發布時間：2023-07-20 16:24:49
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的統計學的分類方法樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
隨著理論與實踐的發展，社會‘經濟統計學日趨枝繁葉茂，科學構筑社會經濟統計學學科體系的框架，對于社會經濟統計學的健康發展，對于統計工作更好地為社會主義市場經濟服務有重要意義。
構筑社會經濟統計學學科體系，決不是簡單地將社會經濟統計學的許多分支任意增減排列，而是探索社會經濟統計學各rl科學之間科學的有機構成。研究社會經濟統計學學科體系，在某種意義上就是社會經濟統計學科體系分類研究。分類本身就是科學研究中的一項重要工作，許多學科本身就是分類學，分類是這些學科的主要目標，如動物分類學，植物分類學等。大多數學科，在某個層次上完成分也是一項重要的成果或突破，如作為19世紀化學最大成就的元素(或原子)的分類及晶體的分類，20世紀基本粒子的分類等。在三結‘構數學中，主要目標也是分類，例如，1981年有限單群分類的完成是抽象代數的最大成就之一。
社會經濟統計學已經發展成為一個門類繁多，結構復雜的知識系統，在這個知:識系統中，學科之間、知識單元之間、方法之間將呈現一種結構關系，形成不同層次的結構系統，具有不同的功能。對這種復雜的知識系統進行科學的歸類，無論在理論上還是實踐上都是必要的。
二、研究杜會經濟統計學學科休系的原則
本課題研究社會經濟統計學學科體系的原則是:
1.整體性。建立的學科體系以“研究社會經濟現象的統計方法”這一屬性為r標準劃定的全部對象為總體范圍。
2.層次性。社會經濟統計學是多層次的交叉學科，劃分層次使得社會經濟統計學作為方法論滿足不同層次的需要，為課程設置提供依據。
3.統一性。社會經濟統計學是一門完整的科學，有別于一門科學或兩t1科學的觀點。
4。排斤性和吸納性。社會經濟統計學學科體系既能明確劃分各學科的差異，又能融合各學科的共性。
三、杜會經濟統計科學與學科、學派三者之間的關系。
1.社會經濟統計科學。社會經濟統計學的矛盾的特殊性本p其研究對象、性質等是長期發展確定的，形成對數量特征進行觀察研究的方法論科學。
2.社會經濟統計學科。社會經濟統計學科也有兩層涵義:第一是長期的發展中形成的社會經濟統計學的分支，這是通常意義上的社會經濟統計學科觀，第二是指圍繞某一培養目標形成的統計課程，如工業統計學，農業統計學等。所謂體系則是由若干有關事物互相聯系，互相制約而構成的一個整體，相應的，社會經濟統計學科體系是社會經濟統計學科分支體系和課程體系的共同體，兩者之間也有互柑制約和聯系。
3.社會經濟統計學派。學派是指一門學間中由于師承不同而形成的派別:學派對科學的發展起著積極的推動作用。統計歷史上政治算術學派與國勢學派之間的學術爭論確立了統計學的科學命名和統計學是關于現象數量關系的內涵規定。同時，統計學派的學術爭論使得統計學科不斷地發生分立和合并。社會經濟統計學派與數理統計學派、社會統計學派是現代稱化統計時期的三大派別。
社會經濟統計學科體系的建立和完善是內外因共同作用的結果。其內因是統計科學的自身發展規律和不同學派的爭論，其外因是統計活動包括統計工作和統計教學，它們為統計學科的發展提出客觀要求，推動學科的分立與合并。為了科學建立我國社會經濟統計學科體系，有必要回顧國外統計學學科體系和我國統計學學科體系的發展。
四、國外統計學科體系的演進
統計實踐活動在奴隸社會和封建社會早己存在，而統計科學和學科體系的創立則始于資本主義社會。十七世紀中葉，資本主義在歐洲主要國家有所發展，對統計工作提誰出了新要求。一些學者紛紛著書立說對此進行研究，進而形成不同的學派。統計實踐的發展和統計學派之間的爭論，推動了統計學科體系的逐步建立。按照發展階段不同，我們將統計學分為古典統計學、近代統計學和現代統計學，在每個階段，由于研究的對象和方法各異，統計學由不同的學科體系構成。
1.古典統計學學科體系
古典統計學，系指十七世紀中葉至十八世紀中葉的統計學，是統計學的初創階段，由于它尚未從一些實質性科學(如政治學、經濟學、人口學等)獨立出來，因此它在內容體系和啟研究方法上不甚完善。其學科體系由不完善的古典經濟統計學、古典人口統計學和國勢學等學科所構成。
古典經濟統計學由政治算未派中的經濟統計學派所創立，主要人物為英國的配第、金氏和達芬南，并以配第的《政治算術》為代表作。在此書中，配第最先提出采用數字、重量和尺度來分析社會經濟現象及其相關關系，同時還提出了兒乎與現代統計相同的計量方法、分組方法和推算方法。但這部著作把對社會經濟現象的抽象分析和從數量上的實證研究交織在一起，是政治經濟與統計學尚未分化前的狀態，因此，《政治算術》還不能視為一部完整意義的經濟統計學著作。受配第的影響，金氏進一步研究了分組法和估計法，編制了英國各社會集團的收入平衡表，達芬特提出了根據社會經濟現象的相似性和內在聯系進行估計和推斷的思想，這些為古典統計學的建立奠定了基礎。
古典人口統計學為政治算術學派中的人口統計學派所建立，代表人物格朗特、哈利和蘇斯密爾希。格朗特在《關于死亡表的自然與政治觀察》一書中，提出了至今仍有重要影響的有關人口統計的概念、分組方法、估計方法等，證實了出生、死亡、男女性比例等現象的變動存有一定的規律性，編制了第一張生命統計表。受格朗特的影響，哈利編制了著名的“哈利生命統計表”，用以人口推算人壽保險金。蘇斯密爾希首次提出了大量觀察法在社會經濟研究中的應用，證實了大數定律的存在。這些人口統計理論與方法，構成了古典人口統計學的內容。
國勢學為十七世紀中葉的德國國勢學派所創建。早期的國勢學派(記述學派)代表人物有康令、阿亨瓦爾、施廖采爾等，‘他們的國勢學，僅采用記述的方式，羅列各國的重要社會經濟情況，不具有現代統計學的特點，他們的貢獻，僅在于阿亨瓦爾將國勢學改名為統計學，確定統計學這門科學的名稱。后期的國勢學派(表式學派)代表人物，有安杰生、克羅姆、海伯納等人，他們的國勢學從政治算術中吸取營養，以計量為主，采用數列或圖表表示國家的顯著事項。顯示了國勢學派與政治算術學派的綜合，并成為各國政府統計的代表。
綜上所述，.古典統計學實際上是萌芽階段的社會經濟統計學，或者說，統計學產生是以社會經濟統計學的面目出現的。它從數量方面研究社會經濟現象，學科發展以合為主，學科體系層次簡單。
2.近代統計學學科體系
近代統計學，系指十八世紀中葉至十九世紀中葉的統計學。在這一時期，資產階級政府統計機關和民間調查機構紛紛建立，定期公布統計數字，統計工作從一般的政治管理擴展到社會經濟活動各個領域，出現了各-種專業統計，統計學派的爭論和統計刊物的出版，共同促使了統計學科發生分化。近代統計學學科體系由近代經濟統計學、近代人口統計學和道德統計學科構成，學科發展以分化為主要特征。
近代經濟統計學是沿著配第一達芬特開拓的道路發展起來的，由于研究范圍的擴大和研究問題的專門化，使經濟統計學發生分化。十九世紀末，重農主義思潮的興起，對農業的高度重視，使農業統計得以建立，拉瓦錫的《農產量統計》就是其代表作。十九世紀初，資本主義工商業迅速發展，為解決工商業中出現的間題，需要收集資料從數量方面加以研究，工商業統計也應運而生。同時航運業和國際貿易的發展、工人運動的興起使得航運統計、貿易統計和勞工統計有不同程度的發展。一十招九世紀以后，人們對物價的變動甚為關心，一些學者不僅編制出各種物價指數，而對物價指數的計算方法進行了深入研究，創立了物價統計。
近代人口統計學是沿著格朗特一哈利開拓的道路發展起來的，并由最初的生命統計向保險統計、衛生統計或醫療統計方向發展。隨著人壽保險事業.的發展，對科學的生命表的需要日益迫切，哈利生命表雖為當時保險機構所惜重，但仍存在許多缺點，引起了一些學者對生命統計和保險統計原理的進一步研究，貢獻最大者首推英國的米爾思，他著《論年金和人壽保險價值及生存者》，編出了著名的生命的統計表一一“卡萊爾表”，奠定了保險統計學的基礎。由于生命的長短與醫療或衛生有一定的關系，所以生命統計向衛生或醫療統計發展是合乎邏輯的。路易斯、格里芬、維勒米和蓋伊等人對此作出了顯著貢獻。隨著研究問題的深入和新的統計方法的出現，人口統計學在分化的同時，一也由靜態向動態方向發展，凱特勒就通過靜態的研究，揭示了“人的出生、發展和死亡是服從一定規律的”(統計規律)從而使人口統計學趨于完整。“道德統計”和“道德統計學”之名最早由法國的格雷提出并使用，但在此間題上最有成就的當數比利時的凱特勒。他在《犯罪傾向》、《社會物理學》等著作中，研究犯罪統計、犯罪動態及其原因并認為犯罪現象同人口現象一樣，存在著某種規律性(統計規律性)，馬克思對他的成就曾予以肯定。
需要指出的是，在凱特勒之前，無論是人口統計還是經濟統計，嚴格意義上講，還不能算為“學”。凱特勒把概率論廣泛地引入社會經濟研究之中，實現了政治算術學意義的統計學和國勢學中表式學派的統計思想與概率論的綜合，才使統計學真正成為科學意義上的統計學。凱特勒被視為“近代統計學之父”。
3。現代統計學學科體系
現代統計學，是指十九世紀中葉至二十世紀中葉的統計學，由于概率論的引入，使統計學發展進入一個新階段，統計學科進一步分化與綜合、學科體系日益健全和完善，現代統計學已成為一種多門類、多層次的科學。
(1)數理統計學及其分支學科體系。自凱特勒將概率論正式引入統計學以后，一些學者遵循他的《論數學與統計的關系》和《社會物理學》等著作的觀點，側重吸收他的研究方法，使概率論在自然和社會現象研究中得到進一步應用，并發展為一門通用方法論學科，即數理統計學，這門學科的命名最早由威梯斯坦確定并推廣使用。十九世紀末至二十世紀二十年代，數理統計表現為描述統計學，由舊數理統計學派所創建。本世紀二十年代至四十年代的數理統計表現為推斷統計學，由新數理統計學派所創建。需要指出的是，新數理統計學派，不承認社會統計學是一門現代統計學科，認為社會經濟統計學是政府統計工作的總結或者說數理統計學在社會經濟研究中的應用，同時他們“計量不計質”觀點，也是今天“通用方論法”的來源之一，成為研究社會經濟現象的一大弊端。
(2)西方社會統計學學科體系。十九世紀中葉至本世紀二十年代的西方社會統計學(簡稱社會統計學)由舊社會統計學派所創建，代表人物有克尼斯、恩格爾、梅爾等人。這門學科的產生先于數理統計學，而正式命名則遲于后者。因為早期的統計學都是研究社會現象的，沒有必要在“統計學”前面冠以“社會”字樣，正是由于數理統計學的出現，為了以示區別，才給原有各統計學科加上一個概括性的名稱一一“社會統計學”。這一名詞由納普最先提出，由凱爾作為專用書名使用。社會統計學的的研究對象為國家、社會動靜集團現象的數量方面，研究法限于大量觀察法，研究的目的在于通過數量關系探索國家、社會動靜集團現象的統計規律性，包括狀態規律、頻率規律、發展規律和相關規律等，研究范圍包括政治統計、經濟統計、人口統計、道德統計、消費統計等，實現對近代統計學各學科的綜合，在本世紀二十年代以前，與數理統計學相比，社會統計學在統計學學科體系中居優勢地位。
(3)社會經濟統計學學科體系。社會經濟統計學是十月革命勝利以后，在哲學和政治經濟學指導下，經過列寧和斯大林對國家的統計組織和統計實踐作出重大變革后，在對社會統計學(舊社會統計學派的統計學)批判地繼承基礎上，逐步建立和發展起來的，其性質為一門“獨立的社會科學”，其研究對象為在質與量的辨證統一中研究大量社會經濟現象的數量方面，研究方法除繼承社會統計學的大量觀察法外，還提出了分組法和綜合指標法，并認為在某些特殊情況下，還可以有效地運用數理統計方法。作為國家管理和對社會經濟生活進行有效服務和監督的重要手段，以及用以制定和檢查計劃的基礎。統計工作在前蘇聯受到空前的重視，社會經濟也有較大發展，已成為門類齊義、系統完整的現代統計學科，并與數理統計相對立。
五、我國統計學學科體系探索軌跡
建國以來，我國對統計學學科體系的認識，大致可歸納為如下四個方面。
1。“數理型”統計學科體系
持這種觀點的人認為，現代統計學是以概率論為基礎的數理統計學，是以分析客觀大量現象數量關系與變化、研究客觀大量現象中受概率論支配的客觀規律性，’其在學科歸屬上，應當是數學學科體系的一個分支，屬于應用數學學科體系范疇，在學科性質上應是一門唯一的、可用于社會與自然等各個領域的通用的統計學。這種人還認為，隨著數理統計方法在社會、經濟、生物、化學等各種領域中的廣泛應用，并按各領域分別加以分析與總結，從而形成了按具體領域分類的應用數理統計學，即社會統計學、經濟統計學、生物統計學等;同時指出，應用數理統計方法所形成社會統計學、經濟統計學等，與在蘇聯統計理論指導下所建立的“經濟統計學”、“社會統計學”等完全兩回事，前者是為社會與經濟研究用的數理統計方法，而不是指標解釋與經驗總結，而后者僅僅是指標羅列、指標解釋與經驗總結等。
2。t’4旨標型”統計學科體系
持這種觀點的人主要受1954年3月前蘇聯科學院、中央統計局和教育局聯合通過的決議影響，并在思想不開放的年代教條式的接受了決議中的有關精神。決議中認為:“統計學是一門社會科學，它研究大量社會現象的數量方法。……統計學的理論基礎是歷史唯物主義和政治經濟學。”(《蘇聯百科辭典》“統計學”詞條)還認為數理統計學只屬于數學學科體系，即只承認社會經濟統計學才是唯一的統計學。
3.“指標加數理應用型”統計學科體系
持這種觀點的同志認為，統計學是一門橫向的、方法論科學，而不是單純的社會科學，認為“統計學本米就是同數學、計算分不開的，根本就不存在無數學和不計算的統計學。‘數理伙‘數學’在外文中本是一個字，從嚴格的邏輯意義說，根本不應該在統計學上冠之以‘數理，一詞。”從而認為，單純的數理統計學只是數學的分支，但隨著數學(包括數理統計學)在工程技術、生物科學、化學、物理等領域中應用所形成的工程技術統計學、生物統計學等，已不再是數學的分支，而是以工程、生物現象等具體數量方法為研究對象的方法科學，屬于統計學范疇。于是，新的統計學學科體系便由“指標型”的社會經濟統計學學科體系與數理統計學往各具體領域中應用形成的生物統計學等所構成。我們稱這種體系為“指標加數理應用型”統計學學科體系，以區黝于“指標型”體系和“數理型”體系。
4.“綜合型”統計學科體系
持這種觀點的人認為，僅僅把數理統計看作是數學學科體系的一部分而不是統計學學科體系的一部分是錯誤的，僅僅把社會經濟統計學看作是唯一的統計學也是錯誤的，而把統計學說成是兩門也是不嚴謹的，統計學只有一門，它既包括社會科學中的統計學，又包括自然科學中的統計學，既包括社會經濟統計學，又包括數理統計學及其應用李科，即統計學的研究對象特征應包括:思維科學一一數理統計學及其分支學科，社會科學一一社會統計學及其分支學科，自然科學一一生物、氣象、物理、天文及環境統計學等。在這種思想指導下，認為統計學學科體系是由若干個層次或級別的多種統計學科所構成的“綜合型”一學科體系。
六、杜會經濟統計學學科體系框架
本課題構筑社會經濟統計學學科體系時，除遵循基本原則外，還著重考慮如下因素。
第一，努力構筑具有中國特色的社會經濟統計學學科體系。本課題研究的目的是力圖建立具有中國特色的社會主義經濟統計學學科體系，全面體現我國統計活動的實踐，全面體現我國統計專門人才培養的課程設計，全面反映近年來我國統計科學研究的成果，使社會經濟統計更好地為建設有中國特色的社會主義服務。
目前，醫學統計學的很多原理和方法已成功地應用于這些新研究之中，并在此基礎之上有了新的發展和改進。如概率分布的知識與序列相似性分析、蛋白質分類等技術密切相關；方差分析、非參數檢驗方法經改進和結合后在基因表達數據的前期分析中發揮了較好的作用；而聚類分析、判別分析、相關分析這些大家所熟知的統計學方法更是在基因分類和調控網絡的建立中得到了廣泛的應用。在進行醫學統計學課堂教學時加入生物信息學方面的應用實例，不僅可以使學員了解本學科研究的前沿和醫學、生物信息學研究的新發展，還可以提高學員對于醫學統計學理論學習的興趣，掌握先進的生物實驗數據分析方法，提高今后從事醫學科研的能力。下面，本文在回顧醫學統計學授課主要內容的基礎上，就醫學和生物信息學中的可能應用舉例如下：
一、概率分布
概率分布（probabilitydistribution）是醫學統計學中多種統計分析方法的理論基礎。授課內容一般包括：二項分布、Possion分布、正態分布、t分布、F分布等。
借助概率分布常常可以幫助我們了解生命指標的特征、醫學現象的發生規律等等。例如，臨床檢驗中計量實驗室指標的參考值范圍就是依據正態分布和t分布的原理計算得到；許多醫學試驗的“陽性”結果服從二項分布，因此它被廣泛用于化學毒性的生物鑒定、樣本中某疾病陽性率的區間估計等；而一定人群中諸如遺傳缺陷、癌癥等發病率很低的非傳染性疾病患病數或死亡數的分布，單位面積（或容積）內細菌數的分布等都服從Poisson分布，我們就可以借助Poisson分布的原理定量地對上述現象進行研究。
在生物信息學中概率分布也有一定應用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白質）序列的相似性分析。被研究者廣泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速將研究者提交的蛋白質（或DNA）數據與公開數據庫進行相似性序列比對。對于序列a和b，BLAST發現的高得分匹配區稱為HSPs。而HSP得分超過閾值t的概率P(H(a,b)>t)可以依據Poisson分布的性質計算得到。
二、假設檢驗
假設檢驗（hypothesis）是醫學統計學中統計推斷部分的重要內容。假設檢驗根據反證法和小概率原理，首先依據資料性質和所需解決的問題，建立檢驗假設；在假設該檢驗假設成立的前提下，采用適當的檢驗方法，根據樣本算得相應的檢驗統計量；最后，依據概率分布的特點和算得的檢驗統計量的大小來判斷是否支持所建立的檢驗假設，進而推斷總體上該假設是否成立。其基本方法包括：u檢驗、t檢驗、方差分析（ANOVA）和非參數檢驗方法。
假設檢驗為醫學研究提供了一種很好的由樣本推斷總體的方法。例如，隨機抽取某市一定年齡段中100名兒童，將其平均身高（樣本均數）與該年齡段兒童應有的標準平均身高（總體均數）做u檢驗，其檢驗結果可以幫助我們推斷出該市該年齡段兒童身高是否與標準身高一致，為了解該市該年齡段兒童的生長發育水平提供參考。又如，醫學中常常可以采用t檢驗、秩和檢驗比較兩種藥物的療效有無差別；用2檢驗比較不同治療方法的有效率是否相同等等。
這些假設檢驗的方法在生物實驗資料的分析前期應用較多，但由于研究目的和資料性質不同，一般會對某些方法進行適當調整和結合。
例如，基于基因芯片實驗數據尋找差異表達基因的問題。基因芯片（genechip）是近年來實驗分子生物學的技術突破之一，它允許研究者在一次實驗中獲得成千上萬條基因在設定實驗條件下的表達數據。為了從這海量的數據中尋找有意義的信息，在對基因表達數據進行分析的過程中，找到那些在若干實驗組中表達水平有明顯差異的基因是比較基礎和前期的方法。這些基因常常被稱為“差異表達基因”，或者“顯著性基因”。如果將不同實驗條件下某條基因表達水平的重復測量數據看作一個樣本，尋找差異表達基因的問題其實就可以采用假設檢驗方法加以解決。
如果表達數據服從正態分布，可以采用t-檢驗（或者方差分析）比較兩樣本（或多樣本）平均表達水平的差異。
但是，由于表達數據很難滿足正態性假定，目前常用的方法基于非參數檢驗的思想，并對其進行了改進。該方法分為兩步：首先，選擇一個統計量對基因排秩，用秩代替表達值本身；其次，為排秩統計量選擇一個判別值，在其之上的值判定為差異顯著。常用的排秩統計量有：任一特定基因在重復序列中表達水平M值的均值；考慮到基因在不同序列上變異程度的統計量，其中，s是M的標準差；以及用經驗Bayes方法修正后的t-統計量：，修正值a由M的方差s2的均數和標準差估計得到。
三、一些高級統計方法在基因研究中的應用
（一）聚類分析
聚類分析（clusteringanalysis）是按照“物以類聚”的原則，根據聚類對象的某些性質與特征，運用統計分析的方法，將聚類對象比較相似或相近的歸并為同一類。使得各類內的差異相對較小，類與類間的差異相對較大1。聚類分析作為一種探索性的統計分析方法，其基本內容包括：相似性度量方法、系統聚類法（HierarchicalClustering）、K-means聚類法、SOM方法等。
聚類分析可以幫助我們解決醫學中諸如：人的體型分類，某種疾病從發生、發展到治愈不同階段的劃分，青少年生長發育分期的確定等問題。
近年來隨著基因表達譜數據的不斷積累，聚類分析已成為發掘基因信息的有效工具。在基因表達研究中，一項主要的任務是從基因表達數據中識別出基因的共同表達模式，由此將基因分成不同的種類，以便更為深入地了解其生物功能及關聯性。這種探索完全未知的數據特征的方法就是聚類分析，生物信息學中又稱為無監督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表達數據對基因（樣本）進行聚類，將具有相同表達模式的基因（樣本）聚為一類，根據聚類結果通過已知基因（樣本）的功能去認識那些未知功能的基因。對于基因表達數據而言，系統聚類法易于使用、應用廣泛，其結果——系統樹圖能提供一個可視化的數據結構，直觀具體，便于理解。而在幾種相似性的計算方法中，平均聯接法(AverageLinkageClustering)一般能給出較為合理的聚類結果2。
（二）判別分析
判別分析（discriminantanalysis）是根據觀測到的某些指標的數據對所研究的對象建立判別函數，并進行分類的一種多元統計分析方法。它與聚類分析都是研究分類問題，所不同的是判別分析是在已知分類的前提下，判定觀察對象的歸屬3。其基本方法包括：Fisher線性判別（FLD）、最鄰近分類法（k-NearestNeighborClassifiers）、分類樹算法（ClassificationTreeAlgorithm），人工神經網絡（ANNs）和支持向量機（SVMs）。
判別分析常用于臨床輔助鑒別診斷，計量診斷學就是以判別分析為主要基礎迅速發展起來的一門科學。如臨床醫生根據患者的主訴、體征及檢查結果作出診斷；根據各種癥狀的嚴重程度預測病人的預后或進行某些治療方法的療效評估；以及流行病學中某些疾病的早期預報，環境污染程度的堅定及環保措施、勞保措施的效果評估等。
在生物信息學針對基因的研究工作中，由于借助了精確的生物實驗，研究者通常能得到基因（樣本）的準確分類，如，基因的功能類、樣本歸結于疾病（正常）狀態等等。當利用了這些分類信息時，就可以采用判別分析的方法對基因進行分類，生物信息學中又稱為有監督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表達數據分析中，對于已經過濾的基因，前三種方法的應用較為簡單。而支持向量機（SVMs）和人工神經網絡（ANNs）是兩種較新，但很有應用前景的方法。
（三）相關分析
相關分析（correlationanalysis）是醫學統計學中研究兩變量間關系的重要方法。它借助相關系數來衡量兩變量之間的關系是否存在、關系的強弱，以及相互影響的方向。其基本內容包括：線性相關系數、秩相關系數、相關系數的檢驗、典型相關分析等。
我們常常可以借助相關分析判斷研究者所感興趣的兩個醫學現象之間是否存在聯系。例如，采用秩相關分析我們發現某種食物中黃曲霉毒素相對含量與肝癌死亡率間存在正相關關系；采用線性相關方法發現中年女性體重與血壓之間具有非常密切的正相關關系等等。
生物信息學中可以利用相關分析建立基因調控網絡。如果將兩個不同的基因在不同實驗條件下的表達看作是兩個變量，相關分析所研究的正是兩者之間的調控關系。如采用線性相關系數進行兩基因關系的分析時，其大小反應了基因調控關系的強弱，符號則反應了兩基因是協同關系（相關系數為正），還是抑制關系（相關系數為負）。
四、意義
生物信息學不僅是醫學統計學的研究前沿，更是醫學研究由宏觀向微觀拓展的重要領域，其研究內容已逐漸為多數醫學院校的學員了解和熟悉。而如何對新技術產生的生物實驗數據進行準確合理的分析，卻成為生物信息學研究的主要瓶頸之一。
人們的印象里，統計學就是對數據進行簡單的運算，然后通過圖表、表格把它們表示出來，這是長久以來人們對統計學的一些片面認識。統計學的定義有很多種，每種定義對統計學闡述的側重點不同。其中維基百科是這樣定義統計學的：“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，被廣泛的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”。簡單來說，統計學就是數據的科學，是一門收集、整理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。
二、統計學的研究對象及其特點
統計學研究必須要求明確統計學研究的客體是什么，即統計學的研究對象。統計學中某種性質相同的個體所組成的集合叫總體。統計學就是研究客觀總體的數量特征、數量關系和變動規律，或者說統計學是研究統計過程的規律和方法以及客觀現象統計規律的科學，它的研究對象既涉及到自然科學領域，又涉及到社會科學領域。統計學研究對象的特點有以下幾點：
（1）依賴性。依賴性即統計學研究對象的寄生性，依賴性是統計學獨有的特點，統計學研究的數據是來自各領域的，是依靠解決其他領域的問題而存在和發展的。統計學現在已經發展成為一門媒介科學，它研究的對象是其他學科的邏輯和方法論。
（2）數量性。數量性即統計學研究對象是通過數量特征和數量關系表示的。數量性是統計學研究對象的基本特征，因為數字是統計的語言，統計是通過數量方面來認識事物的，對統計數據進行分析，歸納統計規律性，就可以達到統計分析研究的目的。
（3）總體性。總體性即統計學以研究對象總體的數量為研究對象。每一個個體都有自身的隨機性，而這些研究對象的總體又具有共同的特征和共同趨勢，所以統計學研究是通過對大量的個體特征進行研究，從而過渡到對總體普遍存在的事實進行觀察和綜合分析，進而得出研究對象總體的數量特征和統計規律。只有掌握研究對象的總水平、總規模、總體特征和共同趨勢才能體現統計學規律的作用。
（4）變異性。變異性即構成統計學研究對象總體中的各個個體，除了在某一方面必須是同質的以外，在其他方面又要表現出一定的差異和變異。如果各個個體之間沒有區別和差異，統計研究就是沒有意義的。統計學的這種變異既可以表現為數量上的，也可以表現為非數量上的，但是因為統計學具有數量性，所以表現為數量上的變異才是統計學所要研究的對象。
（5）具體性。具體性即統計學研究對象是具體的數量方面。統計學所研究的數量是具體、現實的，而不是抽象的，并且統計學研究的數量是有現實意義的。比如，要研究城鄉居民收入差距，必須確定具體年份的具體范圍內的城鎮和農村居民收入數量、收入構成、收入變化以及計算方法，才能對研究對象進行統計分析。
（6）廣泛性。廣泛性即統計學研究數量方面的范圍的很廣泛。其廣泛性包括政治、經濟、文化、軍事、教育等各類社會現象的數量方面。統計學研究對象的廣泛性是統計學成為媒介學科的必要特征。
三、統計學的研究方法
每個學科都有自己獨特的研究方法，統計學也不例外，統計學在長期實踐中總結、歸納出了一系列專門的研究方法，如實驗法、大量觀察法、統計分組法、綜合指標法、統計描述法等。
（1）實驗法。統計學的實驗法包括假設檢驗和實驗設計。假設檢驗就是在對在總體參數提出假設的基礎上，利用樣本信息來判斷假設是否成立的統計方法。實驗設計就是設計合理的實驗程序，使得收集得到的數據符合統計分析方法的要求，以便得出有效的客觀的結論，其中最常用的實驗設計是正交設計法。
（2）大量觀察法。大量觀察法就是對全部或者足夠數量的研究現象進行觀察和研究，推理歸納出客觀現象的本質特征和發展變化規律。通過對大量的研究對象進行觀察和研究，才能排除偶然因素造成的影響，揭示研究對象的統計規律和本質特征。
（3）統計分組法。由于所研究現象具有差異性、復雜性及多樣性，需要我們對研究現象進行分組研究，進而來區別研究現象的類型，研究不同組別之間的區別和聯系。統計分組法包括傳統分組法、聚類分析法和判別分析法等。
（4）綜合指標法。綜合指標法是利用總量指標、平均指標、相對指標、標志變異指標等對研究現象的數量關系和數量特征進行分析，來反映統計學研究現象的數量方面特征。綜合指標法在統計學的經濟應用中具有重要的作用。
（5）統計描述和統計推斷。統計描述指對調查或實驗得到的統計數據進行整理、分類、計算出各種能反映總體數量特征的綜合指標，并加以分析研究，從而得出有價值的信息，用表格和圖形表示出來。統計推斷指以一定的置信水平，根據樣本數據資料來判斷總體數量特征的歸納推理方法。統計描述和統計推斷在統計學研究中應用非常廣泛。
四、統計學的發展趨勢
（1）統計學實際應用的范圍擴大。在大數據時代的背景下，統計學開始被各行各業運用起來。統計學逐漸應用到企業管理、保險金融、政府決策、國家經濟安全等方面。統計學在企業管理方面可以提高企業的管理能力和效率。在保險金融方面可以監控分析金融風險和保險問題來保證金融保險市場的正常運行。在政府決策方面可以幫助政府宏觀調控，從而減少決策失誤。在國家經濟安全方面可以監控經濟安全問題，預防經濟危機。
（2）統計學與其他學科交叉融合。統計學的性質決定了統計學是一門媒介學科，統計學的發展是建立在各類學科的基礎上的，其涉及領域非常廣泛。因此，統計學與其他學科交叉融合更能發揮它的作用，例如，統計學與經濟學、管理學等學科進行融合等，在融合中能不斷完善統計學體系，創新統計學研究方法。
關鍵詞：統計學；教學效果；現狀；策略
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2012）05-0-01
所謂“統計學”，就是一門有關收集，整理，匯總，描述及分析數據等資料，并在此基礎上進行決策和推斷的方法論的科學，因此具有很強的實踐性和應用性。目前，很多學科領域都進行了改革，不管是管理還是學科創新都越來越離不開統計學方面的知識。同時，受這一形式的驅使，高校也對統計學專業進行擴招，在相關學員中，增大了《統計學》的課程比例，在很多中職院校中，統計學屬于管理類、經濟類等各專業的核心基礎課程。此外，在很多非統計學專業中葉開設了這門課，其主要目的是培養及提高學生的統計基本技巧以及統計思維能力，為學生充分運用統計學方面的方法及原理、研究分析本專業的理論及實踐提供一定的理論支撐和方法論基礎。因此無論是對專業還是非專業的學生來說，統計學的理論知識及方法論都將對其專業知識學習產生很大的影響，把統計學方面的知識掌握扎實，有利于其它課程知識的學習。
一、統計學教學現狀及影響教學效果的原因
國家對統計人才的稀缺帶動了統計學專業的人才的擴招，但是目前無論是國家級的高等名校，還是地方性的一半院校，其教學效果都是不容樂觀的。教學效果的這種不理想現狀主要來自學生、教師及學校等多方面的原因：首先，從學生的角度來說，統計學是一門理科性比較強的課程，很多學生都認為統計學是一門數學課，不僅枯燥，難度較大，而且學而無用，所以很多學生都很難對統計學產生真正的興趣，很多學生學習統計學這門課或是由于專業課程安排需要、或是由于家長等各種客觀原因。這樣被動地來學習統計學，學生自然就不會認真聽課、做作業、預習復習，更不會主動找自己的興趣點，其學習效果便可想而知了；其次，從教師的角度來說，教師的綜合素質水平對學生學習也有很大的影響。統計學在我國發展的時間還不算長，我國目前在各領域尚且還比較缺乏統計學專業的人才，就更不用說專業的教師。目前統計學的師資也是一個擺在眼前的問題，除了數量不足之外，統計學專業教師專業知識水平比較欠缺也是不容忽視的大問題。現在，個高校中統計學師資形成兩種明顯不同的教師類型，一是教學經驗比較豐富的老教師，這一類教師經驗比較教學經驗比較豐富，理論基礎比較扎實，但也有明顯的不足——不能與時俱進，很多全新的教學理論及教學方法都不能及時吸收并運用在教學中或傳授給學生；另一類教師就是剛從學校畢業走向教學崗位的新教師，這一類教師理論方法各方面都比較新，但唯一的缺陷就是教學經驗不足，在教學過程中不能把理論知識與實踐操作結合起來，這兩類教師的課堂教學都不利于提高學生對統計學的興趣，更不利于提高課堂教學效果；第三是學校的制度方面的原因，具體說來應該是學校在課程設置及安排方面的不合理，很多學校在安排課程的時候不是可是安排太多就是實踐間隔太長，這樣不利于學生學習及掌握專業知識，另一方面就是學校在設置課程的時候把統計學的課程類型設置成“理論課”，這樣很不利于學生對理論知識的鞏固，其實統計學是一門離不開實踐的理論課，因此學校在設置課程時，不能忽視這一要點。
二、提高統計學教學效果的策略
所謂“教學”，就是指教師和學生共同參與的、有組織有計劃的傳授和學習有關的知識和技能，從而影響學生的身心發展的一種教育活動。從中可以看出，教師和學生是教學活動中必不可少的兩部分，要提高教學效果，就必須從教師和學生兩方面入手。
(一)改變學生對統計學知識的傳統認識
正如前面所說，很多學生都把統計學課程當做數學課來學習，不僅學起來覺得困難，而且對這一課程沒有任何興趣，其中還有很大一部分原因就是認為統計學沒有實用價值，當然這只是傳統的看法，現在的實際情況是現在統計學方面的知識在社會實踐中的應用范圍比較廣泛，不管是營銷人員、內勤管理人員、政府公務員，還是農科、理科、工科及社會學科領域的專業人員，都離不開數據分析的工作，也就離不開統計學方面的理論知識及方法論。作為教師，就應該把這種全新的觀念傳授給學生，提高學生對統計學的學習興趣，從而也保障了提高統計學教學效果的基礎。
(二)提高教師的專業水平和綜合素質
教師是提高教學效果的關鍵之一，可以說教師的教學水平之間影響到課堂教學效果，因此教師可以從自身專業知識和課堂教學技巧兩個方面來提高教學效果。首先，專業知識是教學的主要內容，教師在課堂上如果能將扎實的專業知識呈現給學生，也會吸引學生在課堂上的注意力，此外，教師所要講授的不僅是傳統的統計學知識，還要與時俱進，將最新的知識傳授給學生。其次，教師還要注重提高課堂教學技巧。教師的課堂教學方法和技巧就是教師吸引學生注意力的最主要方法及表現形式，不管內容如何，總要用一定的方法及技巧把教學內容呈現出來，因此，教師在課堂教學中可以采用一些獨特的方法來進行教學，如理論與實踐相結合減少課堂的枯燥性、運用現代影音技術來提高教學內容的形象性、采用相關的考核評價方式來增強學生的自覺性等。只有教師首先把內在的自身素質提高了，才能更好地實施課堂教學，更嫻熟地駕馭課堂，調動學生學習的積極性，最終提高統計學課堂教學效果。
總之，統計學是一門實用性比較強的學科，這一觀點是毋庸置疑的。而學校在擴大招生，加大統計人才培養力度的同時，也不能忽視人才的質量，這需要從最基本的課堂教學做起。要做到課堂教學效果全面提高，也不是一蹴而就的事情，需要學校、教師學生以及相關教育管理部門的有力配合才能把這一工作做好，實現達到良好課堂教學效果的目標。
參考文獻：
[1]徐群芳,顧光同,張香云.關于統計學專業本科人才培養的探討[J].統計與決策,2009(13).
關鍵詞：經管專業；統計學；課內實驗
統計學是一門搜集、整理、分析數據的科學，是對社會經濟現象展開研究的重要工具。為此，教育部加以規定，統計學課程是高等院校經管類各專業的專業基礎課程。三本高校也不例外。以筆者所在武昌工學院的統計學教學情況來看，經管類各專業都開設了《統計學》或《統計學原理》課程，為48課時，全部都為課堂講授形式。重理論，輕實驗。從學生的反映來看，全部的理論教學使得學生只能片面地理解統計學概念而無法產生對其本質的認識，更別提統計學方法的具體運用，只是紙上談兵。統計概念無法理解，統計方法無法運用，統計思維無法建立。統計學教學出現了嚴重的問題。筆者基于此展開探討，通過引入課內實驗來解決統計教學模式的僵化，以提高學生的實踐和創新能力，達到三本高校培養應用型人才的目標。
一、統計學課內實驗開設的必要性
（一）統計學課內實驗的開設是統計學性質決定的
統計學是一門搜集、整理、分析數據的方法論科學。所謂方法論，就是人們認識世界、改造世界的一般方法，是人們用什么樣的方式、方法來觀察事物和處理問題。統計學的研究對象是社會經濟現象。因此，統計學就是利用數據來說明社會經濟現象特征和發展規律方法的歸納和總結。它是來源于統計活動，從人類結繩記事開始就進行了統計。統計學的性質要求學生在學習過程中應加強實踐活動的開展。通過各類實踐來加深對統計概念的理解，加強對統計方法的驗證和使用。而課內實驗就是實踐活動的具體體現。比如，以小組調查的形式要求學生們針對自己感興趣的項目進行統計調查。通過這種課內實驗就可以使學生對于統計調查的概念、統計調查的方法、統計調查方案的設計有了一個生動的印象。
（二）統計學課內實驗的開設是三本高校培養應用型人才目標所要求的
三本高校的人才培養定位于應用型人才。根據聯合國教科文組織1997年頒布的世界教育分類標準，所謂應用型人才是指能將專業知識和技能應用于所從事的專業社會實踐的一種專門的人才類型，是熟練掌握社會生產或社會活動一線的基礎知識和基本技能，主要從事一線生產的技術或專業人才。要將專業知識和技能應用于專業社會實踐，這本身就要求在統計學教學過程中必須開展課內實驗。通過實驗培養學生的實踐能力、創新能力。在統計學課內實驗中，可以有意識地增加學生自己動手的機會，培養其團隊協作能力。比如在小組調查中，組員有不同職責，分工明確、協調一致才能完成整個統計調查項目。同時，通過開展統計學課內實驗，可以在一定程度上提升學生針對具體經濟管理問題進行數學模型分析的能力和意識。比如，市場預測、成本分析、指數變動等等都可以通過課內實驗進行鞏固訓練。
二、統計學課內實驗的設計思路
（一）分模塊實驗為主，綜合性實驗為輔
統計學的教學內容可以按照模塊進行，同樣，課內實驗也可以采取分模塊形式。目前，統計學教學內容主要集中在統計調查、統計整理、統計數據的描述性分析、統計數據的推斷性分析、時間序列分析、指數分析等六部分內容。可以根據各部分內容知識點的具體要求，以案例的形式展開課內實驗。
對于統計學的綜合性實驗項目，主要是就某一個統計研究目的進行統計工作的全過程，即統計設計、統計調查、統計整理和統計分析。教師應指導學生綜合運用所學知識，使用各種統計工具，解決實際問題。綜合性實驗的教學中，要充分發揮學生的主動性和創造性，探索和解決具體問題。學生應撰寫分析報告，對最終的成果進行匯報。綜合性實驗較為復雜，時間較長，對于經管類專業學生來講難度較大，因此教師應有選擇地進行。
（二）手工計算和計算機軟件相結合
三本高校學生的數學功底薄弱，使得他們在整理統計數據并展開描述性分析時總會出現畏難心理。要解決這個問題，一方面要加強學生的手工計算訓練，即在課內實驗中有意識地增加計算題比重；另一方面也應該培養學生關于統計軟件的運用能力。可以根據實驗內容的不同來選擇具體的實驗工具。
【關鍵詞】教學改革 統計學 經管類專業 調查
【中圖分類號】G642 【文獻標識碼】A 【文章編號】1006－9682（2012）06－0026－02
統計學是一門搜集數據、整理數據、顯示數據、分析數據、解釋數據并在數據基礎上得出結論的方法性科學。它是一門應用性很強的學科，作為經管類各專業的專業基礎課，它為解決各專業領域的實際問題提供了工具和方法。隨著科技的發展和時代的進步，統計學與計算機科學的結合越來越緊密，統計軟件的開發與應用不僅大大簡化了統計的運算和分析，更大大拓展了統計方法的應用領域。從市場調查到企業管理再到銀行、保險和證券，各類經營管理活動無不滲透著統計的思想和統計方法的應用。因此，如何完善教學內容、改進教學方式、提高教學效果，使學生能夠在本科階段扎實掌握統計學的基本思想、基本理論和基本方法，并能夠運用所學幫助其解決本專業領域的實際問題，就成為當前高校經管類專業統計學課程教學改革的核心任務。為了對目前經管類專業統計學的教學現狀有一個客觀的了解，為進一步推行統計學教學改革指明方向和提供參考依據，提高經管類專業統計學的教學效果，我們采用了向學生發放問卷的方式進行調查。
一、對象與方法
1．調查對象
采用分層抽樣和整群抽樣相結合的方法，對上學期剛學完統計學的國貿、會計、公管、市場營銷、農林經濟管理及物流等6個專業的學生隨機抽取10個班，共300名大學生進行調查，回收有效問卷287份，有效率為95.67%。其中，男生123人，占42.9%；女生164人，占57.1%。分別是國貿60人，會計85人，公管50人，市營29人，農林28人，物流35人。
2．調查方法和內容
采用課堂發放問卷當場收回的方法以及校園網問卷上傳兩種方式進行信息收集。調查項目包括：統計學考試成績、對統計學方法掌握情況的自我認知、課堂授課方式評價、授課內容建議以及考核方式建議等。
3．統計分析
采用EXCEL軟件建立數據庫，進行雙份錄入、核查，并采用SPSS for Windows 16.0進行統計分析。兩組定量資料的比較采用t檢驗或秩和檢驗，多組資料的比較采用方差分析；定性資料的統計分析主要采用卡方檢驗。
二、結 果
1．教學效果
樣本的統計學考試成績基本呈正態分布（見圖1），平均成績為77.65±8.65分。
在有效樣本數據中，認為自己能夠獨立進行數據資料統計描述和統計推斷的占87.1%，能夠獨立進行列聯分析的占68.8%，能夠獨立進行相關與回歸分析的占64.6%，能夠獨立進行方差分析的占58.2%，尚有15.3%的學生認為自己無法獨立完成數據處理。
2．課堂教學
課堂講授是影響經管類專業統計學教學效果的核心因素。為此，我們針對課堂講授的學時設置、選用教材、教學內容、進度安排、教學方法以及課堂管理等進行了專項調查。
學時設置。目前我院經管類各專業統計學的學時數均為72學時，均為理論課。調查結果顯示87.3%的學生認為可以適當減少理論教學的學時數，增加實驗設計的教學環節。
選用教材及教學內容。目前我院經管類各專業統計學選用的教材是中國人民大學賈俊平教授編寫、人大出版社出版的《統計學（第四版）》，教學內容包括：統計學基本概念、數據的搜集、數據的整理和顯示、數據的概括性數字度量、參數估計、假設檢驗、列聯分析、方差分析、相關與回歸分析、時間序列分析以及指數等。內容涵蓋描述統計和推斷統計的大部分方法。調查結果顯示，85.2%的學生對所選教材感到滿意，43.2%的學生感到教學內容較多，36.4%的學生感覺內容適中，2.3%的學生認為還可適度增加一些有關多元統計分析的教學內容。
教學方法和進度安排。調查顯示，90.3%的學生更喜歡體驗式教學方法。建議教師的授課方案由“實際問題”出發，通過分析問題，應用統計方法的方式引領學生進行統計思維的訓練和統計方法的掌握。9.7%的學生表示傳統的授課方式更易于被接受。95.7%以上的學生都表示授課過程應多聯系實際，從應用或今后工作需要的角度來介紹統計知識。可以看出絕大多數的學生深刻了解“統計是一門方法，一種工具”這一重要思想，并擁有掌握數據處理技能用于解決實際問題的巨大熱情和迫切希望。有關進度安排，54.3%的學生認為授課進度合理，32%學生認為應該適度縮減描述統計部分的授課時間，而適度增加假設檢驗和方差分析的授課學時。13.7%的學生認為有關統計軟件的操作速度偏快，講解速度也偏快。
課堂管理。調查顯示，57.8%的學生認為授課教師應創造寬松的學習氛圍。23.8%的學生認為課堂紀律主要靠學生自律，授課教師所能起到的作用不大。18.4%學生認為授課教師應該嚴格課堂教學秩序，課堂管理的松散化也是導致部分學生缺勤或思想開小差的一個主要誘因。
3．考核方式
考試是對學生學習效果的檢驗。目前我院經管類專業統計學的考試方式采用的是閉卷考試，考試題型一般有填空題、單選題、多選題、判斷題、簡答題和計算分析題等6類。調查結果顯示，76.7%的學生認為目前的閉卷考試方式可以部分或全部反映其真實的學習情況，23.3%的學生則認為不能反映。關于考試題型， 34.2%的學生認為可以去除簡答題，而56.4%的學生則認為可以減少簡答題的數量或分值，但不能去掉。60%以上的學生認為客觀題容易考查學生對統計基礎知識、基本方法的理解和死板掌握，而無法測試和體現學生運用統計方法解決實際問題的能力。47.5%的學生建議考試采用開卷方式，給出幾則案例，寫明分析要求，由學生自由選擇測試題目，以統計分析報告的形式利用各種手段完成測試。87.9%的學生認為開卷考試更能體現學生對統計知識的掌握情況和綜合應用水平。
三、討 論
通過問卷調查和以上的調查結果分析，我們基本掌握了目前我院經管類專業統計學課程教學的現狀及存在的問題。總的來說，統計學課程的教學效果良好，大多數學生較好地掌握了統計的基本思想和常用的統計分析方法。然而隨著市場經濟的發展和社會的不斷進步，學生和社會對于統計方法的應用需求越來越多，需要掌握的深度也越來越高。隨之而來的便是對統計學課堂教學和考核方式的轉變。為此，我們建議：
1．改革考試方式
對于學生而言，考試就是指揮棒，考試方式和考查內容決定了學生努力的方向。從社會需求和學生自身需求的角度看，應用是根本。就經管類專業的學生而言，他們學習統計學的第一目的和最終目的都是用其去解決經濟管理和社會實踐中出現的實際問題。因而我們的考試方式和考查內容應該著重測試和體現學生對統計知識和統計方法的應用水平。
改革構想如下：將考試成績分為三個部分：課堂表現、期中考試和期末考試。第一，課堂表現占總成績的10%。課堂上思維活躍，積極與老師互動、思考回答問題的得10分。課堂表現分成五檔，每檔之間的差距為2分。分值檔級按課堂上的精神狀態和發言次數評定。第二，期中考試占40%。期中考試采用閉卷考試的形式，主要考查學生對統計基本概念、基本公式和基本方法的掌握情況，一般以客觀題為主。第三，期末考試占50%，采用開卷考試的方式。考試時間設定為2～3個小時。由任課教師出4～5個分析案例，要求學生自由抽題并對選中的案例進行分析，最后撰寫，形成統計分析報告。
2．改革教學內容
本次調查顯示，接近一半的學生認為整個統計學課程的教學內容較多，同時相當一部分學生對自己應用這些方法去解決實際問題的能力表現出不自信。我們分析出現這種情況的主要原因是：第一，目前我院經管類專業的統計學教學沒有開設實驗課程，72個學時均為理論講授，雖有多媒體的協助，但學生缺少親身實踐的機會，加上大學教育的松散化，學生應用統計方法解決實際問題的空間不足。第二，目前統計學的整體教學內容較基礎，應用的空間有限。在我們講授的內容中，假設檢驗、方差分析和列聯分析的應用面最廣，然而我們的講授也僅限于一個總體參數（均值和比例）的假設檢驗、單因素方差分析和兩個變量之間的列聯分析。這些內容基礎，但在實際場合，往往變量較多，問題較復雜，所以很難直接應用。第三，在實際問題的解決中，統計分析的結果往往要用統計分析報告的方式來呈現，而在我們目前的統計學教學中缺少這部分內容。
為此我們建議：減少理論講授的時長，增加實驗上機的學時；減少描述統計等簡單內容的講授時間，增加統計分析報告撰寫的教學內容；適度介紹多元統計分析的內容。
3．改進教學方法
傳統和簡單的教學方法是遵照教材，按部就班地介紹每一種方法。該種模式內容完整、邏輯性強，但會造成課堂教學氣氛的沉悶與乏味，不利于調動學生的學習積極性，更無助于提高學生的統計實踐水平。在社會實踐中往往是由實際需要出發，發現問題分析問題搜集數據整理數據分析數據解釋數據得出結論，因此我們的教學過程理應遵循這樣的程序，從實踐中尋找問題，整理形成案例，在對案例進行分析的基礎上講解應用統計思想和統計方法，讓學生在探求與摸索中體會統計方法的“威力”，自覺地對統計方法進行理解和學習，并將其應用到類似的社會實踐中。
總之，我們希望通過對考核方式、教學內容和教學方式的轉變，提高學生學習統計方法的積極主動性，增強學生實際處理數據的能力，達到經管類專業學生學統計用統計的根本目的。
參考文獻
1 施紅英、閆洪濤、楊新軍.醫學統計學教學的現況調查與分析［J］. 西北醫學教育，2009（6）：1164～1166
一、目前非統計專業統計學課程教學存在的問題
統計學研究大量的社會經濟現象的數量方面,是以馬克思列寧主義哲學和政治學為理論的,與數學和數理統計學有著密切聯系。因此數學基礎較差的學生就感到學習比較吃力。
(一)對非統計學專業的教學定位不清楚
統計學教學分為統計學專業的統計學教學和非統計學專業的統計學教學。對統計學專業的學生而言要求他們掌握一整套系統的統計學分析方法,以便將來專門進行有關數據的研究,而對絕大多數非統計學專業的學生尤其是高職的學生而言,學習統計學主要是為他們提供一種統計學的思想,在當今這個信息爆炸的社會,如何辨別信息的真偽,怎樣去判斷、做出正確的決策,都需要學生們具備一些統計學的思想。其次是給他們提供一些實用的數據處理方法。可是如今不少學校的非統計學教學由于定位不清楚,統計學有的是完全作為一門理論課,課程中充斥著大量的公式推導和概念闡述,基本運算能力被認為是首要的培養目標,教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算,各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中,為應付考試搞題海戰術,把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與高職教育的培養目標是相背離的。
(二)教學模式單一
許多教師在制定統計學教學標準的時候,經常只考慮統計基本原理和方法的講授,而忽略了如何培養學生的統計思維模式,如何真正提高學生的統計水平。其次教學內容單一,在實際的教學中,雖然強調統計的應用,但很少涉及統計在各個專業的具體運用。學生在學完課程以后,還是不理解統計學的具體作用,學習興趣也隨之大打折扣,
(三)考核方法陳舊
統計學大多采用閉卷考試的方式,題型主要是單項選擇、多項選擇、判斷、簡答和計算,主要對基本知識點的考核,而忽略了對綜合能力的考察。在這樣的考核方式下,有些學生通過考試前突擊就可以取得不錯的成績,這種情況下就需要教師在考核方式方法上多動腦筋。
二、 對策分析
(一)結合各專業的特點,合理安排教學內容
由以上分析可知,非統計學專業統計學的學習要求和統計學專業統計學的學習要求是有所不同的,其主要目的是通過學習統計學使學生懂得如何在生活、學習、工作中運用統計。因此在教學內容的選擇上也應該有所取舍。重點應加以調整,應以推斷統計為主,描述統計為輔,而其它不少過時的、不適用的部分應刪除。整個統計學的教學還是按照收集數據、整理數據、展示數據和分析數據來展開,但是像統計調查的組織方式、統計調查方案設計、以及統計整理的程序介紹、統計分組和統計指標的分類等內容,由于實用性很差,應都刪除,而主要介紹當今通行的搜集數據、整理數據的方法,如問卷調查和頻數分布數列的編制,以及反映總體分布的平均指標和標志變異指標。
(二)改革教學方式,積極運用案例教學法
通過統計實踐學習統計。也就是以學生為中心,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。
關鍵詞：生物統計學；教學策略；案例教學；考試制度
中圖分類號：G642.41 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2014）04-0086-03
生物統計學是概率論和數理統計的原理和方法在生物學中的應用，是應用數學的一個十分重要的分支學科。它不僅提供如何正確地進行試驗設計、合理地收集數據和整理數據，而且還提供合理選擇正確的統計分析方法以及對計算結果的分析與應用[1-4]。不僅在傳統的生物學、醫學、藥學和農學中被廣泛應用，而且在現代分子生物學研究中也是十分重要的工具[5，6]。因此生物統計學是生命科學學科不同專業學生都應該掌握的一門重要的工具課，是許多高等院校生物科學專業的必修課程之一，是一門理論性和實踐性較強的課程，該課程主要的目的是培養學生掌握基本的統計分析方法、收集和整理數據、處理數據以及分析試驗數據的能力，并能為今后學習各專業課程以及畢業論文設計與實施奠定一定的基礎，也有利于培養學生的科學研究能力以及獨立分析問題和解決問題的能力[7，8]。但生物統計學理論性和實踐性較強，且涉及大量的數學公式、抽象的概念和復雜的內容，需要一定的數學基礎和邏輯推理能力。與其他課程相比，具有內容多、公式多、概念多及教師難教、學生難懂、難記、難用的“三多”和“四難”的特點[9-11]。對于數學基礎較差的生物科學專業本科學生而言，學習起來有一定的難度，這就決定該門課程的教學與其他專業課程的教學應有一定的差異。因此針對該課程的特點，探索特色的生物統計學課程的教學內容體系、合適的教學手段和教學方法，較大程度激發學生的學習興趣，培養學生理解生物統計學的基本原理、基本理論和基本方法，熟練掌握常用試驗設計資料的統計分析方法及相關試驗設計是一個非常重要且急待解決的問題。作者結合自己近十年生物統計學的教學實踐，分析該門課程教學中存在的問題的基礎上，就如何提高生物統計學的課堂教學進行了分析和討論，以期為生物統計學的教學提供一定的參考。
一、生物統計學課程的地位和作用
生物統計學是生物學學科不同專業學生都應該掌握的一門重要的工具課，是許多高等院校生物學、農學、醫學等專業的必修課程之一。它是現代生物學研究不可缺少的工具，是培養學生科學研究和綜合分析問題能力的重要課程，也是生物學等工作者必備的基礎，同時該課程又是其他專業課程的重要基礎。因此該課程在生物學、農學、林學、醫學、食品、環保等專業中占有十分重要的地位[12]。生物統計學需以生物材料進行研究，但通常所涉及的材料數量較大，很難也沒有必要全部參加試驗，必須通過科學的方法抽取有代表性的試驗個體進行試驗，以獲得相關的數據，實現由樣本推斷總體的重要功能。因此生物統計學與試驗設計緊密聯系，主要講授數據資料收集和整理的方法、數據資料的統計分析方法和手段以及在概率論的基礎上對統計結果做出科學的推斷，從而幫助我們認識研究對象的現象和本質[13]。因此，生物統計學已成為生物科技工作者必備的基礎，也有利于培養和提高大學生的科學研究能力以及獨立分析問題和解決問題的能力，是當代大學生系統的能力培養和全面的素質教育的具體體現。
二、生物統計學教學存在的主要問題
1.生物統計學教材方面。教材是體現教學內容和教學要求的知識載體，也是教學最基本的工具，它不僅是教師進行教學的依據，而且是學生獲取知識的重要資料，選擇適合教師和學生的生物統計學教材，能夠保證教學過程的順利進行，而且還能提高教學質量，達到良好的教學效果[14，15]。目前，國內所出版的生物統計學教材種類較多，各大高校由于教師和學生的情況不同，在教材方面的選擇和使用也不一樣。盡管如此，目前國內所出版的生物統計學教材主要包括兩大類。第一大類完全是傳統生物統計學的知識和內容，不涉及統計軟件的介紹和使用，這一大類教材包含兩小類，一類主要側重理論教學，過分強調課程體系的完整性和理論講授，注重公式的推導而忽視了實際應用例題的講解。這類教材忽略了對大學生統計思維和綜合分析問題能力的培養，因此有一定的缺陷。另一類是目前各大高校使用較多的生物統計學教材，該類教材雖然也存在一些必要的公式推導，但更側重于統計學理論與實際結合，清楚介紹每一個統計原理理論后，再通過具體實例分析和鞏固統計學的基本原理和基本方法，注重培養學生分析實際問題和解決實際問題的能力，因此這類教材比較適合現在生物科學等本科專業的使用。但這類生物統計學教材由于不涉及統計軟件的內容，也存在一定的不足。如果教師在授課過程中未涉及一些統計軟件的介紹和使用，那么即使學生完全掌握了相關的統計原理和方法，學生在復雜的試驗設計及龐大的數據面前可能也會束手無策，即使會計算，在復雜及龐大的數據計算中也可能會算錯，因此可能會得出相反的結論。第二大類統計教材完全是統計軟件的介紹和使用，如Excel軟件、SAS統計軟件、SPSS統計軟件、DPS統計軟件、R統計軟件等的介紹和使用。生物科學、技術等飛速發展的今天，這類統計軟件發揮了很大的優勢，給科技工作者帶來了極大的方便。但這類教材也存在一定的不足，它只注重統計過程的運算和統計，沒有統計原理的介紹，因此對沒有相關統計學知識或統計學基礎較差的學生或老師來說，即使按照教材上的步驟計算出相應的結果，但也不知道具體的含義，也不知道怎么分析。因此這類教材不適合大學本科生的教學。另外，這兩大類教材要么只注重數理統計方法的講授，要么只重視統計軟件的使用，而忽視了統計學中的數理統計分析方法是建立在正確的試驗設計以及所獲數據資料準確的基礎上才能發揮正確的作用，這是這兩大類生物統計學教材共同存在的不足之處。因此，目前市場上還未見有統計學理論與實際結合，試驗設計與統計原理相結合，統計軟件與統計學原理相結合的較為完善的生物統計學教材。筆者認為這類生物統計學教材是當前生物科學專業、生物技術專業、生物工程專業、農學專業、醫學專業、食品專業等本科專業較為適合的教材。
2.生物統計學與高等數學方面。①生物統計學與高等數學開課時間上的不一致性。國內許多高等學校生物科學等本科專業的培養方案中都把高等數學課程作為一門必修的基礎課，學生通過對該門課程的學習，系統獲得函數、極限、連續、導數、微積分及常微分方程等基礎知識，它為后續課程的學習和解決實際問題提供必不可少的數學基礎知識及常用的數學方法。而且，通過各個知識點的學習，逐步培養學生具有較為熟練的基本運算能力和自學能力，綜合運用所學知識分析和解決實際問題的能力。更重要的是，高等數學課程是學習生物統計學的關鍵，生物統計學中的許多原理和方法都需要高等數學中相應的知識作為基礎。②生物統計學與高等數學教學上的脫節性。高等數學課程作為生物科學本科專業一門必修的基礎課，各高校均認識到它在生物科學本科專業中的重要性。但長期以來，高等數學和生物統計學均作為兩名獨立的課程開設，一般情況下，高等數學課程由數學專業教師講授，由于數學專業的教師沒有生物學專業的相關知識，不清楚生物統計學課程的知識體系，只注重數學知識的推導、講授。因此所講授的知識內容之間通常存在許多不銜之處，形成了不利于生物統計學課程教學的知識的斷層。同樣，這也是生物統計學中教師難教，學生難學、難懂、難用的原因之一。
3.生物統計學教師知識結構和科研能力方面。常言道，學生需要一滴水，教師至少要有一桶水。生物統計學的教學，相對于其他課程而言，對教師的要求更高，不僅要求教師要有一定的數學知識，較為淵博的統計學知識，還要求教師要有較強的科研能力。教師只有具備一定的數學知識和淵博的統計學知識，才能很好把握生物統計學相關原理、理論、統計分析方法等。具備較強的科研能力，才能很好將生物統計學相關原理、理論、統計分析方法與實際相結合，才能很好地進行案例教學。
4.考試制度方面。考試制度在高等教育中占有非常重要的地位，考試是教學質量評價的一項重要指標，它既是對教師教學質量的反映，也是對學生學習效果的檢驗。考試制度是否合理，決定著教學質量的好壞以及學生學習積極性是否能得到最大限度地調動[16]。但是現階段我國許多高校的考試制度較為死板，缺乏合理性和靈活性。如在學期期末考試中規定一定數量的題型，當然，這種考試制度對于規范考試是必須的，但是應該根據具體課程而定，而不能一概而論。就生物統計學課程而言，如果規定一定數量的考試題型（比如四種題型），那么教師只能根據考試規定勉為其難考慮四種題型。比如說名詞解釋、填空、問答、計算這四種題型。很明顯，這種考試方式只是較為死板的考試，不能真證體現生物統計學課程的本質，不能很好考察學生對生物統計學原理的掌握及運用。
三、生物統計學教學策略
針對目前生物統計學存在的問題，筆者根據自己近十年的生物統計學教學實踐，就如何提高生物統計學的課堂教學效果，提出如下建議。
1.選擇合適的教材并優化教學內容。教材是教學最基本的工具，選擇適合的生物統計學教材，能夠保證教學過程的順利進行，并能提高教學質量。針對目前市場上的不同種類教材，結合學生的實際，選擇統計學理論與實際相結合，試驗設計與統計原理相結合，統計軟件與統計學原理相結合的生物統計學教材進行教學較為合適。據筆者過去的教學實踐，該課程授課內容不宜過多和過深，授課內容過多學生精力會分散，分不清重點，而過深則影響學生的接受效果[17]。因此應根據學生實際優化教學內容，堅持以試驗研究實例為線索，以科學的試驗研究方法為主線，理論原理和實際例子相結合，從試驗研究的選題和設計、試驗方案的制定和實施、試驗數據的收集和整理到試驗數據的統計分析，最后做出科學的推斷等，盡可能把抽象的統計學概念和原理轉變為具體的實例，提高學生的學習興趣，使其更好地理解和掌握所學的課程內容[7]。很好激發學生學習生物統計學課程的興趣，從而更好地提高教學效果和教學質量。
2.處理好高等數學和生物統計學的關系。高等數學作為生物科學本科專業的基礎課，是學習生物統計學的關鍵。一方面，高等數學一般在第一學年開設，因此生物統計學安排在第二學年開設為宜，這樣能避免高等數學和生物統計學課程開設在時間上形成的斷層，有利于學生對生物統計學的學習。另一方面，高等數學和生物統計學不應分別讓不同專業的教師講授，而均應由生物學專業教師講授，因為生物學專業的教師清楚生物統計學課程的知識體系，在講授高等數學時，能夠根據生物統計學的相關原理和內容，優化高等數學的教學內容，有側重點進行知識的講授。從而能避免生物統計學與高等數學教學在知識上的脫節性，也有利于學生對生物統計學的學習。
3.提高自身知識結構和科研能力，注重案例教學。生物統計學教材大多理論性強，內容枯燥，容易使學生產生厭煩感。照本宣科的傳統授課方法，更會使學生失去興趣，對于培養學生的獨立思考能力和創造能力十分不利。在現代教學中，教師既是知識的傳授者，也是教學活動的組織者，在教學過程中起到關鍵的作用，教師知識水平的高低直接影響學生的學習效果[18]。因此教師應不斷加強對生物統計學基本原理、基本理論和基本方法的學習與實踐。另外，教師還應不斷加強自身的科研能力，在教學過程中將自己的科研工作或生產實踐案例貫穿到教學中，以自身科研實例輔助教學，增加學生的學習興趣，培養學生的統計學思維以及對統計學的實際應用能力。
4.加強試驗設計的教學和實踐。試驗設計又稱為實驗設計，它以概率論和數理統計的原理和方法為理論基礎，科學地、經濟地設計研究方案的一項技術。一個良好的試驗設計，可以用最少的實驗次數，得到足夠的實驗數據，從而能減少人力、物力和財力的投入[6]。由于生物統計學理論性和實踐性較強，且涉及大量的數學公式、抽象的概念和復雜的內容。因此在生物統計學的教學中應充分調動學生學習的主動性，加強學生對生物統計學原理、知識的理解和綜合運用，強化學生綜合試驗設計的鍛煉及其應用。提高學生利用統計原理、方法分析和解決實際問題的能力。生物統計學教學中，一方面，教師應該有淵博的統計學知識及其豐富的科研經歷，另一方面，應讓學生走出教室，加強實踐，使學生不但能夠掌握統計分析的原理和方法，而且可以解決一些生產中的實際問題，真正達到生物統計學教學的目的。
5.改革傳統的考核方式，著力培養學生綜合運用生物統計學知識的能力。很多學校傳統的考試以閉卷筆試的考核方式為主，試卷內容主要測重基本概念、理論知識和方法的考核，期末考試成績基本決定了學期的成績，這種考試方式造成的結果是學生平時可以不聽課，考試前通過突擊，也能考合格，但考后就可能全忘了。更重要的是學生學完生物統計學，學期考試后，都不知道學了些什么，更不知道怎么用，到做畢業論文需用到統計學原理和知識時，很多學生不會用或者亂用。一些高校期末考試總評成績由平時成績、期中成績和期末成績三部分組成。這種方式在一定程度上重視了學生平時學習情況和期中考試成績，避免了期末考試成績基本決定了學期成績的弊端，但是某些高校規定了每門考試課必須有四種以上的題型，對于一般的學科而言，這種規定也許是可行的，但對于生物統計學而言，這種規定是不合理的。因為生物統計學的教學主要是培養學生綜合運用統計學原理和知識的能力，培養學生如何進行試驗設計、試驗數據的統計、分析以及對統計結果的解釋等。因此筆者認為，對于生物統計學的教學，教師應從學生的實際情況出發，以培養學生綜合運用統計學原理和知識為目標，合理講授統計學的相關內容。期末考試以開卷考試為宜，學期總評成績由平時成績、期中成績和期末成績三部分組成，考試題型只需考察計算題和試驗設計題兩種題型，即重點考察學生對基本知識的掌握程度及靈活運用統計學原理和方法解決實際問題的能力。
生物統計學是一門理論性較強的應用學科，涉及的內容多、公式多、概念多，對學生而言，難懂、難記、更難用，而且很多學生不愿意學習。因此在生物統計學教學過程中，教師應從學生的實際情況出發，選擇合適的教材并優化教學內容，提高自身知識結構和科研能力，改變教學方法，加強試驗設計的教學和實踐，改革傳統的考核方式，著力培養學生綜合運用生物統計學原理和知識的能力為教學目標，充分調動學生學習生物統計學的主動性和積極性，同時增加學生上機學習統計軟件的操作，掌握EXCEL、SPSS、DPS等統計軟件的使用，提高學生利用生物統計學的原理和相關統計軟件解決實際問題的能力。
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