發布時間：2023-09-13 17:12:30
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篇的統計學的基本概念樣本，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。
（一）培養學生的興趣職業教育的目的是培養高素質、技能型專門人才。所以，在統計教學中，要考慮理論知識的適度、夠用，而不刻意追求理論體系的完整。要強調統計基礎知識的掌握和統計基本技能的訓練，注重提高學生運用基本理論和方法來分析、解決實際問題的能力。在語言表述上，力求簡明、通俗、易懂，把概念表述準確、完整，便于學生理解、掌握。同時，將統計知識與計算機知識融為一體，讓復雜難懂的統計理論和方法變得簡單、快速、準確。將反映國計民生的最新統計數字放在恰當的地方與教材內容緊密結合，讓學生感受我國社會經濟的高速發展，人民生活的豐富多彩，國家變化的日新月異。這也能提高學生的學習興趣。
（二）科學設置教學內容統計的目的是認識社會經濟現象總體的數量方面，從中發現帶有規律性的東西。為了達到這個目的，統計需要做一系列的工作。統計課的教學內容就是按照統計工作過程的每個階段來安排的：統計設計、統計調查、統計整理、統計描述、統計推斷、統計分析和數據積累。其中，統計設計和統計數據積累理論性較強，原則上讓學生知道“是什么”、“怎么做”就行了。而對于統計調查、統計整理這兩部分，內容雖然多，但容易理解，可以簡單講解，讓學生多看，借此培養學生的自我學習能力。統計描述、統計推斷、分析這幾部分內容，要在學生對統計基本概念準確理解的基礎上進行系統講解。搜集統計數據的過程又稱為統計調查，就是圍繞統計指標及其體系搜集統計數據，特別是原始數據。主要方法包括直接觀察法、報告法、采訪法、郵寄法和實驗設計調查法。統計整理，即對調查資料進行加工匯總。統計調查所獲得的資料往往是分散的、不系統的原始資料，這就要求我們必須對統計調查所獲得的資料進行科學的整理，并通過合適的形式把這些整理結果表述出來。具體來說，統計整理是根據統計研究的目的和要求，對統計調查所得到的原始資料進行科學分類、匯總，或對已初步加工的資料進行再加工，使之系統化、條理化，成為能夠反映現象總體特征的綜合資料的工作過程。統計整理主要講方法，包括分組、匯總和編制統計表和繪制統計圖。統計課的主要內容包括：統計描述（綜合指標）、抽樣推斷、統計指數、時間數列（動態分析）和相關與回歸分析。這也是重點和難點。
（三）注重學科知識的系統性統計各章節內容的安排是有邏輯性的，前面內容往往是后面內容的基礎。學習過程環環相扣，不能跳越某一章節而直接進入后面的章節。總論部分是對統計課程教學內容的概括描述，通過學習，使學生了解統計學的基本框架體系，把握統計學的涵義、研究對象、研究方法及統計活動的過程，尤其要準確理解統計學的基本范疇（基本概念）。統計學基本范疇包括：總體、總體單位、標志、統計指標以及延伸出的小概念。如果把統計課的學習比喻為蓋高樓大廈，那么這些基本范疇就是地基或基石。深刻理解領會這些基本概念的含義，準確把握基本概念之間的區別與聯系，并能正確運用，就為這座高樓大廈夯實了地基、穩固了基石。教師講解這些概念時，可結合生活中學生熟悉的例子深入淺出地講解，課下布置練習進行鞏固。
二、統計課重點、難點內容解析
（一）統計學的基本概念最基本的概念包括：總體、總體單位、標志、統計指標。如上所述，這是學好統計課的基礎。例如，“總體”這個概念。毫不夸張地說，統計所有章節的內容都是圍繞“總體”展開的。統計學的研究對象是大量的客觀現象，特別是社會經濟現象的數量方面，包括數量特征、數量關系和數量界限，目的是認識社會經濟現象發展變化的規律性。而社會經濟現象包羅萬象，種類繁雜，包括社會的政治、經濟、文化、人民生活等領域的各種現象。統計研究時需要分門別類，把他們界定為一個個客觀存在的、具有某種共同性質的許多個別現象或事物組成的集合體，即統計總體。個別現象或事物就是總體單位。總體具有大量性、同質性、差異性三大特征。大量性即總體是由許多單位組成的，一個或少數單位不能形成總體，因為統計研究的目的是要揭示大量事物的普遍規律性，所以，統計研究的對象必須包括足夠多的個體。同質性即構成總體的各單位必須具有某種共同性質，這是形成總體的客觀依據，也是我們確定總體范圍的標準。差異性即總體的各單位除了某些方面的共同性外，在其他方面必須有差異，這些差異是統計研究的基礎和前提。如果學生不理解“總體”這個概念，就不能在特定的統計研究目的下，準確地界定總體的范圍，描述總體的總量指標、相對指標、平均指標就無從理解和計算，更談不上利用這些指標進行統計推斷和統計分析。
（二）平均指標這是統計課中最重要的基礎性指標。平均指標用以反映社會經濟現象總體各單位某一數量標志在一定時間、地點條件下所達到的一般水平的綜合指標。它反映總體分布的集中趨勢。其中，算術平均數是基礎的、最重要一種。明確它的計算原理和含義，就能順理成章地掌握變異指標、抽樣推斷、時間數列分析、指數分析中各類指標的計算和應用。平均數的計算學生并不陌生，在小學或者初中都學過。這是學習統計平均指標的基礎。但要讓學生明白，他們以前學的平均數是一個抽象的量，而這里的平均數是有特定經濟內容的，是具體的有空間范圍、時間限制的量。學習平均指標首先要搞清分類。平均數分為兩大類：靜態平均數和動態平均數，這跟時間有無變化有關。計算靜態平均數的每個數值都是同一時間點上的，它表示每個總體單位在某一數量標志上的平均水平。計算動態平均數的每個數值是某一個統計指標在不同時間上的取值，是表示該指標在每個時間單位上的平均水平。最常用的平均數是算術平均數，其基本公式為：算術平均數=總體標志總量總體單位總量這個指標的含義、計算原理、四個計算公式以及應用都要講透，特別是加權算術平均數的計算和應用，對學生的要求不能停留在“會就給定的資料計算出算術平均數”這個層面，而要讓學生透徹理解掌握其計算原理，并把它運用到復雜的領域。因為標準差、抽樣平均誤差、平均發展水平、綜合指數、平均數指數、相關系數、回歸分析等有關指標的計算都是以算術平均數的計算原理為基礎的。
1．1所謂客觀問題主要是由于學科本身的特點造成的矛盾
1．1．1理論性和系統性
《醫學統計學》是將概率論和數理統計的原理和方法應用于醫學科研的一門應用性學科，貫穿醫學科研工作的全過程，對培養醫學生科研能力方面具有特別重要的意義。《醫學統計學》理論性和系統性較強，因此，要“真正”掌握統計方法，應該在先掌握數理統計學原理后，再繼續學習《醫學統計學》。這樣，在學習時間上至少需要200個學時才行!但這在醫學院校是絕對行不通的。目前，應該讓醫學生對統計學理論掌握到何種程度?一直是一個熱點的爭議問題]。
1．1．2抽象性
《醫學統計學》雖然是一門應用型學科，但其思考方式仍然屬于抽象性的。而醫學生普遍受到醫學課程形象思維的訓練，對《醫學統計學》中的抽象概念和邏輯推理較難接受，導致學生在學習《醫學統計學》課程時不去主動思考，不善于總結，而只是機械記憶。因此，經常聽到學生抱怨《醫學統計學》內容抽象枯燥、公式多、計算繁雜，記公式、背概念需要花大量的時間和精力，難以真正掌握這門學科[2]。
1．2提高所謂主觀問題主要是由于醫學生自身專業特點和學習態度以及老師對教學認識不同出現的問題
1．2．1學生的重視態度問題
一方面，由于醫學生認為畢業后主要工作是臨床醫生，認為怎樣看病、看好病才是真本事。另外，由于統計課程的內容不能直接看到其應用價值，因此，在學習階段普遍重視臨床知識和醫學技能的學習，認為《醫學統計學》在他們今后實際工作中沒有什么用處，故不重視此門課程的學習。作行一次調查中發現2／3的學生對《醫學統計學》的重要性沒有體會，表示“不清楚或不知道”。另一方面，由于學生缺乏概率論和數理統計方面的背景知識，對《醫學統計學》中的概念不能正確理解，特別是難以把握概念間的聯系及區別，多靠死記硬背，以應付考試。學生一般期望像其他醫學課程一樣，在考試前幾天進行突擊，以通過考試。但往往由于統計學的系統性，不可能征短時間內達到效果，所以，學生普遍形成統¨學課程難學的印象，產生應付了事的態度。
1．2．2科研思維問題
現在，很多人沒有意識到《醫學統計學》的知識貫穿于醫學科學研究的整個過程中，從研究的開始就必須有統計方面的考慮。如實驗設計是整個科研過程的關鍵步驟，不合理的實驗設計必將導致不可信的結論。這些設計中如何對照、隨機化、樣本量估計、指標確定、療效標準、后期數據處理方法等，均要用到統計學的知識。而現在常見的實驗設計錯誤主要有隨機化觀念淡漠、缺乏適當的對照組、實驗計劃不完善、用單因素設計取代多因素設計等，甚至有些研究生對統計學在科研工作中的作用認識模糊，僅在實驗數據出來后才開始考慮統計學問題口]。
1．2．3靈活應用問題
雖然學生在本科和研究生階段學過統計學，但當他們開始做科研設計時，仍然不會選用恰當的統計學方法進行分析。在統計咨詢的過程中，作者發現這其中有很多統計學方法都是他們已學過的，但當這些方法以一種新面孔出現時，他們就不會應用了。另外，不能根據數據類型選擇恰當的統計學分析方法。無論實驗設計是幾組數據，一概用t檢驗來解決，明明是配對資料，卻用兩組資料t檢驗來解決。此外，在運用各種統計學分析方法時，忽略其前提條件，對資料的正態性及方差齊性未做考證，直接套用公式，常常出現張冠李戴的現象。
1．2．4教師的認識問題
近幾年，針對《醫學統計學》教學效果不理想問題，許多教學工作者進行了探索研究。目前，主要的改進措施包括：教學內容的調整、教學模式的調整、考試模式的調整、軟件教學和實習課的調整等]。但是，由于各個學校的具體情況和老師的認識程度不同，很難達成統一意見。
2對教學問題的一些新的思考
2．1對教學目標的思考
目前《醫學統計學》教學的目標為掌握所講授的基本內容，包括基本理論、基本方法；能應用基本的統計學分析處理軟件進行數據的計算和分析；能閱讀專業文獻的統計學方法，能進行基本的科學研究統計設計。醫學生對《醫學統計學》掌握和應用到何種程度是值得討論的問題。作者認為醫學統計學是一門理論性和系統性很強的學科，醫學生沒有經過系統的理論學習，他們的思維方式屬于生命科學“形態性”，而不是數理認知邏輯“抽象性”。因此，要讓醫學生或臨床醫生全面、透徹地掌握統計學是很難的，也是不太現實的。作者認為，醫學生或臨床研究者只能掌握基本的統計學概念和方法。所謂掌握基本的統計學概念，即要求掌握統計學的作用、思考問題的基本方式、解決問題的基本思路；所謂掌握基本的統計學方法，即要求掌握有哪些基本的統計學方法，這些方法應用的前提條件，這些方法應用結果如何解釋?總之，當醫學生或臨床醫生在進行科研時，應該清楚必須考慮哪些統計學問題，應該使用何種統計學方法。而當他們遇到具體的細節問題時，可以查閱有關書籍或文獻，或者咨詢有關統計學專家。因此，作者認為學習《醫學統計學》的要求是：具備查閱有關書籍或文獻的能力和與統計學家交流和對話的基礎。
2．2引導學習態度的思考
引導學生樹立良好的學習態度，人們常說“態度決定一切”，而良好的學習態度能激發學生的學習興趣并充分調動他們學習的積極性。那么，如何激發學生樹立良好的《醫學統計學》學習態度?講好“第一堂課”是關鍵!突出《醫學統計學》在他們今后實際工作中所起的巨大作用，通過大量的科研實例來例證《醫學統計學》在科研設計、資料收集、數據分析、論文撰寫中的重要作用，甚至邀請統計學和臨床專家，以講座的形式，引導學生樹立良好的學習態度。當然，引進實例教學、PBL教學、統計實習等手段，也是激發學習興趣的重要方式l_1]。
2．3對教學內容的思考
傳統的教學內容包括3方面：(1)基本概念和方法；(2)公式的來源、推導和詳細的手工計算步驟；(3)統計結果的解釋與分析[2]。雖然公式的推導有利于對統計基本概念的理解，手工計算能夠使學生對公式的印象加深，但對醫學生來講，冗長的公式推導已很難理解，更談不上對它的記憶了。因此，學生即使在學習了較多的統計學課程后，仍然不理解基本的統計學概念，不會自如地運用統計學公式。作者認為，在《醫學統計學》教學中首先應該將基本概念講清楚，對于一些簡單的統計分析可以獨立完成；對于復雜的方法，如對于樣本量大小的計算，臨床醫生只要知道為什么要算樣本量，至于怎么算就可以交給統計學家來解決。
2．4統計學家參與的思考
美國食品藥品管理局(FDA)一位著名統計學專家稱，統計學在醫學研究中起到關鍵性的核心作用。統計學家應該全程參與醫學研究，從研究設計開始到分析數據得出結論。特別是研究設計階段，制定主要觀察指標、確定樣本量、隨機化等，都需要很精深的統計學專業知識，如果臨床醫生沒有很好的統計學概念，試驗沒有設計好，研究的科學性就會大打折扣，收集的數據以及后期的數據分析實際上都是無意義的。
一、國內文獻綜述
筆者通過對一些高校統計學課程調查及知網搜集資料，發現很多講授統計學的教師認為傳統統計學教學內容、方法很難適應現代社會的需求。通過資料搜集和文獻查找，如何更好的編排統計的教學內容和運用更好的教學方法主要體現在以下幾方面：石秀麗（2011）學者認為根據經管類學生的特點應把統計方法、數量分析作為教學內容的重點，李慧敏（2016）等學者認為對經管類統計學的教學應激發學生的學習興趣，大量的引入現實生活中的典型案例進行教學；宋繼華（2013）等學者認為采用項目驅動方法教學能引導學生的思維，從而提高學生的積極性和應用能力。這些專家學者對統計學的教學內容都提出了創新性的研究，尤其是高職高專對經管類學生的統計學教學很多高校都采用了項目驅動的模式。
二、教學內容和教學方法創新
我國經濟快速發展，很多決策都需要數據來支撐，統計方法及數據分析應用越來越廣泛，并應用于管理、金融等領域，而今天又處于大數據時代，因此，掌握統計方法和數量分析的專業人才成為時下的新寵。所以，在經管類統計學教學中，我們必須大刀闊斧地改革傳統統計學的教學內容、教學方法成為高校經管類統計學改革的重要課題。
1.教學內容編排上增加統計實務部分。統計學原理的內容主要包括總論、統計調查、統計整理、綜合指標、動態數列分析、指數分析、抽樣推斷、相關分析等內容，這些內容主要是基本理論知識，針對當前社會需求和統計變化的特點，應該加大統計實務部分的內容，可以適當增加企業統計標準（常用統計標準）、主要統計指標（采購經理指數、消費信心指數等）、企業主要統計報表（生產活動統計）、國民經濟核算體系、統計報告撰寫（統計報告寫作要求、原則、流程）等內容。
2.教學過程中引入實驗教學。統計學教學過程中運用到大量的公式，主要是定量的分析，在傳統教學中比較側重這些公式的推導、計算。但在信息技術高速發達的今天，計算機統計軟件的廣泛應用，使計算變得更加簡單、準確。因此，在統計教學過程中，統計計算技術已經不是教學的重點。由于大量復雜的計算可以交給計算機去完成，統計學教學應從數據技巧教學轉向數據整理分析的訓練，統計教學中適當增加實驗教學，把統計方法與計算機的應用緊密結合，實現統計學教材的內容與EXCEL的應用全面結合。在一些章節可以專門增加一節內容，介紹如何用EXCEL實現本章數據處理問題，例如：在講解統計整理、總量指標與相對指標、動態數列、統計指數、抽樣調查、相關和回歸分析時都可以借助于EXCEL來進行數據處理、分析。還可以利用計算機SPSS軟件對回歸分析和相關分析進行分析，利用計算機對平均數和標準差中等內容進行處理。通過實驗教學可以在一定程度上改變學生統計思想，同時幫助其掌握一定的軟件應用技能，如EXCEL、SPSS、SAS等。
3.引入綜合案例教學法。案例教學在國外課程教學中運用較多，因為案例來源于生活，更能引起學生的學習興趣，在傳統統計學教學中也引入了一些案例，但這些案例大都是孤立的只是為了學習某個知識點而設定，這些案例并不是真實的案例，而且缺乏前后因果，與實際生活脫鉤，學生學起來就沒有深刻的記憶和興趣。針對這種情況，在統計學課程教學中可以引入現實生活中實際發生的案例，將統計計算方法與數據分析方法用到解決實際管理問題中去，這樣可以使教學效果事半功倍。例如：在綜合指標這部分內容就可以設定某個企業的實際案例，通過這個案例可以解決總量指標、相對指標和平均指標的計算應用。
4.圖表歸納教學法。統計學第一章內容是學習整個統計學的基礎，只有把統計學的一些基本概念學懂了，才能更好的學習以后的內容，可是很多學生學了第一章以后對這些概念之間的關系還是模糊，為了解決這些問題設疑解惑，不斷啟疑思導，經過苦心孤詣，可以把這些基本概念編成如圖1。
通過框圖，可以把這些抽象的名稱聯系在一起，然后層次加以剖析，提綱挈領地板書這些名詞的特點與作用，用形象生動的比喻語言說明各概念之間的聯系和異同。采用這樣直觀清晰的框圖教學，讓學生一目了然，分析清楚這些概念之間的區別與聯系，便于學生的理解與記憶。在講完第四、五、六章后也總結歸納如圖2。
一、統計學課程教學面臨的形勢和挑戰
統計學的課程特點突出。一是概念非常多，而且很多概念之間又存在著十分復雜的關系，給學生的理解記憶帶來了一定困難。二是計算公式多，而且計算有一定難度，對于數學基礎不太好的學生來講，有的會對統計學中的數字和公式產生排斥性條件反射，學習信心不足。三是邏輯性和推理性都很強，而且對結果的準確性要求很高，對于理解力和想象能力比較弱的學生，消極的學習心態加重。四是現實教學與實踐應用之間結合不夠緊密，有相當一部分學生未能深刻理解統計的用途，認為自己學習統計只是為了通過考試。
隨著大統計學思想的建立和統計學在其他學科中的應用需要，大多數學校和教師在財經類專業的統計學教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中具有現實意義的統計的基本概念、統計數據的搜集整理等以外，都系統地充實了統計推斷的內容，如統計數據的假設檢驗、方差分析、回歸分析等。這一變化使得統計學的內容更適合學科應用的發展需要，但同時也進一步增加了教學難度。
二、統計學教學的發展趨勢
現代統計學教學更加注重運用現代技術、拓展教學內容、豐富教學形式、創新教學方法、完善教學手段，各方面教學改革相互作用、相互促進，共同推進教學的變革。
1.統計學與計算機技術的結合將推進教學內容的改革
統計數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。由于專業統計軟件的開發與商品化，使得統計工作變得非常簡單，變得更加方便與快捷，使得大規模統計調查數據的處理成為現實。因此，在應用性統計教學過程中，只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果即可。
2.模擬實驗、課堂教學和社會實踐方式的結合
將推進教學形式的改革當前，更多的教師注意將講授式教學、啟發式教學、問題探究式教學、訓練與實踐式教學、多媒體教學等結合起來，有效提高學生的學習興趣，調動他們的學習積極性。在傳授已經形成的知識的同時，要加強學生的實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。日常教學中，我們可以將本班作為樣本采集的對象，由教師設計模擬課題，學生在設計調查方案的基礎上，組成若干調查小組，在校園內正式進行一次統計調查活動。從具體調查對象和單位確定、小樣本抽取、問卷發放、回收與審核、數據輸入與資料整理、估計與分析，一直到調查報告的編寫、調查總結或體會的形成，全部由學生自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析的整個過程，熟悉工作程序，在親身體驗的過程中深化對書本知識的理解，效果很好。
三、實踐教學中對教學方法的創新與思考
適宜得當的教學方法，對于統計學教學同樣非常重要，在知識的傳授中會產生事半功倍的效果。
1.同類歸并法
在統計學原理中，有些重要名詞內涵是一致的，但在不同章節卻叫法不一。這種名稱前后不一致、不統一的現象極易使學生混淆，不易理解。把意思相同、內涵一樣的名詞歸納在一起，能有效幫助學生掌握知識，如絕對指標、統計絕對數、數量指標、總量指標等。這樣很好地幫助學生理清頭緒，加深了學生對同類名詞的理解，幫助學生學會了靈活運用相關概念。
2.典型案例法
1.1高職醫藥數理統計課程目標
高職醫藥數理統計課程的知識目標為掌握x2分布、t分布及F分布的定義和正態總體的統計量的分布；掌握常用統計描述指標的計算方法、正態總體的均值和方差的置信區間的求法及假設檢驗方差分析的基本方法；掌握回歸分析的基本方法；掌握使用正交表設計實驗的方法。熟悉數理統計的基本概念、一元函數微積分及概率論的性質，運算法則；熟悉數據的統計整理方法，以及統計表與直方圖的適用范圍與繪制方法。高職醫藥數理統計課程的技能目標為能熟練運用所學知識，科學地搜集、整理、判斷數據的性質，對統計數據作區間估計，假設檢驗，方差分析，相關分析與回歸分析，能熟練使用Excel進行統計數據的處理，正確繪制統計表與直方圖。會應用加法公式和乘法公式計算隨機事件的概率；會計算隨機變量的數學期望與方差；學會使用統計分析軟件SPSS。
1.2高中數學與高職醫藥數理統計課程目標的區別與聯系
高中數學課程的總體目標是使學生在九年義務教育數學課程的基礎上，進一步提高作為未來公民所必要的數學素養，以滿足個人發展與社會進步的需要。雖然高中數學課程標準中也有獲得必要的數學基礎知識和基本技能,提高抽象概括、推理論證、數據搜集處理等基本能力，發展數學應用意識和創新意識等條文，但受到應試教育的影響，為了高分通過大量的練習使學生形成“條件反射”，這樣使數學的思維屬性喪失殆盡，還易導致學生討厭數學。因此數學學習能力、數學學習中的態度、意志、興趣、應用意識和創新意識等數學素養的培養是高職醫藥數理統計所要具備的必要條件。高職醫藥數理統計雖然也有提高數學素養的目標，但更強調其為后續專業課程的學習奠定必要的基礎，更強調課程為專業服務的工具作用，更強調課程的目標的職業導向。兩門課程目標雖有所差異，但從數學研究的對象性質、所涉及的概念原理、思想方法以及邏輯思維規律幾個方面來看仍然有著不可分割的聯系。
2．高中數學與醫藥數理統計內容銜接現狀
2.1高中階段概率統計教學內容
在新課改下，高中數學均分必修與選修，但各地區高中數學所用版本不一，下面均以人民教育出版社A版為例《。必修3》、《選修2－3》《選修1－2》涵蓋了高中概率統計內容。高中階段主要是引導學生體會統計的基本思想，通過統計案例教學，培養學生對數據的直觀感覺，認識到統計結果的隨機性。基本概念，多是通過實例給出描述性說明，沒有具體的定義。強調對基本概念和基本思想的理解和掌握，重點培養學生的運算、作圖、推理、處理數據以及使用科學計算器等基本技能。在《選修2－3》中，學生通過實例了解條件概率的概念，理解離散型隨機變量及其分布列、離散型隨機變量均值和方差的概念，學會計算簡單的離散型隨機變量的均值和方差。但沒有涉及條件概率的基本性質，沒有明確給出概率的乘法公式，沒有給出隨機變量的嚴格定義，離散型隨機變量未擴充到可列個，未涉及連續型隨機變量的定義和分布函數的概念。正態分布也僅通過直觀的方法引入其密度曲線，掌握它的特點及表示的意義，并沒有給出正態分布的分布函數表、沒有介紹標準正態分布，也不需計算正態分布隨機變量落到任意區間的概率。未涉及泊松(Poisson)分布、均勻分布與指數分布、參數估計、假設檢驗、方差分析、相關分析與回歸分析等內容，未要學會應用非專業統計軟件如：SPSS、SAS等。
2.2高中概率統計與醫藥數理統計教學內容的安排
為符合學生認知螺旋式“上升”的特點，高中數學《必修3》是先教統計再教概率，在《選修2－3》中先講概率分布再講統計案例。因學生在初中已經具備了的一些概率常識，這些對于學習的統計一些基礎理論已經夠用了，且概率理論較為抽象，統計則與生產生活密切相關，用統計帶動概率的學習，用統計的思想理解隨機變量的概念，學生更加容易接受。醫藥數理統計教學更注重學科的系統性與嚴謹性，先安排高等數學與概率論的基本知識，再進行統計的教學，并對定理給出必要的證明。
2.3高中數學與醫藥數理統計教學內容的重復與脫節
2.3.1教學內容重復
文理科高中生都學習頻數分布表、頻率分布直方圖、算術均數、中位數、中位數、線性回歸方程等統計學中的概念，隨機事件、概率、古典概型等概率論中的概念。對于理科高中生來說，總共學習了46學時的概率統計知識，對于文科高中生來說，總共學習了34學時的概率統計知識。這些知識大約覆蓋了醫藥數理統計課程的10%以上教學內容。
2.3.2教學內容脫節
基礎知識點缺失。文科高中數學對不定積分與定積分、排列組合等知識不作要求，但它們卻是醫藥數理統計學習所必需的前期基礎知識。
3．高中數學與醫藥數理統計順利銜接的措施
3.1教學內容的銜接
教師的教和學生的學在很大程度上取決于教學內容，教學內容的順利銜接對教學質量的提高起著關鍵作用.在醫藥數理統計的教學中，教師有意識地引導、啟發學生用嚴謹科學的態度，用統計學的理論、觀點、方法去分析與之相關生產、生活中的案例，使學生意識到高中數學教材中一些不能講解“深刻”的內容，可以通過醫藥數理統計的學習，給予相應的解釋，使這些統計案例能得到應有高度來認識。大學數學教師把教材中的抽象內容具體化的同時，要考慮到學生的理解與接受能力，使其范圍、深度、速度能同學生的實際水平相適應。關于醫藥數理統計教材內容改革，許多數學教學工作者都作出了嘗試，但醫藥數理統計內容的改革必須依據循序漸進原則或有序性原則，要依據科學的邏輯順序和學生不同年齡階段發展的順序特點編寫。改革時，必須密切聯系學生學習實際，了解學生學習高中數學情況，關注高中數學教材改革動向，對教學內容的處理應建立在高中數學平臺上，較好地把握教學的深度和廣度。對于明顯重復的部分，進行適當的刪減，對于需要加深、擴展的內容，應加以強調和重視。對于因某些高中未教或是文理分科，或者涉及的角度和側重點不同，應及時補充以免形成空白造成脫節，使醫藥數理統計教學內容與高中數學教學內容順利銜接。
3.2教學方法的銜接
1.1統計學的概念
統計學主要是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。
1.2統計學中的統計方法
（1）測量的尺度。在統計學中測量的尺度又可以分為四種方法，分別是：名目尺度（nominalmeasurements）、順序尺度、等距尺度（資料間的距離是相等被定義的，但是它的零值并非絕對的無，而是自行定義的，例如：智力、溫度的測量）、等比尺度（擁有零值及資料間的距離是相等被定義的）。這四種測量方法在統計的過程中都具有不等的實用性。
（2）統計技術。統計技術中一些比較常用的技術有：費雪最小顯著差異法、學生t檢驗、回歸分析（regressionanalysis）、相關性（correla-tion）、皮爾森積矩相關系數（Pearsonprod-uct-momentcorrelationcoefficient）、史皮曼等級相關系數（Spearman''''srankcorrelationcoeffi-cient）、卡方分配（chi-square）。
2.營銷管理的基本概念
2.1營銷管理的概念
營銷管理是指為了實現企業或者是組織的目標，建立和保持與目標市場之間的互利的交換關系，而對設計項目的分析、規劃、實施和控制。營銷管理的實質是對需求的水平、時機和性質進行有效的調解。企業營銷管理者針對不同的需求情況，采取不同的營銷管理對策，進而有效的滿足市場需求，確保企業目標的實現。營銷管理就是在市場行為中，以營利為目標，把架構、人員、培訓、績效、考評、薪資等眾多要素綜合制定、優化實施的行為。
2.2營銷管理的五種需求
在營銷中，企業制定的營銷政策，要充分考慮營銷政策推行的各個方面，其中主要的是五種需求：（1）營銷管理中滿足企業的需求；（2）營銷管理中滿足消費者的需求；（3）營銷管理中滿足經銷商的需求；（4）營銷管理中滿足終端的需求；（5）營銷管理中滿足銷售隊伍的需求。
2.3營銷管理的分類
（1）扭轉性營銷。扭轉性營銷也稱轉變性
營銷，是企業在市場的部分商品或勞務出現負需求的情況下，有針對性的采取適當措施，轉變人們的抑制情緒，使負需求變為正需求的營銷方式。
（2）刺激性營銷。刺激性營銷也稱激活營銷，是在市場需求不穩定或缺乏需求的情況下實施的一種市場營銷活動。
（3）開發性營銷。開發性營銷是指面對現實中沒有適當的產品和服務能夠滿足消費需求時，企業所愛去的營銷對策。
（4）平衡性營銷。平衡性營銷是指設法讓調節需求和供給達到協調同步。
（5）恢復性營銷。恢復性營銷又稱再生性營銷和提升營銷。它是指面對產品或服務處在“需求下降”的通道中企業所采取的營銷對策。
（6）維護性營銷。維護性營銷是指當產品或者服務處在飽和需求的狀態時，設法維護需求和銷售水平，防止出現下降趨勢的企業所采取的營銷措施。
（7）限制性營銷。限制性營銷又稱降低性營銷或低調性營銷，它是指面對超過了企業的供應能力的產品或服務時的企業營銷對策。
（8）抑制性營銷。抑制性營銷是指當出現產品或服務有害需求時的企業營銷對策。
3.統計學在營銷管理中的應用
3.1統計學應用在營銷管理中的重要性
隨著我國市場經濟的不斷進步，我國營銷管理的各個方面也都在不斷發展著，例如：營銷管理的全球化、信息化的營銷、個性化的營銷等。而統計學是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而參考。從而統計學被應用在營銷管理中，營銷管理中的各個方面的決策所需要參考的信息都是要從統計學所分析的數據中或者是通過統計學為其進行有效的市場分析和預測等方面作為依據，為營銷管理的各個方面的信息和決策都起到了關鍵的作用，成為了營銷管理的重要措施，更有利于企業的可持續發展目標的實現。
3.2統計學在營銷管理中的應用
（1）統計學在營銷管理中的應用有可以為營銷管理提供最有效的市場分析。統計學可以有效的對市場進行分析，分析什么樣的市場適合企業的營銷管理，分析市場中有什么資源可以提供給企業的營銷管理運用，分析企業本身現有的資源是不是可以能夠在目前的市場站穩腳跟，分析企業內部以及外部的各種內容等等，并且把這些分析的數據進行整理和統計，從而使得企業的營銷管理能夠有效的實施，為企業帶來效益的提高。例如全球比較大的LanCo郵購公司，它在一度也因為業務的下滑而束手無策，一度認為是顧客退貨的原因。最后其業務負責人收集了一些數據(見表)，以努力搞清楚“無人認領退貨”的問題，進而減少這種情況的發生。
表LanCo郵購公司訂單隨機樣本最后經過統計學的知識分析發現包裹投遞時，顧客拒絕認領。按照郵局的規定，未投出的包裹要返回投遞局，并留存至少兩周時間，若在此期間仍無人認領，才退回寄件人，LanCo因此要為退回貨物付兩次郵費。退回的貨物只能再計入存貨以待以后銷售。LanCo公司“無人認領退貨”的數量遠比“顧客退貨”要多。（2）統計學在營銷管理中的應用有為營銷管理選擇市場。統計學可以有效的為營銷管理選擇對企業有效的目標市場，然后對這個目標市場進行預測這個市場應有的需求，把這個目標市場進行細分，為營銷管理選擇對企業最好的市場。在統計學對市場的需求進行預測的時候，可以利用統計學中的回歸分析進行分析，得出最好的結果。統計學的選擇市場的優勢應用在營銷管理中可以為企業制定目標，企業才能達到可持續發展的目標。
1對象與方法
1．1研究對象選取武漢大學醫學部2008級臨床、口腔和檢驗醫學專業醫學統計學試卷共354份(臨床273份、口腔54份、檢驗27份)作為研究對象，不分性別，逐題統計得分情況。試卷由6道名詞解釋(3分／題)、l5道選擇(2分／題)、5道簡答(6分／題)和2道分析計算題(分別為：10分和12分)構成。
1．2研究方法對各題目難度值(P)進行計算。難度值反映了每個題目的平均得分率，其計算公式為：P=，其中為P為第i題的難度值，為第iAma題的平均得分，為第i題的總分。對于單項選擇題，由于存在因機遇而答題正確的可能，因此采用以下校正公式計算其難度值。P=其中P為校正后的難度值，m為選擇題中的選項個數。對試題按難度值大小分組，P≥0．8的為組1，認為較易；0．6≤P<0．8的為組2，認為中等難度；難度值P<0．6為組3，認為較難。同時，對每道試題按章節進行歸納，試題所涉及的章節共有十二章，分別為：第一章醫學統計中的基本概念(c1)；第二章集中趨勢的統計描述(C2)；第三章變異程度的統計描述(c3)；第四章抽樣誤差與假設檢驗(c4)；第五章t檢驗(C5)；第六章方差分析(c6)；第七章相對數及應用(c7)；第八章卡方檢驗(C8)；第九章非參數檢驗(C9)；第十章線性相關與回歸(C10)；第十二章統計表與統計圖(C12)；第十三章醫學實驗設計與診斷試驗的評價(C13)J。若一道試題包括了多個章節內容，則以其主要考查知識點所在章節為準。分別統計各專業在各難度分組和各章節的平均得分率，并比較其得分率的差異。
1．3統計分析所有資料采用epdata3．1建庫。試卷的信度分析，通過計算克朗巴哈(Cronbach)系數僅進行評價。計算各試題得分與總分間的Pearson相關系數，來比較各試題間區分度的大小。由于得分率呈偏態分布，同時檢驗專業的試卷數較少，因此各專業得分率差異的比較采用Kruskal—Wallis檢驗。另外，屬于第二、三、九章內容的題目僅有一道選擇題，專業間得分率差異的比較采用X檢驗，所有的統計分析均使用統計軟件包SPSS17．0進行分析。
2結果
2．1試卷分析試卷難度、區分度以及各試題平均得分情況如表1所示。在共28道試題中，按難度值劃分較易(P≥0．8)的題分占總分的50％、中等難度(0．6≤P<0．8)占34％、較難部分(P<0．6)占16％，試卷平均難度為0．72，說明試卷整體難度不大，見表1。按項目區分度度標準(區分度0．4以上為優良、0．3—0．39間為合格、0．2—0．29問為尚可、0．19以下為應淘汰)j，本套試卷各區分度等級的分數占總分比例分別為：61％、11％、1l％和17％。區分度尚可及以上的試題分數占總分比例達83％，平均區分度為0．34，說明試卷整體區分度合格。選擇題4和選擇題14的區分度分別為一0．04和O．04，其難度值分別為0．95和一0．07，說明前者過于簡單而后者又太難，其區分度均無統計學意義，在以后的試卷中類似題目應予以回避。克朗巴哈(Cronbach)系數Ot是目前最常用的信度系數，一般認為系數應達到0．7以上。本套試卷信度分析克朗巴哈系數僅為0．739，因此考試的結果可信(見表2)。
2．2不同專業得分率的比較按不同難度以及章節比較各專業學生平均得分率的結果如表2所示。三個專業在難度組1的得分率非常接近，并均高于0．75，隨著難度的上升，得分率呈現了下降的趨勢。檢驗專業得分率下降的幅度明顯大于其他專業，在占總分34％和16％的中等及以上難度部分的平均得分率僅為0．62和0．39，經Kruskal—Wallis檢驗，P<0．05。結果表明不同專業對較大難度題目的解答能力可能存在差異。各專業學生在不同章節平均得分率的結果顯示，醫學統計學的基礎部分(c1一C4、C12)如：統計學的基本概念、統計描述(統計圖表)以及假設檢驗等知識的掌握情況良好，其平均得分率為0．84，各專業得分率間無顯著差異。在統計推斷部分(c5一C10)，除第九章非參數檢驗外，其平均得分率均在0．7左右，各專業間差異無統計學意義。然而第十三章醫學實驗設計與診斷實驗的評價部分，檢驗專業學生平均得分率僅為0．53，明顯低于臨床和口腔專業學生的平均得分率0．70和0．77，經Kruskal—wallis檢驗，P<0．01。
3討論
醫學統計學的教學應以提高研究生解決實際科研問題的能力為目標，使研究生形成正確的和嚴謹的統計學思維方法和技能，幫助醫學研究生在今后的科研工作中正確運用醫學統計學方法，順利完成研究生學業以及將來在工作中的科研任務。然而，筆者在教學實踐中發現有一些需要改進的問題。
一、研究生醫學統計學教學中遇到的主要問題
(一)研究生統計學基礎知識較為薄弱
雖然大部分學生在大學本科期間學習過統計學，但多數人僅學習過較簡單的統計學基礎知識，進入研究生階段醫學統計學學習后，學習比較吃力，并且由于總學時數的限制，教師在理論課的教學中對單個統計學方法的使用講解較多，而對一些研究生在完成學位論文期間或將來畢業后較為實用的統計學方法卻沒有時間講解，這就造成了研究生對學過的統計學方法一知半解，而將來可能用得上的統計學方法卻沒有學會。筆者在解答一些已經畢業參加工作的研究生的問題時，發現有些問題十分基礎，本應該在研究生學習階段掌握而沒有掌握。
(二)課題設計統計學缺陷較常見
目前，國內大部分高校研究生醫學統計學課程一般安排在研一上學期，而研究生應用統計學知識進行課題設計要到研究生二年級才啟動。許多研究生在課堂學習階段對統計學知識本來就沒有徹底學透，又要再經過一年多才進入課題設計有實驗研究，對學習過的統計學知識已經有一些遺忘，所以在進行課題設計時不能正確運用學過的相關知識，造成課題設計中有較多的統計學缺陷。而課題設計如果不正確，無法保證后續的研究結果的科學性和可信性。
(三)學位論文統計學錯誤普遍存在
國內外期刊對論文中的統計學方法要求都很高，因此研究生的科研論文需要正確運用統計學知識對研究數據進行分析、整理。但與此形成鮮明對比的是，很多研究生不能把學習過的統計學知識正確運用到研究論文中。尤其是學習臨床專業的醫學研究生，很多研究資料和數據來源于人群研究，涉及樣本量、對照組的選擇等基本的統計學常識，這些基礎性錯誤卻在研究生的論文中大量存在。這些問題與現在對高素質人才的培養已經不相適應，需要加以改進。
二、對策與建議
(一)強化課堂教學，鞏固醫學統計學知識基礎
鞏固基本統計方法和知識是醫學統計學的基礎，通過課堂教學，使學生掌握基本的統計方法原理、計算過程和結果解釋。在教學中既要注重基本原理和基本概念的講解，使研究生切實掌握基本的統計學知識，在論文寫作中不出現低級的統計學錯誤。在此基礎上，老師在課堂上應該由簡到繁，深入淺出，逐步增加難度和深度，講解一些研究生在學習階段和將來工作中有用的、較為高級的統計學方法。目前，科學技術更新速度很快，同樣統計學的重要工具——統計軟件也更新很快，因此，老師要及時更新自己的知識，并向學生介紹最新、最先進的統計方法和軟件。
(二)注重學用銜接，提升研究生課題設計的科學性
研究生的課題設計是科學研究成敗的關鍵之一，教師在教學過程中要向學生強調其重要性，讓學生帶著課題設計中的問題進入課程學習，讓學生結合自己的專業，做好論文前期的準備工作，完成科研選題，為畢業論文開題做好準備。要指出課題設計中應當注意的統計學問題，如樣本量、對照組選擇等，使學生意識到統計學的基本知識是保證自己課題設計科學性的關鍵，在今后的課題設計中自覺以正確的統計學方法作為指導，從而保證課題設計的科學性，為其成長為高層次的醫學科研人才打下良好的基礎。
(三)采用實例分析，減少研究論文中的統計學錯誤
在課堂上以一些已經發表的高水平論文為例，詳細講解醫學統計學方法的具體應用，使研究生在撰寫論文時，減少論文中的統計學錯誤，減少文章因為統計學問題而被拒稿;教師在課堂上也可以用一些已經發表的、但是有明顯統計學錯誤的論文作為反面教材，給學生進行分析、講解，使學生從正反兩個方面知道避免論文中的統計學錯誤的重要性。另外，要注意提醒學生，在數據處理和論文撰寫過程中，運用統計學方法時要注意其使用條件，切不可誤用，對審稿人指出的統計學錯誤要認真進行修改或答復。
