统计学的基本原理

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统计学的基本原理范文第1篇

关键词：系统论；学习型城市；整体性原理；层次性原理；开放性原理

中图分类号：F290　文献标志码：A　文章编号：1673-291X(2007)09-0191-02

现代系统论的基本思想最初产生于20世纪20年代初，是由奥地利生物学家贝塔郎非提出。1968年，贝塔郎非发表的专著《一般系统理论――基础、发展和应用》确立了这门学科的学术地位。从此，现代系统论在各个学科领域都发挥着深远而重大的影响。

随着经济和文化的不断发展，创建学习型城市这一重大战略课题，不仅受到世界各国广泛的关注，而且更为发展中的社会主义中国倍加重视。对于学习型城市的定义，经济合作与发展组织(OECD)的表述是：学习型城市是这样一个城市，它制定计划和战略，鼓励通过开发所有市民的个人潜能，以及发展所有组织之间的合作协调，来创造财富、促进个体发展以及形成社会凝聚力。到目前为止，我国已经先后有60多个城市提出要创建学习型城市，而且很多城市都将建设学习型城市列入“十五”和“十一五”规划之中。但是对于如何建立学习型城市，很多城市都处于摸索阶段，甚至走入了一些误区。由清华大学曾国屏教授和魏洪森教授编撰的《系统论》一书，对系统论的基本原理做出详尽的阐述，下面就基于系统论的基本原理对学习型社会应有的特征进行分析。

一、整体性原理

系统论的整体性原理是指，系统是由若干要素组成的具有新功能的有机整体。各个作为系统子单元的要素一旦组成系统整体就具有独立要素所不具有的性质和功能。基于系统的整体性原理我们必须认识到，建设“学习型城市”不等同于简单的“城市里人人都学习”。虽然大部分城市都能够有意识地建立学习型组织和学习型社区，但是并未做到对城市中的各个学习型组织进行知识的整合利用。哈耶克在亚当・斯密“劳动分工”的理论基础上提出了“知识分工”的观点，并认为知识分工和劳动分工同等重要。同样的，个体、企业、大学、科研院所等都掌握着不同领域的知识和技术，只有将它们整合起来，并且把城市的周边也整合进学习型城市的整体中来，形成学习型区域。共同分享和利用知识，形成组织间高度信任的关系网络，促进组织间的交互学习，才能最终形成城市的创新能力，完成由部分整合为整体的质变过程。

二、层次性原理

系统的层次性原理指的是由于组成系统的诸要素的种种差异从而使系统组织在地位与作用、结构与功能上表现出等级秩序性，形成具有质的差异的系统等级。在学习型城市内部同样包括三个不同的层次：个人学习、组织学习和社会学习。

传统的学习型社会理论虽然也强调个体的终身学习，但是忽视了组织学习、集体学习等学习模式在经济社会中的作用。个体的终身学习是整个学习型城市的基础，而要实现个体的终身学了个体的主观努力之外还需要组织(如企业、社区等)必要的支持。而个体学习也成为了组织学习的要素。组织学习正是由无数个个体的学习有机整合在一起的。同时组织学习又成为社会学习的要素。只有充分认识各个层次之间的区别和联系，将它们有机组合在一起才能更快更好地建设学习型城市。

三、开放性原理

系统的开放性原理是指系统具有不断与外界环境进行物质、能量、信息交换的性质和功能。系统向环境开放是系统得以向上发展的前提，也是系统得以稳定存在的条件。在建设学习型城市的过程中，我们不可能闭门造车。按照辩证唯物主义的普遍联系的观点，完全不与外界接触的系统是根本不存在的，但是我们认识到系统的开放性原理后应该在建设学习型城市过程中更多地与周围环境相联系。例如，结合建设社会主义新农村建设，以提高农民素质为重点，促使农民加入学习行列；结合执政能力建设和党员先进性教育活动努力构建学习型机关；结合现代企业制度建设，着力构建学习型企业等。通过这些举措促进全社会参与到建设学习型城市的系统工程中来。

四、目的性原理

系统性的目的性原理指的是组织系统在与环境的相互作用中，在一定范围内其发展变化不受或者少受条件变化或途径经历的影响，坚持表现出某种趋向预先确定的状态的特性。从辩证唯物主义的观点来看，事物的发展总是要经历曲折甚至反复的过程，这是事物的内部矛盾所决定的。学习型城市的建设不会是一帆风顺的，但我们必须认识到，建设学习型城市不是一时的赶时髦，而是我党在对中国的现状进行深入分析思考的基础上做出的理性决定。是我们党树立和落实科学发展观，构建和谐社会的高层次意义上的执政理念的创新。唯有向着既定的目标不懈努力，才能将建设学习型社会的系统工程进行到底，才能使人们从学习型城市的建设中获益，造福子孙后代。

五、突变性原理

系统的突变性原理指的是，系统通过失衡状态进入另一种状态是一种突变过程，它是系统质变的一种基本形式，突变方式多种多样，同时系统发展还存在着分叉，从而有了质变的多样性，带来系统发展的丰富多彩。传统的城市是二种稳定形态，虽然它也强调学习，但是因为没有系统的观点所以不能将学习提高到组织和城市的层面，而学习型城市则是另一种稳定形态，它将个体学习、组织学习和社会学习有机融合在一起。通常人们在两个层面上谈突变，即系统层面上和要素层面上。对于学习型城市来说，组织是社会的要素而个人是组织的要素。系统中的要素的突变是时常发生的，成为一种稳定中的不稳定。如果要素的突变得到系统中其他要素的响应时，就加大了系统内的非平衡性。而当它得到整个系统的响应时，涨落放大，整个系统一起行动起来，系统发生质变，进入新的状态。由此可见，要促进学习型城市的建设必须从基层抓起，促进学习型城市系统中的各个要素发生质变，当质变的要素即学习型个人和学习型组织越来越多时就会自然发生向学习型城市的质变。

六、稳定性原理

系统的稳定性原理指的是在外界作用下的开放系统具有一定的自我稳定能力，能够在一定范围内自我调节，从而保持和回复原来的有序状态，保持和回复原有的结构和功能。我们要坚持发展的观点，但是同时不能忽视稳定，片面强调突变和发展而破坏了系统的稳定必然会制约发展、破坏发展。在建设学习型城市的过程中，出现了一些急功近利甚至拔苗助长的情况，某些地方政府对机关干部的普通话水平、电脑水平、外语水平等都做出硬性规定，虽然暂时制造出一种“处处学习、人人学习”的氛围，但却是比较肤浅的，未必能达到终身学习的要求。也不符合稳定性原理，违背了系统发展的规律。应该以科学的理论指导学习型城市的建设，在学习中不断进化，实现自我的发展。

七、自组织原则

系统的自组织原则指的是开放系统在内外两方面因素的非线性相互作用下，内部要素自发组织起来，使系统由无序到有序、从低级有序到高级有序。这同样涉及到在学习型城市建设中的一些误区，现在多数学习型城市的建设都是政府来推动的，一方面，政府没有把精力更多的放到对学习型城市建设的规划、引导、服务和支持的工作中去，削弱了学习型城市建设的力度；另一方面，政府采取了很多管制行为，将各种学习型组织划归各个部门进行归口管理，运用强制或者准强制手段将个体“圈”在各个学习型组织之中。彼得・吉说过：成功的学习型组织计划没有一个是来源于高层的。因此我们应该尊重系统的自组织原则，牢固树立群众观点，一切为了群众、一切依靠群众，变推动为促进，充分发挥个体的主观能动性，全方位促进学习型城市的建设。

八、相似性原理

统计学的基本原理范文第2篇

关键词：管理统计学；教学模式；大数据；案例教学

中图分类号：G4 文献标识码：A doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.33.147

1 引言

管理统计学是一门应用统计学方法和理论研究经济管理问题的应用性学科，它通过收集、分析、表述、解释数据来探索经济管理问题的规律，并辅助企业进行管理决策和提高管理效率。传统的统计学关注小规模数据下的数据描述、推断和科学分析用。与之相应，管理统计学的课堂教学主要关注统计学原理的讲述、小数据的推断分析和经济管理问题的简单应用。

然而，自2008年Nature杂志发表“Big data：science in the peta byte era”以恚大数据的发展方兴未艾，备受学术界，企业界等关注。大数据的理念和技术不仅在互联网、金融、机器人、人工智能等领域取得突破性进展，也将对企业的生产、经营和决策等活动带来深刻的影响，通过对企业大数据的深度挖掘，有助于实现企业的商业价值，规避企业的决策风险，提高企业的竞争力。

大数据时代的到来，对管理统计学来说既是机遇又是挑战，机遇在于：大数据的分析主要建立在统计学的基础上对数据进行处理、分析，从而使得大数据可视化；而挑战在于：当下管理统计学的教学方法和教学手段难以匹配大数据时代对数据分析从业者的要求，这就要求对管理统计学的课堂教学模式进行进一步的发展与创新，以期适应大数据背景下的新要求。

如何结合大数据时代的新要求设计合适的课堂教学模式，如何结合丰富的大数据应用案例开展课堂教学活动，如何增强大数据背景下学生的数据驱动的管理决策意识，培养适应大数据时代要求的高素质人才，这些都是大数据背景下传统的管理统计学课堂教学模式所面临的问题和挑战，这也促使管理统计学教学工作者不得不去探究、优化甚至改革现有的管理统计学课堂教育模式。

2 传统管理统计学教学模式的概述

笔者所在的教学团队来自于武汉科技大学管理学院，承担全院《管理统计学》课程教学任务，在教学方法、实践教学等有较为丰富的教学经验。然而，在多年的教学过程实践和与学生的教学互动当中发现：现有的管理统计学教学模式尽管相对较为成熟，在培养学生的数据分析意识方面起到的重要作用，但是仍存在以下不足，而这些不足恰恰难以适应大数据背景下对管理统计学教学带来的挑战。

2.1 注重理论讲授，忽视应用教学

受技术发展和数据规模等因素的制约，传统的管理统计学教学大都采用理论驱动的教学模式，教师依托教材，注重统计学基本原理和方法的传授，学生掌握基本原理，对统计学的实际应用等关注较少。

尽管管理统计学课堂教学会涉及到一定的应用案例，但是这些案例大都简单，陈旧，数据来源单一，难以接触实际原始数据，统计建模思路也相对固定，这些教学案例既不能反映管理统计学的最新发展和应用思想，也无法将其带入企业经营的情景，对企业决策过程缺乏了解，这些因素都使得学生对该课程的学习兴趣不高，不利于培养学生应用统计学解决实际问题的能力，进而影响课堂教学效果。

2.2 注重数学推导，忽视工具应用

管理统计学要求学生掌握一定的数学基础，教材也都有较多的数学公式和理论推导，忽视了培养学生应用SPSSvSASvR等统计软件工具解决统计问题的操作能力。

根据经管类专业的培养定位，对于经管类专业的学生而言，相比于统计的数学公式，真正实用的如何借用SPSSvSASvR等统计软件工具来解决企业经营决策面临的实际问题，尤其是在大数据背景下，需要处理海量、复杂、多源、异质的高维数据。这些是单凭数学推导和简单的手动计算无法完成的。

近年来，大数据、互联网等技术的快速发展催生了一类新型且前景广阔的职业方向-数据分析师。综合数据分析师的职业要求，可以发现，这些职位大都要求从业者了解基本的统计学原理和方法，熟练掌握SPSSvSASvR等统计软件工具，并应用这些工具解决企业经营管理面临的实际问题。

2.3 注重知识考核，忽视项目训练

受限于教学管理制度和考核手段等因素，目前管理统计学课堂教学考核方式大都以闭卷为主，主要考察学生对统计学基本知识点的掌握情况，以及学生应用统计学知识解决简单案例的综合能力。

然而，在大数据时代背景下，除了要求掌握统计学基本原理，更应培养学生应用统计学知识解决实际问题的综合能力，而这种综合能力往往涉及数据获取、数据预处理、数据探索、统计建模、模型检验、模型评价、模型解释、模型部署和模型修正等数据分析的全过程，这种综合能力的掌握是无法通过现有的知识考核来达到的，这些必然要求学生通过参与实际项目或模拟情景来实现。

3 大数据背景下管理统计学教学模式探讨

如何结合大数据时代的新要求设计合适的课堂教学模式，如何结合丰富的大数据应用案例开展课堂教学活动，如何增强大数据背景下学生的数据驱动的管理决策意识，培养适应大数据时代要求的高素质人才，这些都是大数据背景下传统的管理统计学课堂教学模式所面临的问题和挑战。而现有的管理统计学课堂教学模式难以匹配大数据时代对其提出的要求，这就要求对管理统计学的课堂教学模式进行进一步的发展与创新，以期适应大数据背景下的新要求。

统计学的基本原理范文第3篇

国家在不断的进步，随着经济的发展，我国国民生活水平有着明显的提高，对于地质统计学有关问题也越来越得到广大人民群众的重视。国家司对地质探索发展的研究问题也是越来越谨慎。世界发展过程中，地质演变非常重要，我国在有关地质方面的研究也投入了很多资金与人才，但仍旧是资金不到位人才稀少的研究项目。因此，这方面的研究还是很缺乏，不仅是成本少，其中出现的苦难也是不少。我国最常研究的问题就是矿物质形成结构以及勘察内容取样等等，综合地质统计学在地址及矿业中的应用促进其发展。

二、现状

随着时代的发展，我国走着我国特有的具有中国特色的社会主义道路，出现了一大批优秀人才，为我国的进步不断做出努力。我国的经济状况不断得到改善，国家地位不断稳固并提高。国家地质统计学不断向外推广，以地质统计学为基础建立了矿业软件，推动了矿业领域的发展，将软件引进企业，为国家带来收入。近些年，也增加了许多勘探单位以及设计学院。但在地质上的应用也存在着许多误区，有人认为矿物是万能的，也有人认为这种学术很简单，不值得深入探究。我国的地质复杂多样，勘探过程是漫长的，但这项事业已经处于了起步中，终将会发展起来。

三、地质统计学基本原理

地质统计学基本原理包括区域变量理论、变异函数及结构分析和克立格法。这三种理论构成了地质统计学基本原理，是它的重点，只有掌握了这三种理论才能进行地质统计学研究。这三种方法都各有各的难点，需要我们认真学习才能彻底掌握。

四、地质统计学的特点

地质统计学的广泛应用已经非常彻底，尤其是在矿业中，总的来说它有三种特点。

（一）复杂性

地质统计学并不是简单的将地质学与统计学结合在一起，而是从实际出发，将地质和勘探结合在一起，依据矿床地质变量本身特点进行分析研究，从这个角度再去选择合适的数学角度、理论依据和方法结合实际分析，再加以改造创新，最终实现研究的突破性，更好的利用地质的特殊性。这个角度来讲，地质统计学是一个全新的学术研究，它不仅包括了数学统计、地质学，还是综合考虑了地质特殊性的学术研究。

（二）信息利用率高

地质统计学在勘探工程中将信息的价值利用提升了一个层次。地质统计学中的克立格法就在估计矿床数据时不仅可以考虑样品数据，还能够考虑样品临近的数据，可以考虑其他因素的影响，以及准确数据，这都是地质统计学的作用，它强大的信息利用率将地质统计学放在了一个更高的层次，最大限度地利用了信息，省去了许多工序，为效率提高做出了巨大的贡献。

（三）估计的广泛性

地质统计学的估计不仅可以对储量的整体进行估测，还能对局部进行估计。这在复杂的地质研究中占据了很大的先机。可以通过这种计量方法进行不同面积的估测，完全打破了传统的计量方法，更好地满足了矿山中设计所需的研究，并且有利于设计者更加了解内部结构，减少了意外发生，减少了成本的花费，为国家经济做出了贡献。

（四）计量方法准确，经济时效性

地质统计学与传统统计学的区别就是能够更加准确的判断，减少了经济成本。他能够在开采前给出定量估计，并且与计算机相结合，不仅实现了自动化，还节省了时间与人力资源，所以说，它的经济时效性很强。通过精准的模拟，可以对开采矿山进行充分的了解，从各个方面提高了我国地质统计学的价值。

五、地质统计学在地质及矿业中的应用及发展

（一）地质统计学在地质及矿业中的应用

地质统计学是学术地质衍生出来的一项研究，通过不断地努力已经发展的相当完善，目前在我国应用广泛。我国已经将这项技术应用在许多方面，开发了许多相关软件，也可以将其营运在矿产资源的价值估量上，总之，对矿业影响已经相当巨大。它的运用也给我国带来了许多价值，是国家的一大经济支柱。通过地质统计学的勘探出现了许多好处，带动了我国经济发展。

（二）地质统计学的发展

地质统计学将以线性地质统计学作为基础，继续加强相关研究，使之不断完善。其他与地质统计学相关的学术研究将会得到进一步的发展，比如说非参数地质统计学就已经逐渐得到重视。在地质统计学的领域上将会逐渐出现重大突破，这项领域也会不断扩大，逐渐突破矿质，延申进入农业水利、土壤科学等研究。与之有关的原理会进一步的完善。

统计学的基本原理范文第4篇

关键词：生物统计学；统计思维；应用意识

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）44-0191-03

生物统计学是利用概率论和数理统计的原理和方法研究生物数量性状变化规律的一门学科，是应用数学领域的重要学科分支[1]。它涵盖了生物学试验设计、数据收集和数据整理、统计分析方法的选择以及统计结论的得出与解释等内容。生物统计学不仅广泛应用于传统的生物学、生态学、医学、药学和农学等各学科专业中，也是现代分子生物学研究中数据分析的重要工具[2]。数据分析与处理能力是当今生物学领域科研工作者的必备技能之一，且随着生物组学时代的来临，生物统计学的应用更加广泛和深入，生物统计学在高校生物学课程体系中的位置也愈发重要，肩负着培养学生数据分析技能和科研素养的重要使命。因此，生物统计学已成为我国高等院校生物科学类专业的一门基础课程，也是广东海洋大学水产养殖学专业的一门专业必修课。

然而，生物统计学课程不同于其他的理论基础课和专业课，其最大特点是概念抽象、公式复杂、计算烦琐，是一门教师和学生普遍反映难教、难学、难懂的课程，这也导致学生缺乏学习兴趣和动力，难以取得预期的教学效果[3]。为此，本文将结合笔者近年来水产生物统计学的教学实践，就如何培养学生统计思维能力和应用意识进行分析和探讨，以期为水产生物统计学课程的教学提供一定的参考。

一、统计思维能力培养

生物统计学作为一门工具学科，是一种思维方法（或统计思想）在生物学中的应用。学习生物统计学就是要学会利用统计思想分析问题和解决问题。姚亮等（2015）归纳了四条统计思想，分别是或然性思想、小概率原理、大概率原理和信息最大化原理。这些统计思想存在于生物统计学理论体系的各个角落，共同构成了统计学学科的思想基础。为此，生物统计学的课堂中，教师应将核心统计思想的阐述贯穿于基础理论知识讲解中，努力帮助学生理解复杂统计理论和方法的思想本质。

1.注重核心统计思想的讲解是培养学生统计思维能力的首要任务。生物统计学教学活动中，由于较多的数学推理与计算等难点需要讲解，因此会占用教师较多的授课时间和精力，从而面临能力培养难于知识传授的困境，这就与“知识传授与能力培养”的高等教育课程基本培养目标相违背。另一方面，正是因为生物统计学课程较大的教学与学习难度，才更需要学生掌握核心的统计学思想及应用统计学思想思考问题的思维模式，这样才有助于学生更深层次地理解理论性较强的具体统计理论与方法，并将其灵活运用于解决各种实际科研问题。

举例来说，若某事件发生的概率很小，其在一次（或极少次）试验中几乎不可能发生，统计学上将该事件称为小概率事件。小概率事件对应的小概率原理是假设检验理论的思想基础，几乎所有假设检验的推理均是依据小概率原理来进行的。具体来说，首先假定原假设成立并进行检验统计量的计算，推导出其为一小概率事件，那么依据小概率原理则有理由相信原假设在概率上是不成立的；反之，若无小概率事件的发生，则无充分理由质疑原假设。显然，小概率原理是假设检验理论最为关键的思想基础。倘若教师在讲授假设检验理论之前注重小概率事件原理的讲解，便能帮助学生更好地理解统计推断的推理过程和判断依据。同样，注重或然性现象（随机性现象）、大概率原理以及信息最大化原理等统计思想的讲解，对于帮助学生透彻理解统计学基本理论、培养学生统计思维能力均具有十分重要的作用。

2.模型构建训练及实例结合教学是培养学生统计思维能力的主要途径。源于数学学科分支的统计学可以理解为对现实问题的抽象概括，即现实统计问题的模型化表达。比如，生物统计学中的方差分析将总变异分解为组内变异和组间变异两部分，分别代表误差和试验的处理效应，并将生物学中的各种控制试验采用统一的符号及线性公式来描述，进而计算统计量来衡量因素的效应值。教学过程中教师可要求学生将实际科研问题中的因素、水平、重复、组间、组内等具体名词代入方差分析的理论线性模型，反复开展模型构建训练，以加深对方差分析的理解。再如假设检验，一般将检验过程分为“假设提出”、“选择及计算统计量”、“确定显著性水平”和“统计推断”四个步骤，而任何实际问题的假设检验分析均可构建为由这四个步骤构成的模型。课程讲授初期务必严格要求学生遵守“四步走”的分析流程，进行统计模型的构建训练，不断增强学生对该统计模型的熟悉程度，这样做，让同学们在更好地掌握统计学理论知识的同时，又培养了其模型思维能力。

实例结合教学是生物统计学教学的重要方法，也是模型构建训练的重要组成部分。课堂教学活动中，教师可选择一些贴近生活、科研与生产的实例来讲解抽象的统计学理论和模型。比如，笔者在讲解假设检验理论时，选用水产饲料装包机工作是否正常的实例来讲解假设检验的基本步骤。首先提出原假设和备择假设，讲解两种假设各自表示的实际含义；根据“装包机是否工作正常”及“额定标准”确定检验统计量为样本均值并计算；确定P值后，做出统计推断，并解读统计结论所代表的实际统计学含义。

通过以上模型构建训练和实例结合教学，将抽象的统计学理论、方法与具体的实际问题相结合，达到化繁为简的目的，进而提高生物统计学的教学效果。当然，模型训练与实例结合教学是一项系统工程，需要教师投入更多的时间和精力备课，并循序渐进地将其贯穿于整个生物统计学的教学过程。

3.计算机辅助分析训练是培养学生统计思维能力的有效措施。生物统计学基本理论往往涉及复杂的推理和计算过程，而作为生物专业的学生并无必要完全掌握其中的每一个具体细节和过程。从生物统计学课程的教学目的来看，基本原理和知识的讲解固然非常重要，但更应强调对学生的生物学试验设计、数据收集、分析以及处理技能的培养。生物统计学教学的最高目标是让学生从抽象、复杂的统计学知识中解放出来，学会利用计算机统计工具高效地进行生物数据的分析、处理和解释。更为重要的是，计算机辅助分析过程中的数据录入、统计方法的选择与应用、适用前提条件的判断以及结果的解释等各环节的实训操作是学生对统计思想、统计模型的再次复习和巩固，是培养学生统计思维能力的有效措施。

二、统计应用意识培养

生物统计学是探讨生物学研究的试验设计、数据收集与整理、分析与推论，并最终从样本信息中获取有关总体的科学可靠的结论的科学，是将数学方法应用于生物学研究领域的工具学科，是生物科学应用型人才的必备知识，也是广大科研工作者从事科学研究的重要工具和手段。因此，着力培养学生综合运用生物统计学知识和方法的能力、增强学生分析问题与解决问题的能力，进而提高学生的综合素质和科学素养是生物统计学课程教学的又一目标。

1.教材选择与课程内容体系的优化。教材是体现教学内容和教学要求的知识载体，也是教学最基本的工具，它不仅是教师进行教学的依据，而且是学生获取知识的重要资料。生物统计学课程主要包括统计理论知识和统计软件的使用两部分内容，二者相互依存，不可分割。因此，教师应结合课程属性，选择统计理论与实际学科相结合、统计原理与试验设计相结合、统计学方法与统计软件相结合的生物统计学教材进行教学较为合适；同时选择若干具有一定实用性且难易程度、侧重点不同的参考书让学生课后参考学习，以取长补短，开阔学生视野。其次，在生物统计学课程课时减少和教学内容增加的现实背景下，课程内容体系的编排和优化在兼顾该课程的理论性的同时，更要突出其应用性和实践性。也就是说要根据教学内容的难易程度和理论的系统性，合理分配学时；尽量压缩复杂统计学定理的证明和公式数理推导等内容，相应增加统计学基本理论和统计分析方法及其应用的内容。

2.加强生物统计学的计算机辅助实验教学，重视知识的应用性。计算机技术的发展给统计学带来了巨大的变化，它帮助科技工作者摆脱了繁重的手工计算的麻烦，同时计算机技术的发展和计算机技术在统计学中的应用，为培养学生分析问题、解决问题的能力，提高其综合素质提供了广阔的空间。因此，教学过程中应适当压缩统计学理论的教学时间，注重统计学软件的操作，增加学生上机操作时间。笔者在各基本理论知识讲授完毕之后，开设相应实验课程，讲授统计软件的使用方法和演示例题的计算及分析过程；同时，要求学生结合实例，进行计算机软件的操作，重点掌握统计软件的数据录入、储存，各种基础统计方法的选择与应用、适用前提条件的判断、结果的解释等内容。在计算机辅助实验教学中，利用统计软件把基本原理与统计方法的实际应用有机结合起来，不仅使复杂的统计数据处理工作变得简单，而且充分调动了学生的主观能动性和学习兴趣，从而提高了学生的统计学应用能力。

3.合理运用案例教学和专题训练，强调知识应用性。生物统计学课程的理论性强、内容抽象，照本宣科的传统教学方法，更会使学生失去学习兴趣，不利于培养学生独立思考能力，且难以取得良好的教学效果。案例教学是实现以应用能力培养为导向的生物统计学课程教学改革目标的一个重要手段。教师将生物学领域的科研工作或生产实践等案例贯穿到教学过程中，应用统计学理论知识对试验设计、方案制订、样品采集与测量、数据收集整理、数据的统计分析等各个研究步骤进行讲解与分析，既增强了学生的学习兴趣，又培养了学生的统计学思维及统计学应用能力。教师在案例选择上，尽量减少陈旧的、与社会发展不相适应的实例，及时增加统计学课程呈现的新理论、新方法和新应用，将反映专业发展最前沿的成果实例转化为教学内容，使学生在掌握统计学理论的同时及时了解专业技术发展和应用的最新动态，与时俱进，适应专业发展的需要，提高学生的科研素质。

专题训练是培养生物统计学应用能力、达到从感性认识到理性认识的又一有效途径。教师可以将统计学课程内容分为若干模块，每一模块包含若干统计学方法，并分专题讲解各种统计方法和理论在生物学中实际应用。通过专题训练培养学生提出问题、分析问题和解决问题的思维习惯，引导学生合理、科学地应用统计学方法，进而逐步掌握生物统计学的基本原理及常用统计方法。

4.改革考核方式，突出统计工具的运用能力。考试是高等院校的一个重要教育制度，考试成绩是检验教学质量和学生学习效果的一项重要指标。考核方式的合理与否，决定着教学效果的好坏以及学生学习积极性能否得到最大限度地调动。目前我国许多高校的考试制度和考核方式缺乏一定合理性和灵活性，如以闭卷考试为主和限定的考试题型等。就生物统计学课程而言，这种考核方式不能真正体现生物统计学课程的本质属性，不能全面考察学生对生物统计学原理的掌握及运用能力。为此，笔者认为生物统计学的考核方式应实行考查学生掌握理论知识与统计方法应用技能结合情况的综合考核方式，将考核成绩分为三个部分：平时成绩（占20%，包括课堂表现、出勤率、作业情况）、理论考试成绩（30%）和上机操作考试成绩（50%）。闭卷考试命题应突出基础性和实用性，少出或不出理论性强但无实际应用的偏题，同时考虑学生掌握基本知识的程度及灵活应用知识的能力；上机操作考试部分是在计算机上进行试验数据的整理、输入、分析和统计结论的获得等，是考查学生应用统计学软件对常用统计方法的分析运用能力。采取闭卷考试和上机操作考试有机结合的考核方式，同时加大上机操作的考核比重，既调动了学生学习的主动性，摆脱了单纯的应试考核模式，又培养了学生运用统计学理论和方法解决实际问题的能力，提升了学生的统计学应用能力。

三、结语

针对生物统计学课程的属性和特点，笔者认为生物统计学的教学既要注重学生统计思维能力的培养，也要重视学生统计学应用意识的培养。为此，本文探讨了培养学生统计思维能力的主要途径和方法，主要包括统计思想讲解、模型构建训练与实例结合教学及计算机辅助分析训练；同时，本文还从教材选择与课程内容体系的优化、加强计算机辅助实验教学、合理运用案例教学和专题训练及改革传统考核方式等方面阐述了培养学生统计学应用意识的教学策略。随着生物组学时代的来临，科研数据分析和处理能力将显得尤为重要，相信以上教学方法和策略的应用，将会显著提高学生运用生物统计学知识分析问题、解决问题的能力，帮助学生抓住生物统计学的发展和应用机遇。

参考文献：

[1]张力，甘乾福，吴旭.SPSS19.0（中文版）在生物统计中的应用[M].厦门大学出版社，2013.

统计学的基本原理范文第5篇

为了提高医学统计学课程教学质量，一直以来对教学方法、教学手段进行着反复摸索，不断进行新的尝试，并取得一定的成效，现报道如下。

1 教学方法的不断摸索

1.1 关于基本概念、基本原理与授课方法：医学统计学的许多概念、原理比较抽象，在讲授时多举一些实例，寓抽象的概念于实例中，使学生不觉得的枯燥、乏味。另外，通过电脑模拟实验可以使抽象的理论知识变得生动具体。

在每讲一种新的统计学方法时（例如t检验、χ2检验、F检验等），先抛出1份实际的需要大家去处理的数据，先使同学们积极主动地思考起来，然后引出新的知识点，这样既复习了以前的知识点又引出了新的方法，起到了温故而知新的作用。每一章的内容都通过实例来学习，本章节结束后，安排案例讨论，通过讨论同学们更加清楚哪些知识点容易出错。

1.2 合理利用网上教学资源，调动学生自主学习：鼓励学生自主学习，合理利用网络的教学资源，在讲授一种统计方法后，要求同学们查阅关于该方法的文献，明白这些方法在实际中如何使用，这样既复习了相关的统计原理与方法，又会发现新问题，同学们在讨论过程中对知识加深了理解，也逐渐产生了兴趣。

1.3 开展双语教学：我们自己编了英文教材，在一些班级进行了双语教学的尝试，通过双语教学同学们不但掌握了本专业的常用术语，而且为他们今后在工作与学习中阅读、查阅外文资料，掌握本专业最新动态提供了帮助。

医学统计学是应用性的学科，关键是理解和运用，学习方法后可以正确地使用，因此讲课时不过多强调数学证明，不要求学生记忆公式，重点培养学生掌握采用何种统计方法处理数据及能正确、合理地解释结果。每个知识点的讲授通过提出实际问题-引出新的知识点-练习-案例讨论-实际数据的处理，这样的一个循环，学生感到统计学也是非常生动有趣的，是非常实用的。

2 将统计方法的介绍与统计软件的讲授紧密结合

随着计算机的普及和广泛使用，统计分析方法在自然科学和社会科学的各个领域中得到越来越广泛的应用，也逐渐被应用到医学领域中的各个学科。目前掌握一定的统计软件的应用已经成为高校学生与科研工作者必备的技能。我们教研室根据不同的专业开设了SPSS、SAS统计软件的实验课，收到良好的教学效果。

2.1 统计软件强大的绘图功能使基本概念直观化、形象化：SAS、SPSS统计软件有很强的图形功能，可以产生条形图、圆图、线图等多种图形，统计图简单明了、形象具体的特点使基本概念直观化、形象化，易于学生形象与掌握。例如：箱式图（boxplot）通过5个基本数字（最小值、最大值、中位数、P25、P75）直观地呈现数据分布的中位位置、变异范围、近似的分布形状、异常值。图1是甲状腺功能低下婴儿不同病情组甲状腺素含量的箱式图，从图中直观地观察到轻度组甲状腺素含量高于中度与重度组，每组的变异度大致相同，近似正态分布。借助统计软件强大的绘图功能，聚类分析中树状聚类图、因子分析中的因子图等都使得在讲授一些基本概念、原理时变得简单，易于被同学接受。

2.2 统计软件快捷、准确地处理数据使我们能做到“所讲所见”：很多统计方法的计算量大，例如方差分析、正态性检验、方差齐性检验、多重线性相关与回归，Logistic回归，生存分析等，以前传统的教学方法是手工计算，教师花费很多时间在黑板上演算，学生在学习时觉得计算繁杂，现在在统计软件的帮助下，老师一边讲解理论，一边可以把结果做出来让学生看，老师可以把重点放在讲解基本原理、各种方法的适用条件、最终结果的解释方面。例如多元线性回归、Logistic回归、Cox回归等常用回归模型在自变量筛选时，使用统计软件的可以使学生很直观地看到变量的入选与剔除过程，理论的讲授不再枯燥乏味。随着计算机技术的发展，许多多元统计分析方法被逐渐应用到医学领域中，多变量统计分析涉及理论复杂，计算量大，要求学生能正确地使用统计方法并对结果作出合理、正确的解释，具体的运算可以交给统计软件去做。

统计软件的教学要加强学生自己动手的能力，引导学生利用SAS、SPSS等软件的帮助菜单找到自己需要的知识，掌握常用的统计分析功能。当然，掌握基本的统计原理与方法是正确应用统计软件的前提和基础，在统计软件的使用过程中，尤其是SPSS软件，只知道点击菜单而不知道原因，经常会造成统计软件的滥用。

3 理论联系实际，提高学生实际处理数据的能力

医学统计学是应用性的学科，为了提高学生综合分析问题与实际动手能力，安排学生在机房上实习课，学生上机独立完成布置的作业，使他们能够真正利用统计学方法解决实际问题。

积极开展第二课堂，尽量找一些实际数据给学生分析，在处理数据的过程中，进一步培养学生的统计分析与逻辑思维能力。毕业实习时，学生可以独立查阅文献，根据自己的研究目的选择合适的统计分析方法独立分析处理数据。