時間：2023-07-16 08:50:03
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篇統計學的性質，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。
一、充分認識經濟統計學學科性質
我們可以將統計學氛圍兩大類即將抽象的數量作為研究對象，主要對一般收集數據及分析數據方法的理論統計學進行研究；另一種是將各個不同領域的具體數量作為研究對象的應用統計學。前一種統計學具有通用方法論的理學性質，它的特征是只計量不計質；后一種統計學和不同領域中的所有實質性學科之間的聯系十分密切，是具有具體對象的方法論，所以，其體現出了兩種性質，一種是復合性學科，一種是邊緣學科。這里所說的應用不僅涵蓋了統計方法的應用，還涵蓋了各自領域中實質性科學理論的應用。以往的“數理統計學派”只認可前一種統計學，對于后一種統計學表示反對，這是極為不妥的。而傳統的“社會統計學派”不認可理論統計學具有通用方法論的性質，將整個統計學劃歸到了社會科學中，這也是不合適的。經濟統計學主要將經濟數量作為對象的一種方法論科學，要想確保統計方法在經濟范圍內廣泛的應用，前提條件就是對設置指標方面的問題進行有效的處理，而這就要求對相關經濟情況進行質的研究。
應將相關經濟理論作為重要指導，對各種經濟問題進行統計分析。所以，經濟統計學具有的特征是將質與量緊密的聯系起來，對實際事物的數量特征以及表現加以充分的研究。另外，由于社會經濟活動有著一定的復雜性與特殊性，經濟統計學除了要采用普通的統計方法之外，還應積極的研究出一套自己特有的方法，比如估算的方法、核算的方法等。因此，從整體角度上來看，筆者認為，經濟統計學就是社會科學的范疇，其不僅屬于統計學的分支，同時，還屬于經濟學科下的二級學科。經濟統計學和其他統計學間的不同之處就是：研究的對象不相同，并且與其相聯系的實質性學科也存在著不同。經濟統計學和其他經濟學下的二級學科不同之處是：其并不直接對經濟規律進行研究，主要任務是提供科學的方法與專門的工具，以服務于其他經濟學科。
特別說明一下，將經濟統計學當做經濟學下的二級科目，不會對這一學科自身的方法論性質造成影響。比如，將諸多的數學與統計學方法應用到經濟計量學中，在方法論性質中也屬于一門較強的學科。實際上，經濟統計學的發展，依賴于將通用的統計方法進一步完善以及依賴于經濟學給出相關研究背景以及相關研究課題。
二、對經濟統計學應用模式進行一番思考
當前，隨著市場經濟的迅猛發展，我們能夠明顯的看出，在我國各個高校中關于統計學專業課程的設置，沒有加以充分的思考，過細的劃分了專業，所以，統計專業最終所培養出的人才大都無法與當前社會的發展情況相適應，存在著各種弊端行為。由于學校教學有著諸多的不完善之處，多數教育者與相關專家一致提出了將專業進一步淡化的意見，并且，也充分的說明了應培養何種人才。所以，應根據社會對人才的需求，培養出與其相適應的人才隊伍。長期以來，統計專業所遵循的辦學方向是強調各種類型的統計學自身所涵蓋的特征，這主要是因為統計學涉及了諸多領域的學科，同時，還屬于交叉的學科性體系。所有人都無法精通統計學各個領域。
所以，實際應用過程中，必須全方位的思考。一方面，統計學在社會應用過程中應通過人才的培養來進行，社會實際發展中，對于統計學的人才有著一定的需求。應時刻的保持著一種開闊的胸懷，同時還應積極開展一系列的與其相關的學習模式，各個高校應結合自身具有的特色和現代市場現狀進行有效的調節與控制，了解社會對統計專業人才的實際需求量，以此對教學進一步的調整，從而滿足時展過程中的要求。另一方面，從目前我國社會的發展速度上看，未來中對經濟統計人才的需求將會遠遠高出數理統計類的需求。主要有三方面的原因：第一，統計干部隊伍以及政府經濟部門的生存與發展仍然缺少不了復合型的經濟統計人才；第二，社會中的各個行業對于既懂經濟，熟知科學合理的數量分析法，并且計算機信息處理能力水平高的人才迫切需求，而真正稱得上有這種知識經濟結構的人才只有經濟類統計專業人員方可勝任。同時，隨著先進計算機技術的快速發展以及統計軟件系統開發的進一步加快，使得以往十分復雜的統計方法和實際應用變得更加的簡單化。能夠實現社會發展實際需求的是數理統計專業的人才。所以，我們可以很明顯的看出，社會實際發展過程中，經濟類統計的應用將會高于純粹的統計人才。現階段，我們應有效的解決經濟統計中存在的問題并積極的應用，緊跟時展步伐，將現實中存在的問題處理好，只有這樣，才能夠進一步推動現代社會與經濟的健康發展。
三、結語
綜上所述可知，現階段，社會對于經濟統計的應用提出了更高的要求，然而，對于經濟統計應用方面的研究還需進一步的深入，應將其應用到經濟建設活動中，其已經成為了當前時代的主頻。隨著社會的快速發展，對于我國開展統計學的研究工作提供了良好的機遇，同時還為統計學創造了一個較好的平臺。實際上，統計學主要研究的是怎樣將各種相關數據進行有效的收集與整理，并且對所收集來的數據加以分析，如果研究過程中發現了問題，應及時的進行預測與推斷，以確保決策時有據可依。特別在經濟和管理越來越復雜的市場環境下，必須對數據進行嚴格的觀察，并且細致的分析各種出現的問題。所以，在處理問題時，采用統計學是最好的手段及分析工具。
作者：朱春平單位：河南省地質礦產勘查開發局
人們的印象里，統計學就是對數據進行簡單的運算，然后通過圖表、表格把它們表示出來，這是長久以來人們對統計學的一些片面認識。統計學的定義有很多種，每種定義對統計學闡述的側重點不同。其中維基百科是這樣定義統計學的：“統計學是研究如何測定、收集、整理、歸納和分析反映客觀現象總體數量的數據，以便給出正確認識的方法論科學，被廣泛的應用在各門學科之上，從自然科學和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上”。簡單來說，統計學就是數據的科學，是一門收集、整理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。
二、統計學的研究對象及其特點
統計學研究必須要求明確統計學研究的客體是什么，即統計學的研究對象。統計學中某種性質相同的個體所組成的集合叫總體。統計學就是研究客觀總體的數量特征、數量關系和變動規律，或者說統計學是研究統計過程的規律和方法以及客觀現象統計規律的科學，它的研究對象既涉及到自然科學領域，又涉及到社會科學領域。統計學研究對象的特點有以下幾點：
（1）依賴性。依賴性即統計學研究對象的寄生性，依賴性是統計學獨有的特點，統計學研究的數據是來自各領域的，是依靠解決其他領域的問題而存在和發展的。統計學現在已經發展成為一門媒介科學，它研究的對象是其他學科的邏輯和方法論。
（2）數量性。數量性即統計學研究對象是通過數量特征和數量關系表示的。數量性是統計學研究對象的基本特征，因為數字是統計的語言，統計是通過數量方面來認識事物的，對統計數據進行分析，歸納統計規律性，就可以達到統計分析研究的目的。
（3）總體性。總體性即統計學以研究對象總體的數量為研究對象。每一個個體都有自身的隨機性，而這些研究對象的總體又具有共同的特征和共同趨勢，所以統計學研究是通過對大量的個體特征進行研究，從而過渡到對總體普遍存在的事實進行觀察和綜合分析，進而得出研究對象總體的數量特征和統計規律。只有掌握研究對象的總水平、總規模、總體特征和共同趨勢才能體現統計學規律的作用。
（4）變異性。變異性即構成統計學研究對象總體中的各個個體，除了在某一方面必須是同質的以外，在其他方面又要表現出一定的差異和變異。如果各個個體之間沒有區別和差異，統計研究就是沒有意義的。統計學的這種變異既可以表現為數量上的，也可以表現為非數量上的，但是因為統計學具有數量性，所以表現為數量上的變異才是統計學所要研究的對象。
（5）具體性。具體性即統計學研究對象是具體的數量方面。統計學所研究的數量是具體、現實的，而不是抽象的，并且統計學研究的數量是有現實意義的。比如，要研究城鄉居民收入差距，必須確定具體年份的具體范圍內的城鎮和農村居民收入數量、收入構成、收入變化以及計算方法，才能對研究對象進行統計分析。
（6）廣泛性。廣泛性即統計學研究數量方面的范圍的很廣泛。其廣泛性包括政治、經濟、文化、軍事、教育等各類社會現象的數量方面。統計學研究對象的廣泛性是統計學成為媒介學科的必要特征。
三、統計學的研究方法
每個學科都有自己獨特的研究方法，統計學也不例外，統計學在長期實踐中總結、歸納出了一系列專門的研究方法，如實驗法、大量觀察法、統計分組法、綜合指標法、統計描述法等。
（1）實驗法。統計學的實驗法包括假設檢驗和實驗設計。假設檢驗就是在對在總體參數提出假設的基礎上，利用樣本信息來判斷假設是否成立的統計方法。實驗設計就是設計合理的實驗程序，使得收集得到的數據符合統計分析方法的要求，以便得出有效的客觀的結論，其中最常用的實驗設計是正交設計法。
（2）大量觀察法。大量觀察法就是對全部或者足夠數量的研究現象進行觀察和研究，推理歸納出客觀現象的本質特征和發展變化規律。通過對大量的研究對象進行觀察和研究，才能排除偶然因素造成的影響，揭示研究對象的統計規律和本質特征。
（3）統計分組法。由于所研究現象具有差異性、復雜性及多樣性，需要我們對研究現象進行分組研究，進而來區別研究現象的類型，研究不同組別之間的區別和聯系。統計分組法包括傳統分組法、聚類分析法和判別分析法等。
（4）綜合指標法。綜合指標法是利用總量指標、平均指標、相對指標、標志變異指標等對研究現象的數量關系和數量特征進行分析，來反映統計學研究現象的數量方面特征。綜合指標法在統計學的經濟應用中具有重要的作用。
（5）統計描述和統計推斷。統計描述指對調查或實驗得到的統計數據進行整理、分類、計算出各種能反映總體數量特征的綜合指標，并加以分析研究，從而得出有價值的信息，用表格和圖形表示出來。統計推斷指以一定的置信水平，根據樣本數據資料來判斷總體數量特征的歸納推理方法。統計描述和統計推斷在統計學研究中應用非常廣泛。
四、統計學的發展趨勢
（1）統計學實際應用的范圍擴大。在大數據時代的背景下，統計學開始被各行各業運用起來。統計學逐漸應用到企業管理、保險金融、政府決策、國家經濟安全等方面。統計學在企業管理方面可以提高企業的管理能力和效率。在保險金融方面可以監控分析金融風險和保險問題來保證金融保險市場的正常運行。在政府決策方面可以幫助政府宏觀調控，從而減少決策失誤。在國家經濟安全方面可以監控經濟安全問題，預防經濟危機。
（2）統計學與其他學科交叉融合。統計學的性質決定了統計學是一門媒介學科，統計學的發展是建立在各類學科的基礎上的，其涉及領域非常廣泛。因此，統計學與其他學科交叉融合更能發揮它的作用，例如，統計學與經濟學、管理學等學科進行融合等，在融合中能不斷完善統計學體系，創新統計學研究方法。
現今時代對于經濟統計的應用要求越來越高，但是對于經濟統計的應用研究卻不夠深入，經濟統計的應用還需要進一步的在經濟建設的主戰場上被應用，也應該是我們現今時代的主頻。要在經濟建設之中抓住我國經濟建設中的重點問題和難點問題，把經濟統計問題進行不懈的破解與應用，與時代相結合，達到解決現實問題的目的，才能夠為當代的經濟和社會發展做出貢獻。本文也將就我國的經濟統計應用中的問題進行思考。就經濟統計的應用而言，該研究所涉及的領域是非常廣泛的，包括宏觀、微觀兩個方面的統計，涉及到幾個領域，如農業、商業、工業、財政、金融保險業、稅收等方面。
時代的發展為我國統計學不斷的深入研究提供極好的機會，也為統計學開辟了新的平臺。統計學研究的是如何有效收集和整理數據，并且對于這些數據進行分析，對于研究中所發現的問題必須做出一種預測和推斷，直到為之后的決策提供出一種可以依據的方法。尤其處于經濟以及管理日益復雜的市場環境當中，我們必須觀察數據，并且在此基礎上對所有問題作出仔細的分析。因而，統計學就是處理問題的有效手段以及分析工具。多種的社會經濟統計學的教材出版，在不同的程度上都會存在不同的問題。
一、我國現今經濟統計學科的特性
沒有任何一門學科會如同統計學一樣,誕生了數百年之久，仍然是人類爭論不休的一門學科，人們為了其學科的特點和內容不斷的發生眾多的解讀。在學術的發展史來看,統計學的由來是從17世紀中葉的德國傳來的，同時也是“國勢學派”一詞根據“國家”的演化而來。在演化最初有著明顯社科色彩。因而，統計學是一門可以研究社會的現象學科，也是一門可以研究自然現象通用的方法論科學。若是按照數理的統計學觀點，那么我們可以發現存在著的作為社會的科學，所謂經濟統計學其實就是數理的方法在世界經濟領域當中的應用。
二、經濟統計學發展的方向決定著其應用方向
目前國內統計學界有一種比較流行的說法，那就是在我們的現實社會之中實際上存在著積累不同的統計學,這兩類統計學相輔相成，比較容易形成一種融合的趨勢，并且在未來會完全的融合，形成一門較為統一的學科。尤其是在未來的經濟用用之中。統一的統計學會喜歡強調學科之間的共性,也會在各種統計學的學科之間發生作用，這種作用會在各個社會科學以及自然的學科領域當中,。經濟統計學比較密切的結合了各種各樣的實質學科，而且各個學科的性質差異也不會發生很大的變化，統計學的共性是這些統計學科之間所需要利用的通用性質的方法，同時也是統計方法理論基礎的概率論。
經由上述的意義分析，我們可以將所有的統計學學科都分為理學,而后“建立起一種較為統一的統計學學科”，也就是經濟統計學，這種經濟統計學是符合現今社會發展的邏輯性。統計學是一種理學，社會經濟的統計學其中大部分的內容都是國民經濟的核算，比較難的被包括在“理學”的范疇之內來統計的。就我國現在的統計學科所建設的方向來看，理論的統計和各類應用類型的統計學是能夠相互繼續并存下去的,同時還會在今后的發展中相互之間互相促進，并且共同成長發展。一方面來看,理論的統計學必須是結合了應用的統計系統研究所提出的問題，并且是豐富以及完善這些方法論的內容。
因而，做經濟統計的朋友，要堅持保衛好自己的營地,同時還需要密切的結合現今的瞬息萬變的經濟發展變化,要努力的促進經濟統計學現代化的發展趨勢,為整個統計科學發展以及進步做出貢獻。
三、經濟統計學的應用模式的思考
伴隨市場經濟的不斷迅速發展,我們可以發現，現在我國的高校在統計學專業的課程設置上，思考不夠，專業劃分的過細，因而統計專業所培養出的人才比較難以適應社會的發展，弊端不斷的顯現出來。針對學校教學的各種弊端,很多高校的教師以及社會的專家都提出了淡化專業的意見，同時也提出要培養怎樣的人才。當然，提法是正確的。尤其是統計學專業的教師來講，社會需要什么樣的人才，我們就培養怎么樣的具有“寬口徑”素質的人才。
統計專業一直以來辦學的方向其實有兩種模式:一個是要求強調各類的統計學所具有的特點，因為統計學是橫跨了不同的領域的學科，也是具有交叉的學科性體系。任何人都難以是統計學的領域都精通的人才。因而，在社會的應用中更加應該注重思考。
[關鍵詞]統計思想；企業；認識
中圖分類號：F27 文獻標識碼：A 文章編號：1006-0278（2013）03-050-01
企業統計由于受內外部各種因素的影響，工作質量不同程度地存在一些問題，應當引起有關部門的高度重視。主要表現在企業統計人員素質較低、統計數據質量有待進一步提高、企業統計服務職能不能充分發揮、統計指標體系與企業經營所需指標體系不一致、原始記錄不全及統計臺帳不規范。企業統計工作中存在的問題，是與特定的經濟環境、歷史條件、政治因素相聯系的。
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、統計學中的幾種企業工作中統計思想
（一）企業工作中統計思想的形成
企業工作中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。企業工作中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企業工作中統計思想。
（二）比較常用的幾種企業工作中統計思想
所謂企業工作中統計思想，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。企業工作中統計思想主要包括：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：
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.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。
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。
4.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。
三、對企業工作中統計思想的一些思考
（一）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。
（二）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。
四、統計工作如何改進
一、統計學是經濟類學科中的基礎性學科
在當今高科技高信息時代社會里人們生存面臨著很大的挑戰，生存問題刻不容緩，因此、我們學知識儲備知識就是為了將它用到社會上，也是為了在這社會上生存。通過知識的積累，說大了就是為社會和公民造福做貢獻說小了就是為了謀生之道。我們知道知識是淵博的，人一生活到老學到老就是說這個道理。通過各種各樣的科學學科儲備知識，而這些學科之間緊密相連的。例如：統計學和新聞專業也有本質的聯系，也許有的同學可能問我們為什么要學統計學？統計學和新聞學的最大特點就是實踐性很強的學科。作為一名新聞工作者搜集信息是他的職責范圍，那么他用什么方法搜集數據信息呢？這當然用統計的方法搜集。統計學對于寫論文具有很重要作用，比如：動態數列分析方法在各經濟類學科中的運用很頻繁。
資料來源：《內蒙古統計年鑒》2011[2]
表1的數據表明，隨著人均收人的增加，奶制品的消費也在逐漸增加，所以，收入水平是影響和決定乳品消費需求的重要因素。
二、統計學是實踐性很強而且應用性很廣的學科
（一）統計學是應用性很強的學科
國家各大要害部門，像國家統計局、省、自治區、市、人民政府統計局及地區、鄉、鎮各部門都設有統計部門，還有非統計行業各企事業單位都設有專門統計部門和所需的專門統計專業人員。例如：醫院需要統計人員，對病人、職工人數的統計，還有各種病情性質不同方面分為神經科、外科、內科、耳科、眼科、少兒科婦科等等都是用統計方法進行分類的。法院也需要統計人員，如對死刑犯的統計，各類死刑案件的統計。學校里對各院（系）的分類，每院系里各專業分類，學生人數和學生宿舍的統計等等都用了統計方法。還有人口普查是利用統計學的各種統計方法進行統計的：
還有古代也很早就用了統計方法，如：十三世紀成吉思汗統治世界時，他把軍隊分為十戶、百戶、千戶、萬戶等，十戶有十戶長、百戶有百戶長、千戶有千戶長、萬戶有萬戶長這樣有利于作戰，有利于管理軍隊。
1.統計學是一門不可忽視的學科
同學們將來就業的時候，都想以后找個好工作，有個好前途，發揮所學的知識在社會上有用。大家想過嗎？就是拿統計學這門課來說，學好統計學我們就有機會到各個統計部門上班。統計學對于寫論文具有很重要作用，比如：動態數列分析方法在各經濟類學科中的運用很頻繁。
2.統計學與我們工作生活緊密相連
對于學校來說，學校是很多院系組成的，系里有很多老師和員工組成的而這些老師當中的班主任是有很多學生，學生公寓來說，公寓有長，而公寓長管理著各個樓，樓里分為宿舍，這些都是用統計方法統計的。
（二）統計學是實踐性很強的學科
統計學家不像數學家、物理學家和化學家一樣在家里就可能推斷謀中公式。統計學家（人員）必須進行實地調查。因為、統計學中所涉及的各種統計數據、資料都是來源于仔細的調查和整理。
在民族學學科當中統計調查的實地調查研究是非常重要的，對一個民族地方的土地、人文化進行調查這些都是用統計方法的。
【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) .
一、統計學中的幾種常見統計思想
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。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。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：
(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。
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.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。
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。
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。
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”。
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。
二、對統計思想的若干思考
1.要改變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。
關鍵詞：經濟學；統計思想；探討
統計學是對數據進行統計和分析，并從統計出來的數據內發現事物的規律。統計方法中蘊含著豐富的統計思想，只有對思想深入的了解，才能更好的運用統計方法。統計學的命脈是它與學科之間有著必要聯系，如果這種聯系不復存在，那么統計學就會英雄無用武之地，不能發揮出它應有的作用。統計學的應用廣泛，在一定程度上它已經成為了一種“萬能工具”，它對人類的發展都起到了巨大的作用。在人類發展探究中，都離不開統計學的參與。同樣在經濟學的研究中，也少不了統計學這個“萬能工具”。統計學的具體實施，第一步應用解決的就是研究的目標和對象。經濟學作為當今社會科學的重要組成部分，它的地位愈來愈高。想要在經濟學中有效的利用統計方法，那就要充分的理解認識統計思想。
一、經濟學的性質
經濟學是一門社會科學，它的研究對象主要是經濟行為和經濟現象。人和社會如何將稀缺資源運用到各類商品中，并使這些商品供人們消費之用，正是這些資源的稀少和人的欲望，經濟學應運而生。經濟學的出現，使人們用最少的資源來滿足人類的需求。經濟現象包含了許多的變量因子，各種變量之間的關系錯綜復雜，使得對經濟學的探索難上加難，所以要利用更多的方式方法來完成對經濟學的探索。
二、統計思想是經濟學中的重要組成部分
數學與統計學都是現代經濟學的重要組成部分。對于數學的利用可以發現定性和定量之間的經濟模型；對于統計學的利用可以在大量的數據中提取有用的信息。減少經驗性分析的不準確性。經濟系統中的不確定性使我們沒有一個精準的方式來進行研究。所以統計思想在經濟學中的地位居高不下。在經濟學中，利用科學的統計方法能建造出一個數學模型，從而對經濟關系進行分析。一些獲得諾貝爾獎的經濟學家們，都是通過利用統計思想來完成他們對經濟學做出的杰出貢獻的。可見統計思想在經濟學中的重要性。如果用分析法來研究經濟問題，那么就必須涉及統計學的應用，因為統計學主要的功能就是收集數據和對數據進行整理和分析。所以在經濟學實際理論中，用到統計方法是毋庸置疑的，統計思想可以將經濟學分成兩個階段：第一階段就是準備數據階段，這其中包括收集與整理；第二階段是分析數據階段，利用統計方法的多樣性，來進行數據分析。
三、經濟學中的統計思想
(一)數據收集的統計思想
宏觀數據和微觀數據共同組成了經濟數據。其中宏觀數據大多數是又政府部門進行收集和，而宏觀數據只有利用現有的數據，所以從某種程度上說，宏觀數據主要是二手數據。微觀數據中大多數數據都沒有進行過專業的統計，所以只要涉及到微觀數據的經濟研究就要對數據重新進行整理，來確保數據的準確性。經濟學原始數據的收集往往是采用抽樣調查法，抽樣調查法就是從眾多的數據中，隨機挑取幾個數據，通過少量的數據反映總體數據的特征。可見抽樣調查法中蘊含著豐富的辯證統計思想。
(二)數據預處理的統計思想
無論是一手數據還是二手數據，都可能數據不能滿足分析要求的情況，所以就需要對數據進行預處理工作，避免在工作中出現數據缺少的情況，而影響正常的分析工作。對數據進行預處理的過程中就會發現這其中包含著很多統計思想，其中信息分析是監測數據的可信度，效度檢驗是通過數據來反映研究主題是否有實際意義。插補方法是對數據進行補充，從而完成全局性思想。數據轉換是在不對數據進行改動的情況下，用另一種方式來進行數據變換，展現出靈活性的思維模式。宏觀數據平衡是使指標之間達到平衡，來從中找到數據的準確性，將平衡協調的思想發揮到極致。
四、經濟學實證分析的統計思想
(一)經濟現象描述出的統計思想
描述性方法是將統計指標、統計表、統計圖中的數據進行加工融合，來分析出這些數據特征。統計指標的最明顯特點就是可以將大數據轉換成容易理解的模式，用簡單的數字來展現數據的重要特征，幫助總體想法的形成。統計表能替代較長的文字描述，通過更直觀的方式進行分析和對比。統計圖更能生動的表達數據，給人留下深刻的印象。描述統計是一種比較常用的經驗思維，通過分析個體的過去、現在、及未來，來對事實進行整理、歸納，并歸納出一定的發展趨勢。顯而易見，描述統計方法屬于推理性邏輯，不具備科學性和準確性。
(二)計量經濟分析出的統計思想
經濟學研究如果只是對數據研究，那是遠遠不夠的，所以對數據的總體進行推斷是有必要性的，從中體現推斷性統計思想的重要性。推斷統計是以樣本觀測數據作為基礎來對總體特征做出的估計，其中包含了區間參數和總體參數兩部分內容，從中可以展現出估計與檢驗的統計思想。參數估計是通過樣本中的數據來對總體特征進行推斷，其中的準確率較低，其結果大概就是區間內的概率。樣本推斷總體是在認識方法中將同類事物進行推斷。只有樣本和總體的性質相同，得出的數據才能代表總體。但是其中的樣本可能帶有偶然性，在估計理論中在樣本的數據是非常嚴謹的。經濟學的統計思想還包括必然性和偶然性。必然性體現在對社會經濟學的認識，理論模型是必然經濟規律的呈現，在理論模型轉化為計量模型時，必須將隨機性的因素考慮進去。經濟預測中對必然性的要求很高，但是預測中都含有一些不確定性，因為并不是每個預測數據都是準確的。只有對偶然性充分正確的認識，才能為必然性打下夯實的基礎。在計量模型估計參數的方法思想中，都是平均的在統計資料中，提取出有用的信息，從而消除偶然性，獲取必然性。在統計預測中會發現，大部分的規律都存在概率特征，未來的發展空間也只能給予適當的區間限定，從而體現出或然性統計思想。
五、分析經濟學中的統計思想
(一)經濟學和統計學的不同
經濟學和統計學中最大的不同就是邏輯形式的不同，經濟學偏重于演繹邏輯，是在理論的指導下收集數據，從分析結果中找出事前提出的假設，最終得出結論。經濟學研究的思路往往是：首先學習一定的理論知識，在構建假設的數理模型，從假設的模型中得出數據，最后形成一個二手數據，最后得出結論。而統計學大多數是利用歸納邏輯，以數據作為研究中心，通過描述來做出最初結論，通過對樣本的分析推斷出總體特征。統計學研究的思路往往是：針對于經濟學中的問題，先進行數據收集，通過對數據的分析來得出相應結論，最后根據統計方法制定最后的結果。
(二)統計方法在經濟學中的應用
統計規律是人們在一些雜亂無章的狀態下，去尋找一些帶有規律性的東西。統計方法是在具有一定數據的基礎上去研究問題，找出一些可能存在的規律。統計方法是研究中比較常用的一種方法，單純的從數量關系上去尋找規律難免會產生誤導的問題。而統計學是教會人們如何運用正確的方法，來進行結論的解釋。在一個好的經濟學實證分析中，最重要的就是不要把實證搞的過于復雜，把時間精力浪費在研究實證的正確性上，要從一開始就避免這種情況的發生。
六、結語
綜上所述，經濟學的研究離不開統計思想的參與，所以要正確的認知統計思想，在經濟學的實際運用中，使用正確的統計方法，在這個過程中要明白經濟學和統計學在邏輯推理方面存在著怎樣的不同，不要一概而論。從某種程度上講，目前的統計方法在經濟學中存在著一定的局限性，在經濟學的理論研究中要注意正確的運用統計方法，避免一些統計方法的誤用造成的惡果。
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一、調查方法：查閱文獻法
筆者就2000年—2007年《心理學探新》、《統計教育》、《心理學報》這三種雜志中的22篇論文進行查閱，整理出各種統計方法在《心理與教育統計》中所運用的情況。詳見下表：從上表可知：推斷統計在心理與教育統計學中占主導地位，是統計學中的核心部分。而在這些推斷統計方法中，因素分析是較為常用的一種分析方法。但對于作為基礎部分的描述統計，在研究中也不能忽略。
二、各種統計方法的概述
在統計方法中，主要有描述統計和推斷統計兩部分組成。其中描述統計包括統計表統計圖，它可以清晰地呈現出問題所反映的數據，便于分析問題；常用特征量（集中量、差異量），集中量描述數據數據集中趨勢或典型水平；差異量描述數據的集中集中趨勢或離散程度。間斷型隨機變量以二項分布為常用，在教育中主要用來判斷試驗結果的機遇性和真實性的界限。正態分布是典型的連續型隨機變量，常用于原始分數轉換成標準分數及等級評定等。推斷統計中，各種統計方法的運用是建立在描述統計知識的基礎上的，以下是對方差分析、相關分析、回歸分析、x2檢驗的概述。方差分析是對多組平均數的差異進行檢驗，通過對組間差異和組內差異比值的分析，推斷幾個相應平均數的顯著性。即F=MSb／MSw。相關分析是對兩個變量之間的關系進行描述，其中包括積差相關、等級相關、質和量相關等相關形式。回歸分析描述一個變量隨另一個變量作不同變化單向關系的分析，其中一元線性回歸方程通式為：Y=a+bX。x2檢驗是對樣本的頻數分布所來自總體分布，是否服從某種理論分布或某種假設所做的檢驗假設。
三、各種統計方法在實際運用的綜述
（一）描述統計中統計表的運用：如王寬明、周英華《對安徽省高中數學教師新課程接受度的調查分析》[1]一文中，通過對教齡段在適應性和學歷段在適應性問卷上的描述統計表的制作，分別列出了這兩種因素各階段的的平均數和標準差，繪制成兩個單因素方差分析表。一目了然地呈現出教齡和學歷對新可改的認同感無顯著影響。當然在統計表的制作中，同樣使用了單因素方差分析，表明教師任教年級、使用新教材時間對新課程接受度的影響無顯著性差異。正態分布在實際中的運用，如張純勝的《用正態分布原理制定體育項目考核標準》[2]中，筆者把某年級女生1分鐘跳繩的考核成績和某年級男生60米跑的成績看作正態分布，通過計算各等級的U值，制定出一般體育考試中各項成績的標準以及確定考試成績的步驟。
（二）推斷統計的統計方法在實際中的運用
1、因素分析在實際中的運用，如張智君、霍燕《大學生考期應激的特征及原因分析》[3]中，筆者通過頭部、記憶注意、消化功能、免疫功能以及睡眠狀況這五種因素，分析影響大學生考期應激狀況。并且通過“誘發考期原因的主成分分析”得出“對考試目的的認知”、“對考試內容的認知”及“生活和學習環境的認知”這三種因素是誘發考期應激的主要原因。再如：史迎曦的《關于影響應屆生考取研究生的多因素統計分析》[4]一文中，作者通過分析“在校期間學習狀況”“考生家庭背景”“考研準備狀況”“考研心理狀態”“考研心理狀態”這五種的因素進行分析，得出這些因素中所包括的“大學四年平均成績”“大學期間專業課平均成績”明顯更高，在重修科目上明顯更少，在“考研信心”上更足，在“考研欲望”上更強烈，“跨校考研”的比例更高，在“考場狀態”上更放松，擁有“男（女）朋友”的比例更低，“考前曾與導師聯系”的比例更高，“考研準備時間”更長等這些因素都是影響考取研究生的顯著因素。
2、相關分析在實際中的運用情況陳會昌、張紅梅《對中學生的人格建構與學校適應的相關分析》[5]一文中，筆者采用發角色建構庫進行測驗，輔以學生學習適應性測驗、壓力應對測驗并收集學生學習成績,考察中學生人格建構復雜性與學校適應的關系，結果發現:中學生人格建構復雜性與學習成績、學習適應性和壓力應對存在顯著相關。并且人格建構復雜性與學習成績、學習適應性呈顯著正相關,與消極應對方式顯著負相關,與積極應對相關不顯著。另外，在李炳全,陳燦銳的《中學生的孝道與成就動機相關研究》[6]文章中，通過對孝的諸因素之間進行相關分析，得到以下結論：中學生的孝道的四個因素之間存在顯著正相關；孝道與成就動機也存在顯著正相關；女學生在孝的尊親懇親、奉養雙親和護親榮親三個因素中得分顯著高于男中學生；尊親懇親和護親榮親能夠有效地預測中學生的成就動機。
3、回歸分析在實際中的運用實例：鄭希付、許錦民、肖星的《中學生考試焦慮與元擔憂》[7]一文中，他們通過回歸分析發現，中學生的元擔憂主要涉及考試過程,其次是前途命運和家庭的元擔憂。社會評價方面的元擔憂有3個，涉及的都是他人的評價,實際上是一種自尊和形象的擔憂,說明青春期的中學生性格中,自尊已經成為一個很主要的內容。4、x2檢驗在實例中的運用：在李紅、鄭持軍、高雪梅《推理方向與規則維度對兒童因果推理的影響》[8]中，兒童在不同維度上的成功人數存在有顯著差異(X2=5.85,p<0.05),顯示出因果推理規則中所涉及維度越多,推理難度越大。不同推理方向上兒童的成功人數也存在有顯著性差異(X2=4.18,p<0.05),順向的、根據起因預測結果的因果推理的成功人數要顯著多于逆向的、從結果推導起因的果因推理。
三、統計學的發展趨勢
任何事物都是變化發展的，統計學也同樣要經歷這樣的發展過程。縱觀這幾年統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似：統計學也在走與其它學科結合交融的發展道路歸納起來有三個結合趨勢。歸納起來主要有以下三個方面：
（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。因此，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。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，例如主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。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，例如與教育相結合就產生了教育統計，與經濟相結合就產生了經濟統計。對于這樣的統計具有“雙重”屬性，既具有實質性學科的性質，同樣也有統計學的性質。
關鍵詞：統計學；現代企業；企業發展
一、現代企業經濟統計分析的要素
現代企業的統計分析要素包括企業的勞動力、企業的勞動資料與企業的勞動對象。企業經營要素統計指標中除了上述幾個要素的指標外還有技術投入與企業財務指標。
企業的勞動力是指在現代企業中的生產經營活動和管理生產經營活動的勞動者。統計勞動者指標由勞動者的數量、結構與勞動者的素質和使用情況構成。
企業的勞動資料是企業生產的設備、廠房、建筑物。是企業的完整的實物在企業的生產過程中發揮作用的，以自身的價值在企業的生產循環中不停的循環。企業勞動資料的統計指標主要是生產資料中參加生產的設備數量、設備的結構和更新的指標、利用率的指標、生產產品的能力大小指標。
企業的勞動對象是指企業在生產經營過程中的原材料、生產能源等等被加工的對象。勞動對象在企業的生產過程中一次性的轉換為產品的價值，一次性的消耗完。企業的勞動對象統計指標是原材料的收入、創造的效益、庫存數量和被利用的指標。
二、現代企業勞動力與統計應用
現代企業的勞動力就是企業參與經營活動的勞動者，是企業中所有從事著各種各樣的勞動工作的，并在企業中獲得報酬的人員。勞動時間的利用指標是企業在生產者的各種勞動時間總數相加的基礎上進行核算，勞動時間的利用是建立在各種勞動時間總數的指標基礎上的。勞動時間總量指標是日歷工時數、企業制度內的出勤數和實際生產的工時數。勞動的時間利用指標就是員工的出勤率、作業效率與企業制度時間的利用效率。
三、現代企業的工資統計應用
1.現代企業工資統計的總額概述
現代企業中的工資總額是企業在一定的計算時間內，實際支付給勞動者的所有的勞動報酬。在做統計中，企業工資總額是與企業勞動人數統計范圍適應的，工資是企業對勞動者的勞動報酬性質的支出，按照實際發放給勞動者的數額進行統計的。
2.現代企業的平均工資統計
現代企業內對勞動者發放的平均工資是在一段時期內，對企業每一位勞動者的工資的平均數額。平均工資的統計是反映了企業的工資變化程度，是企業統計工作的重要任務。統計得出的平均數額是反映了平均工資的指數：平均工資的指數是企業報告期內的平均工資與企業基期平均工資比。
3.企業的平均工資的增長與勞動生產增長關系
從社會的角度分析，企業的勞動生產率的增長的速度是比平均工資增長速度要快，這樣才能保證企業的正常運轉和符合經濟的要求；從企業的角度分析，勞動生產率的增長速度比平均工資的增長素質快是企業降低生產成本、增加企業的盈利的重要方式；從企業自身的實際條件出發，分析平均工資增長與勞動生產率增長的數量是可以進一步改善企業勞動者的生活與生產狀態，使勞動者與企業的關系更為貼近。
四、現代企業勞動資料的統計應用
1.現代企業固定資產的統計應用
現代企業固定資產是企業期限較長的、單項價值較高的、可以保持在使用過程原有的形態的勞動資料和其他物質資料。企業固定資產的統計價值指標就是固定資產的原有價值、固定資產的凈值與固定資產重置的完全價值。
2.現代企業的生產性質的設備統計應用
生產性質的生產設備是企業提高生產效率、降低生產成本、增加收益的重要影響因素。生產性質的設備的統計指標是實有設備的使用情況、實有設備的按照情況、已經安裝的設備的完好青睞和利用率。在統計過程中對設備的數量、使用時間、生產能力和綜合利用等等方面分析其價值。
3.現代企業工業產品的統計應用
現代企業工業產品生產的能力是企業生產產品所有設備在一切條件正常的情況下，能夠創造的最大年產量。影響設備產品生產能力的因素為設備的數量、設備的有效工作時間和單項的生產能力。產品生產能力變動的統計指標為年初的生產能力、本年新增的生產能力、本年減少的生產能力、年末的生產能力、全年平均生產能力與產品生產能力利用情況。
五、現代企業原材料與能源的統計應用
現代企業中的原材料與能源的統計表現在反應企業原料供應過程和使用情況上面。它的統計指標是原材料的收入量、消費量、拔出量和儲備量。其中的關系為期初庫存量+本期收入量=本期消費量+本期拔出量±盤盈盤虧量+期末庫存量
企業單位產品原材料的消耗量是單耗，是生產每單位產品消耗原材料數量。單耗=原材料總消耗量/產品產量
原材料的利用率=（合格產品的原材料數量/原材料總消耗量）×100%
原材料的消耗定額情況檢查內容包括一種產品的消耗一種原材料的定額執行情況，多種產品的消耗一種原材料的定額執行情況和一種產品消耗多種原料的定額執行檢查。這樣可以算出企業生產時節約或者超支的數量。
六、現代企業成本費用統計應用
企業成本費用的完成情況公式為，在式子中，Z1和Zn是辦事單位產品的實際成本和預期成本，Q1表示實際產品的產量。
企業在具有可比性產品降低計劃執行中步驟為
可比產品成本計劃降低=-100%，計劃降低額是式子中分母與分子的相減。分析產品的成本變動情況可以通過計算個體成本指數來得到，
結論
統計學在現代企業實行科學管理和監督企業的經營活動的手段，是現代企業制定經營政策的重要依據。提高企業的的經營效益和適應社會主義市場經濟要求是現代企業管理體制、經營方法和運行機制的有效的保障，科學的數據統計工作能夠促進現代企業管理政策的實行，為企業管理找到切入點，也為政府的宏觀調控找到著力點，加強企業的統計工作，落實統計工作的應用對企業發展有著長遠意義。
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統計學是一門基于試驗數據的搜集、整理，對研究目標的統計性質進行分析和推斷的學科，更是一門綜合運用數學科學、計算機科學、信息學等工具學科、并與自然科學、社會科學相結合的多學科相交叉的邊緣學科。在我國，早期的統計學設置比較狹隘，多作為數學學科的概率統計和經濟學科的經濟統計等子學科。直到 1998年，國家教育部設立了統計學專業[1]，2011年頒布的《普通高等學校本科專業目錄》更把統計學提升為一級學科!由此可見，統計學的專業地位及其重要性得到了廣泛的認可。
與之相反，關于統計學專業教學的研究還處于起步階段。相比于其他大類專業的教學研究，關于統計專業教學的教學語言設計的研究還未得到深入發展。
教學語言是一類廣義的語言，是教學者與教學對象的多種感官的交流;同時，也是一種人文文化的載體，是一種民族文化的展示。教學語言的設計，就是通過調動教學對象的聽覺、視覺、感覺等多方面來實現教學目標。
統計學專業的教學語言主要包括：口語語言、文字語言、符號語言、圖表語言和肢體語言，本文將從上述五個方面對統計學專業的教學語言設計展開討論與研究。
一、充分運用口語語言闡述教學內容
口語語言，是教學內容闡述的主要載體之一，是師生之間思想、情感交流的主要工具。由于統計學是與自然科學、社會科學相結合的多學科相交叉的邊緣學科，統計學專業教學的口語語言與一般教學的口語語言既有聯系，又有區別，主要具有以下特點：
1.對于基礎理論的教學，口語語言要準確、規范
由于統計學的基礎理論主要是基于各種模型，通過邏輯推導來進行分析和推斷，并以高等數學形式來描述，因此相關教學的口語語言應以標準的數學口語語言來準確、規范地闡述相應的數學理論，特別要注意相應的模型理論的提出和邏輯關系的表述、推導等，依此來幫助學生準確地理解、把握統計學的基礎理論; 同時，對復雜的邏輯關系及符號含義，要做出準確的表述，幫助學生在有限的課堂教學時間內了解、體會相應的含義，并能進行熟練、獨立的運用。
2.對于后續課程的具體教學內容，口語語言要親切、生動
在針對特定的知識點的教學過程中，教師要通過口語設計，把抽象的數學理論轉換為具體的形象感覺，并結合適當的現實案例加以說明。特別是抽象的概念，比如隨機過程中“下鞅”、“上鞅”、“鞅”以及“遍歷性”等概念，要努力避免平鋪直敘、照本宣科地進行授課，而是把該概念與日常實例相結合。
該定理是其后重要結論的基礎，具有重要意義，但其證明太過數學化，因此在課堂教學中，并不進行證明，而采用簡明的語言來進行說明。對第一個不等式，可以強調為“在每個樣本點上，取所有隨機變量的最小值，做成一個新的隨機變量，它的均值不會大于所有隨機變量先做平均再取最小的那個值”，即“最小值的期望，小于等于期望的最小值”;從而整個定理敘述為“最小值的期望，小于等于期望的最小值，小于等于期望的最大值，小于等于最大值的期望”。
由此可見，在課堂教學過程中，通過語言設計來調動學生的積極性，再結合語音、語調、語速等變化來突出重點、強調難點、控制教學節奏，可以讓學生更好地理解具體教學內容。
二、準確運用文字語言刻畫基本內容
文字語言，是教學內容可視化的主要載體之一，是學生明確認知教學內容的主要途徑。統計學專業教學的文字語言的“準確性”，應具有如下特點：
1.對于基礎理論的教學，注重文字語言的“數學性”
由于統計學是以數學理論為基礎的，因此，文字語言要符合數學描述的一般要求;同時，也要注重結合教學目的，進行適當的調整來強調重點。
比如，統計量的定義：“設x1，x2，…，xn為取自某總體的樣本，若樣本函數T=Tx1，x2，…，xn中不含有任何未知參數，則稱T為統計量”。在該定義中，應當注意三個非常重要的細節：“x1，x2，…，xn”、“任何”和“未知”。如果在教學過程中，不強調這幾個細節，就可能忽略了小標“n”這個已知參數，從而產生對統計量概念的混淆，影響對統計量“樣本均值”的認識。
2.對于后續課程的案例教學，強調文字語言的“概括性”
統計學處理的是實際的、非數學的對象，特別是一些來自社會經濟活動的、真實物理環境的或現實遺傳學科的具體實例。此時的文字語言，不僅要具有抽象性，拋棄不必要、不相關的、過多的背景描述，還要樸實易懂，最大限度地概括試驗的理論背景、數據的研究意義。其意義在于，既利于學生理解研究的問題，明確研究的目標，同時也為學生的思考留出相應的空間。
三、簡明地運用符號語言，壓縮復雜意義
符號，是一些基本概念、基本性質、運算法則的縮寫;符號語言，就是利用基本符號，以簡單、明確和形式化的方式來簡化復雜關系及大量文字性描述。在形式上，符號語言可以簡化計算和推理過程，明確其中的邏輯過程，展現其抽象性;在意義上，通過結合具體試驗背景，符號語言精練了相關信息的描述，體現其簡潔性。由此可見，符號語言對相應學科的發展、傳播和普及都有重要的推動作用。
對統計學專業而言，其基礎理論部分的符號語言基本與高等數學的符號語言是相似的，因此，在教學過程中，教師要有意識地訓練學生對符號的靈活運用，并提及相應符號的意義。
對統計專業低年級學生，教師要通過符號語言的設計，消除學生對符號的陌生感，使學生牢固地掌握各類符號的意義，熟練地運用各類符號描述相對復雜的含義，并將復雜的文字性描述利用符號來進行簡化描述，進而培養學生利用符號語言來壓縮復雜意義的能力。
例如，在概率統計中，隨機變量的期望EX是一個重要概念，通過不同的角度可以得到不同形式的符號描述。在符號語言下，概率空間記為Ω，F，P，隨機變量記為X，對應的密度函數和分布函數分別記為px和Fx，從而隨機變量的數學期望EX有如下表述記為
其中，EX是數學期望(expectation)的符號，第一個等式為實空間R中的數學期望描述，這是一般概率論中的結論;第二個等式為實空間中的一般隨機變量的數學期望表達式;第三個等式則為在概率空間Ω，F，P中的描述形式，是Riemann-Stieltjes積分，這是在隨機分析范圍下常用的描述方式。因此，在教學過程中，教師應強調上述關系式的意義及使用范圍。
再如Lindeberg-Levy中心極限定理：設{Xi}∞i=1是相互獨立、同分布的隨機變量序列，且EXi=μ，VarXi=σ2& gt;0都存在;若記Y*n = X1 + X2 + 上述定理中的符號沿襲了高等數學的符號方式，同時，將σn改寫為nσ2，其目的在于強調正態分布關于參數μ和σ2的依賴關系。強調這種依賴關系，有利于學生對正態分布的掌握，進一步明確隨機變量與其特征參數的關系，也為后續其他重要分布和統計量的學習奠定基礎。
對統計學專業高年級的學生，教師要注意引導學生基于基本符號，在特定的實際問題中，創造性地定義一些新符號，并賦予明確的含義，從而把特定問題進行符號化描述，簡化統計分析、推斷過程。這里需要注意的是，所定義的新符號首先要遵循一般的符號原理與意義，不只是符號的數學意義，還有在特定問題下的符號意義;其次，滿足問題分析的需要，充分利用特有名詞的縮寫、符號的上、下標等。
比如，在回歸分析中，基于多變量的多項式回歸模型中，因變量y關于自變量x1，x2的二元二次回歸模型為：y = β0 + β1 x1 + β2 x2 + β11 x21 + β22 x22 + β12 x1 x2 + ε。在該表達式中，β的小標1、2分別代表與變量x1，x2有關，而重復出現的次數則表征了相應變量的階數。因此，建議在教學過程中，對該類下表可以進行改進，比如將β12改記為β1，2，即下標中的“12”改為“1，2”，通過添加“，”進一步明晰變量的交互關系。
四、合理運用圖表語言，明晰基本關系
圖表語言，是利用圖像、表格等直觀的形象來描述復雜的概念、關系以及抽象數據所具有的含義。與符號語言的簡潔和抽象相比，圖表語言更具形象、直觀的特性，能記錄數量變化趨勢、表達變量之間的關系以及展現概念之間的相關關系，因此，在統計學專業教學中，圖表語言具有非常重要的意義與作用。
1.數據圖表，記錄數量變化趨勢
數據圖表，主要是對試驗結果所獲得的數據的形象表達，比如某地區的生產總值、居民消費額、空氣中污染物含量等具體數據的excel表格或柱狀圖，以及對抽象數據處理之后所形成的頻數直方圖、頻率直方圖、盒子圖等。依據不同的目的，選用不同的數據圖表來說明進行統計分析的依據，并掌握進行統計推斷的方向。
2.分析圖表，表達變量之間的關系
分析圖表，主要是指基于概率論與統計分析所得到的分析結論的圖表，目的在于展示分析結論，進而解釋變量關系。主要包括：(1)教材所附的典型分布的分布表，如正態分布表、F分布表、t分布表等;(2)數據分析表，如回歸分析中所得到的Model Summery、ANVOA、Coefficients等;(3)結論預測表，如變量擬合圖、時間序列分析表等。
3.關系圖表，展現概念之間的相關關系
關系圖表，主要是指為了那些抽象描述多個概念之間的相關關系，是對各種概念、方法、思想等的總體描述。從大的角度上講，借助于關系圖表，學生對統計學的發展、不同統計思想與方法間的異同等方面，會形成整體認識，常見于導論一類課程。從小的角度上講，通過建立關系圖表，學生可以進一步區分具體的概念，深化知識點的理解和運用。
五、巧妙運用肢體語言，深化教學效果
肢體語言，主要是指教師在教學過程中通過動作、姿勢、表情等肢體的動作和變化來傳達教學內容、實現教學目的的行為。首先，肢體語言具有形象、生動、操作性強;其次，易于學生的模仿與體會，以形成對抽象概念的形象認識;再次，可以很好地控制教學進程，如加速新課程的引入、教學內容的轉換等。同時，可以活躍課堂氣氛，調動學生的積極性，傳遞教師對學生的關懷。
總之，教學設計是指為實現教學目標，教師依據學習原理和教學理論，對各個環節進行具體計劃，進而形成完整、有效的教學方案的過程。為了充分、有效地利用課堂教學，教師應該運用多種方法和技巧來實現與學生的交流。因此，教學語言的設計就顯得更為重要。通過不斷地研究與實踐，教師的教學語言設計能力將會得以豐富和提高，取得事半功倍的效果。
隨著社會的發展，大數據時代的到來，統計思想與技術日益受到重視，統計人才更是供不應求。為更好地培養社會所需的專業技術人才，作為統計學專業的教師，在日常的教學過程中，應該深刻地考慮教學語言的設計，從而更好地實現教學目標，努力做到知識、技術、思想的傳播，也做到人文關懷的傳承，培養出一批具有社會責任感的專業人才。
關鍵詞：高校統計；危機
中圖分類號：D9
文獻標識碼：A
文章編號：16723198（2014）05016601
本文所探討的統計危機主要是指高校的統計專業和非統計類專業的相關的統計類課程。
1高校統計專業課題問題
先說說本科院校吧，主要是財經、管理、商貿類等院校，大多開設了統計專業。而統計專業的近年來情況又是怎樣的呢？從兩方面來看：
（1）招生情況。現在是計劃內招生，他們招生不愁生源，更不愁銷路。因為院校的名稱和性質就會使考生們趨之若鶩。這里面大多數是赫赫有名的名牌大學或者是熱點大學。但是各學校自己非常清楚，統計系統計專業就是小兄弟，在同一院校中，他們的收分往往是最低之一，在一波又一波的擴招浪潮中，他們的招生規模在相對被壓縮。
（2）就業情況。據有關專業機構專業就業率報告顯示：近幾年來該專業畢業生的就業狀況很不好，就業率僅30%-40%。西安某學校連續三年對統計專業就業情況進行調查，其專業對口率也在此區間范圍。而且就業范圍比較單一，薪酬也較為偏低。某教育集團專門對統計學專業畢業生的工資待遇情況作了一個專業的調查。調查顯示：畢業1年薪酬指數79%的統計學專業學生畢業1年后的薪酬在2000元/月以下，薪酬在3000元/月以上的比例為10%。按照十分制計算，統計學專業畢業1年后的薪酬指數為3.18，與其他專業相比，薪酬屬于中等偏下。畢業2年薪酬指數73%的統計學專業學生畢業2年后薪酬在2000元/月以下，薪酬在3000元/月以上的比例為16%。按照十分制計算，統計學專業畢業2年后的薪酬指數為3.10，與其他專業相比，薪酬屬于中等偏下。畢業3年薪酬指數60%的統計學專業學生畢業3年后的薪酬在2000元/月以下，薪酬在3000元/月以上的比例為28%。按照十分制計算，統計學專業畢業3年后的薪酬指數為3.34，與其他專業相比，薪酬屬于都中等偏下。即使在北京、上海、深圳等一線城市，普遍薪酬在3000-4000元/月之間。加之國家擴大專業的招生量，每年畢業的學生也在逐漸增大，就業的趨勢越來越嚴峻。再看看他們專業培養的目標定位大多是國家政府的各級統計局工作者，科研、教育部門從事研究和教學工作，銀行、會計事務所、保險公司等機構工作，或者主要從事人口數量、土地數量、財富、國民生產總值、軍事等方面的統計工作等等。多么好的去處啊，難怪就業率低。
畢業生的價值體現在收入上，而衡量專業的好與壞又是通過畢業生的價值決定的。這就是市場的選擇和寫照。
再看看設置的專業課程吧：概率論，數理統計，運籌學，應用隨機過程，多元統計分析，抽樣調查，非參數統計，統計預測與決策，風險管理等，以及根據應用方向選擇的基本課程，如經濟統計方向可選擇社會調查方法，經濟與社會統計，國民經濟核算等等更多是工具學科。據調查，統計學畢業生認為從事職業與所學專業很不匹配和不太匹配的比例為9%和16%，扣除專業對口的，該專業與職業匹配度指數與其他專業相比，明顯偏低。基本上無職業特色可言。這樣的專業怎么沒有危機感！
2非統計專業的統計課程問題
一般院校開設的是統計學原理或者經濟統計，職業院校稱為統計基礎或者統計實務（以下都簡稱統計）。由于專業就業導向，預期收入等誤區，加之學科的性質，一般人對統計的理解以及方方面面的誤導等等。所以，統計課程越來越被邊緣化。這里面有主觀原因，也有客觀原因。歸納起來，有以下幾個方面：
（1）相關部門（院、系）以及其負責人對統計課程的重要性認識越來越低。（上面提到的原因）具體表現為資源的配置上。統計專業課老師很少，大部分由其他教師兼任；課時大幅度的減少，一些院校將必修課變為選修課，少數的一些院校甚至去掉了統計課程；對于課程必備的電腦及其軟件舍不得花錢等。眼下這種狀況還愈演愈烈之勢。
（2）教師的認識，統計的專業知識的水平等有待提高。我們的教師絕大多數是學習經濟、管理出生。統計課程對于他們也僅僅是若干們專業工具課之一。特別是一部分年輕老師，他們對統計的認識更多還停留在計算加計算機上。所以，一些老師的統計課便上成了EXCEL或者計算機軟件的使用也不足為奇了。
