统计学

统计学（精选十篇）

统计学 篇1

随着社会、经济和科学技术的发展, 统计在国家、现代化企业管理, 以及社会生活中的地位越来越重要。英国统计学家哈斯利特说:“统计方法的应用是这样普遍, 在我们的生活和习惯中, 统计的影响是这样巨大, 以致统计的重要性无论怎样强调也不过分。”

人们在认识自然世界或人类社会时都要做周密细致的调查研究, 统计学就是收集、分析、表述和解释数据的科学。作为数据分析的一种有效工具, 统计方法已广泛应用于社会科学和自然科学领域, 是各学科领域研究者和实际工作者的必备知识。统计学在国内外一直作为经济类、管理类各专业的专业基础必修课开设, 同时也在教育类、农林类、人文社科类、医学类、生物类等专业中开设。

二、非统计学专业统计学教学方法探析

1. 讲授教学

在统计学的教学中, 统计工作、统计指标、统计调查、统计指数等概念, 以及序时平均数、统计指数等计算的教学, 一般会花费较多的课时应用讲授法来传授给学生。传统教学的授课过程中, 教师一般都津津乐道于统计学基本概念的阐述和统计公式的推导, 使用的语言非常专业化、学术化, 对一部分学生来讲, 他们认为教师的语言是晦涩难懂的。针对这一现状, 在教学中要用简洁通俗的语言, 而且这种语言形式要贯穿始终。可以把公式具体化, 删繁就简, 挑选重点有代表性的内容讲解, 而没必要对每一个公式都推导其来龙去脉。还可以通过不断举例来说明统计概念的实际意义, 使学生活学活用。教师在上课过程中应该多用些提问句、疑问句, 引导学生发现问题、提出问题, 培养学生提出问题的能力。教师还要与学生互动, 一起探讨问题、解决问题, 这样可以激发学生学习积极性, 提高教学效率。

统计学的灵魂在于与经济管理类各实质学科相结合, 用统计方法去分析、解决问题。所以, 教师在讲课时可以与学生熟知或学过的课程联系, 这样更加便于他们理解、掌握所学的统计学知识, 并且能把所学过的知识融会贯通其中。

2. 多媒体教学

多媒体教学以其不可替代的优越性正在逐步取代传统的利用黑板、粉笔的教学模式。利用多媒体教学就可以把授课重点转向过去传统教学顾及不到但实际上更加重要的方面, 即从过去主要针对统计学概念和方法的理解转向使学生深入理解和掌握各种统计方法的实际应用。

统计学基本理论部分的抽象问题较多, 通过多媒体课件的制作及其应用, 使抽象问题形象化、直观化, 这样不仅学生更易接受, 而且大大节省教学时间。例如, 依据频数分布表制作的柱型图, 随着样本容量增加向光滑曲线过度, 二项分布图到正态分布图过度, 以及正态分布的特点, 利用flash或PPT制作成动画, 不仅易理解, 而且增加了课程的趣味性, 使学生在瞬间愉快地理解了新知识, 掌握了新概念。

多媒体教学的关键是教学课件的制作。为了达到更好的教学效果, 作为教师应自觉学习并掌握教学课件的制作。由于运用多媒体演示课件或幻灯片教学时信息的流量大、速度快, 接受起来有些难度, 学生可以不再记笔记, 而是将不明白的作标记, 课件可以让学生课下拷贝, 以便于复习。

3. 实践教学

在课堂进行现场实践教学。例如在介绍抽样估计的内容时, 可以以同学的学习成绩、学习时间、学生每月的消费等为调查内容, 课堂上当场随机抽取部分同学资料, 进行样本资料计算, 进行估计和精度分析, 当场给出结论说明。使学生直接感受到了抽样调查和估计的整个过程, 从而很快就能理解和掌握, 不再显得抽象和难学了。

组织学生到统计部门参观, 增加学生对统计工作的感性认识。在学生学习了统计的基础知识, 理解了统计的学科性质和任务后, 我们可以组织学生到统计局, 现场了解本区人口数据, 根据统计目的的不同, 让一部分学生按数量标志进行分组, 如年龄、按家庭人口数等, 以了解人口的年龄状况、家庭状况等;让一部分学生按品质标志进行分组, 如职业、文化程度等, 以了解人口的职业、文化程度分布等情况, 再用Excel进行统计分析, 然后把结果与该局统计的结果进行比较。让学生了解统计工作的整个流程, 使学生对如何组织一项统计工作有了进一步的认识。

利用假期让学生自行对某种社会经济现象进行调查, 使学生加深对统计调查工作的理解, 而且在活动中, 学生也能够运用各种统计调查方法和组织形式。如调查网吧运营情况, 学生就会采用抽样调查的方法;而调查上网人员构成的情况, 有的学生采用了抽样调查, 也有的学生采用了重点调查或典型调查的方法。组织形式有的采用等距抽样, 有的采用整群抽样。假期社会实践为学生将来独立组织统计调查工作打下了一定的基础。

三、Excel在教学中的应用

非统计学专业学生统计能力主要体现在两方面:一是调查研究能力, 结合某一课题开展调查研究, 不仅能够培养学生团结协作的科研能力, 而且能够培养学生的实践能力;二是数据处理能力, 应重视加强统计学教学与电子计算机接轨, 教会学生能够利用相关的统计分析软件分析和处理本专业数据的能力。下面从两方面讨论高校非统计学专业选择Excel作为统计分析软件的依据。

1. Excel在统计处理中的作用

将Excel合理应用于统计学教学中, 可以节省大量时间, 完成那些在传统教学手段下很难完成的计算工作。比如回归分析, 其手工计算量非常大, 没有计算机软件的支持, 是很难在课堂教学中完成问题分析的, 如果应用了Excel, 教师只要应用讲授法讲清楚回归分析的基本思想, 计算工作和计算结果分析可通过多媒体演示用Excel来完成。这样教学既有利于教师的课堂操作、演示, 活跃课堂的气氛, 还可以激发学生课下动手的兴趣。

2. Excel与专业统计分析软件的比较

专业的统计分析软件SAS、SPSS、Minitab、Statistica、S-Plus等其功能固然强大, 统计分析的专业性、权威性不可否认, 但其系统大、结构复杂, 对于非统计学专业学生来说, 这些软件并不常用不易找到, 而且英文操作界面也让学生用起来不是很顺手。微软公司的Excel作为一款优秀的表格软件, 应用普遍, 比专业统计软件易学易用, 且能够满足非统计学专业统计学教学的需要。

四、结束语

总之, 信息时代迫切需求统计学作为高校各专业的必修基础课开设。并且要根据不同专业, 在教材内容和教学方法上进行相应的改革。从实践角度出发, 统计学的教学改革势在必行, 但其涉及的方面多、内容广, 是一个漫长且复杂的过程, 因此, 需要各相关主体通力配合, 最终实现统计学教学模式的创新。

摘要：本文通过分析非统计学专业开设统计学课程的必要性, 探析了三种非统计学专业统计学教学的方法, 并进一步阐述了Excel在教学中的应用。

统计学 篇2

1.2教育统计学的研究内容从具体应用的角度来分，可分为性质类别和数量类别。性质类别是按事物的不同性质进行分类。数量类别是按数值的大小进行分类，并排成顺序。

3.1统计表的结构及其编制的原则和要求

1.标题：表的名称；上方；简明扼要；2.表号：表的序号；左方；时间顺序。3.标目：表中对统计数可以分成：1.描述统计2.推断统计3.试验设计 1.3统计推理的方法是归纳法。1.4教育统计学是教育科研定量分析的重要工具。

1.5教育统计学的的具体意义：①可以顺利的阅读运用统计方法进行定量分析的科研报告和文献，从中可以间接地学习国内外先进的研究成果；②可以提高教育工作的科学性和效率；③为学习教育测量和教育评价打下基础。

1.6变量：试验结果的数值不是恒定不变的量，我们把它称为变量，也说是 可变的数量标志。常量：数值保持恒定的量。随机变量：能表示随机现象各种结果的变量称为随机变量。统计处理的变量都是随机变量。一般用X、Y、Z来表示。

1.7随机现象:第一，一次试验有多种可能结果，其所有可能结果是已知的；第二，试验之前不能预料哪一种结果会出现；第三，在相同的条件下可以重复试验。1.8标志：人或事物的属性或特征的名称。1.9总体：是我们所研究的具有某种共同特征的个体的总和。有同质性、大量性、变异性的特点。2.1个体：总体中的每个单位称为个体。

2.2样本：是从总体中抽取的作为观察对象的一部分个体。样本中包含的个体数目称为样本的容量，一般用n表示。样本中个体数目大于30称为大洋本，等于或小于30称为小样本。

2.3统计量：样本上的数字特征是统计量。也就是说，根据教育调查或试验获得的数据所计算出来的能够描述这组数据各种特征的数量是统计量。2.4参数：总体上的各种数字特征是参数。也即反映总体上各种特征的数量是参数。

2.5数据的分类:经常性资料、专题性资料

2.6教育调查：是指在没有预定因子、不施行控制的条件下，对现成的教育方面有关客观事实所进行的观察和分析。它是教育科学研究中普遍采用的一种方法。从调查方法来分，可分为现情调查、回顾调查和追踪调查。从调查范围来分，可分为全面调查和费全面调查。

2.7教育实验：是指在预定的控制因子影响下，对教育方面有关客观事实所进行的的观察和分析。2.8数据的种类数据就是随机变量的观察值。1.按来源分：点计数据和度量数据。

点计数据是指计算个数所获得的数据。度量数据是指用一定的工具或一定的标准测量所获得的数据。2.按随机变量取值是否具有连续性分：

间断型随机变量的数据：取值个数有限的数据 连续型随机变量的数据：取值个数无限的数据 2.9数据的统计分类：数据的统计分类，是指按照研究对象的本质特征，根据分析研究的目的、任务，以及统计分析时所用统计方法的可能性，将所获得的数据进行分组归类。它是对数据进行归纳、整理、简化、概括的第一步，为进一步分析研究打下了基础。统计分类不仅以研究对象的本质特性为依据，还要以研究目的、任务的需要为依据，当然也应当考虑到统计方法的可能性。分类标志按形式划分，据分类的项目。4.线条：四条基本线条；不宜多。5.数字：一般用阿拉伯数字表示；如又小数，数位要一致，要对齐；尽量不要有空格；咱却数字可用省略号或问号表示；无数字可画横杠。6.表注：不是必要组成部分；下方；补充说明表的来源或补充说明数字；字号不要大于表中的其他文字。基本原则：简单明了重点突出（科学简明使用美观）3.2统计表的种类

1．简单表：只列出观察对象的名称、地点、时序或统计指标名称的统计表为简单表。2．分组表：只按一个标志分组的统计表为分组表。3．复合表：按两个或两个以上标志分组的统计表为复合表。3.3频数：某一个随机事件在n次试验中出现的次数称为这个随机事件的频数。一般用f表示。频数分布：各种随机事件在n次试验种出现的次数分布称为频数分布，即把随机事件出现的次数都呈现出来。频数分布表：把频数分布用表格的形式表示出来就是频数分布表。

3.4频数分布表分类： 1.简单频数分布表（1）间断变量的频数分布表（2）连续变量的频数分布表2.累积频数和累积百分比分布表：累积频数就是把频数一组一组累加起来，得到的频数叫累积频数。累积百分比就是把频数用百分比变成相对频数。用表格把这两种频数表示出来就是累积频数分布表和累积百分比分布表。

3.5累积频数分布表制作A.先制作频数分布表B.从最低一组的频数开始登记

3.6统计图是用来表达统计指标与被说明的事物之间数量关系的图形。它是整理数据的一种方法。在运用统计图时，一般附有统计表。3.7统计图的结构及其绘制规则

统计图由标题、图号、标目、图形、图注等项构成。1.标题。简明扼要；切合内容；必要时注明时间地点；字体在图中为最大；一般在图的下方。

2.图号。按出现的顺序编序号；在图题的左前方。3.标目。即统计的项目。对于有纵横轴的统计图，应在纵横轴上分别标明统计项目及其尺度。

4.图形。图形线在图中为最粗，要清晰，图形的高与宽之比3：5为宜，以美观为准。5.图注。不是必要组成部分，而是补充说明；文字简明扼要；字体要小；写在图题的下方。

3.8算术平均数的概念及特性

1.算术平均数是所有观察值的总和除以总频数所得之商，简称平均数或均数、均值。2.算术平均数的特性：（1）观察值的总和等于算术平均数的N倍，即：X=∑x/n（2）各观察值与其算术平均数之差的总和等于零，即：∑x=Xn（3）若一组观察值是由两部分或几部分组成，这组观察值的算术平均数可以组成部分的算术平均数而求得。即：X= naXa+nbXb/na+nb

（4）各个观察值与其算术平均数之差的平方和最小。即：∑(x-X)2=min 3.计算法：X=∑fx/n

3.9算术平均数：最常用，优点也最多。

优点：1感应灵敏2严密确定3简明易懂，计算简便4适合代数运算5受抽样变动的影响较小

缺点：1易受两极端数值的影响2有一两个数据模糊不请时，无法计算。这时通常选择中位数。

4.1中位数是位于以一定顺序（从小到大或从大到小）排列的一组数据中央位置的数值，在这一数值上、下各有一半频数分布着。用Md表示。它是集中量的一种指标，也是百分位数的一种。

4.2中位数频数分布表计算法:Md=Lmd+(n/2-n1)i/fmd 4.3百份位数是位于以一定顺序（一般是由小到大）排列的一组数据中某一百分位置的 计算方法: 常用的百分位距有两种：

P90=L90+(0.9n-n1)i/f90

P10=L10+(0.1n-n2)i/f10

5.6平均差的概念：所谓平方差就是每一个数据与该组数据的中位数（或算术平均数）离差的绝对值的算术平均数。通常用MD表示。5.7平均差的计算方法

1.原始数据计算法：MD=∑∣x-Md∣/n 2.频数分布表计算法：MD=∑f∣x-Md∣/n

评价1.优点：意义明确，计算容易，每个数据都参加了运算，考虑到全面的离差，反应灵敏。

2.缺点：因为计算要用绝对值，不适合代数运算。正是由于这个缺点，在统计分析中应用较少。

Pp=Lp+(pn-n1)i/fp

4.4中位数 ：优点有严密确定、容易理解、计算简便、受抽样变动影响较小 主要优点，即区别于别的集中量的优点在于适用于以下几种情况：1一组数据中有特大或特小两极端数值时；2一组数据中有个别数据不确切、不清楚时； 3资料属于等级性质时。缺点：1反应不灵敏，所以代表性不如算术平均数；2不稳定可靠3不适合代数运算所以，中位数一般情况下不用，除非别无选择。

4.5众数是集中量的一种指标，用M0表示。

理论众数是指与频数分布曲线最高点相对应的横坐标上的一点。

粗略众数是指一组数据中频数出现最多的那个数。4.6众数的求法

1．观察法。直接查找粗略众数的方法 先把数据列出来，然后找出现频数最大的数，即为众数。2．公式计算法（近似计算法）：

（1）皮尔逊的经验法：M0≈ 3Md-2X

使用条件：频数呈正态分布或者接近正态分布。（2）金氏插补法：M0=Lmo+fa/fa+fb * i当频数呈正态分布或偏态分布时，都可使用此公式。4.7众数 优点少：（1）可以很快捷地知道变化的趋势；知道一组数据的代表值。如了解一个年级的代表年龄。缺点多：（1）不准确，受分组的影响比较大；受波动的影响比较大；受抽样的影响比较大。（2）不适合作进一步的代数运算。所以只有当我们想了解数据的大概水平时，才使用。4.8算术平均数，中位数，众数三者的关系 当频数分布呈正态时，三者重合为一点。

当频数分布为正偏态时，X-Md/X-M0=1/3,且X>Md>M0, 负偏态时，X

5.1几何平均数：Xng=√x1x2…xn

当一个数列的后一个数据时以前一个数据为基础成比率（即等比级数）增长时，要用几何平均数求其平均增长率（即等比级数中的比率）。常用作速率的集中量。

5.2调和平均数：是一组数据倒数的算术平均数的倒数，亦称倒数平均数。XH=1/∑(1/x)/n

5.3全距一组数据的最大值和最小值之差又称极差。5.4四分位距： 以一定顺序排列的一组数据中间部位50%个频数距离的一半作为差异量指标。原始数据计算法: QD=Q3-Q1/2 Q3 表示第三个四分位数（第75百分位数）Q1 表示第一个四分位数（第25百分位数）Q1=LQ1+(n/4-n1)i/fQ1 5.5百分位距：百分位距是指两个百分位数之差。

5.8方差也叫变异数，是指离差平方的算术平均数。每个数据与算术平均数的离差平方的平均值。

其定义公式为：ó2∑(x-X)

2x=/n数学性质：

1、ó

2=X2-x22、ó2=∑(x-A)2/n-[∑(x-A)/n]2

3、ó2=∑x2/n-（∑x/n）

24、ó2=i*∑[(x-A)/i]

2/n-i*[∑

(x-A)/n]2 /n

标准差是指离差平方和平均后的方根。其定义公式为：ó=√∑(x-X)2

x/n

二、方差和标准差的计算方法

1.原始数据计算法：ó2/n-（∑x/n）

2x=√∑x

2.频数分布表计算法：ó22

x=√∑fx/n-（∑fx/n）评价1.优点：反应灵敏；严密确定；适合代数计算；计算简单；用样本数据推断总体差异量时，方差和标准差是最好的估计量。一般和算术平均数结合在一起使用。2.缺点：不太容易理解；易受两极端数值的影响；有个别数值模糊时，无法计算；单位的平方不好理解。

5.9差异系数的用途：比较不同单位资料的差异程度；或比较单位相同而两个平均数相差较大的资料的差异程度；可判断他书差异情况。所谓差异系数是指标准差与其算术平均数的百分比。用公式可表示为：CV=óx/X*100% 6.1差异系数的应用条件：

主要用于等比量表的数据。即既具有等距的单位，有具有绝对的零点（即测量的起点为绝对零）6.2偏态量有两种计算方法。

1.利用算术平均数与众数或中位数的距离来计算 公式为：①SK=X-M0/óx当SK=0，则分布呈对称型；当SK>0,分布为正偏态；当SK<0,分布为负偏态。②由于M0具有不稳定性，不确定性，常可用中位数和算术平均数来表示众数。SK=3（X-Md）/óx 2.根据动差来计算：用三级动差来计算频数分布的偏态系数：u=∑(x-X)3/n或u

333=∑f(x-X)/n，则a=∑(x-X)3/n/ó333

3x或a3=∑f(x-X)/n/óx

当a3=0，表明频数分布呈对称形；a3>0,表明频数分布呈正偏态；a3<0,表明频数分布呈负偏态。当总频数n>200时，所计算出的偏态系数才比较可靠。

二、峰态量计算方法：1.用两个百分位距来计算。判断是高狭峰还是低阔峰。Ku=P75-P25/2(P90-P10)当Ku=0.263，分布呈正态峰，当Ku<0.263,分布呈高狭峰；Ku>0.263,分布呈低阔峰。

2.根据动差来计算。a∑(x-X)4/n/ó4

4=x-3或a4=∑

f(x-X)4/n/ó4

统计学的诞生 篇3

英国60年的统计

英国在16世纪加入了西欧的大航海时代，不久就在世界各地设置了殖民地、附属国或通商国，世界上很多国家的物资都运到了伦敦，那是英国的鼎盛时代. 但与此同时，世界各地的传染病也被带到了伦敦. 伦敦教会每周会发布一次“死亡公报”，商人约翰·格朗特以此为资料，在1662年发表了《关于死亡公报的自然和政治观察》的论著. 书中分析了60年来伦敦居民死亡的原因及人口变动的关系，首次提出通过大量观察，可以发现新生儿性别比例具有稳定性和可以探讨不同死因的比例等人口规律，并且第一次编制了“生命表”，对死亡率与人口寿命作了分析，从而引起了普遍的关注.

德国的国势统计学

统计学 篇4

关键词：大数据,统计学,教学改革

一、引言

大数据对海量数据进行存储、整合、处理和分析, 这种基于数据关系的内在本质决定了大数据与统计工作之间存在着天然的、内在的、必然的联系, 大数据环境下的统计信息更具有战略性意义。大数据时代对相关专业技术人员的统计分析能力特别是与大数据密切相关的数据分析能力提出了新的更高的要求。作为科研及人才培养机构的高校, 人才的培养目标应该是能适应社会发展需求的人才, 站在非统计学专业相关专业技术人员统计分析能力培养的角度, 处理专业数据并从中获取有用的信息进而创造价值, 是大数据时代非统计学专业统计学教学所培养的人才应具备的基本素质, 但目前我国的统计学教学还存在诸多与之不相适应的地方, 迫切需要加以改革。

二、大数据时代对统计学教学的影响

1.大数据及大数据时代。“大数据”一词最初由统计学家提出, 是随着社交网络、云计算、物联网等的兴起而产生的, 但如何定义大数据目前还没有统一的概念。一般认为大数据具有四个基本特征:第一, 数据体量巨大, 从TB级跃升到PB乃至EB级别;第二, 数据类型繁多, 异构性突出;第三, 价值密度低;第四, 处理速度快。从大数据产生的时代背景来看, 当我们把它作为研究对象时, 可以从数据本身的特点和处理数据的技术两个方面研究和理解它, 这样理解的话, 大数据可以有狭义和广义之分:狭义的大数据是指数据的结构形式和规模具有以上提到特征的数据;广义的大数据不只包括数据的结构形式和规模上的“大”, 还包括不同于传统的数据处理的技术。因此, 大数据意味着新的数据分析技术、发现隐含的关系与规律。

大数据时代是建立在通过互联网、物联网等现代网络渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和展示的信息时代。在这个时代, 作为数据科学的统计, 必将成为更大施展才能的学科。大数据时代的大数据量, 给统计人员做数据分析留下了巨大的空间。

2.大数据时代对统计学教学的影响。培养满足市场需求的具有大数据分析能力的专业技术人才是国内高校应该积极探索的道路。怎样在大数据时代背景下培养出适应市场需求的统计分析人员?怎样把当下流行的大数据理念和处理技术与统计学课程教学有机的结合, 以激发学生对数据处理与分析技术的发展的兴趣, 提高学生的数据处理能力尤其是大数据处理能力?这些都是我们在统计学课程教学中不得不思考的问题。因此, 我们必须主动适应大数据时代的客观要求, 对目前统计学教学中不适应大数据时代的地方加以改革, 积极面对大数据时代所带来的挑战和机遇。

大数据是现代统计体系的重要组成部分, 是提升统计能力的重要手段。基于此, 有人提出了数据科学家的概念, 并对数据科学家所应具的基本知识背景做了概括, 认为至少要具备四个基本方面:数学背景、统计学背景、计算机背景和相关行业专业知识背景。对于数据科学家我们都是需要的, 但站在高校人才培养及课程设置的角度, 要大量培养这样的人才却是不现实的, 也是没必要的。很多行业都开始有了大数据分析的需求, 然而这些行业的绝大部分工作人员都不是数据分析方面的专家, 我们也不能指望非统计专业的本科生就能达到很高的水平, 但引导他们循序渐进地掌握大数据分析基本技能却是十分必要的。

三、大数据时代统计学教学改革探讨

大数据时代提供了一个“海阔凭鱼跃, 天高任鸟飞”的平台, 但鱼跃得怎么样, 鸟飞得有多高, 一个重要方面是看统计分析能力, 因此我们必须根据大数据时代的客观要求, 加大统计学教学改革力度, 切实提高学生的统计分析能力。

1.树立大数据思维。大数据作为各种数据源的变动态势, 将从不同方向改变统计工作的模式, 同时也不断地影响着人们对待数据的思维和观念。因此, 大数据时代统计研究对象的基础变了, 统计思维也必须跟着变化, 从以计算为中心, 转变到以数据处理为中心:数据不再仅仅是研究的对象, 而是转变成了一种基础的资源, 用数据这种资源可以协助解决其他诸多领域的问题。因此, 在大数据时代要想做好统计工作, 需要改变统计思维, 否则, 统计工作很难发展, 至少会被边缘化。统计思维的变化应该从对数据的掌握与分析开始, 进一步是揭示事物的本质与相互联系, 直至揭示事物的发展规律。

2.更新教材和教学内容。从需求用人的角度上来分析统计学教学存在的问题, 教材和教学内容是一个重要方面。传统的统计学教育比较重视统计思想和统计理论, 推崇数学推导过程, 而对统计计算的重要性认识不足。在许多情况下, 用直观的数值模拟代替复杂的数学推导, 不仅不会降低精度, 而且结论更加容易理解, 这对本科生而言无疑是非常有效的学习方法。对于大多数需要直接进入就业市场的本科生而言, 统计课程的学习应该更加强调应用层面的问题, 如模型设定、模型检验和评价、模型输出结果的解释等, 因此大数据时代更应该教给非统计学专业学生的是为什么要用这个方法和怎样用这个方法解决问题, 这个方法解决问题的假定条件是什么, 局限性是什么。

3.加强计算机能力培养。大数据环境下, 对统计人才的需求也发生了变化, 现代人才需求是交叉的、综合的素质, 这就要求我们统计学课程教学中应该努力拓宽学生的视野和能力, 培养能够跨学科的、有多方面能力的人才。大数据是统计与计算机的结合, 大数据分析人才是交叉学科人才, 除了要掌握统计学科的统计建模、数据挖掘等技能外, 还需具备计算机学科及应用领域的相关知识背景, 即学科交叉。这就要求统计人员除有较强的统计技能外, 还应有较强的计算机能力, 既能熟练掌握计算机, 又能熟练应用统计软件进行统计分析, 能把不同来源的大数据整合到一起转化成统计可以分析的数据, 能够对分析结果进行合理解释并应用于具体的实际问题。

4.加强案例教学和实践教学。非统计学专业统计课程教学改革的目标是在大数据时代背景下, 培养各类专业人才的统计分析能力, 能熟练地掌握和应用各种分析工具, 而合格的能进行统计分析的人才的培养必须经过一定量的统计实践训练, 从而让学生遇到实际问题时自己能想办法解决问题。但目前我国统计学课程教育的现状是, 学生缺少与统计实践的接触, 理论与现实脱节, 大多数学生很难接触到来自实际问题的原始数据, 通常是使用教科书提供的二手数据按照预定的套路进行建模分析。因此, 在统计学教学实践中, 应突出典型案例教学与实践教学, 由易到难, 通过来自实际问题的原始数据和典型案例逐步让学生掌握不同结构和数量的数据处理的基本技术和思路, 切实提高学生进行实际数据分析与处理的能力。如, 为了进一步提高学生对统计方法和工具的理解和应用能力和使用相关的统计分析软件进行统计分析的能力, 在教学的过程当中可增加课程设计这样一个模块, 让学生就选定的主题进行统计调查和分析。这个模块的设置不仅可以使学生对所学的统计学知识有一个系统的掌握, 而且可以进一步提高他们的一些相关技能。

5.注重与本专业的结合。大数据时代需要的人才是一种跨学科的人才, 为了积极应对大数据对统计工作带来的巨大挑战与机遇, 需要大规模的信息技术与统计专业知识相结合的复合型人才, 同时这些人才还要有立足于所从事专业的相关技能, 能够学以致用, 学有所长。很多实践已经证明, 对本专业数据的深入挖掘分析会对本专业的发展带来意想不到的效果, 统计学提供了数据分析的基本方法和工具, 只有与其他领域的专业知识结合, 才能真正体现其应用价值。因此, 学习统计的学生必须掌握特定应用领域的知识, 并用统计学特有的思维方法来分析和解决该领域的实际问题, 具体表现为:首先把特定领域的实际问题转化为统计问题, 然后搜集数据并进行统计分析, 最后把分析结论通过听众易于理解的方式表达出来。然而一些高校在统计学课程设置方面却千篇一律, 不同专业采用同样的教材, 教师在讲授时也不考虑学生的具体专业特点。

四、结语

在大数据时代, 数据已和一个国家的石油资源、矿产资源、其他自然资源同样重要, 成为世界各国新一轮竞争的领域之一。大数据时代是一个以数据为中心的时代, 数据分析的核心就是统计, 但当前我国非统计学专业统计学课程教学中还存在诸多与大数据时代不相适应的地方, 如缺乏大数据思维, 教材和教学内容更新不及时, 对计算机和统计软件的应用重视不够, 教学与实践脱节, 不注重与学生所学专业的结合等。因此传统的统计学教学模式已不能满足社会发展的需求, 统计学教师应针对当前高校非统计学专业统计学教学滞后于大数据时代发展需求的现状, 积极改革创新, 紧扣大数据时代背景的新需求, 在教学目标、教学内容、课程设计、教学方法等方面进行创新和改革, 结合学生专业特点及综合情况, 尤其是自身专业数据的特点及人才培养目标进行合理改革, 才能培养出顺应时代需求的具有丰富统计分析能力的优秀人才。

参考文献

[1]金超.浅议大数据时代的统计课程设置及教学改革[J].科技经济市场, 2015, (04) :234-235.

[2]孟生旺, 袁卫.大数据时代的统计教育[J].统计研究, 2015, (04) :3-7.

[3]郑伟.统计学教学模式改革的思考[J].科教导刊:上旬刊, 2014, (03) :99-138.

统计学对医学的贡献 篇5

抗生素是治疗所有细菌性疾病的最佳武器，但是在治疗肺结核时却遇到了点小麻烦。肺结核史称“白色瘟疫”，是一种很厉害的传染病。人类虽然早在1885年就分离出结核杆菌，但很长一段时间内医生们拿它毫无办法，病人只有寄希望于自己的免疫系统足够坚强。

最先被发现对肺结核有效的抗生素是链霉素。可是，和青霉素不同的是，使用链霉素的肺结核病人的病情经常会反复，医生们一直搞不懂到底是为什么。

揭开谜底的是一个名叫布拉德福德·希尔(Bradford Hill)的生物统计学家。此人出生于英国的一个医生世家，小时候立志要子承父业，却因第一次世界大战的缘故被迫加入空军。服役期间他得了肺结核，幸运的是他的免疫系统足够坚强，侥幸逃过一劫。不过他元气大伤，当医生的幻想破灭了，只好改行学习经济学，并因此而获得了大量的统计学知识。

希尔的恩师格林伍德是个非常聪明的学者，他认为现代医学必须运用统计学的方法才能保证治疗的准确性。要知道，当时的西方医学骨子里和中医一样，仍然属于“经验医学”，医生们更愿意相信自己多年临床积累的经验，而不是客观的科学实验。格林伍德则不然，他本人精通统计学，非常推崇1935年出版的一本名为《怎样设计科学实验》的教科书。这本书的作者运用统计学原理，提出了一整套设计科学实验的方法和原则。

1945年，格林伍德从伦敦卫生学校首席教授的职位上退休，他推荐希尔做为自己的接班人。就这样，一个没有受过科班训练的统计学家当上了医学院的教授。次年希尔被邀请加入了肺结核试验委员会，这个委员会的主要任务就是检验链霉素到底能不能治疗肺结核。

要知道，青霉素刚被用于临床时根本不会有人想到要去检验它的有效性，因为病人服药后几天内就见效，临床效果好得惊人。可是肺结核杆菌外表有一层厚厚的黏膜，链霉素不容易接触到它，因此病人往往需要连续注射几个月链霉素才能见效。即使如此，当时的英国医学界仍然认为没必要进行什么科学检验，只要多找几个病人，观察一下疗效就可以了。

做为一个外行，希尔不信邪，他坚持必须先进行一次科学试验来验证链霉素的有效性。正好当时英国刚刚从二战中走出来，国库空虚，买不起那么多链霉素大量供应给医院，专家们只好同意先进行一次小规模临床试验，并请希尔来设计试验方案。希尔找来108名患者充当“试验品”，其中54人服药，52人做为对照。但究竟谁服药谁对照，完全是随机选取的，就连主治医生也不知道谁是谁，这个方法是希尔对现代医学所做的最大的贡献，他认为医生的主观印象会影响试验的准确性，必须随机取样，并用统计学的方法对结果进行分析。

半年后，服药的病人中有28人病情明显好转，对照组却有14人死亡，显示链霉素确实有效。假如事情到此结束的话，希尔的贡献也许就不值一提了。可是，3年后，服药组有32人死亡，对照组则死了35人，两者几乎不存在统计意义上的差别。这一惊人的结果让医生们得出结论：链霉素确实有效，但是一段时间后细菌会产生抗药性。假如当初没采用希尔的建议，那么医生们决不会那么快就得出这个结论。

一旦找出原因，解决办法自然很快就想出来了，那就是在使用链霉素的同时。再让病人服用另一种药物。这个药很快就找到了，这就是“对-氨基水杨酸”(PAS)。这种药单独使用时疗效并不高，但医生们希望两种药结合使用能对付细菌的抗药性，理由很简单：假如病菌对每种药物的抗药性产生几率都是1％，那么同时产生两种抗药性的几率就是1/10000。试验结果验证了这一理论的正确性，链霉素+PAS的方法使结核病人的存活率上升到了80％。

后来又有几种新药被发现，医生们又按照希尔的方法进行了几次试验，证明3种药物合用的疗效比两种药物还要好很多。如果三种药物持续用上2年的话，结核病的治愈率几乎可以达到100％。人类终于宣布攻克了“白色瘟疫”。

希尔采用的这一方法叫做“随机对照试验”(Randomised Controlled Trial)，这种方法很快就成为医学研究领域的标准试验方法，目前所有已知的西药必须经过这种方法的检验才能上市。从此，西医从经验医学时期进入了实证医学的时代。

至此，希尔的故事还远未结束。1947年，英国医学研究委员会又给希尔布置了一个新的任务：找出肺癌和吸烟之间的关系。那一年英国的肺癌死亡率比25年前提高了15倍，这个数字引起了广泛的关注。大家都想找出其中的原因，有人说这是因为工业化造成的空气污染，还有人说这是由于新式柏油马路散发的有毒气体，只有少数医生怀疑是吸烟造成的。

众所周知，两次世界大战造就了大批吸烟者，据统计，英国当时有超过90％的成年男子都是香烟的瘾君子。正是因为吸烟人数实在太多，希尔犯了难。他不可能去统计得肺癌的人当中抽烟的有多少，不抽烟的有多少，因为他几乎找不到不吸烟的人。

怎么办呢?希尔想出了一个变通的办法。首先，他做了个合乎情理的假设：如果吸烟确实能引起肺癌，那么吸烟越多的人得肺癌的几率就越大。其次，他认为必须排除其它的致癌因素，比如空气污染，初次吸烟年龄，居住环境等等。换句话说，他必须找出一群人，其它方面都比较相似，只有吸烟的量不同。

1948年，他从伦敦的医院里找出了649个肺癌病人，以及同样数量的情况相似的其它病人。然后他雇佣了一批富有经验的调查人员，挨个询问病人的吸烟史，把结果做成了一个统计表。结果显示，肺癌病人中有99.7％的人吸烟，其它病人则有95.8％是瘾君子。这两个数字当然说明不了什么问题，可当他把病人按照吸烟数量的多少分成不同的组之后，情况发生了变化。有4.9％的肺癌病人每天吸50支烟以上，而只有2.0％的其它病人每天吸这么多烟。也就是说，吸烟越多的人患肺癌的几率就越大。

1950年，希尔把这个实验结果发表在《英国医学杂志》上，首次科学地证明了吸烟和肺癌的对应关系。但是这个结果相当微妙，不懂统计学的人很难理解其中的重大意义。为了进一步说明这个问题，希尔又设计了一个全新的实验。他给6万名英国医生发了封调查表，请求他们把自己的生活习惯和吸烟史详细记录下来寄还给他。之所以选择医生做为调查对象，是因为希尔相信医生们对自己生活状况的描述能力肯定比普通老百姓更精确，也更诚实。

有4万名医生寄回了调查表。希尔把他们按照吸烟数量进行了分类，并要求他们(或者他们的家属)及时汇报自己的健康状况。2年半后，有789名医生因病去世，其中只有36人死于肺癌。但是当他把医生们的吸烟量和发病率联系起来后，发现只有肺癌的死亡率和吸烟量有对应的关系，其余疾病都和吸烟量没有任何关联。比如，每天吸25克烟草的人的肺癌死亡率比每天吸1克烟草的人多2倍以上，而其它疾病的死亡率前者只比后者多20％。

1993年，大约有2万名当初接受调查的英国医生去世了，其中有883名医生死于肺癌。如果把他们的吸烟数量和肺癌发病率联系起来的话，就可以得出一个惊人的结论：每天吸25根烟以上的人得肺癌的几率比不吸烟的人多25倍!后来其它一些类似的研究也都得出了相似的结论。现在，吸烟和肺癌的关系已经是家喻户晓了，发达国家的烟民数量正在逐年下降，其肺癌的发病率也呈现出下降的趋势。那些因为戒烟而免于肺癌的人真应该感谢希尔当初所做的贡献。

希尔使用的第一种方法叫做“对照研究”(Case ControlStudy)，第二种方法叫做“定群研究”(Cohort Study)。这两种方法是目前群体医学研究领域最常用的两种生物统计学方法，我们所熟悉的大部分关于健康的忠告都应该经过这两个方法的验证才能被认为是科学的。

统计学 篇6

一、统计教学中面临的问题

1. 统计学课时少, 内容多

当今在我国管理类非统计专业的本科课程中, 统计学课程的课时并不多。在其教学中除了介绍统计学的基本理论, 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, 同时还增加了统计推断的内容, 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教学内容也丰富了, 同时适应了社会经济统计发展需要。要在有限的课时中 (一般安排一个学期17~19教学周, 每周2~3课时) 将这些内容结合案例讲解完, 让学生在有限的课时中理解和掌握这些内容是很难的, 更谈不上实际应用了。

2. 教材的实用性方面欠缺

统计学教材, 大部分编纂都是比较深奥的, 公式数据繁多, 学生把主要的精力投入到统计计算上, 使部分学生在平时的学习中花费大量的时间和精力去死记硬背公式和算法;而实践应用的案例相对较少, 尤其是能够将专业和方法相结合的案例就更少了。由于没有给出一些符合专业的案例, 不能激发学生的兴趣, 无法充分调动学生的学习积极性。教材编排的顺序上也存在一些问题。有的在论述统计调查方式的抽样调查时, 将后面抽样推断中的抽样组织方式与前面的分开讲述, 显得有些凌乱。

3. 教学方法及教学手段不合理

教师在教学中处于主导作用和地位, 一般采用课堂授课, 课后练习, 期末考试, 未能发挥学生的主体地位, 使其处于被动接受知识的状态, 考试则以基本概念、基本原理、统计推断方法的步骤及统计计算为主的闭卷考试的方式进行, 主要测试学生记忆力和运算能力, 忽视了对统计学知识实际应用。教学手段以板书为主, 实验主要采用电子计算器进行统计学计算, 速度较慢, 不能满足大型数据分析;而且运用计算器进行统计分析要求学生对统计学计算过程和数学算法的掌握的比较准确, 一旦计算过程中的某一步骤出现问题, 则整个结果错误, 使学生不能把注意力集中在统计方法的选择及分析结果评价等方面, 影响了学生的学习质量。

4. 统计学考核方式存在缺陷

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》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, 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, 教材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。

二、统计学课程教学改革措施

1. 统计教材的改革

教学使用的统计教材在内容往往具有相对滞后性和一定的抽象性。而实践是丰富多彩、灵活多样的。为了在有限的课堂教学时间里传达更多的信息, 把规定时空的教学扩展到无时空限制的交流, 提高教学质量和效果。统计学教材在编写时, 需要引用大量案例, 对学生进行实例功能的扩充。让学生对能力进行反复训练。因此, 编者不仅要精通统计的技术与理论方法, 同时在教材编写中要注意收集经济生活中的实例, 并根据各章节的内容选择适当的案例服务于教学, 并要掌握社会经济的相关知识, 否则不能讲透关于实际生活中的实际案例。统计书籍的编写, 需要结合学生所学专业来正确运用统计学的方法对社会现象进行分析, 教师的相关知识贮备量要足够多。

2. 教学方法及教学手段的改革

(1) 增加统计案例。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。统计案例教学是以学生为中心, 学生是教学的主体, 教师是组织者和引导者, 引导所有学生积极参与在讨论中, 各抒己见。学生与学生之间有一种信息的交流, 学生会积极思考, 相互启发、讨论, 他们会觉得这一学习过程很有趣, 会主动积极地参与到这一过程中, 对抽象的理论知识能有更直观、透彻的理解。

(2) 引入统计软件。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的基本思想、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, 是很难教授实际问题分析的。

(3) 注重实践操作能力。在学生的实习过程中, 应该适当增加统计方面的实习, 通过一次完整的统计调研活动, 可以进一步提高学生对统计方案的设计、统计问卷的设计、统计资料的搜集、统计数据整理、统计指标的设置、统计分析知识的巩固, 动手能力和创新能力也得以提高, 同时可以让学生把学过的专业知识更灵活的应用到实践中, 加深对所学知识的理解。通过对所搜集的数据进行分析与处理, 可以提高学生对统计实习课程的学习兴趣。只有将统计学结合实际进行应用, 才能使统计学获得强大的生命力。

3. 考核方式的改革

学生成绩一直以来是以期末考试成绩为主要考核方式。如今这一考核方式和高校学生的培养目标不相适应, 必须对此进行改革。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。二是考试模式不拘一格, 除了普遍采用的闭卷考试外, 在学习过程中提交的读书报告、上机操作、撰写调查报告等灵活多样考试形式。调查报告既体现学生的写作水平, 又能反映他们的统计知识综合应用能力水平, 让学生对调查工作亲身感受。计算操作, 要求学生会利用现代化信息工具开展统计调查、统计整理和统计分析, 统计图表的绘制, 统计软件的使用等。

4. 提高教师综合素质

教师在教学中起着主导作用, 教师的综合素质与统计学的教学质量直接相关。教师的专业知识、基础理论水平、知识结构、计算机应用水平、对统计软件的掌握程度及科研能力等直接影响统计学教学的质量。随着我国市场经济的不断发展, 统计的内容也不断的增多, 为此统计学课程的深度与难度也增加了, 这对统计学任课教师来说是一种严峻的挑战。作为统计学任课教师应加强学习, 不断提高自己的业务水平.拓宽知识面和进行知识的更新;提高计算机操作水平与软件应用的能力以及外语水平, 以应对这种挑战。同时, 国家教育主管部门和统计教育学会, 应加大对统计学教师的培训力度, 开设各种研讨班、培训班、学习班和教学研讨会, 为提高统计学教师的综合素质创造更多的机会与条件。

摘要：高等院校具有培养人才、发展科学、服务社会三大职能。培养社会急需的适用性人才是高校的主要职能, 统计学是一门实用性很强的学科, 统计学教学应根据社会需求和社会现状对教学内容和方式进行相应的调整, 以期进一步提高教学质量和教学效果。

关键词：统计学,教学改革,统计软件

参考文献

[1]马赞军.大学统计学教学模式探讨.统计教育.2006.3

[2]杨大成.统计教学方法当改.中国统计.2006.2

高职院校非统计专业统计学教学探讨 篇7

关键词：统计学,高职院校,教学改革

经济学家、教育家、人口学家、原北京大学马寅初校长曾说过:“学者不能离开统计而研究, 政治家不能离开统计而施政, 企业家不能离开统计而执业。统计学是一门系统的论述统计原理和方法的科学, 是一门关于数据的收集、整理、分析、解释和推断的科学。是各行业调查整理分析数据所必须使用的一种重要工具, 是一门应用性很强的学科。因此, 统计学被各高校很多专业设为必修课程。但从教学实践看, 统计学是难教和难学的课程, 学生学习该课程的兴趣远不如专业课程强, 学到的统计知识不能主动灵活地应用到后续专业课中, 并未达到开设这门课的目的和要求。

1统计学教学过程存在的主要问题

1.1没有先导课程的学习, 统计学变得难教和难学。统计学课程的先导课程包括概率论、数理统计等数学基础课和经济学、管理学等经管类基础课。而很多高职院校由于学制短, 根本没有办法开设上述基础课而是直接开设统计学这门课。由于学生没有数学和经济学的基础在实际教学过程中有一些统计数据的处理公式老师讲授起来比较困难, 要给学生花时间补充一些必要的数学知识, 学生学起来也比较困难。1.2统计学教学目的针对性差, 学生学习热情不高。非统计专业开设统计学的教学目的是培养学生的统计理念, 能够结合所学的专业知识将统计方法运用到相关领域, 并让学生掌握运用计算机进行一些简单数据处理和分析的基本技能。目前, 大多数高职院校在统计学课程教学中仍然以教材为主, 主要讲授统计理论, 统计实践的内容基本不涉及。教师比较注重概念的阐述、数理推导。而在课时有限的情况下, 理论性的内容讲多, 实际的案例、操作自然就无法得到深入的学习, 同时, 在实际教学中, 统计学的教师大都是来自公共课教学部, 教师通常不分专业, 统统使用一个版本的教学资料, 包括教材、教案、教法, 教师没有做到因专业施教。在此模式下, 学生或许学会了怎样计算平均指标、发展速度、物价指数等, 但对统计学的真正意义根本无从理解, 更别说统计实际应用能力的提升。大多数学生在完成考试之后, 头脑中除了几个名词术语之外, 很难有太多内容留存。统计学作为对数学基础要求比较高的学科, 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, 尤其在抽样推断、回归分析部分, 更要求学生具有较强的逻辑推理能力, 对其中的抽象理论和繁琐的计算, 学生学习起来也比较困难, 目前大部分统计学教学中缺乏对一些专业统计软件的介绍和学习, 这也导致学生在学习一些需要大量复杂计算统计学理论时产生畏难情绪。在统计学课程学习过程中, 大多数学生在模糊、似懂非懂的状态下学习课程, 往往不能正确地运用所学统计理论知识处理相关专业问题, 学习热情自然不高。

1.3学生自主学习能力差, 对老师依赖性高。大多数大学生没有及时改变高中形成的学习方法, 仍然对教师的依赖性较大, 被动听课、完成作业, 仅依靠教师讲授的单一途径获得课程信息, 学习方法单一, 自主学习的能力有限。

2改进的措施

2.1必要的数学知识的准备。因为很多高职院校的统计学都是在第一或者第二学期开设, 学生的数学基础还是停留在中学的水平上, 不能满足统计学教学的要求, 因此在课时量不变的前提下, 前十个学时学习统计学里面的必要的数学知识, 磨刀不误砍柴工, 有了必要的数学准备, 在备课的时候再精心准备一些实践性比较强的统计知识点进行讲解, 这样学生学起来会感觉比较简单, 老师教起来也就变得容易了。

2.2统计学教学内容应重实践淡理论。统计学是一门应用基础学科, 为许多学科提供定量分析的方法和工具, 必须用于分析现实的经济、管理问题才能体现其价值。因此统计教学内容应侧重于教会学生观察问题和分析问题的方法, 而不必注重统计理论的演绎过程, 应增加统计学应用领域和研究对象广泛性的介绍。并且在讲授统计学的内容的时候有意识地将统计方法的讲授和相关专业领域的内容相结合, 注重统计方法在相关专业领域的应用。

2.3引导学生改变学习方法, 培养学生的统计思维习惯。大学和高中在教学方法上有本质的区别, 高中是填鸭式加上训练而掌握知识点的, 而大学在传授知识的同时, 更多注重学习能力、思维习惯的培养, 教会学生在知识更新迅速的时代, 获取新知识的方法, 所谓“授人以鱼, 不如授人以渔”。因此, 授课时, 不仅要讲某个部分的内容, 还要讲知识体系, 教会学生将学过的知识点串起来形成知识的“网”, 做到游刃有余;要引导学生通过多种途径获取知识, 充分利用图书馆和网络资源, 关注经济新闻, 及时了解相关专业的发展趋势, 不断更新知识。并且培养学生们逐步学会自觉地用统计的眼光观察社会, 发现问题;用统计的方法分析问题、解决问题;真正建立起统计思维, 提高学生分析和解决问题的综合能力。

2.4增加软件的讲授课时。我们知道统计学是要整理调查得到的大量的数据, 这要用到统计软件。介绍常用统计软件的使用方法, 也是统计学教学中一个不可或缺的环节, 可以根据不同专业学生计算机运用能力及实验室条件, 讲授SAS、SPSS和EXCEL的运用方法。在课堂讲解的基础上, 安排学生6~7次上机时间进行实际操作、消化。

2.5考核方法的改进。很多高职院校的统计学这门课程的考核方法是平时作业 (满分100分) 的30%加上期末考试成绩 (满分100分) 的70%的和作为最后的考核成绩。应该改进这种以笔试为主的考核方式, 以提高学生综合能力的考核, 建议以笔试为主的期末考试成绩占总成绩50%;撰写分析报告可以锻炼学生的写作能力和综合分析的能力, 发挥学生的能动性和参与意识, 根据经济现象写的分析报告占总成绩的20%;平时作业可以反映学生的学习态度, 平时作业占总成绩的20%;反映学生的统计软件应用水平的考核占总成绩的10%。

3结束语

综上所述, 高职院校非统计专业的统计学教学应结合自身特点, 注重对学生统计习惯的培养, 注重对学生统计和实践结合能力的培养, 重视统计教学的改革, 以提高学生应用统计学的知识解决现实问题的能力。

参考文献

[1]刘太平, 许青.高职高专经管类非统计专业统计教学研究[J].南昌高专学报, 2006 (5) .

[2]曾五一, 肖红叶, 庞皓, 朱建平.经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新[J].统计研究, 2010 (2) .

[3]刘潭秋.经管专业学生定量分析能力培养的相关课程教学改革初探[J].文史博览 (理论) , 2011 (10) .

书写统计学符号须知 篇8

本刊已实行国家标准GB 3358-82《统计学名词及符号》的有关规定, 为此, 请作者书写统计学符号时注意以下规范: (1) 样本的算术平均数用英文小写undefined表示, 不用大写undefined, 也不用Mean或M (中位数仍用M) ; (2) 标准差用英文小写s, 不用SD; (3) 标准误用英文小写s, 不用SE‘seM’; (4) t检验用英文小写t; (5) F检验用英文大写F; (6) 卡方检验用希文小写χ2; (7) 相关系数用英文小写r; (8) 自由度用希文υ (钮) ; (9) 样本数用英文小写n; (10) 概率用英文大写P; (11) 以上符号undefined、s、s、t、F、χ2、r、υ、n、P均用斜体。

书写统计学符号须知 篇9

本刊已实行国家标准GB 3358-82《统计学名词及符号》的有关规定, 为此, 请作者书写统计学符号时注意以下规范: (1) 样本的算术平均数用英文小写undefined表示, 不用大写undefined, 也不用Mean或M (中位数仍用M) ; (2) 标准差用英文小写s, 不用SD; (3) 标准误用英文小写s, 不用SE‘seM’; (4) t检验用英文小写t; (5) F检验用英文大写F; (6) 卡方检验用希文小写χ2; (7) 相关系数用英文小写r; (8) 自由度用希文υ (钮) ; (9) 样本数用英文小写n; (10) 概率用英文大写P; (11) 以上符号undefined、s、s、t、F、χ2、r、υ、n、P均用斜体。

统计学 篇10

【关键词】统计学原理；教学模式；探讨

统计学在学术研究、公司决策、国家制定方针政策、社会生活的各个方面等都发挥着重要作用，其有独立而完备的理论体系。它以数学作为基本工具，比数学更有实际用途，可以对生活中大量无序的数据进行分析，找出规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。如何解决非统计专业学生学习《统计学原理》课程的难点问题，本文通过分析实际教学中存在的一些问题，提出实用、灵活的课程教学模式。

一、非统计专业《统计学原理》教学中存在的问题

（1）学生的意识问题。学习《统计学原理》之前，学生心目中都会感觉统计学是一门枯燥、复杂的学科，而且和中学时的数学水平以及从未涉及的高等数学密切相关，让学生对这门学科存在异乎寻常的恐惧。（2）教师的问题。一是按部就班的按照学期初的授课计划讲授，不顾及学生的学习效果，只注重完成授课计划；二是针对不同非统计专业的学生着重应当掌握的内容、方法不清晰，授课过程中缺乏对应专业的着重点。只讲求量的积累，不追求质的要求。（3）教学内容问题。教学内容主要通过教材体现，教材的内容中涉及具体方法时的事例，还仅局限于很小的范围，不能够扩展到更大的社会经济范围。教材应向实用性方向完善，在名称上可以叫做《统计实用技术》，其内容及结构体系以经济统计学为主线，融入Excel的应用技术。非统计专业的《统计学原理》课程，一般是作为专业拓展课程来开设的，周课时为4学时，总课时一般在52～68课时之间。致使学时少，内容多的矛盾亦越来越突出。教学内容偏重于理论知识的传授，轻视实践技能的训练。这个问题在本科院校仍然存在，高职高专院校有所改变，但是还不够彻底。（4）教学方法问题。灌输式教学方式不利于提高学生的学习积极性。教师是主讲者，学生是被动的接受者，不能激发学生的学习热情，不利于培养学生的创新思维和能力。（5）教学效果问题。大多数院校的统计学原理考核方式仍然以答卷为主，许多学生没有转变固有的学习、思维方式，习惯于死记硬背公式、概念，应付考试，很容易造成高分低能的现象，无法真正反映学生对统计方法掌握的程度和具体应用的能力。

二、非统计专业统计学原理课程实用的教学模式

（1）在课程学习的第一节课，消除学生数学不好就学不好统计的顾虑。刚开始学习《统计学原理》接触的主要是一些统计学的基础术语，所以这时应当采用的教学模式是：强化记忆。这是学习后面内容的基础。所谓的强化记忆，是从最开始的机械记忆——理解记忆——训练有关题目加强记忆——反复记忆——牢固记忆，达到最终的完全记忆，也就是强化记忆。（2）基础概况内容之后的学习，采用学生参与实际工作内容做为一种主要的教学模式，不再过于强调教师的教，而是强调学生的操作技能提高。比如，统计调查。在这个内容学习之初，由教师简要介绍调查方案设计的有关知识点，给出思路，给出任务。需要学生按照程序来完成这个学习任务，由学生动手操作，进行调查问卷的设计，并真正到调查对象中去完成，整个学期的学习以这份调查为主线，接下来进行统计整理、统计分析、统计报表、统计图、统计预测等一系列学习任务，并且将计算机的技术融入其中。这样能够锻炼学生系统设计统计调查方案，而且也调动了学生学习统计学的兴趣和积极性，同时提高学生的语言表达能力、独立工作能力、社会交往能力。（3）在统计整理、统计分析等内容学习时采用先简要介绍主要内容，然后结合学生完成统计调查搜集的第一手材料，给出任务的教学模式来完成学习。以任务为基础的教学模式与传统教学模式有很大不同，强调以学生的主动学习为主，而不是以教师的讲授为主。通过强调学生的主动操作，学生通过相互讨论、相互协作，共同解决问题，以培养学生求知的欲望和科学的思维方式，进而取得较好的学习成效。（4）统计预测内容的学习采用突破书本范围，结合实际案例讨论的方法，理论联系实际，理论联系其他专业课程内容，解决实际预测问题的教学模式。能够使枯燥的统计学知识变得更加有吸引力。（5）考核的方式改为上机完成或者一个学期实际系统完成一项调查、整理、分析任务，并最终提供一系列相关资料作为佐证材料。并将平时讨论、工作的态度，纪律，与小组成员的协作能力综合评价，给出这门课程的成绩。

三、多种教学模式运用过程中需要解决和注意的问题

（1）强化记忆的过程，不仅利用课堂时间，还要充分利用学生的课余时间，训练记忆这个环节可以在课后思考题的完成过程中进行。（2）统计调查实际操作时，应当规定完成的时间，避免影响之后的学习内容。这就需要教师与教务部门联系，安排集中的两天到三天的时间完成从设计调查方案到完成调查资料搜集的全部内容。（3）强化记忆、实际操作、案例讨论等教学模式进行时，都应当对学生分组。一方面可以提高工作效率，另一方面，可以培养学生团队协作的能力。任务完成过程中，强调学生为主，教师适当引导，对关键问题及时提示，指导学生思考。教师应掌握学生的进展情况，要适当设置疑问，让学生的思路紧跟老师的思路。学生带着问题思考并参考教材，极大地调动学生学习的积极性，明显提高了教学效果。（4）在统计整理、统计分析内容的学习时，应当将Excel的功能融入其中，而不是在一个主线内容完成之后，再单独学习计算机技术。这样就需要与实习基地协调，保证学习任务的顺利完成。（5）实际工作中很多工作内容都与统计表、统计图、EXCEL的应用有密切关系，作为非统计专业学生的学习不一定有很高深的统计理论知识，但是必须要学会和生活、工作、其他专业课程密切相关的统计技能。也就是学习的内容不在于多，而在于精炼。（6）合理制订教学计划，整合教学内容。任课教师在教学之前，要对教学内容和时间进行合理规划和设计。在课堂上主要是完成理论的学习及少量的讨论，有关调查方案的设计、组织实施、撰写调查报告等工作主要靠课余时间来完成，课堂教学与课余调查进度要衔接。為了保证在有限的时间内，提高理论学习与实践训练效果，可以对教学内容进行适当调整，打破各章节的限制，将相关知识点结合起来进行系统性和整体性安排，充分考虑实用性、技术性和可操作性，保障实践教学的顺利开展。（7）教师要不断提高自身的实践教学能力。由于实践教学需要教师对各个环节进行指导、检查、考核等，因此，对教师的业务水平、教学能力和知识层面提出了更高的要求。要求教师精通各种理论和方法，并及时了解本学科及相关学科的最新进展，把最先进的知识传授给学生；要求教师具备使用多媒体和统计软件的能力，真正把计算机作为备课、授课、组织教学活动的工具；要求教师经常深入实际，积极参加社会实践活动，不断提高分析问题和解决问题的能力。教师在深入实践教学的同时也提高了自身的业务素质和能力，只有教师的综合素质和实践能力提高了，才能达到将学生培养成为应用型人才的目标。

统计学更加地贴近实际，在学习中必须紧密联系现实意义，在统计之后，必须理解分析出来的数据所具有的实际经济意义，这样就完成了整个统计的过程。学生在统计学原理课程完成之后，在未来的学习或工作中，能够运用统计学的知识，提高学习、工作的效率及水平，让学生都能够成为一个更加符合社会需求的人才。

参 考 文 献

[1]张晓庆.统计教学中强化学生实践能力的探索[J].黑龙江高教研究.2009（10）

[2]于新匣.统计学原理》教学思路与模式改革的探讨[J].教育与现代化.2009（3）