時間：2023-06-07 09:09:51
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篇統計分析軟件，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。
關鍵詞： SPSS統計軟件 日常教學統計分析 應用
在目前中國的教育體制中，考試仍然是判斷學生成績好壞的重要手段，教師常需要進行諸如考試成績等的統計分析，但是從信息的采集、分析、處理、顯示到記錄整個過程一般都要花費較多的時間，因此難以及時獲取反饋信息用于適時調控教學。近年來，由于計算機的廣泛應用，各種統計軟件應運而生，SPSS統計軟件能夠代替傳統的手工計算方法，可以輕松進行總分、平均分計算等多種數據統計和分析，方便快捷。下面就以高三第一次月考的成績為例，介紹該軟件在日常教學統計分析中的應用。
1.數據輸入
啟用SPSS，軟件將自動打開數據編輯窗口，單擊“Variable View”，切換到變量視圖窗口，視圖的每一行代表一個變量的各種屬性，如名稱（Name）、類型（Type）等。在前五行的中分別輸入變量名姓名、語文、數學、英語、物理、化學、生物、總分，設置各變量的屬性：將姓名變量的類型變為字符型（string），其余均為默認值。單擊“Data Variable”，將窗口切換回數據視圖，在各個變量中輸入相應的信息和數據。SPSS軟件也可以直接讀取Excel、SAS等格式的文件。選擇菜單【File】【Save】，在彈出的“Save Data As”對話框中選擇適當的保存地址。
2.數據統計及分析
2.1數據的簡單描述
執行【Analyze】【Descriptive Statistics】【Descriptives…】，出現“Descriptives”對話框，選擇語文、數學等七個變量至右邊“Variable”空框中，選擇“Save standardized value as variables”。單擊【Options】，出現“descriptives:Options”對話框，單擊【OK】，系統就會彈出SPSS的結果瀏覽窗口，得到所有學生的語文、數學、英語、物理、化學、生物、總分變量的樣本數、最高分、最低分、平均分、標準差、方差、全距等常用的統計量。
Descriptive Statistics
2.2繪制直方圖
統計指標只能給出數據的大致情況，而直方圖則更加形象直觀。執行【Graphs】【Histogram】【Display normal curve】，系統彈出繪制直方圖對話框，將“語文”選入“Variable”選擇框內，單擊【OK】按鈕。此時結果瀏覽窗口內會繪制出如下直方圖：
2.3排序
執行【Transform】【Rank Cases…】，彈出“Rank Cases”對話框，將左邊選項中需要排列的變量選入右邊“Variable（s）”空框中，如“語文”；“By”框是用來選擇分組變量的，如“班級”，將班級作為分組變量選入“By”框；“Assign Rank 1 to”單選框組是用于選擇將秩次賦給最高分還是最低分，這里選擇“Largest value”；【Ties】鈕用于定義相同值的處理方式，這里選擇默認平均值。單擊【OK】，系統就會在數據編輯窗口中建立一個新變量“r語文”（即原變量名前加r），取值為學生的語文成績在班中的排名。
2.4頻數分析
平常教師對成績的統計，除了計算平均分外，還需要觀測各分數段的學生人數，在SPSS軟件中，這項工作可以通過重新編碼和頻數分析兩個操作來實現:
執行【Transform】【Recode】【Into Different Variables…】，在對話框中，將左邊列表框中的語文變量選入右邊的“Numeric VariableOutput Variable：”框中，并在“Output Variable”框中輸入“Name”為“語文2”。單擊【Change】【Old and New Values…】鈕，出現“Recode into Different Variables：Old and New Values”的子對話框，在左邊“Old Values”方框中選擇“Range”，在下面的兩個空格內分別輸入130、150；在右邊“New Value”方框中選擇“Value”，在后面的空格內輸入1，然后單擊【Add】按鈕。重復此操作，分別將110―130分轉為2，將90―110分轉為3，將70―90分轉為4，將低于70分的轉為5，輸入完畢后，單擊【Continue】按鈕，再單擊“Recode into Different Variables”對話框中的【OK】按鈕，數據編輯窗口中就會出現“語文2”新變量，完成對語文成績的重新編碼。執行【Analyze】【Descriptive Statistics】【Frequencies…】，出現“Frequencies”對話框，將左邊框中需要分析的變量“語文2”選入“Variable（s）：”空框中。單擊【OK】，結果輸入窗口就會呈現學生語文的各分數段人數分布，以及各種百分數。
語文2
2.5平均數差異顯著性檢驗
在考試結果分析中，教師一般會用平均分高低來簡單比較各班的成績差異，SPSS軟件的平均數差異顯著性檢驗可以對此進行更科學的統計分析。例如，用獨立樣本檢驗比較兩班學生的化學和數學成績是否有差異：
執行【Analyze】【Compare means】【Independent-Samples T Test…】，選取數學和物理變量進入右邊的“Test Variable(s)” 空框中，選取班級為分組變量，進入“Grouping Variable”中，單擊【Define Groups…】按鈕，在“Group1”“Group2”后分別輸入1、3，單擊【OK】，就會輸出統計結果。
Group Statistics
Independent Samples Test
利用SPSS軟件還可以進行“相關分析與回歸分析”，可用來驗證“數學成績好的同學物理成績也一定好”這樣一個命題是否成立。
3.結語
SPSS軟件為教師實施教學測量手段提供了一個較好的平臺，如何運用SPSS軟件更好地來分析教學測試結果，還需要我們在使用過程中不斷探索。
參考文獻：
［1］余建英，何旭宏.數據統計分析與SPSS應用［M］.人民郵電出版社，2003.
［2］于水華，鄭任兒.淺談SPSS在教育信息處理中的應用.教育信息技術.
［3］盧紋岱.SPSS for Windows統計分析(第2版)［M］.北京：電子工業出版社，2002.
§1.1 應用背景
§1.2 本文的研究內容
第二章 系統涉及到的技術
§2.1 XML和DOM簡介
§2.2 ADO簡介
§2.3 ActiveX簡介
第三章 系統及需求分析、系統規劃
§3.1 系統的整體需求
§3.2 系統的概要設計
一、 數據交換內容范圍
二、 建立財政數據庫
三、 數據初始化
四、 每日或指定時間自動或強制數據交換，并更新財政數據庫
1、 自動交換的數據傳遞過程
2、 交換過程殊事件的處理
3、 讓用戶可以定義事件執行過程
§3.3 系統的總體規劃
一 (DNMessage)：通訊模塊
二 (DNMsgViewer)：通訊監控模塊
三 (DNSqlDistill)：數據提取模塊
四 (DNSqlStorage)：數據存儲模塊
五 (DNUsers)：用戶管理模塊
六 (DNftCoding)：編碼維護模塊
七 (DNftModify)：登記及入、退庫數據修改模塊
八 (DNftMerge)：數據合并模塊
九 (DNftQuery)：查詢統計模塊
十 (DNftLog)：日志模塊
§3.4 系統的功能框圖
一、功能模塊劃分
二、系統實現模塊劃分
三、應用程序模塊間關系
第四章 系統設計和實現
§4.1 數據庫設計
1. 稅務登記表（SWDJ）
2. 企業屬性表（QYSX）
3. 編碼對應表（BMDY）
4. 企業入退庫信息表（RTK_MX）
5. 各種基礎編碼表
6. 臨時表
7. 數據庫設計中遇到的一些問題及其解決方案
§4.2 數據存儲模塊
4.2.1模塊綜述
4.2.2 臨時表設計
4.2.3 XML數據的讀取和寫入臨時表
4.2.4 數據存儲模塊的工作流程圖
1. 國地稅入庫信息存放流程圖
2. 國地稅退庫信息存放流程圖
3. 國地稅稅務登記信息存放流程圖
§4.3 數據合并模塊
4.3.1 模塊綜述
4.3.2合并的規則
4.3.2 數據出錯處理
4.3.4 臨時表
4.3.5 主要過程和函數的設計
§4.4 數據檢索模塊
4.4.1控件綜述
4.4.2界面設計
A．單個企業稅務登記查詢
B．多個企業稅務登記查詢
C．入退庫明細查詢
D．復雜查詢
4.4.3 查詢詳細設計
4.4.4 具體函數，過程及其功能
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隨著計算機的日益普及和計算機技術的不斷發展，深刻理解統計學課程的基本內涵和基礎理論，并能夠靈活運用統計學方法解決社會經濟生活中的實際問題成為統計學發展的趨勢[1]。在這樣的趨勢下，《管理統計學》課程不僅要強調基礎理論的教學，更重要的是要為學生能夠靈活運用基本理論解決實際問題提供方法、思路及實踐指導。
1 教學目的與要求
本課程的目的在于培養學生使用數據分析工具的能力[2]。因此教學必須從實際出發，首先闡述清楚管理統計學各種方法的實際應用背景與其所解決問題的定位與對象，在此基礎上強化基礎統計理論與方法的學習，并選擇相應案例運用統計軟件進行計算與分析。使學生能夠深刻理解統計學思想，以及統計方法所能夠解決的問題以及解決問題的思路、方法與工具，并能夠綜合運用統計理論與其他經濟、管理理論進行分析與解決實際問題。通過教與學，使學生具備以下能力：
a、統計軟件SPSS上機操作的能力；
b、利用統計軟件處理統計數據的能力；
c、面臨實際問題選擇適當的統計分析方法的能力；
d、解讀軟件處理結果并支撐實際決策問題的能力。
2 傳統教學中存在的問題
2.1先導課程基礎薄弱
管理統計學的先導課程為概率論與數理統計，一般學校概率論與數理統計課程的開設學期為大學二年級上學期，而管理統計學的開設學期為大三下學期，兩門課程教學間隔時間較長，導致很多學生在學習管理統計學課程時，對于概率論方面的基礎知識少有印象，造成對管理統計學中的一些知識點理解起來較為困難，例如假設檢驗部分內容，統計學需求得顯著性P值，而P值的計算方法則是屬于概率論課程的教學內容。由于知識點銜接不上造成很多學生學習統計學時，知其然而不知其所以然的情況。
2.2理論教學方法單一
傳統教學手段單一，主要以教師講授為主[3]。教師通過講述、課件展示的方式將知識、技能傳授給學生，使得學生經常處于被動的位置。雖然能夠教師能夠用較短的時間將知識系統、全面地教授給學生，但是不利于學生積極性的調動。這種教學方法不僅費時費力，而且達不到要求的教學效果。另外一些統計分析方法，需要大量數據，并且計算較為復雜，因此講解難度較大， 而且無法連貫下來。如果教師照本宣科，平鋪直敘，不結合案例講解[4]，就會讓學生覺得枯燥無味，晦澀難懂，從而降低學習興趣與積極性，影響教學效果。
2.3實踐教學環節薄弱
在信息時代的今天，不會通過計算機手段，使用相關的統計分析軟件，統計學就沒有了用武之地[5]。而很多院校的統計學教學缺乏相應的實踐性教學環節，學生雖通過課堂學習了統計學的基本概念和理論，掌握了一些數據統計分析方法[6]，卻沒有掌握將統計理論和方法應用到實踐當中的工具和手段，常常只會手工運算， 遇到一些比較復雜的數學模型， 就只能紙上談兵。缺少實踐是整個問題的關鍵， 使得不能利用一些成熟的統計分析軟件去求解問題。只有通過大量的上機操作訓練，才能讓學生真正掌握統計分析軟件，并能正確地應用。
3 教學改革研究
3.1基于案例驅動式的理論教學
在進行管理統計學知識點講解時，以一個真實的統計分析案例貫穿于整個理論教學，從研究的設計、數據的收集、數據的整理、數據的預分析、統計制圖、統計制表、假設檢驗、相關分析到回歸分析，對每一個知識點都通過理論講解與實際案例相結合的方式。理論知識為案例分析的準確性提供了保證，案例分析是對理論知識的升華。進行課堂教學組織時，可以采用案例討論的方式，在老師的指導下，組織學生來對案例進行分析、討論，并在對統計結果進行分析的基礎上得到統計結論。這種案例的教學方式加深學生對于知識點的理解，同時能夠幫助學生建立一個完整統計分析研究的思路。
3.2以理論教學為基礎的模塊化實踐教學
實踐教學是鞏固理論知識和加深對理論認識的有效途徑。針對不同專業的學生，選用不同的統計分析軟件進行教學，對于非統計學專業，可采用功能強大且操作簡單的SPSS進行實踐教學。在進行實踐教學時，根據統計分析軟件的結構將教學內容進行模塊化分解，例如可分為數據設計及錄入模塊、數據整理模塊、統計描述模塊、統計分析模塊、統計建模模塊。針對不同模塊的特點采用不同的案例數據進行演示，讓學生對于統計分析的過程的階段化有更深的理解。通過實踐教學使學生學會將調查所得的信息轉化為SPSS可處理的數據，并通過SPSS軟件進行統計處理，獲得更深層次的數據認識，挖掘出隱藏在數據中潛在的規律和特征，從而為統計決策提供依據。
3.3以實際應用為導向的課程設計
在理論教學結束后增加課程設計環節，讓學生自由組合3-4人為一組，完成一項統計分析研究。要求學生結合社會熱點，以統計學課程和理論知識為基礎，設計調查問卷，進行實地調研，對搜集的數據進行分析，將收集的的數據描述轉換為數據文件，然后進行描述統計分析和推斷統計分析，在此基礎上進行多元統計分析和統計建模，最后總結設計過程，整理課程設計的書面材料，撰寫并提交一份統計分析報告。通過課程設計能夠培養學生主動運用統計方法進行調查研究去看待和解決實際問題的能力，提高學生利用統計分析結果達到決策支持的能力。
4 教學改革的實施
我校屬于應用型本科高校，對于信管專業學生的要求為：要具備信息獲取、組織、分析的能力，就必須學習統計學相關的知識。在信息管理與信息系統課程體系中，統計學的基礎知識是學生學習管理知識的基礎，統計學中的一些統計分析方法也是學生在后續課程學習的基礎，因此，統計學在信管學生的知識結構中占有舉足輕重的地位。據此制定了教學改革后的《管理統計學》教學大綱，如表1所示。
關鍵詞 舊件 Excel 應用 統計分析 改進
中圖分類號： G470 文獻標識碼：A
Microsoft Excel是微軟公司的辦公軟件Microsoft office的組件之一，是由Microsoft為Windows和Apple Macintosh操作系統的電腦而編寫和運行的一款試算表軟件。Excel 是微軟辦公套裝軟件的一個重要的組成部分，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用于管理、統計財經、金融等眾多領域。在質量分析改進中起到相當重要的左右，針對市場舊件的統計分析中也有廣泛用途，下面根據市場三包舊件的控制、統計、分析等方面的應用進行研究討論。
一、針對服務信息上報過程中的審核應用
1、針對已經發生的售后服務信息建立資料庫，主要指針對產品信息、用戶信息、該單據的服務信息、故障信息、費用產生信息等進行登記存檔，同時有備份可以進行核查。
2、從服務的產生到服務終止后的正常使用，用戶出現問題――上報故障信息――信息登記（包括周期審核）――信息傳遞到服務人員――準備工具和相關備件――出門到達服務地點――整個服務過程――服務前后的服務人員和用戶的聯系及交流。針對關鍵點設置審核項目。
3、自動審核過程提示設置應用到的Excel相關函數和公式：
信息提取類：Right ( string, n )；Left( string, n )；MID(text,start_num,num_chars)；
重復出現類：VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)
問題信息提示類：IF(NOT(ISERROR(MATCH(text, table_array ,0)))=TRUE,“提示內容”,“”)
二、針對服務舊件中服務區域、故障模式、產品型號、使用周期分析應用
1、在統計的信息庫中，針對性的服務舊件中服務區域、故障模式、產品型號、使用周期進行統計，在基礎數據制定時針對服務區域進行劃分、故障模式分類制定、產品型號登記記錄并對產品的改進過程有相關提示、使用周期計算單列（針對生產時間、保養時間、維修記錄和更換記錄等進行統計分析）；
2、信息提取，應用上面提到的Excel相關函數和公式進行提取需要統計分析的基礎數據，建立報表基礎數據，進行針對性的排序、篩選、分類匯總、數據透視等Excel項目操作。得到相應的報表進一步數據，添加“累計比例”項目。到此，報表基礎數據制定完成。
3、應用“排列圖法”篩選前80%的問題點，針對前80%服務區域、故障模式、產品型號、使用周期的問題再進一步應用“因果分析圖法――魚刺圖”進行分析找到問題的重點進行改進推進。
三、針對市場三包內舊件質量問題的統計分析
1、根據上面提供的“故障模式”分析情況，可以把基礎數據庫中的產品根據產品型號、生產時間、故障模式等進一步分析，找到操作人員、機器、物料、規章制度、操作使用環境等方面的相關問題點，進行針對性的改進分析。
2、針對日期的Excel函數應用，DATEVALUE(MID(text，start_num,num_chars))&“年”& MID(text，start_num,num_chars)&“月”& MID(text，start_num,num_chars)&“日”)；應用該函數針對需要的基礎數據庫提煉出需要的信息數據，再使用Excel中的排序、篩選、分類匯總、數據透視等項目進行統計分析，得到需要的報表基礎數據。
3、可以對產品生產時間、故障發生時間、整件使用周期等進行“排列圖法”篩選前80%的問題，同時也可以使用“柱線圖”對以上數據進行統計分析。針對周期內的數據統計過程中可以應用到Excel函數，COUNTIF(Table_array,“>= start_num ”)-COUNTIF(Table_array,“>= num_chars ”) ，可以對start_num和num_chars區間額數據數量進行匯總。
4、針對80%的問題點再進一步應用“因果分析圖法――魚刺圖”進行分析找到問題的重點進行改進推進。
四、小結
本文通過對市場舊件基礎數據的采集、基礎數據庫的建立、針對指定范圍數據應用Excel進行分析介紹，體現了Excel軟件在日常市場三包舊件的統計分析中的應用。在質量改進從信息采集、基礎信息庫的建立、針對信息的統計分析等方面進行了研究分析。售后服務信息管理人員、舊件管理人員和質量改進技術人員可以進行借鑒，在日常的市場信息采集、信息庫維護、指定信息分析統計等方面可以有的放矢，針對性掌握和應用。
（作者單位：侯二紅，青島東洋熱交換器有限公司；張勇菊，青島工學院）
參考文獻：
[1]王毓芳，郝鳳主編. 質量分析 質量改進與統計技術. 中國計量出版社 2003
《經濟分析與SAS》雛形最早可追溯到1999年[1]，我校是那時國內少數幾個引入SAS軟件從事《回歸分析》、《多元統計分析》等課程輔助教學的高校之一。經過十多年的發展，《經濟分析與SAS》課程的開設范圍和層次由最初的統計學專業擴展到經濟學、金融學等專業、由本科教學擴展到研究生教學。為了開設這門課程，我們投入了許多，不僅購買了正版的SAS軟件，而且還進行了實驗室建設和相關師資培訓。這些成本構成了開設SAS類課程的高校進入壁壘。時至今日，SAS類課程的高校普及率還很低。作為為數不多的開設該類課程的國內高校，我?！督洕治雠cSAS》的教學狀況如何？當前面臨著哪些問題？圍繞上述問題，本文將首先系統梳理該課程開設的沿革歷史，然后在其基礎上分析存在的問題以及未來改革的方向。
一、課程教學發展沿革
我校《經濟分析與SAS》課程的發展歷程概括起來主要有以下六個階段[2]：
（一）學習階段
SAS軟件是一個集成化的大型統計分析軟件。該軟件由于其功能強大，界面友好，自推出以來已受到眾多用戶的廣泛好評和青睞。但該軟件購置成本高，又沒有漢化，所以在我國的推廣和應用是20世紀90年代后。1998年，我們參加了由北京大學主辦的首屆SAS軟件培訓班，初步接觸了SAS軟件，并購置了由SAS公司推出的中國高校計劃優惠版SAS軟件，功能模塊雖然不多，但基本能夠滿足教學的需要。
（二）初步嘗試在《回歸分析》、《多元統計分析》等課程中增加SAS輔助教學
作為統計學專業的主干課程，像《回歸分析》、《多元統計分析》、《時間序列分析》、《抽樣估計》等課程，在沒有SAS軟件之前，我們只是在《回歸分析》中借助當時還比較適用的TSP軟件進行一些簡單的模擬。1999年開始，我們借助SAS軟件在相關課程中逐步增加了輔助教學課時，嘗試著運用SAS軟件進行輔助教學。應該說這一嘗試在當時國內高校還是不多的。經過嘗試我們發現，以往較繁瑣、難以理解的理論推導通過與SAS軟件和實際問題的結合變得非常實用，而且結果也非常直觀，這大大提高了學生學習專業理論課程的積極性和主動性，提高了學習效率和效果，也使教師能通過更直觀的形成講授有關統計理論，使教師在理論講授時能更加得心應手。
（三）嘗試開設《經濟分析應用軟件SAS》
隨著SAS軟件在相關課程中的輔助教學內容越來越多，也由于經過兩年多的學習和探索，2001年，我們在統計學專業中率先開設了《經濟分析應用軟件SAS》課程，目的是想通過該課程的學習提高學生運用SAS的能力。由于最初開設該課程只有32學時，所以課程的主要內容是學習SAS軟件，以便為其他課程的輔助教學打下良好的應用基礎。應該說這一思路是好的，但由于主要介紹SAS軟件，應用不多，使得學生學習目的難以把握，從而在一定程度上影響了教學質量。
（四）開設《經濟分析與SAS》課程
從《經濟分析應用軟件SAS》轉變到開設《經濟分析與SAS》課程，雖然字面上區別不大，但側重點卻有了較大的改變?！督洕治鰬密浖AS》側重于軟件介紹，而《經濟分析與SAS》課程則側重于經濟分析，SAS軟件只是手段，也就是說，該課程更強調應用SAS軟件手段和統計學方法來解決經濟管理中的實際問題。另外教學時數也有了較大調整，從32學時調整到56學時，以保證在應用SAS軟件之前要能基本掌握SAS軟件的基本操作和編程。經過幾年的運行和實踐，我們感覺到該課程不僅改變了我們傳統的教學模式，更重要的是能夠把理論與實際緊密結合，這對培養應用型人才，提高學生動手能力和綜合素質起到了重要的作用。
（五）專業范圍從統計學專業擴大到經濟學和金融學專業
隨著對《經濟分析與SAS》課程認識的加深，以及《經濟分析與SAS》在實踐中的作用越來越大，我校經濟學、金融學專業從2004年開始也開始開設該門課程。在授課中，考慮到不同專業的知識結構以及實際需要，經濟學和金融學專業要求相對較低，課時也相對較少（48學時）；對統計學沒有降低要求，課時仍然為56學時。另外，統計學專業在《多元統計學》、《時間序列分析》等相關課程中還有相應課時保證該專業學生能夠更多地掌握SAS軟件及其應用。
（六）學歷層次從本科教學擴大到研究生教學
2001年，本課程率先在我校統計學專業中開設。鑒于該課程的實用性以及對理論教學的補充性，2004年經濟學、金融學專業也相繼開設了該門課程。繼2003年在數量經濟學專業研究生課程中開設《多元統計分析與SAS》課程之后，該課程逐漸向其他相關研究生專業推廣。目前經濟、管理、管理科學與工程等專業研究生都開設了該門課程。
二、課程教學存在的問題與改革思路
（一）課程教學存在的問題
《經濟分析與SAS》由最初的SAS學習到后來的研究生課堂教學，發展日臻完善，但其面臨的挑戰也是顯而易見的，主要體現在以下兩個方面：
一是SAS軟件本身面臨的挑戰。SAS功能強大而且可以實現自由編程，備受高級用戶的青睞，但同時它帶來的問題是一般用戶難以掌握。在平時我們安排學生上機練習的過程中，許多學生反映SAS程序不太容易寫，很容易出錯，哪怕在程序中出現一個小小的錯誤，找到并改正這個錯誤比較困難。SAS數據管理也是非常強大的，例如可以使用SQL語言進行數據管理，但學習掌握它卻需要很長時間。SAS軟件能夠從事回歸分析、生存分析、方差分析、因子分析、對應分析、聚類分析等各種統計分析，但存在著一些不足，例如有序和多元logistic回歸以及穩健方法等內容難以實現和掌握。在所有的統計軟件中，SAS有最強大的繪圖工具，SAS/Graph模塊專為繪圖設計，但圖形制作主要使用程序語言，不易掌握，并且繪出的圖形沒有其他軟件如STATA繪出的美觀。
二是SAS軟件在經濟分析中的應用問題。這一問題可能更為重要，限制了一些使用SAS軟件從事經濟分析的專業范圍。在我校，雖然經濟學和金融學專業均開設了《經濟分析與SAS》這門課，但由于經濟學和金融學的專業特點原因，SAS的實際運用效果并不理想。經濟學專業研究主要集中于截面數據和面板數據的回歸分析，而金融學專業研究則集中于時間序列數據的回歸分析。這使得計量回歸分析成為了經濟學和金融學專業最為常用的分析方法，而這僅為SAS軟件中的STAT和ETS模塊，其從事計量回歸分析的專業化程度遠沒有Stata、Eviews等計量軟件表現卓越。從學術研究角度來看，如果我們瀏覽一下AER、JPE等國際頂尖期刊，無論是在經濟學、管理學還是社會學等人文社會科學領域，Stata軟件使用率極高。Stata軟件是國際主流計量軟件，在計量分析領域的專業化程度遠高于SAS軟件。因此，對于經濟學和金融學專業，《經濟分析與SAS》教學應該將重點放在SAS軟件具有比較優勢的數據整理、數據挖掘和高級統計分析等方面。然而，目前的教學大綱內容僅是基本的數據處理和描述性統計分析，離理想的課程內容設置還存在差距。
（二）課程改革思路
針對《經濟分析與SAS》課程教學當前存在的問題，我們提出三點改革思路：
一是強化學生SAS基本編程能力的訓練。SAS學習的最初困難在于其編程，但SAS處理數據的高度靈活性也在于其編程。因此，學好SAS必須先要掌握SAS的基本編程。我們一開始學習SAS編程時感到十分困難是必然的，不必大驚小怪、也不必垂頭喪氣，只要堅持學習下去，能夠熟練掌握SAS基本編程，接下來它將為我們隨心所欲處理統計數據帶來便捷。
二是提高學生統計分析理論水平。除了統計學專業以外，我校開設《經濟分析與SAS》這門課的經濟學和金融學專業學生對于一些比較實用的統計分析方法掌握得很少。在各自的教學培養計劃中，經濟學和金融學專業僅開設了《統計學原理》這門課，而這門課僅僅涉及統計學的一些基本概念和描述性統計，對于高級統計學理論如主成分分析、因子分析、聚類分析、判別分析、對應分析以及層次分析法等并沒有涉及。
三是突出SAS軟件在不同專業領域運用時的針對性。對于非統計學專業，SAS教學應該強調統計數據的整理和分析能力。統計數據整理涉及SAS編程，統計數據分析涉及多元統計理論的SAS運用。這就要求我們針對經濟學、金融學等非統計學專業，我們應該注重SAS/BASE和SAS/STAT模塊的教學。其中，SAS/BASE是SAS系統的核心，承擔著數據和用戶環境的管理以及用戶語言的處理，調用其他SAS模塊。除了本身所具有數據管理、程序設計及描述統計功能以外，SAS/BASE還是SAS系統的中央調度室。另外，SAS/STAT是最為常用的統計分析模塊，覆蓋了所有實用數理統計分析方法，提供了多個過程可進行各種不同模型或不同特點數據的回歸分析，如正交回歸、響應面回歸、logistic回歸、非線性回歸等，且具有多種模型選擇方法。可處理數值型、有序和屬性數據，并能提供各種有用的統計量和診斷信息。尤其是在多元統計分析方面，SAS/STAT為典型相關分析、主成分分析、因子分析、判別分析和聚類分析等提供了許多專用過程。
關鍵詞：CACE測試 高等職業英語測試統計分析系統 設計 實現
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）012-357-03
1 引言
廣東省在充分順應語言測試領域的新趨勢果斷采用先進科學測試手段的基礎上率先推行計算機化高等職業英語測試（曾用強，2012），以期客觀全面反映教改成效并有效監測改革后教學理念方法等的功效，起到良好的測試反撥效應（甘利，2012）。本研究的依據是英語語言測試理論（亓魯霞，2011）。語言測試的實踐是個系統工程。其中在考試總結階段要做的，就是要從考試得出結果反饋。這里包括三步工作（李筱菊，2001）：評定分數、統計分析分數、解釋分數。分數包括等級、名次或考試結果的其他表示形式。這三步工作，第一步是得出分數，即從受試者的答案行為中得出分數；第二步是計算分數，即把分數與分數之間（也就是受試者與受試者之間、受試群與受試群之間）、考試各部分之間等等關系整理清楚；第三步是解釋分數，把分數所表征的是什么解釋清楚，即說明分數與要測試的能力之間、所測試的各種能力之間、所測出的能力與所期望的能力之間等等的關系。CACE測試后需全面系統科學地得出精密的數據統計分析結果。但現有的全國全省大型考試中，考試機構在試后僅提供考試成績或授予考試證書，沒有數據統計分析結果展示平臺。故本研究開發網絡版軟件“高等職業英語測試統計分析系統”以自動生成所有統計分析結果。本軟件能提供所有考生聽力、閱讀、寫作等職業能力的量化分析。教學管理者可宏觀監控教學；教師和同行可相互切磋，有的放矢；受試者可獲得關于自己學習情況的個性化信息反饋。
2 高等職業英語測試統計分析系統的設計實現
（1）筆者設計的“高等職業英語測試統計分析系統”的軟件架構圖，如圖1所示。本軟件由前臺用戶使用部分和后臺數據庫管理部分組成。以下僅述前臺用戶使用部分。
如圖1所示，“高等職業英語測試統計分析系統”包括四個模塊，即模塊一“各院校成績對比”、模塊二“總成績綜述”、模塊三“各專業類別（文理工商藝）成績對比分析”和模塊四“個人成績分析”。四個模塊分別下設若干子模塊，實現相應功能，具體見圖1。這四個模塊分別成為四類用戶的入口，分別向四類用戶開放使用權限。四類用戶即“教育廳和教指委領導”、“各學院主管”、“任課教師”、“學生”。借此軟件，教育廳和教指委領導進入“各院校成績對比”入口，可全面了解全省的考試匯總情況以及所有參加當次CACE考試的院校之間的各種比較情況；學院主管即某學院主管教學的院領導或教務處領導進入“總成績綜述”入口，可了解本?？荚嚨目傮w情況以及和其他院校的比較和差距；任課教師進入“各專業類別（文理工商藝）成績對比分析”入口，可了解自己所任課班級的考試情況以及與全校其他班的對比情況；學生進入“個人成績分析”入口，可了解本人在本次考試中情況以及與本班或本校其他同學之間的比較和差距。此外，本軟件還設有管理員入口，供管理員全面維持整個軟件的正常運行和處理后臺數據的操作。
（2）全程指導軟件開發工作的軟件架構圖中，對應各功能的數學公式繁多，僅舉模塊一“各院校成績對比”中比較所有院校的成績需用到的單因素方差分析ANOVA公式為例，如表1所示。
（3）本軟件的開發環境設計為：LAMPS（Linux+ Apache+MySQL+PHP+SVN）。開發框架是在基于Zend Framework 1.8 的三層MVC結構基礎上進行開發的。開發工具軟件包括UltraEdit，Dreamweaver。
（4）成功開發的網絡版“高等職業英語測試統計分析系統”，登陸網站http：//，即可訪問。軟件頁面繁多，僅舉一例以說明。如用戶“教育廳和教指委領導”進入模塊一“各院校成績對比”，點擊“比較所有院校的成績”，可查看某次全省參加CACE考試的若干所學院的成績是否存在差異性，如圖2所示。
本軟件可推廣CACE測試后相關工作，用以分析試卷成績統計。本研究分析與利用受試者由考試機構所組織的并按高職英語考試大綱要求所設計的CACE測試，綜合檢測高職英語教學效果。本項研究不僅為各受試學校受試者提供考試成績，對全校甚至全省的高職公共英語質量進行科學量化的分析、跟蹤與監控，還可對每位考生的英語具體技能如聽力能力、閱讀能力、寫作能力及特殊職業能力等方面進行監控。學校（或?。┲鞴芡ㄟ^此系統，可以查看出某校（全?。┠诚瞪踔聊嘲嗄硞€學生某個教師量化的教學效果，從而可以對英語教學質量進行宏觀的監控。各個系（部）對每個學生及教師進行微觀監督，教師對每個學生有針對性施教，改進教學，提高整體英語水平。本軟件是廣東省內首創的基于語言測試理論研發出專門針對CACE測試的統計分析系統，在網站軟件中移植并完善相關算法源代碼，實現了網站系統自動生成與SPSS相同的相關性分析結果，可以對測試成績進行全面系統分析。為高職英語教育提供了科學規范的評估測試系統。本測試分析系統，界面友好、操作簡單、復用性強、易推廣。本軟件進行的數據統計分析結果將成為學生個人化的信息反饋獲取的基本保障和理論來源。
3 后續研究設想
高級職業英語測試已在全省范圍展開和普及。雖然教改課改成效顯著，但為進一步充實和完善整套改革體系，使其日趨成熟并有效服務于當前高職英語教育改革發展之需，仍有后續研究空間。如，每位學習者還希望能經常獲得關于自己學習情況的個人化信息反饋，譬如學習診斷報告，學習者圖像描繪，學習進程路線圖，成就報告等，又想隨時得到基于個人不斷變化情況的學習指導，譬如針對個人的輔導，材料或方法介紹，迄今學習的總結和往后學習的處方性意見等（李筱菊，2001：436）。但上文提到的“高等職業英語測試統計分析系統”雖實現了CACE測試后成績統計分析展示平臺的功能，卻沒能實現為學習者提供詳細英語學習診斷報告的功能，仍無法滿足新形勢下對新測試應提供更多更具體更精確的關于考生知識和能力掌握信息的期待和要求。為實現英語學習診斷報告功能，筆者后續研究將致力于“高級職業英語測試診斷書”的研制。筆者設想將“高級職業英語測試診斷書”模塊，設計為前文闡述的已成功開發的“高等職業英語測試統計分析系統”的第五個模塊，即增設這一模塊。訪問權限向前四個模塊的所有用戶開放。
“高級職業英語測試診斷書”模塊的研制主要是通過引入測試領域的最新研究成果和應用工具，即將診斷分類模型DCM（Diagnostic Classification Models）應用在英語聽力、閱讀及寫作理論、教學以及考試信度與效度方面（陳芳，2011）。所有該類模型的目的都是為了將被試分類，并提供詳細診斷信息，因此可以廣泛應用于各領域。DCM的原理是直接計算每個考生掌握每項技能的概率，如將每道題所考查的技能點按Q矩陣排列，根據不同的假設選擇相應的診斷模型，經過特定軟件（Arpeggio，M-Plus）運算最后得出每個考生的詳細診斷信息表，如哪些技能已掌握，哪些技能還未掌握，哪些技能因數據信息不足無法判斷是否掌握。這種從測試結果中挖掘更多精準的反饋信息來指導教學和測試工作的方式，大副提高了測試的效度和效率，符合教育要高效節能的新趨勢（甘利：2012）。
“高級職業英語測試診斷書”模塊的研制大致分為兩個階段：（1）資料數據搜集準備階段，包括診斷模型軟件Arpeggio的獲??；向測試命題組索要考題設計時的綜合技能列表；鑒于理想的考點和學生實際運用的技能點有所出入，需要結合一些調查手段例如分析若干位學生的有聲思維，參考幾位專家的意見以及評估模型擬合度（goodness-of-fit）和相關參數。經反復調整，最終確定高級職業英語測試測量的所有技能并將這些技能點作Q矩陣分析匯總；現有的外語能力標準的搜集，確定10名將參加當年CACE測試的受試，建立考前和考后檔案報告。（2）抽取當年參加CACE測試的1000份學生答卷，不含之前確定的10名受試，考生的回答和Q矩陣一起輸入Arpeggio軟件進行運算（陳芳，2011）?？忌幕卮鹜椖糠磻碚撝幸粯淤x值。正確的回答標為1，錯誤的回答標為0。對1000位考生答卷的分析決定了所有考題的相關參數，即考題難度、區分度等?；谶@些參數，將10名受試的能力測量簡化為數據代入，即將已獲得的考題參數和這些學生的回答輸入診斷分類模型的定義公式中，直接計算他們掌握每項能力的概率。最后得出個人報告樣本，即10名被試的各項技能掌握程度的診斷書，然后通過對比這些被試的檔案與被試的自我評價及對其老師的調查問卷結果，可以判斷高級職業英語測試的診斷準確性。
4結語
本研究保證了對測試結果解讀和使用的科學性嚴謹性，為今后類似大型考試的結果分析運用提供了參考范本，對學生CACE測試后的進一步學習指導工作發揮巨大的引導作用。教學管理者可對考試進行宏觀監控，了解全局；教師可了解自己及同行所任班級學生的考試情況及教學反饋，學生可相應調整學習策略方法；能提高學生整體英語水平，為社會做出更大的貢獻，更順應時代的潮流和社會對高等職業英語的發展需要。筆者后續“高級職業英語測試診斷書”模塊的研究成果可應用于CACE測試的命題、課改教改的各個環節，直接服務于測試對教學教改的良好反撥效應和教改課改的實效性，可直接檢驗教改課改是否達到應有的深度和效度。
（本文是筆者副主持的2009年廣東省教育廳基金項目《高等職業英語》測試統計分析系統的研究與實踐（Yyjg-2010-30）的部分研究成果。）
參考文獻：
[1] 李筱菊.語言測試科學與藝術[M].長沙：湖南教育出版社，2001.
[2] 陳芳.診斷分類模型：測試領域的新工具[J].外語教學理論于實踐，2011（02）.
[3] 甘利.語言測試視野下的高職英語教學現狀和改革方向[J].中國成人教育，2012（20）.
一、統計學課程教學中存在的不足
(一)扭曲教學觀念和教學目的。統計學是研究現象數量的方法論科學,既有較強的理論性,又有很強的應用性;既有歸納方法論,又有演繹方法論。目前,統計教學僅僅注重了課堂講授,偏重于定性分析方法和解題方法,在制定教學目的時,較少考慮到學生的統計素質和能力的培養,忽視引導學生在專業中對統計學加以應用;統計學的教學內容,也很少根據專業的需要設置,而是由任課教師依據教材、課時而定。如果統計學教師不清楚該專業統計學原理的前期及后續課程的開設情況,不了解該專業對統計學的需求情況,不同專業采用一成不變的、陳舊的教學內容,學生聽起來乏味,既影響了學生的學習興趣,也直接影響到教學效果。
(二)單一的教學方法和教學手段。統計學的教學,普遍仍局限于課堂講授的單向灌輸式教學方式,屬于重知識傳授、輕能力培養,重書本理論、輕實踐活動的“注入式”教學模式。教學中,教師注重基本原理和方法的介紹,很少做到把原理與統計分析方法在各專業中的實際運用結合起來講解,運用知識的能力未得到鍛煉、提高,實際操作能力和使用統計軟件的能力相當缺乏,甚至有的還未用過任何統計軟件。這樣的教學方式只能使學生停留在對統計學概念、公式、方法和理論的粗淺掌握上,卻無助于調動學生的學習積極性、主動性,更不期望學生利用它來解決其專業中的實際問題。學生畢業參加工作以后,不知道如何運用統計學方法去分析和解決專業問題。其實,統計學是一門應用廣泛的學科,只有將統計學的原理和方法運用于分析和解決實際問題,才能顯示出統計學的應用價值;只有讓學生掌握了統計學博大精深的分析方法,才能培養出高素質的應用型管理人才。
(三)只注重利用功能較弱的統計軟件。傳統的教學都是采用“粉筆+黑板”,但統計學要處理大量的數據并要讓學生參與,這時采用傳統的方法既浪費時間,又顯得力不從心,同時又妨礙了統計軟件的學習與應用。統計學的軟件有很多,從功能較弱的如Excel到功能較強的SAS、TSP,都為統計研究提供了很好的分析工具,但是教師卻并未對其加以充分利用。作為統計學教師,要想站在學科前沿,必須能夠熟練使用一至二個統計分析軟件,倘若對數據的處理僅停留在功能較弱的分析工具上,必然會限制其教學能力,影響教學效果,同時也會限制自身的研究領域和范圍,影響研究成果的規模和檔次。
二、統計學教學模式探討
統計學是一門搜集、整理、分析統計數據的方法科學,其目的是探索數據的內在數量規律性,作為認識和探索社會經濟現象數量方面關系的重要方法和工具,在社會經濟管理中起著非常重要的作用。其專業課程教學必須強調統計分析方法的應用、學生實際操作能力和解決實際問題能力的培養。這就要求在統計學理論教學的基礎上,大力推廣實驗教學,提高計算機應用和動手能力,使學生鞏固已學到的理論知識,培養以定量分析為主的“統計思想”,提高分析和解決實際經濟問題的綜合能力。從目前統計學教學的不足可以看出,過去理論性和描述性的傳統型統計教學模式已經不適應時代培養人才的需要,學生普遍缺乏獨立分析與解決實際問題的能力,對統計分析、預測和決策的方法并沒有真正掌握。因此,改革傳統的教學模式,提倡統計實驗教學,構建統計學課程實驗教學模式,成為轉變教學觀念、提高教學效果與教學質量、培養學生對所學理論知識和方法綜合應用能力的根本途徑。統計學實驗教學模式的主要內容如下:
(一)模擬數據搜集整理。數據是統計分析的對象,搜集整理數據是進行統計過程的基礎階段。這一方面需要鍛煉學生對數據的洞察力,另一方面通過開展市場調研等活動讓學生自己搜集統計數據,建立各自的“統計數據信息庫”,為下一階段的統計分析打基礎。從數據本身計數的來源看,統計數據最初都是來源于直接的調查或實驗。從使用者的角度看,統計數據主要來源于兩種渠道:一是直接的調查和科學實驗,這是第一手或直接的統計數據;二是別人的調查或實驗數據,這是統計數據的間接來源。
(二)統計軟件包應用于統計分析。統計學課程實驗教學模式的統計軟件包是其核心內容,在這一過程中應該使學生對Excel電子表格、SAS、SPSS、SYSTAT等軟件有詳細的了解。
(三)實驗課程體系。統計學課程實驗教學模式設計與課程內容密切相關。在統計學課程中,有必要開設實驗教學的主要有多元統計分析、時間序列分析、統計預測與決策、計量經濟學、市場調查技術、統計信息處理(統計軟件)、數據挖掘技術、質量控制、決策支持系統等。構成統計學課程實驗教學模式的三大模塊具有相當強的關聯性。其聯系主要體現在運用上,特別是針對不同的課程使用不同的軟件以及側重點上。
三、統計學課程教學改革的建議
(一)結合專業制定教學目的,樹立正確的教學觀念。統計學的教學目的不能孤立地制定,而是要在明確本專業開設的課程與統計學相關關系的基礎上,制定滿足本專業需要的教學目的,本著“服務專業,突出應用”的原則,依據各專業需求進行取舍,同時將提高學生的統計素養納入到教學目的當中。在教學中,應適當結合課程內容安排一定的社會實踐環節,就一些學生關心或與本專業相關的課題作市場調查。如可組織學生針對大學生們感興趣的就業情況、手機擁有率或逃課情況等展開調查,教師與學生一起參與調查問卷設計、資料搜查、整理和分析,指導他們如何利用統計分析方法對資料開展深入細致地研究。這一過程不僅可以使學生掌握設計問卷、對資料進行搜集、整理和分析等基本統計知識,還能培養學生應用理論進行分析的調查研究能力。
(二)使用多種多樣的教學方法和教學手段。教學活動是一種雙向活動,沒有學生積極主動地參與,沒有學生能動性的發揮,教學不可能收到良好的效果。在教學過程中,應將“講授式”“啟發式”“討論式”等互動教學方法結合起來,取長補短,以達到更好的教學效果。在教學中,教師從學生的實際能力出發,采用各種有效方法,引導學生發現問題、提出問題,采用師生互動、同學互動的方式探討問題、解決問題,從而激發學生的學習積極性,提高教學質量和教學效益。采用多媒體教學手段可以為互動式教學方法提供有力的設備支持,它不僅可以演示、分析篇幅較長的實際統計資料,使案例教學、實踐教學更生動清晰,而且可以介紹一些基本的統計軟件,促使學生掌握用計算機進行統計分析的現代信息處理手段,從而強化其閱讀、理解運用統計資料的意識,提高他們發現問題、分析問題、解決問題的能力。
(三)合理充分地使用統計軟件。
首先,選擇統計學中適當的內容,利用Word、Excel、Powerpoint等軟件制作多媒體教學課件。多媒體教學系統把文字、圖形、動畫和聲音等各種信息進行集成,通過計算機向學生講授課程的內容,其中包括引入新概念,講述基本原理,分析論證新問題,大大豐富了信息的表現力。課件能起到增大課堂容量和吸引學生注意力的作用,能大大縮短演示圖表、統計計算的時間。
由于當代社會正處于“信息爆炸”的時代，承載信息的數據動輒成千上萬，因此，面對一個實際問題，即使有豐富的數理統計知識，如果沒有計算能力，也無法進行統計分析。幸運的是，隨著計算機技術的發展，大多數的統計計算都能通過統計分析軟件加以完成。數理統計課程案例教學在教學形式上靈活多樣，能充分利用統計軟件、教學軟件等多媒體教學工具，以增強學生的興趣和愛好，提高學習積極性。在現有的統計軟件中，EXCEL軟件被廣大的統計工作者和非統計工作者使用，由于其具有的普遍性、操作方便、易學、易用的特點成為眾多非統計專業學生進行統計分析的首選。
它提供了從函數、分析工具庫、加載宏到數據透視表和數據透視圖的多種數據分析方法。Excel為用戶提供了一組數據分析工具，如方差分析、描述統計、直方圖、回歸、抽樣、假設檢驗等，能較快完成表的制作、統計、分析以及數據的處理，具有較強的分析能力。在使用時只需為每一個分析工具提供必要的數據和參數，該工具便會使用相應的函數，計算并顯示相應的結果。在設計數理統計學教學內容時，依據Excel的各種數據分析功能可方便地將相應的Excel軟件具體操作步驟設計到各章節的教學內容中。
二、EXCEL在專業碩士數理統計課程案例教學中的應用
案例教學法主要采用對話式、討論式和啟發式的方法進行教學，是在教師指導下，組織案例，把學生引導到實際問題中去，進行學習、研究、通過分析、討論找到解決問題的方法。案例是一個實際情況的描述，它一般要涉及一個決策問題。教學案例是適應教學目標的需要，圍繞一個或幾個問題，在對實際調查后所作的客觀書面的描述，用以提高學生思考問題、分析問題和解決問題的能力。在教學中使用案例教學法來闡述基本概念、基本理論，講解統計方法，將理論教學與實際案例結合起來，使課堂講解生動，能激發學生的學習興趣，提高教學效果。
在數理統計案例教學過程中，通過作圖散點圖對數據產生基本認識，使學生掌握對數據特征的初步判斷，通過描述性統計分析讓學生對數據進行基本的統計分析，通過回歸分析實現預測和控制，是教師進行案例教學的幾個關鍵知識點。下面我們以具體例子來演示在專業碩士數理統計課程案例教學中如何使用EXCEL。某大型牙膏制造企業為了更好地拓展產品市場、有效地管理生產數量，公司董事會要求銷售部門根據市場調查，找出公司生產的牙膏銷售量與廣告投入之間的關系，從而預測出在不同廣告費用下的銷售量。為此，銷售部門的研究人員收集了過去30個銷售周期（每個銷售周期為4周）公司生產的牙膏的銷售量和廣告投入費用，數據如下表所示：
（一）用EXCEL作散點圖
散點圖的畫法：將廣告費用和銷售量輸入到OF－FICE2007版本的EXCEL數據框中，選中所有數據和數據名稱，點擊“插入-圖表-散點圖-僅帶數據標記的散點圖”，進行適當格式調整，即可生成散點圖1：
（二）用EXCEL進行描述性統計分析
對EXCEL2007軟件，通過加載宏，啟用公式分析具箱。在EXCEL2007中選中所有銷售量數據，點擊“：數據-數據分析－描述統計”，在描述統計框的輸入區域確定分析數據的范圍，選中“匯總統計”復選按鈕，然后確定，即可得描述性統計數據分析結果，如：平均值：8.383，標準差：0.124，中位數：8.390，眾數：8.750，標準差：0.681，方差：0.464等。
（三）用EXCEL進行回歸分析
為了預測在不同廣告投入下牙膏的銷售量，可以對銷售量進行回歸分析。其中，選擇廣告投入為自變量，銷售量為因變量。在EXCEL中，將廣告投入數據放入第一列，牙膏銷售量放入第二列，點擊“數據－數據分析－回歸”，在“Y值輸入區域”輸入“$B$1:$B$30”，在“X值輸入區域”輸入“$A$1:$A$30”,選中“殘差圖”復選按鈕，點“確定”進行回歸分析，可得回歸統計結果，回歸模型的方差分析，回歸系數的估計，殘差圖等。結果如圖2所示：
三、結論
【關鍵詞】食品專業；食品試驗設計與統計分析；教學模式；改革探索
1“食品試驗設計與統計分析”在教學過程中存在的問題
1.1教學模式單一，板書與多媒體式教學相互獨立
目前，在教授這門課的教師群體中，主要有兩種教學模式：以年長教師為主的板書式教學和以年輕教師為主的多媒體式教學。傳統的黑板板書，教師需要花費大量的時間在公式、演示和解釋上，這一過程往往會讓學生覺得枯燥乏味，產生一定的厭學心理，從而降低學生的學習積極性。而老師在花費大量精力備課、授課后，由于在板書冗長復雜的公式、抽象難懂的原理的過程中耗費了大量時間，而課時又是有限的，使得供學生思考的時間被壓縮，便難以達到預期的教學效果。年輕教師為主的多媒體式教學，主要是利用投影儀等多媒體設備達到教學目的，鮮少借助板書。多媒體教學在一定程度上減輕了教師課堂上的負擔，但是備課（制作PPT、視頻等）的過程還是很費精力的。此教學模式存在內容分布不合理的問題，一張PPT上如果布滿大量文字，學生往往目不暇接，且無法抓住重點。在這時，大部分學生會采取拍照記筆記的方法，這樣既影響了課堂氣氛又沒有形成深刻的印象，而且教師在多媒體教學過程中與學生的交流很少，也導致教學效果不理想。
1.2教學過程中重理論輕實踐，缺乏實用性
“食品試驗設計與統計分析”本身是一門實踐性非常強的課程，需要學生將所學的數理統計學及概率論等理論知識靈活運用來解決實際問題。實踐教學是食品專業本科教學的重要組成部分，是培養具有創新精神和實踐能力的高素質人才的重要環節[2]。然而，在當前的教學過程中，教師的側重點一般是在“統計分析”上，對“試驗設計”這一環節沒有足夠重視。而教學方式也大多采取灌輸式教學，通過理論系統的教學試圖讓學生掌握本課程，這樣只能增強學生的應試能力，無益于學生的操作能力（即把理論運用到實踐中去的能力）的提升。理論與實踐的脫節，會導致學生學習了該課程后，對書中的理論有所了解，但是遇到與食品科學相關的實際問題時還是一籌莫展，正所謂“紙上談兵”。
1.3統計軟件的普及和介紹不足
本門課程的特點之一就是繁多復雜的公式和多步冗長的計算過程。如果還是按照用計算器來進行手工計算分析的傳統方法，學生就會耗費大量的時間和精力來解答問題，導致學生的積極性受挫。而在當前的實際工作中，熟練使用計算機統計軟件完成試驗設計和統計分析工作已是常態，極少使用計算器進行手工計算。現在食品行業的科學研發工程和生產工藝優化，也和其他行業一樣，必須借助合適的計算機統計軟件才能做到有效且高效地完成任務。因此，如果教師在授課過程中對統計軟件的普及和介紹不足，會導致學生用傳統的計算機手工計算方法解題時產生厭學心理，也會削弱學生的就業競爭力。
2可采取的改革措施
2.1融合教學模式，取長補短
單一的黑板板書教學或者多媒體式教學都是不可取的，只有將兩者有機結合在一起，取長補短，才是最佳的教學模式。教師在授課過程中要做到二者兼顧。利用多媒體教學時，教師可在課件中借助一些圖片、視頻甚至音頻讓抽象、晦澀難懂的知識變得更加直觀、形象，便于學生理解和記憶。此外，在課件中插入一些趣味性的動畫和圖片，能夠起到舒緩課堂緊張嚴肅的氣氛，減輕學生的厭學心理的作用。當講到重點內容時，教師可以在黑板上板書強調，這樣做可以讓學生集中注意力，利于學生記錄筆記和總結。黑板板書主要是用于突出教師授課的重點部分內容,起到畫龍點睛的作用。這樣將板書與多媒體教學有機地結合在一起，不僅降低了傳統模式中教師花費大量精力和時間整版板書的負擔，也豐富了課堂內容，有效地減輕了學生的厭學心理。
2.2開設相關統計分析軟件的上機實驗課程
目前，試驗設計與統計分析的方法在食品科學領域還是以常見的軟件分析為主，而學生學習使用計算器計算分析是為了更好地理解基本原理和方法[3]?，F代食品企業對人才的要求，就有能夠利用SAS/SPSS等分析軟件中的一種或幾種輔助完成食品保藏、品質變化等過程中的數學模型構建問題這一條。因此為了強化學生自身的職業素質，需要開設相關分析軟件的上機實驗課程，使學生具備一定的使用分析軟件的能力。國際學術界有一條不成文的規定，用SAS/SPSS處理過的結果在國際學術交流中可不必說明算法[4]。在教學過程中,教師可以根據具體情況選擇SAS或SPSS統計軟件中的一種,讓學生根據課程內容在計算機上操作，增強學生對統計分析過程的理解，提高學生的就業競爭力。
2.3改革考核方式，重視學生實踐能力
考試是促進學生學習、檢驗學習成效的—種重要手段[5]。而傳統的評估方式側重于對理論知識和使用計算器進行手工計算能力的考察，對學生的實踐能力考察很少。這就使得老師在教學過程中傾重于理論知識的教學，也讓學生將復習重心放在概念、原理和公式上以此應付考試，卻忽略了對于最重要的實踐能力的掌握。為了改變學生上課不認真、一到考試就臨時抱佛腳的風氣,增強學生的實踐能力，筆者認為可以對課程的考核方式進行如下改革：學生期末成績=平時成績10%+課堂測驗10%+上機考試40%（考察實踐性較強的試驗設計和軟件操作）+期末考試40%。通過改革考核方式，可以讓老師和學生更加重視實踐能力的培養，使學生能更早具備社會所需要的職業素養。
隨著SPSS技術在我國的推廣，它將對教育科研產生巨大影響。本文分析了SPSS軟件的特點，探討了SPSS技術在教育科研中處理復選題的兩種方法，提出了利用SPSS進行復選題分析的操作步驟，為減少研究人員的統計工作量、提高教育科研結果的準確性、可靠性和完整性提供了一種實用方案。
關鍵詞
SPSS軟件 教育科研 復選題分析
SPSS技術能為開展各種教育科研提供強有力的技術支撐。目前，有些教師和研究者還沿用傳統的手工方法，或者利用計算機電子表格系統Excel進行統計分析。Excel是通過函數對數據進行處理，使用者必須了解函數的功能和參數格式要求，使用起來有一定局限性。SPSS是“社會科學統計軟件包”（Statistical Package for the Social Science）的簡稱，是一種集成化的計算機數據處理應用軟件，操作簡便，好學易懂，簡單實用。因此，將其應用于教育科研中，能簡單、快捷、準確地得到統計分析結果。
一、SPSS軟件的特點
（一）界面友好，操作簡單。它具有第四代語言的特點，只需告訴系統要做什么，無需告訴怎樣做。除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。
（二）具有簡單、快捷、準確地統計分析功能。統計功能囊括了《教育統計學》中所有的項目，包括常規的集中量數和差異量數、相關分析、回歸分析等；也包括近期發展的多元統計技術，如多元回歸分析、聚類分析等方法，并能在屏幕上顯示如正態分布圖等各種統計圖表。
（三）集數據錄入、資料編輯、數據管理、統計分析、報表制作、圖形繪制為一體。另外還具有方便的數據結口，能夠讀取及輸出多種格式的文件。
二、SPSS軟件在教育科研中處理復選題的方法
在教育科研的調查統計中，會有大量數據需要進行統計分析，具有較大統計困難的是對復選題的分析。利用SPSS技術統計分析這類問題有兩種方法，主要操作過程和要點如下：
方法一：利用科克倫Q檢驗進行統計分析，它要求被檢驗的變量是雙值型變量，因此在對多選題變量進行設置時，不被選擇的選項記“0”，被選擇的選項記“1”。目前，這種方法在教育科研中的應用比較多，這里就只提幾個要點。做好數據準備工作之后，順序點擊AnalyzeNonparametric TestsK Related Sample，進入K個相關樣本非參數檢驗對話框。在源變量框中點選需要統計的變量，將其置于Test Variables框中。在Test Type 欄中指定檢驗的類型為“Cochran’s Q”，并清空其他復選框。點擊OK就可以得到相應選項選擇人數的一個統計結果。如果想得到更詳細的頻度統計分析的結果，則順序點擊Analyzemultiple ResponseDefine sets，進入復選題變量設置對話框。在源變量框中點選需要統計的變量，將其置于Test Variables框中，并點選Dichotomies Counted value，并輸入值：1，在name中命名，并點選Add，將其選入右側對話框中，則完成了設置。接著點擊Analyzemultiple ResponseFrequencies，進入復選題頻數設置對話框，在Mult Response Sets，將剛才設置的變量選至Table for框中，同時勾選Exclude cases listwise within dichotomies 以排除含有缺失值的選項，然后再點擊OK即可得到統計結果。
方法二：這種方法的操作過程與前面的方法相差不是很大，但是在原理上有一定的不同。主要區別在于對復選題選項變量設置值的時候，用1，2，…來標識選中的項，其他沒有選擇的項為空。在實際案例分析中，將詳細討論其操作過程，這里不再贅述。
三、實際案例分析
為了便于對整個過程的說明，筆者采用自己以前對湖北省農村小學綜合實踐活動課程實施情況的調查研究來進行分析說明。其中的一個多選題目如下：
貴校開設綜合實踐活動課的具體內容包括（可多選）：
A.信息技術教育
B.研究性學習
C.社區服務與社會實踐D.勞動與技術教育
按照對多選題每一個選項即看作一個變量進行設置，并對調查問卷結果輸入如表1所示：（因篇幅有限，只列出5人作為說明）轉貼于
表1 開設綜合實踐活動課的具體內容
選項編號
信息技術教育
研究性學習
社區服務與社會實踐
勞動與技術教育
1
2
2
2
3
4
3
4
4
3
4
5
1
4
表1的第一列為被調查人員的編號，第二到第五列分別為被調查的各選項的選擇情況，對應項被選擇則填上對應的數字。如第二個人同時選擇了“研究性學習”“社區服務與社會實踐”“勞動與技術教育”三項，另外一項沒有選擇，同理可得其他人員的選擇情況。做好調查問卷的輸入工作之后，接下來的操作步驟如下：
1、順序點擊Analyzemultiple ResponseDefine sets。
2、進入多選題變量設置對話框之后，在源變量框中點選需要統計的那個幾個變量，將其置于Test Variables框中，并點選Categories Range，并輸入值：1和4，在name中根據自己的需要命名，并點選Add，將其選入右側Mult Response sote對話框中，點擊Close關閉對話框。
3、接著點擊Analyzemultiple ResponseFrequencies，進入multiple Response Frequencies對話框，在Multiple Response Frequencies，將剛才設置的變量選至Table for框中，同時勾選Exclude cases listwise within dichotomies以排除含有缺失值的選項，然后再點擊OK即可得到統計結果（如表2）。
表2 綜合實踐活動課程內容
Responses
Percent of Cases
N
Percent
綜合實踐活動課程內容
信息技術教育
14
26.9%
45.2%
研究性學習
8
15.4%
25.8%
社區服務與社會實踐
6
11.5%
19.4%
勞動與技術教育
24
46.2%
77.4%Total
52
100.0%
167.7%
從表2中可知：勞動與技術教育被選擇的頻度是77.4%，同時站總選次數的46.2%，這個比例是四個選項中最高的，因此可以看出在農村小學綜合實踐活動課程的內容是以勞動與技術教育為主。
四、結束語
通過上邊的實際例子，我們可以看到利用SPSS技術在教育科研的數據統計分析中可減少大量統計工作量，為提高教育科研效率提供了強有力的支持。隨著SPSS技術在教育科研領域的廣泛應用，必將會給教育帶來革命性的變化。
參考文獻
1.葉平.教育研究現代化的工具——SPSS統計軟件應用操作入門［DB/OL］
【關鍵詞】ArcGIS；地統計；土方量
1.引言
隨著地理信息技術在當今社會的飛快發展，以及人類對空間數據質量要求的提高，空間數據插值方法及其在實際中的應用越來越受到人類的重視。地統計學里面的克里格插值方法，由于其具有插值和預測兩方面的優勢，正在越來越多的領域中得到廣泛應用，成為許多專業軟件、商業軟件的重要組成部分。社會飛速發展的今天，地統計的應用也體現在生活的大小方面，本文以工程施工中的土方計算為例子做出了詳細的地統計分析。
2. 地質統計學基礎
地質統計學，又名地統計，是統計學與地質學兩學科領域的交叉部分。經過不斷完善和改革，目前已成為具有扎實理論根基和實用價值的數學工具。地統計運用變異函數的理論，對自然現象進行深入研究。研究對象既具有隨機性又具有結構性，任何科學研究，凡是與空間數據的結構性、隨機性等有關，皆可應用地統計學的理論與方法。
2.1 ArcGIS 軟件介紹。ArcGIS誕生于Esri公司，是該公司集近50年地理信息系統咨詢和研發經驗的產物，下分多個模塊，具有強大的地圖制作、空間分析能力，并且在空間信息整合、與共享方面有著十足的優勢。是一套完整的地理信息平臺產品。目前地理信息系統行業中，GIS是應用最為廣泛、性能最為豐富的軟件，并且支持對地理信息進行處理、歸類，從中提取生產所需的信息。
2.2 克里格插值法?？死锔癫逯担↘riging），一般可理解為包括普通克里格方法、協同克里格法等在內的眾多插值方法。其中，普通克里格應用最為普遍，它以未知的常數作為假定均值。隨著Kriging與其它研究領域的相互交叉發展，在自身應用發展的同時，也衍生了一些新的克里金方法。在克里格法的應用過程中，Kriging考慮了空間屬性的各向異性，插值精度較高，分析結果可靠，對數據處理后的成果偏離度微乎其微。
3. ArcGIS地統計
隨著地理信息學科的發展，近年來，GIS 與地統計學之間的生產發展迅速，地統計分析模塊中產生的新表面，可以繼而使用于GIS建模以及諸如空間分析和3D分析等ArcGIS擴展模塊的可視化當中。地統計分析的地表擬合包括三個關鍵步驟：探索性空間數據分析、結構分析（臨近點位空間屬性的計算與建模）、趨勢面預測和結果評價。運用這些基本的分析處理模塊，不僅可以高效地完成多種地統計分析問題，此外還可以創建形象的的專題地圖（表面預測）。
3.1 探索性空間數據分析。探索性空間數據分析模塊是目前發展應用迅猛的一個領域，興起于20世紀后半葉是一種新的統計分析方法。在得到樣本點數據之后，首先我們需要做的是對樣本數據進行分析檢驗，從而分析數據的趨勢性。在ArcGIS中設立的探索性空間數據分析模塊，為操作者提供了一系列的工具來檢查數據，提高了解決問題的高效性。
筆者采用了若干樣本高程點，并對其進行了樣本分析與擬合表面（詳見下圖），對數據的分布狀況進行詳細了解，不僅反應著工作的嚴謹程度，更關系著輸出結果的準確性，是運用地統計分析建立表面之前的重要工作。Arc GIS 中的數據分析模塊，槿嗣翹峁┝朔植賈狽酵擠ê駝態QQPlot 圖法兩種檢驗數據的方法。兩種方法在高程點擬合過程中均有著很好的表現。下圖為對研究區內的樣本高程點進行分析及擬合表面的情況。
3.2 使用普通克里格法創建表面
普通克里格方法進行表面內插的方法簡便，可分為兩步進行，分別是：
（1）生成變異函數和協方差函數
（2）預測未知點的值
為了表達研究區域的原始地形，通過生成一個關于高程的克里格插值圖是最直觀的方法。如上兩步操作，便可以生成一幅基于Kriging里格插值法的地理信息預測圖。本文重點在于討論地統計在實際中的應用，在此不過多闡述。
4. 土方量計算
隨著工程建設以及社會各個領域的發展，地統計在施工建設、環境調查、土地管理、農業開發等等方面越來越凸顯出其影響。筆者以土方量計算為典型，介紹地統計在實際中的應用。土方量的計算是建筑工程施工的一個重要步驟，工程施工前的設計階段必須對土石方量進行估算， 方格網法、等高線法、DTM法和平均高程法等均為比較常用到的幾種計算土方量。ArcGIS計算土方量的原理簡單卻很嚴謹，整個流程是以 DEM 為基礎，先后分別通過建模分析、區域求差、統計單區域土方量、計算工程土方量來完成最終工程需求，此種流程方法已在工程施工中得到了廣泛應用。
5. 結語
計算土方量的方法非常之多，隨著工程施工技術的發展，無論在土方計算的精度還是效率方面都呈現逐步提高的形勢，然而，大量的實踐證明，基于 Arc GIS地統計分析模塊的計算方法，其計算與地形狀況無關，并且計算簡單、高效，可以適用于各種地形項目。在今后的施工建設或其他領域的發展中，筆者堅信地統計的應用范圍會越來越廣。
參考文獻：
[1]王艷妮，謝金梅，郭祥. ArcGIS中的地統計克里格插值法及其應用[J]. 軟件導刊，2008，12：36-38.
[2]陳勇. 利用ArcGIS地統計分析進行土地平整土方量計算的研究[J]. 安徽農業科學，2007，01：70-71+103.
[關鍵詞]SPSS 人員構成 受高等教育比例
一、SPSS簡介
SPSS是社會科學統計軟件包(Statistics Package For Social Science)的縮寫,該軟件是公認的最優秀的統計分析軟件包之一。經過幾十年的改進,該產品發展成為集統計分析、數據挖掘、商業智能、顧客關系管理等多功能的統計產品和服務解決方案(Statistics Product For Service Solutions)的軟件。首先,它采用現今廣為流行的電子表格形式作數據管理器,使用戶變量命名、定義數據格式、數據輸入與修改等過程一氣呵成,免除了原DOS版本在文本方式下數據錄入的諸多不便;其次,采用菜單方式選擇統計分析命令,采用對話框方式選擇子命令,簡明快捷,無需死記大量繁冗的語法語句,這無疑是計算機操作的一次解放;第三,采用對象連接和嵌入技術,使計算結果可方便地被其他軟件調用,數據共享,提高工作效率。特點:完全的菜單、對話框方式完成統計分析;可以生成內容豐富的圖表;也可以用程序語言來控制。因此SPSS幾乎是一項無所不包的完美軟件。
二、應用舉例
研究步驟:利用SPSS進行數據分析的一般步驟為:數據的準備階段――數據的加工整理階段――數據的分析階段――分析結果的閱讀和解釋。下面就根據以上步驟對數據進行分析。
1.數據的準備階段:將已收集到的數據文件導入SPSS統計分析軟件。點擊File里的Open,選擇Data.雙擊“各保險公司人員構成情況(1999年)”,即完成了數據的導入工作。
2.基本描述性統計分析:
主要包括各保險公司各自的總人數、男/女員工人數、博/碩/學士生數、大專及中專以下人數和每個部分的最高值、最低值、極差、平均值、標準偏差(方差)等。
操作過程:點擊Analyze中的Descriptive Statistics,選擇Descriptives,把除公司類別、年輕人比例、受高等教育比例、class外的所有變量加人到Variables中,點擊Options選項對話框,選中Mean、Minimum、Maximum、Range、Std.deviation、Variance。點擊Continue,再點擊OK。
結果分析:在中國人壽、太平洋保險、友邦保險等等這些市場上知名的保險公司中,保險人員平均約有11239人,其中男員工與女員工人數大致相當。另外,從文化程度角度看,中專以下和大專人數占絕大部分比例,推其原因應該是保險從業人員人數眾多導致。從年齡組成上看,保險人員的構成仍以中青年為主,青年均值為6435人,中年約為3530人。
3.推斷統計:
A.方差分析:
方差分析對觀測變量各總體分布有兩個基本假設前提:(1)觀測變量各總體應服從正態分布;(2)觀測變量各總體的方差應相同。
主要研究不同公司類別的保險人員受高等教育比例有無顯著性差異
操作過程:點擊Analyze里的Compare means,選擇One-way ANOVA。將受高等教育比例選入Dependent List,將公司類別選入Factor中。點擊Options 選項,選擇Statistics中的Descriptive然后點擊Continue回到One-Way ANOVA界面點擊OK完成操作。受高等教育比例結果如下表所示:
結果分析:F較小,且P值為0.064大于0.05,則不能拒絕原假設,認為公司類別不同的保險人員受高等教育比例無顯著性差異。
B.相關性檢驗:
檢驗博士人數、碩士人數、學士人數等與受高等教育比例之間是否具有相關性。
操作過程:點擊Analyze里面的Correlate,選擇Bivariate,將博士人數、碩士人數、學士人數、大專人數、中專以下人數和受高等教育比例選入Variables里。在Correlation Coefficients里點擊Spearman,點擊ok,即可得到結果。結果分析:除博士人數與受高等教育比例無關外,其他變量均和受高等教育比例顯著相關。
三、結語
通過以上的單因素方差分析得到:不同公司類別的保險人員受高等教育比例沒有顯著性差異;通過相關分析,對數據分析進一步知道,除博士人數與受高等教育比例無關外,其他人數均和受高等教育比例顯著相關。依此類推就可以順利地完成調查的其他工作,并且這項工作為今后保險公司對人力資源的進一步整改和管理提供了重要參考依據。
參考文獻:
[1]喬海英:SPSS在“畢業生追蹤調查”方差分析中的應用.河北廣播電視大學,2005
[2]李躍平 邵永真:SPSS在大學英語教學測試統計中的應用.外語電化教學.2003
[3]肖瑋 苗丹民:SPSS 在心理數據檢查與篩選中的應用.第四軍醫大學學報.2002
