统计学论文范文

统计学论文篇1

1．1研究对象

对2010级5年制检验专业学生进行研究，共计94人。按班级分组，1班46人为研究组，采用PDCA循环教学法；2班48人为对照组，采用传统教学法。两组均已完成临床核医学、生物化学、检验仪器学、免疫学等科目的学习，具备自学检验核医学知识的能力。

1．2教材

采用李龙主和杜明华主编的《检验核医学》。

1．3方法

1．3．1PDCA循环教学法本次试验选择了《检验核医学》中临床应用部分，包括检验医学在内分泌激素类、肿瘤标志物类、心血管系统、肾脏功能、血液系统、细胞因子和药物浓度检测等7个方面的应用。PDCA循环教学法第1步为P：主要包括课前分发教学病例、检验报告等临床资料，引导学生在病例和检验报告中发现问题，自主查找资料，对发现的问题分析原因，提出自己的意见和见解；第2步为D：主要包括课堂和实验室中进行交流和分组讨论，10人为一个小组，讨论结束后选出组长轮流发言并详细记录；第3步为C：主要由教师结合检验核医学临床知识对本次课堂学习进行总结并验证各小组的讨论结果；第4步为A：主要包括即时考核，巩固初学知识，并发放下一次课程学习的案例和检验报告，一个循环结束后进入下一个循环［4］。1．3．2传统教学法采用传统多媒体教学，将检验核医学的知识点融入整个课堂，按教学要求进行理论讲解。课程学习内容与研究组相同。1．3．3考核方法对两组学生均按照平时分占30％和期末考试占70％的方式进行考核。研究组平时成绩按照小组讨论发言的积极性和考勤情况进行打分，对照组按照课堂参与积极性和考勤情况进行计分。期末考试按照试卷100分进行考核。1．3．4学生评价期末考试完后分别对两组同学进行问卷调查，就学习积极性和提高自身各种能力的认同度等进行评价［5］。评价分值采用10分制，最优10分，最差0分。学习积极性采用提问次数、讨论发言次数、查阅资料次数和自学时间4项指标。

1．4统计学处理

采用SPSS18．0统计软件进行统计分析，计量资料采用x±s表示，组间比较采用t检验，以P＜0．05为差异有统计学意义

2结果

2．1两组考试成绩比较

由表1可见，研究组平时成绩、期末成绩及总分均高于对照组，差异有统计学意义（P＜0．05）。

2．2两组学习积极性比较

从提问次数、讨论发言次数、查阅资料次数和自学时间来看，研究组学习积极性比对照组高，差异有统计学意义（P＜0．05）。

2．3两种教学法提高自身各种能力平均分值

对学生进行问卷调查发现，研究组各项指标平均得分高于对照组，差异均有统计学意义（P＜0．05）。

3讨论

检验核医学的教学应该与医学生总体教育的目的相配合，学生的学习成绩只能代表其学习结果的某一个方面，而真正的教学培养是使学生能够将学到的知识有效应用于临床，这依赖于学生提出问题、分析问题和解决问题的能力。检验核医学教学目标就是使学生将来能够有效将所学理论知识应用于诊断及治疗疾病的全过程，自学能力的培养对于学生的发展至关重要。而当前的医学教育课程主要采用传统的教学方法，多媒体的发展虽使传统教学方法有了部分改善，但是教学模式仍然局限于教师教知识点和教材，学生被动接受知识，需要记忆大量的理论知识，难以将检验核医学知识点与临床实践相结合。学生进入临床后往往无法很好地将二者联系起来，背离了检验核医学教学的目的，无法达到预期的效果。PDCA循环教学法结合了多媒体、案例、问题、资料查阅、课堂互动和分析评估的综合优势，近年来在各个学科的教学中得到应用，受到教育工作者的充分重视［6］。本研究结果表明，PDCA循环多媒体教学法可以显著提高检验核医学考核期末分和总成绩，充分调动学生学习的积极性，增加学生提问、讨论发言和查阅资料次数，对学生自主学习和个人发展能力、沟通和交流能力、对检验核医学知识的掌握程度、分析和解决问题的能力显著优于传统多媒体教学法。与国外学者研究结论一致，验证PDCA循环多媒体教学法应用于检验核医学教学中的有效性，这种有效性表现为学生学习兴趣增加、发言压力转化为学习查阅文献的动力、得到了教师及同学的肯定和尊重［7］。综上所述，PDCA循环教学法在检验核医学教学中应用效果良好，可以有效调动学生学习的积极性，系统掌握相关知识，希望引起相关教育工作者的重视并做进一步研究，促进其在检验核医学教学中的应用，使学生真正达到学以致用。

统计学论文篇2

【摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。

一、关于统计学

统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

二、统计学中的几种统计思想

1统计思想的形成

统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

2比较常用的几种统计思想

所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述

2.1均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.2变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

2.3估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

2.4相关思想

事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

2.5拟合思想

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

2.6检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

3统计思想的特点

作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

三、对统计思想的一些思考

1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国着名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

2要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

3深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

参考文献:

陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

范文正.几种基本统计思想的现实意义[J]统计与决策,2007,(08).

统计学论文篇3

（一）存在的问题

1.学时数少与教学任务量大的矛盾。

该课程经管类专业的平均教学时数不超过50，教学内容却包括随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析等，导致教学内容简化，教师缺乏足够的时间联系实际进行深入的分析，忽略了学生知识运用能力的培养。

2.学习动力不足与内容抽象难懂的矛盾。

由于该门课程概念繁多，方法体系以专业应用为导向的概率论与数理统计教学改革研究湖南文理学院苏静肖攀错综复杂，大部分学生不明白课程设置对专业学习的具体作用，学习兴趣不浓而且普遍存在畏难情绪，平时学习投入少，课程通过率低，学习低效，与其作为专业基础课的重要性不协调。

3.教学模式单一与知识实际运用性强的矛盾。

教师普遍采用一本教材内容、一言堂授课方式和一份试卷考评的课程教学模式，学生实际操作机会少，对知识理解不够深刻，不会运用概率与统计知识解决专业方面的实际问题。

（二）原因分析

随着经济社会发展的需要，经管类专业人才培养的目标发生了根本性的变化，但该门课程的教学理念、模式、内容和方法却没有及时改变。首先是培养方案变了，人才培养目标不同了，按照以往学术型人才培养目标开展教学，必然产生教与学的矛盾。其次是课程的功效变了，应用型人才培养强调以社会需求为导向，概率论与数理统计作为经管类专业培养方案的组成部分，其作用在于培养学生数理思维方式，掌握概率论与数理统计的方法解决专业实际问题的能力，只注重概率统计运算能力和技巧训练的教学内容体系没有发挥课程在专业运用方面的作用。三是课程的教学模式变了，应用型人才培养过程强调理论联系实际，求全、求深、求精和重传授、重习题、重考试的教学方式，以及严重缺少与专业学习和实践应用紧密结合的案例和实践教学，必然导致学生对该门课程的学习目标不明确、学习成效不佳。

二、教学改革的基本思路

应用型人才培养对概率论与数理统计教学改革提出的总体要求应体现在适应应用人才培养方案、符合应用教学大纲和适合应用能力培养等三个方面。要满足这一要求，首先要明确一个目标，就是要构建适应经济社会发展需要的应用型人才培养课程教学体系，提高教学质量，为培养应用型人才奠定良好的数理基础。二是实现两个转变，就是要对概率论与数理统计课程的功能定位，由重视课程内容体系的完整向重视专业实际应用需求转变；对教学的评价体系，由注重考试成绩向重视实际应用能力转变。三是坚持三个结合，就是要坚持课程内容与专业相结合，实现数理知识与专业知识相互渗透；坚持经管专业教师与概率论与数理统计教师结合，共同参与课程教学改革，建设应用型教师队伍；坚持理论教学与案例教学相结合，建设开放的课堂教学体系。四是培养四种能力，就是要通过实验教学，培养学生数理思维能力；通过互动课堂，培养学生自主学习的能力；通过数学建模，培养学生的创新能力；通过合作学习，培养学生团结协作的能力。

三、教学改革的主要途径

（一）转变教学观念，提高教师队伍素质

教师观念的改变，是概率论与数理统计课程教学改革顺利进行的基础。树立以满足专业需求为导向，驱动解决实际问题的数学教学思想。采用“概率论与数理统计教研室+专业教研室”的联姻方式，引导概率论与数理统计老师到经管类专业教研室拓展专业素质，与专业教师沟通交流，学习一定的专业知识，组织专业老师共同参与教学大纲制定、教学内容编写、教学课件制作、教学案例设计等，以教学活动促进教学研究，以教学研究带动教师素质提高。

（二）优化教学内容，拓宽学生知识体系

课程教学内容的改革，是教学改革的核心，也是解决当前学生知识面窄、思维单一的关键。采用“概率论与数理统计知识+专业知识”有效衔接的方式，充分考虑概率论与数理统计知识和经管类专业的联系，根据经管专业知识需要，制定与专业培养目标相适应的教学大纲和教学内容；适应现代计算机技术的快速发展，采用“新理论+新软件”的方式，将新的软件运用如Eviews、Matlab、SPSS，新的理论和方法如非线性问题研究等引入课堂，改变以往教材内容偏重理论、内容老化的缺点，拓宽学生视野，加强对新知识的学习和应用。

（三）改革教学模式，丰富课堂教学内容

课程教学模式的改革，是课堂教学改革的主体，也是培养学生学习兴趣，引导学生自主学习的重要环节。采用“理论知识+案例分析+数值计算”的教学形式，利用案例分析阐释概率统计理论，使抽象晦涩的专业术语通俗化，同时将数值计算运用到案例中解决实际问题，将理论知识和专业运用有机结合；采用“基于问题的学习+合作学习+课堂讨论”的学习模式，设计恰当的问题情境，组织学生分组研究学习，开展课堂讨论，开放教学课堂，引导学生自主学习。

（四）强化实践教学，培养学生实际运用能力

实践教学改革，是教学改革的关键。学生知识的掌握情况，通过专业实际运用来体现。采用“结果解释+探索性试验”的形式，巩固学生对理论知识的理解，同时培养学生发现问题和解决问题的能力；采用“科研+竞赛”的方式，倡导和支持学生进行学术创新活动，吸收学生参与教师的科研项目，组织学生参加大学生挑战杯、数学建模等竞赛，在数理知识实践应用的过程中培养学生的创新能力。

（五）创新评价方式，激发学生学习动力

课程教学评价方式的改革，是对教学改革结果的检验。以往的学生考试成绩一般是期末考试一锤定音。要实现应用人才的培养目标，重点要考核学生知识运用能力的程度。采用“三三制”的评价方式，即期末考试占30%，讨论课占30%，平时练习占30%，另外10%作为日常考勤，考核学生学习情况。摆脱过去学生过分重视期末考试、靠死记硬背获得高分的学习方式，调动学生在平时学习过程中的学习积极性，真正实现培养学生综合能力，提升学生素质的目标。

统计学论文篇4

例如卡方分布，当自由度n比较大时，趋向于正态分布。:类似的例子还有二项分布XB(n，p)，当参数n(n≥100)较大，p较小，np≤10时，二项分布近似泊松分布，CknPk(1－p)n－k≈λkk!e－λ(λ=np)，t分布当n较大时趋向于正态分布，大数定理，中心极限定理也都可以通过图形演示来让学生信服。

二、上哪个专业的课，就举与这个专业相关的例子。比如，同样是学习单样本假设检验，在为给排水监测与评价专业学生上课时。

我举例如下:例1．已知某标准水样中CaCO3的含量为20．7mg/L，现在某方法测定该水样10次，结果为:20．99mg/L、20．41mg/L、20．10mg/L、20．00mg/L、20．99mg/L、20．91mg/L、20．60mg/L、20．00mg/L、23．00mg/L、22．00mg/L，问该法测定结果与真值之间有无显著差别?为食品营养与检测专业学生上课时，举例如下:例2．根据营养学要求，成年女性每日摄取食物的推荐平均热量为7725kcal。现在随机抽取11名20岁至30岁成年女性，其每日摄取食物的热量如下:5260，5470，5640，6180，6390，6515，6805，7515，7515，8230，8770问现今20岁至30岁成年女性每日摄取食物的热量是否足够?针对学生的专业，选取具有专业背景的案例。这样学生才会觉得以后工作离不开概率统计，现在必须学好它。这样，学生的学习态度自然也就端正了。

三、使用统计软件辅助教学。

目前，统计软件有很多，有SAS，SPSS，Mathematic，Matlab等，究竟应该选择哪个软件呢?其实，每个软件都有它的优缺点，关键在于我们要根据学生的水平和课时情况，选择最适合他们的软件。比如SAS软件命令和函数烦琐难懂，太专业，入门不易，普及性就低;matlab软件系统配置要求高，不适合安装运行在公共使用的多媒体教室的计算机上。对于非统计专业学生来说，SPSS，Mathematic是不错的选择，SPSS一般是英文版本，中文版本还不够成熟，学生在使用时有一定语言障碍。但是它最显著的特点是绝大多数操作仅靠鼠标击键就可完成，无需学习专门的程序语言;Mathematic软件基本数学运算命令简单易学，对于难度大的算法构造，计算机编程学生就可以适当忽略了。比如例1和例2，用SPSS做，只需选择工具栏中AnalyzeCompareMeansone－SampleTTest就可以了;用Mathematic做，首先要调用假设检验软件包的命令＜＜StatisticsHypothesisTests．m，然后MeanTest［data，u，SignificanceLevel0．05，TwoSidedTrue，FullReportTrue］此过程还算简单，但和SPSS比较起来，还是要麻烦一些。

四、结合学生考证来教学，“设置双证兼顾”的课程体系。

高职双证书制度，指的是学历证书+职业资格证书。学生除了重视毕业以外，对于考取职业资格证书也是非常积极的。教师应在教学中结合考证要求来授课，助学生一臂之力，将职业教育的实用性、职业性完整表现出来。我所教的环境监测与评价专业、食品营养与检测专业学生，一般会考取污水化验工、固定污染源(烟气或废水)连续自动监测系统上岗证、化学检验工、ISO9000内审员、食品检验工等证书。要考取这些证书就要用到很多概率统计知识，在教学中，按照考证的专业类别和级别层次，整理出职业资格证书覆盖的知识点，并以此为基础优化组合概率统计课程，形成对应初级、中级资格两个层次的模块组合，会使学生学习积极性大大提高。

五、注重在教学过程中融入数学建模思想。

从数学建模竞赛的题目来看，与概率统计有关的知识较多。例如:2000年的DNA序列的分类问题，2005年DVD在线租赁问题，2007年的中国人口增长预测问题，北京奥运会馆的人流分布问题，2013年的公共自行车系统研究等都不同程度地涉及概率统计相关知识。教师在教学中，指导学生利用已有的概率统计知识解决相关问题，不但加强了学生对所学知识的理解，激发了学生的求知欲，又拓宽了学生的知识面，培养了学生的建模能力，具有非常重要的意义。

六、总结

综上所述，概率统计课程的教学改革才刚刚起步，教师在教学过程中只要勇于探索，勤奋钻研，不断总结积累，定会开辟一片新天地。

统计学论文篇5

【关键词】会计专业统计学教学审计财务管理管理会计

统计学原理是高等院校经济类和管理类专业（以下简称经管专业）的一门核心课程。大统计学是一门搜集、整理和分析统计数据的方法论科学，其目的是探索数据的内在数量规律性。统计学广泛应用于各学科中，在商业以及工业中，统计被用来了解与测量系统变异性，程序控制，对决策提供数据支持；在第一产业方面，可运用统计计算出各种农产品的需求情况及价格分布，从而指导生产；在生产行业中，统计学可以运用在产品开发、营销、财务管理等方面，从而提高企业的营运能力；在服务行业中，例如在金融行业中，运用统计技术将各种交易资料加以分类、整理，从而得到如客户贡献度、客户偏好、存款变动趋势、产品分析、行业发展等数据，从而为管理层提供决策依据，等等。特别是在会计专业中，统计学更是发挥了不可估量的贡献。在对会计专业学生的统计学教学中，大致可以从审计学、财务管理和管理会计几方面入手，将统计学教学与会计专业有机结合。笔者经过了多年的统计学专业学习，并经过了长时间的高校会计专业学生的实践教学，对统计学教学过程有了更深刻的感受，在这里本人谈谈对会计专业统计学教学的一些改革创新思路。

一审计学——审计统计抽样

审计抽样是指审计人员在实施审计测试时，从被审总体中选取一定数量的样本进行审查，通过样本的审查结果来推断被审总体特征的一种审计技术方法，审计统计抽样是审计抽样的一种方法，它是相对于非统计抽样而言的。统计抽样是指在审计抽样中，审计人员根据概率论和数理统计的原理，按照一定方法确定样本数量，并以样本审查结果推断评估总体的审计抽样技术。它运用的数学运算包括两个过程：样本规模和推算总体。统计抽样的思想方法是以假设检验为前提，设定抽样参数，确定抽样规模，无人为偏见的随机抽取样本进行审核，根据需要扩大样本，逐次逼近总体特征，根据样本特征经计算推导，得出总体结论。根据抽样测试的目标不同，统计抽样方法可分为3大类：用于符合性测试的属性抽样和用于实质性测试的变量抽样以及货币单位抽样。审计中常用的统计抽样技术有属性抽样（包括固定样本量抽样、停—走抽样、发现抽样）、变量抽样（包括单位平均数估计抽样、差额估计抽样、比率估计抽样、分层抽样）、货币单位抽样等。统计抽样的方法很多，每一种方法都有其特定的优点和局限，既没有某一种方法一无是处，也没有哪一种方法在任何情况下都是最优的。因此依照何种标准来选择适当的统计抽样方法很重要，应重点考虑审计目标、审计效果、审计效率、审计成本等因素。要确定哪种统计抽样方法最为适宜是不容易的，这要求审计人员对每一种可供选择的统计抽样方法都要有所了解，掌握它们各自的优点和运用条件，充分了解实际情况，再与丰富的审计实践经验相结合，才能做出正确的选择。

二财务管理——收益和风险

财务管理中的收益和风险，在统计学中即表现为描述统计中的算术平均数和标准差（标准差系数）。例如：期望现金流量的计算方法中，如果影响资产未来现金流量的因素较多，不确定性较大，使用单一的现金流量可能并不能如实反映资产创造现金流量的实际情况。在这种情况下，采用期望现金流量法更为合理的，企业应当采用期望现金流量法预计资产未来现金流量。在期望现金流量法下，资产未来每期现金流量应当根据每期可能发生情况的概率及其相应的现金流量加权计算求得，此种方法即加权算术平均数的计算方法；货币时间价值的计算是假定没有风险和通货膨胀，但在财务活动中，经营风险带来的财务风险是客观存在的，而且风险和收益密切相关，所以财务管理者必须研究风险和收益。如果不考虑收益的前提下，可以直接用标准差来衡量财务活动中的风险，若考虑收益，则不能直接用标准差，需要用标准差系数来衡量风险，即用标准差与收益的比值来衡量。

除此之外，在财务管理中，需要对资金需要量等指标进行预测，为统计学中的预测方法提供了多种思路。

可以按照时间序列的组成因素，可以选择平滑法预测、回归法预测等，这些方法都是会计专业中常用的预测方法。例如，在财务预测中，资金需要量预测的主要方法有销售百分比法、线性回归分析法和预计资产负债表法。线性回归分析法是假定资金需要量与业务量之间存在线性关系并建立数学模型，然后根据历史有关资料，确定参数从而用回归直线预测资金需要量的一种方法。其预测的数学模型为y＝a＋bx，式中y为资金需要量；a为不变资金；b为单位业务量所需要的变动资金；x为业务量。不变资金是指在一定的营业规模内，不随业务量增减的资金。变动资金是指随营业业务量变动而同比例变动的资金。根据企业历史资料，运用线性模型，在确定a、b数值的基础上，即可预测一定业务量x所需的资金量y。用于销售预测的常用方法有判断分析法、趋势外推分析法、因果预测分析法和产品寿命周期推断法等。趋势外推分析法在销售量预测中的应用较为普遍，其具体应用形式包括平均法（简均法、移动平均法和趋势平均法）和修正的时间序列回归法。

三管理会计

按成本性态可以将企业的全部成本分为固定成本和变动成本。固定成本与变动成本只是经济生活中诸多成本性态的两种极端类型，多数成本是以混合成本的形式存在的。混合成本是指那些“混合”了固定成本和变动成本两种不同性质的成本，对混合成本的分解方法有历史成本法、账户分析法和工程分析法。历史成本法的基本做法就是根据以往若干时期（若干月或若干年）的数据所表现出来的实际成本与业务量之间的依存关系来描述成本的性态，并以此来确定决策所需要的未来成本数据。历史成本法通常分为高低点法、散布图法和回归直线法3种。回归直线法运用最小二乘法的原理，对所观测到的全部数据加以计算，从而勾画出最能代表平均成本水平的直线y＝a＋bx，这条通过回归分析而得到的直线就称为回归直线，它的截距就是固定成本a，斜率就是单位变动成本b，这种分解方法也称作回归直线法。又因为回归直线可以使各观测点的数据与直线相应各点误差的平方和最小，所以这种分解方法又称为最小二乘法。

管理会计中的标准成本法是指通过制定标准成本，将标准成本与实际成本进行比较获得成本差异，并对成本差异进行因素分析，据以加强成本控制的一种会计信息系统和成本控制系统。标准成本法便于企业编制预算和进行预算控制；可以有效地控制成本支出；可以为企业的例外管理提供数据；可以帮助企业进行产品的价格决策和预测；可以简化存货的计价以及成本核算的账务处理工作。标准成本是在正常生产经营条件下应该实现的，可以作为控制成本开支，评价实际成本、衡量工作效率的依据和尺度的一种目标成本。可分为理想标准成本、正常标准成本和现实标准成本。成本差异是指实际成本与标准成本之间的差额，也称标准差异。按成本的构成分为直接材料成本差异、直接人工成本差异和制造费用差异。直接材料成本差异、直接人工成本差异和变动制造费用差异都属于变动成本，决定变动成本数额的因素是价格和耗用数量。制造费用差异（即间接制造费用差异）按其形成的原因和分析方法的不同又可分为变动制造费用差异和固定制造费用差异两部分。例如：直接材料成本差异是指一定产量产品的直接材料实际成本与直接材料标准成本之间的差异。直接材料成本差异＝直接材料实际成本－直接材料标准成本。直接材料成本是变动成本，其成本差异形成的原因包括价格差异和数量差异。价格差异是实际价格脱离标准价格所产生的差异。数量差异是单位实际材料耗用量脱离单位标准材料耗用量所产生的差异。计算公式如下：材料价格差异＝（实际价格－标准价格）×实际用量；材料数量差异＝（材料单位实际耗用量－材料单位标准耗用量）×标准价格；直接材料成本差异＝材料价格差异＋材料数量差异。此种计算方法是统计学中加权综合指数体系中的相对数形式和绝对数形式。在学习和工作中比较常用的是基期权数加权的数量指数和报告期权数加权的质量指数形成的指数体系。

综上，会计专业中的统计学教学应结合自身特点，注重对统计思想的挖掘和传递，注重对学生统计思维能力的培养和塑造，以培养应用能力为主线，与会计专业老师深入沟通，对现有统计学教材的课程设置及传统的教学手段进行大胆改革，从而使会计专业的学生增强学习统计知识的兴趣，真正认识到统计学的重要性，学到真正能指导实践的现代化统计知识。通过一段时间的实践，会计专业学生对统计学和会计学科的关系有了深刻的认识，增加了学习统计学的主动性，并对会计专业课程有了不同角度的解读。

参考文献

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〔2〕杨绪忠.财经类非统计学专业的统计学课程教学探讨〔J〕.统计与决策，2002（05）

〔3〕谢邦昌.邦昌随想——统计教学要让学生建立自信〔J〕.中国统计，2003（09）

统计学论文篇6

1.1单因素方差分析(ANOVA)两两比较误用独立样本t检验单因素方差分析设计3组以上的均数比较,如果总体比较有差异,需进行两两比较,一般用SNK法或LSD法。但部分研究者却将资料进行拆分,应用独立样本t检验进行两两比较,导致第Ⅰ类统计学错误发生率(假阳性率)增加,从而掉进了一个常见的“统计陷阱”,使所得结论可信度大大降低甚至得出错误结论。SNK法与LSD法虽然并非等价,实质是一致的。SNK法一般用于经方差分析结果具有统计学意义时才决定进行的两两事后比较,而LSD法可用于方差分析不足以具有统计学意义时也能进行两两比较[1]。比较两种方法在SPSS的输出结果形式,SNK是“分堆”比较,一目了然,对于组别数较多的研究更为好用,但没有具体P值,而LSD是在进行“两两”比较时,能给出具体的P值。

1.2两两比较时检验水准的重新调定χ2检验或秩和检验3组以上整体比较有差异时,需应用分割法进行两两比较,这时检验水准应由原0.05调定为0.0167,否则会增加第Ⅰ类统计学错误的发生率。特别当P值处于0.0167~0.05时,按照P<0.0167的标准,差异无统计学意义,而按照P<0.05的标准,却有意义,与事实相悖,出现假阳性,很容易得出错误结论。这种分割法有时很保守,当行列表资料分组多且为有序时可用Mantel-Haenszel卡方检验,也称线性趋势检验(testforlineartrend)或定序检验(Linear-by-Lineartest)[2]。统计路径:用SPSS进行计数资料的趋势检验,在输出结果中读取线性关联检验统计量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出随着病种级别的升高,检测指标逐渐升高的趋势。

1.3临床诊断试验中的统计学方法应用在临床诊断试验研究中,经常选取单项计量指标或者联合计量指标以诊断某种疾病,若仅用初级统计学方法如t检验、单因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此时应采用受试者工作特征曲线(ROC)对检测结果进行分析评价。ROC曲线分析基本原理是通过诊断界点的移动[3],获得多对灵敏度和误诊率(1-特异度),以灵敏度为纵轴、误诊率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大诊断价值越高。ROC曲线很直观,能根据敏感性与特异性之和最大化原则自动产生最有效的诊断临界点。具体路径可以参考相关统计专著[3]。统计学处理一般描述为:采用SPSS(版次)统计软件分析数据,对单项及联合检测结果作图绘成ROC曲线,计算曲线下面积(AUC)和标准误,其中联合检测结果变量即预测概率由Logistic回归产生(也可以用判别分析得出)。计量资料应用-x±s表示,运用独立样本t检验及单因素方差分析,两两比较采用SNK及LSD法,计数资料采用χ2检验。检验水准为0.05。具体内容可据情而定。

1.4重复测量资料的方差分析误用拆分文件的t检验或方差分析如研究共设3组,每位患者在3个时间点均查某项血指标,部分作者在处理此类数据时,常误将纵向(同一时间点3组的比较)与横向(同组3个时间点的比较)数据均应用拆分文件的t检验或单因素方差分析来处理,结果导致统计学第Ⅰ类错误发生。此组数据实质是重复测量资料,应采用重复测量资料的方差分析。SPSS中的统计路径:数据-分析-一般线性模型-重复度量。研究者可以参考相关书籍进行处理[3]。

1.52×2析因设计及析因方差分析实验是2×2析因设计时,分组有两个因素,A与B,故分组为A、B、O、A+B,这个设计在析因设计研究中很常用,但常会出现分组设计正确,却没有用析因设计方差分析。析因设计与单因素方差分析不同[4],它不但能分析治疗效果中处理因素的单独效应和主效应,还能分析因素间的交互效应,并能提高检验效能。非统计专业的研究者进行析因分析可能稍有难度,可参考相关统计学书籍提供的统计步骤进行此类分析[3]。

1.6Meta分析Meta分析是循证医学系统评价常用的方法[5],应用时需注意统计学处理中计数资料采用比值比(OR)作为效应变量。具体路径:先进行异质性检验,当P>0.05时,认为同质,选择固定模型;P≤0.05时,不同质,此时可采用敏感性分析或分层分析等异质性处理,使之达到同质后再选择固定模型;若采用异质性处理仍未达到同质,则采用随机模型,以上统计路径均需交代清楚。Meta分析的结果是以“森林树”体现的,审校中我们经常遇到作者绘制的“森林树”左上角“文献、对比、结果名称”等内容显示为“?”,这是由于部分版本的RevMan软件不能输入中文,此时可以考虑省去,或用Photo-shop软件添加相应中文。Meta分析作为一种高级统计方法,专业性要求较高,作者可参考循证医学类权威杂志上的文章格式,如《中国循证医学杂志》中“论著•二次研究”栏目的循证文章。

2科技论文中统计学处理的相关表述

2.1资料与方法中具体统计路径的描述“统计学处理”的内容常位于论文资料与方法的最后一段,一般来说包括统计软件名称及版次、统计描述、统计方法、检验标准等内容,亦可细致交待每个表格的具体统计方法。经典例子如下,“统计学处理:采用SPSS(版次)统计软件分析数据。计量资料用均数±标准差表示,采用单因素方差分析,两两比较采用SNK法及LSD法。检验水准为0.05”。上述内容包括了大致的统计方法,即具体的统计路径。此部分内容,没有绝对统一的规定[6]。常见的问题有:统计学方法描述不全、内容过于简单、存在粘贴抄写痕迹等。如部分论文的统计学处理中提及“以α=0.05为检验水准,P<0.05为差异有统计学意义”这句话,这在统计学上实质是一个重复句,保留其一即可。

2.2结果中具体P值的标注现在的统计学处理手工计算的较少,一般均应用统计软件,最常用的软件如SPSS、SAS均能给出具体P值。但部分论文的结果表述中却未标明具体P值,作为科技论文是不够严谨的,建议作者在表述研究结果时注明具体P值,增加论文可信度的同时,可用于再次分析。

统计学论文篇7

系统学的基本理论是以系统论、信息论、控制论、运筹学的共同理论为基础，综合吸收了耗散结构理论、协同学、突变论、超循环理论等系统理论的基本思想，并不断发展、完善。它既是方法学理论，也是一整套科学理论。系统学理论被广泛应用在自然科学和社会科学领域。其主要作用是使人们对客观世界形成系统的，整体的认识观念，认识系统的规律，对客观系统达到有效控制。其研究和工作方法是定性、定量相结合的系统方法。以系统的整体性、层次性、开放性、目的性、稳定性、突变性、自组织、相似性、不可逆性为原理［6］，以系统的结构功能相关律、信息反馈律、竞争协同律、涨落有序律、优化演化律为基本规律，系统学原理及规律对客观世界具有普惠性，这种普惠性涵盖了工业设计创新方法的研究［7］。设计从系统结构与结构分层认识创新，从系统的目标思考创新，从系统开放性的物质、能量、信息输入寻找创新手段，从系统的升级与突变实现创新。设计创新的过程是改变产品的功能、技术、形态、品质、服务及用户的过程，影响着从市场—产品创新—产品生产—市场的系统结构。在该过程中，判断力来源于系统外部信息的综合反馈，包括市场反馈、技术反馈、功能反馈、价格反馈、美感反馈、品质反馈、同类竞争反馈等，也来源于系统内部的构造子系统间的熵的反馈。通过反馈，控制系统内部及系统与外部竞争和协同，使系统的发展演化沿着既定的目标发展。实现系统处于不断地演化之中的优化，从而实现耗散最小而效率最高、效益最大的过程。

2产品设计创新的系统求解

产品设计创新的过程是循环发展、螺旋上升的过程，在该过程中，需要创新的观念、理论及工具，也需思考创新与功能、技术及文化艺术之间的问题。通过系统集成、系统协同、系统联动，架构清晰的创新路径，实现最终设计创新。创新是分析社会需求，提出产品设计创新问题，确定创新目标，实现产品升级的功能、技术、艺术的集成创新，需要创新思维求解、创新的技术策略求解、创新的艺术策略求解等。

2．1产品设计的思维创新

产品设计创新首先是思维创新，实现思维创新就要建立系统思维体系。从系统思维的结构分析，思维分为逻辑思维、形象思维、辩证思维、灵感思维［8］。结合线性和非线性的推理性、多向性、跨越性、综合性链接，形成了创新思维。

2．2产品设计的技术创新

功能是产品设计的核心和本质，具有明确的物理和技术特征，它是设计创新的关键。功能具有明确的系统结构。创新的过程是完善产品的功能，首先围绕着产品的主要功能，然后是系统分层的子功能。产品的功能依附在技术系统上，这样，功能创新的实质即技术创新。功能创新首先要进行功能分析，分析出现问题的技术系统，列出该技术系统的所有组件；分析系统组件之间的关系，建立结构模型，将组件之间的关系转化成功能，建立功能模型。功能的技术解决建立在资源分析、矛盾求解的基础上。产品设计的技术创新资源包括自然资源、时间资源、空间资源、系统资源、物质资源、能量资源、信息资源等。这些资源及其派生资源、差动资源（差动物质资源、差动场资源）在设计应用时受数量、理化性能、质量、价格、范围、对于应用的准备等因素的影响，并与相应的技术创新产生矛盾，在矛盾的过程中创新出现多种趋向。创新矛盾的多趋向性显现了矛盾的复杂性，但矛盾的系统分层、矛盾的原理、矛盾的特性类型是有限的，在TRIZ理论体系中，解决矛盾的原理归纳为40个创新发明原理，例如：动态化原理、不对称原理……，矛盾的特性类型归纳为39个通用工程参数，例如：物体的质量参数、压力参数、能量参数……。设计创新的矛盾一般表现为技术矛盾，技术矛盾指一个作用同时导致有用及有害的2个结果，也指正面作用引入和负面作用消除导致的一个或几个子系统的破坏，它一般表现在一个系统中子系统之间的矛盾。解决技术矛盾的具体措施：（1）确定主要的功能创新，通过分层列出其关键子系统及各种辅助功能，对待设计的功能的操作进行描述，确定系统应改善的特性、应该消除的特性，将涉及的参数按标准的39个工程参数重新描述。（2）对技术矛盾进行描述，如果某一工程参数要得到改善，将导致哪些参数恶化。（3）对技术矛盾进行另一种描述，假如降低参数恶化的程度，要改善的参数将被虚弱，或另一恶化参数的恶化程度将被加强。（4）在矛盾矩阵中由矛盾双方确定相应的矩阵元素。（5）将这些措施确定为可用的发明原理，将原理按照40个创新发明原理重新描述，将所确定的原理应用于解决设计创新的问题，找到评价并完善的概念设计及后续的设计［9］。

2．3产品设计的系统创新

用户在购买产品时一般关注产品的外观、品质、功能、价格［10］，这构成了产品的高级物场系统，在这个过程中，来源于人的场是“体验”，来源于产品的场也是“体验”，这个体验过程是由整体到局部的过程；由宏观到微观的过程；由外观到功能的过程；由直观感受到价值判断的过程，它是从外观—品质—价格—功能的过程。体验包括空间体验、形态体验、材质体验、人机体验、技术体验［11］、情感体验［12］、功能体验、价值体验［13］。这些体验是感性判断到理性判断的过程。产品的系统创新要求体现在价值、外观、功能、技术方面，产品的系统创新分为产品的升级创新和科学技术发明原始创新两种方式，这两种形式的过程是相反的。产品的升级创新过程是：人—体验—目标追求、产品—体验、人—产品—体验，体验分外观体验、情感体验、技术体验、功能体验、价值体验等5个子系统，36个体验要素，36个体验要素以创新目标和价值的升级的要求进行矛盾博弈，最终实现理想的产品升级创新。苹果iPadAir（图4）的创新是人围绕产品的一种体验。体验的目标是实现外观简洁、功能全面、操作方便，便于携带，从而使产品实现价值提升，这种目标在产品上体现出外观与功能的矛盾，这种矛盾解决是外观、功能、技术的系统博弈，外观精微、功能强大需要新材料、新技术和新工艺，需要技术集成、技术控制的创新，这种创新是外观与功能的技术进步过程。iPad产品的尺寸越缩减，性能就越难提升，越难保持电池电量的使用时间，这样就出现了矛盾，但为使产品更轻盈、更小巧，另一方面还要使功能更强大，只能通过外观、功能的设计来促进技术的进步，经过系统博弈，最终出现了产品创新。在外观上，整体体积比上一代iPad减小了24％（近1/4），机身厚度仅有7．5mm。在材料上采用铝金属unibody一体成形，使机身在轻巧之余不失坚固，并且赋予了简约之美。独特的斜边由单晶金刚石削切而成，容差控制在微米级别，从而弱化了机身边缘的突兀感，使机身整体柔和自然。在功能与技术上，虽然产品的空间缩减，但性能倍增，核心部件采用全新的A7芯片与M7运动协处理器。为随身方便携带而进行设计，采用两条天线支持MIMO（多输入输出）技术。在软硬件的协作上体现出了完美的统一，iOS7的交互界面设计简洁直观，方便人们简单的使用［14］。产品原始创新的过程如下：科技原始创新—原始创新形态描述（微观的、虚拟的、数字化的［15］……）—科技产品—外形、功能、市场—体验—观念（人），如图5所示。在该过程中，技术的进步对产品形成颠覆性的影响，直接改变人的观念，这个观念又可作用于产品的升级创新过程，形成对工业产品设计的整体联动效应，实现产品的不断创新发展。

3结论

产品设计创新是复杂的系统创新，它需要有创新的观念、理论、工具及方法体系，也需要功能创新、技术创新、艺术创新的具体对策。创新有明确的整体性、层次性、开放性、目的性、不可逆性特征，也有矛盾博弈、系统协同、系统集成、系统联动、系统优化的创新过程。产品设计创新是功能、结构、技术、形态的内涵创新，也是从市场需求、产品设计、品质控制、销售策略、经济收益的整体创新。通过系统的创新方法研究，可使产品的设计理念更超前、功能更完备，技术更先进，外观更美观，产品更有价值，更具市场竞争力。

统计学论文篇8

健康网讯: 南京铁道医学院卫生系　周达生 二、统计指标与统计处理方法要合理运用

在各种医学期刊论文中，对统计学处理与统计指标的合理运用问题，已比过去有所重视，但尚存在不少问题。

（一）均数与标准差、标准误的合理运用问题

在医学论文中运用均数（表示各变量值平均水平与集中趋势）、标准差（表示变量值个体问离散情况与程度）和标准误（表示样本群体间差异程度，衡量抽样误差大小）的地方是很常见的，而达到合理运用尚存在一些问题。例如，在比较两样本统计量时只考虑平均水平（均值），而忽视了离散情况（标准差）和抽样误差（标准误）；在正常值研究时，如资料近似正态分布，应当用均值加减K倍标准差（X±KS）来确定95％的正常值范围（K根据样本大小查K值表而定），应当标明标准误，而错用了标准差等。如《正常小儿三种不同剂量及正常成人50微克PHA皮试反应强度研究》一文中写道：“正常值范围为均值±2×标准误”。井写道：“小儿50微克组：均值±2×标准误＝2.01～18.1毫米”。显然是错误地把标准误当成标准差用作估计正常值了。

（二）正常值研究中的几个问题

临床正常值确定方法依资料频数分布类型而定，主要有两种：一是均值加减标准差法适用于近似正态分布资料，二是百分位数法，适用任意分布资料。此外，角度资料（如脑血流图、心电图等的角度数据）运用圆形分布法，Poisson分布资料用Poisson分布法，正偏态分布资料用对数正态分布法等来处理。现今全国发表的一些医学论文中，正常值方面的问题也较多。引一些实例加以研究。

如在《迁延性、慢性肝炎患者植物血凝素皮试应用价值的探讨》一文中写道：“正常人甲组156人…平均值±标准误为15.4±0.4mm（平均值上标准差为15.4±5.6mm）。”那么，正常值是角标准误与标准差咖个统钎量来计算的呢？是加减1倍还是2倍标准差（或标准误）呢？作者均来说明。

又如《正常儿童尿游离α氨基酸氮的测定》一文，对1～13岁（分四个年龄组）125名正常儿进行研究，在正常值研究设计及分析时存在三个问题：（1）样本含量不足：如不同性别、不同年龄组的测定值仅据15人的结果而定正常值，显然是不妥的。作者针对各组结果矛盾现象，在讨论中两八提到“可能因例数太少，不能切实反映客观规律的缘故。”若按不同性别、年龄组确定正常值，一般要求每组100～12O人方能悦明问题。（2）错把标准误当作标准差用作估计正常值范围：文中说：“1～13岁正常儿童的游离α氮基酸氮／总氮％的均值可信限为：1.30±3×0.036，即1.19～1.41”。这里将标准误0.036当作标准差用作估计正常值了。正确的应是：“游离α氨基酸氮×l00／总氮％的95％正常值范围为1.30±2×0.4＝0.～2.3。这里0.4是标准差。正常值范围在正态分布资料时，如考虑到样本大小及把握度，最好表达为单侧：＋KS或－KS；双侧±KS。式中K值表（见周达生：医学问答，中华儿科杂志（4）：245，1980）。（3）按性别、年龄组制订正常值问题：当研究对象有多个年龄组时，两组均数间比较用t检验，多组均数间比较可用F－Q检验，若差异显著，则需按不同性别、年龄组分别制订正常值。

（三）联系与因果

在临床实验研究中，经某种处理（如治疗）后受试对象出现某种反应（如治愈），并不能肯定是因果关系。有时比较两变量之间关系时，虽明显相关，但也不能断言其间有因果关系，只能说有一定统计联系（苏德隆：联系与因果。中华预防医学杂志13:106，1979）。在医学论文中甚至有不作相关回归分析就胃然下类似结论的。要了解有无因果关系，有时可进一步作回归分析（当然因果可表现为回归关系，但呈回归关系不一定是因果关系）。

（四）多组多级小值频数处理问题

在临床及动物实验研究中常遇到多组多级（R×C表）小值频数的比较，论文中大多忽视此类数据的合理统计处理，主要问题有：（1）未加适当统计处理，不考虑抽样误差而凭表面数字差别就轻易下结论。（2）处理方法不恰当。对此类数据可采用超几何概率计算法（见周达生：医学科研中乡组小值频数统计处理方法探讨。中华预防医学杂志（4）:211，1980）、薛仲三氏X3检验公式（见薛仲三，医学统计方法和原理。366页，人民卫生出版社，北京1978）和秩和检验与等级指数法（黄镇南：等级型资料的三种统计分析方法，湖南医学院，长沙，1980）等。

（五）零反应的统计处理

两组计数比较，若一组有零反应，即出现0％或100％情况时，可用零反应公式处理。

如《病毒性肝炎中医辩证与机体免疫状态的初步探讨》一文，作者对19例迁延件肝炎中医辨证与淋转测定结果作了分析（原文表3）。由于作者对数据未作处理而下结论，不少信息失落，有些矛盾现象难以解释。原表3中有三处出现有零反应，宜分割后列出三个四格表，用零反应检验法处理。本例为双侧检验，差异显著性水平定力0.25和0.005。从三个四格表分析结果看，仅气虚与阴虚淋转测定值之间差异显著（P＜0.005），而正不虚与气虚和阴虚问差异均不显著（P＞0.025）。从而提示在虚证中还要区别对待，只有气虚者免疫功能才显著地低下。这样可使文中矛盾现象找到合理解释。

（六）相对数比较与标准化法