時間：2023-05-30 10:55:00
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇統計學原理，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
哲學是關于世界觀和方法論的學說，研究自然、社會和思維的最一般的規律，在人們認識世界和改造世界的過程中發揮了重要的作用［1］。哲學在發展過程中，不僅在自身領域的研究中取得了重大進展，而且推動了其他的一些學科的誕生，如天文學、數學、教育學、美學等。統計學也當然可以歸于哲學的發展框架下。因此，可以從某種程度上來講，哲學可稱為“萬學之母”，抑或“元科學”。
統計學作為一門研究客體特征和規律的方法論學科，有很強的數學基礎做支撐。它不但可以作為一門基礎學科創造和發展理論，完善學科結構，而且可以作為一種應用型很強的學科，為人們認識世界和改造世界，進行量化研究提供強有力的工具手段。掌握好統計學，對進行科學研究，尤其是量化的科學研究必將大有裨益。然而正是由于其要求較強的數學基礎，因此對于缺乏數學訓練的人，尤其是文科學生來說，對統計學的掌握就可能成為一件比較讓人頭疼的事情，有的甚至是“談‘統計’色變”。即使不從理論研究的深度來學習，哪怕只是在統計學的應用層面上來掌握，強調實用性，也需要費些心思，再加上沒有適當的方法，就可能更加懊惱了。但是，由于哲學對統計學起指導作用，為統計科學研究和統計工作提供一般指導原則和思維方法，因此如果能將哲學中的一些方法論知識運用到統計學習中，可能會起到事半功倍的效果。
二、哲學思想的運用
哲學的眾多原理和方法論都可以作為統計學習的有力指導，本文選擇三方面加以闡釋。
1.“從一到多”的思想，也可以稱為“從簡單到復雜”的思想。事物的狀態有繁有簡，有的表現在量的層面上，有的則表現在質的層面上。單從量的層面上來講，就可以看到從1個、2個到3個乃至多個的變化。比如，線性回歸中，從最初的回歸模型中只包含一個自變量的最簡單模型到后來的回歸模型中包含2個甚至更多個自變量的情況，是一種從自變量的角度來觀察模型由簡單到繁瑣的過程［2］。再比如，從t檢驗到方差分析的變化。t檢驗可以有三種情況，即單樣本t檢驗，獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗（后兩者均可以檢驗兩個總體的均值是否有差異，只是在具體的操作過程中有些差別）。但是對于三個及以上的均值是否存在顯著差異的檢驗，t檢驗則顯得力不從心了（多次兩兩比較可能增大一類錯誤的概率），而方差分析則會很好地解決這一問題，因為其不僅可以處理獨立樣本的問題，還可以處理重復測量的問題，在很大程度上彌補了t檢驗的不足［3］。不難看出，從t檢驗到方差分析，又是一個針對平均數個數從簡單到繁瑣的過程。回顧上面的例子，可以對這一形式的統計方法有一個比較性的認識。首先，它們都是從一個向多個的變化過程。“多”個的發展是以“一”個的發展為前提的，換句話說，多個變量的模型要想發展，必須滿足一個變量的單個模型發展所需要的假設條件。比如，多元回歸要想進行就必須滿足一元回歸所要求的一系列條件（如正態性、連續性和方差齊性）。而方差分析若要進行也必須滿足獨立t檢驗所需要的條件（方差齊性）。如果不能滿足，那么即使統計方法再先進，其科學性差的結果也是不容置疑的。其次，還要看到“多”與“一”的不同。這表現在：一方面，從前提假設方面來講，“多”除了要滿足“一”所需要的基本前提條件外，還有自己的額外要求。比如，多元回歸中的多重共線性檢驗、多元正態分布及方差分析中的協方差分析。另一方面，從功能上講，“多”的功能與“一”的功能既存在一致性，又存在區別，比如一元回歸所能解決的問題運用多元回歸也能解決，但是一個含有兩個自變量的二元回歸的功能卻不能由分別以每個自變量作一次回歸的兩個簡單回歸的功能之和。對于方差分析，如前所述，亦不能分別進行多次兩兩比較的t檢驗來完成。了解這一思想后，在處理類似的情況時，便可以通過比較分清異同之處，查找前提條件，選用適當的方法。
2.“整體與部分的關系”的思想。整體是由部分組成的，整體是部分的整體，離開部分，整體即不會存在；部分是整體的部分，離開整體談部分，部分也會喪失其原來的意義。這一思想要求我們要正確處理好整體與部分之間的關系。由于統計研究中經常會涉及處理多個變量的數據的情況，多變量及多層關系的情況，或是為了更好地分析事物之間的關系，通過假設將多個數據變為一個（如利用平均數來代表整組數據的信息），將幾個變量合并為一個（如某一概念的結構分為了幾個維度），將多個相互復雜的關系合并為一個（如結構方程及利用多元線性模型處理嵌套關系）。這就會使某些變量為了滿足統計分析的需要而臨時組成一個小的整體。比如，多層線性模型中，就會出現一個由不同層次的回歸模型而組成的層次結構，每一層的回歸模型均可看做是這一多層模型中的一部分，而且是必不可少的一部分；而由多個層次的單個模型所組成的模型又很好地囊括了每一個層次的部分［4］。然而，各個部分所組成的整體可能有各個部分單獨所不具有的功能，亦即整體的功能并不是各個部分的簡單相加。比如，多層線性模型中就存在每個單層的回歸模型所不具有的擬合特性，能夠充分發揮其模型的整體擬合優度來實現對各個層次的信息的最大限度的完美組合，而作為部分的每個層次的單一回歸模型，則只能依據下一層的回歸結果來考慮本層次的信息，并在一定程度上為更上一層的分析提供一定的信息基礎。但就單一層次來講，雖然可能會與相鄰層次發生關系，但是絕對不可能夠表現出所有層次的整體效果，即使是在層級次數很少的情況下。此外，對于模型的好壞程度的檢驗也是如此［5］。對于整個模型的評價，既要有整個模型的擬合優度的指標，又要求其所組成的各個部分均達到顯著性水平；而對于各個部分的考察，則更多地只考察其自身的顯著性即可。這一點除了多層線性模型，在結構方程處理一般概念結構時也有所體現。一般認為，如果想要證明所建構的概念（如自尊）的結構效度比較好的話，除了要使整體的結構方程的各項指標（如NFI，GFI）符合要求外，還要保證模型（概念）的各個維度也都要符合要求，甚至于對于每一層的各個項目的各項測量學指標（四度）也要符合通行的標準，因為一旦一個不符合要求的題項進入模型之中，將直接影響到維度的各項指標的要求，進而影響整個模型。而當僅僅對某一個維度或題項進行考察時，一般只對于其自身的數據所包含的信息進行分析，很少涉及其他的部分。
整體與部分的思想要求我們在處理涉及模型的統計分析時，一要分清整體界限，認清整體的模型到底是什么；二要通過理論分析和數據驗證，認清整體模型相對于各個部分模型的獨特之處，即整體的優越性，通過模型的擬合最大限度地利用數據所蘊含的統計信息。此外，還不應忽視的一點是，對模型的整體檢驗，既要有對模型的整體的檢驗，又要包含對局部的評估，將兩者綜合考慮，通過比較選擇出最適合的模型。
形式邏輯的研究表明［6］，類屬關系和整體與部分的關系是不同的。類屬關系中的屬相具有類項所具有的全部功能，而各類的功能則沒有其屬的很多功能。而整體與部分關系中的部分則不可能具有整體的全部功能，但是部分所組成的整體則具有各個部分所不具有的功能。比如，在前面談到的回歸中，一元回歸與多元回歸都歸屬于“回歸分析”這一類，當然無論一元回歸還是多元回歸都具有探索自變量與因變量的因果關系的傾向性這一回歸分析的特性，但是如果因為一元回歸和多元回歸乃至于其他的回歸類型歸屬了回歸分析這一類從而就使回歸分析增加了很多的其他功能（如真正確定因果關系），這顯然是不合適的。另一方面，由各個維度所組成的結構方程會有比各個部分更加優越的功能，但各個部分卻不能夠擁有這些功能（因為其分析只是基于自身數據）。弄清楚了這一點，就能夠很好地區分開類屬關系和整體與部分的關系，也就不至于遇到多個變量的統計分析時不知道該以何種方法論來進行指導。這樣，無論是對于統計的技術分析，還是基于研究假設對技術理論的解說，都是使人受益匪淺的。
3.具體問題具體分析的方法論。統計學作為一門學科，其必有自己的知識體系。心理統計學也必然是如此。所謂的知識體系，通俗來講，就是知識組成的方式與結構，或稱“知識樹”。知識體系的把握對于學好一門課程來說至關重要。當前國內外有關統計方法的書目中對統計知識體系的呈現不盡相同。
有按照“從事物屬性上的排他性”來安排的，比如，講到平均數的檢驗時，就把三種平均數（單樣本、兩樣本獨立和相關）的檢驗全部呈現出來，依次講完。也有按照東方思維方式的“功能性分類”來展現，比如當講到方差分析時，最先側重講一元（oneway）方差分析，之后是更復雜的兩個自變量的方差分析，之后進入“析因設計”（factorialdesign）的方差分析，從此采用多變量方差分析（MANOVA），以考察交互作用為首要任務［7］，而不是一氣呵成地把各種多變量的方差分析全部講完。誠然，每種體系具有各自的特點，不同書目有不一樣的體系，甚至于對于同一本書不同章節的知識可能適合于不同的知識體系。因此，要針對不同的內容采用不同的呈現方式來構建各具特色的知識體系。
【關鍵詞】統計學原理；比較法；案例教學法
【中圖分類號】G642【文獻標識碼】A
【基金項目】1.河池學院碩士專業學位建設基金課題（2015YTB005）；2.河池學院課程教學模式改革項目（2015KTJY11）；
3.廣西高校中青年教師基礎能力提升項目（KY2016LX279）
引言
比較法教學[1]是指在教學過程中，利用教學內容的相互聯系和區別，促使學生掌握和鞏固所學內容，從而達到教學目標的一種邏輯思維方法.正如著名教育家烏申斯基所說的那樣：“比較是一切理解和思維的基礎，我們正是通過比較來了解世界上的一切的.”適當地運用比較法，可使學生觸類旁通、溫故知新.因此，對于概念較多、理論性較強的課程，比較法教學是必不可少的.
案例教學法[2]是指按照一定的教學目的，在教師的指導下，通過對案例的研究、思考、剖析和辯論，并就問題做出判決的一種模擬性的教學活動.正如著名教育家葉圣陶所說的那樣：“教材無非是個例子.”巧妙地運用案例教學法，可使學生達到主動參與、事半功倍的效果.因此，對于內容晦澀難懂、易感枯燥乏味又應用性較強的課程，應采用案例教學法.
《統計學原理》是統計學專業的一門專業基礎課程，其對學生統計意識的形成和后續課程的掌握都有較大的影響.它應用性廣、理論性強、內容晦澀難懂，常讓學生無從下手，甚至產生厭學心理.可為了提高考試通過率，在現行的統計學原理教學中，教師和學生往往采用死記硬背的方式，這無疑不利于學生的發展.為此，我們結合該課程的特點及培養目標，將比較法和案例教學法應用于統計學原理的教學過程中.
一、統計學原理比較法
統計學原理的比較法教學，是指教師在統計學原理課程的教學過程中，根據教學內容的共同點和不同點，讓學生由此及彼、溫故知新，從而加深對統計學概念、原理的理解和邏輯思維能力的培養.
通過比較法，可使學生溫故.例如，在學習完相對指標時，讓學生將所學的結構相對指標、比例相對指標、比較相對指標、動態相對指標、強度相對指標及計劃完成程度相對指標這六種相對指標進行比較，加深學生對知識框架的掌握和所學內容的理解，從而達到溫故的目的.
通過比較法，可使學生知新.例如，在學習環比發展速度時，可將環比發展速度與逐期增長量進行比較.通過比較，可使學生發現這兩個概念的相同點是均涉及報告期水平和前一期水平，不同的點是前者是進行除法運算，后者則是減法運算，從而體會新舊概念的內在聯系，達到知新的目的.
二、統計學原理案例教學法
統計學原理的案例教學法，是指教師在統計學原理課程的教學過程中，通過引入一定的實際案例，并加以研究、思考、剖析和辯論，進而加深學生對統計學概念的理解、增強學生學習的主動性和積極性及處理問題的能力.
通過案例教學法，可加深學生對基本概念與基本原理的理解.例如，在學體、總體單位和標志、指標這兩組概念時，可通過列舉學生熟悉的情境，將生硬的概念轉化為形象的生活情境，從而達到理解基本概念與原理的目的.
通過案例教學法，可增強學生學習的興趣，培養其解決問題的能力.例如，在學習統計調查問卷時，可通過讓學生自己設計、實施問卷的方式來增強學生的興趣；又如，在學習相關和回歸分析時，可指導學生運用一些常用的統計軟件，如Excel、SPSS等，來解決一些實際問題，從而培養其解決問題的能力.
三、比較法和案例教學法的教學實例
在本節，我們引入文獻[3]中的例子，介紹比較法和案例教學法在統計學原理教學過程中的應用.
數據：2005年全國各省市城鎮居民人均可支配收入和人均支出情況，資料來源：《中國統計年鑒――2006》.
問題：（1）試分析城鎮居民人均可支配收入與人均支出之間的相關關系；
（2）試建立一元線性回歸方程，并解釋參數的經濟意義.
分析首先運用比較法，讓學生比較函數關系和相關關系的區別，以明確問題的處理方向.然后運用案例教學法，讓學生運用SPSS軟件親自錄入數據、處理數據、分析結果，以達到最終目標.
解答（1）根據經濟學理論，人均可支配收入與人均支出之間是有相關關系的，且人均可支配收入為自變量，人均支出為因變量.
將數據輸入SPSS中，通過選擇“圖形舊對話框散點/點狀簡單分布”來繪制簡單散點圖，所得圖形如下：
人均支出與人均可支配收入散點圖
從圖可以看出，居民的人均支出與人均可支配收入之間呈現正線性相關關系.
（2）在SPSS中，通過選擇“分析回歸線性”，進入線性回歸操作界面.然后將
人均支出選入“因變量”框，而人均可支配收入選入“自變量”框.有關結果如下：
由表1和表2可知，相關系數R=0.978，兩變量呈現高度相關，且人均可支配收入對人均支出產生了顯著影響，故可建立一元線性回歸方程.
由表3可得到一元線性回歸方程為：
y^=346.046+0.728x.
該方程表明，人均可支配收入每增加1元，人均支出將平均支出0.728元.當人均可支配收入為0元時，人均支出為346.046元，于是從經濟學的角度，可認為2005年全國城鎮居民平均的最低生活保障線是346.046元.
結束語
《統計學原理》是一門理論性和應用性均較強的課程，本文結合該課程的特點及培養目標，探討了《統計學原理》教學過程中的比較法和案例教學法，以進一步推進該課程的教學方式，讓學生能由此及彼、溫故知新、掌握對概念原理的理解的同時，增強學生學習的主動性、提高對其邏輯思維能力和處理問題能力的培養.綜上，教師在《統計學原理》的教學過程中，應結合該課程的特點及培養目標，巧妙地運用比較法和案例教學法進行教學.
【參考文獻】
[1]王群，王振林.“比較法”在《統計學原理》中的初探[J].科技資訊，2007（04）：122.
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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關鍵詞：生物統計；教學實踐；立體化
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2013）18-0231-03
一、引言
“生物統計學”是把數學的語言引入生命科學研究領域，將所研究的問題抽象為數學問題的過程，用數理統計的原理和方法來分析和解釋生物界各種現象和試驗調查資料，是應用統計學的一個分支。生物學研究實踐證明，只有正確應用生物統計學的原理和分析方法對生物學試驗進行合理設計，對數據資料進行客觀分析，才能得出科學的結論[1]。目前，從數量角度研究生命科學現象已經為大多數生物學研究者所認知，“生物統計學”為生物學的研究和探索提供了重要的方法和工具。
近年來，全國各高校生物學專業普遍加強了“生物統計學”的教學工作，使學生學習試驗設計和數據收集與整理的方法，正確應用統計學原理分析和解釋數據資料，為進一步學好專業課程奠定了堅實的基礎。
二、生物統計學課程的特點
1.以數學知識為基礎。“生物統計學”是在研究生物現象的過程中，與數學的發展相伴隨逐漸發展而來的。它把生命科學中的某些具體問題抽象為數學問題，以數學概率論和數理統計為理論基礎[1]，這其中就必然會涉及到排列、組合、積分、導數等數學知識。例如，大數定律是用樣本統計數推斷估計總體參數的基礎，需要掌握概率論的相關知識；在推導直線回歸方程時，回歸系數和回歸截距的計算，是建立在最小二乘法的基礎上，需要用到導數的計算；正態分布中變量的概率計算，需要了解積分的性質[1]。盡管在“生物統計學”課程學習之前，學生已經學習了“高等數學”的相關知識，但多數學生的數學基礎知識仍相對薄弱，由此對學習該門課程產生畏懼心理。加上很多學生沒有理解生物統計學的內涵，主觀上認為該門課程就是學習數學知識的，進而導致厭學情緒。
2.概念術語多。“生物統計學”不同于生物學專業的其他課程，在學習過程中涉及很多概念術語，并且這些概念術語常成對出現[1]。例如，總體和樣本、變量與常數、參數與統計數、效應與互作、準確性與精確性、頻率與概率、標準差與標準誤、因素與水平、相關與回歸、雙尾檢驗與單尾檢驗、棄真錯誤與納偽錯誤、假設檢驗與區間估計等。如果不理解這些概念術語的含義，生搬硬套，在應用時就會出錯，得出錯誤的結果。
3.計算公式多。“生物統計學”是應用統計學方法，分析和解釋生命科學研究中數據資料數量上的變化，進而做出符合科學實際的推斷。在學習過程中，必須要用到大量的計算公式[1，2]。如反映變異性的指標有標準差和標準誤，二者的含義不同，計算公式也不同。在正態分布中，為了計算服從正態分布的變量的取值概率，通常要對變量進行標準化處理，在學習了變量標準化公式之后，接下來在應用時還需要用到平均數的標準化、平均數差數的標準化、頻率的標準化、頻率差數的標準化、成對數據差數平均數的標準化等公式。在直線相關與回歸分析中，需要掌握相關系數、回歸系數、回歸截距等計算公式。盡管目前有很多統計軟件可以直接對一些統計量進行計算，但學生們必須掌握和理解相關統計量計算的原理和具體內涵才能正確地應用這些統計軟件。
4.課程內容連貫性較強。“生物統計學”的課程內容是承上啟下、前后連貫的[1，2]。例如，概率分布是學習統計推斷的基礎，平均數的假設檢驗和區間估計是相互聯系的，單因素數據資料方差分析的原理和方法是對多因素數據資料進行方差分析的基礎[1]。如果學生沒有掌握某一章節的內容，很可能導致后面的許多內容聽不懂、難理解，陷入越聽越聽不懂的惡性循環。
三、教學內容的實踐與探索
針對“生物統計學”課程的特點和現狀，近年來，我們在教學過程中，圍繞教學內容、教學方法、課程建設、考核方式等多方面進行了實踐和探索，取得了較為理想的效果。
1.合理編排教學內容，提高教學效率。我校本科教學計劃調整后，“生物統計學”課程安排在第三學期，周學時為2，共36學時。學生在之前已學習了“高等數學”等公共課程，“植物學”、“動物學”等專業基礎課程，與本學期同時學習的還有“生物化學”。為適應生命科學的發展和對生物學人才的培養，我們按照“強化基礎、突出重點、注重應用、通俗易懂”的原則合理設計安排教學內容[1]。在課堂講授時，我們盡可能把抽象的統計學原理與生命科學的前沿或學生們感興趣的事例進行結合，并引導學生從專業知識的角度對統計分析的結果做出科學的判斷和合理的解釋，這樣一方面使學生感受到生物統計學與生命科學的各專業都是緊密聯系的，另一方面學到的統計分析方法和試驗設計原則也可以指導學生后續專業課程的學習。
作為應用性極強的課程，我們在課堂授課時一般不過多討論數學原理，而主要偏重于統計原理的介紹和具體分析方法的應用。在有限的課堂教學時數內，對涉及到的數理統計知識多是“拿來主義”，對于一些公式，通常只進行概念上的介紹和公式上的簡單推導，對有些較復雜的統計公式則只給出公式，并不要求學生掌握具體的推算過程，其目的是讓學生對統計學原理和統計分析方法有較全面的了解。在章節內容上，根據具體情況進行適當刪減，做到重點突出、主次分明。比如講授方差分析一章時，以單因素數據資料的分析為例，重點介紹方差分析的基本原理、數學模型和分析步驟，對于二因素數據資料的分析則啟發學生根據其基本原理和數學模型進行推理，多因素數據資料的方差分析則只介紹基本原理，其目的是培養學生對所學理論知識的應用能力，實現以素質教育為基礎，以能力培養為本位的教學理念。
2.靈活運用多種教學方法。在教學過程中，我們根據教學內容，采用多種教學方法并重，對學生“授之以漁”而不是“授之以魚”[3]，充分調動學生學習的積極性和主動性，使教學相融。
問題導入法。在課堂講授時，我們注重問題的創設。提供氛圍，啟發學生發現問題并思考如何解決問題[4]，使學生成為學習的主人，教師則成為學生的協作者。例如，在方差分析一章講述時，以單因素數據資料為例[1]，讓學生思考如何進行多組平均數之間的比較。有的學生會提出，可以采用之前學習過的兩個樣本平均數假設檢驗的分析方法對多組數據進行兩兩的比較，而這又引發了一些新的問題。如何解決這些問題呢？這時，我們引導啟發學生將所有的數據資料作為一個整體來考慮，將數據的總變異按照其變異來源剖分成處理引發的變異（組間變異）和試驗誤差引發的變異（組內變異），并利用反映變異特性的方差這一統計量來表示組間變異和組內變異的大小，進而采用檢驗對其二者的差異進行顯著性檢驗，由此和學生共同推導出方差分析的基本思想和分析步驟。這樣，既讓學生理解了方差分析的原理和應用，也培養了學生分析問題和解決問題的能力。
對比法。“生物統計學”中有很多概念都是成對出現的，其相應的公式也有著許多形式上的共同點，這就為我們進行對比法講解提供了很好的素材。例如標準差與標準誤、直線回歸系數與直線相關系數、樣本平均數假設檢驗的檢驗及檢驗等[1]。對比法講授，既可以幫助學生記憶公式，也便于學生更好地理解公式的含義和具體應用，做到舉一反三。
演繹法。“生物統計學”中有很多公式是前后聯系的，存在公式的變形，運用演繹法教學可以讓學生更好地理解公式的來源和內涵。例如變量的標準化公式，對于服從正態分布的變量進行標準化轉換的公式（u=■）是核心，在理解這個公式含義的基礎上，對于各統計數（平均數、平均數差數、頻率、頻率差數、成對數據差數等）進行標準化轉換的公式自然也就推導出來了，從而避免了對這些公式的死記硬背。
板書與多媒體課件并行。隨著電子技術、計算機技術和網絡技術的發展，在教學實踐中多采用多媒體課件進行授課。多體媒體課件集文字、公式編輯、圖形、色彩、動畫于一體，既可以插入圖片和例證，也可以實現公式推導的逐步展現，圖文并茂，色彩豐富，省去了板書所占的時間，可以在有限的課堂教學時間內增加教學內容，增強師生之間的互動[4]。同時，傳統的板書不能完全放棄，在講授過程中，適時穿插板書內容，可以幫助學生更好地聯系已學知識。因此，在教學過程中，我們以多媒體教學為主，板書為輔，注重將這兩種教學方法進行有機的結合。
3.加強實驗教學，注重理論與實踐的結合。“生物統計學”是一門應用學科。我們在理論教學的同時，安排了18個學時的實驗課，主要目的是讓學生將課堂理論知識加以應用并學會常用統計學軟件的使用。生物統計學實驗課在生命科學學院信息學實驗室利用電子教室系統進行，教師在主控機上邊講解邊操作，學生可以在自己的計算機上觀察到具體的執行過程，之后可以自己進行相應的操作，然后以電子文檔的形式提交實驗課作業。通過實驗課教學，一方面使理論知識密切聯系實踐，真正提高了學生的應用能力；另一方面增強了學生的興趣，在實驗課中學生不僅鞏固了統計分析知識，而且利用計算機來分析數據也為相關專業課實驗數據的分析奠定了基礎。在運用計算機統計軟件進行數據分析時，學生們也深刻意識到，盡管統計學軟件功能強大，但必須對相關的統計學知識有一定的認知和理解，才能更好地使用這些軟件，由此也進一步激發了學生課堂學習的動力。
4.課程資源的立體化建設。在教學過程中，我們注重加強課程資源的立體化建設。以教材為中心，我們編寫了與科學出版社《生物統計學》（第四版）配套的《生物統計學學習指導》，對每一章的內容都配套了目的要求、內容提要、難點評析、例題解析、習題解答和自我測驗[5]，以供學生在課下進行學習和知識的擴充。同時，“生物統計學”是河南師范大學校級網絡課程，學生可以通過瀏覽網頁進行課程內容學習。在網絡課程中，每章均示出了重點、難點，便于學生自學或復習掌握；同時，網絡課程中豐富生動的圖表資料及實例分析也有助于學生對知識點的理解。
5.考核采用筆試和實驗相結合。“生物統計學”的考核成績由期終閉卷筆試成績（占總成績的80%）和實驗課成績（占總成績的20%）兩部分組成。其中，閉卷考試內容偏重實用性、基礎性，避開需死記硬背、理論性強而無實際用途的題目和偏題怪題，并且盡量減少需要進行計算的工作量，目的是考核學生對已學內容的掌握和應用。實驗課則重點考查學生知識應用和解決實際問題的能力。這種考核方式，一方面激發了學生學習的積極性與主動性，擺脫了學生死記硬背的單純應試模式，另一方面也強調了學生解決實際問題的能力，有助于提高學生綜合運用知識的能力。
四、小結
“生物統計學”是一門理論性和實用性都很強的學科，是現代生物學研究不可缺少的工具。在教學過程中，我們注重培養學生樹立統計學觀念，掌握如何運用統計學原理科學設計試驗，正確應用統計分析方法分析數據資料，培養學生統計學推理思維能力，并能用專業知識對推斷結果加以闡釋。在教學過程中，我們強調以教師為主導，以學生為主體，充分調動學生學習的主動性和積極性，在培養學生扎實理論基礎知識的同時，更注重實踐教學，積極引導學生去發現問題、分析問題、解決問題，切實培養學生的應用能力。
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醫學（衛生）統計學是一門應用性很強的學科，也是培養醫科大學生觀察和解決問題能力的學科，是臨床醫學及預防醫學專業學生的必修課之一。如何正確、合理地應用數理統計的基本原理和方法，解決醫學衛生領域中的統計問題，是本學科的側重點。2005年3月～2008年12月對醫學生進行了提高醫學生醫學統計基本知識、技能的教學研究，現將發現的問題及教學改革探索報告如下。
1 對象與方法
1.1 對象與分組
在校醫學生，不同研究內容其相應的學生人數分別是：定量研究38人，定性研究200人，干預性研究，90人（傳統教學組109人，討論組81人）。
1.2 研究方法
1.2.1 定量與定性調查
針對學生的學習方式、學習態度以及實踐教學過程中的問題，設計相應調查表。對定量研究的38人進行問卷調查，對定性研究的200人進行集體問題采訪和個別問題采訪，并對問題進行記錄、整理。
1.2.2 干預性研究
在問卷調查基礎上，針對學生學習中存在的主要問題，結合教學實踐，采用干預對比研究。討論組（81人）：基本理論講解+實踐操作+討論；傳統教學組（109人）：基本理論講解+實踐操作。經過近一學期教學后，對兩組學生采用同一份試題進行測評，并對結果進行對比分析。
1.3 資料整理與統計方法
在Excel中進行數據錄入，應用SPSS 13.0統計軟件包進行描述性分析和χ2檢驗。
2 結果
2.1 定量與定性調查結果
定量研究結果：學習態度，97.4%（37/38）的學生認為在大學期間還需要好好學習，68.4%（26/38）認為應該積極和主動地學習；不清楚學習《醫學統計學》目的的學生占26.3%，復習上課內容的學生占50%，偶爾復習的占13.2%，通常不復習的占36.8%，課前不預習老師上課內容的學生占71.1%。；不能靈活應用統計知識的占52.6%，認為統計理論不重要的學生占26.3%。選用是否復習和是否預習作為考察學生學習態度與實際學習行為關系的客觀指標，結果顯示，學習態度積極的26人中，復習占57.69%，不復習的占42.31%；學習態度不積極的12人中，復習的占75.00%，不復習的占25.00%，經χ2檢驗，差異無統計學意義。學習態度積極的26人，預習的占26.92%，不預習占73.09%；學習態度不積極的12人中，預習的占33.33%，不預習的占66.67%，經χ2檢驗，差異無統計學意義。定性分析結果顯示，學生在學習《醫學統計學》中存在的主要問題是“概念抽象、模糊”、“難理解”、“枯燥”，“實際應用難度大”、“不能靈活應用”等。
2.2 干預性研究結果
不同教學方法測評的試題總難度系數為63.73%。測評結果顯示，討論組（68.37±10.33）分，傳統教學組（60.28±8.47）分，討論組高于傳統教學組（t=5.93，P
3 討論
醫學統計學培養醫學生正確、合理地應用數理統計的基本原理和方法，解決醫學衛生領域中的統計問題，需要學生們在記憶的基礎上訓練自己的邏輯思維、判斷和綜合能力，而這些素質與自主思考是密不可分的，具體體現在學習態度和行為上[1～3]。定量調查結果提示，即使是明白大學生應該自主學習，但具體在《醫學統計學》的學習過程中，其行為也并不一定與思想一致，這可能是制約學生自主思考的主要原因，也可能是學習《醫學統計學》困難的原因之一。定量調查結果還提示，部分學生對學習《醫學統計學》的目的不明確，不了解為什么要學習這門課程，這可能導致學生的學習盲目性和不自覺性。定性調查結果提示，學生學習過程中，統計理論與實際應用脫節。分析其原因，可能是對理論知識的重要性認識不夠，以及對基本概念和基本知識的掌握與理解有限。有些學生認為只要會用，統計理論并不重要，也有部分學生過于極端地認為《醫學統計學》僅僅是一門操作技能課，忽視其深刻的理論基礎。實踐教學中，也反映出學生在平時實習課中對必須應用到的一些基本知識點記憶效果不理想，這可能會導致學生在學習中難以建立一個良性的知識循環結構，達到理論學習與實踐學習互為促進的效果[4]。
學生在學習《醫學統計學》時的實踐操作能力與其對統計學基本概念和原理的準確掌握密切相關，鑒于此，在原來的傳統教學法中，增加了針對基本概念、基本原理的討論課，討論教學組學生對于統計學中出現的基本概念的正確理解率高于傳統教學組，提示有針對性的討論教學對幫助學生準確理解基本概念、基本原理有明顯的促進作用。
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安全科學是研究技術應用導致的安全與危險這對矛盾的運動規律，以采取對策將技術危害控制在允許限度內，促進生產持續穩定的發展，達到保護人員身心健康和安全、避免物質財產損失和保護環境的目標的跨學科綜合叉科學。安全統計學是安全科學發展的結果，與安全科學息息相關，以安全科學為本體，下面將結合安全科學的內容對安全統計學的定義和研究對象進行分析。
1安全統計學定義
對安全科學進行研究就必須從事物的表面現象認識事物的本質和規律性，把握事物間的聯系，進行抽象與概括，以求認識事物的本質，作出準確的判斷和推理，得出本質和規律。安全統計學是以安全科學為基礎，是安全科學和統計學的交叉學科，以收集與安全有關的資料進行整理、分析和研究等統計技術為手段，對所研究的對象和數據資料去偽存真、去粗取精，從而分析出與安全問題有關的各種現象之間的依存關系，找到其規律性。基于統計學理論與安全科學學的原理，并參考有關文獻[2-5]，安全統計學定義為利用統計學原理和方法研究人們在生活、生產、生存領域與安全問題有關數據的數量表現和數量關系，揭示安全問題的本質特征與一般規律，對安全生產規律進行預測和決策，并提出具體的應對策略的一門方法論學科。
2安全統計學研究對象
安全統計學所研究的是人們在生活、生產、生存領域的安全問題，不同于其他安全學科的以“統計”為研究手段,研究事故現象和過程的數量表現、數量關系等問題，這種數量關系既包括安全生產領域的安全現象，也包括社會、經濟領域中的安全現象，以及各種安全現象與社會、經濟相互影響的數量關系，其范圍幾乎涉及安全科學體系中的各門學科，從大安全觀出發，從社會各領域相互聯系的角度入手，對社會存在的安全問題進行全方位的觀察、描述、分析和評價。
二、安全統計學的知識體系
1安全統計學學科基礎
安全統計學是一個綜合性的新興交叉學科，廣泛運用統計分析的方法，通過客觀事實的大量觀察來分析事故特征和變化規律，是在實現總目標前提下的多學科理論和技術有機結合而形成的知識綜合體，與安全學、社會科學、統計學密切相關，既有哲學、安全科學、社會科學基礎理論部分，也包括數量理論的知識。基于安全學的理論體系及其與相關學科關系，將其學科基礎大致劃分為以下三部分[8-10]：（1）安全統計學的指導科學唯物辯證主義是人類認識世界最一般的方法論科學，它為一切科學提供方法論基礎，安全統計學當然也不例外，哲學是科學研究和學科建設的根本，為科學研究與學科建設提供指導思想與哲學方法，其理所當然成為安全統計學的指導科學。唯物辯證主義是安全統計學的指導思想，處于安全統計學體系的最高層次，其理所當然成為安全統計學的指導科學。根據辯證唯物主義關于存在決定意識的原理，安全統計學必須堅持實踐第一的觀點，從實際出發、實事求是，如實反映情況，反對弄虛作假。哲學中質和量辯證統一的原理又要求我們在質和量的密切聯系中去認識事物的本質和規律性。哲學還告訴我們：任何事物的認識過程都是從個別到一般，從現象到本質。安全統計學正是依照這個原理，從對大量個別事物的觀察中，總結出現象的總體特征。另外，哲學關于認識論及事物普遍聯系和不斷運動發展的原理，都是指導安全統計學認識事物的方法。（2）安全統計學的基礎理論學科安全統計學的基礎學科是由一些安全科學和統計學的基礎學科所構成的，它們是安全統計學的基礎體系。這些學科包括統計學、數學、數理統計學、政治經濟學、安全科學、系統科學、科學方法學、社會學等，為安全統計學實踐應用提供理論基礎，并將這些基礎學科的基本原理、知識體系與方法等理論廣泛應用于其安全統計學自身特殊活動與規律研究中，滿足安全統計學交叉與綜合學科屬性對理論基礎的廣泛要求。（3）安全統計學的工程技術理論學科工程技術科學著重研究應用的基本理論、原理與方法，是指導生產技術的直接理論基礎，同時又是聯系基礎科學和工程技術的紐帶。這些學科包括安全信息工程、職業衛生工程、礦業安全工程、石油化工安全工程以及冶金、建筑、交通運輸、航空航天等各種安全工程技術、安全法律法規、安全管理工程、安全經濟、系統可靠性、系統危險分析技術等均是安全統計學必須與之緊密協同的學科。
2安全統計學主要內容
一個學科的構成及其研究內容都是由其研究對象決定的，安全統計主要是對安全生產領域和社會、經濟領域中大量事故現象的數量表現進行搜集、整理、描述、分析和開發利用，就是對事故現象的數量表現的一種調查研究活動或認識活動。安全統計學研究的是與安全有關的統計問題，運用到統計學原理與方法、安全學原理與方法、經濟學原理與方法等。在綜合運用多學科理論與方法的基礎上把安全統計學的研究內容分為基礎理論與應用理論兩大部分。
（1）基礎理論部分
安全統計學的基礎理論是安全統計學研究的重要內容。它包括如下三個組成部分：一是安全統計學的理論基礎，如數理統計學理論、統計物理學理論、信息論、灰色預測理論等。二是安全統計學的方法理論，如統計調查方法、統計分析方法、趨勢預測方法等。三是安全統計學的體系理論，如體系結構、指標設置、相互銜接理論等。它們作為安全統計學的基礎理論，是使安全統計學成為一門科學的理論與方法的基本保證。
（2）應用理論部分
包括如下內容：一是安全統計工作的程序與操作規則，如統計時間要求、安全統計報表的填報、安全統計法規制度的制定與執行、安全統計數據的獲取與等。二是計算方式，如各統計指標的計算公式等，即是安全統計學應用理論的重要構成部分。三是安全損失評估方法，它主要用于對各種具體災害的危害后果進行價值評價與估算。主要實際運用如下：統計資料的搜集和整理的方法是否正確和全面，決定著統計分析的結果準確性，主要包括原始記錄、安全統計臺賬和安全統計報表等。安全統計資料的整理是將搜集的事故資料進行審核、匯總，然后將匯總的資料根據安全統計的需要編制成表，如按事故類別、事故原因和事故時間等分組。統計指標的重要地位和作用隨著安全工作的不斷加強，隨著全社會對安全的關注程度的不斷提升，越來越顯得重要，已成為安全工作的重要信息支持和決策依據。安全生產統計指標體系的建設包括安全生產控制考核指標體系、安全生產綜合評價指標體系、生產安全事故統計指標體系、行政執法統計指標體系、職業衛生統計指標體系、煤炭工業統計指標體系。統計組織體系統計組織體系，是指為了使有關各方尤其是統計組織系統及其內部的有關各方能夠有效地開展工作，并充分發揮其功能作用而建立的一種統計組織結構網絡，如圖1。國家安全生產監督管理局成立以后，對生產安全統計報告制度進行了改革，按照《安全生產法》的要求，建立了生產安全綜合統計分析制度。有關行業事故由各相關部門統計后，以在安監系統內逐級上報為統計路徑，即由事故發生地的區縣安監局上報至省市安監局，再由省市安監局上報至國家安監總局；以事故發生的墓本情況為統計內容，由國家安監總局在第二年的第一季度通過官方媒體向社會統計結果。安監系統和煤監機構所進行的統計，不僅有工作對象狀況的統計，還有監督、監察工作的統計，不僅有簡單統計，還有統計分析以及綜合分析。安全統計推斷，就是以“安全數據庫”為基礎，針對某一具體問題建立相應的數學模型，應用工程數學及時對數據進行統計推斷，進而充分定性、定量分析評定比較系統的“安全度”，以便針對存在的安全隱患采取相應的措施，消除隱患或將隱患降至最小程度。安全統計推斷的最大特點是對原始數據進行統計分析，并用分析結果來推斷生產過程中的安全狀況，監視系統危險的動態變化。事故損失評估事故損失[14]，是各種外事故災害造成的生命與健康的喪失、物質財產的損毀以及對環境的破壞、時間的損失等方面的總稱，此外事故損失還有人員傷害與財產或利益損失、經濟損失與非經濟損失等種類劃分。所謂損失統計是指對事故造成的各種損害后果進行統計，包括事故發生前的損失預測評估統計、事故發生時的跟蹤快速評估統計和事故發生后的實際損害后果的統計，傷亡事故的經濟損失包括直接經濟損失和間接經濟損失兩部分，事故經濟損失可由直接經濟損失與間接經濟損失之和求出。
3學科建設
根據安全科學學科體系中的事故類別，結合安全統計學的屬性和內容，安全統計學與其他安全科學技術二級學科和三級學科間存在交叉，見表1。安全統計學的研究也是安全科學技術各個二級學科和三級學科與統計學交叉部分的研究[2,15]
三、安全統計學方法
現代科學技術發展的一個重要特征，就是學科的高度分化與學科之間的高度綜合。學科的綜合化主要表現為在自然科學和社會科學相互交叉地帶生長出一系列新生學科，從而形成多種類多層次的交叉學科群。其中有一類是由一門科學的研究方法與另一門科學的研究內容相結合而生成的交叉學科，安全統計學即屬此類。它是用統計學的理論與方法研究與安全有關問題的一門交叉科學，特點是研究方法屬統計學。安全統計學的研究方法主要如下：
1大量觀察法
大量觀察法就是通過對大量同類客觀現象的觀察和研究，去認識客觀現象的本質特征和發展變化規律。社會客體中的現象更多地遵循統計規律，安全生產領域也不例外。統計調查中有許多方法，如安全統計臺賬、安全統計報表、安全普查、抽樣調查、重點調查等。
2統計圖表法
統計表法是將事故資料數字變成表格，利用表中的統計指標來表示各類事故統計數字的表示關系，一般是根據統計表的資料，用點、線、面或立體圖像鮮明地表達其數量或變化動態，事故常用的統計圖有趨勢圖、柱狀圖、餅圖。
3統計分組法
由于事故現象具有多層次性和多各類性，通過統計分組，將事故現象進行分類，為統計整理和統計分析奠定良好的基礎。如按事故發生的單位所在行業、事故發生所在的地區進行分組匯總統計事故數據。
4數量分析法
數量分析法是在一定的理論指導下，對反映風險的各項指標進行整理分析，編制出各種指數，或者建立數學模型，揭示與安全有關的現象和事故過程中反映規律性的數量聯系，揭示其發展變化中反映質的數量規定和界限的方法。以定量分析為主，可分為靜態分析方法和動態分析方法。
（1）靜態分析方法
靜態分析方法主要采用綜合指標、抽樣推斷等。安全統計學中的數量分析方法都是在可比的條件下，運用數學的方法分析數量關系及其表現形式的規律性，所以統計工作就要借助于統計指標。作為安全情況衡量指標通常為：絕對指標、相對指標和平均指標。絕對指標是反映一定歷史條件下現象的規模或工作總量的統計指標，反映的是安全事故的全面情況的絕對數值，反應的是總體水平，如死亡人數、重輕傷人數、死亡事故起數、損失的工作日、經濟損失量等。相對指標是將兩個有聯系的絕對指標之比，將安全事件的總體組成和其各部分之間的數量關系進行分析、比較，相對指標是絕對指標的比值，如百萬噸死亡率、10萬人生產安全事故死亡率等，其可以很明確地反映出企業在一段時間內的安全管理發展情況和同期各個單位的安全管理情況。平均指標是將總體內各單位某一數量標志值的數量差異抽象化，它反映的是某單位在某一時間段、某個范圍內的總體安全管理水平，如每起火災平均損失折款數。抽樣推斷是根據隨機原則，在抽樣調查的基礎上，從總體中抽取部分實際數據，運用數理統計方法，對總體某一現象的數量性作出具有一定可靠程度的估計判斷。抽樣推斷的理論基礎主要是概率論的大數定律和中心極限定理。
（2）動態分析法
安全生產是一種動態變化的過程，僅僅依靠靜態指標來分析并指導生產顯然是不夠的。安全統計工作也不只是填寫報表、累計數據，還必須對安全生產發展變化的方向和速度進行描述。只有這樣，才能夠掌握事故現象的本質特征、內在聯系和發展變化規律，預測和預防事故的發生。動態分析主要采用時間數列、相關分析等方法。時間數列是將某一統計指標在不同時間上的數值，按照時間先后順序排列而形成的一種數列，以時間數列為基礎，計算現象發展的水平指標和速度指標，分析現象發展變動的影響因素和趨勢。在安全統計研究中，通過時間序列資料分析，可以在對時間序列的各種變動進行分析的基礎上，將安全生產過去和現在所呈現出來的趨勢和規律進行類推或延伸，利用一定的數量模型預測在未來可能達到的安全水平；可以通過計算各種水平指標和速度指標，了解和分析安全生產的發展變化歷程；可以利用有關時間序列的解析模型，通過長期趨勢分析、循環變動分析等了解事故現象發展變化的規律性。相關與回歸分析均屬研究及度量兩個或兩個以上變量之間的不確定性關系的方法，回歸分析即被用來探討諸影響因子與受動因子間在滿足理論檢驗要求時存在的影響過程，選擇的自變量將全部進入建立的模型中。在相關系數中，是通過對數據的x和y的綜合平均離中程度來衡量x和y的線性相關程度的。生產工藝水平、安全投資能力、國家或地區的安全政策、公眾的安全意識和行為等因素都對安全生產構成一定的影響，探索安全問題的數量關系能大致地說明這些安全問題之間存在的關系，因此運用相關與回歸分析能夠認識安全生產與社會發展之間的聯系和影響機理，可以揭示安全生產領域中隱含的數量關系和其規律性，可以預測下一時期事故變化趨勢，并指導下一步的安全工作[16-19]。各種指數編制的基本方法是將需分析的不同時間或空間的數據組進行算術加權平均，分別得到各時間或空間的平均水平后，再進行比較。在動態數列分析中常用的方法主要有最小平方法、季節指數法等方法。當前統計實踐中常用的有總量指標兩因素和多因素指數及其體系，平均指標兩因素指數及其體系。運用統計指數來分析復雜安全現象總體的變動方向和程度，分析安全現象總體的長期變化趨勢，借助連續編制的動態指數形成的指數數列，也可以反映安全現象在長時間的動態特征。
[關鍵詞]“三本”院校 統計學 教學思考
[中圖分類號] G642.0 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2014）01-0141-02
統計學是收集、處理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。[1]1998年我國教育部高等學校經濟學學科教學指導委員會第一次會議上，將統計學列為高等學校經濟學門類各專業的8門共同核心課程之一；2002年教育部高教司又將統計學列為工商管理類各專業的9門核心課程之一。統計學在經濟管理類專業具有重要的地位，研究統計學課程的教學勢在必行。
一、統計學課程的重要性
隨著科學技術的不斷發展，統計學的重要性開始逐漸被人們廣泛認識并接受。正如統計學家C.R.Rao所說“統計學已經發展成為一種媒介科學”。目前，幾乎所有的研究領域都用到統計方法；在人們的日常生活中，也會經常接觸到統計數據或一些統計研究成果。著名統計學家H.G.Wells認為，統計思維總有一天會像讀與寫一樣成為一個有效率公民的必備能力。
統計學是一門綜合性和應用性很強的課程，對于高校經濟管理類非統計學專業的本科生來講，統計學主要側重于培養學生的實踐操作能力和綜合分析能力。首先，它有利于培養學生的定量分析能力。統計學是研究數據分析的方法論學科，包括很多具體的統計分析方法，對于培養學生的數據處理能力、定量分析能力、推理能力和定量思維等具有重要的作用。其次，它可以提高學生解決實際問題的能力。統計學是基于現實問題的需要，根據實際觀測到的數據，運用各種統計分析方法，對現實生活中存在的問題進行分析和解釋，統計已經成為人們認識客觀世界不可或缺的重要工具。[1]
二、“三本”經濟管理類專業統計學課程教學中存在的問題
筆者發現所在地區“三本”經濟管理類專業《統計學》課程的教學中存在以下問題。
（一）缺乏與學生相適應的教材
三本院校的目的是培養應用型人才，目前由于缺少專門針對三本院校的教材，很多三本院校選擇使用一本或二本院校的教材，從而出現要求過高而與實際相脫節的現象或有些教師刪減內容過多而不能保證基本要求的問題。由于學生的素質與教材要求不符，這樣給學生帶來學習的困難。另外，目前國內統計學教材大多側重基礎理論介紹和公式推導，從應用層面上講，是一種本末倒置，大大降低了統計學的實用性，對學生了解統計的基本思想和方法非常不利。
（二）教學方式單一
目前運用較多的方式是多媒體教學，該方法能增大教學信息量，提高學生學習的積極性，使教學更具靈活性和生動性，但因其存在教學節奏快，屏幕閱讀易引起視覺疲勞等問題，[2]影響學生對課堂內容的消化吸收，從而影響教學效果。
（三）教學中重理論輕應用
三本院校培養的是應用型人才，統計學又是一門應用性較強的課程，但在實際教學中相當一部分學校只重視理論教學而不重視各種方法的實際應用，結果是學生學了不少統計方法，卻不知道該怎么用，不熟悉數據如何處理，不理解計算的結果，學生不能運用所學知識解決實際問題，造成學生理論與實踐相脫離。
（四）課程考核方式死板
統計學課程考核中存在的問題，主要是考試未能體現出課程性質。長期以來統計學考試一直采取筆試成績占總成績70%的考核方式。這種方式對于教與學起到了一定的促進作用，在一定程度上保證了基礎理論部分教學質量，但這種方法只注重學生理論知識的考核，不能體現統計學應用性強的特點，而且在全面測試學生分析、解決問題的能力上存在著缺陷，在教學過程中對學生興趣的激發，特別是學生的思維方式及創造能力的培養上缺乏動力。
此外，隨著招生規模擴大，一些學校基于辦學成本考慮，設置教學班級容量過大，影響教學過程的互動效果，從而影響教學效果。
三、教學改革的初步思考
（一）選擇適合學生的教材
雖然統計學課程的教材眾多，但目前直接針對“三本”院校開發和編寫的統計學教學大綱和教材基本上沒有。現有統計學教材大致可以分為兩大類：一類側重于統計學的基本原理，即詳細介紹統計學基本原理知識、統計分析方法，以數學推導和手工計算為主；另一類則側重于應用統計學，即簡單介紹統計學的基本原理，重點介紹各種統計分析方法的基本思想、適用條件和分析結果的解釋，涉及計算的部分借助excel/spss統計分析軟件完成。由于三本學生本身數學知識基礎比較薄弱，如果大量地介紹理論知識和統計公式，會使學生感到十分困難，往往導致他們產生厭學情緒，甚至完全放棄。鑒于此，筆者根據所在學校三本學生統計學課程的教學目標，結合學生特點，選用中國人民大學賈俊平教授編著的《統計學》（第四版）作為教材。該教材以數據的收集、處理、分析、解釋的基本理論和基本方法為主線，以數據分析為核心，內容涵蓋數據的收集、處理、分析、解釋的一般原理和方法，強調利用excel/spss實現數據的計算和統計分析。
（二）理論教學和實踐教學相結合
統計學是一門應用性非常強的學科，通過開設相應的實踐項目可以加強學生對相關概念、統計思想及方法的理解和掌握，從而提高學生的實踐能力和綜合分析問題的能力。比如，在介紹統計數據的來源時，可以讓學生自己采取各種數據收集方法收集數據，體驗各種數據收集方法等。比如，在課程內容進行到假設檢驗時，可以針對現階段所學內容開展綜合實踐。比如，讓學生自選主題進行一項調查，要求學生對調查數據進行適當的整理和展示，具體包括生成頻數分布表、交叉頻數分布表、餅圖、條形圖等；還可以要求學生對總體參數進行推斷，具體包括總體參數的點估計、區間估計和假設檢驗等。這樣不僅可以培養學生的綜合分析能力和解決實際問題的能力，還可以提高學生的學習興趣，增加學生的學習積極性。
（三）理論教學和實驗教學相結合
統計學課程中涉及大量的計算，如果讓學生進行手工計算，會讓學生感覺到枯燥，進而產生厭學情緒，并且手工計算也脫離了現代統計方法的實際應用。因此，在教學中應采取理論教學和實驗教學相結合的方式。理論教學側重于從實際問題出發，引出相關統計學概念，介紹統計方法的基本原理、思路、使用前提和主要用途，并通過案例分析講明如何對分析結果進行解釋，而具體的計算部分則由excel/spss軟件完成。比如相關與回歸分析的手工計算量非常大，如果沒有計算機軟件的支撐，是很難對實際問題進行分析的。在課堂教學中，我們只介紹相關與回歸分析的使用前提、基本原理、思想、用途及如何解釋軟件輸出結果，大量的計算工作則由計算機完成。這樣不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且還可以激發學生的學習興趣。
（四）考核方式多樣化
統計學是理論與實踐相結合的應用性學科。單一的筆試考試只重視書面考查，而忽視了學生動手能力的考查，且不利于激發學生的學習熱情和鉆研問題的興趣。因此，統計學考核方式應多樣化。筆者將其分為3個部分：（1）平時成績部分，占總成績的20%。根據學生的出勤情況、平時學習態度和作業完成情況進行綜合評價。（2）實驗成績部分，占總成績的20%。根據學生的上機操作和案例分析評定成績，側重于考核學生的實際動手能力、分析能力和綜合統計能力。（3）筆試成績部分，占總成績的60%。基礎理論知識的考核采取筆試的形式考核，側重于考核學生對理論知識的理解程度。
四、結語
隨著經濟社會形勢發展，對統計學的需要也在發生著變化，國內各高校對經濟管理類非統計專業《統計學》課程的教學改革一直沒有停息過，隨著三本院校的出現，三本經濟管理類非統計專業《統計學》課程的教學問題也越來越受到人們的重視。
[ 參 考 文 獻 ]
關鍵詞：統計學；理論與實踐；項目組
中圖分類號：G4 文獻標識碼：A
doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.11.107
1研究背景
統計學是應用數學的一個分支，隨著計算機技術的發展、海量數據的容易獲取，統計學被廣泛應用在各門學科之上，從物理學到社會科學再到人文科學，甚至被用到工商業及政府的情報決策等方面。因此，國內大學的眾多專業都開設有統計學這一基礎課程。
統計學課程要求大學生從基本的統計學原理出發，結合各自的學科特點，使用各種統計學方法分析各自專業領域的案例和數據，解決各專業的數據統計問題。
從本人的教學實踐經驗來看，由于統計學涉及到一些高等代數和微積分等數學知識，其原理較為枯燥難學，特別是關于概率及抽樣分布的知識，比較抽象，需要大學生們具備較高的形象思維能力，這對于文科大學生來說難度較大。另外，統計學中試驗設計的數據要么過于宏觀，要么與本專業的聯系不大，使得大學生們對相關統計技術的掌握印象不深，這些都在一定程度上影響了大學生學習統計學的熱情以及學習效果。
因此，為了使枯燥的統計學課變得生動有趣以及能用相關技術解決實際問題，本研究提出使用統計學課程的理論知識，結合大學生的專業或研究興趣，對大學生進行項目分組，指導大學生們進行實際研究，達到統計學理論與實踐合、課程必需與專業方向相結合的目的。
2文獻回顧
在如何使枯燥的統計學變得生動有趣起來這一課題的研究上，學者們紛紛從各自的角度出發，提出了一些建議。有的學者建議在統計學課堂上提供案例教學法，由教師選取一些經濟生活中的實際問題案例提供給大學生，讓大學生使用統計學知識去思考和解決（劉海燕、龔玉榮，2003；趙彤，2008；湯靜等，2008）。這些研究從教師的角度去拓寬實際數據來源，代替原有教材中過于宏觀的數據或與學生專業不大相關的案例。有的教師建議對大學生采取真實情景的任務驅動法去發現問題、解決問題和完成任務（吳寧，2007；馬鐵成，2015）。這部分研究強調從學生的角度去采掘數據，從而調動大學生的學習熱情。
上述已有文獻對于如何上好統計學這門課進行了有益的探討，也得出了頗具意義的研究結論。但是上述研究要么只強調從教師的角度去選擇數據，要么只強調從學生的角度出發去發掘數據，兩者都具有一定的不足之處。前者要求統計學教師不僅具有堅實的統計學知識，而且具有豐富的來自各專業的知識背景（統計學往往是幾個專業在一起上的大課），這樣才能選取到適合所有專業學生的數據；后者會因千人千面、數據來源復雜、專業類型眾多等問題使得教師在實踐階段指導起來力不從心。
因此，在前人研究的基礎上，本研究提出：在講授統計學理論知識的基礎上，結合大學生的專業或研究旨趣，讓他們自主選取數據，然后將其分成不同的項目小組進行綜合指導，這樣，既避免了統計學理論學習的枯燥，又避免了上述研究的不足，從而使學生達到更好地理解統計學原理、學以致用的目的。
3具體課程設計
根據上文提到的研究思路邏輯，本研究具體的課程教學設計如下：
第一階段：統計學理論知識學習。
這一階段主要包括統計學緒論、統計調查步驟、統計學概率基礎、統計數據的描述、參數估計和假設檢驗部分，目的是讓大學生了解統計學的基本知識、如何進行統計調查、如何呈現統計結果等。這一階段將占課程總課時的一半左右。與此同時，根據大學生的具體專業情況或研究旨趣幫助其確立研究題目和研究內容等、督促大學生收集相關數據以備后面的階段使用。
在這一階段，考慮到統計學一般是大課，同時往往幾個專業的學生一起上，并且有的專業人數較多，故采用按照研究內容或研究旨趣進行項目分組的方法，將所有大學生分配到不同的項目小組。另外，為了保證項目的順利實施以及充分體驗調查研究的各個環節，每個項目組的人數參照5-10個進行分配。
第二階段：分析實踐數據階段。
在這個階段，在講授方差分析、相關與回歸分析知識的基礎上，結合各種具體的分析技術，采用廣泛使用且免費的stata統計軟件，讓大學生動手實際操作第一階段收集到的數據。具體的做法是在要求大學生學會圖表的制作、三大類統計方法的操作基礎上，結合各個項目的研究目的分析數據，得到相應的統計結果，并學會對數據的不同處理、圖表的制作及美化、對分析結果進行統計意義及現實意義的解釋等，最終撰寫調查報告，完成統計調查的所有步驟。這一階段也將占總課程總課時的一半左右。
通過這兩個階段的訓練，將有效地將統計學理論與大學生的專業或研究旨趣實踐結合起來，從而達到一舉兩得的目的：大學生們既完成了統計學課程的學習，也學會了如何使用統計學工具解決本專業的問題或者自己感興趣的問題。
4結論
統計學的本質是一種挖掘數據的工具。如何掌握好這一工具、在各自的專業方向或者個人感興趣的項目上游刃有余地加以運用，是各位教師絞盡腦汁想要達到的目的。
本研究通過將統計學理論知識和大學生的專業特點及他們的研究旨趣聯系起來，突破了課堂與實驗室的局限，將統計學的教學范圍涵蓋到課堂以外，將使枯燥的統計學課程變得生動有趣，提高大學生的學習熱情，從而對統計學知識掌握的更牢、更扎實。與此同時，通過按照項目組進行的這種教學方式，不僅增強了大學生運用統計學知識解決實際問題的能力，而且也為其日后組建項目團隊、進行相關科學研究打下了良好的基礎。
最后，誠如每項研究都有優缺點一樣，本研究也可能存在如下不足：例如劃分了項目組以后，是否能在有限的時間內收集到滿足研究目的的數據，如何安排和協調項目組組員之間的任務分工等問題，這些將在今后的教學實踐中加以不斷的完善。但不管如何，本研究旨在探討如何將統計學的理論與大學生的實踐聯系起來、促進統計學教學模式和手段的更新，希望能起到一個拋磚引玉的作用。
參考文獻
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[2]馬鐵成.探究式教學法在統計學原理課程中的應用[J].教書育人：高教論壇，2015，（7）：108-109.
[3]湯靜，蘇小東，丁威，案例教學法在統計學課程中應用的探討[J].統計與咨詢，2008，（04）：54-55.
關鍵詞：大數據 傳統統計教學 改革 理論基礎
伴隨著社會經濟的飛速發展，信息和數據的重要作用日益凸顯出來，特別是伴隨著“大數據”時代的到來，“大數據”已經成為當今最熱門的關鍵詞。“大數據”在各行各業中都掀起了變革的巨浪，在教育領域中也掀起了對教學模式的深刻探討。那么，從統計學的角度來說，“大數據”可以說是基于現代的信息技術和工具從而可以自動記錄、儲存和連續擴充的一切類型的數據，它已經大大的超出了傳統統計記錄與儲存能力，對統計學的教學產生了巨大的沖擊。
一、“大數據”時代對傳統統計教學的沖擊
統計的研究對象是大量社會經濟現象總體的數量方面，可以說統計就是研究“量”的，“大數據”時代恰恰是以數據為中心的，所以說統計人員必須學會用數據去思考問題。如何適應“大數據”時展的要求，如何在這樣的背景下對統計學教學進行改革，是急需解決的問題。除了普查這種調查方式以外，許多傳統的統計方法都是基于小樣本數據而建立起來的，因此它并不適用于“大數據”分析的需要。在如今這樣的“大數據”時代，這些傳統內容的相對重要性也會隨之發生改變。比如，傳統統計的數據搜集，通常是根據研究目的，在已知來源的數據當中搜集，記錄者的身份是確定的，而“大數據”時代，數據的來源是很難追溯的，而且對記錄者的身份也很難確定。再如，傳統的抽樣推斷是在概率保證的前提之下，以分布理論為基礎，用樣本的特征推斷總體特征的，而在“大數據”背景下，分布狀況是實際的，判斷也是基于總體特征進行的。
二、“大數據”時代下的傳統統計教學必要性分析
“大數據”一詞是由統計學家提出來的，可見“大數據”與統計淵源甚深。目前“大數據”時代致使統計學的教學內容發生了重大改變，但是其中最基本的原理保持不變，因此在統計學的教學過程中，要能夠讓學生應用基本原理進行新的教學內容的理解。在教學過程中要能夠采取理論與實際并重的教學模式，將基礎理論以及實際應用進行緊密的結合。“大數據”雖然對傳統的統計教學產生了近乎顛覆性的影響，但并不是所有的問題都有海量的數據，不是說傳統的統計理論和方法就不能用了，也不是所有的數據問題都適合用現有的大數據處理技術來處理。
（一）統計基礎理論的重要性
在教學過程中，理論教學的作用非常重要。應該強調統計學理論基礎，并分析基本理論在實踐當中的應用。雖然一些統計學中的概念在“大數據”背景下變得不再是普遍性問題，比如樣本的概念。但是在淡化了類似樣本和總體概念的同時，似是模糊了抽樣推斷這一傳統統計分析方法，但事實上卻是強調了歸納，本質來說仍是推斷（歸納推斷）。
（二）傳統統計調查、整理方法的重要性
傳統統計學在數據搜集、模型的選擇方面，有相當的獨特之處。雖然已經進入了“大數據”的時代，但是并不是所有的問題都有海量的數據。傳統的統計數據搜集、整理的方法仍然適用，因此，相關知識的傳統統計教學十分重要。
（三）傳統統計分析方法的重要性
較之傳統的統計分析方法，現有的“大數據”分析方法更為復雜。“大數據”背景下，要強化分析統計軟件的使用，同時要能夠考量方法的適用性以及解決問題的可用性，使得學生能夠掌握應用統計學基本原理解決實際問題的能力。“大數據”統計學對傳統統計學是補充，而不是替代。以樣本統計和預測分析為基礎的傳統統計學仍將會在經濟分析和社會統計的很多領域中繼續發揮重要的作用。因此，不難看出相關的基礎知識、理論的教學的重要性。
三、結束語
在以數據為驅動、以數據為中心的時代，作為研究數據的統計學面臨的挑戰和機遇十分重大。“大數據”背景之下，數據的搜集、整理、分析處理技術對統計學的發展、統計學的教學提出了巨大挑戰。盡管如此，統計學中的基本原理始終不變，加之傳統統計方法在統計搜集、整理當中的獨特的不可替代之處，另外基于不能使用“大數據”進行分析的情形也不少見等問題出發考慮的話，傳統統計教學的重要之處顯而易見。
總之，在大數據時代，作為統計學的教學人員，我們既要面對挑戰，也要抓住機遇。在強化傳統統計學教學的基礎之上，對教學形式、方法進行改革與創新，推動統計學的發展。
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關鍵詞：統計學；教學模式；EXCEL
進入21世紀，隨著我國市場化步伐的加快，社會對新知識的需求日益增加，無論是國民經濟管理，還是公司企業乃至個人的經營、投資決策，都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法，統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。教育部也將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的核心必修課程之一。力圖通過《統計學》的學習，使學生掌握探索各學科內在的數量規律性，并用這種規律性的解釋來研究各學科內在的規律。同時，由于統計學所倡導的尊重客觀實事，通過調查研究用實事說話，這也有利于培養學生的實事求是的學習、工作和科學研究精神。
一、《統計學》課程教學面臨的挑戰
1、內容日益豐富。長期以來，在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。20世紀80年代以來，建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大統計學，逐步成為我國統計學界的共識。1992年11月，國家技術監督局正式批準統計學上升為一級學科。國家頒布的學科分類標準已將統計學單列為一級學科。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業《統計學》教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容，如統計學的研究對象方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等；同時也系統的充實了統計推斷的內容，如：統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。這一變化使得《統計學》的內容更適合相關實質學科的發展需要。
2、學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次、對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于專科學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。再說，《統計學》作為專業基礎課，一般安排在一年級或二年級第一學期，在這個學習時段也是大多數專科生和本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段。如果以犧牲授課內容和降低要求來減輕學生的學習負擔，顯然有悖于《統計學》課程的教學和相關專業的發展要求。所有這一切對于學生學好這一課程面臨的困難可想而知。
3、教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；在倡導學生自主性學習的背景下，授課時數大為減少（一般安排一個學期共17～19教學周，每周2～3課時）；高等教育擴招后，由于師資力量一時沒有跟上，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課不再新鮮。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，學會激發學生的興趣，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。作為這門學科的授課教師特別需要認真考慮該怎么辦？
二、《統計學》教學的發展趨勢分析
1、統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容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，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。
比如方差分析，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難教學實際問題分析的。現在我們只要講清楚方差分析要做什么，為什么方差分析要解決的中心問題是判斷有無條件誤差，而原假設又是K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗結果表示什么等就可以了，大計算量的工作讓計算機去完成。
2、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。
比如依同學們在設計調查問卷和調查方案的基礎上，讓他們組成若干調查小組（如以寢室為單位），在校園內真正進行一次統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取（不一定要很大），問卷的發放、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，全部由同學自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析（含統計推斷）的整個過程，效果很好。
三、基于EXCEL的《統計學》教學設想
如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，同時還要使學生容易掌握并有機會輔之于實踐。教師的導向是第一位的，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。
（一）微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇
專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具，此外專業統計分析軟件的英文操作界面，也讓中國人用起來不是很順手。微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。在Windows操作系統極為流行的今天，EXCEL也是隨處可見。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。
（二）基于EXCEL的《統計學》教學設想
1、在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。比如傳統的統計學原理教學過程中，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述；再比如現有統計學教材很多都講根據整理的數據計算平均數時，都用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。我們知道，組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上實際數據往往就不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。其實為了編制變量數列，我們必須輸入原始數據，EXCEL的有關程序可以得到準確平均數，哪里還有必要按加權算術平均的方法計算近似的平均數呢？那么有沒有必要編制變量數列、特別是組距式變量數列呢？有沒有必要按加權的方法計算平均數呢？我們認為有必要，但是組距式變量數列的主要功能不再是提供計算資料了，而是用于表現資料的分布狀況和進行分析用；加權平均方法主要是介紹和要求學生掌握加權平均的思想，用于綜合評價分析中。
2、案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例，深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。既激發了學生的興趣、擴大了學生的視野，也使統計學的課堂不再是教師一塊黑板、一支粉筆、一本教材、一張嘴巴就能將一門專業課程從頭講到尾。
3、改革考試方式和內容，合理評定學生成績。考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內容和方式應更加適應素質教育，特別是應有利于學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，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。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不具一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力培養。
參考文獻：
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社會、經濟和科學技術的發展為醫院改革提供了新理論和新思路，推動著醫院各體系和機制的完善與健全[1-2]。人本原理是管理學的核心價值理念，也是醫院改革過程中醫院文化與管理的升華[2]。本文為探討人本原理在護理管理中的應用價值，特就本院人本原理應用情況進行觀察和分析，以為人本原理在醫院護理管理中的應用提供參考，現將研究結果匯報如下。
1資料與方法
1.1一般資料：選取醫院58例長期住院患者，所有患者均住院超過2個月，另選取醫院的106例護理人員。58例患者中男25例，女33例；年齡22~48歲，平均年齡（33±5.6）歲，文化程度均為初中及以上，且均能夠對護理情況進行理性評價。106例護理人員均為女性，文化程度大專及以上，且均在醫院工作2年以上。
1.2方法：成立專業小組對人本原理相關理論知識進行分析討論，然后結合本院護理人員實際工作情況，將人本原理應用于醫院護理管理中。人本原理的應用主要體現在：以人為本的管理模式，發掘每個護理人員的潛力，鼓勵優質的創新式護理方案；根據人員自身的特點和要求，安排工作崗位；對工作崗位進行規范化、標準化，對組織機構進行合理分層，避免多頭領導等不良現象；打造良好的醫院文化氛圍，樹立正確的人生觀、價值觀，以培養護理人員的高素質和高品德；注重人才綜合能力和專業技能的培養，每周或每月開展護理培訓課程；注重護理人員的情感管理，與護理人員進行定期的心理溝通和心理交流；建立激勵機制，創造工作機會和崗位機會，給予護理人員晉升和不斷深造學習的機會；工作之余開展各種豐富的業余活動，以滿足護理人員對娛樂生活的需求，同時通過活動，增加組織的凝聚力、合作能力以及團隊精神。
1.3統計指標：58例患者入院時進行了至少為期一個月的原始護理管理，對原始護理管理采用自制的調查問卷對患者進行護理滿意度的調查，問卷總分為100分。然后將人本原理應用于護理管理，人本原理應用至少一個月后對58例患者再一次進行護理滿意度的調查。106例護理人員在進行人本原理應用前對其進行護理工作認可情況（總分100分）的問卷調查，人本原理應用至少半年后再次對106例護理人員進行護理工作認可情況的問卷調查。統計問卷得分情況，進行對比研究。1.4統計學方法：所有調查數據均錄入計算機進行處理，并采用SAS15.0統計學軟件對數據進行分析。計量資料采用均數±標準差（x-±s）表示，行t檢驗；計數資料采用例數（n）和百分比（%）表示，行χ2檢驗。統計學檢驗水準設為α=0.05，P<0.05表示差異具有統計學意義，P>0.05表示差異無統計學意義。
2結果
人本原理應用前58例患者對護理的滿意度為（70.7±10.5）分，人本原理應用后58例患者對護理的滿意度為（86.4±6.8）分。人本原理應用前106例護理人員對護理工作的認可度為（66.5±12.8）分，人本原理應用后106例患者護理人員對護理工作的認可度為（82.9±7.7）分。可知，人本原理應用前患者對護理的滿意度明顯低于人本原理應用后，人本原理應用前護理人員對自身工作的認可度也明顯低于人本原理應用后。兩組在護理滿意度、護理工作認可度等方面比較，差異具有統計學意義（P<0.05）。
3討論
人本原理綜合了心理學、社會學、管理學等多學科理論，是以人為中心開展的各項管理活動[3]。人是管理中最重要的一部分，人本管理更重視以人為本，是一種以人為主導地位的管理模式。人作為社會生活的一份子，其思想與行為受多種社會因素的影響，人本原理從多因素和多社會角度探討實現更理想的管理模式[4]。人本原理通過給予人以動力，來提高其對工作、對生活的積極性和創造性。人本原理是現代化理論知識的結晶，在各個管理領域都應用廣泛，體現了人員在管理過程的重要性。人本原理不僅注重人作為社會人的多樣性，也注重人作為有思想、有意識的主導者，其心理和思想的重要性。人本原理應用于護理管理中，通過有效的開展，能夠帶動護理工作者積極的參與工作，從而提高護理人員的工作質量[5]。護理管理是醫院管理中重要的一部分，只有完善了護理管理機制，才能使護理工作獲得更多患者的支持和認可，才能使護理人員更積極熱情的投入到日常工作中去。人本原理在護理工作中的開展，通過激勵、培訓、維護等多方面的措施來實現護理管理的成效。通過這一系列措施能夠提高護理人員對工作的熱情，促進護理團隊的合作和互幫互助精神，從而穩定護理隊伍，提升護理服務質量。其中，護理人員對自身工作的認可度在護理管理中占有非常重要的地位，只有當護理人員對自身工作認可時，護理人員才能全身心的投入到日常的工作中去，才能積極、認真負責的開展工作，才能營造出更好的工作氛圍。本研究中表明，人本原理應用前患者對護理的滿意度明顯低于人本原理應用后，人本原理應用前護理人員對自身工作的認可度也明顯低于人本原理應用后。兩組在護理滿意度、護理工作認可度等方面比較，差異具有統計學意義（P<0.05）。說明人本原理的應用，起到很好的效果，患者對護理滿意度提高了，護理人員對工作的認可度也提高了，這樣患者和護理人員才能夠把醫院當作一個溫馨的大集體，才能夠帶著舒適和輕松的心情去治療和工作。而輕松愉快的心情，更有利于患者的健康，更有利于維護護理人員的工作熱情，同時也能夠確保護患關系的健康發展。在護患關系日益緊張的今天，維持和諧的護患關系是醫院管理中最重要的一部分。人本原理通過實現對人的有效管理，來影響醫院積極的發展，可見其在護理管理中是可行的，但管理實踐過程中還有待進一步的完善和健全。綜上所述，人本原理在護理管理中的應用，有利于提高護理人員對護理工作的認可度，使其積極熱情的投身日常工作中去；并有利于充分利用護理資源，增強團隊意識，從而改善和提高護理質量。
作者：韓麗娟 單位：吉林省白城中心醫院護理部
applied Statistics, and pointed out that Applied Statistics textbook has pay more and more emphasis on training to students statistical applica-
tions ability. Owing to shortcomings of Applied Statistics textbook in composition, the arrangement mode of Applied Statistics textbook in materials, which includes seven elements of unity and follows the law of human cognition - Inductive deductive method, is put forward from the cited cases, problem-solving thinking, problem-solving model, con-
cept, exercise, case studies, statistical software.
【Key words】 applied statistics, materials arrangements, cognitive law
統計學在自然科學與社會科學的研究中，作為通用的數據分析方法，日益受到社會各界的重視。教育部將統計學科上升為與經濟學、數學等學科并列的一級學科，成為非統計專業的專業基礎課程。作為一門應用性極其廣泛的學科，統計學教材是教學過程的載體，是統計思想和方法的集合。只有統計學教材上檔次了，統計學教學才能上層次，才能培養出具有統計思維與統計分析能力的高素質應用型人才。
1、應用統計學教材建設情況評述
張曉慶（2009）指出：非統計專業核心課程的《統計學》教材，其建設目標定位應是以統計學學科知識為基礎內容，以綜合素質培養和實際能力訓練為基本目標，努力貫徹先進教育理念，遵循學習認知規律，合理規劃教材結構，爭取形成內容豐富、功能齊全、形式多樣、系統完整、使用方便的綜合性《統計學》教材內容體系。《應用統計學》教材作為《統計學》教材的一個分支，更加注重統計學的基本原理在實踐中的應用，該種類的教材重點培養學生應用統計分析方法的實踐能力，其教材的建設主要體現在以下幾個方面。
（1）教材適用的范圍、適用層次不斷深化、細化
統計學應用于社會經濟生活的各個方面，相應的統計學教學不斷涌現。如：張愛華的《通信管理中的應用統計學》、謝彥君的《旅游管理應用統計學簡明教程》、李林杰的《經濟應用統計學》、向蓉美的《網絡經濟條件下統計學的應用與發展》、劉金蘭的《管理統計學》、陳國英的《心理與教育統計學》、謝邦昌的《生物統計學》、楊永年《畜牧統計學》、黃振平的《水文統計學》等，其中經濟與管理類應用統計學教學出版的最多。應用統計學適用的層次涵蓋了各類職業學校、專科、本科、研究生，如：粟方忠的《統計學原理》、立信會計出版社出版的《統計基礎》、于聲濤的《統計學原理》等適用于高職高專的教材；張開玉、張耀有、陳星的《現代應用統計學》、吳伯林、曹立人的《現代統計學極其應用》、張梅林的《應用統計學》、龔曙明的《應用統計學》、謝忠秋的《應用統計學》、王淑芬的《應用統計學》等適用于本科的教材，適用于本科教材的最多；吳喜之的《統計學?D?D從數據到結論》、馬慶國的《應用統計學》、衛海英的《應用統計學》、趙瑋、溫小霓的《應用統計教程》、葛新權、王斌的《應用統計學》等適用于研究生的教材。
（2）案例教學成為發展趨勢
案例教學在應用統計學教材中越來越受到重視，它把學生引導到實際事件中，通過個人分析和與他人討論或辯論，針對事件中的問題進行認真、冷靜的思考，找出解決問題的基本途徑和方法，追求的是一種“生存教育”，而不是傳統的“書本教育”。如：張曉慶的《統計學》、趙振倫的《統計學?D?D理論、實務、案例》、謝忠秋的《應用統計學》、向書堅的《統計學》、袁衛的《統計學》、陳菊春的《應用統計學》等以引例的方式提出本章將要研究的內容或以案例分析的方式對本章的內容進行綜合的運用，注重學生綜合能力的培養，增強分析問題和解決問題的綜合能力。、崔文田、徐青川的《應用統計學教學實踐案例集》、中國統計出版社出版的《統計學教學案例》、董逢谷、朱榮明的《統計學案例集》等以案例集的形式，培養學生的統計應用能力。
（3）統計軟件成為必備工具
應用統計學教材越來越重視統計方法和計算機軟件的緊密結合，培養具有統計方法和統計信息現代化處理技術的實用型人才，EXCEL、SPSS等適用于統計教學的統計軟件在統計教材內體現出來。EXCEL提供了一個功能強大的數據分析工具，它比專業統計軟件易學、易用，大多數計算機里都裝有該軟件,學習起來非常方便。多數經管類非統計專業的統計學教材將EXCEL在統計中的應用重點編入其中，作為輔助教學工具。
近年來，國內的統計學教材，尤其是應用統計學的教材出現了上述三點變化，同時，教材形式逐漸向美式教材傾向，側重教材的易學性與應用性。重視學生的統計思維與統計實踐能力。
2、統計學教材編寫的認知規律
應用統計學教材的側重點應當是統計理論的實踐能力。這需要把握兩個方面，一個是統計理論的掌握能力，一個是統計理論的應用能力，這兩點都需要在教材的編寫中充分的體現出來。筆者認為，能夠依據認知規律安排應用統計學各章節內容，有助于培養學生的統計素質與統計能力。
人的認知通常采用兩種邏輯思維方法：歸納與演繹。歸納是由個別或特殊的具體知識出發推出一般結論，得到普遍原理的思維方法，是由個別或特殊上升到一般，由感性經驗上升到理性思維的重要思維方法。歸納法主要表現為兩個方面：一方面，運用這種方法整理科學事實從經驗事實中找出普遍特征，總結出定律和公式。另一方面，運用歸納法可以啟發思路，提出假說或猜想，促進科學研究的深入發展。
因此，統計教學的編寫也應當按照歸納、演繹的認知順序進行安排。現有的教材，并沒有重視人的認知規律來編寫教材。主要體現在：每章的第一節就是關于這一章概念的定義、分類、作用等的介紹。案例應當是掌握統計知識的基礎上，培養學生的統計應用能力，內容安排順序應是采用演繹法的認知規律，案例應是先有案例目的后有分析解決，以此加深學生的統計思維能力。
3、應用統計學教材編寫的七要素分析
現以統計學中統計指數這一章的內容編寫為例，說明統計教材在編寫過程中的內容順序的安排要與人的認知規律相符合。主要體現在以下幾方面：
（1）引例。各小節應以引例開始，引例中提出需要解決的現實問題。例如：綜合指數這一節，以某商店在報告期與基期銷售三種商品價格與銷售量：
提出：1）各種商品的銷售量變動方向？
2）三種商品的銷售量總體變動方向？
這四個問題的解決是為了引出什么是個體指數，什么是綜合指數，什么是同度量因素，使同學在對現實問題的解決過程中歸納出相應的概念。
（2）解決思路、解題模型。根據引例中的問題，尋找解題路徑：問題1可通過以學過的綜合指標中的總量指標和相對指標解決。問題2的解決思路是：由于這三種商品的使用價值不同，計量單位也不同，因此不能直接把銷售量簡單相加。但我們知道：銷售量×銷售價格＝銷售額。如果我們將各種商品的銷售量分別乘上它們的銷售價格，把各種商品的銷售額可以直接相加，得到銷售總額。這樣就使不能直接相加的銷售量變成可以直接相加的銷售額，為說明銷售量總變動，用銷售額進行對比，就必須把價格固定下來，這樣得到的報告期銷售總額與基期的銷售總額的不同就是由于銷售量變化引起的。由此得到綜合的銷售量指數。由此得出銷售量變動方向或，在此過程中，鍛煉學生的解決問題的能力。
（3）概念。對現實中解決的問題進行歸納總結，由此引出相應的概念。通過上例可歸納出：同度量因素的概念，它是在編制指數時，為解決現象不能直接相加時引入的一個媒介因素，它具有同度量的作用和權數的作用。同理可以歸納出個體指數、總指數、綜合指數、質量指標指數、數量指標指數的概念，并進一步推導出指數的作用。通過實例教學，采用歸納認知方法，自然得出相應的概念與作用。
（4）習題。課后習題應采用先計算題后概念理解題的安排順序。通過前面章節的學習，采用歸納的認知方法，對統計指數的相關概念、解題方法有了一定的理解，課后題應是對這些內容的加深理解。
（5）案例。案例分析題的安排應采用演繹式的安排。統計學的案例是檢驗學生通過本章知識的學習，解決實際問題的能力，這是由理論到實踐的認知規律，即由演繹到歸納的認知規律。因此，統計案例的設計應遵循演繹的方式，首先是本案例的教學目的，然后是教學要求、案例背景資料、提出問題、解題過程、現實含義。
（6）統計軟件。統計軟件應當在習題的運算與案例分析中應用，不應以單獨的形式介紹軟件的應用，使同學在解決問題中提高自身的統計工具應用素質。這是直接在實踐中增強學生的統計理論認知能力。
通過以上論述，可以得到統計學教材內容的安排與歸納演繹法的認知規律相結合的模型（如：圖1）。在這一過程中，遵循了人們的認知規律，使學生通過解決引例中的問題，理解統計理論、統計模型、統計概念的實際含義，通過習題解決強化所學的統計知識，通過案例分析達到統計理論的應用，提高自身的應用統計能力。
4、結語
