時間：2023-07-13 17:23:10
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篇統計學的基本研究方法，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。
現代統計學創立于17世紀的歐洲，于20世紀初隨科學技術的發展而進入快速發展期。統計學是應用數學的一個分支，通過利用概率論建立數學模型，研究數據的收集、整理和分析，它能夠幫助人類正確分析所占有的信息，從而逐步認識數量化的客觀世界，在各領域科學研究工作中扮演著重要角色，形成了眾多分支學科。我國衛生部科教司于1983年編印的《醫學碩士學位研究生培養方案匯編（第一輯）》中已將醫學統計學列為醫學專業碩士研究生的公共必修課，是培養研究生科研思維和創新能力的關鍵課程之一。
一、碩士研究生醫學統計學教學中存在的問題
1.醫學研究生知識結構存在缺陷。醫學統計學是應用概率論和數理統計學的原理、方法，研究醫學信息的搜集、整理與分本文由收集整理析方法的學科，是統計學的重要分支之一，其理論基礎較為抽象、深奧。而在我國傳統的醫學教育中，大多數醫學專業開設的高等數學課程學時有限，教學內容缺乏深度和廣度，加之不同院校、專業本科教育階段醫學統計學教學參差不齊，使得進入研究生教育階段的醫學生面對抽象的統計學理論、復雜的統計學計算感到無所適從。尤其是多元統計分析方法教學的逐步開展，更是加重了學生的學習負擔。學生普遍認為統計學枯燥、抽象、難懂，導致自信心不足，極大影響了學習積極性，使得醫學統計學教學效果很難令人滿意。
2.傳統醫學統計學教學重點難以突出。醫學統計學教學目標是使學生掌握醫學統計學的基本概念、基本方法和基本技能；掌握科學研究的統計設計原則和思維方法，并培養學生收集、整理和分析資料的能力。因此，醫學統計學教學重點應該是統計學理論和方法的用途、統計學處理結果的正確分析及科學邏輯思維能力的培養等。而目前醫學統計學理論課教學內容陳舊、手段滯后，教學方法單一，多局限于單個統計學方法的介紹和典型實例的驗證，主要教學內容突出體現在公式意義、計算過程等內容的講解，對統計學方法體系缺乏系統性的認識，使學生錯誤地認為醫學統計學就是數學、就是計算，從而將主要精力放在了統計公式的記憶、結果的精確計算等方面，忽略了統計方法選擇、結果解釋與評價等統計學的核心內容。
二、spss統計軟件的優勢
spss全稱為statistical package for social sciences，即社會科學統計軟件包，是目前世界上最具權威的統計軟件包之一，在自然、社會科學各個研究領域均得到廣泛應用，在統計學理論及實踐教學中擁有明顯的優勢。
1.軟件操作方式簡便。spss統計軟件包采用菜單加對話框的操作方式，多數情況下無需使用專用的程序語言，界面設置較為人性化，只需通過鼠標點擊即可完成統計分析，更易被非專業人員掌握。其結果輸出形式簡潔，可讀性強，能夠通過激活文本、統計圖、統計表等編輯器進行編輯，也可直接導出至word、powerpoint等辦公軟件系統使用。
2.數據處理功能強大。spss統計軟件包可以直接讀取spss、excel、dbase、ascii、access、foxpro、sas等數據文件；能夠對數據進行名稱、類型、結構等修改，變量變換方式全面；可以合并不同數據庫生成新的數據文件；數據庫保存、導出形式多樣。軟件處理數據量大，可以滿足各種科研、教學數據分析的需要，并能最大限度實現數據共享。
3.統計分析方法全面。spss統計軟件包通過不斷的版本升級，增加新的統計分析模塊，完善統計分析功能。目前，spss除具有描述性統計、單變量分析、非參數檢驗、統計圖形繪制與編輯等常規統計學分析功能外，還擁有多元相關與回歸、logistic回歸、聚類分析、
因子分析、判別分析、主成分分析、生存分析、分類樹、時間序列分析等完善的多因素統計分析功能，上述功能均可通過菜單實現。對于如條件logistic回歸分析等部分菜單中未提供的統計功能，則可以利用簡單的編程予以實現，進一步增強了軟件的適用性，使spss軟件在日常工作中的應用更加靈活高效。
三、spss軟件融入傳統醫學統計學教學體會
1.多媒體教學的普及為spss軟件進入醫學統計學課堂提供了硬件支持。多媒體輔助教學是依靠各種現代化的媒體設備，使傳統靜態的理論課教學形式動態化，極大地提高了課堂上信息的占有量，能夠充分利用有限的授課時間拓展學生的知識面，激發學習興趣，提高學習效率。在醫學統計學理論課教學實踐中，多媒體技術的廣泛應用為統計軟件教學提供了技術平臺，使得在教學過程中通過建立鏈接靈活調用統計軟件參與數據分析，使現代化的計算分析工具與傳統的統計理論教學有機地結合起來，使學生明白統計理論及方法如何在專業領域中應用，提高了學生解決問題的能力。
2.spss軟件與醫學統計學教學同步進行實現了教學內容的相互補充，突出了教學重點。一般情況下，spss統計軟件常常作為一門獨立的課程在研究生或本科生中開設，這容易使軟件課教學脫離了統計學基礎而成為單純的軟件使用說明，很難使學生對軟件有更深入的理解，結果學生在日常使用統計軟件時，難免會出現雖然能操作但卻存在不同程度的統計方法錯誤這一現象。將spss統計軟件引入醫學統計學理論課教學，可以幫助學生從繁雜的公式記憶和計算工作中解脫出來，從而使其注意力轉移到對統計學方法的理解和對統計結果的分析判斷上，充分體會到統計學解決問題后所帶來的快樂，有助于提高學生對統計學的學習興趣及創新能力、動手能力的培養。同時，醫學統計學理論、方法的學習也可以提升學生對spss軟件各種分析功能的認識，實現不同功能的及時比對，幫助學生全面理解不同分析方法對統計資料的要求，有效避免統計分析方法的誤用，使分析結果更加科學合理。
隨著國家創新體系的建立，統計創新工程已經提上議事日程，統計創新包括兩個方面，一是統計實踐的創新；二是統計教育的創新。創新的基礎在于教育，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新。準確把握統計學的發展方向與發展形勢，培養適應新世紀社會經濟發展需要的人才，是統計教育工作者必須面對的問題，本文從統計學的基本發展趨勢談一談統計教育急需改革的幾個方面。
一、統計學的基本發展趨勢
縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。
（一）統計學與實質性學科結合的趨勢
統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。
這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。
（二）統計學與計算機科學結合的趨勢
縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Datamining,又譯“數據掏金”）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；于是人們開始提出一個新的口號“要學會拋棄信息”。人們考慮“如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？”面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Datamining的視角不完全相同，但可以說，Datamining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。
因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。
所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。
二、統計教育的改革
(一)統計專業課程建設問題
專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構，培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括四方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能；（4）有關統計理論和統計實踐中的前沿性問題，目的不在于要學生真正掌握這些問題，而是讓學生了解統計理論和統計實踐的前沿發展動態，啟迪學生的科學思維能力。
(二)教學方法和教學手段的改革
統計教學方法和教學手段改革中，有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果等。充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。
1.改灌輸式教學為啟發式教學，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要教學生讀懂數字背后的事實。學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學生的發散思維。
2.改單向接受式的教學為雙向互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生創造性思維能力。
3.構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，找到應用的結合點，才能使統計學獲得最大的生命力。
（三）統計學與計算機教學相結合
教材要與統計軟件的應用相結合。現在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟件分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。
（四）教學與實際的數據分析相結合
統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。統計教學和教材增加統計實際案例，通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。
關鍵詞：醫學統計學；護理專業；問卷調查；教學改革
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）51-0111-03
醫學統計學以醫學理論為指導，用概率論和數理統計的原理和方法探討生物醫學現象和醫學理論的內在客觀規律，貫穿于醫學研究的整個過程[1]。學習醫學統計學可以培養學生形成統計思維，掌握基本統計分析方法，借助統計軟件分析數據，正確地理解和表達分析結果，是醫學生進行科研和實踐的重要工具。近年來，隨著醫學科技和衛生事業的高速發展，社會對護理專業學生的知識、專業能力和基本素質提出了更高的要求，培養護理專業學生的科學素質和科研能力成為現代醫學教育的重要內容[2]，因此醫學統計學逐漸成為護理專業教學和科研中一門非常重要的學科。本文結合對護理專業醫學統計學的教學實踐及對護理專業學生進行的問卷調查的基礎上，了解護理專業學生對醫學統計學的認知態度、教學感受和學習意見，分析該門課程教學中存在的問題，為進一步優化醫學統計學的教學模式、提高學生的學習興趣、培養學生的科研思維和實踐應用能力提供依據。
一、對象和方法
本研究采用自制調查問卷，以剛完成醫學統計學系統教育的187名2014級護理專業學生為調查對象。授課教材為人民衛生出版社的《醫學統計學》（第6版），理論課授課20學時，內容主要包括不同類型資料的統計描述和統計圖表、總體均數的估計和假設檢驗、t檢驗、χ2檢驗等，配套計算器實習16個學時。調查結果采用Epidata 3.1錄入數據，采用SPSS13.0進行統計分析。
二、結果
1.調查對象基本特征及對醫學統計學課程的認識和態度。在187名被調查對象中，56.68%高中主修文科，43.32%主修理科，普遍認為自己數學基礎和邏輯思維能力一般偏差，詳見表1。
在學科特點的回答中，超過一半以上（56.68%）的學生認為醫學統計學抽象難懂；但大部分學生（69.52%）對于該課程還是呈現肯定態度，認為相關知識點對將來有幫助，可以提高實際應用能力及專業技能；也有一部分學生（30.48%）認為該課程對于護理專業來說沒有幫助甚至不知道學習該門課程有什么作用，因此在學習該課程主要目的回答中，43.32%的學生認為學習該課程是為了應付考試或其他，詳見表2。
2.調查對象對醫學統計學的教學感受。在對醫學統計學的學習感受方面，61.49%的學生表示在學習過程中存在較多困難，碰到的主要困難是上課聽不懂（59.36%），課程內容太難、看書看不懂（54.55%），數學基礎不好（46.52%），沒有興趣（38.5%）等，其中認為參數估計（56.68%）、假設檢驗（56.15%）、t檢驗（62.03%）、χ2檢驗（53.48%）這些統計學知識難以理解；僅有20.32%的學生認為通過系統的課程學習，能夠掌握研究設計與數據分析的基本技能。在t學統計學的授課感受方面，針對目前課程設置比較符合護理專業培養目標這一觀點，44.38%表示贊成，26.20%表示中立，大部分學生（75.4%）認為該課程教學內容偏少，不足以支撐將來的實踐應用，詳見表3。
3.調查對象對醫學統計學的教學建議。調查顯示，僅有66.85%的學生對教師使用板
書和投影相結合的教學方式產生的教學效果比較滿意，在更能接受的教學方式回答中，選擇結合實際案例師生共同分析的有70.05%、課堂教學師生互動的有56.68%、參與統計調查的有47.59%、小組討論的有39.57%、傳統課堂教學方式只有12.83%。說明相對于傳統教學方式而言，學生更希望課堂活躍，多方互動，參與實踐，將所學的理論知識同實踐活動結合起來，真正做到學以致用。對于考核方式而言，大部分學生（65.24%）認為應該增加平時和實踐成績所占比例，減少考試成績所占比例，應更加注重平時知識的積累和應用，而不是一味看重考試成績。
三、討論分析
調查結果顯示，護理專業學生對醫學統計學這門學科總體表現出肯定態度。但由于該課程理論性和實際性較強，涉及大量數學公式、抽象概念和復雜內容，對于數學基礎和邏輯推理能力較弱的護理專業學生來說，學習存在較大困難，導致學習信心明顯不足。加上對統計學價值的認識缺乏，未能深刻了解統計的用途，導致學生對統計的興趣不大，缺乏學習主動性，造成學習過程過于機械化、程序化甚至學習僅僅是為了通過考試或取得學分，這樣的教學效果不夠理想。造成學生對醫學統計學存在如此“距離感”的原因可以歸納為以下幾點。
一是教學目標定位不全面，教學內容缺乏針對性，與護理專業融合不夠。傳統統計學教學比較注重統計分析方法原理的講授和運用公式計算能力的訓練，忽略對學生統計思維和科研素質的培養，導致學生碰到實際醫學問題時無從下手。而且無護理專業專用的統計學教材，學生學習過程中使用國家統編的臨床醫學本科生《醫學統計學》教材，該教材缺乏相關護理研究實例的展示，無法達到專業化教學目的[2]。教學內容也和其他專業相似，跟護理科研工作密切相關的統計學方法介紹較少，導致學生在護理工作實際應用中容易出現統計分析方法的誤用[3-5]。
二是課程設置不合理，教學體系不完善。醫學統計學是一門非常重要的應用型學科，國內大多數護理院系開設了該課程[6]，但只設置這一門課程，缺少科研設計、統計軟件應用等相關輔助課程的支撐，無法幫助學生構建完整的統計思維和系統的醫學科研思路[7]。加上該課程課時不斷被壓縮，大量內容無法在課堂上講解，學生缺乏探索精神，認為所學的就是全部，使實際應用比較困難。
三是教W方法落后，考核內容方式陳舊。在教學模式上以教師為中心，學生被動接受。這種“填鴨式”的教學模式，學生的主動性沒有充分發揮，教師只重視知識傳授過程，忽視對學生實際能力的培養。在考試形式上采用閉卷考試的方式，考核內容大多注重對基本知識點的測試，忽視對統計方法綜合應用能力的考察，學生往往可以通過考前短期突擊強化知識點獲得較好成績。這樣的教學方法和考核設計，缺乏對統計綜合應用能力客觀真實的評價，而且使學生的思維能力、創新能力、適應能力發展受到限制。這些問題的存在使學生無法體會統計學在本專業的應用價值，不能有效激發他們的學習興趣和動機，因此迫切要進行醫學統計學的教學改革。基于本次調查結果，提出以下幾點醫學統計學的教學改革的建議。
明確教學目標，構建課程群。醫學統計學的教學目標是通過該課程教學，使學生逐步養成科學統計思維，掌握基本的統計知識，具備統計軟件的操作技能，并能夠在自身的專業領域內正確運用所學知識和技能解決實際的醫學科研問題[7]。對護理專業學生統計思維模式和從事醫學科研能力培養的過程中，同時引進科研設計課程，結合SPSS統計分析課程，構建以醫學統計學為核心的課程群，理論基礎與實際應用并重。
選擇適宜教材，優化教學內容。在教材的選用上根據護理專業的主要研究領域，結合護理專業知識構架，選擇適宜的統計學教材進行授課或者編寫適合護理專業的輔助教材。在教學內容方面，建立包括基本統計方法、高級統計方法、科研設計、統計軟件等模塊化的教學內容體系，不僅介紹與護理專業息息相關的統計基本理論和常用方法，還增加SPSS統計軟件的教學，處理實際問題，增強學生的理解，提高學習興趣。
案例式、網絡化、實踐性教學。在教學模式上，滿足學生的個性化需求，采取已取得顯著教學效果的案例導向型教學[8，9]，即用護理專業典型案例引出問題，進行方案設計，處理方法選擇，使用軟件實現，結合專業知識進行結果解釋與應用的教學模式。使用sakai網絡平善本課程網絡資源（課件、教案、視頻、圖片、作業等），實現網絡授課、答疑、提交作業和資源共享，方便學生與教師的交流互動。除此之外，增加課外實踐教學，鼓勵學生積極參與教師的科研項目或針對自己感興趣的項目申報國家、省或校級的大學生科技創新項目、挑戰杯項目等，充分調動和發揮學生的積極性和主動性，進一步深化加強對統計學知識的理解和實際應用能力。面對這樣的教學模式，考核的內容和方法都要發生相對的變化。考試內容應該包括學習態度（出勤、課堂表現）、技能考核（科研實踐、上機操作）和理論知識考核；考試形式除了卷面之外，還采用上機操作、調研報告、小組討論的方式；學生成績根據參與課堂教學活動的程度、實踐過程中提交的調查報告或論文、上機操作和期末卷面成績等進行綜合評定。
目前護理專業醫學統計學教學中仍存在很多問題，為了提高教學效果和專業培養的質量，應對護理專業統計學的教學內容和實施方式進行適當的改革和調整，以適應新時代人才培養的需求。
參考文獻：
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Discussion on the Teaching Reform of Medical Statistics for Nursing Specialty Based on Questionnaire
ZHANG Li-ju，ZHANG Na，LU Yan-xin
（Zhuhai Campus，Zunyi Medical College，Zhuhai，Guangdong 519041，China）
一、《統計學》教學基本情況
1.我院學生基本狀況
經濟管理學院目前設有電子商務、會計電算化、物流管理、工商企業管理、財務管理、投資與理財、人力資源管理、勞動與社會保障、國際經濟貿易、知識產權管理等10個專業。現有學生近4000人，大多數專業都開設了《統計學》這門課程。我院學生主要來源于省內職業高中和普通高中的文科專業，兩類學生在學生自覺性、主動性方面以及邏輯思維和理解能力方面存在著一定的差異。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。對于經管類專科專業的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次，由于其本專業的課程體系要求，學生的數學的基礎不是特別好，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。再次，《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忙于計算機課程和英語課程的考證時段。這些情況都對我院《統計學》的教學存在著一定的影響。
2.我院《統計學》教學基本情況
縱觀我國統計學的發展狀況，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社會科學。從我院教學實際出發，在教學過程中，更多地保留了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、總量指標、相對指標、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。同時，隨著高等教育的擴招，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課已是家常便飯。這就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。
二、應用統計學的基本發展趨勢
從統計實踐到統計學的發展過程是漫長的，縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。
1.統計學與實質性學科結合的趨勢
統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。
2.統計學與計算機科學結合的趨勢
縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀80年代以來隨著計算機技術的迅猛發展和普及，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。
三、《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，講清一道例題，按照傳統的方法一節課都未必能夠講清楚問題，這樣是很難在教學中實際問題分析的。如果配合多媒體教學，采用現代計算技術，就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，這樣當然能夠取得事半功倍的效果，太太節約了花費在計算中的時間，同時又提高了計算的準確度。
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（下轉第249頁）（上接第247頁）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。
比如在教學的過程中，指導學生就學校師生飲用水配送問題進行調查。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（如以學生團隊為單位），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，全部由學生自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析（含統計推斷）的整個過程，效果很好。
四、EXCEL在《統計學》教學中的應用
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。現在統計分析軟件很多，如何選擇恰當的軟件對于提高學生的學習興趣也起到了很好的作用。由于我院學生大多是文科類學生，計算機課程也開設得不多，同時，對統計的學習也不象統計專業的學生一樣要求那么高，只要掌握必要的統計原理和方法就已經足夠了。因此在教學過程中，我們就注重已經非常普及了的電子表格軟件――EXCEL的應用。在計算機基礎課中，絕大部分學生已經學習了EXCEL軟件的電子表格功能，但同時EXCEL也是一個強大的統計軟件和數據庫軟件，絕大多數統計功能通過EXCEL都可以實現。因此，在教學過程中，我們非常注重引導學生利用EXCEL進行解題。教學的結果是學生只要花費一點時間就能熟練地掌握EXCEL軟件中的統計功能，并能夠迅速解釋利用軟件得到的結果。大大提高了教學的效率。
五、結語
《衛生統計學》既然是一門應用性很強的學科，是預防醫學專業必開的基礎課，統計學課程的設置就應該遵循“淡化理論，著重技能，強調應用”的原則。在教學過程中，首先要求學生具備收集和整理統計資料的能力，其次要掌握根據分析指標正確選擇統計分析方法以及規范撰寫統計分析報告等技能，最終做到熟練地將統計理論思維結合到專業思維上，以達到解決實際問題的目的[1]。傳統的統計學教學模式不容樂觀，即使預防醫學專業的很多人學了多遍統計學仍不得要領，不會將實際問題正確地轉變成相應的統計學問題，一用就錯，臨床等其他專業的這種情況可能普遍，更加嚴重的是在醫學研究中統計方法的誤用可能會導致嚴重的倫理問題。學生數學基礎較差，統計素質較低，缺乏使用統計思維“透過現象看本質”的能力，缺乏正確使用統計方法去分析問題、解決問題的能力，對學生專業能力的發揮造成困擾。上述問題的癥結在于教和學兩方面：一方面在進行醫學統計學教學時，采取單一的正面灌輸的死板方式，結合統計學本身就跟數學息息相關的學科特點，就會使學習者僅有的一點學習興趣蕩然無存，使他們感到統計學難學難懂難用，枯燥乏味，甚至望而生畏;另一方面，醫學專業的學生“死記硬背”式的學習模式，導致他們在《衛生統計學》課程學習過程中存在很大的困難和瓶頸，也給課程的教學人員帶來了大量的難題和困擾。在幾年的教學實踐中，結合該課程的特點及培養目標，我們對課程教學改革做了一些嘗試性的探索工作。
一、轉變教學思路
將教學目標從讓學生理解統計學方法的原理、掌握統計學分析過程和步驟，轉變為讓學生理解統計學基本概念，了解統計學方法的原理，掌握統計學分析方法的應用條件，正確應用各種基本統計分析方法。教會學習者用辯證的思維去思考問題，用透視的眼光去洞察事物，掌握透過現象看本質的統計思維模式。統計思想的精髓是“透過現象看本質”。但在實際工作中需要進行統計處理的問題呈現出一種“表現型”的面貌，直接根據這種常常帶有假象的“表現型”盲目地去按照統計學教科書上的“標準型”進行套用，出錯的概率極大。這就要求人們在運用統計學方式時，必須先將“表現型”的本質——“原型”剖析出來，進而將“標準型”套用在“原型”上，這樣極大減少了錯誤的發生，進而有利于提高統計學的正確運用水平和科研工作的質量。傳統的統計學教學內容一般分為三個部分：基本概念、原理和方法，公式的來源、簡單推導和詳細的手工計算過程，分析結果的正確解釋和結論。在這些內容中，公式的推導有利于對公式及其概念的理解和記憶，手工計算可以進一步加深學生對公式的印象，但對醫學學生而言，公式推導過程已很困難，更不論記憶這些冗長的公式了。更重要的是公式的推導嚴重消磨了學生的積極性，因此，我們首先對教學思路進行了調整：把教學重點放在理解統計學的基本原理、掌握統計學方法的應用條件和培訓統計學思維上，而不是煩瑣的計算過程或數學算法的講解[2]。教學的主要目標是掌握統計學基本概念和理解統計學方法的基本原理，重點講解統計學概念、基本原理，強調統計分析方法的使用條件，培養學生的統計學邏輯思維能力，減少對數學公式及數學推理過程的灌輸，淡化相關統計公式的要求，最終達到學生的學習與實際工作需求緊密銜接的目標。
二、教學方法和教學手段的改革
1.將灌輸式教學改變為啟發式教學。教學時注重教育的多樣化和多層次化，讓學生掌握搜集、整理資料方法的同時，還要教會學生能夠“透過現象看本質”。在整個學習過程中充分發揮其主動性，學會用辯證的思維去思考問題，用透視的眼光去洞察事物，掌握透過現象看本質的統計思維模式。上課過程中將教師直接灌輸改為教師應用實例或某個問題引導讓學生找到解決問題的方法，從而更好地發現問題，這樣更好地激起了求知的欲望，在教學過程中才能很好發揮主動作用，配合好完成教學任務。
2.在《衛生統計學》課程中增加案例教學內容。僅僅停留在書本上的統計教學不再適應目前醫學科研的發展需求，因此應將案例式教學加入到統計課程中。案例式教學法能夠克服傳統教學方法僵硬死板的缺陷，充分發揮教學互動、教學相長的優點。在《衛生統計學》課程中加入案例式教學，不但可以提高學生閱讀、理解統計文獻的能力，還能通過案例培養他們在統計文獻中發現問題、分析問題、解決問題的能力，最終達到學生正確利用資料和文獻的能力;案例中會涉及到不同學科的內容，通過案例鍛煉學生多門學科進行融會貫通，進而引導他們勇于創新;在案例討論課堂上，學生們會就自己的觀點進行激烈的討論，討論過程中讓他們學會傾聽，正確表達自己的觀點，鍛煉學生的語言表達能力。在授課過程中，我們發現案例式教學可以充分調動學生的主觀能動性，讓學生從被動接受到主動學習，真正成為學習的主體，學習效果提高。
3.培養統計分析軟件的實際操作技能。隨著信息化時代的到來，傳統的計算器教學已經逐漸被淘汰，各種統計分析軟件的應用越來越受到重視，在理論課教學工作中，每講授一種統計學方法都隨之加入統計分析軟件的講解和實驗，給學生講授各種統計數據的記錄方式、相應統計學方法的軟件操作過程以及軟件輸出結果的讀取，將統計學結果結合上專業知識做出解釋。讓體會到借助統計學軟件實現復雜統計學分析方法的簡便性，使學生克服對《衛生統計學》課程的恐懼心理，加強學生應用統計學方法解決醫學實際問題的能力。鼓勵學生將所學的統計方法應用于醫學實踐。實驗教學的內容采用教師講授與學生上機結合的方法，經過自己上機親自操作，更深入理解了所學的理論知識，要求學生掌握數據庫的建立、菜單的操作及結果的解釋。實習課的內容也是由淺到深，由例題數據類型到實際收集的原始資料的類型，這樣統計學實習課不僅擴展了知識面，獲得了分析處理數據的手段，還加深了學生對統計學知識的理解，激發了學習興趣和學習熱情，更重要是獲得了良好的教學效果。
三、改革考試模式和內容，合理評價教學效果
作為衡量學生學習效果，評價教學質量的重要手段，無論是哪種課程都將考試視為整個教學過程中的重要環節。長期以來，傳統教學模式中的《衛生統計學》考試都是采用閉卷筆試的方式。不可忽略閉卷筆試的方式對維持正常的教學秩序、評價教學質量的重要作用，但絕大部分學生為了應付考試而機械化地死記硬背，這樣根本不利于學生創造能力的培養。為此，我們將統計學的考核思路和內容圍繞教學思路做了相應的改革，減少了“名詞解釋”和“簡答題”這些需要死記基本概念和原理的題型比重，增加了“綜合數據分析”和“案例辨析”等題型，將重點放到考查學生對基本概念和原理的理解、靈活應用統計學知識解決實際問題的能力方面。試題形式以考查概念理解和知識融會貫通能力為目標，廣泛地涵蓋課程的學習內容，一個題目中會涉及到多個章節的內容，客觀地考查學生的學習效果。分為理論知識的考核和統計軟件應用能力考核兩部分。
1.理論知識的考核。統計學的理論知識主要包括概念、原理、案例分析、統計思路等，這部分以筆試形式進行。但不局限于死記概念和原理，需要學生能夠把理論知識轉化為解決實際問題的能力，可以利用“案例辨析”這一題型，考查學生對理論的理解程度。目的是要考核是否能夠將所學統計方法正確進行應用，解決本專業實際問題。
2.統計軟件應用能力的考核。目前計算機的普及，對統計分析軟件的廣泛應用，解決了過去冗長的統計分析計算過程。這就要求學生不僅掌握統計學的基本理論和方法，還要求學生能夠利用計算機和統計分析軟件進行資料的錄入、整理和分析。對學生對計算機軟件的熟練操作和結果正確讀取的考核則可通過上級操作考核完成，通過它檢驗學生統計應用能力，并把它作為考核學習效果的重要方面納入綜合考核中。
關鍵詞：生物統計學；統計思維；應用意識
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）44-0191-03
生物統計學是利用概率論和數理統計的原理和方法研究生物數量性狀變化規律的一門學科，是應用數學領域的重要學科分支[1]。它涵蓋了生物學試驗設計、數據收集和數據整理、統計分析方法的選擇以及統計結論的得出與解釋等內容。生物統計學不僅廣泛應用于傳統的生物學、生態學、醫學、藥學和農學等各學科專業中，也是現代分子生物學研究中數據分析的重要工具[2]。數據分析與處理能力是當今生物學領域科研工作者的必備技能之一，且隨著生物組學時代的來臨，生物統計學的應用更加廣泛和深入，生物統計學在高校生物學課程體系中的位置也愈發重要，肩負著培養學生數據分析技能和科研素養的重要使命。因此，生物統計學已成為我國高等院校生物科學類專業的一門基礎課程，也是廣東海洋大學水產養殖學專業的一門專業必修課。
然而，生物統計學課程不同于其他的理論基礎課和專業課，其最大特點是概念抽象、公式復雜、計算煩瑣，是一門教師和學生普遍反映難教、難學、難懂的課程，這也導致學生缺乏學習興趣和動力，難以取得預期的教學效果[3]。為此，本文將結合筆者近年來水產生物統計學的教學實踐，就如何培養學生統計思維能力和應用意識進行分析和探討，以期為水產生物統計學課程的教學提供一定的參考。
一、統計思維能力培養
生物統計學作為一門工具學科，是一種思維方法（或統計思想）在生物學中的應用。學習生物統計學就是要學會利用統計思想分析問題和解決問題。姚亮等（2015）歸納了四條統計思想，分別是或然性思想、小概率原理、大概率原理和信息最大化原理。這些統計思想存在于生物統計學理論體系的各個角落，共同構成了統計學學科的思想基礎。為此，生物統計學的課堂中，教師應將核心統計思想的闡述貫穿于基礎理論知識講解中，努力幫助學生理解復雜統計理論和方法的思想本質。
1.注重核心統計思想的講解是培養學生統計思維能力的首要任務。生物統計學教學活動中，由于較多的數學推理與計算等難點需要講解，因此會占用教師較多的授課時間和精力，從而面臨能力培養難于知識傳授的困境，這就與“知識傳授與能力培養”的高等教育課程基本培養目標相違背。另一方面，正是因為生物統計學課程較大的教學與學習難度，才更需要學生掌握核心的統計學思想及應用統計學思想思考問題的思維模式，這樣才有助于學生更深層次地理解理論性較強的具體統計理論與方法，并將其靈活運用于解決各種實際科研問題。
舉例來說，若某事件發生的概率很小，其在一次（或極少次）試驗中幾乎不可能發生，統計學上將該事件稱為小概率事件。小概率事件對應的小概率原理是假設檢驗理論的思想基礎，幾乎所有假設檢驗的推理均是依據小概率原理來進行的。具體來說，首先假定原假設成立并進行檢驗統計量的計算，推導出其為一小概率事件，那么依據小概率原理則有理由相信原假設在概率上是不成立的；反之，若無小概率事件的發生，則無充分理由質疑原假設。顯然，小概率原理是假設檢驗理論最為關鍵的思想基礎。倘若教師在講授假設檢驗理論之前注重小概率事件原理的講解，便能幫助學生更好地理解統計推斷的推理過程和判斷依據。同樣，注重或然性現象（隨機性現象）、大概率原理以及信息最大化原理等統計思想的講解，對于幫助學生透徹理解統計學基本理論、培養學生統計思維能力均具有十分重要的作用。
2.模型構建訓練及實例結合教學是培養學生統計思維能力的主要途徑。源于數學學科分支的統計學可以理解為對現實問題的抽象概括，即現實統計問題的模型化表達。比如，生物統計學中的方差分析將總變異分解為組內變異和組間變異兩部分，分別代表誤差和試驗的處理效應，并將生物學中的各種控制試驗采用統一的符號及線性公式來描述，進而計算統計量來衡量因素的效應值。教學過程中教師可要求學生將實際科研問題中的因素、水平、重復、組間、組內等具體名詞代入方差分析的理論線性模型，反復開展模型構建訓練，以加深對方差分析的理解。再如假設檢驗，一般將檢驗過程分為“假設提出”、“選擇及計算統計量”、“確定顯著性水平”和“統計推斷”四個步驟，而任何實際問題的假設檢驗分析均可構建為由這四個步驟構成的模型。課程講授初期務必嚴格要求學生遵守“四步走”的分析流程，進行統計模型的構建訓練，不斷增強學生對該統計模型的熟悉程度，這樣做，讓同學們在更好地掌握統計學理論知識的同時，又培養了其模型思維能力。
實例結合教學是生物統計學教學的重要方法，也是模型構建訓練的重要組成部分。課堂教學活動中，教師可選擇一些貼近生活、科研與生產的實例來講解抽象的統計學理論和模型。比如，筆者在講解假設檢驗理論時，選用水產飼料裝包機工作是否正常的實例來講解假設檢驗的基本步驟。首先提出原假設和備擇假設，講解兩種假設各自表示的實際含義；根據“裝包機是否工作正常”及“額定標準”確定檢驗統計量為樣本均值并計算；確定P值后，做出統計推斷，并解讀統計結論所代表的實際統計學含義。
通過以上模型構建訓練和實例結合教學，將抽象的統計學理論、方法與具體的實際問題相結合，達到化繁為簡的目的，進而提高生物統計學的教學效果。當然，模型訓練與實例結合教學是一項系統工程，需要教師投入更多的時間和精力備課，并循序漸進地將其貫穿于整個生物統計學的教學過程。
3.計算機輔助分析訓練是培養學生統計思維能力的有效措施。生物統計學基本理論往往涉及復雜的推理和計算過程，而作為生物專業的學生并無必要完全掌握其中的每一個具體細節和過程。從生物統計學課程的教學目的來看，基本原理和知識的講解固然非常重要，但更應強調對學生的生物學試驗設計、數據收集、分析以及處理技能的培養。生物統計學教學的最高目標是讓學生從抽象、復雜的統計學知識中解放出來，學會利用計算機統計工具高效地進行生物數據的分析、處理和解釋。更為重要的是，計算機輔助分析過程中的數據錄入、統計方法的選擇與應用、適用前提條件的判斷以及結果的解釋等各環節的實訓操作是學生對統計思想、統計模型的再次復習和鞏固，是培養學生統計思維能力的有效措施。
二、統計應用意識培養
生物統計學是探討生物學研究的試驗設計、數據收集與整理、分析與推論，并最終從樣本信息中獲取有關總體的科學可靠的結論的科學，是將數學方法應用于生物學研究領域的工具學科，是生物科學應用型人才的必備知識，也是廣大科研工作者從事科學研究的重要工具和手段。因此，著力培養學生綜合運用生物統計學知識和方法的能力、增強學生分析問題與解決問題的能力，進而提高學生的綜合素質和科學素養是生物統計學課程教學的又一目標。
1.教材選擇與課程內容體系的優化。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。生物統計學課程主要包括統計理論知識和統計軟件的使用兩部分內容，二者相互依存，不可分割。因此，教師應結合課程屬性，選擇統計理論與實際學科相結合、統計原理與試驗設計相結合、統計學方法與統計軟件相結合的生物統計學教材進行教學較為合適；同時選擇若干具有一定實用性且難易程度、側重點不同的參考書讓學生課后參考學習，以取長補短，開闊學生視野。其次，在生物統計學課程課時減少和教學內容增加的現實背景下，課程內容體系的編排和優化在兼顧該課程的理論性的同時，更要突出其應用性和實踐性。也就是說要根據教學內容的難易程度和理論的系統性，合理分配學時；盡量壓縮復雜統計學定理的證明和公式數理推導等內容，相應增加統計學基本理論和統計分析方法及其應用的內容。
2.加強生物統計學的計算機輔助實驗教學，重視知識的應用性。計算機技術的發展給統計學帶來了巨大的變化，它幫助科技工作者擺脫了繁重的手工計算的麻煩，同時計算機技術的發展和計算機技術在統計學中的應用，為培養學生分析問題、解決問題的能力，提高其綜合素質提供了廣闊的空間。因此，教學過程中應適當壓縮統計學理論的教學時間，注重統計學軟件的操作，增加學生上機操作時間。筆者在各基本理論知識講授完畢之后，開設相應實驗課程，講授統計軟件的使用方法和演示例題的計算及分析過程；同時，要求學生結合實例，進行計算機軟件的操作，重點掌握統計軟件的數據錄入、儲存，各種基礎統計方法的選擇與應用、適用前提條件的判斷、結果的解釋等內容。在計算機輔助實驗教學中，利用統計軟件把基本原理與統計方法的實際應用有機結合起來，不僅使復雜的統計數據處理工作變得簡單，而且充分調動了學生的主觀能動性和學習興趣，從而提高了學生的統計學應用能力。
3.合理運用案例教學和專題訓練，強調知識應用性。生物統計學課程的理論性強、內容抽象，照本宣科的傳統教學方法，更會使學生失去學習興趣，不利于培養學生獨立思考能力，且難以取得良好的教學效果。案例教學是實現以應用能力培養為導向的生物統計學課程教學改革目標的一個重要手段。教師將生物學領域的科研工作或生產實踐等案例貫穿到教學過程中，應用統計學理論知識對試驗設計、方案制訂、樣品采集與測量、數據收集整理、數據的統計分析等各個研究步驟進行講解與分析，既增強了學生的學習興趣，又培養了學生的統計學思維及統計學應用能力。教師在案例選擇上，盡量減少陳舊的、與社會發展不相適應的實例，及時增加統計學課程呈現的新理論、新方法和新應用，將反映專業發展最前沿的成果實例轉化為教學內容，使學生在掌握統計學理論的同時及時了解專業技術發展和應用的最新動態，與時俱進，適應專業發展的需要，提高學生的科研素質。
專題訓練是培養生物統計學應用能力、達到從感性認識到理性認識的又一有效途徑。教師可以將統計學課程內容分為若干模塊，每一模塊包含若干統計學方法，并分專題講解各種統計方法和理論在生物學中實際應用。通過專題訓練培養學生提出問題、分析問題和解決問題的思維習慣，引導學生合理、科學地應用統計學方法，進而逐步掌握生物統計學的基本原理及常用統計方法。
4.改革考核方式，突出統計工具的運用能力。考試是高等院校的一個重要教育制度，考試成績是檢驗教學質量和學生學習效果的一項重要指標。考核方式的合理與否，決定著教學效果的好壞以及學生學習積極性能否得到最大限度地調動。目前我國許多高校的考試制度和考核方式缺乏一定合理性和靈活性，如以閉卷考試為主和限定的考試題型等。就生物統計學課程而言，這種考核方式不能真正體現生物統計學課程的本質屬性，不能全面考察學生對生物統計學原理的掌握及運用能力。為此，筆者認為生物統計學的考核方式應實行考查學生掌握理論知識與統計方法應用技能結合情況的綜合考核方式，將考核成績分為三個部分：平時成績（占20%，包括課堂表現、出勤率、作業情況）、理論考試成績（30%）和上機操作考試成績（50%）。閉卷考試命題應突出基礎性和實用性，少出或不出理論性強但無實際應用的偏題，同時考慮學生掌握基本知識的程度及靈活應用知識的能力；上機操作考試部分是在計算機上進行試驗數據的整理、輸入、分析和統計結論的獲得等，是考查學生應用統計學軟件對常用統計方法的分析運用能力。采取閉卷考試和上機操作考試有機結合的考核方式，同時加大上機操作的考核比重，既調動了學生學習的主動性，擺脫了單純的應試考核模式，又培養了學生運用統計學理論和方法解決實際問題的能力，提升了學生的統計學應用能力。
三、結語
針對生物統計學課程的屬性和特點，筆者認為生物統計學的教學既要注重學生統計思維能力的培養，也要重視學生統計學應用意識的培養。為此，本文探討了培養學生統計思維能力的主要途徑和方法，主要包括統計思想講解、模型構建訓練與實例結合教學及計算機輔助分析訓練；同時，本文還從教材選擇與課程內容體系的優化、加強計算機輔助實驗教學、合理運用案例教學和專題訓練及改革傳統考核方式等方面闡述了培養學生統計學應用意識的教學策略。隨著生物組學時代的來臨，科研數據分析和處理能力將顯得尤為重要，相信以上教學方法和策略的應用，將會顯著提高學生運用生物統計學知識分析問題、解決問題的能力，幫助學生抓住生物統計學的發展和應用機遇。
參考文獻：
[1]張力，甘乾福，吳旭.SPSS19.0（中文版）在生物統計中的應用[M].廈門大學出版社，2013.
有關統計學的發展探討
任何一門學問要發展成為一門科學，最起碼地要有兩個基本前提：有專門的研究對象；具有特色的研究方法和手段。據此，統計學的產生可以追溯到17世紀。而現代統計學起源于19世紀后期，即以生物和遺傳統計學形成為標志，以高爾頓為代表的描述統計的基本體系。在整個統計學發展過程中出現過的四次重大爭論，這些對統計學的發展產生了極為重要的影響，極大的完善了統計學的思想方法體系。通過對不同學派這四次重要爭論的概括，明確爭論的實質、重要作用以及對統計學發展的影響，展現統計學統計學不斷發展完善的階段性歷程。
一、“政治算術”與“國勢學”的爭論——統計學的起源問題，明確了統計學的學科性質
17世紀中葉，以威廉配第（w.petty）和為代表創立的“政治算術”，標志著統計學的誕生。早在1661年，格朗特在《對死亡表的自然觀察和政治觀察》一書中對當時英國情況的分析，揭示出一系列的數量關系。如男嬰出生多于女嬰（14：13），男性死亡多于女性，一切疾病和事故在全部死亡原因中占有穩定的百分比等等。他在該書中指出為了提出一個要在多年內形成的規律，需要進行多次觀察。因此格朗特雖然本文由收集整理沒有提到統計學這一名詞，方法也不完善，但是他在實踐中卻已應用了現代統計中的大量觀察方法去發現規律性的思想。其獨特和新穎的方法給人以啟示，接著英國的威廉？配第撰寫了著名的《政治算術》一書。該書揭示了一些經濟學的科學原理，研究了許多經濟學范疇和經濟關系，所以它是一本重要的經濟學著作，但同時它又是一部很有價值的統計學著作。在這本書以及其他相關的著作中，采用了不同于前人的研究方法，明確地用大量的數據資料分析問題，試圖把研究結論建立在可靠的事實根據上。正因為如此，馬克思說：“配第不僅僅是政治經濟學之父，在某種意義上他也是統計學的創始人。”“國勢學派”產生于17世紀的德國。由于該學派主要以文字記述國家的顯著事項，故也稱記述學派。隨著知識交流的擴大“政治算術”引進了“國勢學”的一些長處“國勢學”也吸了“政治算術”的某些做法，從而引起了人們對“政治算術”和“國勢學”到底哪一個才是統計學真正起源的關注，最終爆發了長達一百多年的爭論。直到1850年，德國人克尼斯（g.knies）根據當時統計學發展的實踐，概括大多數人的意見，認為“國勢學”盡管有統計學之名但沒有統計學之實，應該仍叫“國勢學”，而“政治算術”雖然沒有統計學之名但有統計學之實，所以“政治算術”才稱得上是統計學的真正起源。一般把克尼斯《獨立科學之統計學》一文的發表，作為“政治算術”和“國勢學”爭論的結束。在統計學發展之初，人們對這門學科的意義、研究范圍和研究方法不甚清楚，通過這次爭論，使人們明確地意識到，統計研究方法是數量性質的，主要以數字資料為材料，通過對數字資料的分析探討客觀現象發展變化的規律。
二、“描述統計學”與“推斷統計學”的爭論——統計方法的實質問題，建構了統計學的完整體系
統計問題可分成兩類：描述統計和統計推斷。描述統計有時也被稱為數據處理，而統計推斷則是對數據（即樣本）的進行處理來推斷總體（母體）。統計推斷大致可分為3大類：估計、檢驗、分類與選擇。高爾頓是生物統計學的創始人。為了研究人的智力遺傳和進化規律，高爾頓在倫敦開設了“人體測量研究所”，廣泛招募志愿人員，先后采集到大量的有關人的自然屬性（身高、體重）的資料，并先后出版了兩本著作，一本是《關于人的能力及其發展問題》，另一本是《遺傳的自然規律》。在這兩本書及相關的論文中，高爾頓提出了若干描述性統計的概念和計算方法，如“相關”、“回歸”、“中位數”、“四分位數”、“四分位數差”等。卡爾？皮爾遜是高爾頓的學生，描述統計學派的代表人物，現代統計科學的創立者，被公認為統計學之父。他全面繼承和發展了高爾頓的統計相關與回歸思想，并建立了相應的數學基礎。根據他的兒子e·皮爾遜（e.s.pearson）的總結，卡爾·皮爾遜對統計學發展的貢獻主要體現在以下幾個方面：（1）提出和研究了復相關、偏相關的問題，（2）提出了似然函數、矩估計方法，（3）導出了重要的卡方分布，（4）研究了許多概率分布曲線等。高爾頓和皮爾遜在開展生物遺傳學研究的同時，提出了許多處理變異數據的統計方法，統計史上一般把他們的工作稱作描述統計學。
【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
【論文關鍵詞】統計學；統計思想；認識
1關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
2統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：
（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；
（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；
（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；
（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
3對統計思想的一些思考
3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
關鍵詞：統計學；發展趨勢；統計教育改革
引言
隨著國家創新形式的發展，統計創新工作已經得到相關部門的重視，統計創新包括統計實踐創新和統計教育創新兩個方面。統計教育的創新是統計創新的基礎，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新，下面我從統計學的基本發展趨勢來探討目前統計教育的改革方向。
一、統計學的基本發展趨勢
統計學的發展與其它學科的發展相似，也需要走與其它學科相聯系的發展道路。
1.1統計學與實質性學科相結合的趨勢統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，統計方法基本是從一些實質性學科的研究活動得來的，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。同時歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。另外，從學科體系上看，統計學與實質性學科之間的關系不是并列的，而是相交的，統計方法與實質性學科相結合，才產生了統計學的分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計學，與社會學相結合產生了社會統計學等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學、社會統計學不僅僅屬于統計學，同時也屬于經濟學、社會學、生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善和發展的。這個發展趨勢說明了統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。因此，統計專業的學生必須在學好本專業知識的同時，也要通曉相關的實質性學科的課程知識，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。
1.2統計學與計算機科學結合的趨勢縱觀統計數據處理手段發展歷史，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。隨著計算機應用的越來越廣泛，信息數據也越來越多，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了許多問題：信息過量、信息真假、信息安全等問題出現了，同時信息形式的不一致也導致信息難以統一處理。于是如何從大量的信息中找出有用的信息？如何提高信息的利用率？數據挖掘和知識發現（DMKD）技術隨之應運而生了。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求下，匯聚了不同領域的研究者們投身到數據挖掘這一新興的研究領域。雖然統計學家與計算機專家關心Datamining的視角不完全相同，但可以說，Datamining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。
因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。所以，對于統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。所以統計與實質性學科相結合，與計算機技術相結合，這是發展的趨勢。所以統計教育的一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。
二、統計教育的改革
2.1統計專業課程建設專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題則是課程設置和規范課程的內容。培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，將統計方法與相關領域的專業知識完美結合。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括三方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能。
2.2教學方法和教學手段的改革統計教學方法和教學手段改革中，應充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。
2.2.1改接受式的教學為互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生的創造性思維能力。
2.2.2構建以課堂－實驗室－社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，才能展現統計學的生命力。
2.3統計學與計算機教學相結合教材要與統計軟件的應用相結合。現在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生都會要用統計軟件分析數據。再者，統計學是一門應用的方法型學科，統計學應當從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。
2.4教學與實際的數據分析相結合統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且也鍛煉和培養了學生研究和解決問題的能力。
2.5要有一批能用電腦、網絡來教學的新型教師電腦、網絡的出現，不僅改變了教學的手段，還影響著教學的內容。語言、數學、計算機、專業知識是一個統計人才必備的素質，它們之間是不可分離的，而是要盡可能結合在一起來進行教學，單一化人才已不適應現代化教育教學的需要，現代教育更注重教育信息技術中的多媒體、網絡化、社會化和國際化、多樣化和多層次的綜合人才。
參考文獻：
[1]賀鏗.關于統計學的性質與發展問題.中國統計，2001，9.
隨著國家創新體系的建立，統計創新工程已經提上議事日程，統計創新包括兩個方面，一是統計實踐的創新；二是統計教育的創新。創新的基礎在于教育，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新。準確把握統計學的發展方向與發展形勢，培養適應新世紀社會經濟發展需要的人才，是統計教育工作者必須面對的問題，本文從統計學的基本發展趨勢談一談統計教育急需改革的幾個方面。
一、統計學的基本發展趨勢
縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。
（一）統計學與實質性學科結合的趨勢
統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。
這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。
（二）統計學與計算機科學結合的趨勢
縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Datamining,又譯“數據掏金”）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；于是人們開始提出一個新的口號“要學會拋棄信息”。人們考慮“如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？”面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Datamining的視角不完全相同，但可以說，Datamining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。
因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。
所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。
二、統計教育的改革
(一)統計專業課程建設問題
專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構，培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括四方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能；（4）有關統計理論和統計實踐中的前沿性問題，目的不在于要學生真正掌握這些問題，而是讓學生了解統計理論和統計實踐的前沿發展動態，啟迪學生的科學思維能力。
(二)教學方法和教學手段的改革
統計教學方法和教學手段改革中，有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果等。充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。
1.改灌輸式教學為啟發式教學，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要教學生讀懂數字背后的事實。學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學生的發散思維。
2.改單向接受式的教學為雙向互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生創造性思維能力。
3.構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，找到應用的結合點，才能使統計學獲得最大的生命力。
（三）統計學與計算機教學相結合
教材要與統計軟件的應用相結合。現在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟件分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。
（四）教學與實際的數據分析相結合
統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。統計教學和教材增加統計實際案例，通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。
（五）要有一批能用電腦、網絡來教學的新型教師
電腦、網絡的出現，不僅改變了教學的手段，還深深地影響著教學的內容，因為它影響著經濟、生活的發展和需求。語文（中文、外文）、數學、計算機、專業知識是一個統計人才必備的素質，它們之間不是分離的，而是要盡可能結合在一起來進行教學，各管各教一套的辦法已不適應現代化教育教學的需要，現代教育特別注重教育信息技術中的多媒體、網絡化、社會化和國際化、多樣化和多層次，有了電腦、網絡，必需要更新，要培養出一批能用電腦、網絡來教學的新型教師，以便培養出新型的21世紀的人才。
[參考文獻]
[1]賀鏗.關于統計學的性質與發展問題.中國統計,2001.9.
【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
一、關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
二、統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
三、對統計思想的一些思考
3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
1關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
2 統計學中的幾種統計思想
2.1 統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2 比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1 均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2 變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3 估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4 相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5 擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6 檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3 統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
3 對統計思想的一些思考
3.1 要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如gnp、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(dda)、推斷性數據分析(ida)和探索性數據分析(eda)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻:
[1] 陳福貴.統計思想雛議[j]北京統計, 2004,(05) .
[2] 龐有貴.統計工作及統計思想[j]科技情報開發與經濟, 2004,(03) .
