统计学论文范文10篇

统计学论文范文篇1

【论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。

一、关于统计学

统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

二、统计学中的几种统计思想

2.1统计思想的形成

统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

2.2比较常用的几种统计思想

所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

2.2.1均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.2.2变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

2.2.3估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

2.2.4相关思想

事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

2.2.5拟合思想

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

2.2.6检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

2.3统计思想的特点

作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

三、对统计思想的一些思考

3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

3.2要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。公务员之家

3.3深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

参考文献:

[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

统计学论文范文篇2

生物统计学是生物学学科不同专业学生都应该掌握的一门重要的工具课，是许多高等院校生物学、农学、医学等专业的必修课程之一。它是现代生物学研究不可缺少的工具，是培养学生科学研究和综合分析问题能力的重要课程，也是生物学等工作者必备的基础，同时该课程又是其他专业课程的重要基础。因此该课程在生物学、农学、林学、医学、食品、环保等专业中占有十分重要的地位[12]。生物统计学需以生物材料进行研究，但通常所涉及的材料数量较大，很难也没有必要全部参加试验，必须通过科学的方法抽取有代表性的试验个体进行试验，以获得相关的数据，实现由样本推断总体的重要功能。因此生物统计学与试验设计紧密联系，主要讲授数据资料收集和整理的方法、数据资料的统计分析方法和手段以及在概率论的基础上对统计结果做出科学的推断，从而帮助我们认识研究对象的现象和本质[13]。因此，生物统计学已成为生物科技工作者必备的基础，也有利于培养和提高大学生的科学研究能力以及独立分析问题和解决问题的能力，是当代大学生系统的能力培养和全面的素质教育的具体体现。

二、生物统计学教学存在的主要问题

1.生物统计学教材方面。教材是体现教学内容和教学要求的知识载体，也是教学最基本的工具，它不仅是教师进行教学的依据，而且是学生获取知识的重要资料，选择适合教师和学生的生物统计学教材，能够保证教学过程的顺利进行，而且还能提高教学质量，达到良好的教学效果[14，15]。目前，国内所出版的生物统计学教材种类较多，各大高校由于教师和学生的情况不同，在教材方面的选择和使用也不一样。尽管如此，目前国内所出版的生物统计学教材主要包括两大类。第一大类完全是传统生物统计学的知识和内容，不涉及统计软件的介绍和使用，这一大类教材包含两小类，一类主要侧重理论教学，过分强调课程体系的完整性和理论讲授，注重公式的推导而忽视了实际应用例题的讲解。这类教材忽略了对大学生统计思维和综合分析问题能力的培养，因此有一定的缺陷。另一类是目前各大高校使用较多的生物统计学教材，该类教材虽然也存在一些必要的公式推导，但更侧重于统计学理论与实际结合，清楚介绍每一个统计原理理论后，再通过具体实例分析和巩固统计学的基本原理和基本方法，注重培养学生分析实际问题和解决实际问题的能力，因此这类教材比较适合现在生物科学等本科专业的使用。但这类生物统计学教材由于不涉及统计软件的内容，也存在一定的不足。如果教师在授课过程中未涉及一些统计软件的介绍和使用，那么即使学生完全掌握了相关的统计原理和方法，学生在复杂的试验设计及庞大的数据面前可能也会束手无策，即使会计算，在复杂及庞大的数据计算中也可能会算错，因此可能会得出相反的结论。第二大类统计教材完全是统计软件的介绍和使用，如Excel软件、SAS统计软件、SPSS统计软件、DPS统计软件、R统计软件等的介绍和使用。生物科学、技术等飞速发展的今天，这类统计软件发挥了很大的优势，给科技工作者带来了极大的方便。但这类教材也存在一定的不足，它只注重统计过程的运算和统计，没有统计原理的介绍，因此对没有相关统计学知识或统计学基础较差的学生或老师来说，即使按照教材上的步骤计算出相应的结果，但也不知道具体的含义，也不知道怎么分析。因此这类教材不适合大学本科生的教学。另外，这两大类教材要么只注重数理统计方法的讲授，要么只重视统计软件的使用，而忽视了统计学中的数理统计分析方法是建立在正确的试验设计以及所获数据资料准确的基础上才能发挥正确的作用，这是这两大类生物统计学教材共同存在的不足之处。因此，目前市场上还未见有统计学理论与实际结合，试验设计与统计原理相结合，统计软件与统计学原理相结合的较为完善的生物统计学教材。笔者认为这类生物统计学教材是当前生物科学专业、生物技术专业、生物工程专业、农学专业、医学专业、食品专业等本科专业较为适合的教材。

2.生物统计学与高等数学方面。①生物统计学与高等数学开课时间上的不一致性。国内许多高等学校生物科学等本科专业的培养方案中都把高等数学课程作为一门必修的基础课，学生通过对该门课程的学习，系统获得函数、极限、连续、导数、微积分及常微分方程等基础知识，它为后续课程的学习和解决实际问题提供必不可少的数学基础知识及常用的数学方法。而且，通过各个知识点的学习，逐步培养学生具有较为熟练的基本运算能力和自学能力，综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力。更重要的是，高等数学课程是学习生物统计学的关键，生物统计学中的许多原理和方法都需要高等数学中相应的知识作为基础。②生物统计学与高等数学教学上的脱节性。高等数学课程作为生物科学本科专业一门必修的基础课，各高校均认识到它在生物科学本科专业中的重要性。但长期以来，高等数学和生物统计学均作为两名独立的课程开设，一般情况下，高等数学课程由数学专业教师讲授，由于数学专业的教师没有生物学专业的相关知识，不清楚生物统计学课程的知识体系，只注重数学知识的推导、讲授。因此所讲授的知识内容之间通常存在许多不衔之处，形成了不利于生物统计学课程教学的知识的断层。同样，这也是生物统计学中教师难教，学生难学、难懂、难用的原因之一。

3.生物统计学教师知识结构和科研能力方面。常言道，学生需要一滴水，教师至少要有一桶水。生物统计学的教学，相对于其他课程而言，对教师的要求更高，不仅要求教师要有一定的数学知识，较为渊博的统计学知识，还要求教师要有较强的科研能力。教师只有具备一定的数学知识和渊博的统计学知识，才能很好把握生物统计学相关原理、理论、统计分析方法等。具备较强的科研能力，才能很好将生物统计学相关原理、理论、统计分析方法与实际相结合，才能很好地进行案例教学。4.考试制度方面。考试制度在高等教育中占有非常重要的地位，考试是教学质量评价的一项重要指标，它既是对教师教学质量的反映，也是对学生学习效果的检验。考试制度是否合理

，决定着教学质量的好坏以及学生学习积极性是否能得到最大限度地调动[16]。但是现阶段我国许多高校的考试制度较为死板，缺乏合理性和灵活性。如在学期期末考试中规定一定数量的题型，当然，这种考试制度对于规范考试是必须的，但是应该根据具体课程而定，而不能一概而论。就生物统计学课程而言，如果规定一定数量的考试题型（比如四种题型），那么教师只能根据考试规定勉为其难考虑四种题型。比如说名词解释、填空、问答、计算这四种题型。很明显，这种考试方式只是较为死板的考试，不能真证体现生物统计学课程的本质，不能很好考察学生对生物统计学原理的掌握及运用。

三、生物统计学教学策略

针对目前生物统计学存在的问题，笔者根据自己近十年的生物统计学教学实践，就如何提高生物统计学的课堂教学效果，提出如下建议。

1.选择合适的教材并优化教学内容。教材是教学最基本的工具，选择适合的生物统计学教材，能够保证教学过程的顺利进行，并能提高教学质量。针对目前市场上的不同种类教材，结合学生的实际，选择统计学理论与实际相结合，试验设计与统计原理相结合，统计软件与统计学原理相结合的生物统计学教材进行教学较为合适。据笔者过去的教学实践，该课程授课内容不宜过多和过深，授课内容过多学生精力会分散，分不清重点，而过深则影响学生的接受效果[17]。因此应根据学生实际优化教学内容，坚持以试验研究实例为线索，以科学的试验研究方法为主线，理论原理和实际例子相结合，从试验研究的选题和设计、试验方案的制定和实施、试验数据的收集和整理到试验数据的统计分析，最后做出科学的推断等，尽可能把抽象的统计学概念和原理转变为具体的实例，提高学生的学习兴趣，使其更好地理解和掌握所学的课程内容[7]。很好激发学生学习生物统计学课程的兴趣，从而更好地提高教学效果和教学质量。

2.处理好高等数学和生物统计学的关系。高等数学作为生物科学本科专业的基础课，是学习生物统计学的关键。一方面，高等数学一般在第一学年开设，因此生物统计学安排在第二学年开设为宜，这样能避免高等数学和生物统计学课程开设在时间上形成的断层，有利于学生对生物统计学的学习。另一方面，高等数学和生物统计学不应分别让不同专业的教师讲授，而均应由生物学专业教师讲授，因为生物学专业的教师清楚生物统计学课程的知识体系，在讲授高等数学时，能够根据生物统计学的相关原理和内容，优化高等数学的教学内容，有侧重点进行知识的讲授。从而能避免生物统计学与高等数学教学在知识上的脱节性，也有利于学生对生物统计学的学习。

3.提高自身知识结构和科研能力，注重案例教学。生物统计学教材大多理论性强，内容枯燥，容易使学生产生厌烦感。照本宣科的传统授课方法，更会使学生失去兴趣，对于培养学生的独立思考能力和创造能力十分不利。在现代教学中，教师既是知识的传授者，也是教学活动的组织者，在教学过程中起到关键的作用，教师知识水平的高低直接影响学生的学习效果[18]。因此教师应不断加强对生物统计学基本原理、基本理论和基本方法的学习与实践。另外，教师还应不断加强自身的科研能力，在教学过程中将自己的科研工作或生产实践案例贯穿到教学中，以自身科研实例辅助教学，增加学生的学习兴趣，培养学生的统计学思维以及对统计学的实际应用能力。

4.加强试验设计的教学和实践。试验设计又称为实验设计，它以概率论和数理统计的原理和方法为理论基础，科学地、经济地设计研究方案的一项技术。一个良好的试验设计，可以用最少的实验次数，得到足够的实验数据，从而能减少人力、物力和财力的投入[6]。由于生物统计学理论性和实践性较强，且涉及大量的数学公式、抽象的概念和复杂的内容。因此在生物统计学的教学中应充分调动学生学习的主动性，加强学生对生物统计学原理、知识的理解和综合运用，强化学生综合试验设计的锻炼及其应用。提高学生利用统计原理、方法分析和解决实际问题的能力。生物统计学教学中，一方面，教师应该有渊博的统计学知识及其丰富的科研经历，另一方面，应让学生走出教室，加强实践，使学生不但能够掌握统计分析的原理和方法，而且可以解决一些生产中的实际问题，真正达到生物统计学教学的目的。

统计学论文范文篇3

统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

2统计学中的几种统计思想

2.1统计思想的形成

统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

2.2比较常用的几种统计思想

所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

2.2.1均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.2.2变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

2.2.3估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

2.2.4相关思想

事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

2.2.5拟合思想

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

2.2.6检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

2.3统计思想的特点

作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

3对统计思想的一些思考3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

3.2要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

【论文关键词】统计学；统计思想；认识

【论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。

参考文献:

[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

统计学论文范文篇4

【

1关于统计学

统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

2统计学中的几种统计思想

2.1统计思想的形成

统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

2.2比较常用的几种统计思想

所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

2.2.1均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.2.2变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

2.2.3估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

2.2.4相关思想

事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

2.2.5拟合思想

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

2.2.6检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

2.3统计思想的特点

作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

3对统计思想的一些思考

3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

3.2要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。

参考文献:

[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

统计学论文范文篇5

【论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。

一、关于统计学

统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

二、统计学中的几种统计思想

2.1统计思想的形成

统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

2.2比较常用的几种统计思想

所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

2.2.1均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.2.2变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

2.2.3估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

2.2.4相关思想

事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

2.2.5拟合思想

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

2.2.6检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

2.3统计思想的特点

作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。公务员之家

三、对统计思想的一些思考

3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

3.2要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

参考文献:

[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

统计学论文范文篇6

众所周知，医学是理论性、实践性很强的学科。医学统计学更是一门既有复杂理论知识，又有丰富应用技巧的医学专业基础课程。它是科研设计、资料的搜集、整理和分析的灵魂，应用于居民健康状况评价、医疗卫生实践和医学科研，涉及基础医学、临床医学、预防医学等多学科领域。其教学内容贯穿于研究设计到论文撰写的全过程。如何适应新形势，迅速推广医学统计学的基础知识，在满足医学科研需要的同时实现医学统计学的自身发展，是医学统计教育面临的重要课题。我国医学统计教育面临的主要问题是：①教学对象的数学基础普遍较差，教学手段落后。②医学研究进一步向宏观和微观发展，信息数据更加复杂化、多元化和大数量化。我们利用多媒体计算机辅助教学CAI系统具备较好的独立性、可参与性与知识的全面、系统性，以及多媒体组合的高效性等诸多优点，解决了上述问题。利用多媒体技术，我们可以让学生做到“所学即所见、所闻即所学”，适当拓宽内容的深度和广度，提高灵活性，大大增强学生的参与感和实践能力，以创造传统教学手段所达不到的效果。同时，还可利用计算机对学生的学习进行评估并决定进度，实现因材施教。

进入21世纪以后，信息技术飞速发展，现代统计工具从计算器发展到计算机为主，能应用相关的统计软件处理医学科研数据已成为必备的能力。否则，一方面有人不懂得选用正确的统计方法，使大量的信息和统计数据得不到有效的利用；另一方面又盲目使用计算机和统计软件，不管是什么研究类型的数据都简单地交给计算机处理，用计算机取代统计，势必造成大量统计方法的滥用和误用。医学研究的许多数据关系到病人的治疗、转归，甚至生死，统计方法的误用会导致严重的论理问题。我们利用计算机、统计软件、多媒体教学课件相结合，使课堂教学摆脱大量的繁琐演算的束缚，在单位时间内讲授的信息量将会大幅度增加。统计学教学不再是数据的罗列和公式的堆砌，而是研究设计的艺术和数据表达的艺术，并使学生体会到统计思维和推理的乐趣。

近年来我们进行了一些改革措施，取得了相应的成果，现总结如下：

一、积极申报院级教学研究立项的课题：

(1)医学统计学多媒体CAI教学系统的研究和应用（2001年）

(2)医学研究生统计学课程教学模式的改革（2002年）

(3)《心理统计学》多媒体课件的制作及题库的构建（2004年）

另外开了《医学科研数据管理与统计分析》选修课

二、进行了一系列的教学改革措施：

(1)教学内容上所进行的改革，具体做到了“四增三减”：减少了目前已无必要讲授的详细手工计算步骤与技巧；减少了复杂的公式推导，改为公式内涵的剖析；减少了部分浅显内容，改为自学或课堂讨论；增加了“实验设计和调查设计”；增加了“医学统计学软件使用”；增加了“多元统计分析”；增加了“医学统计应用错误的诊断”。

(2)在教学手段上进行了以下几方面的改革：建立了医学统计学多媒体CAI教学系统；开设了统计学电脑实验课；开设了“医学统计应用错误的诊断”讨论课。

(3)在考试内容和形式上的改革：着重考核医学统计学综合分析能力以及正确应用统计方法和纠正错误能力。不考死记硬背、公式和定理。

三、发表相关论文：

(1)医学科研论文中t检验误用分析皖南医学院学报2002，21（2）

(2)医学科研论文中x2检验误用分析皖南医学院学报（论文待发表）

(3)皖南地区中学生伤害危险因素的病例对照研究，中华流行病学杂志，2003，24(7)

(4)胆石病病因的临床流行病学研究现代预防医学2001，28（4）

四、编写的教材：

(1)《医学科研方法与临床流行病学》（2003.8，安徽大学出版社）

(2)《预防医学》（第2版）（2003.8，人民军医出版社）

(3)《心理统计学》（2004.8，安徽大学出版社与北京科学技术出版社）

(4)《心理评估学》（2004.5，安徽大学出版社与北京科学技术出版社）

(5)《卫生统计学实习指导》（2003.10，安徽大学出版社）

(6)《流行病学实习指导》（2002.8，中国科学技术大学出版社）

五、成果创新点：

(1)将统计学软件、多媒体教学模式首次引入我院医学统计学教学之中；

(2)将统计思维和科研创造性实践相结合，注重学生科研能力的培养；

(3)改革了医学统计学的教学内容、教学手段、考试方法；

(4)首次在我院学生中开设“医学科研统计应用错误的诊断”讨论形式的教学模式

(5)特别注重教师主导作用与学生能动性统一

(6)编写“医学统计学”相关教材

六、成果应用情况：

(1)已经将改革的内容应用于我院专科生、本科生和硕士生的“医学统计学”；

(2)在本科生和硕士生的教学手段上采用“多媒体CAI教学”模式；

(3)在考试内容已作了相应的改革；

统计学论文范文篇7

医学统计学常用三种类型的资料：计量资料、计数资料、等级资料。计量资料是指通过度量衡的方法，测量每一个观察单位的某项研究指标的量的大小等一系列数据资料，如身高（cm）、体重（kg）、血压（mmHg）等。计数资料是指将全体观测单位按某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。如性别、血型、职业等。等级资料是介于计量资料和计数资料间的一种资料，通过半定量的方法测量得到。如临床疗效、癌症分期等。医学论文中常用的统计学方法有计量资料用t检验、方差分析，计数资料常用卡方检验、确切概率法等，等级资料常用秩和检验、Ridit分析等。当然，有些资料可以相互转换，数量变量可以转换成等级资料，等级资料可以转换成计量资料。那么医学论文中统计学方法使用情况如何呢？王倩等人研究了五种中华医学会系列杂志论著中十年来统计学的应用状况，结果表明，1995年发表的论著较1985年有显著进步，文章中统计分析的使用率从40%上升到60%，使用了更多较复杂的统计分析方法；t检验和联列表分析均为最常用的统计分析方法。最近几年调查显示，近5年国内不同医学核心期刊的统计学使用情况中，t检验占25.9%、方差分析占10%、卡方检验占21%、Fisher概率占1.1%、秩和检验占2.1%、Ridit分析占1.1%。滕洪松等对山东省医学院校学报论著中统计学方法应用状况调查发现，常用的方法是t检验、χ2检验、相关分析和方差分析。许小幸等对2005年1月至2009年12月《临床儿科杂志》共发表的776篇论著统计学使用情况调查发现，方法中提到统计学分析者占73％～85％，实际使用者占87％～90％，两种方法的使用比和多因素分析的使用比在2008～2009年有所上升。而赖娟等人对国内有较高水平两种中华临床医学杂志（《中华心血管杂志》《中华消化杂志》）2005—2006年发表的643篇论著中统计学方法的使用情况进行调查，统计学方法的使用率为86.5%，正确率为82.7%，t检验和列联表分析为常见的统计学方法。认为统计分析方法的使用率和正确率均有明显提高，方法更加多元化，但统计学方法的未用、误用现象仍然存在。

二、常见的统计学错误类型

统计学是衡量统计研究设计是否严谨、资料收集和表达是否正确、统计分析方法选用是否合理、计算和结果解释是否准确的方法。正确应用医学统计学方法是保证论文科学性的主要环节。然而很多调查显示作者正确使用统计学的状况并不乐观，很多作者（特别是临床一线的作者）对统计学知识了解不够，不能正确使用统计学方法，导致论文中统计学的错误较多。有些是科研设计错误；有些是统计方法描述不清，结论欠科学，或统计检验方法应用不正确；还有些则是统计表图不规范。王倩等人调查显示，最常见的问题是文章中仅有P值而所用统计方法不明、用t检验代替方差分析进行多组间的比较。滕洪松等的调查也表明，较常见的统计问题有：只写P值而未注明所用统计学方法，用t检验代替方差分析进行多组均数间的比较，等级资料比较用χ2检验等。沈进等人对8种医学期刊544篇论著的统计学应用情况进行分析，发现136篇论著中有明显的统计学错误，错误率为25.00%。主要错误类型及构成依次为：资料处理方法不当占61.76%，图表错误占14.71%，未作统计学处理占8.82%，率、比混淆占8.82%，其他错误占5.88%。章新生等辨析医学稿件中常见统计学方法误用情况包括两大类，χ2检验的常见误用类型有误用χ2检验替代秩和检验、误用χ2检验替代四格表确切概率法、误用χ2检验替代配对χ2检验、误用χ2检验处理相关性分析；而t检验的常见误用类型有误用两两t检验替代方差分析和q检验、误用t检验替代配对t检验，作者认为误用χ2检验主要是未结合实际情况和统计分析的目的来正确选用统计学方法；误用t检验主要是未充分理解研究资料是否满足参数检验的条件，以及不能正确判断计量资料所对应的实验设计类型。因此，作为科研工作者，应加强学习和掌握最基本统计学分析方法的概念和经典统计学方法的使用要求。另外，有学者对比中文、外文医学期刊论文各388篇在统计学方法使用上的差异，在10种统计学应用错误中，缺检验统计量、缺P值或P值不精确、配对t检验未给出差值的均数和标准差及生存分析未报告中位生存期，这4种错误中文论文的出错率显著高于外文文献。

三、统计学方法的选择

统计学论文范文篇8

国内外学术界对社会统计学的理解有广义和狭义之分，广义的社会统计学是包含经济统计在内的统计科学，狭义的社会统计与经济统计相对应，是与经济统计并存的概念。我国关于社会统计方面的研究已有二十几年的历史，从一开始就把它界定在狭义的社会统计学范围之内。国内统计学界对社会统计学的研究范围看法并不一致，主要有三种观点：一是社会统计学包括经济统计学内容以外的所有内容；二是包括经济统计学、科技统计学以外的其他内容；三是包括经济统计学、科技统计学、环境统计学以外的其他内容。上述三种观点也有一致性，就是把社会统计学从社会经济统计学中脱离出来。当然这并不意味着在具体研究中社会统计学要完全脱离经济统计学、科技统计学、环境统计学等其他学科，而是应结合这些学科的内容进行研究。中国的社会统计研究始于20世纪80年代，大致可分为三个阶段：第一阶段是20世纪80年代初期到1983年，以介绍国外社会指标的研究成果为主，并尝试开展我国的社会统计指标及其指标体系的研究；第二阶段自1983年至90年代初，这一阶段我国社会统计学研究发展迅速，出版了一批较为齐全的社会统计资料和统计学教材，并建立和完善了我国的社会统计指标体系；第三阶段自20世纪90年代初起，这个阶段中国社会统计的研究开始向综合评价的方向发展。国内对社会统计学的学科体系构建有两种观点。第一种观点是在教育统计、人口统计、卫生统计等专业统计的基础上发展起来的，是与经济统计学相对应的宏观性、综合性的统计学科。该学科内容主要是运用统计指标和统计方法研究社会各个领域的发展状况，属于特有的统计方法。以该观点为依据出版了一批教材，最具有代表性的是袁方教授主编的《社会统计学》（中国统计出版社，1988），教材共16章，内容主要包括导论、环境统计、人口统计、婚姻、家庭与计划生育统计、社会劳动资源统计、社会福利和社会保障统计、居民收入与消费统计等，由蒋萍主编的《社会统计学》（中国统计出版社，2001）基本上也体现了这种结构安排。这类教材内容特点主要有两个方面：一是在每一章具体内容上均从宏观口径出发研究社会发展的某一具体方面对社会发展的影响；二是专辟章节研究社会生活与社会发展的综合评价方法。通过本学科的教学使学生掌握社会统计方法，并以此为工具熟练描述与分析社会状况、社会发展和社会问题。第二种观点是社会统计学为人口统计学、教育统计学、卫生统计学、人民生活统计学等提供了一般的统计理论和方法，属于一般统计方法。代表这一观点的教材有张彦主编的《社会统计学》（高等教育出版社，2005），主要内容包括导论、社会统计资料的收集、社会统计资料的整理、集中趋势测量法、离中趋势测量法、概率与概率分布等；卢淑华《社会统计学》（北京大学出版社，1997）体现了这种结构安排。上述社会统计学的内容实际上是财经类高校统计学专业的专业基础课《统计学》中描述统计和推断统计的主要内容。蒋萍等学者认为，持第二种观点的社会统计学学科内容与《统计学》内容相似，统计学专业的学生在此基础上再学习一门同类的社会统计学势必会造成重复，也没有必要，社会统计学应从宏观角度、更高层次上研究社会发展状况，它是一门特有的统计方法论，而不是通用统计方法论。笔者赞同这一说法。因此本文讨论的社会统计学是第一种观点。

二、社会统计学教学思考

（一）正确理解和把握社会统计学教材的结构安排

基于特有的统计方法论的社会统计学教材的结构安排基本上是在教材前面的章节中每章介绍一个社会领域，主要从不同角度利用专门的指标描述该社会领域的发展状况，在教材后面的章节主要是从社会发展的不同领域出发构建社会发展综合指标体系及介绍综合评价方法，也就是对前面章节各个领域知识的综合。因此授课时每章内容可以按照“指标→指标体系→指标体系综合评价”这样的思路讲解，既先弄清某一社会领域（如人口、社会生活、教育、卫生等）应从哪些方面（如发展水平、规模、结构等）评价，哪些方面使用哪些指标合适，然后再综合各个方面的指标建立该社会领域构建指标体系，学会建立各领域指标体系后，再把社会发展各个领域综合起来建立全社会综合评价指标体系，并利用一定的综合评价方法对指标体系进行综合评价。这样从指标介绍到指标体系的建立，内容循序渐进，既可以引导学生加深对社会统计学课程框架体系的理解，更易于理解和把握教学内容。

（二）开展多种形式的案例教学

社会统计学课程与现实生活结合非常紧密，研究和运用案例教学方法是社会统计学课程的主要特色，案例教学法也应该成为本课程的常规教学方法，并形成一套较为成熟的体系。教师在教学实践中也应不断探索多种案例教学法。

1.认知性案例教学法

初次接触社会统计学课程的学生，往往会被社会统计学中描述各领域发展状况的大量的指标信息量冲击得不知所措，如果照本宣科地讲述课本的内容，大量的指标罗列会使学生觉得这门课枯燥无味，很容易产生厌烦情绪。因此，有必要为学生增添认知性案例教学，即在教学过程中结合教学内容讲述中国社会经济发展某一方面的实例，以说明在哪些领域应使用哪些指标和评价方法。实例可以使用中国知网提供的优秀的相关期刊论文。讲述内容主要形式有两种：一种是演绎法，即首先讲清分析某一领域应从哪些方面着手分析，应使用哪些指标分析，然后再用分析该领域发展状况的期刊论文加以说明解释；另一种是归纳法，即先选择若干篇反映某一社会领域发展状况的期刊论文，在课堂上通过对论文的分析总结出基本原理和指标运用，这种教学方法既能帮助学生正确理解和消化教学内容，增强感性认识，提高学习兴趣，也可以通过对优秀的期刊论文的分析和学习，教会学生如何查阅相关文献及写作科研小论文。

2.实际调研案例教学法

为配合某部分理论知识的运用，可以带领学生对某一社会领域的发展状况进行有目的的实地调查，如可以对当地农村或城镇居民的生活水平进行调研，从设计调查方案到调查报告的撰写，把课堂教学教授的内容灵活运用进去，取得所需要的资料，并整理成案例；通过对案例的分析，找出发展中存在的问题及原因，提出对策；最后，根据讨论所得出的结论，写出调查报告。这样可以使学生掌握对社会发展状况进行调查研究的一系列程序，培养和提高学生观察、综合分析、处理问题的能力，促使学生走理论联系实际的道路。

（三）提倡网络教学

社会统计学课程非常适合采用多媒体教学。采用多媒体教学，可以充分利用网络资源。高校校园网发达，多数教室为多媒体教室，学校图书馆馆藏电子资源、数字资源，以及国家统计局网站、中国统计教育培训网等网络资源为本课程的教学提供了必要的网络教学平台。这些电子信息资源和信息技术的引进和开发利用拓展了教学信息量、丰富了教学内容，也提高了教学运行的效率、增加了教师与学生间的互动交流，如利用国家统计局的网站中的国民经济和社会发展统计数据和资料，结合教材中的相关章节进行讲解。这样教师在授课过程中，可以不拘泥于教材，通过对网络资源中提供的我国最新社会经济发展状况的分析，使学生不断接触描述各个社会领域发展状况的主要指标，既提高了学生学习该课程的兴趣，掌握了社会统计学的主要内容，也了解了当前我国社会经济运行发展的实际状况。

(四)改革考核方法

统计学论文范文篇9

关键词：统计学；医学；科研；论文；问题

医学统计学是现代医学研究的重要方法和技术手段，是医学科研论文中不可或缺的部分，其应用水平直接影响科研成果的质量[1]。医学科研人员在撰写论文时若未能仔细钻研流行病学和卫生统计学等专业知识，或未咨询专业统计学研究人员，盲目套用统计学方法，往往会造成应用统计学方法及处理数据时出现错误，如变量选择和纳入、模型选择、结果描述等错用情况发生。在医学研究设计、数据收集、数据整理、结果解释和表达等环节均有可能存在统计学应用不当的问题[2‐5]。就已发表的医学科技论文来看，研究设计环节中存在的问题在审稿时比较容易被识别，且大部分存在科研设计缺陷的论文在审稿阶段已滤除，而运用统计学方法分析资料，应用统计学软件实现数据管理和分析，正确解释和表达统计分析结果等问题则往往比较隐蔽，这部分问题在进入编辑修稿阶段才显现。编辑修稿阶段是论文出版前的最后质量控制环节，编辑对论文统计学问题的审核把关起着至关重要的作用，因此，需要期刊编辑具有过硬的专业知识、严谨的治学态度及高度的责任心处理遗留错误，特别是有些疑难问题往往需要专业统计学人员介入进行判断。已有调查显示，1990年—2003年发表在NEnglJMed、JAMA和Lancet三大顶尖医学杂志上且引用次数超过1000次的文献中，有近1/3的文献存在统计学问题[6‐7]。可见统计学误用、错用问题在医学期刊中相对较多。因此，对于医学期刊社而言，强调在论文审稿阶段邀请统计专业审稿专家进行统计方面把关十分重要。现就医学论文中常见的统计学问题及可能的避免方法分析如下，以飨同道共勉。

1描述性分析时存在的统计学问题

定量资料中的连续性资料一般采用集中趋势加离散趋势形式描述，例如均数±标准差（x±s）及中位数（四分位数间距）。目前，绝大部分文献统计描述都以均数±标准差形式进行，研究者往往未检验所研究指标数据的正态性，而理所应当地将数据以正态方式进行呈现，忽略了非正态分布数据应当采用中位数（四分位数间距）的形式来描述比较妥当，这样的错误使用可能会让读者对数据总体分布造成错误判断。此外，某些研究中研究者会采用均数±标准误进行统计描述。一方面，可能是因为研究者对标准误和标准差的具体含义辨识不准确，样本标准差是用来描述正态分布数据离散程度的统计量，是将方差开平方即得到的标准差；而样本标准误是指样本均数的标准差，是一个统计推断的指标，用于将统计量推断到总体参数。另一方面，由于样本标准误一般比标准差小，出于使研究结果看上去更具优势考虑，研究者会使用标准误代替标准差。

2统计分析方法不满足假设条件

2.1不满足参数检验的数据采用了参数检验方法

2.1.1不满足正态性在进行两组或多组定量资料参数检验时，相比于独立性和方差齐性，数据正态性往往容易被忽视。首先需注意，独立样本t检验或方差分析对正态分布的要求有一定耐性。如果原数据或经变换后数据不是严重地偏离正态分布，且样本量比较大，仍可以采用参数检验方法。但如果原数据或经变换后数据偏态严重，且样本量不大，不建议使用参数检验方法，推荐采用非参数检验对数据进行统计分析。但当样本量很大时（如>200），即使呈两点分布或指数分布，其样本t统计量也近似服从正态分布[8]。在这种情况下，选用参数检验或非参数检验均可。2.1.2重复测量数据对于重复测量数据的分析方法，大部分科研工作者首先想到的是重复测量方差分析[9],其具有结果呈现形式简单、易于解释的优点，但其前提条件相对较多且通常不易满足。比如需要平衡数据，这就要求所有观测不能有缺失值，否则相应的观测对象需要被删除。此外，重复测量方差分析还要求相应变量之间的等相关性以及资料的球形对称性（可以理解为复杂情况下的方差齐性），若这些条件不满足，参数检验的方法将不再适用，只能采用边际多层模型或线性混合模型等进行分析。

2.2不满足卡方检验条件的数据采用了卡方检验

两独立样本四格表资料的卡方检验要求总例数n≥40且理论频数T≥5[10]。若n≥40，且T为1~<5，采用连续校正的卡方或Fisher精确概率法进行检验；若n<40或T<1，则采用Fisher精确概率法进行检验。配对四格表资料卡方检验要求不一致对子b+c≥40，否则采用校正卡方检验。R×C表资料卡方检验中要求不宜有1/5以上的格子T<5，不宜有格子T<1，否则需采用Fisher精确概率法进行统计分析。

2.3不满足线性回归条件的数据采用了线性回归分析

线性回归模型的前提条件包括线性、独立性、正态性和方差齐性。其中，线性是指因变量的总体平均值与自变量呈线性关系。可以通过绘制散点图判断回归关系是否成立[11]。独立性是指任意2条记录互相独立。正态性是指模型的误差项需服从正态分布（等价于当自变量X为定值时因变量Y也呈正态分布），而在样本量较大时可以忽略正态性要求。方差齐性是指在自变量X的取值范围内，不论X取什么值，Y都具有相同的方差，等价于残差的方差齐性。需要注意的是，线性、正态性和方差齐性通常通过绘制散点图或正态概率图等即可快速判断，但独立性往往容易被研究人员忽视，即纳入分析的研究对象不应有多条记录，如果有部分研究对象有多条记录，则应只保留一条记录，否则不能采用线性回归模型进行分析，只能改用混合效应模型进行分析。同时，还需注意，如果是多因素回归分析，则上述线性、正态性和方差齐性的条件应在各变量和因变量之间均得以满足。

3结果阐释时存在的问题

3.1受制于P值，未按常用界值对数据进行划分

在进行多元回归分析之前，比较可取的是先进行单因素回归分析。如某单因素为连续型变量，且已知其为结局变量的危险因素可能性较大，若将其直接纳入模型进行单因素回归分析，则可能发现其回归系数β无统计学意义（P>0.05），这时某些研究者可能会采用将连续型变量分类的方式以获得较好结果，可能为得到较小的P值而未采用常用的有意义界值进行划分，如在研究血压对某种慢性病的影响时，未按照临床定义的高血压界定值对血压值进行分类，而是以在数据分析时获得最小P值为目标取最佳截断值进行分析，这种方法会使结果产生较大偏倚。因此，在实际运用时应尽量按照临床上常用分类标准对连续型变量进行分类。

3.2对没有统计学意义的结果进行过分阐释

医学研究中常常会获得P>0.05的结果，此时若以α=0.05为检验水准则表示结果不能拒绝H0假设，但也不能下结论说H0成立[12]。如研究某因素与阿尔兹海默病间的关系时，通过多因素回归分析发现回归系数的P>0.05，此时可以认为这个回归结果不具有统计学意义，但在结果讨论中不能以此下结论认为该因素与阿尔兹海默病无关，甚至以此来推翻之前的研究结论。因为在假设检验中，利用反证法思想是以假设H0成立来进行推导，若能推导出原假设不成立的结果，则可以推翻原假设而证明H1成立，但如果推导出H0成立，则并不能做出任何判断，只能说明以目前结果尚不能拒绝H0，而后应该思考是否是因为实验样本量不够或是统计效能不够，以在将来进行进一步探究。

3.3有统计学意义的结果不一定有实际临床意义

临床实践中，两组或多组差异有统计学意义不一定说明差异具有临床意义，判断是否具有实际临床意义需要结合研究背景和相关临床专业知识[13]。最经典的例子是研究某种降压药的降压效果。临床上一般认为要使血压降低10mmHg（1mmHg=0.133kPa）以上才能认为具有临床意义，而如果研究样本量较大，即使试验组和对照组间血压相差不到10mmHg，也非常有可能得到P<0.05的结果，从而得出该药具有好的临床应用价值这一不正确结论。再如，临床研究较重视病人生活质量评价，尤其对心理状况进行评价时一般采用相关量表进行测评，对量表测评结果进行统计学分析时得出有统计学意义（P<0.05），在分析时直接推断出某干预方法比另一种方法更有效，而未考虑研究对象干预前水平，可能造成研究结论科学性不足。因此，在进行相关疗效评价时，不能仅依据结果是否有统计学意义，生物学意义才是最重要的。

3.4在不直接进行比较的情况下判断两组治疗效果

优劣干预在试验条件或试验组中产生了显著效果，而相应的效果在对照条件或对照组中不显著，研究人员有时会提出试验组效果比对照组效果要好[14]。这种错误推断很常见。如观察A药和B药的治疗效果，采用自身前后配对设计，得到的结果是A药治疗前后配对t检验差异有统计学意义（P<0.05），而B药治疗前后差异没有统计学意义（P>0.05）。此时，只能下“A药在其受试者中观察到显著药效，而B药在其受试者中未观察到显著药效”的结论,但不能就此认为A药治疗效果优于B药。要了解两组治疗效果的差异，需要按非配对t检验对两组进行直接比较。另外，还有一种情况，即在进行多组均值或率的比较时，如果已知A组效应优于B组（P<0.05），而B组效应和C组效应差异无统计学意义（P>0.05），此时不能按照数学逻辑进行推导，得出“A组效应同样优于C组”的错误结论。正确做法应当是将A组和C组直接进行比较。

4可能避免统计学错误的方法及建议

4.1根据研究目的选择适宜的统计分析方法

统计学方法的运用需要考虑其前提条件[15‐16]。若在实际应用过程中忽视了这些条件，所得出的结果往往可能也是错误的。所以在应用模型及检验方法时需要特别注意其应用条件。参数检验及大部分模型多要求正态性及独立性[17]。在应用前需对数据进行正态性检验，若不满足正态性，可以考虑通过对数转换、平方根转换及平方根反正弦变换等方法使数据转换成正态以满足应用条件。若无法转换为正态性数据则可采用秩转换的非参数检验方法。而在卡方检验中，若不满足适用条件可考虑采用合适的合并方法[18]。

4.2切勿过分受制于P值P值是最常用的统计指标

[19‐20]，科研设计通常会利用P值得出结论，但若过分关注P值，依据P值处理数据或进行相关结果解释，有时会得出不恰当或错误结论。P值小于既定检验水准不等同于该项结果就具有临床或者实际意义。同理，P值大于检验水准也并不能说明该项结果无效。在实际数据分析及结果解释时应客观分析而不是受制于P值，目前，越来越多地提倡用效应值加95%置信区间来表达结果[20]，这样既能进行结果比较，也可以观察到是否具有临床实际指导意义。

4.3科学地解释统计结果

不同研究设计类型要求的统计方法不同，结果解释存在一定差异，这是一个在实际工作中常被忽略但却至关重要的问题。首先，需正确理解假设检验结果。“差异有统计学意义”并不意味着在医学专业上就是“重要”的。相关系数的假设检验只能说明相关关系是否有统计学意义，既不能说明相关关系是否密切，也不能说明相关关系是否具有医学专业上的某种意义。其次，需正确解释不同研究类型数据分析结果。观察性研究本身已经决定了研究结论的局限性；实验性研究能够较好地控制各种混杂因素，对于严谨设计的实验性研究，结论通常较为可靠，但要注意临床试验对象是人时，存在诸多心理（如安慰剂效应和霍桑效应）以及伦理问题的局限，下结论时需特别谨慎。最后，需正确解释不同单位数据分析结果。对于研究对象基于学校、单位或地区等水平的汇总数据所进行的分析，如果在个人水平上下结论，就需特别严谨，注意因果推论时的逻辑性和正确性。

5小结

统计学论文范文篇10

关键词：课程认知；认知差异；统计学；课程改革

课程认知是对课程的总体认识和感受，是学生学习课程和老师教授课程的基础。因此，准确的课程认知、全面了解学生的课程认知差异对提高学习效率和教学效果具有重要的意义，这也已经引起国内外学者对认知与教学、学习问题的广泛关注和深入研究。国外对于认知与教学、认识与学习问题的研究主要是从心理学的视角研究教学任务、教学原则、教学方法以及个人学习行为等问题。比如，认知主义学习理论、认知主义教学理论。国内学者对于此问题的研究主要是把认知理论与教学设计结合进行探讨。比如，毛景焕（2000）从认知结构理论探讨了教学设计的原理；王艳萍（2004）、王旭红（2008）等人运用情景认知理论研究双语教学、英语教学；王文智（2009）、赵立影（2010）基于认知负荷理论分析多媒体教学、复杂学习中各种教学策略。但是，目前国内外专门就学生认知差异与课程教学的相关研究并不太多。从国内研究成果来看，对于此问题的研究主要从以下几个方面展开：（1）总揽性研究，比如邱侠（2003）、林俊（2008）等分析了认知差异对教学的影响；（2）具体课程教学研究，比如王妍莉（2009）、成小明（2002）、程勤风（2005）等分别基于学生认知差异研究了信息化教学、政治理论课教学、双语教学。目前国内没有基于学生认知差异研究经济管理类专业课程教学的研究成果，更没有对数学、应用性较强的统计学进行教学研究，因此，本文从学生认知差异的角度研究统计学课程教学模式和方法的改革具有一定的创新。

1统计学课程认知表征

1.1统计学课程认知类型

根据统计学课程的内容特点以及学生的认知水平，我们可以把学生对统计学课程的认知类型分为以下四种类型：（1）学科认知。学科认知是指学生对学科特点、性质的认知，主要包括课程特点、课程用途和先导课程等认知，是对统计学总体概貌的初探。（2）能力认知。能力认知是指学生对课程学习预先储备能力的认知，主要包括能力基础、学习压力等认知，是在学习统计学课程之前对学生实际能力和目标能力的初始判断。（3）方法认知。方法认知是学生对课程学习方法和手段的认知，主要包括统计实践、软件操作等认知，是对统计学课程学习方法的初步认识。（4）效果认知。效果认知是指学生对课程教学质量、学习效果的认知，主要包括教学内容、教学方式、考核方式、教学工具、学习兴趣等认知，是在学习统计学课程后对教学满意度的评价。

1.2统计学认知共性与个性

本文主要从上述四个方面进行问卷设计和调查分析，力求全面、准确地了解学生对统计学课程的认知，为提高统计学教学质量提供现实依据。通过对学生课程认知的调查发现以下共性和个性特征：从统计学认知共性而言，统计学是一门基础应用科学，对以后学习、生活和工作有帮助。统计学课程需要有高等数学、概率论、经济学、计算机基础等预备知识，需要具备一定的逻辑思维能力、综合能力，这是学好统计学的关键因素。由于文科生数学基础不扎实，对统计学有恐惧感，压力较大。在学习过程中，绝大部分学生希望掌握统计调查方法、数据分析方法和软件运用。从统计学认知的个性而言，不同学生对统计学课程特点、课程用途认知模糊，差异度较大。对于学习统计学课程的能力基础，认知差异度比较大。不少学生认为逻辑思维能力、综合能力是学好统计学的关键能力，但也有少部分学生认为计算能力和记忆能力是关键。在学习过程中，知识点的理解难度、教学方式的需求、跟不上老师教学进度的原因、学习主动性以及课堂学习的专注时间，不同学生的认知差异显著。

2学生认知差异对教学的影响

2.1对教学着力点的影响

62.58%的学生认为回归分析是难以理解的内容；38.71%的学生认为参数估计难以理解；42.58%的学生认为时间序列分析是最难理解的内容。这说明数学推理和计算有关的知识点成为难点，这也是34.84%的学生因为数学基础不好而认为统计学难的原因。大部分学生认为统计调查方法、问卷设计、描述统计和回归分析对将来是有所帮助的。因此，知识点的理解难度、重要程度决定了教学的着力点和时间分配。

2.2对教学方式的影响

70.32%的学生认为课堂教学，师生互动能容易接受；50.32%的学生认为案例分析能容易接受新知识，而传统的教学方式，教师讲解的比重不足30%。这也为统计学教学指明了教学模式的方向。

2.3对教学设计的影响

60.87%的学生对统计学课程的学习有压力；33.55%的学生认为课程内容太难，教材看不懂；40%的学生因为上课听不懂而不愿学。这对深入浅出、由难化简、化解恐惧的教学设计提出了要求。

2.4对教学技巧的影响

50%的学生不会课后主动学习统计学，68.75%的学生因为不感兴趣无法专注听课而跟不上老师上课的进度，这也致使后续知识点越来越难以掌握。近90%的学生不能专注听完两节课。这也决定了教师要熟练运用教学技巧，活跃课堂气氛，调动学习兴趣方面下功夫。

2.5对教学模块的影响

在统计学学习中，76.67%的学生认为将统计学软件的介绍融入到统计学理论知识的教学过程中，把理论运用于实践的教学效果较好。因此，这为统计学教师的教学模块设计提供了现实依据，要注重软件操作，强调动手能力。

3提高统计学教学质量的对策

根据学生的课程认知，统计学教学要“抓住共性，突出个性”，通过多种方式提高教学质量和学习效果。

（1）准确把握重难点，合理分配时间。统计学教学应该根据学生的理解难点重点施教，并且在设计数学相关的统计学知识点时更倾向于对统计学基本思想、原理和逻辑思路的解析，更注重对统计学方法运用的讲解而不一味关注数学推理，降低学生的理解难度，提高数据分析能力。

（2）活跃课堂气氛，增强教学效果。教学风格幽默风趣，使课程具有感染力。通过课前歌曲播放、课中统计学视频播放使学生身心放松；讲课过程中教师始终精力充沛，富有激情；适当穿插有趣的故事、数据和案例，增强娱乐性，调动学生的学习兴趣和积极性。

（3）教学方法多样。教学方式和方法要灵活多样，才能显著提高教学效果。我们既坚持传统的采用多媒体的教学方式，也要适当运用小组讨论模式，辅之于课外练习、软件实践等多种教学方式。在教学活动中，正确运用师生互动，能有效调动师生双方的积极性，促使师生达到教与学的最佳状态。①因此，把理论知识与统计实践相结合、运用教学互动与案例分析结合的方法，尽量避免“填鸭式”、“满堂灌”的传统教学方法，深入浅出，由难化简地教授统计学，使学生克服恐惧心理，在放松的氛围中不仅能够较好地掌握理论知识，也能提高实践能力，取得了较好的教学效果。

（4）重视实践应用。传统的统计学教学偏向于理论知识的讲授，学生动手机会较少。我们要不仅在课堂上讲解统计学软件的应用，而且要为学生提供更多的实践操作、处理和分析数据的机会，强调学生“学完就能用”，提高学生数据处理能力。

（5）运用现代技术，建设网络交流平台。建设课程网页，把统计学电子书、教案、课件和参考资料等各种教学资源全部上网，供学生下载和阅读。建立题库和试卷自测系统，可以很方便地随时抽选各类题目，组成不同试卷，供考试和自测之用。为学生申请超大存储空间的网络云盘，把统计学相关学习资源上传到云盘，方便学生自主学习；学生也可以上传各类学习资源，充实网盘资源，共享学习资源，为师生构建开放式教学平台。运用微信公众号、QQ、邮箱，随时推送学习信息和资源，为学生提供随时随地自主学习的平台。

作者:李杰 单位:湖北民族学院经济与管理学院

参考文献:

[1]毛景焕,李蓓春.认知结构理论的教学设计原理初探[J].外国教育研究,2000(4).

[2]王艳萍.基于情境认知理论的双语教学策略研究[D].江西师范大学硕士学位论文,2004.

[3]王旭红.情境认知理论及其在教学中的应用[J].当代教育论坛(学科教育研究),2008(10).

[4]王文智.基于认知负荷理论的多媒体教学呈现原则探讨[J].远程教育杂志,2009(2).

[5]赵立影,吴庆麟.基于认知负荷理论的复杂学习教学设计[J].电化教育研究,2010(4).

[6]邱侠.学生的认知差异及其对教学工作的影响[J].重庆工商大学学报(社会科学版),2003(4).

[7]林俊.学生认知差异：有效教学的重要课程资源[J].教学与管理，2008(26).

[8]王妍莉,田健,王文君“.信息化教学设计”教学中师生认知差异分析[J].现代教育技术,2009(4).