發布時間：2022-04-14 10:04:49
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的1篇統計學論文，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
一、高職院校統計學教學模式現狀
1.近幾年來，由于高職生源質量持續走低，學生學習熱情又逐年下降。而統計學包含：復雜難記的公式，抽象難懂的專業術語，枯燥乏味的圖表，對于學習基礎尤其是數學基礎較為薄弱的高職院校學生而言，就更加難上加難。加上歷屆統計學掛科學生很多，大部分學生對統計學這門課產生了畏懼心理。此外，由于高職院校學生社會經驗不足，對于生活中的統計現象及統計應用實例難以發現，缺乏對統計的感性認識，也極易挫傷高職院校學生的學習熱情。
2.教學模式單一、陳舊高職教育的目標是為社會培養高端技能型人才，而目前大多數高職學校仍沿用傳統的以應試教育為主的教學理念和模式，教學的方式方法單一、陳舊。在統計教學中，教學主要以課堂講授為主，大部分側重描述統計，而忽視推斷統計及應用統計分析方法，情景教學和案例教學很少，實際調查研究也不多，統計軟件的應用幾乎不涉及，學生很難有統計實踐的機會。在這種統計教學模式下，學生的學習積極主動性調動不起來，技能得不到提高，教學效果每況愈下。
二、高職院校統計學教學模式改革方法
針對目前高職學校統計教學模式現狀，以職業素養訓練為中心，緊緊圍繞職業素養的優秀定義，對統計學教學進行改革。變傳統的被動灌輸式、單向接受式教學為啟發式、互動式教學，構建以課堂講解與上機操作結合、實例教學貫穿全程實驗室、課堂和社會實踐為一體教育教學體系。在教學過程中，采取專業特色的案例教學和情景教學等多種教學模式，有效的來激發學生學習的積極性，從而培養其獨立思維能力、創新能力、研究和解決問題的能力，體現統計學的應用特色。本文根據統計工作過程，即：統計設計、統計調查、統計整理和統計分析四個步驟，將統計學整個授課過程進行分解，具體問題具體分析，因材施教，設計了相應的教學模式，具體措施如下表所示。
三、結論
在統計學教學過程中，選用生產和科研實際資料、Excel軟件進行實例教學，把生產工作和科研任務直接引入課堂教學，實現教、產、研一體化，使教學內容更加生動、實用，使統計教學煥發活力。從而加深學生對統計知識的理解，提高統計方法的應用能力，同時在輕松、活躍的學習氣氛中，力爭成為一名具有創新精神、創業能力和可持續發展能力的中等技術應用型專門人才.
作者：翟娟娟單位：平頂山工業職業技術學院
1臨床研究中樣本量的確定，絕不是無本之木、無源之水，不是由研究者的主觀愿望決定的。
在基于統計學方法的樣本量估算中：一方面，樣本量的估算要根據研究設計類型選擇合理的統計學公式計算而來；另一方面，樣本量估算過程不是僅僅依靠統計學計算就可以完成的，它需要充分的臨床信息作為估算的數據基礎，才能夠完成有效的估算。也就是說：正確的估算方法和準確的臨床參數構成了樣本量估算的兩大基石。估算參數（例如預計的治療干預有效率）可以參考歷史同類研究，預試驗結果或前期探索性研究結果獲得。
2從以上描述可見，對于尚且缺乏臨床信息的研究情況，樣本量估算往往無法進行。
因此對于處于不同驗證階段的研究，其樣本量的確定方法也有所不同。試想一個全新的藥物初次應用于臨床的時候，我們尚無法為這個藥物的有效性提供臨床信息，因此在這個時候，要做的往往不是通過統計學公式計算樣本量，而是依據臨床前信息開展小規模的探索性研究，初步了解其有效性和安全性。而通過這樣的探索性研究，不僅可以初步了解其有效性和臨床應用價值，同時所積累的臨床數據也將為進一步的有效性及安全性確證研究提供臨床基礎，從而為確證研究的樣本量估算提供可靠的數據支持。
3總結
綜上所述，對于確證性研究，由于已經具備了充分的臨床基礎，故而合理的樣本量估算是研究設計的重要內容；而對于探索性研究，往往因缺少臨床信息無法通過統計學方法確定樣本量，通常以小規模研究開始臨床效能探索。
作者：李雪迎單位：北京大學第一醫院醫學統計室
摘要：統計學是一門通用的方法論的科學，統計思想方法具有極其廣泛的應用性。隨著國家創新體系的建立，統計學的教育創新已經成為一個重要的議題。本文對統計學普及教育的創新問題進行一些探討。
關鍵詞：統計學；普及教育；創新
一、大規模的統計學普及教育勢在必行
從世界發達國家的情況來看，都比較重視統計學和統計學教育。2006年6月，中國人民大學舉辦了“2006統計學國際論壇”，筆者參加了這一論壇，并專門就統計學普及教育問題向美國依利諾依大學何旭明教授了解了美國統計學教育的有關情況。何教授講：“美國的高等院校幾乎都開設《統計方法》選修課，而且學生中選《統計方法》課程的人數要多于選修《微積分》課程的人數，因為他們覺得統計更有用。”另外，從最近的英國、美國、日本以及港、臺地區的中學教材來看，統計學與概率都是教學內容的重要組成部分，多數教材每個年級都有統計內容。
在國內，統計學也越來越受到重視。1993年12月，賀鏗、袁衛兩位教授提出的“大統計”的理念，在統計學界從認識上正趨于統一。1998年9月，教育部在將504個本科專業調整為249個的情況下，統計學從原來的二級學科反而被調整為理學類一級學科。這些都為統計學的發展和統計教育的大規模普及奠定了重要基礎。
盡管如此，我國統計學教育與發達國家相比還是存在著很大的差距。我國所有的普通高等學校中，具有統計學專業或開設統計學課程的只有100多所，這與美國有成百上千所學校在提供統計教育的狀況相比比例是較低的。從我國中學教材來看，統計的內容約占4%。相對上述國家的教科書來說比例也是較低的。
一個國家應用統計學知識的多少，反映一個國家的發達程度。隨著我國社會主義市場經濟和各項社會事業的快速發展，隨著建設創新型國家戰略目標的實施，隨著高等教育的大眾化進程，統計學提高教育和大規模的普及教育無疑都會得到長足發展。統計學教育也會在普及基礎上進一步提高，在提高指導下進一步普及。因此筆者認為，較大規模的統計學普及教育已經勢在必行。
二、高等院校是統計學普及教育的突破口
實際上，近年來我國的統計學教育已經開始突破統計學專業教育的界限，在一些理工農醫以及社會學等大部分學科和專業中，開設了統計課程；統計知識還列入了中小學教學內容。這是可喜的，但筆者認為統計學普及教育還僅僅是初露端倪，大規模的統計學普及教育還未開始，還有許多工作要做。
目前，我國在一些財經類院校開設的基本是社會統計學，在理工類院校開設的基本是數理統計學，都還與“大統計”的理念和作為理學類一級學科的統計學存在著很大距離。中小學雖然在數學教材中加入了一些統計學的基本內容，但一方面比例較少，另一方面，據筆者了解，由于受應試教育和基層學校師資條件的制約，教育質量也還存在不少的問題。很多理科教師在大學僅學過數理統計課程，對抽樣和描述統計的內容較生疏，因而感覺新教材內容體系較亂，內容不如老教材講起來“順溜”。于是知識可以傳授給學生，也可以指導學生完成很多的練習題，但蘊涵在知識背后的統計思想能否也講出來可能就要打很大的折扣了。
另外，國民的統計意識還不強，對統計學的認識也還不夠，據筆者了解，一談到統計，很多人就聯想到統計局，聯想到大量的統計數據和統計報表等。這些都說明，統計學的普及教育還任重道遠。
大規模普及統計教育是一項浩大的系統工程，需要以強大的人力、物力、財力資源為基礎。以人力資源為例，盡管我國有一支素質較高的統計學專家隊伍，但由于他們承擔著國家政府部門或科學研究機構的重要工作，因此顯然不可能有過多的時間和精力從事大規模的普及教育工作。同樣，國家目前也還不可能投入大量的物力和財力資源開展統計學的普及教育工作。那么，怎樣解決人力、物力、財力的問題，開展大規模的統計學普及教育呢？
筆者認為，要進行全社會的統計學普及教育，首先應該在各類高等院校中普及統計學教育，即把高等院校作為統計學普及教育的突破口，而后推向全社會。各類高校現有專業教師可以承擔統計學普及教育的教學工作，在學校教務部門的統一安排下，著力通過開設跨專業選修課的形式開展統計學普及教育。各類高等院校接受過統計學基礎教育的成千上萬名大學生會走向社會的眾多工作崗位，他們會帶著統計學的基本思想方法在各個崗位開花結果，同時也為他們進一步提高和繼續進行全社會的統計學普及教育打下了基礎。因此，把高等院校作為統計學普及教育的突破口是解決人力、物力、財力資源問題的最好方略和最佳途徑。超級秘書網
當然，由中國統計教育學會、重點大學和一流專家牽頭，以講座班的形式開展對一般高等院校的師資培訓工作，以研討會的形式定期溝通和交流各高校統計學普及教育的情況和經驗也是非常必要和重要的。
高等院校作為統計學普及教育的這個突破口一旦打開，全社會普及統計學教育的蓬勃局面也就很快到來了。筆者甚至認為，高等院校統計學普及教育的局面可能會很壯觀，會受到學生的歡迎。
三、在高等院校進行統計學普及教育的一些思考
在各類高等院校中進行統計學普及教育實際上是相對現有教育體制來說的一項教育教學改革，是高等院校教學內容創新的一種嘗試，需要領導的重視，教務部門的協調等基本條件作為保證。在這里，就有關教學指導思想和實施方法粗略地談一下基本想法，以求拋磚引玉。
1、基本思想：將抽樣技術、描述統計、概率初步、推斷統計、非參數統計、Excel在統計分析中的應用結合在一起，并溶入案例教學，向學生較系統地介紹入門階段最基本的統計思想和方法。
2、基本途徑：通過在普通高等院校各專業開設《應用統計方法》選修課，解決統計意識的培養和統計方法普及教育問題，選修課一般為54～72學時為宜。
3、基本目標：各專業的學生通過《應用統計方法》的學習，初步樹立統計意識，能夠用基本的統計方法，借助于最普及的Excel統計分析軟件解決工作中和生活中的實際問題。
4、教材選用：可以選用中國人民大學統計學院賈俊平等編著的《統計學》作為教材，也可以根據教學時間和其它具體情況，自編教材。
5、師資問題：各高等院校講授統計學或者概率統計的教師承擔統計學普及教育的教學工作，教務部門承擔相關的教學管理工作都是沒有太大問題的。當然教師很可能需要進行一些再學習，更新知識結構。例如，講授概率統計的教師很可能需要學習實際的抽樣技術和Excel統計分析軟件的應用方法等。
6、學習評價：注重理論聯系實際，將“學統計”轉化為“做統計”，改革傳統考試方法，通過撰寫統計報告進行考核，從而使學生掌握從數據的收集、整理、分析、寫出統計報告的全過程，提高教學效果。
在2004年8月教育部頒布的《普通高等院校本科教學工作水平評估方案（試行）》中，實踐教學被視為專業建設與教學改革的重要方面，單獨列為一項二級指標，強化了實踐教學的地位。各類高等院校率先進行統計學教育的普及工作，不但增強了實踐教學的環節，而且也為統計學的社會普及教育打開了突破口，是義不容辭的時代使命。同時，通過大規模地進行統計學普及教育，也會提高統計學在國民心目中的地位，提高統計工作者的社會地位，更重要的是可以提高適應社會主義市場經濟的與世界發達國家接軌的國民基本科學素質。
摘要：統計學被列為財經類專業本專科專業的必修優秀課程之一。其教學面臨諸多挑戰，應當順應統計學教學的發展趨勢，將統計學和計算機技術有機地結合起來，運用EXCEL的有關功能對教學內容、教學方法、考試方法進行改革。
關鍵詞：統計學；教學模式；EXCEL
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、專科專業的優秀必修課程之一。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優秀和相互關系，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。超級秘書網
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。
摘要：根據21世紀對生物統計學課程的重新定位，在生物統計學精品課程建設中重點突出了教學方法和教學手段的改革，強化了學生能力的培養。
一、引言
隨著生物科學的發展，只有定性的結論已不能滿足實踐的需要，實現生物科學結論定量化是人們長期追求探索的目標；生物統計學是生物學科定量化的重要分析理論與方法，生物統計學是生物學科應具備的基本知識和素質，與生命活動有關的各種現象中普遍存在著隨機現象，大到森林陸地生態系統，小至分子水平，均受到許多隨機因素的影響，表現為各種各樣的隨機現象，而生物統計學正是從數量方面揭示大量隨機現象中存在的必然規律的學科。因此，生物統計學是一門在實踐中應用十分廣泛的工具學科，它是生命科學各專業的專業基礎課，對后續生命科學課程學習和生物科研有重要作用。
同時，生物統計作為數理統計在生本論文由整理提供物學領域的應用，是教學難度較大的一門課程。因此，在生物統計學精品課程建設過程中，針對各專業培養目標的定位，因材施教，更新教育理念，加強實踐訓練，在教學方法和教學手段上進行改革和大膽探索。
二、二十一世紀對生物統計學課程的重新定位
（一）新世紀對生物統計學課程提出的新要求。
二十世紀上半葉農業和遺傳統計學首先獲得了發展，在其基礎上發展起來的生物統計學、統計流行病學、隨機化臨床試驗學已經成為攻克人類疾病的一個里程碑。這在過去的半個世紀里顯著提高了人類的期望壽命。
21世紀人類基因組，基因芯片等實驗科學產生出的巨量數據，需要新工具來組織和提取重要信息。
將數據轉化為信息需要統計理論和實踐本論文由整理提供方面的洞察力、技術和訓練。
未來的生物統計學將會與信息技術密切結合，較少側重傳統數理統計，而會更多注意數據分析，尤其是大型數據庫的處理。生物統計學越來越不同于其它數學領域，計算機和信息科學工具至少和概率論一樣重要。
（二）生物統計學對大學生素質培養的作用。
生物統計學的一個重要特點就是通過樣本來推斷和估計總體，這樣得到的結論有很大的可靠性但有一定的錯誤率，這是統計分析的基本特點，因此在生物統計課程的學習中培養了一種新的思維方法———從不肯定性或概率的角度來思考問題和分析科學試驗的結果。
生物統計學是通過個別的試驗研究得出其一般性結論，屬于歸納推理的范疇。但其有別于簡單枚舉法和科學歸納法，是一種或然性歸納推理或者概率歸納推理。在生命科學的研究中絕大多數涉及到的是隨機事件，因此，生物統計學不僅是試驗設計與統計方法的教學，更重要的還是大學生思維方式的培養，這對提高大學生的素質很有必要。
生物統計學包括試驗設計和統計方法兩個有機聯系的組成部分。通過試驗設計的教學可提高大學生設計研究課題試驗方案的能力，使之明確課題的研究目的、試驗因素與水平以及試驗設計方法等方面的內容。通過統計方法的教學除讓學生弄清各種統計方法的內涵外，還需要使學生能夠正確地選擇最適合的統計方法，以揭示資料潛在的信息，達到研究的最終目的，從而提高大學生科學研究素質。
三、教學方法和教學手段的改革
（一）加強電子課件及網絡平臺本論文由整理提供建設。
生物統計學是應用概率論和數理統計原理研究生物界數量變化的學科，而概率統計的理論和思維方法對本科生來說有一定的難度，加之課程學時的減少（由原來的60-70學時，降到現在的40學時左右）,如何深入淺出地引導學生入門，并使學生在了解概率統計思想的基礎上，掌握常用統計分析方法的應用及使用條件是課程的教學難點。為此，我們利用多媒體技術，制作了與教材配套的課件，通過在課堂上把抽象內容形象化與直觀化，收到了良好教學效果。建設了一個生物統計學教學網絡支撐平臺，現有課程簡介、教學大綱、師資力量、授課教案、電子版《生物統計學》教材、課程錄像、實習指導、在線測試題、參考文獻、其它教學資源等欄目，免費向全校師生開放。
（二）將多媒體教學優勢與學生的認知規律有機結合，用較少的學時得到良好的教學效果。
多媒體具有信息量大、形象化、直觀化的特點。
但是如果不能很好地將多媒體這些特點與學生的認知規律相結合，多媒體教學就可能會帶來一些弊端諸如：（1）內容多，幻燈片變換快，由照本宣科變為照屏宣科，為新的“滿堂灌”；（2）課件圖片多，內容以展示為主，缺乏啟發性；（3）教學內容常用滿屏的方式顯示（即所謂“死屏”）,老師照著屏幕上的內容給學生講解，失去了傳統教學方法，老師邊講邊板書能給學生留下比較深刻印象的特點，缺乏吸引力。
而多媒體在教學中只能充當工具的角色，在教學過程中必須將多媒體信息量大、形象化、直觀化的特點與學生的認知規律緊密結合在一起。在制作課件時，采用啟發式教學方式，精煉教學內容，模仿傳統教學書寫板書的過程，根據教學內容的難易程度，采用逐字、逐句、逐段顯示教學內容的動畫方式。在課堂教學中，老師仍然保持傳統教學方法的教姿教態，在授課的過程中與學生保持互動，根據學生在課堂上接受知識的能力，掌握屏幕上顯示內容的速度，必要時輔以板書進行講解。這樣做既發揮了多媒體教學的特點，又充分照顧到學生的認知規律，在內容沒本論文由整理提供有縮減，學時減少近三分之一的情況下，仍然取得良好的教學效果。
（三）長期堅持教育教學方法及教學規律的研究。
生物統計學的理論基礎是概率論與數理統計，從這個層面上講，它有非常濃的數學味道，但是它又有別于概率論與數理統計，生物統計學更主要強調的是概率論及數理統計的思想和方法在解決生命科學中一些具體問題的應用。因此在教學過程中就存在一個“度”的把握問題，如果將概率論及數理統計的原理講得太多，一是學時不允許，二是學生難以消化，得不到好的教學效果；如果只注重方法的講解，學生知其然不知其所以然，就會誤入亂套公式的歧途。經過將教學的重點放在教學中引導學生重點掌握統計方法的功能與用途，方法與步驟，防止各類方法的誤用，淡化定理的證明與公式的推導。在教學內容的安排上采用“保干削枝”，即在學時減少很多的情況下，將一些次要的統計方法去掉，也要保證有足夠的學時講授理論分布與抽樣分布、統計假設測驗等方面的內容，讓學生掌握生物統計學中所蘊含的概率論及數理統計的思想精髓，從而避免學生亂套統計公式。
（四）密切跟蹤生命科學發展的前沿動向，探索生物統計學解決前沿問題的理論與方法。
統計學在生物學中的應用已有長遠的歷史，本論文由整理提供許多統計的理論與方法也是自生物上的應用發展而來，而且生物統計是一個極重要的跨生命科學各研究領域的平臺。現在基因組學、蛋白質組學與生物信息學的蓬勃發展，使得生物統計在這些突破性生物科技領域上扮演著不可或缺的角色。
在課程建設中，隨時注意納入生物統計學在前沿領域研究應用的內容，增強課程的活力，提高教師和學生面向生物產業主戰場解決實際問題的能力。
四、加強實踐教學，注重學生能力培養
生物統計學要不要開實驗課，怎樣開實驗課，一直存在爭議，在此認為生物統計學不僅應該開設實驗課，而且還要將實踐教學的重點放在計算機技術和統計軟件的應用上，讓學生不僅掌握統計方法，而且加深對原理的認識，獲得就業或升學的必備計算機統計技能，提高解決復雜問題的能力。
（一）開展統計軟件的實習，擴大學生的視野，提高學生素質。
20世紀20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，所以充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。在課程體系改革中，各課程的教學時數與達到培養目標所需完成的教學內容相比還是不足的。為此，可以通過標準的統計軟件的教學實習來達到以點帶面，擴大學生視野，提高學生素質。超級秘書網
為此我們建立了一個專用于實習教學的生物統計電腦實驗室。現共有50余臺電腦，并連接到校園網。實驗室配備有指導教師，負責對上機的學生答疑。除按教學計劃進行的正常實習教學外，實驗室還對優秀學生免費開放，鼓勵他們結合教師的科研活動，應用所學生物統計學知識，學習新的生物統計學知識，掌握應用計算機解決生物統計學問題的技能。
（二）全方位、多層次的實踐教學。
為了進一步培養學生實際動手能力和科學嚴謹的治學態度，必須將本課程的實踐教學活動延伸到課堂教學外，開展全方位、多層次的實踐教學。
在原綿陽農專期間，主要在作物育種、作物本論文由整理提供栽培、動物營養等課程實驗與實習中，根據相關內容加入了試驗設計方法以及數據統計分析的相關內容。
組建了西南科技大學生命科學與工程學院以后，由原來的單一農科專業變成了理、工、農三大學科均有專業的格局。雖然專業的學科歸屬不同，但有一點是相通的，其內涵均屬于生命科學的范疇。以科學研究的方法進行劃分，均屬于實驗科學。
掌握正確的實驗設計方法，從不確定性數據中挖掘事物的客觀規律，是實驗科學工作者必備的技能。因此，我們將原來只是在農科專業上延伸實踐教學的作法推廣到全院的所有專業，結合實驗課教學的改革，對發酵工藝學實驗、植物細胞工程實驗、食用菌實驗、微生物學實驗等課程的內容全部或部分改為用生物統計學指導學生自主進行實驗設計，把過去單一的實驗流程、樣品觀察或檢測實驗改變為試驗條件的優化試驗，提出在不同條件下對樣品測定的比較試驗設計、單因素試驗設計、多因素試驗設計、正交試驗設計、均勻試驗設計，對試驗結果要求學生使用統計學的方法對進行分析和討論，最后得出最佳試驗條件。
這樣的實驗教學改革起到了一箭雙雕的作用，從專業基礎課或專業課的角度看，改驗證性實驗為設計型、綜合性實驗，增強了學生解決實際問題的能力，培養了學生創新思維的能力；從生物統計學角度看，將課程的教學實踐延伸到課程外，彌補了學時的不足，更重要的是學生將自己學到的統計學知識，轉化為解決實際問題的能力，知識得到很好的內化。
此外，在學生課外科技活動中指導學生選用正確的實驗設計和數據的統計分析方法，提升科技作品的檔次；在畢業論文（設計）中要求學生采用恰當的生物統計學方法進行設計與分析，寫出高質量的畢業論文（設計）。
通過這樣的教學實踐，訓練了學生的統計思維能力，使學生充分認識到掌握生物統計學這一工具的重要性和必要性，增強了學生學好用好這門工具的信心，提高了學生從復雜的生命現象中挖掘事物客觀發展規律的能力。
精品課程是集科學性、先進性、教育性、整體性、有效性和示范性于一身的優秀課程。作為精品課程的載體，應具有一流的教師隊伍、一流的教學內容本論文由整理提供、一流的教學方法、一流的教材、一流的教學管理等特點。與之相比，我們在生物統計學精品課程的建設上，才剛剛起步，今后還要在教材建設、師資隊伍建設、科學研究等方面加大力度，將生物統計學建設成體現現代教育教學思想、符合現代科學技術和適應社會發展進步的需要、能夠促進學生的全面發展而深受學生歡迎的一門課程。
一、心理統計學教學的發展趨勢
第一，注重統計意識與心理學理念的結合。心理統計學關注的是對心理學實際問題的解決，而且這個解決過程會隨著個體專業素養的積累而不斷深入。因此在教學過程中，一方面應當鼓勵學生的探索精神，將重點放在統計思維的培養上，而不能局限于就事論事，尤其要避免機械記憶解題步驟的做法;另一方面，心理統計學的大背景是心理學，這對教師的課堂講授提出了要求:如何高效地實現對實驗心理學、心理測量學等相關領域的知識滲透?有研究者提出“將心理統計學的教學目標劃分為兩大層次:注重統計思維層次和注重統計思維和心理學理念融合層次”，而后者才是心理統計學課程的真正價值所在。第二，教學內容和體例的新探索。計算機軟件的普及運用使得大眾更深入地進行數據分析成為可能，因此有些教材開始將一般線性模型和多元統計分析納入其中，并對傳統的教學內容進行了重新編排。這不僅進一步表明了培養統計思維的重要性和必要性，也對教師的理論課課堂教學提出了更高的要求:當難以通過紙筆計算助力概念理解，如何將新內容新體例表達得直觀形象?第三，基于各種教學方法的教學探索。近年來，隨著統計學重要性的突顯，人們開始關注統計學的教學改革，尤其是教學方法的改革，例如案例教學、PBL教學等。實際上，選擇哪種教學法除了教師在理念上的差異，也受具體的班級情況和授課內容的影響。而無論選擇哪種教學方法組織教學，最根本的目的都在于引導學生想學、樂學、學有所得。
二、心理統計學教學改革的實踐探索
基于對心理統計學課程的教學現狀和發展趨勢的分析，筆者嘗試從教學內容、教學方法、評價方法3個方面對心理統計學的教學進行改革。
(一)教學內容改革
教學內容的改革主要體現為“一減一增一結合”。
1.一減在保證使學生掌握基本的邏輯和框架的基礎上，適當壓縮了統計學的基礎理論內容，將重點放在統計思維的培養和統計方法的選擇上，突出實用性。“……降低解題的難度，降低運算技巧的運用，簡化證明過程，但必須重視邏輯思維能力的培養。”例如，在簡單線性回歸一章，回歸模型的建立方法占了一定篇幅，而實際上學生只要了解確定a和b的兩個計算式以及這是基于最小二乘法的原理即可。類似這種涉及公式推導的內容，只要不影響概念理解和實際應用，教學中均進行了刪減。
2.一增增補了統計檢驗力、效果量、多元統計分析等內容，并強調其與原有知識點的貫通，力求“將知識轉化為認知結構”。關于多元統計分析等內容涉及的相關課程(如實驗心理學和心理測量學)銜接問題，筆者將“心理統計學”分為初階和進階兩部分。初階部分主要講述“心理統計學”的基礎內容，包括描述統計和推論統計中的主要脈絡和基本方法，在低年級開設，其中涉及多元分析的部分，只是簡要介紹，使學生能夠理解其基本用途即可。進階部分則主要具體講述多元分析方法，這一部分內容納入“心理學研究方法”課程，此門課程的開設時間一般晚于實驗心理學和心理測量學。如此既滿足了學習實驗和測量的統計學要求，又解決了學習較高級統計方法要求代入實際情境的問題。
3.一結合將SPSS軟件應用與理論教學結合，即在理論課課堂上，在完成基本的教學任務之后，基于真實研究的數據向學生演示相關知識點的SPSS實現過程，并簡要分析輸出結果。尤其對于多元統計分析等難以紙筆計算的內容而言，這種方式不僅增進了學生的學習興趣，而且大大提高了課堂效率。總之，借助直觀、迅速的軟件，學生可以更清晰地把握數據所傳達的信息，同時也為實驗課的開展做了良好鋪墊。
(二)教學方法改革
第一，使用姓名桌簽。請學生用卡紙制作一個桌簽，姓名是必選項，也可呈現其他可以表明自己身份的內容，上課時將桌簽立在課桌上。這樣做的好處在于消除了學生的匿名感，對學生是一種有效的督促，也有利于增進師生之間的溝通。第二，較多采用案例教學。日常教學中經常遇到這樣的情景:某道題目如果出現在相應的知識點中，學生可以解出;一旦將各種類型的題目混在一處，有些學生就難以選擇恰當的解題辦法，甚至會做出削足適履的荒謬之舉。也就是說，學生在沒有明確要解決的問題是什么的情況下，就急于選擇了某個模型開始解決問題。針對性的解決辦法即首先培養學生分析問題的能力。案例教學則同時關注了分析問題和解決問題這兩方面的能力培養。引入案例教學后，心理統計學課堂基本可以分為4個階段:案例導入與分析、學生討論、教師評估指導、總結。在這個過程中，來源于實際的鮮活案例生動形象地例證了數據和分析的意義，學生更有興趣參與其中，成為分析問題、解決問題的主導者，也發展了分析問題、解決問題的能力。應該說，相比傳統教學方法，案例法對統計學教學的促進作用是很明顯的。第三，充分發揮討論的價值。心理統計學課堂上經常涉及討論環節，不同的問題對討論時間和討論形式的要求也有所不同，例如小組討論、辯論式討論等。對于有些問題，希望能夠最大限度地激發和傳播學生的觀點，使之成為一個全面深入的大討論。對于這類討論，通常會采用如下流程:小組內討論—小組間討論—小組內討論—大組間討論。以32人的班級為例，平均分為兩個大組，每個大組平均分為4個小組，每個小組的成員依次編號為01、02、03、04。小組內討論結束后，在每個大組內部，編號相同的人匯到一處，將各小組的觀點進行交流———此為小組間討論。小組間討論結束后，4人返回各自小組，再次進行小組內討論。之后每個大組內部各選派一名主要發言人對本組的討論情況進行總結發言。這種方式可以使每個成員都投入其中，彼此互通有無，而且反復的討論和溝通也有利于知識的澄清與鞏固。第四，改革實驗課的上課形式。除了慣常的SPSS操作課，心理統計學實驗課還增加了習題討論課的形式。心理統計學的學習是一個循序漸進熟能生巧的過程，一定數量的習題是非常必要的。而且與理論課上呈現的例題不同，實驗課中的習題多為源于現實的非典型實例，更考查學生對現實情境的統計化概括能力以及對各種統計方法的綜合與變通。第五，加強課外實踐。課外實踐是課堂教學的延伸，其目的在于引導學生從心理學實踐中發展統計學的思維與能力，這也契合心理統計學的本質。有學者提出的自主學習任務，這些自主學習內容一般通過作業的形式督促學生完成，例如，要求學生按照“研究設計—收集數據—分析數據—得出結論”的順序考察某兩個變量之間的關系。對于低年級學生來說，過程和結果可能存在各種缺憾，但作為一種研究性學習，最重要的是強化學生的科學思維方式，逐漸掌握發現問題、分析問題、解決問題的能力。
(三)評價方法改革
教學評價方面，嘗試采用終結性評價和形成性評價相結合的方式。也就是說，除了期終考試這種終結性評價方式，日常教學中更多采用形成性評價。作為教育評價領域的一個研究熱點，形成性評價最終著眼于提升學生的自主學習能力，但與終結性評價發生在教學結束之后不同，它更強調教學過程中的反饋。就心理統計學的教學過程而言，反饋可以從隨堂測驗、課堂討論、課后作業等教學的各個環節進行。而且從統計學課程實際操作的角度，務必要保證反饋的具體性，例如當學生反應出錯的時候，避免只給予一個判斷式的反饋(“錯了”)，而是對學生的反應進行分析，發現學生理解的誤區(“能否講一下你這樣做的依據”)。此外，可以發揮學生的主體作用，引導學生開展自我評價和相互評價，例如，以作業的形式請學生就某一階段的學習進行總結，以實現自我反思和改進。
三、教改效果
上述教改措施符合學生的年齡特點和發展需要，一定程度上改變了學生對統計學的消極認識，有效地激發和維護了學生的學習熱情，在能力培養方面的效果也逐漸突顯，具體表現在:第一，培養了學生分析問題和解決問題的能力。經過一段時間的磨合，學生慢慢認識到心理統計學區別于其他專業理論課的課程特點，發展了自主學習能力，基本能夠遵循發現問題—分析問題—解決問題的邏輯順序。同時，討論和表達的技巧也有提升，敢于質疑，勇于探索，這些令人欣喜的變化是在教學中能夠切實感受到。第二，提高了學生數據管理和分析的能力。從最初面對數據的束手無策，到逐漸可以比較有條理地總結出數據所傳遞的信息，課程教學改革發揮了重要作用。尤其是案例教學和討論式教學，對于學生的信息提取能力是一種有效的訓練。第三，發展了學生的科研能力。心理統計學的課外實踐環節從整體上強化了學生對心理學的理解和運用。在科技創新基金項目、大學生創業計劃等相關項目上，學生們有著不俗的表現，部分學生還在優秀期刊上發表了學術論文。總之，教學改革任重道遠。上述教改實踐旨在使貌似艱澀、枯燥的統計學更接“地氣”，使統計教學模式向著有益方向發展。雖然這些措施大多屬于局部調整，但已使學生感受到了學習的魅力而且學有所得。希冀未來可以發現更多可為之處，實現教學相長。
作者：王勝男 單位：濰坊醫學院
1體育統計學改革思路
體育統計學作為一門關于實踐活動調查的科學理論與方法，并不局限在體育教學和體育研究中，而對其它的非體育行業也具有同樣的效用。分析當前學生對其的態度不難看出，學生對該門課程的認識并不清楚，且傳統教學模式的教學內容的限制下，并沒有結合當前時代的發展而做出相應的改變。因此，對其進行改革，使之完全能夠完全符合當今時代的發展。如，在教學過程中，教師要擴大自身的視野，對教學內容進行深化，不能將思想局限在體育教學與運動訓練，并根據學生多元化的去向豐富教學內容。體育統計課程并非是一門一成不變的課程，其也可以變成學生喜歡的課程。如：明確體育統計學的價值作用和應用范圍，在教學活動過程中通過列舉一些有價值的具體事例，糾正學生的錯誤認識，改變學生的學習態度。其次，指導學生進行EXCEL表格的操作，對統計數據進行錄入、整理、分析以及輸出相關的圖表，從而掌握基本的操作；最后，將在體育統計學中學到的知識和技能在畢業論文中展現出來。從而讓學生通過理論與實踐的結合，掌握該課程的知識與技能，進而保障其日后運用中具備基本的能力。此外，該方法的使用，還要保證在教學內容與教學模式上進行相應的革新與改變．
2體育統計學教學的內容改革
在體統計學的教學過程中，要讓學生明確的認識到，體育統計學的使用并不局限在體育教育工作與體育訓練研究工作當中。因此，在體育統計教學的內容改革，要對其授課的作出相應的改變和革新。首先，體育教材在的原理與知識介紹上比較簡單，且不具備系統性，學生難以對該課程進行透徹的了解。以課本中的樣本自由度與總體自由度的關系為例子。如果知識的講解不具體，學生難以理解總體標準差與樣本標準差的關系，從而打擊學生的學習積極性。根據實際情況對教學內容進行適當的安排，在對參數估計與統計推斷的例題講解中，適當的插入一章關于抽樣分布的統計學基礎知識課，結合此基礎，再講授有關參數估計與統計推斷的知識。學生對抽樣分布知識與原理得到了較好的理解，也為參數估計與統計推斷的具體應用打好了基礎。其次，在知識、內容及其結構的編排上并不合理，一些陳舊的知識還在繼續應用。雖然，近年來版本不斷的更新，但是教學的內容并未發生過大的改變。其知識的教授主要還是集中在體育教育領域，而忽略了統計學知識的系統性。再則傳統教學模式下忽視了學科知識的應用，在應用型操作技能的培養與訓練上也并為提升到一定的高度。在統計學內引入新的計算機操作知識，延伸學生學習該門課程的技術能力。如引入數據的圖表制作教學，Excel軟件中相關統計函數命令的操作性知識;如何利用Excel軟件進行數據的錄入、轉換、審查等知識等。最后，該教材在內容難度的把握上偏難，從而影響了學生的學習積極性。以該書的第十章類聚分析為例，這一片篇章的內容已經超過了該階段學生能接受的難度。此外，相關數據也表明，該階段教授這些知識的學校少之又少。且該教材在很多的高等院校中作為必修課程的教材。但其內容已經完全超過了本科生能接受的難度范圍，因此，在教材的改革方面應該重新編寫適宜本科階段體育統計學，進行基礎性知識的教育教學。
3體育統計學教學模式的改革實踐
當前，大多數的本科體育專業學生的教學模式還停留在傳統的教學模式上，典型的就是老師在講臺上講授，學生在課堂下邊聽講，課后進行練習鞏固。而該教學模式的直接結果就是學生的填鴨式教學。缺乏對該課程的真實認識，且在練習鞏固的過程中也不需要進行數據的統計分析，也就決定了其無法勝任科研活動的研究。尤其是當前大學生的對掛科與不掛科的態度，決定了學生學習該門課程的態度。因此，教育者在本科教學過程中，要不斷的思考并進行相關教學的改革實踐，其當前改革的成效大多集中在：通過畢業論文檢驗學生對該門課程的學習程度，以及在教學過程中引入計算機知識，培養學生的實踐能力。在筆者看來，實現體育統計學教學模式的改革實踐，可以從以下幾個方面入手：首先將傳統教學方法與一次性嵌入教學相結合，一人一臺電腦進行EXCEL軟件的操作，進行數據的輸入、編輯、修飾以及數據圖表的輸出，并使用Excel內常用的統計命令使用、根據相關原始數據進行t統計學知識運用的基本操作，將教師的講授與學生的上機操作結合起來，提高學生的學習積極性，改善教學模式，實現教學目標。
4結語
對體育統計學進行改革，使之能夠適應當前社會的發展，進而為學生日后的工作提供切實可行的幫助，發揮效用與價值。推動我國體育教育事業的發展，并滿足當前社會對體育表現形式多樣化的需求。
作者：王利鋒 單位：九江學院體育學院
1統計學在市場營銷中的應用
在進行現代企業市場營銷時，為了更好的收集和處理市場信息，一般需要進行市場分析。實際的市場分析一般包括統計分析和統計整理。統計整理，是企業對調查統計搜集出來的資料加以匯總和分類，使這些原始的資料具有條理性和系統化，從這些枯燥乏味的數據背后感知其內在的聯系以及事物發展的規律。統計分析，就是企業對統計整理和統計調查的各種數據加以對比和分析，再運用指數指標和動態的數列等方法對其進行深入的分析和總結，以致外在的、形象性的事物體現出來的他們內在變化規律，并以質的角度剖析出來，為市場營銷的策劃提供可靠的數據資源。所以，從以上的分析來看，企業的市場營銷活動必須廣泛的收集各種信息，并進行科學地處理，使統計學在市場營銷中的重要作用得到充分發揮。實際上，對任何一個企業來講，統計學分析方法在市場調查過程中，無論是最初的信息收集階段，還是信息處理階段的分析過程和數據辨別，都發揮著無可辯駁的關鍵作用。在我們當前的市場經濟活動中，要重視以人為本的管理方法，大力地強調定性向定量的方向發展，這一切都會涉及到統計學方法。國家在進行經濟調控時，也往往會使用到統計表格來表示一系列經濟收支的情況，以便在宏觀上對未來的經濟投入比例進行相應的調整。所以，統計學分析有利于經濟質量的不斷提高和經濟結構的優化。在經濟管理中運用統計學進行滲透，可以更加直觀和清晰的表達這一段時間內的經濟發展狀況。
2市場營銷中的統計學分析方法
2．1統計分析的特征及管理步驟
統計分析的特征是定量和定性分析相結合;以統計數據作為依據，利用統計出來數據說話;分析的對象具有綜合性;分析方法具有特殊性;分析的范圍具有廣泛性。我們只有牢牢抓住這些特點，同時，充分把握好企業市場營銷這一行業的特殊性，才能真正做好市場營銷統計學分析的工作。一般來說，企業市場營銷管理的步驟可分為:分析市場所具備的機會、選擇合適的目標市場、確立正確的營銷組合策略、市場營銷的決策和決策的實施與控制。這四個步驟與相應的統計學分析方法相配合，才能更好的為企業贏得更多的市場機遇，同時使企業的市場競爭力不斷提升。
2．2市場營銷中的統計學分析方法
2．2．1客戶忠誠度和滿意度的視角下的統計學分析
在現代社會里，企業如果要獲得長遠的競爭優勢，一定離不開目標群體的滿意度和支持度。目標群體，一般就是指顧客，當他們的需求被滿足之后會產生心理的愉悅感。從統計學來分析，這個滿意度就是指顧客的期望值與實際感知效果之間的差異函數，如果顧客實際感知的效果小于期望值，顧客就不會感到滿意，反之，就會表現出滿足。通常，顧客過去的購買經歷，競爭者與銷售者對自身產品的宣傳與承諾，身邊朋友的評論等，都會影響到顧客的期望值。因此，企業非常有必要通過統計學，對顧客滿意度進行分析、測量，給企業的營銷和決策提供更加可靠的依據。從顧客滿意度引申出顧客忠誠度，使顧客從心理上對企業的產品產生一種發自內心的信賴感，行為上不自覺地維護該品牌，并重復購買的一種心理狀態。實質上來說，顧客忠誠度就是其滿意度的一種持續性行為。但是，要從實質上區分顧客忠誠度與滿意度，前者是一種行為，后者是一種態度。我們要從統計學角度對其進行分析，使顧客的忠誠度與滿意度實現統一和轉化，達到企業長期盈利的目標。企業人員要根據這些統計學的分析結果，建立顧客滿意度指標體系和指數的模型，從中找出不足，并在營銷過程中從顧客的角度對產品或服務的效能進行說明。
2．2．2市場細分視角下的統計學分析
市場競爭環境日益激烈，很多企業已經察覺到品牌或產品不能走單一的路線，而要尋求多元化發展，從小處著手，重新審視市場的特征和顧客的需求。這就是要求企業進行市場細分，細化市場中的消費者群，并在每個細分的消費群內部要有較高程度的同質性，又要與其他消費群體有一定的差異，以便企業能辨認和確定不同的目標市場和顧客群體;然后有針對性的采取措施，給產品進行產品定位并制定具體化的市場營銷策略，為企業爭取到最大化的利潤空間。
2．2．3市場定價視角下的統計學分析
通常來說，企業的市場定價會受到多種因素的綜合影響，例如，生產要素供給者、顧客、國家政策法規及其執行機構、市場中的競爭者等。成本導向、需求導向、競爭導向是企業市場定價的三種方法，這三種方法都是對于企業自身在市場上的競爭力而言，是企業為了讓自己的產品或服務在如今激烈的市場競爭中更好的定位，來贏得更多更大的市場份額而制定出的價格策略。這種定價策略要分析人為訂立的利潤與企業成本之間的比例，要充分研究競爭對手等各方面的定價因素，并認真分析消費者的有效需求，以尋求各個價格變量之間存在的近似的線性關系，從而準確進行營銷策劃。因子分析方法是市場定價中的統計學分析較多采用一種方法，根據幾個不同因子的比較而獲得多個值，并對這些值進行平均值的計算，從而確定產品的基準價格。本質上看，就是把統計模型的運算和決策問題運用到市場定價問題中，不同利潤下的標準差和期望值制定出不同的市場定價方案。所以，在市場定價中準確的統計決策模型，不僅有利于提高資金周轉速度，節約企業成本，還有利于提高企業的市場競爭力。
3結束語
總之，統計學在現在市場營銷中是至關重要的。特別是在當前經濟全球化、一體化趨勢日益顯著的背景下，必須加快調整企業的營銷管理戰略，廣泛運用統計學分析方法，使企業的產品更適應市場的變化，提高企業的市場競爭能力，為企業的發展贏得更大的機遇。
作者：趙宏建 王振亞 單位：商丘陽光鋁材有限公司
1.統計學應用在物業管理
統計學在物業管理中的應用物業管理是一種經營型的管理服務，是融管理，經營，服務為一體，在服務中完善經營與管理，三者相互聯系，相互促進的系統工程。在經營管理活動中，是一項重要的基礎工作。統計亦是物業管理工作中一項重要的基礎工作。物業管理統計包括統計工作，統計資料和統計科學三大組成部分。統計的目的是探索、認識和掌握客觀現象的發展變化規律。在物業管理工作中，應該重視統計工作，運用專門的手段，全面，完整的記錄，探索，認識和掌握客觀現象的發展變化規律，促進和拓展物業管理的內涵，使物業管理工作規范化和標準化。本文將根據統計學的基礎理論，物業管理實質工作和實際物業管理工作經驗，對統計學在物業管理中的應用加以探討。借此提高和推廣統計在物業管理中的實際應用。統計和物業管理統計統計既是動詞又是一個名詞，既是人們的一項活動又是對客觀事物的現象的描述。在物業管理中，就是要通過日常物業管理人員對經營，服務，管理中的大量數據的采集，整理，分析和計算，直觀的表現出物業管理過程中的工作水平和工作質量。找出事物的變化規律，用以提高和完善物業管理工作的細節。分析對比后用以指導實踐工作。在物業管理統計中，因物業管理的范圍相當廣泛，工作性質多元化，所以它的研究對象也是包羅萬象。涉及了從經營，服務到管理的各個層面。通過對這些日常工作或活動的數量特征和數量關系，揭示物業管理的本質和其規律性。從物業接管，驗收開始，統計活動就滲透到每一項物業管理活動之中。這樣才能通過對數據特征和數據關系的研究，為正常物業管理活動提供有效，可靠的佐證。同時，通過準確、及時、全面的搜集，以及整理和分析各方面的統計資料，掌握各項工作活動的現狀和發展變化規律，還可制訂出正確的工作應對策略和發展工作計劃。對執行情況進行監督，檢查和反饋。如此循環往復，物業管理工作才能得到科學有序的發展。
2.統計學應用在房地產
社會經濟的運行表現為兩種狀態，即均衡運行和非均衡運行。經濟學上的均衡通常指瓦爾拉斯均衡，其基本假設是存在完善的市場體系和價格體系，如果市場完善，市場信息是完備的、通暢的，價格靈敏，價格隨供求變化而調整，那么市場上商品的需求與供給必然相等，社會經濟中的超額供給和超額需求都不會存在，這是一種理想狀態，現實經濟中很難實現。而非均衡是指不存在完善的市場，不存在靈敏的價格體系的條件下所達到的均衡，經濟學上的非均衡通常指非瓦爾拉斯均衡，它以更為一般的假設為前提，展開對社會經濟的研究，因此研究更具現實性。非均衡計量經濟學是在非均衡理論的基礎上發展起來的，它為運用非均衡理論來分析現實問題，提供了更為有效的工具。通過數據分析，我們發現非均衡狀態在房地產市場更為突出，我國房地產市場發展的20年來始終沒有逃出供求總量非均衡的現實。我國房地產市場本身起步較晚，發展過程中非均衡問題突出，而且呈現出某種程度的不穩定，應此僅拘泥于一般均衡理論來分析我國房地產市場是不完善的，必須嘗試運用非均衡理論來分析我國房地產市場，需要指出的是非均衡理論和均衡理論并非對立體，應將兩個理論聯合起來，均衡是經濟運行的目標，非均衡分析是實現均衡目標的有利手段。
根據房地產市場的特點，對非均衡計量經濟模型的選擇進行確定，通過理論分析明確了我國房地產市場的非均衡不僅表現為供求總量的非均衡問題，還表現在市場結構和體系方面；結合統計年鑒的分類，對我國房地產市場非均衡計量經濟模型進行了設定，明確模型的有關變量，運用統計分析軟件對模型參數進行了估計，得出了我國房地產市場非均衡模擬的最終模型，通過對模型的分析，發現我國房地產市場的價格機制出現了暫時性的失靈，根據非均衡理論，市場調節由價格調節和數量調節共同進行，因此當前的調節主體只能是數量調節，也就是說政府的宏觀調控十分重要。通過對結構性非均衡的進一步分析，發現在就單一的房地產市場而言，各種房地產產品、市場的層次上都表現出不同程度的非均衡，所以在宏觀調控時應做到細分化，只有這樣才能提高宏觀調控的效果、維持房地產市場的非均衡穩定運行。根據統計數據的分析結果，認為今后宏觀調控的重點在于控制供給，尤其控制非住宅產品的供給。那么在宏觀調控時究竟應該掌握什么樣的度，才會使房地產市場的運行朝均衡的方向逼近呢?根據模型測算的非均衡度這個指標為我們提供了定量分析的基礎，結合宏觀調控警戒線模型，可以為確定宏觀調控的手段和方法提供參考，通過分析，認為我國房地產市場在宏觀調控方面應采取直接調控的方法，即采取行政手段和法律手段來規范市場行為，而我國房地產管理的一些政策和法規為這種類型的宏觀調控提供了可能，也就是說當數量調節占主體地位時，政府充當數量調節的主體是注定的事情。
3結語
總的來說，通過運用非均衡理論來分析房地產市場的實際操作，發現我國均衡理論對于暴露市場運行的問題，提供解決問題的途徑和方法是十分有效的，它為房地產市場的穩定運行提供了控制和管理的新方法和新思路。
1統計學應用中存在的常見問題
1.1單因素方差分析(ANOVA)兩兩比較誤用獨立樣本t檢驗單因素方差分析設計3組以上的均數比較,如果總體比較有差異,需進行兩兩比較,一般用SNK法或LSD法。但部分研究者卻將資料進行拆分,應用獨立樣本t檢驗進行兩兩比較,導致第Ⅰ類統計學錯誤發生率(假陽性率)增加,從而掉進了一個常見的“統計陷阱”,使所得結論可信度大大降低甚至得出錯誤結論。SNK法與LSD法雖然并非等價,實質是一致的。SNK法一般用于經方差分析結果具有統計學意義時才決定進行的兩兩事后比較,而LSD法可用于方差分析不足以具有統計學意義時也能進行兩兩比較[1]。比較兩種方法在SPSS的輸出結果形式,SNK是“分堆”比較,一目了然,對于組別數較多的研究更為好用,但沒有具體P值,而LSD是在進行“兩兩”比較時,能給出具體的P值。
1.2兩兩比較時檢驗水準的重新調定χ2檢驗或秩和檢驗3組以上整體比較有差異時,需應用分割法進行兩兩比較,這時檢驗水準應由原0.05調定為0.0167,否則會增加第Ⅰ類統計學錯誤的發生率。特別當P值處于0.0167~0.05時,按照P<0.0167的標準,差異無統計學意義,而按照P<0.05的標準,卻有意義,與事實相悖,出現假陽性,很容易得出錯誤結論。這種分割法有時很保守,當行列表資料分組多且為有序時可用Mantel-Haenszel卡方檢驗,也稱線性趨勢檢驗(testforlineartrend)或定序檢驗(Linear-by-Lineartest)[2]。統計路徑:用SPSS進行計數資料的趨勢檢驗,在輸出結果中讀取線性關聯檢驗統計量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出隨著病種級別的升高,檢測指標逐漸升高的趨勢。
1.3臨床診斷試驗中的統計學方法應用在臨床診斷試驗研究中,經常選取單項計量指標或者聯合計量指標以診斷某種疾病,若僅用初級統計學方法如t檢驗、單因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此時應采用受試者工作特征曲線(ROC)對檢測結果進行分析評價。ROC曲線分析基本原理是通過診斷界點的移動[3],獲得多對靈敏度和誤診率(1-特異度),以靈敏度為縱軸、誤診率為橫軸,連接各點繪制曲線,然后計算曲線下的面積,面積越大診斷價值越高。ROC曲線很直觀,能根據敏感性與特異性之和最大化原則自動產生最有效的診斷臨界點。具體路徑可以參考相關統計專著[3]。統計學處理一般描述為:采用SPSS(版次)統計軟件分析數據,對單項及聯合檢測結果作圖繪成ROC曲線,計算曲線下面積(AUC)和標準誤,其中聯合檢測結果變量即預測概率由Logistic回歸產生(也可以用判別分析得出)。計量資料應用-x±s表示,運用獨立樣本t檢驗及單因素方差分析,兩兩比較采用SNK及LSD法,計數資料采用χ2檢驗。檢驗水準為0.05。具體內容可據情而定。
1.4重復測量資料的方差分析誤用拆分文件的t檢驗或方差分析如研究共設3組,每位患者在3個時間點均查某項血指標,部分作者在處理此類數據時,常誤將縱向(同一時間點3組的比較)與橫向(同組3個時間點的比較)數據均應用拆分文件的t檢驗或單因素方差分析來處理,結果導致統計學第Ⅰ類錯誤發生。此組數據實質是重復測量資料,應采用重復測量資料的方差分析。SPSS中的統計路徑:數據-分析-一般線性模型-重復度量。研究者可以參考相關書籍進行處理[3]。
1.52×2析因設計及析因方差分析實驗是2×2析因設計時,分組有兩個因素,A與B,故分組為A、B、O、A+B,這個設計在析因設計研究中很常用,但常會出現分組設計正確,卻沒有用析因設計方差分析。析因設計與單因素方差分析不同[4],它不但能分析治療效果中處理因素的單獨效應和主效應,還能分析因素間的交互效應,并能提高檢驗效能。非統計專業的研究者進行析因分析可能稍有難度,可參考相關統計學書籍提供的統計步驟進行此類分析[3]。
1.6Meta分析Meta分析是循證醫學系統評價常用的方法[5],應用時需注意統計學處理中計數資料采用比值比(OR)作為效應變量。具體路徑:先進行異質性檢驗,當P>0.05時,認為同質,選擇固定模型;P≤0.05時,不同質,此時可采用敏感性分析或分層分析等異質性處理,使之達到同質后再選擇固定模型;若采用異質性處理仍未達到同質,則采用隨機模型,以上統計路徑均需交代清楚。Meta分析的結果是以“森林樹”體現的,審校中我們經常遇到作者繪制的“森林樹”左上角“文獻、對比、結果名稱”等內容顯示為“?”,這是由于部分版本的RevMan軟件不能輸入中文,此時可以考慮省去,或用Photo-shop軟件添加相應中文。Meta分析作為一種高級統計方法,專業性要求較高,作者可參考循證醫學類權威雜志上的文章格式,如《中國循證醫學雜志》中“論著?二次研究”欄目的循證文章。
2科技論文中統計學處理的相關表述
2.1資料與方法中具體統計路徑的描述“統計學處理”的內容常位于論文資料與方法的最后一段,一般來說包括統計軟件名稱及版次、統計描述、統計方法、檢驗標準等內容,亦可細致交待每個表格的具體統計方法。經典例子如下,“統計學處理:采用SPSS(版次)統計軟件分析數據。計量資料用均數±標準差表示,采用單因素方差分析,兩兩比較采用SNK法及LSD法。檢驗水準為0.05”。上述內容包括了大致的統計方法,即具體的統計路徑。此部分內容,沒有絕對統一的規定[6]。常見的問題有:統計學方法描述不全、內容過于簡單、存在粘貼抄寫痕跡等。如部分論文的統計學處理中提及“以α=0.05為檢驗水準,P<0.05為差異有統計學意義”這句話,這在統計學上實質是一個重復句,保留其一即可。
2.2結果中具體P值的標注現在的統計學處理手工計算的較少,一般均應用統計軟件,最常用的軟件如SPSS、SAS均能給出具體P值。但部分論文的結果表述中卻未標明具體P值,作為科技論文是不夠嚴謹的,建議作者在表述研究結果時注明具體P值,增加論文可信度的同時,可用于再次分析。
2.3表格制作統計表設計需規范,應體現統計設計內容。部分表格存在內容割裂、組別名稱違反表格簡潔化原則、表下注釋繁瑣、橫標目與縱標目顛倒等情況。建議作者寫作論文時參閱相關統計學教程及雜志稿約。醫學統計學教學在中國的醫學教育特別是高層次教育中舉足輕重。一項課題從一個好的創意開始到實施、結題,統計學方法始終貫徹其中。不管是臨床試驗研究、實驗性研究、觀察性研究,還是臨床測量誤差與診斷試驗,如果沒有規范性的統計設計、精確的統計分析、科學的統計學解釋與表述,很難獲得學術上的認可[1]。目前在統計學的具體應用中,研究課題開始設計時就有統計學專家參與已成為較流行的趨勢。許多專業統計學專家或研究者在不停的進行“統計基礎”的研究,以創造更多的數理統計方法。對于非統計專業的研究者來說,統計學的學習主要側重于應用。在應用統計學教學中,一般分為4個檔次或階段來進行,首先通過學習醫學統計學課本獲取統計學思想、原理和方法,其次學習統計軟件相關書籍掌握數據到統計結果的轉化,再學習統計表達與描述書籍達到書寫統計學報告能力,最后可以學習如何出具統計審閱報告。醫學科技工作者亦可按照這個順序學習以提高統計能力。
1計算機技術與統計學的關系
1.1計算機技術應用于統計學是信息化發展的必然要求
傳統的統計工作基本以統計人員的手工勞動為主，因此無論在信息量，還是統計數據的可靠性、準確性及時效性都已不能適應現代社會信息化發展的需要。而在信息化時代，從統計方法的選擇到統計工作過程，即統計設計、統計調查、統計整理和統計分析四個階段，在遵循客觀規律和實事求是原則基礎上，每個環節都需要滲透計算機技術，尤其是最后對海量數據分析階段，需揭示事物的本質和規律，需要對數據進行深度挖掘，得出有用的決策方案和評價結論。離不開計算機軟件處理，有的甚至需要編程尋求數據結果，數據結果的一般也是在通過該網絡平臺上進行的、所以，計算機技術應用于統計學是信息化發展的必然要求。
1.2計算機技術推動了統計學的發展
就統計數據本身而言，其不但滲透到社會生活的各個領域，而且數據量也快速增加，即所謂海量數據的處理，這就對統計學的發展和應用提出了更高的要求。例如在對一些理財產品的選擇和風險投資領域，對這些數據處理最重要的要求就是快而準，唯有如此才能抓住盈利的時機，而電腦和網絡技術的發展真正提供了這種可能性。計算機作為一種高速計算的電子計算機器，最重要的功能之一便是數據處理分析，不但能在時間復雜度上得到最大程度的優化，同時在完成基本數據運算之余，更能通過分析技術對數據做出合理分析，并在一定程度上通過對數據的整合完成對所關心對象未來發展的預測。所以，計算機技術不但能實現對數據的快速處理，而且在很大程度上推動了統計學的發展。
1.3統計學為計算機信息處理提供數據保證
在信息化時代，數據日新月異，層出不窮，計算機技術只是為信息時代的數據處理提供了高效手段，但只有信息是準確和可靠的，才能得出正確的處理結論，而這些數據是否真實、準確、可靠，完全依賴于統計學的調查方法和手段，依賴于統計學的不斷發展。只有統計學，才能為計算機技術進行準確和及時的數據處理提供保證，也才能更好地促進信息社會的發展。
2計算機技術在高校統計學教學中的應用
統計學，以“概率論與數理統計”為優秀理論支撐，包括諸如隨機過程、抽樣推斷、時間序列、多元統計分析等各個細小分科，而作為與數據打交道的統計學，在通過數據挖掘來探求事物本質，發展狀況與走向時，對數據的依賴是不容忽視的，對于海量數據的處理需要計算機技術、統計分析方法和統計軟件。而在目前高校統計學教材和統計學學習中，學習的優秀仍舊放在理論方面，在應用上投入時間少，尤其是對較為實用，較為前沿的技術介紹不夠。下面介紹幾種簡單的計算機處理技術如何在統計學中進行應用。
2.1EXCEL在統計學中的應用
EXCEL是WINDOWS的成員，學習起來非常方便，極易被人們所接受，因高校中開設計算機文化基礎課程，對此有所了解，因此尤其適合高校統計學中深入學習。EXCEL軟件是一種功能強大的數據分析與管理系統，它提供了大量的函數，比如統計學中經常涉及到的平均指標（算數平均數、中位數、眾數）、標志變異指標（標準差、方差、標志變異系數）、回歸系數（一元、多元）、極值計算（最大值、最小值、峰值）、抽樣推斷（樣本個數、置信區間）以及編制變量數列進行統計分組等等，都可以進行處理和計算，很直觀，也很適合統計人員使用。另外，還具有很強的制圖制表功能，同時可以對經濟預測提供相應的數學模型，是目前高校統計學習中的一種重要數據處理工具。
2.2SPSS在統計學中的應用
SPSS是StatisticalPackageForSocialSciences的縮寫，即社會科學統計軟件包，是目前國際上廣泛使用的統計軟件包之一，主要分布在保險、醫療、制造、銀行、證券、科研院所等各個領域。SPSS主要功能包括數據管理、數據分析、圖表分析和數據輸出等，集數據管理、分析與一體。主要內容包括均值比較、方差分析、主成分分析、回歸分析、時間序列分析、因子分析、聚類分析等等，每類中都有多個細小的專項統計方法。SPSS也有專門的繪圖系統，可以根據數據繪制各種圖形。具有操作簡便、編程方便、功能強大、全面的數據接口、靈活的功能模塊組合等優點，為統計人員處理數據提供方便。
2.3SAS軟件在統計學中的應用
SAS是StatisticalAnalysisSystem的縮寫，即統計分析系統，現已發展成為一個大型的模塊化集成軟件系統，融數據處理和統計分析于一體，具有數據倉庫管理、數據挖掘和集成數據訪問等功能，廣泛應用于醫藥、衛生、經濟學、政府、農業、教育部門等各行各業，幾乎滿足任何類型的數據和任何應用的需要。具有易學易用，操作簡便、完整可靠的特點。在統計學方面，可以進行一元線性回歸分析、相關分析、方差和協方差分析、時間序列分析、決策分析和經濟預測等等。SAS具有繪圖功能，能把存儲的數據以圖形的形式非常形象和直觀地顯示出來，不僅可以繪制直方圖、散點圖、扇形圖等，而且還能繪制地圖。另外，本身還有函數系統，用戶可以根據自己的需要選擇適合自己的模塊。SAS提供了幾乎所有最新的統計分析方法，其分析技術先進可靠，非常值得在統計學中學習和推廣。
3統計軟件運用過程中的相關建議
1）做好統計學基礎知識的學習。計算機技術雖然能夠大大提高統計工作的效率，但從本質上來看其只是一種輔助性手段，直接決定統計工作質量高低的是人自身的知識水平，而且一種軟件往往會提供多種分析方法，適用于不同的應用范圍。因此，用戶只有深入的掌握了相關統計學的知識，在軟件的使用過程中才能真正做到心中有數。2）做好前期的數據采集工作。只有做好了數據的采集，才能更深入的了解所獲得的數據的特點，對數據的分布特征進行初步的判斷，進而有針對性的選擇統計方法。3）做好統計結果的分析。計算軟件只能根據一定的方法進行數據分析，并在此基礎上給出相應的統計結果。這就需要用戶自己對結果進行判斷，評判統計結果的準確性及其內在含義，并分析統計方法是否合理，而不是機械性的記錄統計結果，僅滿足于獲得眼花繚亂的數據，這就需要深入了解各種統計方法及指標的統計學含義。
作者：周齊 單位：華北理工大學
如今，國際經濟一體化進程發展加快，各種網絡工具和現代化技術也日益增多，使得市場營銷，已成為一個不可逆轉的大潮流趨勢。市場營銷一般包括四個方面的程序，即選擇目標市場、分析市場營銷機會、對市場營銷活動的控制和管理、運用市場營銷組合。市場營銷是否成功關鍵在于市場銷售之前，市場策劃是不是科學有效。但是一個成功的市場策劃又以準確的信息收集與整理為基礎，信息收集與整理為企業市場營銷的成功提供了必要的數據支撐。這里就涉及到統計學概念。統計學，是收集并處理信息的一門科學，它的關鍵性作用在市場營銷的各個方面和各個階段都可以得到發揮，是企業市場營銷中不可小覷的重要組成部分。
1統計學理論在市場營銷中應用的基礎和需求
運用統計學科學地了解市場的信息、掌握企業自身的產品信息和競爭產品的信息，在現代市場營銷管理中起到巨大的作用，它有助于企業根據自己的特點和優勢來制定和完善企業的營銷策略。在對市場情況進行分析時，企業可以運用統計學的原理和方法來實現對市場進行科學的調研和分析。首先，明確市場營銷管理中所需要的對象，清楚了解市場調研所要達到的目的，然后，運用統計學的方法對現代市場營銷所需要的數據進行分析，通過統計學方法的運用，為企業市場營銷提供詳實準確的市場信息，為企業進行順利開展營銷工作奠定基礎，使企業的綜合市場競爭力得以提高。
2統計學在市場營銷中的應用
在進行現代企業市場營銷時，為了更好的收集和處理市場信息，一般需要進行市場分析。實際的市場分析一般包括統計分析和統計整理。統計整理，是企業對調查統計搜集出來的資料加以匯總和分類，使這些原始的資料具有條理性和系統化，從這些枯燥乏味的數據背后感知其內在的聯系以及事物發展的規律。統計分析，就是企業對統計整理和統計調查的各種數據加以對比和分析，再運用指數指標和動態的數列等方法對其進行深入的分析和總結，以致外在的、形象性的事物體現出來的他們內在變化規律，并以質的角度剖析出來，為市場營銷的策劃提供可靠的數據資源。所以，從以上的分析來看，企業的市場營銷活動必須廣泛的收集各種信息，并進行科學地處理，使統計學在市場營銷中的重要作用得到充分發揮。實際上，對任何一個企業來講，統計學分析方法在市場調查過程中，無論是最初的信息收集階段，還是信息處理階段的分析過程和數據辨別，都發揮著無可辯駁的關鍵作用。在我們當前的市場經濟活動中，要重視以人為本的管理方法，大力地強調定性向定量的方向發展，這一切都會涉及到統計學方法。國家在進行經濟調控時，也往往會應用到統計表格來表示一系列經濟收支的情況，以便在宏觀上對未來的經濟投入比例進行相應的調整。所以，統計學分析有利于經濟質量的不斷提高和經濟結構的優化。在經濟管理中運用統計學進行滲透，可以更加直觀和清晰的表達這一段時間內的經濟發展狀況。
3市場營銷中的統計學分析方法
3．1統計分析的特征及管理步驟
統計分析的特征是定量和定性分析相結合;以統計數據作為依據，利用統計出來數據說話;分析的對象具有綜合性;分析方法具有特殊性;分析的范圍具有廣泛性。我們只有牢牢抓住這些特點，同時，充分把握好企業市場營銷這一行業的特殊性，才能真正做好市場營銷統計學分析的工作。一般來說，企業市場營銷管理的步驟可分為:分析市場所具備的機會、選擇合適的目標市場、確立正確的營銷組合策略、市場營銷的決策和決策的實施與控制。這四個步驟與相應的統計學分析方法相配合，才能更好的為企業贏得更多的市場機遇，同時使企業的市場競爭力不斷提升。
3．2市場營銷中的統計學分析方法
3．2．1客戶忠誠度和滿意度的視角下的統計學分析
在現代社會里，企業如果要獲得長遠的競爭優勢，一定離不開目標群體的滿意度和支持度。目標群體，一般就是指顧客，當他們的需求被滿足之后會產生心理的愉悅感。從統計學來分析，這個滿意度就是指顧客的期望值與實際感知效果之間的差異函數，如果顧客實際感知的效果小于期望值，顧客就不會感到滿意，反之，就會表現出滿足。通常，顧客過去的購買經歷，競爭者與銷售者對自身產品的宣傳與承諾，身邊朋友的評論等，都會影響到顧客的期望值。因此，企業非常有必要通過統計學，對顧客滿意度進行分析、測量，給企業的營銷和決策提供更加可靠的依據。從顧客滿意度引申出顧客忠誠度，使顧客從心理上對企業的產品產生一種發自內心的信賴感，行為上不自覺地維護該品牌，并重復購買的一種心理狀態。實質上來說，顧客忠誠度就是其滿意度的一種持續性行為。但是，要從實質上區分顧客忠誠度與滿意度，前者是一種行為，后者是一種態度。我們要從統計學角度對其進行分析，使顧客的忠誠度與滿意度實現統一和轉化，達到企業長期盈利的目標。企業人員要根據這些統計學的分析結果，建立顧客滿意度指標體系和指數的模型，從中找出不足，并在營銷過程中從顧客的角度對產品或服務的效能進行說明。
3．2．2市場細分視角下的統計學分析
市場競爭環境日益激烈，很多企業已經察覺到品牌或產品不能走單一的路線，而要尋求多元化發展，從小處著手，重新審視市場的特征和顧客的需求。這就是要求企業進行市場細分，細化市場中的消費者群，并在每個細分的消費群內部要有較高程度的同質性，又要與其他消費群體有一定的差異，以便企業能辨認和確定不同的目標市場和顧客群體;然后有針對性的采取措施，給產品進行產品定位并制定具體化的市場營銷策略，為企業爭取到最大化的利潤空間。
3．2．3市場定價視角下的統計學分析
通常來說，企業的市場定價會受到多種因素的綜合影響，例如，生產要素供給者、顧客、國家政策法規及其執行機構、市場中的競爭者等。成本導向、需求導向、競爭導向是企業市場定價的三種方法，這三種方法都是對于企業自身在市場上的競爭力而言，是企業為了讓自己的產品或服務在如今激烈的市場競爭中更好的定位，來贏得更多更大的市場份額而制定出的價格策略。這種定價策略要分析人為訂立的利潤與企業成本之間的比例，要充分研究競爭對手等各方面的定價因素，并認真分析消費者的有效需求，以尋求各個價格變量之間存在的近似的線性關系，從而準確進行營銷策劃。因子分析方法是市場定價中的統計學分析較多采用一種方法，根據幾個不同因子的比較而獲得多個值，并對這些值進行平均值的計算，從而確定產品的基準價格。本質上看，就是把統計模型的運算和決策問題運用到市場定價問題中，不同利潤下的標準差和期望值制定出不同的市場定價方案。所以，在市場定價中準確的統計決策模型，不僅有利于提高資金周轉速度，節約企業成本，還有利于提高企業的市場競爭力。
4結束語
總之，統計學在現在市場營銷中的應用是至關重要的。特別是在當前經濟全球化、一體化趨勢日益顯著的背景下，必須加快調整企業的營銷管理戰略，廣泛運用統計學分析方法，使企業的產品更適應市場的變化，提高企業的市場競爭能力，為企業的發展贏得更大的機遇。
作者:趙宏建 王振亞 單位:商丘陽光鋁材有限公司
一、經濟統計在我國經濟建設中的應用事項
1.經濟統計學的發展歷程
統計實際上屬于一種社會調查活動，凡是涉及到數量信息和數字問題內容的均涵蓋在統計學研究領域中。經濟統計學是在國民收入統計基礎上而研究起來的。隨著不斷的努力，經濟統計學逐漸得到完善。
2.統計學在經濟研究中的作用
統計學是經濟研究中不可少的重要手段，具體作用有：首先，數據收集中少不了統計，所以其能夠為經濟研究中相關數據的收集提供科學合理的方法。通過定性分析的方式促進經濟學的有效研究，而為了保證定性研究的正常進行應具備完整的數據庫，這就需要在統計的幫助下實現。其次，為總結和提煉客觀經濟現象的數量變動規律提供方法。因為對經濟發展造成影響的因素眾多，且存在各種不同的現象，為了有針對性的分析數據，以便從偶然中發現必然。另外，為檢驗經濟學理論的真實性和完善程度提供保障；所有新得出來的理論均屬于相對理論，唯有在一番嚴格的驗證后方可變為絕對真理。所以應通過經濟數據對經濟學理論進行檢驗，以明確其準確性。經濟學與數據間是緊密相關的，但統計發揮著收集數據的作用，可見，統計學在經濟學中所占的重要地位。
3.經濟統計的應用的意義
經濟涉及到的領域與信息較多，因此使得經濟的研究困難重重。眾所周知，數據是信息最重要的表現形式，經濟問題也同樣需要利用數據進行分析，在龐大的信息量下，只有運用統計學內有效合理的方法深入細致的調查整理，方能對以后的研究工作奠定堅實的基礎。經濟的研究始終離不開數據的支撐，所以經濟統計學意義重大。若缺乏統計學的支持，經濟的研究將停滯不前。由于統計學分析研究工作少不了數據這一關鍵因素以及統計在數據收集中的作用，可見加強經濟統計的應用至關重要。只要經濟統計得到充分應用，就能夠推動我國經濟快速發展。
二、結論
綜上所述可知，當前，在社會主義市場經濟體制下，關于經濟的研究事項還甚少，要想對現代經濟發展形勢更深入的分析研究，就必須獲取相關數據的支持，而數據的基本來源通常都在統計學基礎上而完成，因此經濟統計學是經濟中的優秀手段。雖然我國目前關于經濟統計的應用研究力度還不足，但有關學者與人員已經充分的認識到了該方面的重要性，相信隨著社會的不斷發展，經濟統計一定得到有效應用，加快推動國民經濟快速發展。
作者：劉瑞妮 單位：太原經濟技術開發區管理委員會
1影像資料分析的基本思路
目前，很多研究人員對影像資料分析方法的學習和理解存在一定困難，尤其初學者對繁雜的概念、復雜的計算公式、數據資料性質判斷以及如何選擇合適統計學方法等問題難以深刻理解。針對這些問題，王良等[1]建議采用以下模式：判斷資料類型、根據研究目的選擇分析方法、其他適宜方法。
1.1根據資料類型初步確定方法
臨床研究中產生的各種不同原始資料，而不同數據資料類型采用的統計分析方法也不同。定量資料常用的方法有t檢驗、方差分析、非參數檢驗、線性相關與回歸分析等。定性資料可用的方法有χ2檢驗、對數線性模型、logistic回歸等，影像醫師可根據不同需要選用不同統計方法。值得一提的是有些資料類型確定后，統計方法的選用對其有序性有相應要求；而多種方法聯合應用或者使用部分少見的分析方法時還需要在選定統計方法后，利用統計軟件(如SAS、SPSS)對應的不同命令進行初步分析試驗。
1.2根據研究目的選擇方法
1.2.1差異性研究
差異性分析是指評價比較組間均數、頻數、比率等的差異。根據研究需要可選用的方法有χ2檢驗、t檢驗、方差分析、非參數檢驗等。臨床上研究兩組、多組樣本比率或構成比之間的差別關系時最常用χ2檢驗，也是針對計數資料進行假設檢驗的一種常用的統計學方法，而對兩組定量資料分析常用t檢驗和秩和檢驗，多組資料分析則常用方差分析；Fisher精確概率法主要適用于總體樣本頻數小于40或四格表中最小格子T值<1。雖然Fisher精確檢驗不屬于χ2檢驗，但仍可以作為有效的補充，而也有人認為在統計軟件普遍易得的當下，Fisher精確概率法也同樣適用于大樣本四格表的資料。如彭澤華等[6]在探討冠狀竇-左心房肌連接的雙源CT冠狀動脈成像(DSCTCA)形態特征時針對冠狀竇-左心房肌連接的類型在兩組類別變量采用聯表的χ2檢驗，結果差異無統計學意義(χ2=0.115，P=0.944)。Teefey等[7]在研究超聲表現及白細胞計數預測急性膽囊炎壞疽變化關系時使用Fisher精確分析。t檢驗適用于兩組定量資料分析且資料滿足方差齊性和正態性兩個基本條件；同樣t檢驗適用于完全隨機設計的單因素兩水平的資料，在選用t檢驗時應注意對資料進行相應的變量變換，若資料不能滿足基本條件則選用適合分析偏態分布的非參數檢驗(如：秩和檢驗)進行分析。如Wang等[8]在研究不同侵襲性的前列腺癌組織和正常前列腺組織以及外周帶前列腺癌Gleason評分與腫瘤信號對比時采用t檢驗。Kung等[9]在研究化膿性髖關節炎的臨床和放射學預測指標時也使用t檢驗分析。秩和檢驗包括基本秩和檢驗(Wilcoxon等級檢驗、Mann-WhitneyU-檢驗)和高級秩和檢驗(Kruskal-Wallis、Friedmantests、Kolmogorov-Smirnov擬合檢驗)。當研究資料為兩方差齊且呈正態分布的總體，而總體分布類型未知或者不滿足參數檢驗的條件時，采用t檢驗對樣本進行比較；但若無需比較總體參數只比較總體位置的分布是否相同且總體資料分布類型未知時需要采用非參數的Wilcoxon秩和檢驗進行比較。針對兩組或多組樣本的定性資料使用秩和檢驗比較時，需要混合兩樣本數據、編秩(從小到大)、計量T值、查表或計算求得P值。如Saindane等[10]在對“空蝶鞍”的臨床意義判定因素研究中針對顱內壓增高和偶然發現空蝶鞍患者兩組資料對比時采用Wilcoxon秩和檢驗。Filippi等[11]在研究DTI測量兒童Ι型神經纖維瘤病胼胝體派生指標時運用Wilcoxon秩和檢驗。事實上在影像資料分析中經常見到多重組間比較的情況，方差分析(analysisofvariance,ANOVA)就是用來推斷兩個或者多個總體之間是否有差別的檢驗，又稱F檢驗。多重組間比較不能單純選用兩樣本均數比較的t檢驗，但是可以根據資料類型選用ANOVA檢驗。若來自兩個隨機樣本資料呈正態分布且方差齊性同的定量資料，應采用兩因素(處理、配伍)方差分析(two-wayANOVA)或配對t檢驗。通過F檢驗可以比較可能由某因素所至的變異或隨機誤差，同時可了解該因素對測定結果有無影響。當不滿足方差分析和t檢驗條件時，可對數據進行變換或采用隨機區組設計資料的FriedmanM檢驗。Obdeijn等[12]在研究乳腺術前MRI能減少術中切緣和乳腺保守術后再次手術，使用ANOVA分析兩組資料，結果對照組(29.3%)相比術前MRI病例組(15.8%)有效減少切緣和再次手術(P<0.01)。
1.2.2相關性分析
相關性分析不等同因果性，也不是簡單的個性化相比，其涵蓋的范圍和領域較為廣泛。統計學意義中的相關性分析包含相關性系數的計算，其過程為：每個變量轉化為標準單位后，乘積的平均數即為相關系數。相關性分析可以用直觀地用散點圖表示兩個或者多個變量的離散，當其緊密地靠近于一條直線時，即變量間存在很強的相關性。相關分析常用的方法有Pearson相關性分析、Spearman等級相關分析和卡方檢驗。臨床中對兩個或者多個均為定量變量的資料，且變量均呈正態分布時可選用Pearson相關分析，但多數情況下Pearson相關分析適用于兩組資料的相關性分析。判斷兩變量之間線性關系的密切程度主要用Pearson積差相關系數，其范圍為－1～+1。若相關系數的絕對值越接近1，即兩變量間相關性越密切；反之，相關系數的絕對值越接近0，其相關性越差。實際上在高質量期刊論文中使用Spearman等級相關分析的研究也很常見，其通過相關系數進行變量間線性關系分析來判定兩個變量間相關性的密切程度。而密切程度的量化指標則通過計算樣本相關系數r，根據實際計算r絕對值所屬范圍來推斷兩個來自總體變量的線性相關程度，從而推斷總體的相關性。根據實際分析需要，將相關關系密切程度分為6等：當IrI=0時，說明兩變量完全不相關：當0<IrI<0.3時，說明兩變量不相關；當0.3<IrI<0.5時，說明兩變量低度相關；當0.5<IrI<0.8時，說明兩變量顯著相關；當0.8<IrI<1說明兩變量高度相關：當IrI=l時，說明兩個變量完全相關。王效春等[13]在研究磁敏感加權成像與動態磁敏感加權對比增強MR灌注加權成像聯合應用在腦星形細胞瘤分級中的價值一文應用Spearman等級相關分析，結果顯示腫瘤內磁敏感信號與相對血容量最大值和病理分級呈正相關(IrI分別為0.72、0.89，P值均＜0.01),相對血容量與病理分級呈顯著正相關(r=0.78，P＜0.01)。又如Lederlin等[14]在比較幾何參數、相關功能與組織學特性在哮喘患者的支氣管壁CT衰減性關系中同時使用Pearson相關分析和Spearman等級相關分析，其r=0.39～0.43，表明與對照組相比常規CT衰減參數在哮喘患者平常支氣管的CT參數、氣道壁衰減方面更好的區分哮喘患者，同時也更好地區分氣道梗阻。值得提及的是對資料有序或無序無法作出初步判定，且明確資料類型為定性資料時還可以選擇使用卡方檢驗和Spearman等級相關分析。
1.2.3影響性分析
由于事物之間的聯系是多種多樣的，而某一結局可能受到來自其他多個方面的影響，此時為分析某一結局發生的影響因素可采用的資料分析方法有線性回歸(一元或多元)、logistic回歸、Cox比例風險回歸模型(生存分析)等。在影像資料分析中一元線性回歸是將影像資料中一個最主要影響因素作為自變量來解釋因變量的變化。多元回歸定義為某一因變量的變化受多個重要因素的影響，而此時需要用兩個或多個影響因素作為自變量來解釋因變量的變化，且多個自變量與因變量之間是線性關系(多個因變量之間相互獨立)。實際研究中多元線性回歸模型在影像資料分析應用較為廣泛。Langkammer等[15]在磁敏感系數繪圖在多發性硬化中應用研究中使用多元線性分析，結果顯示各種影響因素中年齡是預測磁化率影響最強的因素。Logistic回歸是研究二分類和多分類觀察結果與某些影響因素自己建關系的一種多變化分析方法，其經常需要分析疾病與各影像指標之間的定量關系，同時又需要排除一些混雜因素影響。Logistic回歸在統計學上屬于概率型非線性回歸，其分析思路與線性回歸大致相同，能有效解決過高或過低水平因素以及分析因素少而樣本量大等問題。相比多元線性回歸，Logistic回歸在處理分類反應數據方面更為常用，且適用于結局為定性影像資料。如Lee等[16]研究高分辨率CT在發現小蜂窩樣特發性間質肺炎纖維化的連續變化和預后應用中使用logistic回歸分析，結果表明高分辨率CT在網狀和磨玻璃狀范圍內評價普通肺炎與非特異性纖維化肺炎之間差別明顯(P<0.01)。在臨床實際工作中常常需要分析生存時間與影像資料之間的關系，Kaplan-Meier法就是常用的一種分析方法，其又稱乘積極限法，對大小樣本資料分析均適用。實踐中習慣上以時間為橫軸、生存率為縱軸回執的階梯狀圖稱為Kaplan-Meier生存曲線(survivalcurve)，也稱K-M曲線。Cox比例風險回歸模型是另一種生存分析方法，包括參數與半參數模型兩類，其主要是進行多因素生存分析的一種方法，同時可分析眾多變量對生存時間和生存結局的影響。Saad等[17]在經頸靜脈肝內門體靜脈分流術在肝移植受者的技術分析和臨床評估研究中比較成功施行肝移植與非移植病人開展門體分流術(transjugularintrahepaticportosystemicshunt，TIPS)后的臨床療效評估，使用了Kaplan-Meier法，結果顯示6～12個月、12～24個月、24個月以上，移植成活率分別為43%、32%和22%。生存期大于1年的晚期肝臟疾病模型存活評分低于17分、等于17分或大于17分的存活率分別為54%和8%(P<0.05)。
2其他適用方法
2.1ROC曲線
ROC(receiveroperatingcharacteristic)曲線是歐美影像學期刊中應用較為常見的統計學方法，國內期刊應用相對較少。ROC曲線根據一系列不同的分界值以真陽性率(靈敏性)為縱坐標，假陽性率(特異性)為橫坐標繪制的曲線。ROC曲線分析結合靈敏度(sensitivity)和特異度(specificity)廣泛應用于醫學診斷，也應用于影像診斷及人群篩查。ROC曲線根據曲線下面積(areaundertheROCcurve，AUC)的大小對診斷試驗作定量分析。理論上，AUC值在0～1間。根據實際情況將診斷分為不符合診斷(AUC<0.5)、無診斷價值(AUC=0.5)、低準確性(0.5<AUC<0.7)、一定準確性(0.7<AUC<0.9)、較高準確性(0.9<AUC<1)，AUC越接近于1，表明診斷準確性越高。Hyodo等[18]在研究乏血管少結節的慢性肝臟疾病患者發展成富血管性肝細胞癌風險因素一文中使用ROC曲線分析，結果顯示后續發展成血管性結節平均增長率明顯高于非血管過渡性結節。
2.2Kappa檢驗
Kappa檢驗主要用于評價不同資料間一致性程度，常用Kappa值評價一致程度。Kappa系數適用于兩項和多項無序分類變量資料。在影像學試驗中常需要判斷多名醫師測量同一研究對象或者同一醫師多次測量同一對象的一致性，Kappa一致性檢驗便是最佳選擇。Kappa檢驗還可通過計算Kappa值對兩種非金標準的診斷方法進行診斷結果一致性分析。一般而言，評價Kappa一致性需要計算Kappa系數，但在研究考察新的診斷試驗方法是否優于金標準，或者檢驗是否與金標準一致時，還需要計算特異度、靈敏度、陽性預測值和陰性預測值等指標。目前公認的Kappa系數分為六個區段即一致性極差(Kappa值<0)，一致性微弱(Kappa值0～0.2)，一致性弱(Kappa值0.21～0.40)，中度一致Kappa值(0.41～0.60)，高度一致(Kappa值0.61～0.80)，一致性極強(Kappa值0.81～1.00)。
2.3Levene檢驗
綜上所述，影像學資料分析方法眾多，如何選擇合適恰當的方法得出準確的統計學結果始終是每個影像學研究人員所面臨的重要難題，而本文就資料分析入手結合實際應用，雖然舉例分析不夠深入，但不失為有效的參考，而實際的影像學資料差異性較大，因此綜合理解和應用相應統計方法還需要讀者回歸原文。本文的目的僅期待指引讀者多方面分析影像資料。實踐中，影像資料在作全面的統計學處理時，一般統計軟件都會輸出各種結果，此時仍需從中選擇科研需要的部分，并作出“統計學結論”。同樣值得重視的是統計結果的輸出并非數據分析的完成，而統計學上得出的顯著性差異也只能作為適當的參考，最終還需要結合實際給出合理專業的結論。
作者：鄧明 王良 李亮 胡道予 馮朝燕 蔡杰 閔祥德
摘要：隨著世界能源供應日益緊張，勘探技術日益得到人們的重視，統計學的相關的理論和知識在地質工程中也逐漸發揮出巨大的作用。文章闡述了地質統計學的相關發展情況，分析了地質統計學的常見方法，并對地質統計學的應用進行了簡單分析。
關鍵詞：統計學；地質工程；應用分析
地質統計學是20世紀六七十年展起來的一門新興的數學地質學科的分支，是隨著采礦業的發展而興起的一門交叉學科。地質統計學是以區域化變量理論為基礎，以變異函數為主要工具，研究那些在空間分布上既有隨機性又有結構性，或空間相關和依賴性的自然現象的科學。國內外地質統計學的理論、方法及應用均達到了成熟的階段，并形成了具有較好應用價值的軟件。具有代表性的有：法國巴黎高等礦院地質統計學研究中心研制的ISATIS；美國斯坦福大學應用地球科學系C.v.Deutsch和A.G.Journel共同編寫的GSIJB程序包，等等；北京科技大學地質系也編寫出地質統計學方法研究程序集。
近年來，克里金技術在石油勘探開發中的應用日益廣泛深入，效果也越來越明顯。主要應用包括：儲層預測，即估計地層的埋深、層厚、孔隙度、滲透率和含油飽和度等地質和地球物理參數的空間分布，這些變量在空間既存在一定的空間分布規律（結構性），又存在局部的變異性（隨機性），這些變量都屬于區域化變量，因此可以用地質統計學方法對這些變量進行研究繪制各種地質圖件；利用地質統計學的變差函數研究儲層的非均質性及各向異性；數據整合，即整合地震、測井、鉆井和露頭等各種信息并進行建模。除此以外，隨機模擬方法和油藏數值模擬相結合，可以預測油藏的動態特征，為制定和調整開發方案并提高采收率提供依據。
一、地質統計學研究方法的基本理論
（一）基本原理
當一個變量呈現為空間分布時，就稱之為區域化變量。這種變量常常反映某種空間現象的特征，用區域化變量來描述的現象稱之為區域化現象。區域化變量，亦稱區域化隨機變量，G.Matheron（1963）將它定義為以空間點x的三個直角坐標為自變量的隨機場。區域化變量具有兩個最顯著，而且也是最重要的特征，即隨機性和結構性。區域化隨機變量之間的差異，可以用空間協方差來表示。
（二）變差函數
一維變差函數的定義：假設空間點x只在一維x軸上變化，把區域化變量Z(x)在x，x+h兩點處的數值之差的方差之半定義為區域化變量Z(x)在x方向上的變差函數，記為：r表示變差函數；E表示數學期望；Var表示方差。也就是說變差函數依賴于x和h兩個自變量。在本征假設條件下，變差函數僅依賴于分割它們的距離h和方向a。而與所考慮的點x在待估域內的位置無關，因此變差函數更明確定義為：變差函數是在任一方向a，相距h的兩個區域化變量Z(x)和Z(x+h)的增量的方差之半。
變差函數是一個距離的函數，描述不同位置變量的相似性，r值越大，相關越差。通常情況下，r值隨著距離矢量h的增大而增大，直到h到達一定值時，r達到極大值，而后保持這個常數值不變。
（三）克里金方法
當隨機變量X的數學期望對整個區域都為已知時，采用的克里金方法就是簡單克里金方法。在進行簡單克里金估計時，我們假設整個區域的均值是已知的。然而儲層物性的均值是隨著局部區域的不同而變化的，上述假設在絕大部分的情況下是不成立的，普通克里金解決了這一問題。當隨機變量X（u）的數學期望是一個和u無關的常數，但這個常數未知時，導出的克里金方法就是普通克里金方法。
（四）協克里金
1．協克里金方法的原理及其公式。協克里金方法要求主變量與二級變量之間具有良好的相關性。以整合兩個變量為例，協克里金估計的主變量和二級變量的線性組合形式如下：協克里金有其不足之處，需要建立兩個變差函數（主變量、二級變量的變差函數）和一個互變差函數（主變量與二級變量之間的互變差函數）。不僅運算的數據量顯著增大了，而且擬合這些變差函數比較困難。在協克里金的計算過程中，相關性較好的數據對相關性較差的數據存在屏蔽效應。由于這些原因，這種完全協克里金在實際應用方面受到限制。于是，人們發展了配置協克里金，這種方法保留了協克里金的優點，又不用同時建立三個變差函數。
2．協克里金算法中幾個關鍵的步驟。在使用協克里金方法時，要求兩組數據之間具有良好的相關性。是工區井點處單位厚度旅行時差與孔隙度的交匯圖，計算單位厚度旅行時差與孔隙度的相關系數為0.880655，具有良好的相關系數。
相關函數的計算與擬合。由于實際數據測量點個數的不足，我們需要對相關函數進行計算并擬合，繪制出完整的相關函數圖形，通過變差函數計算方法和線性規劃擬合方法，計算擬合相關函數。
選擇合適的搜索半徑。協克里金方法至少使用兩種數據，一般叫做硬數據和軟數據，通過實際資料處理，認為這兩種數據不宜用相同的搜索半徑。對于硬數據，應采用與硬數據的變程相當的搜索半徑，原則是盡可能地應用精確的硬數據；對于軟數據，搜索半徑不宜過大，因為軟數據本身不夠精確，會把自身的偏差帶到估計值中。
處理加權系數。最后一步是處理加權系數，由于負的加權系數會導致奇異的估計值，因此需要采用線性規劃方法處理加權系數。
二、地質統計學方法的應用
（一）儲層預測
對儲層參數進行科學有效的預測，一直是石油地質學的熱點和難點。最初采用傳統的數理統計方法，但這種純數學的方法不考慮儲層參數之間的空間連續性和相關性，不帶任何地質意義，對儲層參數預測具有很大的局限性。而地質統計學方法以區域化變量理論為基礎，充分考慮了地質參數空間變化的趨勢、方向性及2樣點參數的相互依賴性，利用克里金方法的插值和外推功能，求出比較符合地質規律的地質統計模型和方法，來表征各種儲層參數的變化規律，然后用這種規律，對參數（如孔隙度和滲透率等）的空間展布進行比較合理而有效的預測。
（二）儲層的非均質性及各向異性研究
儲層非均質性研究是油藏描述的重要內容，其參數的空間分布不僅具有隨機性，而且具有結構性。從地質統計學關于變差函數的基本理論出發，在綜合分析的基礎上，構造了一種定量表征儲層平面非均質性的數學模型，計算結果所反映的各類儲層的平面非均質特征符合沉積的基本規律，說明這一表征模型用于儲層平面非均質性定量評價中是可行的。
（三）不確定性描述
靜態、動態的確定性模型，很難反映油藏的復雜變化，只有通過不確定性描述，從地質統計觀點概括和綜合地質模型，才能真實地反映復雜的油藏模型。近幾年來，地質統計學越來越廣泛地用于儲層表征，諸如估計孔隙度的空間分布，模擬滲透率的數值連續性，定量估計油藏模型的不確定性，取樣設計，流動模擬過程中的敏感性分析和風險分析，等等。它的最大優點就在于能夠方便地綜合應用各種資料，如地質、地震、測井、生產等各方面的信息，這對巖心取樣十分稀疏的油藏的準確描述是關鍵的。而且不確定性描述能為油藏工程師提供多個可選擇的開發方案，有利于綜合分析，獲得合理的開發決策。
一、數理統計與統計學的主要特點
（一）數理統計的主要特點
數理統計就是通過對隨機現象有限次的觀測或試驗所得數據進行歸納，找出這有限數據的內在數量規律性，并據此對整體相應現象的數量規律性做出推斷或判斷的一門學科。概括起來有如下幾方面的特點：一是隨機性，就是說數理統計的研究對象應當具有隨機性，確定性現象不是數理統計所要研究的內容。二是有限性，就是說數理統計據以研究的隨機現象數量表現的次數是有限的。三是數量性，即數理統計以研究隨機現象的數量規律性為主，而對隨機現象質的研究為次。四是采用的研究方法主要為歸納法。最后，數理統計通過對小樣本的研究以達到對整體的推斷都具有一定的概率可靠性。用樣本推斷總體誤差的存在是客觀的，但是數理統計不僅重在研究誤差的大小，還指出誤差發生的可能性的大小。
從數理統計的學科特征來看，數理統計是應用數學中最重要、最活躍的學科之一。由此可見!數理統計從學科劃分來說，應屬于數學學科，但是其重在應用!而不是純數學理論或方法的研究，故其采用的方法也就重在歸納法，而不是數學的演繹法。
綜上所述，數理統計的主要特點可以用一句話概括為、數理統計是一門對隨機現象進行有限次的觀測或試驗的結果進行數量研究，并依之對總體的數量規律性做出具有一定可靠性推斷的應用數學學科。
（二）統計學的主要特點
統計學是一門收集、整理和分析統計數據的方法論科學，其目的在于探索數據的內在數量規律性，以達到對客觀事物的科學認識。
統計學從其研究的范圍來說有三大領域：數據的收集$數據的整理和數據的分析。首先，這三大領域隨著統計學的不斷發展，已很難分辨出哪個領域更重要些。也許有很多人認為數據的分析要相對重要些。在對1900年和1910年美國兩次農業普查資料進行分析時，列寧曾指出：“全部問題，任務的全部困難在于，如何綜合這些資料，才能確切地從政治上經濟上說明不同種類或類型的農戶的整個情況。”這足見數據整理的重要性。近年來困擾我國統計研究的并不是數據的分析方法，而是缺少充分真實有效的統計數據，造成無法用數據去檢驗或證實相應的經濟理論、經濟模型和經濟政策。數據收集的重要性可見一斑。其次，統計學是一門方法論科學。長期以來，人們一直認為在這眾多的方法中，統計研究的基本方法是大量觀察法、統計指標法、統計分組法和模型推斷法。特別是大量觀察法更成為統計學最重要的基本特征方法之一，也可以說這是統計學與數理統計的根本區別之一，否則，統計學也就真的成了現代西方數理統計學了。隨著統計學由早期的純粹描述統計不斷拓展為描述統計與推斷統計并重，直至有的學者認為現代統計學應該以推斷統計為主，描述統計為輔，暫且不論這種觀點是否有不妥之處，但可足見推斷統計學已在現代社會生活中起到舉足輕重的作用。事實上，推斷統計已成為現代統計學的基本特征之一。再次，統計學從其成為一門科學的那一天起，就把對現象數量方面的研究作為自己的基本特征，但是，同時強調要以對現象的定性認識為基礎。
（三）數理統計與統計學的比較
通過上述對數理統計與統計學特點的分析，可以把數理統計與統計學的主要異同歸納為如下幾方面：
1.從其研究目的來看，兩者都重在揭示總體現象的數量規律性，而統計學更聲稱要以對總體現象的定性認識為基礎。
2.從其研究的途徑來看，數理統計希望通過對總體部分個體的數量特征的研究，以達到對總體相應數量特征的認識；而統計學既希望通過對構成總體的全部個體的數量特征的研究(如果可能$或值得的話)，以達到對總體相應數量特征的認識，同時也希望能通過對構成總體的部分個體的數量特征的研究，以達到對總體相應數量特征的認識。
3.從其研究的手段來看，數理統計主要依賴于小樣本特征值統計分布的數學原理來推斷總體的相應特征值；而統計學或者說推斷統計學主要依賴于大樣本特征值統計分布的數學原理來推斷總體的相應特征值。
4.從其研究的主要范圍來看，數理統計側重于對樣本數據的定量分析；而統計學不僅重視樣本數據的定量分析，而且重視對所獲得的總體全部數據的定量分析，同時，重視數據收集方法、數據整理方法的研究。
5.從其利用樣本數據對總體進行推斷的數理機理而言，概率論是其共同的基礎。特別是作為統計學基本方法之一的大量觀察法，其數理基礎正是概率論中的大數定律；統計學中用大樣本可以方便地推斷出總體特征的數理基礎正是概率論中的中心極限定理，而無論是大數定律還是中心極限定理也都是數理統計的根基。
6.數理統計盡管強調應用性，但是它本身還是一門數學學科，重在應用方法的數理基礎的研究；統計學更側重于對解決社會、經濟等現實問題數量分析方法的研究與應用，而方法本身的數理基礎的科學性研究，則由相應的理論統計學去研究，事實上，推斷統計方法的數理基礎的科學性研究，正是數理統計的研究范疇之一。
從上述數理統計與統計學的特點及其比較，可以清楚地看到，隨著現代統計學的發展及其在社會政治經濟生活中發揮作用越來越大的趨勢，數理統計研究問題的理念及其方法已對統計學的發展產生重要的革命性影響，但是，數理統計與統計學畢竟是兩門差異較大的學科，不可能簡單地加以“統一”。
二、數理統計在統計學中的地位
數理統計與統計學是兩門不同的學科，不可相互取代，也不可能像多年來有些學者提出的那樣，要建立所謂的大統計，或者說融合統計學，其實質就是要把數理統計與統計學融合起來。但是其融合的直接后果就是現在某些高校所使用的統計學教材中，既有統計學的內容，也有數理統計的成分，不倫不類，細讀之，其實就是數理統計的內容與統計學內容的簡單拼接。這不能不說是近年來，中國統計學、統計學教材、統計教學的一大悲哀：迷失了自我，盲目地要“與西方接軌”。筆者認為要想理順數理統計與統計學的關系，就必須對數理統計在統計學中的地位加以深入的研究。
（一）數理統計在統計思想發展中的地位
統計作為一項社會實踐活動，已有幾千年的歷史。“統而計之”，就是人們對統計的樸素認識。隨著社會生產力的不斷進步，當代的統計已不圄于“統而計之”的范疇。
1.統計作為人們認識社會的最有力的武器之一，已廣泛應用于社會、政治、經濟、科技等眾多領域，而每一個領域有其復雜多樣性，若采用簡單地“統”，即全面調查幾乎是不可能的，但是全面地了解每一個領域的基本情況及不同領域之間的數量聯系的規律性，又為現代社會管理所必需。數理統計研究問題的思路和方法，自然而然地為統計學所利用，即數理統計為現代統計學的發展點燃了解決復雜現實問題的科學思想火花——為用總體的部分去說明總體奠定了數理基礎。
2.20世紀30年代以來，隨著政府要有效地干預國民經濟理念的形成，政府以社會經濟生活直接參與者的身份出現，基于對全局數據的掌握，大大地推動了統計思想的發展，不僅投入了大量的資金對統計這支“武器”進行開發，更重要的是從立法的角度對統計行為進行規范。在當今許多國家的統計法規中，都明確地規定抽樣調查在統計調查中的重要地位。比如，在我國1996年5月經修改后頒布并實施的《中華人民共和國統計法》第二章第十條就明確規定：“統計調查應當以周期性普查為基礎，以經常性抽樣調查為主體，以必要的統計報表、重點調查、綜合分析等為補充，收集、整理基本統計資料”。而抽樣調查的基本原理就基于數理統計的推斷原理。可見，數理統計的推斷理念在統計實踐中的地位已用法律的形式確定下來。
3.作為社會經濟活動主體的企業單位，在世界經濟全球化、區域經濟一體化的發展背景下，不僅沒有足夠的資金、技術支持從事某一方面的全面調查，有時也沒有必要通過全面調查以獲得生產經營方面的全面數據資料，而抽樣調查就足以提供相應可靠的數據作為企業生產經營決策的依據。這也說明數理統計有著微觀的現實需要，為微觀經濟管理活動開辟了無限廣闊的前景。在微觀統計應用中有著堅實的思想根基。
4.統計的理念，已不僅僅在于用歷史數據描述歷史的發展特征，而當代更強調通過對歷史數據的收集、整理和分析，去預測未來，而這種預測的基礎同樣基于數理統計的原理。即從歷史的時序數據中找出數據的內在數量規律性，以把握未來的走向，即數理統計的分析原理在時間序列數據預測中的作用，同樣功不可沒。
（二）數理統計在統計方法中的地位
隨著數理統計解決現實問題的理念在統計思想中地位的確立，數理統計在統計方法中的重要地位也相應地得以確立。
1.大數定律為數理統計應用于統計學搭起了連接的紐帶。大量觀察法是現代統計學的基本方法之一，而大數定律又是大量觀察法的基礎。統計學若沒有大量觀察法的支撐，則統計分析中的基本指標——平均數與相對數，則失去其應有的作用和意義，可見數理統計在統計方法中的基礎地位不容置疑。
2.中心極限定理為數理統計在統計學中的應用鋪平了道路。用樣本推斷總體的關鍵在于掌握樣本特征值的抽樣分布，而中心極限定理表明+只要樣本容量足夠地大，得自未知總體的樣本特征值就近似服從正態分布。從而，只要采用大量觀察法獲得足夠多的隨機樣本數據，幾乎就可以把數理統計的全部處理問題的方法應用于統計學，這從另一個方面也間接地開辟了統計學的方法領域，其在現代推斷統計學方法論中居于主導地位。
3.數理統計中樣本抽樣分布的理論，為現代統計學中的方差分析、正交設計等方法的應用同樣提供了方法上的理論保證。特別是正交設計在現實工農業生產中的作用，及其對經濟的貢獻已引起國外學者的高度關注。據日本某些專家估計：“（日本）經濟發展中至少有10％的功勞歸于正交設計。”這足見數理統計的方法在統計方法中應用的現實意義。
（三）數理統計在統計內容中的地位
統計學是一門關于如何收集、整理和分析統計數據的一門方法論科學。不管數理統計對統計思想的發展有多大的影響，也不管數理統計在統計方法中居于何種地位，數理統計在統計學中的地位還是主要體現在統計分析中的地位。數理統計對數據的收集方法與整理方法的實際影響要比其對統計數據分析方法的影響小得多。也就是說，統計學作為一門方法論科學，其研究領域要比數理統計寬廣得多。試圖用數理統計取代統計學的觀點顯然是不正確的，同樣試圖用大統計學取代數理統計的觀點也不正確，畢竟數理統計作為一門數學學科有其自身的不可替代的特點。因此，數理統計在統計內容中的地位，也只能主要體現在統計分析方面。
1.統計數據收集方法的研究仍然是現代統計學的主要內容之一。正如前所述，在我國現階段如何獲得大量真實有效的統計數據，是我們所面臨的迫切任務之一。不真實、不全面的統計數據，使國家的宏觀管理"經濟理論’經濟模型和經濟政策的統計檢驗，以及企業的生產經營預測、決策，都不能有效地進行。可見，“統計數據的質量是統計全部工作的生命”的觀點的正確性。而數理統計在統計數據收集方面的影響僅體現在統計數據調查方式方法方面，即抽樣調查如何組織實施的方式方法，在統計數據收集方法中得以突出和強調。
2.相同的原始統計數據，采用不同的整理方法所獲得的整理資料可以完全不同，并由此對其采用相同的方法進行分析所得的結論，可能完全相反。這足以說明統計整理的重要性。但是數理統計在統計整理方面卻難以發揮有效的作用，畢竟，數理統計研究的依據是小樣本，而統計學研究的依據的是大樣本。假如統計學不是以大樣本或總體的全部個體為研究依據，統計學也許就真的淪為數理統計了。
3.數理統計對統計數據分析方法的影響是顯著的。不僅體現在對大樣本總體參數估計、非參數估計、相關與回歸分析、總體分布型態的判斷、一個總體參數與兩個總體參數的假設檢驗、方差分析和正交設計等許多內容上，而且體現在描述統計學中最基本指標：平均數、相對數的計算原理等方面。也許真不可想象，若在現代統計方法的內容體系中缺少了數理統計的關于大樣本的分析方法原理，將是怎樣一種景象。
三、統計學傳播理念的轉變
對數理統計與統計學的特點作了比較研究，以及對數理統計在統計學中的地位作了分析之后，讓我們再回到統計學知識傳播的現實實踐中來，可以更清楚地看到我們現在正在做什么、在哪些方面還需要改進、今后該怎樣把工作做得更好。
（一）統計學知識傳播理念的轉變主要體現在如下三個方面：
1.統計是什么。這是對統計的最基本的認識，可以通過加強對統計知識的宣傳達到。在現代統計工作中，盡管“統而計之”仍有非常重要的現實意義，但是在我們的統計學教學與其它途徑的統計知識的傳播中，絕不能僅限于此。不僅要讓不同階層的人，認識到統計對現實社會生活的巨大認識作用，而且要讓他們了解統計在國家宏觀管理、企業經營預測、決策，以及對經濟理論#經濟模型、經濟政策檢驗中的重要性，從而使各個階層的人民群眾自覺地參與和配合各級統計機構所開展的統計調查活動，以保證統計數據的真實完整。這就要求我國必須加強統計知識普及教育及統計法規的宣傳教育!開辟多途徑多手段的統計知識傳播途徑。這是統計學傳播的基礎理念。
2.統計為什么，即讓統計活動的直接參與者懂得為什么要這樣做。顯然，這是對統計學傳播的較高層次要求。知道為什么要這樣做!即要知道統計的原理，這并不需要所有的公民都知曉。事實上，只能是具有一定知識基礎的人才可能真正理解，且其途徑主要是通過高等學校的統計教學活動。由此就對高校的統計學教學理念提出了挑戰：統計學課堂上應向學生教授什么。筆者從事高校統計學教學多年，認為高校統計學課堂上應向學生解釋統計方法的原理。高校統計學教學課堂不應過分地強調對統計知識的宣傳和如何具體地從事統計活動，而應強調重視統計方法機理教學的傳播理念，但這在我國現實的高校統計學教學中并沒有真正地形成。
3.怎么做統計，這是統計方法具體應用的問題。可以說當前我國高校統計學教學實質上就是教會學生如何做實際統計工作。如何收集、整理數據，如何用公式去計算某些指標等。顯然，這樣的工作中學生就可以勝任。而真正為什么要那樣組織實施數據的調查、整理，為什么要那樣計算。不僅老師介紹的不夠!而且教材編寫的深度也不夠。
由此可見，統計知識的傳播理念應大致界定在三個層面上：一是統計基本常識的傳播。二是如何開展具體的統計活動。三是為什么那樣開展統計活動可以達到預期的目的。不同層面的傳播對象是有差別的。知道統計是什么、怎么做統計，相對于懂得為什么要那樣做統計，其要求是相當低的。也許只要會記數、會寫字的居委會大媽，就可以從事數據的收集工作，而會套用公式的一個中學生就可以計算服從分布的統計量的樣本數值。而知道為什么要這樣做，沒有相應的數理統計知識是萬萬不行的。另一方面，隨著計算機的普及及統計數據處理軟件的開發，利用計算機對數據進行分析已變得異常簡單，甚至一個孩童都可以教會使用統計處理軟件，在這種情況下。是否讓學生懂得統計為什么就變得不重要了呢？正相反，在統計學的高校課堂上讓學生懂得為什么就更重要了。
四、我國統計學教材改革的方向
從對統計學傳播理念的不同層次的要求，及數理統計在統計學中的地位和學生的知識結構來看，改革現行高校統計學教材內容體系及教學理念勢在必行。公務員之家
1.去除現行統計學教材中與數理統計相重復的內容，加強關于大樣本的數理統計內容，即增加大樣本統計分布的數理基礎的內容。
2.強調大數定律及中心極限定理內容的教學。盡管這兩個定理是純數理統計的問題，但由于其在數理統計的教學中，教師通常重視不夠，因為小樣本問題才是數理統計研究的主要問題，因此，可能一帶而過，而它們恰恰是聯系數理統計與統計學的重要紐帶。因此，在統計學教材中必須增加并突出其內容。
3.增加統計方法機理的內容。不僅表現在統計推斷方法的數理統計機理!而且也包括統計數據收集方法、整理方法的機理。
4.編寫適用于特定專業需求的統計學教材，即在強化介紹各種統計方法機理的前提下，結合不同專業學生所學專業的實際，介紹、說明統計方法在相應學科中的具體應用，以便于所有專業的學生都能熟練地把統計的數量分析方法準確地應用于未來的實際工作之中。
【論文關鍵詞】統計學；統計思想；認識
【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
一、關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
二、統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
三、對統計思想的一些思考
3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。公務員之家
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
摘要：統計學已經被列為經濟管理類本專科專業的必修優秀課程之一，其教學面臨著諸多挑戰。高校經管專業統計學教學應以培養學生實際應用能力為主，理論與實際相結合，在教學內容上與學生所學專業相結合，在教學方法上把課堂講授與軟件操作、學生自主學習、討論相結合，提高學生應用統計方法解決實際問題的能力。
關鍵詞：非統計專業；統計學；教學
近年來，統計方法在社會上尤其是在市場經濟活動中的應用越來越廣泛，迅速的擴大到企業管理、市場營銷、金融、證券、保險等領域，統計學這門學科也已經成為高等院校經濟、管理、工程等專業必須開設的專業基礎課之一。然而目前統計學課程教學過程中普遍存在著一些問題，例如，學生的定量分析能力還相當欠缺等。本文試圖在查找教學過程中存在問題的基礎上，尋找有效的改進措施。
一、非統計專業統計學教學過程中存在的問題
1.1學生對統計學不夠重視
在目前非統計專業的統計學教學中，學生對統計學的認識不夠深入，統計意識淡薄，重視程度不夠。一提及統計，很多學生僅能聯想到統計局、大量統計數據和統計報表等，很難將統計學與自己本身的專業聯系起來，并且認為統計學與實際聯系不大，無法學以致用，因此重視程度也僅停留在獲得學分的層面上。加之學時有限，教師很難在有限的時間里講授數理統計、探索性數據的挖掘、多元統計方法、西方統計制度等新的內容。
1.2課程內容不夠規范
在教學內容上，目前沒有統一規范的教材，而且不同的教材側重點不同。教師在教學內容上多是以統計工作過程為主線，先后介紹統計調查、統計整理、統計指標、時間數列、指數、相關與回歸、抽樣推斷等內容，但有的側重于數理統計方法，在抽樣推斷上花大量的時間，而有的又側重于傳統統計方法，在其它章節上下較大的功夫。
1.3教學方法不夠多元化
教學方法對于教學質量至關重要。但目前統計學教學仍然是以教師講授為主，學生被動地接受知識的傳輸，“啟發式”教學方法應用的還不夠，而且缺乏師生之間的互動和交流。在教學內容上重理論、輕實踐，忽視發展與變化，教會了理論知識，卻忽視了應用知識。在這種傳統的統計教學模式下，學生或許學會了怎樣計算平均指標、抽樣誤差等，但這對提高學生的統計實際應用能力極為不利，而且在學習過程中學生容易產生統計學既難學又枯燥無味的情緒，不利于發揮學生的積極性和創造性。
1.4考試形式和方法過于單一
目前統計學課程的考試形式和方法基本上是以閉卷的形式考查學生對知識的記憶和理解。雖然這種考試模式較充分地考慮了知識本身的邏輯性，并將其與學生的認識發展過程相結合，易于組織教學，但它由于過分追求學科知識的完整性，容易使理論脫離實際。由于考試內容嚴格按照考試大綱，主要以課本上理論知識為主，這就導致教師傳授給學生的前沿知識較少，甚至教師課堂講課本，學生課后背課本，其實際應用能力得不到培養。
1.5文、理科學生的構成比例問題
目前大多高校的經管類專業都是文、理科學生兼收的，同一個專業乃至同一個班級里面可能既有文科學生，又有理科學生。文、理學生的混合構成會給教學過程帶來很大困擾，難以實施因材施教的方略。而統計學又是一門對數學基礎要求比較高的學科，它涉及到了微積分、概率論、數理統計等多門數學理論課程，尤其在抽樣推斷部分，要求學生具有較強的邏輯推理能力。而一般來說，文科學生的數學功底比較差，邏輯演繹思維較弱。如果文科學生比重太大，就會給教學帶來很多障礙。
二、非統計專業統計學教學方法初探
2.1結合專業制定教學目的，完善教學內容設置
統計學的教學目的不能孤立地制定，而是要在明確學生文、理科出身及所學專業開設的課程與統計學相關關系的基礎上，制定滿足專業需要的教學目的。在教學內容設置上，根據應用統計學學科特點，結合各專業統計課程教學目的的要求，在統計學基本教學內容設置基礎上，對統計基礎理論、統計分布、統計推斷、時間序列、統計評價決策和多元統計分析、非參數檢驗等中高級統計方法部分的實際應用狀況進行介紹，本著“服務專業，突出應用”的原則，提高學生的統計素養。
2.2在課堂中適當的穿插案例教學
案例教學通過學生自己分析與老師講解相結合，使學生變被動學習為主動地閱讀、思考、分析、判斷。教師通過對案例的歸納、整理，引導學生提煉和掌握具體的統計分析方法，有利于把所學的統計理論落到實處，使抽象的方法、公式變得十分具體，在模擬實驗中接近理論與實際的距離。我們知道統計理論來源于統計實踐過程，反過來它又指導統計工作。統計案例教學作為統計實踐過程的一種模擬，它對激發學生學習興趣、培養學生專業素質、提高學生在實踐中探究學習方法的自覺性、有效地將理論知識轉化為專業技能等方面都發揮著重要作用。
2.3在教學中適當地安排社會實踐
在教學中，應適當結合課程內容安排一定的社會實踐環節，就一些學生關心或與專業相關的課題作市場調查。如可組織學生針對大學生們感興趣的就業問題、逃課問題、電腦使用情況等展開調查，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，調查或體會的形成，全部都由學生自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析的整個過程，既鞏固了基礎知識的掌握，又鍛煉了應用理論的能力。
2.4將課堂教學與統計分析軟件相結合
統計學課程的特點之一是定量分析的內容較多，因此在平時應加強對統計上應用廣泛的軟件的教學，如EXCEL、SPSS、SAS等軟件，提高學生對于數據的觀察和處理能力，鍛煉學生使用統計軟件解決實際問題。其中，SPSS統計軟件具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能，是非專業統計人員的首選統計軟件，也是經濟管理專業教學的重要工具。經管類非統計專業的學生在文、理科出身和數學功底上都存在著差異，如果采用統計軟件SPSS進行輔助教學，就可以將應用統計學的教學重點轉向對統計結果實際意義的理解上，適度的去掉繁瑣的理論證明、推理和計算，增加SPSS的使用方法，使學生能夠使用統計軟件SPSS解決比較復雜的計算問題。公務員之家
2.5創新統計學教學考核方式
結合統計學自身特點，打破原有的考核制度，將學生獨立思考和創新意識列入考試評分標準當中，采取“理論＋實踐”的考試形式，從知識、能力和素質等方面綜合評價學生成績。可以將考試分為卷面和實踐操作兩部分，卷面部分主要考察學生的理論知識，實踐操作部分主要考察學生們的實踐應用能力。在實踐操作部分，可以讓學生以團隊的形式自行選題，完成一個完整的統計工作過程。這種考核形式，不僅鍛煉了學生們的實踐操作能力，還可以讓他們對“團隊”、“合作”等概念有更切身的體會。
