便于學生理解和掌握常用統計方法的基本原理，熟悉和掌握常用統計軟件的實際操作，提高學生對常用統計方法和統計軟件的實際應用能力，培養學生的實踐能力和創新能力，為學生畢業論文的設計與數據資料的統計分析以及畢業后更好地從事科學研究工作奠定基礎。將《試驗設計與統計方法》的實驗教學內容進行了相應改進，將原來的統計計算器的使用和抽樣實驗改為Excel、SPSS等常用統計軟件的上機操作。統計分析方法實驗教學的實施是在講授基本原理的基礎上，讓學生用Excel和SPSS統計軟件將課堂所授的動物科學、醫學相關專業的具體案例進行統計分析，便于學生理解和掌握該章節的基本原理及其相應的統計分析方法。根據實驗教學大綱的要求，統計學實驗課教學內容包括以下幾個方面：常用統計分析軟件SAS、DPS、SPSS和Excel簡介，利用SPSS和Excel統計軟件進行數據資料的整理與基本分析、均數差異顯著性檢驗、方差分析、卡方檢驗和相關與回歸分析。

（四）完善實驗、實踐教學條件，優化實驗教學方法和手段

凌波多媒體網絡教室軟件以及極域電子教室系統等多媒體網絡課堂教學管理軟件能夠全面協助教師開展高效的課堂互動教學，實時評測學生課堂學習效果，并提供多樣化的班級管理功能，真正實現了個性化自主學習的實踐與創新。為了提高實驗教學效果，我們先將統計軟件的操作界面截圖，然后制作成PPT格式的多媒體課件。上實驗課時，利用計算機房安裝的凌波多媒體網絡教室軟件以及極域電子教室系統等電腦網絡教學平臺，先在主機上給學生詳細講述統計軟件的具體操作、結果解釋和注意事項等，并動態演示Excel和SPSS統計軟件的具體操作過程，然后讓學生應用Excel和SPSS統計軟件獨立完成教科書上的案例或課后習題，并要求學生結合專業知識對輸出結果做出合理的解釋。這種實驗教學方式便于學生深入了解和掌握統計軟件的具體應用，提高實驗教學效果。

（五）改革實驗教學考核方式，注重學生能力考查

以往該課程實驗教學效果考核僅僅依據實驗課出勤情況和實驗報告成績，不注重考核實驗課堂上學生們的實際操作過程與實驗結果和對統計分析方法操作步驟的掌握情況，致使學生忽視統計學實驗課的學習。為了對教學質量進行科學的評價與管理，也為了客觀準確地評定學生的成績和能力，有必要改革實驗教學考核方式，制定出較合理的實驗教學綜合評價指標體系，全面考察學生的實踐操作能力。我們制定的實驗教學綜合評價指標體系包括三部分：一是平時實驗考核，占總成績的10%，主要包括實驗課出勤情況、上課紀律以及實驗動手能力等；二是實驗報告考核，占總成績的20%，每次實驗課結束后，要求學生將主要的操作步驟書寫成實驗報告的形式上交，教師批閱實驗報告，評定成績；三是期末實驗考核，占總成績的70%。期末實驗考核是在理論與實驗教學結束之后，利用多媒體網絡課堂教學管理軟件進行上機操作考試。學生借助計算機軟件繪制統計圖表、進行試驗設計以及進行各種試驗設計資料的統計分析，并對統計分析結果的實際意義進行解釋說明，教師根據實驗結果評定成績。計算機上考試的信息容量大，既能全面考核學生對各種統計方法的掌握情況，又能防止考試作弊[2]。

篇（9）

中圖分類號：G420 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）10-0-01

一、目前中醫藥院校學生學習衛生統計學現狀

1.學生數學知識薄弱?！缎l生統計學》教學內容包含大量的數理統計學數學知識，而醫學生數學知識薄弱成為學習衛生統計學的瓶頸。其次，這門課程一般于大學第三、四學年開設，學生經過前幾年中醫基礎理論知識的學習，基本上已經形成中醫辨證思維模式，這對衛生統計學中的抽象概念和邏輯推理較難接受，所以大多數學生感覺這門學科很難掌握，甚至有的同學反映聽課猶如聽天書。

2.對衛生統計學重要性認識不足。西醫院校學生對衛生統計學課程認識普遍不足，中醫藥院校學生更是如此[2]，甚至情況更為嚴重?，F階段，本科生沒有科研設計及數據處理分析的迫切需求與壓力，認識不到統計學對他們將來工作學習的重要性，一直認為這門課程沒有用途，而現階段學習統計學僅僅是為了期末應付考試，取得卷面成績，最終導致學生對本門課程學習興趣不足。

3.授課方式需改革。目前，高等醫學院校統計學教學中仍以傳統的教學方式為主，這種方式俗稱填鴨式教學，即任課老師單向灌輸書本知識，而學生只是處于被動接受的狀態，導致學生動手能力較差；其次，有些老師在講課時過分注重理論公式的推導及計算，而公式的推導過程及其繁瑣，從而導致學生產生畏難情緒，這對統計學的學習非常不利。

二、《衛生統計學》教學改革措施

1.引導學生正確認知學習統計學的必要性。俗話說：“態度決定一切”。那么，在教學過程中如何激發學生認真、謹慎的學習態度呢？在統計學教學過程中，應不斷引導學生樹立正確的學習態度，這對于培養學生濃厚的學習興趣非常必要。目前大多數學生都不能認識到衛生統計學會在他們今后的實際工作學習中所起的作用，所以在學習過程中會表現出一定程度的畏難情緒，不愿意主動學習，主動思考問題，而只是一味地被動接受知識，從而在很大程度上影響了教學及學習的效果。

衛生統計學知識理論性強、內容枯燥、抽象難懂，甚至很多公式難以理解和記憶，但只要學生能夠認識到這門課程對他們以后科研工作的重要性，他們就愿意多花時間和功夫來攻克這個難關，主動學習[3]。因此，教師在教學過程中應注重知識的應用，正確引導學生認識到這門課程的重要性。并在授課過程中多采用科研實例來驗證統計學的應用。

2.逐步訓練學生的統計邏輯思維能力。據調查，當前醫學科研論文中有大約70%～80%的文章所應用的都是最基本的統計學方法[4]，如經常用到的t檢驗（單樣本設計及配對設計），單因素方差分析，卡方檢驗，一元線性相關與回歸等[5]。整個統計學學習過程中，難點集中在假設檢驗基本思想的理解及各種方法應用上。因此，教師在授課過程中應重視對理論思想的剖析講解，減少指標的手工計算及公式的推導。另外，在每種方法的講解過程中，應多列舉案例或選取一些典型論文，引導學生詳細分析論文中所涉及到的統計學方法，強調各種方法的使用范圍、應用條件及注意事項，讓學生掌握不同資料的分析方法，并將各種方法進行對比進一步理解不同方法的適用特點。這樣，通過案例的講解，由淺入深、由簡到繁，就能夠逐步訓練學生的邏輯思維能力，大大地提高學生靈活運用和綜合運用統計學方法的能力。

3.提高學生的數據分析能力。統計學在醫學中主要是研究醫學數據的收集整理和分析，我們學習統計學的主要目的在于以后的應用。因此，授課內容要與臨床實例相聯系，一方面，通過具體實例不但可以加深學生對基本理論知識的理解；另一方面，醫學院校學生畢業后大部分從事臨床工作，這樣，他們可以根據現有資料進行相應的科學研究。除此之外，教師還可以應用具體數據，引導學生判斷變量類型、資料分布類型，從而判斷分析數據應采用什么樣的統計學方法，這樣不僅提高了學生的學習興趣，而且提高了學生理論聯系實際和解決實際問題的能力，同時也培養和強化了他們的科研意識。

4.加強統計學軟件的應用。統計學學習過程中數據分析涉及到大量的數據計算，而本門課程的學習計算不是重點，方法應用才是目的。因此，衛生統計學教學應在掌握理解基本理論思想的前提下，盡快利用計算機和統計軟件等先進教學手段進行實習，增加學生上機操作實踐課時，讓教師把教學（學生把學習）重點放在理解基本概念與原理、選擇統計方法和對數據的結果解釋上。目前，比較常用的統計軟件有SPSS、SAS和Epidata[6]。不同的軟件各有優缺點，但考慮到中醫院校學生的基礎，教師應該選擇方法全面、操作簡便的SPSS軟件。通過軟件學習，不但簡化了繁瑣的計算過程，且降低了學生學習的難度，同時，還可以利用計算機調動學生的學習積極性。

總之，在衛生統計學教學過程中，教師應轉變教學思想，更新授課觀念，充分調動學生學習積極性與主動性。另外，教學形式也應靈活多樣，從學生對理論知識的需求和教學目的出發，以多種教學方式為手段，培養學生的邏輯思維能力為目的，使學生真正理解統計學理論知識與臨床實踐、醫學科研、醫院管理的聯系，從而提高教學質量。

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篇（10）

中圖分類號：G80 文獻標識碼：A

近20年體育統計在我國已經成為十分重要和最常用的體育科研方法。但是，與此同時也有不少體育學術研究，誤用統計方法，乃至以掛上統計公式作為“科學性”的幌子，使體育統計界同仁和體育科研工作者感到不自在。體育統計專業委員會也認為應該作一些有關體育統計和體育科研方法的詮釋，以減少體育統計方法的誤用，提高體育科研水平。

1中國體育統計現狀概要

在80年代以前，包括體育統計在內，我國應用統計學科處于萎縮狀態。改革開放后，統計方法的應用與統計教育重新得到重視。80年代初，教育部在武漢與襄陽兩地舉辦體育統計教師培訓，培養了改革開放后新一代的體育統計的師資與各地體育統計學術骨干。此后，體育院校、師范院校的體育系逐步開設了體育統計課程。1981年在研討師范院校體育統計教學大綱的時候，成立了全國體育統計研究會。在中國體育科學學會的積極支持下，1984年成立了中國體育科學學會體育統計專業委員會。近20年間，許多統計方法在體育領域得到應用，如抽樣理論、實驗設計、估計理論、假設檢驗、決策理論、非參數統計、序貫分析、多元分析、時間數列等都已有研究成果的發表或報道。

然而，我國從80年代開始重新普及體育統計，與20世紀初已經發表因子分析應用研究的美國，或70年表《行動科學的因子分析》專著的日本相比，難免顯得基礎薄弱。正如著名社會學家教授所說，“一個學科，可以揮之即去，卻不可能招之即來”。于是就出現了評析體育統計應用情況的論文，如楊震的《體育統計中應注意的問題》，梁榮輝的《體育科學研究中應用統計方法需注意的問題》，劉煒的《線性模型在體育科研中應用的常見誤區》等等。要解決這些問題，不僅是統計知識的問題，也有科研方法的問題。因此必須從科學的發展，俯視體育科學研究方法，從統計學的發展端詳體育統計現狀。

2統計學的發展

要了解體育統計的發展趨勢，有必要簡要了解統計學的發展。

人類的統計活動有悠久的歷史，古代已有統計整理描述的應用；13世紀歐洲有國勢調查；17世紀英國的配第發表了《政治算術》；1790年美國第一次人口普查，同時農業普查；1853年由比利時政府邀請，在布魯塞爾召開有26個國家150人參加的第一次國際統計會議；1857年，恩格爾根據家庭收入越多，則飲食支出的比例越小這一法則，引申出恩格爾系數，以飲食支出的比例作為度量生活水平升降的標準，它一直延用至今；1903年德國柏林的第九次國際統計會議上，抽樣調查得到世界上多數統計學家的認同； 1930年前后美國舉行蓋洛普民意測驗。19世紀中期奠定了概率論的理論基礎。19世紀中葉起，數理經濟學、生物計量學和應用數學促進了數理統計的形成和發展。社會統計學、社會經濟統計學和數理統計學構成了現代統計學的枝葉?，F代數理統計學可以分為兩個側面：一是理論數理統計學，它研究抽樣理論、實驗設計、估計理論、假設檢驗、決策理論、非參數統計、序貫分析、多元分析、時間數列與博弈論等；二是應用數理統計學，高爾頓、K?皮爾遜用于生物學，埃奇沃思、鮑利用于經濟學，R.A.費希爾用于遺傳學、農學。在宏觀層次上，科學系統的發展主要表現為整體化、高度數學化和科學技術一體化。數學的應用已突破傳統的范圍而向人類一切知識領域滲透。二次大戰以來，統計學的巨大進展已使它成為數學科學的重要而獨特的組成部分。

21世紀，統計學將面臨更大的挑戰。統計作為由觀察樣本獲得盡可能多的總體信息的方法，關系到信息的本質和數據處理。計算機與信息化的時代，爆炸式積累的信息與數據必須借助于統計學才能得到充分有效的利用。大規模的信息處理所遇到的信息壓縮、特征檢測、可靠性分析，以及數字、符號、圖形乃至語言的加工等一系列問題，都要依靠統計方法與計算技術來解決。現實中的許多統計難題需要引進新的統計概念與方法甚至理論體系。當然對于體育統計的這些問題，就目前的研究力量與人才資源，是難以承擔如此重任的。

計算機與商品化大型統計軟件的出現，為統計學的發展提供了技術上的可行性，使更多的人有可能進行大樣本數據處理和多元分析?？梢灶A見，體育院校統計教學研究都將使用專業化的大型統計軟件。即將改版的體育統計教材，已將spss的使用列入教學內容?？茖W、統計學的發展給體育統計和體育科研奠定了寬厚的基礎，那么體育統計和體育科研的關系又如何呢？

3體育統計與體育科研方法

3.1體育科研的復雜性

雖然體育對于健康和社會的作用已被社會各界接受。然而，體育學科的復雜性還未被教育界乃至社會所理解。體育外在粗獷，卻蘊含了眾多的自然學科和社會學科，而使投身體育的研究者感到力不從心。誰也無法夸口能解決體育科學的眾多難題。體育與健康的研究，涉及醫學、生理學、心理學、人類學、健康社會學、抗衰老的研究等等；體育的動作技術分析會涉及理論力學、材料力學、流體力學、空氣動力學和解剖學等等；運動訓練理論會涉及技能學習、體能的提高和戰術，它與生理、生化、心理、認知科學、博弈論以及教育科學的許多理論直接相關。許多體育科研，出身于相關學科的研究人員，會因為沒有從事體育的感性知識而產生困難，競技體育的研究會因為沒有體驗訓練而難以深入。顯然，在體育科研中狂妄、自負只能反照自己的淺薄。

3.2體育科研中統計方法應用的幾類問題

3.2.1實驗設計的基本原理

雖然研究有專業設計，但是無論你研究自然現象還是社會現象，大多需要實驗或調查。

無論是實驗設計還是調查設計都離不開統計。最基本的我們應該了解實驗設計的三個基本原理：重復，隨機化以及區組化。由重復使我們得到實驗誤差估計值與效應值更精確的估計；由試驗對象、試驗次序等隨機化使觀察值或誤差為獨立分布的隨機變量，就可以使用各種統計方法；由相似試驗對象的區組化使我們可能提高實驗的精確度。如果不注意基本原理，你的研究難免出現方法錯誤。

3.2.2實驗方法

體育的影響因素，如運動強度等，常常是難以控制的，實驗對象經常是人，常難以齊同對比，不便重復試驗，還不能對實驗對象造成傷害等，這使許多主要源于農業試驗的試驗設計，很少能應用于體育。因此，需根據具體研究目的、研究對象等制約因素，慎重選擇合適的試驗方法。

3.2.3取樣

無論是試驗還是抽樣調查都需要樣本。由于經費、工作量或對抽樣方法了解不夠等原因，在體育科研論文的研究方法里，包括不少學位論文，對于抽樣方法沒有明確的交代，抽樣方法有較大的隨意性。如果精度要求不高，僅作探索性研究，而不是由樣本推測估計總體，有時也可用非概率抽樣。社會科學中的大樣本研究，有時也用非概率抽樣。但是，離開了概率抽樣，許多統計方法就失去了應用的前提。概率抽樣有多種方法，適用不同的情況。因此從研究方法的嚴密性看，需要在體育科研方面增補這方面的內容。

3.2.4統計分析方法

現代統計學可以借鑒的方法應該有不少，在體育統計基礎相對薄弱，原創方法幾乎沒有的情況下，對于體育統計分析方法，首要的是開闊視野，學習、應用前人或相關學科已有的統計方法。在此基礎上，研究前人已有方法不能解決的、有待建立的體育統計方法。當然，方法的建立相當困難，必須重視人才的培養和引進。按照前20年的進程，期望建立新的體育統計方法，形成較為完整的體育統計學科，都是十分困難的。

目前，體育統計應用中存在不少問題，這些問題的根源還是在于對統計基本理論的理解。如：

（1）推測性數理統計是由樣本研究總體，由于樣本信息是不完整的信息，必然有抽樣誤差存在，必然有出錯的可能性。而在統計分析中卻有人得出完全肯定或完全否定的結論。

（2）統計方法僅僅對試驗的可靠性和有效性提供準則，但是并不證明變量間的因果關系。如均數比較的假設檢驗，可以給出比較對象來自同一總體的概率，但統計分析不可能給出它的原因，比如并不說明訓練方法好壞等。

（3）實際的差別顯著與統計顯著性的差別。雖然統計上的顯著性與差別大小有關，但是它的直接含義是來自同一總體的概率大小，而不是你誤指的差別大小或差別顯著。

（4）當訓練強度與成績提高相關，P

（5）統計方法為研究目的服務，要選擇合適的方法，而不是選擇復雜的方法。

（6）統計模型對于數據的測度水平，變量是連續型還是離散型，是計數資料還是計量資料，相關變量是對稱還是不對稱等等有不同的要求，所以在研究設計的時候就要考慮統計分析的方法。

（7）體育問卷調查有大量的名義（定類）測度與序次測度。不能不問數據資料的測度水平，一概用均數表示集中趨勢，用標準差代表離散程度，用它們作線性回歸、因子分析等等。

（8）不注意模型要求亂套統計公式。如不知變量的分布，作小樣本的t檢驗；在自變量間關系過于密切的情況下作回歸分析，在變量間關系不密切的情況下作因子分析。

4用好體育統計方法，提高體育科研水平的建議

（1）科學數學化特征及科學發展趨勢。可以預見，體育科學必然向數學化方向發展，體育統計無論對于體育自然學科或體育社會學科都將成為重要的研究方法。體育高等學校應重視體育統計學科對于體育科學發展的重要作用。體育科研人員應從方法論高度學習科研方法，吸收相關學科的研究方法。

（2）體育統計要注重抽樣研究本質的研討。重視與概率相聯系的思想方法，研究相關學科的統計方法，加強方法的移植研究，明確統計方法建立的條件，避免統計方法誤用。

（3）體育科研應加強實驗設計、抽樣研究及社會科學常用統計方法的普及。提高體育科研人員應用國際通用統計軟件包的能力。

（4）體育統計學科的縱深發展必須有跨學科人才的引進與培養。

參考文獻

[1] 侯燦.醫學科學研究入門[M].上海：上海科學技術出版社，2010