应用统计学论文范文（合集20篇）

35/35应用统计学论文范文（合集20篇）篇1：应用统计学教学改革探索论文应用统计学教学改革探索论文

在网络技术和智能手机高速发展的新形势下，当代大学生的学习心理产生了一些新的特点，结合这些新特点，对管理类专业的应用统计学教学进行了实践和创新。主要表现在：统计思想的传递，多种教学方法的综合使用，统计方法与SPSS统计软件、Excel软件的有效结合，以及配套采用全过程考核方式统计教学改革。经过两个学期的试用，收到了良好的教学效果，受到了学生的普遍认可，学生解决实际问题的能力得以明显提升。

应用统计学是一门应用性非常强的方法论学科，它在管理、经济、贸易、金融等许多学科领域有着非常重要的作用，因此管理类专业把应用统计学作为一门专业必修课。它既能为学生进一步学习后续课程提供数量分析方法，又可以培养学生运用统计思维和统计方法解决实际问题，进行科学决策的能力。然而，由于该课程中所用方法比较复杂，数据多，计算量大，学生学起来感觉比较繁琐和枯燥，影响了学习的效果。传统教学方法单一，教学手段落后，课堂师生互动少，教师和学生之间缺乏沟通交流，应用传统教学方法讲授以后，学生对课程的掌握情况不佳，对统计思想缺乏感性认识，对统计实验参与度不高，应用SPSS统计软件和Excel软件处理实际问题的能力也不强。针对以上情况，许多教育工对传统教学方法进行了改革和创新，主要是采用案例教学法、比较教学法、情景教学和项目教学法等，[1-8]都取得了很好的效果。

在网络技术和智能手机迅速发展的当今，大学生普遍能非常熟练地使用各种网络工具，以至于学习心理发生了很大变化。主要表现在：在网络环境下获取信息更加方便快捷，大学生对知识的获取由单向被动式接收变为双向互动式交流，获取信息与收集数据的能力逐渐增强;大学生在网上获取的信息是多元化的，自由平等和反对权威的意识逐渐增强;网上信息的多样性和庞杂性激起了大学生主动过滤和处理数据的紧迫感;微信、微博、论坛等促使大学生更热衷于在网上交流、互相学习。本文结合当代大学生的学习心理新特点，对管理类专业的应用统计学教学包括统计思想的传递，多种教学方法的综合使用、统计方法与SPSS统计软件、Excel软件的有效结合，以及配套采用的全过程考核方式等方面进行了实践和创新，得到了学生的普遍认同，学生解决实际问题的能力得以明显提升。

一、领会统计思想，培养学生运用统计思维来思考问题

大多数人学习应用统计学的目的是应用，但初学者的最大困难正是学完不会用，原因是学习过程中把主要精力放在公式和计算上，忽视了对统计思想的理解。统计的真谛在于它体现的思想，在于它所提供的思维方式。正如H.G.Wells所说：“统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力。”学好统计的关键是掌握如何运用统计思维来思考问题，而不是简单地记住那些死的统计公式。在教学过程中，教师在讲解每一种统计方法之前，先把该方法的基本思想用醒目的标题给出。比如用图表和统计量看数据;用概率分布描述随机变量;用样本推断总体;分类变量对数值变量的影响;利用变量间的关系进行预测;根据过去的模式预测未来;用少数变量代表多个变量;把对象分成不同的类别;不依赖分布的检验等基本统计思想。[9]尽管这种表达不一定确切，但是通俗易懂，便于学生理解并掌握。

二、综合应用多种教学方法，提高教学效果

传统的`教学方法主要采用板书、多媒体课件单向灌输式的讲授，由于该课程比较抽象且枯燥乏味，学生厌学，对课程内容掌握不好，不愿上机实验导致动手操作能力也不强。针对该课程特点，结合新形势下当代大学生的学习心理新特点，在理论课教学、案例分析和上机实验部分，综合应用多种教学方法，收到了较好效果。

理论课教学部分：首先运用案例情景导入式开启一堂课。对要学习的统计方法设计一个生活化、普遍化、合理化的教学情景，给学生一个源于实际问题的案例，充分调动学生的学习积极性。其次使用启发式和互动式教学法，引导学生思考如何分析解决该案例。以分小组形式讨论该案例5分钟，之后各小组代表说明本组讨论出的解决方案，教师予以点评，借此引出要解决此问题所用到的统计学方法。最后以多媒体课件辅以板书，带领学生学习本节课的基本理论和统计方法，方法讲完之后，要加以实际运用，解决之前小组讨论的案例。对于课上给出的案例，不能只引入，一定要给学生一个完整的解决过程，要让学生亲身体会到所学方法确实有用，的确能解决一大类实际问题。

案例分析和上机实验部分：将理论课教学、上机实验操作和案例分析有效结合起来，才能真正达到学以致用的效果。根据课程自身特点，对上机时机和上机内容优化选择，在理论课教学每完成一个阶段后就立即组织一次上机实验。上机之前，提前两天给学生案例，让学生充分预习，自己上网查阅数据资料，思考解决方法。上机时首先带领学生回顾之前所学的统计方法，共同讨论交流该案例的分析思路，然后由实验指导教师总结学生想到的各种解决方法，并选择最佳解决方案，实际演示如何利用Excel和SPSS软件完成数据分析，并正确解读软件输出的分析结果。演示结束后，给每组学生一个同类型的案例，由小组形式共同完成，之后小组间进行案例分析汇报，由其他小组提出意见和建议，指导教师最后点评、修改。通过案例分析和上机合作实验，能充分培养学生的团队合作能力和组织能力。

三、SPSS统计软件和Excel软件的有效结合，培养学生的创新精神和实践能力

多种统计软件的出现为应用统计学的教学改革提供了新的工具。目前，世界上最著名的统计相关软件主要有Excel、SAS和SPSS等。Excel虽然是一个非专业的统计学软件，其统计功能不够全面，但Excel有着强大的表处理功能、全面易用的函数功能，对于初学者易学易用。在教学中，教师可以将指数分析、相关和回归分析、方差分析中大量计算工作通过Excel完成。SPSS软件是非专业统计人员的首选统计软件，操作简单，无需编程，具有方便的数据接口和灵活的功能模块组合。SPSS具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。教师可以将列联表分析、二维相关、秩相关、非参数检验、非线性回归、Logistic回归、生存分析、判别分析、因子分析和聚类分析等复杂的多因素统计交由SPSS来完成。Excel软件简单易于掌握，而SPSS软件数据分析功能全面，两者有效结合，既有助于学生自我练习和上机实验，又给应用统计学教学提供了全面的软件支持。但是不管应用哪种软件，都必须给学生讲清楚统计基本思想和统计方法以及该方法的适用条件，使学生能够正确应用统计方法并能准确解读计算结果。

四、由一次性考试转变为全过程考核，注重学生综合能力的考查

传统的考核方式中平时成绩占30%，期末成绩占70%，是用一次考试决定学生一门课的成绩，这只能体现学生书本知识的掌握程度，并不能考查出学生的动手能力和实践创新能力。本课题组在教学实践中，采用更全面的考核方式，注重考查学生各方面的能力，由一次性期末考试转变为全过程考核，即平时成绩占70%，期末成绩占30%，其中平时成绩由作业、课内实验、期中考试、课外实践等各部分组成。平时作业占总成绩的15%，平时作业能帮助学生更好地掌握和巩固所学统计思想和方法。课内实验占总成绩的20%，通过上机合作实验能有效提高学生的动手操作软件的能力、小组合作意识以及运用统计思想和方法分析问题、解决问题的能力。期中考试占总成绩的15%，主要考查一段时间内学生对所学统计方法的综合掌握和运用情况，形式可以多样化，比如闭卷考试、上机实验或案例分析等等。课外实践小论文占总成绩的20%，一般在课程结束时以分组形式进行，主要考查学生对社会热点的洞察力、搜集资料的能力、对所学统计分析方法的综合应用能力、团队合作能力以及论文写作能力等。期末考试占总成绩的30%，主要考查学生对应用统计学思想、方法的综合掌握和运用情况。不必要求学生死记硬背公式，考试时可以将复杂繁琐的公式直接给出，这样学生在平时学习中就可以有更多的时间理解每一种统计方法的基本思想、适用条件，能够主动地动手解决实际问题。这种综合性的全过程考核方式，经过两学期的试用，得到了学生的普遍认可，也能真正反映出学生的知识、能力和素质。

五、结语

以上是笔者为提高课程教学效果在教学实践中进行改革和创新的几点体会。在教学中结合新形势下当代大学生的学习心理新特点，既坚持传递统计思想，培养学生学习积极性，又综合应用多种教学方法，提高学生参与积极性;既坚持SPSS统计软件和Excel软件的有效结合，培养学生的创新精神和实践能力，又有配套的全过程考核方式，特别注重提升学生的综合知识、能力和素质。但是学无止境，随着技术方法的不断改进，教材内容的不断更新，教学手段、教学方法和考核方式也必须与时俱进，因此如何提高这门课的教学效果还有待不断改进和完善。

篇2：统计学应用个人简历姓

名：大学生个人简历网

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别：男

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龄：32岁学

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－作为技术顾问，负责接待到来的分销商和代理商，展示和介绍产品

－负责与分销商

和代理商进行业务洽谈

－负责行业信息和竞争对手信息的.收集、处理，并提出方案对策教育经历北京林业大学

-09-01-2023-07-01

最高学历：本科

专业名称：机械设计制造及其自动化

专业描述：木材方面和机械方面知识的结合

北京工业大学

2023-09-01--01-01

最高学历：硕士

专业名称：管理科学

专业描述：产业经济学和现代管理知识，统计学应用

篇3：统计学论文统计学论文

空气中弥漫着栀子花浓烈的芳香。校园里流淌着苍翠的绿色。炎热的天气却阻挡不住毕业的脚步，略略一算，我已毕业两年，这两年，每当周末闲暇，我总想回母校看看，再看看那熟悉的校园，再看看那些年轻干净的脸庞，再去感受母校的一点一滴，于是6月的一个星期六，我重回母校，

魅力无限的花园学府

我是浙江工商大学届的学生。是下沙新校区的第一届学生，我们常常戏称自己是这里的开拓者，新校区在下沙高教园东区，东临钱塘江，远眺萧山观潮城。风景怡人，虽然最初条件不是很好，但到处是一片新气象。开拓者的感觉很让人精神振奋，

随着建设的快马加鞭，学校的设施也逐渐完善，如今呈现在眼前的，是青灰色的统一建筑，整齐、干净、大气而美丽，小河像血脉一样连通着校园，一片片草坪绿得耀眼，点缀着年轻的小树――在和煦的阳光下，杭州细腻的美景中。或看书或聊天，非常惬意;如今再一次从设计精美的'求知泉、蓝天碧水的月亮湾、大气的扬帆启航广场走过，看着三五成群的学弟学妹，一脸笑容，一脸朝气，让已经失去校园滋补的我满是羡慕，不知不觉，我走到了校园最远处的鸽房，这是我最喜欢的地方，草坪上设计了几个专供鸽子休憩的木头房子，鸽子优雅地在草坪上踱步、飞扬，这种场景让人感到高贵而纯洁。

快离开教学区的时候，我又去瞻仰了一下学校的飞翔门，飞翔门――顾名思义，门的形状像展翅飞翔的鸟，气势磅礴，象征着莘莘学子即将起航飞扬神州大地。

浙商大的培养方法很独特，施行“子女战略”，视学生为子女，让学生在严格要求与热情关爱中健康成长，学校给新生寄教材。让他们早日开始大学的学习;实行早读和晚自习制度，这造就了学校良好的学风;在全校学生中聘任校长书记联络员，让学生直接和校领导交流，这些使得整个学校就像一个大家庭一样温暖。

枯燥而有趣的统计学

我学的是统计学，这是一个老牌专业，主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，需要学习数学基础课(分析、代数、几何)、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程、实用回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、非参数统计、统计预测与决策、风险管理等，统计学是一个枯燥的专业，我们要和大量的数据打交道，堆积如山的各式表格看了都让人害怕，更别说还要去整理和分析这一堆堆冷冰冰的数字了，不过，统计学又是一个有趣的专业，毕竟它是和生活紧密联系在一起的。

你知道美女是怎么来的吗?美女都是被“统计”出来的。比如某一天你在街上闲逛，迎面走来一位女生，这时你就统计她出现在你面前时的心率，如果高于120次，就绝对可以称之为美女了，如果某一天你遇到一位让你心跳超过140次的女孩子。那在你看来，沉鱼落雁、绝代佳人都不足以形容这位美女，当然。你此刻的心情也无语言表。

你想知道你心仪的女孩子对你的态度吗?要看一个女孩子对你的态度究竟怎样。那你就统计去找她时，有多少次她会说自己忙、抽不出空来。或者不巧、没有办法、抱歉，如果这样的比例高于某个百分比，那你就该知道，再死缠烂打下去，也不会有好的结果。

你看，统计学是多么的有趣，居然关系到同学们的终身大事，当然这仅仅是一个玩笑而已，不过，它在现实生活中确实是很重要的，在现代，我们很难找到不会利用统计学的领域了，太阳每天从东方升起，但天安门广场上与太阳同时升起的国旗，其升旗时间却每天不同;冬天过去，春天就要来临，但今年的春色比去年更加明媚;物体失去支撑就会坠落，但受风速、风向、地心引力等很多细小因素的影响。两个同样重的物体坠落速度和落点会有差别;“神舟五号”飞船按设计的轨迹运转，但每次经过我国领空的时间都略有差距;经济按市场规则运行，但今年的GDP比去年增长8%;奔波的人们按自己的哲学度日，但一年又一年我们的生活逐渐发生了改变。

充满希望的就业前景

如前所述，现代统计学的应用是很广泛的，理、工、农、医、文、经，没有不用到统计学的，所以，它的出路不再尴尬。前途充满光明。

毕业后，你可以选择工作，去政府统计部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构。信息咨询公司等，整体而言，如果英语比较好，统计分析能力强，并且具备一定的社会实践经验，就能够进入跨国公司与大牌的咨询公司，薪酬会非常高，在8000元左右，如果没有这方面的优势，薪酬就会比较一般，北京、上海、深圳等一线城市，普遍薪酬在4000元左右。

如果你不想工作，也可以攻读研究生，往财税、金融等领域突破，此外，国外一些院校的统计专业，也非常愿意接收国内一些优秀的毕业生，为他们提供深造的机会。

最后，还要提醒同学们的是，不管是工作，还是继续深造，考取CPA(注册会计师)、精算师等职业资格证书将是非常有必要的，对今后的职业生涯有非常大的帮助。

篇4：统计学论文统计学课程是统计专业的专业基础理论课，也是财经类各专业学科的基础课和必修课，进入21世纪,随着我国市场化步伐的加快,市场对各种社会经济信息需求日益增加,无论是国民经济管理,还是公司企业乃至个人的经营、投资决策,都越来越依赖于相关信息的取得及相应的数量分析，这些都高度依赖于统计方法。统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科和社会经济实践活动领域科学研究的重要方法。如何在统计学的教学中培养能满足社会主义市场经济建设所需要的统计学专业人才，必然需要我们认真研究和改革教学方法。

一、传统的统计学课程教学成在的主要问题及负面影响

(一)传统教学存在的主要问题。

1、学生对人生的目标模糊，在课堂上缺乏主动性、自觉性大部分学生都带着原来的一些不好的学习习惯、学习方法，使他们在接受知识上比别的同学要慢一些，而且在课余时间，他们也不能自我加压。对于人生的长远打算更是缺乏认识，或者说有的同学是害怕思考，在回避或者逃避这个问题，缺乏青年人那种对知识广泛涉猎，锐意进取的精神。

2、学生文化基础差，入学成绩普遍偏低。

近年来随着高校的全面扩招，高等教育的学生综合素质也在明显的下降，高职专科这个层次的学生已是高等教育的最低层次，学生的素质特别是文化课的成绩较差。很多高职高专学校只要考生过了提档线就可以录取，所以其文化课基础可想而知。

3、统计学课程的计算太复杂。

如组距数列的编制，其资料中的数据有几十至上百，要将其中的数据从小到大排列再分组，光凭眼睛观察是不行的，还有几何平均数的计算、方差分析、相关与回归分析、指数曲线趋势模型、多元回归预测等等，这些计算都很复杂，手工计算量非常大，没有计算机软件的支撑，是很难进行教学实际问题分析的。

4、教师教学重理论，实践教学深广度不够。

有些教师上课时滔滔不绝，黑板写得满满的，学生不停地记笔记。这种满堂灌、填鸭式的教法带来很多弊病。教师讲得过多，他所能提供给学生独立掌握知识、主动训练能力的机会就越少，学生常处于被动位置，没有时间及时思考、消化、吸收，所学知识当然没法巩固。再有，讲得过多，重点不突出，学生掌握不了要领，课堂气氛也沉闷，学生容易产生疲劳。加上统计学的数学知识太多，本来他们的基础就不是那么好，无法听懂这些理论知识。

还有在当前评估热潮的推动下，许多学校开展了轰轰烈烈、前所未有的实践教学，但受诸多因素影响，大多浮于表面，实践教学深度不够，还不能使学生全面地、系统地、高质量地完成专业技能训练。统计学课程一般每周4～6节，总学时约60～70节，而实践课只占10%左右。这意味着该专业学生在课程学习中，从事的主要是理论学习和简单的上机实践操作，课程考察也主要以理论知识为主，实践技能的培养被忽视了。

5、过于“人性化”的管理制度。

有许多高职院校对考试和毕业制度放得较宽，考试只是以期末成绩为主，而平时的表现、成绩和实作等所占的比例较少。有不少学生平时不上课，到期末考试时才参加，也能顺利过关。毕业过关也较容易，只要每一门课程都及格就可以毕业，而忽略了对学生真正掌握知识的需求。

(二)传统教学的负面影响。

由于教与学脱离实际，学生在学习过程中没有学过、接触过解决实际问题的基本方法、步骤、程序，走入社会后动手能力差，解决实际问题无从入手，企业还得花精力、资金和很长时间进行培训，学生还得从头学起。这严重影响了学校的信誉，直接导致学校生源减少，许多教师无课可上。因此教学方法的改革迫在眉睫。

二、高职统计学教学模式改革的有关对策

1、制定切实有效的人生规划，为学生提供强劲动力。

为了提高学生的积极性、主动性和创造能力，教师要鼓励学生制定自己的人生规划，让学生懂得适者生存的道理。使学生能充分利用上课学习时间、课外活动时间，多参加社会实践活动，查阅有关资料，不断地充实自己。使自己的在未来的市场竞争中处于不败之地。

2、在课堂上进行互动式教学，鼓励学生质疑。

在课堂教学中有师生的充分交流，使学生由被动学习变为主动求知，将课堂教学中的精英参与变为大众参与;将学生的学习活动由只重视课堂学习变为课前、课堂、课后并重，引导学生自主地经过课前预习、课堂听讲与双向互动、课后复习、作业实践、总结规律、重点记忆去主动感知客观事物，最大限度地挖掘自身的学习潜能。

3、强化实践教学和社会调查活动，将教学活动的理论和实践有机结合起来。

案例教学法是一种具有启发、诱导、决策等功能的新型教学方法。在选择案例时应遵循实用性、典型性、综合性原则。教师可以根据教学内容，参考有资料结合社会经济的实际状况，设计教学案例，也可以从有关资料中收集教学案例。案例教学法可以将理论与实际紧密联系起来。它有利于学生更好的理解基本概念、原理、技能等知识点，使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题，有利于提高学生综合分析和解决实际问题的能力。结合学生所学专业有选择的进行实践教学。比如对于财会电算化专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小、利用加权平均数和加权系数来进行顾客满意程度调查统计分析等。对于经管专业的学生，精选抽样调查、假设检验、方差分析等方面的实例用EXCEL软件进行分析。激发了学生的兴趣、开阔了学生的视野，使学生能学到更多的知识。

4、适当运用多媒体技术教学。

随着现代教育技术的发展，多媒体技术给人们带来了全新的认知结构、活动效率、活动效果和感官上的突破，形象思维的增强，被大量使用于日常教学过程当中。教师应学会将多媒体技术与教学课程有机结合起来，有了它，教师可以节约时间，讲授更多的教学内容;有了它，教师可以将语言难以完全表达的内容，用视屏或动画的形式表现出来……但是不能过分依赖于多媒体技术，它只是辅助教学的工具。使用多媒体进行教学的最终目的，是将教学内容通过多媒体技术的运用，达到启发学生抽象思维，提高学生学习效果的作用。

5、EXCEL在统计学中的教学设想。

在教学内容上，依据EXCEL软件的有关功能，结合书中的基本理论和方法，重组整合教学内容。在传统的统计学教学过程中，对统计数据的搜集主要强调统计报表制度，在EXCEL环境应该更注重抽样调查，EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术，统计图也可以被广泛运用于对数据的描述。在传统教学中比如计算简单的标准差必须用公式进行多步计算才能得到结果，但在EXCEL中只要有函数STDEVP直接就能得到结果;再比如一元线性回归模型，要计算回归系数b和截距a的值太复杂了，但在EXCEL中分别用函数SLOPE和LNTERCEPT就能直接计算结果。这样的例子很多，因此我们应该的传统教学与EXCEL软件有机的结合起来，以适应当代大学生的需要，顺应时代的潮流。

6、改革考试模式，综合评定学生成绩考试是教学过程中的一个重要环节，是检验学生学习情况、评估教学质量的手段。

对于统计学的考试，多年以来一直沿用闭卷笔试的方式，这种方式对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但也存在着缺陷，就是死记硬背，缺乏独立思考的能力，不利于培养学生的创造能力，这违背了高职教育培养应用型技能人才的愿望。考试方法要突出多样性、针对性、生动性，不能只限于笔试，还应采取口试、试验、实地调查等多种多样的形式，课堂评价也是重要方式，教师应在教学活动中观察和记录学生的表现，还可以通过面谈、正式作业、项目调查、书面报告、讨论问题和写论文等方式考察和评价学生。综合评定学生成绩，就是要把理论考试与过程考核中学生取得的成绩结合起来，作为判断学生学习成绩的重要依据。同时，建立考试结果分析，总结教学经验教训，发现问题及时纠正，是提高教学质量的有效反馈渠道和沟通机制。

总之，《统计学概论》教学改革势在必行，特别是对于我们的高职学生更是如此，只有运用灵活多样的教学方法，加强实践教学，开阔学生视野，提高学生学习的积极性、主动性和创造能力，才能学到更多的知识，才能接受更多的挑战，以适应社会的需要，成为国家有用之才。

篇5：统计学论文一、数理统计与统计学的主要特点

（一）数理统计的主要特点

数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。概括起来有如下几方面的特点：一是随机性，就是说数理统计的研究对象应当具有随机性，确定性现象不是数理统计所要研究的内容。二是有限性，就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。三是数量性，即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主，而对随机现象质的研究为次。四是采用的研究方法主要为归纳法。最后，数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。用样本推断总体误差的存在是客观的，但是数理统计不仅重在研究误差的大小，还指出误差发生的可能性的大小。

从数理统计的学科特征来看，数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。由此可见!数理统计从学科划分来说，应属于数学学科，但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究，故其采用的方法也就重在归纳法，而不是数学的演绎法。

综上所述，数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究，并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。

（二）统计学的主要特点

统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学，其目的在于探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。

统计学从其研究的范围来说有三大领域：数据的收集$数据的整理和数据的分析。首先，这三大领域随着统计学的不断发展，已很难分辨出哪个领域更重要些。也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。在对19和19美国两次农业普查资料进行分析时，列宁曾指出：“全部问题，任务的全部困难在于，如何综合这些资料，才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。”这足见数据整理的重要性。近年来困扰我国统计研究的并不是数据的分析方法，而是缺少充分真实有效的统计数据，造成无法用数据去检验或证实相应的经济理论、经济模型和经济政策。数据收集的重要性可见一斑。其次，统计学是一门方法论科学。长期以来，人们一直认为在这众多的方法中，统计研究的基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法。特别是大量观察法更成为统计学最重要的基本特征方法之一，也可以说这是统计学与数理统计的根本区别之一，否则，统计学也就真的成了现代西方数理统计学了。随着统计学由早期的纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重，直至有的学者认为现代统计学应该以推断统计为主，描述统计为辅，暂且不论这种观点是否有不妥之处，但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重的作用。事实上，推断统计已成为现代统计学的基本特征之一。再次，统计学从其成为一门科学的那一天起，就把对现象数量方面的研究作为自己的基本特征，但是，同时强调要以对现象的定性认识为基础。

（三）数理统计与统计学的比较

通过上述对数理统计与统计学特点的分析，可以把数理统计与统计学的主要异同归纳为如下几方面：

1.从其研究目的来看，两者都重在揭示总体现象的数量规律性，而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。

2.从其研究的途径来看，数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识；而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究(如果可能$或值得的话)，以达到对总体相应数量特征的认识，同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识。

3.从其研究的手段来看，数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值；而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值。

4.从其研究的主要范围来看，数理统计侧重于对样本数据的定量分析；而统计学不仅重视样本数据的定量分析，而且重视对所获得的总体全部数据的定量分析，同时，重视数据收集方法、数据整理方法的研究。

5.从其利用样本数据对总体进行推断的数理机理而言，概率论是其共同的基础。特别是作为统计学基本方法之一的大量观察法，其数理基础正是概率论中的大数定律；统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征的数理基础正是概率论中的中心极限定理，而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计的根基。

6.数理统计尽管强调应用性，但是它本身还是一门数学学科，重在应用方法的数理基础的研究；统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用，而方法本身的数理基础的科学性研究，则由相应的理论统计学去研究，事实上，推断统计方法的数理基础的科学性研究，正是数理统计的研究范畴之一。

从上述数理统计与统计学的特点及其比较，可以清楚地看到，随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势，数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响，但是，数理统计与统计学毕竟是两门差异较大的学科，不可能简单地加以“统一”。

二、数理统计在统计学中的地位

数理统计与统计学是两门不同的学科，不可相互取代，也不可能像多年来有些学者提出的那样，要建立所谓的大统计，或者说融合统计学，其实质就是要把数理统计与统计学融合起来。但是其融合的直接后果就是现在某些高校所使用的统计学教材中，既有统计学的内容，也有数理统计的成分，不伦不类，细读之，其实就是数理统计的内容与统计学内容的简单拼接。这不能不说是近年来，中国统计学、统计学教材、统计教学的一大悲哀：迷失了自我，盲目地要“与西方接轨”。笔者认为要想理顺数理统计与统计学的关系，就必须对数理统计在统计学中的地位加以深入的研究。

（一）数理统计在统计思想发展中的地位

统计作为一项社会实践活动，已有几千年的历史。“统而计之”，就是人们对统计的朴素认识。随着社会生产力的不断进步，当代的统计已不圄于“统而计之”的范畴。

1.统计作为人们认识社会的最有力的武器之一，已广泛应用于社会、政治、经济、科技等众多领域，而每一个领域有其复杂多样性，若采用简单地“统”，即全面调查几乎是不可能的，但是全面地了解每一个领域的基本情况及不同领域之间的数量联系的规律性，又为现代社会管理所必需。数理统计研究问题的思路和方法，自然而然地为统计学所利用，即数理统计为现代统计学的发展点燃了解决复杂现实问题的科学思想火花——为用总体的部分去说明总体奠定了数理基础。

2.20世纪30年代以来，随着政府要有效地干预国民经济理念的形成，政府以社会经济生活直接参与者的身份出现，基于对全局数据的掌握，大大地推动了统计思想的发展，不仅投入了大量的资金对统计这支“武器”进行开发，更重要的是从立法的角度对统计行为进行规范。在当今许多国家的统计法规中，都明确地规定抽样调查在统计调查中的重要地位。比如，在我国5月经修改后颁布并实施的《中华人民共和国统计法》第二章第十条就明确规定：“统计调查应当以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，以必要的统计报表、重点调查、综合分析等为补充，收集、整理基本统计资料”。而抽样调查的基本原理就基于数理统计的推断原理。可见，数理统计的推断理念在统计实践中的地位已用法律的形式确定下来。

3.作为社会经济活动主体的企业单位，在世界经济全球化、区域经济一体化的发展背景下，不仅没有足够的资金、技术支持从事某一方面的全面调查，有时也没有必要通过全面调查以获得生产经营方面的全面数据资料，而抽样调查就足以提供相应可靠的数据作为企业生产经营决策的依据。这也说明数理统计有着微观的现实需要，为微观经济管理活动开辟了无限广阔的前景。在微观统计应用中有着坚实的思想根基。

4.统计的理念，已不仅仅在于用历史数据描述历史的发展特征，而当代更强调通过对历史数据的收集、整理和分析，去预测未来，而这种预测的基础同样基于数理统计的原理。即从历史的时序数据中找出数据的内在数量规律性，以把握未来的走向，即数理统计的分析原理在时间序列数据预测中的作用，同样功不可没。

（二）数理统计在统计方法中的地位

随着数理统计解决现实问题的理念在统计思想中地位的确立，数理统计在统计方法中的重要地位也相应地得以确立。

1.大数定律为数理统计应用于统计学搭起了连接的纽带。大量观察法是现代统计学的基本方法之一，而大数定律又是大量观察法的基础。统计学若没有大量观察法的支撑，则统计分析中的基本指标——平均数与相对数，则失去其应有的作用和意义，可见数理统计在统计方法中的基础地位不容置疑。

2.中心极限定理为数理统计在统计学中的应用铺平了道路。用样本推断总体的关键在于掌握样本特征值的抽样分布，而中心极限定理表明+只要样本容量足够地大，得自未知总体的样本特征值就近似服从正态分布。从而，只要采用大量观察法获得足够多的随机样本数据，几乎就可以把数理统计的全部处理问题的方法应用于统计学，这从另一个方面也间接地开辟了统计学的方法领域，其在现代推断统计学方法论中居于主导地位。

3.数理统计中样本抽样分布的理论，为现代统计学中的方差分析、正交设计等方法的应用同样提供了方法上的理论保证。特别是正交设计在现实工农业生产中的作用，及其对经济的贡献已引起国外学者的高度关注。据日本某些专家估计：“（日本）经济发展中至少有10％的功劳归于正交设计。”这足见数理统计的方法在统计方法中应用的现实意义。

（三）数理统计在统计内容中的地位

统计学是一门关于如何收集、整理和分析统计数据的一门方法论科学。不管数理统计对统计思想的发展有多大的影响，也不管数理统计在统计方法中居于何种地位，数理统计在统计学中的地位还是主要体现在统计分析中的地位。数理统计对数据的收集方法与整理方法的实际影响要比其对统计数据分析方法的影响小得多。也就是说，统计学作为一门方法论科学，其研究领域要比数理统计宽广得多。试图用数理统计取代统计学的观点显然是不正确的，同样试图用大统计学取代数理统计的观点也不正确，毕竟数理统计作为一门数学学科有其自身的不可替代的特点。因此，数理统计在统计内容中的地位，也只能主要体现在统计分析方面。

1.统计数据收集方法的研究仍然是现代统计学的主要内容之一。正如前所述，在我国现阶段如何获得大量真实有效的统计数据，是我们所面临的迫切任务之一。不真实、不全面的统计数据，使国家的宏观管理“经济理论’经济模型和经济政策的统计检验，以及企业的生产经营预测、决策，都不能有效地进行。可见，“统计数据的质量是统计全部工作的生命”的观点的正确性。而数理统计在统计数据收集方面的影响仅体现在统计数据调查方式方法方面，即抽样调查如何组织实施的方式方法，在统计数据收集方法中得以突出和强调。

2.相同的原始统计数据，采用不同的整理方法所获得的整理资料可以完全不同，并由此对其采用相同的方法进行分析所得的结论，可能完全相反。这足以说明统计整理的重要性。但是数理统计在统计整理方面却难以发挥有效的作用，毕竟，数理统计研究的依据是小样本，而统计学研究的依据的是大样本。假如统计学不是以大样本或总体的全部个体为研究依据，统计学也许就真的沦为数理统计了。

3.数理统计对统计数据分析方法的影响是显著的。不仅体现在对大样本总体参数估计、非参数估计、相关与回归分析、总体分布型态的判断、一个总体参数与两个总体参数的假设检验、方差分析和正交设计等许多内容上，而且体现在描述统计学中最基本指标：平均数、相对数的计算原理等方面。也许真不可想象，若在现代统计方法的内容体系中缺少了数理统计的关于大样本的分析方法原理，将是怎样一种景象。

三、统计学传播理念的转变

对数理统计与统计学的特点作了比较研究，以及对数理统计在统计学中的地位作了分析之后，让我们再回到统计学知识传播的现实实践中来，可以更清楚地看到我们现在正在做什么、在哪些方面还需要改进、今后该怎样把工作做得更好。

（一）统计学知识传播理念的转变主要体现在如下三个方面：

1.统计是什么。这是对统计的最基本的认识，可以通过加强对统计知识的宣传达到。在现代统计工作中，尽管“统而计之”仍有非常重要的现实意义，但是在我们的统计学教学与其它途径的统计知识的传播中，绝不能仅限于此。不仅要让不同阶层的人，认识到统计对现实社会生活的巨大认识作用，而且要让他们了解统计在国家宏观管理、企业经营预测、决策，以及对经济理论#经济模型、经济政策检验中的重要性，从而使各个阶层的人民群众自觉地参与和配合各级统计机构所开展的统计调查活动，以保证统计数据的真实完整。这就要求我国必须加强统计知识普及教育及统计法规的宣传教育!开辟多途径多手段的统计知识传播途径。这是统计学传播的基础理念。

2.统计为什么，即让统计活动的直接参与者懂得为什么要这样做。显然，这是对统计学传播的较高层次要求。知道为什么要这样做!即要知道统计的原理，这并不需要所有的公民都知晓。事实上，只能是具有一定知识基础的人才可能真正理解，且其途径主要是通过高等学校的统计教学活动。由此就对高校的统计学教学理念提出了挑战：统计学课堂上应向学生教授什么。笔者从事高校统计学教学多年，认为高校统计学课堂上应向学生解释统计方法的原理。高校统计学教学课堂不应过分地强调对统计知识的宣传和如何具体地从事统计活动，而应强调重视统计方法机理教学的传播理念，但这在我国现实的高校统计学教学中并没有真正地形成。

3.怎么做统计，这是统计方法具体应用的问题。可以说当前我国高校统计学教学实质上就是教会学生如何做实际统计工作。如何收集、整理数据，如何用公式去计算某些指标等。显然，这样的工作中学生就可以胜任。而真正为什么要那样组织实施数据的调查、整理，为什么要那样计算。不仅老师介绍的不够!而且教材编写的深度也不够。

由此可见，统计知识的传播理念应大致界定在三个层面上：一是统计基本常识的传播。二是如何开展具体的统计活动。三是为什么那样开展统计活动可以达到预期的目的。不同层面的传播对象是有差别的。知道统计是什么、怎么做统计，相对于懂得为什么要那样做统计，其要求是相当低的。也许只要会记数、会写字的居委会大妈，就可以从事数据的收集工作，而会套用公式的一个中学生就可以计算服从X*2分布的统计量的样本数值。而知道为什么要这样做，没有相应的数理统计知识是万万不行的。另一方面，随着计算机的普及及统计数据处理软件的开发，利用计算机对数据进行分析已变得异常简单，甚至一个孩童都可以教会使用统计处理软件，在这种情况下。是否让学生懂得统计为什么就变得不重要了呢？正相反，在统计学的高校课堂上让学生懂得为什么就更重要了。

四、我国统计学教材改革的方向

从对统计学传播理念的不同层次的要求，及数理统计在统计学中的地位和学生的知识结构来看，改革现行高校统计学教材内容体系及教学理念势在必行。

1.去除现行统计学教材中与数理统计相重复的内容，加强关于大样本的数理统计内容，即增加大样本统计分布的数理基础的内容。

2.强调大数定律及中心极限定理内容的教学。尽管这两个定理是纯数理统计的问题，但由于其在数理统计的教学中，教师通常重视不够，因为小样本问题才是数理统计研究的主要问题，因此，可能一带而过，而它们恰恰是联系数理统计与统计学的重要纽带。因此，在统计学教材中必须增加并突出其内容。

3.增加统计方法机理的内容。不仅表现在统计推断方法的数理统计机理!而且也包括统计数据收集方法、整理方法的机理。

4.编写适用于特定专业需求的统计学教材，即在强化介绍各种统计方法机理的前提下，结合不同专业学生所学专业的实际，介绍、说明统计方法在相应学科中的具体应用，以便于所有专业的学生都能熟练地把统计的数量分析方法准确地应用于未来的实际工作之中。

篇6：统计学论文1统计设计存在的常见问题

统计设计是整个研究中最重要的一环,是研究工作应遵循的依据。常见的统计设计问题有:忽视组间均衡性,样本缺乏代表性,样本例数不足,未设置对照组,未随机分组,未提出统计分析方法等。针对以上问题,在科研设计中一定要遵循实验设计的四大原则即“随机、对照、均衡、重复”的原则[6]。

1.1不遵循或不重视随机化原则

随机化是科研设计的重要原则，直接影响研究结果的可信度。随机化既要随机抽样，还要随机分组，并有足够的样本量作前提。然而，在医学论文中许多对此不够重视，主要表现在论文中统计处理随机化不突出，随机化缺失情况比较常见，有的论文甚至将随机误解为随意、随便，不采用随机化处理方法，导致结果缺乏可靠性。还有些文章中没有提出“随机”抽样的设计与方法，没有排除标准，给人随意选择病例之感，且病例数少，因此没有代表性，所得出的结论不可靠。部分文章虽然注明了“随机”，但未提及采取什么方法进行随机化研究或两组间的例数相差甚远，不符合随机化的一般规律，没有临床参考价值[7]。

1.2缺少对照研究或对照组设计不合理

正确设立对照是临床或实验研究的一个核心问题，设立对照的意义在于说明临床试验或实验研究中干预措施的效应，减少或防止偏倚和机遇产生的误差对试验结果的影响。目前，国内许多期刊发表的论文对照组设计不合理现象比较普遍，尤其有些对某种新药或新技术在临床的应用观察研究中，不设对照组，缺乏对照观察，得出的结论缺乏科学性，令人怀疑。有的文章虽然设立了对照组，但在分析结果时，却没有将试验组与对照组的结果进行比较，而仅将各组间的自身前后进行比较，从而使该研究失去对照意义。对照组选择不当，还表现在两组间重要的临床特征和基线情况相差太大，无可比性，如性别、年龄、病情、经济情况和文化程度等不一致，如有些论文将健康人或志愿者作为对照组，使结果受到非处理因素的影响，产生偏倚或系统误差，使结论不可信[7]。

1.3均衡性原则掌握不够

均衡性原则要求实验中的各组之间除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致。特别对疾病预后有重要影响的临床特性一定要在组间分布均衡。各组间越均衡，可比性越强。有些在对病例进行分组时，忽视了均衡性原则，两组之间没有可比性，结论自然是错误的。具体表现在：有的文章对治疗组与对照组的相应统一指标没有设在均衡的水平上。对治疗组情况交代的比较详细，而对对照组的年龄、性别、病情等不予交代，或所选对照组的年龄与治疗组不在一个年龄段，影响了对指标的观察[7]。

1.4重复的原则掌握不好

所谓重复,一是指重复试验或平行试验,二是指各样本组的例数要有一定的数量,即样本的例数要足够大。虽然随机化是增强非处理因素均衡性的重要方法,但当各组内例数过少时,尽管采用了随机化分组的方法,也难以保证非处理因素的均衡一致。在随机化分组的基础上,只有样本例数足够大,才能使非处理因素均衡一致,同时也才能使抽样误差减小,增强样本对总体的代表性。一般来说,在随机分组的前提下,样本例数越大,各组之间非处理因素的均衡性越好;但当样本量太大时,往往又会给整个实验和质量控制工作带来更多的困难,同时也会造成浪费。为此,在实验设计时,还应保证在实验结果具有一定可靠性的前提下,确定最少的样本例数。一般说来,计数指标每组样本不得少于20～30例,计量指标每组样本不得少于5～10例。在多因素分析时,一般认为样本例数至少为观察指标的5～10倍[8]。

1.5样本的含量

样本的含量的大小直接影响到结论的可靠性。样本量过少,则抽样误差大,结果可靠性差,且经不起重复验证;反之,盲目加大样本量也会造成人、财、物的浪费,同时也造成非抽样误差增大。故应在保证研究结果精确可靠的前提下,确定最小的样本量。如某篇论文报道某药治疗的临床疗效,实际总例数为10例,其中6例有效,于是得出有效率为60%。显然,有限的病例数不能充分说明该药是否有效,贸然得出结论,容易给他人造成假象甚至误导[9]。

2统计方法选择与使用不当

在选择统计方法之前,首先应确定研究资料是计数资料还是计量资料。只划分其类别而得到的资料为计数资料,也叫定性资料,如根据治疗结果计算出的治愈率、阴性率、阳性率等。测定某个具体数值而得到的资料为计量资料,如血压值、血细胞计数、血氧分压测定等许多物理诊断和化验检查的结果。目前,医学论文中计数资料最常用的统计方法为χ2检验,计量资料最常用的统计方法为t检验。值得注意的是,各种假设检验方法均有其适用条件,应根据资料特点来选用最适当的方法。均数与标准差分别是描述正态分布资料集中和离散趋势的指标。能否选用“均数±标准差”来描述某一资料的分布特征,关键看该资料是否符合正态分布。当资料不符合正态分布或方差不齐时,应将资料转换使之符合正态分布,方差齐性后再用t检验或方差分析,否则用秩和检验。有些在使用t检验时,未考虑到上述适用条件而盲目使用,造成统计学处理不当或统计学计算错误[10]。

2.1统计指标应用不当

2.1.1描述计量资料的统计指标描

述计量资料的统计指标主要有平均数指标(算术均数、中位数M等)和变异指标(标准差s和四分位数间距Q等),在应用时一定要注意它们各自的适用范围。对于非对称分布资料,算术均数不能反映数据的平均水平,应采用中位数描述。一般地,正态资料或对称资料用描述,偏态资料用M和Q来描述。在不能确定数据的分布类型时,应选用M和Q进行统计描述。四分位数间距Q是75%分位数P75和25%分位数P25之差,即Q=P75-P25,所谓百分位数Px是将全部观察值分为两部分,理论上x%的观察值比它小,(100-x)%的观察值比它大,中位数M是50%分位数P50。、s、M、Px与Q可通过统计软件直接输出[9]。

2.1.2描述计数资料的统计指标描

述计数资料的统计指标有绝对数和相对数。绝对数是原始资料经汇总得到的小计或总计数。相对数是两个有关的绝对数之比,主要包括率和构成比(百分比)。医学论文中相对数应用的主要问题之一是分母较小。分母较小时,相对数的可靠性不能保证,在这种情况下,宜直接用绝对数进行描述而不宜计算相对数。医学论文中相对数应用的主要问题之二是将构成比误用来说明事物发生的强度。构成比只能反映事物的内部构成,不能说明事物的发生强度。医学的研究对象主要是人以及与人体有关的各种因素。由于生物现象的变异较大,各种影响因素又错综复杂,研究常是抽样观察,使事物本质差异与抽样误差混杂,故需用统计方法透过偶然现象来探测其规律性。如果不能正确运用统计学方法,造成统计学上的偏差或失误,就很容易把本来成功的结果当成失败而放弃,或把失败的教训误认为成功的结论而加以宣传。在进行科研设计时要严格遵循科学的统计学分析方法,不能留下隐患,否则,再高明的统计学专家和统计学软件也无法弥补科研设计缺陷造成的损失。总之,统计学分析在医学研究和论文写作中意义重大。在撰写论文时,应注意识别、总结有代表性的、有借鉴意义的统计学领域的缺陷、失误或错误的多发点,特别留心易出现统计错误的险区,从而使论文中的统计学问题减到最低限度。认真检查、仔细核验,尽量避免上述错误,必要时还可以请统计学专家帮助把关[12]。

2.2统计方法描述或选择不当

统计方法选择非常重要，它直接影响结论的可靠性[12]。临床资料的结果变量可分为计数资料、计量资料和等级资料。计数资料指将观察对象按两种属性分类，如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、无效等，通常转化为率。如果是两组间的比较，则采用四格表χ2检验或其校正公式，如果是多组间率的比较，则采用行×列表资料χ2检验。计量资料指对某一个研究对象用定量的方法测定某项指标得到的资料，一般均有计量单位。通常资料呈正态分布时，两组间均数比较用t检验，多组间均数比较用方差分析和q检验。当资料不呈正态分布或方差不齐时，也可用秩和检验等非参数检验法。

2.2.1统计方法描述不清

医学论文中常可发现未交代所用的统计方法，如是配对设计的t检验还是成组设计的t检验，是Ridit分析还是χ2检验，是作相关分析还是作回归推断。统计方法交代不清或根本不予交代，使读者对论文结论的正确与否无法判断。有的只提一句“经统计学处理”后，就写出结论。有的甚至直接用P值说明问题，笼统地以P0.05便称结果差异有无显著性，P值的大小不说明差值的大小，它还与抽样误差大小有关[13]。因此，还应写明具体的统计方法，如有特殊情况，还应说明是否采用了校正，应写出描述性统计量的可信区间，注明精确的统计量值和P值，然后根据P值大小作出统计学推断，并作出相应的医学专业结论。

2.2.2假设检验方法交代不清不交

代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体、不清楚是医学科研论文中常见的错误。如果不交代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体，读者就无法考察论文的统计学方法选择的是否正确，无法核对计算结果是否准确。每一种假设检验方法都有其特定的适应条件和严格的适用范围。对于同一组资料，采用不同的假设检验方法可能得出截然相反的结论。如将配对设计的资料按成组设计资料的方法处理，将会损失样本提供的信息、降低检验效率，可能使原本有统计学意义的结果无统计学意义[14]。在论文写作时，不但要交代选用的是什么统计学方法，而且统计学方法要尽可能具体。如选择t检验，要说明是配对t检验，还是成组t检验;选择方差分析时，要说明是完全随机设计的方差分析，还是配伍组设计的方差分析。对于四格表资料，应说明是一般四格表χ2检验、配对四格表χ2检验及四格表资料的精确概率法等。

2.2.3统计方法选择常见错误

①误用χ2检验。χ2检验有一定的适用条件,n>40且理论数(T)>5时,可用一般χ2检验;n>40,但至少有1个T>1且T药”的那一组，这种错误叫“对照不全”。若在表1中，加上一行“Cy?，此时所对应的设计就是问题的“原型”（表2)

在表2中，假定“Cy?”这一行上也有实验数据，面对表2所表达的资料，很多人在判定实验设计类型时，仍认为此项实验中仅涉及两个实验因素，将计”。事实上，应将“组别”拆分成两列，用两个实验因素明确地表示出来康3)由表3可知:它就是与此实验设计对应的“标准型”。

值得注意的是:表3中第二行必须补齐实验结果。此时，表3所呈现的“标准型”，其设计名称为：“具有一个重复测量的三因素设计”，当资料满足参数检验的前提条件时，应选用“具有一个重复测量的三因素设计定量资料的方差分析”处理资料为宜。

如果T1L与1L-2是两种可以合用也可以分别使用的“物质或药物，特别当他们分别处在“使用与否”的状态下，若存在不可忽视的“交互作用”时，则表1中的“组别”在本质上是由“T1用否”、“1L2用否”与“C拥否”的8种水平组合中的3种组成，仅从实验分组的角度看，表1的设计就缺少了5组，这种“对照不全”错误所导致的后果是割裂了整体设计，组间缺乏可比性，结论缺乏说服力。有兴趣的读者可试着列出此时的表格，即在表3的基础上，将左侧的两列改成3列，其实验因素的名称分别为：

“T1L用否”、“12用否”与“C觸用否，他们都有“不用”与“用”两个水平，由这3个实验因素的水平全面组合可以形成8个组，表头上仍是5个时间点，此时的设计应叫做“具有一个重复测量的四因素设上数据之间不独立”当资料满足参数检验的前提条件时，应选用“具有一个重复测量的四因素设计定量资料的方差分析，处理资料为宜。

三、“三型理论，在实验设计类型辨析上的应用

(一)如何才能做到合理选用统计分析方法处理定量资料呢？

合理选用统计分析方法处理定量资料的关键在于两点:其一，检查定量资料所具备的前提条件；其二，准确判定定量资料所对应的实验设计类型。第一个问题可以通过使用统计软件来轻松地解决，而第二个问题完全取决于使用者对实验设计类型知识掌握的熟练程度。笔者提出的“三型理论，可在辨析实验设计类型上发挥很大作用。

(二)借助“三型理论，辨析实验设计类型的实例

【例2】原文题目：咬合干扰对身体重心移动的影响。目的：了解咬合干扰是否会对身体重心产生影响。方法:对14名健康受试者实施人为的咬合干扰，测定其在干扰前、干扰后30min和干扰后24h身体重心的变化。结果见表4统计方法:应用配对验验。结论:咬合干扰对人体重心移动会产生影响。

对差错的辨析与释疑:表4是实际工呈现实验资料习惯采用的一种形式，它是一个“表现型”根据这个“表现型”人们很容易误用统计分析方法，因为它给人的印象是表中有两批实验数据，其一是“睁眼检测，的结果，其二是“闭眼检测，的结果。每批实验数据中又分为3个时间点上观测的结果，每位受试者均在这3个时间点上被重复观测，相当于进行了两次自身配对，故原采用配对检验对此定量资料进行了处理，这是不正确的。

因为配对设计定量资料的检验仅适用于分析差量服从正态分布的配对设计的定量资料，在配对设计中，只涉及一个具有2水平的因素;而本实验包含两个实验因素，一个是“检测时眼的状态”，它有“睁眼、闭眼”2个水平。另一个是“观测时间”它有“干扰前、干扰后30min干扰后24h”3个水平。对于每一名受试者来说，在这2个因素的不同水平组合条件下都被观测了定量指标的数值，故本资料应为“具有两个重复测量的两因素设计的定量资料”从表4是很难看出其真正的实验设计类型的，按照此实验具体的实施步骤去呈现实验数据，可以得知，与表4对应的问题的“原型，如表5所示。“标准型”只要列出了表5的式样，接触过这种实验设计类型的人就知道，它就是“具有两个重复测量的两因素设计，的标准型。发表论文时，若希望以简练的形式呈现资料的精华可用表6的形式来表达。

对于表5或表6中的定量资料，应选用什么统计分析方法处理为宜呢？当定量资料满足参数检验的前提条件时，若要求不高，可选用具有两个重复测量的两因素设计定量资料的方差分析对资料进行处理，此时，将每个检测状态下的3个时间点视为“地位平等”的;但仔细追究起来，感到并非很合理，因为在“干扰前”这个时间点上观测的结果仅与“测定状态”本身有关，而与“干扰的作用”无关，将此时的测定结果视为“基线值”或“本底”，若能设法将每个受试者的“基线值”化成相等的条件下，推测出“干扰的作用”大小，则更有可比性。统计学上与“基线值”对应的专有名词叫“协变量”，实现前述思想的合适的统计分析方法的全称叫做“具有两个重复测量的两因素设计定量资料的一元协方差分析”。用此方法处理此定量资料，不但可以消除数据之间相关性对观测结果的影响，还可消除“基线值”不等对观测结果的影响，在此基础上，分析出各个因素及因素之间可能存在的交互作用的实验效应来。

四、“三型理论”在表达和分析列联表资料上的应用

如何才能合理地选用统计分析方法处理定性资料呢？其关键在于以下3点：（1)正确地绘制表达定性资料的列联表；（2)准确地给列联表命名；（3)根据结果变量的性质、资料所具备的前提条件和分析目的，选用相应的统计分析方法处理资料16"。“三型理论”在表达和分析列联表资料上也大有用武之地。

五，讨论

实际工如何才能从问题的“表现型”正确地揭示其“原型”，进而能顺利地演变出其“标准型”呢？首先，需要对统计学上各类问题的“标准型”有一个全面而又准确地了解和掌握，例如实验设计的4个基本原则是什么，其关键点是什么；标准的实验设计类型有哪些，其特点是什么。其次，要多实践，要在真正掌握了这方面知识的人员指导下多解决一些实际问题，使自己从一次又一次的错误中解放出来。一是不要怕出错，二是要科学地对待所出现的错误，要努力做到“吃一堑长一智”。要做到合理运用统计学虽然不是一朝一夕的事，但只要在正确的理论指导下，学习方法得当，再加上坚持不懈地努力，解决很多较复杂问题的技巧自然也就慢慢掌握了。因为“熟能生巧，功到自然成”。

篇8：统计学论文随着我国市场经济的不断发展与成熟，我国的金融市场和证券市场也逐渐繁荣起来，尤其是统计学及其相关理论的不断突破为金融市场和证券市场的发展提供了重要的助力。

统计学以定量研究的精准特点逐渐成为金融市场和证券市场发展的一种趋势，本文主要研究了统计学在当今国内金融和证券市场的应用及将来的发展，现在的问题并提出针对的政策。

一、统计学在我国金融和证券市场的相关应用

1.在金融政策和证券市场的应用

在金融政策方面，统计学的应用主要集中在了在利用VAR模型、协整检验(Cointegrationtest)、ECM模型、非平稳时间计量经济模型等计量经济学的研究方法对我国近年来的货币政策进行研究，并预测发展趋势;我国货币的供给对我国产出与市场价格波动的联动性影响;量化宽松的货币政策与财政政策对我国和世界经济增长的刺激性分析;人民币汇率的波动对我国物价的影响以及我国储蓄收支变化对我国货币流通的影响等。

此外，在金融决策的领域，统计学也可以发挥十分重要的作用：利用统计学我们可以将进行金融决策所需要的数据，并且对数据进行分析时，可以利用统计学中的抽样统计、数据波动的分析与协整、时间序列分析等方法帮助决策。

时间序列分析中对一系列的历史数据的收集和对比分析，可以挖掘一些不易发现的历史规律，以此可以对未来类似金融态势时借鉴历史经验进行决策，而数据波动的分析与协整方法则是在计算机软件上利用统计学的知识，对股市的涨跌情况进行专业的分析。

而在证券领域的统计学应用主要是我国股市开始逐渐成熟后兴起的，集中在利用统计学分析我国股市的波动性和稳定性研究，通过沪市和深市指点的绝对变化在指数波动的幅度基础上，利用标准差或者极值法、VAR模型或者混沌方法来显示我国当前证券市场的波动性;另一方面则是利用GJR/广义矩阵、交叉自相关模型等方法对我国证券市场的运行现状及股市的成熟度进行大致的测算。

2.数据挖掘技术的应用

数据挖掘(Data-mining)是基于统计学及其它相关的学科来对决策进行支持的一种统计知识，即将大型数据库中的隐藏的具有利用颊脂垫额信息进行提取以便帮助决策者发现关键信息、进行决策的技术。

数据挖掘技术在证券领域的应用及其广泛，主要集中在以下两方面：首先是客户关系管理。证券客户关系管理系统可以不断对证券交易市场的交易数据进行汇总和总结，并且生成股票交易的相关行为数据，在这个系统中保存的客户历史数据，在系统详细分类的基础上可以分析每个客户的实际贡献和潜在贡献，并且吸引更多具有相关需求的潜在客户。其次是对庞大数据的分析。

金融市场和证券市场的数据及其庞大和复杂，如何最大程度的剔除那些无关的和相互矛盾的数据，可以提高决策的效率和准确性。尤其是投资者更应采取科学的分析方法，在数据库的基础上利用数据挖掘技术进行分析，避免主观臆断。

3.统计学在金融和证券市场风险管理中的应用

运用统计学从市场发展的规律中发现对自己有用的数据从而规避市场的风险是统计学的重要应用。马尔科夫预测法的应用能够有效的预测经济发展中金融市场的贷款回收率以及商品市场的占有率吗，从而实现我国金融市场的健康、有序、安全运行。

马柯威茨组合则是利用统计学的知识对金融和证券市场的投资损失的概率进行有序排列，分析预期收益与可能收益的偏离程度，从而帮助投资者实现有效分散投资风险，提高风险管理的效率。

二、当前我国金融和证券统计学应用存在的问题和解决对策

虽然近年来统计学在我国金融和证券领域取得了长足的进步和发展，但是由于发展时间比较短，体系不健全等原因还存在金融人才缺乏。人才培养模式不合理，我国目前主要实施传统的单向博士导师招考制的培养模式，这种作坊式的培养模式不利于在竞争激烈的市场经济中培养他们的竞争意识;知识结构不合理，即在金融理论知识与数理金融知识的掌握上没有给予足够的重视，经常出现只精通一方面知识的人才，知识结构严重畸形;最后就是高校的教材与我国实际脱节，高校培养缺乏对我国金融市场和证券市场的实践调查，导致教材多不具备实践性。

针对上述问题，本文认为应当在以下四方面大力改善统计学在金融和证券领域应用存在的问题：

第一，不断加大金融师资力量的培训力度。当务之急就是培养一批具备实力的高素质专业人才，增强教师对我国宏观经济理论与微观数理金融水平的理解，为我国大规模相关人才的培养奠定坚实的师资基础。

第二，不断强化我国的法律和金融学研究，健全和完善金融学科的建设，最后实现金融学科的创新和统一。

第三，不断加强教材建设，编制适合我国实情的教材。我国金融和证券教材的编制应当根据我国金融和证券市场的实际情况来编写，避免闭门造车的情况，将理论知识和实践相结合，增强学生的实际操作能力。

总之，统计学在整个世界范围内金融和证券领域的应用已经成为普及，在我国当然也不例外。统计学方法作为众多的定量分析方法之一，是我们加深对我国金融和证券市场认知的重要工具，不断加强统计学的学习对于研究我国金融和证券的相关问题具有重要的意义。

篇9：统计学论文一、关于总体与总体单位的关系问题

总体与总体单位的关系是一个老问题，在20世纪80年代有过争论。有两种对立的观点：一是认为二者可以相互转换，即随着研究目的和研究对象的改变，总体单位可以转换为总体，总体也可以转换成总体单位；二是认为二者不能相互转换。比较而言，赞成可以相互转换的人为众。这两种观点到底孰是孰非，现在似乎没有人再关注了，但并不等于有了普遍认可的定论。

众所周知，总体是在一定研究目的下，所研究事物或单位的全体，具有大量性、同质性和差异性。总体单位是构成总体的个别单位。总体是一个集合，总体单位是集合里面的元素，这两者是不能相互转化的。而有不少人认为可以转化，是存在一个认识上的误区，这个误区就在于，把一个单位与构成一个单位的各个元素相混淆。例如，认为可以相互转换的人可以举出这样的例子：我们以太阳系的各个星球为研究对象，太阳系就是一个总体，太阳系里面的各个星球就是总体单位，地球就是其中之一。当研究目的变了，如果以地球上的人类为研究对象，地球就是一个总体，地球上的各个人就是总体单位。这个时候，地球就由总体单位转化为总体了。不难看出，这个表述存在问题：不管太阳系有多么浩瀚，但作为一个星系，它不具有大量性，而只是单一性，不具备总体的“大量性”这一属性。而太阳系里面的各个星球就可以成为一个总体，具有大量性。同样，地球再大，它同样不具有大量性，只具有單一性。地球上的人类可以成为一个总体，具有大量性。所以，正确的表述是：以太阳系为范围，研究太阳系的星球，太阳系的所有星球就是总体，其中的每一个星球就是总体单位，地球就是其中之一。如果以地球为范围，研究地球上的人类，地球上的所有的人就是一个总体，其中每一个人就是总体单位。把太阳系称为总体和把地球称为总体都是错误的。同样，也可以这样说：以某个城市为范围，研究其工业企业，该市所有工业企业就是一个总体，其中每一个工业企业就是总体单位。如果以其中某一个企业为范围，研究其职工，该企业的所有职工就是一个总体，其中每个职工就是总体单位。同样，如果把这个城市称为总体和把某个企业称为总体都是错误的。

二、关于标志的相关问题

（一）品质标志和数量标志的划分

一般教材都把品质标志定义为“说明事物质的特征的标志”，把数量标志定义为“说明事物量的特征的标志”。这种定义本无错误，但这只是一般情形。事实上，品质标志和数量标志的划分并不是从这两个定义来划分的。在很多情况下，品质标志都由于人为的原因变成了数量标志。比如学生成绩，本来考量学生对知识和技能掌握的深度属于质的问题，但往往都人为地将其数量化了。具体表现是数值，如百分制、五分制等，但有时候也打等级，如优、良、中、及格和不及格。这时候的具体表现就是文字，认为是数量标志。再如产品质量，显然是质的问题不是量的问题。有时候表现为数值，有时候表现为文字，可以分为一级品、二级品等，也可分为合格品、优等品、等外品等，类似的情形还有很多。所以，同样一个标志，到底是品质标志还是数量标志，其实要看其具体表现，表现为文字时是品质标志，表现为数值时是数量标志。关于这个问题，在统计学的教材里面都没有比较明晰的阐述，难免给教学带来一定的困难。

（二）关于变量的定义问题

变量是一种数量标志。关于变量的定义，一般教材都习惯表述为“可变的数量标志”。这个定义显然是有失偏颇的，问题就在于对“可变”的理解。这里的“可变”是指同一时间上不同单位取值有差异，是一种横向的可变。而学生就很难正确理解这个定义，一般都会将其错误地理解为不同时间上的纵向“可变”，会理解为年龄在不断增长，是可变的，工资在调整，是可变的……到底应当如何给变量下定义呢？很简单，变量就是在不同单位之间表现出差异的数量标志。

（三）关于标志表现

一般的统计教科书只介绍标志和标志值、变量和变量值，却没有“标志表现”这一概念。这是一个很大的缺失。如果只介绍标志和标志值，而不介绍标志表现，就容易引起混淆，因为品质标志的表现是文字，不是数值，因而就只能叫作标志表现，不能叫作标志值。数量标志的表现是数值，可以有多种叫法。例如，身高这个标志的表现是数值，可以称为标志表现，由于具体表现是数值，又可以称为标志值，又由于每个人的身高不一样，身高又是一个变量，还可以把身高的数值表现称为变量值。而性别这个标志的表现就是男、女，就只能叫作标志表现，不可能有其他叫法。在教学实践中，甚至有学生把品质标志的表现和标志值混为一谈，或者把品质标志的表现和标志混为一谈，这都是因为教材里面没有正式给出“标志表现”这一概念造成的。

三、关于同度量因素是不是权数的问题

采用综合指数的形式编总指数，都需要同度量因素。关于为什么需要同度量因素，同度量因素为何要固定，固定在什么时期，这都有定论，无须赘述。但让人匪夷所思