统计学论文

引言：寻求写作上的突破？我们特意为您精选了1篇统计学论文范文，希望这些范文能够成为您写作时的参考，帮助您的文章更加丰富和深入。

统计学论文:高职院校统计学论文

一、高职院校统计学教学模式现状

1.近几年来，由于高职生源质量持续走低，学生学习热情又逐年下降。而统计学包含：复杂难记的公式，抽象难懂的专业术语，枯燥乏味的图表，对于学习基础尤其是数学基础较为薄弱的高职院校学生而言，就更加难上加难。加上历届统计学挂科学生很多，大部分学生对统计学这门课产生了畏惧心理。此外，由于高职院校学生社会经验不足，对于生活中的统计现象及统计应用实例难以发现，缺乏对统计的感性认识，也极易挫伤高职院校学生的学习热情。

2.教学模式单一、陈旧高职教育的目标是为社会培养高端技能型人才，而目前大多数高职学校仍沿用传统的以应试教育为主的教学理念和模式，教学的方式方法单一、陈旧。在统计教学中，教学主要以课堂讲授为主，大部分侧重描述统计，而忽视推断统计及应用统计分析方法，情景教学和案例教学很少，实际调查研究也不多，统计软件的应用几乎不涉及，学生很难有统计实践的机会。在这种统计教学模式下，学生的学习积极主动性调动不起来，技能得不到提高，教学效果每况愈下。

二、高职院校统计学教学模式改革方法

针对目前高职学校统计教学模式现状，以职业素养训练为中心，紧紧围绕职业素养的核心定义，对统计学教学进行改革。变传统的被动灌输式、单向接受式教学为启发式、互动式教学，构建以课堂讲解与上机操作结合、实例教学贯穿全程实验室、课堂和社会实践为一体教育教学体系。在教学过程中，采取专业特色的案例教学和情景教学等多种教学模式，有效的来激发学生学习的积极性，从而培养其独立思维能力、创新能力、研究和解决问题的能力，体现统计学的应用特色。本文根据统计工作过程，即：统计设计、统计调查、统计整理和统计分析四个步骤，将统计学整个授课过程进行分解，具体问题具体分析，因材施教，设计了相应的教学模式，具体措施如下表所示。

三、结论

在统计学教学过程中，选用生产和科研实际资料、Excel软件进行实例教学，把生产工作和科研任务直接引入课堂教学，实现教、产、研一体化，使教学内容更加生动、实用，使统计教学焕发活力。从而加深学生对统计知识的理解，提高统计方法的应用能力，同时在轻松、活跃的学习气氛中，力争成为一名具有创新精神、创业能力和可持续发展能力的中等技术应用型专门人才.

作者：翟娟娟单位：平顶山工业职业技术学院

统计学论文:临床样本统计学论文

1临床研究中样本量的确定，绝不是无本之木、无源之水，不是由研究者的主观愿望决定的。

在基于统计学方法的样本量估算中：一方面，样本量的估算要根据研究设计类型选择合理的统计学公式计算而来；另一方面，样本量估算过程不是仅仅依靠统计学计算就可以完成的，它需要充分的临床信息作为估算的数据基础，才能够完成有效的估算。也就是说：正确的估算方法和准确的临床参数构成了样本量估算的两大基石。估算参数（例如预计的治疗干预有效率）可以参考历史同类研究，预试验结果或前期探索性研究结果获得。

2从以上描述可见，对于尚且缺乏临床信息的研究情况，样本量估算往往无法进行。

因此对于处于不同验证阶段的研究，其样本量的确定方法也有所不同。试想一个全新的药物初次应用于临床的时候，我们尚无法为这个药物的有效性提供临床信息，因此在这个时候，要做的往往不是通过统计学公式计算样本量，而是依据临床前信息开展小规模的探索性研究，初步了解其有效性和安全性。而通过这样的探索性研究，不仅可以初步了解其有效性和临床应用价值，同时所积累的临床数据也将为进一步的有效性及安全性确证研究提供临床基础，从而为确证研究的样本量估算提供可靠的数据支持。

3总结

综上所述，对于确证性研究，由于已经具备了充分的临床基础，故而合理的样本量估算是研究设计的重要内容；而对于探索性研究，往往因缺少临床信息无法通过统计学方法确定样本量，通常以小规模研究开始临床效能探索。

作者：李雪迎单位：北京大学第一医院医学统计室

统计学论文:统计学普及教育创新研究论文

摘要：统计学是一门通用的方法论的科学，统计思想方法具有极其广泛的应用性。随着国家创新体系的建立，统计学的教育创新已经成为一个重要的议题。本文对统计学普及教育的创新问题进行一些探讨。

关键词：统计学；普及教育；创新

一、大规模的统计学普及教育势在必行

从世界发达国家的情况来看，都比较重视统计学和统计学教育。2006年6月，中国人民大学举办了“2006统计学国际论坛”，笔者参加了这一论坛，并专门就统计学普及教育问题向美国依利诺依大学何旭明教授了解了美国统计学教育的有关情况。何教授讲：“美国的高等院校几乎都开设《统计方法》选修课，而且学生中选《统计方法》课程的人数要多于选修《微积分》课程的人数，因为他们觉得统计更有用。”另外，从最近的英国、美国、日本以及港、台地区的中学教材来看，统计学与概率都是教学内容的重要组成部分，多数教材每个年级都有统计内容。

在国内，统计学也越来越受到重视。1993年12月，贺铿、袁卫两位教授提出的“大统计”的理念，在统计学界从认识上正趋于统一。1998年9月，教育部在将504个本科专业调整为249个的情况下，统计学从原来的二级学科反而被调整为理学类一级学科。这些都为统计学的发展和统计教育的大规模普及奠定了重要基础。

尽管如此，我国统计学教育与发达国家相比还是存在着很大的差距。我国所有的普通高等学校中，具有统计学专业或开设统计学课程的只有100多所，这与美国有成百上千所学校在提供统计教育的状况相比比例是较低的。从我国中学教材来看，统计的内容约占4%。相对上述国家的教科书来说比例也是较低的。

一个国家应用统计学知识的多少，反映一个国家的发达程度。随着我国社会主义市场经济和各项社会事业的快速发展，随着建设创新型国家战略目标的实施，随着高等教育的大众化进程，统计学提高教育和大规模的普及教育无疑都会得到长足发展。统计学教育也会在普及基础上进一步提高，在提高指导下进一步普及。因此笔者认为，较大规模的统计学普及教育已经势在必行。

二、高等院校是统计学普及教育的突破口

实际上，近年来我国的统计学教育已经开始突破统计学专业教育的界限，在一些理工农医以及社会学等大部分学科和专业中，开设了统计课程；统计知识还列入了中小学教学内容。这是可喜的，但笔者认为统计学普及教育还仅仅是初露端倪，大规模的统计学普及教育还未开始，还有许多工作要做。

目前，我国在一些财经类院校开设的基本是社会统计学，在理工类院校开设的基本是数理统计学，都还与“大统计”的理念和作为理学类一级学科的统计学存在着很大距离。中小学虽然在数学教材中加入了一些统计学的基本内容，但一方面比例较少，另一方面，据笔者了解，由于受应试教育和基层学校师资条件的制约，教育质量也还存在不少的问题。很多理科教师在大学仅学过数理统计课程，对抽样和描述统计的内容较生疏，因而感觉新教材内容体系较乱，内容不如老教材讲起来“顺溜”。于是知识可以传授给学生，也可以指导学生完成很多的练习题，但蕴涵在知识背后的统计思想能否也讲出来可能就要打很大的折扣了。

另外，国民的统计意识还不强，对统计学的认识也还不够，据笔者了解，一谈到统计，很多人就联想到统计局，联想到大量的统计数据和统计报表等。这些都说明，统计学的普及教育还任重道远。

大规模普及统计教育是一项浩大的系统工程，需要以强大的人力、物力、财力资源为基础。以人力资源为例，尽管我国有一支素质较高的统计学专家队伍，但由于他们承担着国家政府部门或科学研究机构的重要工作，因此显然不可能有过多的时间和精力从事大规模的普及教育工作。同样，国家目前也还不可能投入大量的物力和财力资源开展统计学的普及教育工作。那么，怎样解决人力、物力、财力的问题，开展大规模的统计学普及教育呢？

笔者认为，要进行全社会的统计学普及教育，首先应该在各类高等院校中普及统计学教育，即把高等院校作为统计学普及教育的突破口，而后推向全社会。各类高校现有专业教师可以承担统计学普及教育的教学工作，在学校教务部门的统一安排下，着力通过开设跨专业选修课的形式开展统计学普及教育。各类高等院校接受过统计学基础教育的成千上万名大学生会走向社会的众多工作岗位，他们会带着统计学的基本思想方法在各个岗位开花结果，同时也为他们进一步提高和继续进行全社会的统计学普及教育打下了基础。因此，把高等院校作为统计学普及教育的突破口是解决人力、物力、财力资源问题的最好方略和最佳途径。超级秘书网

当然，由中国统计教育学会、重点大学和一流专家牵头，以讲座班的形式开展对一般高等院校的师资培训工作，以研讨会的形式定期沟通和交流各高校统计学普及教育的情况和经验也是非常必要和重要的。

高等院校作为统计学普及教育的这个突破口一旦打开，全社会普及统计学教育的蓬勃局面也就很快到来了。笔者甚至认为，高等院校统计学普及教育的局面可能会很壮观，会受到学生的欢迎。

三、在高等院校进行统计学普及教育的一些思考

在各类高等院校中进行统计学普及教育实际上是相对现有教育体制来说的一项教育教学改革，是高等院校教学内容创新的一种尝试，需要领导的重视，教务部门的协调等基本条件作为保证。在这里，就有关教学指导思想和实施方法粗略地谈一下基本想法，以求抛砖引玉。

1、基本思想：将抽样技术、描述统计、概率初步、推断统计、非参数统计、Excel在统计分析中的应用结合在一起，并溶入案例教学，向学生较系统地介绍入门阶段最基本的统计思想和方法。

2、基本途径：通过在普通高等院校各专业开设《应用统计方法》选修课，解决统计意识的培养和统计方法普及教育问题，选修课一般为54～72学时为宜。

3、基本目标：各专业的学生通过《应用统计方法》的学习，初步树立统计意识，能够用基本的统计方法，借助于最普及的Excel统计分析软件解决工作中和生活中的实际问题。

4、教材选用：可以选用中国人民大学统计学院贾俊平等编著的《统计学》作为教材，也可以根据教学时间和其它具体情况，自编教材。

5、师资问题：各高等院校讲授统计学或者概率统计的教师承担统计学普及教育的教学工作，教务部门承担相关的教学管理工作都是没有太大问题的。当然教师很可能需要进行一些再学习，更新知识结构。例如，讲授概率统计的教师很可能需要学习实际的抽样技术和Excel统计分析软件的应用方法等。

6、学习评价：注重理论联系实际，将“学统计”转化为“做统计”，改革传统考试方法，通过撰写统计报告进行考核，从而使学生掌握从数据的收集、整理、分析、写出统计报告的全过程，提高教学效果。

在2004年8月教育部颁布的《普通高等院校本科教学工作水平评估方案（试行）》中，实践教学被视为专业建设与教学改革的重要方面，单独列为一项二级指标，强化了实践教学的地位。各类高等院校率先进行统计学教育的普及工作，不但增强了实践教学的环节，而且也为统计学的社会普及教育打开了突破口，是义不容辞的时代使命。同时，通过大规模地进行统计学普及教育，也会提高统计学在国民心目中的地位，提高统计工作者的社会地位，更重要的是可以提高适应社会主义市场经济的与世界发达国家接轨的国民基本科学素质。

统计学论文:我国高校统计学教学研究论文

摘要：统计学被列为财经类专业本专科专业的必修核心课程之一。其教学面临诸多挑战，应当顺应统计学教学的发展趋势，将统计学和计算机技术有机地结合起来，运用EXCEL的有关功能对教学内容、教学方法、考试方法进行改革。

关键词：统计学；教学模式；EXCEL

进入21世纪,随着我国市场化步伐的加快,社会对新知识的需求日益增加,无论是国民经济管理,还是公司企业乃至个人的经营、投资决策,都越来越依赖于数量分析，依赖于统计方法,统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科领域科学研究的重要方法。教育部也将《统计学》课程列为财经类专业本、专科专业的核心必修课程之一。力图通过《统计学》的学习，使学生掌握探索各学科内在的数量规律性，并用这种规律性的解释来研究各学科内在的规律。同时，由于统计学所倡导的尊重客观实事，通过调查研究用实事说话，这也有利于培养学生的实事求是的学习、工作和科学研究精神。

一、《统计学》课程教学面临的挑战

1、内容日益丰富。长期以来,在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学，分别隶属于数学学科和经济学学科。20世纪80年代以来,建立包括数理统计学和社会经济统计学在内的大统计学,逐步成为我国统计学界的共识。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学上升为一级学科。国家颁布的学科分类标准已将统计学单列为一级学科。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要，大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中，除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容，如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等；同时也系统的充实了统计推断的内容，如：统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。这一变化使得《统计学》的内容更适合相关实质学科的发展需要。

2、学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，本身的专业课学习负担已不轻。其次、对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，由于其本专业的课程体系要求，使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好，对于专科学生来说更不用说，推断统计将是他们学习的困难。再说，《统计学》作为专业基础课，一般安排在一年级或二年级第一学期，在这个学习时段也是大多数专科生和本科生忙于计算机课程和英语课程的考证时段。如果以牺牲授课内容和降低要求来减轻学生的学习负担，显然有悖于《统计学》课程的教学和相关专业的发展要求。所有这一切对于学生学好这一课程面临的困难可想而知。

3、教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富；课程难度太大可能导致学生兴趣下降；在倡导学生自主性学习的背景下，授课时数大为减少（一般安排一个学期共17～19教学周，每周2～3课时）；高等教育扩招后，由于师资力量一时没有跟上，大多数学校，授课班级学生人数越来越多，一个教师跨越不同专业授课不再新鲜。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系，学会控制和驾驭课堂教学，学会激发学生的兴趣，注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。作为这门学科的授课教师特别需要认真考虑该怎么办？

二、《统计学》教学的发展趋势分析

1、统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天，统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用，不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以，在统计教学过程中，大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计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，是很难教学实际问题分析的。现在我们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理论均值是否相等，检验结果表示什么等就可以了，大计算量的工作让计算机去完成。

2、通过统计实践学习统计。也就是以学生为中心，通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目、利用假期时间，通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动，如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。

比如依同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上，让他们组成若干调查小组（如以寝室为单位），在校园内真正进行一次统计调查活动，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取（不一定要很大），问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查总结或体会的形成，全部由同学自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析（含统计推断）的整个过程，效果很好。

三、基于EXCEL的《统计学》教学设想

如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练，同时还要使学生容易掌握并有机会辅之于实践。教师的导向是第一位的，要求必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件，并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。

（一）微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择

专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大，统计分析的专业性、权威性不可否认，但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用，如果学生要进行自主性学习也比较难以找到相应的工具，此外专业统计分析软件的英文操作界面，也让中国人用起来不是很顺手。微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件，其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件，但它比专业统计软件易学易用，便于掌握。在Windows操作系统极为流行的今天，EXCEL也是随处可见。对于《统计学》这门课程而言，利用EXCEL提供的统计函数和分析工具，结合电子表格技术，已能满足统计方面的要求。

（二）基于EXCEL的《统计学》教学设想

1、在教学内容上，依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能，结合统计学原理的基本理论和方法，整合教学内容。比如传统的统计学原理教学过程中，对统计数据的搜集主要强调统计报表制度，在EXCEL环境应该更注重抽样推断，EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术，统计图也可以被广泛运用于对数据的描述；再比如现有统计学教材很多都讲根据整理的数据计算平均数时，都用加权平均的方法，当用组距式变量数列计算平均数时，用组中值作为各组的代表值进行计算。我们知道，组中值作为各组的代表值是假定各组变量值在组内是均匀分布的，如果实际数据与这一假定相吻合，计算结果比较准确，否则误差比较大。事实上实际数据往往就不是均匀分布的，因此用组中值计算的平均数都是近似的，而且相同资料编制的不同变量数列计算的平均数还不相等。其实为了编制变量数列，我们必须输入原始数据，EXCEL的有关程序可以得到准确平均数，哪里还有必要按加权算术平均的方法计算近似的平均数呢？那么有没有必要编制变量数列、特别是组距式变量数列呢？有没有必要按加权的方法计算平均数呢？我们认为有必要，但是组距式变量数列的主要功能不再是提供计算资料了，而是用于表现资料的分布状况和进行分析用；加权平均方法主要是介绍和要求学生掌握加权平均的思想，用于综合评价分析中。超级秘书网

2、案例教学成为《统计学》课程的重要内容。案例教学法不仅可以将理论与实际紧密联系起来，使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题，而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。结合学生所学专业精选案例教学，比如对于金融专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小等。对于经管专业的学生，精选抽样推断、假设检验、方差分析对于控制产品质量，经营决策等方面的案例,深入浅出地介绍这些方法的基本思想、并用EXCEL进行分析。既激发了学生的兴趣、扩大了学生的视野，也使统计学的课堂不再是教师一块黑板、一支粉笔、一本教材、一张嘴巴就能将一门专业课程从头讲到尾。

3、改革考试方式和内容，合理评定学生成绩。考试是教学过程中的一个重要环节，是检验学生学习情况，评估教学质量的手段。对于《统计学原理》的考试，多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但也存在着缺陷，离考试内容和方式应更加适应素质教育，特别是应有利于学生的创造能力的培养之目的相差较远。在过去的《统计学》教学中，基本运算能力被认为是首要的培养目标，教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算，各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中，为应付考试搞题海战术，把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养新世纪高素质的经济管理人才是格格不入的。为此，需要对《统计学》考试进行了改革，主要包括两个方面：一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力，还注重了学生各种能力的考查，尤其是创新能力。二是考试模式不具一格，除了普遍采用的闭卷考试外，还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核，采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样，可以引导学生在学好基础知识的基础上，注重技能训练与能力培养。

统计学论文:生物统计学教学创新试析论文

摘要：根据21世纪对生物统计学课程的重新定位，在生物统计学精品课程建设中重点突出了教学方法和教学手段的改革，强化了学生能力的培养。

一、引言

随着生物科学的发展，只有定性的结论已不能满足实践的需要，实现生物科学结论定量化是人们长期追求探索的目标；生物统计学是生物学科定量化的重要分析理论与方法，生物统计学是生物学科应具备的基本知识和素质，与生命活动有关的各种现象中普遍存在着随机现象，大到森林陆地生态系统，小至分子水平，均受到许多随机因素的影响，表现为各种各样的随机现象，而生物统计学正是从数量方面揭示大量随机现象中存在的必然规律的学科。因此，生物统计学是一门在实践中应用十分广泛的工具学科，它是生命科学各专业的专业基础课，对后续生命科学课程学习和生物科研有重要作用。

同时，生物统计作为数理统计在生本论文由整理提供物学领域的应用，是教学难度较大的一门课程。因此，在生物统计学精品课程建设过程中，针对各专业培养目标的定位，因材施教，更新教育理念，加强实践训练，在教学方法和教学手段上进行改革和大胆探索。

二、二十一世纪对生物统计学课程的重新定位

（一）新世纪对生物统计学课程提出的新要求。

二十世纪上半叶农业和遗传统计学首先获得了发展，在其基础上发展起来的生物统计学、统计流行病学、随机化临床试验学已经成为攻克人类疾病的一个里程碑。这在过去的半个世纪里显著提高了人类的期望寿命。

21世纪人类基因组，基因芯片等实验科学产生出的巨量数据，需要新工具来组织和提取重要信息。

将数据转化为信息需要统计理论和实践本论文由整理提供方面的洞察力、技术和训练。

未来的生物统计学将会与信息技术密切结合，较少侧重传统数理统计，而会更多注意数据分析，尤其是大型数据库的处理。生物统计学越来越不同于其它数学领域，计算机和信息科学工具至少和概率论一样重要。

（二）生物统计学对大学生素质培养的作用。

生物统计学的一个重要特点就是通过样本来推断和估计总体，这样得到的结论有很大的可靠性但有一定的错误率，这是统计分析的基本特点，因此在生物统计课程的学习中培养了一种新的思维方法———从不肯定性或概率的角度来思考问题和分析科学试验的结果。

生物统计学是通过个别的试验研究得出其一般性结论，属于归纳推理的范畴。但其有别于简单枚举法和科学归纳法，是一种或然性归纳推理或者概率归纳推理。在生命科学的研究中绝大多数涉及到的是随机事件，因此，生物统计学不仅是试验设计与统计方法的教学，更重要的还是大学生思维方式的培养，这对提高大学生的素质很有必要。

生物统计学包括试验设计和统计方法两个有机联系的组成部分。通过试验设计的教学可提高大学生设计研究课题试验方案的能力，使之明确课题的研究目的、试验因素与水平以及试验设计方法等方面的内容。通过统计方法的教学除让学生弄清各种统计方法的内涵外，还需要使学生能够正确地选择最适合的统计方法，以揭示资料潜在的信息，达到研究的最终目的，从而提高大学生科学研究素质。

三、教学方法和教学手段的改革

（一）加强电子课件及网络平台本论文由整理提供建设。

生物统计学是应用概率论和数理统计原理研究生物界数量变化的学科，而概率统计的理论和思维方法对本科生来说有一定的难度，加之课程学时的减少（由原来的60-70学时，降到现在的40学时左右）,如何深入浅出地引导学生入门，并使学生在了解概率统计思想的基础上，掌握常用统计分析方法的应用及使用条件是课程的教学难点。为此，我们利用多媒体技术，制作了与教材配套的课件，通过在课堂上把抽象内容形象化与直观化，收到了良好教学效果。建设了一个生物统计学教学网络支撑平台，现有课程简介、教学大纲、师资力量、授课教案、电子版《生物统计学》教材、课程录像、实习指导、在线测试题、参考文献、其它教学资源等栏目，免费向全校师生开放。

（二）将多媒体教学优势与学生的认知规律有机结合，用较少的学时得到良好的教学效果。

多媒体具有信息量大、形象化、直观化的特点。

但是如果不能很好地将多媒体这些特点与学生的认知规律相结合，多媒体教学就可能会带来一些弊端诸如：（1）内容多，幻灯片变换快，由照本宣科变为照屏宣科，为新的“满堂灌”；（2）课件图片多，内容以展示为主，缺乏启发性；（3）教学内容常用满屏的方式显示（即所谓“死屏”）,老师照着屏幕上的内容给学生讲解，失去了传统教学方法，老师边讲边板书能给学生留下比较深刻印象的特点，缺乏吸引力。

而多媒体在教学中只能充当工具的角色，在教学过程中必须将多媒体信息量大、形象化、直观化的特点与学生的认知规律紧密结合在一起。在制作课件时，采用启发式教学方式，精炼教学内容，模仿传统教学书写板书的过程，根据教学内容的难易程度，采用逐字、逐句、逐段显示教学内容的动画方式。在课堂教学中，老师仍然保持传统教学方法的教姿教态，在授课的过程中与学生保持互动，根据学生在课堂上接受知识的能力，掌握屏幕上显示内容的速度，必要时辅以板书进行讲解。这样做既发挥了多媒体教学的特点，又充分照顾到学生的认知规律，在内容没本论文由整理提供有缩减，学时减少近三分之一的情况下，仍然取得良好的教学效果。

（三）长期坚持教育教学方法及教学规律的研究。

生物统计学的理论基础是概率论与数理统计，从这个层面上讲，它有非常浓的数学味道，但是它又有别于概率论与数理统计，生物统计学更主要强调的是概率论及数理统计的思想和方法在解决生命科学中一些具体问题的应用。因此在教学过程中就存在一个“度”的把握问题，如果将概率论及数理统计的原理讲得太多，一是学时不允许，二是学生难以消化，得不到好的教学效果；如果只注重方法的讲解，学生知其然不知其所以然，就会误入乱套公式的歧途。经过将教学的重点放在教学中引导学生重点掌握统计方法的功能与用途，方法与步骤，防止各类方法的误用，淡化定理的证明与公式的推导。在教学内容的安排上采用“保干削枝”，即在学时减少很多的情况下，将一些次要的统计方法去掉，也要保证有足够的学时讲授理论分布与抽样分布、统计假设测验等方面的内容，让学生掌握生物统计学中所蕴含的概率论及数理统计的思想精髓，从而避免学生乱套统计公式。

（四）密切跟踪生命科学发展的前沿动向，探索生物统计学解决前沿问题的理论与方法。

统计学在生物学中的应用已有长远的历史，本论文由整理提供许多统计的理论与方法也是自生物上的应用发展而来，而且生物统计是一个极重要的跨生命科学各研究领域的平台。现在基因组学、蛋白质组学与生物信息学的蓬勃发展，使得生物统计在这些突破性生物科技领域上扮演着不可或缺的角色。

在课程建设中，随时注意纳入生物统计学在前沿领域研究应用的内容，增强课程的活力，提高教师和学生面向生物产业主战场解决实际问题的能力。

四、加强实践教学，注重学生能力培养

生物统计学要不要开实验课，怎样开实验课，一直存在争议，在此认为生物统计学不仅应该开设实验课，而且还要将实践教学的重点放在计算机技术和统计软件的应用上，让学生不仅掌握统计方法，而且加深对原理的认识，获得就业或升学的必备计算机统计技能，提高解决复杂问题的能力。

（一）开展统计软件的实习，扩大学生的视野，提高学生素质。

20世纪20年展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，所以充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。在课程体系改革中，各课程的教学时数与达到培养目标所需完成的教学内容相比还是不足的。为此，可以通过标准的统计软件的教学实习来达到以点带面，扩大学生视野，提高学生素质。超级秘书网

为此我们建立了一个专用于实习教学的生物统计电脑实验室。现共有50余台电脑，并连接到校园网。实验室配备有指导教师，负责对上机的学生答疑。除按教学计划进行的正常实习教学外，实验室还对优秀学生免费开放，鼓励他们结合教师的科研活动，应用所学生物统计学知识，学习新的生物统计学知识，掌握应用计算机解决生物统计学问题的技能。

（二）全方位、多层次的实践教学。

为了进一步培养学生实际动手能力和科学严谨的治学态度，必须将本课程的实践教学活动延伸到课堂教学外，开展全方位、多层次的实践教学。

在原绵阳农专期间，主要在作物育种、作物本论文由整理提供栽培、动物营养等课程实验与实习中，根据相关内容加入了试验设计方法以及数据统计分析的相关内容。

组建了西南科技大学生命科学与工程学院以后，由原来的单一农科专业变成了理、工、农三大学科均有专业的格局。虽然专业的学科归属不同，但有一点是相通的，其内涵均属于生命科学的范畴。以科学研究的方法进行划分，均属于实验科学。

掌握正确的实验设计方法，从不确定性数据中挖掘事物的客观规律，是实验科学工作者必备的技能。因此，我们将原来只是在农科专业上延伸实践教学的作法推广到全院的所有专业，结合实验课教学的改革，对发酵工艺学实验、植物细胞工程实验、食用菌实验、微生物学实验等课程的内容全部或部分改为用生物统计学指导学生自主进行实验设计，把过去单一的实验流程、样品观察或检测实验改变为试验条件的优化试验，提出在不同条件下对样品测定的比较试验设计、单因素试验设计、多因素试验设计、正交试验设计、均匀试验设计，对试验结果要求学生使用统计学的方法对进行分析和讨论，最后得出最佳试验条件。

这样的实验教学改革起到了一箭双雕的作用，从专业基础课或专业课的角度看，改验证性实验为设计型、综合性实验，增强了学生解决实际问题的能力，培养了学生创新思维的能力；从生物统计学角度看，将课程的教学实践延伸到课程外，弥补了学时的不足，更重要的是学生将自己学到的统计学知识，转化为解决实际问题的能力，知识得到很好的内化。

此外，在学生课外科技活动中指导学生选用正确的实验设计和数据的统计分析方法，提升科技作品的档次；在毕业论文（设计）中要求学生采用恰当的生物统计学方法进行设计与分析，写出高质量的毕业论文（设计）。

通过这样的教学实践，训练了学生的统计思维能力，使学生充分认识到掌握生物统计学这一工具的重要性和必要性，增强了学生学好用好这门工具的信心，提高了学生从复杂的生命现象中挖掘事物客观发展规律的能力。

精品课程是集科学性、先进性、教育性、整体性、有效性和示范性于一身的优秀课程。作为精品课程的载体，应具有一流的教师队伍、一流的教学内容本论文由整理提供、一流的教学方法、一流的教材、一流的教学管理等特点。与之相比，我们在生物统计学精品课程的建设上，才刚刚起步，今后还要在教材建设、师资队伍建设、科学研究等方面加大力度，将生物统计学建设成体现现代教育教学思想、符合现代科学技术和适应社会发展进步的需要、能够促进学生的全面发展而深受学生欢迎的一门课程。

统计学论文:心理统计学教学改革论文

一、心理统计学教学的发展趋势

第一，注重统计意识与心理学理念的结合。心理统计学关注的是对心理学实际问题的解决，而且这个解决过程会随着个体专业素养的积累而不断深入。因此在教学过程中，一方面应当鼓励学生的探索精神，将重点放在统计思维的培养上，而不能局限于就事论事，尤其要避免机械记忆解题步骤的做法;另一方面，心理统计学的大背景是心理学，这对教师的课堂讲授提出了要求:如何高效地实现对实验心理学、心理测量学等相关领域的知识渗透?有研究者提出“将心理统计学的教学目标划分为两大层次:注重统计思维层次和注重统计思维和心理学理念融合层次”，而后者才是心理统计学课程的真正价值所在。第二，教学内容和体例的新探索。计算机软件的普及运用使得大众更深入地进行数据分析成为可能，因此有些教材开始将一般线性模型和多元统计分析纳入其中，并对传统的教学内容进行了重新编排。这不仅进一步表明了培养统计思维的重要性和必要性，也对教师的理论课课堂教学提出了更高的要求:当难以通过纸笔计算助力概念理解，如何将新内容新体例表达得直观形象?第三，基于各种教学方法的教学探索。近年来，随着统计学重要性的突显，人们开始关注统计学的教学改革，尤其是教学方法的改革，例如案例教学、PBL教学等。实际上，选择哪种教学法除了教师在理念上的差异，也受具体的班级情况和授课内容的影响。而无论选择哪种教学方法组织教学，最根本的目的都在于引导学生想学、乐学、学有所得。

二、心理统计学教学改革的实践探索

基于对心理统计学课程的教学现状和发展趋势的分析，笔者尝试从教学内容、教学方法、评价方法3个方面对心理统计学的教学进行改革。

(一)教学内容改革

教学内容的改革主要体现为“一减一增一结合”。

1.一减在保证使学生掌握基本的逻辑和框架的基础上，适当压缩了统计学的基础理论内容，将重点放在统计思维的培养和统计方法的选择上，突出实用性。“……降低解题的难度，降低运算技巧的运用，简化证明过程，但必须重视逻辑思维能力的培养。”例如，在简单线性回归一章，回归模型的建立方法占了一定篇幅，而实际上学生只要了解确定a和b的两个计算式以及这是基于最小二乘法的原理即可。类似这种涉及公式推导的内容，只要不影响概念理解和实际应用，教学中均进行了删减。

2.一增增补了统计检验力、效果量、多元统计分析等内容，并强调其与原有知识点的贯通，力求“将知识转化为认知结构”。关于多元统计分析等内容涉及的相关课程(如实验心理学和心理测量学)衔接问题，笔者将“心理统计学”分为初阶和进阶两部分。初阶部分主要讲述“心理统计学”的基础内容，包括描述统计和推论统计中的主要脉络和基本方法，在低年级开设，其中涉及多元分析的部分，只是简要介绍，使学生能够理解其基本用途即可。进阶部分则主要具体讲述多元分析方法，这一部分内容纳入“心理学研究方法”课程，此门课程的开设时间一般晚于实验心理学和心理测量学。如此既满足了学习实验和测量的统计学要求，又解决了学习较高级统计方法要求代入实际情境的问题。

3.一结合将SPSS软件应用与理论教学结合，即在理论课课堂上，在完成基本的教学任务之后，基于真实研究的数据向学生演示相关知识点的SPSS实现过程，并简要分析输出结果。尤其对于多元统计分析等难以纸笔计算的内容而言，这种方式不仅增进了学生的学习兴趣，而且大大提高了课堂效率。总之，借助直观、迅速的软件，学生可以更清晰地把握数据所传达的信息，同时也为实验课的开展做了良好铺垫。

(二)教学方法改革

第一，使用姓名桌签。请学生用卡纸制作一个桌签，姓名是必选项，也可呈现其他可以表明自己身份的内容，上课时将桌签立在课桌上。这样做的好处在于消除了学生的匿名感，对学生是一种有效的督促，也有利于增进师生之间的沟通。第二，较多采用案例教学。日常教学中经常遇到这样的情景:某道题目如果出现在相应的知识点中，学生可以解出;一旦将各种类型的题目混在一处，有些学生就难以选择恰当的解题办法，甚至会做出削足适履的荒谬之举。也就是说，学生在没有明确要解决的问题是什么的情况下，就急于选择了某个模型开始解决问题。针对性的解决办法即首先培养学生分析问题的能力。案例教学则同时关注了分析问题和解决问题这两方面的能力培养。引入案例教学后，心理统计学课堂基本可以分为4个阶段:案例导入与分析、学生讨论、教师评估指导、总结。在这个过程中，来源于实际的鲜活案例生动形象地例证了数据和分析的意义，学生更有兴趣参与其中，成为分析问题、解决问题的主导者，也发展了分析问题、解决问题的能力。应该说，相比传统教学方法，案例法对统计学教学的促进作用是很明显的。第三，充分发挥讨论的价值。心理统计学课堂上经常涉及讨论环节，不同的问题对讨论时间和讨论形式的要求也有所不同，例如小组讨论、辩论式讨论等。对于有些问题，希望能够最大限度地激发和传播学生的观点，使之成为一个全面深入的大讨论。对于这类讨论，通常会采用如下流程:小组内讨论—小组间讨论—小组内讨论—大组间讨论。以32人的班级为例，平均分为两个大组，每个大组平均分为4个小组，每个小组的成员依次编号为01、02、03、04。小组内讨论结束后，在每个大组内部，编号相同的人汇到一处，将各小组的观点进行交流———此为小组间讨论。小组间讨论结束后，4人返回各自小组，再次进行小组内讨论。之后每个大组内部各选派一名主要发言人对本组的讨论情况进行总结发言。这种方式可以使每个成员都投入其中，彼此互通有无，而且反复的讨论和沟通也有利于知识的澄清与巩固。第四，改革实验课的上课形式。除了惯常的SPSS操作课，心理统计学实验课还增加了习题讨论课的形式。心理统计学的学习是一个循序渐进熟能生巧的过程，一定数量的习题是非常必要的。而且与理论课上呈现的例题不同，实验课中的习题多为源于现实的非典型实例，更考查学生对现实情境的统计化概括能力以及对各种统计方法的综合与变通。第五，加强课外实践。课外实践是课堂教学的延伸，其目的在于引导学生从心理学实践中发展统计学的思维与能力，这也契合心理统计学的本质。有学者提出的自主学习任务，这些自主学习内容一般通过作业的形式督促学生完成，例如，要求学生按照“研究设计—收集数据—分析数据—得出结论”的顺序考察某两个变量之间的关系。对于低年级学生来说，过程和结果可能存在各种缺憾，但作为一种研究性学习，最重要的是强化学生的科学思维方式，逐渐掌握发现问题、分析问题、解决问题的能力。

(三)评价方法改革

教学评价方面，尝试采用终结性评价和形成性评价相结合的方式。也就是说，除了期终考试这种终结性评价方式，日常教学中更多采用形成性评价。作为教育评价领域的一个研究热点，形成性评价最终着眼于提升学生的自主学习能力，但与终结性评价发生在教学结束之后不同，它更强调教学过程中的反馈。就心理统计学的教学过程而言，反馈可以从随堂测验、课堂讨论、课后作业等教学的各个环节进行。而且从统计学课程实际操作的角度，务必要保证反馈的具体性，例如当学生反应出错的时候，避免只给予一个判断式的反馈(“错了”)，而是对学生的反应进行分析，发现学生理解的误区(“能否讲一下你这样做的依据”)。此外，可以发挥学生的主体作用，引导学生开展自我评价和相互评价，例如，以作业的形式请学生就某一阶段的学习进行总结，以实现自我反思和改进。

三、教改效果

上述教改措施符合学生的年龄特点和发展需要，一定程度上改变了学生对统计学的消极认识，有效地激发和维护了学生的学习热情，在能力培养方面的效果也逐渐突显，具体表现在:第一，培养了学生分析问题和解决问题的能力。经过一段时间的磨合，学生慢慢认识到心理统计学区别于其他专业理论课的课程特点，发展了自主学习能力，基本能够遵循发现问题—分析问题—解决问题的逻辑顺序。同时，讨论和表达的技巧也有提升，敢于质疑，勇于探索，这些令人欣喜的变化是在教学中能够切实感受到。第二，提高了学生数据管理和分析的能力。从最初面对数据的束手无策，到逐渐可以比较有条理地总结出数据所传递的信息，课程教学改革发挥了重要作用。尤其是案例教学和讨论式教学，对于学生的信息提取能力是一种有效的训练。第三，发展了学生的科研能力。心理统计学的课外实践环节从整体上强化了学生对心理学的理解和运用。在科技创新基金项目、大学生创业计划等相关项目上，学生们有着不俗的表现，部分学生还在核心期刊上发表了学术论文。总之，教学改革任重道远。上述教改实践旨在使貌似艰涩、枯燥的统计学更接“地气”，使统计教学模式向着有益方向发展。虽然这些措施大多属于局部调整，但已使学生感受到了学习的魅力而且学有所得。希冀未来可以发现更多可为之处，实现教学相长。

作者：王胜男 单位：潍坊医学院

统计学论文:体育统计学教学改革论文

1体育统计学改革思路

体育统计学作为一门关于实践活动调查的科学理论与方法，并不局限在体育教学和体育研究中，而对其它的非体育行业也具有同样的效用。分析当前学生对其的态度不难看出，学生对该门课程的认识并不清楚，且传统教学模式的教学内容的限制下，并没有结合当前时代的发展而做出相应的改变。因此，对其进行改革，使之完全能够完全符合当今时代的发展。如，在教学过程中，教师要扩大自身的视野，对教学内容进行深化，不能将思想局限在体育教学与运动训练，并根据学生多元化的去向丰富教学内容。体育统计课程并非是一门一成不变的课程，其也可以变成学生喜欢的课程。如：明确体育统计学的价值作用和应用范围，在教学活动过程中通过列举一些有价值的具体事例，纠正学生的错误认识，改变学生的学习态度。其次，指导学生进行EXCEL表格的操作，对统计数据进行录入、整理、分析以及输出相关的图表，从而掌握基本的操作；最后，将在体育统计学中学到的知识和技能在毕业论文中展现出来。从而让学生通过理论与实践的结合，掌握该课程的知识与技能，进而保障其日后运用中具备基本的能力。此外，该方法的使用，还要保证在教学内容与教学模式上进行相应的革新与改变．

2体育统计学教学的内容改革

在体统计学的教学过程中，要让学生明确的认识到，体育统计学的使用并不局限在体育教育工作与体育训练研究工作当中。因此，在体育统计教学的内容改革，要对其授课的作出相应的改变和革新。首先，体育教材在的原理与知识介绍上比较简单，且不具备系统性，学生难以对该课程进行透彻的了解。以课本中的样本自由度与总体自由度的关系为例子。如果知识的讲解不具体，学生难以理解总体标准差与样本标准差的关系，从而打击学生的学习积极性。根据实际情况对教学内容进行适当的安排，在对参数估计与统计推断的例题讲解中，适当的插入一章关于抽样分布的统计学基础知识课，结合此基础，再讲授有关参数估计与统计推断的知识。学生对抽样分布知识与原理得到了较好的理解，也为参数估计与统计推断的具体应用打好了基础。其次，在知识、内容及其结构的编排上并不合理，一些陈旧的知识还在继续应用。虽然，近年来版本不断的更新，但是教学的内容并未发生过大的改变。其知识的教授主要还是集中在体育教育领域，而忽略了统计学知识的系统性。再则传统教学模式下忽视了学科知识的应用，在应用型操作技能的培养与训练上也并为提升到一定的高度。在统计学内引入新的计算机操作知识，延伸学生学习该门课程的技术能力。如引入数据的图表制作教学，Excel软件中相关统计函数命令的操作性知识;如何利用Excel软件进行数据的录入、转换、审查等知识等。最后，该教材在内容难度的把握上偏难，从而影响了学生的学习积极性。以该书的第十章类聚分析为例，这一片篇章的内容已经超过了该阶段学生能接受的难度。此外，相关数据也表明，该阶段教授这些知识的学校少之又少。且该教材在很多的高等院校中作为必修课程的教材。但其内容已经完全超过了本科生能接受的难度范围，因此，在教材的改革方面应该重新编写适宜本科阶段体育统计学，进行基础性知识的教育教学。

3体育统计学教学模式的改革实践

当前，大多数的本科体育专业学生的教学模式还停留在传统的教学模式上，典型的就是老师在讲台上讲授，学生在课堂下边听讲，课后进行练习巩固。而该教学模式的直接结果就是学生的填鸭式教学。缺乏对该课程的真实认识，且在练习巩固的过程中也不需要进行数据的统计分析，也就决定了其无法胜任科研活动的研究。尤其是当前大学生的对挂科与不挂科的态度，决定了学生学习该门课程的态度。因此，教育者在本科教学过程中，要不断的思考并进行相关教学的改革实践，其当前改革的成效大多集中在：通过毕业论文检验学生对该门课程的学习程度，以及在教学过程中引入计算机知识，培养学生的实践能力。在笔者看来，实现体育统计学教学模式的改革实践，可以从以下几个方面入手：首先将传统教学方法与一次性嵌入教学相结合，一人一台电脑进行EXCEL软件的操作，进行数据的输入、编辑、修饰以及数据图表的输出，并使用Excel内常用的统计命令使用、根据相关原始数据进行t统计学知识运用的基本操作，将教师的讲授与学生的上机操作结合起来，提高学生的学习积极性，改善教学模式，实现教学目标。

4结语

对体育统计学进行改革，使之能够适应当前社会的发展，进而为学生日后的工作提供切实可行的帮助，发挥效用与价值。推动我国体育教育事业的发展，并满足当前社会对体育表现形式多样化的需求。

作者：王利锋 单位：九江学院体育学院

统计学论文:统计学用于市场营销论文

1统计学在市场营销中的应用

在进行现代企业市场营销时，为了更好的收集和处理市场信息，一般需要进行市场分析。实际的市场分析一般包括统计分析和统计整理。统计整理，是企业对调查统计搜集出来的资料加以汇总和分类，使这些原始的资料具有条理性和系统化，从这些枯燥乏味的数据背后感知其内在的联系以及事物发展的规律。统计分析，就是企业对统计整理和统计调查的各种数据加以对比和分析，再运用指数指标和动态的数列等方法对其进行深入的分析和总结，以致外在的、形象性的事物体现出来的他们内在变化规律，并以质的角度剖析出来，为市场营销的策划提供可靠的数据资源。所以，从以上的分析来看，企业的市场营销活动必须广泛的收集各种信息，并进行科学地处理，使统计学在市场营销中的重要作用得到充分发挥。实际上，对任何一个企业来讲，统计学分析方法在市场调查过程中，无论是最初的信息收集阶段，还是信息处理阶段的分析过程和数据辨别，都发挥着无可辩驳的关键作用。在我们当前的市场经济活动中，要重视以人为本的管理方法，大力地强调定性向定量的方向发展，这一切都会涉及到统计学方法。国家在进行经济调控时，也往往会使用到统计表格来表示一系列经济收支的情况，以便在宏观上对未来的经济投入比例进行相应的调整。所以，统计学分析有利于经济质量的不断提高和经济结构的优化。在经济管理中运用统计学进行渗透，可以更加直观和清晰的表达这一段时间内的经济发展状况。

2市场营销中的统计学分析方法

2．1统计分析的特征及管理步骤

统计分析的特征是定量和定性分析相结合;以统计数据作为依据，利用统计出来数据说话;分析的对象具有综合性;分析方法具有特殊性;分析的范围具有广泛性。我们只有牢牢抓住这些特点，同时，充分把握好企业市场营销这一行业的特殊性，才能真正做好市场营销统计学分析的工作。一般来说，企业市场营销管理的步骤可分为:分析市场所具备的机会、选择合适的目标市场、确立正确的营销组合策略、市场营销的决策和决策的实施与控制。这四个步骤与相应的统计学分析方法相配合，才能更好的为企业赢得更多的市场机遇，同时使企业的市场竞争力不断提升。

2．2市场营销中的统计学分析方法

2．2．1客户忠诚度和满意度的视角下的统计学分析

在现代社会里，企业如果要获得长远的竞争优势，一定离不开目标群体的满意度和支持度。目标群体，一般就是指顾客，当他们的需求被满足之后会产生心理的愉悦感。从统计学来分析，这个满意度就是指顾客的期望值与实际感知效果之间的差异函数，如果顾客实际感知的效果小于期望值，顾客就不会感到满意，反之，就会表现出满足。通常，顾客过去的购买经历，竞争者与销售者对自身产品的宣传与承诺，身边朋友的评论等，都会影响到顾客的期望值。因此，企业非常有必要通过统计学，对顾客满意度进行分析、测量，给企业的营销和决策提供更加可靠的依据。从顾客满意度引申出顾客忠诚度，使顾客从心理上对企业的产品产生一种发自内心的信赖感，行为上不自觉地维护该品牌，并重复购买的一种心理状态。实质上来说，顾客忠诚度就是其满意度的一种持续性行为。但是，要从实质上区分顾客忠诚度与满意度，前者是一种行为，后者是一种态度。我们要从统计学角度对其进行分析，使顾客的忠诚度与满意度实现统一和转化，达到企业长期盈利的目标。企业人员要根据这些统计学的分析结果，建立顾客满意度指标体系和指数的模型，从中找出不足，并在营销过程中从顾客的角度对产品或服务的效能进行说明。

2．2．2市场细分视角下的统计学分析

市场竞争环境日益激烈，很多企业已经察觉到品牌或产品不能走单一的路线，而要寻求多元化发展，从小处着手，重新审视市场的特征和顾客的需求。这就是要求企业进行市场细分，细化市场中的消费者群，并在每个细分的消费群内部要有较高程度的同质性，又要与其他消费群体有一定的差异，以便企业能辨认和确定不同的目标市场和顾客群体;然后有针对性的采取措施，给产品进行产品定位并制定具体化的市场营销策略，为企业争取到最大化的利润空间。

2．2．3市场定价视角下的统计学分析

通常来说，企业的市场定价会受到多种因素的综合影响，例如，生产要素供给者、顾客、国家政策法规及其执行机构、市场中的竞争者等。成本导向、需求导向、竞争导向是企业市场定价的三种方法，这三种方法都是对于企业自身在市场上的竞争力而言，是企业为了让自己的产品或服务在如今激烈的市场竞争中更好的定位，来赢得更多更大的市场份额而制定出的价格策略。这种定价策略要分析人为订立的利润与企业成本之间的比例，要充分研究竞争对手等各方面的定价因素，并认真分析消费者的有效需求，以寻求各个价格变量之间存在的近似的线性关系，从而准确进行营销策划。因子分析方法是市场定价中的统计学分析较多采用一种方法，根据几个不同因子的比较而获得多个值，并对这些值进行平均值的计算，从而确定产品的基准价格。本质上看，就是把统计模型的运算和决策问题运用到市场定价问题中，不同利润下的标准差和期望值制定出不同的市场定价方案。所以，在市场定价中准确的统计决策模型，不仅有利于提高资金周转速度，节约企业成本，还有利于提高企业的市场竞争力。

3结束语

总之，统计学在现在市场营销中是至关重要的。特别是在当前经济全球化、一体化趋势日益显著的背景下，必须加快调整企业的营销管理战略，广泛运用统计学分析方法，使企业的产品更适应市场的变化，提高企业的市场竞争能力，为企业的发展赢得更大的机遇。

作者：赵宏建 王振亚 单位：商丘阳光铝材有限公司

统计学论文:统计学物业管理论文

1.统计学应用在物业管理

统计学在物业管理中的应用物业管理是一种经营型的管理服务，是融管理，经营，服务为一体，在服务中完善经营与管理，三者相互联系，相互促进的系统工程。在经营管理活动中，是一项重要的基础工作。统计亦是物业管理工作中一项重要的基础工作。物业管理统计包括统计工作，统计资料和统计科学三大组成部分。统计的目的是探索、认识和掌握客观现象的发展变化规律。在物业管理工作中，应该重视统计工作，运用专门的手段，全面，完整的记录，探索，认识和掌握客观现象的发展变化规律，促进和拓展物业管理的内涵，使物业管理工作规范化和标准化。本文将根据统计学的基础理论，物业管理实质工作和实际物业管理工作经验，对统计学在物业管理中的应用加以探讨。借此提高和推广统计在物业管理中的实际应用。统计和物业管理统计统计既是动词又是一个名词，既是人们的一项活动又是对客观事物的现象的描述。在物业管理中，就是要通过日常物业管理人员对经营，服务，管理中的大量数据的采集，整理，分析和计算，直观的表现出物业管理过程中的工作水平和工作质量。找出事物的变化规律，用以提高和完善物业管理工作的细节。分析对比后用以指导实践工作。在物业管理统计中，因物业管理的范围相当广泛，工作性质多元化，所以它的研究对象也是包罗万象。涉及了从经营，服务到管理的各个层面。通过对这些日常工作或活动的数量特征和数量关系，揭示物业管理的本质和其规律性。从物业接管，验收开始，统计活动就渗透到每一项物业管理活动之中。这样才能通过对数据特征和数据关系的研究，为正常物业管理活动提供有效，可靠的佐证。同时，通过准确、及时、全面的搜集，以及整理和分析各方面的统计资料，掌握各项工作活动的现状和发展变化规律，还可制订出正确的工作应对策略和发展工作计划。对执行情况进行监督，检查和反馈。如此循环往复，物业管理工作才能得到科学有序的发展。

2.统计学应用在房地产

社会经济的运行表现为两种状态，即均衡运行和非均衡运行。经济学上的均衡通常指瓦尔拉斯均衡，其基本假设是存在完善的市场体系和价格体系，如果市场完善，市场信息是完备的、通畅的，价格灵敏，价格随供求变化而调整，那么市场上商品的需求与供给必然相等，社会经济中的超额供给和超额需求都不会存在，这是一种理想状态，现实经济中很难实现。而非均衡是指不存在完善的市场，不存在灵敏的价格体系的条件下所达到的均衡，经济学上的非均衡通常指非瓦尔拉斯均衡，它以更为一般的假设为前提，展开对社会经济的研究，因此研究更具现实性。非均衡计量经济学是在非均衡理论的基础上发展起来的，它为运用非均衡理论来分析现实问题，提供了更为有效的工具。通过数据分析，我们发现非均衡状态在房地产市场更为突出，我国房地产市场发展的20年来始终没有逃出供求总量非均衡的现实。我国房地产市场本身起步较晚，发展过程中非均衡问题突出，而且呈现出某种程度的不稳定，应此仅拘泥于一般均衡理论来分析我国房地产市场是不完善的，必须尝试运用非均衡理论来分析我国房地产市场，需要指出的是非均衡理论和均衡理论并非对立体，应将两个理论联合起来，均衡是经济运行的目标，非均衡分析是实现均衡目标的有利手段。

根据房地产市场的特点，对非均衡计量经济模型的选择进行确定，通过理论分析明确了我国房地产市场的非均衡不仅表现为供求总量的非均衡问题，还表现在市场结构和体系方面；结合统计年鉴的分类，对我国房地产市场非均衡计量经济模型进行了设定，明确模型的有关变量，运用统计分析软件对模型参数进行了估计，得出了我国房地产市场非均衡模拟的最终模型，通过对模型的分析，发现我国房地产市场的价格机制出现了暂时性的失灵，根据非均衡理论，市场调节由价格调节和数量调节共同进行，因此当前的调节主体只能是数量调节，也就是说政府的宏观调控十分重要。通过对结构性非均衡的进一步分析，发现在就单一的房地产市场而言，各种房地产产品、市场的层次上都表现出不同程度的非均衡，所以在宏观调控时应做到细分化，只有这样才能提高宏观调控的效果、维持房地产市场的非均衡稳定运行。根据统计数据的分析结果，认为今后宏观调控的重点在于控制供给，尤其控制非住宅产品的供给。那么在宏观调控时究竟应该掌握什么样的度，才会使房地产市场的运行朝均衡的方向逼近呢?根据模型测算的非均衡度这个指标为我们提供了定量分析的基础，结合宏观调控警戒线模型，可以为确定宏观调控的手段和方法提供参考，通过分析，认为我国房地产市场在宏观调控方面应采取直接调控的方法，即采取行政手段和法律手段来规范市场行为，而我国房地产管理的一些政策和法规为这种类型的宏观调控提供了可能，也就是说当数量调节占主体地位时，政府充当数量调节的主体是注定的事情。

3结语

总的来说，通过运用非均衡理论来分析房地产市场的实际操作，发现我国均衡理论对于暴露市场运行的问题，提供解决问题的途径和方法是十分有效的，它为房地产市场的稳定运行提供了控制和管理的新方法和新思路。

统计学论文:医学科技论文统计学误用分析

1统计学应用中存在的常见问题

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。

2.2结果中具体P值的标注现在的统计学处理手工计算的较少,一般均应用统计软件,最常用的软件如SPSS、SAS均能给出具体P值。但部分论文的结果表述中却未标明具体P值,作为科技论文是不够严谨的,建议作者在表述研究结果时注明具体P值,增加论文可信度的同时,可用于再次分析。

2.3表格制作统计表设计需规范,应体现统计设计内容。部分表格存在内容割裂、组别名称违反表格简洁化原则、表下注释繁琐、横标目与纵标目颠倒等情况。建议作者写作论文时参阅相关统计学教程及杂志稿约。医学统计学教学在中国的医学教育特别是高层次教育中举足轻重。一项课题从一个好的创意开始到实施、结题,统计学方法始终贯彻其中。不管是临床试验研究、实验性研究、观察性研究,还是临床测量误差与诊断试验,如果没有规范性的统计设计、精确的统计分析、科学的统计学解释与表述,很难获得学术上的认可[1]。目前在统计学的具体应用中,研究课题开始设计时就有统计学专家参与已成为较流行的趋势。许多专业统计学专家或研究者在不停的进行“统计基础”的研究,以创造更多的数理统计方法。对于非统计专业的研究者来说,统计学的学习主要侧重于应用。在应用统计学教学中,一般分为4个档次或阶段来进行,首先通过学习医学统计学课本获取统计学思想、原理和方法,其次学习统计软件相关书籍掌握数据到统计结果的转化,再学习统计表达与描述书籍达到书写统计学报告能力,最后可以学习如何出具统计审阅报告。医学科技工作者亦可按照这个顺序学习以提高统计能力。

统计学论文:高校统计学计算机技术论文

1计算机技术与统计学的关系

1.1计算机技术应用于统计学是信息化发展的必然要求

传统的统计工作基本以统计人员的手工劳动为主，因此无论在信息量，还是统计数据的可靠性、准确性及时效性都已不能适应现代社会信息化发展的需要。而在信息化时代，从统计方法的选择到统计工作过程，即统计设计、统计调查、统计整理和统计分析四个阶段，在遵循客观规律和实事求是原则基础上，每个环节都需要渗透计算机技术，尤其是最后对海量数据分析阶段，需揭示事物的本质和规律，需要对数据进行深度挖掘，得出有用的决策方案和评价结论。离不开计算机软件处理，有的甚至需要编程寻求数据结果，数据结果的一般也是在通过该网络平台上进行的、所以，计算机技术应用于统计学是信息化发展的必然要求。

1.2计算机技术推动了统计学的发展

就统计数据本身而言，其不但渗透到社会生活的各个领域，而且数据量也快速增加，即所谓海量数据的处理，这就对统计学的发展和应用提出了更高的要求。例如在对一些理财产品的选择和风险投资领域，对这些数据处理最重要的要求就是快而准，唯有如此才能抓住盈利的时机，而电脑和网络技术的发展真正提供了这种可能性。计算机作为一种高速计算的电子计算机器，最重要的功能之一便是数据处理分析，不但能在时间复杂度上得到最大程度的优化，同时在完成基本数据运算之余，更能通过分析技术对数据做出合理分析，并在一定程度上通过对数据的整合完成对所关心对象未来发展的预测。所以，计算机技术不但能实现对数据的快速处理，而且在很大程度上推动了统计学的发展。

1.3统计学为计算机信息处理提供数据保证

在信息化时代，数据日新月异，层出不穷，计算机技术只是为信息时代的数据处理提供了高效手段，但只有信息是准确和可靠的，才能得出正确的处理结论，而这些数据是否真实、准确、可靠，完全依赖于统计学的调查方法和手段，依赖于统计学的不断发展。只有统计学，才能为计算机技术进行准确和及时的数据处理提供保证，也才能更好地促进信息社会的发展。

2计算机技术在高校统计学教学中的应用

统计学，以“概率论与数理统计”为核心理论支撑，包括诸如随机过程、抽样推断、时间序列、多元统计分析等各个细小分科，而作为与数据打交道的统计学，在通过数据挖掘来探求事物本质，发展状况与走向时，对数据的依赖是不容忽视的，对于海量数据的处理需要计算机技术、统计分析方法和统计软件。而在目前高校统计学教材和统计学学习中，学习的核心仍旧放在理论方面，在应用上投入时间少，尤其是对较为实用，较为前沿的技术介绍不够。下面介绍几种简单的计算机处理技术如何在统计学中进行应用。

2.1EXCEL在统计学中的应用

EXCEL是WINDOWS的成员，学习起来非常方便，极易被人们所接受，因高校中开设计算机文化基础课程，对此有所了解，因此尤其适合高校统计学中深入学习。EXCEL软件是一种功能强大的数据分析与管理系统，它提供了大量的函数，比如统计学中经常涉及到的平均指标（算数平均数、中位数、众数）、标志变异指标（标准差、方差、标志变异系数）、回归系数（一元、多元）、极值计算（最大值、最小值、峰值）、抽样推断（样本个数、置信区间）以及编制变量数列进行统计分组等等，都可以进行处理和计算，很直观，也很适合统计人员使用。另外，还具有很强的制图制表功能，同时可以对经济预测提供相应的数学模型，是目前高校统计学习中的一种重要数据处理工具。

2.2SPSS在统计学中的应用

SPSS是StatisticalPackageForSocialSciences的缩写，即社会科学统计软件包，是目前国际上广泛使用的统计软件包之一，主要分布在保险、医疗、制造、银行、证券、科研院所等各个领域。SPSS主要功能包括数据管理、数据分析、图表分析和数据输出等，集数据管理、分析与一体。主要内容包括均值比较、方差分析、主成分分析、回归分析、时间序列分析、因子分析、聚类分析等等，每类中都有多个细小的专项统计方法。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。具有操作简便、编程方便、功能强大、全面的数据接口、灵活的功能模块组合等优点，为统计人员处理数据提供方便。

2.3SAS软件在统计学中的应用

SAS是StatisticalAnalysisSystem的缩写，即统计分析系统，现已发展成为一个大型的模块化集成软件系统，融数据处理和统计分析于一体，具有数据仓库管理、数据挖掘和集成数据访问等功能，广泛应用于医药、卫生、经济学、政府、农业、教育部门等各行各业，几乎满足任何类型的数据和任何应用的需要。具有易学易用，操作简便、完整可靠的特点。在统计学方面，可以进行一元线性回归分析、相关分析、方差和协方差分析、时间序列分析、决策分析和经济预测等等。SAS具有绘图功能，能把存储的数据以图形的形式非常形象和直观地显示出来，不仅可以绘制直方图、散点图、扇形图等，而且还能绘制地图。另外，本身还有函数系统，用户可以根据自己的需要选择适合自己的模块。SAS提供了几乎所有最新的统计分析方法，其分析技术先进可靠，非常值得在统计学中学习和推广。

3统计软件运用过程中的相关建议

1）做好统计学基础知识的学习。计算机技术虽然能够大大提高统计工作的效率，但从本质上来看其只是一种辅助性手段，直接决定统计工作质量高低的是人自身的知识水平，而且一种软件往往会提供多种分析方法，适用于不同的应用范围。因此，用户只有深入的掌握了相关统计学的知识，在软件的使用过程中才能真正做到心中有数。2）做好前期的数据采集工作。只有做好了数据的采集，才能更深入的了解所获得的数据的特点，对数据的分布特征进行初步的判断，进而有针对性的选择统计方法。3）做好统计结果的分析。计算软件只能根据一定的方法进行数据分析，并在此基础上给出相应的统计结果。这就需要用户自己对结果进行判断，评判统计结果的准确性及其内在含义，并分析统计方法是否合理，而不是机械性的记录统计结果，仅满足于获得眼花缭乱的数据，这就需要深入了解各种统计方法及指标的统计学含义。

作者：周齐 单位：华北理工大学

统计学论文:统计学应用于市场营销论文

如今，国际经济一体化进程发展加快，各种网络工具和现代化技术也日益增多，使得市场营销，已成为一个不可逆转的大潮流趋势。市场营销一般包括四个方面的程序，即选择目标市场、分析市场营销机会、对市场营销活动的控制和管理、运用市场营销组合。市场营销是否成功关键在于市场销售之前，市场策划是不是科学有效。但是一个成功的市场策划又以准确的信息收集与整理为基础，信息收集与整理为企业市场营销的成功提供了必要的数据支撑。这里就涉及到统计学概念。统计学，是收集并处理信息的一门科学，它的关键性作用在市场营销的各个方面和各个阶段都可以得到发挥，是企业市场营销中不可小觑的重要组成部分。

1统计学理论在市场营销中应用的基础和需求

运用统计学科学地了解市场的信息、掌握企业自身的产品信息和竞争产品的信息，在现代市场营销管理中起到巨大的作用，它有助于企业根据自己的特点和优势来制定和完善企业的营销策略。在对市场情况进行分析时，企业可以运用统计学的原理和方法来实现对市场进行科学的调研和分析。首先，明确市场营销管理中所需要的对象，清楚了解市场调研所要达到的目的，然后，运用统计学的方法对现代市场营销所需要的数据进行分析，通过统计学方法的运用，为企业市场营销提供详实准确的市场信息，为企业进行顺利开展营销工作奠定基础，使企业的综合市场竞争力得以提高。

2统计学在市场营销中的应用

在进行现代企业市场营销时，为了更好的收集和处理市场信息，一般需要进行市场分析。实际的市场分析一般包括统计分析和统计整理。统计整理，是企业对调查统计搜集出来的资料加以汇总和分类，使这些原始的资料具有条理性和系统化，从这些枯燥乏味的数据背后感知其内在的联系以及事物发展的规律。统计分析，就是企业对统计整理和统计调查的各种数据加以对比和分析，再运用指数指标和动态的数列等方法对其进行深入的分析和总结，以致外在的、形象性的事物体现出来的他们内在变化规律，并以质的角度剖析出来，为市场营销的策划提供可靠的数据资源。所以，从以上的分析来看，企业的市场营销活动必须广泛的收集各种信息，并进行科学地处理，使统计学在市场营销中的重要作用得到充分发挥。实际上，对任何一个企业来讲，统计学分析方法在市场调查过程中，无论是最初的信息收集阶段，还是信息处理阶段的分析过程和数据辨别，都发挥着无可辩驳的关键作用。在我们当前的市场经济活动中，要重视以人为本的管理方法，大力地强调定性向定量的方向发展，这一切都会涉及到统计学方法。国家在进行经济调控时，也往往会应用到统计表格来表示一系列经济收支的情况，以便在宏观上对未来的经济投入比例进行相应的调整。所以，统计学分析有利于经济质量的不断提高和经济结构的优化。在经济管理中运用统计学进行渗透，可以更加直观和清晰的表达这一段时间内的经济发展状况。

3市场营销中的统计学分析方法

3．1统计分析的特征及管理步骤

统计分析的特征是定量和定性分析相结合;以统计数据作为依据，利用统计出来数据说话;分析的对象具有综合性;分析方法具有特殊性;分析的范围具有广泛性。我们只有牢牢抓住这些特点，同时，充分把握好企业市场营销这一行业的特殊性，才能真正做好市场营销统计学分析的工作。一般来说，企业市场营销管理的步骤可分为:分析市场所具备的机会、选择合适的目标市场、确立正确的营销组合策略、市场营销的决策和决策的实施与控制。这四个步骤与相应的统计学分析方法相配合，才能更好的为企业赢得更多的市场机遇，同时使企业的市场竞争力不断提升。

3．2市场营销中的统计学分析方法

3．2．1客户忠诚度和满意度的视角下的统计学分析

在现代社会里，企业如果要获得长远的竞争优势，一定离不开目标群体的满意度和支持度。目标群体，一般就是指顾客，当他们的需求被满足之后会产生心理的愉悦感。从统计学来分析，这个满意度就是指顾客的期望值与实际感知效果之间的差异函数，如果顾客实际感知的效果小于期望值，顾客就不会感到满意，反之，就会表现出满足。通常，顾客过去的购买经历，竞争者与销售者对自身产品的宣传与承诺，身边朋友的评论等，都会影响到顾客的期望值。因此，企业非常有必要通过统计学，对顾客满意度进行分析、测量，给企业的营销和决策提供更加可靠的依据。从顾客满意度引申出顾客忠诚度，使顾客从心理上对企业的产品产生一种发自内心的信赖感，行为上不自觉地维护该品牌，并重复购买的一种心理状态。实质上来说，顾客忠诚度就是其满意度的一种持续性行为。但是，要从实质上区分顾客忠诚度与满意度，前者是一种行为，后者是一种态度。我们要从统计学角度对其进行分析，使顾客的忠诚度与满意度实现统一和转化，达到企业长期盈利的目标。企业人员要根据这些统计学的分析结果，建立顾客满意度指标体系和指数的模型，从中找出不足，并在营销过程中从顾客的角度对产品或服务的效能进行说明。

3．2．2市场细分视角下的统计学分析

市场竞争环境日益激烈，很多企业已经察觉到品牌或产品不能走单一的路线，而要寻求多元化发展，从小处着手，重新审视市场的特征和顾客的需求。这就是要求企业进行市场细分，细化市场中的消费者群，并在每个细分的消费群内部要有较高程度的同质性，又要与其他消费群体有一定的差异，以便企业能辨认和确定不同的目标市场和顾客群体;然后有针对性的采取措施，给产品进行产品定位并制定具体化的市场营销策略，为企业争取到最大化的利润空间。

3．2．3市场定价视角下的统计学分析

通常来说，企业的市场定价会受到多种因素的综合影响，例如，生产要素供给者、顾客、国家政策法规及其执行机构、市场中的竞争者等。成本导向、需求导向、竞争导向是企业市场定价的三种方法，这三种方法都是对于企业自身在市场上的竞争力而言，是企业为了让自己的产品或服务在如今激烈的市场竞争中更好的定位，来赢得更多更大的市场份额而制定出的价格策略。这种定价策略要分析人为订立的利润与企业成本之间的比例，要充分研究竞争对手等各方面的定价因素，并认真分析消费者的有效需求，以寻求各个价格变量之间存在的近似的线性关系，从而准确进行营销策划。因子分析方法是市场定价中的统计学分析较多采用一种方法，根据几个不同因子的比较而获得多个值，并对这些值进行平均值的计算，从而确定产品的基准价格。本质上看，就是把统计模型的运算和决策问题运用到市场定价问题中，不同利润下的标准差和期望值制定出不同的市场定价方案。所以，在市场定价中准确的统计决策模型，不仅有利于提高资金周转速度，节约企业成本，还有利于提高企业的市场竞争力。

4结束语

总之，统计学在现在市场营销中的应用是至关重要的。特别是在当前经济全球化、一体化趋势日益显著的背景下，必须加快调整企业的营销管理战略，广泛运用统计学分析方法，使企业的产品更适应市场的变化，提高企业的市场竞争能力，为企业的发展赢得更大的机遇。

作者:赵宏建 王振亚 单位:商丘阳光铝材有限公司

统计学论文:统计学经济建设论文

一、经济统计在我国经济建设中的应用事项

1.经济统计学的发展历程

统计实际上属于一种社会调查活动，凡是涉及到数量信息和数字问题内容的均涵盖在统计学研究领域中。经济统计学是在国民收入统计基础上而研究起来的。随着不断的努力，经济统计学逐渐得到完善。

2.统计学在经济研究中的作用

统计学是经济研究中不可少的重要手段，具体作用有：首先，数据收集中少不了统计，所以其能够为经济研究中相关数据的收集提供科学合理的方法。通过定性分析的方式促进经济学的有效研究，而为了保证定性研究的正常进行应具备完整的数据库，这就需要在统计的帮助下实现。其次，为总结和提炼客观经济现象的数量变动规律提供方法。因为对经济发展造成影响的因素众多，且存在各种不同的现象，为了有针对性的分析数据，以便从偶然中发现必然。另外，为检验经济学理论的真实性和完善程度提供保障；所有新得出来的理论均属于相对理论，唯有在一番严格的验证后方可变为绝对真理。所以应通过经济数据对经济学理论进行检验，以明确其准确性。经济学与数据间是紧密相关的，但统计发挥着收集数据的作用，可见，统计学在经济学中所占的重要地位。

3.经济统计的应用的意义

经济涉及到的领域与信息较多，因此使得经济的研究困难重重。众所周知，数据是信息最重要的表现形式，经济问题也同样需要利用数据进行分析，在庞大的信息量下，只有运用统计学内有效合理的方法深入细致的调查整理，方能对以后的研究工作奠定坚实的基础。经济的研究始终离不开数据的支撑，所以经济统计学意义重大。若缺乏统计学的支持，经济的研究将停滞不前。由于统计学分析研究工作少不了数据这一关键因素以及统计在数据收集中的作用，可见加强经济统计的应用至关重要。只要经济统计得到充分应用，就能够推动我国经济快速发展。

二、结论

综上所述可知，当前，在社会主义市场经济体制下，关于经济的研究事项还甚少，要想对现代经济发展形势更深入的分析研究，就必须获取相关数据的支持，而数据的基本来源通常都在统计学基础上而完成，因此经济统计学是经济中的核心手段。虽然我国目前关于经济统计的应用研究力度还不足，但有关学者与人员已经充分的认识到了该方面的重要性，相信随着社会的不断发展，经济统计一定得到有效应用，加快推动国民经济快速发展。

作者：刘瑞妮 单位：太原经济技术开发区管理委员会

统计学论文:影像学期刊论文统计学资料的分析

1影像资料分析的基本思路

目前，很多研究人员对影像资料分析方法的学习和理解存在一定困难，尤其初学者对繁杂的概念、复杂的计算公式、数据资料性质判断以及如何选择合适统计学方法等问题难以深刻理解。针对这些问题，王良等[1]建议采用以下模式：判断资料类型、根据研究目的选择分析方法、其他适宜方法。

1.1根据资料类型初步确定方法

临床研究中产生的各种不同原始资料，而不同数据资料类型采用的统计分析方法也不同。定量资料常用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关与回归分析等。定性资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等，影像医师可根据不同需要选用不同统计方法。值得一提的是有些资料类型确定后，统计方法的选用对其有序性有相应要求；而多种方法联合应用或者使用部分少见的分析方法时还需要在选定统计方法后，利用统计软件(如SAS、SPSS)对应的不同命令进行初步分析试验。

1.2根据研究目的选择方法

1.2.1差异性研究

差异性分析是指评价比较组间均数、频数、比率等的差异。根据研究需要可选用的方法有χ2检验、t检验、方差分析、非参数检验等。临床上研究两组、多组样本比率或构成比之间的差别关系时最常用χ2检验，也是针对计数资料进行假设检验的一种常用的统计学方法，而对两组定量资料分析常用t检验和秩和检验，多组资料分析则常用方差分析；Fisher精确概率法主要适用于总体样本频数小于40或四格表中最小格子T值<1。虽然Fisher精确检验不属于χ2检验，但仍可以作为有效的补充，而也有人认为在统计软件普遍易得的当下，Fisher精确概率法也同样适用于大样本四格表的资料。如彭泽华等[6]在探讨冠状窦-左心房肌连接的双源CT冠状动脉成像(DSCTCA)形态特征时针对冠状窦-左心房肌连接的类型在两组类别变量采用联表的χ2检验，结果差异无统计学意义(χ2=0.115，P=0.944)。Teefey等[7]在研究超声表现及白细胞计数预测急性胆囊炎坏疽变化关系时使用Fisher精确分析。t检验适用于两组定量资料分析且资料满足方差齐性和正态性两个基本条件；同样t检验适用于完全随机设计的单因素两水平的资料，在选用t检验时应注意对资料进行相应的变量变换，若资料不能满足基本条件则选用适合分析偏态分布的非参数检验(如：秩和检验)进行分析。如Wang等[8]在研究不同侵袭性的前列腺癌组织和正常前列腺组织以及外周带前列腺癌Gleason评分与肿瘤信号对比时采用t检验。Kung等[9]在研究化脓性髋关节炎的临床和放射学预测指标时也使用t检验分析。秩和检验包括基本秩和检验(Wilcoxon等级检验、Mann-WhitneyU-检验)和高级秩和检验(Kruskal-Wallis、Friedmantests、Kolmogorov-Smirnov拟合检验)。当研究资料为两方差齐且呈正态分布的总体，而总体分布类型未知或者不满足参数检验的条件时，采用t检验对样本进行比较；但若无需比较总体参数只比较总体位置的分布是否相同且总体资料分布类型未知时需要采用非参数的Wilcoxon秩和检验进行比较。针对两组或多组样本的定性资料使用秩和检验比较时，需要混合两样本数据、编秩(从小到大)、计量T值、查表或计算求得P值。如Saindane等[10]在对“空蝶鞍”的临床意义判定因素研究中针对颅内压增高和偶然发现空蝶鞍患者两组资料对比时采用Wilcoxon秩和检验。Filippi等[11]在研究DTI测量儿童Ι型神经纤维瘤病胼胝体派生指标时运用Wilcoxon秩和检验。事实上在影像资料分析中经常见到多重组间比较的情况，方差分析(analysisofvariance,ANOVA)就是用来推断两个或者多个总体之间是否有差别的检验，又称F检验。多重组间比较不能单纯选用两样本均数比较的t检验，但是可以根据资料类型选用ANOVA检验。若来自两个随机样本资料呈正态分布且方差齐性同的定量资料，应采用两因素(处理、配伍)方差分析(two-wayANOVA)或配对t检验。通过F检验可以比较可能由某因素所至的变异或随机误差，同时可了解该因素对测定结果有无影响。当不满足方差分析和t检验条件时，可对数据进行变换或采用随机区组设计资料的FriedmanM检验。Obdeijn等[12]在研究乳腺术前MRI能减少术中切缘和乳腺保守术后再次手术，使用ANOVA分析两组资料，结果对照组(29.3%)相比术前MRI病例组(15.8%)有效减少切缘和再次手术(P<0.01)。

1.2.2相关性分析

相关性分析不等同因果性，也不是简单的个性化相比，其涵盖的范围和领域较为广泛。统计学意义中的相关性分析包含相关性系数的计算，其过程为：每个变量转化为标准单位后，乘积的平均数即为相关系数。相关性分析可以用直观地用散点图表示两个或者多个变量的离散，当其紧密地靠近于一条直线时，即变量间存在很强的相关性。相关分析常用的方法有Pearson相关性分析、Spearman等级相关分析和卡方检验。临床中对两个或者多个均为定量变量的资料，且变量均呈正态分布时可选用Pearson相关分析，但多数情况下Pearson相关分析适用于两组资料的相关性分析。判断两变量之间线性关系的密切程度主要用Pearson积差相关系数，其范围为－1～+1。若相关系数的绝对值越接近1，即两变量间相关性越密切；反之，相关系数的绝对值越接近0，其相关性越差。实际上在高质量期刊论文中使用Spearman等级相关分析的研究也很常见，其通过相关系数进行变量间线性关系分析来判定两个变量间相关性的密切程度。而密切程度的量化指标则通过计算样本相关系数r，根据实际计算r绝对值所属范围来推断两个来自总体变量的线性相关程度，从而推断总体的相关性。根据实际分析需要，将相关关系密切程度分为6等：当IrI=0时，说明两变量完全不相关：当0<IrI<0.3时，说明两变量不相关；当0.3<IrI<0.5时，说明两变量低度相关；当0.5<IrI<0.8时，说明两变量显著相关；当0.8<IrI<1说明两变量高度相关：当IrI=l时，说明两个变量完全相关。王效春等[13]在研究磁敏感加权成像与动态磁敏感加权对比增强MR灌注加权成像联合应用在脑星形细胞瘤分级中的价值一文应用Spearman等级相关分析，结果显示肿瘤内磁敏感信号与相对血容量最大值和病理分级呈正相关(IrI分别为0.72、0.89，P值均＜0.01),相对血容量与病理分级呈显著正相关(r=0.78，P＜0.01)。又如Lederlin等[14]在比较几何参数、相关功能与组织学特性在哮喘患者的支气管壁CT衰减性关系中同时使用Pearson相关分析和Spearman等级相关分析，其r=0.39～0.43，表明与对照组相比常规CT衰减参数在哮喘患者平常支气管的CT参数、气道壁衰减方面更好的区分哮喘患者，同时也更好地区分气道梗阻。值得提及的是对资料有序或无序无法作出初步判定，且明确资料类型为定性资料时还可以选择使用卡方检验和Spearman等级相关分析。

1.2.3影响性分析

由于事物之间的联系是多种多样的，而某一结局可能受到来自其他多个方面的影响，此时为分析某一结局发生的影响因素可采用的资料分析方法有线性回归(一元或多元)、logistic回归、Cox比例风险回归模型(生存分析)等。在影像资料分析中一元线性回归是将影像资料中一个最主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化。多元回归定义为某一因变量的变化受多个重要因素的影响，而此时需要用两个或多个影响因素作为自变量来解释因变量的变化，且多个自变量与因变量之间是线性关系(多个因变量之间相互独立)。实际研究中多元线性回归模型在影像资料分析应用较为广泛。Langkammer等[15]在磁敏感系数绘图在多发性硬化中应用研究中使用多元线性分析，结果显示各种影响因素中年龄是预测磁化率影响最强的因素。Logistic回归是研究二分类和多分类观察结果与某些影响因素自己建关系的一种多变化分析方法，其经常需要分析疾病与各影像指标之间的定量关系，同时又需要排除一些混杂因素影响。Logistic回归在统计学上属于概率型非线性回归，其分析思路与线性回归大致相同，能有效解决过高或过低水平因素以及分析因素少而样本量大等问题。相比多元线性回归，Logistic回归在处理分类反应数据方面更为常用，且适用于结局为定性影像资料。如Lee等[16]研究高分辨率CT在发现小蜂窝样特发性间质肺炎纤维化的连续变化和预后应用中使用logistic回归分析，结果表明高分辨率CT在网状和磨玻璃状范围内评价普通肺炎与非特异性纤维化肺炎之间差别明显(P<0.01)。在临床实际工作中常常需要分析生存时间与影像资料之间的关系，Kaplan-Meier法就是常用的一种分析方法，其又称乘积极限法，对大小样本资料分析均适用。实践中习惯上以时间为横轴、生存率为纵轴回执的阶梯状图称为Kaplan-Meier生存曲线(survivalcurve)，也称K-M曲线。Cox比例风险回归模型是另一种生存分析方法，包括参数与半参数模型两类，其主要是进行多因素生存分析的一种方法，同时可分析众多变量对生存时间和生存结局的影响。Saad等[17]在经颈静脉肝内门体静脉分流术在肝移植受者的技术分析和临床评估研究中比较成功施行肝移植与非移植病人开展门体分流术(transjugularintrahepaticportosystemicshunt，TIPS)后的临床疗效评估，使用了Kaplan-Meier法，结果显示6～12个月、12～24个月、24个月以上，移植成活率分别为43%、32%和22%。生存期大于1年的晚期肝脏疾病模型存活评分低于17分、等于17分或大于17分的存活率分别为54%和8%(P<0.05)。

2其他适用方法

2.1ROC曲线

ROC(receiveroperatingcharacteristic)曲线是欧美影像学期刊中应用较为常见的统计学方法，国内期刊应用相对较少。ROC曲线根据一系列不同的分界值以真阳性率(灵敏性)为纵坐标，假阳性率(特异性)为横坐标绘制的曲线。ROC曲线分析结合灵敏度(sensitivity)和特异度(specificity)广泛应用于医学诊断，也应用于影像诊断及人群筛查。ROC曲线根据曲线下面积(areaundertheROCcurve，AUC)的大小对诊断试验作定量分析。理论上，AUC值在0～1间。根据实际情况将诊断分为不符合诊断(AUC<0.5)、无诊断价值(AUC=0.5)、低准确性(0.5<AUC<0.7)、一定准确性(0.7<AUC<0.9)、较高准确性(0.9<AUC<1)，AUC越接近于1，表明诊断准确性越高。Hyodo等[18]在研究乏血管少结节的慢性肝脏疾病患者发展成富血管性肝细胞癌风险因素一文中使用ROC曲线分析，结果显示后续发展成血管性结节平均增长率明显高于非血管过渡性结节。

2.2Kappa检验

Kappa检验主要用于评价不同资料间一致性程度，常用Kappa值评价一致程度。Kappa系数适用于两项和多项无序分类变量资料。在影像学试验中常需要判断多名医师测量同一研究对象或者同一医师多次测量同一对象的一致性，Kappa一致性检验便是最佳选择。Kappa检验还可通过计算Kappa值对两种非金标准的诊断方法进行诊断结果一致性分析。一般而言，评价Kappa一致性需要计算Kappa系数，但在研究考察新的诊断试验方法是否优于金标准，或者检验是否与金标准一致时，还需要计算特异度、灵敏度、阳性预测值和阴性预测值等指标。目前公认的Kappa系数分为六个区段即一致性极差(Kappa值<0)，一致性微弱(Kappa值0～0.2)，一致性弱(Kappa值0.21～0.40)，中度一致Kappa值(0.41～0.60)，高度一致(Kappa值0.61～0.80)，一致性极强(Kappa值0.81～1.00)。

2.3Levene检验

综上所述，影像学资料分析方法众多，如何选择合适恰当的方法得出准确的统计学结果始终是每个影像学研究人员所面临的重要难题，而本文就资料分析入手结合实际应用，虽然举例分析不够深入，但不失为有效的参考，而实际的影像学资料差异性较大，因此综合理解和应用相应统计方法还需要读者回归原文。本文的目的仅期待指引读者多方面分析影像资料。实践中，影像资料在作全面的统计学处理时，一般统计软件都会输出各种结果，此时仍需从中选择科研需要的部分，并作出“统计学结论”。同样值得重视的是统计结果的输出并非数据分析的完成，而统计学上得出的显著性差异也只能作为适当的参考，最终还需要结合实际给出合理专业的结论。

作者：邓明 王良 李亮 胡道予 冯朝燕 蔡杰 闵祥德

统计学论文:地质工程中统计学运用研究论文

摘要：随着世界能源供应日益紧张，勘探技术日益得到人们的重视，统计学的相关的理论和知识在地质工程中也逐渐发挥出巨大的作用。文章阐述了地质统计学的相关发展情况，分析了地质统计学的常见方法，并对地质统计学的应用进行了简单分析。

关键词：统计学；地质工程；应用分析

地质统计学是20世纪六七十年展起来的一门新兴的数学地质学科的分支，是随着采矿业的发展而兴起的一门交叉学科。地质统计学是以区域化变量理论为基础，以变异函数为主要工具，研究那些在空间分布上既有随机性又有结构性，或空间相关和依赖性的自然现象的科学。国内外地质统计学的理论、方法及应用均达到了成熟的阶段，并形成了具有较好应用价值的软件。具有代表性的有：法国巴黎高等矿院地质统计学研究中心研制的ISATIS；美国斯坦福大学应用地球科学系C.v.Deutsch和A.G.Journel共同编写的GSIJB程序包，等等；北京科技大学地质系也编写出地质统计学方法研究程序集。

近年来，克里金技术在石油勘探开发中的应用日益广泛深入，效果也越来越明显。主要应用包括：储层预测，即估计地层的埋深、层厚、孔隙度、渗透率和含油饱和度等地质和地球物理参数的空间分布，这些变量在空间既存在一定的空间分布规律（结构性），又存在局部的变异性（随机性），这些变量都属于区域化变量，因此可以用地质统计学方法对这些变量进行研究绘制各种地质图件；利用地质统计学的变差函数研究储层的非均质性及各向异性；数据整合，即整合地震、测井、钻井和露头等各种信息并进行建模。除此以外，随机模拟方法和油藏数值模拟相结合，可以预测油藏的动态特征，为制定和调整开发方案并提高采收率提供依据。

一、地质统计学研究方法的基本理论

（一）基本原理

当一个变量呈现为空间分布时，就称之为区域化变量。这种变量常常反映某种空间现象的特征，用区域化变量来描述的现象称之为区域化现象。区域化变量，亦称区域化随机变量，G.Matheron（1963）将它定义为以空间点x的三个直角坐标为自变量的随机场。区域化变量具有两个最显著，而且也是最重要的特征，即随机性和结构性。区域化随机变量之间的差异，可以用空间协方差来表示。

（二）变差函数

一维变差函数的定义：假设空间点x只在一维x轴上变化，把区域化变量Z(x)在x，x+h两点处的数值之差的方差之半定义为区域化变量Z(x)在x方向上的变差函数，记为：r表示变差函数；E表示数学期望；Var表示方差。也就是说变差函数依赖于x和h两个自变量。在本征假设条件下，变差函数仅依赖于分割它们的距离h和方向a。而与所考虑的点x在待估域内的位置无关，因此变差函数更明确定义为：变差函数是在任一方向a，相距h的两个区域化变量Z(x)和Z(x+h)的增量的方差之半。

变差函数是一个距离的函数，描述不同位置变量的相似性，r值越大，相关越差。通常情况下，r值随着距离矢量h的增大而增大，直到h到达一定值时，r达到极大值，而后保持这个常数值不变。

（三）克里金方法

当随机变量X的数学期望对整个区域都为已知时，采用的克里金方法就是简单克里金方法。在进行简单克里金估计时，我们假设整个区域的均值是已知的。然而储层物性的均值是随着局部区域的不同而变化的，上述假设在绝大部分的情况下是不成立的，普通克里金解决了这一问题。当随机变量X（u）的数学期望是一个和u无关的常数，但这个常数未知时，导出的克里金方法就是普通克里金方法。

（四）协克里金

1．协克里金方法的原理及其公式。协克里金方法要求主变量与二级变量之间具有良好的相关性。以整合两个变量为例，协克里金估计的主变量和二级变量的线性组合形式如下：协克里金有其不足之处，需要建立两个变差函数（主变量、二级变量的变差函数）和一个互变差函数（主变量与二级变量之间的互变差函数）。不仅运算的数据量显著增大了，而且拟合这些变差函数比较困难。在协克里金的计算过程中，相关性较好的数据对相关性较差的数据存在屏蔽效应。由于这些原因，这种完全协克里金在实际应用方面受到限制。于是，人们发展了配置协克里金，这种方法保留了协克里金的优点，又不用同时建立三个变差函数。

2．协克里金算法中几个关键的步骤。在使用协克里金方法时，要求两组数据之间具有良好的相关性。是工区井点处单位厚度旅行时差与孔隙度的交汇图，计算单位厚度旅行时差与孔隙度的相关系数为0.880655，具有良好的相关系数。

相关函数的计算与拟合。由于实际数据测量点个数的不足，我们需要对相关函数进行计算并拟合，绘制出完整的相关函数图形，通过变差函数计算方法和线性规划拟合方法，计算拟合相关函数。

选择合适的搜索半径。协克里金方法至少使用两种数据，一般叫做硬数据和软数据，通过实际资料处理，认为这两种数据不宜用相同的搜索半径。对于硬数据，应采用与硬数据的变程相当的搜索半径，原则是尽可能地应用精确的硬数据；对于软数据，搜索半径不宜过大，因为软数据本身不够精确，会把自身的偏差带到估计值中。

处理加权系数。最后一步是处理加权系数，由于负的加权系数会导致奇异的估计值，因此需要采用线性规划方法处理加权系数。

二、地质统计学方法的应用

（一）储层预测

对储层参数进行科学有效的预测，一直是石油地质学的热点和难点。最初采用传统的数理统计方法，但这种纯数学的方法不考虑储层参数之间的空间连续性和相关性，不带任何地质意义，对储层参数预测具有很大的局限性。而地质统计学方法以区域化变量理论为基础，充分考虑了地质参数空间变化的趋势、方向性及2样点参数的相互依赖性，利用克里金方法的插值和外推功能，求出比较符合地质规律的地质统计模型和方法，来表征各种储层参数的变化规律，然后用这种规律，对参数（如孔隙度和渗透率等）的空间展布进行比较合理而有效的预测。

（二）储层的非均质性及各向异性研究

储层非均质性研究是油藏描述的重要内容，其参数的空间分布不仅具有随机性，而且具有结构性。从地质统计学关于变差函数的基本理论出发，在综合分析的基础上，构造了一种定量表征储层平面非均质性的数学模型，计算结果所反映的各类储层的平面非均质特征符合沉积的基本规律，说明这一表征模型用于储层平面非均质性定量评价中是可行的。

（三）不确定性描述

静态、动态的确定性模型，很难反映油藏的复杂变化，只有通过不确定性描述，从地质统计观点概括和综合地质模型，才能真实地反映复杂的油藏模型。近几年来，地质统计学越来越广泛地用于储层表征，诸如估计孔隙度的空间分布，模拟渗透率的数值连续性，定量估计油藏模型的不确定性，取样设计，流动模拟过程中的敏感性分析和风险分析，等等。它的最大优点就在于能够方便地综合应用各种资料，如地质、地震、测井、生产等各方面的信息，这对岩心取样十分稀疏的油藏的准确描述是关键的。而且不确定性描述能为油藏工程师提供多个可选择的开发方案，有利于综合分析，获得合理的开发决策。

统计学论文:数理统计和统计学的迥异论文

一、数理统计与统计学的主要特点

（一）数理统计的主要特点

数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。概括起来有如下几方面的特点：一是随机性，就是说数理统计的研究对象应当具有随机性，确定性现象不是数理统计所要研究的内容。二是有限性，就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。三是数量性，即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主，而对随机现象质的研究为次。四是采用的研究方法主要为归纳法。最后，数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。用样本推断总体误差的存在是客观的，但是数理统计不仅重在研究误差的大小，还指出误差发生的可能性的大小。

从数理统计的学科特征来看，数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。由此可见!数理统计从学科划分来说，应属于数学学科，但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究，故其采用的方法也就重在归纳法，而不是数学的演绎法。

综上所述，数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究，并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。

（二）统计学的主要特点

统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学，其目的在于探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。

统计学从其研究的范围来说有三大领域：数据的收集$数据的整理和数据的分析。首先，这三大领域随着统计学的不断发展，已很难分辨出哪个领域更重要些。也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。在对1900年和1910年美国两次农业普查资料进行分析时，列宁曾指出：“全部问题，任务的全部困难在于，如何综合这些资料，才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。”这足见数据整理的重要性。近年来困扰我国统计研究的并不是数据的分析方法，而是缺少充分真实有效的统计数据，造成无法用数据去检验或证实相应的经济理论、经济模型和经济政策。数据收集的重要性可见一斑。其次，统计学是一门方法论科学。长期以来，人们一直认为在这众多的方法中，统计研究的基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法。特别是大量观察法更成为统计学最重要的基本特征方法之一，也可以说这是统计学与数理统计的根本区别之一，否则，统计学也就真的成了现代西方数理统计学了。随着统计学由早期的纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重，直至有的学者认为现代统计学应该以推断统计为主，描述统计为辅，暂且不论这种观点是否有不妥之处，但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重的作用。事实上，推断统计已成为现代统计学的基本特征之一。再次，统计学从其成为一门科学的那一天起，就把对现象数量方面的研究作为自己的基本特征，但是，同时强调要以对现象的定性认识为基础。

（三）数理统计与统计学的比较

通过上述对数理统计与统计学特点的分析，可以把数理统计与统计学的主要异同归纳为如下几方面：

1.从其研究目的来看，两者都重在揭示总体现象的数量规律性，而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。

2.从其研究的途径来看，数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识；而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究(如果可能$或值得的话)，以达到对总体相应数量特征的认识，同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识。

3.从其研究的手段来看，数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值；而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值。

4.从其研究的主要范围来看，数理统计侧重于对样本数据的定量分析；而统计学不仅重视样本数据的定量分析，而且重视对所获得的总体全部数据的定量分析，同时，重视数据收集方法、数据整理方法的研究。

5.从其利用样本数据对总体进行推断的数理机理而言，概率论是其共同的基础。特别是作为统计学基本方法之一的大量观察法，其数理基础正是概率论中的大数定律；统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征的数理基础正是概率论中的中心极限定理，而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计的根基。

6.数理统计尽管强调应用性，但是它本身还是一门数学学科，重在应用方法的数理基础的研究；统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用，而方法本身的数理基础的科学性研究，则由相应的理论统计学去研究，事实上，推断统计方法的数理基础的科学性研究，正是数理统计的研究范畴之一。

从上述数理统计与统计学的特点及其比较，可以清楚地看到，随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势，数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响，但是，数理统计与统计学毕竟是两门差异较大的学科，不可能简单地加以“统一”。

二、数理统计在统计学中的地位

数理统计与统计学是两门不同的学科，不可相互取代，也不可能像多年来有些学者提出的那样，要建立所谓的大统计，或者说融合统计学，其实质就是要把数理统计与统计学融合起来。但是其融合的直接后果就是现在某些高校所使用的统计学教材中，既有统计学的内容，也有数理统计的成分，不伦不类，细读之，其实就是数理统计的内容与统计学内容的简单拼接。这不能不说是近年来，中国统计学、统计学教材、统计教学的一大悲哀：迷失了自我，盲目地要“与西方接轨”。笔者认为要想理顺数理统计与统计学的关系，就必须对数理统计在统计学中的地位加以深入的研究。

（一）数理统计在统计思想发展中的地位

统计作为一项社会实践活动，已有几千年的历史。“统而计之”，就是人们对统计的朴素认识。随着社会生产力的不断进步，当代的统计已不圄于“统而计之”的范畴。

1.统计作为人们认识社会的最有力的武器之一，已广泛应用于社会、政治、经济、科技等众多领域，而每一个领域有其复杂多样性，若采用简单地“统”，即全面调查几乎是不可能的，但是全面地了解每一个领域的基本情况及不同领域之间的数量联系的规律性，又为现代社会管理所必需。数理统计研究问题的思路和方法，自然而然地为统计学所利用，即数理统计为现代统计学的发展点燃了解决复杂现实问题的科学思想火花——为用总体的部分去说明总体奠定了数理基础。

2.20世纪30年代以来，随着政府要有效地干预国民经济理念的形成，政府以社会经济生活直接参与者的身份出现，基于对全局数据的掌握，大大地推动了统计思想的发展，不仅投入了大量的资金对统计这支“武器”进行开发，更重要的是从立法的角度对统计行为进行规范。在当今许多国家的统计法规中，都明确地规定抽样调查在统计调查中的重要地位。比如，在我国1996年5月经修改后颁布并实施的《中华人民共和国统计法》第二章第十条就明确规定：“统计调查应当以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，以必要的统计报表、重点调查、综合分析等为补充，收集、整理基本统计资料”。而抽样调查的基本原理就基于数理统计的推断原理。可见，数理统计的推断理念在统计实践中的地位已用法律的形式确定下来。

3.作为社会经济活动主体的企业单位，在世界经济全球化、区域经济一体化的发展背景下，不仅没有足够的资金、技术支持从事某一方面的全面调查，有时也没有必要通过全面调查以获得生产经营方面的全面数据资料，而抽样调查就足以提供相应可靠的数据作为企业生产经营决策的依据。这也说明数理统计有着微观的现实需要，为微观经济管理活动开辟了无限广阔的前景。在微观统计应用中有着坚实的思想根基。

4.统计的理念，已不仅仅在于用历史数据描述历史的发展特征，而当代更强调通过对历史数据的收集、整理和分析，去预测未来，而这种预测的基础同样基于数理统计的原理。即从历史的时序数据中找出数据的内在数量规律性，以把握未来的走向，即数理统计的分析原理在时间序列数据预测中的作用，同样功不可没。

（二）数理统计在统计方法中的地位

随着数理统计解决现实问题的理念在统计思想中地位的确立，数理统计在统计方法中的重要地位也相应地得以确立。

1.大数定律为数理统计应用于统计学搭起了连接的纽带。大量观察法是现代统计学的基本方法之一，而大数定律又是大量观察法的基础。统计学若没有大量观察法的支撑，则统计分析中的基本指标——平均数与相对数，则失去其应有的作用和意义，可见数理统计在统计方法中的基础地位不容置疑。

2.中心极限定理为数理统计在统计学中的应用铺平了道路。用样本推断总体的关键在于掌握样本特征值的抽样分布，而中心极限定理表明+只要样本容量足够地大，得自未知总体的样本特征值就近似服从正态分布。从而，只要采用大量观察法获得足够多的随机样本数据，几乎就可以把数理统计的全部处理问题的方法应用于统计学，这从另一个方面也间接地开辟了统计学的方法领域，其在现代推断统计学方法论中居于主导地位。

3.数理统计中样本抽样分布的理论，为现代统计学中的方差分析、正交设计等方法的应用同样提供了方法上的理论保证。特别是正交设计在现实工农业生产中的作用，及其对经济的贡献已引起国外学者的高度关注。据日本某些专家估计：“（日本）经济发展中至少有10％的功劳归于正交设计。”这足见数理统计的方法在统计方法中应用的现实意义。

（三）数理统计在统计内容中的地位

统计学是一门关于如何收集、整理和分析统计数据的一门方法论科学。不管数理统计对统计思想的发展有多大的影响，也不管数理统计在统计方法中居于何种地位，数理统计在统计学中的地位还是主要体现在统计分析中的地位。数理统计对数据的收集方法与整理方法的实际影响要比其对统计数据分析方法的影响小得多。也就是说，统计学作为一门方法论科学，其研究领域要比数理统计宽广得多。试图用数理统计取代统计学的观点显然是不正确的，同样试图用大统计学取代数理统计的观点也不正确，毕竟数理统计作为一门数学学科有其自身的不可替代的特点。因此，数理统计在统计内容中的地位，也只能主要体现在统计分析方面。

1.统计数据收集方法的研究仍然是现代统计学的主要内容之一。正如前所述，在我国现阶段如何获得大量真实有效的统计数据，是我们所面临的迫切任务之一。不真实、不全面的统计数据，使国家的宏观管理"经济理论’经济模型和经济政策的统计检验，以及企业的生产经营预测、决策，都不能有效地进行。可见，“统计数据的质量是统计全部工作的生命”的观点的正确性。而数理统计在统计数据收集方面的影响仅体现在统计数据调查方式方法方面，即抽样调查如何组织实施的方式方法，在统计数据收集方法中得以突出和强调。

2.相同的原始统计数据，采用不同的整理方法所获得的整理资料可以完全不同，并由此对其采用相同的方法进行分析所得的结论，可能完全相反。这足以说明统计整理的重要性。但是数理统计在统计整理方面却难以发挥有效的作用，毕竟，数理统计研究的依据是小样本，而统计学研究的依据的是大样本。假如统计学不是以大样本或总体的全部个体为研究依据，统计学也许就真的沦为数理统计了。

3.数理统计对统计数据分析方法的影响是显著的。不仅体现在对大样本总体参数估计、非参数估计、相关与回归分析、总体分布型态的判断、一个总体参数与两个总体参数的假设检验、方差分析和正交设计等许多内容上，而且体现在描述统计学中最基本指标：平均数、相对数的计算原理等方面。也许真不可想象，若在现代统计方法的内容体系中缺少了数理统计的关于大样本的分析方法原理，将是怎样一种景象。

三、统计学传播理念的转变

对数理统计与统计学的特点作了比较研究，以及对数理统计在统计学中的地位作了分析之后，让我们再回到统计学知识传播的现实实践中来，可以更清楚地看到我们现在正在做什么、在哪些方面还需要改进、今后该怎样把工作做得更好。

（一）统计学知识传播理念的转变主要体现在如下三个方面：

1.统计是什么。这是对统计的最基本的认识，可以通过加强对统计知识的宣传达到。在现代统计工作中，尽管“统而计之”仍有非常重要的现实意义，但是在我们的统计学教学与其它途径的统计知识的传播中，绝不能仅限于此。不仅要让不同阶层的人，认识到统计对现实社会生活的巨大认识作用，而且要让他们了解统计在国家宏观管理、企业经营预测、决策，以及对经济理论#经济模型、经济政策检验中的重要性，从而使各个阶层的人民群众自觉地参与和配合各级统计机构所开展的统计调查活动，以保证统计数据的真实完整。这就要求我国必须加强统计知识普及教育及统计法规的宣传教育!开辟多途径多手段的统计知识传播途径。这是统计学传播的基础理念。

2.统计为什么，即让统计活动的直接参与者懂得为什么要这样做。显然，这是对统计学传播的较高层次要求。知道为什么要这样做!即要知道统计的原理，这并不需要所有的公民都知晓。事实上，只能是具有一定知识基础的人才可能真正理解，且其途径主要是通过高等学校的统计教学活动。由此就对高校的统计学教学理念提出了挑战：统计学课堂上应向学生教授什么。笔者从事高校统计学教学多年，认为高校统计学课堂上应向学生解释统计方法的原理。高校统计学教学课堂不应过分地强调对统计知识的宣传和如何具体地从事统计活动，而应强调重视统计方法机理教学的传播理念，但这在我国现实的高校统计学教学中并没有真正地形成。

3.怎么做统计，这是统计方法具体应用的问题。可以说当前我国高校统计学教学实质上就是教会学生如何做实际统计工作。如何收集、整理数据，如何用公式去计算某些指标等。显然，这样的工作中学生就可以胜任。而真正为什么要那样组织实施数据的调查、整理，为什么要那样计算。不仅老师介绍的不够!而且教材编写的深度也不够。

由此可见，统计知识的传播理念应大致界定在三个层面上：一是统计基本常识的传播。二是如何开展具体的统计活动。三是为什么那样开展统计活动可以达到预期的目的。不同层面的传播对象是有差别的。知道统计是什么、怎么做统计，相对于懂得为什么要那样做统计，其要求是相当低的。也许只要会记数、会写字的居委会大妈，就可以从事数据的收集工作，而会套用公式的一个中学生就可以计算服从分布的统计量的样本数值。而知道为什么要这样做，没有相应的数理统计知识是万万不行的。另一方面，随着计算机的普及及统计数据处理软件的开发，利用计算机对数据进行分析已变得异常简单，甚至一个孩童都可以教会使用统计处理软件，在这种情况下。是否让学生懂得统计为什么就变得不重要了呢？正相反，在统计学的高校课堂上让学生懂得为什么就更重要了。

四、我国统计学教材改革的方向

从对统计学传播理念的不同层次的要求，及数理统计在统计学中的地位和学生的知识结构来看，改革现行高校统计学教材内容体系及教学理念势在必行。公务员之家

1.去除现行统计学教材中与数理统计相重复的内容，加强关于大样本的数理统计内容，即增加大样本统计分布的数理基础的内容。

2.强调大数定律及中心极限定理内容的教学。尽管这两个定理是纯数理统计的问题，但由于其在数理统计的教学中，教师通常重视不够，因为小样本问题才是数理统计研究的主要问题，因此，可能一带而过，而它们恰恰是联系数理统计与统计学的重要纽带。因此，在统计学教材中必须增加并突出其内容。

3.增加统计方法机理的内容。不仅表现在统计推断方法的数理统计机理!而且也包括统计数据收集方法、整理方法的机理。

4.编写适用于特定专业需求的统计学教材，即在强化介绍各种统计方法机理的前提下，结合不同专业学生所学专业的实际，介绍、说明统计方法在相应学科中的具体应用，以便于所有专业的学生都能熟练地把统计的数量分析方法准确地应用于未来的实际工作之中。

统计学论文:统计学思想探究论文

【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。

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。

统计学论文:非统计专业统计学教学策略论文

摘要：统计学已经被列为经济管理类本专科专业的必修核心课程之一，其教学面临着诸多挑战。高校经管专业统计学教学应以培养学生实际应用能力为主，理论与实际相结合，在教学内容上与学生所学专业相结合，在教学方法上把课堂讲授与软件操作、学生自主学习、讨论相结合，提高学生应用统计方法解决实际问题的能力。

关键词：非统计专业；统计学；教学

近年来，统计方法在社会上尤其是在市场经济活动中的应用越来越广泛，迅速的扩大到企业管理、市场营销、金融、证券、保险等领域，统计学这门学科也已经成为高等院校经济、管理、工程等专业必须开设的专业基础课之一。然而目前统计学课程教学过程中普遍存在着一些问题，例如，学生的定量分析能力还相当欠缺等。本文试图在查找教学过程中存在问题的基础上，寻找有效的改进措施。

一、非统计专业统计学教学过程中存在的问题

1.1学生对统计学不够重视

在目前非统计专业的统计学教学中，学生对统计学的认识不够深入，统计意识淡薄，重视程度不够。一提及统计，很多学生仅能联想到统计局、大量统计数据和统计报表等，很难将统计学与自己本身的专业联系起来，并且认为统计学与实际联系不大，无法学以致用，因此重视程度也仅停留在获得学分的层面上。加之学时有限，教师很难在有限的时间里讲授数理统计、探索性数据的挖掘、多元统计方法、西方统计制度等新的内容。

1.2课程内容不够规范

在教学内容上，目前没有统一规范的教材，而且不同的教材侧重点不同。教师在教学内容上多是以统计工作过程为主线，先后介绍统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、指数、相关与回归、抽样推断等内容，但有的侧重于数理统计方法，在抽样推断上花大量的时间，而有的又侧重于传统统计方法，在其它章节上下较大的功夫。

1.3教学方法不够多元化

教学方法对于教学质量至关重要。但目前统计学教学仍然是以教师讲授为主，学生被动地接受知识的传输，“启发式”教学方法应用的还不够，而且缺乏师生之间的互动和交流。在教学内容上重理论、轻实践，忽视发展与变化，教会了理论知识，却忽视了应用知识。在这种传统的统计教学模式下，学生或许学会了怎样计算平均指标、抽样误差等，但这对提高学生的统计实际应用能力极为不利，而且在学习过程中学生容易产生统计学既难学又枯燥无味的情绪，不利于发挥学生的积极性和创造性。

1.4考试形式和方法过于单一

目前统计学课程的考试形式和方法基本上是以闭卷的形式考查学生对知识的记忆和理解。虽然这种考试模式较充分地考虑了知识本身的逻辑性，并将其与学生的认识发展过程相结合，易于组织教学，但它由于过分追求学科知识的完整性，容易使理论脱离实际。由于考试内容严格按照考试大纲，主要以课本上理论知识为主，这就导致教师传授给学生的前沿知识较少，甚至教师课堂讲课本，学生课后背课本，其实际应用能力得不到培养。

1.5文、理科学生的构成比例问题

目前大多高校的经管类专业都是文、理科学生兼收的，同一个专业乃至同一个班级里面可能既有文科学生，又有理科学生。文、理学生的混合构成会给教学过程带来很大困扰，难以实施因材施教的方略。而统计学又是一门对数学基础要求比较高的学科，它涉及到了微积分、概率论、数理统计等多门数学理论课程，尤其在抽样推断部分，要求学生具有较强的逻辑推理能力。而一般来说，文科学生的数学功底比较差，逻辑演绎思维较弱。如果文科学生比重太大，就会给教学带来很多障碍。

二、非统计专业统计学教学方法初探

2.1结合专业制定教学目的，完善教学内容设置

统计学的教学目的不能孤立地制定，而是要在明确学生文、理科出身及所学专业开设的课程与统计学相关关系的基础上，制定满足专业需要的教学目的。在教学内容设置上，根据应用统计学学科特点，结合各专业统计课程教学目的的要求，在统计学基本教学内容设置基础上，对统计基础理论、统计分布、统计推断、时间序列、统计评价决策和多元统计分析、非参数检验等中高级统计方法部分的实际应用状况进行介绍，本着“服务专业，突出应用”的原则，提高学生的统计素养。

2.2在课堂中适当的穿插案例教学

案例教学通过学生自己分析与老师讲解相结合，使学生变被动学习为主动地阅读、思考、分析、判断。教师通过对案例的归纳、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，在模拟实验中接近理论与实际的距离。我们知道统计理论来源于统计实践过程，反过来它又指导统计工作。统计案例教学作为统计实践过程的一种模拟，它对激发学生学习兴趣、培养学生专业素质、提高学生在实践中探究学习方法的自觉性、有效地将理论知识转化为专业技能等方面都发挥着重要作用。

2.3在教学中适当地安排社会实践

在教学中，应适当结合课程内容安排一定的社会实践环节，就一些学生关心或与专业相关的课题作市场调查。如可组织学生针对大学生们感兴趣的就业问题、逃课问题、电脑使用情况等展开调查，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取(不一定要很大)，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查或体会的形成，全部都由学生自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析的整个过程，既巩固了基础知识的掌握，又锻炼了应用理论的能力。

2.4将课堂教学与统计分析软件相结合

统计学课程的特点之一是定量分析的内容较多，因此在平时应加强对统计上应用广泛的软件的教学，如EXCEL、SPSS、SAS等软件，提高学生对于数据的观察和处理能力，锻炼学生使用统计软件解决实际问题。其中，SPSS统计软件具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，是非专业统计人员的首选统计软件，也是经济管理专业教学的重要工具。经管类非统计专业的学生在文、理科出身和数学功底上都存在着差异，如果采用统计软件SPSS进行辅助教学，就可以将应用统计学的教学重点转向对统计结果实际意义的理解上，适度的去掉繁琐的理论证明、推理和计算，增加SPSS的使用方法，使学生能够使用统计软件SPSS解决比较复杂的计算问题。公务员之家

2.5创新统计学教学考核方式

结合统计学自身特点，打破原有的考核制度，将学生独立思考和创新意识列入考试评分标准当中，采取“理论＋实践”的考试形式，从知识、能力和素质等方面综合评价学生成绩。可以将考试分为卷面和实践操作两部分，卷面部分主要考察学生的理论知识，实践操作部分主要考察学生们的实践应用能力。在实践操作部分，可以让学生以团队的形式自行选题，完成一个完整的统计工作过程。这种考核形式，不仅锻炼了学生们的实践操作能力，还可以让他们对“团队”、“合作”等概念有更切身的体会。