時間：2023-07-11 17:36:18
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篇統計學研究背景，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。
社會經濟的發展，使得經濟統計工作越來越重要，經濟統計能夠將整個社會經濟運行的情況進行準確科學反映，同時能夠為國家政策的調整提供參考依據。就現階段而言，我國在經濟統計方面還存在不足，在經濟建設中無法充分應用經濟統計。在經濟建設背景下，要想對經濟建設中存在的問題進行系統全面掌握，必須要加強經濟統計的應用，使其能夠適應社會的發展，有效解決經濟建設中存在的問題，實現社會的可持續發展。本文就對經濟建設背景下經濟統計的運用進行深入分析和探討。
關鍵詞:
經濟建設背景;經濟統計;運用
統計學作為處理問題的分析工具和手段，其內容涉及范圍較廣，包括微觀統計和宏觀統計，其廣泛應用在財政、金融保險業以及工農業中。經濟統計工作能夠有效衡量地區經濟發展水平的高低以及速度的快慢，能夠為政府制定出科學有效的經濟發展政策提供重要參考依據，確保政策的合理性以及科學性，促進社會的健康穩定發展［1］。
一、濟統計經濟建設背景下的運用現狀分析
就現階段而言，我國的經濟建設在經濟統計方面還存在一些不足之處，對經濟統計的運用研究力度還較為缺乏。為了確保經濟建設的順利進行，必須要做好經濟統計工作，相關的教育工作者以及研究工作者必須要積極配合，協作參與，確保經濟統計能夠為經濟建設的正常進行提供良好服務。一般而言，經濟統計在經濟建設中發揮著重要的作用，能夠在一定程度上促進經濟的建設，因此要想真正促進經濟建設的可持續發展，必須要對我國經濟建設中出現的重難點問題進行及時分析與了解，對經濟統計學的應用實效性加以提高，從而能夠及時有效處理經濟建設中出現的各類問題。我國在經濟發展的過程中，對經濟統計的運用要求較高，因此要不斷加強經濟統計應用的研究，充分有效發揮出經濟統計的作用，從而為我國經濟建設服務。就現階段而言，我國在進行經濟統計工作時，仍然沿襲傳統的管理制度，無法滿足社會經濟發展的實際需求［2］。隨著發展的深入，我國在經濟統計管理方面的工作逐漸完善。一般數學方法有利于解決經濟問題，因此經濟部門的工作者開始積極探索經濟問題中數字的發展規律。要想及時發現經濟問題，有效解決經濟問題，必須要在經濟建設中有效應用經濟統計，從而為經濟問題的決策與預測提供依據，有效提高管理的水平，實現社會效益和經濟效益。
二、濟統計在經濟建設背景下的運用事項
(一)經濟統計學的發展統計實質上是一種社會調查活動，經濟統計學的研究涉及到數字問題內容以及數量信息。一般而言，經濟統計學的研究基礎就是對國民收入進行統計。其最早發展與1665年，英國的威廉•配第研究出了英國國民收入估算法，該方法主要是一支出和收入為基礎，并對其進行復式核算。當然該方法在平衡關系以及核算項目方面還存在不足。1791年，法國的拉瓦錫對最終產品的概念進行了發表，對核算項目以及平衡關系進行了闡述。1886年，澳大利亞的統計學家T•柯格蘭對最終產品的概念進行了補充，包括國民收入的生產、使用以及分配等問題。以往我國在對經濟進行統計時，是以計劃經濟為依據，采用國民經濟平衡表體系，但是隨著經濟的發展，經濟統計數據更為多樣化和復雜性，所以該體系無法滿足現代社會經濟發展的需求。為了適應時展的需要，我國實施了國民經濟核算體系，使得經濟統計學不斷發展和完善。
(二)經濟研究中統計學的作用統計學在經濟研究中發揮著十分重要的作用，是其不可缺少的手段。其作用具有表現在三個方面:一是能夠保證經濟數據的科學性和合理性。在對經濟數據進行收集與整理時，必須要對其進行統計，因此要想確保收集整理的經濟數據更具科學性和合理性，必須要充分有效利用統計學的相關知識。此外，采用定性分析的統計學方式，能夠促進經濟學研究工作的順利進行，為了保證定性研究工作的順利運行，必須要保證數據庫的完整性，因此必須要充分利用統計學，有效推動經濟建設研究工作的正常進行［3］。二是能夠為經濟現象的數量變動規律的總結提供參考依據。由于有眾多的因素影響經濟的發展，并且在經濟發展過程中，會有不同的現象出現，為了有效分析相關數據，發現經濟發展中出現的問題，必須要充分應用經濟統計。三是能夠有效保障經濟學理論的完善程度以及真實性。一般研究得出的理論往往屬于相對理論，其需要實踐的檢驗，因此在檢驗經濟學理論時，必須要利用經濟數據，從而明確經濟學理論的科學性以及準確性。經濟學與數據之間的聯系較為密切，統計又能為數據的收集提供依據，因此統計學在經濟學中發揮著重要的作用。
(三)經濟統計運用的意義一般來說，經濟需要涉及較多的領域，涉及的信息具有多樣性和復雜性，這些都使得經濟研究工作難以順利進行。信息的表現形式是數據，數據對其有著重要作用，同時在分析經濟問題時，也需要用到數據，在大量的信息中，只有細致深入地整理調查統計學中合理有效的方法，才能為今后的研究工作提供堅實的基礎。經濟的研究需要數據的支撐，如果在經濟研究無法充分合理運用統計學，將會嚴重阻礙經濟研究的進展［4］。由于數據在統計學分析研究工作具有重要作用，因此加強經濟統計的應用十分之必要，這樣能夠有效推動經濟的可持續發展。
三、結束語
就現階段來看，在經濟建設背景下，經濟的研究力度還不夠，要想在社會主義市場經濟體制下深入分析研究現代經濟的發展形勢，必須要有相關的經濟數據加以支持。一般數據的完成主要是以統計學為基礎，經濟中的核心手段就是經濟統計學，因此在研究經濟發展形勢時，必須要充分有效利用經濟統計。盡管我國在經濟統計方面的研究力度還存在一定問題，但是有關學者已經對其的重要性有了充分的認識，因此基于經濟建設的背景，經濟統計將會被廣泛應用在經濟建設中，從而有效促進我國國民經濟的健康穩定發展。
［參考文獻］
［1］劉瑞妮．經濟建設背景下的經濟統計的應用探究［J］．企業改革與管理，2014，18:216．
［2］林子欣．關于企業經濟統計問題的探討［J］．中國集體經濟，2015，04:66－67．
［3］姜謙．企業管理中經濟統計的運用分析［J］．東方企業文化，2015，02:136．
所謂大數據(Big Data)，是指具有4V特征且用目前的管理、處理技術手段難以進行有效管理和分析的數據。4V的含義是數據量大(Volume Big)，數據量級擴大至PB以及ZB級別;數據產生、輸入和處理快速化(Velocity Fast);數據結構和類型多樣化(Variable Type)及數據價值密度低(Value LowDensity)。大數據的目的是將數據轉化為知識，探索數據的產生機制和過程，進行預測和政策制定。隨著醫學健康檔案“電子化、信息化、數字化、智能化”的管理，隨著物聯網在醫學健康領域的應用，醫療、護理、康復、保健工作流程中產生的數據存儲量呈指數增長。如何有效地利用這些海量信息為健康管理、臨床治療、醫院決策及衛生政策制定提供支持，是大數據時代醫學信息化帶來的挑戰。美國國家衛生研究院(NIH)為此特設立生物醫學大數據研究中心及專項基金。在我國，科技部、國家自然科學基金委、國家社會科學基金委陸續醞釀和啟動了“大數據的處理與應用”系列重大研究項目。
統計是一門數據科學，醫學統計學是關于醫學健康數據的收集、整理、分析和解釋的方法論學科?！按髷祿碧幚韺y計學的發展提出了新的命題，如何將“醫學信息大數據”處理技術融入相關統計學課程教學以促進現代醫學信息分析技術的發展?本了相關的分析，并提出應該思考的一些問題。
一、大數據對統計學原理和方法提出的挑戰
1.統計數據產生由“問題導向”到“數據驅動”
目前，統計數據的產生主要是基于所要研究的問題而主動進行的“數據收集”，落腳點在于如何獲取數據。在大數據時代，海量數據隨處可得，由數據驅動而進行問題研究將非常普遍。那么，獲得數據的關鍵點不在于如何獲得，而在于如何識別與選擇。由“問題導向”產生的結構數據是經過嚴格抽樣設計獲取的，具有系統誤差小、總體代表性好的優勢，但是信息量有限，且數據獲取周期長。大數據流環境下，海量數據中有價值的數據可能并不多，即數據的價值密度低，且難以避免和判斷數據獲取的誤差和偏倚。在很多情況下，統計數據不需進行抽取，而是“數據樣本即總體”;同時，也要研究如何從源源不斷的數據中抽取足以滿足統計目的和精度的樣本，這需要研究新的序貫性和動態性的抽樣方法。
2.數據格式和結構復雜多樣化
目前統計數據都是結構化數據，如疾病空間分布和時間序列數據等，可使用二維表格表示，可以方便地被常規統計軟件讀取和進行分析。在大數據背景下，除少量數據具有結構化特征外，更多的是半結構和非結構化數據，如各種格式的文檔、圖片、網頁、圖像、音頻和視頻等。目前，這些半結構和非結構化的大數據僅能做到初步的實時業務應用。如在研究氣候變化與人類健康相關的命題時，需要處理龐大的氣象數據，而80%以上的氣象數據均為非結構化的大數據，如何將這些非結構化的大數據做到降維、分解和長時間序列儲存無疑是統計學面臨的新命題。
3.大數據的整合及跨庫分析方法亟待建立
傳統上，數據集的合并和拆分都是利用關系數據庫技術，如共同的編碼或關鍵字進行操作。在大數據環境，很多數據集不再有標識個體的關鍵字，關系數據庫鏈接方法不再適用，需要探討利用數據庫之間的重疊項目來結合不用的數據庫。此外，還可以改變分析思路，如直接利用局部數據進行推斷，然后整合這些數據集的統計結論。
4.大數據對于統計學核心理論的沖擊
一個新生事物的出現將必定導致傳統理論和技術的變革。大數據對傳統統計學原理和方法的沖擊是劃時代的。傳統的統計學方法和理論立足于應用抽樣技術在總體中抽取小樣本進行分析，通過樣本統計量推斷總體的參數和性質。在大數據背景下，我們更關心的不是數據量的大小，而是數據所蘊含的信息量及信息的識別和選擇。因此，大數據的預處理如數據清洗、糾偏完全跳出了傳統小樣本研究的范疇。同時，大數據充滿了各種隨機的、非隨機的誤差和偏倚，很難滿足小樣本數據精度和分布的要求。在大數據時代，需要進一步拓展統計思維，豐富現有統計學的理論和方法，賦予統計學新的生命力。
二、在大數據時代對統計學教學的幾點思考
《“十二五”時期統計發展和改革規劃綱要》中明確提出，“建立現代統計體系就是建立以現代信息技術為支撐的統計系統”。根據這個綱要，計算機技術、互聯網系統、多媒體等現代信息技術在統計技術中將發揮更重要的作用。在醫學信息大數據時代背景下，醫學統計學教育是否能夠與時俱進，迎接大數據帶來的機遇與挑戰?為此，筆者談幾點思考：
1.補充和加強數學基礎和計算機應用課程
在大數據背景的沖擊下，統計學教育首先要面臨兩大沖擊。一是大數據背景下的統計模型將會跳出原有的傳統統計模型框架，需要更廣泛的學習一些數學概念，如拓撲、幾何和隨機場，這些數學知識將會在龐大數據分析的背景下扮演重要的角色。二是算法和計算機上的實現是傳統教育面對的更大挑戰，大數據環境下的數據是海量的，同時又是結構化、半結構化、非結構化的混合數據，處理這些技術需要先進的計算機技術平臺。在大數據和信息化的時代背景下，在目前醫學生的通識教育中，是否應該加強數學基礎及計算機應用等相關課程的教育?值得思考。
2.滲透大數據基本知識和統計思維
統計思維的培養，是提高學生處理數據和運用數據分析實際問題能力的重要一環。在大數據時代，并非所有的醫學健康問題都通過大數據方式去處理，基于小樣本的分析仍然是最基本和最有效的實現方式。因此，傳統統計學基礎和原理仍然為醫學統計學教育的核心和重點。與此同時，結合大數據技術的特點，對統計學的基本知識進行拓展教育，有計劃地將大數據的統計分析思維滲透在教學工作中。將大數據的基礎知識，如數據來源、數據結構和格式、收集和篩選，在教學中進行適當補充。引導學生將已有的統計學基本原理和方法運用到大數據處理中。
3.擴充實驗教學內容，夯實基本軟件操作
統計學是一門處理數據的方法學科，重在應用。因此，在系統統計原理教學的基礎上，更加側重實踐性和應用性的訓練。在目前的統計學教學中，學生普遍比較缺乏的不能將醫學實際問題正確的轉化為統計學問題，不能根據資料根據資料的設計類型、性質和分析目的靈活選用合適的統計分析方法。通過綜合性的實際案例，將醫學科研中的實際問題納入教學，使學生虛擬的置身于科研一線，去感受和完成科學研究中的統計學應用。大數據時代，數據、資料的產生方式發生了很大變化，因此，需要增加部分大數據方面的數據、資料收集和整理方法的訓練內容。大數據背景下，數據中除了一些結構性數據外，更多的是半結構和非結構化數據，很難用傳統的二維數據表顯示方式予以直觀化。因此，除了目前常用的統計圖、統計表外，還應該逐步補充一些比較復雜的數據透視化技術方面的教學，如探索性可視化描述工具、Tableau、TIBCO和QlinkView以及敘事可視化工具等。
關鍵詞：大數據；數據分析；數理統計
基金項目：華北理工大學研究生教育教學改革項目資助（項目編號：K1503）
基金項目：華北理工大學教育教學改革研究與實踐重點項目資助（項目編號：Z1514-05；J 1509-09）
G643；O21-4
谷歌公司的經濟學家兼加州大學的教授哈爾?范里安先生過去說過統計學家將會成為像電腦工程師一樣受歡迎的工作。在未來10年里，人們獲得數據、處理數據、分析數據、判斷數據、提取信息的能力將變得非常重要，不僅僅在教育領域，各行各業都需要數據專家，“大數據”時代的到來使得數據處理與分析技術日新月異，深刻的影響著各個行業、領域及學科的發展，尤其是與數據關系密切的行業及學科，而作為工科各專業碩士研究生重要的公共基礎課數理統計學是天生與數據打交道的學科。
怎樣在“大數據”時代背景下培養出適應面向企業自主創新需求的數據分析人員或掌握現代數據處理技術的工程師，如何把當下流行的“大數據”處理技術與相關數理統計學課程教學有機的結合，以激發學生對數據處理與分析技術發展的興趣，這些都是我們在與數理統計學相關的課程教學中不得不思考的問題。然而，當前高校工科各專業碩士研究生數理統計教學的現狀卻與其重要程度相去甚遠，整個教學過程的諸多環節都存在較大的不足，主要表現為：1.教學內容偏重理論，學生學習興趣不高；2. 輕統計實驗；忽略對統計相關軟件的教學；3.沒有注重數理統計的學習與研究生專業相結合，實用性強調不夠。4. 輕能力培養；輕案例分析等。
這些現象導致的直接后果就是學生動手能力上的缺陷和創新能力的缺乏， 不能夠自覺利用數理統計知識解決實際問題， 尤其缺乏對統計數據的分析能力。因此，需要數理統計學隨著環境的變化不斷創新新的數理統計思維和教學內容。避免教學內容與大數據時代脫節。為此筆者在該課程的教學過程中，有意識地進行了一些教學改革嘗試。提出了幾點工科研究生數理統計教學的改革措施。
（1）調整教學內容，將與數理統計相關的大數據處理案例引進課堂。有很多有普遍性的應用統計實際案例，可以在本課程的教學過程中有選擇的引入介紹給學生，讓學生們了解利用所學統計方法進行實際數據分析的操作過程和得出結論的思維方法。以期解決工科研究生對確定性思維到隨機性思維方式的轉變的不適應性。
（2）適應大數據時代數理統計學課程的教學環境。實現教學方式的多樣性。大數據時代背景下，互聯網十分發達，學生根據自己的興趣去收集、整理和分析數據，既可以改變他們對統計方法的進一步認識，也可以增加他們的學習興趣。甚至可以以專業QQ群，郵件的方式和同學、老師之間相互交流，交流者處于相互平等的地位，可以暢所欲言，隨時隨地都可以交流，起到事半功倍的效果。這種交流使得教師不再是知識的權威，而是把教師上課作為一種更好自主學習的引導，這種交流使得他們的思想變得更加成熟。同時參與各種網絡論壇，貼吧回答問題等使得他們更能體現自己的價值，這種交流也使得學生的學習熱情和學習精神得到更好的激發。
（3）引導工科研究生開展與本專業相結合的課題研究，強調實用性，注重統計思維能力培養。適應大數據時代數理統計學課程教學環境，實現教學方式的多樣性。以期彌補學生缺少數據分析實例的訓練，解決學以致用的不足。在目前的數理統計教學安排下，受學時所限，如果相當一部分時間用來學習公式、定理的推導及證明，勢必沒有時間進行實際的數據分析練習。在大數據時代背景下，隨著海量數據、復雜形式數據的出現，使得統計方法的發展和以前有了很大的不同，沒有實際的數據分析訓練，學生們就無法對統計的廣泛應用性及重要性有深刻的體會，也不利于保持和提高他們的學習興趣。這要求具體工作者提出新的統計思想和方法，加深對已有統計思想的理解，以解決實際問題。
（4）改革成績評定方式。現有的考試模式為通過有限的一到兩個小時的期末考試，進行概念的辨析和理論及方法的推導計算，由此來判斷研究生關于數理統計課程的學習情況有很大的不足，特別是對可以利用軟件進行的某些實際數據分析的考察沒有辦法實現。因此，有必要通過日常課堂“論文選題―提交―討論”與期末理論考試相結合的形式對學生數理統計學習進行考核。加大對學生平時考察的力度，相應地減少期末考試成績的比重。讓學生選擇一些與自己專業有關的數據進行嘗試性的數據分析、一些統計科普著作的讀書報告等并寫成論文的形式提交，做為對學生成績的評定方式，更能綜合、客觀地評價學生的學習情況。
數據分析在現代生活中發揮的作用越來越大，而道磽臣品椒可以與數據分析有機的結合，從而在提高數據分析效率的同時，保持分析結果的有效性，為生產和實踐活動提供準確的參考。以上的思考和建議僅是我們在教學研究和教學過程中的一點體會，還有許多工作亟待深入，比如適合工科研究生數理統計課程的大數據案例選取，與課程內容的有效銜接；案例教學法如何實施；教學方式多樣化問題；課堂教學與網絡交流結合；理論介紹與軟件應用訓練結合問題等。教學改革與實踐是一項艱巨的任務，以培養學生的實際運用能力和正確解釋數據分析結果的能力為目的，強調統計思想和方法應用的培養，讓學生們了解利用所學統計方法進行實際數據分析的操作過程和得出結論的思維方法將是一項長期的工作。
參考文獻
[1].游士兵，張 佩，姚雪梅.大數據對統計學的挑戰和機遇[J].珞珈管理評論， 2013， （ 02）： 165-171.
關鍵詞:互聯網+；生物統計學；課程教學；改革與思考
生物統計學是以數理統計學來研究、揭示生物現象的學科，是生物學的方法論和生物專業的工具性專業基礎課，兼具理論性和實踐性。該課程對生物專業學生的科研素質培養及職業發展具有重要意義?；ヂ摼W的出現改變了人類的生活方式和生產方式，也為大學教育帶來了新的機遇和挑戰。筆者針對生物統計學傳統教學過程中存在的問題，在“互聯網+”背景下，對該課程的思政教育、線上線下混合教學、教學模式改革和過程考核等方面進行了探討。
1生物統計學課程教學面臨的困境
生物統計學傳統教學成果調查評價顯示，學生普遍對該課程存在畏懼心理，對相關的數學原理、公式、方法等掌握不夠，統計分析應用不合理或分析不準確等。造成這些問題的原因有很多：首先，課程設置和教學形式單一。生物統計學課程具有內容多、概念多、計算多的“三多”現象，存在教師難教，學生難懂、難記、難用的“四難”局面[1]。該課程教學課時一般為32～48學時，為了在較少的教學時間內讓學生掌握更多的知識，傳統教育多采用以教師課堂講解為主的教學方式。這種教學模式相對單一，被動的“填鴨式”教學方法降低了學生的課堂參與度和學習興趣，抽象的概念和繁多的公式極易導致學生產生厭學情緒。其次，由于課程概念和公式內容較多，教師的授課過于注重對原理、公式的講授和推導，而對統計方法的實踐訓練和案例分析不夠，出現重理論、輕實踐的現象。再次，教學過程中師生交流短路的現象比較普遍，課堂上往往教師講得激情四射，學生卻聽得頭暈目眩。最后，現代信息技術沒有廣泛應用于教學中，對統計軟件相關內容的介紹較少，學生全面掌握理論知識和靈活運用統計方法的能力不足，對學生統計學思維的培養不夠。
2“互聯網+”在教學中的作用
在2015年《政府工作報告》中，首次提出“互聯網+”行動計劃。在同年的第二屆世界互聯網大會上，提出“中國將大力實施網絡強國戰略、國家大數據戰略、“互聯網+”行動計劃，發展積極向上的網絡文化，拓展網絡經濟空間，促進互聯網和經濟社會融合發展”[2-3]?！盎ヂ摼W+教育”充分發揮了互聯網在教育各環節上的優化和集成作用，將云計算、5G、AR/VR等信息通信新技術和雨課堂、微課、慕課、翻轉課堂、SPOC等新教學平臺和方法應用于教學各環節，從根本上改變了傳統課堂中的師生地位以及教與學的時空限制，使學生能在課堂之外隨時復習課堂內容并與教師在線交流與討論，優化了教育資源的合理分配，培養了適應信息時代需求的創新型人才[4-5]。
3“互聯網+”背景下生物統計學教學改革
據CNNIC中國互聯網報告，截至2020年12月，我國網民規模達9.89億。在“互聯網+”快速發展的背景下，本文結合生物統計學課程的特點和傳統教學中出現的問題，從以下方面展開探討：
3.1加強課程思政教育
總書記在全國高校思想政治工作會議上提出：“要堅持把立德樹人作為中心環節，把思想政治工作貫穿教育教學全過程，實現全程育人、全方位育人，努力開創我國高等教育事業發展新局面?！盵6]思想是行動的統帥，是實現人生價值的前提[7]。教師在講解生物統計學理論知識時，應充分利用現代信息技術，發掘課程教學中的思政元素，結合時展及社會熱點，及時將思想政治教育融入課程教學。同時，教師要充分發揮自身的專業優勢，幫助學生在面對浩瀚的網絡資源，能夠“披沙揀金、激濁揚清”，面對網絡上的負面信息和消極思想保持清醒的認知，能利用統計思維客觀、正確地看待世界[8]。
3.2完善課程教學內容
生物統計學是多學科交叉的一門綜合性課程，涉及理論、實踐和統計軟件等多方面內容，需要學生具有概率論與數理統計、高等數學等先修課程的基礎?？茖W的課前規劃有助于學生更好地掌握學習內容。
3.2.1優選規劃教材
教材對于課程的教和學都非常重要。在教學過程中，教師應根據生物專業學生的學科設計和科學研究特點，選擇一本規劃教材。同時，篩選其他統計學教材中優秀的統計分析方法和內容并整合到教學中，這不但有利于學生更深入地掌握生物統計分析方法在科學研究中的應用，還能有目的地引導學生在統計的知識海洋中遨游[9]。
3.2.2加強案例教學
20世紀初，哈佛大學創造了案例教學法。該方法對真實事件予以典型化處理，形成可供學員思考、分析、討論、決斷的案例，從而提高學員分析問題和解決問題的能力。生物統計學理論知識較抽象、不易理解，教師授課時可通過科研中的實際案例，用淺顯易懂的語言將抽象的概念表達出來。同時，在案例教學中，師生角色發生了轉變，學生是主角、執行者，積極參與案例分析、討論，而教師是旁聽者、激勵者、指導者。案例教學實現了學生主動學習，激發了學生學習的興趣，提高了教學效果，實現了教學目標。
3.2.3優化實驗教學
生物統計學計算機實驗教學是生物統計學課程系的一個重要內容。在計算機實驗教學過程中，應根據專業要求配備一套合適的統計學分析軟件，常用的統計分析軟件有Excel、SAS、BMDP、SPSS、EPINFO、Statistica、Origin、SPLM和Minitab等，這些軟件各有優缺點[10]。如Excel可對實驗數據進行整理、轉換與簡單計算，操作簡單，但統計分析的功能不夠強大。如需要更為專業系統的分析，可使用SAS和SPSS等專業分析軟件[11]。
3.2.4構建模塊教學
該課程包括概率、抽樣分布、假設檢驗、方差分析、回歸相關分析、實驗設計等內容，內容多且分散。在教學中，可根據課程知識結構和教學目標，將學習內容分成幾大模塊，如概率基礎模塊、實驗設計模塊、統計檢驗與分析模塊、計算機統計軟件應用模塊等。在教學過程中，教師既要注重模塊之間的邏輯關系，又要強化它們之間的聯系。如概率基礎模塊是學習統計檢驗與分析模塊的理論基礎。又如科學的實驗設計是獲得具有統計學意義的數據的基礎，而統計檢驗與分析的結果對實驗設計有反饋作用，有助于進一步優化實驗設計方法，提高實驗效率，獲得更加有科學價值的數據。
3.3深化“互聯網+”教學模式變革
鑒于“互聯網+”發展的新形勢，結合生物統計學傳統教學過程中面臨的困境，建議從以下方面進行改革嘗試：
3.3.1互聯網+教師
在日新月異的“互聯網+”時代，教育資源實現了互通共享。通過網絡，學生可以輕松獲取各種圖文并茂的數字化教學資源，這也成為學生攝取知識的一種新途徑。在此背景下，教師應適時轉變觀念，準確定位自身角色，及時完善個人知識儲備，充分利用互聯網資源，將學科前沿知識融入相關教學內容[12]。同時，面對良莠不齊的網絡教學資源，教師應做好指導者和引領者角色，培養學生形成科學合理地甄別和利用網絡教學資源以及掌控知識與信息的能力[13]。
3.3.2互聯網+教學
在“互聯網+”時代，教學活動不僅局限于課堂。雖然生物統計學主要的教學活動依然是在課堂上完成，但師生間的知識交流應遠超課堂的45分鐘。教師應及時修正教學計劃，依據課程目標對教學內容進行分類。課堂上，通過將板書教學與多媒體教學有機結合，講解理論性、抽象性較強的知識內容。課后，將實操性強的技能教學安排在線下進行，形成線上線下優勢互補的教學方案。同時，教師利用微信、QQ、E-mail、騰訊課堂、釘釘課堂等在線工具與學生進行交流，為學生答疑解惑，實現個性化指導和因材施教。
3.3.3互聯網+資源
針對生物統計學教學中普遍存在的理論與實踐脫節的問題，課前，教師可利用網絡資源平臺，如中國大學MOOC，結合本校資源，根據教學重點、難點進行組課，并導入學校網絡教學平臺，要求學生預習。學生帶著問題學習，學習會更具有針對性[14]。課后，通過微課等碎片化、目標知識點明確的學習方式，促進實踐與理論的結合，培養學生養成良好的學習習慣，使學生深入研究知識點。
3.3.4注重過程考核
教學評價的核心內容之一是對學生學習效果的評價。合理的評價不僅能夠真實地反映學生的知識和技能掌握水平，而且還能夠考查學生對知識和技能的應用能力。在傳統教學中，考試、測驗等終結性評價是評價學生學習效果的主要手段，這種評價方式容易使學生過于重視卷面成績，忽視了學習過程的重要性，不利于學生養成良好的學習態度和習慣[15]。近年來，過程性評價作為一種改革傳統課程考核方式的教學評價方法，逐漸被應用于大學課程之中。過程性考核旨在考核學生的學習態度、實踐活動參與情況、平時行為、個性能力發揮等，注重對學生學習過程的考核和評價，能夠讓學生在更廣闊的空間內進行創新和探索[16-17]。生物統計學課程的過程性考核，應依據課程標準，結合“互聯網+教育”構建過程性評價測評策略。一部分過程性考核要通過平時成績來體現。可以借助雨課堂等網絡平臺記錄課堂上發生的提問與回答、討論等互動環節，教師可參考網絡平臺記錄給出學生的平時成績。另一部分過程性評測可根據學生課外實踐的參與度和應用統計分析軟件的能力評定。如軟件上機考核要求學生至少掌握一種統計軟件的操作技能。此外，借助微信、QQ等建立信息反饋機制，通過學生自評、學生互評等方式，對學生的課外學習態度進行實時監督和考核[18]。
4結語
[關鍵詞] 早產兒；腦電圖；監測；腦電異常
[中圖分類號] R714.2[文獻標識碼] A[文章編號] 1674-4721（2014）04（c）-0042-02
Related factor research of EEG monitoring in premature infant
CHEN Xiao-lan
Department of Pediatric,Boai Hospital of Zhongshan City in Guangdong Province,Zhongshan 528400,China
[Abstract] Objective To investigate the feasibility of EEG monitoring in the assessment of brain damage and brain function with premature infant. Methods According to gestational age and weight,all cases were divided into 3 groups.Clinical EEG monitoring data of 44 cases in premature infant were retrospectively analysed. Results The incidence rate of moderate and severe abnormal EEG in different gestational ages and different body weight children was compared respectively,with statistical difference(P＜0.05).1 min section of high volatility and BImax in symmetric group and asymmetric group was compared,with statistical difference(P＜0.05).The incidence rate of abnormal EEG in different Apgar score of premature infant was compared,with no statistical difference(P＞0.05). Conclusion Gestational age,weight,Apgar score and intracranial hemorrhage of premature infant with moderate and severe abnormal EEG are correlated,the degree of abnormal EEG is significant related to δ brush.
[Key words] Premature infant;Electroencephalograph;Monitor;Abnormal electroencephalograph
臨床早產兒存在不同程度腦發育不完善，其對部分損傷因子有易感因素，但早產兒大腦也有較大的可塑性，因此在早期，對早產兒進行診斷分析腦損傷情況時給予適當的干預，能獲得更佳治療效果，同時有效降低腦癱的發生率。如何對早產兒腦功能作出一個有效合理的判定，需要對早產兒腦發育作出監測，并改善預后，腦電監測用于早產兒腦損害和腦功能監測是目前比較前沿的研究課題[1-2]。本文主要探討早產兒腦電圖監測對評估早產兒腦損害及腦功能的可行性。
1 資料與方法
1.1 一般資料
選取本院2012年5月～2013年3月新生兒科的早產兒44例，胎齡34～37周，男32例，女12例；以出生時胎齡分布為依據分為29～31周組、32～34周組、35～36周組，3組的一般資料比較差異無統計學意義（P＞0.05），具有可比性；以體重為依據分為≥2500 g組、1500～2500 g組，＜1500 g組，3組的一般資料比較差異無統計學意義（P＞0.05），具有可比性。所選早產兒家屬均簽署知情書，并經倫理委員會批準，對其臨床腦電監測資料進行回顧性分析。
1.2 方法
所用監測儀為NT9200動態腦電圖記錄儀，由北京中科新拓儀器公司生產提供，應用電極配置法對早產兒于CA 35～37周行腦電監測，記錄其睡眠、清醒及抽搐等情況。觀察其δ刷、活動睡眠期（AS）、安靜睡眠期（QS）、高波幅段、背景抑制間期（IBI）、最大背景抑制間期（BImax）、同步性、對稱性、1 min高波幅段數等腦電指標。根據臨床腦電異常分度標準分為輕度異常：背景活動的成熟發生了延遲，存在局灶性電衰減；中度異常：普遍性的電壓降低，在全部狀態下，背景活動＜25 μV，無重度背景異常；重度異常：一側或局灶性周期放電，嚴重低電壓，等電位及暴發抑制。
1.3 新生兒Apgar評分標準
皮膚呈現發紺或蒼白，無呼吸，肌張力松弛為0分；四肢呈現發紺，略屈曲，呼吸不規則且較慢為1分；全身膚色紅潤，四肢活動，哭聲正常且響亮為2分；Apgar評分低者為0～3分，正常評分為8～10分。
1.4 統計學處理
采用SPSS 20.0統計軟件對數據進行分析和處理，計量資料以x±s表示，采用t檢驗，計數資料采用χ2檢驗或確切概率法，以P＜0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 出生時胎齡及體重與異常腦電發生的相關性
3組不同胎齡患兒的中、重度異常腦電發生率比較差異有統計學意義，3組不同體重患兒的中、重度異常腦電發生率比較差異有統計學意義（P＜0.05）（表1）。
表1 出生時胎齡及體重與異常腦電發生的相關性[n（%）]
2.2 早產兒腦電對稱性與1 min高波幅段數和BImax的相關性
兩組的1 min高波幅段數和BImax比較差異有統計學意義（P＜0.05）（表2）。
表2 早產兒腦電對稱性與1 min高波幅段數和BImax的相關性（x±s）
2.3 不同Apgar評分早產兒異常腦電發生率的比較
Apgar評分低早產兒23例，Apgar評分正常早產兒21例，異常腦電發生率分別為86.96%（20/23）、80.95%（17/21），差異無統計學意義（P＞0.05）。
3 討論
腦電監測對早產兒不易發現的腦損害和功能不全有非常好的判別作用[3-4]。本文結果顯示，胎齡越小、體重越輕的早產兒異常腦電發生率顯著升高，與以往的臨床研究結論：腦損害與胎齡及體重的負相關性吻合，提示早產兒胎齡越小，體重越低，其發生中、重度腦電異常的概率越高。Apgar評分低及存在顱內出血的早產兒中、重度腦電異常發生率顯著升高，也適時佐證了這一觀點，為早期發現早產兒腦損害提供了明顯的臨床指針[5-6]。早產兒與成年人的腦電圖有巨大差異，一般情況下，CA＜28周時，δ刷較少，但當CA＞28周時，δ刷較多，因此使用35～37周的δ刷作為觀測點，不僅可以對早產兒的腦功能異常進行監測，也可以對早產兒的腦發育情況進行評價[7]。作為腦不成熟指針的δ刷是顯示腦電異常程度的重要參考指標[8-10]。腦電監測對評價早產兒腦損害及腦功能，甚至是腦發育都具有重要意義。
綜上所述，早產兒的胎齡、體重、Apgar評分及顱內出血與中、重度腦電異常存在相關性，且其腦電異常程度與δ刷存在顯著相關性，提示腦電對稱性、BImax、1 min高波幅段數是早產兒腦電異常的重要評價參數。
[參考文獻]
[1]肖玲莉，姚明珠，邵肖梅.振幅整合腦電圖在早產兒腦發育中的變化規律[J].臨床兒科雜志，2011，29（4）：360-362.
[2]施億，程國強，邵肖梅，等.正常早產兒振幅整合腦電圖特點的研究[J].中華兒科雜志，2011，49（9）：648-654.
[3]程國強，陳麗霞，邵肖梅，等.振幅整合腦電圖預測足月兒缺氧缺血性腦病預后的meta分析[J].中華圍產醫學雜志，201l，14（11）：653-659.
[4]李建明，吳本清，張蔚，等.新生兒腦電背景抑制間期臨床意義研究[J].中國實用兒科雜志，2008，23（9）：661-663.
[5]李建明，吳本清.新生兒腦電圖特點及應用進展[J].實用兒科臨床雜志，2007，22（2）：145-147.
[6]Cherian PJ，Swarte RM，Visser GH.Technical standards for recording and interpretation of neonatal electroencephalogram in clinical practice[J].Ann Indian Acad Neurol，2009，12（l）：58-70.
[7]侯新琳，張丹丹，劉云峰，等.振幅整合腦電圖對新生兒驚厥的評價意義[J].中華圍產醫學雜志，2011，14（2）：102-105.
[8]張，盧偉能，李薇，等.早產兒振幅整合腦電圖的背景活動[J].中華圍產醫學雜志，2011，14（7）：436-438.
[9]安晶慧，楊永艷.影響早產兒腦血流動力學變化因素分析[J].實用臨床醫藥雜志，2013，17（14）：121-123.
［關鍵詞］ 全互動式； 統計學； 信息化； 改革
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 18. 061
［中圖分類號］ G64 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 1673 - 0194（2012）18- 0107- 05
1 選題背景與現狀分析
1．1 選題背景
1969年12月由美國國防部高級研究計劃局ARPA出資與計算機公司和大學共同研制出的第一個實驗性網絡——遠程分組交換網ARPANET，最終導致了一個時代——互聯網時代的到來。雖然它的到來只有不足50年的時間，進入中國的時間更是不足25年的時間，但是它已經深深地影響了全人類的生活、工作和思維方式。
高等教育除了具有傳播知識的功能外，還有培養下一代的任務，特別是它還有創新新知識、創造新手段、創出新方法，為正在培養的學生提供4年或更長遠的時期能用到的理論知識與實踐技能的光榮使命。
統計學是統計工作的理論總結，它來源于統計實踐，又高于統計實踐，它的最終目的是科學地指導統計實踐活動。
筆者從事統計學類教學已經27年了，在這27年里，筆者及項目組其他成員一直在思考這樣一些問題，在統計學課程的授課過程中，如何實現教與學有機的結合，如何實現教與學的良性互動，如何找到能體現統計學課程特色、適應時代特點和未來發展方向的授課方式、實驗內容與考試方式及方法。
截止到2012年7月9日星期一，筆者收集到統計學課程共采用過7種授課方式和方法。第一種是普通教室授課方式和方法；第二種是多媒體教室但不能與互聯網聯網的授課方式和方法；第三種是多媒體教室但能與互聯網聯網的授課方式和方法；第四種是計算機房教室但不能與互聯網聯網的授課方式和方法；第五種是計算機房教室能與互聯網聯網的授課方式和方法；第六種是利用計算機房教室和我校教務處的網上輔助教學平臺的授課方式和方法；第七種是利用計算機房教室和中國數字大學城網上輔助教學平臺的授課方式和方法。
截止到2012年7月9日星期一，筆者收集到統計學課程共采用過7種實驗內容。第一種是Excel的統計實驗內容；第二種是SPSS的統計實驗內容；第三種是SAS的統計實驗內容；第四種是Excel加SPSS的統計實驗內容；第五種是Excel加SAS的統計實驗內容；第六種是Excel、SPSS加SAS的統計實驗內容；第七種是Eviews的統計實驗內容。
截止到2012年7月9日星期一，筆者收集到統計學課程有11種考試方式和方法。第一種是期末筆試考試方式及方法；第二種是期中加期末筆試考試方式及方法；第三種是平時考核、期中加期末筆試考試方式及方法；第四種是平時考核加期末筆試考試方式及方法；第五種是計算機房局域網機上期末考試方式及方法；第六種是平時考核加計算機房局域網機上期末考試方式及方法；第七種是計算機房互聯網期末考試方式及方法；第八種是平時考核加計算機房互聯網期末考試方式及方法；第九種是平時考核、期中考試加計算機房互聯網期末考試方式及方法；第十種是平時考核加期末考試方式及方法全部采用計算機房互聯網方式完成的；第十一種是平時考核、期中考試加期末考試方式及方法全部采用計算機房互聯網方式完成的。
那么，哪種授課方式更值得推廣，哪種實驗內容更能讓學生受益，哪種考試方式方法更科學，筆者及項目組所做的這項改革、探索與研究能否體現出時代的特征，能否促進教學工作，提高教學質量，能否更好地實現教與學的有機結合，能否更好地實現教與學的良性互動，能否體現出統計學課程特色和適應時代特點的授課方式、實驗內容與考試方式方法，筆者及項目組所做的這項改革、探索與研究是否是統計學課程授課方式、實驗內容與考試方式方法的未來發展方向，哪種授課方式將是未來若干年內統計學課程的主流授課方式，筆者及項目組其他成員想通過過去、現在對統計學課程授課方式、實驗內容與考試方式方法的實踐、思考及對該研究項目的研究過程，尋找到最佳解答方案。
1．2 現狀分析
東北財經大學統計學課程在1999年以前采用的授課方式和方法全部都是第一種，從1999年開始，筆者在統計學授課過程中嘗試采用第二種授課方式和方法；從2001年開始，筆者在統計學授課過程中嘗試采用第三種授課方式和方法，目前，東北財經大學所有統計學課程都采用了這種或這種以上形式的授課方式和方法。從2002年開始，筆者在統計學授課過程中嘗試采用第四種授課方式和方法，目前，我校有部分教師在統計學課程授課過程中采用這種或這種以上的授課方式和方法；從2003年開始，筆者在統計學授課過程中嘗試采用第五種和第六種授課方式和方法，目前，我校也有部分教師在統計學課程授課中采用這兩種授課方式和方法。從2010年開始，筆者在統計學授課過程中嘗試采用第七種授課方式和方法。截止到2012年3月1日為止，我校只有筆者一人在統計學課程授課中采用這種授課方式和方法。
【關鍵詞】 音樂療法；焦慮；專科考試；結果評價(衛生保健)；學生
【中圖分類號】 R 179 R161.5 R 395.6 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1000-9817(2008)03-0267-02
考試焦慮是一種特殊的心理狀態，是一種對身體不利的負性情緒反應，是大學生面臨的主要應激源之一，對大學生的心身健康有很大影響。音樂療法能影響人的情緒行為和生理機能，使人的生理、心理節律發生良性的變化，音樂干預適用范圍主要有各種原因導致的焦慮［1］，能使焦慮、煩躁在舒緩的音樂節奏中安定下來［2］。筆者通過探討個體化音樂減輕技能操作考試前焦慮的影響，旨在為緩解學生考前焦慮尋求有效的方法。
1 對象與方法
1.1 對象 漳州衛生職業學院2005級高級護理專業、高級助產專業大專女生104名。隨機抽取52人為實驗組，52人為對照組，由于實驗前有1例學生生病無法參加實驗，實際完成103例。2組學生的年齡、焦慮等一般情況和血壓、心率及呼吸頻次等心理、生理指標差異均無統計學意義。
1.2 方法 考試焦慮情況摸底之后，向學生講解研究的目的、意義和方法，取得學生的理解和配合。參照郭俊艷等［3］的音樂背景及6種音樂類型，根據學生特點設計音樂背景對學生進行評估，并請學生根據自己的喜好選擇所喜愛的音樂類型。
環境要求［4］：空氣清新、安靜、光線柔和。2組分開考試，用相同的干預場所和考場。2組在干預時間內，均有人控制周圍環境干擾因素，保證安靜、一致的實驗環境。實驗組依據個體的音樂愛好，考生自己預先選擇喜歡的音樂3～5首儲存在MP3作為考試前音樂干預的曲目?？荚嚽?0 min，考生在干預場所用耳機自由欣賞音樂，持續20 min［1］。對照組環境與實驗組相同，考前30 min進入，但不進行音樂欣賞，時間為20 min。
1.3 評價指標
1.3.1 焦慮狀態測量 采用Sarason考試焦慮量表(TAS)，共有37個項目，重測信度為0.80，有很好的預測效度和較好的內容效度［5］。在干預前及干預后各評定1次。
1.3.2 生理指標 使用上海醫療器械股份有限公司醫療設備廠生產的“玉兔”牌H-LE保健盒水銀血壓計和聽診器，于干預前、干預后測得血壓、心率及呼吸頻次。
1.4 統計學處理 采用SPSS 11.5軟件進行統計學處理，并根據資料性質分別對資料進行t檢驗和χ2檢驗。
2 結果
2.1 音樂愛好調查及背景調查 音樂愛好調查結果顯示：喜歡流行音樂有70人，占68.0%；喜歡輕音樂有44人，占42.7%；喜歡古典音樂有20人，占19.4%；其他類型有18人，占17.5%。2組音樂背景差異無統計學意義，見表1。
2.2 兩組干預后焦慮評分及生理指標比較 實驗組音樂干預后焦慮評分、收縮壓、舒張壓、心率較干預前顯著降低（P值均＜0.05），心理緊張主觀感受較干預前有顯著改善（P＜0.01）。2組間比較干預后焦慮評分及舒張壓差異具有統計學意義（P值均＜0.05），心率差異具有顯著意義（P＜0.01），見表2～3。
3 討論
3.1 制定個體需要的音樂干預方案非常有意義 音樂可以抑制各種壓力反應，促進感情、情緒的鎮靜［6］。崔巧玲［7］認為音樂對人體影響的相關因素主要有3方面：一是音樂作品內容本身的節律、旋律、節拍等；二是聽者本身的年齡、文化程度和喜好程度；三是使用演奏或欣賞的工具。在運用音樂時，應協調好三者之間的關系，并使之達到最佳和諧，才能充分發揮音樂的作用。不同的音樂能激發人不同的情緒，每種樂曲都能引起聽者的情緒變化，變化的程度與被試的音樂欣賞能力成正比，且個體間也有很大差異，所以，音樂的選擇應是個性化的［8］。本研究音樂背景調查結果顯示，91.3%的學生有聽音樂的習慣，94.2%學生以欣賞為主要音樂活動。學生最喜歡的音樂類型是流行音樂，其次是輕音樂，每個人的音樂喜愛存在個體差異。所以，根據學生音樂背景評估制定個體化音樂方案，排除音樂對人體影響干擾因素，對提高音樂療效是非常有意義的。
3.2 音樂干預對考試焦慮的影響 由于焦慮產生時個體的交感神經和副交感神經都會有所反應，因此，焦慮可能會導致許多生理上的癥狀。明顯的考試焦慮表現為過度緊張、恐懼、頭暈、心悸、運動不安、出汗、口干、肢端震顫等生理現象，大腦有時出現空白，推理及思考能力下降，甚至出現尿頻、尿急等現象。音樂的影響力主要是通過心理和生理兩條路徑來實現的［9］，使交感神經系統活動減少，副交感神經系統活動增加，從而緩解軀體的應激狀態，降低心理緊張度［10］，本研究結果顯示，個體化音樂干預可降低護理操作考試時學生考前焦慮情緒，使收縮壓、心率下降，緊張感得到緩解。
本研究顯示，兩組間護理操作技能考試成績無統計學意義，這與王才康［11］在Sarason考試焦慮量表應用評價中，指出TAS分數和大學生考試成績之間并不存在相關是一致的。
綜上所述，根據個人愛好選擇音樂進行個體化音樂干預，可減輕技能操作考前焦慮，收縮壓、舒張壓、心率及心理緊張主觀感受顯著降低。個體化音樂干預方法在教學中容易執行，安全有效，符合大學生的需要，學生樂于接受。因此，可以把個體化音樂干預作為減輕考前焦慮的心理輔治療措施。
4 參考文獻
［1］ 劉祚燕，李鳴鳳，李偉.音樂干預在臨床護理中的實施探討.華西醫學，2003，18(3):432-433.
［2］ 左桂玲，朱強.音樂在護理工作中的應用.護理研究，2005，19（4）上半月版:624-625.
［3］ 郭俊艷，王建榮．個體化音樂干預減輕腹腔鏡手術病人術前焦慮的研究．中華護理雜志，2005，40（7）：485.
［4］ 楊麗麗，李志超．音樂療法在護理工作中應用．華北煤炭醫學院學報，2004，6(4):504.
［5］ 王才康.Sarason考試焦慮量表.中國行為醫學科學，2001，10（特刊）：126-127.
［6］ 黃素英，趙新鮮．音樂護理在醫院護理服務文化中的探索和實踐．護理雜志，2003，20(7):85.
［7］ 崔巧玲．音樂護理的功效及其臨床應用．中國醫學理論與實踐，2003，1（6）：823.
［8］ 滿力，高明全．音樂療法在護理工作中應用的現狀．中華護理雜志，2003，38（3）：205-206.
［9］ 陳曉英．音樂護理的功效及其臨床應用．實用護理雜志，2001，17（4）：50-51.
［10］鐘月歡，陳安琪，陳滿輝．音樂對機械通氣患者生理與焦慮狀態的影響．中華護理雜志，2005，40（7）：483.
關鍵詞：大數據時代；統計學；影響
隨著大數據時代的到來，各企業采用了新的策略，獲得了更多的利潤。對于統計專業來說，改變發展策略，使培養出來的專業人才能夠適應大數據背景的需求是其主要任務。目前，高校統計學專業逐漸認識到大數據時代綜合性人才培養的重要性，并對專業建設進行了相關改革。
一、大數據時代對統計學的影響
大數據時代的到來對現代統計專業的發展造成了新的沖擊，要確保培養出來的人才能夠起到應有的作用，首先要了解大數據時代對統計專業所造成的影響。
（一）大數據時代使數據結構和數據性質發生變化
網絡技術以及基于網絡技術的電子商務等新的數據記錄模式標志著大數據時代的到來。大數據時代，不再依賴于抽樣調查的記錄模式，網站瀏覽、視頻監控都將形成大量數據。傳統的數據結構甚至是數據性質發生了變化。大量的數據信息對于需求者來說，如何甄別其可用價值成為關鍵。傳統的數據可以二維表格顯示和整理。但大數據時代所產生的數據具有多樣化和復雜化特征，往往包含了大量的音頻、視頻、HTML等。這要求大數據的收集具有較強的目的性，才能實現其價值。
（二）大數據時代要求統計分析方法和統計思維更新
大數據時代的主要特征為數據多且復雜，數據分析要求分析者對總體進行分析。在這一背景下，參數統計不再具有意義，假設檢驗法也隨著總體分析而失去價值。數據的復雜化對傳統大數據統計思維造成了巨大的沖擊，要求統計者具有活躍的思維。只有對傳統數據的改變進行分析，并且樹立新的統計方法。
二、大數據時代下的統計學發展新策略
為適應大數據時代的需求，統計學專業的發展勢必要對傳統模式進行改革。目前，多數高校統計學專業已經認識到大數據對于其發展帶來的沖擊。為此，本文提出了以下策略，以及能夠幫助統計學取得更好發展。
（一）加強統計應用性教學
根據大數據時代數據的總體分析特征，數據分析人員應掌握全面的分析方法。在人才培養過程中，應致力于培養實踐分析能力，提高數據和資料收集能力，并且培養其強烈的數據價值觀，使其能夠從眾多數據中找到所需的。另外，對傳統模式進行改革，增加大數據統計內容，以適應時代的需求?；诖髷祿慕Y構特點，實施資料透視化教學，提高分析者對復雜數據的分析能力。
（二）培養大數據統計思維
在人才培養過程中，新的統計思維的培養具有重要意義，即強調數據分析實踐能力的提高。統計思維的培養有助于數據分析者對復雜的數據進行區分，從而整理有效信息。在大數據時代，不僅要以傳統的平均思維、動態思維和變異思維為基礎，還要注重基于整體分析的大數據思維。另外，還要培養數據分者的復雜性思維，以應對復雜的數據庫?？傊?，大數據時代需要數據分析者具有全面的、創新性的思維。
（三）強化基礎性統計知識
統計學自身具有復雜性，其改變多且抽象?；A的統計知識是進一步掌握大數據分析思維的基礎，可見學習基礎性統計知識的重要性是不言而喻的。為此，應該采取深入淺出的方法，利用多媒體等方式使復雜的數據統計清晰化、簡單化。結合具體的案例使數據分析者正確認識統計概念、掌握統計原理和方法。此外大數據分析不再是一種專業，而是更傾向于一種技術，這要求我們將大數據分析與統計學以外的相關知識相互聯系。注重真實相關與偽相關的講解，強調商務智能的開發和分析。只有具有堅實的基礎，才能確保數據分析者大數據分析思維的養成，適應現代社會的需求。
（四）加強復合型人才培養
為適應大數據時代的需求，復合型人才的培養是關鍵。所謂復合型人才，是指其不但要具有專業的數據分析能力，還要相應的具備管理以及其從事專業的技術。大數據時代，高校應建立全面的人才培養模式，注重培養人才的數據分析能力、編程能力等，使其真正了解大數據，懂得如何利用大數據對其所處的行業起到積極作用才是關鍵?？傊?，大數據時代對綜合性人才具有更高的需求，大數據時代不僅培養的是一種能力，而且是一種思維，是對全新模式下的數據的分析和利用。高校作為人才培養的重要基地，其教學模式的改革、對大數據時代所需教學模式的認識是高校的主要任務。
三、總結
統計學是經濟學的基礎課程，傳統的統計人才培養具有定向性。而隨著大數據時代的到來，數據產生的形式多樣，且具有復雜性。大數據分析不僅是作為一種專業存在，而是應以一項必備的技術而存在。大數據時代，傳統的統計思維和統計方法發生了改變，統計人才培養方式的改革也就勢在必行。（作者單位：海南師范大學）
參考文獻：
[1] 朱懷慶.大數據時代對本科經管類統計學教學的影響及對策[J].高等教育研究，2014（3）.
[2] 姚壽福.經濟管理類本科專業統計學課程教學改革思考[J].高等教育研究，2012（3）.
[3] 孫耀東.大數據背景下統計學專業課程教學探究[J].廊坊師范學院學報（自然科學版），2015（06）.
【關鍵詞】工作過程 “教學做”一體化 職業技能
【中圖分類號】G642.4 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2012）08-0245-01
“高等職業教育應以服務為宗旨，以就業為導向，走產學研結合的發展道路?！币虼嗽凇督y計學》課堂教學活動中必須貫徹“理論適度夠用，重在技能訓練”的原則。以統計工作過程為導向改革課堂教學內容，以任務為驅動方式進行教學方法改革，通過“教”引導學生學習，通過學生的“學”掌握基本知識，通過“做”把基本知識應用到實踐當中去，培養學生職業技能。
1.《統計學》傳統教學模式分析
《統計學》傳統教學模式是基于課程的學科體系進行教學，強調的是學科的完整性和系統性。這使得學生在學習的時候有些茫然，不知道這些枯燥的理論有什么用處，或者是在學習之后不知道怎么去應用這些理論，從而導致學生學習和實踐的脫節。
2.以工作過程為導向《統計學》教學內容設計
2.1 課程內容設計理念
以工作過程為課程內容的組織邏輯，以典型的工作任務為載體，以完成工作任務為課程目標，以工作過程的行動導向為課程的實施原則。這樣使學習內容與工作需要相一致、學習過程與工作過程一致、學習任務與工作任務一致，學生學以致用，目標明確，學習更富有激情和動力。
2.2 以工作過程為導向設計課程內容
總體設計思路是：打破以往知識傳授為主要授課方式，將統計的工作過程分解為以下幾個項目。
項目一、統計調查。這是統計工作的開始，也是整個統計工作的基礎。本項目分解為三個任務，即問卷調查、文案調查和訪談調查。
項目二、統計整理。它是使統計調查資料系統化、條理化。本項目可以分解為三個任務，即封閉式調查問卷資料整理、開放式調查問卷資料整理和文案調查資料整理。
項目三、統計分析，這是統計工作的核心內容，也是課程的關鍵性環節。統計分析又可分解為三個子項目，即靜態分析、動態分析、指數分析，每個子項目又分解為若干任務。
項目四、統計調查報告，這是統計調查成果的總結，是前面幾個環節的整理和深化。本項目可分解為三個任務，普通調查報告、學術性調查報告和口頭調查報告。
3.“教學做”一體化教學模式實施過程
在教學過程中，教師不僅要充分調動學生學習的主動性和積極性，而且要使學生形成學習的內驅力。教師提供統計工作情景，然后根據情景設計提出問題引導學生思考，讓學生帶著問題去學習，使學生明確學習的目的。這樣可以培養學生的思考習慣，避免被動地接收知識，增強他們求知的動力，提高學生的統計學思維與素養。
以“項目二、統計整理”中“任務三 文案資料整理”為例闡述“教學做”一體化教學設計。
3.1設計情景，提出任務要求
對某一物流企業某一部門其員工年齡構成情況進行文案調查。資料如下：35 56 22 45 38 49 52 19 29 35 51 28 36 44 49 35 25 40 38 27 26 33 50 42 37 43 38 20 27 30 18 27 46 31 33 38 45 49 31 47
所獲得的資料分散、不系統，不能說明總體年齡特征，達不到認識總體的目的。
提出任務要求：對現有的資料進行整理，使之系統化、條理化和科學化。
3.2 任務分析
首先，要明確任務的目標是使統計調查資料系統化、條理化；其次，完成任務所需要的背景知識有統計分組、統計匯總、繪制統計表和統計圖等；第三，完成任務最終成果是統計表和統計圖。
3.3 完成任務所需的背景知識
首先，向學生介紹統計分組的目的和要求；其次，選擇分組標志，并進行分組；第三，在分組的基礎上進行匯總；第四，在前兩個步驟的基礎上，繪制統計表和統計圖。在介紹背景知識的過程中，輔以案例教學，用一個具體實例把背景知識貫穿起來，擺脫以往機械式的理論授課。
3.4 任務的完成
通過情景任務安排、任務分析和背景知識的介紹，學生基本已具備解決問題的能力，這時安排學生自行解決情景中安排的任務。教與學是一個互動的過程，在這一階段以學生解決問題為主，以教師指導為輔。教師主要負責學生在完成任務過程出現的問題進行糾正，對仍存在的疑惑進行講解，做到“傳道、授業、解惑”。
3.5 統計整理實訓
“教學做”環節當中“做”是核心，因此統計整理實訓這一步驟必不可少，也是提高學生職業技能重要環節。
實訓情景：對某一物流企業某一部門員工的工資情況進行文案調查。資料如下：
1800 2580 3300 2530 2450 4450 4100 2200 3650 3500 2700 2800 3620 3000 2400 3500 2500 4010 3800 2700 2600 3300 3650 4200 3700 3780 3800 2950 3330 3100 1980 2700 4130 3100 3300 3800 3650 3500 3100 2950
試對上述工資資料進行整理，繪制統計表和統計圖。
步驟一、輸入資料。把40名員工的工資資料輸入計算機Excel電子表格中。
步驟二、在電子表格中列出要統計的變量，如頻數、頻率、累計等。
步驟三、頻數與頻率統計。利用FREQUENCY函數對統計資料進行分組，利用SUM函數進行合計。
步驟四、累計統計。充分利用軟件復制功能，拖拽“+”字光標進行復制。
步驟五、繪制統計表。修改電子表格的線型使之符合統計表制表規則。
步驟六、繪制柱形圖、折線圖和餅形圖。
4.基于工作過程“教學做”一體化教學總結
基于工作過程《統計學》課程內容設計打破了原有教材系統設計，加強了學生實際應用能力的培養?！敖虒W做”一體化”教學的實質是將課堂教學與實際工作融為一體，通過情景教學使學生感受情景教學的氛圍，在“教”與“學”中學習知識，獲得職業技能，然后再通過“做”進一步鞏固知識，加深理解。
參考文獻：
[1]劉文開.工學結合人才培養模式改革創新的探索[J].中國林業教育，28（6），20l0. 11
[2]呂懷婉，李琳.基于現代教學理念下的高職高?！敖y計學原理”課程教學改革[J]. 西安電力高等?？茖W校學報，4（4），2009.10
[3]喻圻亮，陳永生.基于工作過程的“教學做”一體化教學模式探索與實踐[J]. 教育教學研究，6（7），2010.5
【關鍵詞】 大學生；尋常性痤瘡；發?。黄咔閮A向；調查
尋常性痤瘡俗稱“青春痘”，是青少年常見的一種毛囊皮脂腺的慢性炎癥性皮膚病，在現今大學生中的發病率比較高[1]，困擾著大部分的大學生，但關于痤瘡發病的原因還并不完全明了。隨著現今社會的飛速發展，競爭也越來越激烈，大學生的壓力越來越大，導致大學生的情志越來越不穩定，資料表明目前痤瘡發病率有所提高,程度也較以前加重[2]，中外學者多認為痤瘡不僅是皮膚病．更是一種與心理因素有著密切關系的疾病。情志致病是中醫學中具有鮮明特色的病因學思想,也是中醫學具有生物-心理-社會醫學模式的證據之一。應用中醫七情學說研究情志與痤瘡發病的關系,對于痤瘡現代防治當有所裨益。本研究首次運用中醫情志調查表對痤瘡患者發病前的情志狀況進行調查，采用病例對照研究的方法了解大學生中尋常性痤瘡患者發病前喜、怒、憂，思、悲、恐、驚七種情志的傾向性（情志特征），探討大學生尋常性痤瘡發病與情志傾向的關系，旨在為大學生預防痤瘡提供信息。
1 資料與方法
1.1研究對象選擇
2010年3月至2010年7月整群隨機抽取湖南中醫藥高專、湖南鐵路職業技術學院、湖南工業大學冶金學院、湖南第一師范、吉首大學、南昌工程學院等學校在校患痤瘡的大學生和未患痤瘡的健康大學生共1000名，設為病例組和對照組，其中病例組518人，對照組482人。
1.2 尋常性痤瘡診斷標準
1.2.1 疾病診斷標準
衛生部頒布的《中藥新藥治療痤瘡(粉刺)的臨床研究指導原則》[3]中“痤瘡”的診斷標準：青春期開始發病，好發于面部、上胸及背部皮脂腺發達部位，對稱分布；皮損為毛囊性丘疹、膿皰、結節、囊腫、黑頭粉刺和疤痕，伴有皮脂溢出，呈慢性經過。
1.3 納入標準
符合上述疾病診斷標準的在校大學生納入研究對象。
1.4 排除標準
①患有嚴重腦、心、肝、腎及造血系統疾病者、精神病患者；
②藥物引起的痤瘡患者；
③妊娠婦女；
④近兩周使用過治療該病的內服及外用藥物的患者；
⑤依從性較差的患者。
1.5 調查方法
1.5.1 臨床資料收集
參考臨床文獻選定調查登記表[4][5]，采用流行病學調查方法，由研究對象在兩名調查人員（醫療美容技術專業二年級學生）協助下填寫調查登記表。調查人員均接受過調查培訓。
1.5.2 調查內容
根據調查研究的需要，本課題采用中醫心理學創始人王米渠教授設計的七情背景問卷 [4][5進行調查。
1.6 統計學處理
計數資料統計采用卡方檢驗，計量資料統計采用T檢驗，使用SPSS17.0統計軟件進行統計分析。
2 結果
2. 1 一般情況
病例組、對照組性別、年齡比較
圖表1兩組性別構成比較（例）
男 女 合計 χ2 p
病例組 249 269 518 1.440 .230
對照組 250 232 482
合計 499 501 1000
統計結果表明：兩組性別構成比差異無統計學意義（p＞0.05）。
病例組平均年齡20.04歲，對照組平均年齡20.12歲，兩組年齡差異無統計學意義（p＞0.05）。統計結果顯示兩組有較好的齊同對比性。
2.2 七情背景量表結果
2.2.1 七情背景構成比較
圖表3七情背景構成表 例(%)
喜 怒 憂 思 悲 恐 驚
病例組 366（70.7） 51
（9.8） 35
（6.8） 14
（2.7） 24
（4.6） 28
（5.4） 0
（0）
對照組 333
(69.1) 23
(4.8) 34
(7.1) 25
(5.2) 18
(3.7) 24
(5.0) 25
(5.2)
χ2 1.558 10.595 .014 3.103 .857 .308
p 0.212 .001 .904 .078 .355 .579
調查結果統計顯示：兩組七情背景構成比差異具顯著統計學意義(χ2=40.19，P悲>思>驚。
圖表4 病例組七情背景構成直條圖（例）
2.2.2 七情背景正性因素和負性因素比較
圖表5 七情背景正性因素和負性因素比較表（例）
正性因素 負性因素 χ2 p
病例組 366 152 .292 .589
對照組 333 149
將“喜”做為正性因素，“怒”、“憂”、“思”、“悲”、“恐”和“驚”做為負性因素。統計表明：兩組正性因素和負性因素構成比差異無統計學意義(p＞0.05)。
2.2.3 病例組不同性別七情背景構成情況
喜 怒 憂 思 悲 恐 χ2 p
男 171 27 16 9 14 12 3.622 .605
女 195 24 19 5 10 16
圖表6 病例組不同性別七情背景構成表（例）
調查結果統計顯示：病例組不同性別七情背景構成差異無無統計學意義(p＞0.05)。
3 討論
本研究采用的七情背景問卷，是中醫心理學創始人王米渠教授以陳無擇《三因極一病證方論》“內因七情，印喜、怒、憂，思．悲，恐，驚”的經典思想為主導，結合當今生活事件、情緒心理、亞健康狀態、生活質量等量表編寫而成。七情背景問卷表的主要測試目的是了解個人或某一群體情緒的基本傾向性。陳無擇的《三因極一病證方論•三因論》中強調“七情者，喜怒憂思悲恐驚是也，若將護得宜，怡然安泰。役冒非理，百疴生焉?！逼咔檫^度，喜怒不節，會廣泛地引起人體內因性的病變，也可以導致皮膚病及癌癥的發生機會增多[4]。本次調查結果即印證了陳無擇的理論，表明七情與痤瘡發病有關，現分析如下：
調查結果顯示患尋常性痤瘡的大學生與健康的大學生在情志傾向上有顯著差異，存在易怒的情志特征，說明情志傾向性是影響痤瘡發病的原因，患者初期可因心煩急躁，情志不調，久郁而化火發為痤瘡?，F代醫學[7]認為皮膚與神經系統在胚胎發育中同源，都是雄激素的重要靶器官，皮脂腺細胞的雄激素受體分布最高，并且對于循環血液中的雄激素有特殊的親和力。由于遺傳的個體差異，皮脂腺細胞的雄激素受體的分布及數量是不同的．受體對雄激素的親和力也是不同的，由于神經系統的個體差異，個人的情志傾向性也會不一樣，人們對于應激生活事件的情緒反應程度也是不同的。當人們精神過度緊張，情緒激動時，下丘腦一腺垂體一腎上腺激素軸的活動增強，引起心跳加快，血壓升高，腎上腺皮質激素水平增高，游離脂肪酸增多，使皮脂腺腺體肥大，分泌功能增強而引發痤瘡。
調查統計結果表明：大學生痤瘡患者情緒傾向構成無性別、正負性情緒傾向上的差異，說明大學生痤瘡患者的情緒傾向性不受性別的影響，同患痤瘡的大學生無論男女，他們在情緒傾向構成上是一樣的。同時，調查也說明了無論正性情緒傾向還是負性情緒傾向在痤瘡發病的影響上差別不大。大學生痤瘡患者七情背景構成是有差異的，按比例大小排名依次為：喜>怒>憂>恐>悲>思>驚。可以發現具有高漲亢奮特征的情緒傾向如喜、怒在患者中比例較大，激動度和緊張度低的情緒傾向如憂、悲、思所占比例較小，當人們情緒激動時，腎上腺皮質激素水平增高，游離脂肪酸增多，使皮脂腺腺體肥大，分泌功能增強而引發痤瘡[9]?？?、驚雖然屬激動度和緊張度高的情緒傾向，但該類情緒傾向在人群中分布畢竟較少，痤瘡患者中此兩類情緒傾向分布與常人無異。
研究表明大學生尋常性痤瘡發病與七情的傾向性有關。大學生痤瘡患者應力求保持平靜的心理，減少高漲亢奮情緒影響,做到《大戴禮記•禮三本》所說“和喜怒，戒嗔?！奔啊肚Ы鹨?#8226;道林養性》所述“莫憂思，莫大怒，莫悲愁，莫大懼……莫大笑。”“常少思，少念，少欲，少事，少語，少笑，少愁，少樂，少喜，少怒，少好，少惡”，對預防痤瘡的發生定有裨益。
參考文獻
[1] 高超,李凱,李強,2052名大學生痤瘡患病率及影響因素分析[J].中華皮膚科雜志 2008,41(3):192-193
[2] 顧海云,徐雪梅,健康教育對痤瘡病人的影響[J].中國中醫藥現代遠程教育,2007,5(7)：45-46
[3] 中華人民共和國衛生部.中藥新藥臨床研究指導原則[s]（三輯)北京:1997,89
[4] 王米渠，嚴石林，陳聰等，新加坡成都樂山門診七情背景及事件的比較研究．現代中西醫結合雜志，2006，15(1)：1-4
[5] 陳聰，劉明，王米渠，等．孕婦七情背景及七情背景生活事件的研究，現代中西醫結合雜志，2006，15(3)：277―279
[6] 劉吉鳳，中醫臨床研究.青春期尋常痤瘡體質類型與證型的相關性研究,2010,10(2):58-60
[7] 孫月吉,心理因素與痤瘡[J].中華皮膚科雜志,2006,39(2):110-103
[8] 高士宗，黃帝內經素問直解[M]．北京：科學技術文獻出版社，1998：9
[9] 常紅芹，郭盛華，曹妍，痤瘡患者焦慮和抑郁狀況調查.中國皮膚性病學雜志，2010,24（4）：369-370
一、大數據的概念
大數據即大的數據集，它不像我們過去那些數值型數據那么簡單，但至今它也尚無確切、統一的定義。通過參照多方對大數據概念的理解，作者認為大數據的概念是指在對海量數據進行傳輸、采集、儲存、處理、分析和挖掘的基礎上，獲得憑直覺難以發現的有用信息，從而揭示數據隱藏的規律和發展趨勢，為決策者所用，它是科技，是訊號，是機會。
二、大數據時代對統計學的影響
大數據時代的到來，對統計工作者而言，為了更好的服務于經濟社會的發展，最大的考驗和“本領”就是如何深度開發和利用海量的數據信息，這就要求統計學既從理論上又在方法上必須進行改革。一方面需要統計學解決更多、更復雜的問題，另一方面也對統計學提出了更高的要求。不僅要求對統計學的理論與方法進行創新，還要求對統計學進行教學改革，尤其是注重培養對象的統計思維的養成。因為統計學是一門方法論科學，在長期的發展過程中，形成了很多具有特色的統計思維，如靜態思維、變異思維、動態思維、指數思維、推斷思維、相關思維、假設思維等等。而這些統計思維對處理不確定現象、分析數據和解釋數據等都有巨大的影響，成為統計學的核心內容。但在大數據時代背景下，由于數據分析直接針對總體，而且具有復雜性和混雜性，因此，有些統計思維可能用不上，就必須摒棄掉，但也需要統計學隨著環境的變化不斷創新新的統計思維。
三、當前統計學課程教學中存在的問題
目前統計學課程在教學中存在以下幾個主要問題：
（一）教學內容偏重理論，學生學習興趣不高
目前的統計學教學中一般采用的是理論的教學模式，雖然也在提倡項目化教學，但是教師主要依托教材，對與統計學相關理論和方法逐一進行介紹，對涉及到的公式和定理進行推導。學生聽和記，真正理解的內容并不多，應用則更談不上。在這樣的教學模式下，學生對該課程的學習不僅興趣不高，而且容易對課程產生抵觸心理。
（二）忽略對統計相關軟件的教學
統計理論和方法很重要，但要真正用統計作為一個工具來解決實際問題，單憑會動筆計算相關的統計指標是遠遠不夠的，尤其是在目前大數據時代背景下。高職院校經濟管理類專業的學生所接觸的統計相關軟件從表面上只有WORD和EXCEL，而這兩軟件往往是在計算機基礎課程中介紹的，在統計學課程中幾乎不作介紹，導致不少高職院校學生沒有意識，更不會使用甚至根本不知道大多數普通函數計算機都具備的求和、平均、方差和標準差、相關系數等統計功能鍵，這也限制了很多學生不會運用統計學思維和方法去看待和解決身邊遇到的實際問題。目前許多統計學課程的教學過程中，由于受到學生基礎差和實訓條件不夠等的限制，教師在講授的統計知識內容的時候主要圍繞描述統計和簡單的推斷統計，而對于分析社會問題的多元統計方法在課堂上涉及不多，另外目前高職可用的教材中也缺乏統計軟件相關理論知識的介紹，導致學生在學習和應用統計軟件進行實際問題的操作時增加難度。
（三）缺乏校企合作
在我國目前國情環境中，大多數高職院校與企業之間很難找到利益共同點，所以實訓條件、實訓項目等受到限制，使得大多數高職院校的在安排該課程教學時偏重理論教學，而實踐教學課時所占課時比重偏低，對開展社會調查的活動僅僅局限于本校學生，并沒有跨出校門，更不能與當地的政府部門、市場調研公司、市場咨詢公司以及企業建立協作和參與機制，導致學生在學習統計和運用統計之間不能較好地銜接。
四、對統計學課程教學改革的思考
在大數據時代背景下，企業和政府對統計工作者要求較高，不但要求具備一定的統計學理論與方法，而且更重要的是要求能夠運用現代化的信息處理工具對海量數據進行采集、處理、分析和挖掘，從而為企業、政府的決策使用者提供正確、快速、全面的數據支撐資料。為此，作者結合十多年的統計教學經驗，對統計學課程在教學中的改革提出以下幾個方面的思考。
（一）統計學課程教學內容的改革
1.著重介紹統計方法的應用
統計方法有很強的實用性，加之統計學課程的課時限制，所以應該著重介紹統計方法的在實踐中應用。因此，教學中設計并引入好的統計項目，然后從項目中的數據來源入手，著重介紹現成數據如何收集，若項目中沒有現成的數據，則如何采用不同的調查組織方式開展數據的搜集活動？怎樣組織學生設計調查方案？怎樣開展調查活動？怎么做好調研員等知識內容就被引出來，從而讓學生產生對統計課程學習的興趣；若采用抽樣調查，則會涉及到樣本單位數的如何確定？抽樣框如何取得？如何才能保證樣本具有足夠的代表性？如何減少抽樣誤差等。當然，對高職院校學生除了介紹傳統的統計方法外，還是有必要引入國外比較通行的、實踐證明有現實應用價值的一些統計方法，比如時間序列分析、相關分析、回歸分析等，以提高統計方法的可學性和運用性，為高職院校學生踏入社會運用統計方法解決本專業領域問題奠定良好的基礎。故該課程的教學內容可根據專業的特殊要求、課時的安排情況進行適當的改革，而且重點體現統計方法的有用性和可行性。
2.在教學內容中增加Excel軟件的運用能力
目前在實際統計學課程教學中，教師并沒有把Excel軟件作為教學內容教給學生，而是認為計算機基礎中學生已經學習了，然后讓學生在課外自行復習和運用，這樣效果就大打折扣。作為高職院校應結合學生的特點有針對性的將Excel應用軟件作為統計學課程的實訓內容，增加實訓課時，提高學生的Excel基礎應用、Excel函數、Excel圖表與圖形以及Excel數據透視表等方面的應用能力。
（二）創新教學模式，激發學生興趣
統計學是一門實用性很強的課程，我們應該結合高職院校學生的特點創新教學模式，激發學生學習統計學課程的興趣。例如在課程教學中以“練———學———思———拓”能力訓練模式進行課堂教學模式改革，讓學生在快樂中學習、快樂中成長，同時挖掘學生學習趣味性、調動學生積極性、注重團隊合作、增強溝通交流，并與就業接軌，全方位、全過程提高學生素質等，打破了僵化死板的教學方式，樹立以學生為本的教學思想，著力培養學生的個性化發展和自主學習能力、創新思維能力和綜合實踐能力、開發思維能力、競爭能力，有助于學生理解、掌握統計方法的應用條件和應用思路，強化了學生的統計思維。
（三）加強校企合作，提高學生實踐創新能力
社會經濟現象是錯綜復雜的，其表現的各種數據信息在相互影響、相互作用，這就要求學生不僅學會在實踐中去尋找各種異常出現的原因，而且也要求學生能對事物的關聯、因果、發展等方面進行分析，培養學生嚴謹的數據處理態度，同時增強學生創新統計思維。為此，在開展社會與企業實踐活動時，建議并組織學生以小組為單位，然后再來選擇和確定實踐課題，當然，研究課題可以是學生日常生活中所關心的問題，如大學生校園戀愛觀的調查，也可以是社會經濟中的熱點問題，如生態功能區環境保護統計監測研究。因此，在學院“會－站－室”的整體框架下，在學院公共服務平臺的支撐下，在系專業共建委員會的有力支持下，通過加強與當地的統計局、市場咨詢公司、市場調查公司、企業等單位之間的合作，讓學生真正參與社會統計實踐活動，從而使得學生在實踐中體會統計理論與方法的美感，感受統計的在生活中的樂趣。
（四）優化課程考核評價方法
關鍵詞：應用統計學；臨床研究數據；檢驗方法
中圖分類號：R96 文獻標識碼：A 文章編號：1673-8500（2013）02-0075-01
一、臨床試驗的統計學方法
臨床試驗 是指按科學的實驗方法，研究疾病在臨床階段規律的試驗。臨床試驗研究的對象主要是病人或健康人。
1.選擇病人可以作為實驗組也可以作為對照組。一般是選擇患某種確診疾病的患者為觀察病例。選擇病人除考慮病人本身的特征外，還要考慮疾病的特征，如病情的發展狀況，常規治療方案的療效情況，病人的生存狀況是否存在危險等等方面。
2.選擇健康人。一般是作為試驗的對照組，考慮的各方面因素與病人相同或相近。由于人的背景因素及個性特征極為復雜，在進行臨床試驗研究時，除考慮上述因素外，還要考慮醫德等方面的問題。在選擇病人及健康人、選擇處理因素時，要非常慎重。試驗前應該經過科研小組成員及有關專家的認真討論，并進行周密設計，以避免出現各種意外情況。因此，針對人體的臨床試驗研究與動物試驗研究存在很大的區別。這是每位醫學科研工作者應該十分注意的。
3.社區干預試驗。是指對社區中的所有人群施加某種處理因素并觀察一段較長的時間。其目的是通過干擾某些在人群中存在的危險因素或施加某種保護性措施，觀察處理因素在社區人群中產生的效應或預防效果。典型的社區干預試驗的實例之一是在社區人群的飲水中加入氟化物以觀察是否能夠降低人群的齲齒發生率的試驗。由于社區干預試驗中涉及人群數量多，人群結構復雜，不易控制處理因素及背景干擾因素，且難以對人群給予處理因素時進行隨機化分配，其試驗效果及效應的確切性往往不易準確判斷或確定。
二、臨床試驗中數據偏倚分析
讓我們從無效假設開始談起。無效假設就是認為被比較的項目之間無差別。在臨床試驗中就是兩組：一組是應用一種藥物的治療組，另一組是使用對照藥物治療組。的確，統計的常規就是用來判斷差異是由偶然性或樣本偏差造成的，還是存在真實的差異。事實上，在臨床試驗中我們非常依賴統計學。我們將要學習偏倚、機會遇、共線性、混雜因素和效應修飾。
偏倚之一就是所謂的選擇性偏倚。這是研究者在將研究對象進行分組時發生的偏倚。他也許會選擇具有某些特性的個體分入特定的組，從而預先影響了干預的結果。因此在臨床試驗中，盲法分組非常重要。另一類偏倚就是所謂的評價偏倚，是指研究者的偏見或預判斷改變了試驗結果。
安慰劑效應，我們對這個概念都非常熟悉。它的意思就是，如果一個研究對象認為自己正在進行一種活性治療，那么在他身上就會出現正面效應。認識較少但是與安慰劑效應作用一樣的，被稱作有害安慰劑效應。它的意思就是，如果一個研究對象認為自己正在服用安慰劑，那么在他身上就會出現負效應。還有一個概念稱作停藥效應，研究者傾向于排除服用安慰劑的研究對象，認為他們不會像活性藥物治療組一樣有效。再次說明了，對研究者而言，對具體研究對象的治療分組保持盲法非常重要。
記憶或回憶偏倚，通常發生于某一組的研究對象更容易回憶起某些事件，而另一組的研究對象則不然。這可以影響需要收集一定類型資料的研究，和某些設計類型的研究結果。
宣示偏倚，一個試驗組的研究對象敘述他們的經歷時較其他組更準確。這樣就會影響結果，影響試驗數據的分析以及試驗的解釋。
我們已經談到臨床試驗中會發生的各種類型的偏倚，但是我們別忘記，機會（偶然性）本身就是一種數據分析的“搗蛋鬼”，機會代表了偶然因素導致的結果的可能性，記住P值，而且根據定義，按照常規設定的P值為0.05就表示，你接受有二十分之一的機會由偶然因素導致的結果。我們要使用針對這個問題的統計學方法。記住前面的一個例子，在一個臨床試驗中就單一干預做的40個不同的分析。很可能由機會造成在這40個分析中可能有2個是有統計學差異但并不符合實際。這兩個結果完全是機會產生的。這就是為什么要在進行多重檢驗時必須校正。
共線性是指一個觀察的因素與暴露有關但是與所觀察的疾病無關。例如，在患有肺癌的研究對象的口袋里有火柴，就會假定火柴可以引起肺癌，但事實是火柴點燃了研究對象吸的香煙，而不是點燃了研究對象起居室的壁爐。共線性可以建立一種并非真正的關聯，它是由于一件事情與另外一件直接與結果相關的事情有關。
混雜因素就是那些與暴露因素有關但是與結果無關的因素。例如暴露因素是一個化工廠的苯和氯乙烯，哪一個是癌癥的危險因素？如果一個研究對象均暴露于二者，則不能區別它們。只能得出這樣的結論：暴露于化工廠的某些物質與癌癥風險增加相關。
效應修飾通常是指兩個因素協同作用導致結果，例如深靜脈血栓形成，當研究對象口服避孕藥和吸煙時它的發生率遠遠高于其中任一危險因子的研究對象。也就是說吸煙與口服避孕藥或雌激素相互作用增加深靜脈血栓形成的危險。同樣的，口服雌激素與吸煙相互作用增加深靜脈血栓形成的危險。兩因素的協同作用增加一種效應的可能性，但是不能鑒別一個因素對另一個因素的影響。僅僅可以說這兩個因素聯合作用比單一因素有更大的作用。
三、結語
我們已經討論了臨床試驗中統計學的作用，只是希望幫助大家理解統計學的作用，以及使用好有助于臨床試驗中數據分析的統計學方法。實際上，正確使用統計學方法可以使臨床試驗的結果更真實可信，并有助于我們研究新療法，或者至少有助于我們理解醫學文獻中的數據。
參考文獻：
