统计学论文范文

统计学论文范文第1篇

随着社会经济体制的改革和发展，当前的会计核算已远远不能满足医院的市场管理需求，统计学的运用，不仅为医院会计核算管理提供了重要保障，也加大了自身的应用前景，因此，开展实证会计工作，在原有的会计核算管理基础上，采用各种各样的统计方法对医院的会计信息进行统计分析和整理，对现行会计实务进行解释，并预测未来的会计实务，提高会计信息在医院经营活动的使用价值。下面则对统计学在会计核算方面中的运用进行探讨：

(一)统计学在医院财务会计中的运用

针对医院财务会计核算，统计学主要是对医院财务报表进行分析处理，财务报表中主要包括资产、负债、所有者权益等三个静态要素和收入、费用、利润等三个动态要素，而资产、负债、所有者权益等三个静态要素和收入、费用、利润等三个动态要素则正是统计学的时点指标和时期指标，将速动比率、现金流量比率、权益乘数、固定资产周转率等统计函数广泛运用在财务报表中，分析财务报表中的偿债、营运和盈利能力，并采用移动平均法、加权平均法等统计平均数原理运用在财务会计存货计量核算中，以保证财务会计核算的准确性和可靠性。

(二)统计学在医院成本会计中的运用

加强医院成本会计核算管理，主要目的是通过控制医院的运营成本来提高经济效益，在医院管理中，应对成本会计核算引起高度重视，将统计学运用在成本会计核算中，通过产品品种分类来进行单品种核算，并归集生产费用，最终对产品成本进行分析计算，以达到控制成本的目的。

(三)统计学在医院管理会计中的运用

与财务会计核算管理相比较，统计学运用在医院管理会计核算中更为复杂，其主要原因是管理会计涉及面较广，管理会计包括成本预测、销售业绩等活动，为了有效进行管理会计，通常采用联立方程组的方式应用在管理会计中，例如对于医院预测成本和销售管理，主要采用回归分析法对数据进行统计分析，对于医院经营状况的预测，则采用马尔科夫链的形式对其经营成果进行分析预测，对于医院财务状况的评价，则采用层次分析法，而财务建模分析，则主要采用计算机随机模拟的形式，尤其是对医院经营状况的预测，统计学的运用，提高了会计信息在医院经营决策中的价值。

(四)统计学在医院审计中的运用

在会计审计中，其主要是对医院会计核算的整个过程、会计报表进行监督和审核，将统计学应用在会计审计中，采用抽样方法对医院会计核算状况进行审核，进而确保会计审计结构的准确性。

二、在医院会计核算中，应加强统计学的运用

(一)加强医院会计人员对统计学的学习

当前，大多数医院统计和会计工作是相互分离的，在会计核算管理中，会计人员应加强对统计知识的学习，采用集中强化训练的方式，强化会计中常用的总体、指标、抽样等基本概念和统计分组基本方法的训练，并用到实处，提高会计人员的业务水平。另外，统计人员也应加强会计知识的学习，注重统计和会计的相互协调、相互促进，在财务统计核算中，要求统计人员、会计人员共同完成财务分析报告，强化统计、会计工作的优势互补，从而提高医院财务核算管理水平。

(二)建立完善的医院管理会计信息系统

面对医院各个部门的经济业务管理工作，建立管理会计信息系统是非常有必要的，将统计与会计有机结合在一起，对医院信息资源进行统计和分析，并利用管理会计信息系统对医院内部、外部各种信息进行统计和会计核算处理，从而加强医院的事物预测、财务分析和控制功能。

三、统计学应用在医院会计核算管理中的重要意义

(一)有助于推动医疗会计核算体制的改革

针对医院管理的特殊性，目前，大多数医院都在不断推进医疗体制改革，要求实行医药分开的核算体制，这就要求财务人员需要将药品的收入和支出情况单独罗列出来，并对其进行分离核算，但是，医院的药品种类繁多，规格、名称也比较多，这给医院经济业务的管理带来了一定的难度，将统计学运用在财务会计核算中，即对医院基础数据进行分类收集和汇总，从而达到经济业务会计核算的要求，因此，在药品库存管理实践中，为了使医院不会过多积压药品，通常按照药品的重要程度和保质期限来对药品进行分类，并根据各级药品的特质进行用量统计，通过建立数学模型来确定各级药品的最佳库存量，进而规范医院药品的管理。

(二)有助于完善医院医保制度

由于医院医保种类较多，在财务会计核算上，若不采用统计学来进行会计核算，这给财务人员的工作带来了一定的挑战，因此，将统计学运用到医院财务会计核算中，将各类医保病人的门急诊和住院医疗收入等进行报表统计，并单独列出各类医保的报表，进而对各类医保病人在就业过程中产生的医疗费用进行分析和单独核算，从而完善医保制度。总的来说，统计学的运用，对医院财务会计核算管理具有重要作用，例如，财务人员可以通过对医院实际数据进行统计分析，采用单病种结算的方式，进而引导医院降低看病买药的费用；通过对各类医保费用进行分类统计，这样不仅可以明确医院的债权债务，也可以通过医疗费用划拨来增加医院的医疗收入，因此，统计学运用到医院财务会计核算中，推动了医院的经济业务发展。

(三)有利于实现医院财务精细化管理

为了推动医院的可持续发展，注重医院财务精细化管理是非常重要的，将统计学运用在医院会计核算中，即将统计学作为一种数量计算与分析的方式，并运用到医院会计核算的各个环节中，从而实现医院财务精细化管理。统计学运用到会计核算中主要体现在以下几个方面：第一，会计资料的整理，如医院财务会计存货的计量管理，其主要利用统计学中的平均移动法原理来进行计算的；第二，财务信息分析处理，主要运用统计学中的统计指数为基础，并对统计指数进行同比分析和环比分析，以保证会计信息分析的准确性；第三，医院市场的预测，通过统计学对医院经济数据进行分析和预测，即采用统计学中的趋势分析预测模型对医院的医疗设备采购可行性和成本进行分析预测，进而为决策者提供参考依据。

四、结束语

在医院财务会计核算中，由于医院经济业务种类较多，这给医院财务会计核算带来了一定的难度，为了减轻财务人员的工作负担，将统计学运用在医院财务会计核算中，通过统计与会计有机结合在一起，使财务人员对医院会计信息进行有效的统计分析和处理，以保证会计信息的准确性和可靠性。

统计学论文范文第2篇

生物统计学是生物学学科不同专业学生都应该掌握的一门重要的工具课，是许多高等院校生物学、农学、医学等专业的必修课程之一。它是现代生物学研究不可缺少的工具，是培养学生科学研究和综合分析问题能力的重要课程，也是生物学等工作者必备的基础，同时该课程又是其他专业课程的重要基础。因此该课程在生物学、农学、林学、医学、食品、环保等专业中占有十分重要的地位[12]。生物统计学需以生物材料进行研究，但通常所涉及的材料数量较大，很难也没有必要全部参加试验，必须通过科学的方法抽取有代表性的试验个体进行试验，以获得相关的数据，实现由样本推断总体的重要功能。因此生物统计学与试验设计紧密联系，主要讲授数据资料收集和整理的方法、数据资料的统计分析方法和手段以及在概率论的基础上对统计结果做出科学的推断，从而帮助我们认识研究对象的现象和本质[13]。因此，生物统计学已成为生物科技工作者必备的基础，也有利于培养和提高大学生的科学研究能力以及独立分析问题和解决问题的能力，是当代大学生系统的能力培养和全面的素质教育的具体体现。

二、生物统计学教学存在的主要问题

1.生物统计学教材方面。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，选择适合教师和学生的生物统计学教材，能够保证教学过程的顺利进行，而且还能提高教学质量，达到良好的教学效果[14，15]。目前，国内所出版的生物统计学教材种类较多，各大高校由于教师和学生的情况不同，在教材方面的选择和使用也不一样。尽管如此，目前国内所出版的生物统计学教材主要包括两大类。第一大类完全是传统生物统计学的知识和内容，不涉及统计软件的介绍和使用，这一大类教材包含两小类，一类主要侧重理论教学，过分强调课程体系的完整性和理论讲授，注重公式的推导而忽视了实际应用例题的讲解。这类教材忽略了对大学生统计思维和综合分析问题能力的培养，因此有一定的缺陷。另一类是目前各大高校使用较多的生物统计学教材，该类教材虽然也存在一些必要的公式推导，但更侧重于统计学理论与实际结合，清楚介绍每一个统计原理理论后，再通过具体实例分析和巩固统计学的基本原理和基本方法，注重培养学生分析实际问题和解决实际问题的能力，因此这类教材比较适合现在生物科学等本科专业的使用。但这类生物统计学教材由于不涉及统计软件的内容，也存在一定的不足。如果教师在授课过程中未涉及一些统计软件的介绍和使用，那么即使学生完全掌握了相关的统计原理和方法，学生在复杂的试验设计及庞大的数据面前可能也会束手无策，即使会计算，在复杂及庞大的数据计算中也可能会算错，因此可能会得出相反的结论。第二大类统计教材完全是统计软件的介绍和使用，如Excel软件、SAS统计软件、SPSS统计软件、DPS统计软件、R统计软件等的介绍和使用。生物科学、技术等飞速发展的今天，这类统计软件发挥了很大的优势，给科技工作者带来了极大的方便。但这类教材也存在一定的不足，它只注重统计过程的运算和统计，没有统计原理的介绍，因此对没有相关统计学知识或统计学基础较差的学生或老师来说，即使按照教材上的步骤计算出相应的结果，但也不知道具体的含义，也不知道怎么分析。因此这类教材不适合大学本科生的教学。另外，这两大类教材要么只注重数理统计方法的讲授，要么只重视统计软件的使用，而忽视了统计学中的数理统计分析方法是建立在正确的试验设计以及所获数据资料准确的基础上才能发挥正确的作用，这是这两大类生物统计学教材共同存在的不足之处。因此，目前市场上还未见有统计学理论与实际结合，试验设计与统计原理相结合，统计软件与统计学原理相结合的较为完善的生物统计学教材。笔者认为这类生物统计学教材是当前生物科学专业、生物技术专业、生物工程专业、农学专业、医学专业、食品专业等本科专业较为适合的教材。

2.生物统计学与高等数学方面。①生物统计学与高等数学开课时间上的不一致性。国内许多高等学校生物科学等本科专业的培养方案中都把高等数学课程作为一门必修的基础课，学生通过对该门课程的学习，系统获得函数、极限、连续、导数、微积分及常微分方程等基础知识，它为后续课程的学习和解决实际问题提供必不可少的数学基础知识及常用的数学方法。而且，通过各个知识点的学习，逐步培养学生具有较为熟练的基本运算能力和自学能力，综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力。更重要的是，高等数学课程是学习生物统计学的关键，生物统计学中的许多原理和方法都需要高等数学中相应的知识作为基础。②生物统计学与高等数学教学上的脱节性。高等数学课程作为生物科学本科专业一门必修的基础课，各高校均认识到它在生物科学本科专业中的重要性。但长期以来，高等数学和生物统计学均作为两名独立的课程开设，一般情况下，高等数学课程由数学专业教师讲授，由于数学专业的教师没有生物学专业的相关知识，不清楚生物统计学课程的知识体系，只注重数学知识的推导、讲授。因此所讲授的知识内容之间通常存在许多不衔之处，形成了不利于生物统计学课程教学的知识的断层。同样，这也是生物统计学中教师难教，学生难学、难懂、难用的原因之一。

3.生物统计学教师知识结构和科研能力方面。常言道，学生需要一滴水，教师至少要有一桶水。生物统计学的教学，相对于其他课程而言，对教师的要求更高，不仅要求教师要有一定的数学知识，较为渊博的统计学知识，还要求教师要有较强的科研能力。教师只有具备一定的数学知识和渊博的统计学知识，才能很好把握生物统计学相关原理、理论、统计分析方法等。具备较强的科研能力，才能很好将生物统计学相关原理、理论、统计分析方法与实际相结合，才能很好地进行案例教学。4.考试制度方面。考试制度在高等教育中占有非常重要的地位，考试是教学质量评价的一项重要指标，它既是对教师教学质量的反映，也是对学生学习效果的检验。考试制度是否合理

，决定着教学质量的好坏以及学生学习积极性是否能得到最大限度地调动[16]。但是现阶段我国许多高校的考试制度较为死板，缺乏合理性和灵活性。如在学期期末考试中规定一定数量的题型，当然，这种考试制度对于规范考试是必须的，但是应该根据具体课程而定，而不能一概而论。就生物统计学课程而言，如果规定一定数量的考试题型（比如四种题型），那么教师只能根据考试规定勉为其难考虑四种题型。比如说名词解释、填空、问答、计算这四种题型。很明显，这种考试方式只是较为死板的考试，不能真证体现生物统计学课程的本质，不能很好考察学生对生物统计学原理的掌握及运用。

三、生物统计学教学策略

针对目前生物统计学存在的问题，笔者根据自己近十年的生物统计学教学实践，就如何提高生物统计学的课堂教学效果，提出如下建议。

1.选择合适的教材并优化教学内容。教材是教学最基本的工具，选择适合的生物统计学教材，能够保证教学过程的顺利进行，并能提高教学质量。针对目前市场上的不同种类教材，结合学生的实际，选择统计学理论与实际相结合，试验设计与统计原理相结合，统计软件与统计学原理相结合的生物统计学教材进行教学较为合适。据笔者过去的教学实践，该课程授课内容不宜过多和过深，授课内容过多学生精力会分散，分不清重点，而过深则影响学生的接受效果[17]。因此应根据学生实际优化教学内容，坚持以试验研究实例为线索，以科学的试验研究方法为主线，理论原理和实际例子相结合，从试验研究的选题和设计、试验方案的制定和实施、试验数据的收集和整理到试验数据的统计分析，最后做出科学的推断等，尽可能把抽象的统计学概念和原理转变为具体的实例，提高学生的学习兴趣，使其更好地理解和掌握所学的课程内容[7]。很好激发学生学习生物统计学课程的兴趣，从而更好地提高教学效果和教学质量。

2.处理好高等数学和生物统计学的关系。高等数学作为生物科学本科专业的基础课，是学习生物统计学的关键。一方面，高等数学一般在第一学年开设，因此生物统计学安排在第二学年开设为宜，这样能避免高等数学和生物统计学课程开设在时间上形成的断层，有利于学生对生物统计学的学习。另一方面，高等数学和生物统计学不应分别让不同专业的教师讲授，而均应由生物学专业教师讲授，因为生物学专业的教师清楚生物统计学课程的知识体系，在讲授高等数学时，能够根据生物统计学的相关原理和内容，优化高等数学的教学内容，有侧重点进行知识的讲授。从而能避免生物统计学与高等数学教学在知识上的脱节性，也有利于学生对生物统计学的学习。

3.提高自身知识结构和科研能力，注重案例教学。生物统计学教材大多理论性强，内容枯燥，容易使学生产生厌烦感。照本宣科的传统授课方法，更会使学生失去兴趣，对于培养学生的独立思考能力和创造能力十分不利。在现代教学中，教师既是知识的传授者，也是教学活动的组织者，在教学过程中起到关键的作用，教师知识水平的高低直接影响学生的学习效果[18]。因此教师应不断加强对生物统计学基本原理、基本理论和基本方法的学习与实践。另外，教师还应不断加强自身的科研能力，在教学过程中将自己的科研工作或生产实践案例贯穿到教学中，以自身科研实例辅助教学，增加学生的学习兴趣，培养学生的统计学思维以及对统计学的实际应用能力。

4.加强试验设计的教学和实践。试验设计又称为实验设计，它以概率论和数理统计的原理和方法为理论基础，科学地、经济地设计研究方案的一项技术。一个良好的试验设计，可以用最少的实验次数，得到足够的实验数据，从而能减少人力、物力和财力的投入[6]。由于生物统计学理论性和实践性较强，且涉及大量的数学公式、抽象的概念和复杂的内容。因此在生物统计学的教学中应充分调动学生学习的主动性，加强学生对生物统计学原理、知识的理解和综合运用，强化学生综合试验设计的锻炼及其应用。提高学生利用统计原理、方法分析和解决实际问题的能力。生物统计学教学中，一方面，教师应该有渊博的统计学知识及其丰富的科研经历，另一方面，应让学生走出教室，加强实践，使学生不但能够掌握统计分析的原理和方法，而且可以解决一些生产中的实际问题，真正达到生物统计学教学的目的。

5.改革传统的考核方式，着力培养学生综合运用生物统计学知识的能力。很多学校传统的考试以闭卷笔试的考核方式为主，试卷内容主要测重基本概念、理论知识和方法的考核，期末考试成绩基本决定了学期的成绩，这种考试方式造成的结果是学生平时可以不听课，考试前通过突击，也能考合格，但考后就可能全忘了。更重要的是学生学完生物统计学，学期考试后，都不知道学了些什么，更不知道怎么用，到做毕业论文需用到统计学原理和知识时，很多学生不会用或者乱用。一些高校期末考试总评成绩由平时成绩、期中成绩和期末成绩三部分组成。这种方式在一定程度上重视了学生平时学习情况和期中考试成绩，避免了期末考试成绩基本决定了学期成绩的弊端，但是某些高校规定了每门考试课必须有四种以上的题型，对于一般的学科而言，这种规定也许是可行的，但对于生物统计学而言，这种规定是不合理的。因为生物统计学的教学主要是培养学生综合运用统计学原理和知识的能力，培养学生如何进行试验设计、试验数据的统计、分析以及对统计结果的解释等。因此笔者认为，对于生物统计学的教学，教师应从学生的实际情况出发，以培养学生综合运用统计学原理和知识为目标，合理讲授统计学的相关内容。期末考试以开卷考试为宜，学期总评成绩由平时成绩、期中成绩和期末成绩三部分组成，考试题型只需考察计算题和试验设计题两种题型，即重点考察学生对基本知识的掌握程度及灵活运用统计学原理和方法解决实际问题的能力。生物统计学是一门理论性较强的应用学科，涉及的内容多、公式多、概念多，对学生而言，难懂、难记、更难用，而且很多学生不愿意学习。因此在生物统计学教学过程中，教师应从学生的实际情况出发，选择合适的教材并优化教学内容，提高自身知识结构和科研能力，改变教学方法，加强试验设计的教学和实践，改革传统的考核方式，着力培养学生综合运用生物统计学原理和知识的能力为教学目标，充分调动学生学习生物统计学的主动性和积极性，同时增加学生上机学习统计软件的操作，掌握EXCEL、SPSS、DPS等统计软件的使用，提高学生利用生物统计学的原理和相关统计软件解决实际问题的能力。

统计学论文范文第3篇

【论文摘要】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

2.1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。

2.2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。现分述如下：

2.2.1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。

2.2.2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。

2.2.3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。

2.2.4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。

2.2.5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”。

2.2.6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。

2.3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

3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国著名生物学家、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。

3.2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。

3.3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:

[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

[3]范文正.几种基本统计思想的现实意义[J]统计与决策,2007,(08).

统计学论文范文第4篇

具备深厚的经济科技同专业知识是对复合型统专业人才的根本要求。只有具备深厚的经济科技统计专业知识，才能做好统计分析工作和统计预测，并为决策提供服务。

世界在不断发展，新事物层出不穷，只有具备较强的理论联系实际的工作能力，才能将所学的统计专业知识应用于实际工作中，解决实际问题。另外，新世纪经济和科技发展中出现的情况和问题是前人所未想到的，没有现成的理论可以利用，我们只能在前人经验的基础上进行探索和研究，这就要求我们具备较强的科研能力，以便发展我们的统计理论和统计方法，为经济建设服务。

2．具备相应的计算机操作能力。

21世纪不仅是知识经济世纪，也是信息经济的世纪，利用计算机和网络进行统计工作，不仅可以提高工作效率，而且可以提高准确度。同时，由于信息量的扩大，统计预测的准确性在不断提高，统计决策的准确性也在提高。不仅如此，利用网络技术还可以进行各方面的交流，从而相互学习，共同进步。

3．具有良好的写作基础和表达能力。

良好的写作基础和表达能力是对外提供信息和进行交流、发挥统计作用不可或缺的条件。

4．具有较高的外语水平。

掌握外语是获取外来信息的基础，而较强的外语表达能力是进行对外交流的必备条件。缺乏较强的外语基础，用外语编写的应用软件将无法使用，外文资料将成为一堆废纸。缺乏较高的外语表达水平，对外交流将成为空想，最起码不能进行直接交流或者在交流中容易形成差错，影响信息的准确性。

5．通晓国际统计惯例。

国际统计惯例是世界各国统计人员应共同遵守的工作规范，是进行国际交流与合作的基础。为了适应经济全球化的要求和进行国家之间统计经验交流的需要，统计工作人员应通晓国际统计惯例。

6．具有现代统计意识、风险意识和国际意识。

统计学论文范文第5篇

地质统计学是在上世纪六七十年代随着采矿业的兴起而诞生的一门基于数学地质学科的交叉学科。地质统计学在区域化变量的基础上将变差函数作为基本工具，针对在空间分布上具有随机性和结构性的自然现象进行研究，地质统计学可以对具有结构性、随机性、变异性的空间数据进行无偏内插估计，对数据的离散型和波动性进行模拟。在煤田煤质的计算中，地质统计学充分考虑煤田样本点的方向、位置和彼此间距，比传统方法在煤层煤质数据插值上具有更大的优势。

2方法

2.1样本数据

本研究中选择的煤田地质构造复杂、煤种丰富，研究中选择了24个样本点，硫分分别为0.49，0.48，0.60，0.36，0.55，0.52，0.55，0.96，0.55，0.77，0.81，0.59，0.55，0.50，0.60，0.49，0.64，0.83，0.38，1.01，0.68，0.55，0.97，0.48，其中最大为1.01，最小为0.36。将煤层煤样硫分化验后进行插值比较，更适合对地质统计学进行插值运用。

2.2地质统计学中的插值方法

地质统计学中，克里金法占据着重要的地位，克里金法对待估样本点内的已知数据进行测试，结合样本点的大小、形状及空间分布，掌握样本点之间的相互关系，从而进行无偏估计。对于数据点较多的样本，内插结果具有较高的可信度。

2.2.1区域变量及协方差。

研究中将（zx）统称为呈空间分布的变量，也叫区域化变量，（zx）反映空间属性的分布特征。为了对区域化变量的变异性进行描述，引入协方差函数。不同的两点x和x+h处对应的不同区域化变量（zx）和（zx+h）之间的差只于两点的空间位置有关。协方差函数cov[（zx），（zx+h）]=E[（zx）（zx+h）]-E[（zx）]E[（zx+h）]=cov（h），其中E（）为均值。

2.2.2参数分析。

不同点所对应的区域化变量（zx）和（zx+h）的差的方差的一般作为（zx）在X轴上的变异函数，记作P（h），P（h）=0.5var[（zx）-（zx+h）]，其中va（r）为均方差。在满足二阶平稳的条件下，P（h）=0.5E[（zx）-（zx+h）]2。样本点的空间距离大时，相关性较小，变异性较大；空间距离小时，相关性较大，变异性较小。在实际研究中，将样本点的空间距离按照不同等级划分，针对不同的样本点，求出距离的平均值和P（h）的平均值，连接（h，P（h））后得出实验变异函数，结合最小二乘法得出理论变异函数和相关参数，后文理论数据的得出建立在理论变异函数的球状模型和指数模型的基础上。

3结果分析

3.1数据预处理

为了使克里金法插值满足正态分布的要求，需对数据进行预处理，本研究中采用偏度和峰度检验法对分布状态进行分析，实验油田煤层硫分布服从正态分布，从理论上讲，完全可以利用克里金插值法。

3.2插值精度比较

研究中采用交叉验证法对插值精度进行评价。在研究变量（zx）的过程中，除去采样点xi（i=1，2，3，…，n）处的（zx）属性值（zxi），其他属性值不变，根据剩下的n-1个属性值，进行误差分析和插值精度评价。在交叉验证的方法中，常选用标准均方根、平均标准差、误差均方根、平均预测标准差、平均误差来预测总体误差，第1项的指标越大越好，后4项指标越小越好，插值精度越高。常规插值方法和克里金插值比较选用误差均方根和平均误差进行，不同的克里金插值模型选用以上5项指标进行比较。

3.2.1插值比较。

在克里金法的应用中，采用简单克里金法、普通克里金法、泛克里金法进行比较，三种方法中分别采用球状模型和指数模型进行拟合；在常规插值方法的应用中，采用距离反比法、多项式插值、径向基函数三种方法。

3.2.2克里金插值法之间的比较。

普通克里金法与泛克里金法的球状模型和指数模型的平均误差都是-0.00024和0.00183；误差均方根分别是0.14219和0.14100；平均预测标准差为0.12921和0.12772；平均标准差为-0.00098和-0.00945；标准均方根为1.08810和1.08410。通过分析发现，球状模型中的普通克里金法和泛克里金法各项指标相同，球状模型中的平均误差和平均标准差小于其他4种指标。对于误差均方根、平均预测标准差和标准均方根预测误差，普通克里金法和泛克里金法与其他方法差别不明显。由此可见，在克里金插值的应用中，普通克里金法和泛克里金法的球状模型精度最高，优于常规方法。

4结束语

通过本实验的研究，得出克里金空间插值法优于常规插值法的结论，克里金插值模型的应用中，以普通克里金法和泛克里金法中的球状插值模型精度最高。常规方法中，距离反比法的平均误差最大，其误差的绝对值达到0.005639，是最小平均误差绝对值0.000224的25.17倍，但其平均误差也只占硫分平均值0.61658的0.9146%，在实际应用中，如果计算精度要求不高，仍然可以采用常规方法，常规方法可以大大简化数值计算，其中的距离反比法可降低插值计算的复杂程度。

统计学论文范文第6篇

建构主义对学生学习活动的本质进行了科学的分析，认为学生学习有如下特点：

1、学生学习不是从零开始的，而是基于原有知识经验背景的建构。即学生在学习统计课程之前，头脑里并非一片空白。学生通过日常生活的各种渠道和自身的实践，对客观世界中各种自然现象已经形成了自己的看法，建构了大量的朴素概念或前学科概念。这些前概念形形，共同构成了影响学生学习统计学概念的系统。学生的前概念是极为重要的，它是影响统计学学习的一个决定性的因素。前概念指导或决定着学生的感知过程，还会对学生解决问题的行为和学习过程产生影响。

2、学生学习知识是一个主体建构的过程，要突出学习者的主体作用。学习不仅仅是知识由外到内的转移和传递，而是学习者主动地建构自己的知识经验的过程，即通过新经验与原有知识经验的反复的、双向的相互作用，充实、丰富和改造学习者原有的知识经验。在这种建构过程中，学生一方面对当前信息的理解要以原有的知识经验为基础，超越外部信息本身；另一方面，对原有知识经验的运用又不只是简单地提取和套用，个体同时需要依据新经验对原有经验本身也做出某种调整和改造，即同化和顺应两方面的统一。学生不是被动信息的吸收者，而是主动地建构信息，这种建构不可能由其他人代替。因此，教师不能直接将知识传递给学生，而是要组织、引导，使学生参与到整个学习过程中去。

3、学生学习既是个体建构过程，也是社会建构过程。虽然知识是在个体与环境的相互作用中建构起来的，但社会性的相互作用也很重要，甚至更重要。因为人的高级心理机能的发展是社会性相互作用内化的结果（正如统计的特点具有社会性）。此外，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者对某种问题可以有不同的假设和推论，学习者可以通过相互沟通和交流，相互争辩和讨论，合作完成一定的任务，共同解决问题，从而形成更丰富、更灵活的理解。同时，学生可以与教师、统计专家等展开充分沟通。这种社会性相互作用可以为知识建构创设一个广泛的学习共同体，从而为知识建构提供丰富的资源和积极的支持。因此，课堂上师生交互和生生交互活动起到了很重要的作用，“学习共同体”的形成以及对课堂社会环境和情境的营建是学生获得学习成效的重要途径。

二、建构主义理论教师“教”的特点

建构主义理论认为教师在课堂中的作用，可以概括为教师是课堂教学的组织者、发现者和中介者。

1、教师是课堂教学的组织者，起主导作用和导向作用。教师应当发挥“导向”的作用和教学组织者的作用，努力调动学生的积极性，帮助他们发现问题，进而去“解决问题”。

2、教师是课堂教学的发现者。教师要高度重视对学生错误的诊断与纠正，并用科学的原理和原则，给予正确的引导与指引。

3、教师是课堂教学的中介者。教师是学生与教育方针及知识的桥梁。教师既要把最新的知识和分析方法提供给学生，也要注意提高学生的综合素质。

从辩证法的角度看，教学是一个不断发展的动态过程，教与学是对立统一的矛盾运动，随着教学活动的变化，矛盾的主要方面，或在教师，或在学生。分开来看，“教”的主体是教师，客体是学生，教师发挥主导作用，学生发挥能动作用；“学”的主体是学生，客体是教师，学生进行认识活动和实践活动，教师则对这些活动施加影响。合起来看，在教学活动这一不断发展、循环往复的全过程中，教师与学生的主体客体地位是相互依存、相互规定，又在一定条件下相互转化的。因此，“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师可以实行“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学。

“基于学生为主体，教师为主导”的教学思想，在教学过程中，“学”与“导”的活动、学生与教师之间的关系应该是互动的、融合的，在和谐中不断向前发展。因此，按照“学与导和谐发展”的教学要求，教师在课堂教学中按照“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学时，可以采取“诱导试学——引导探学——开导活学”方法组织课堂教学。

（1）设置情境，提出问题，激发学生学习的兴趣和热情

教师引导学生学习首先要从现实的、有兴趣的、富有挑战性的真实问题情境开始。让学生一开始进入学习探索就真切地感受到统计就在自己身边，体验到学习统计的价值，从而激发起学习统计的兴趣，萌发积极主动探索统计理论和方法的求知欲望。教师要通过对课堂的组织，让学生对学习统计产生学习兴趣，“热爱是最好的老师”，兴趣盎然地进入了对统计学知识的探索，学生才能学有所长。

（2）探索问题，增强学生主角意识，激励学生积极参与

“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，课堂教学方式应从根本上改变原有的教师讲、学生听，教师指挥、学生操作的教学现象。学生要在自己生活经验的基础上不断地提出问题，分析问题，对各种信息进行加工转换，对新经验和旧经验进行综合概括，解释有关现象。在教学过程中，教师可以提供一定的支持和引导，设计有思考价值、有意义的问题。学生可以进行小组合作研究探索，教师允许学生从不同的角度去观察分析，允许学生用自己喜欢的方法学习，通过各自想法的交流、碰撞，发现学生有价值的建设性建议及方法措施，及时制止学生运用统计方法计算分析问题时可能出现的偏差，使问题得到正确的解决。

（3）解决问题，培养学生创新能力，提高学生综合素质

在以往统计学教学中，我们关注比较多的是学生能否记住计算公式、方法、意义、应用条件，能否利用这些知识完成所设问题的正确计算。而“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师在课堂中，就应该更加关注学生能否将科学知识与自己的生活经验紧密联系起来，关注学生在灵活应用统计学知识、创造性地解决实际问题时所表现出来的情感、态度和价值观。并通过实践活动，使学生对学习统计产生兴趣，变抽象的科学法则、科学方法为得心应手的工具，从而使学生在解决问题过程中，体验参与学习统计的快乐，享受成功解决实际问题的愉悦。

三、以建构主义理论为指导统计学教法探讨

1、设计课堂教学新模式

统计学课程旨在培养学生能够运用统计学基本理论和定量分析方法，对经济现象进行定性和定量的分析和评价。统计学课程内容基本分为三个模块两个层次。第一模块：研究统计学的一般问题，属于基础理论。第二模块：推断统计的理论与方法，相关与回归分析，属于一般的统计方法及其在社会经济领域的运用。第三模块：时间序列分析与预测，统计指数与因素分析，统计综合评价，属于社会经济统计方法的特有问题，侧重于各种统计分析方法运用。两个层次即理论部分和计算分析部分，两部分知识比为30：70。反映了知识、能力、素质培养的要求。在建构主义学习环境下，教师和学生的地位、作用和传统教学相比已发生很大变化。因而首先教师必须改变传统的教育思想与教育观念，以现代教育思想和学习理论为指导，利用多媒体等现代化技术优势，探索最优的课堂教学模式。课堂教学中应进一步发挥好学生的主体作用，让学生主动地参与到获取知识的过程中去，做到：(1)合理处理好教材，创造性地使用教材，充分展示学习内容的实用意义。(2)教学思路清晰，过程流畅、自然。(3)采用启发式、精讲多练式、答疑式、案例式等教学方法，构建情景逼近式的教学模式，努力提高课堂教学效果。

2、设计课内课外相融共生的大课堂

课堂教学不仅要教会想要传授给学生的知识，还要教会学生在书本之外查阅图书、报刊、杂志、网络等资料，以开阔视野，扩大知识面，吸取精华，为我所用，要教给学生发现问题、分析问题、解决问题的方法。此外，还要通过课内设计的实训教学内容激发学生主动参与的热情，实训教学内容主要包括统计调查方案的编制、调查问卷的设计、统计表统计图的制作、综合指标分析、统计案例分析等内容。统计实训的课内教学采用精讲、示范、多练、答疑的方式；课外教学采用学生自行分散复习和有组织分组制表、制图、社会调查、整理计算分析等方式。

3、实行点、线、面、体相结合的大统计

“点”是指让学生根据某一知识点完成作业、实习。“线”是指让学生针对某一问题进行深入分析。“面”是指让学生把若干知识点联系起来进行综合的分析和实训。“体”是指让学生能就学科体系及相关学科的内容进行深入、全面、综合的分析与应用。在讲授基本理论和基本知识的同时，注重学生基本技能培养、综合能力培养、设计能力的培养。使学生能从高度整体把握统计的思路和统计分析、评价思想。

4、充分发挥学生的主体作用

建构主义理论强调学习者在建构性学习中的积极作用，是要求教师在课堂教学中善于激发学生的好奇心和求知欲，使学生主动积极的学习。教学中应根据统计教学内容和学生特点，选择适当的教学方法，灵活运用适当的教学手段，设置悬念，使学生产生好奇心和强烈的求知欲。统计学教学过程中涉及到特有的概念及科学家，教学中可以适当拓展，开阔学生的视野，影响学生的心智，塑造学生的灵魂，在潜移默化中激发学生学习统计的兴趣；教师的教学语言要准确生动形象，善于设疑，启发学生思维，活跃课堂气氛，使学生充满求知思索的激情；做到理论联系实际，强化学习的动机，激发学生学习统计持久的浓厚的兴趣，激励学生不断提高对自己能力的欲求，不断增强自己的学习信心，不断地在自我实现中超越自我。

5、设置情境，在交互中实现教学目标

学校是社会的一个细胞，是社会的一个重要组成部分。课堂也不单纯是“老师教、学生学”的木讷课堂。课堂中的社会性环境主要包括两方面，一是师生之间的交互，二是学生之间的交互。建构主义认为，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者可以对某种问题形成不同的假设和推论。师生在课堂上可以通过合作解决问题、小组讨论、意见交流、辩论等形式，促进学习者之间的沟通和互动。统计教学要从过去主要关注“人机交互”到关注“人际交互”；从只关注学生与教师、教学信息的交互到关注学生之间的交互以及学生与校外专家、实践工作者的交互；从关注个别化学习到同时关注学习共同体的建立。教学中要充分利用社会性资源，调动学生的学习情趣，拓展学生的知识面，在交互中实现最佳的教学效果。

6、构建科学的考核评价体系

建构主义理论强调学习是诊断性学习和反思性学习和自主性学习，这意味着学生必须从事自我监控、自我测试、自我检查、自我约束等活动，以诊断和判断学习中所追求的是否是自己设置的目标。在教学中，应该根据理论和实训教学的不同特点、不同教学内容的具体组织方式，不断的反馈，使学生自己及时评价。同时，在学生成绩考试评定中，应采取了灵活的考试方式，有笔试、有口试，也有设计方案和调查报告，笔试内容也应着重考核学生运用所学知识分析问题解决问题的能力，注重知识、能力和素质的综合评价。

以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法，统计教学是一门艺术，艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时，统计教学会取得更好的教学效果。

摘要：本文运用建构主义理论分析了统计学课堂教学的“教”与“学”的特点，并以此为指导，探讨了统计学课堂教学新方法。

统计学论文范文第7篇

众所周知，医学是理论性、实践性很强的学科。医学统计学更是一门既有复杂理论知识，又有丰富应用技巧的医学专业基础课程。它是科研设计、资料的搜集、整理和分析的灵魂，应用于居民健康状况评价、医疗卫生实践和医学科研，涉及基础医学、临床医学、预防医学等多学科领域。其教学内容贯穿于研究设计到论文撰写的全过程。如何适应新形势，迅速推广医学统计学的基础知识，在满足医学科研需要的同时实现医学统计学的自身发展，是医学统计教育面临的重要课题。我国医学统计教育面临的主要问题是：①教学对象的数学基础普遍较差，教学手段落后。②医学研究进一步向宏观和微观发展，信息数据更加复杂化、多元化和大数量化。我们利用多媒体计算机辅助教学CAI系统具备较好的独立性、可参与性与知识的全面、系统性，以及多媒体组合的高效性等诸多优点，解决了上述问题。利用多媒体技术，我们可以让学生做到“所学即所见、所闻即所学”，适当拓宽内容的深度和广度，提高灵活性，大大增强学生的参与感和实践能力，以创造传统教学手段所达不到的效果。同时，还可利用计算机对学生的学习进行评估并决定进度，实现因材施教。

进入21世纪以后，信息技术飞速发展，现代统计工具从计算器发展到计算机为主，能应用相关的统计软件处理医学科研数据已成为必备的能力。否则，一方面有人不懂得选用正确的统计方法，使大量的信息和统计数据得不到有效的利用；另一方面又盲目使用计算机和统计软件，不管是什么研究类型的数据都简单地交给计算机处理，用计算机取代统计，势必造成大量统计方法的滥用和误用。医学研究的许多数据关系到病人的治疗、转归，甚至生死，统计方法的误用会导致严重的论理问题。我们利用计算机、统计软件、多媒体教学课件相结合，使课堂教学摆脱大量的繁琐演算的束缚，在单位时间内讲授的信息量将会大幅度增加。统计学教学不再是数据的罗列和公式的堆砌，而是研究设计的艺术和数据表达的艺术，并使学生体会到统计思维和推理的乐趣。

近年来我们进行了一些改革措施，取得了相应的成果，现总结如下：

一、积极申报院级教学研究立项的课题：

(1)医学统计学多媒体CAI教学系统的研究和应用（2001年）

(2)医学研究生统计学课程教学模式的改革（2002年）

(3)《心理统计学》多媒体课件的制作及题库的构建（2004年）

另外开了《医学科研数据管理与统计分析》选修课

二、进行了一系列的教学改革措施：

(1)教学内容上所进行的改革，具体做到了“四增三减”：减少了目前已无必要讲授的详细手工计算步骤与技巧；减少了复杂的公式推导，改为公式内涵的剖析；减少了部分浅显内容，改为自学或课堂讨论；增加了“实验设计和调查设计”；增加了“医学统计学软件使用”；增加了“多元统计分析”；增加了“医学统计应用错误的诊断”。

(2)在教学手段上进行了以下几方面的改革：建立了医学统计学多媒体CAI教学系统；开设了统计学电脑实验课；开设了“医学统计应用错误的诊断”讨论课。

(3)在考试内容和形式上的改革：着重考核医学统计学综合分析能力以及正确应用统计方法和纠正错误能力。不考死记硬背、公式和定理。

三、发表相关论文：

(1)医学科研论文中t检验误用分析皖南医学院学报2002，21（2）

(2)医学科研论文中x2检验误用分析皖南医学院学报（论文待发表）

(3)皖南地区中学生伤害危险因素的病例对照研究，中华流行病学杂志，2003，24(7)

(4)胆石病病因的临床流行病学研究现代预防医学2001，28（4）

四、编写的教材：

(1)《医学科研方法与临床流行病学》（2003.8，安徽大学出版社）

(2)《预防医学》（第2版）（2003.8，人民军医出版社）

(3)《心理统计学》（2004.8，安徽大学出版社与北京科学技术出版社）

(4)《心理评估学》（2004.5，安徽大学出版社与北京科学技术出版社）

(5)《卫生统计学实习指导》（2003.10，安徽大学出版社）

(6)《流行病学实习指导》（2002.8，中国科学技术大学出版社）

五、成果创新点：

(1)将统计学软件、多媒体教学模式首次引入我院医学统计学教学之中；

(2)将统计思维和科研创造性实践相结合，注重学生科研能力的培养；

(3)改革了医学统计学的教学内容、教学手段、考试方法；

(4)首次在我院学生中开设“医学科研统计应用错误的诊断”讨论形式的教学模式

(5)特别注重教师主导作用与学生能动性统一

(6)编写“医学统计学”相关教材

六、成果应用情况：

(1)已经将改革的内容应用于我院专科生、本科生和硕士生的“医学统计学”；

(2)在本科生和硕士生的教学手段上采用“多媒体CAI教学”模式；

(3)在考试内容已作了相应的改革；

(4)已经将“医学科研统计应用错误的诊断”应用于皖南医学院学报的论文审阅之中。

统计学论文范文第8篇

人们的印象里，统计学就是对数据进行简单的运算，然后通过图表、表格把它们表示出来，这是长久以来人们对统计学的一些片面认识。统计学的定义有很多种，每种定义对统计学阐述的侧重点不同。其中维基百科是这样定义统计学的：“统计学是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学，被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上”。简单来说，统计学就是数据的科学，是一门收集、整理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

二、统计学的研究对象及其特点

统计学研究必须要求明确统计学研究的客体是什么，即统计学的研究对象。统计学中某种性质相同的个体所组成的集合叫总体。统计学就是研究客观总体的数量特征、数量关系和变动规律，或者说统计学是研究统计过程的规律和方法以及客观现象统计规律的科学，它的研究对象既涉及到自然科学领域，又涉及到社会科学领域。统计学研究对象的特点有以下几点：

（1）依赖性。

依赖性即统计学研究对象的寄生性，依赖性是统计学独有的特点，统计学研究的数据是来自各领域的，是依靠解决其他领域的问题而存在和发展的。统计学现在已经发展成为一门媒介科学，它研究的对象是其他学科的逻辑和方法论。

（2）数量性。

数量性即统计学研究对象是通过数量特征和数量关系表示的。数量性是统计学研究对象的基本特征，因为数字是统计的语言，统计是通过数量方面来认识事物的，对统计数据进行分析，归纳统计规律性，就可以达到统计分析研究的目的。

（3）总体性。

总体性即统计学以研究对象总体的数量为研究对象。每一个个体都有自身的随机性，而这些研究对象的总体又具有共同的特征和共同趋势，所以统计学研究是通过对大量的个体特征进行研究，从而过渡到对总体普遍存在的事实进行观察和综合分析，进而得出研究对象总体的数量特征和统计规律。只有掌握研究对象的总水平、总规模、总体特征和共同趋势才能体现统计学规律的作用。

（4）变异性。

变异性即构成统计学研究对象总体中的各个个体，除了在某一方面必须是同质的以外，在其他方面又要表现出一定的差异和变异。如果各个个体之间没有区别和差异，统计研究就是没有意义的。统计学的这种变异既可以表现为数量上的，也可以表现为非数量上的，但是因为统计学具有数量性，所以表现为数量上的变异才是统计学所要研究的对象。

（5）具体性。

具体性即统计学研究对象是具体的数量方面。统计学所研究的数量是具体、现实的，而不是抽象的，并且统计学研究的数量是有现实意义的。比如，要研究城乡居民收入差距，必须确定具体年份的具体范围内的城镇和农村居民收入数量、收入构成、收入变化以及计算方法，才能对研究对象进行统计分析。（6）广泛性。广泛性即统计学研究数量方面的范围的很广泛。其广泛性包括政治、经济、文化、军事、教育等各类社会现象的数量方面。统计学研究对象的广泛性是统计学成为媒介学科的必要特征。

三、统计学的研究方法

每个学科都有自己独特的研究方法，统计学也不例外，统计学在长期实践中总结、归纳出了一系列专门的研究方法，如实验法、大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计描述法等。

（1）实验法。

统计学的实验法包括假设检验和实验设计。假设检验就是在对在总体参数提出假设的基础上，利用样本信息来判断假设是否成立的统计方法。实验设计就是设计合理的实验程序，使得收集得到的数据符合统计分析方法的要求，以便得出有效的客观的结论，其中最常用的实验设计是正交设计法。

（2）大量观察法。

大量观察法就是对全部或者足够数量的研究现象进行观察和研究，推理归纳出客观现象的本质特征和发展变化规律。通过对大量的研究对象进行观察和研究，才能排除偶然因素造成的影响，揭示研究对象的统计规律和本质特征。

（3）统计分组法。

由于所研究现象具有差异性、复杂性及多样性，需要我们对研究现象进行分组研究，进而来区别研究现象的类型，研究不同组别之间的区别和联系。统计分组法包括传统分组法、聚类分析法和判别分析法等。

（4）综合指标法。

综合指标法是利用总量指标、平均指标、相对指标、标志变异指标等对研究现象的数量关系和数量特征进行分析，来反映统计学研究现象的数量方面特征。综合指标法在统计学的经济应用中具有重要的作用。

（5）统计描述和统计推断。

统计描述指对调查或实验得到的统计数据进行整理、分类、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并加以分析研究，从而得出有价值的信息，用表格和图形表示出来。统计推断指以一定的置信水平，根据样本数据资料来判断总体数量特征的归纳推理方法。统计描述和统计推断在统计学研究中应用非常广泛。

四、统计学的发展趋势

（1）统计学实际应用的范围扩大。

在大数据时代的背景下，统计学开始被各行各业运用起来。统计学逐渐应用到企业管理、保险金融、政府决策、国家经济安全等方面。统计学在企业管理方面可以提高企业的管理能力和效率。在保险金融方面可以监控分析金融风险和保险问题来保证金融保险市场的正常运行。在政府决策方面可以帮助政府宏观调控，从而减少决策失误。在国家经济安全方面可以监控经济安全问题，预防经济危机。

（2）统计学与其他学科交叉融合。

统计学的性质决定了统计学是一门媒介学科，统计学的发展是建立在各类学科的基础上的，其涉及领域非常广泛。因此，统计学与其他学科交叉融合更能发挥它的作用，例如，统计学与经济学、管理学等学科进行融合等，在融合中能不断完善统计学体系，创新统计学研究方法。

（3）统计学与网络、计算机的结合。

大数据时代的到来，使得以网络、计算机为代表的信息科技在统计理论、统计分析方法、统计处理过程等方面都为统计学发展提供了新的支持。统计与网络和计算机的结合，能更好发挥统计的作用，使统计学的应用更加广泛。

统计学论文范文第9篇

长期以来，各级统计部门（包括政府统计部门的综合统计和政府其他职能部门的专业、行业统计）年年讲天天讲的是，统计要为政府服务，要为领导服务。这种提法本没有错，但却是不全面的。随着社会主义市场经济体制的逐步完善，随着政府职能的逐步转变，面向公众、为社会服务，应该成为统计工作的一个重要组成部分。

统计面向公众是统计工作的性质所决定的。统计用数字描述、反映事物的发展变化及其规律；任何事物都有其数量特征。统计数字覆盖经济和社会生活的各个领域；对统计数字的需求自然也来自社会的方方面面，而绝不仅限于政府部门或有关领导。如果无视或轻视更为庞大的社会需求群体，统计工作就是不全面、也是不完整的。

统计面向公众是发展市场经济、转变政府职能的要求所决定的。一方面，随着市场对资源配置的基础作用愈来愈强，社会对统计信息的需求也必然愈来愈多。另一方面，所谓政府职能，从本质上说，就是运用法律赋予的管理手段为社会公众服务。随着市场经济的发展，政府应该逐步变管理为服务，政府统计部门自然也要转变观念和职能。

统计面向公众是与国际接轨的需要所决定的。定期、经常通过各种媒体向社会公众统计信息，是一种国际惯例。在许多国家，各级政府部门及其首脑也是通过媒体或其它载体的来获取非机密的统计信息，而很少提出特殊的“领导需要”。扩大对外开放，“迎接入世”挑战，中国的统计信息从计算方法、采集渠道到公布形式，无疑应该更加公开和透明。

统计学论文范文第10篇

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。