统计学相关性分析方法篇1
关键词：大数据;应用统计学;教学改革
中图分类号：G642.0文献标志码：a文章编号：1674-9324（2016）43-0101-03
一、研究背景
自2002年桂林理工大学在广西开办了第一个统计学本科专业以来，针对当时理学学位的统计学专业培养的学生虽然数理基础相对扎实，但普遍统计思想不够，实际应用能力较弱的现状和特点，对统计学专业进行了全方位的改革研究，确立了"数学与统计学相融，从培养学生扎实的数理基础和极强的统计分析应用能力有机相结合的理念出发，构建了新的课程体系和教学内容，取得了系列研究成果。2009年研究成果开创“应用性、实验性、案例性”一体化的统计学专业课程体系和教学模式，获得广西高等教育自治区级教学成果二等奖[1]，并在其后分别把统计学学科建成广西重点学科和广西高等学校优势特色专业，以及把应用统计实验室建成广西高等学校重点实验室。
虽然我校统计学专业的教学改革和建设取得了许多成果，但近几年，我们也逐渐感觉到在大数据新形势下，我校应用统计学专业的教学体系还有一些不适应的地方，且某些问题还有日益凸显的趋势，我们原来的某些研究成果已不再适应新时代的要求，这就迫使我们继续进行改革研究，探讨在大数据背景的新形势下，如何培养统计学专业复合型和应用型人才，如何准确把握统计学的发展方向与发展形势，如何调整人才培养模式，如何调整相关课程和课程内容，以培养适应大数据背景下社会经济发展需要的统计学专业人才。
许多国家越来越重视数据在大数据时代重要作用，我国也不例外，2012年9月，国家统计局第7次局务会提出，尽快开展在政府统计中应用大数据的研究。2013年可以看作是我国政府统计之大数据元年。2015年9月《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）[2]颁布，标志着我国正逐步进入大数据建设的新时代，为此，国家统计局积极推动大数据在各方面的应用与实践。而大数据的核心是数据，应用统计学学科是与数据分析处理联系最为紧密的应用性学科，因此，应用统计学专业的教学体系应顺应大数据发展的趋势。在大数据背景下，应用统计学专业在继承传统数据分析技术的基础上，对所需的数据处理技能提出的需求更高了。这就是说，大数据对应用统计学的培养目标，以及教学内容等的冲击无疑是最大且不可避免的，这给应用统计学专业带来了巨大的挑战，同时也为应用统计学学科的发展带来了前所未有的机遇。
大数据逼迫人们改变分析、处理数据的手段、思维和理念，这就逼迫应用统计学专业改革必须引入新手段、新思维和新理念。培养应用统计学人才必须与时俱进，才能不断适应大数据新时代的要求，这关系到应用统计学专业培养的人才能否适应和满足社会的需求，因此，这一研究是十分必要、十分迫切且有着重要的理论和实际应用意义。
二、大数据背景下应用统计学专业的改革探讨
统计学相关性分析方法篇2
1.1有助于经济学相关问题的解决
由于经济学涉及到的范围较广，因此要求我们在对经济学相关问题进行分析和解决的过程中，必须做到科学、客观、精准，即使用科学的方法，通过对问题进行客观的分析，准确地找到导致问题产生的原因。而作为统计方法来讲，其自身最主要的特点就是分析过程的精密、严谨性，以及分析结果的准确、清晰化。将统计方法引入到经济学中进行应用，促进经济学与统计的结合，不仅对计量学、产权经济学等相关理论的衍生具有一定的促进作用，同时还有助于经济学相关问题的解决，使经济学相关活动的开展在科学统计方法的辅助下得以顺利、有效开展。一般来讲，将统计方法应用到经济当中，其过程都要经历从经济到统计再到经济的这一轮回过程，即从当前面临的急需解决的经济问题出发，建立经济模型，运用科学统计方法来对经济模型展开全面的分析，以求得结果，并结合相关经济理论以及原理来对这一结果进行全方位的评估，最终得到问题的正确解决办法，为相关经济活动的开展提供具有指导意义的意见和建议。
1.2有助于企业重大决策的制定
统计方法在经济学中的运用，逐渐改变了原来以定性分析为主的经济活动评估方式，转而以定量分析为主。特别是对于现代一些企业而言，在对经济相关重大决策进行制定之前，企业都希望能够通过科学、精准的统计方法来对决策的制定将对企业未来的发展产生何种意义以及影响进行全面的分析，以为企业重大决策的制定提供有力的数据支持。运用统计方法来对企业的经济决策进行制定，能够有效地提升企业经济决策的科学性与可靠性，避免企业不必要的物力、财力的损失，同时统计方法对企业决策结果的预测，还能够大大地提升企业对自身发展情况的可控性。
1.3有助于经济理论适用性的提升
无论世界上何种事物，其发展总要经历一个由量变向质变转变的过程，与经济学相关的事物亦是如此。统计方法对经济学相关事物的分析主要分为定量、定性两种不同的分析方法，当事物的量变达到一定程度时就会引起事物质的改变，反过来事物质的变化又会对事物的量产生影响。所以说，对于经济学来讲，定量分析与定性分析有着相同的重要作用，我们要根据经济活动的具体情况来有针对性、有目的性的进行统计方法的选择。我们在应用统计学来对经济学各要素之间的关系进行表述时，可以以分析数量关系的方法来进行，从而得到分析报告，并结合先进的经济学理论来对实际的经济活动给予科学的指导，使经济理论的实践性、适用性得到提升。
2统计方法在经济学中运用存在的主要问题
2.1市场经济体系有待完善
从上文对统计方法对经济学重要意义的分析中我们可以看到，在应用统计方法来对经济学中的问题进行解决时，首先要做的就是抽取经济问题中的相关变量，并以对经济问题的分析作为前提，以与问题相关的经济学理论作为基础，来构建数据经济模型。然而宏观数据经济模型的建立，需要我们对当前宏观运行机制、宏观经济理论下各种经济行为进行深入的分析和探讨，以及宏观经济理论作为构建的基础来进行实现。这就对宏观理念下的市场经济体系的完善性、合理性提出了更高的要求，要求其能够准确、客观地对经济运行机制进行描述，合理、适当地对宏观的经济行为进行分析。也只有如此，才能够真正地提升经济模型的实用性，使经济模型在指标预测、决策评价等方面的作用得到充分的发挥。然而，就当前我国社会主义市场经济体系的发展情况来看，由于各方面条件的限制，目前仍处于较为低级的阶段，市场经济理论体系存在一定的缺陷，主要表现为一些经济学理论没有得到科学的实际论证、完善的市场经济体系仍处于建设之中、一些基础性的经济学理论存在的问题仍然没有得到有效的解决，这些都严重影响了统计方法在经济学中的运用，使统计方法的重要作用难以得到充分的发挥。
2.2对经济学中应用统计方法的认识不足
在经济学中运用统计方法，应对所应用统计方法的科学性、适用性加以关注。我们之所以将统计方法应用在经济学当中其目的，一是为了将复杂经济学问题进行简单化，这样就可以直接通过对数据经济模型的分析来更为容易地得到相关的经济结论，其次是为了更好地满足经济学实际的内在需求，对一些需要由统计方法来解决的经济学问题进行有效的解决。而当前，社会中的一些经济研究、分析学者为了对自身的知识、能力进行炫耀，无论在分析、研究何种经济问题时，不管是否需要、适合，都加入对统计方法的运用，并且愚蠢地认为只有如此才能使自己的研究看起来更有水平。在企业中甚至还存在一些经济分析人员，在没有对统计方法的相关原理进行熟练掌握的情况下，就将其用于对企业经济问题的分析上，完全不考虑其自身这种不负责任的工作态度，将对企业造成怎样的影响。
2.3专业统计人才缺失
运用统计方法对相关经济学问题展开科学的处理、评估、分析，不仅需要分析人员能够对统计方法进行熟练的掌握和运用，还需要其具有丰富的经济学理论知识。换而言之，就是要求分析人员必须同时具备丰富的统计学和经济学的相关知识和技能，能够有效地运用统计方法来辅助经济学活动。此外，还要求分析人员能够具备一定的计算机应用能力，并在与经济学、统计学相关的市场、贸易、管理、社会等学科领域方面有所涉猎。然而，在现实中，这种复合型的专业统计人才是十分稀缺的，一些企业的经济分析人员要么是经济专业出身、要么就是统计专业出身，只是单纯地熟悉经济学或是统计学一方面的知识，这对于统计方法在经济学中的有效运用来讲是极为不利的。
3统计方法在经济学中的有效运用策略
3.1完善市场经济体系
当前我国的市场经济发展情况十分迅速，为给予我国的市场经济以更好的保障，使其能够在良好的环境下更为稳固、持续的发展下去，就需要对当前的市场经济体系进行不断的完善，以更好地对当前社会注意市场的经济发展规律进行揭示和分析，以探讨出一条适合当前我国经济发展的最优产业结构，并对企业参与市场竞争的行为进行鼓励，使企业在创新发展的过程中不断地提升自身的综合实力。同时，在经济学中应用统计方法的过程中，我们还要注重对相关的统计、经济理论进行不断完善，对各种统计方法的实践经验进行总结，提升企业经济研究方法的科学性、合理性，强化统计方法对企业经济决策制定的影响，促进社会主义市场经济体系的逐步建立和完善，为企业的发展、竞争营造一种良好的外部经济环境。
3.2构建完善的数据收集网
运用统计方法来解决经济学中的实际问题，为相关经济决策的制定提供具有指导意义的意见和建议，使统计方法更好地为经济学所服务，这一切都要依赖于所收集统计数据的完备性、真实性、及时性，同时这也是保证统计方法在经济学中得以有效运用，其功能得以充分发挥的重要前提条件。因此，我们必须要构建完善的能够及时地对研究所需要的经济数据进行准确收集的网络。在我国经济统计部门主要负责对经济数据的收集和整理工作，要想有效地提升所收集数据的精准性、全面性以及搜集速度，首先就需要我们针对经济数据收集工作，制定统一的收集指标体系，以确定经济数据收集的范围和条件，同时还要对新兴产业的数据收集工作加以关注；其次，要求我们必须加大对经济数据进行调查的力度，并通过对现代化技术手段的应用来提高数据收集的效率；最后，我们要自下而上，加快数据收集体系的建立和完善，以在有关部门的配合下，顺利地收集到有效的经济数据。
3.3加快复合型统计人才的培养
统计学相关性分析方法篇3
目前，医学统计学的很多原理和方法已成功地应用于这些新研究之中，并在此基础之上有了新的发展和改进。如概率分布的知识与序列相似性分析、蛋白质分类等技术密切相关；方差分析、非参数检验方法经改进和结合后在基因表达数据的前期分析中发挥了较好的作用；而聚类分析、判别分析、相关分析这些大家所熟知的统计学方法更是在基因分类和调控网络的建立中得到了广泛的应用。在进行医学统计学课堂教学时加入生物信息学方面的应用实例，不仅可以使学员了解本学科研究的前沿和医学、生物信息学研究的新发展，还可以提高学员对于医学统计学理论学习的兴趣，掌握先进的生物实验数据分析方法，提高今后从事医学科研的能力。下面，本文在回顾医学统计学授课主要内容的基础上，就医学和生物信息学中的可能应用举例如下：
一、概率分布
概率分布（probabilitydistribution）是医学统计学中多种统计分析方法的理论基础。授课内容一般包括：二项分布、possion分布、正态分布、t分布、F分布等。
借助概率分布常常可以帮助我们了解生命指标的特征、医学现象的发生规律等等。例如，临床检验中计量实验室指标的参考值范围就是依据正态分布和t分布的原理计算得到；许多医学试验的“阳性”结果服从二项分布，因此它被广泛用于化学毒性的生物鉴定、样本中某疾病阳性率的区间估计等；而一定人群中诸如遗传缺陷、癌症等发病率很低的非传染性疾病患病数或死亡数的分布，单位面积（或容积）内细菌数的分布等都服从poisson分布，我们就可以借助poisson分布的原理定量地对上述现象进行研究。
在生物信息学中概率分布也有一定应用。例如，poisson分布可以用于基因（蛋白质）序列的相似性分析。被研究者广泛使用的分析工具BLaSt(BasicLocalalignmentSearchtool)能迅速将研究者提交的蛋白质（或Dna）数据与公开数据库进行相似性序列比对。对于序列a和b，BLaSt发现的高得分匹配区称为HSps。而HSp得分超过阈值t的概率p(H(a,b)>t)可以依据poisson分布的性质计算得到。
二、假设检验
假设检验（hypothesis）是医学统计学中统计推断部分的重要内容。假设检验根据反证法和小概率原理，首先依据资料性质和所需解决的问题，建立检验假设；在假设该检验假设成立的前提下，采用适当的检验方法，根据样本算得相应的检验统计量；最后，依据概率分布的特点和算得的检验统计量的大小来判断是否支持所建立的检验假设，进而推断总体上该假设是否成立。其基本方法包括：u检验、t检验、方差分析（anoVa）和非参数检验方法。
假设检验为医学研究提供了一种很好的由样本推断总体的方法。例如，随机抽取某市一定年龄段中100名儿童，将其平均身高（样本均数）与该年龄段儿童应有的标准平均身高（总体均数）做u检验，其检验结果可以帮助我们推断出该市该年龄段儿童身高是否与标准身高一致，为了解该市该年龄段儿童的生长发育水平提供参考。又如，医学中常常可以采用t检验、秩和检验比较两种药物的疗效有无差别；用2检验比较不同治疗方法的有效率是否相同等等。
这些假设检验的方法在生物实验资料的分析前期应用较多，但由于研究目的和资料性质不同，一般会对某些方法进行适当调整和结合。
例如，基于基因芯片实验数据寻找差异表达基因的问题。基因芯片（genechip）是近年来实验分子生物学的技术突破之一，它允许研究者在一次实验中获得成千上万条基因在设定实验条件下的表达数据。为了从这海量的数据中寻找有意义的信息，在对基因表达数据进行分析的过程中，找到那些在若干实验组中表达水平有明显差异的基因是比较基础和前期的方法。这些基因常常被称为“差异表达基因”，或者“显著性基因”。如果将不同实验条件下某条基因表达水平的重复测量数据看作一个样本，寻找差异表达基因的问题其实就可以采用假设检验方法加以解决。
如果表达数据服从正态分布，可以采用t-检验（或者方差分析）比较两样本（或多样本）平均表达水平的差异。
但是，由于表达数据很难满足正态性假定，目前常用的方法基于非参数检验的思想，并对其进行了改进。该方法分为两步：首先，选择一个统计量对基因排秩，用秩代替表达值本身；其次，为排秩统计量选择一个判别值，在其之上的值判定为差异显著。常用的排秩统计量有：任一特定基因在重复序列中表达水平m值的均值；考虑到基因在不同序列上变异程度的统计量，其中，s是m的标准差；以及用经验Bayes方法修正后的t-统计量：，修正值a由m的方差s2的均数和标准差估计得到。
三、一些高级统计方法在基因研究中的应用
（一）聚类分析
聚类分析（clusteringanalysis）是按照“物以类聚”的原则，根据聚类对象的某些性质与特征，运用统计分析的方法，将聚类对象比较相似或相近的归并为同一类。使得各类内的差异相对较小，类与类间的差异相对较大1。聚类分析作为一种探索性的统计分析方法，其基本内容包括：相似性度量方法、系统聚类法（HierarchicalClustering）、K-means聚类法、Som方法等。
聚类分析可以帮助我们解决医学中诸如：人的体型分类，某种疾病从发生、发展到治愈不同阶段的划分，青少年生长发育分期的确定等问题。
近年来随着基因表达谱数据的不断积累，聚类分析已成为发掘基因信息的有效工具。在基因表达研究中，一项主要的任务是从基因表达数据中识别出基因的共同表达模式，由此将基因分成不同的种类，以便更为深入地了解其生物功能及关联性。这种探索完全未知的数据特征的方法就是聚类分析，生物信息学中又称为无监督的分析（Unsupervisedanalysis）。常用方法是利用基因表达数据对基因（样本）进行聚类，将具有相同表达模式的基因（样本）聚为一类，根据聚类结果通过已知基因（样本）的功能去认识那些未知功能的基因。对于基因表达数据而言，系统聚类法易于使用、应用广泛，其结果——系统树图能提供一个可视化的数据结构，直观具体，便于理解。而在几种相似性的计算方法中，平均联接法(averageLinkageClustering)一般能给出较为合理的聚类结果2。
（二）判别分析
判别分析（discriminantanalysis）是根据观测到的某些指标的数据对所研究的对象建立判别函数，并进行分类的一种多元统计分析方法。它与聚类分析都是研究分类问题，所不同的是判别分析是在已知分类的前提下，判定观察对象的归属3。其基本方法包括：Fisher线性判别（FLD）、最邻近分类法（k-nearestneighborClassifiers）、分类树算法（Classificationtreealgorithm），人工神经网络（anns）和支持向量机（SVms）。
判别分析常用于临床辅助鉴别诊断，计量诊断学就是以判别分析为主要基础迅速发展起来的一门科学。如临床医生根据患者的主诉、体征及检查结果作出诊断；根据各种症状的严重程度预测病人的预后或进行某些治疗方法的疗效评估；以及流行病学中某些疾病的早期预报，环境污染程度的坚定及环保措施、劳保措施的效果评估等。
在生物信息学针对基因的研究工作中，由于借助了精确的生物实验，研究者通常能得到基因（样本）的准确分类，如，基因的功能类、样本归结于疾病（正常）状态等等。当利用了这些分类信息时，就可以采用判别分析的方法对基因进行分类，生物信息学中又称为有监督的分析（Supervisedanalysis）。例如，基因表达数据分析中，对于已经过滤的基因，前三种方法的应用较为简单。而支持向量机（SVms）和人工神经网络（anns）是两种较新，但很有应用前景的方法。
（三）相关分析
相关分析（correlationanalysis）是医学统计学中研究两变量间关系的重要方法。它借助相关系数来衡量两变量之间的关系是否存在、关系的强弱，以及相互影响的方向。其基本内容包括：线性相关系数、秩相关系数、相关系数的检验、典型相关分析等。
我们常常可以借助相关分析判断研究者所感兴趣的两个医学现象之间是否存在联系。例如，采用秩相关分析我们发现某种食物中黄曲霉毒素相对含量与肝癌死亡率间存在正相关关系；采用线性相关方法发现中年女性体重与血压之间具有非常密切的正相关关系等等。
生物信息学中可以利用相关分析建立基因调控网络。如果将两个不同的基因在不同实验条件下的表达看作是两个变量，相关分析所研究的正是两者之间的调控关系。如采用线性相关系数进行两基因关系的分析时，其大小反应了基因调控关系的强弱，符号则反应了两基因是协同关系（相关系数为正），还是抑制关系（相关系数为负）。
四、意义
生物信息学不仅是医学统计学的研究前沿，更是医学研究由宏观向微观拓展的重要领域，其研究内容已逐渐为多数医学院校的学员了解和熟悉。而如何对新技术产生的生物实验数据进行准确合理的分析，却成为生物信息学研究的主要瓶颈之一。
统计学相关性分析方法篇4
【论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。
【论文关键词】统计学；统计思想；认识
1关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
2统计学中的几种统计思想
2.1统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
3对统计思想的一些思考
3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如Gnp、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDa)、推断性数据分析(iDa)和探索性数据分析(eDa)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献:
[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).
[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).
统计学相关性分析方法篇5
关键词：统计学；发展趋势；统计教育改革
0引言
随着国家创新形式的发展，统计创新工作已经得到相关部门的重视，统计创新包括统计实践创新和统计教育创新两个方面。统计教育的创新是统计创新的基础，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新，下面我从统计学的基本发展趋势来探讨目前统计教育的改革方向。
1统计学的基本发展趋势
统计学的发展与其它学科的发展相似，也需要走与其它学科相联系的发展道路。
1.1统计学与实质性学科相结合的趋势统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。www.133229.Com统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，统计方法基本是从一些实质性学科的研究活动得来的，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。同时历史上一些着名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。另外，从学科体系上看，统计学与实质性学科之间的关系不是并列的，而是相交的，统计方法与实质性学科相结合，才产生了统计学的分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计学，与社会学相结合产生了社会统计学等，而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学、社会统计学不仅仅属于统计学，同时也属于经济学、社会学、生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善和发展的。这个发展趋势说明了统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。因此，统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时，也要通晓相关的实质性学科的课程知识，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。
1.2统计学与计算机科学结合的趋势纵观统计数据处理手段发展历史，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。随着计算机应用的越来越广泛，信息数据也越来越多，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了许多问题：信息过量、信息真假、信息安全等问题出现了，同时信息形式的不一致也导致信息难以统一处理。于是如何从大量的信息中找出有用的信息？如何提高信息的利用率？数据挖掘和知识发现（dmkd）技术随之应运而生了。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求下，汇聚了不同领域的研究者们投身到数据挖掘这一新兴的研究领域。虽然统计学家与计算机专家关心datamining的视角不完全相同，但可以说，datamining与dss一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。所以，对于统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。所以统计与实质性学科相结合，与计算机技术相结合，这是发展的趋势。所以统计教育的一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
2统计教育的改革
2.1统计专业课程建设专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题则是课程设置和规范课程的内容。培养统计理论人才应当设置较多的数学课程，目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程，将统计方法与相关领域的专业知识完美结合。例如培养从事经济管理的统计人才，在课程设置上至少应当包括三方面的知识：（1）经济理论课程，让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；（2）研究社会经济问题主要统计方法，包括常用的统计数据搜集方法，统计数据处理方法和分析方法；（3）适用电脑技术，让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能。
2.2教学方法和教学手段的改革统计教学方法和教学手段改革中，应充分运用现代教育技术、教学手段，更新教学方法，促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
2.2.1改接受式的教学为互动式教学，以案例分析与情景教学开启学生的思维，使学生更形象、快捷的接受知识，发挥其独立思考与创造才能，培养学生的创造性思维能力。
2.2.2构建以课堂－实验室－社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时，加强实践能力锻炼，提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用，才能展现统计学的生命力。
2.3统计学与计算机教学相结合教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家，现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生都会要用统计软件分析数据。再者，统计学是一门应用的方法型学科，统计学应当从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体，除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外，还要培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。
2.4教学与实际的数据分析相结合统计的教学不能只停留在课本上，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且也锻炼和培养了学生研究和解决问题的能力。
2.5要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师电脑、网络的出现，不仅改变了教学的手段，还影响着教学的内容。语言、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质，它们之间是不可分离的，而是要尽可能结合在一起来进行教学，单一化人才已不适应现代化教育教学的需要，现代教育更注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次的综合人才。
统计学相关性分析方法篇6
《应用统计学》是一门工程实用性非常强的基础课程，它在经济、管理以及系统分析与决策中起着至关重要的作用，[1～2]因此，《应用统计学》课程已成为普通高等院校的一门重要基础课。[3]然而，对于《应用统计学》的教学，尤其是部分高等院校要求对《应用统计学》采用双语教学后，《应用统计学》以其知识点多、公式多、推理过程复杂等特点，给《应用统计学》的课堂教学和学习造成了很大的困难。
经过长期的教学研究和实践，在总结归纳现有的启发式教学、案例式教学等教学方法的特点和不足的基础上，我校《应用统计学》课程小组提出了自助式的统计学教学方法，并且在教学中取得了良好的效果。本文重点对自助式教学方法的理论和特点进行阐述。
1自助式教学的基本方法
自助式教学方法的核心思想是：以全面质量管理的八项原则中的“以顾客为关注焦点”[4]为基础，在教员对统计学的基本原理进行教学引导的基础上，以学员为中心，进行统计学的学习、教学、评价和质量控制，达到使学员理解统计学知识、掌握统计学方法的工程应用的目的。
1.1自助式学习
应用统计学具有知识点多、公式多等特点，在教学中若将所有的公式都进行推导，则难以全面地完成教学任务。自助式学习则是要求教员在讲述基本原理的基础上，由学员依据基本原理进行相关公式的推导。如在非参本文由收集整理数检验一章，进行统计分析的基础是“秩”，学员只要掌握了“秩”的原理和计算方法，则就可比较容易的采用与参数检验类似的方法，通过比较分析方法，[5]完成相关公式的推导。如对于spearman秩相关系数的计算，[6]只需将pearson相关系数中的定量数据用两个变量的秩替换，即可得出spearman秩相关系数的计算公式，其他相关公式都是以此为基础得出的。
自助式学习方法的优点是：学员只要掌握了统计学的基本原理，则可以通过基本的代数学知识，比较容易的完成相关公式的推导，而不需要记忆复杂的数学公式，从而降低学习的枯燥性。
1.2自助式教学
自助式教学即是在教员讲述统计学基本原理和使用技巧的基础上，由学员自修完成统计学软件的学习。要求学员在收集相关数据的基础上，学会运用统计学软件完成数据的描述、解释，以及相关的统计推断工作。《应用统计学》对管理工程、系统工程等应用性比较强的专业而言，教学与学习的重点应该放在“应用”上。因此，在统计学的教学过程中，一方面要注重对统计学原理的说明；另一方面要注重向学员分析、讲述统计学中不同方法的使用环境、使用要求，并且适当地通过管理、工程等中的案例讲述统计学的应用。辅助统计学应用的最为有效的工具是统计学的相关数学软件，如spss、matlab、r等。[7]spss以其简洁直观的操作界面受到各行各业人员的青睐，目前全球已有近30万用户，是最受欢迎的统计软件之一。所以，在统计学的教学过程中，要适当增加对统计学软件使用方法的说明，增加学员对软件输出结果的判读能力。
自助式教学的优点在于锻炼学员的动手能力和统计软件的使用技巧，通过自助式教学，学员一方面可以加强对统计学基础知识的理解；另一方面可以适当地在教员的指导下完成统计学软件使用的学习，从而为以后统计学理论的实际应用打下基础。
1.3自助式评价
自助式评价是变教员的作业分析、课堂讲述为以学员为主进行统计学习题和案例的分析，使其掌握对学习效果的评价方法。自助式评价主要有如下两种方法：（1）基于软件的自助式评价，即对于课后的习题，要求学员采用手动求解和软件求解两种方法完成习题计算，然后对两种结果进行比对，若结果不正确，则分析错误的原因。（2）基于小组的自助式评价，即在教学过程中，将学员按一定的比例分成若干学习小组。然后，由小组集体收集相关的统计分析案例或者教员给出统计分析案例，组内的成员则通过讨论完成案例的分析，在讨论过程中，小组内的成员互相启发，完成案例的分析。最后，由部分小组对其分析过程和分析方法对全体学员进行讲解。
自助式评价的优点在于，学员可以通过主动的分析问题，明确自身对统计学知识的掌握程度，进一步明确自身学习的不足。另一方面，自助式评价可以提高学员学习的积极性和对知识的掌握能力，可以提高学员对知识的理解能力和学员的主动参与性，[1]并且增加学员对统计学方法的统计实践分析能力。[3]
1.4自助式质量控制
从质量管理的角度而言，统计学的教学是一个“过程”，服务的对象是授课的学员，其产品是统计学的教学成果，教学成果的质量水平是由其教学过程决定的。因此，在统计学的教学过程中要加强质量控制，确保在教学的过程中大多数学员能理解、掌握所讲授的相关知识。这就要求教员在教学的过程中，要注重学员对所讲授知识的理解能力、注重学员的课堂和习题反应。自助式质量控制，就是要求学员主动的通过调查问卷、阶段小测验、阶段学习报告、课后习题等途径收集教学过程中存在的问题，并且及时向教员反馈。而教员则需要通过集中讲述、课后答疑等形式及时解决课堂教学中出现的问题，从而确保及时解决学员的疑虑、理解中存在的偏差，保证教学的质量。
自助式质量控制的优点在于可实现对统计学教学的全过程的质量控制，确保学员掌握教学内容。
2自助式教学法在应用中应重点关注的问题
通过课程教学小组的长期的教学实践与学员的调查反馈，我们认为自助式教学是一种有效的教学方法，尤其是将该方法与启发式教学、案例式教学等教学方法结合使用时，可以使得学员快速、有效地掌握所学统计学知识。但运用自助式教学方法进行教学时，要重点关注如下问题。
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2.1要注重教员的引导作用
自助式教学强调学员参与教学，强调学员自助学习、推理。但并不等价于要求学员自学。在自助式教学过程中，教员要起到引导作用，引导学员掌握统计学的基本原理，引导学员掌握统计学的使用方法，并且要通过质量控制，收集和分析学员学习过程中存在的问题，并提供有效的解决方案。
2.2要注重在理解中学习
统计学是一门逻辑性非常强的学科，记住公式不等于学会统计学，应用统计学的学习在于要求学员理解所学的知识，掌握统计学方法的使用技巧，因此，自助式教学的目的在于强调通过学员的自助式学习，使学员掌握统计学的基本原理和统计学方法的使用技巧。
2.3要注重学员的反馈
在自助式教学过程中，要通过采用相关的反馈渠道，及时收集学员在学习过程中遇到的问题、疑惑，并及时给予解决。这样才能提高学员的学习主动性和对知识的掌握能力。
统计学相关性分析方法篇7
概率分布（probabilitydistribution）是医学统计学中多种统计分析方法的理论基础。授课内容一般包括：二项分布、possion分布、正态分布、t分布、F分布等。
借助概率分布常常可以帮助我们了解生命指标的特征、医学现象的发生规律等等。例如，临床检验中计量实验室指标的参考值范围就是依据正态分布和t分布的原理计算得到；许多医学试验的“阳性”结果服从二项分布，因此它被广泛用于化学毒性的生物鉴定、样本中某疾病阳性率的区间估计等；而一定人群中诸如遗传缺陷、癌症等发病率很低的非传染性疾病患病数或死亡数的分布，单位面积（或容积）内细菌数的分布等都服从poisson分布，我们就可以借助poisson分布的原理定量地对上述现象进行研究。
在生物信息学中概率分布也有一定应用。例如，poisson分布可以用于基因（蛋白质）序列的相似性分析。被研究者广泛使用的分析工具BLaSt(BasicLocalalignmentSearchtool)能迅速将研究者提交的蛋白质（或Dna）数据与公开数据库进行相似性序列比对。对于序列a和b，BLaSt发现的高得分匹配区称为HSps。而HSp得分超过阈值t的概率p(H(a,b)>t)可以依据poisson分布的性质计算得到。
二、假设检验
假设检验（hypothesis）是医学统计学中统计推断部分的重要内容。假设检验根据反证法和小概率原理，首先依据资料性质和所需解决的问题，建立检验假设；在假设该检验假设成立的前提下，采用适当的检验方法，根据样本算得相应的检验统计量；最后，依据概率分布的特点和算得的检验统计量的大小来判断是否支持所建立的检验假设，进而推断总体上该假设是否成立。其基本方法包括：u检验、t检验、方差分析（anoVa）和非参数检验方法。
假设检验为医学研究提供了一种很好的由样本推断总体的方法。例如，随机抽取某市一定年龄段中100名儿童，将其平均身高（样本均数）与该年龄段儿童应有的标准平均身高（总体均数）做u检验，其检验结果可以帮助我们推断出该市该年龄段儿童身高是否与标准身高一致，为了解该市该年龄段儿童的生长发育水平提供参考。又如，医学中常常可以采用t检验、秩和检验比较两种药物的疗效有无差别；用2检验比较不同治疗方法的有效率是否相同等等。
这些假设检验的方法在生物实验资料的分析前期应用较多，但由于研究目的和资料性质不同，一般会对某些方法进行适当调整和结合。
例如，基于基因芯片实验数据寻找差异表达基因的问题。基因芯片（genechip）是近年来实验分子生物学的技术突破之一，它允许研究者在一次实验中获得成千上万条基因在设定实验条件下的表达数据。为了从这海量的数据中寻找有意义的信息，在对基因表达数据进行分析的过程中，找到那些在若干实验组中表达水平有明显差异的基因是比较基础和前期的方法。这些基因常常被称为“差异表达基因”，或者“显著性基因”。如果将不同实验条件下某条基因表达水平的重复测量数据看作一个样本，寻找差异表达基因的问题其实就可以采用假设检验方法加以解决。
如果表达数据服从正态分布，可以采用t-检验（或者方差分析）比较两样本（或多样本）平均表达水平的差异。
但是，由于表达数据很难满足正态性假定，目前常用的方法基于非参数检验的思想，并对其进行了改进。该方法分为两步：首先，选择一个统计量对基因排秩，用秩代替表达值本身；其次，为排秩统计量选择一个判别值，在其之上的值判定为差异显著。常用的排秩统计量有：任一特定基因在重复序列中表达水平m值的均值；考虑到基因在不同序列上变异程度的统计量，其中，s是m的标准差；以及用经验Bayes方法修正后的t-统计量：，修正值a由m的方差s2的均数和标准差估计得到。三、一些高级统计方法在基因研究中的应用
（一）聚类分析
聚类分析（clusteringanalysis）是按照“物以类聚”的原则，根据聚类对象的某些性质与特征，运用统计分析的方法，将聚类对象比较相似或相近的归并为同一类。使得各类内的差异相对较小，类与类间的差异相对较大1。聚类分析作为一种探索性的统计分析方法，其基本内容包括：相似性度量方法、系统聚类法（HierarchicalClustering）、K-means聚类法、Som方法等。
聚类分析可以帮助我们解决医学中诸如：人的体型分类，某种疾病从发生、发展到治愈不同阶段的划分，青少年生长发育分期的确定等问题。
近年来随着基因表达谱数据的不断积累，聚类分析已成为发掘基因信息的有效工具。在基因表达研究中，一项主要的任务是从基因表达数据中识别出基因的共同表达模式，由此将基因分成不同的种类，以便更为深入地了解其生物功能及关联性。这种探索完全未知的数据特征的方法就是聚类分析，生物信息学中又称为无监督的分析（Unsupervisedanalysis）。常用方法是利用基因表达数据对基因（样本）进行聚类，将具有相同表达模式的基因（样本）聚为一类，根据聚类结果通过已知基因（样本）的功能去认识那些未知功能的基因。对于基因表达数据而言，系统聚类法易于使用、应用广泛，其结果——系统树图能提供一个可视化的数据结构，直观具体，便于理解。而在几种相似性的计算方法中，平均联接法(averageLinkageClustering)一般能给出较为合理的聚类结果2。
（二）判别分析
判别分析（discriminantanalysis）是根据观测到的某些指标的数据对所研究的对象建立判别函数，并进行分类的一种多元统计分析方法。它与聚类分析都是研究分类问题，所不同的是判别分析是在已知分类的前提下，判定观察对象的归属3。其基本方法包括：Fisher线性判别（FLD）、最邻近分类法（k-nearestneighborClassifiers）、分类树算法（Classificationtreealgorithm），人工神经网络（anns）和支持向量机（SVms）。
判别分析常用于临床辅助鉴别诊断，计量诊断学就是以判别分析为主要基础迅速发展起来的一门科学。如临床医生根据患者的主诉、体征及检查结果作出诊断；根据各种症状的严重程度预测病人的预后或进行某些治疗方法的疗效评估；以及流行病学中某些疾病的早期预报，环境污染程度的坚定及环保措施、劳保措施的效果评估等。
在生物信息学针对基因的研究工作中，由于借助了精确的生物实验，研究者通常能得到基因（样本）的准确分类，如，基因的功能类、样本归结于疾病（正常）状态等等。当利用了这些分类信息时，就可以采用判别分析的方法对基因进行分类，生物信息学中又称为有监督的分析（Supervisedanalysis）。例如，基因表达数据分析中，对于已经过滤的基因，前三种方法的应用较为简单。而支持向量机（SVms）和人工神经网络（anns）是两种较新，但很有应用前景的方法。
（三）相关分析
相关分析（correlationanalysis）是医学统计学中研究两变量间关系的重要方法。它借助相关系数来衡量两变量之间的关系是否存在、关系的强弱，以及相互影响的方向。其基本内容包括：线性相关系数、秩相关系数、相关系数的检验、典型相关分析等。
我们常常可以借助相关分析判断研究者所感兴趣的两个医学现象之间是否存在联系。例如，采用秩相关分析我们发现某种食物中黄曲霉毒素相对含量与肝癌死亡率间存在正相关关系；采用线性相关方法发现中年女性体重与血压之间具有非常密切的正相关关系等等。
生物信息学中可以利用相关分析建立基因调控网络。如果将两个不同的基因在不同实验条件下的表达看作是两个变量，相关分析所研究的正是两者之间的调控关系。如采用线性相关系数进行两基因关系的分析时，其大小反应了基因调控关系的强弱，符号则反应了两基因是协同关系（相关系数为正），还是抑制关系（相关系数为负）。
四、意义
生物信息学不仅是医学统计学的研究前沿，更是医学研究由宏观向微观拓展的重要领域，其研究内容已逐渐为多数医学院校的学员了解和熟悉。而如何对新技术产生的生物实验数据进行准确合理的分析，却成为生物信息学研究的主要瓶颈之一。
在医学统计学课堂教学中引入生物信息学实例，而不仅仅局限于常见的医学、卫生领域的例子，将难以理解的统计理论和方法与前沿的生物实例相结合，拓宽了学员的视野，提高了学员的学习兴趣，更可以加深对所学知识的理解；与此同时，使学员掌握了生物实验数据的先进分析方法，扩大了学员的知识面，提高了他们今后开展医学科研工作的能力。
统计学相关性分析方法篇8
关键词：宏观经济；统计方法；发展；思考
中图分类号：F222.39文献识别码：a文章编号：1001-828X（2017）007-00-01
很多人都不太了解什么是宏观经济统计分析，在这里我们给出一个相对全面的解释，宏观经济统计分析主要是以宏观经济理论为基础，以指导国民经济运行为目的，对宏观经济的整体运行过程进行分析的一种实证经济。在国际上，宏观经济这个词语第一次出现在20世纪30年代，由恩格斯提出理论知识，我们国家宏观经济统计分析产生于改革开放以后，随着我们国家经济的发展，我国的固定资产投资额不断增加，对国民生产总值的影响作用也越来越大。通过对宏观经济统计方法的分析，可以有效地制定经济政策进而实施宏观调控，刺激经济持续、健康发展。
一、宏观经济统计分析的内容
（一）宏观经济统计分析的类别及特点
宏观经济统计分析主要包括四个方面：（1）事前分析、事中分析和事后分析；（2）状态性分析、规律性分析和预测性分析；（3）专题分析和综合分析；（4）定期分析和不定期分析。宏观经济统计分析的特点主要包括应用性、数量性、对比性、综合性、实证性五个特点，从真务实，用数据和事实说话，通过实证分析研究宏观经济问题。
（二）宏观经济统计分析的课题和内容
宏观经济统计分析按照经济活动来进行课题划分，可以划分为国民收入分配、消费需求、投资需求、进出口需求、国民经济综合平衡分析、宏观市场运行等多个课题，在不同的历史阶段，由于其现实背景的差异，宏观经济分析角度都会有不同的研究课题，描述我们宏观经济的变化过程、特征、以及变化规律等问题，揭示影响事物变化的关键因素，探索其因果关系，并积极的找出解决问题的方法，以供决策者选择。
二、宏观经济统计分析的方法
（一）均衡分析和非均衡分析
均衡分析是宏观经济统计分析中的重要手段之一，这一分析方法认为各种变量在综合分析的情况下最终会达到一种均衡状态，就供给需求理论而言，均衡分析理论认为供给曲线和需求曲线在一定的价格和数量条件下，这两种曲线就会达到均衡，这种理论在马歇尔将图形引入宏观经济学以后一直在西方经济学中占据主导地位；非均衡分析方法是相对于均衡分析方法而言的，认为市场上的供求不可能相等。非均衡分析方法更加贴近生活，它认为在现实的经济生活中，由于信息的短缺和不对称以及信息成本的提高，所以市场的供需总是会存在差异，是不可避免的，其中不完全竞争将是非均衡分析方法的研究重点。
（二）定性分析方法与定量分析方法
定性分析方法作为宏观经济统计分析中的一个分支，由于其缺乏理论知识的基础，所以人们更多的还是倾向于定量分析方法，定量分析方法主要运用在金融领域，其中数学依据主要是计量和统计，在经济学中，常用的定量分析方法又分为5小种，分别为比率分析法、趋势分析法、结构分析法、相互对比法以及数学模型法，在这5种分析方法中，比率分析法是所有分析方法的基础，趋势分析方法、结构分析法、相互对比法是分析方法的延伸，数学模型法则代表了定量分析方法将来的发展方向。
（三）静态分析和动态分析
静态的分析方法主要是横截面分析，是相对侧重于分析经济变量的均衡条件，而动态分析则引进了时间维度，比如较为流行的时间序列分析，相对侧重于随着时间发展经济状况的发展，这两种分析方法都是不全面的，需要两者相结合来看待，以长泰县为例，不仅仅要对长泰县现有的经济状况、发展水平、发展特点以及问题作出分析，还要在时间维度上来作出整体把握，充分考虑内在条件和外在因素的双重作用，从而制定出相对的经济改革策略。
三、宏观经济统计分析的意义
我们为什么要研究宏观经济统计分析，宏观经济统计分析有什么的意义？我们从以下几个方面来分析：1.研究宏观经济统计分析有利于把握证券市场的总体变化趋势，在证券投资领域是离不开宏观经济分析的只有把握住了整体的经济发展方向，才能把握证券的整体变动趋势；2.利用宏观经济统计分析来判断整个证券市场的投资价值，这里的证券市场泛指整个证券交易市场，从狭义角度来说整个证券市场的投资价值就是整个国民经济增长质量与速度的体现，当然对于长泰县这个小整体而言也是这样的；3.通过宏观经济统计分析，掌握宏观经济政策对证券市场的影响，证券市场与国家宏观经济政策息息相关，认真分析宏观经济政策，这样才能准确把握证券市场的运行趋势和价值变动方向，对投资者、证券业本身，乃至整个行业的发展都有重要的意义。
四、结语
在宏观经济学中，一方面在实证分析中，各类分析方法通常综合起来，多种分析方法共同作用，解决相关经济问题；另一方面实证分析方法也和规范分析方法相结合，实证分析方法为规范分析方法提供了理论依据。在《资本论》中，马克思曾提到“分析经济形式，既不能用显微镜，也不能用化学试剂，二者都必须用抽象力来代替”，因此在我们研究宏观经济学问题的时候，要用多种分析方法来综合考虑，研究宏观经济分析方法的内容、方法以及意义。长泰县作为一个城市近郊县，在经济发展的今天，也要秉持宏观经济统计分析方法，制定严谨的经济发展路线，带动经济的腾飞，希望本文能对此有一定的借鉴意义。
参考文献：
[1]董涛.宏观经济统计分析发展的基本问题[J].中国科技博览，2014.
[2]杨海琴.宏观经济统计分析在国民经济核算体系中的作用[J].现代国企研究，2016.
统计学相关性分析方法篇9
【论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。
1关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
2 统计学中的几种统计思想
2.1 统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2 比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1 均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2 变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3 估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4 相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5 拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6 检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3 统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
3 对统计思想的一些思考
3.1 要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如gnp、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(dda)、推断性数据分析(ida)和探索性数据分析(eda)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献:
[1] 陈福贵.统计思想雏议[j]北京统计, 2004,(05) .
[2] 庞有贵.统计工作及统计思想[j]科技情报开发与经济, 2004,(03) .
统计学相关性分析方法篇10
一、会计系统研究方法的概念与特点
(一)会计系统研究方法的概念
会计系统研究方法源于会计研究的需要和实践。会计研究的实践说明，会计研究实践的过程就是应用相关会计研究方法进行研究的过程，一定条件下的会计研究相伴而行的是相应的会计研究方法，如采用会计系统研究方法；在会计研究过程的不同阶段，相伴而行的是需要采用相应的会计研究方法，如在搜集资料阶段，需要采用相应的资料法、观察法、调查法、实验法等搜集大量的各种资料。
在会计研究的过程中，由于研究的现实性、新颖性、复杂性、艰巨性、特殊性和偶然性，使得原有会计研究方法不能完全适应，需要从研究实践中相伴而提炼新的方法，以便更新、完善和发展原有的会计研究方法。
可以说，会计研究方法的形成，是总结会计研究工作中的研究方法，继承传统的会计研究方法，引入其他科学的研究方法，借鉴西方国家会计研究方法，研究新的会计研究方法。会计研究方法是以唯物辩证法为理论依据，以研究经济活动为对象，以采用先进技术为工具，在会计研究的实践中逐步形成并不断完善和发展。会计系统研究需要采用会计系统研究方法。
会计系统研究方法是会计人员探讨会计工作规律和会计历史发展规律的手段、工具、方式、程序、途径和措施的总称。会计系统研究方法涉及两个问题：①会计研究方法的对象，与会计研究的对象相联系，是会计工作规律和会计历史发展规律。⑦会计研究方法的形式，根据会计研究方法形式的多样性，其形式应是多样的，包括手段、工具、方式、程序、途径和措施等。
(二)会计系统研究方法的特点
会计研究是一种科学研究，科学研究是为了探讨认识客观世界的规律，寻求改造客观世界的途径的一种创造性思维过程。根据会计研究的性质，会计系统研究方法具有如下特征：
1 性质方面的特征。(1)客观性，会计系统研究方法是建立在客观事实的基础之上，能搜集和反映真实可靠的资料和事实；(2)探索性，会计系统研究方法是随着客观事物的发展寻求新的、需要完善和解决的会计理论、会计实务与会计方法；(3)时代性，会计系统研究方法是以马克思主义为指导，以基本理论和专业理论为基础，充分利用现代科学技术的成就。
2 内容方面的特征。(1)实践性，会计系统研究方法是在会计研究实践中形成、完善和发展的，反映了会计系统研究的实际需要；(2)相对性，会计系统研究方法是在继承已有优秀成果的基础上，在一定时间、空间的会计环境条件下形成的，反映了当时的水平，不是绝对的，还需要不断地完善与发展；(3)相关性，会计系统研究方法与相关学科的理论与方法交叉或融合，与相关部门的职责权限相联系；(4)规范性，会计系统研究方法反映了相关的法律、法规、规章和其他方面的规定和要求。
3 应用方面的特征。(1)多样性，会计系统研究方法是多元的，有适用于各方面的各种会计研究方法，可以根据研究内容和任务的需要选择相应的研究方法；(2)共同性，有些会计系统研究方法可以为不同会计学科和不同形式的研究所采用；(3)专门性，有些会计系统研究方法是特殊的，只专门用于某种会计学科或某种对象的研究；(4)层次性，会计系统研究方法适用于会计系统整体及其不同方面、不同问题的研究，或适用于会计在不同范围(如国家、地区、部门和企业事业单位)的研究；(5)思维性，有些会计系统研究方法反映了通过科学的抽象、概括、比较、分析、综合等的理性分析，认识客观事物的本质和规律的要求；(6)逻辑性，有些会计系统研究方法反映了在感性认识的基础上，以概念、判断和推理的基本形式，认识客观事物的本质和规律的理性认识过程；(7)计量性，有些会计系统研究方法反映了研究对象需要进行计量以认识其本质和规律的要求；(8)操作性，有些会计系统研究方法反映了研究对象需要进行核算和管理的具体处理过程的要求；(9)程序性，有些会计系统研究方法反映了研究客观事物或客观事物发展的步骤或过程；(10)实证性，有些会计系统研究方法反映了通过一定手段获得经验材料以验证研究结论的要求。
二、会计系统研究方法是一个体系
会计系统研究方法是不是一个体系，可能存在不同观点，有人会认为会计系统研究方法就只有一种研究方法即系统研究方法，而不是会计系统研究方法体系，如同有人认为会计实证研究方法就只有一种实证研究方法，而不是会计实证研究方法体系。会计系统研究方法是不是一个体系，可以从两个方面进行分析：从会计研究理论上分析，会计系统研究的对象是一个多要素构成的系统，因而对系统本质及其发展趋势和规律的认识需要采用多种研究方法，如只采用某种研究方法，由于其局限性而难于揭示研究对象的本质及其发展趋势和规律；从会计研究过程分析，研究任何对象不论其规模大小内容复杂程度，都需要有一个或长或短的研究过程，在研究的不同阶段，如研究的准备阶段、搜集资料阶段、分析研究阶段和研究成果总结(结论)阶段，都需要的相应的研究方法。可见，会计系统研究方法是一个体系是客观存在的，也是开展会计系统研究所需要的。上述说明，会计系统研究方法体系是各种会计研究方法相互联系、相互制约而形成的有机整体。它是客观存在的，并日益发展完善。
会计系统研究方法作为一个体系为什么要以会计系统为称谓呢?称谓会计系统研究方法体系，是表明这种研究方法的特征、起点、基本要求和引领作用_即以系统研究为特征，以系统研究为起点，以系统研究为基本要求，以系统研究组织相适应的研究方法，从而形成会计系统研究方法体系。
会计系统研究方法体系包括各种研究方法，主要包括具有指导思想的会计研究方法、一般研究方法和专门研究方法，或会计研究过程各个阶段的研究方法。
三、会计系统研究方法作用体系
会计研究方法体系按构成内容作用的性质，分为会计研究方法论、会计研究一般方法和会计研究专门方法。
(一)会计研究方法论
会计研究方法论是以马克思主义的辩证唯物主义和历史唯物主义为会计系统研究方法的基础理论。它是建立会计系统研究方法的理论基础，在其理论指导下建立会计系统研究方法。作为会计研究方法论的辩证唯物主义和历史唯物主义的基本内容包括：
1 辩证的唯物论
世界的统一性在于物质性的观点；物质世界是多样性的统一的观点；一切从实际出发(实事求是)的观点；意识对物质依赖关系(物质第一性，精神或意识第二性)的观点；意识能动作用的观点。
2 唯物的辩证法
联系的观点；发展的观点；科学发展的观
点；对立统一规律的观点；量变质变规律的观点；否定之否定规律的观点；原因和结果的观点；必然性和偶然性的观点；可能性和现实性的观点；形式和内容的观点；现象和本质的观点；系统的观点；信息的观点；控制的观点。
3 辩证唯物主义的认识论
实践的观点，能动反映的观点；认识辩证运动(从感性认识到理性认识，从理性认识到实践)的观点；主观客观相统一的观点；辩证思维的观点；真理性的观点；实践检验真理的观点；认识世界和改造世界的观点。
4 历史唯物论
社会存在和社会意识关系的观点；社会本质的观点；生产力与生产关系的观点；经济基础与上层建筑的观点；社会形态的观点；社会基本矛盾的观点；社会发展根本动力的观点；科学技术是第一生产力的观点；阶级斗争的观点；改革的观点；人民群众在历史上作用的观点；个人在历史上作用的观点；社会发展与人的全面发展的观点；社会文明(精神、物质、政治、生态)建设的观点；国家的起源、本质和职能的观点。
(二)会计研究一般方法
会计研究一般方法是在会计研究中普遍采用的研究方法。在会计基础理论与实务、会计应用理论与实务和会计开发理论与实务的研究中，在对会计工作、会计理论、会计思想和会计教育的研究中，在宏观会计与微观会计的研究中，在计量会计学科和非计量学科的研究中，在对中国会计和国际会计的研究中，都可以采用。会计一般方法的特点是：(1)普遍性，会计研究一般方法中的各种会计研究方法，不是只解决某个问题的专门研究方法，而是可以在会计领域研究的各个方面普遍采用的研究方法。(2)思维性，会计研究一般方法的运作，主要表现为思维活动过程。这些方法体现了唯物辩证法的具体运用，反映了对个别的、一般的或从个别到一般，对具体的，抽象的或从具体到抽象，对感性的认识、理性的认识或从感性认识到理性认识等的思维过程。(3)揭示性，运用会计研究一般方法，主要是去认识客观事物的本质及其发展变化的趋势和规律。
会计研究一般方法源于以唯物辩证法为依据形成的研究方法，从其他学科移植的研究方法，在会计实践基础上形成的研究方法等。
会计研究一般方法主要有：资料法，观察法，调查法，实验法，理论方法，抽象法，比较法，分类法，结构法，因素法，归纳法，演绎法，分析法，综合法，概括法，模型法，论理学法，社会学法，经济学法。历史法，数学法，统计方法，信息方法，控制方法，系统法，假设法，预测方法，移植法，联想法，疑问法，相似法，类比法，组合法，测量方法，检验方法，实证法，案例方法，行为法，优化方法，评估法，陈述法等。
(三)会计系统研究专门方法
会计系统研究专门方法是在会计系统研究中具有专门用途的方法，一般是结合会计的具体的理论与实务对该项理论与实务进行的研究。会计系统研究专门方法具有专用性，只用于专门方面和特定事项的研究；会计系统研究专门方法具有具体性，对研究方法有详细的规定和要求；会计系统研究专门方法具有技术性，对研究方法的使用有明确的操作规程或操作程序；会计系统研究专门方法具有制度性，有些研究方法的规定体现了现行会计规范的要求。
需要指出，会计系统研究专门方法一般是一般研究方法结合会计系统研究的内容和特点在会计系统研究中的应用。例如：根据会计系统研究的性质，对研究系统的整体分析、结构分析、目标分析、功能分析、动态分析和环境分析等。
1 整体分析。根据系统论的原理，从系统的整体出发，分析系统、子系统、要素及其相互之间，以及与周围环境之间的相互联系、相互制约和相互作用的关系，根据对子系统、要素之间的分析，又综合上升为整体进行再分析，从中认识系统整体的本质和发展变化的规律。
2 结构分析。对系统内部各构成要素排列组合的分析。分析系统的整体与要素之间和各要素之间的关系，从中揭示其关键或环节，寻求合理的系统结构、关键要素和重要关联，使系统的构成要素及其相互关系在配置上达到最优结构和最优效果。相应制定合理结构的调整措施。
3 目标分析。根据系统运行的要求、内部资源、条件和外部环境，对系统整体的总目标和系统要素的子目标及其实施的分析。通过分析，确定系统目标的层次和主次，实现目标的内部条件和外部环境，解决各种问题的措施，从中选择实现系统目标的最优方案。
4 功能分析。在系统结构分析的基础上，分析系统的整体功能及其各构成要素在整体功能中所处的地位和作用。从系统的横向上，分析同一层次中各组成要素在实现系统整体功能中所起的作用；从系统的纵向上，分析系统构成各要素在实现系统整体功能中所起的作用；综合横向和纵向的功能分析，从中寻求影响功能的关键及其因素，并采取相应的优化措施。
5 动态分析。对系统在一定时期按系统目标运行情况的分析。它需要运用定性分析和定量分析相结合的方法进行。根据动态分析的结果揭示系统在一定条件下的各种发展趋向，及其影响因素和相应的措施，并从中提出最有利的发展趋势和避免不利的发展趋势及其相应的措施。
6 环境分析。对系统所处环境及其相互影响的分析。分析系统在特定的政治、经济、文化和社会的环境下，系统与环境通过物资、资金、信息等渠道的相互联系、相互制约和相互作用，各种环境对系统的作用及其影响，系统对各种环境的作用及其影响。通过分析寻求系统与环境的优化条件和有效措施。
此外，还有：系统特征方法，系统逻辑方法，系统工程技术(系统工程法)，信息系统分析，管理系统分析等。
四、会计系统研究方法认识体系
会计系统研究方法按研究的认识过程分为经验知识研究方法、理论知识研究方法、理论验证研究方法和理论成果表现研究方法。
(一)经验知识研究方法
会计系统研究的基础在于按照研究主题的研究任务和目标搜集大量的研究资料，各种资料散见于各种书籍、报纸、杂志、报告等各个方面，现实资料还需要面向社会进行调查。相应需要采用经验知识研究方法，即按照会计研究的一定要求，采取一定形式，为获得经验知识即感性认识而搜集资料的方法。如资料法，观察法，调查法，实验法等。一般采用阅读文献，了解研究专题已达到的研究水平和存在的问题，以确定新的研究起点；通过社会调查和实地观察，了解与研究专题相关的各种具体情况和需要研究解决的各种问题；组织一定形式的实验，积累与研究专题相关的实验资料。运用各种经验方法，获取丰富的经验资料。
(二)理论知识研究方法
在获取经验知识即感性认识的基础上，需要经过研究分析上升为理论认识，相应采用理论知识研究方法，即按照会计研究的一定要求，采取一定形式，对通过阅读文献、调查、观察、实验等所获得的经验性的感性
材料，进行加工、整理、分析，使之上升为揭示本质、发展趋势和规律的理性认识的方法。在理性认识阶段，一般采用抽象法、比较法、分类法、结构法、因素法、归纳法与演绎法、分析法与综合法、概括法、模型法、数学法等；在创新研究过程中，还需要结合采用系统法、假说法、移植法、相似法、类比法和组合法等。
(三)理论验证研究方法
对经过研究所获得的理论认识需要进行验证，相应需要采用理论验证研究方法，即对在理性认识阶段获得的理论知识即会计理论是否正确而进行检验的方法。会计理论的形成，是认识主体(人)运用研究方法，对认识客体(研究对象)进行反复认识的过程。它受主体一一人的素质、客体一一研究对象(客观事物)的运动状态两方面的影响，需要对其验证。对会计理论进行验证，基本的方法是实践，用实践来检验会计理论。在实践中检验会计理论的具体方法有多种，与检验会计理论有关的主要有实验法、实证法、行为法和评估法。
(四)理论成果表现研究方法
研究的成果需要以一定的形式发表，以便发挥其作用。相应采用理论成果表现研究方法，即以一定形式反映研究人员在一定时期按照研究任务完成的研究成果的方法。不论会计系统研究是会计的基础研究、应用研究，还是技术开发研究，对于完成的研究成果，都要求研究人员在一定时期内，以一定的形式反映。理论成果的表现采用陈述法，其具体的方法一般有论文撰写方法、书籍撰写方法和研究成果发表方法等。
五、会计系统研究方法的应用
在会计研究中，对各种内容的研究，如会计的基础研究、应用研究和开发研究，或对会计的现实问题和历史问题的研究，或对中国会计问题和国际会计问题的研究，都可以采用会计系统研究方法进行研究。在采用会计系统研究方法的条件下，根据会计研究的内容、性质、要求和任务，可以采用计量研究方法侧重定量研究，也可以采用定性研究方法侧重定性研究，或综合运用各种研究方法进行定量与定性相结合的研究。所以，采用会计系统研究方法，并不限定只能定量研究或只能定性研究，而是根据会计研究的需要选择相应的研究方法，组织各种性质的研究。这就消除了原对会计研究方法的固定思维模式，即一种会计研究只能采取某种研究方法，从而有利于广泛开展会计研究。
在会计研究中，也不是不论什么内容和性质的会计研究都需要采用会计系统研究方法体系中的各种研究方法，它一般需要根据研究课题(研究对象)的大小、性质、目标(任务)要求和研究的条件等，选择相应的研究方法。