統計學的問題模板(10篇)

導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇統計學的問題，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

概率統計是高等院校理工科,經濟管理學科各專業的重要基礎課,作為數學的一個重要分支,概率統計在許多領域中有著廣泛的應用。但目前高等院校概率統計教學存在著一些問題,以下兩個方面較為突出。其一是教學內容多,但學時相對較少。就我校而言,《概率統計B》這門課程的教學內容包含了隨機事件、一維及多維隨機變量的分布、數字特征,參數估計和假設檢驗。而教學學時只有48課時,再加上期中考試和國家法定節假日停課,真正的學時也只有44個課時左右。要在短短的時間內完成教學內容并提高教學效果,對教師來說的確是一個很大的挑戰。其二是源于學生方面的普遍問題。當前我國的大學教育是大眾化的教育,與精英教育時代相比,教學對象有了很大的改變。學生的獨立思考能力較差,對教師的依賴性強,缺乏學習的主動性和自覺性,沒有養成良好的學習習慣,再加上校園活動多,使得學生很難像中學一樣,把所有的精力都放在學習上。正是存在上述的問題,我們要在傳統教學的基礎上尋找新的教學方式,在有限的90分內提高教學效率。其中“問題驅動”教學法就是一個行之有效的教學方法。

二、“問題驅動”教學法在課堂教學中的應用

“問題驅動”教學方法的關鍵環節是如何設計好問題。在文獻[2]中提出了問題設計的三種策略,而問題設計的方法可以有多種呈現方式,我認為應該體現在以下三個方面。

1.問題設計要能夠激發學生學習的動機,使學生對這門課程產生興趣。比如,第一次課的時候,教師在介紹概率統計這門學科的發展歷史時,可以以費馬和巴斯卡的“賭金分配”問題為例,一方面讓學生了解概率論的起源,另一方面讓學生通過自己的分析,提出如何對賭金進行分配的方案。這樣既能夠調動學生的積極性,同時也激發了學生對概率統計這門課程學習的興趣,為今后的教學起到一個良好的鋪墊作用。

2.問題設計要能夠使學生加深對基本概念的理解。當學生面臨教師所提出的問題時,會產生猜想和探究的心理,這樣容易激發學生積極思維,以便解決問題。在“事件的獨立性“這一章節時,可以提出下面兩個問題[3],問題1:一口袋中裝有a只紅球,b只白球。從口袋中任取一球,采用不放回的抽樣。求:(1)在第一次取得紅球的條件下,第二次取出紅球的概率;(2)第二次取出紅球的概率。設A表示“第一次取出紅球”,B表示“第二次取出紅球”。教師引導學生利用古典概率,乘法公式和全概率公式計算出:P(A)=aa+b,P(B|A)=a-1a+b-1,P(AB)=a(a-1)(a+b)(a+b-1),P(B)=aa+b。問題2:把問題1中的條件“不放回的抽樣”改成“有放回的抽樣”,再讓學生重新思考上述問題,它們的概率有是多少呢?此時,教師親自計算出:P(A)=aa+b,P(B|A)=aa+b,P(AB)=a2(a+b)2,P(B)=aa+b。引導學生觀察4個隨機事件概率之間的關系,發現P(B|A)=P(B),P(AB)=P(A)P(B)。這兩個等式表明事件A發生與否對事件B發生的概率沒有影響,兩個隨機事件的發生有某種“獨立性”,然后再給出事件獨立性的定義就水到渠成了。通過上面的問題設計,學生理解事件獨立性的概念就更加深刻了。

3.問題設計要有助于知識遷移。面對問題情境時,使學生在新舊知識之間建立合理的聯系,引導學生利用已有的知識去分析和思考面臨的問題。在“隨機變量的協方差”這一章節,討論兩個隨機變量和的方差時,首先提出問題1:若隨機變量X與Y相互獨立,則D(X+Y)是多少?學生利用方差的性質很快能夠得到答案是D(X+Y)=D(X)+D(Y)。

接著提出問題2:若隨機變量X與Y不滿足相互獨立的條件,則D(X+Y)又是多少?讓學生經過幾分鐘的思考,由教師推導出D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)。最后提出問題3:問題1是否為問題2的一個特例?問題3由學生獨立完成,驗證過程中要用到協方差的計算公式“Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)”和期望的性質“若X與Y相互獨立時,E(XY)=E(X)E(Y)”,這樣就建立起新舊知識之間的聯系,通過這3個問題組成的“問題鏈”,學生對期望、方差以及協方差的性質有了更清晰地認識。

三、結語

“問題驅動”教學方法的使用應該注意以下幾點:

篇2

隨著大數據時代對于數據分析人才的需求越來越多，如何從海量數據中有效挖掘有用信息并進行數據分析已逐漸引起國內外政府機構及學者的極大關注，國際上關于大數據科學研究的呼聲也越來越高。統計學作為一門數據分析學科，主要通過收集整理研究對象的數據，進行建立統計模型、量化分析、總結和預測，探討研究對象的數量規律及其特征。隨著大數據時代的來臨，統計學的重要性越來越得到社會的認可和重視，具有統計學基礎的人才需求量也越來越大。

由于統計學涉及的理論內容、公式和抽象概念比較多，通常需要一定的數學基礎和較強的邏輯推理能力，因此學生普遍認為《統計學》是一門比較難以掌握和學習的課程。結合自己對財經類專業學生講授《統計學》課程的實際教學實踐，在分析目前教學中存在問題的基礎上，就如何提高統計學課程的教學效果，探索適合金融工程、工商管理、會計學等財經類專業的教學內容、教學手段和教學方法以及考核辦法，如何解決統計學教學存在的問題為社會培養高質量的專業數據分析人才談一下自己的想法和思考。

一、《統計學》教學中存在的問題

1、教學方法單一

目前，統計學教學仍然是以教師課堂講授為中心的教學思想、學生被動地接受知識傳輸的傳統填鴨式教學方式。以多媒體教學為主的背景下，雖然多數教師堅持黑板板書與多媒體課件相結合，但是有些教師將多媒體教學完全取代黑板板書，使得課堂教學內容容量過大，講授速度過快，缺乏師生之間的互動和交流。統計學內容在重點部分常常涉及較多公式和概率統計定理，使用多媒體課件授課使得講課速度過快，造成學生無法跟上教師思路不能理解具體內容，僅僅會記憶理解，熟練地套用計算公式，無法引起學生的學習興趣。

2、教學內容只注重應用表面，缺乏理論深度

財經院校《統計學》課程的教學內容仍然是以數據的收集、整理、描述和分析入手，簡單介紹統計調查、統計整理、統計指標、時間數列、指數、相關回歸、統計推斷等內容。對于教學中涉及到的基本數學定理、數學公式推理以及前后知識在數學上的聯系缺乏講解，使學生不能理解到所學知識的本質，僅僅會依葫蘆畫瓢地應用，導致學生在處理實際問題時方法單一、創新不足。有些財經專業的學生培養方案更是將統計學與概率統計同一學期開設，使得統計學課程的內容缺乏概率統計中的大數定律、中心極限定理等假設檢驗的基本知識，造成學生無法理解所學內容。

3、教師隊伍知識結構不合理

講授統計學的教師隊伍近幾年雖然有了很大的變化，但還有一部分統計教師的知識結構不夠理想，數學和計算機知識水平與客觀要求還存在一定的差距，仍需要繼續改進和提高。財經類院校講授統計學課程的教師主要以經濟統計、數量經濟學等財經類出身教師為主，缺乏數學專業科班教師，使得課程內容的設計僅注重應用，缺乏相應的數學理論作為支撐，使得學生對所學知識一知半解。

4、統計軟件與統計案例缺乏有效結合

隨著大數據時代的到來，學會用統計軟件處理實際問題的方法和分析能力已成為每個學生必經的階段，計算機軟件在統計學教學中的重要性越來越顯著。現實中，雖然統計學的課堂教學中也注重統計方法的應用，但是由于統計學知識繁雜、課時安排普遍過少、開課班級過多等原因，導致統計學教學過程中對于學生的動手能力的訓練過少。尤其是財經類非統計專業學生的培養方案中《統計學》課程設計基本以54學時為主，使得課程教學內容僅可完成理論教學，缺乏用SPSS、SAS、R軟件等統計軟件進行實際問題處理的實踐教學。

5、統計分析方法與學生專業知識缺乏有機結合

統計分析方法與學生的專業脫節，教師從概念、公式、定理等方面講授完統計理論與統計方法后，往往無法從學生的專業角度出發與實際的經濟、金融、管理等內容相結合設計統計案例，或者完全缺乏與實際問題相關的統計案例，很難取得較好的教學效果。例如給金融工程專業的學生講測定離中趨勢的指標標準差時，可以結合股票投資的例子說明標準差度量風險的應用，以引起學生的學習興趣。

二、《統計學》教學改進措施

1、提高教師素質

大數據對統計學的挑戰要求統計學教師必須加強專業學習，及時學習和接受新的知識，提高自身專業素質。作為一名統計學教師，課堂教學不僅要給學生傳輸知識，還要與網絡資源相結合，充分發揮多媒體在統計教學中的作用，形象生動地展示統計過程和分析應用，通過實際的統計數據案例分析與學生互動，及時設置統計理論與實際數據分析相關啟發性問題，調動學生的學習興趣和主動學習積極性。同時，各財經院校要針對各自的具體情況采取有效措施，不定期或定期舉辦統計學授課經驗交流會或送青年教師參加國內一流大學舉辦的課程培訓或進修，為教師提高授課技巧創造有利條件，并注意吸收高學歷、高學位的統計專業人才充實到統計教師隊伍以提高統計學教師的整體素質。

2、改革教學方法和手段，增強學生學習的主動性和積極性

改變傳統教學方式，充分利用網絡資源充實多媒體教學課堂內容，調動學生主動學習的積極性和主觀能動性，提高學生綜合運用統計學方法解決實際問題的能力。在教學過程中采取“講授式教學”、“啟發式教學”、“互動式課堂討論”、“理論與案例結合”等形式多變的授課方法，以達到學生主動融入課堂、主動思考的更好教學效果。雖然各種教學方法都有不同的特點，但是授課過程中要根據學生的專業特點適當調整教學內容，并根據教學內容的性質和特點選擇合適的教學方法或多種教學方法進行優化組合，使學生能夠較容易地融入課堂，以快速掌握課堂知識取得較好的教學效果。

雖然多媒體教學具有內容豐富、所含內容信息量大的特點，可以圖文并舉形象生動地展示課堂內容，已經成為主流教學手段，但是僅用多媒體教學，忽視黑板板書教學，會使得課堂內容含量過大而導致學生的思維跟不上教學進度，特別是統計學課程內容涉及較多數學公式推導和定理證明，不用板書進行嚴密的推導，不利于學生理解和掌握。因此，在教學過程中應將傳統板書教學和多媒體教學相結合，充分利用這兩種不同教學方法的優勢，達到更好教學效果的目的。

3、積極引進數學專業教師，優化教師知識結構

財經類院校要積極引進數學專業出身教師擔任統計學教師，講授內容上對所涉及的數學理論進行適當的推理證明、補充最新統計方法并適當深入講解理論在實際應用時的重要性，將理論與實際應用相結合，培養財經院校非統計專業學生的邏輯思維和理論與實踐結合的能力，讓學生在未來工作中遇到處理實際問題時能夠具有較強的理論基礎應用于實踐，并為實現數據處理方法創新、理論創新和知識創新打下較好的基礎。

4、將理論教學與實踐相結合，加強軟件應用實踐教學

財經類院校開設統計學課程的目的是為學生更好地學習專業理論知識提供數量分析的理論與方法，為學生運用統計學的理論與方法分析、研究其專業實際問題提供方法論基礎。而統計學正是以經濟、金融、社會等實際現象的數量方面為研究對象，通過統計軟件直觀處理和分析實際問題的方法，因而教學過程中要與學生所學專業相結合，選擇SPSS、SAS或R軟件進行案例教學，培養學生熟練應用統計軟件進行數據分析的能力，為學生將來獨立處理大數據問題打下堅實的實踐基礎。

5、改革傳統考核方式

《統計學》是一門側重實際應用的方法論課程，傳統的考核方法主要以閉卷筆試為主，考核內容主要是統計基本理論和方法，通過期末閉卷考試并不能客觀準確地評價學生對這門課的掌握程度和實際應用能力，當學生遇到具體的實踐問題時往往不知如何處理。因此，有必要對統計學課程考核方式進行改革。可以將學生的期末總成績從傳統的閉卷考試方式改成由平時成績20%、軟件實踐30%和筆試成績50%三部分構成。筆試考核內容突出實用性和工具性，可設置開放試題，重在考核理解而不是死記硬背定理或公式，考查學生綜合利用統計知識和方法分析和解決實際問題的能力，使學生不僅學到統計學知識，又能靈活地運用于實際問題。

三、結語

隨著大數據時代的到來，社會對具有扎實統計基礎的數據分析人才需求越來越多，《統計學》作為數據分析方面重要的基礎工具課程，對于財經類學生的專業課學習和畢業論文設計及將來從事金融、管理、經濟等行業數據分析相關專業工作十分重要。因此，要提高統計學課程的教學效果和教學質量，任課教師不僅要努力鉆研統計基礎知識，探索新的統計授課方法，提高自己的綜合素質，同時也要勇于探索適合不同專業特色的教學內容，編寫符合新時代特征的新的教學案例和多元化的教學手段，在教學活動中不斷實踐探索，切實加強理論教學與實踐教學相結合，改革已有考核方式，提高教學效果和質量。

（基金項目：吉林省教育廳“十二五”社會科學研究基金項目（2015348）。）

【參考文獻】

[1] 游傳新：高校統計學教學存在的問題與改革思路[J].長江大學學報（社會科學版），2008（5）.

篇3

[中圖分類號] G623.5 [文獻標識碼] A [文章編號] 1007-9068（2015）12-051

小學數學的統計教學是學生學習統計學知識的基礎。統計學知識的內容分為推斷統計和描述統計兩大塊，小學階段的統計內容基本上屬于描述統計的內容。蘇教版的教材中，統計知識的教學貫穿整個小學數學教學的過程。在現階段的小學數學統計領域中，學生對統計的掌握能力不高，教師在實際的教學中存在著種種問題。針對性地提出解決問題的方法及策略，對小學生統計學思想和興趣的培養具有重要的意義。

一、小學數學統計教學中存在的問題

1.不精準的教學目標定位

統計教學的核心目標是培養學生數據分析的觀念，可是大部分教師對教學目標把握不精準，在教學過程中，往往是“撿了芝麻，丟了西瓜”，忽視學生處理數據和信息搜集的過程，未能正確引導學生進行科學探究，達不到培養學生數學素養的目的。

2.教學活動設計的斷層

數學知識的教學是一個完整的統一體，在生長和延伸的過程中，知識點應當貫穿在整個知識體系中。如果教師單純地設計一節課的內容，會導致課程設置的重復和斷層。比如，在五年級上冊的復式條形統計圖和五年級下冊的復式折線統計圖的教學中，有些教師重復了引入、質疑、探究、歸納等各個方面的教學設計，學生的教學思維沒有得到充分的發展，不利于學生統計意識的培養。

3.教學活動組織的膚淺

一個完整的統計過程應當包含數據的收集、整理和分析三個階段。學生必須經歷統計活動的全過程，才能真正體會到統計的價值和意義。在小學二年級統計“數一數”“填一填”的學習中，學生只能參考教師提供的現成的統計表，并沒有認真投入探究，這往往會出現學生高分低能的現象。

4.教學活動評價的盲目性

教師僅僅將試卷上的分數作為學生知識能力的評價目標，在教學中忽視學生自主學習能力和實踐能力的培養，教學評價活動具有盲目性。

二、提升小學數學統計教學質量的策略探討

小學數學統計教學的教學現狀和統計教學目標之間存在著巨大的差距，教師應努力探討提高統計教學質量的策略。

1.策略提升專業化

統計教學中，策略提升的專業性包涵兩個方面：一是教師在教學前必須先讀懂統計學知識的內在價值；二是在教師要提高統計的專業水平和教學水平。另一方面，學校應當為教師的素質培養提供良好的外部環境，建立科研組和數學備課小組。教師團隊共同進行統計學知識的探討，對教學中的數據與例題進行仔細的分析，為學生學習統計學知識打下良好基礎。

2.教學設計結構化

教學設計的結構化指的是，在小學統計教學的過程中，將不同類型、不同年級的統計學知識進行內容的整合，運用整體化和發展的眼光進行教學設計。進行教學設計時，注重教材解讀的結構性、完整性和系統性。比如，蘇教版小學數學統計學知識零散分布在教材的各個章節中，并不是在某一冊教材的某一個章節中。

3.學習策略探究化

教學的主體是學生，因此，教師應在教學中將提高學生的學習能力和處理實際問題能力作為教學的首要目標。新課改下的教學目標，更加注重學習策略的探究化，這也要求在統計教學的過程中，教師應當引導學生對問題進行探究，使學生親身參與，提升其自主創新能力。比如，蘇教版第十冊的數學教材選取了“我國1999年耕地分布狀況、農民收入、市鎮居民等真實的數據”。盡管這些數據可以反映一定的社會發展狀況，但是在實際的教學活動中，它和學生的實際生活貼合度不高，學生無法產生真正的統計需求。所以，進行探究的前提是真實，而教學真實性的前提是引導學生關注生活中的統計學知識。

4.評價策略多元化

篇4

生物統計學理論性和實踐性較強，且涉及的內容、公式和抽象概念要在一定的數學基礎和邏輯推理能力基礎上，因此相對于其他專業課程，普遍反映難教和難學，主要存在的問題如下：

（一）生命科學專業的學生缺乏統計學課程的基礎知識

盡管大一開設了高數課程，但與生物統計學密切相關的數理統計、線性代數等內容講解較少，導致學生在學習生物統計學時無法深入理解相應方法，致使學生在學習過程中，抱有“仇恨”等心態，學習的積極性和主動性較差。

（二）課時不足，導致學生無法充分吸收消化

統計學課程由于受到課程數量和總學分的限制，導致理論課程不斷縮減至24學時，生物統計學涉及章節內容較多，系統性和邏輯性都較強，教師在講解重難點時無法跨越式講解，且每章節講授的知識點相對較多，導致學生課后不能充分吸收，感覺學起來比較吃力。

（三）學生思想不重視，自主學習能力不足

很多學生認為生物統計學是將來做科研或工作需要的基礎，卻未意識到本科畢業論文中統計學的重要性和必要性，在思想上不重視，而生物統計學與其他生命科學專業課交叉極少，學生課后自學能力不強，不能及時復習和鞏固，導致學習效果不佳。

（四）大學期間所學理論知識與實際結合較少，易造成遺忘

影響生物統計學教學效果的重要原因是學生短時間內系統學習了理論知識，但長時間缺乏與實際相結合的應用機會。盡管設置了一定課時的實驗課，但在實踐解題過程中，學生往往采用生搬硬套的方法，缺乏靈活分析數據，解決問題的能力。很多學過生物統計學的學生反映，當真正運用統計學分析數據時，前期學過的方法及知識點基本已遺忘，特別在期末考試結束后，很少再提及生物統計學相關知識導致所學知識遺忘。

二、統計學教學改革的思考

針對生物統計學教學過程中實際存在的問題，筆者總結和借鑒以往教學研究經驗進行了深入思考，認為生物統計學教學改革應從以下幾方面進行嘗試。

（一）加強課程學習方法的指導，科學合理地完善課程

教師初次介紹生物統計學的內容時，需要講解學習有關這門課的必要性、這門課大概講什么、這門課在現實生活中的應用，以激發學生學習的好奇心，然后組織學生學習課本目錄，對這門課學習的內容和范圍有大概的了解。在實踐教學過程中，根據數據類型、資料分布特點等選擇不同統計方法，加強學生統計思維方式的培養。

（二）加強相關課程間和不同章節間知識點整合

生物統計學盡管是一門學科，但并非是獨立的一門課，注重知識點的前后聯系、融會貫通，才能夠運用生物統計學解決實際問題。每堂課開始，教師將概括性的語言對學習過的舊知識進行總結和對新知識進行介紹，架好新舊知識聯系的橋梁。比如，講授兩因素和多因素方差分析時，可以這樣講“上節課我們已經學習了單因素方差分析，僅涉及一個處理因素。那么當因素出現兩個或多個又會怎樣呢？這節課我們將找尋其奧妙，學習兩因素和多因素方差分析。”再比如，在第五章統計假設測驗中，主要介紹了單個或兩個樣本平均數的假設測驗方法，在第六章內容開始時，教師回顧上一章節內容后設問，如果在實際數據分析過程中，遇見三個或三個以上樣本平均數的假設測驗，我們應用方差分析的方法，引出本章的內容。打破教材的章節和布局，進行教學設計和教學模式的改革。

（三）適當增加實踐課課程，為本科生提供更多科研實踐平臺

生物統計學是一門實踐性較強的課程，在培養學生統計思維和能力的同時，科學合理地設置不同專業的事件課程課時和相應實踐課內容。如生物技術專業應設置20個課時左右的實踐課程，授課內容涵蓋最基本的生物統計描述和簡單的生物統計方法，還應適當添加與實際相關聯的案例。并通過參與老師項目組、科技創新課程等方式為學生營造科研氛圍，搭建科研平臺，使其盡早參與科研實踐，進而誘導學生主動應用生物統計的方法解決科研問題，提高實踐能力。

（四）為實踐課教改創造良好的硬件和軟件環境

篇5

統計是指對某一現象有關的數據的搜集、整理、計算、分析、解釋、表述等的活動。隨著社會信息化的發展，我們對外界的信息和數據愈加依賴，統計這一能力就顯得越來越重要。2001年數學課程改革首次將統計內容加入并貫穿小學數學課程的始終，這不僅體現了素質教育的要求，也是對教師的全新的挑戰。

一、當前統計教學中存在的問題

統計學加入小學階段的數學教學，使得一些學校和教師感到措手不及，不知從何下手。具體表現為：

1、教學目標的定位存在偏差。例如，再講“平均數”的時候，很多教師仍舊是“數與代數”部分中平均數的概念來講什么是平均數、平均數怎樣計算等。但作為統計學部分的“平均數”教學，應側重學生對“平均數”代表一組數據的“整體情況”或“一般水平”這個統計量的認識、體驗與理解。

2、教學活動的設計沒有體現統計思想方法的遞進。統計內容貫穿小學數學教學的始終，每學期都有。觀察發現，很多老師的課講的十分精彩，但上下兩個學期的課卻表現出明顯的“異課同構”，教學設計固然好，但對兩個學段的教學對學生統計能力的引導和提升效果卻不顯著。

3、教學活動的組織不完整、脫離生活。統計包括對數據的收集、整理、分析和決策，這些都需要學生親身經歷、體驗，只有這樣學生才能認識到統計的意義和價值。但很多教師在教學活動的組織上沒有關注這一點，只重視“整理”，將統計過程“掐頭去尾”，學生沒有完整的統計體驗，雖然在“整理”環節學生的表現很不錯，但課后問學生“統計”學來有什么用，學生茫然不知。而教學情境的設計也明顯地脫離生活，例如，二年級的統計教學，有的教師設計了動物運動會的情境，情境生動有趣，容易激發學生的興趣，但是脫離生活實際，很難讓學生體會統計的意義和價值。

二、統計教學的相關策略

1、教師的專業提升策略

上述種種問題的出現，歸根結底是教師的原因。一方面，對統計價值的認識不足，同時面對“統計”這個新加入教材中的內容，教師自身的專業知識也顯得有些薄弱。因此，為解決統計教學中暴露的種種問題，先要從教師的專業提升開始。

首先，教師的教學觀必須轉變。生活的信息時代，每時每刻都可能會面對撲面而來的各種信息，權衡各種信息并作出合理的決策是一個現代人必備的生存技能。也許我們從純數學的角度看，小學部分的統計知識，并不是十分的重要，但從數學教育的目標和對學生全面成長的角度看，學習統計不僅能幫助學生掌握處理和分析數據的方法，統計更作為一種解決問題的工具滲透到學生生活的各個方面。正如統計學家C.R.勞在他的《統計與真理――怎樣運用偶然性》一書中指出的“在終極的分析中，一切知識都是歷史;在抽象的意義下，一切科學都是數學;在理性的基礎上，所有的判斷都是統計學。”只有教師深刻地理解教材內容的文化價值，才能把握恰當而清晰的教學目標。

其次，社會在飛速發展，教師的專業知識也要與時俱進的更新。受學習經歷的限制，很多教師的統計學知識儲備并不充足。可日常繁重的教學工作以及家庭生活的占用，教師的自主學習明顯不足。這就要求學校以教研組為單位組織教師學習，將日常教學中教師感到頭疼的統計教學案例作為研究中心，集思廣益提出解決策略。還可以進行遠程教育培訓，搭建網絡交流平臺。

2、各學段教學的結構化策略

數學學習貫穿了學生小學、初中、高中教育的始終，各階段的數學學習要有連續性。而小學階段，各學段的統計教學也要結構化，不能僅重視課例的精心設計，卻忽視知識結構的整體與長程。澳大利亞Mathsquest教材以專題的形式按照實際問題混編代數、幾何、統計內容，各應用專題既相對獨立又相互關聯，知識生成自然。我國的小學統計課時較少，組織活動時間稍顯不足，那么就不妨將統計課與其他課程進行整合。例如，社會課上要求學生養成良好的生活習慣，不挑食、不偏食。現在社會拼命“減肥”，到底怎樣才是“美”，不止學生迷惑，就連我們成人都開始迷失了。筆者組織了“誰是小胖墩”的班會活動。先讓各組輪流到事先準備好量體秤上測量身高和體重，并作好記錄。然后讓學生們討論誰的體重標準，誰胖了，誰瘦了，也做好記錄。最后，給大家出示《國家學生體質健康標準》，讓學生對照標準表，很多學生感到驚訝，自己原以為自己的體重很標準，卻原來是“營養不良”，原本以為是小胖墩的同學卻原來體重很標準。這節課，不僅讓學生認識到了統計工具的重要價值，也幫助學生糾正了社會上“以瘦為美”的審美觀，告訴學生健康就是美。

3、教學設計的探究性策略

統計是一門與生活聯系密切的內容，親歷統計活動的全程，有助于學生從整體上理解和運用所學的統計知識。因此，學生必須作為問題的解決者去了解問題、思考并自己拿出策略。這就要求，問題必須真實，脫離學生經驗的問題，很難調動他們的學習積極性。而教材編寫要兼顧統計性和普遍性，盡管其中的選材貼近生活，卻不一定貼近學生的生活。如蘇教版第十冊選的就是我國1999年耕地的分布狀況，江南某市城鎮居民和農民收入的增加情況等真實的數據。數據雖然反映了我國經濟建設發展，人民生活提高的情況，有助于對學生熱愛祖國的教育，但教學內容的親切感很低，若將數據加工改成改革開放以來本市居民收入、住房面積、消費水平等數據，就相對親切一些，再增加一項“我和父母比童年”的活動，就更能激發學生的學習興趣了。而過程的親歷對探究學習而言是非常重要的，親歷統計的全過程，更能培養學生的統計能力和數學思維。如低年級可以列舉《熊出沒》《喜羊羊與灰太狼》《新大頭兒子和小頭爸爸》三部動畫片，讓學生投票選出自己最喜歡的。這是一個學生普遍感興趣的話題，然后就投票結果讓學生親身體驗收集數據的方法，允許學生使用自己喜歡的方式描述數據。到了中年級可以組織學生思考“我怎樣選出班上最受歡迎的一部影片，對這個結果，用怎樣的方式表達更合理呢？”進而引導學生用統計表、條形統計圖、折線統計圖等方式來展現數據的分布并作出合理的結論等。

總之，統計學教學既是課程改革的新舉措，也是社會發展對人才培養的要求。面對統計教學中暴露問題，我們要深刻反思其中的原因，努力地思考解決策略。上訴所言，仍舊有很多不盡如人意的地方，但是相信只要我們不斷地思考、鉆研和實踐，一定能發揮出“唯一不確定數學”的獨特價值。

篇6

中圖分類號：G424 文獻標識碼：A

1 統計學的原理

統計學是研究如何測定、收集、整理、歸納和分析反映客觀現象總體數量的數據，以便給出正確認識的方法論科學，被廣泛地應用在各門學科之上，從自然科學和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。統計學是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化的分析、總結，并進而進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。

統計學主要又分為描述統計學和推斷統計學。給定一組數據，統計學可以摘要并且描述這份數據，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。另外也有一個叫做數理統計學的學科專門用來討論這門科目背后的理論基礎。

2 統計學的教學與應用

我們了解了統計學的原理，其主要目的就是為了教學；而教學是為了學生以后步入社會，更好地把統計學應用于實踐。

現在隨著社會的發展，對于人才多樣性靈活性的要求，學校也開始重視實踐性學科，統計學就成為有前瞻能力和眼光的學校首選的編外科目。我們的教師也不能一味地按照本本來向學生傳授客觀的實踐性科學，這樣不但不會有好的效果，還會增加學生對統計學的反感，而呈現一邊倒的現象，學生只學習需要的學科而摒棄統計學。教學中我們要把實際案例與統計學的各個門類相結合，用大量的事實詮釋統計學，讓學生在活生生的實例中，把統計學融會貫通，這樣對于他們以后的應用，也會有很大的幫助。真正做到活學活用、舉一反三。這樣才達到了我們教學的最終目的。

3 統計學的實踐

我們進行了大量的統計學學習之后，同學們基本掌握了統計學的原理和應用，但是那樣他們還處于紙上談兵的狀態，我們要引導學生走出去，到各地方、企業和個體小單位參加實踐，這樣也有助于鍛煉學生的交往和原理實踐能力，為以后學生步入社會做準備。作為教師，我們也應當積極地聯系實體企業，給學生創造更多的實踐機會，在實踐中講解，更有助于學生的理解和應用，可以彌補很多教學中不能解決的問題，也可以增強學生的探索能力，開發學生的求知欲，增加學生的信心，激發學生的成就感。

實踐是教學的最終目的。帶領學生去實踐，對于教師來說也是個鍛煉的機會，同時增加了師生之間感情的交流，把對生活工作的積極態度傳染給學生，教會學生不氣餒、互相幫助、對新的課題力求探索，開辟新思路，立志把自己事業做得更好。

4 統計教學應當注意的幾個問題

4.1 滲透思想

統計的基本思想是研究如何從樣本的統計性質去推測相應總體的統計性質，即如何根據樣本去探求有關總體的規律性。它有以下幾個特點：（1）統計學研究的基礎是數據，依據數據進行推斷。方法更多的是基于歸納，而傳統數學更多的是演繹。統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。即以整理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。（2）隨機現象的統計規律是一種集體規律，必須在大量同類隨機現象中才能呈現出來。樣本越小，所發現的規律變異越大，樣本越大，規律的變異越小。（3）從結果上來看，統計學關心更多的是好與不好，而傳統數學關心更多的是對與錯。概率統計思想實質是“隨機”、“變化”、“個別”與“規律”、“靜態”、“整體”的辯證統一。

可以說統計的這種由局部到整體、由特殊上升到一般的思想方法，無論是在理論上還是在實踐中，都有著十分廣泛的應用。統計與概率內容的教學，應當讓學生充分體會到統計思維和確定性思維的不同之處。

4.2 突顯過程

統計學習的過程性不僅表現在義務教育數學教學的整個過程，而且還體現在《標準》倡導其教學過程中的學生經歷和體驗。

鼓勵學生積極投入收集、整理、描述和分析數據的過程在這些活動中要鼓勵學生獨立思考、自主探索以及與同伴合作交流。例如《九年義務教育課程—數學》（北師大版）第五冊的“條形統計圖”，課前讓同學分別數一數自己課外讀物的數量，在課上匯報，通過課前調查搜集、整理數據的過程，讓學生進一步感受統計的含義。接著把各自小組成員的課外讀物的數量整理成統計表，展示學生的統計表，鼓勵學生學習的積極性；然后，學生親自繪制，體會條形統計圖的特點。統計全過程的體驗中，學生參與調查，小組交流、討論怎么樣把幾個人的數據繪制成統計表、條形統計圖，學生自然地充滿熱情，并積極主動地參與到進一步的學習之中。學生在開放的時空中，得到的一定是更大的發展。

4.3 重視活動

義務教育統計教學是以學生為主體的探索性解決問題的實踐活動課，它在呈現形式上絕不是單純的調查活動，它可以表現為課堂內的經歷探索；也可以表現為課內外相結合；還可以是完全置身于社會這個大環境下的調查活動。它是靈活、開放和形式多樣的，但無論采用何種形式，統計活動是具有系統性、整體性的。所謂整體性，就是統計活動中的每個環節都是彼此相連的，應該緊緊圍繞一個主題展開。比如調查統計“最喜歡的水果”、“組織比賽”（最喜歡的活動）、“買氣球” （最喜歡的顏色）等等，不管是課外的調查、實踐活動，還是課內的分組活動，都緊緊圍繞著一個主題而展開和深入。

4.4 強化觀念

什么是統計觀念？統計觀念有人稱為“數據感”或“信息觀念”。觀念是一種需要在親身經歷的過程中培養出來的感覺，要培養學生從統計的角度思考問題的意識，引發類比思想，產生解決問題的導向機制。

5 結論

統計學相對于語文數學而言，貌似小學科，但它在實踐中的作用卻不容忽視。我們要培養學生對事物的整理能力、對數字的考核檢索能力、對工作的嚴謹認真和探索的態度。同時還要開發學生的積極性、創新精神和實踐能力，以適應國家建設和發展的需要，也為學生以后融入社會、發揮自己的價值和確立社會地位打好基礎、鋪平道路。其教育要與時俱進，同時也任重而道遠。我們教師也應用百倍的熱情、嚴謹的態度、探索的精神，把統計學的教育事業發展起來，與其他科目相交融，培養出更多的社會人才。

總之，統計教學的真正價值不是簡單地以統計知識的多少來衡量，而在于學生在學習過程中能否獲得一種策略，經歷一種過程，學會一種眼光，建立正確的觀念，為以后學習和工作打下堅實基礎。

參考文獻

[1] 賈俊平.統計學[M].北京：清華大學出版社，2005.7.

篇7

進入二十一世紀，隨著我國市場化步伐的加快，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核心必修課程之一。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。

1.目前統計學教學中存在的若干問題

1.1 教學方式陳舊，缺乏創新。

傳統的課程觀認為，課程就是向學生傳授知識，學生僅被視為書本知識的物化載體，仍是以教師為中心的教學方式，過于強調學生的接收學習、死記硬背、機械訓練；教師引著學生朝自己預先設計的方向發展，不重視學生獨立思考能力、質疑發問精神的培養。

1.2 內容教授過于“規則化”。

從教學實踐來看，大部分教師在教學中過分強調統計方法的實施步驟，而對方法本身的統計思想卻挖掘不夠，導致學生對統計方法的學習過于機械化、程序化，往往是知其然不知其所以然，能夠熟練地進行統計計算，卻對計算結果不能給出很好的解釋，甚至忽略統計方法的應用條件，似乎統計方法是萬能的，適用于任何場合。

1.3 教學手段落后，學生的統計電算能力差。

教學中幻燈、多媒體、網絡等現代化教學手段運用太少。WORD、EXCEL等軟件的統計運算功能，統計課幾乎不介紹，不少學生不會使用甚至根本不知道大多數普通函數計算器都具備求和、平均、方差和標準差、相關系數等統計功能鍵。

1.4 理論與實踐嚴重脫離，學生動手能力差。

很多學生不會運用統計學的思維和方法去看待和解決實際問題。決策時，只考慮到某種情況的可能性，不知道根據期望收益去作出判斷；在進行調查時，不會選用正確的調查方法獲取資料。這一點在教師中也比較突出。這些問題帶來的后果是嚴重的，甚至關系到統計學專業及統計教學在我國教育中的生存問題。

1.5 考核內容和考核方法略顯陳舊。

統計學考試形式多采用閉卷考試的方式，考核內容多注重對基本知識點的測試，忽視對統計方法綜合應用能力的考察。在這樣的考核設計中，學生的思維受到一定的約束和限制，同時使得對知識點的短期突擊和強化也往往能夠在考試中奏效，甚至取得不錯的成績，而對統計綜合應用能力卻缺乏客觀真實的評價。

2.改進教學方式，提高教學質量

2.1 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。

2.2 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。

3.通過統計實踐學習統計

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。

4.運用現代化教學方法和手段

在統計學教學中，提倡板書和多媒體結合使用，采取以板書為主多媒體為輔的教學方式。形式多樣的現代化輔助教學可以提高課堂效率，加大統計教學創新的含量。教學中將多媒體、投影儀、學生上機實習等信息技術與手段融入到統計教學中，可以使原本枯燥的統計知識變得生動有趣，同時也節約了板書時間，增大了課堂信息量，使學生加深了對知識的理解，可以直接提高教學效果和激發學生的學習興趣。

5.提高學生計算機及軟件應用能力

統計學是一門應用的方法型學科，對經濟現象進行數量分析需要對大量數據進行處理和計算，統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的應用，使得數據處理、顯示、分析和推理變得快速而簡單，使統計的功能得到充分的發揮。教材要與統計軟件的應用相結合，讓學生掌握一些常用統計軟件，使學生在學習統計理論和方法的同時，能熟練運用統計軟件，提高動手能力。

篇8

【基金資助】國家自然科學基金（31271008）。

【中圖分類號】G642.0 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2014）02-0173-02

1.前言

隨著現代科技的進步及研究手段的不斷發展，生物科學成為2l世紀最具有吸引力和發展潛力的學科門類之一。生物統計學是利用概率論和數理統計的原理和方法來分析和解釋生物科學研究中的各種生命現象的學科。生物統計學不僅在傳統生物學、醫學和農林學中被廣泛應用，而且現代的生物信息學、基因和蛋白質組學等均是建立在生物統計學基礎上的，系統生物學、心理學、教育學等同樣離不開生物統計學的知識[1，2]。數理統計的基礎思想為生物統計學提供了牢固的基石，生物科學試驗調查和實驗數據是生物統計學處理的對象，計算機為生物統計學提供了強有力的工具。在工作中，經常會有老師或研究生問到科研過程或實驗結果處理時涉及的生物統計學問題。由此可見，生物統計學在科研和工作過程中的重要性。經過幾年的生物統計學教學，我們發現學生們并沒有意識到統計學的重要性，多數只是應付性的學習，缺乏主動性。因此，需要深入的分析在生物統計學教學過程中及學生學習過程中存在的問題和不足。

2.生物統計學教學中存在的問題

2.1 多媒體的作用沒有充分發揮，教學缺乏生動性

隨著計算機和網絡技術的快速發展，多媒體技術在高校教學中不僅提高了課堂教學效率，在一定程度上也獲得了良好的教學效果[3]。然而目前多媒體在課堂上主要以處理符號、文字、圖形為主，而對基于大量運算才能輸出的聲音、影像、動畫等信息，以及人機交互操作完成教學或訓練功能的表現明顯不足。

生物統計學的核心內容是一系列統計方法，涉及大量的公式、字母、符號等。在課堂教學實踐中，單純利用多媒體進行教學就會出現單調、枯燥的現象，缺乏吸引力，學生們將產生視覺疲勞，注意力下降，影響學習效率。講這些內容時，就不能只以傳統板書和幻燈顯示的形式進行講述，要把用復雜數學公式解決問題的過程和計算結果以生動的形式表現出來，如動畫、3D影像，與學生交互式的操作等。利用相關的軟件結合相應試題的解析，將會調動學生們的學習興趣和參與熱情，集中注意力，提高課堂講課的生動性和學生們對講授內容的接收效率，同時還能夠提高學生分析和解決實際問題的能力，提高教學質量。

2.2 教學實踐環節較薄弱

生物統計學是一門實用性課程，其目的是使學生能夠充分掌握生物統計學知識，并利用其解決實際問題[4，5]。然而，由于教學計劃中課時數的限制，需要老師在課堂上要適時安排實踐環節，使得理論與實踐環節相結合，加強生物統計的實踐技能訓練和素質培訓。

2.3 學生們缺乏學習主動性

生物統計學屬于工具性課程，在科研的實驗設計及數據處理過程中起著非常重要的作用。多數學生還未直接接觸實驗設計和數據的統計分析，對科研的概念比較模糊，沒有直觀認識，難以理解相關的理論知識和統計分析方法，容易產生難學、不想學的思想。盡管在教學過程中，教師多次反復強調本門課程的重要性，但是，學生們在學習階段由于意識不到課程的重要性，因而其學習興趣不夠。只有少數認真的學生會課下看書，仔細完成課下作業，多數的學生采用“應付式”的學習方式。“應付式”的學生會不加思考的草草的交上作業本，更有甚者課上不聽講，課下不復習，嚴重缺乏學習興趣和主動性，這可能和人的“直接利益”思想相關。心理學認為“人的一切活動就是為了追求自己的個人利益”。學生們有可能認為生物統計學對其的“直接利益”就是平時作業成績和考試成績，故他們采用被動式的學習態度。

2.4 教材內容缺乏學生參與的先驗設計

目前國內大多教材的設計仍是以傳統模式為主，首先介紹概念、方法，給出公式，再舉例印證。現代心理學和教育學已經證明，傳統的教材組織和課堂講述過程不利于啟發學生的思維，學生會感覺枯燥，認為上課聽講與課后自己看書的效果是一樣的，因此在課堂上不會集中注意力，也不會主動地融入到教學過程中來。缺乏主動反饋、師生緊密融為一體的課堂氛圍，從而大大影響了教學效果。

3.結語

在教學過程中，教師為教學活動的組織者、學生探索知識的引導者和合作者。我們不能使用傳統的填鴨式和一言堂式的教學方法，不能使用強制的手段逼迫學生被動地接受知識。教師在教學過程中不斷發現問題，并探究采用合適的教改方法和手段進行創新，改進教學課程體系，加強教學效果。學生起著主體的作用，必須充分調動并發揮學生的主觀能動性，把素質教育融合入生物統計學課程教學過程中，把考核學生應用知識的能力和綜合分析問題的能力作為重點，培養他們的實踐能力和綜合素質。

參考文獻：

[1]杜榮騫主編. 生物統計學（第3版）. 北京：高等教育出版社， 2009.

[2]邵云，姜麗娜，李春喜. 《生物統計學》立體化教材建設實踐與思考. 高等教育研究學報， 2012， 35（1）：84-86.

[3]丁建華. 《生物統計學》教學方法與技巧探討. 安徽農學通報， 2011， 17（19）：171-175.

[4]周海廷，，趙全等. 生物統計學精品課程建設的實踐與體會.西南科技大學高教研究，2008， （2）：52―54.

篇9

培養醫學研究生不僅要提高其專業能力，更要培養其科研思維能力和解決科研實際問題的能力。《醫學統計學》的學習不僅能夠培養醫學研究生良好的科研思維能力，而且能夠從科研設計、資料收集、數據統計分析、結果正確解釋等方面大大提高學生解決實際科研問題能力。因此，《醫學統計學》教學在研究生課程教學中有著舉足輕重的作用。

1《醫學統計學》教學中存在的問題

盡管在本科教學、碩士研究生教學、博士研究生教學均開設了《醫學統計學》課程，但是，在目前教學模式下，經過《醫學統計學》課程學習的大部分醫學研究生在醫學統計學的理論學習和實際應用方面仍存在嚴重的脫節現象，如統計設計不合理、資料分析統計學方法應用錯誤、研究結果解釋不正確等。有調查顯示，只有不到30%的研究生能夠熟練掌握和正確運用常見的統計學方法，如統計描述、t檢驗、相關分析、單因素方差分析等。由于缺乏良好的運用統計學方法的能力，有許多學生在開展科研實踐中遇到了較多的麻煩，造成了不必要的損失。有的因為課題設計存在嚴重問題，只好在課題已經開始實施后推到重來；有的因為在資料分析時采用了錯誤的統計學方法，得出了錯誤的結果和結論，不僅導致了本研究的失敗和科研資源的浪費，而且由于錯誤的研究結論未能得到及時發現和糾正而導致了后續研究資源的投入，產生了更多研究資源的浪費。此外，目前《醫學統計學》教學對醫學研究中常用的一些高級統計學方法如生存分析、Meta分析等涉及較少或者著力不夠。

2 《醫學統計學》教改措施

2.1教學方式的調整

目前醫學研究生《醫學統計學》教學模式中采取的教學方式仍然是本科學習階段的教學方式，即老師理論授課，輔助課后練習題的完成。研究生在本科階段已經較為系統地學習了《醫學統計學》的基礎理論知識，在碩士或博士階段則應更加注重《醫學統計學》方法實際應用能力的培養。因此，醫學研究生《醫學統計學》教學應采用理論教學為輔，實踐操作為主的方式。減少理論課課時數，增加實踐操作課時數。理論授課應結合醫學研究的需要，采用問題為基礎，學生為主，老師為導向的啟發教學方法；實踐操作教學可采用如下方式：

（1）典型案例分析法 老師可以選用一些典型的課題標書、研究論文，先讓學生進行課前閱讀，找出標書或論文在統計設計或統計方法運用方面的缺點和巧妙之處，然后在課堂上進行討論，老師最后剖析和點評。

（2）小組課題設計 可通過學生自主設計課題的方式提高學生對統計方法、統計設計等的應用能力。具體方式為：首先對學生進行分組，每組自行選題，進行科研設計，然后在老師的引導下，對每一組課題標書進行課堂討論和點評。

（3）導師課題演練法 學校安排一定的課時，讓學生在《醫學統計學》課程開始前、開始中積極參與導師課題研究活動。一方面可以通過提高學生對醫學統計學方法應用的需求，激發學生學習《醫學統計學》的熱情和積極主動性；另一方面，學生在參加課題實踐過程中往往會遇到許多有關課題設計、資料統計分析等方面的問題，帶著這些問題去學習《醫學統計學》，將有更加深刻的體會。

2.2課程內容的調整

目前，研究生《醫學統計學》教學課程內容主要包括：①基本統計學方法。主要有：統計描述、t檢驗、單因素方差分析、單相關分析、一元線性回歸、二維表、秩和檢驗等。②高級統計學方法。主要有：多元線性回歸、logistic回歸、多維表x2檢驗、生存分析等。③科研設計。主要有：簡單析因設計、簡單拉丁方設計以及研究樣本量的估算等。④統計軟件及應用。主要有SPSS軟件的應用。研究生《醫學統計學》教學課程內容應根據培養學生的類型及醫學研究的需要進行實時調整。一方面強調專業型碩士研究生基礎統計學方法的學習；另一方面要增加或加強學術型碩士研究生和所有博士研究生對logistic回歸、多維表x2檢驗、生存分析如COX回歸和Kaplan Meier等常用高級統計學方法的學習。雖然有些學校現有教學課程內容包含了這些內容，但要求學習的內容不夠全面和深入，只有極少數學生能夠熟練應用此方法開展科研實踐。此外，還應增加高級統計學方法在醫學統計軟件中的使用方面的教學內容。

2.3考核方式的調整

目前，研究生《醫學統計學》課程考核方式主要是以閉卷筆試為主的理論考試，而對學生統計學方法的實際運用能力考核重視程度不夠。對于碩士研究生，我們可以采用閉卷考試為主，輔之以實際操作能力考核。具體為：一方面采用閉卷考試考核，分值約60-70分；另一方面要求學生結合醫學研究工作的需要，設計一項科研課題，撰寫一份課題標書。此項考核分值約30-40份。博士研究生則采用實際操作能力考核，平時作業綜合考評得分為輔的考核方式。具體為：要求博士研究生結合醫學研究工作的需要，設計一項科研課題，撰寫一份高質量的科研標書，此項考核分值約60-70分；同時，任課老師對每位學生平時作業情況進行綜合考評，此項考核分值約30-40分。

3 思考

研究生《醫學統計學》教學改革的重點內容包括：一方面要改變理論教學為主、實際運用能力為輔的教學方式，從而提高學生科研實踐能力；另一方面，還要根據醫學研究的需要，豐富《醫學統計學》教學內容，以此滿足醫學研究的需要。教學改革需要教育部門、學校的高度重視；同時也對老師和學生提出了更高的要求和挑戰。不僅需要教師不斷更新、完善自己的知識結構，在教學實踐中反復摸索、不斷嘗試，而且也要求學生具有更廣的知識面和更強的自學能力及動手能力。

參考文獻：

[1]潘發明，廖芳芳，夏果，等.1臨床科研論文中常見的統計學錯誤分析（一）.安徽醫藥，2008，12（2）：192-193.

[2]李淑，杰孫忠. 加強醫學統計學教育 提高醫療及科研水平. 中華醫院管理雜志，2009， 25（5）：346-348.

[3]潘發明，夏果，廖芳芳，等.I臨床科研論文中常見的統計學錯誤分析（二）.安徽醫藥，2008，12（6）：576-577.

[4]萬獻堯， 張久之. 醫學科研或論文中常見的統計學問題. 醫學與哲學（臨床決策論壇版），2009，30（12）：74-75.

[5]漆光紫，任美璇，黃高明. 不同類型醫學碩士研究生《醫學統計學》知識掌握和需求情況調查. 中華醫學教育探索雜志2011， 10（ l2）：1459-1463.

篇10

社會科學的實證研究在應用統計學時,統計分析是其關鍵環節,資料性質分析、資料類型的判斷、統計方法的選擇等各個環節都應把握好,否則,其分析結果將是沒有意義的。本文擬通過對社會科學實證研究論文中應用統計分析方法出現的問題,從描述性分析、定量資料的統計分析、定性資料的統計分析、相關與回歸分析等方面進行解析。

一、描述性分析問題

在社會科學實證研究中,一般首先要對社會調查數據進行描述性統計分析,以發現其內在的規律性,再選擇進一步的分析方法。描述性統計分析要對調查總體所有變量的有關數據做統計性描述,主要包括數據的頻數分析、集中趨勢分析、離散程度分析、分布形態以及一些基本的統計圖形。

描述性統計分析雖然較為簡單,但如果對某個事件或某種現象的描述不清楚或存在偏差,那么其后的所有分析都將值得懷疑,而描述的偏差可能會引起公眾或學術界對某些社會現象的誤解,甚至誤導政府決策。

1.均值的誤用

均值是用于描述樣本集中趨勢的最常用指標,但應注意,對于正態或近似正態的對稱分布樣本,它是較好的指標,一般與離散趨勢指標中的標準差一起描述數據資料(即形式);而對于偏態分布的樣本,則常用中位數來描述集中趨勢,一般與離散趨勢指標中的四分位數間距一起描述數據資料(即形式),究其原因是均值容易受到極端值的影響。

對于兩個分布完全不同的樣本,可能會得到相同的均值,因此均值在某種程度上抹殺了樣本內部的差異,而往往這種內部差異正是需要進行深入研究或應當引起人們注意的。為了彌補均值的這種缺陷,一般在報告均值的同時,也應該報告標準差,或用直方圖或散點圖的形式描述分布,以展示群體內部的差異。

2.絕對數的誤用

因為社會調查研究比較容易得到大容量的樣本,所以對任何小概率事件,用絕對數報告都會出現較大的數字,單純對絕對數的強調往往會產生誤解。比較合理的方式一般是在報告某事件絕對數的同時,給出該事件的發生率或占研究樣本的比例。

3.相對數的誤用

相對數常用于描述定性資料的內部構成情況或相對比值或某現象的發生強度,一般有比與率兩種形式。雖然比與率的計算形式是相同的,即兩個絕對數之商乘以100%,但它們的含義是不同的。率用于反映某種事物或現象發生的強度,而比則用于反映部分與整體或某一部分與另一部分之間的關系。當數據的比較基礎相差懸殊,用絕對數表述沒有可比性時,就要借助于相對數。

應用相對數也容易出現一些問題,如:百分比與百分率的混用;當分母很小時,只計算百分比或百分率,而沒有報告樣本量;當比較兩個或多個總體率時,沒有考慮到各總體對應的內部構成情況是否一致,而直接比較等。

例如在報告流動人口犯罪問題時,給人的印象往往是流動人口犯罪率高于常住人口,其實是忽視了流動人口的年齡和性別構成與常住人口完全不同,且青年男性是犯罪率較高的人群,這樣對兩個不同群體的比較往往會導致錯誤的結論。

二、定量資料的統計分析問題

定量資料的統計分析是指所觀測的結果變量是定量的,而且希望考察定性的影響因素取不同水平時,定量觀測結果的均值之間的差別是否有統計學意義。定量資料的統計分析在統計學應用中占有很大的比重,出現的誤用也比較多。

正確選擇定量資料統計分析方法的關鍵有兩點:一是正確判斷統計研究設計的類型;再是檢驗定量資料是否滿足“獨立性、正態性及方差齊性”的前提條件[1]。前者要求使用者對統計研究設計的類型較為熟悉,后者則需要進行預分析,可適當借助于統計分析軟件。根據前提條件是否滿足來決定用參數假設檢驗或方差分析,還是用非參數檢驗方法,進而根據對統計研究設計類型的判斷,確定采用具體的統計分析方法。

對定量資料作統計分析時,常犯的錯誤有:

1.不管統計研究設計類型,盲目套用t檢驗或單因素方差分析;

2.不驗證“獨立性、正態性及方差齊性”前提條件,而直接應用參數檢驗法;

3.將多因素設計定量資料人為拆成多個成組設計定量資料,采用t檢驗法;

4.將多因素設計定量資料用單因素多水平方差分析解決,或用一元分析替代多元分析等。

三、定性資料的統計分析問題

定性資料的統計分析是指觀測結果為定性變量的統計處理問題。定性資料的統計分析在社會科學研究中的應用也是很廣泛的,通常根據影響觀測結果的原因變量性質分為三種情況:

1.原因變量都為定性變量,此類資料就是通常理解的定性資料。常用的統計分析方法有:檢驗、秩和檢驗或Ridit分析、Spearman秩相關分析、線性趨勢檢驗、一致性檢驗(也稱Kappa檢驗)、加權檢驗、對數線性模型等。

2.原因變量中既有定性變量,又有定量變量。這類資料的統計分析通常有兩種處理方法:一是結合專業知識先將定量的原因變量離散化,使其轉化為定性變量,然后采用上面3.1的統計方法處理;二是先對定性的原因變量,采用啞變量技術進行處理,轉化為多個二值變量,賦予0或1值,然后采用Logistic回歸分析方法或多值有序變量Logistic回歸分析處理。

3.原因變量全部為定量變量。這類資料的分析可以直接采用Logistic回歸分析方法或多值有序變量Logistic回歸分析處理。

定性資料的最常用表達形式是列聯表,列聯表有多種類型,如橫斷面設計的四格(或稱2x2)列聯表、隊列研究設計的四格列聯表、配對研究設計的四格列聯表、雙向無序的R×C列聯表、單向有序的R×C列聯表、高維列聯表等,不同類型所用統計方法也不同,所以處理這類資料的關鍵是分辨出列聯表的類型,從而選擇相應統計分析方法。

在社會科學研究中,定性資料的統計分析常犯的錯誤主要就是列聯表的誤判,從而錯誤的選用統計方法。

四、相關與回歸分析問題

相關分析是研究變量之間的相互關系,常局限于統計描述,較難從數量角度對變量之間的聯系進行深入研究;回歸分析則是研究變量之間的依賴關系,可實現對自變量進行控制,對因變量進行預測,及對隨機變化趨勢進行適當修勻。

相關分析可用于對定類、定序、定距及定比等尺度的各類資料進行定量描述,但各類資料的計算公式是不同的,所以應用時,需要判明資料的類型;而回歸分析則要根據因變量性質的不同,選用不同的回歸分析方法,一般可分為兩類:一是因變量為連續型變量,具體的,當為非時間性的連續型變量時,可用線性回歸分析、多項式回歸分析、非線性回歸分析等;當為時間變量時,可用COX半參數回歸分析、指數分布回歸分析及威布爾回歸分析等;當為隨時間變化的連續型變量時,則需要利用時間序列分析。二是因變量為離散型變量,需要利用Logistic回歸分析、對數線性模型分析及多項Logit模型分析等。

在社會科學研究中,相關與回歸分析的應用非常廣泛。但應用時也經常出現一些錯誤:

1.沒有結合問題的專業背景和實際意義,就進行相關與回歸分析。其結果有時可能是莫名奇妙的,可能出現所謂的虛假相關。

2.對于較簡單的線性相關與回歸分析,不注意應用條件,盲目套用。一般地,Pearson相關分析要求兩變量都是隨機變量,且都服從或近似服從正態分布,若不滿足條件,應采用其它相關分析法,如Spearman相關分析等。而線性回歸分析則要求因變量必須是隨機變量,且服從或近似服從正態分布,在回歸分析前,先要進行統計檢驗,證實兩變量的顯著相關性,再進一步進行回歸分析才有意義。

3.只求得相關系數或回歸方程,而不進行參數假設檢驗就下統計分析結論。因為相關系數或回歸方程都是由樣本數據求得的,是否具有統計學意義,必須通過其相關參數的假設檢驗來判定。

4.多元回歸分析策略的錯誤。在社會科學實證研究中,對多元回歸分析的應用,不少人采取的策略是先用單變量分析,得到有統計學意義的多個變量,再將它們引入回歸方程進行多變量分析,用逐步回歸法進行篩選,從中選出有統計學意義的變量,這種分析策略是不正確的。因為自變量之間可能存在不同程度的交互作用,在單變量分析中無統計學意義的變量并非在多元回歸分析中也沒有意義。正確的處理方法應該是先綜合分析各種變量之間的作用、實際意義及關系,有些可作為控制變量(如性別、年齡等),將經過初步篩選的所有變量代入回歸方程進行分析,再采用逐步回歸方法,必要時可多用幾種篩選變量的方法,同時要注意自變量間的交互作用,進行綜合分析,這樣才能得到較為可靠的結果。

參考文獻:

[1]王在翔:社會統計理論與實踐[M].青島:中國海洋大學出版社,2008

[2]胡良平等.醫學統計學基礎與典型錯誤辨析[M].北京:軍事醫學科學出版社,2003.148-239