時間：2023-05-29 17:46:03
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12篇統計軟件，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。
關鍵詞：SPSS軟件；概率統計；優越性與可行性；應用與完善
在計算機網絡技術快速發展的時代，人們接觸的信息元素也迅速增多，因此如何快速的從大量的信息數據中提取有用的信息，并應用于人們的社會實踐活動中，顯得尤其重要。
概率統計課程是一門應用性很強的學科，主要研究在生活過程中的隨機現象統計規律，而在教學過程中培養學生對概率統計課程中基本方法以及解決實際問題的能力尤其重要，SPSS軟件具有操作簡單，統計分析方法豐富、全面的特點，利用SPSS軟件對實際問題進行輔助教學，可以有效的對大量的數值進行計算，并可以對數據進行對應分析、聯合分析、多分類變量Logistic回歸分析等，可涉及300多個變量、100萬個以上樣本的數據資料文件。
一、SPSS軟件應用于統計課程教學的必要性和可行性
統計學主要以數字為語言，針對數據資料進行收集、整理和分析，是一門描述和分析客觀事物數量的科學，目前統計學已經深入的滲透到了自然和社會科學中的各個領域，也是一門實用性很強的基礎課程。在社會工作中應用的統計技能主要在于學生在統計學課程中學習得到，學生應了解統計學課程中的統計思想，并掌握應用統計分析方法分析問題和解決問題。在傳統的教學過程中，統計課程中的公式計算一般是通過計算機器和手工完成的，很難把含有大量復雜數據的一些典型案例引入到教學中，同時，一些包含數據的圖形在統計學課程中也起著非常重要的作用，但在數據量比較大的情況下，手工繪圖的精確度很難掌握準確，這些都給統計學課程的教學造成了很大的障礙，影響了學生對統計理論和方法的理解，因此在統計課程中系統并靈活的應用SPSS軟件教學在激發學生學習的積極性和提高學生解決問題的能力具有較強的現實意義。
二、在統計課程教學中應用SPSS的方法
1.強調更新統計學課程的教學思想，并轉移教學重點
在統計學課程中應用SPSS軟件輔助教學后，統計學的教學重點應由原始統計數據過程轉向對統計數據結果的實際意義的理解和應用，在對統計原理充分重視的基礎上，應該摒棄統計過程繁瑣的理論證明、推導和計算步驟，增加在教學過程中應用SPSS軟件，讓學生通過SPSS軟件解決繁瑣的證明和計算步驟。在統計課程的理論教學中，側重的是從實際問題中引申出統計學的基本概念，理解統計學的基本原理思路和主要的用途特點，并能深入的分析不同的統計方法適用的條件和數據類型，且能通過具體的案例分析掌握相應的統計知識的應用，而具體的統計計算則是由SPSS軟件完成。
2.加強統計課程教學過程的實驗教學，通過學生上機操作完成
在統計課程教學過程中，當每一個理論要點講解完成后，應該及時安排學生在實驗室上機實踐，通過具體的數據案例、完成作業和有針對性的研究性教學等各種方法應用所學的理論，培養學生在應用軟件的過程中解決問題的能力。在上機實驗的過程中，教師應先對本節所授內容進行講解和回顧，親自在主機上動態演示SPSS軟件的具體操作步驟，并對得出的結果進行解釋，然后讓學生應用SPSS軟件獨立完成課后習題或其他典型習題，要求學生完成軟件的基礎操作步驟和基礎統計訓練，并對計算機運行出的結果進行解釋。
3.鼓勵學生運用所學的統計知識分析實際問題
統計學課程應用案例分析、習題作業、小組討論和上機練習等多種不同的教學方法，讓學生在不同的教學過程中掌握相關的統計概念和理論，能利用相關專業的軟件解決實際的生活問題，具體方法包括：鼓勵學生組成團隊，針對具體的管理問題通過收集數據，選擇恰當的統計方法，運用SPSS軟件對數據進行分析處理，得出結論，并給出相應的修改意見；鼓勵學生運用所學的統計知識分析實際生活問題，例如大學生就業的統計分析，學生考試成績的分析，教師教學水平的分析等問題，通過進行相應的校園問卷調查和收集數據，用軟件對收集的數據進行分析和處理，得出相應的結論。因此，在統計課程教學過程中應用SPSS軟件開展教學，能激發學生對統計課程的積極性，提高學生應用統計分析方法解決實際生活問題的能力，提高統計學課程的教學效果。
三、在統計課程教學過程中應用SPSS軟件應注意的問題
1.教學過程中SPSS統計軟件的使用
在統計課程教學過程中適當地增加SPSS統計軟件的使用，將統計概念、統計思想和統計方法適當的引入到教學中，讓學生能形象的理解和掌握相應的統計方法，通過采用SPSS軟件教學后，可通過軟件的繪圖和數據分析、統計分析等功能利用計算機特有的程序和演示功能使統計學的知識變得直觀、具體和形象，從而增強學生對統計學概念的理解和方法的掌握運用。教師也可在教授過程中隨時發現學生學習的問題，能及時解決問題，并能了解學生在課堂教學中所出現的狀況。
2.把課程的重點應放在具體實例的應用上
在課程教學過程中，應選擇具有實際背景和較高的應用價值的問題作為統計教學的研究主題，應淡化相應的計算細節的處理，鼓勵學生應用自己所學的統計知識分析實際生活問題或經濟管理問題，例如：大學生目前就業情況、校園餐廳衛生情況、大學生使用手機情況、大學生網購情況、學生上課出勤率問題等，鼓勵學生對實際生活中的問題搜集數據，并建立相應具體的數學模型，應用SPSS軟件對數據進行統計分析，讓學生學會運用相應的統計學知識解決生產和生活中的實際問題，并為將來從事統計專業工作做鋪墊。
參考文獻：
[1]何曉群，劉文卿.應用回歸分析[M].第2版.北京：中國人民大學出版社，2007
[2]宋志剛等.SPSS16.0實用教程[M].北京.人民郵電出版社，2008.10.1
關鍵詞：統計軟件SPSS；氣象分析；氣象預測；數據分析
氣象預報對人們的生產生活，有著重要的意義。隨著人們對氣象預報的精準性和時效性要求的不斷提高，提高氣象預測和分析的水平，有著現實的意義。在氣象分析中，常用的方法為統計軟件SPSS，結合運用其他方法，進行氣象服務客戶細分，預測農業生產產量，發揮著重要的作用。
1統計軟件SPSS概述
SPSS作為世界上出現最早的統計分析軟件，早期的全稱為社會科學統計軟件包。在1984年，SPSS公司正式推出SPSS/PC+版本，是第一套統計分析軟件。在90年代，開發了適用于Windows系統的SPSS版本，推行多種語言，拓展了軟件的使用范圍。在2000年，SPSS改名為統計產品與服務解決方案。經過了多年的升級發展，SPSS在統計學分析運算和數據挖掘等方面，有著強大的功能，成為應用最為廣泛的分析軟件。
2統計軟件SPSS的特點分析
2.1易學易用
在20年紀90年代，SPSS公司推出了適用于Windows系統應用的軟件版本，其具有交互式對話的特征。軟件的功能界面和Windows系統風格一致，包括工具欄按鈕和菜單等，而且人機對話界面較為人性化，用戶只需要掌握Windows系統操作技能，略懂統計分析軟件原理，便能夠掌握軟件數據管理以及數據分析。在實際應用中，除了輸入數據信息時需要使用鍵盤，剩余各項操作均可以通過鼠標操作或者菜單點擊等完成，不僅操作簡便，而且便于學習以及使用。
2.2統計分析簡便
目前使用的統計軟件SPSS，其具有第四代語言特征，在實際應用中，通過菜單選擇和對話框操作，引領系統運行即可，不需要了解或者描述解決實際問題需要的流程。從實際應用功能角度來說，統計軟件SPSS作為常用的分析方法，軟件的命令語句和子命令等功能，多數囊括在各類菜單以及對話框內，非專業人員在使用時，只需要通過菜單選擇以及對話框點選，便能夠選擇需要的統計方法，獲得數據統計分析結果，不需要刻意記憶統計算法和統計軟件SPSS的命令以及過程等。
2.3功能強大
SPSS軟件具有數據管理和統計分析基礎功能，同時還能夠進行圖表分析以及輸出管理等，為使用者提供各類實用分析方法。在實際應用中，除了基本的統計特征描述外，還涉及到非參數檢驗以及生存分析等高等級分析功能。例如，統計軟件SPSS19版，其包括描述統計模塊、均值比較模塊、一般線性模型模塊、相關分析模塊、聚類分析模塊、神經網絡模塊等，擁有十大類統計分析方法，涉及到多個統計過程。每個統計過程配置了對應的選項和參數，為統計分析提供相應的功能支持以及參數信息。軟件利用樹形結構，管理統計分析結果。利用文字和表格等形式，展現統計結果，使得結果的展示更加清晰和直觀。從使用者的評價來說，統計軟件SPSS功能強大，便利了使用者。
2.4數據接口全面
統計分析軟件SPSS具有完善的與其他軟件的數據轉換接口，能夠讀取和輸出多種文件格式。其它軟件生成的數據文件，例如由Excel生成的*.xls文件，文本編輯器軟件生成的ASCⅡ數據文件，關系數據庫dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件，由Access文件生成的*.mdb文件等都可以被讀取并導入SPSS。與此同時，還可以將SPSS的圖形轉換成七種不同類型的圖形文件，將分析結果保存為*.txt，word，PPT或html格式文件。
2.5程序編寫方便
除了圖形化菜單界面以外，統計分析軟件SPSS除了具有人工輸入命令以及參數操作方式等功能外，還適用于統計分析軟件SPSS的新用戶和老用戶。利用統計分析軟件SPSS，直接在菜單以及對話框中，能夠完成多數統計分析方法。若使用者熟悉統計分析軟件SPSS語言，可以使用命令性方式，直接在語句窗口內，輸入SPSS命令，靈活操作軟件，完成各類統計分析任務。在具體應用中，利用對話框，指定命令和子命令等后，點擊Paste按鈕，能夠自動生成指令語句，以文件的形式保存數據，有機融合了菜單和語法程序。
3統計軟件SPSS在氣象中的具體應用
統計分析軟件SPSS具有12類總計177個函數，能夠滿足氣象統計分析的實際需求。除此之外，統計分析軟件SPSS采用了類似于EXCEL表格的方式，輸入數據和管理數據，數據接口通用性較強，便于數據讀入。現結合早稻產量預測案例，分析統計分析軟件SPSS的具體應用，作如下論述：
3.1數據來源和處理方法
資料來源于A市氣象局，選擇其服務范圍內的5個地面站氣象觀測資料以及統計局提供的A市提供的早稻單產資料。資料時間覆蓋為1983-2014年。使用直線滑動均值以及調和權重法，模擬早稻趨勢產量，通過逐步回歸，構建氣象產量預報模型，運行模型，獲得產量預報值。建模過程如下：1）對早稻單產資料數據信息進行處理。在處理時，去掉產量的時間趨勢項。將氣象產量，全部分類出來。2）以氣象產量為因變量，以早稻主要生育期氣象因子為自變量，采用逐步回歸法，進行貢獻因子篩選，構建回歸方程。3）基于上述分析，構建早稻產量預測模型。
3.2早稻產量預報模式
3.2.1趨勢產量模擬
若想明確作物產量和氣象條件之間的關系，需要把實際產量中的生產力水平因素給去掉，對氣象因子影響的數據，進行產量和氣象要素關系分析。在進行產量時間趨勢項模擬分析中，可以采用指數法或者直線法等。選擇具體方法時，要結合當地的實際情況來選擇[1]。此次建模選擇的是滑動平均法和權重法等，使用滑動平均分段建模，結合運用調和權重減少趨勢產量外推的風險性。從分析結果來說，A市水稻實際單產呈現逐年變化，上升趨勢并不明顯，主要是此次建模先是使用平滑區間k為7進行分段建模，再使用統計分析軟件SPSS19.0，利用三次曲線或者二次曲線，進行水稻產量模擬。在分段模擬中，統計分析軟件SPSS的計算方法如下：1）在統計分析軟件SPSS中，建立數據文件，第1列為t，將1983設置為1，將2014設置為32，首次計算是1-7。第2列為對應的y，每列是7個數據。2）點擊曲線估計主對話框。將y添加到Dependent列表，將t添加到Variable，在Models欄目中，點選二次曲線和二次曲線，選擇DieplayANOVAtable，點擊確定即可。3）反復執行上述計算，總計28次，獲得各線段方程。利用回歸分析顯著性F值，對各線段方程進行檢驗。
3.2.2構建氣象產量回歸方程
利用原始數據進行模擬分析，獲取1983年-2014年段早稻趨勢產量，代入公式Ym=Y-Yt，獲得各個年份相應的氣象產量Ym。將各類氣象因子，比如氣象產量和幼穗分化等，在SPSS軟件中，開展顯著性分析。在具體執行中，將氣象因子，全部調入到右邊的變量Yt，點選OK確定，總計獲得59個和氣象產量有著明顯相關的氣象因子。在統計分析軟件SPSS中，建立新數據文件，第一列變量時ym，剩余各列變量屬于備選氣象因子，記錄為Xi。接著，打開主對話框，將氣象產量，給添加到因變量列表內，把備選氣象因子，全部添加到自變量列表中。在Method下拉菜單中，選擇逐步回歸法[2]。點選模型擬合，在結果中，顯示出被引入模型或者被剔除的變量，獲得標準誤差以及方差分析表。執行后續操作，獲得主要結果以及逐步回歸方程。具體如下：1）從模擬分析結果來說，方程中復相關系數是0.700，R2的值是0.489，將其調整為0.44，獲得剩余標準差是166.74。F數值是9.904，查看F分布表，明確F>F0.05，證明逐步回歸效果明顯。2）回歸方程為Ym=410.349-75.458×X1-42.644×X2+91.493×X3。從上述公式中能夠得知，影響A市早稻單產的主要氣象因子分別為5月份上旬和中旬平均最低氣溫、4月份上旬最高氣溫均值、2月份下旬到6月份中旬時間段內平均最高氣溫。能夠說明5月份上旬和中旬的平均最低氣溫略高，使得夜間呼吸作用明顯，難以實現營養物質堆積，對氣象產量的作用是消極的。4月份上旬的最高氣溫值略高，不利于水稻幼苗生長，此因子對氣象產量的作用是消極的。2月份下旬到6月份最高氣溫均值顯著高，證明在水稻主要生育期間內光照量較大，有利于早稻生長，此因子對氣象產量的作用是積極的。
3.32015年產量模擬
利用SPSS軟件進行模擬分析，采用直線互動均值以及調和權重方法，結合運用逐步回歸方程，獲得A市早稻產量預報模型，為Yt+l=Yt++Ym=Yt+410.349—75.458×X1一42.644xX2+91.493×X3。利用權重分析法、直線滑動均值等，預測2015年A市早稻趨勢產量；采用逐步回歸方程預報氣象產量，獲得氣象產量Ym=410.349—75.458×21.9—42.644×26.6+91.493×24.8=108.18（kg·ha-1），由此可知2015年A市預報產量為6006.3（kg·ha-1），同當年水稻實際產量相比，預測誤差為-1.37%，預測效果較好[3]。
4統計軟件SPSS應用發展趨勢
4.1應用于專業氣象服務
專業氣象服務的定義為，除了公益氣象服務外，為了能夠滿足國民經濟各生產部門對氣象服務的實際需求，所提供的針對性氣象服務，為有償服務，具有市場交易特點。專業氣象服務對象為企事業單位，涉及到農業領域和保險行業等。氣象科學技術以及計算機技術等的快速發展，提升了氣象服務產品的質量。互聯網技術的應用，結合應用現代通訊技術，實現了專業氣象服務電子化以及商務化。基于各類技術資源，氣象服務組織能夠充分發揮自己的專業特長，進行氣象信息加工，為生產生活決策提供指導依據。不僅能夠滿足客戶的多樣化需求，還能夠推動氣象信息服務市場的長遠發展。從發展實際情況來說，我國氣象服務組織面臨著重大的發展挑戰。為了能夠推動氣象服務發展，提高氣象服務水平，需要加大技術研究力度，提升預測分析的精準性，降低預測誤差[4]。
4.2算法更加便捷
氣象數據量不斷增加，使得統計分析對象更加多元化，加之用戶需求的多樣化，其對數據分析的準確性，有著較高的要求。使用統計軟件SPSS，合理選擇算法，進行氣象分析，能夠滿足基本需求。隨著氣象服務對象的變化，利用統計軟件SPSS，結合應用層次聚類算法，針對氣象服務對象進行細化，能夠為氣象營銷服務方案的制定，提供數據信息依據。在實際應用中，利用統計軟件SPSS，進行層次聚類分析，明確客戶層次和需求，劃分專業氣象客戶，便于氣象服務部門提供更為優質的服務。為了能夠全面提升氣象服務水平，還需要從以下方面加以改善：1）增強和客戶的溝通。不同于公共氣象服務，專業氣象技術具有復雜性以及高技術含量等特點，具有服務產品個性化的特點。在具體提供服務時，需要增強和客戶的溝通，具體分析其需求，精準評價客戶。2）提高氣象服務水平。互聯網時代背景下，氣象信息的獲取更加便利，除了傳統的電話以及電視等手段，還可以通過網絡和微信等渠道，為了提高專業氣象服務質量，滿足客戶需求，需要提高專業氣象服務水平[5]。
5結束語
[關鍵詞] 統計學； SPSS統計軟件； 獨立樣本
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2013 . 22. 069
[中圖分類號] G64 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2013）22- 0110- 02
目前醫學數據庫常用的數據統計分析軟件包主要有：SAS、SPSS、STATA、SPLUS .R等 ，其中SAS、SPSS最流行[1]，SAS統計功能非常強大，但是需要編程，對于非專業人員來說應用起來有較大難度。而SPSS是下拉菜單式的，非統計專業的人員使用也很方便，應用較廣泛。
SPSS是美國SPSS公司開發的統計軟件， SPSS是該軟件英文名稱的首字母縮寫，原意為Statistical Package for the Social Sciences，即“社會科學統計軟件包”。但是隨著SPSS產品服務領域的擴大和服務深度的增加，SPSS公司已于2000年正式將英文全稱更改為Statistical Product and Service Solutions，意思為“統計產品與服務解決方案”，標志著SPSS的戰略方向正在做出重大調整。目標客戶群拓展為自然科學和社會科學中需要應用統計分析的專業或非專業統計人員，如應用數學、經濟學、生物學、醫療衛生、心理學等領域。
1 SPSS軟件的特點
1.1 操作方便
操作界面非常友好， SPSS具有美觀的輸出結果，完善的文字處理和良好的軟件兼容性，已推出簡體中文版本，英文版也可輸出中文結果。
SPSS軟件除了數據錄入數據需要鍵盤鍵入外，大多數操作可以通過鼠標拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。
1.2 統計過程簡單
只要了解各種統計分析方法的原理以及SPSS輸出結果，而無需通曉各種統計方法的具體公式和算法，這樣就降低了學習的門檻和難度。對于常見的統計方法，通過下拉菜單和對話框就可以得到需要的統計分析結果，用戶無需花大量時間記憶命令和過程，非常適合非統計專業的人士統計分析數據。
1.3 全面的數據接口
SPSS數據接口和結果接口非常完善，可以直接讀取、存儲多種數據格式的文件，比如可以讀取Excel（*.xls）文件、dBase（*.dbf）文件、Access（*.mdb）文件、SAS（*.sas）文件、文本格式（*.txt）文件等，讀取數據很方便。分析結果能夠把SPSS的結果保存為Excel（*.xls）文件、dBase（*.dbf）文件、SAS（*.sas）文件及html格式的文件，分析結果中的圖形表格可直接在Word等文字處理軟件中使用。
1.4 功能全面
SPSS具有豐富的內部函數和統計功能，默認在結果輸出窗口中顯示菜單操作的語句，使菜單操作與語句互相結合和補充， SPSS可以完成復雜的統計分析任務。SPSS可以進行數據的輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等。自帶有11種類型136個函數。SPSS能進行簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析，比如數據的頻數分布分析、探索性分析、描述性統計分析、列聯表分析、雙變量相關、秩相關、偏相關、多元回歸、非線性回歸、Logistic回歸、方差分析、非參數檢驗、生存分析、協方差分析、聚類和判別分析、主成分分析、因子分析等。還可以生成各種常用的統計圖形以及立體感很強的交互式圖。
2 在統計教學中應用SPSS的優勢
2.1 提高學習效率
非統計專業的學生在學習統計課程時覺得難度較大，雖然題目的分析計算和練習是必要的，可以鞏固理論知識，鍛煉學生分析問題、解決問題的能力，但這樣的練習以前是建立在手工計算的基礎上，只要學生學會使用SPSS軟件，統計學課程一個學期的習題和例題，只需要數小時就可以全部演算一遍，可以大大提高學習效率。教師完全可以把授課的重點從統計學概念和方法的理解轉向統計方法的用途、注意事項、結果解釋等，使學生可以將注意力更多地集中到方法原理、結果解釋等內容上，學生反而更容易理解各種統計分析方法的本質。學生開闊了視野，提高了學習興趣，這無疑是統計教學的巨大成功。
2.2 實現理論實踐一體化
在學生掌握統計理論的前提下，可以搜集一些來自數據庫、實際調查和網絡上的材料進行實際的案例分析，再通過SPSS軟件進行統計分析。使學生體會到通過統計分析，可以發現現實生活中統計規律的存在，在大量的不確定現象中尋求事物的本質。而且教師可以邊講邊用電腦演示，或者讓學生馬上練習，有問題能夠馬上解決，真正地做到理論實踐一體化，教學效果較好。
2.3 提高學生職場競爭力
在當今信息化時代，各行各業有大量的數據需要進行統計分析，面對大量的數據，統計分析工作很難用手工計算完成，需要用統計軟件來進行統計分析，SPSS在社會各行各業中普遍使用。使用SPSS輔助教學，能讓學生同時學到理論知識和實踐操作，可以對實際生活中的數據快速做出分析和判斷，積累選擇最佳統計方法的經驗。學生掌握SPSS后，在今后工作中可以提高其就業競爭力。
3 實例分析-兩獨立樣本T檢驗（Test for Two Independent-Sample）
測定功能性子宮出血癥中實熱組與虛寒組的免疫功能，其淋巴細胞轉化率如表1所示，比較實熱組與虛寒組的淋巴細胞轉化率均數是否不同。用SPSS統計分析步驟如下。
（1） 先進行兩組數據的正態性檢驗。看兩組數據是否符合正態分布，進行探索性分析。選擇菜單AnalyzeDescriptive StatisticsExplore，出現對話框如圖1，將變量x送入Dependent框內，將變量g送入Factor List框內，點擊ok，得到結果見表2。
當n ≤ 50時，選Shapiro-Wilk統計量，這兩組數據正態性檢驗P值分別為0.782、0.066，均大于0.05，數據服從正態分布，可以用兩獨立樣本的t檢驗。
（2） 做成組t檢驗。選擇菜單AnalyzeCompare MeansIndependent-Sample T Test，將選入Test框中，將g選入Grouping框中；單擊Define Groups，在兩個Group框中分別鍵入1和2，單擊Continue；單擊OK，結果見表3。
（3） 輸出結果分析 先看Levene’s Test for Equality of Variances 統計量F = 0.938，P = 0.350 > 0.05，尚不能認為兩組的總體方差不齊；選擇第一行的t值，t = 3.093，P = 0.009 < 0.01；所以拒絕H0，接受H1，可以認為兩組差異有統計學意義，可以認為實熱組的淋巴細胞轉化率高于虛寒組。
SPSS由于操作方便，統計方法齊全，繪制圖形、表格容易，輸出結果直觀等特點，逐漸成為統計教學的首選軟件。
主要參考文獻
1 SAS軟件在醫學統計中的統計描述
在醫學當中最為常見的兩種資料類型分別是定量資料和分類資料，因此在對數據進行處理的時候就需要對資料的類型和分析情況作出了解，這樣在對資料進行描述的時候就能夠根據特殊的情況選擇合適的方法[1]。
1.1定量資料的統計描述
所謂定量資料的統計描述就是對離散趨勢和集中趨勢進行描述，在描述性統計當中，頻數分析和頻數描述是兩種最為常用的方法，如果我們想要對數據進行了解和認識，那么我們首先就需要從頻數分析開始。
進行頻數分析需要編制頻數表，在編制頻數表的時候需要將所有的觀察結果按照一定的順序做出排列，需要在排列的順序當中去發現觀察值的分布規律。也可以對某一個變量的頻數進行頻數分析，編制相應的頻數分布表，這樣就可以將該變量的分布類型揭示出來。頻數分析能夠將遠離群體的某些可疑值發現，因此頻數表能夠對頻數分布的兩個重要特征做出表示，一個是集中趨勢，另一個就是離散趨勢。我們根據頻數表所繪制出來的直方圖就能夠更加直觀地將資料的分布特征觀察出來[2]。在SAS軟件當中，我們可以通過分析員來對頻數做出頻數分析，通過編程做出頻數統計。
頻數分析能夠將定量變量的相關資料的分布情況和集中情況進行一定的描述。但是，如果我們想要更多的了解一些關于集中趨勢和離散趨勢的確切信息，那么我們就需要對于一些相關的描述性指標作出必要的計算[3]。所以，我們需要利用SAS軟件當中的分析員來對常用描述性的統計指標作出描述，依然使用編程來對描述性的統計指標作出計算。
1.2分類變量的統計描述
分類變量的數據特征和定量資料是完全不相同的，分類變量的基礎數據是絕對數據，比如某種疾病的出院人員、治愈人數以及死亡人數等等。在對一組定性資料數據特征進行描述的時候，一般都需要對其相對數做出計算[4]。在醫學統計當中，我們常用到的相對數有構成比、頻率和相對比等。所以在這里，我們也需要通過分析員對我們常用的相對數指標作出計算。
2 SAS軟件在醫學統計中對總體均數的應用
舉個例子來說，已知某地27例健康的成年男子的血紅蛋白的含量均數是[x]=125g/L，標準差是S=15g/L，其數據是（血紅蛋白含量[g/L]）：123，105，134，140，127，112，113，127，145，125，110，130，112，138，110，100，104，155，147，137，126，125，100，122，127，133，145。對該地健康成年男性的血紅蛋白量在95%、99%的可信區間進行估計。我們可以用來做出總體的均數估計，運行分析員，做出數據集。經過具體的操作和分析，我們就可以得出我們需要的結果：95%Confidence Interval for the mean；Lower Limit：118.91；Upper Limit：130.87.99%Confidence Interval for the mean； Lower Limit：118.91；Upper Limit：130.87。
計算好這些以后，我們還需要通過SAS程度做出總體的均數估計，可以通過運用CAPABILITY過程當中的INTERVALS語句，對其正態分布的總體均數的各種類型的可信區間做出估計。在整體均數的計算當中，其可信區間的SAS程序常規格式為：proc capability data=數據集的名字noprint；intervals變量名的列表/method=4；run；
3 SAS軟件在醫學統計中隊樣本含量及檢驗效能的估計
在各類的醫學統計研究當中，對樣本含量做出確定是研究設計的一個重要內容。因為樣本含量計算起來相當麻煩，而且其樣本條件也不容易掌握，所以在很多研究當中都將樣本含量的計算忽略掉了。因此也就很容易發生樣本含量偏低、檢測效能偏低以及結果不可靠等情況。但是我們也不能夠盲目去追求大的樣本，因為一旦樣本含量過大就會對很多資源造成浪費，加劇了質量的控制難度，造成資料的可靠性下降[5]。所以，在設計當中，只有對樣本的大小做出科學的評估，才能夠將檢驗的效能滿足下來。
在對樣本含量做出估計的時候需要使其具備四點條件。①對檢驗水平做出確定，是第一類錯誤的概率，其值越小所需要的樣本例數就會越多，所以在通常條件下，我們會選擇讓=0.05，再根據專業的知識對雙、單側的檢驗進行確認；②將所期望的檢驗效能1-提出來，如果兩總體確實存在差別的時候，就能夠將這種差別發現，所以要求檢驗的效能越大，其樣本的含量也就會越大。因此，檢驗效能也是由第二類錯誤的大小所決定的，通常情況下，我們都選擇=0.25-0.1之間，而相對的檢驗效能就是0.75-0.90之間，檢驗效能不能夠小于0.75，不然的話就不能夠將總體真實差異反映出來；③允許出現的誤差范圍為=|2|，就是對兩個總體參數差值進行比較，而總體參數可以通過預試驗獲得，也可以用專業上認為具有實際意義的差值來替代；④對總體標準差和總體率進行確定，通常都是根據試驗結果或者預實驗結果來確定，也可以通過樣本標準差或者樣本率來代替[5]。
在SAS的系統當中，我們一般都運用分析員的模塊對樣本含量的大小做出評估，但是這種模塊卻僅僅只限于對連續性的變量樣本模塊含量做出估計。
關鍵詞：SPSS；統計；難度；區分度；信度；效度
中圖分類號：G642文獻標識碼：A文章編號：1009-3044（2017）17-0121-03
試卷作為考試的一個重要載體，是測評學生學習成績的工具，是教學質量檢驗的重要手段，因而教學質量評估管理中越來越重視試卷分析，試卷質量的分析結果客觀地向教與學雙方提供了反饋信息，進而實現評價教育目的的實現、教學效果的好壞等一系列質量要素，今后，應該成為教學工作中重要的常規環節之一。
1SPSS軟件簡介
SPSS軟件是StatisticalPackagefortheSocialsciences英文名稱的首字母縮寫，即“社會科學統計軟件包”，它是目前世界上常用的三大統計分析軟件（SAS、SPSS及SYSTAT）之一，是世界上最早采用圖形菜單驅動界面的統計軟件，其界面友好、功能強大和操作簡便，能方便地從其他數據庫中讀入數據。
SPSS是一款功能強大的教育統計軟件，既可以進行基本數據的統計分析，還可以進行各種推斷和檢驗統計。
2試卷質量分析應用實例
下面數據以安徽大學公共基礎課程—《程序設計基礎VB》的期末考試成績為樣本，利用SPSS軟件分析說明考試質量分析的模式和各項指標。
2.1試卷基本結構
本試卷（滿分100分），由兩部分組成：客觀性試題與主觀性試題，其中客觀性試題共A分，占X%，主觀性試題共B分，占Y%。具體情況見表1。
填寫試卷基本結構可以發現，題量尚可，試卷題型不夠豐富，填空題可以細化為一般填空和程序計算填空，客觀性試題一般強調知識點考察，常見類型為：單項選擇題、多項選擇題、判斷題和簡單填空題，而主觀性試題則根據學科的不同，一般設有復雜填空題、簡答題、問答題、論述題和計算題等題型。
2.2考試分析指標的定量分析
2.2.1成績數據的錄入與處理
1）定義變量并輸入數據
這是直接方法。啟動SPSS軟件后會啟動Statistics數據編輯器界面，通過單擊VariableView標簽進人變量名編輯窗口，在Name（名稱）下注明學號、姓名、各題型、總分、平時成績和班級代碼。其中，各題型、總分、平時成績和班級代碼均設置為：Numeric（數值）類型，Decimals（小數點長度）定義為0，其余各項使用默認。
第二步，選擇數據視圖，開始輸入數據：從第一行第一列起直接輸入相關數據，這樣，每行輸入一個學生的記錄，各列輸入數據為一個某種題型的成績，最后一列是班級代碼等。
最后保存擴展名為sav格式的數據文件。
2）直接導人外部數據，更改數據類型
為了更好地對數據進行共享，SPSS還可以快速打開和編輯其他格式的文件，可直接導入操作的數據文件包括：MicrosoftExcel文件（*.xls）、SAS、dBase、Stata等格式。
具體的操作步驟為：依次單擊FileOpenData，此時要在文件類型下拉菜單中選擇AllFiles，在出現的全部文件列表中找到關聯文件雙擊，在彈出對話框內選中其中的Read復選框（此項設置為把表格中的第一行作為變量名導人，否則第一行將作為數據導入），單擊OK按鈕后會打開DataEditor界面，就能顯示出剛才導人的Excel文件內容。隨后，也可依次單擊FileOpenSave（Saveas），將當前數據存為其他格式的文件，比如sav格式，方便下次使用。
本文實例數據先對考試系統自動生成的xls文件格式進行數據導入，然后對變量屬性作了適當修改，如圖1、2所示。
2.2.2成績統計的基本描述性分析指標
成績統計分析的基本描述性指標主要有：學生總數、實考人數、最高分、最低分、各等級的人數分布及百分比、均值與標準差、成績分布圖等，相應的描述性統計量包括最小值（Mini-mllm）、最大值（Maximum）、頻數（Frequency）、均值（Mean）、標準差（Std.）、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）等。這些指標均要求按班級對試卷成績及總評成績進行分析。其中，均值用來描述數據集中趨勢，標準差強調數據的變異性，即數據的差異量數，進而反映數據全貌。而對稱、偏斜及分布陡緩程度等數據分布的結構形態及特征則由頻數、偏度和峰度用來描述。
1）卷面成績的集中和離散數據統計
打開錄入后的數據表，依次單擊AnalyzeDescriptiveSta-tisticsFrequencies，出現頻數對話框，導入要建立頻數分布表和直方圖的項目，同時選上Minimum、Maximum、Mean、Std.devi-ation、Skewness和Kurtosis等參數，得到表1。
依次單擊菜單AnalyzeDescriptiveStatisficsFre-quenciesChartsHisto-gramsWithnormalcurve，顯示出分數段分布圖和直方圖。直方圖如圖3所示。
一般而言，學生成績標準差在滿分的5%-10%以內屬于正常。從圖表中得到的統計值可以發現：①本次考試的兩個班的離散程度均較大，表明學生成績離散度太大，可能是試題的問題，也有可能是學生水平的兩極分化比較嚴重；②學生成績基本呈正態分布；③考生總分偏度值為-0.138和-0.648，依據偏度在數據分析中的意義，本次測試數據顯示：考生所得總分相對集中于平均分左側，即大部分考生成績小于平均分值；④在峰度的計算中，計算結果σ<0，可知在學生成績的正態分布圖有比正態分布更長的尾部，不過盯為較小負值說明，考生成績在平均分附近的集中度雖低于標準正態曲線，但也差別不大；⑤標準差1≥10，差異較大。但是結合對總分的直方圖的觀察，可以發現：低分段考生的成績與平均分的差距較大，這是造成即使大多數考生的總分集中于平均分附近，最后標準差數值仍較大的主要原因。
2）難度指標分析P
對于課程考試來講，保持合適難度是保證試卷質量的前提。
觀測得出：總試題難度大概在0.6-0.8之間，難度值中等偏低，試題適中，相對較難。
3）區分度指標分析D
區分度（Discrimination）是指測驗題目對學業水平不同的學生的區分程度或鑒別能力。區分度作為評價試題質量、篩選試題的主要指標與依據，是測驗是否有效的“指示器”。該指標對于選拔性考試如高考，競賽尤為重要。具有良好區分度的測驗，實際水平高的被試應得高分，水平低的被試應得低分。區分度與難度有一定關系。
在工具軟件環境下，我們一般求出總分與每個試題得分間的積差相關系數作為試題的區分度，可以采用皮爾遜（Pearson）相關分析來對試題進行分析，步驟為：AnalyzeCorrelateBi-variate，在彈出的BivariateCorrelations對話框中選擇各種題型和總分進人Variables，然后在CorrelationCoefficients中點擊Spearman，完成后得到了各個題目的區分度。如表5所示：
從表中數據看出，由于三種題型的Sig.（2-tailed）：p=0.000<α=0.01，相關系數值達到了0.01顯著性水平，表示試題的區分功能顯著。
4）信度指標分析
信度（Reliabilitv）用來反映考生穩定水平可靠性，即測驗能否真實反映學生水平程度的數量化指標，是測驗的必要條件。常用的有重測信度、復本信度、同質性信度、荷伊特信度和評分者信度等。
因為影響測驗水平的因素有很多，導致信度的計算方法也不同，實際使用何種信度要依據考試目的和性質而定，從而選擇其中一種或幾種。
由于高等教育測驗中絕大多數混合了客觀題和主觀題，所以SPSS軟件中一般采用克隆巴赫（Cronbach）α系數計算信度，取值0.5左右即可達標。這種計算方法是由Cronbach于1951年提出的，不要求測驗題目必須是記分型也能計算任何測驗的內部一致性系數。
在工具軟件環境下，依次運行：AnalysisScaleReli-abilityAnalysis，出現對話框，從中選擇所有題型和總分，在Items框的Model項目中單擊選擇Alpha模型，并選中Scaleifitemdeleted復選框，計算出該試卷的信度系數Alpha=0.757。如表6所示：
通常Cronbach僅系數的值在0和l之間。如果Alpha系數不超過0.6，一般認為內部一致信度不足；達到0.7-0.8時表示量表具有相當的信度，達0.8-0.9時說明量表信度非常好。對上機測試來說，信度Alpha=0.757相對信度較高；一般來說，增加試題的數量；保持所有試題的難度接近正態分布；努力提高試題的區分度；嚴格監考和按評分標準給分均可以提高信度。
5）效度分析
效度（Validity）是指試卷準確地測量了考試目的的欲測內容的多少，多大程度上效檢了所要測定的功能或達到其測量目的。
具體地講，就是覆蓋面和權重在教學大綱范圍內的完成情況，體現考試能力水平和反映教學大綱完成的情況有效程度。
公認的效度分類方法是將效度分為內容效度、結構效度、構想效度和效標關聯效度。確定使用何種效度要根據測驗目的而定。常用的效度檢驗方法是：效標關聯效度法，這種方法首先是尋求一種可靠的效標，然后求出測試結果與效標的相關系數，該相關系數則為效標關聯效度。
在工具軟件環境下，依次單擊：AnalyzeCorrelateBi-variate，選擇總分和平時成績字段，隨后在相關系數（Correla-tionCoefficients）中選擇Pearson，計算數據如表7所示。
2.3試卷質量控制的定性綜合分析
1）結合統計數據，進行定性評價
對試卷質量分析時的定性評價應有如下幾個方面內容：一是題量和題型；二是試卷語言的表述是否明確和準確（如參考答案是否正確，試卷內容是否有重復或是對后繼題目有提示等，專有名詞表述是否準確，選擇答案設計是否均衡、排列是否科學，）；三是試卷內容的難易度；四是試卷的內容效度—覆蓋面問題；五是教學重點的突出程度。
2）結合教學實踐，進行教學反思
建立一個長久穩定的指標體系。通過長期分析這些指標，可以更好地客觀地指導我們的教學改革。
檢驗課程設置的合理性。這些可以通過多因素變量的綜合橫向和縱向比較。比如同一課程不同專業的學生的成績是否有差異，進而分專業更合理地優化我們的課程安排。再比如通過長期比較同一課程不同授課教師的成績數據，可以分析出教師之間的差異，進而去了解他們授課方法的不同之處，取長補短，促進教師的經驗交流和快速成長。
關鍵詞：企業信息化；EICMM；分層模型
引言
企業信息化在企業發展的過程中意義重大，隨著信息產業的迅猛發展，企業信息化成為當今企業所面臨重要課題。企業信息化就是要挖掘先進的管理，應用先進的計算機網絡技術去整合企業現有的生產、經營、設計、制造、管理，及時地為決策層提供準確而有效的數據信息，以便對需求做出迅速的反應，本質是加強企業的核心競爭力。
目前我國存在很多企業片面追求采用高、新和全的技術，不顧其自身的信息化基礎水平如何，這樣做的后果就是投入大于產出。為了解決上述問題，建立一套科學的、系統的、可操作的企業級信息化水平的測度模型，對信息化建設進行科學、客觀、準確評價是迫在眉睫的。部分學者提出了企業信息化成熟度模型，并對EICMM的分層模型做了實證分析，但我通過查閱大量的資料發現有的方法存在有待改進的地方，因此本文將運用統計分析軟件—SPSS對EICMM的分層必要性進行實證分析。
1 問題的提出
企業信息化成熟度模型( EICMM) 作為企業信息化成熟度的一個度量方法。EICMM為企業的過程能力提供了一個階梯式的進化框架，它采用分層的方式來安排它的組成部分，目的是適應不同目的需要。階梯共有五級，從初始級,技術支撐級，管理模式級，綜合集成級到優化級。在初始級階段，企業主要是購買計算機等信息化設備，部門之間還不能很好的溝通，存在著信息孤島。在技術支撐級階段，企業開始認識到信息對企業非常重要，是其不可或缺的資源，信息實現共享。在管理模式級階段，企業開始重視信息安全，企業的“信息流”、“資金流”、“業務流”能夠有效整合。在綜合集成級階段，企業使IT戰略與企業戰略一致，信息化融入到員工的實際行動之中。
在我國的信息化道路上，大部分關于企業信息化模型分層的研究都重點放在定性或概括歸納上。我查閱了一些文獻，其中有對EICMM的分層模型做了實證分析的，但是我還是不能完全同意其方法，所以想用自己的方法對EICMM的分層模型做實證分析。
2 文獻綜述
目前有部分學者采取主成分分析法對收集來的數據評價指標的降維分析，然后用SAS統計軟件選擇歐式距離法對數據做聚類分析。設26個對象，序號Oi，i∈{1，2，…,26}，描述每個對象屬性68個，序號Aj，j∈{1，2，…,68}。在根據這26個對象68個屬性相似情況進行對象聚類，這是26個對象68個屬性維的聚類問題，類的稀疏差異度上限為b，聚類的結果受稀疏差異度上限b的影響。
3 企業信息化成熟度模型及分層必要性的論證
3.1 EICMM的評價指標體系
企業信息化是一項系統工程，從屬于信息化大系統。企業信息化評價從字面上看是一個檢驗體系，事實上更重要的是一個企業信息化建設指導體系。有了這樣一個體系可以幫助企業有針對性地解決問題，利用信息技術運行過程中的效率、成本、服務、技術創新等方面。
3.2 驗證EICMM等級分類的思路
企業信息化能力成熟度是否能建立在等級分類的基礎上進行評價工作。主要針對現實不同規模、不同發展階段企業在信息化建設中所處的等級進行測評，從而幫助他們更好地定位自身所處的等級，發現優勢、找出劣勢，從而改進自身的薄弱環節，提高自己的信息化能力成熟度。
3.3 實證分析
3.3.1 數據調查、收集和整理過程
根據EICMM指標體系和驗證思路，設計了問卷。為了論證企業信息化能力成熟分級的必要性，對36家企業的信息化能力成熟度現狀進行了調查。在調研中，要求被調查者盡可能屬實地對問卷中提出的問題進行回答。調研的對象主要為企業的CIO或是企業IT部門的職員。一個企業即為一個調查對象，一共有36個對象。問卷中有10個題目，能反映出31個指標屬性。36家企業的調查結果每個企業填寫每道題目時所選擇的選項的響應得分。本次被調查的企業不受任何限制，說明企業信息化應用和推廣區域不受企業形式和模式限制。
3.3.2 聚類驗證過程
選擇分層聚類對話框并選擇變量：把十個變量都選人變量對話框中。聚類方法采用的是離差平方和，經過驗證此方法的效果要比其他方法好；測量間距方法采用歐式距離平方和。
3.4 結論
基于以上對各類特征描述，在把這36個企業當作樣本全集的基礎上，把這些企業分成五個企業信息化成熟度等級，即企業信息化成熟度等級模型。根據調查表的詳細數據及以上對各類別企業特征的分析，企業信息化成熟度等級模型的五個發展階段如圖1所示：
上述結果對于聚類而言是比較理想的，但也存在問題，即調查問卷題目數量過少。不過，該聚類結果可以論證企業信息化能力成熟度分級的必要性。針對此結果，證明我們可以對企業信息化能力成熟度情況進行分級處理和分析，并通過劃分等級來分析各類企業的信息化水平和各個企業都滿足哪些信息化的指標。
參考文獻：
關鍵詞：概率統計教學；Minitab統計軟件；六西格瑪管理
我國目前正處于經濟蓬勃發展時期，最大化的提高公司的利潤和降低顧客的購買成本已經成為企業生產的目標，從而形成新的管理模式。全面質量管理主要強調的是以客戶為導向，全員參與和持續不斷地改進。六西格瑪管理正是在全面質量管理發展的背景下應運而生，相對來講，Minitab統計軟件在質量管理方面的應用是比較適合的。
六西格瑪管理中的精髓和真諦“以事實和數據驅動管理”。然而將數據轉化為信息，將得出的最重要的信息用以改進工作，這些數據的轉化離不開概率統計學的理論知識，因此概率統計課程的建設應逐漸與經濟市場接軌，與國際接軌。教學重點也應由教授轉變為應用，化繁為簡。故而完善教學內容，豐富教學手段，將六西格瑪管理思想融入概率統計教學。目前高職學生的現狀是基礎較弱，學習惰性較強，沒有求知欲。因此嘗試在教學中，輔助Minitab統計軟件的應用，能提高學生學習的主動性和積極性。學生只要敲敲鍵盤就能解決復雜的難題，把學生從純數學的深淵解救出來。
1 Minitab統計軟件的最大特點
Minitab管理統計軟件是目前各種統計軟件中比較簡單易懂的一個。在國外大學統計學所開設的統計軟件課程中，Minitab與SAS、BMDP并列，甚至有的學術研究機構專門教授Minitab之概念及其使用。它操作簡單，無需編程，功能強大，便于學生自主學習。Minitab軟件功能齊全，一般的數據分析和圖形處理都可以應付自如。
2 Minitab軟件輔助概率統計教學的重要性
（1）有利于概率統計學課程設置的優化。一方面能為學生創造實際操作平臺，另一方面能使課程設置更趨于合理。
（2）有利于提高學生學習概率統計知識的興趣、降低教學難度；提高動手能力，增強競爭優勢。
3 Minitab軟件在教學中的應用
（1）Minitab在概率計算中的應用。
商店收到1000瓶礦泉水，每個瓶子在運輸過程中破碎的概率為0.003，求商店收到的1000個瓶子中，恰有兩瓶破碎的概率以及不超過兩瓶破碎的概率。
這是利用二項分布求解計算的一道典型習題，對高職學生計算求解有一定困難，學生對公式記不準，記不牢固，排列組合的內容掌握不好，即使能轉換成用泊松分布查表近似計算，有的學生還是掌握不了查表得方法。
通過調用Minitab，選擇計算>概率分布>二項（B），點擊概率選項，在試驗數選項中填寫1000，事件概率選項中填寫0.003，點擊輸入常量選項，填寫2。確認得到結果：恰有兩瓶破碎的概率為0.224154。
同樣的方法，選擇累積概率選項，即可計算出不超過兩瓶破碎的概率為0.422853 。
通過軟件求解，可以降低學習的難度，直觀的得到計算結果。增強學生學習的信心。
（2）Minitab在正態分布教學中的應用。
正態分布是概率統計教學的重點，為了使學生更清楚、更直觀的了解正態分布兩個參數對密度函數的影響，教師在演示正態分布函數圖像時，可以先固定一個參數，讓另外一個參數改變來加以繪制正態曲線。教師可以通過圖形>概率分布>不同參數， 選擇正態分布選項，填寫有關參數后，就可以在同一張圖上顯示多條均值不等、方差相等的正態曲線。采用上述方法，學生可以自行得出兩個均值相等，而方差不相等的正態曲線2。同學借助圖像，可以清楚的領會正態分布中這兩個參數的作用。通過軟件的直觀展示，便于學生掌握結論，化繁為簡，提高學習的興趣。
（3）Minitab在樣本的均值與方差的研究中的應用。
樣本均值和方差也是概率統計教學中的一個重點，同時也是六西格瑪管理中對產品指標的考察的重要內容。在開始一般的數據分析前，用戶往往需要對數據進行描述性統計分析。而我們所研究的樣本均值和方差亦可通過Minitab軟件來完成。
首先我們調用Minitab，將原始數據輸人到第一列，命名為“成績”。
選擇“統計>基本統計量>圖形匯總”即可得出輸出結果2。
學生成績統計分析（Statistical analysis of student scores）
在分析結果中里面不僅有我們關心的樣本均值和方差，還有很多描述性統計結果呈現在分析圖表中。
4 假設檢驗中Minitab的應用
一個纖體中心想了解會員在選擇動感單車和普拉提兩種健身方式對纖體的影響，從而得出對纖體中心課程設置是否做出改動的決策。他們從動感單車班和普拉提班分別隨機抽取15名和10名學員進行體重減輕的調查，得到如下結果（單位：千克）
試判斷兩種纖體方式在減肥瘦身效果上是否有顯著差別？（顯著性水平=5%）。
建立假設：
調用Minitab軟件，（1）選擇“統計>基本統計量>雙方差”。
（2）輸入數據后，點擊“確定”，得到輸出結果及圖形。
（3）由輸出結果中的F-Test的p值=0.65>0.05，得出結論，不能拒絕原假設，即采用兩種不同方法鍛煉對體重減輕影響的方差是相等的。
再次建立假設：
（1）選擇“統計>基本統計量>雙樣本t”。
（2）選擇“假定等方差”，點擊“選項”后，在“置信水平”選項中輸入95%，在“備擇”選項中輸入“不等于”。得到如下輸出結果。
（3）輸出結果表明，由于p值=0.159>0.05，得出結論：不認為兩種健身方式在減肥效果上有不同。
這就是用Minitab做假設檢驗，相當簡單實用。
在高職概率統計課程中采用Minitab軟件教學后，避免了許多深奧的概率理論知識的研究，直觀展示的圖形，使學生對數據的計算和分析及預測得心應手。學生不再需要把精力放在公式的記憶和計算，復雜的統計問題輕松解決。學生由“要我學”，轉變為“我能學”，繼而變為“我要學”，簡單的六西格瑪管理思想融入到概率統計教學中，能使學生從中感受的概率統計課程的實際應用，避免學生產生學習數學、學習概率統計課程無用論的思想。
在人口和計劃生育的統計工作中，問卷調查是重要內容之一，調查者運用統一設計的問卷向被選取的調查對象了解情況或征詢意見，最后將搜集資料匯總分析，得出結果，給政府和相關部門提供理論決策依據。如果人口和計劃生育統計仍然停留在手工匯總問卷，計算各項指標的百分比上，不僅跟不上當前形勢發展的需求，且也不能保證數據的質量。因此利用國內外先進的統計軟件進行人口和計劃生育統計的問卷設計、統計匯總分析，不僅能大大節省人力、物力和財力，更能保證數據的準確性和完整性。
利用EpiData軟件編寫問卷錄入程序和進行問卷錄入
EpiData是一個免費的數據錄入和數據管理軟件，用于簡單或程序化的數據錄入和數據定量分析。這款軟件可處理簡單的表格或相關系統優化文檔，以及識別錯誤，并且能執行基本的調查表設計、數據核對和綜合的數據管理。一個完整的錄入程序設計應該包括三個核心的文件：調查表文件，數據文件，字段控制文件。
建立調查表文件
建立調查表文件是建立數據庫、實現數據錄入和管理的第一步。點擊菜單中的FileNew，該步驟用于建立調查表、定義字段類型，以及輸入一些解釋性的文字。定義字段類型是建立qes文件的關鍵。在這點上，EpiData提供了字段類型的菜單選擇，在問卷的設置中，許多選項都是“男、女”、“是、否”、“有、無”等二分變量，這樣就可以在設置類型上使用數值型“1、2”來輸入，不僅提高了錄入速度，也減少了錄入的工作量。
設計調查表中的變量類型
EpiData中允許的變量類型常用的有數值型、字符型、日期型等。數值型變量用“#”表示，允許錄入數字、減號和小數點。在qes文件中和數據錄入過程中，你可以用圓點（.）或逗號（,）來表示小數點。一個變量中只允許輸入一個小數點。字符“#”的數目表示變量的長度，小數點占一位字符。變量最長允許14個字符。字符值變量用“_”表示，下劃線字符的數目表示變量的長度。字符型變量允許輸入所有字符。變量最長允許80個字符。輸入中文時一個中文字需占用2個字符。日期變量有三種類型的：歐式日期（日/月/年）、美式日期（月/日/年）和我們習慣的日期格式（年/月/日）。
數據文件的建立
建完調查表后，應命名并保存，生成的rec文件名，可以與qes文件名相同，亦可不同。同一個qes文件可以生成若干個rec文件。例如，在多人分段輸入同一項調查時，就可以先建一個qes文件，然后生成不同的rec文件，讓不同的人同時輸入，最后拼接成一個rec文件，進行分析。在大量的問卷需要多人錄入時，使用這種方法可以將不同人錄入的文件最后組合成一個rec文件。
數據的輸出
因為EpiData 主要是一個錄入軟件，在完成錄入數據之后，還需要借助統計分析軟件對數據進行匯總分析。通過“數據輸入輸出\輸出\數據轉出”菜單將數據導入到其他統計分析軟件（SPSS、SAS等）進行統計分析。一般我們可以先將數據導出到Excel中，然后再通過SPSS打開。
利用SPSS軟件對問卷數據進行匯總分析
SPSS是幾大權威統計軟件中界面最為友好，使用最為方便的統計軟件。英文版的更簡單和直接，基本的統計功能見Analyze菜單。
如何在SPSS中打開非*.sav屬性的文件
在具體匯總分析問卷時，縣、鄉、村及育齡婦女問卷都是通過“EpiData”錄入，錄入完成后，輸出的數據格式最為穩定的是“*.xls”型的，即電子表格型的。此時我們就需要將“*.xls”型的格式在SPSS中打開，然后進行分析匯總。打開方式具體如下：在SPSS初始界面中選擇“file-open-data”；在打開界面選擇要打開的文件。注意：一定要選擇當前需要打開的文件類型，比如要打開的是電子表格型的文件，就需要在“文件類型”中選擇“Excel(*.xls)”格式，同時在“查找范圍”中選擇要打開的文件存放的位置。
如何在SPSS中定義變量和變量的卷標
首先需要明確的是統計軟件中數據的錄入格式。不同觀察對象的數據不能在同一條記錄中出現，即同一觀察對象的數據應當獨占一行；一個測量指標/影響因素只能占一列的位置，即同一個指標的測量數值都應當錄入到同一個變量中去；最終的數據集應當能夠包含原始數據的所有信息。
其次在變量視圖中定義變量。現在以育齡婦女問卷為例，具體講一講如何定義，如圖（1-1）。
“Name”是指數據所在列的名稱，這個在導入數據后是自動加入的，一般不需要定義。“Type”是指數據的類型，常用的就是“String”即字符型，常用于定義輸入漢字類型的數據，如縣名、鄉名、村名等；“Numeric”即數值型，常用于定義輸入數值型的數據，如選擇題中的選項“1、2、3”等。“Width”是指字符的長度，這個一般不需要定義。“Label”就是我們定義變量時，輸入中文意思的地方。“Values”是定義變量卷標時使用的。
如何定義變量的卷標
點擊“Values”中的“None”后出現圖（1-2）中的對話框。
在第一個空格中輸入數值1、2、3等，然后在第二個空格中輸入該數值所代表的中文意思，當定義完一個數值后點擊“ok”按鈕即保存了此值的定義，如此類推的定義2、3等數值所代表的中文含義。如果要對已定義好的數值進行刪除，首先選中該記錄后點擊“Remove”按鈕進行刪除。當所有的變量都定義好之后，可以保存文件。
具體應用的一些技巧
在我們每次分析問卷時，不可能每次都定義變量和變量的卷標。如果我們事先做好了固定的表頭，在每次分析時，只需要加載進去就可以了。這樣就節省了大量時間和精力。如圖（1-3） 在點擊“Add Cases”后，進入加載界面，選擇事先做好的表頭就可以了。注意：在加載完表頭之后，千萬不能忘記要把加載的那條記錄刪除掉。
如何分析得出結果
SPSS的分析匯總功能非常強大，也非常復雜。在平常的統計工作中，多數都是計數資料的頻數統計。進入“Analyze\Descriptives Statistics\ Frequencies”菜單，在彈出的“Frequencies”窗口里選擇需要統計的計量資料字段，添加到“Variable(s)”空白欄里，點擊“ok”按紐。接著就可以在“output”窗口里看到統計結果的輸出了。
論文關鍵詞：R軟件，聚類分析，主成分分析，典型相關分析
引言：多元統計分析是統計學的一個重要分支，也稱多變量統計分析；在現實生活中，受多種指標共同作用和影響的現象大量存在，多元統計分析就是研究多個隨機變量之間相互依賴關系及其內在統計規律的重要學科，由于多元統計分析方法一般涉及復雜的數學理論，一般無法用手工計算，必須有計算機和統計軟件的支持。
在統計軟件方面，常用的統計軟件有SPSS、SAS、STAT、R、S-PLUS等。R軟件是一個自由、免費、開源的軟件，是一個具有強大統計分析功能和優秀統計制圖功能的統計軟件，現已是國內外眾多統計學者喜愛的數據分析工具。本文結合實例介紹了R軟件在多元統計分析中的應用，具體內容包括R軟件在聚類分析、主成分分析、對應分析等方面的應用。
一 在聚類分析教學中的應用
聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種多元統計方法，所謂類，通俗地說，就是指相似元素的集合。在社會經濟領域中存在著大量分類問題，比如若對某些大城市的物價指數進行考察聚類分析，而物價指數很多，有農用生產物價指數、服務項目價指數、食品消費物價指數、建材零售價格指數等等。由于要考察的物價指數很多，通常先對這些物價指數進行分類。總之，需要分類的問題很多，因此聚類分析這個有用的工具越來越受到人們的重視，它在許多領域中都得到了廣泛的應用。
聚類分析內容非常豐富，有系統聚類法、有序樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預報法等，具體詳見參考文獻[3]。
R軟件及其相關包提供了各種聚類方法，主要是系統聚類方法、快速聚類方法、模糊聚類方法，常用的是系統聚類方法。
R軟件實現系統聚類的程序如下：
Hclust(d,method=“complete”)
其中d是由“dist”構成的距離結構,具體包括絕對值距離、歐氏距離、切比雪夫距離、馬氏距離、蘭氏距離等，默認為歐氏距離；method包括類平均法、重心法、中間距離法最長距離法最短距離法、離差平方和法等，默認是最長距離法。
例1 下表是山東省2008年各市居民家庭平均每人全年消費性支出，利用所給數據對各市進行系統聚類。
山東各市居民家庭平均每人全年消費性支出 元/人
地區
食品
衣著
居住
設備用品
交通通訊
文化教育
醫療保健
其它
濟南
1628.16
252.86
790.11
285.64
634.83
355.54
394.37
43.9
青島
1999.61
523.76
901.56
297.76
595.34
618.12
260.17
106.42
淄博
1691.6
372.21
844.44
300.46
494.67
580.6
370.84
102.16
棗莊
1370.59
272.95
614.3
227.52
454.73
245.93
220.88
84.2
東營
1580.86
234.17
813.58
253.12
532.19
432.05
275.3
39.1
煙臺
1673.19
337.92
719.28
201.3
414.08
497.57
286.03
77.11
濰坊
1516.36
299.67
1327.72
243.72
583.04
494.65
269.82
92.95
濟寧
1375.4
287.17
722.05
282.16
380.68
412.42
218.11
56.94
泰安
1412.44
225.66
567.66
257.96
411.98
450.57
177.02
70.07
威海
1684.64
517.59
759.36
227.12
424.41
565.75
444.31
77.48
日照
1451.12
351.21
562.91
208.81
457.2
332.16
182.2
37.69
萊蕪
1516.22
198.94
624.72
207.03
464.06
469.35
256.53
36.33
臨沂
1339.69
212.36
625.26
191.34
409.39
314.9
156.01
63.31
德州
1114.47
173.88
553.14
169.23
319.41
220.45
137.97
42.2
聊城
1146.53
182.53
566.92
186.05
317.48
332.64
155.94
54.31
濱州
1177.49
179.96
979.01
206.88
451.85
407.49
298.7
47.51
菏澤
1265.03
170.85
550.68
143.11
329.99
349.41
摘 要：現在應用統計學融入到各行各業，為了適應各專業需求，統計學教學面臨著學生沒有學習積極性，理解程度低，沒有實際數據分析能力等諸多問題，順應統計學發展趨勢，教學中將軟件Excel與理論教學相結合，結合實際章節的具體改進，發現這種教學方式可以在簡化教學過程的同時提高學生的積極性，但是弊端就是在學生使用了軟件后，就會認為既然有簡單的實用方式，那么就可以不學習繁瑣的理論部分。
關鍵詞：統計學教學 統計模型 Excel
中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）08（a）-0167-02
統計學主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化分析、總結，做出推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。統計學專業不是僅僅像其表面的文字表示，只是統計數字，應用統計學主要是調查、收集觀察對象的數據信息，并通過描述統計等技術，分析觀察對象的特征，發現事物的規律，并進行預測、監督，以實現社會經濟良性運行。
1 目前統計學教學面臨的情況
目前該校開設應用數理統計課程的專業只有數學、經濟和醫學。該校經濟類開設統計學最初是由數學系老師擔任教學工作，但是從結果來看，效果比較差，數學系教師習慣上是從理論知識開始，但是就二類及更低的院校來說，這兩個專業學生數學的基礎知識部分是比較薄弱的，學生理解不了統計的基礎知識。在對專業不了解的情況下，很難對統計學內容進行合理取舍，從這個角度來說，啟用該專業老師教授統計學這門課程可能更合適，但專業老師一般只講解模型的使用，很少解釋模型的原理。學習統計學的初衷是希望能夠正確利用這些模型進行數據分析，如果不理解模型，一旦脫離課堂學習，很難進行合理的模型擬合；學生不能正確地使用模型，就這門課程而言沒有達到預期的效果。只是單純地講解模型應用或者是軟件應用，或是理論講解都不適合于一般院校統計學學習。
實際上大部分學生對理論知識都沒有耐心。這是信息的時代，學生自己也知道統計學的作用，但是當進到這門學科時，發現要學的還是公式計算，甚至于對于數學系學生，學的還是定理證明，和數學分析幾乎沒有差別，同時基礎課程數學分析、概率論掌握不熟練，就更加難以理解統計學原理。對一般的理工科而言，概率統計是一門課，學時決定只能學習計算部分，更加注重實用性，但是目前使用的教材一般是專業統計學的簡化，主要學習公式套用計算，幾乎沒有涉及到實際應用，所以，大部分學生學習只是為了考試，并不會靈活運用。大學提倡的是培養學生學習的能力，但現實是一般大學側重與知識的實用性。既然是實用為主，那么如何增強統計學的實用作用就是教學需要探討的問題。
信息專業是介于數學和計算機的交叉學科，該專業要求學習數學系的絕大部分專業課程。以信息專業的統計課為實驗項，是因為該專業有更好的數學基礎，又有比數學專業更好的計算機基礎，同時該專業統計課程學時比較充足。上課時盡量簡化理論部分，表現在解釋每個公式的由來，弱化定理證明，加入Excel（Excel是最常用的軟件，同時它也可以滿足經典數理統計所有計算需求）的實際操作，在書本練習的基礎上從統計網站或年鑒中挑選數據進行練習。
2 針對課程章節的具體實施方法
該校信息專業使用的統計學教材是魏宗舒主編的《概率論與數理統計》后半部分，統計學部分從第六章開始。
第一部分是統計學基礎；第二部分點估計，前面兩章能用到軟件教學的部分很少，所以，課堂上用例題解釋每個公式的使用，描述定理的使用，弱化定理的證明。第三部分假設檢驗；參數假設檢驗，需要學生記憶的公式比較多，在第一遍學習的時候，主要是套用公式，Excel本身擁有參數檢驗的函數，但是在初次學習中，不能知識單純的使用函數，可以利用Excel將過程完整的計算一遍，軟件的作用只是簡化計算，這樣可以減少計算量，同時也可以在一步步的計算中，不斷地回顧整個檢驗過程和步驟。再就是非參數假設檢驗，書中主要有兩種方法，卡方檢驗還有科爾莫哥諾夫檢驗，這兩部分可以運用在很多的實際數據上面，但是計算量較大，不同于參數假設檢驗Excel并沒有直接使用的函數，所以，學生在使用過程中只能利用Excel簡化計算，但是每一個過程必須自己掌握。第四部分方差分析和線性回歸，這部分的計算量比較大，而且公式理解相對較麻煩，實際上這部分和參數假設檢驗一樣，Excel有直接的函數可以調用，數據輸入后，只要調用正確的函數就可以直接得到結果，但是課堂上還是選擇利用Excel簡化計算過程，這樣有助于學生理解記憶建模過程和分析結果。在方差分析上完后，根據統計年鑒找到襄陽市的行業人口統計數，要求學生利用方差分析進行數據分析，要求有完整的模型過程，根據自己計算出的結果給出結論。從作業反饋回來的結果看，學生對這種比較實際又沒有對研究結果限定方向的數據更感興趣。線性回歸可以按照相同的方法進行教學。
3 教學方法實施效果
就上課的成效而言，在基礎課里加入簡單軟件應用是合適的，它簡化計算過程，可以加強理論記憶；完成練習時很多同學自己會根據最后一章的函數，或者是在網上搜索結果來簡化甚至是不需要過程就可以直接得到結果；從統計學課程學習的角度，應該要求學生按照步驟完成題目才可以算是完成了該課程的要求，所以，利用軟件最大的弊端就是學生在利用簡單函數解決問題后，例如：做線性回歸，只需要簡單的項目選擇就可以得到對應的線性函數，不需要其中冗長的計算過程，那么學生會覺得既然這樣就可以解決問題，為什么還需要花時間去學習沒有實用性的理論知識。
最后就是綜合應用的問題，該門課程涉及的統計模型很少，在最后所有課程完成后，發給學生一些數據，需要利用所學的模型對數據進行分析，要求說明選擇這種模型的理由，給出數據分析的結果。對于這類的題目，其實過程就不是那么重要了，這是對模型的理解。從結果來看，大概1/4的同學可以很明確的說明選擇模型的理由，并且對結果給出實際的分析說明，并且可以利用不同的模型進行數據分析，對于自己的分析結果也能給出很好的說明。結合最后的筆試成績說明有部分同學理論知識記憶不錯，公式套用達到考試要求，而另一部分同學雖然理論記憶相對較弱，但是在有課本參考的情況下卻可以合理使用這些模型，說明還是理解了這些模型。
教學方法的改進可明顯提高學生學習統計學的積極性，但是該校學生基礎薄弱卻是統計學學習最大障礙，如果只是課后練習的軟件應用，大部分學生都可以很好的完成，但是一旦涉及到沒有任何限制的數據，在數據分析方面，學生就會覺得無處下手，實際上這也就是說明了統計學基礎知識的欠缺，所以，如何提高理論知識的學習效率是以后在統計學教學需要考慮的主要問題。
參考文獻
[1] 李曉毅.高校統計學教學改革與統計人才優化培養[J].沈陽師范大學學報：自然科學版，2009（4）：500-503.
§1.1 應用背景
§1.2 本文的研究內容
第二章 系統涉及到的技術
§2.1 XML和DOM簡介
§2.2 ADO簡介
§2.3 ActiveX簡介
第三章 系統及需求分析、系統規劃
§3.1 系統的整體需求
§3.2 系統的概要設計
一、 數據交換內容范圍
二、 建立財政數據庫
三、 數據初始化
四、 每日或指定時間自動或強制數據交換，并更新財政數據庫
1、 自動交換的數據傳遞過程
2、 交換過程殊事件的處理
3、 讓用戶可以定義事件執行過程
§3.3 系統的總體規劃
一 (DNMessage)：通訊模塊
二 (DNMsgViewer)：通訊監控模塊
三 (DNSqlDistill)：數據提取模塊
四 (DNSqlStorage)：數據存儲模塊
五 (DNUsers)：用戶管理模塊
六 (DNftCoding)：編碼維護模塊
七 (DNftModify)：登記及入、退庫數據修改模塊
八 (DNftMerge)：數據合并模塊
九 (DNftQuery)：查詢統計模塊
十 (DNftLog)：日志模塊
§3.4 系統的功能框圖
一、功能模塊劃分
二、系統實現模塊劃分
三、應用程序模塊間關系
第四章 系統設計和實現
§4.1 數據庫設計
1. 稅務登記表（SWDJ）
2. 企業屬性表（QYSX）
3. 編碼對應表（BMDY）
4. 企業入退庫信息表（RTK_MX）
5. 各種基礎編碼表
6. 臨時表
7. 數據庫設計中遇到的一些問題及其解決方案
§4.2 數據存儲模塊
4.2.1模塊綜述
4.2.2 臨時表設計
4.2.3 XML數據的讀取和寫入臨時表
4.2.4 數據存儲模塊的工作流程圖
1. 國地稅入庫信息存放流程圖
2. 國地稅退庫信息存放流程圖
3. 國地稅稅務登記信息存放流程圖
§4.3 數據合并模塊
4.3.1 模塊綜述
4.3.2合并的規則
4.3.2 數據出錯處理
4.3.4 臨時表
4.3.5 主要過程和函數的設計
§4.4 數據檢索模塊
4.4.1控件綜述
4.4.2界面設計
A．單個企業稅務登記查詢
B．多個企業稅務登記查詢
C．入退庫明細查詢
D．復雜查詢
4.4.3 查詢詳細設計
4.4.4 具體函數，過程及其功能
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關鍵詞：試驗設計與統計方法；實驗；教學改革
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）19-0087-02
《試驗設計與統計方法》課程是一門理論和實踐結合緊密，實用性很強的工具課、方法課和實驗技能課，在動物科學、動物醫學專業人才培養中具有重要的地位和作用。《試驗設計與統計方法》實驗教學環節可以培養大學生的歸納推理能力、科研能力和實踐應用能力，對于全面提高人才培養質量有著重要的作用。本文從理論與實驗學時分配調整、實驗教學內容、手段以及考核方式等方面，探討了《試驗設計與統計方法》實驗教學改革的目標和措施。
一、實驗教學改革目標
（一）知識目標
《試驗設計與統計方法》是應用概率論和數理統計的原理來研究生物界數量變異規律的一門學科，它不僅提供了正確設計科學試驗和收集數據的方法，而且也提供了正確整理、分析數據，得出客觀、科學的結論的方法。學生通過本課程實驗課的學習，大致了解了常用統計分析軟件，學會使用常用統計軟件編制次數分布表，繪制次數分布圖，掌握常用統計方法的統計軟件操作過程，為今后更好地從事科研工作奠定基礎。
（二）能力目標
《試驗設計與統計方法》課程是一門理論和實踐結合緊密，實用性很強的工具課、方法課和實踐技能課。通過本門課程實驗課的教學，使學生掌握由樣本的統計量估計總體的相應參數，由樣本的實際結果推斷得出總體結論的各種統計分析方法的軟件操作過程，培養大學生的歸納推理能力。統計分析方法的軟件操作過程使學生對常用統計分析方法的基本原理與方法有更深刻的認識，進一步明確了各種統計分析方法的區別與適用條件，便于今后正確地使用統計軟件進行統計分析，做到理論與實踐相結合，提高學生的實踐應用能力和科研能力。
二、《試驗設計與統計方法》實驗教學現狀
（一）理論與實踐教學的課時分配不合理，實驗教學課時數不足
《試驗設計與統計方法》總學時數為56學時，教學改革之前理論學時數50學時，實驗學時數6學時。實驗教學主要講授統計計算器的使用以及通過簡單的抽樣實驗驗證常用的理論分布。隨著計算機應用技術的普及和統計軟件的不斷開發，應用統計軟件分析實驗數據的實際應用倍受關注。2005年，在進行教學改革時將理論與實踐教學的課時分配進行了調整：在本課程56個總學時不變的情況下，理論教學減少到46學時，實驗教學增加到10學時。實驗教學內容由原來的理論分布驗證性實驗改為常用統計軟件的上機操作。從近幾年的教學效果來看，由于實驗教學課時數不足，學生不能很好地掌握常用統計分析方法的操作過程，實驗教學效果仍不理想。
（二）《試驗設計與統計方法》實驗、實踐教學條件不足
常用統計分析方法的統計軟件使用均需在計算機上完成，以往計算機資源缺乏，統計軟件的上機操作實驗不能正常開設。隨著計算機應用技術的普及和統計軟件的不斷開發，應用統計軟件分析實驗數據的實際應用倍受關注，計算機教學設備的配備逐漸完善，常用統計軟件的上機操作實驗得以正常開設。由于上課班次、人數較多，計算機房缺乏相應的多媒體教學設備以及視頻教學軟件，實驗教學效果不理想。
（三）實驗教學方法不能充分調動學生的學習積極性
計算機房缺乏相對應的多媒體教學設備以及視頻教學軟件，《試驗設計與統計方法》的實驗教學是先將軟件操作界面截圖，制作PPT多媒體教學課件，在多媒體教室講授并演示，上實驗課時，學生根據講授的操作過程上機操作。由于計算機資源限制以及課程安排等原因，軟件操作講授時間與軟件操作實施時間（實驗上課時間）不連續，存在一定的時間間隔，上實驗課時部分操作過程被遺忘。再者，上課班次、人數較多，坐在教室后面的同學看不清楚軟件演示畫面，不能很好地掌握軟件操作過程，上機操作時一頭霧水，學習積極性不高。
（四）實驗課缺乏有效的考核、監督方法
成績考核是促進學生復習、鞏固所學知識，并對教學效果進行檢查的重要方法。計算機房缺乏相應的視頻教學軟件與打印設備，不能考察學生們的實際操作過程與實驗結果。以往該課程實驗教學效果考核僅僅依據實驗課出勤情況和實驗報告成績，不注重考核實驗課堂上學生們的實際操作過程與實驗結果和學生對統計分析方法操作步驟的掌握情況，致使學生忽視了《試驗設計與統計方法》實驗課的學習，導致逃課或應付差事，課后照抄實驗報告的現象非常突出。
三、《試驗設計與統計方法》實驗教學改革措施
（一）調整理論與實踐教學的課時分配，強化實踐教學環節
為了滿足山東省名校工程建設和應用型人才培養的需要，提高學生對常用統計分析方法的實際應用能力，進一步強化實踐教學環節，提高《試驗設計與統計方法》實驗教學效果，重新調整理論與實踐教學的課時分配，增加實驗教學課時數，減少理論教學課時數。在本課程56個總學時不變的情況下，實驗教學課時數由10學時增加到16學時，理論教學課時數由46學時減少到40學時。
（二）開設該課程的教學實習環節
《試驗設計與統計方法》是一門實用技能課，也是一門工具課。為強化實踐教學環節，創新實踐教學模式，提高實踐教學質量，切實提高大學生的實踐能力和創新能力，筆者認為應開設本門課程的教學實習環節。課堂教學實習可以讓學生根據專業特點、知識結構和興趣，設計實驗內容，完成實驗操作，統計分析實驗數據。除課堂教學實習外，還應該鼓勵學生參與科學研究，到生產實踐和科學實驗一線去設計試驗、采集數據并統計分析結果。例如，試驗開始前選擇試驗設計方法；試驗過程中控制試驗條件以體現唯一差異原則，并獲取試驗數據；試驗結束后選擇正確的統計分析方法分析試驗數據[1]。通過這一過程使學生親身體會生物統計學在科學研究中的具體作用，將所學的試驗設計與統計分析方法真正應用于實踐，加深對理論知識的理解和掌握，鍛煉創新思維，培養學生試驗設計與統計分析的實際應用能力。
（三）優化實驗教學內容
為便于學生理解和掌握常用統計方法的基本原理，熟悉和掌握常用統計軟件的實際操作，提高學生對常用統計方法和統計軟件的實際應用能力，培養學生的實踐能力和創新能力，為學生畢業論文的設計與數據資料的統計分析以及畢業后更好地從事科學研究工作奠定基礎。將《試驗設計與統計方法》的實驗教學內容進行了相應改進，將原來的統計計算器的使用和抽樣實驗改為Excel、SPSS等常用統計軟件的上機操作。統計分析方法實驗教學的實施是在講授基本原理的基礎上，讓學生用Excel和SPSS統計軟件將課堂所授的動物科學、醫學相關專業的具體案例進行統計分析，便于學生理解和掌握該章節的基本原理及其相應的統計分析方法。根據實驗教學大綱的要求，統計學實驗課教學內容包括以下幾個方面：常用統計分析軟件SAS、DPS、SPSS和Excel簡介，利用SPSS和Excel統計軟件進行數據資料的整理與基本分析、均數差異顯著性檢驗、方差分析、卡方檢驗和相關與回歸分析。
（四）完善實驗、實踐教學條件，優化實驗教學方法和手段
凌波多媒體網絡教室軟件以及極域電子教室系統等多媒體網絡課堂教學管理軟件能夠全面協助教師開展高效的課堂互動教學，實時評測學生課堂學習效果，并提供多樣化的班級管理功能，真正實現了個性化自主學習的實踐與創新。為了提高實驗教學效果，我們先將統計軟件的操作界面截圖，然后制作成PPT格式的多媒體課件。上實驗課時，利用計算機房安裝的凌波多媒體網絡教室軟件以及極域電子教室系統等電腦網絡教學平臺，先在主機上給學生詳細講述統計軟件的具體操作、結果解釋和注意事項等，并動態演示Excel和SPSS統計軟件的具體操作過程，然后讓學生應用Excel和SPSS統計軟件獨立完成教科書上的案例或課后習題，并要求學生結合專業知識對輸出結果做出合理的解釋。這種實驗教學方式便于學生深入了解和掌握統計軟件的具體應用，提高實驗教學效果。
（五）改革實驗教學考核方式，注重學生能力考查
以往該課程實驗教學效果考核僅僅依據實驗課出勤情況和實驗報告成績，不注重考核實驗課堂上學生們的實際操作過程與實驗結果和對統計分析方法操作步驟的掌握情況，致使學生忽視統計學實驗課的學習。為了對教學質量進行科學的評價與管理，也為了客觀準確地評定學生的成績和能力，有必要改革實驗教學考核方式，制定出較合理的實驗教學綜合評價指標體系，全面考察學生的實踐操作能力。我們制定的實驗教學綜合評價指標體系包括三部分：一是平時實驗考核，占總成績的10%，主要包括實驗課出勤情況、上課紀律以及實驗動手能力等；二是實驗報告考核，占總成績的20%，每次實驗課結束后，要求學生將主要的操作步驟書寫成實驗報告的形式上交，教師批閱實驗報告，評定成績；三是期末實驗考核，占總成績的70%。期末實驗考核是在理論與實驗教學結束之后，利用多媒體網絡課堂教學管理軟件進行上機操作考試。學生借助計算機軟件繪制統計圖表、進行試驗設計以及進行各種試驗設計資料的統計分析，并對統計分析結果的實際意義進行解釋說明，教師根據實驗結果評定成績。計算機上考試的信息容量大，既能全面考核學生對各種統計方法的掌握情況，又能防止考試作弊[2]。
參考文獻：
