統計學的論文范文

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第1篇

關鍵詞：統計學教學模式EXCEL

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.

[2]賈俊平.統計學[M].北京：中國人民大學出版社.2000.

第2篇

【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。

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).

[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).

第3篇

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。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。

二、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<50)的定量資料且方差齊的兩組數據之間的比較。其特點是在均方差不知道的情況下，可以檢驗樣本平均數的顯著性，大樣本(n≥50)采用u檢驗；多個樣本均數兩兩比較則用方差分析，如差異有統計學意義，可采用q檢驗；Dunnett檢驗則適用于多個實驗組與一個對照組均數的比較。定性資料中，表現為互不相容的類別或屬性，分為二分類和多類反應，如治療結果為顯著和好轉的人數等，該種資料可選用字檢驗，大樣本(n≥50)時采用u檢驗。如：患者的治療結果評定為痊愈、顯著有效、好轉、無效或死亡。該種資料可選用秩和檢驗或u檢驗。總之，不論論文中選用的是哪種統計學方法，都要計算出檢驗值，然后再根據統計量值來判定P值的大小，結論一般描述為“差異有(無)統計學意義”。

三、常見統計學方法的誤用分析及對策

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。

2.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<50)定量資料且方差齊的兩組數據之間的比較，而方差分析及q檢驗主要用于對多個樣本均數進行比較，幾種不同治療或處理方法等的同時比較。例如：在討論中、西以及中西醫結合治療急性腦血管病時，兩組患者的年齡、病程、病情嚴重程度等差別均無統計學意義，比較三組患者的一些指標變化。組間多重比較應用q檢驗，但文中作者采用的是t檢驗，對三組均數進行兩兩比較。這不僅造成了資料的利用率低，也增加了假陽性的概率，降低了試驗結果的可信度。

四、結論表述中的統計學應用