序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇統計學專業論文范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

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(2)目前，統計學在各個學科中已經得到了較為廣泛的應用。主要體現在以下幾個方面：其一，統計學是一門科學系統的研究方法。每一種科學都是對客觀事物潛在的規律進行研究的，規律需要在反復的實驗中不斷地重復出現才得以確立，這些規律通常都會重復出現，而那些不會重復出現的事物就不能作為科學研究的對象，比如說四季都在運轉，不停的更替，這樣才能在不斷的重復中研究出變化的規律。統計學就是對不斷變化的事物進行潛在規律研究的一門科學。所以，統計學是其他學科得以進行科學研究的基礎，缺乏了統計學的科學研究是不能成功的，是缺乏新意的。其二，統計學是管理工作的最佳工具。正如同政治家離開了統計無法科學地施政一樣，企業家一旦脫離了統計，那么他的決策就會存在著不合理性。每一項工作在進行管理之前都需要對整體有一個深入的了解，這樣才能更好地掌握全局。所以，學好統計學就能夠更好地開展任意的工作。

2財經類專業中統計學的改革發展與現況

我國的統計學相對于國外來說起步較晚，但是也得到了不斷的發展和完善。尤其對于財經類的專業來說，統計學的定位和專業知識體系的改革和創新都要和其專業的主要學科協調和統一，這樣才能更好地促進二者的和諧發展。因此，財經類專業統計學的改革應該建立在對統計學的具體應用的分析基礎上，比如可以對統計學理論在社會經濟中的有效運用進行實證分析。這是對統計學改革必須要堅持的一個基本原則，只要明確了統計學的發展方向和目標，才能更好地實現對統計學的改革，不斷地對統計學進行完善。根據上述的結論，財經類專業的統計學改革主要從以下幾個方面進行。

2.1財經類專業統計學的課程體系改革

根據相關教育學理論的規定，高等院校的專業教育的知識體系是通過它的課程設計來進行體現的。所以，隨著教育改革的不斷深入，財經類專業統計學在進行課程改革和設置的時候要嚴格貫徹以下指導思想：首先，要注意將理論和實際的管理進行有效的結合，比如可以將統計學的理論和經濟管理的實踐活動進行有效的結合，幫助學生更好地理解統計學；其次，要根據專業的主要應用領域和層次來安排統計學的課程，不僅要注重理論知識的灌輸，同時還要強化技能性和操作性課程的比重；最后，要建立具有“參與型”的專業意識課程，并且打造相應的課程平臺，這樣就可以在實際的教學中實現統計學由“主導型”的課程體系逐步地向“參與型”的課程體系過渡。第一，要設置相應的通識教育課程。設置這一課程的主要目的在于，為培養統計學專業性的“參與型”人才打造基礎平臺。比如設置哲學課程，就可以為財經類專業的學生提供一種更為開闊和新穎的思維和研究方式；而開設數學、英語這些課程則主要是為了對學生以前學過的知識和方法進行鞏固，另外，它還可以成為學習專業課程的一種工具；設置這些通識課程就可以更好地幫助學生進行統計學的學習。第二，設置科學合理的經濟管理理論課程。由于財經類專業的學生將來所要面對的工作環境和研究領域主要是經濟建設，為我國的經濟發展培養出“參與型”的人才。所以作為統計學人才，他們不單單要掌握一定的經濟管理方法，同時還需要有“參與型”的意識，在實踐中獲得更多的經驗。由于經濟管理理論的課程是非常復雜的，所以為了更好地幫助學生掌握和統計學相關的理論，在課程設置的時候就要有目的地選擇那些和統計學關系最為密切的并且具有很強的實用價值的學科，來設置經濟管理理論課程。第三，設置最佳的統計學專業課程。統計學作為一門研究型極強的科學方法，在對其進行課程設置的時候要從多方面進行綜合的考慮，保證統計學的課程設計實現最佳的學習效果。在設置的時候要對以下方面進行綜合的考慮：(1)選擇最佳的統計方法論基礎課程，以滿足學生學習統計學的基本知識需求；(2)要設置相關的社會經濟統計學基本理論，可以有效地實現對統計學知識的延伸；(3)選擇出那些具有遠大發展空間的行業的統計方法理論課程，幫學生通過實例來更好地學習統計學，并掌握一定的分析能力；(4)與宏觀經濟統計核算相關的課程。設置以上課程是由淺到深的漸進模式，不僅有效地將統計學的知識體系進行點與面的有效結合，同時也是對統計學“參與型”課程意識的重要體現。這樣的課程設置，可以幫助學生更好地學習和掌握統計學。第四，注重技能性和操作性課程的設置。財經類專業的統計學在注重統計學理論學習的同時，還需要加強落實操性課程的設置，實現學與練的最完美的結合。技能性和操作性課程作為統計學課程最完備的補充，它的主要目的是對學生進行與統計學相關的實踐或者操作性訓練，幫助學生更好地鞏固所學的統計學知識。同時，還可以借助相關的統計軟件或者多媒體等對學生的技能性進行綜合的訓練，幫助學生練就熟練的技能。

2.2財經類專業統計學教材的改革

課程建設的核心部分就是教材建設，教材在統計學的學習和改革中占據著重要的地位。隨著我國教育改革理念的深入開展以及教學大綱的不斷修改，財經類專業統計學的教材也隨著不斷進行更新。統計學的內容會隨著經濟的發展變化而變化，它的內容會根據一定時期內國民經濟核算體系最新的、最先進的研究成果來進行更新或者完善。與傳統的統計學教材相比，目前的統計學教材具有以下顯著特點：首先，教材的內容更為明確地突出大統計學的思維，并且徹底地與社會經濟統計學的知識框架相脫離，這樣就不用再受傳統思維和知識框架的束縛，能夠更好地對社會經濟統計和數理統計這二者之間的關系進行協調；其次，將統計學研究的最新理論成果及時地補充進教材中，及時地對教材的知識進行更新和完善，并且對統計學的基本范疇進行了嚴格的規定，將那些沒有實用價值的、一些標志性的概念全數刪去，更加強調了變量這一概念。與此同時，教材還對統計學所要研究的目標、統計學與其他學科課程之間的關系進行了科學系統的論述，這樣就可以讓學生更加一目了然地對統計學的理論知識進行了解和掌握。最后，在統計學教材中加入了多種統計分析方法和對各種統計學分析方法原理的討論，這樣有助于幫助學生掌握更多的知識；另外，在統計學教材中還突出了對統計學基本思想的分析和探究，幫助學生更好地在實踐中應用所學的理論知識，將學與練進行完美的結合。

2.3建設統計學試題庫

隨著統計學課程和教材的不斷改革和完善，部分高校在完成以上兩個環節的同時，還創新性地建設了統計學的試題庫，并且積極地將這一板塊進行補充和完善，使試題庫建設取到了顯著的成就，這樣就可以為有效開展“考教分離”這一環節打下了堅實的基礎。目前，我國高校的統計學試題庫建設主要有兩種：其一就是一種可以根據試題庫內的試題進行隨機的自由組合生成試卷的方式，這套試題里基本上包含有單項、多項選擇題、填空題、判斷題、簡答題、論述題和計算題等多種類型的題型，并且所生成的試卷會覆蓋統計學所學的全部知識，不會出現內容的重復或者遺漏。這類試題庫主要是用來考察學生對知識的掌握程度和學習成果的，一般用于期末考試等。其二就是試題庫的試卷都是已經生成的成套試題，這一類的題型基本上是以考察學生的分析和應用能力為主，比如這類試題都會設置一些有針對性的開放試題，讓學生用所學的知識進行回答，注重對學生分析問題的能力和知識應用能力的考察。另外，財經類專業的統計學在學習的過程中會經常地開展一些與統計學相關的科學研究，這樣可以幫助學生對統計學知識進行深入的探究和學習，為學生以后進行深一步的研究打下良好的基礎。

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進入21世紀，隨著我國市場化步伐的加快，社會對新知識的需求日益增加，無論是國民經濟管理，還是公司企業乃至個人的經營、投資決策，都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法，統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。教育部也將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的核心必修課程之一。力圖通過《統計學》的學習，使學生掌握探索各學科內在的數量規律性，并用這種規律性的解釋來研究各學科內在的規律。同時，由于統計學所倡導的尊重客觀實事，通過調查研究用實事說話，這也有利于培養學生的實事求是的學習、工作和科學研究精神。

一、《統計學》課程教學面臨的挑戰

1、內容日益豐富。長期以來，在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經濟學學科。20世紀80年代以來，建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大統計學，逐步成為我國統計學界的共識。1992年11月，國家技術監督局正式批準統計學上升為一級學科。國家頒布的學科分類標準已將統計學單列為一級學科。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業《統計學》教學過程中，除了保留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、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、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。

2、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。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次、對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，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。再說，《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和本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段。如果以犧牲授課內容和降低要求來減輕學生的學習負擔，顯然有悖于《統計學》課程的教學和相關專業的發展要求。所有這一切對于學生學好這一課程面臨的困難可想而知。

3、教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；在倡導學生自主性學習的背景下，授課時數大為減少（一般安排一個學期共17～19教學周，每周2～3課時）；高等教育擴招后，由于師資力量一時沒有跟上，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課不再新鮮。這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。作為這門學科的授課教師特別需要認真考慮該怎么辦？

二、《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，是很難教學實際問題分析的。現在我們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。

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。

比如依同學們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（如以寢室為單位），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，全部由同學自己來完成。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。

三、基于EXCEL的《統計學》教學設想

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。

（一）微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇

專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具，此外專業統計分析軟件的英文操作界面，也讓中國人用起來不是很順手。微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。在Windows操作系統極為流行的今天，EXCEL也是隨處可見。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。

（二）基于EXCEL的《統計學》教學設想

1、在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。比如傳統的統計學原理教學過程中，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述；再比如現有統計學教材很多都講根據整理的數據計算平均數時，都用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。我們知道，組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上實際數據往往就不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。其實為了編制變量數列，我們必須輸入原始數據，EXCEL的有關程序可以得到準確平均數，哪里還有必要按加權算術平均的方法計算近似的平均數呢？那么有沒有必要編制變量數列、特別是組距式變量數列呢？有沒有必要按加權的方法計算平均數呢？我們認為有必要，但是組距式變量數列的主要功能不再是提供計算資料了，而是用于表現資料的分布狀況和進行分析用；加權平均方法主要是介紹和要求學生掌握加權平均的思想，用于綜合評價分析中。

2、案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例，深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。既激發了學生的興趣、擴大了學生的視野，也使統計學的課堂不再是教師一塊黑板、一支粉筆、一本教材、一張嘴巴就能將一門專業課程從頭講到尾。

3、改革考試方式和內容，合理評定學生成績。考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內容和方式應更加適應素質教育，特別是應有利于學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算，各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試搞題海戰術，把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不具一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力培養。

參考文獻：

[1]謝安邦.高等教育學[M].北京：高等教育出版社，1999.

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二、設計思路

1.實驗內容與專業特點相結合。作為師范類數學，畢業后主要從事教育教學工作。在教育教學工作中，免不了要對教學質量、教學效果等進行分析，需要用到統計知識。因而在設計實踐教學內容時，應根據學生就業后的需求情況，結合教育統計與教學測評等內容，設計專業特點較強的實驗題目（內容），如調查當地學生數學能力狀況、調查某一教學內容教學效果情況等。通過實際操作，使學生掌握教育統計研究的方法，不僅提高學生的能力，也為今后在教育教學工作中開展科學研究打下基礎。2.軟件的選用。目前，專業的統計軟件有SAS、SPSS、Eviews、R等，這些軟件的專業性很強，功能也非常強大。但本人認為作為非專業的一般使用者，選用Excel就可以了，其原因主要有以下幾個方面：第一，專業軟件對于非專業人員要運用自如有一定難度；第二，專業軟件不少需要購買，且價格昂貴，一般人難以承受；第三，Excel軟件是一款使用廣泛的辦公軟件，且較易學；最后，Excel軟件提供了豐富的函數，可以進行數據處理、統計分析和決策輔助以及制圖等功能，完全能夠滿足基礎的統計分析工作。因此，在實踐教學中建議選用Excel軟件。3.突出實用性，增加綜合運用。《概率論與數理統計》課程的實驗主要以模擬和實證分析為主，缺乏結合實際、應用性強的實驗。在設計實驗內容時，應結合實際的應用，設計綜合性、操作性較強的實驗題目，以項目的形式組織學生分組開展實驗實訓活動。例如設計題目《中學生數學能力的調查研究》，在此題之下可以分多個小題，如《中學生空間想象能力的調研》、《中學生性別差異對空間想象能力的影響研究》等等，讓學生6～8人一組，每組選擇一題開展研究。

三、實踐實例

在完成理論學習的基礎上，利用實踐教學環節，結合教育工作的需要，設計綜合性的實踐教學內容，并通過組織學生分組開展實驗，從而加深學生對理論知識的理解，同時提高學生的實際應用能力。下面通過三個案例說明實踐教學的設計和開展。實例1：2011年全國五個自治區教育經費投入情況對比分析。實驗目的：（1）使學生學會利用相關資源收集、整理數據；（2）利用Excel軟件描繪柱形圖。實驗過程設計：1.數據的收集。根據收集方式的不同，統計數據可分為間接數據和直接數據。實例1中的數據為間接數據，其收集的主要方法有：（1）通過《中國統計年鑒》、《中國統計摘要》及各省、市、地區的統計年鑒等公開出版物收集數據；（2）利用中華人民共和國國家統計局、中國經濟信息網等網站查詢數據；（3）到各地方統計局查詢統計數據。在此實驗中要求學生按5人一組，通過中華人民共和國國家統計局網站，查詢相關數據（如圖1所示），并對數據進行篩選、整理，得到2011年全國五個自治區教育經費投入情況數據。最后利用Excle軟件繪制數據表，并錄入所需數據，得到2011年全國五個自治區教育經費投入情況數據表（見表1）。由圖2可知，2011年全國五個自治區中，廣西的教育經費投入最多，投入最少；另外內蒙古、廣西、新疆的教育經費相差不大，、寧夏相對較少。實驗小結：該實驗是統計分析中的一個基礎性實驗，主要教會學生利用網絡、圖書、雜志等途徑收集數據，并利用Excle軟件對數據進行預處理，最后根據繪制統計分析圖，得出分析結論。類似的還可練習繪制餅狀圖、折線圖、直方圖等圖形。另外，根據學生情況還可以適當深入（如三維數據圖，多變量數據分析圖等），但應保持與專業特點相結合。實例2：對學生考試成績進行統計分析。實驗目的：（1）學會制作統計表格；（2）學會利用Excel軟件進行描述性統計；（3）學會使用Excel軟件中的相關函數進行統計匯總。實驗過程設計：1.制作統計表并錄入本班學生某次考試成績（表格前6行如圖3所示）。2.在“工具”菜單中選擇“數據分析”子菜單，并在彈出的窗口中選擇“描述統計”，點擊“確定”后將需要進行描述統計的數據選入“輸入區域”，依次選定輸出區域以及需要輸出的統計值（如匯總統計、平均置信度等），確定之后可生成描述統計表（如表2）。3.利用COUNTIF等函數求出學生各分數段人數、優秀率、及格率等數據（如表3）。實驗小結：該實驗通過對學生成績的統計分析，教會學生利用Excel軟件中的相關函數和數據分析工具進行統計，對學生今后在事教育工作中進行教學質量分析有一定幫助。在此基礎上，還可以進行拓展，如分析多門課程成績情況；分析各班級間成績是否存在顯著性差異；男、女生學習成績是否存在顯著性差異等問題。實例3：中學生數學能力調查分析。實驗目的：（1）使學生學會調查問卷的設計，并了解開展問卷調查的流程；（2）利用Excel軟件對問卷數據進行方差分析。實驗過程設計：1.設計問卷。中學生數學能力主要包括：數學的運算能力、空間想象能力、邏輯思維能力、實際應用能力等，在設計問卷時，讓學生分成4組，每組設計一類能力測試題。學生人數較多時，可分成8組，每兩組負責一類試題，各組分別完成設計。各組設計好的試題，由大家討論，挑選出部分題目，綜合成為中學生數學能力測試卷。2.分組調查。學生分組到各中學進行問卷調查。在實施調查前，先根據該校學生名錄，采用隨機數表法抽取被調查學生名單，然后根據抽樣名單完成問卷調查，以保證數據的有效性。最后，根據收回的有效問卷整理出相關數據。3.方差分析。利用Excel軟件數據分析中的方差分析模塊，對整理好的數據進行方差分析。分析內容可設置為性別對學生各種能力是否存在顯著性影響；年齡對學生各種能力是否存在顯著性影響；民族對學生各種能力是否存在顯著性影響；等等。學生分組選擇一個內容進行分析，并完成分析報告。在之后的小組交流中，每組派一名代表闡述本組的分析過程和分析結果，大家再討論分析是否正確、結果是否合理等。實驗小結：該實驗綜合性加強，在實驗過程中涉及到抽樣調查、數據預處理、統計分析等內容。該內容以項目進行，大項目中分子項目，由學生分組合作完成，在這樣的實驗活動中，學生既學到了專業知識，鍛煉了專業技能，又培養了團結協作、互相交流的品質。

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0.引言

教育碩士是具有特定教育職業背景的專業性學位，主要培養面向基礎教育教學和管理工作的高層次人才。教育碩士學位論文的質量評價不僅反映了學位申請者本人的科研能力和學術水平，也是學位與研究生教育質量的集中體現。學位論文標準論文質量的評定是個復雜性的評價與決策問題。模糊綜合評判是一種基于模糊數學的綜合評判方法。該方法不同于經典的綜合評判；而是模糊技術同經典的綜合評判理論相結合。使用模糊數學的隸屬度理論把定性評價轉化為定量評價，即用模糊數學對受到多種因素制約的事物或對象做出一個總體的評價。本文采用模糊評判方法進行評價。首先采用文獻調研法確定評價的指標體系，其次通過模糊數學的方法建立評判模型，然后設計開發設計網上論文評價系統，來解決論文評價問題。

1.建立評價體系

1.1確定指標體系

教育碩士專業學位不是學術型學位，也不同于其他專業學位，它是專門為從事基礎教育職業的人設置的一種專業性學位，其授予對象主要是在基礎教育戰線工作的教師和管理人員，因而，在評價標準上，區別于學術性碩士，通過使用文獻調研法，查閱大量教育碩士及相關專業的專業碩士的培養文件、論文評價標準和學科論文評價指標體系等方面內容，并綜合天津師范大學教育碩士導師和學生的意見，初擬指標項：一級指標4項，二級指標10項（見表1）。

表1天津師范大學教育碩士學位論文評價標準

1.2模糊綜合評判方法

在實際工作中，對一個事物的評價常常涉及多個因素或多個指標，這時要求根據多個因素對事物做出綜合評價。模糊綜合評判是對受多種因素影響的事物做出全面評價的一種有效的多因素、多指標的決策方法。它根據模糊數學的隸屬度理論把定性評價轉化為定量評價，是模糊數學中應用的比較廣泛的一種方法，能較好地解決模糊的、非確定性、模糊性問題的解決。具體原理如下：

（1）確定與評估有關的各參數集：評價因素集U=

，...，r 表示因素ui的評判結果，rij=1 。結合表1，可得U={論文選題，知識能力，論文水平，答辯表現}，V={好，較好，一般，較差，差}。

（2）因素集中諸因素對事物的影響各有不同，所以需對每個因素設置相應的權重，表示成U上的模糊集A=（a.a，...a） ，其中a=μ （u）表示因素 u對評判對象的重要程度。一級權重A=（0.2，0.3，0.3，0.2）。

（3）評判結果為：=。=（b，b，...b），其中b=μ（v）表示評語uj 在評判結果中占的權重。

（4）歸一化 ，使bj=1 。

最終結果的處理根據上述算法，可按照最大隸屬度原則，取中最大隸屬度對應的評價結果作為最終評價結果也可以根據評價集中各一級影響因素的標準值及其權重，計算其加權平均值。

2.教育碩士學位上評價系統的設計

2.1設計思想

本系統的總體目標是運用模糊綜合評判理論，構建教育碩士專業學位論文的動態評價體系，提高論文評價決策的科學化、智能化水平。設立通用的數據處理功能，并允許用戶根據需要對評價指標體系作及時調整，實現層次變化、評價指標重定義、權重重新分配等功能。針對用戶使用的特點及分布情況，在網絡結構和應用軟件功能設計過程中，計算機處理透明化，處理過程自動化，具有較強的通用性。

2.2系統結構

教育碩士學位上評價系統采用層次結構，包含系統管理、指標管理、網上評價、評價對象管理幾個部分，可進行用戶、評價對象、指標數據的維護和管理，數據的采集和報表打印等操作，系統有較好的完善性維護功能。當發現數據處理方法不夠理想時能按用戶的某些要求進行處理直到較理想為止。

（1）系統管理模塊。該模塊分為密碼與權限管理、用戶管理、登錄管理等幾個部分。用戶管理主要用于密碼修改、學生基本信息錄入；登錄管理對不同用戶劃分不同的權限，用戶分為系統管理員、評審專家、一般用戶幾種角色，系統管理員負責指標數據的維護，評審專家針對評價對象按照指標進行論文評價。

（2）指標管理模塊。維護評價體系的各類指標及權重，包括了增加、修改、刪除指標及權重，并允許用戶根據需要對評價指標體系作及時調整，評價指標重定義、權重重新分配等功能，保證（下轉第31頁）（上接第14頁）指標體系的導向性、科學性、合理性。

（3）網上評價模塊。網上評價是該系統的主要功能。模塊完成模糊綜合評價的過程包括數據的采集、處理、統計查看結果及打印報表等功能。采集專家對某論文的評判，通過對系統自動采集到得模糊評判記過的量化，可得到評判結果集{U1，U2，……Un}，模糊變換后得到模糊集{R1，R2，R3，……Rn}，從而得出模糊評判矩陣R，最后按照模糊評判算法計算。評價的最終結果可存儲在數據庫中，也可進行報表打印輸出。

（4）評價對象管理模塊，主要完成對被評價對象即學位論文的管理，包括對評價對象的增加、刪除、查看管理，對已評價對象進行數據輸出和評價結果分析功能。

3.結束語

教育碩士專業學位論文是一個復雜性評價問題，網上論文評價系統采用模糊數學模型綜合評價教育碩士專業學位論文的質量水平，針對各評價指標之間的內在關系和評價系統的模糊性，利用模糊數學方法對教育碩士專業學位論文進行建模，所得到的量化值在一定程度上能反映論文水平的實際情況，可根據系統需求，調整指標內容和權重，具有很強的可操作性和推廣價值。

【參考文獻】

[1]龔艷麗，梁純生，周珊珊，孫娜.研究生學位論文評價指標體系的改革與實踐[J].科技成果縱橫，2007，（1）.

篇（6）

醫學統計學的教學應以提高研究生解決實際科研問題的能力為目標，使研究生形成正確的和嚴謹的統計學思維方法和技能，幫助醫學研究生在今后的科研工作中正確運用醫學統計學方法，順利完成研究生學業以及將來在工作中的科研任務。然而，筆者在教學實踐中發現有一些需要改進的問題。

 

一、研究生醫學統計學教學中遇到的主要問題

 

(一)研究生統計學基礎知識較為薄弱

 

雖然大部分學生在大學本科期間學習過統計學，但多數人僅學習過較簡單的統計學基礎知識，進入研究生階段醫學統計學學習后，學習比較吃力，并且由于總學時數的限制，教師在理論課的教學中對單個統計學方法的使用講解較多，而對一些研究生在完成學位論文期間或將來畢業后較為實用的統計學方法卻沒有時間講解，這就造成了研究生對學過的統計學方法一知半解，而將來可能用得上的統計學方法卻沒有學會。筆者在解答一些已經畢業參加工作的研究生的問題時，發現有些問題十分基礎，本應該在研究生學習階段掌握而沒有掌握。

 

(二)課題設計統計學缺陷較常見

 

目前，國內大部分高校研究生醫學統計學課程一般安排在研一上學期，而研究生應用統計學知識進行課題設計要到研究生二年級才啟動。許多研究生在課堂學習階段對統計學知識本來就沒有徹底學透，又要再經過一年多才進入課題設計有實驗研究，對學習過的統計學知識已經有一些遺忘，所以在進行課題設計時不能正確運用學過的相關知識，造成課題設計中有較多的統計學缺陷。而課題設計如果不正確，無法保證后續的研究結果的科學性和可信性。

 

(三)學位論文統計學錯誤普遍存在

 

國內外期刊對論文中的統計學方法要求都很高，因此研究生的科研論文需要正確運用統計學知識對研究數據進行分析、整理。但與此形成鮮明對比的是，很多研究生不能把學習過的統計學知識正確運用到研究論文中。尤其是學習臨床專業的醫學研究生，很多研究資料和數據來源于人群研究，涉及樣本量、對照組的選擇等基本的統計學常識，這些基礎性錯誤卻在研究生的論文中大量存在。這些問題與現在對高素質人才的培養已經不相適應，需要加以改進。

 

二、對策與建議

 

(一)強化課堂教學，鞏固醫學統計學知識基礎

 

鞏固基本統計方法和知識是醫學統計學的基礎，通過課堂教學，使學生掌握基本的統計方法原理、計算過程和結果解釋。在教學中既要注重基本原理和基本概念的講解，使研究生切實掌握基本的統計學知識，在論文寫作中不出現低級的統計學錯誤。在此基礎上，老師在課堂上應該由簡到繁，深入淺出，逐步增加難度和深度，講解一些研究生在學習階段和將來工作中有用的、較為高級的統計學方法。目前，科學技術更新速度很快，同樣統計學的重要工具——統計軟件也更新很快，因此，老師要及時更新自己的知識，并向學生介紹最新、最先進的統計方法和軟件。

 

(二)注重學用銜接，提升研究生課題設計的科學性

 

研究生的課題設計是科學研究成敗的關鍵之一，教師在教學過程中要向學生強調其重要性，讓學生帶著課題設計中的問題進入課程學習，讓學生結合自己的專業，做好論文前期的準備工作，完成科研選題，為畢業論文開題做好準備。要指出課題設計中應當注意的統計學問題，如樣本量、對照組選擇等，使學生意識到統計學的基本知識是保證自己課題設計科學性的關鍵，在今后的課題設計中自覺以正確的統計學方法作為指導，從而保證課題設計的科學性，為其成長為高層次的醫學科研人才打下良好的基礎。

 

(三)采用實例分析，減少研究論文中的統計學錯誤

 

篇（7）

1　統計設計存在的常見問題

統計設計是整個研究中最重要的一環,是研究工作應遵循的依據。常見的統計設計問題有:忽視組間均衡性,樣本缺乏代表性,樣本例數不足,未設置對照組,未隨機分組,未提出統計分析方法等。針對以上問題,在科研設計中一定要遵循實驗設計的四大原則即“隨機、對照、均衡、重復”的原則[6]。

1.1不遵循或不重視隨機化原則

隨機化是科研設計的重要原則，直接影響研究結果的可信度。隨機化既要隨機抽樣，還要隨機分組，并有足夠的樣本量作前提。然而，在醫學論文中許多作者對此不夠重視，主要表現在論文中統計處理隨機化不突出，隨機化缺失情況比較常見，有的論文甚至將隨機誤解為隨意、隨便，不采用隨機化處理方法，導致結果缺乏可靠性。還有些文章中沒有提出“隨機”抽樣的設計與方法，沒有排除標準，給人隨意選擇病例之感，且病例數少，因此沒有代表性，所得出的結論不可靠。部分文章雖然注明了“隨機”，但未提及采取什么方法進行隨機化研究或兩組間的例數相差甚遠，不符合隨機化的一般規律，沒有臨床參考價值[7]。

1.2缺少對照研究或對照組設計不合理

正確設立對照是臨床或實驗研究的一個核心問題，設立對照的意義在于說明臨床試驗或實驗研究中干預措施的效應，減少或防止偏倚和機遇產生的誤差對試驗結果的影響。目前，國內許多期刊發表的論文對照組設計不合理現象比較普遍，尤其有些作者對某種新藥或新技術在臨床的應用觀察研究中，不設對照組，缺乏對照觀察，得出的結論缺乏科學性，令人懷疑。有的文章雖然設立了對照組，但在分析結果時，卻沒有將試驗組與對照組的結果進行比較，而僅將各組間的自身前后進行比較，從而使該研究失去對照意義。對照組選擇不當，還表現在兩組間重要的臨床特征和基線情況相差太大，無可比性，如性別、年齡、病情、經濟情況和文化程度等不一致，如有些論文將健康人或志愿者作為對照組，使結果受到非處理因素的影響，產生偏倚或系統誤差，使結論不可信[7]。

1.3均衡性原則掌握不夠

均衡性原則要求實驗中的各組之間除處理因素不同外，其他可控制的非處理因素要盡可能保持一致。特別對疾病預后有重要影響的臨床特性一定要在組間分布均衡。各組間越均衡，可比性越強。有些作者在對病例進行分組時，忽視了均衡性原則，兩組之間沒有可比性，結論自然是錯誤的。具體表現在：有的文章對治療組與對照組的相應統一指標沒有設在均衡的水平上。對治療組情況交代的比較詳細，而對對照組的年齡、性別、病情等不予交代，或所選對照組的年齡與治療組不在一個年齡段，影響了作者對指標的觀察[7]。

1.4重復的原則掌握不好

所謂重復,一是指重復試驗或平行試驗,二是指各樣本組的例數要有一定的數量,即樣本的例數要足夠大。雖然隨機化是增強非處理因素均衡性的重要方法,但當各組內例數過少時,盡管采用了隨機化分組的方法,也難以保證非處理因素的均衡一致。在隨機化分組的基礎上,只有樣本例數足夠大,才能使非處理因素均衡一致,同時也才能使抽樣誤差減小,增強樣本對總體的代表性。一般來說,在隨機分組的前提下,樣本例數越大,各組之間非處理因素的均衡性越好;但當樣本量太大時,往往又會給整個實驗和質量控制工作帶來更多的困難,同時也會造成浪費。為此,在實驗設計時,還應保證在實驗結果具有一定可靠性的前提下,確定最少的樣本例數。一般說來,計數指標每組樣本不得少于20～30例,計量指標每組樣本不得少于5～10例。在多因素分析時,一般認為樣本例數至少為觀察指標的5～10倍[8]。

1.5樣本的含量

樣本的含量的大小直接影響到結論的可靠性。樣本量過少,則抽樣誤差大,結果可靠性差,且經不起重復驗證;反之,盲目加大樣本量也會造成人、財、物的浪費,同時也造成非抽樣誤差增大。故應在保證研究結果精確可靠的前提下,確定最小的樣本量。如某篇論文報道某藥治療的臨床療效,實際總例數為10例,其中6例有效,于是作者得出有效率為60%。顯然,有限的病例數不能充分說明該藥是否有效,作者貿然得出結論,容易給他人造成假象甚至誤導[9]。

2　統計方法選擇與使用不當

在選擇統計方法之前,首先應確定研究資料是計數資料還是計量資料。只劃分其類別而得到的資料為計數資料,也叫定性資料,如根據治療結果計算出的治愈率、陰性率、陽性率等。測定某個具體數值而得到的資料為計量資料,如血壓值、血細胞計數、血氧分壓測定等許多物理診斷和化驗檢查的結果。目前,醫學論文中計數資料最常用的統計方法為χ2檢驗,計量資料最常用的統計方法為t檢驗。值得注意的是,各種假設檢驗方法均有其適用條件,應根據資料特點來選用最適當的方法。均數與標準差分別是描述正態分布資料集中和離散趨勢的指標。能否選用“均數±標準差”來描述某一資料的分布特征,關鍵看該資料是否符合正態分布。當資料不符合正態分布或方差不齊時,應將資料轉換使之符合正態分布,方差齊性后再用t檢驗或方差分析,否則用秩和檢驗。有些作者在使用t檢驗時,未考慮到上述適用條件而盲目使用,造成統計學處理不當或統計學計算錯誤[10]。#p#分頁標題#e#

2.1統計指標應用不當

2.1.1描述計量資料的統計指標描述計量資料的統計指標主要有平均數指標(算術均數、中位數M等)和變異指標(標準差s和四分位數間距Q等),在應用時一定要注意它們各自的適用范圍。對于非對稱分布資料,算術均數不能反映數據的平均水平,應采用中位數描述。一般地,正態資料或對稱資料用描述,偏態資料用M和Q來描述。在不能確定數據的分布類型時,應選用M和Q進行統計描述。四分位數間距Q是75%分位數P75和25%分位數P25之差,即Q=P75－P25,所謂百分位數Px是將全部觀察值分為兩部分,理論上x%的觀察值比它小,(100-x)%的觀察值比它大,中位數M是50%分位數P50。、s、M、Px與Q可通過統計軟件直接輸出[9]。

2.1.2描述計數資料的統計指標描述計數資料的統計指標有絕對數和相對數。絕對數是原始資料經匯總得到的小計或總計數。相對數是兩個有關的絕對數之比,主要包括率和構成比(百分比)。醫學論文中相對數應用的主要問題之一是分母較小。分母較小時,相對數的可靠性不能保證,在這種情況下,宜直接用絕對數進行描述而不宜計算相對數。醫學論文中相對數應用的主要問題之二是將構成比誤用來說明事物發生的強度。構成比只能反映事物的內部構成,不能說明事物的發生強度。醫學的研究對象主要是人以及與人體有關的各種因素。由于生物現象的變異較大,各種影響因素又錯綜復雜,研究常是抽樣觀察,使事物本質差異與抽樣誤差混雜,故需用統計方法透過偶然現象來探測其規律性。如果不能正確運用統計學方法,造成統計學上的偏差或失誤,就很容易把本來成功的結果當成失敗而放棄,或把失敗的教訓誤認為成功的結論而加以宣傳。在進行科研設計時要嚴格遵循科學的統計學分析方法,不能留下隱患,否則,再高明的統計學專家和統計學軟件也無法彌補科研設計缺陷造成的損失。總之,統計學分析在醫學研究和論文寫作中意義重大。作者在撰寫論文時,應注意識別、總結有代表性的、有借鑒意義的統計學領域的缺陷、失誤或錯誤的多發點,特別留心易出現統計錯誤的險區,從而使論文中的統計學問題減到最低限度。認真檢查、仔細核驗,盡量避免上述錯誤,必要時還可以請統計學專家幫助把關[12]。

2.2統計方法描述或選擇不當

統計方法選擇非常重要，它直接影響結論的可靠性[12]。臨床資料的結果變量可分為計數資料、計量資料和等級資料。計數資料指將觀察對象按兩種屬性分類，如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、無效等，通常轉化為率。如果是兩組間的比較，則采用四格表χ2檢驗或其校正公式，如果是多組間率的比較，則采用行×列表資料χ2檢驗。計量資料指對某一個研究對象用定量的方法測定某項指標得到的資料，一般均有計量單位。通常資料呈正態分布時，兩組間均數比較用t檢驗，多組間均數比較用方差分析和q檢驗。當資料不呈正態分布或方差不齊時，也可用秩和檢驗等非參數檢驗法。

2.2.1統計方法描述不清

醫學論文中常可發現作者未交代所用的統計方法，如是配對設計的t檢驗還是成組設計的t檢驗，是Ridit分析還是χ2檢驗，是作相關分析還是作回歸推斷。統計方法交代不清或根本不予交代，使讀者對論文結論的正確與否無法判斷。有的作者只提一句“經統計學處理”后，就寫出結論。有的甚至直接用P值說明問題，籠統地以P<0.05或0.01、P>0.05便稱結果差異有無顯著性，P值的大小不說明差值的大小，它還與抽樣誤差大小有關[13]。因此，還應寫明具體的統計方法，如有特殊情況，還應說明是否采用了校正，應寫出描述性統計量的可信區間，注明精確的統計量值和P值，然后根據P值大小作出統計學推斷，并作出相應的醫學專業結論。

2.2.2假設檢驗方法交代不清不交

代假設檢驗方法或假設檢驗方法交代的不具體、不清楚是醫學科研論文中常見的錯誤。如果不交代假設檢驗方法或假設檢驗方法交代的不具體，讀者就無法考察論文的統計學方法選擇的是否正確，無法核對計算結果是否準確。每一種假設檢驗方法都有其特定的適應條件和嚴格的適用范圍。對于同一組資料，采用不同的假設檢驗方法可能得出截然相反的結論。如將配對設計的資料按成組設計資料的方法處理，將會損失樣本提供的信息、降低檢驗效率，可能使原本有統計學意義的結果無統計學意義[14]。在論文寫作時，不但要交代選用的是什么統計學方法，而且統計學方法要盡可能具體。如選擇t檢驗，要說明是配對t檢驗，還是成組t檢驗；選擇方差分析時，要說明是完全隨機設計的方差分析，還是配伍組設計的方差分析。對于四格表資料，應說明是一般四格表χ2檢驗、配對四格表χ2檢驗及四格表資料的精確概率法等。

2.2.3統計方法選擇常見錯誤

①誤用χ2檢驗。χ2檢驗有一定的適用條件,n>40且理論數(T)>5時,可用一般χ2檢驗;n>40,但至少有1個T>1且T<5時,可用校正χ2檢驗;n<40或T<1時用χ2檢驗的確切概率法[15]。②t檢驗誤用于多組資料的比較。在醫學期刊中常會出現將t檢驗誤用于多組資料的比較。多組資料的比較應該采用方差分析(F檢驗),當差異具有統計學意義時,再進一步作兩兩比較。當各組均與一個對照組比較時采用Dunnettt檢驗;當各組相互循環比較時,則常采用Student-Newman-keuls(SNK)檢驗,又稱q檢驗[16]。③配對t檢驗與成組t檢驗誤用。大部分論文只注明采用t檢驗,而未注明是配對t檢驗還是成組t檢驗。配對t檢驗常用于處理前后的自身對照,即差值均數與總體均數“0”的比較;成組t檢驗適用于成正態分布的兩個小樣本均數間的比較。④資料不呈正態分布時未用非參數檢驗。t檢驗F檢驗等適用于呈正態分布、方差齊且有確切的測量數值的資料,而非參數檢驗(如符號檢驗、秩和檢驗Wilcoxon法、秩檢驗-KruskalWallis法、Friedman法、Ridit分析、Seperman相關等)對資料無特殊要求,對按大小順序、評分、等級、反應程度甚至色調深淺等資料都可進行分析比較[17-18]。因此,對于多組計量資料的比較,呈正態分布且方差齊時用F檢驗,方差不齊時可用變量變換,或采用秩和檢驗;對于兩個小樣本均數的比較或處理前后的比較,方差齊時用成組t檢驗或配對t檢驗，方差不齊時用t′檢驗[19]。

3結果解釋時存在的問題

統計分析的結果是無效假設或是不能無效假設。無效假設在一般的統計檢驗為兩組總體參數相等。無效假設只能說兩組總體參數不相等而并不能說兩組相差很大。兩組相差如何要對可信區間進行研究觀察后得出。由于統計檢驗不能得出差別的大小,因而結論不能說“有明顯差異”或“有顯著差異”,也不能說“差異非常顯著”,更不能說“差異明顯”。在國外的統計書籍上的英語表達為“significant”,它的正確意義應當是“有意義的、有重要性的”。俄語為“Значмый”和日語中的“有意”也是這個意思。國內只有極個別的英漢詞典把“significant”誤譯為“顯著的”。正確的說法應當是“差異有統計學意義”或“差異有高度統計學意義”等[20]。在解釋差別有統計學意義的結果時，有些人常常根據P值的大小作出對實驗效應差別程度不同的專業結論[21]。例如某實驗研究，比較甲、乙兩種治療方法對某病的治療效果(假定甲法的療效優于乙法)，若得到“P<0.001”，則認為甲法極顯著優于乙法；若得到“P<0.01”，則認為甲法非常顯著優于乙法；若得到“P<0.05”，則認為甲法顯著優于乙法。犯這種錯誤的原因是錯誤的理解了統計學中P值的概念[7]。統計學上根據假設檢驗原理推算出來的P值表示拒絕特定的無效假設可能犯假陽性錯誤的概率。P值的大小并非指差異的太小，只能反映兩者相同或不相同。P值越小，說明越有理由認為兩種處理方法效果不同，而不能反映對比的兩組或多組之間差異的大小。差異的大小只能根據專業知識來確定。此外，甚至在部分投稿文章中未交代所采用的統計分析方法，也未見應用統計學的跡象，僅從各組數據的均數大小做出了統計推斷。醫學期刊論文中暴露出來的統計學錯誤，從表面上看是編輯部和審稿者把關不嚴所致。事實上，即使審稿時發現了上述錯誤，也無法改正。因為實驗設計的錯誤只有在科研工作開始之前才有可能得到糾正。即使編輯工作者能夠阻止有嚴重統計學問題的，也僅僅是治標而已。如何使廣大醫學論文作者在醫學研究中正確應用統計學，提高科研質量才是治本[7]。#p#分頁標題#e#

4對策與建議

眾所周知，統計學是從事科學研究不可缺少的工具。從試驗設計、資料收集與表達、數據處理和結果分析，每一個環節都需要正確地運用統計知識，才能真正發揮統計學在科學研究中應起的作用。然而，在已出版和發表的一些學術專著和論文中、通過評審的科研成果和答辯的學位論文中，經常可以看到忽視、輕視和誤用統計學的現象[22]。

知識應完善編輯人員的知識結構,保證統計學應用的準確性。為此,可定期聘請統計學專家對審稿人員進行統計學知識培訓。科技期刊的群體效應理論[23]認為,期刊編輯的專業結構應多元化,以利于編輯互相學習,實現知識互補。醫學期刊編輯部可考慮聘用統計學專業的研究生作為編輯。編輯應將醫學統計學作為自己的必修課,通過多種方式,如自學自修,參加講座或培訓班學習統計學知識,有條件的編輯部,如醫學院校學報編輯部,可以有計劃地組織編輯參加本科生或研究生醫學統計學課程的學習,也可鼓勵編輯人員在職攻讀統計學專業研究生學位。這樣,可以提高全體編輯人員的統計學水平,最終使編輯和審稿人都能夠發現論文中存在的統計學錯誤,并指導作者修改,正確進行醫學論文中有關統計學分析的描述[24]。另外，有關職能部門或學會可組織與醫學統計學相關的培訓班,聘請統計學專家講課,對編輯人員進行定期統計學知識培訓,加強科研設計、統計學知識的學習[19]。

4.2加強醫學統計學專家審稿

醫學研究論文專業性強,經常涉及統計學處理問題,有時會遇到統計方法復雜的稿件,這不僅需要本學科專家審稿,而且需要醫學統計專家把關,只有這樣,才能保證論文所報道的研究成果的真實性和可靠性。醫學期刊編委會中應有統計學專家,專門負責稿件統計學方面的審查工作。

篇（8）

關鍵詞： 物流管理專業；統計學；教學過程模型

Key words： logistics management professional；statistics；teaching process model

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）03-0250-02

0 引言

三本院校以培養適應社會需求的“應用型創新型”人才為目標，注重傳授學生理論知識更注重培養學生的實際操作能力和專業技術能力。統計學作為經管類專業的一門基礎課，實踐應用性較強，對從事經管決策具有重要作用，做好統計學的教學研究，有助于培養學生的統計思維和動手能力，使之根據所學專業知識更加適應社會需要。本文以安陽師范學院人文管理學院物流管理專業為例，從教學內容、教學模式和教師素養等進行探討，以期豐富統計學教學方法，也為其他院校經管類統計學教學質量的改革與創新提供參考。有關專家學者對此問題進行了論述，曾五一等[1]指出經管類統計學教材要“少而精”、“學以致用”，注重軟件和真實案例；袁衛、劉超[2]指出教材編寫的應用性，培養統計思維，減少公式推導，以實際案例解決專業領域的問題；周國富[3]強調教學突出專業針對性，應加強二手統計資料搜集等，并給出了試卷題型；王育曉、張明親[4]構建了一個經管類統計學教學體系框架。

1 教學內容

1.1 教材選擇及內容結構 物流管理專業是一門應用性和實踐性很強的學科，三本院校學生基礎薄弱，但其強烈的求知欲迫切要求“學以致用”，尤其是學習統計學怎么用到物流管理的理論和實踐中，能夠解決物流管理中的哪些問題及如何解決。首先，教材的選擇至關重要，但目前還沒有一本特別合適的教材。在教學中，選擇賈俊平[5]版為教材、張志俊[6]版為參考書，給出了物流管理專業統計學教學內容框架結構。在這個框架中，共分五部分。第一部分統計概述：1）統計與物流，明確指出統計學可以用來處理物流管理中的問題，吸引學生的注意力，激發學生的興趣；2）數據搜集與指數，好多統計學教材中對數據搜集沒有足夠的重視，使得學生學習了統計方法但不知數據從哪里得到，指數也是不可或缺的，比如在衡量物流企業或企業物流的績效是非常重要；3）課程論文撰寫，什么是課程論文、如何撰寫及其重要性，為后續教學打下基礎。第二部分描述統計學，包括圖表與統計量，這部分有些知識點學生接觸過，比較熟悉。第三部分是推斷統計學，分了五個教學模塊，其中基礎知識包括概率分布、參數估計和假設檢驗，這部分相對枯燥，尤其是一些學生“恐”《概率論與數理統計》，因此上課時僅講解基礎知識。另外，分類變量、方差分析、一元回歸、時序預測每一章都是一個知識點，弱化了教材中較難的部分。第四部分多元統計，包括多元線性回歸、主成分分析和因子分析、聚類分析等，這一部分對物流管理非常重要，涉及到供應商選擇和評價、績效考核、風險評估等，當然這部分較難。第五部分層次分析法，作為附加部分，若時間允許、學生樂于接受的話可講。實踐中，二～五部分內容都有所刪減，淡化公式，強調原理和應用。

1.2 教學課時安排 統計學是物流管理專業學生在學完高等數學及物流管理基礎知識后開設的，每周3學時，共51學時。上機操作約14學時，課堂理論約32學時，課程論文約5學時。其中，概述部分課堂講授6學時；描述統計課堂講授和上機均為4學時；推斷統計課堂教授14學時，上機5學時；多元統計課堂講授8學時，上機5學時；附加部分根據實際安排。課程論文在每一部分講完后集中安排。當然，課時安排根據教學實際情況合理調整。

2 教學模式

2.1 講好第一節課 講好第一節課，不僅能夠給學生留下良好的印象，建立多種溝通方式，比如QQ、手機、郵箱及公共郵箱等，加強和學生交流與溝通，而且就課時安排、重點難點、教學方法、學習方法、作業布置及考核要求等進行說明，讓學生有的放矢。另外，通過講解身邊的例子，比如“英語四六級通過率”、“籃球明星技術數據統計”等吸引學生，通過講解統計在物流專業課學習和應用中的重要性，比如衡量物流企業的績效、營運能力等激發學生學習的積極性，更重要的是讓學生懂得“學以致用”，珍惜美好學習時光，如何創造性地學習、應用知識。

2.2 構建統計學教學過程模型 參考龐皓教授《計量經濟學》方法構建了一個統計學教學過程模型，如圖1所示。1）課堂教授：以教師講課為主。采用多媒體與板書相結合的教學方法，以ECXEL和SPSS軟件為輔助工具，采用一些物流管理中的例子為支撐，講解統計學理論知識及其在物流中的應用。統計學相對理解較難，遵循“淡化公式”、“少而精”，講完一個知識點后，應盡可能采用簡明的語言闡述本節所掌握的內容。同時，每講完一部分便用20分鐘左右的時間做一次總結。2）實驗教學：以學生動手為主。“如果您讓我動手去做，我會明白其中的道理”，讓學生懂得上機操作的重要性。在實驗教學中，以SPSS軟件為主，ECXEL為輔，采用“講練結合”的方法，若是原有的操作，先讓學生自己操作，對存在的發現問題進行講解，若是新的操作，教師先演示再讓學生練習，期間，學生可以互相討論共同解決問題，教師巡視查看，重點講解，而且抽查學生給大家演示，增加實驗的趣味性。3）課程論文：論文主題以學生自選和教師制定相結合，以宿舍為單位，成立學習小組，每組搜集相關物流數據并撰寫論文，教師修改后提交課堂答辯，同時把學生的成果放在公共郵箱里供大家查閱，而且方便下屆學生的學習參考。這三個過程也是相輔相成的，課程論文的質量在一定程度上體現教學的效果，有利于教學的進一步提高。

2.3 編寫統計學實驗手冊 為了突出統計學在物流管理中的應用，編寫物流管理案例的統計學實驗手冊，給出具體操作步驟，案例分析中采用物流方面的真實數據，方便學生上機操作，體現了“學以致用”，將統計學應用于物流管理中，目的明確，增加了學生的學習積極性和學習興趣。

3 教師素養

“教師作為課堂教學的第一責任人”，若要想取得良好的教學效果，必須提高自己的素養。一方面豐富統計學教學經驗和理論知識，掌握一定的物流管理專業知識和實踐技能，把統計學與物流管理結合起來，實現“學高為師”；另一方面，要能夠“站得住講臺”，富有激情、條理清晰、善于互動，還要懂得與學生交流和溝通，關心學生，要有一定的素養和修為，做到“德高為范”。

4 結語

本文從三本院校實際情況出發，結合教學實踐及相關研究成果，以物流管理專業統計學教學為例，從教學內容、課時安排、教學過程、教師素養等方面進行探討，構建了一個統計學教學過程模型，豐富了經管類統計學教學方法研究，實踐中為經管類統計教學改革提供參考，同時也有利于培養應用型、創新型人才。

參考文獻：

[1]曾五一，肖紅葉，龐皓等.經濟管理類統計學專業教學體系的改革與創新[J].統計研究，2010，（2）：3-6.

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【摘要】現階段，統計學方法在我國企業管理中有廣泛應用。本文嘗試對統計學方法的誕生以及發展情況進行了簡要的分析，同時還對統計學方法在現今大數據時代的應用情況進行了探索。

【關鍵詞】統計學方法發展大數據應用

對于統計學方法來說，誕生的最初只是為了進行單純的計數以及描述，隨著統計學方法的不斷發展，其所涉及到的內容更加多樣化。在統計學家以及各個領域專家的不懈努力之下，統計學方法正在不斷的進步以及完善，在實際應用的過程中也發揮出了較為理想的效果。在現階段大數據的時代背景之下，對統計學進行深入探究是非常重要的，會對今后多個行業的快速發展起到促進作用。

一、統計學基本發展探析

對世界統計學的發展情況進行分析，會發現，其與科學界的發展趨勢較為類似，隨著統計學的不斷完善，也開始與其他科學進行融合發展。對統計學進行總結，可以發現，其主要具備兩個基本結合趨勢，即與實質性學科結合的趨勢以及與計算機學結合的趨勢。對于統計學來說，其與經濟學結合發展我國有廣泛的應用，并且產生了經濟統計這一專業；而統計學與教育的結合產生了教育統計。對于這些分支學科來說，其具有雙重屬性。一方面是統計學的分支；另一方面是實質性學科的分支。隨著計算機信息技術的不斷發展，其運算能力不斷提升，這也使得大規模的統計調查工作在實際展開的過程中取得了理想效果，不僅保證了數據計算的準確性，同時也保證了計算的高效性。因此，在進行統計學技術研究發展的過程中，與計算機技術的深入結合應用是重要發展途徑。通過對計算機軟件的有效應用可以使統計計算過程中一些疑難的部分得到有效解決，同時也使得統計計算的展開更加方便。從現階段我國經濟類統計專業的教育情況來看，一方面在對統計方法進行創新教育，另一方面在對學生利用商品化統計軟件包裝能力進行提升。由此我們可以看出，在今后統計學的發展過程中，勢必不能離開計算機技術的支持。在今后統計學相關專業的教育過程中，應該對學生的計算機程序設計以及利用能力進行培養提升，使得在展開統計工作的時候可以通過統計模型的編程來實現。

二、統計學方法在大數據中的應用趨勢

（一）統計學方法及相關領域的動態分析

目前，國內外對統計學都有較為廣泛的應用，主要應用在教育行業、生產制造行業以及企業管理當中，取得了較為理想的應用效果。根據CNKI數據庫中統計方法、機器學習分布情況可以看出，在機器學習領域的論文數量從2013年以后一直呈現出持續增長的勢頭，并且在2016年超過了統計方法領域的論文數量。由此可以說明，我國在機器學習領域的發展速度正現出穩定提升的趨勢，反映了我國在大數據領域研究方面越來越深入，所應用的研究方法也開始呈現出多樣化的特點。從總體上來看國內在統計學方法研究過程中已經取得了階段性的成果，并且其所面臨的拐點與國家上的統計學發展拐點基本保持一致，大概都是在2013年開始對大數據以及將其學習等方面有了深入的探究，并且開始逐漸取得突破性的成果。而機器學習方法的論文數量都是在2016年開始超過統計方法的論文數量。但是與此同時，我們也看出其差異性也很明顯，國內在統計方面研究的論文以及在機器學習方法方面研究的論文與國際相比較尚且存在較為明顯的差距，并且這種差距呈現出了持續性的特點，這也使得我國在這兩個領域方面還有很大的發展空間。

（二）統計學方法及相關領域研究方向分析

經過對CNKI數據庫中的統計方法以及大數據領域期刊論文分布情況進行分析之后，可以看出，統計方法領域中出現頻次最高的是“統計分析”以及“數理統計”、“人工智能”；在大數據領域出現頻次較高的是“云計算”、“圖書館”以及“物聯網”等關鍵詞。通過上述關鍵詞來看，其所涉及到的內容都是反映當前我國統計以及大數據技術所研究的重點以及熱點，同時我們也可以看出，現階段我國在統計與大數據領域方向的研究存在著一定的重合。在進行的數據研究的時候，需要應用到統計學方法，同時統計學方法在利用的時候往往也需要與大數據進行結合。

（三）統計學方法的發展展望

有數據的地方勢必就會涉及到統計學。從17世紀開始，國勢學派以及算數學派的爭論到今天大數據計算、計算機技術的相互作用，使得統計學的內容正在不斷完善，并且其應用領域也在不斷擴大，隨著大數據時代的來臨，使得傳統的統計學發展方向發生了一定轉變，開始從小樣本的統計推斷分析走向大數據量的挖掘分析，從而使其所掌控的數據量不斷提升。在未來統計學方法發展的過程中，應該注意將統計學與新的數據思維相結合，從而產生一種新型的、應用范圍更廣的大數據算法。從現階段我國大數據方法創新發展的情況來看，其與國際研究在深度以及廣度上還存在不小的差距，這也恰恰說明了我國在大數據統計學方面還有很大的進步空間。現階段，國內的大數據研究更多的是停留在信息化產業上，與其他行業的融合發展趨勢尚且不明顯，這也使得信息服務以及數據產業的創新發展受到了一定影響。在今后統計學發展的過程中，其研究熱點勢必會從數據分析以及數據發掘向算法方向轉移，這樣也使得大數據技術與統計學方法二者之間的聯系更加緊密。

結束語

綜上所述，我國統計學方法在今后發展過程中應該充分考慮到實際需求，積極適應時代變化，現階段大數據時代已經全面到來，并且大數據技術在我國有廣泛應用，在實際應用的過程中取得了較為理想的效果。將大數據與統計方法進行結合可以使統計學方法的作用得到更好的體現，也使得統計學方法不斷的進步以及拓展，在大時代背景之下，其功能性得到了更加充分的展現。

統計學畢業論文范文模板(二)：線上線下混合式教學在生物統計學教學中的實踐與研究論文

[摘要]為提升生物統計學課程的教學水平，針對傳統生物統計學教學中的局限，分析和實踐基于線上網絡教學+線下面授教學的混合式教學模式在生物統計學教學中的應用策略和方法。實踐表明，通過線上+線下的互動與教學，能激發學生學習的興趣與動力，豐富生物統計學的教學形式與內容，促進生物統計學教學質量的提升。

[關鍵詞]線上線下；混合式教學；生物統計學；實踐

[作者簡介]嚴明（1981—），女，重慶人，博士，講師，研究方向：生物技術。

[中圖分類號]G642[文獻標識碼]A[文章編號]1674-9324（2020）25-0273-02[收稿日期]2020-03-18

生物統計學是生物醫學類專業的必修課程，學生通過學習本課程掌握實驗設計的原理和方法，并學會對實驗數據進行統計分析和處理。然而，生物統計學涉及到大量基礎理論，單純通過教師講解，學生理解度較低，學習效果不佳。如何在有限的課時內，改革傳統的以講授為主的教學方式，有效提高教學效果是生物統計學教學亟待解決的難題。

近年來，隨著互聯網信息技術的發展，一種基于線上網絡教學+線下面授教學的混合式教學模式應運而生。該模式可避免傳統教學模式中以教師為主導，學生學習主動性差的缺點，又可克服學生完全在線學習缺乏監管、學習效果不佳的困難。本文嘗試將混合式教學方法運用到生物統計學教學中，以期在有限的教學時間內最大限度實現教學目標，提升課程教學效果。

一、線上線下混合式教學的概念及內涵

線上線下混合式教學是一種新興的教學模式，授課教師利用網絡教學平臺向學生提供教學視頻和課件等教學資源，并設置作業、調查等互動模塊，學生利用課外時間自主完成學習任務，并通過平臺與教師交流。在線下課堂，教師根據學生在線學習的情況，對疑難問題進行有針對性的講授，幫助學生理解、掌握教學難點。

線上線下混合教學模式打破了教學的時空限制，學生可以靈活安排學習時間，通過學習在線資料提出問題，并帶著問題進行課堂學習，有效提升學習效率。線上線下混合教學還可幫助教師動態掌握學生學習情況，生成客觀的過程性評價材料，并豐富課程的教學形式，拓寬教學路徑，因此正逐漸成為高等教育領域的一大趨勢。

二、生物統計學課程教學面臨的困境

1.教學時長受限。目前，本校生物統計學面向生物醫學工程和醫學信息工程專業開設，每學期共32個課時。由于教學內容抽象，而且學生要通過大量實踐才能掌握統計學原理在生物研究中的應用，因此，教學難度高，課堂教學時間很難滿足教學需求。

2.教與學不同步。傳統教學模式下，教師與學生之間的溝通以課堂為主，教師按照教學安排按部就班地進行教學，對學生需求重視不足；學生缺乏主動反饋的意識，教師很難掌握學生的真實學習狀況，教與學處于不同步狀態。

上述困境對如何拓展教學時間，完成課程教學并指導學生學以致用提出了新的挑戰。

三、線上線下混合式教學在生物統計學教學中的實踐探究

1.構建線上教學平臺，實現課前線上自主學習。授課教師首先以超星泛雅平臺和學習通APP為依托構建線上教學平臺。教師在平臺上將課程每章的重難點列示出來，搭建課程框架體系，并上傳包括課件和教師根據課程知識體系錄制的教學視頻等資料。教學視頻時長控制在15分鐘以內，并保證精煉、易懂，讓學生不會因視頻過長而放棄觀看，提高學習時效。同時，在教學平臺提供視頻配套的課件資料，方便學生下載并配套觀看。教師還在平臺設置了視頻彈幕問答和闖關式章節測試，學生通過答題和測試后才能進入后續章節的學習。

在教學實踐中發現，線上教學平臺還可以為理論教學提供良好的拓展實踐平臺。教師可以在線上平臺提供實驗設計及實驗數據分析的實例供學生練習，實現對課時壓縮的有效彌補。學生普遍反映網絡教學平臺十分有利于自主學習，尤其是遇到知識難點時，學生可以通過反復線上觀看教學視頻來幫助理解，能達到較好的學習效果。

此外，線上教學平臺可以通過視頻回放次數、測試完成程度等數據統計幫助教師了解學生之間的差異性，既方便教師掌握學生學習狀態，分析存在的問題，也為線下課堂教學提供依據，在后續教學中因材施教，滿足不同層次學生的個性化學習需求提供依據。

2.線下檢測自主學習效果，實施針對性教學。采用線上線下混合模式教學，課堂教學的任務發生轉移。教師要集中精力對知識點進行梳理和歸納，并針對重難點以及學生在線上學習過程中的困難進行答疑解惑和查漏補缺。在教學實踐中，為完成上述任務，在每個章節的線上學習完成后均安排答疑和小組討論，讓每位學生通過多種方式修正和完善遺漏或理解錯誤的知識點。全部授課結束后，授課教師向學生發放了關于教學效果的調查問卷，結果顯示，78.2%（18/23）的學生認為采用混合式教學方法可以把重要知識點學透，在課堂上有更充裕的時間進行消化吸收，更有利于教學內容的掌握。

在線下教學中，教師還對教學場景進行了編排和優化。教師提供具體的實驗案例，并以某一具體實驗案例（如抗癌藥物篩選）為背景貫穿整個課程教學始終，模擬真實實驗場景，讓學生從實驗參與者的角度設計實驗流程、整理實驗數據、統計分析和解讀呈現的全部流程。幫助學生實踐生物學研究提出假說—實驗驗證—得出結論的基本流程，理解生物統計學對生物學研究的重要指導作用，培養學生知識遷移、應用和分析并解決科學問題的能力。

3.課后回顧學習并提升。在課堂教學完成后，師生的教學活動都還沒有結束。教師要對線上線下教學過程中容易出現的問題進行整理總結，并將解決方案到網絡平臺，供學生回顧性學習。學生要對課堂上遇到的問題，搜集學習資料進一步思考和鞏固。教師還要對學生課后學習情況進行挖掘，并根據學生的不同情況進行個性化的學習支持。對于有困難的學生，教師要單獨輔導和監管，幫助學生完成課程學習；對于學有余力的學生，可以鼓勵學生走進實驗室，跟隨教師的科研工作，完成真正的動手實踐，實現素質提升。最終通過師生配合，完成對課程教學效果的提升。

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醫學期刊論文的統計學質量是醫學研究科學性與嚴謹性的重要標志，但目前國內高水平醫學期刊的論文中統計學誤用和濫用問題卻較為普遍。本文總結了《山東醫藥》近年來中的統計學問題，就其中實驗設計、統計分析方法選用、數據表達等方面作一些分析與討論，希望能引起各位專家學者和臨床醫生的共識與重視，促進我國醫學期刊質量的提高。

1.實驗設計方面存在的問題

實驗分組僅從專業角度考慮問題，未從統計學角度考慮問題。作者僅從專業上想如何設計分組，而沒有想到其涉及的實驗因素以及每個因素包含的水平，組與組之間是否具有可比性等一系列問題。

1.1不遵循或不重視隨機化原則隨機化是科研設計的重要原則，直接影響研究結果的可信度。隨機化既要隨機抽樣，還要隨機分組，并有足夠的樣本量作前提。然而，在醫學論文中許多作者對此不夠重視，主要表現在論文中統計處理隨機化不突出，隨機化缺失情況比較常見，有的論文甚至將隨機誤解為隨意、隨便，不采用隨機化處理方法，導致結果缺乏可靠性。還有些文章中沒有提出“隨機”抽樣的設計與方法，沒有排除標準，給人隨意選擇病例之感，且病例數少，因此沒有代表性，所得出的結論不可靠。部分文章雖然注明了“隨機”，但未提及采取什么方法進行隨機化研究或兩組間的例數相差甚遠，不符合隨機化的一般規律，沒有臨床參考價值。

1.2缺少對照研究或對照組設計不合理正確設立對照是臨床研究的一個核心問題，設立對照的意義在于說明臨床試驗中干預措施的效應，減少或防止偏倚和

機遇產生的誤差對試驗結果的影響。目前，國內許多期刊發表的論文對照組設計不合理現象比較普遍，尤其有些作者對某種新藥或新技術在臨床的應用觀察研究中，不設對照組，缺乏對照觀察，得出的結論缺乏科學性，令人懷疑。有的文章雖然設立了對照組，但在分析結果時，卻沒有將試驗組與對照組的結果進行比較，而僅將各組間的自身前后進行比較，從而使該研究失去對照意義。

對照組選擇不當，還表現在兩組間重要的臨床特征和基線情況相差太大，無可比性，如性別、年齡、病情、經濟情況和文化程度等不一致，如有些論文將健康人或志愿者作為對照組，使結果受到非處理因素的影響，產生偏倚或系統誤差，使結論不可信。

1.3均衡性原則掌握不夠均衡性原則要求實驗中的各組之間除處理因素不同外，其他可控制的非處理因素要盡可能保持一致。特別對疾病預后有重要影響的臨床特性一定要在組間分布均衡。各組間越均衡，可比性越強。有些作者在對病例進行分組時，忽視了均衡性原則，兩組之間沒有可比性，結論自然是錯誤的。具體表現在：有的文章對治療組與對照組的相應統一指標沒有設在均衡的水平上。對治療組情況交代的比較詳細，而對對照組的年齡、性別、病情等不予交代，或所選對照組的年齡與治療組不在一個年齡段，影響了作者對指標的觀察。

2.統計分析方面存在的問題

統計方法選擇非常重要，它直接影響結論的可靠性。臨床資料的結果變量可分為計數資料、計量資料和等級資料。計數資料指將觀察對象按兩種屬性分類，

如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、無效等，通常轉化為率。如果是兩組間的比較，則采用四格表x2檢驗或其校正公式，如果是多組間率的比較，則采用行X列表資料x2檢驗。計量資料指對某一個研究對象用定量的方法測定某項指標得到的資料，一般均有計量單位。通常資料呈正態分布時，兩組間均數比較用t檢驗，多組間均數比較用方差分析和q檢驗。當資料不呈正態分布或方差不齊時，也可用秩和檢驗等非參數檢驗法。

2.1統計方法描述不清，結論欠科學文中未交代所用統計方法，如是配對設計的t檢驗還是成組設計的t檢驗，是Ridit分析還是x2檢驗，是作相關分析還是作回歸推斷。統計方法交代不清或根本不予交代，使讀者對論文結論的正確與否無法判斷。有的作者只提一句“經統計學處理”后，就寫出結論。有的甚至直接用P值說明問題，籠統地以P<0.05或0.01、p>0.05便稱結果差異有無顯著性，值的大小不說明差值的大小，它還與抽樣誤差大小有關[5]。因此，還應寫明具體的統計方法，如有特殊情況，還應說明是否采用了校正，應寫出描述性統計量的可信區間，注明精確的統計量值和P值，然后根據P值大小作出統計學推斷，并作出相應的醫學專業結論。

2.2假設檢驗方法和結果的表達不交代假設檢驗方法或假設檢驗方法交代的不具體、不清楚是醫學科研論文中常見的錯誤。如果不交代假設檢驗方法或假設檢驗方法交代的不具體.讀者就無法考察論文的統計學方法選擇的是否正確，無法核對計算結果是否準確。每一種假設檢驗方法都有其特定的適應條件和嚴格的適用范圍。對于同一組資料，采用不同的假設檢驗方法可能得出截然相反的結論。如將配對設計的資料按成組設計資料的方法處理，將會損失樣本提供的信息、降低檢驗效率，可能使原本有統計學意義的結果無統計學意義。