统计学的分析方法篇1
Statisticalandmachine
Learningapproachesfor
networkanalysis
2012，344p
Hardcover
iSBn9783527331833
m·德默等编
图形结构被用于计算机可以识别的结构信息时，对图形信息进行统计分析就成为可能。生物信息学、分子与系统生物学、理论物理、计算机科学、化学、工程等多个领域都在利用这一特点充分发挥计算机在分析和统计方面的优势。本书的一个重要特点就是将诸如图论、机器学习及统计数据分析之类的理论相互结合，形成一个新领域，以交叉学科的方式探索复杂网络。基因组、蛋白质，信号以及代谢组学数据的大规模生成使得复杂网络的构建成为可能，它为理解生理学以及病理学状态的分子基础提供了一个崭新的框架。网络和基于网络的方法用于生物学中以便表征基因组、遗传机理以及蛋白质信号。疾病被看作关键细胞网络的异常干扰。如今，在对诸如癌症、糖尿病等的复杂疾病的干预中，就使用网络理论来分析。
本书共有11章：1.重构及划分生物网络计算方法概论；2.复杂网络入门：度量、统计性质及模型；3.进化中的生物网络建模；4.内含动力学的生物网络的模块性配置；5.统计概算机对管理网络大规模因果推理的影响；6.加权频谱分布：网络结构分析的度量；7.进化中的随机二部图的结构；8.图形内核；9.用于早老性痴呆病的基于网络的信息协同分析；10.结构化数据中基于密度的集合枚举；11.采用加权图形内核的下位词析取。
本书第1主编是奥地利健康与生命大学生物信息学和转化研究所所长，他在生物信息学、系统生物学和应用离散数学领域130篇。他是wiley出版的《复杂疾病医学生物统计学》《复杂网络分析》和《微阵列数据分析》等书的合作编者。
本书可用作应用离散数学、生物信息学、模式识别、计算机科学专业跨学科研究生课程的补充读物，对于这些领域的研究人员和专业人员，也是一本有价值的参考书。
胡光华，退休高工
（原中国科学院物理学研究所）
统计学的分析方法篇2
[关键词]佛手多糖；微波法；提取工艺；统计分析
[中图分类号]R284.2[文献标识码]a[文章编号]1673-7210（2012）02（c）-0101-03
Determinationofoptimumprocessformicrowavemethodinextractionofbergamotpolysaccharideusingstatisticalanalyticalmethod
LiXin1JiYuezhi2LiChunjing2YUQian1
1.Departmentofpharmacy,China-JapanUnionHospitalofJilinUniversity,Jilinpronvince,Changchun130033,China;2.SchoolofBasicScience,ChangchunUniversityoftechnology,Jilinpronvince,Changchun130012,China
[abstract]objectivetodeterminetheoptimumprocessforthemicrowavemethodintheextractionofbergamotpolysaccharide.methodswiththebergamotpolysaccharidecontentastheindicator,andtheextractiontimes,extractiontime,extractionpowerandsolid-liquidratioasthefactors,thesingle-factortestwasusedtodeterminethefactorlevel,andthestatisticalanalyticalmethodwasusedtooptimizetheprocessforthemicrowavemethodintheextractionofbergamotpolysaccharide.Resultstheoptimumprocessdesignforthemicrowavemethodintheextractionofbergamotpolysaccharidewas:extractiontimeswas2,extractiontimewas8minutes,microwavepowerwas550wandsolid-liquidratiowas1∶20.Conclusionthismethodcanprovideareliablebasisfortheindustrialscaleproductionofbergamotpolysaccharides.
[Keywords]Bergamotpolysaccharide;microwavemethod;extractionprocess;Statisticalanalysis
佛手（bergamot）又名佛手柑，学名CitrusmedicaL.var.sarcodactylis（noot）Swingle，为芸香科柑桔属香橼的变种，长绿小乔木或灌木[1]，是传统的名贵中药，其花、叶和果实均可入药，在临床应用上具有悠久的历史。中医认为佛手具有舒肝理气、止咳化痰、和胃止痛等功效，常用于缓解胃腹胀痛和咳嗽气喘等症状。近年来研究发现，佛手多糖能提高机体免疫功能，在抗肿瘤和抗病毒方面具有广阔的应用前景[2]。因此，越来越引起人们的重视。
试验设计是考虑如何安排多因素多水平的试验，能合理而高效地获得所需要的试验数据，并用相应的方法分析这些数据，以确定哪些因素的影响是主要的，各因素用什么水平搭配起来对试验的指标是最佳的。试验设计在改进产品配方、降低原料和能源的消耗、提高产品的产量和质量等方面具有广泛的应用。本文以佛手多糖含量为指标，以提取次数、浸提时间、提取功率、料液比为因素，利用正交试验和方差分析方法，通过微波提取，对佛手多糖的提取工艺进行系统研究，确定最佳提取工艺，为合理利用和开发佛手药物资源提供科学依据。
1仪器与药品
仪器：U1901双光束紫外可见分光光度计（北京普析通用仪器有限公司），XH-200a型微波萃取仪（北京鸿鹄科技发展有限公司），电子天平（赛多利斯科学仪器北京有限公司）。
药品：佛手（长材公司），苯酚（开原化学试剂厂）、葡萄糖（中国药品生物制品检定所，批号：1108332200302，供含量测定用）、浓硫酸（胶州市富田化工有限公司）、乙醇（北京化工厂）等，均为分析纯试剂。
2方法与结果
2.1方法[3-5]
2.1.1佛手多糖的测定方法以葡萄糖为标准品，采用硫酸-苯酚比色法。
2.1.2佛手多糖样品液的制备精密称取1.0g干燥至恒重的佛手，分别用95%的乙醇和80%的乙醇回流脱脂除糖，置于微波萃取仪内加水提取，将提取液合并，定容于500mL容量瓶中，即得佛手多糖样品液。
2.1.3标准样品液的制备精密称取14.71mg恒重干燥的无水葡萄糖，放入100mL容量瓶中用水溶解，即得147.1μg/mL标准样品液。
2.1.4标准曲线的绘制精密吸取上述标准样品液0.2、0.4、0.6、0.8、1.0mL至10mL容量瓶中，依次加入1.8、1.6、1.4、1.2、1.0mL蒸馏水，再各加1.0mL6%苯酚试剂，混匀，精密加入5mL浓硫酸，振摇后放置5min，置沸水浴中加热15min，立即转入冷水浴中冷却至室温，以蒸馏水为空白，在490nm波长处测定吸光度，以浓度C为自变量，吸光度a为因变量，进行一元线性回归，得到标准曲线a=0.0408C+0.211，算得相关系数r=0.9985，可见两者有高度相关性。
2.1.5佛手多糖样品液的测定精密吸取佛手样品液1.0mL，按“2.1.4”项下标准曲线的绘制方法操作。
2.2单因素试验的结果
2.2.1提取次数对多糖得率的影响选择提取时间8min，提取功率550w，料液比1∶20，提取次数分别为1、2、3、4、5次，多糖得率结果见图1。
图1提取次数对多糖得率的影响
由图1可见，提取次数2次与3、4、5次相比，样品多糖得率相差不大，故选择2次。
2.2.2提取时间对多糖得率的影响提取次数2次，提取功率550w，料液比1∶20，提取时间分别为4、6、8、10、12min，多糖得率结果见图2。
图2提取时间对多糖得率的影响
由图2可见，当提取时间达到8min时，多糖得率达到最大。故选择提取时间8min。
2.2.3微波功率对多糖得率的影响提取次数2次，提取时间8min，料液比1∶20，提取功率分别为250、400、550、700、850w，多糖得率结果见图3。
图3微波功率对多糖得率的影响
由图3可见，当微波功率达到550w时，多糖得率达到最大值。故选择微波功率550w。
2.2.4料液比对多糖得率的影响提取次数2次，提取时间8min，微波功率550w，提取料液比分别为1∶5、1∶10、1∶15、1∶20、1∶25，多糖得率结果见图4。
由图4可见，当料液比为1∶20时，多糖得率达到最大值。故取料液比1∶20。
2.3佛手多糖提取条件的优化设计与统计分析
2.3.1佛手多糖提取条件的优化设计在单因素试验的基础上，以提取时间a（min）、提取功率B（w）和料液比C为因素，作三因素、三水平的正交试验。因素-水平的优化设计见表1。
2.3.2统计分析[6-7]
选用正交表L9（34），根据表1进行正交设计，取显著性水平α=0.05。实验结果见表2，方差分析见表3。
表2正交试验结果
表3方差分析
注：F0.05（2，2）=19.00
根据表6和表7，对其进行分析，结果如下：
①由RC＜Ra＜RB知，影响佛手多糖得率的因素排序为C＜a＜B，即影响力为微波功率＞提取时间＞料液比。
②由a：K1＜K3＜K2，B：K3＜K1＜K2，C：K3＜K1＜K2可知，最佳工艺条件是a2B2C2。
③在水平α=0.05下，F0.05（2，2）=19，由于Fa、FB、FC均小于19，所以3个因素对佛手多糖得率的影响均不显著。
综合上述分析结果表明，微波法佛手多糖的最佳工艺条件为浸提时间8min，微波功率550w，料液比1∶20。
3讨论
化学成分分析结果表明，佛手是一种富含香豆素类化合物的植物，同时还含有黄酮类、柠檬苦素类等成分[8]，而佛手多糖作为佛手提取主要成分后的副产物，近年来发现其具有多方面的生理活性。本试验采用正交试验设计和数据处理，方法科学合理，快速，灵敏，重现性好，是进行优化中药有效成分提取工艺的最佳设计，也为有效开发和利用佛手资源提供了可靠的理论依据。
随着佛手多糖保健功能研究的不断深入，利用佛手多糖开发的保健品或药品的市场前景为人们所看好。所以在以后的研究中应加深对佛手多糖功能方面的研究，如其抗衰老、降血糖、降血脂作用等[7]，并将其应用到保健品、药品和食品中，生产出有利于人民身体健康的、经济效益高的产品。
[参考文献]
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[7]洪伟，吴承祯.试验设计与分析――原理、操作、案例[m].北京：中国林业出版社，2004：208-235.
统计学的分析方法篇3
1.1单因素方差分析(anoVa)两两比较误用独立样本t检验单因素方差分析设计3组以上的均数比较,如果总体比较有差异,需进行两两比较,一般用SnK法或LSD法。但部分研究者却将资料进行拆分,应用独立样本t检验进行两两比较,导致第Ⅰ类统计学错误发生率(假阳性率)增加,从而掉进了一个常见的“统计陷阱”,使所得结论可信度大大降低甚至得出错误结论。SnK法与LSD法虽然并非等价,实质是一致的。SnK法一般用于经方差分析结果具有统计学意义时才决定进行的两两事后比较,而LSD法可用于方差分析不足以具有统计学意义时也能进行两两比较[1]。比较两种方法在SpSS的输出结果形式,SnK是“分堆”比较,一目了然,对于组别数较多的研究更为好用,但没有具体p值,而LSD是在进行“两两”比较时,能给出具体的p值。
1.2两两比较时检验水准的重新调定χ2检验或秩和检验3组以上整体比较有差异时,需应用分割法进行两两比较,这时检验水准应由原0.05调定为0.0167,否则会增加第Ⅰ类统计学错误的发生率。特别当p值处于0.0167~0.05时,按照p<0.0167的标准,差异无统计学意义,而按照p<0.05的标准,却有意义,与事实相悖,出现假阳性,很容易得出错误结论。这种分割法有时很保守,当行列表资料分组多且为有序时可用mantel-Haenszel卡方检验,也称线性趋势检验(testforlineartrend)或定序检验(Linear-by-Lineartest)[2]。统计路径:用SpSS进行计数资料的趋势检验,在输出结果中读取线性关联检验统计量(Linear-by-Linearassociation,LLa),如p<0.05可得出随着病种级别的升高,检测指标逐渐升高的趋势。
1.3临床诊断试验中的统计学方法应用在临床诊断试验研究中,经常选取单项计量指标或者联合计量指标以诊断某种疾病,若仅用初级统计学方法如t检验、单因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此时应采用受试者工作特征曲线(RoC)对检测结果进行分析评价。RoC曲线分析基本原理是通过诊断界点的移动[3],获得多对灵敏度和误诊率(1-特异度),以灵敏度为纵轴、误诊率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大诊断价值越高。RoC曲线很直观,能根据敏感性与特异性之和最大化原则自动产生最有效的诊断临界点。具体路径可以参考相关统计专著[3]。统计学处理一般描述为:采用SpSS(版次)统计软件分析数据,对单项及联合检测结果作图绘成RoC曲线,计算曲线下面积(aUC)和标准误,其中联合检测结果变量即预测概率由Logistic回归产生(也可以用判别分析得出)。计量资料应用-x±s表示,运用独立样本t检验及单因素方差分析,两两比较采用SnK及LSD法,计数资料采用χ2检验。检验水准为0.05。具体内容可据情而定。
1.4重复测量资料的方差分析误用拆分文件的t检验或方差分析如研究共设3组,每位患者在3个时间点均查某项血指标,部分作者在处理此类数据时,常误将纵向(同一时间点3组的比较)与横向(同组3个时间点的比较)数据均应用拆分文件的t检验或单因素方差分析来处理,结果导致统计学第Ⅰ类错误发生。此组数据实质是重复测量资料,应采用重复测量资料的方差分析。SpSS中的统计路径:数据-分析-一般线性模型-重复度量。研究者可以参考相关书籍进行处理[3]。
1.52×2析因设计及析因方差分析实验是2×2析因设计时,分组有两个因素,a与B,故分组为a、B、o、a+B,这个设计在析因设计研究中很常用,但常会出现分组设计正确,却没有用析因设计方差分析。析因设计与单因素方差分析不同[4],它不但能分析治疗效果中处理因素的单独效应和主效应,还能分析因素间的交互效应,并能提高检验效能。非统计专业的研究者进行析因分析可能稍有难度,可参考相关统计学书籍提供的统计步骤进行此类分析[3]。
1.6meta分析meta分析是循证医学系统评价常用的方法[5],应用时需注意统计学处理中计数资料采用比值比(oR)作为效应变量。具体路径:先进行异质性检验,当p>0.05时,认为同质,选择固定模型;p≤0.05时,不同质,此时可采用敏感性分析或分层分析等异质性处理,使之达到同质后再选择固定模型;若采用异质性处理仍未达到同质,则采用随机模型,以上统计路径均需交代清楚。meta分析的结果是以“森林树”体现的,审校中我们经常遇到作者绘制的“森林树”左上角“文献、对比、结果名称”等内容显示为“?”,这是由于部分版本的Revman软件不能输入中文,此时可以考虑省去,或用photo-shop软件添加相应中文。meta分析作为一种高级统计方法,专业性要求较高,作者可参考循证医学类权威杂志上的文章格式,如《中国循证医学杂志》中“论著•二次研究”栏目的循证文章。
2科技论文中统计学处理的相关表述
2.1资料与方法中具体统计路径的描述“统计学处理”的内容常位于论文资料与方法的最后一段,一般来说包括统计软件名称及版次、统计描述、统计方法、检验标准等内容,亦可细致交待每个表格的具体统计方法。经典例子如下,“统计学处理:采用SpSS(版次)统计软件分析数据。计量资料用均数±标准差表示,采用单因素方差分析,两两比较采用SnK法及LSD法。检验水准为0.05”。上述内容包括了大致的统计方法,即具体的统计路径。此部分内容,没有绝对统一的规定[6]。常见的问题有:统计学方法描述不全、内容过于简单、存在粘贴抄写痕迹等。如部分论文的统计学处理中提及“以α=0.05为检验水准,p<0.05为差异有统计学意义”这句话,这在统计学上实质是一个重复句,保留其一即可。
统计学的分析方法篇4
教材是教师教学和学生学习的主要依据,是体现教学内容和教学要求的知识载体,贯穿整个教学过程。国内现有《生物统计学》及相关教材有20余种,每本教材都有自己的特点和针对领域,有的还附有相关统计软件知识的介绍和应用[2～4]。河南师范大学生命科学学院是较早开设生物统计学课程的高校之一。开设之初是选修课,没有固定的教材,教师将主要讲授内容以讲义的形式发给学生,重点介绍常用的统计学原理和生物统计学的方法,所选案例亦是生物学试验中常见的。随着培养方案的完善和专业设置的调整,1997年该课程调整为全院必修课。目前,是我院生物科学专业的专业必修课,是生物技术专业和水产养殖专业的专业限选课。在多年的教学过程中,随着生物学的发展和统计软件的应用,该课程的教材也从讲义到科学出版社四版《生物统计学》及其配套的《生物统计学学习指导》[1,5～8]。笔者就四版教材建设中的体会与实践进行分析。
1《生物统计学》(第一版)
统计学是以概率论为基础的,因而生物统计学必然与抽象复杂的数学知识相联系。生物统计学的理论性和实践性均较强,而且涉及的内容、公式和抽象概念较多,需要一定的数学基础和较强的逻辑推理能力,但由于生物学科的特点,生物统计学相对应于概率论与数理统计是“拿来主义”,一般不过多讨论其数学原理,而是在简单介绍统计原理的基础上重点介绍具体分析方法的应用。教学组在多年教学实践工作的基础上,1997年在科学出版社出版的《生物统计学》[5]就充分体现了这个特点。书中内容主要侧重于各种统计方法的应用,在统计原理方面,一般只作概念上的介绍和公式的简单推导,对有些较复杂的统计公式则只给出公式,其目的主要是为让读者不但对统计学原理有较全面的了解,更重要的是结合实例了解和掌握各种常用统计方法。在内容的编排上,全书共分十二章,概括起来主要有五个方面:第一章至第三章介绍统计和概率的基础知识,包括生物统计学的概念和内容、数据的搜集与整理、平均数和变异数的计算、概率和概率分布等;第四章、第五章介绍统计推断,包括样本平均数的检验、样本频数的检验、方差同质性检验、非参数检验和检验;第六章至第九章介绍统计分析方法,主要内容有方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的曲线回归分析、多元回归与相关分析、逐步回归分析、多项式回归、协方差分析;第十章、第十一章介绍抽样与试验设计,主要包括抽样误差估计、抽样方法、抽样方案制订及常见的试验设计如对比设计、随机区组设计、正交设计及其相应的统计分析方法;第十二章对多元统计分析进行了简单介绍。每章都附有一定数量的思考练习题,供读者参考。
2《生物统计学》(第二版)
根据教学安排和生物统计学应用的需要,在教材使用反馈意见的基础上《生物统计学》(第二版)[6]于2000年在科学出版社出版。与第一版相比,各章节做了大幅度调整,将全书分为十四章,补充了拉丁方设计和裂区设计两种试验设计方法,将抽样原理和方法、常用试验设计及其统计分析放在了可直线化的非线性回归分析之后进行介绍,使章节编排体系更符合读者学习的要求。第一章至第三章分是基础理论,包括概论、试验资料的整理与特征数的计算及概率与概率分布。第四章至第六章介绍了具体的统计分析方法,分别是统计推断、检验和方差分析。第七章、第八章主要介绍试验设计的相关内容,包括抽样原理与方法、常用试验设计及统计分析。前面所涉及的统计分析内容主要是针对一个变量而言,之后的章节则主要介绍两个及多个变量的分析方法,第九章、第十章是关于一元回归和相关的内容,分别是直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析。第十一章至第十四章介绍了协方差分析、多元回归与多元相关分析、多项式回归分析和多元统计分析简介。书中增加了对全文关键词汇和术语的索引,并在书后附上了各章部分思考练习题的答案。在例题上进行了重新编排,以使所选例题更能反映本章的内容且便于读者的学习和理解。
3《生物统计学》(第三版)
为适应21世纪生命科学发展和生物学人才培养的要示,在第一版、第二版的基础上,对教材内容重新进行了编排、审核并增加了部分内容,于2005年在科学出版社出版《生物统计学》(第三版)[7],并被列为21世纪高等院校生物科学系列教材。与之前相比,此版教材突出了以下3个特点:(1)内容丰富:增加了平衡不完全区组设计、倒数函数曲线、通径分析等内容;(2)编排科学:全书分解为十六章,各章节的安排更加注重了内容的循序渐进,并在每章之首增加了本章提要,总结该章节的主要内容,并列出了难点和重点;(3)针对性强:内容突出了本教材主要作为生物学专业教材这个重点,所选例题均为均为生物学试验中的案例。另外,随着计算机统计软件的发展和应用,统计软件是在统计学研究中必不可少的应用工具。目前的统计学软件,相关的统计分析方法及术语多以英文形式给出,只有掌握了相关术语的英文表达,才能更好地应用软件,否则只会导致统计分析的误用。在此版的修订中,对主要概念和术语增加了英文标注,并重新编排了中英文对照索引,以便于学习和检索。此版还对统计分析中学生易引起歧义的内容进行了修订,例如,方差分析是统计学常用的分析方法之一,对方差分析基本原理的理解是正确运用方差分析的前提。在教学中,要求学生正确理解方差分析中的处理数和组内重复数的含义和统计学意义。原来的教材中,例题中的处理数k和每处理下的重复数n的数量值是一样的,这样学生学习起来容易产生混淆,在这次修订中对例题进行了更换,以使学生很容易掌握n、k的含义及特征。
4《生物统计学》(第四版)
为适应21世纪生命科学发展和生物学人才培养对生物统计学教材的要求,在本书前三版的基础上,按照“强化基础、突出重点、注重应用、通俗易懂”的原则对全书内容重新进行了精简和编排,于2008年出版《生物统计学》(第四版)[1],并被教育部列为普通高等教育“十一五”部级规划教材。与前三版相比,本书具有以下特点:(1)突出以本科教学为重点,注重与多数高校生物类专业目前生物统计教学要求的适应,精简了多元统计分析等部分较深的内容和平衡不完全区组设计、拉丁方设计、非参数检验等不常用的内容,将全书缩编为十四章。教材内容更侧重于各种统计方法的应用,而对复杂的统计原理只做概念上的介绍和公式的简单推导,目的是让读者在全面了解统计学原理的基础上,结合实例了解和掌握各种常用统计方法。(2)根据生命科学研究的发展和要求不断进行补充和调整教材内容,在内容结构安排方面,对全书各章节进行了部分调整,将直线回归与相关分析、可直线性的非线性回归分析放在抽样原理与方法和试验设计的前面,以使本书更加系统,便于本课程基本内容的教学。生物统计学分为统计分析和试验设计两大部分内容。此版教材在介绍统计学的基本理论之后,全面介绍各种常用的统计分析方法,然后是试验设计的内容。各章节安排循序渐进,具有一定的深度和广度。(3)更换和调整了部分例题和习题,对部分表达不甚清晰的部分进行了修订。在选用例题时,选择生物学各个分支典型例子,并着重突出生物专业及相关专业教材的重点。同时在各章后附上重新编排思考练习题,教材最后附上中英对照索引,以便于学习和检索。(4)为了进一步帮助读者理解和学习此版教材的内容,提高学生自学能力,配合本书编写了《生物统计学学习指导》一书,以利于学生加强课后实践练习,实现《生物统计学》教材的立体化。
5《生物统计学学习指导》
生物统计学是一门实用性很强的工具性课程。学习生物统计学需要举一反三,既要对生物统计学的基本概念、基本内容有较熟悉的理解和掌握,也要通过例题学习了解不同统计问题的解题思路和解题方法,更要通过习题练习来熟练掌握这些方法。因此,编写一本与《生物统计学》教材配套的学习指导书就显得十分必要。由于课时的限制,课堂讲授仅限于基本的统计问题和部分扩展性知识,用于介绍和解析各种统计方法的例题也只能选择少部分经典例,这就不可避免地会使一些问题得不到细致分析,部分内容的叙述和公式推导也不够深入。此外,前版教材虽然在书后附有各章习题的答案,但也仅是简单的参考答案,而没有详细的解题分析和解题过程。
统计学的分析方法篇5
概率统计学近年来发展迅速，在各个领域的应用向深度和广度两个方向扩展。同时商业化统计软件如SaS、S+及SpSS广泛应用，给数理统计的教学提出了挑战和新的要求，对此应该在教学中有所反应和体现。
1.1数理统计基本概念和基础理论的学习
对统计思维的培养很大程度上依赖于对基本概念与原理的准确把握。虽然不同统计模型的具体方法不同，但均由样本容量确定、随机抽样、参数估计、假设检验、统计推断、统计预测、模型验证等一系列环节构成。由样本、统计量、抽样分布、置信区间、弃真概率α、取伪概率β、检验效力(powerofatest)、p值等概念所表达的统计思想在不同统计模型中是完全一致的，因而在条件允许时，应该用统计模拟方法进行直观化教学，以加强对概念和基本原理的把握。
1.2统计模拟方法辅助教学
随机模拟试验可以加强学生对统计基本概念和理论的理解，及分析问题、解决问题的能力[1]。例如，对显著性水平为α置信区间的正确理解应该为:(1)由两个随机变量(上下限)所确定的一个随机区间;(2)在同等条件下无限多次反复抽取相同容量的样本时，随机区间包含未知总体参数的概率为1-α。对此抽象概念的直观教学，可以用统计软件如S+简单完成。对于其他概念，如抽样分布、假设检验中弃真和取伪错误概率、检验效力、线性回归模型参数估计量的抽样分布、预测误差分解、离差平方和分解等，均可利用统计模拟进行直观化教学。另外，统计模拟还可以取代部分定理和结论的证明，通过模拟试验进行经验性验证。
1.3理论和实验技能的同步提高
首先应加强实验环节，使学生掌握一种常用统计软件的基本使用方法。SaS由于数据结构简单、功能强大、运算速度快而应成为首选。另外，S+具有强大的、可编辑的图形功能和易于编程特点，可用于统计模拟。共享统计软件R有与S+几乎完全一致的语法，为S+的使用提供了方便。虽然学生可以用统计软件快速完成统计运算，但由于理论知识的不足而无法正确地提取和解释软件输出结果。对这个问题的解决可以一方面保证一定的实验学时，加强对统计结果的分析能力。另一方面，通过课堂讲解、课后作业和统计模拟实验的形式加强理论学习。加强理论学习的观点，在学时压缩的前提下与一些学者的观点相左[2]。我们认为统计软件的使用，一方面减轻了时间负荷使学生有更多时间用于理论学习，另一方面也对理论水平提出更高的要求，即要求学生能够理解和利用软件分析结果。在有限学时内，加强理论学习的核心在于精讲式和概论式教学的有机结合。
1.4精讲式和与概论式教学的相互结合
数理统计的内容极其广泛，不加选择的教学使学生难以抓住重点。应在数学基础允许的前提下，重点地讲解核心内容。例如单一正态总体统计分析虽然简单，但涉及了所有核心统计概念，应作为重点内容讲解。根据统计模型间的区别与联系，应注意将核心结论自然地扩展到相近或相似的统计方法中去。如简单线性回归向多元线性回归、协方差分析、方差分析乃至非线性回归的自然扩展。与精讲相对应的，可以进行一定学时的概论式教学，对专业领域内的常用分析方法进行一般性介绍，并以典型案例分析的形式拓宽学生的眼界，做到点面结合。
1.5典型案例分析
典型案例分析指对科技论文中常用统计方法的剖析和讲解。典型案例分析可以使:(1)学生体会到统计方法在实际科研和生产中的应用，培育学习兴趣；(2)实际案例基本上包含了统计分析的各个方面和环节，可以使学生直观地体会统计分析的内涵。对典型案例的进行详略得当、点面结合的分析，可以使学生建立统计分析的系统观念；(3)通过案例分析使学生能够学习科学研究的内涵与方法，并融会贯通地掌握统计分析在本专业的应用。概论性地介绍一些统计方法在专业领域的应用，不必苛求对统计方法和理论的深刻理解，仅要求学生体会具体案例中随机抽样、参数估计、假设检验、统计推断、统计预测、验证模型等环节所体现的统计思维方法，及对具体案例和所用统计方法的感性认识。同时，应该抽出一定的学时(如2学时)对高级统计分析方法进行概论式介绍。
1.6自学能力和学习兴趣的培养及考核方式
授人以鱼，不如授人以渔。课堂教学永远无法包含将来所需要的全部知识，因而培养学生的自学能力和激励学习兴趣应成为教学指南。典型案例分析、模拟研究项目、统计模拟验证、课堂讨论、概论式介绍应用现状和前景都是激发学习兴趣的有效手段。课后作业是督促学习、培养自学能力和检验学习效果的主要手段。精心设计的作业，不仅可以帮助学生及时地理解和消化课堂所学知识，而且是培养自学能力的主要途径。可以将简单的理论证明和一部分教学内容以作业形式让学生通过自学完成，逐渐培养自学能力。平时作业成绩、分段考核成绩、实验成绩、课程设计应在总评成绩中占50％左右的比例，这样不仅可以保证以上教学环节的实施并达到预期效果，还可以减轻期末考试时的学习压力。考试可以采取分段多次考核的方法，以2～3次为宜。这样教师和学生都能及时发现教与学中的问题并及时加以调整，减轻终考压力，以免一次考试决定成绩和突击学习应考的现象。
2教学内容和教学结构的思考
虽然数理统计内容庞大，但在本科阶段所涉及的教学内容均为基础统计方法。对生物学而言主要包括与正态分布相关的统计模型，如单一正态总体的统计模型、线型回归、协方差分析、方差分析和非线性回归分析等，及与二项分布和泊松分布相关的统计模型，如二项分布的统计分析、逻辑斯第回归以及关联表等。根据以上内容的区别与联系，我们考虑按照如下顺序实施教学。
2.1单一正态总体的统计模型
指的是对一个正态总体的统计分析，包括参数点估计、区间估计、假设检验、两个正态总体参数的对比分析等。虽然在概率论教学中有所涉及，但强化这部分内容的教学对建立统计思维方式有极其重要的意义。通过这部分内容的学习，应该使学生准确把握样本、统计量、抽样分布、置信区间、假设检验中弃真概率α、取伪概率β、检验效力、p值等重要概念，为后续学习奠定基础。在实际应用中，对数据进行正态性检验是不可或缺的，需要增加QQ图的原理与应用教学内容，即可以使学生了解这一简单而广泛应用的图形判别法，又可以强调在统计分析中必须对模型所依赖的假设进行验证的统计思想。
2.2线性回归线型
简单线性回归的参数估计、参数估计量的抽样分布以及参数假设检验等内容的推导证明仅涉及二元函数极值、数学期望和方差的基本性质、以及简单的代数运算，因而在学时允许时应尽量加以证明，使学生知其然知其所以然。应介绍用图示法判断线性回归模型的iiD假设是否满足。由于对非iiD数据的广义线性回归方法已经成熟，故无需对非iiD模型的传统矫正方法多做介绍。对于线性回归中的统计预测，应着重使学生掌握预测误差的来源，即参数估计量和模型内在随机误差项两个因素对预测的影响。多元线性回归在基础统计学中占有核心地位，是衔接回归分析和方差分析的纽带。由于多元线性回归的推导涉及随机向量和随机矩阵，而不宜进行详细的推导。可以首先将简单线性回归主要结论用矩阵表示出来，并推广到多元线性回归。在多元回归阶段应强调:(1)应客观地评述预测变量数目对确定系数R2的影响作用，避免在模型评价时对R2的过度依赖；(2)应使学生理解回归模型中的方差分析是对多个参数同时为0的假设进行检验，以便于和以后试验设计与分析的学习衔接起来；(3)离差平方和的分解的意义及参数子集的F检验；(4)对拟合残差的图形分析法，使学生能够对iiD的假设满足与否进行判断；(5)回归分析和相关分析的区别与联系。
2.3协方差和方差分析
通过对多元线性回归模型引入离散型的回归变量而介绍协方差分析方法，使学生学会如何构造虚拟变量，并通过虚拟变量将离散型的回归变量加入到回归模型的方法。虚拟变量的理解和使用，对逻辑斯第回归、方差分析、非线性回归的假设检验的学习非常有帮助。在理解协方差分析和多元线性回归的关系后，自然而然地将多元回归过过渡到方差分析，即全部回归变量均为离散型的多元线性回归模型即方差分析模型。可通过对虚拟变量加以限置的方法(使数据矩阵满秩)，用多元回归方法进行方差分析。由于方差分析数据矩阵的特殊性，可以方便地推导出单因素和双因素方差分析的公式。通过以上学习，应该使学生建立回归分析、协方差分析和方差分析属于同一类模型的概念。
2.4非线性回归
可以简单介绍如何用泰勒多项式对非线性函数线性化后，通过多元线性回归和迭代方法估计参数。由大样本理论，参数的区间估计、假设检验和统计推断等均与多元线性回归相同。
统计学的分析方法篇6
计算机的普及和互联网的应用改变了人们的生活和工作方式,也对高校的教学改革提出新的要求。统计学21世纪人类社会中发展最快、影响最大的重要论文联盟边缘学科和交叉学科之一,其也不可避免地受到网络经济强力冲击。无论是统计资料的收集、整理、储存、、分析,还是统计的理论、方法、技术,都发生很大的变化。信息技术的进步,给统计学带来发展机遇,同时也对高校的统计学教学提出更高的要求。
统计学是经济管理类专业的核心课程,作为一门应用性很强的方法论学科,其适用范围越来越广泛。目前,统计方法已成为管理、经济、金融等学科领域科学研究的重要手段和方法。因此,针对本科经济管理类专业统计学课程的教与学的探索就显得尤为重要。如何在有限的时间里使学生了解统计思想,掌握一定的统计方法,是摆在统计教育者面前的一个重要问题。尤其是现代计算机普及和统计软件普及的环境下,如何引导学生正确结合统计软件,提高其应用定量的统计模型以及科学的统计分析方法进行现代化的管理和决策的能力?
1教学内容体系的安排
统计学是一门研究收集数据、整理数据、分析数据、解释数据,从而认识数量规律,为企业经营决策等提供理论支持的学科。统计工作过程一般包括统计设计、调查、整理和分析4个环节。由于网络技术和计算机技术的发展,统计数据的产生、处理方法等发生深刻的变革,这就要求对传统的统计教学内容也必须进行必要的删减与扩充。
教学内容要做到“三减三增”:减少详细手工计算步骤与技巧,减少复杂的公式推导,改为公式内涵的剖析;减少部分浅显内容,改为自学或课堂讨论;增加“统计学设计性实验”,增加“统计学软件使用”,增加“案例分析部分”。
首先,应删减传统手工统计的部分内容,减少复杂的公式推导。在教学过程中,应强调统计思想的传播,减少统计公式的推导。统计学是一门研究如何处理数据信息的方法论科学,涉及许多数学公式。但是对于经济管理类学生来说,学习统计学的目的是应用统计方法来解决经济管理类问题。如果在统计学课堂上强调数学公式的严密推导,一方面与经管类开设统计学的初衷相违背,另一方面也阻碍了数学基础薄弱的学生学习统计的信心。对于一些浅显内容,如静态分析指标中平均数、众数的计算等,可让学生课后进行自学。
其次,应该增加与现代网络技术发展相适应的网上调查内容,以及与之相关的网络问卷设计、整理、分析的内容。现有的统计学教材几乎都没有提及统计设计,这可能与我国长期使用的统计报表制度有关。统计报表一般由国家统计局设计,层层下发,数据收集者和使用者一般不需考虑统计设计问题。而在网络环境下,不仅抽样调查成为整个统计调查体系的主体,网络调查应用越来越广泛。统计学教材中应该增加统计设计的相关理论,包括网络技术条件下的在线调查方案、原始数据的在线分类汇总、数据的储存和检索方法、数据分析的计算机处理等的理论。
再次,增加各种统计软件的内容。虽然市场上有很多关于统计分析软件使用的专门书籍,如excel、spss、sas、statistica等软件的使用手册等,但现有的统计学教材几乎都是理论知识的介绍、统计公式的计算,并没有结合统计方法给出具体的软件操作以及结果说明,这使得理论教学枯燥乏味,难以提起学生的兴趣。最后,案例教学在统计学教学中具有非常重要的作用。教学内容选取的过程中,如何选择恰当的案例非常重要。在网络发达的现代社会,可以通过网络选择适合每个不同小专业的特色案例。如对于金融类学生,可以选择证券市场案例;对于营销类学生,可以选择企业调研类案例;等等。
2教学方法和手段的创新
随着知识更新速度的日益提高,经济管理类统计学课程存在课程内容多、学时少的问题。如笔者所在的学校统计学课时只有48学时,其中理论课32学时,实验课16学时。为了缓解这种矛盾,应将课堂教学、课外练习、学生自学等多种方式统一起来。计算机的普及使各个学校的教学方法和手段都发生变化,教学方法上出现多样化的趋势。统计学教学引入案例教学、实验教学、实践教学等多种方式,在方法上采用启发式、讨论式教学。强调学生的学习积极性和主动性,通过课后分组大作业的形式,让学生直接参与完成调查问卷设计、调查方案设计等,使学生真正体验从数据收集、整理到数据分析及解释的全部统计过程,培养学生的自学能力、分析问题和解决问题的能力。
2.1案例教学
根据经济管理类与其他专业不同的特点,选取紧密结合实际,具有专业特色且生动有趣的实际案例进行剖析,阐述统计方法选用的条件、背景及分析研究过程。通过对案例的归纳、整理,引导学生提炼和掌握具体的统计分析方法,有利于把所学的统计理论落到实处,使抽象的方法、公式变得十分具体,拉近理论与实际的距离。通过案例教学,不仅可以加深学生对教学内容的理解,也可以激发学生的学习兴趣,锻炼学生思考问题、分析问题的能力。同时,把基本知识阐述与统计学前沿进展及热点介绍结合起来,这将会使得课堂生动且有时代气息,有助于学生在一定程度上理解掌握一些新方法及新观点。
转贴于论文联盟
2.2理论教学和实验教学相结合
对于经济管理类专业的学生来说,学习统计分析的目的主要是应用,做过多的统计公式的推导显然意义不大。因此,在统计学的教学理念上,应力求淡化统计方法的推导和计算,而重点突出统计思维的建立,使学生真正认识到统计学是解决实际问题的一种工具。大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计论文联盟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。比如方差分析,手工计算量非常大,没有计算机软件的支撑,是很难教学实际分析的。现在只要讲清楚方差分析要做什么,为什么方差分析要解决的中心问题是判断有无条件误差,而原假设又是k种不同水平下总体的均值是否相等,检验结果表示什么等就可以了,大量计算的工作让计算机去完成。又如动态数列中用最小平方法进行长期趋势测定,手工计算量比较大,尤其在测定抛物线、指数等趋势时。在教学的过程中,只需要给学生讲清楚最小平方法的基本原理,具体的趋势方程计算通过统计软件完成。
2.3课堂教学结合统计分析软件应用
由于统计学课程定量分析内容较多,具体计算过程非常复杂,因此,在教学的过程中应加强对统计软件应用的教学。目前统计软件比较多也比较杂,在选择教学软件时,要注意选择操作比较简单、实用,适用面比较广泛的软件。在笔者所在的学校,主要使用excel和spss软件。利用spss软件,能方便、快捷地处理统计数据,使教学过程变得直观、形象。统计分析课程在采用spss软件教学后,可使数据的图表演示、数据计算、数据分析等整合,理论教学不必将大量时间浪费在公式的推导和数据的运算上。学生只需要掌握统计分析方法的原理,学会运用spss统计软件进行数据处理和分析,有助于学生理解各种统计方法的本质。在理论课上,主要侧重于从实际问题引出基本概念,讲清基本原理,侧重于分析不同的统计方法其适用条件、适用数据类型,通过案例分析讲清楚相应统计知识的应用,而统计计算则由软件完成。重点说明各种方法使用的条件以及spss输出统计结果的分析,从输出文件中如何得到结论,如何进行合理地解释。
2.4实践性教学培养学生创新能力
统计学是一门实践性很强的学科,对于经济管理类学生来说,学习统计学的目的是运用统计方法去分析解决实际的经济和管理问题。因此,必须通过实践性教学培养学生的实际解决问题的能力和创新能力。利用上课时间,组织学生模拟统计实验;请政府统计部门的人员进课堂介绍统计方案的设计、数据的收集与处理、统计分析报告的撰写。也可以利用课余时间鼓励学生用自己所学的统计知识分享身边的实际问题和管理问题。如笔者在教学的过程中就要求学生组成团队,针对一个具体的问题,如“对大学生逃课问题的讨论”“大学生手机使用情况的分析”“大学生图书馆资源利用情况的分析”“大学生就业状况的分析”等,进行具体的调查问卷设计、调查方案设计,收集相关数据,并采用spss软件分析,选择恰当的统计处理方法进行数据处理,分析结论,并在此基础上给出建议。
2.5教学手段多样化
在网络经济条件下,应该把教室变成思考问题、讨论问题和交流思想的平台,通过网络课堂、e-mail等,把教师的讲授从课堂拓展到课外;把学生的学习从屏幕或黑板拓展到计算机网络;把教学的方式从课堂的面对面拓展到网络的心对心。这样才能使大家对统计学感兴趣,畅通师生交流渠道,进行有针对性和个性化的教育,把统计知识的获得从被动的灌入转到主动地猎取。为了在有限的课堂教学时间里传达更多的信息,统计教学应该充分利用网络技术和现代化的教学条件。比如制作精品统计学课件,把比较抽象的理论方法形象化,真正做到深入浅出;建设统计学课程主页,链接相关知识和参考资料,扩大学生的统计学知识面,了解统计的最新发展和动态;提供分析的背景资料和统计软件,激发学生发现问题、提出问题、解决问题的能力,培养学生集体攻关、团队合作的精神等。
3考核模式的创新
在网络环境下,经济管理类专业统计学的教学目标也发生改变,通过统计学的学习,培养学生获取信息、处理信息和分析信息的实践能力。考试作为教学过程中的重要环节,对课程目标的实现起着非常重要的作用。目前大多高校统计学课程成绩评定一般包括平时成绩和期末考试成绩两部分,其中平时分占总成绩的20%～30%,期末卷面分占总成绩的70%～80%。期末卷面一般也仅限于课本理论知识,这使得学生在考试前忙于公式概念的记忆、课堂笔记的抄写,不能考核出学生的真正水平。统计学计算量大,短短2个小时的考试,试卷能够涵盖的内容也不全面。因此,在计算机普及的情况下,对学生的考核也应该随着教学目标的变化而变化。考试应着重于学生统计知识的应用能力,考查学生分析问题和解决问题的能力。考试方式不转贴于论文联盟
应局限于传统的课堂闭卷考论文联盟试模式,而应采取综合考核的形式。
学生学习过程中的很多情感体验、直接经验的获得并不是一种直接书本知识的活动,很难通过考试来衡量。平时考核作为反映学生学习状况的一项重要指标,不仅可以反映学生的综合素质,还有利于促进学生的上课积极性和灵活性,进一步拓展学生的思维能力,强化学生的个人能力。平时考核内容主要包括出勤、课堂表现、平时作业、上机操作和调研报告。平时作业分为书面作业本作业和电子实验报告两类。书面作业主要有平均指标、变异指标、假设检验、相关分析等。电子实验报告作业人手一份,各有差异,有利于防止个别学生抄袭作业,提高形成性考核的客观性。对软件操作、调研报告的考核主要是检测学生动手操作的实践能力和对问题的综合分析能力。
统计学教学中,统计图表、时间序列分析、假设检验、方差分析、相关与回归等的学习都要结合软件进行。笔者在上课时,主要通过一对一面试提问的方法来确定统计软件操作的成绩。调研报告是考评学生运用所学知识对实际问题进行综合分析的有效手段,从统计调查设计和统计数据收集、整理、分析,到通过样本进行总体估计、检验等方面均有涉及。这种考核方式能够使学生感受到合作、分工的重要性,还使学生更具有参与感、成就感和现场感,提升学习的积极性。但由于调研报告涉及的内容比较广泛,耗时比较长,建议在讲抽样调查的时候就把选题提供给每个小组,让他们开始进行统计设计。调研结束后,每个小组需要提交调查分析报告、个人评定、小组成员分工等书面材料,根据这些书面材料对小组每个成员进行评分。
期末考试仍然采用笔试的形式,重点考查学生对理论知识的掌握程度和计算分析能力。考试时间一般在2个小时以内,题型设置可以多样化,允许学生携带计算器。最后在学生综合成绩评定的过程中,笔者建议平时成绩和期末试卷成绩各占50%,着重对学生基本统计技能的考核,扭转学生“轻平时、重期末”的错误思想,形成主动的学习氛围。
统计学的分析方法篇7
近年来,社会主义市场经济快速发展,我国财政工作面临的压力日渐增大,为了能够更好地进行财政分析工作,积极引进统计分析方法显得尤为必要,利用统计分析方法,不仅能够更加直观、清晰了解各项工作实际情况,还能够提高财政分析工作准确性,为此,加强对财政研究中统计分析方法的研究具有积极意义。
二、统计分析方法概念及其重要意义
1、概念
统计学主要研究对象为客观事物数量特征及关系,作为一种关于数据收集、整理及分析等一体化方法论科学,也是实证研究的重要手段之一。统计分析法将研究对象的数量、规模等各类数量关系作为基础,通过揭露事物之间的相互关系、规律等,最终对事物做出准确的解释及预测。
在科学技术快速发展背景下,电子应用设备逐渐成为人们生活、工作中不可缺少一部分,为统计分析法的推广提供了极大支持,统计分析法也逐渐成为各学科研究中的重要方法。在具体应用中,通过利用分析法中的数学方式、模型等获取相关数据、信息及资料,并进行整理及分析,最终获得定量结论,实现研究目标。
统计分析法是一项科学的分析方法,在具体应用中,要确保历史统计数据信息的完整性和真实性,如果缺乏准确性,势必会直接影响后续决策科学性。
2、重要意义
统计分析法在财政分析工作中的应用具有十分重要的意义,是统计人员及部门需要完成任务的重要手段。一项完整统计调查活动涉及调查、设计及整理等多项内容。为此,在完成调查工作后,便要进行分析工作。利用统计分析法开展财政分析工作,不仅能够为管理者提供完整的统计分析报告,提高决策科学性,还能够客观、具体反应财政各项工作实际情况、提高财政人员工作质量及效率,在编制统计分析报告过程中,能帮助财政人员及时发现自身存在的问题,并积极进行学习和提升,以提高财政研究工作水平,为此,利用统计分析法开展财政分析工作显得尤为必要。
三、统计分析方法在财政研究中的具体应用
1、合理确定选题
选题是财政分析工作的首要环节,具体可以通过积累统计数据方式进行,将数据进行对比,并对不同之处进行分析,发现其中存在的问题,从而确定选题方向,还可以通过对工作情况等进行了解,将实际工作作为根本出发点,以更好地完成分析报告。不仅如此,还可以通过了解时事等方式完成选题工作,并将本企业作为题目,严格按照国家相关规章制度,为后续财政研究工作奠定坚实的基础。
2、收集相关资料
资料作为统计分析工作的主要依据,没有资料的支持,那么研究工作也将无法开展,在进行分析之前,收集相关真实、完整的资料十分必要。在资料收集过程中,需要加大对资料严谨性的关注力度:首先,利用统计报表,由于统计报表各项目较为完整,利用报表收集相关资料,能够保障资料完整性;其次,收集相关部门资料,财政研究工作涉及范围较广,为此,为了能够提高资料全面性,要加强对原始资料的收集;再次,整理专题资料。整理的专题资料主要是对某个目标进行研究,具有一定针对性,利用这类资料,能够提高研究工作有效性;最后,实际调查是最为直接的一种方式,财政人员能够直接获取自己所需的资料,能够保障资料质量。
3、加强对资料的整理
通常情况下,原始数据资料不能够进行直接汇总,需要进行相应加工和整理。目前,可以利用计算机软件代替手工形式整理资料,如利用excel软件统计数据,将数据录入到计算机当中,便于后续工作的开展,同时,财政人员可以利用平衡推算、因素推算等形式对数据进行相应的估算,对数据进行排序和分类,最后构建统计图表,以清晰的查看各要素之间的关系,相比较传统统计工作,通过这种方式,不仅能够提高工作效率,还能够最大限度减少失误,提高财政研究有效性。
4、选择合理方法进行分析
统计分析作为关键环节,选择合理方法能够达到预期研究目标,常见的财政研究统计方法主要包括以下几种:第一,对比法,将存在关系的要素进行对比,如静态或者动态对比;第二,分组法,主要是指按照统计分组理论,将数据资料进行分组处理,如比例等,而后开展分析工作;第三,平均法,利用平均指标分析财政现象的构成特征、依存关系等,揭露财政工作存在的不足之处等。除了上述方法之外,还包括动态法和因素法,在具体使用中,可以结合实际工作需求,选择合适的方法。
5、制定分析报告
制定统计分析报告是对上述过程的总结和归纳,为此,统计分析报告要在统计资料基础之上,应用简洁、明确文字进行表述,充分反映客观现实。在统计分析报告编写中,要注重采用说明性应用文体,提高措辞规范化,清楚的表达事物之间的关系。
统计学的分析方法篇8
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统计学的分析方法篇9
[关键词]工商管理专业；统计学；教材内容
[基金项目]西安邮电大学研究生教育教学改革项目（YJGK201924）；西安邮电大学2017年《统计学》教材建设项目资助
[作者简介]吴培乐（1965—），女，陕西渭南人，西安邮电大学经济与管理学院副教授，研究方向为统计学理论与方法；刘飞（1975—），男，陕西西安人，博士，西安邮电大学经济与管理学院副教授，研究方向为统计学和会计学。
[中图分类号]G642[文献标识码]a[文章编号]1674-9324（2020）43-0346-02[收稿日期]2020-03-19
一、我国统计学教材的建设现状及其分类
我国现有的统计教材分为两种类型：一是由全国统计教材编审委员会组织编写的教材系列。这类教材有很大权威性和影响力，是新中国成立后前期统计教材的代表，一直被沿用至今（以下称原有教材体系）。但随着社会经济的发展，这类借鉴原苏联统计体系编写的统计学教材已不能满足新时期的统计工作需求，其市场地位也出现了明显的下降趋势。二是借鉴西方国家统计学教材体系编写的具有新时代特征的统计学教材系列（以下称新教材体系）。
二、我国统计学教材体系与内容设置的主要问题
（一）原有教材体系的特点与不足
原有教材体系以统计总体为主线连接教材内容，各章内容均以统计总体为对象展开阐述，其不足主要有：（1）研究范围和概念界定狭窄。如原有教材体系将变量定义为“可变的数量标志”，即认为只有个体的数量特征才是变量，这一变量概念与新教材中“变量是说明现象特征的概念”相比范围要狭窄的多。（2）统计方法的数理基础介绍较少。现有教材体系中基本不介绍抽样分布及其理论，而是从逻辑分析的角度介绍每个抽样估计公式的结构和形成，不仅难以理解，而且难以达到会一通十的教学效果。
（二）新教材体系的特点与不足
新教材体系以数据为线条连接各章的内容，虽克服了原有教材体系的一些缺陷，但也存在不足之处。具体表现在：1.缺少统计指标的相关内容。统计指标不仅可以反映社会经济运行的状况、过程和结果，而且可用于对社会经济运行的结果进行比较、评估和考核。除此之外，统计中的有些分析方法也是按不同统计指标分别设置的，如果事先不对指标的概念和分类加以介绍，相关分析方法的学习就会出现困难。2.很多基础性的统计方法被删除。如平均发展水平的计算、由相对数和平均数计算平均数等内容在新教材体系中被删除，事实上这些计算方法在实际工作中经常遇到，而且有着特殊的计算思路和方式。
（三）两类教材共同存在的问题
1.抽样推断被归入数据分析部分。抽样推断包括抽样估计和假设检验两部分内容。其在统计学教材中的位置通常是在数据分布特征测定之后，动态数列或相关与回归分析之前，也即被穿插于数据分析方法之间，从而使读者误解为抽样推断是数据分析方法之一。
2.内容多而不精。随着市场需求的变化，统计学教材涉及的内容越来越多，但如果内容增加过多，或不适合本科教学，反而难以取得良好的教学效果。
三、统计学教材体系的重构
（一）构建原则
1.选择合适的主线连接各章内容
一般来说，连接一门教材内容体系的线条应能充分反映该学科的本质特征，并能把全部研究内容有机的连接起来。因此，其确定应从该学科的研究对象和学科性质入手。统计学作为一门研究数据的方法论科学，提供了数据处理各个阶段的一套方法，根据这一内容特点，统计学教材在内容安排上应按数据处理的不同环节为主线安排各章内容，即“数据搜集—收据整理—数据推断—数据分析与评价”等。
2.内容设置与研究对象的内涵界定相一致
任何一本教材都有自己特定的内涵界定与研究范畴。这些范畴所包含的基本概念与研究对象，是教材编写最基本的逻辑分析起点，也决定着教材内容设置的基本框架。因此，统计教材各章内容也应明确的分为品质数据和数值型数据两个部分。
3.章节命名有明确的指向性
在现有的统计学教材中，数据搜集、数据整理部分章节标题都有着明确的含义，主要是分析部分章节标题不太明确。现有统计教材的分析部分基本上是以方法名称作为各章的标题，如综合指标分析法、时间序列分析法、相关与回归分析、统计指数等。
（二）统计学教材体系的重构
根据以上分析，本文提出如下的本科统计学教材内容体系：
第一章导论。主要内容包括统计学的定义、统计学的分科、与其他学科的关系、基本概念、统计分析软件介绍等。
第二章统计数据的搜集。主要内容包括统计数据的计量与类型、统计数据搜集的方式与方法、调查方案的设计、调查数据的质量与要求，特别强调大数据搜集的有关问题。
第三章统计数据的整理。主要内容包括数据的预处理、品质数据的整理、数值型数据的整理、频数分布及其显示、数据整理的计算机操作。本章特别突出运用软件进行数据进行整理，并简要大数据整理的方法。
第四章统计数据的推断。主要内容包括抽样估计和假设检验，并强调在大数据时代推断方法的应用。
第五章数据基本特征分析。主要内容包括数据总量分析、数据对比关系分析、数据集中趋势分析、数据变异程度分析、数据分布状态分析、数据基本特征的显示。本章还将通过实例没演示数据特征测定的计算机操作。
第六章数据变化分析。主要内容包括数据变化分析概述、单一数据变化分析—时间序列分析、多数据综合变动分析—统计指数。
第七章数据相互关系分析。主要内容包括数据相互关系分析概述、品质数据相互关系分析—列联分析、品质与数值型数据相互关系分析—方差分析、数值型数据相互关系分析—相关与回归分析。
第八章数据综合评价与分析。主要内容包括数据综合评价概述、综合评价基本方法、综合评价案例分析。
（三）所构教材体系的特点
1.在体系构架上大胆创新
本体系在吸取两类统计学教材优点的基础上，对统计学教材体系进行了重构。其创新表现在三个方面，一是从广义的数据概念出发，分别介绍品质数据和数值型数据的整理和分析方法；二是把抽样推断的内容从数据分析方法中分离出来单列一章，明确了其数据准备的功能；三是数据分析部分各章以分析内容为依据进行命名，如数据基本特征分析、数据相互关系分析等，带有明确的指向性，便于数据分析方法的选用。
2.在内容设置上突出实用
统计学作为一门工具性的方法论学科内容设置必须实用，本体系在内容设置上充分考虑了这一要求。一是对各类数据处理方法的介绍注重对其操作步骤和实际应用的介绍。统计学涉及的数据处理方法很多，要使学生对每种方法都能清楚的掌握，且能选用的恰当，就必须重视对统计方法的操作过程和应用条件的介绍。二是把理论知识与计算机的应用紧密结合。
统计学的分析方法篇10
为工科各专业硕士研究生开设《数理统计》课程是非常必要的，该课程的教学目的是培养学生掌握、领会现代的统计方法和思维，可以有针对性的在本工程领域的研究实践中正确应用，并得出合理的统计结论，并能对所获得的结论进行基本的统计解释。作为一门面向工程领域研究生的课程，该课程的课时数不宜过多，一般以48～64学时为宜。教学方式可以多样化，课堂教学与网络交流结合，理论介绍与软件应用训练结合。以培养学生的实际运用能力和正确解释数据分析结果的能力为目的，强调统计思想和方法应用的培养，淡化复杂的推导过程和严密的数学公式训练。
《数理统计》的教学内容应该高于工科本科生的《概率论与数理统计》课程中的统计部分的内容，避免重复学习，因此在教学内容中不应再有已经学习过的矩估计、极大似然估计，正态总体的置信区间和假设检验等知识点。《数理统计》需要给学生们讲授的是那些在《概率论与数理统计》中并未接触到，但是在工程研究与实践中要经常被用到的统计方法，要让学生对这些知识了解、会用、用得好。
在工程研究实践中，技术专家需要对数据进行分析，建立变量间的函数关系，判断变量问的依赖程度、变量的分类与归类、变量随时间的演化规律、实验方案的制定等等，考虑到费用和时间人力等因素，必须要在工程实践中正确的处理好上述问题。上面提到的内容在现代统计学中就对应着：回归分析、相关性分析、试验设计、时间序列分析。因此建议《数理统计》课程的教学内容应安排：多元分布及多元正态分布，方差分析，试验设计，回归分析。主成分分析与典型相关分析，聚类分析，判别分析，时间序列分析等内容，这些是目前较为基础的应用统计学知识内容。在实际应用中，还特别是统计软件的最新版本中，还有非常多的进一步的知识点如局部多项式估计，logistic回归，广义线性模型理论，可靠性理论，蒙特卡罗方法等随机模拟方法，多元数据的图表表示方法，多元时间序列的基本理论和方法。考虑到课程的特性，特别是在各种工程软件中都包含有统计模块，建议以常用的工程软件为例介绍理论内容的使用过程。在工程软件教材或统计学案例类的教科书中，有很多有普遍性的应用统计实际案例，可以在本课程的教学过程中有选择的引入介绍给学生，让学生们了解利用所学统计方法进行实际数据分析的操作过程和得出结论的思维方法。
前面安排的教学内容基本涵盖了工程中统计应用的各个方面，其知识量实际上较大，在统计学专业课程体系中，可以安排成4、5门课程来讲授。考虑到这一点，《数理统计》课程教学要深入浅出，回避那些繁杂的推演，在理解思想和方法运用上下工夫，既要强调统计思想的建立，又要操作统计方法的严格的机械的步骤训练，有针对性地满足工程类人才的学习需要。