统计学取样方法篇1
审计抽样建立在数理统计和概率论的基础上，具有客观性和科学性。根据数理统计及概率论原理，只要所研究的数据量足够大，则其规律性及客观性即能清晰地呈现出来。但实际上从总体中抽取的数据量是有限的，它属于一种非全面调查。如何通过有效的数据，真实地反应总体的规律或者结论，需要采用科学的抽样方法。本文全面阐述了常见的几种抽样方法，并对其特点、应用进行了对比分析。审计抽样通常包括非统计抽样和统计抽样。非统计抽样是根据主观判断对总体中的样本进行选取审查，并对总体特征进行推断的审计抽样方法；统计抽样是按照随机原则从总体中选取样本进行审核，然后对总体特征进行推理的一种审计抽样方法。统计抽样方法通常包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样。
（1）简单随机抽样是指从总体中任意抽取个体单位作为样本，总体中的个体被抽中的概率相等，其特点是比较简便，适用于总体特征较简单的情况，不适合总体复杂的情况。
（2）系统抽样又称等距抽样，是在简单随机抽样的基础上将样本按照一定原则进行排序，根据所选样本的数量，按照样本总容量与所要选取样本的比例确定合适的间隔进行取样，样本间距通过总体单位数与样本数量的比值确定；该抽样方法简单实用，应用普遍，但是可能抽到与总体特征差别较大的样本。
（3）分层抽样是将总体按照不同特征分成几个部分之后，在每个部分中按一定抽样方式抽取样本的方法，适用于总体是由差异明显的几部分组成的情况；总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与关注的总体特征相关；分层抽样过程较复杂，但是总体的抽样误差会变小，可信度增大。
（4）整群抽样也称聚类抽样，是将总体中的个体按照一定的性质特征分为互不交叉、相互独立的几个不同的群体，然后以群作为样本进行抽样，要求群内各样本差异大，群间差异小；整群抽样实施较方便，但不同群之间往往差异较大，抽样误差较大。
二、抽样方法在工程审计中的应用
（一）抽样总体的确定
根据企业要求需要对其某一年度工程项目的订单进行抽样审计，目的是监测订单产品的质量是否合格、价格是否合理。抽样总体是该企业一个年度内涉及工程项目的订单1218份。
（二）确定抽样样本数量
根据企业要求按年度订单总数10%的概率进行抽取，即在1218份订单中抽取120份进行审计，要求通过抽取的120份样本来客观真实地反映该生产企业内部工程管理的现状。
（三）确定抽样方法及样本选取
在实际工作中，我们采取了统计抽样和非统计抽样相结合的方法进行抽样。抽样之前，审计人员先采取适当的方式对企业各个部门进行走访，并有针对性地进行了有效的沟通，针对各部门质疑程度较大的订单，采用非统计抽样的方法，即将该类订单直接抽取作为审计样本的个体；其他的订单采用整群抽样、分层抽样和系统抽样相结合的统计抽样方法。非统计抽样和统计抽样的样本分布情况见表2。应用统计抽样方法进行抽取样本时，首先采用了整群抽样方式，将总体中的个体按照工程性质、特征分为不同类别，即分为不同的群体；然后将每个群体作为一个小集合或者分总体，在这个分总体中采用分层进行抽样，即根据样本的金额进行分层；最后采用统计抽样方法进行抽样。3。
（四）样本审核
将抽取的样本按照审计流程和标准进行审计，审核结果经过三方（订货方、供货方、审计公司）确认。
三、结论
统计学取样方法篇2
一、与时俱进，引章起始
教师：《我是歌手3》刚落下帷幕，戏剧性的结果不禁让人想起了上季赛果，早在第二季决赛之前，百度就借助主流互联网平台的大数据对最终结果进行了预言，利用百度搜索指数数据，“我是歌手人气排行榜”及乐视网《我是歌手2》十大金曲评选等数据，百度预测邓紫棋将是最大赢家，但是最终结果是什么？
学生：韩磊是冠军.
教师：正如桑普拉斯说，统计分析让一切假象原形毕露，但遗憾的是统计未必能够揭示真实，有时候还可能制造假象.
教师：对于生活在信息爆炸时代的我们来说，时刻都与数据打交道，为了不被这些数据蒙蔽双眼，学习统计知识就显得非常必要了.本章我们就将初步学习数理统计，通过本章的学习，我们将学会如何合理的收集数据，以及如何合理利用这些数据，包括整理，计算，分析等，进而做出合理的估计推断.
设计意图：这部分设计有三个亮点：首先，从时下热点话题引入，激发学生兴趣，体现出数学源于生活；其次，巧妙借助数学名言说明学习统计知识的必要性和重要性；最后，由教师言简意赅的说明本章将要学习的内容与思想方法.
二、创设情景，引入课题
教师：小明妈妈让小明去买一斤橘子，小明回来后妈妈问：“橘子怎么样？”小明说：“都很甜.”“你怎么知道？”“我都尝过了.”
教师：从统计学角度看小明用了什么方法获取数据？
学生：普查.
教师：如果你是水果批发商要买100斤橘子，还能用上述方法判断橘子的质量么？
学生：不能，抽查.
问题1：下面就请同学们思考普查和抽样调查的利弊，并试着举出用普查和抽查的实例.
设计意图：通过小故事，激发学生兴趣，回忆初中统计中普查和抽查的概念，通过问题情境的变化，进行对比，说明抽查存在的必要性.
三、合作探究，形成概念
问题2：某协会为了解兰炼一中全校学生视力情况，利用大课间对本校进行视力调查，请小组讨论设计出一种合理的调查方法，并说明理由.
师生活动：四人一组讨论，每小组派一名代表展示设计方案.
设计意图：让学生从该问题中思考如何科学合理地进行抽样，使样本能反映总体特点，样本具有代表性和公平性，从而顺其自然地过渡得出简单随机抽样的定义.
四、归纳应用，深化理解
问题3：从简单随机抽样的概念中概括该抽样方法的特点？
例1下列抽取样本的方式是否属于简单随机抽样？
（1）从无限多个个体中抽取100个个体作样本；
（2）盒子中有80个零件，从中取5个零件进行质量检验，在抽样操作时，从中任意拿出一个零件进行质量检验后，再把它放回盒子里；
（3）从20件玩具中一次性抽出3件进行质量检查.
设计意图：教师引导学生总结归纳出（1）有限性（2）不回性（3）逐个性（4）等率性的特点，加深对定义的理解.例1通过反例深化学生对概念的理解.
五、理论迁移，探究方法
理论迁移1：某协会调查本班51名学生的视力情况，它打算抽样调查其中8名同学.
问题4：此例中总体、个体、样本、样本容量分别是什么？并请阐述完成这项调查的具体做法.
设计意图：首先回忆初中统计中关于随机抽样的几个概念，通过问题情景，让学生说出抽签法雏形，教师启发从而归纳出抽签法一般步骤：编号、制签、搅匀、抽签、取样，并结合上一章的算法设计，将其用流程图（如图1）加以表征，加深对知识的理解.
理论迁移2：某协会继续调查高一年级584名学生的视力情况，他打算抽样调查其中60名同学.
问题5：可否用抽签法？
设计意图：让学生感受到当总体容量比较大时，编号、制签都比较麻烦，进而找简化制签的方法――随机数表法.图2
问题6：如何利用随机数表法抽样？
设计意图：由老师讲授，学生和老师一起实践，由老师启发学生如何正确编号、如何用随机数表取数，并由学生归纳一般步骤：编号、定位、取数、取样，将其用流程图（如图2）加以表征.
六、总结扩展，提升思想
教师：本节课我们主要学习了哪些内容？
教师：学习统计学的意义是什么？
统计学取样方法篇3
全国统计从业资格考试教材2012版相较2010版教材作了很大的修改，教材的内容随着统计科学的发展、统计工作的改革进行了相应的调整，更贴近统计实践活动；教材和学习指导的结构也更加规范，有利于学员理解和掌握。为了用好新教材，现将新教材与旧版教材不同的地方以及这些变化对教学的影响汇总说明如下。
第一章：总论
（一）“总体与总体单位”表述调整为“总体与个体”。为了让学员好理解，新版教材将总体单位称为个体，对考试而言，需记住总体单位又称为个体。
（二）样本和样本单位。新教材取消了抽样调查基础知识一章，把有关抽样调查的知识分散到一些章节中。在学习中要记住样本的特点。
（三）第三节取消了统计任务的内容。这是为了避免和统计法基础知识的内容重复。
第二章：统计调查
（一）第一节在讲解专门调查时，增加了专门调查“大多是一次性调查”，以及其是为了了解“不断出现新问题或新情况”的提法。删除了“专门调查包括普查、重点调查、典型调查、抽样调查等”的提法。
（二）第二节统计调查的方案。在调查方案的内容里增加了调查方式和调查方法，使调查方案的组成项目由五项变成六项。在调查时间和调查期限一项中增加了“调查空间”的内容，这些变化在学习中是要特别注意的。
（三）第三节统计调查的方式增加了概率抽样调查的抽样方法，讲述了简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样的基本概念和具体做法，以及每种方法的优点。还讲述了概率抽样误差的概念和影响因素。这些内容对学习和考试都是很重要的，要能够根据实例判断属于哪种抽样方法。
第三章：统计整理
（一）第二节在讲解统计分组时，增加了统计分组的原则有科学性、完整性、互斥性原则。在统计分组的方法中详细解释了如何选择分组标志和划分各组界限。这些内容是应重点学习的。
（二）取消了旧版教材中“数据的计算机录入汇总与质量控制”一节，这一节原本就没有作为学习要求和考试要求，删除它对学习和考试没有影响。
第四章：统计指标
（一）第一节在统计指标的相关概念中取消了统计指标的六个构成要素的内容。这部分内容原来也不是学习重点。
（二）第四节取消了对调和平均数计算方法的讲解。算术平均数与调和平均数在计算方法上的区别是旧版教材的重点，也是考试的重点，删除这部分内容则相应减少了学习的难点，也降低了考试的难度。
第五章：时间序列
（一）第二节时间序列的水平指标。在时点指标时间序列平均发展水平的计算中，没有划分连续时点数列和间断时点数列的区别，也没有划分间隔相等和间隔不等的区别，从表面上看好像是简单了，但这部分仍是学习和考试的重点。
（二）第三节时间序列的速度指标。在计算平均发展速度时，旧版教材都是将基期设为：用除以再开n次方；这本新教材将基期设为：用除以再开n-1次方，这种讲法虽然计算结果是一样的，但要注意其逻辑关系。这部分内容是学习和考试的重点，要给予特别的注意。
第六章：统计指数
在第四节几种常用的统计指数中，增加了采购经理指数、企业景气指数。把最常见的居民消费价格指数放在第八章。这部分内容不是学习的重点，一般了解即可。
第七章：统计报告
新版教材删除了抽样调查基础知识和统计分析基础知识的内容，将统计报告由一节扩展为一章。重点讲述统计报告的写作要求和写作流程。学员按学习指导书上的习题温习即可。
第八章：统计实务基本概念
（一）第一节将旧版书中统计报表制度的一章压缩为一节，结构一样，内容精练了。应重点学习。
（二）第二节将旧版书的统计单位一章压缩为一节，并根据统计工作的变化增加了统计单位的统计原则的内容。应重点学习。
（三）第三节企业一套表是新增加的内容。主要学习企业一套表的概念和相关概念的内容。重点掌握企业一套表的统计范围。
（四）第四节是主要统计指标。这一节讲述了国内生产总值、工业生产增长速度、居民消费价格指数、住宅销售价格指数、工业生产者价格指数、农村居民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、粮食产量、单位国内生产总值能耗、全社会固定资产投资、社会消费品零售总额、城镇单位在岗职工平均工资等十二项宏观经济中常用的重要指标，讲述了每一项指标的定义、统计方法、资料来源和数据公布等内容。参加统计从业资格学习和考试的学员绝大多数是基层统计工作者，对这些宏观指标很陌生，不太好学懂和掌握。以学习指导书上涉及到的内容为范围即可。
第九章：统计标准
这一章的结构和内容与旧版教材基本是一致的，在内容上根据统计实际情况的变化作了较细致的补充。这一章的内容中，应重点掌握各种分类的依据。
第十章：企业主要统计报表
（一）第二节从业人员及工资统计。根据统计实际工作的变化，对从业人员的定义、口径、计算的依据作了重大调整，从“谁支付劳动报酬谁统计”转变为“谁用工谁统计”。学习中要特别注意劳务派遣人员、非全日制人员和平均人数的计算原则和方法。还要注意在岗职工工资总额和劳务派遣人员工资总额所包含的内容。
（二）第三节财务统计。这一节的内容按2006年企业会计准则的规定作了较大的修改。学习中要注意掌握会计各要素包括的内容以及各要素之间的关系，能够完成一些简单的计算。
（三）第四节生产活动统计。这一节是基层统计工作中常用的产值指标。学习中要掌握增加值的三种计算方法，要记住公式能完成计算题。还要掌握农业总产值“产品法”计算原则和包括的内容；掌握工业总产值“工厂法”计算原则及包含的内容。
最后请注意：2012年新版教材和旧版相比，下篇的章节虽然减少了，但可考的内容反而增加了，在考试内容上，上篇和下篇各自所占的比例不会相差过大。
编者按：2012年全国统计从业资格考试中的“统计基础知识与统计实务”部分，其考试大纲及教材与往年相比有了新的变化。为了便于广大考生备考，本刊特邀多年从事统计从业资格及统计职称考试辅导工作的陈龙教授，围绕新版教材的变化进行一一讲解。
全国统计从业资格考试教材2012版相较2010版教材作了很大的修改，教材的内容随着统计科学的发展、统计工作的改革进行了相应的调整，更贴近统计实践活动；教材和学习指导的结构也更加规范，有利于学员理解和掌握。为了用好新教材，现将新教材与旧版教材不同的地方以及这些变化对教学的影响汇总说明如下。
第一章：总论
（一）“总体与总体单位”表述调整为“总体与个体”。为了让学员好理解，新版教材将总体单位称为个体，对考试而言，需记住总体单位又称为个体。
（二）样本和样本单位。新教材取消了抽样调查基础知识一章，把有关抽样调查的知识分散到一些章节中。在学习中要记住样本的特点。
（三）第三节取消了统计任务的内容。这是为了避免和统计法基础知识的内容重复。
第二章：统计调查
（一）第一节在讲解专门调查时，增加了专门调查“大多是一次性调查”，以及其是为了了解“不断出现新问题或新情况”的提法。删除了“专门调查包括普查、重点调查、典型调查、抽样调查等”的提法。
（二）第二节统计调查的方案。在调查方案的内容里增加了调查方式和调查方法，使调查方案的组成项目由五项变成六项。在调查时间和调查期限一项中增加了“调查空间”的内容，这些变化在学习中是要特别注意的。
（三）第三节统计调查的方式增加了概率抽样调查的抽样方法，讲述了简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样的基本概念和具体做法，以及每种方法的优点。还讲述了概率抽样误差的概念和影响因素。这些内容对学习和考试都是很重要的，要能够根据实例判断属于哪种抽样方法。
第三章：统计整理
（一）第二节在讲解统计分组时，增加了统计分组的原则有科学性、完整性、互斥性原则。在统计分组的方法中详细解释了如何选择分组标志和划分各组界限。这些内容是应重点学习的。
（二）取消了旧版教材中“数据的计算机录入汇总与质量控制”一节，这一节原本就没有作为学习要求和考试要求，删除它对学习和考试没有影响。
第四章：统计指标
（一）第一节在统计指标的相关概念中取消了统计指标的六个构成要素的内容。这部分内容原来也不是学习重点。
（二）第四节取消了对调和平均数计算方法的讲解。算术平均数与调和平均数在计算方法上的区别是旧版教材的重点，也是考试的重点，删除这部分内容则相应减少了学习的难点，也降低了考试的难度。
第五章：时间序列
（一）第二节时间序列的水平指标。在时点指标时间序列平均发展水平的计算中，没有划分连续时点数列和间断时点数列的区别，也没有划分间隔相等和间隔不等的区别，从表面上看好像是简单了，但这部分仍是学习和考试的重点。
（二）第三节时间序列的速度指标。在计算平均发展速度时，旧版教材都是将基期设为：用除以再开n次方；这本新教材将基期设为：用除以再开n-1次方，这种讲法虽然计算结果是一样的，但要注意其逻辑关系。这部分内容是学习和考试的重点，要给予特别的注意。
第六章：统计指数
在第四节几种常用的统计指数中，增加了采购经理指数、企业景气指数。把最常见的居民消费价格指数放在第八章。这部分内容不是学习的重点，一般了解即可。
第七章：统计报告
新版教材删除了抽样调查基础知识和统计分析基础知识的内容，将统计报告由一节扩展为一章。重点讲述统计报告的写作要求和写作流程。学员按学习指导书上的习题温习即可。
第八章：统计实务基本概念
（一）第一节将旧版书中统计报表制度的一章压缩为一节，结构一样，内容精练了。应重点学习。
（二）第二节将旧版书的统计单位一章压缩为一节，并根据统计工作的变化增加了统计单位的统计原则的内容。应重点学习。
（三）第三节企业一套表是新增加的内容。主要学习企业一套表的概念和相关概念的内容。重点掌握企业一套表的统计范围。
（四）第四节是主要统计指标。这一节讲述了国内生产总值、工业生产增长速度、居民消费价格指数、住宅销售价格指数、工业生产者价格指数、农村居民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、粮食产量、单位国内生产总值能耗、全社会固定资产投资、社会消费品零售总额、城镇单位在岗职工平均工资等十二项宏观经济中常用的重要指标，讲述了每一项指标的定义、统计方法、资料来源和数据公布等内容。参加统计从业资格学习和考试的学员绝大多数是基层统计工作者，对这些宏观指标很陌生，不太好学懂和掌握。以学习指导书上涉及到的内容为范围即可。
第九章：统计标准
这一章的结构和内容与旧版教材基本是一致的，在内容上根据统计实际情况的变化作了较细致的补充。这一章的内容中，应重点掌握各种分类的依据。
第十章：企业主要统计报表
（一）第二节从业人员及工资统计。根据统计实际工作的变化，对从业人员的定义、口径、计算的依据作了重大调整，从“谁支付劳动报酬谁统计”转变为“谁用工谁统计”。学习中要特别注意劳务派遣人员、非全日制人员和平均人数的计算原则和方法。还要注意在岗职工工资总额和劳务派遣人员工资总额所包含的内容。
（二）第三节财务统计。这一节的内容按2006年企业会计准则的规定作了较大的修改。学习中要注意掌握会计各要素包括的内容以及各要素之间的关系，能够完成一些简单的计算。
（三）第四节生产活动统计。这一节是基层统计工作中常用的产值指标。学习中要掌握增加值的三种计算方法，要记住公式能完成计算题。还要掌握农业总产值“产品法”计算原则和包括的内容；掌握工业总产值“工厂法”计算原则及包含的内容。
统计学取样方法篇4
【摘要】本文基于高中生个性化学习，我们认为，链源：“数据收集”链宿：“数据分析”，链节为“数据描述”的“内容数据链”，通过各种形式的数据联动，使统计内容数据链外化为“统计能力链”，内化为“统计知识链”，发展为“统计素养”链，成为对高中生有重大影响的“统计思想链”。
【关键词】大数据高中统计数据分析内容数据链
大数据的价值性，快速性，大量性，多样性，和预测功为教育提供了一种可能目前教育的形式多种多样，慕课、微课、网络公开课等等。大数据时代下的教育是怎样的呢？是基于个性化学习，是量化的，自我组织学习内容的教育，不仅要了解学生“心声”，认知水平和学习兴趣，而且要师生互动、合作探讨学习内容，将传统课程、教学、教材的内容数据化，利用可视化技术，提高学习兴趣。提升内容吸引力。高中统计内容必须系统化、过程方法直观化，这对高中的统计内容提出了挑战。使专题块和课程案例集以数据知识链为核心，使教育在大数据时代下的“量化”。
一、高中统计内容的新契机是大数据
使教育由数字支撑变化到数据支撑。高中统计教学场景布置，统计内容设计，学习场景的变革等等过去靠“敲脑袋”或者“理念灵感加经验”的东西，在背景为物联网、云计算、大数据下，变成一种由数据支撑的“行为科学”.用数据分析的方法对高中统计内容进行分析、挖掘，利用大数据更改高中统计内容，建立主线为“统计知识链”、目标为培养“数据分析能力”首尾呼应内容数据链，使高中统计内容的系统更加优化。
由于各种原因使高中统计内容，没有得到较好的发展.直到国家教育部颁布了各种政策，统计才得以发展.然而各种问题的存在仍然困扰着我国统计教学发展。大数据关注每一位学生的个性化需求与发展，关注学生的自我意识，分析群体心理，让教师关注学生的兴趣爱好，选择适合学生的方法，让学生自主的、创新的学习。
正如教育家张韫所说：“大数据时代的到来，让社会科学领域的发展和研究从宏观群体逐渐走向微观个体，让追踪每一个人的数据成为可能，从而让研究每一个个体成为可能.对于教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生。”大数据在充分了解学生各种需求，目前处于的状态的情况下合理运用各种统计内容，各种现代化的教学方式，不拘泥于传统化教学方式，利用各种资源形成螺旋式上升的统计内容数据链。使每一位学生都乐于学习，其个性化学习需求成为可能。
二、高中统计内容数据链在大数据视域下的内涵
数据高中统计内容的核心研究对象，数据分析是重点，统计学习是在初中的基础上，进一步学习数据统计方面的各种方法；用各种操作培养学生的归纳推断能力、统计思维、数据分析素养，提升学生在数据分析方面的能力，统计内容数据链为学生统计能力的提升提供了研究平台。把课程目标，学生需求、与大数据算法，数据链式结构有机结合起来是大数据视域下的统计内容数据链核心思想，利用大数据，将统计内容数据化，增强内容的可读性，衔接性、合理性、连贯性，织成统计知识，形成统计内容数据链。例如：具体环节为：链宿是“样本估计总体、”等数据分析方法，链源是“系统抽样，等距抽样、分层抽样”，链节是的数据描述、统计图形.通过统计知识的实际应用使“统计知识链”为统计内容数据链的内化，“统计能力链”为其外化，“统计能力链”，“统计素养链”为其发展，成为对学生产生重大影响的“统计思想链”所以，利用大数据的科学方法可使统计内容体系最终形成的统计思想体系；数据结构的链式模型，将促进学生创新思维，增强学生的参与积极性，使高中统计集“知识链、能力链、素养链、思想链”于一体。
三、高中统计内容大数据视域下下的数据链设计
（一）高中数学统计内容知识结构
各种版本的高中数学统计内容都介绍了基本的获取样本数据的获取，提取方法，就是我们常说的用样本推断总体，部分推断整体.统计知识注重培B学生数据分析的能力，利用实例讲解数据的各种思想，方法结合在一起，提高学生的综合能力。例如：结合具体问题情境，学习如何进行数据收集，分析，如何思维理解其含义。
（二）高中数学统计内容的教学要求
课标充分重视高中数学统计内容，并采取了有效的改进和创新措施。教学过程中，注重学生自我特长的发展，创新教学方式，不拘泥于传统的书本知识，强调以人为本，面向未来，让学生有数据意识，学会用数据说话，将统计知识运用于实践。
（三）高中统计内容在大数据视域下数据链设计
量化教育是大数据时代的可行教育，通过数据了解学生的个性化需求，促进学生的个性发展，注重创新式培养。结合教材利用现代化信息技术设计出学生乐于接受的教学方式。从“数据读心”，到“抓心入心”，再到“知心交心”，最终形成“数据育心”的培养链是统计内容数据链的设计原则。例如：分层抽样内容数据链的设计.首先，将分层抽样知识系统化。其次，将分层抽样的过程方法直观化。最后，依据统计内容数据链的设计原则和学生个性化学习需求，动态生成分层抽样内容数据链。把具体问题数据化。使分层抽样内容数据链成为满足自我发展需要的“知识链、方法链、素材链”。
四、结语
综上所述，对统计内容数据我们应该就地取材，因地制宜，开创多种方式的教学方式，注重学生的个性化需求，不要拘泥于传统的教材，注重培养学生的创新思维和自主参与能力，要让学生发挥主观能动性，积极主动的自己去思索，发展自己的特长，学会将具体的事情数据化不用数据的思想去思考问题，去看世界，老师也要探索更好的教学方法。将现代化的科学技术与传统枯燥的教材相结合创造出一种能够发挥学生潜能，特长的教学方式，要循循善诱，引导学生。总之，统计内容数据链能更好地使学生不断提升自己的数据分析“能力链”使学生学会用统计思想、统计方法、统计思维、统计观念、统计意识来认识世界，改造世界。
参考文献：
[1]魏忠，何立友.大数据时代的教育革命[J].考试：理论与实践，2014，（4）.
统计学取样方法篇5
数字是统计的语言，数据是统计的原料.教育者应该思考如何培养学生良好的统计意识，这不仅是一种数的感觉，更是一种思维方式.换句话说是当学生遇到实际问题时，想到为什么需要去、怎样去收集数据.收集数据、整理数据和分析数据，并结合实际作出推断和决策.
1数据从何而来
收集数据是解决统计问题的第一个步骤.思考数据从何而来，认识抽样的必要性和有效性至关重要，它是培养学生良好统计意识的一大法宝.
1.1大、小样本之争
先谈抽样的必要性.对于收集数据，很多学生都有疑问“为什么不看全部（总体）？”.为此，抽样起始课有必要向学生介绍一下普查.普查是一种企图把总体纳入样本的调查方式，它不进行抽样直接调查分析总体.经典实例是“人口普查”，新中国先后进行了六次全国人口普查，统计每个人的性别、年龄、学历、体征等信息，并汇总整理分析，为我国今后制定人口政策提供了依据.普查在现实生活中意义重大，尤其是调查研究容量较小的总体时.
有的学生误以为“普查总比抽查好”.都知道使用普查或较大容量的样本（大样本）随机误差是微不足道的.但对总体了解越仔细、越全面，所要付出的“成本”就越高，有时反而会“得不偿失”.当总体包含个体很多甚至无限，逐一调查是很难的，甚至是不可能的；还有一类，例如要了解灯泡的使用寿命、牛奶的质量等，不能带有破坏性地逐个检验.俗语“你不必吃完整头牛，才知道肉是老的”，有些调查有必要甚至必须抽样，并据此作为依据推测总体.
1.2好、坏样本之辩
再谈抽样的有效性.“样本能完全反映总体吗？如何降低抽样过程中带来的误差？”这是学生的另一大疑惑.比较经典的反例是“1936年兰登、罗斯福总统之争”，样本选择了兰登，而选民心里却想着罗斯福，产生巨大误差的原因是通过电话调查的对象不能真正代表选民，它们在经济上富有，对共和党候选人兰登有较强的诉求，严重偏离了总体.只要抽样，总体中的部分个体就会未纳入调查，这时就容易出现样本代表性偏差的问题.甚至，对于同一总体，不同的人用同样的抽样方法，组成的样本也不尽相同（即使同一个人做两次，结果也不会完全一样），不同样本得到的统计结果也会不相同.要让学生明白抽样具有随机性，统计结果也具有随机性.
估计总体必须使用有代表性的样本.尽管抽样带来的偏差不可避免，学习不同的抽样方法意在降低抽样带来的误差，样本的随机性是满足样本有效性的根本保证.怎样获得一个好样本呢？抽样成功的检验标准是：保证总体中的每个个体等可能（机会均等）入选样本，使样本成为随机样本.随机并不是随意，样本要客观地反映总体，事实上强调抽样保证随机性恰是保证抽样有效性的前提.具体来说，在抽签法中“搅拌均匀”以使每个个体入样的机会相同，确保了抽样的随机性；在随机数表法中要保证选取的第一个随机数是随机抽取的，取数方式也是随机的；在系统抽样中要保证第一个个体入选样本的随机性，分组要严格按照随机方法进行分组，可以认定加上间隔后得到的这组样本是随机选取的；分层抽样成比例缩小取样空间，在相对容量小的每层中进行简单随机抽样或系统抽样，保证了随机性.
下面谈一下抽样方法的适用范围.简单随机抽样理论上能有足够把握保证随机性，但它同样存在着缺陷，当总体数量过大均匀搅拌难度很大，获得这种样本十分昂贵，以至于单纯的经济考虑就会剔除这种方法.当总体容量很大，个体差异不大的前提下，分组等间隔的系统抽样可有效降低抽样的难度.而对于个体差异较大的总体，为了确保准确性有效性，最有效的办法是准备在每一层（性质相同的个体整体）中，以随机抽取的方式构成样本，即在各层内部获得层样本形成总样本.显然分层抽样是一个更经济的替代品，它在现实生活的市场研究和民意调查等领域中得到了广泛的应用.
抽样的教育价值在于让学生学会用手中少量数据，对重大问题做出明智的决策.大、小样本之争告诉我们，要得到“手中少量的数据”，这就需要抽样了，使用容量足够小的样本（小样本）――甚至不需要多少成本，抽样调查要比普查划算.好、坏样本之辩告诉我们统计结果具有“可错性”，不存在“最优解”，根据不同客观情景使用抽样调查、选择合适的抽样方法相当重要.建议教师在教学中帮助学生理解不同抽样方法的适用范围，揭示各操作步骤之间的联系，在具体操作时不要漏掉某些关键步骤.如果不把这一点说清楚，只单纯地介绍三种抽样方法就讲偏了.
2功能强大的“统计图表”
抽到的原始数据一般是杂乱无章的，需要加以整理.整合数据是解决统计问题的第二个步骤，是统计的一个强有力的工具.整合数据的方式有两种：一是图、表；二是统计量.高中数学主要涉及三种统计图：频率分布直方图、茎叶图和散点图，包括制作和理解两个方面的要求.根据实际，用什么样的图表来展示数据？在图表中，数据表现出了怎样的趋势和性状？能从图表中得到什么样的结论？这是学生的疑惑.调查反映出学生容易混淆频率分布直方图、茎叶图和散点图的适用范围，辨不清它们各自功能的异同；学生对统计图的错误观念突出表现为两点：错误的选用统计图表；统计图视觉上的误解.
2.1频率分布直方图
当收集到的数据容量偏大时，逐个分析计算变得很困难，绘制频率分布直方图是个不错的选择.绘制频率分布直方图需要一定的功底，一是要保证分组等宽度，组界明确，不出现遗漏数据和重复统计的情形；二是保证组距、组数合理，分组太少就像盖摩天大楼，所有数据都落在少数组；分组太多，就像摊煎饼，大部分组中仅有一个几个观测值，甚至没有观测值；这两种情形都不能有效描述数据的分布情况.事实上，作为高中生来讲，这是易错点不是重点，要帮助学生明确画统计图不是目的，画统计图的目的是帮助我们了解数据背后的信息.频率分布直方图功能强大，俗语“浓缩的是精品”，要确立画完直方图后的一句话“我看到了什么？”，首先看到的是小矩形间面积的差异，这正好对应各组数据间频数、频率间的差异；其次要强调审图的策略：注意力的重点是找中心、看散度（集中、分散的程度）.找中心（直方图中的众数、中位数和平均数），其中众数是分布中“尖峰”的中值，中位数是分布的中间点，把观测数据（面积）对半分；再说直方图的散度，看图像的起伏程度，它对应于数据的方差.
事实上，绘制频率分布直方图是以丢失一部分信息为代价的，当然数据容量大时丢失的数据可能对我们要处理的问题没用，频率分布直方图无法恢复原来的数据.当样本容量足够大组数增多组距逐步减小，频率分布直方图就从折线图演变为理想化的正态分布.当数据呈正态分布时，平均数、中位数和众数“三位一体”，取同一数值.
2.2茎叶图
频率分布直方图并不是唯一选择，茎叶图的应用也非常广泛，如体育赛事等应急情况.使用茎叶图解决统计问题有两个突出的优点：一是绘制图形没有损失信息，它保留了原始的观测数据；其二，茎叶图可以随测随录，可以表示两个人以上的比赛结果，简便易操作.绘制茎叶图时区分茎、叶是为了方便登录数据，规定数据的头一位或头几位为茎就等于自动选择了组距.有时茎叶图也显得力不从心，当统计数据容量过大时，每个茎都有很多叶（数据），绘制、读取及解读很困难；当数据位数较多时，茎叶图只能表示“两位”整数，茎叶图的组（茎）没得选择，表示的记录就会不直观不清晰.
同样，和频率分布直方图一样，解读茎叶图应该要看图形的整体形态，说白了茎叶图就像侧躺的直方图，茎叶图是枝繁叶茂还是一枝独秀，反映数据的散度截然不同.
2.3散点图
为了清晰认识散点图，我们从散点图与折线图的区别谈起.散点图反映的是两个关联变量间的相关关系，而折线图主要反映两个变量间的变化趋势.解读散点图的关键在于观察样本点形成图象的整体形态、走向，进而区分正负相关，事实上，求解回归方程，使用最小二乘法及计算相关系数都不是重点，应关注方程的意义和合理性.如在圆上随机取一组点，用这组点的坐标套用公式仍可求得一个回归直线方程，这样的直线显然是没意义的，所以不关注图形的计算是“不合理的”.
统计图表的教学一定要注意的是“不要把统计图表讲成如何画图表、根据公式运算”，而应侧重于帮助学生挖掘不同统计图表的功能及优劣，并能根据不同情境选择合适的图表.上述三种图表都可以“找出中心和看出散度”，这些都直观地展现在眼前.统计图表的教育价值在于思考图表能告诉我们何种信息，以及体会用图形形态呈现信息、辅助做出统计推断进行决策的过程.
3数“聚”力量
数据本身没有价值，数据的价值在数据背后.收集数据、绘制图表固然重要，但更重要的是解读数据，这刚好对应统计问题的第三步统计推断.统计推断能力是学生使用很简单的方法，也能很睿智地解读数据.从数据中提取信息，并利用这些信息说明问题，在这个过程中，形成对数据的意识，养成会拿数据“说事”的习惯，这种能力已经成为高中数学课程要培养学生形成的一个基本能力.
3.1惊喜从认识“统计量”开始
每个统计量都有规则合法的计算方法，统计量不是单纯的数字，它是有“内容”的，每种数据都代表着不同的意义.尽管现实生活中使用的统计量很多，但应用广泛的仅是少数，高中数学我们主要关心两个指标，即集中趋势和离散程度.描述集中趋势的有平均数（期望、均值）、众数、中位数等；描述离散程度的统计量有方差、极值等.
平均数是刻画集中趋势最普遍的代表数，具有较大的可靠性，但它的缺点是易受极端数据的影响.中位数的优点是不受极端数据的影响，即使两端存在未知数据时，中位数依然可以求得.众数的出现只与数据出现的频数有关，也不受极端数据的影响.在这三个特征数中，最有价值、用得最多的无疑是平均数.如平均速度、平均身高、平均工资、平均寿命、平均温度、平均降雨量、平均能耗等，人们早已耳熟能详.学校也经常用班级的平均分来对各班成绩进行衡量.而用中位数或众数来给各班的成绩定优劣、给各个教师的教学质量定高低之举，人们却鲜有耳闻.这是为什么呢？首先，这是因为平均数具有另两个特征数都不具备的独特优点：它用到了组内所有数据的信息.平均数既然是由全体数据“糅合”而成，那么用它来刻画这组数据的集中程度和整体水平，当然就最合理、最可靠、最令人信服.其次，平均数易受极端数据影响的缺点可以借助一些技术手段予以克服.例如，在比赛中，人们常常在计算平均数时不考虑极端数据的情况，赛手的成绩就是通过从评分中去掉一到两个最高分和最低分得出来的.
人们习惯用极差、方差（标准差）来描述一组数据的波动程度（离散程度），它们越大，说明数据的波动越大；反之，越小.在分析数据时，当平均水平一致时，为了更好地根据统计结果作出合理的判断和预测，往往会根据极差和方差来判断数据的稳定性，从而作出正确决策.
统计量的核心价值就是从量化的数据中找出信息，并得出结论，完成统计推断.建议教师多采用案例教学的方法，一切从实际出发培养学生运用多重数据指标（统计量），做出正确的推断.
3.2理解数学期望，离不开“权重”
调查表明约1/3的学生表示对数学期望的认识仅局限于计算，学生只知道用公式将随机变量与概率值连接起来得到数学期望值，对其定义的理解表现为“没有什么实际的意义”或“不可理解”.如：随机抛掷一枚骰子，所得点数的期望eξ=35，很多学生反映对这一结果难以理解.因为骰子的点数只存在6个整数，不可能出现35这样一个带有小数点的数字结果，那么35这一数值到底是什么含义？它与实际值之间有何种联系呢？事实上，计算结果应该是多次实验后出现的实际值的平均数，刚好反映了数学期望值的确定性与实际值不确定性之间的联系.这样数学期望与平均数建立了联系，它反映的是随机变量取值的平均水平.
统计学取样方法篇6
关键词：案例教学案例设计统计学学科建设
一、引言
近年来，“大数据”越来越火热，作为处理大数据的基础学科统计学逐渐得到重视，但由于该学科内容多、公式多、应用性强，采取原始的单纯讲授记忆的形式已经不符合时展的需要。统计学课程是高校经管专业中必修的一门课程，其主要教学目的是为了培养能熟练应用统计学工具和方法对经济现象进行分析和研究的人才。目前，高校中大多数统计教学方法过于注重理论教学，并且应用大量数学知识，对于一些数学基础不太好的同学来说，容易产生畏惧心理导致学习压力大，教学质量不理想。大量实践证明，案例教学法是解决上述问题的一种有效方式。
案例教学法始于美国哈佛大学，JohnBoehrer教授对案例教学定义如下：案例教学是一种以学生为中心对现实问题和某一特定事实进行交互式探索的过程。在某些现实的约束条件下，让学生运用智力和情感，锻炼他们面对复杂问题作出决策的能力。案例教学法是理论与实际相结合的重要方法，在案例教学的实施过程中，不但可以增强学生对统计理论的认识，还能锻炼和提高他们分析问题与解决问题的能力，提高他们的学习积极性。
二、案例教学在统计学教学中的应用
案例是案例教学法的基础，是根据所学习知识点或将要学习知识点来加工或创作过后的例子，案例教学法的应用效果很大程度上取决于教师所设计的案例，因此，如何设计出适合教学需要且学生易于操作的案例是实施好案例教学法的前提。
1.教学案例的设计原则
（1）真实性
教学案例在设计时必须符合客观实际及在教育领域真实发生的情况，这样才能提高学生的学习积极性，增强学生在理论与实践之间的转变能力，缩短理论与实际情景之间的差距。在教学过程中适当应用统计软件能大大提高分析效率及数据的简化，达到如实反映原始调查的目的。
（2）代表性和针对性
在选择教学案例时应特别注意所选案例的代表性和针对性，比如用假设检验与置信区间的关系，用卡方分布来检验单个正态总体的方差，以及正态总体和样本的关系。通过练习这题典型的问题，能充分提高学生的举一反三的能力，把一种典型的方法经过适当变形后解决其他相似问题。
（3）综合性
在每个章节或者整本书的结尾应设计有综合性的案例，不但包含较多知识点，而且问题本身更为复杂，这样既可检验学生对本阶段知识点掌握的牢固程度，又能提高学生解决综合性问题的能力。
（4）科学性
教师在做教学案例时应本着科学的态度，符合学生的学习水平及处理问题的能力，并且资料完整真实、长短适中，在具体操作中既有技巧又不过于冗长。尤其在研究对象的选择，计算方法的确定，资料的搜集、整理、加工和分析等过程都必须遵循科学的规律。
2.编写案例的基本步骤
教师在设计案例时要有明确的目标，紧抓重点，在语言简洁的基础上概括更多内容，进而形成完整且自然的教学案例。编写的基本步骤是：①明确案例主题；②了解案例背景③搜集相关资料；④分析解读案例；⑤总结及评价。通过以上五个步骤，定能写出理想的案例材料。
3.统计学案例教学重点注意事项
（1）教学设计案例需要围绕知识点为中心
在应用统计学的课程设计中，讲授的内容主要包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。这就要求我们在设计教学案例时以知识点为中心展开，通过实践案例来充分理解知识点，这样才能帮助学生掌握统计学课程中的要点和难点。
（2）提高学生参与案例实践的积极性
由于统计学这门课程的特殊性，如果学生本身亲自参与数据的收集，用本节课的知识点建立模型、编写案例、分析案例，既有利于学生对本阶段知识点的运用，又能充分了解案例数据的相关背景。当学生解决自己提出的问题时，就会获得较大的成就感和满足感，进一步提高自己的学习兴趣，形成一个良性循环。
在由学生自主解决问题的过程中，肯定会遇到这样那样的问题，如异常数据的处理、软件操作问题等，学生这时可以自主查找资料解决问题或者向老师求助，这样既锻炼学生举一反三的能力，老师又能掌握学生的学习水平，进而对以后的教学方法进行适当改进。
教师在对学生进行分组时，要明确组内每个成员的特色，有的同学擅长理论推导，有的同学擅长软件应用，有的同学擅长结果分析，这样确保在形成最后的结论时每个成员都能参与其中，得到锻炼，最终的报告才会更加完美。
（3）尽可能多地应用统计学方法
统计学大部分的用途是为一些经济现象做出决策。教师在案例教学的过程中，必须尽可能多地应用统计学的决策方法及统计软件。在案例的编写过程中，应明显体现出问题导向性，在学生做出决策之后，要明确该决策有什么样的实际意义，这种能力是仅靠书本知识是不够的。统计学最后的演算过程往往借助计算机完成，所有的步骤都是化归为一串串数字，我们不单单要得出最后的决策结论，还要让学生明确每个步骤中的每个数字代表什么意思，而不能只是得出所谓的决策而已，同时要思考采用相反的决策会发生什么状况？能否预测未来的发展方向？两类错误的控制效果等。
案例中往往包含大量数据，手工去算是根本不可能的，可以借用的统计软件很多，如Stata，SaS，Spss，matlab等这些功能强大的专业软件，这些软件能非常方便地生成图形，使得学生理解问题更加直观。
（4）教师须建立教学案例库并且不断更新
统计学课程中的案例教学需要用到大量案例，这就需要建立案例库，这种数据库的建立是长期进行的、持续性的和不断变化的。教师应该按照课程讲授的进度和学生实际掌握情况，从案例库中选取适当案例或者把新案例添加到案例库中，这就要求教师在建立教学案例库时，充分利用各种教材、网络资源、报纸杂志等广泛取材。当然，也可以根据需要将课堂讲授的实际问题或课本例题作为案例。
（5）改变传统考核方式
运用案例教学法的统计学课程在期末的测评中应作出适当改变，建议改为平时实践作业占比30%，期末的闭卷考试占比70%。这样一来，既考查了学生对基础知识点的掌握能力，又能检测学生运用统计学知识解决真实案例的能力。通过平时的训练与锻炼，学生们已经掌握了运用统计学的思维方法来分析问题与解决问题的能力，真正提高了统计学的素养与能力。
4.实施案例教学法的形式
（1）“课前引导”型
这种方法主要是在一个学期的开始或者每一章的开始，选取与本书内容或与本章内容相关的知识点，设计比较短小的案例，实践证明，这种方法能有效提高学生的学习兴趣及对新知识的入门速度。比如在讲解假设检验这一章时，我们把“女士品茶实验”作为假设检验问题的引入案例：一种奶茶由牛奶和茶按照一定比例混合而成，可以先倒茶后倒奶（记为tm），也可以反过来（记为mt）。某女士声称她可以鉴别是tm还是mt，周围品茶的人对此产生了议论，“这怎么可能呢？”“她在胡言乱语。”“不可想象。”在场的费舍尔也在思考这个问题，他提议做一项试验来检验如下假设是否可以接受。
假设H：该女士无此种鉴别能力
他准备了10杯调制好的奶茶，tm与mt都有，服务员一杯一杯地奉上，让该女士品尝，说出是tm还是mt，结果那位女士竟然正确地分辨出10杯奶茶中的每一杯，这时该如何判断呢？
费舍尔的想法是：假设H是正确的，即该女士无此种辨别能力，她只能猜，每次猜对的概率为1/2，10次都猜对的概率为2-10
（2）“本章汇总”式
这种案例教学主要是在一章或一部分的结尾，教师可以综合选取本章中一个或几个知识点设计相关案例进行总结。以学生自我解决为主、老师辅导为辅，这样可以针对学生出现的典型问题进行点评，这种方法适用于开设统计实验课的院校。
（3）“课后自主”型
顾名思义，是指教师在教授完一章或几章内容后，安排学生自己搜集素材，自主编写案例，自由分析案例，这个过程全由学生自主完成，教师参与上述每个过程给予相应指导，在学生完成上述3个步骤之后，老师要认真分析每组成员的优势和不足，进行相关点评和指导。这种方法适用于开设统计实验课的院校。
5.应用统计学专业课程改革实践
根据应用统计学专业的教学特点和就业需要，对统计学系的保险精算专业50名同学进行课程改革实践，他们在接受传统精讲统计学知识点的同时，结合R软件的应用，把6个保险精算案例进行案例教学法的实践，取得了良好的效果。
（1）学生的学习成绩有了较明显的提高
我们通过分析当届学生的期末考试分数，把保险精算专业50名同学的考试成绩作为实验组（a），把统计学专业的57名同学的考试成绩作为对照组（B），其中，保险精算专业采用的是基于R软件的案例教学法，统计学专业采取的是传统讲授的方法。通过对两个班成绩的汇总分析，研究两者之间的学生成绩是否存在显著性差异，以及通过R软件进行独立样本的t检验，结果如表1、2：
由于方差齐性检验时得到F值为1.109，Sig.值为0.233大于0.05，因此可以判断方差齐次，于是t检验的Sig.值为0.000小于0.01，故a组和B组成绩之间存在非常显著的差异。从表2中发现a组成绩平均分高于B组成绩平均分，于是我们得出了a组成绩高于B组成绩的结论。这就说明，应用案例教学法优于传统教学法。
（2）学习兴趣有了明显提高
我们对采取案例教学法的保险精算专业的50名同学进行课程兴趣调查，结果如表3：
从表3不难看出，喜欢和非常喜欢的人数为41人，算占比例为82%，说明很大比例的学生对保险精算专业课程产生了较大兴趣，主要原因有以下两个：（1）采用了R软件进行数据处理，大大减少了计算的难度，提高学习兴趣；（2）授课采用的案例来源于实际生活，这些案例极大激发了学生学习的兴趣。
三、结语
杜威曾说，大学应该更注重思考，而非知识，这种案例教学法正是培养学生独立思考的教学方法。教师应该根据教学内容设计有针对性的案例，并且让学生积极参与其中，充分发挥主观能动性把书本上的理论知识和应用统计方法结合起来，培养学生分析问题、解决问题、探索学习、应用软件、与人沟通、口头与书面语言表达等的能力，以及合作意识、求知欲望，等等。因此授课教师只有加强学习，不断提升案例教学所需的各方面能力，才能更好地胜任案例教学，达到预期教学效果。
参考文献：
[1]张兵.案例教学在统计学教学中的运用[J].湖北经济学院学报（人文社科版），2010，7（11）：183.
[2]吴慧伶.基于SpSS的教育统计学教学案例设计[J].丽水学院学报，2013，35（5）：111-113.
[3]邬丽萍.统计学案例教学方法探索[J].广西大学学报（哲学社会科学版），2009，31（suppl）：1-3.
统计学取样方法篇7
关键词：统计抽样；审计
中国分类号：F239
一、统计抽样广泛应用于审计工作的理论依据
统计抽样是指注册会计师运用概率论和数理统计的原理，遵循随机原则，从审计对象总体中抽取部分有效样本进行审查，然后以样本的审查结果来推断总体的抽样方法。统计抽样必须同时具备两个特征：随机选取样本；运用概率论评价样本结果，包括计量抽样风险。
统计抽样运用概率论原理能够客观有效地量化抽样风险，并通过调整样本规模精确地控制抽样风险，还有助于审计人员高效地设计样本，计量所获取证据的充分性，以及定量评价样本结果。
现代审计广泛运用统计抽样有其一定的理论依据：
1.科学的数学依据。统计抽样要利用高等数学知识。如果选取样本适当，那么通过审查样本的结果，运用概率论的原理，可以通过样本显示出与总体性质近似的现象。
2.有健全的内部控制依据。企业具有健全地内部控制制度，则发生错误和舞弊的可能性会减少，即使发生了错误和舞弊也能及时发现。因此，健全地企业内部控制制度，为统计抽样的运用提供了制度前提和保障。
3.有合理地经济依据。现代企业规模大，业务频繁。如果采用详查法，既费时间又耗精力，同时还要支出大量的审计费用，换用抽样审计法，可以弥补不足，省时省力又省钱。
二、统计抽样的具体运用
统计抽样的具体运用，主要是指统计抽样在控制测试和实质性测试中的实际应用。审计人员运用统计抽样，大多用来估计偏差率或者错误金额，其在审计工作中的具体运用，主要有属性抽样和变量抽样。
（一）属性抽样
属性抽样是指在精确度界限和可靠程度一定的条件下，为了测定总体特征的发生频率而采用的一种方法。通常有固定样本量抽样、停-走抽样、发现抽样等方法。
1.固定样本量抽样
固定样本量抽样是用于估计审计对象总体中某种误差发生比例的一种抽样方法。它是使用最为广泛的属性抽样。
2.停-走抽样
停-走抽样是以预期总体误差为零开始，通过边抽样边评价来完成审计抽样工作的一种属性方法。这种抽样是固定样本量抽样的一种修正形式，能够较为有效地提高工作效率，降低审计成本。停-走抽样不一定要把样本全部抽出，所抽出的样本量一般不超过所确定的初始样本量的3倍。
3.发现抽样
发现抽样是在既定的可信赖程度下，假定误差以既定的误差率存在于总体之中，至少可查出一个误差的抽样方法。它是属性抽样的饿一种特殊形式，主要用于查找重大舞弊事件。在预期误差率很低，且审计人员又想得到某个样本以证明有误差存在时，该种方法最为适宜。
（二）变量抽样
变量抽样是用于实质性程序方面的统计抽样，它需要审计人员检查财务报表各项数据的真实性和正确性来取得所需的直接证据，以支持和得出审计结论。审计人员在实施实质性程序时，同常可采用单位平均值估计抽样、差额估计抽样、比率估计抽样等变量估计抽样方法。
1.单位平均值估计抽样
单位平均值估计抽样是通过抽样审查确定样本的平均值，进而推断总体的平均值和总值的一种变量抽样方法。在实际应用中，审计人员要先设计审计目标，继而界定总体、抽样单位及误差。第三步，确定可信赖程度及可容忍误差。第四步，确定预期总体误差，估计总体标准离差，并决定是否分层。最后，确定样本的规模、选取样本，对抽样结果进行评价。
2.差额估计抽样
差额估计抽样是以样本帐面价值与其实际价值的平均差额来估计总体帐面价值与实际价值的平均差额，然后再以该平均差额乘以总体项目个数，从而估计出总体帐面价值与实际价值之间差额的一种抽样方法。
一般来说，差额估计抽样适用于能获得书面记录值，且在审计总体中存在较大误差，而误差与帐面价值又不成比例的情形。
统计学取样方法篇8
【关键词】大数据统计学应用
大数据，主要是指庞大的数据资讯，由于其数据之庞大，人们不能利用当下主流的软件在一定时间内对其进行提取、分析从而帮助决策者决策的资讯；统计学，主要是对数据进行分析、整理，再以较为直观的方式呈现出数据的特征，以供人们、参考、决策。随着信息技术的不断发展，当今时代已是大数据的时代，大数据在全世界范围内都得到了不同程度的发展，传统统计学由于自身具有的单调性，被人们将其与大数据紧密结合，并且在各个领域中加以利用。大数据时代下的统计学应用已经成为了一种发展的潮流。社会在不断发展着，信息也在不断地进步，许多人都开始注意到数据的重要性。就目前的情况而言，实用的数据很多，我们可以对其进行利用，从而提高生产力的发展水平，并且解决一些民生方面的问题。因此大数据时代的统计学应用十分重要。
1统计学与大数据的简单概述
1.1统计学概述及其性质
统计学是一门主要对数据进行收集并通过直观的方式将其表现出来的一门科学。在传统的统计学中有两种主要的统计方法，即推断统计和描述统计法。在推断统计中，主要是通过对已知样本进行推断，推断出总体参数，将推断出的数据用概率的方式表示出来。描述统计则是对所收集的数据进行处理，将其结果用统计图等图表形式直观地表现出来。
统计学有包含如下几个基本性质：
统计学的主要目的是对数据进行研究。统计学所研究的数据并不是抽象的，而是客观真实存在的数据。这些数据有大有小，可以是微观的粒子，也可是广阔无垠的宇宙；甚至可以追溯至远古时期的人类发展以及未来的发展。
统计学的主要研究方法是归纳与推断。统计学主要通过对样本数据进行延伸，将其上升至整体，从而得出一般结论。也就是我们所说的通过现象对其本质进行研究。这个方法主要是有小到大，由个体到整体。
统计学的研究结论往往是不确定的。在统计学中对数据的提取主要是通过抽样进行的，抽样数据并不是整体数据，它只能代表整体数据的一部分。因此，不可避免的，统计学研究结论会带有不确定性，这也是传统统计学中不可避免的缺点。
统计学最重要的特点是其联系范围的广阔性。在大部分学科中，以及人们的生产生活中，脱离不了数据，而数据必须要通过统计才能发挥其作用，因此，统计学与各个学科联系紧密，也与人们生产生活息息相关。
1.2大数据的产生与发展
当今时代是互联网高速发展的时代，也属于信息发展的时代。由于信息量的庞大，不可避免地会出现各种各样的数据。大数据就是信息高速发展的产物，它包括了各种各样数据的交汇，它不是传统意义上单一的数据。我们可以将大数据看成是各种数据的集合，通过对各类数据进行整合、交叉运用，在云计算基础上对数据进行处理和运用，并且形成一种可供我们利用的智力资源和强大的知识服务能力。
大数据虽然数据量大，但是价值密度低，数据类型多且复杂，但是处理的速度快，这也是大数据的四大特点。从中我们不难看出大数据十分注重对海量数据的处理，在预测方面具有十分的优势。与目前拥有的其他技术相比，大数据所具有的“速度”“廉价”“优化”这三个方面所综合起来的成本是最低的。在我们的生产生活中，大数据给我们提供的可量化维度是以前所不具有的，它对我们的生活生产带来了许多方便，在新发明和新服务方面起到了不可替代的作用。
大数据不仅给我们带来了机遇也带来了挑战。大数据的数据量之庞大，有更多的数据需要我们分析，传统的抽样方法已不再适用。在大数据面前，对数据精度的要求有所减少，进而更加注重对整体信息的获取；我们也由之前注重事务之间的因果关系转而注重事务之间的相互联系，从中获取对我们更具价值的信息。
目前，在我国许多企业中对大数据利用的能力还不足，产生了效率低、成本高、耗能高等问题。如何对大数据进行利用并推动企业发展是我们当下所面临的问题，在大数据背景下，对海量数据进行高效合理的利用对未来大数据的发展十分重要。
1.3大数据的研究动向与信息问题
1.3.1大数据的研究动向
当前，国外一些机构对大数据环境下的发展提出了一些极具挑战性的问题。比如如何对高度分布的数据资源进行处理，对数据来源的追踪，对样本的核实等等。他们在大数据的处理方法上进行了改进，开发了一系列的算法。在我国，也十分重视对大数据的研究。对大数据的研究还专门召开了会议进行讨论，国家设立了专项的研究计划，设立了专项的研究基金。而大数据最终的服务对象是广大的企业，因此，在企业方面也开展了合作计划。大数据的研究并不能只依靠单一的统计学，其他学科也应该重视大数据对自身学科发展的影响。在计算机领域，相关的计算机人才除了掌握扎实计算机技能，也应该对大数据有所掌握。计算机与统计学关系紧密，因此，计算机领域在大数据与统计学中也扮演了重要的角色。
1.3.2大数据的信息问题
当今时代是数据信息的时代，大数据所包含的数据量十分庞大，人们需要对这些数据研究就必须将这些数据相互融合起来。将数据融合就需要清楚数据的来源以及如何对这些数据进行获取的。在获取数据的过程中，数据的来源复杂并且数量庞大，不可避免地就会出现一些问题。比如原始数据遭到破坏，因为大数据主要注重对数据整体的获取，因此，在某些数据上出现问题在所难免，甚至所取得的数据不是原始数据，而是经过分析推断后的预测数据。因此，我们要引起足够的重视，重视数据的获取，避免取得一些遭到破坏的数据。
另一方面，在大数据的获取过程中也很容易造成数据的缺失。而数据缺失的最直接的结果就是影响数据的分析。有些不同领域的研究却需要相同的数据，这就造成了数据的重叠，比如经济和保险，两者分属于不同的领域，但是在具体的研究过程中某些数据的利用是相同的。在我们对数据进行分析时，要特别注意两个方面的数据。一方面是观察得到的数据，另一方面是实验得到的数据。这两个数据所包含的具体信息是不同的，但是却仍然会使得一些人对数据产生错误的认知。这是因为数据本身是具有特定的范围的，我们对数据进行收集的同时，实际上也就确定了这一属性，所以当我们需要一些超出这个范围的含义就需要我们对这些数据进行推断。
2大数据时代的统计学的具体应用
2.1大数据时代的统计学在企业中的应用
在企业的生产、经济活动中，统计学都占据着十分重要的地位。企业通过对统计方法的利用，建立了风险监测体系。但是单纯运用传统的统计方法是远远不够的，企业往往会将大数据与统计学相互结合，从而对公司进行实时的监管。在企业的生产活动中，涉及了许多方面的数据，包括各个月份、各个季度的总体收入，各个具体项的收入情况，整体支出情况、具体项的支出情况等等，这就包含了十分庞大的数据量。因此，在企业中往往利用大数据对整体的数据进行把握，在根据统计方法进行分析、总结，以此对企业进行实时的监管，并建立了相对完整的风险监测体系。
2.2大数据时代的统计学在农业中的应用
农业的生产与我们息息相关，我们可以以水稻为例，对其进行具体的分析。影响水稻产量的原因有许多，气候、土壤、环境、营养等都是影响水稻产量的重要因素。但是由于技术的发展，水稻在全国范围内十分广阔地种植，利用传统的统计学方法势必不能对影响水稻产量的因素进行很好的分析。但是将统计学与大数据相结合，却能够对影响其产量的原因进行很好的把握。当前，由于科学技术的发展，我们可以对水稻的种植环境进行各个方面的监测，比如土壤、水分、养料等，从而得到一系列的数据，这些数据数量庞大并且数据种类繁多，传统的抽样方法不能够对其进行整体的把握，只有对整体数据进行分析，将其原因进行统计才能真正得出影响水稻产量的因素。这是大数据时代的统计学在农业方面的典型应用，通过对整体数据的把握，并对其进行统计分析，从而得出我们想要的结果。
2.3大数据时代的统计学在其他学科方面的应用
大数据给人们的生产生活都带来了影响，各行各业的劳动者也纷纷通过对数据的利用来带动行业的发展，通过对数据的利用达到解决问题的目的。随着科技的发展，我们在出行之前会习惯性地对交通、天气等状况进行查询。事实上，我们所利用的这些软件都与大数据和统计学息息相关。交通状况主要是对该路况进行实时的监测，比如人流量、车流量等，通过对这些数据的实时监测，再将其进行统计分析，得到具体的交通状况，并且以直观的图表方式呈现给我们。还有我们都十分熟悉的翻译软件，我们日常的学习中，会使用到一些翻译软件，实际上这些翻译软件也和大数据、统计学息息相关。在这些软件当中，储存了十分庞大的词汇量，当我们使用翻译功能是，会统计出最常用的句子，并且按检索次数呈现出来。这些都是大数据下背景下的统计学的应用，这些应用都给我们的生活带来了便利。
3统计学在大数据时代下的机遇与挑战
3.1统计学与大数据的联系十分紧密
统计学主要是对数据进行研究，通过对数据的研究分析进而得出结论。在统计学中，研究的数据范畴十分广，包括定量数据、定性数据、截面数据、实验数据等等，都是统计学所要研究的数据对象。而大数据就是各种数据的集合，它包含了各式各样的数据类型，简单的、复杂的。统计学与大数据都主要是围绕数据进行展开的，这是统计学与大数据之间的一种内在联系。因此，我们可以将统计学与大数据相结合，改变传统统计学中对数据抽样研究的方法，转变成对整体的数据进行研究，从而得出更能为我们所利用的研究结果。
3.2大数据使传统统计学得到改进和补充
传统的统计学中，在对数据量大的数据处理中存在着明显的不足，其数据处理过程中，往往存在滞后性和低频性等问题。我们以经济学里的消费物价指数，也就是Cpi为例。我们所得到的Cpi报表中，往往在时间上存在着一定的滞后性，本月的Cpi数据只能在下个月才能得到相关的数据报表。由于时间上存在着滞后性，许多政策的制定都会受到影响，不能根据情况及时的做出调整。而大数据就随时提供当前阶段的“价格指数”，对市场进行实时的监测，它的时间频率甚至甚至可以小到以天为单位，提供每天的价格指数。借助大数据，可以对市场价格进行实时的监测，我们可以对市场价格作出合理的调节，从而减少出现通货膨胀和通货紧缩的情况发生。我们可以利用大数据对信息全面掌控和对总体覆盖的优势，对数据进行全面地分析，从而补充传统统计学中的不足。
3.3统计学思想在大数据时代中的转变
在当前的统计学中，由于整体数据量庞大，我们往往会通过样本对整体进行分析。在这一过程中，往往十分重视样本数据的精确程度，传统统计学重视样本的数据的精确程度。而大数据往往相反，大数据呈现的是一个整体，由于整体数据十分庞大，对于其数据的精确程度势必不能很好的把握，因此，大数据重视整体数据的情况，对于其样本精确程度并没有做很高的要求。在大数据中，我们的立足点是整体数据而不拘泥于某个样本，看中的也是整体数据所呈现出来的价值，大数据中“样本即是整体”的概念与传统统计学重视样本的概念不同，大数据的这一整体概念对统计学的思想有着十分重要的影响。
3.4统计学与大数据互相促进，共同发展
当前所处的时代是大数据发展的时代，大数据的发展十分迅猛，这给统计学的发展带来重大的影响，使统计学的发展具有划时代的意义。传统的统计学通过样本对整体进行把握，大数据对其进行突破，通过对整体数据的把握，得出一系列更具效益的结论。而在统计学中，其对数据的细致分析，准确推断，对统计理论的应用和掌握也十分值得借鉴。只有将二者进行结合，才能发挥更大的作用。我们应该充分利用大数据所带来的巨大信息量，运用统计的方法对其进行整体感知，在大数据时代的发展中，迎接它所带来的机遇和挑战。只有将大数据和统计学进行有效的结合，才能给我们的生活生产的发展做出贡献。
4结语
一个新事物的到来，必然会对传统的事物产生影响。大数据时代的到来也对统计学产生了深刻的影响，大数据给统计学带来了新的生命力。目前很多学科的发展都融入了大数据的潮流之中，作为与大数据联系紧密的统计学如果不进行改革创新，那么终将会被边缘化，阻碍自身的发展。大数据给统计学带来了挑战，但是不可否认的是大数据也给统计学的发展带来了机遇，我们在抓住机遇的同时还应该意识到传统的统计学中，一些方法已经不能满足当今数据的分析。基于这一现状，统计学家不能盲目将传统的数据环境当成研究的目的，而是应该积极融入到新事物当中，迎接挑战，使大数据时代下的统计学能够得到更好的应用和发展。
参考文献：
[1]田茂再.大数据时代统计学重构研究中的几个热点问题[J].统计研究，2015，05：3-12.
[2]耿直.大数据时代统计学面临的机遇与挑战[J].统计研究，2014，01：5-9.
统计学取样方法篇9
(一)更新教学理念，深化教学思想诚信教育是教育统计与测量教学的出发点和落脚点。教育统计与测量课程的思维方式是理性主义关照下的经验主义、演绎主义关照下的归纳主义、“从部分到整体”的思维方式。其基本思想是，按照特有的思维方式，定量地揭示教育领域中“寓于偶然性中的必然性”，为教育工作者提供科学依据和理论指导。
(二)优化课程结构，重组教学模块优化课程结构的关键是要吸取各版本教材的优点，重新建立一个适合学生特点、体现教学特色、注重培养学生素质的课程新体系。总结多年的教学经验，以厚基础、专题化的研究性学习理念为基础，构建了教育统计与测量的课程教学新体系。1．理论教学模块(1)描述统计模块主要包括数据的整理与分析;集中量数、差异量数、相关量数等统计指标的意义、应用;二项分布、正态分布及其应用。(2)推断统计模块主要包括概率及概率分布、抽样分布及总体平均数的推断、平均数差异的显著性检验等。(3)教育测量与评价模块主要包括教育测量产生的历史、类型;教育测量的质量特性:信度、效度、难度、区分度;编制测验的原理;测验题目的类型及编制要求、适用条件;评价学生课业发展进步的主要方法。2．实践教学模块(1)会分析数据统计分析是用数字精确反映事物的一种定量研究。［5］平均是描述统计分析的核心思想。如，(1)有3位报考相同专业的研究生考试成绩，各课程权重系数给予同一规定，试问录取结果如何?(2)有两组个数相同、数字不完全相同的10个分数，试问:两组分数的分布是否一样?为什么?哪个平均数的代表性更好?为什么?由样本推出总体是推断统计分析的核心思想。如，从某年高考作文试卷中随机抽取100份，试估计作文总体平均分数95%和99%置信区间。(2)会假设检验假设检验有两个相互对立的假设:零假设和备择假设。如，零假设H0:某人患癌症，备择假设H1:某人未患癌症。医生给此人做诊断时，尽管遵循小概率事件原理，仍可能犯两类错误:此人未患癌症而被诊断为患癌症(α错误:H1为真却拒绝，弃真);此人患癌症而被诊断为未患癌症(β错误:H0为假却保留，取伪)。如果医生犯α错误，此人是否会抑郁而患癌症?如果医生犯β错误，此人是否会错过治疗而成为不治之症?两类错误危害很大，应该降低犯错的概率，尽量控制。(3)会编制测验教师在日常的教学工作中，一般都会通过试卷来检测学生的学习情况。于是，如何编制一份合格的试卷并进行科学分析，成为教师的必备技能。自编测验必须明确三个问题:测什么，为什么测?怎样测?包括题目双向细目表的制定，题目的类型、数量、记分方法的选择，测验的信度、效度、难度、区分度分析等步骤。［6］3．应用教学模块(1)应用一:用word、excel绘制统计图、表。统计图、表能简洁、直观、形象地表达数据。如，某小学四年级学生参加校园绿化植树活动，总计需要植树120棵(其中槐树46棵，柳树24棵，松树50棵)。请绘制圆形统计图。再如，某小学在雷锋活动月中，各年级涌现出的好人好事分别为:一年级男生12件、女生15件;二年级男生16件、女生24件;三年级男生11件、女生13件;四年级男生20件、女生24件;五年级男生18件、女生15件;六年级男生5件、女生10件。根据上述资料，请编制一个适当的统计表，并绘制相应的统计图。(2)应用二:考试、竞赛、选拔等。应试技巧:针对不同的题目类型，采取不同的应对方法。如，(1)一个学生猜做10个是非题，若全凭猜测，平均就可以猜对5道题(np10×0．55)。假如规定做对95%的题目才算掌握了测验的有关知识，那么，学生必须做对多少题才算掌握了这些知识呢?(2)一份试卷有100道四选一的多项选择题(每题1分)，考生答对了其中80道，有20道不能回答，因而对这20道题作猜测，则猜测得分的范围有多大?(3)某项职业录取考试，在参加考试的1600人中准备录取200人，考试分数接近正态分布，平均分数为74，标准差为11，问录取分数线是多少?(3)应用三:对两组或两组以上样本的平均数差异的比较。运用SpSS统计软件进行相关样本平均数差异的显著性检验和单因素完全随机设计方差分析。如，(1)某学校将80名学生按年龄、性别、智力水平、原有知识基础等一一匹配后，分成两个班级进行教材改革实验。甲班学生使用旧教材，乙班学生使用新教材，学习后两班学生测验的结果已知。两班成绩的差异是否显著?(2)某学校为了改进教学方法，从某年级中随机抽取60名学生，分成三组，进行三种教学方法实验。一个月后进行统一测验，测验成绩已知。三种教学方法的教学效果有无显著性差异?(4)应用四:评价学生课业发展进步的方法的运用。评价学生课业发展进步的方法主要有:客观题与主观题评价法、表现性测验评价法、评定量表评价法、同伴评定和轶事记录评价法、档案袋评价法等。考试是一种常用的评价方法，作业批语、课堂提问是一种评价，家访是一种评价，一个微笑、一个眼神都是评价。教师对学生的评价是教师教育教学活动的基本环节，是教师实施教育活动的途径之一。
(三)改革教学方法1．讨论法让学生主动发表自己的看法。如，有人认为:用相对位置或相对分数来描述与评价学生的学习情况不符合素质教育的思想。这样，常模参照测量与评价的方法，在新一轮的基础教育改革中还有存在的价值吗?你怎么看这个问题?启发学生课堂思考，分组讨论。如，某学生一学年内期中考试各科平均分数为95分，期末考试各科平均分数为90分。95分与90分相差5分，存在本质上的差异吗?该学生家长批评了他，你赞同该家长的做法吗?你眼中的素质教育与分数、排名有什么样的关系?2．小组合作学习法组内合作、组间交流汇报:如，计算某班某两门课程分数的平均分、标准差、相关系数，画出成绩分布图并判断是否为正态分布。小组合作学习描述统计:列举经典实例，分组课堂练习，分析比较数据，探讨在教育科研中，标准差S是越大越好还是越小越好?讨论集中量数与差异量数的关系。小组合作学习推断统计:对小组合作调查获得的数据进行分析，探讨性别差异、年级差异等。3．讲授法在科学研究和实际应用中，我们常常要对教学方法、教材选择、心理测验、考试等实验所得的数据进行分析或对实验效果进行比较。我们可以通过对两组随机样本来比较实验前后的效果，比较的目的是看实验前后随机样本是否有所变化。引出差异显著性检验:根据两个样本统计量的差异检验两个相应总体参数差异的显著性。平均数差异显著性检验原理教学的重点是，使学生把基本原理正确地运用到教育领域的实际问题解决之中，培养学生选择知识、应用知识的能力。4．案例教学法近十几年来，西方国家的案例教学法被日益广泛地运用到我国的教育领域。通过案例的桥梁可以实现学习材料与认知结构的连接，促进有意义的学习。如，飞机失事，大家已经众所周知，为什么仍然有很多人乘坐飞机?人们坐飞机出行前，都坚信小概率事件原理，认为飞机失事不可能发生在自己的头上。任何事情都有偶然性。概率就是偶然性当中的必然规律。把测验的信度和效度的关系，比作“人才”德和才的关系，有德有才为一等，有德无才为二等，无德无才为三等，无德有才为四等。信度高是效度高的必要而非充分条件。一位学生在一个学期中，期中考试数学考了95分，期末考试数学考了88分，家长会评价说:“你看不努力，退步了吧!”这样的评价合理吗?案例教学法的关键在于所选案例要具有代表性，能很好地阐释相关理论;要典型，具有说服力;要深入浅出，使学生通俗易懂。5．参与式、探究式教学法如，在教学进程中对学生进行“大学生学习动机”的问卷调查，让学生们参与调查、评分、数据分析的全过程，渗透参与式学习、探究式教学，将教学和教育科学研究紧密结合，培养学生的教育研究能力。6．抛锚式教学法如，二项分布和正态分布的教学，以典型例子呈现正态分布的应用。分析问题时，先抛出问题留给学生思考的空间，让学生感知问题后，再作引导性讲解。紧紧抓住学生，适时引导和修正，使他们逐步理解和概括。总之，以教师为主体，以学生为主导。各种教学方法的综合运用，有利于激发学生的学习动机，增强学生的学习兴趣，让学生进行知识建构，有意义地学习。通过行动与体验，培养学生教育统计与测量能力。
(四)整合教学手段通过ppt、word形式呈现讲解内容，使学生会读统计图、表;借助word、excel制作统计图、表，将概率分布等直观的表达出来，加深学生的理解，减轻教师上课手绘画图的难度。整合后的教学手段=板书+电子教案(ppt、word)+excel+统计软件(SpSS)。
(五)构建教学评价根据教学改革评价多元化的理念，既关注结果又重视过程，既体现知识与技能又兼顾情感、态度与价值观，设计考核的内容与权重为:教育统计与测量基本概念、原理30%(如考试)，教育统计与测量软件操作20%(如运用excel绘制统计图、运用SpSS统计分析数据、检验测验的信效度等)，平时学习态度20%(如出勤、课堂参与)，教育统计与测量实践应用30%(如考试、作业)。总之，考试形式不拘泥于书本知识，更侧重于实践与应用。
(六)践行教学反思1．关注学生，以学生为本在教学中要关注学生，关注学生的接受与理解水平，适时地调整教学进度和难度。教学设计联系学生生活实际，激发学生的兴趣，提高他们的学习动机;教学内容贴近学生，使得他们容易感知、领悟;教学方法关键在于学生的参与与理解，使得学生活学活用。2．案例生活化，注重实践性、应用性“抽样分布”内容抽象、理论性强。教师用生活化、典型的例子讲解，让学生分组讨论学习，实现良好的师生互动，训练学生运用观察、比较、分类等思维方法;教师举出应用性的实例，进行软件操作与演示，拓展学生的学习。如相关量数的教学，重点是每种相关适用条件的判定，而不是公式的推导。3．精选教学内容，开展形成性评价夯实理论教学，践行实践教学，突出应用教学，精选教学内容。开展形成性评价与终结性评价相结合，将学生的学习过程、学习体验和学习效果的评价作为一项教育研究工作，引导学生积极参与教育研究，培养他们的教育科研能力和教育评价能力。
二、教育统计与测量教学改革的展望
(一)建构网络互动平台组建QQ群，使得师生互动和交流有效、及时;逐步实现典型试题库、教育统计与测量相关操作软件的共享，构建网络互动平台。师生互评是在师生平等对话的过程中完成的，评价者和被评价者是一种“双主体”的评价关系。
(二)加大教育统计与测量实践教学环节的改革提高教育统计与测量在教师教育课程中的地位，重组教学模块，突出实践性和应用性。使学生掌握科学研究的方法，提高他们的教育教学实践能力，提升教育统计与测量能力。
统计学取样方法篇10
论文摘要：本文首先阐明了现代交通运输统计的基本任务；继而论述了统计调查的概念及统计调查方法分类；最后分析了现代交通运输统计调查方法选择，以期对我国当前的交通行业运输统计调查方法的选择提供一点可借鉴之处。论文关键词：交通行业现代运输统计调查方法1现代交通运输统计的基本任务《中华人民共和国统计法》规定:“统计的基本任务是对国民经济和经济发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计资料和统计咨询意见，实行统计监督。”交通行业是国民经济的一个有机组成部分，现代交通运输统计是社会运输统计和国家经济发展整体统计的有机组成部分。因此，交通行业运输统计的确定必须满足国家统法计对统计基本任务的总体要求。现代交通运输统计的基本任务可以确定为:采用科学的统计方法和先进适用的统计手取，对交通行业提供现代运输服务的相关活动进行统计调查、收集整理、提供统计资料、开展统计分析、行使统计监督，为国家了解交通行业对国民经济和现代运输业发展的贡献和影响，制定交通行业和现代运输业发展规划、进行宏观调控和决策提供依据；为交通行业各有关部门和企业加强交通现代运输发展的规划建设、运行组织、经营管理各科学研究提供依据。2统计调查的概念所谓统计调查就是根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地搜集有关现象的各个单位的资料，对客观事物进行登记，取得寡实可靠的原始资料的工作过程。统计调查搜集来的资料有两种:一种是对被调查单位未做任何加工整理的原始资料，又称初级资料；另一种是搜集次级资料，也称间接资料，是指已经经过某个部门或地区加工整理过的，能够在一定程度上说明总体数量特征的统计资料，一切次级资料都是由原始资料加工整理而来。统计调查与了解、查明原因的一般性调查，既有相同之处，更有区别。相同之处表现为，它们都是为了认识、把握客观现象的本质和规律而进行的资料和情况的了解、搜集工作。区别表现为：①对象范围不同，统计研究运用大量观察法，需向较多的总体单位做调查，一般性调查的单位较少。②资料性质不同，统计调查以数字资料为主，一般性调查以情况资料为主。3统计调查方法分类根据不同的调查目的，选择适当的调查方法和组织方式是统计调查的重要问题。统计调查方法按调查对象可分为如下几类。3.1普查普查是为了了解某种现象在一定时点上的状态而专门组织的一次性的全面调查。普查适用于不必要或不可能经常调查而需要得到全面统计资料的现象。普查是一种大量的、一次性的、专门组织的调查，需要有一套科学的调查方法。由于普查涉及面广、对象多，调查的内容和项目就不能太多太复杂，所以，普查项目只能限于对调查对象的基本情况的描述，主要应用于较大范围的对社会经济基本情况的调查了解。3.2统计报表统计报表，是按照一定的表格和要求，自上而下统一布置，自下而上提供统计资料的一科统计数据采集的方式。统计报表制度是我国管理部门搜集统计资料的一种主要方式。通过统计报表，可以全面系统地搜集社会经济活动的基本统计资料，是反映国情国力的主要资料来源。3.3抽样调查抽样调查是非全面调查的一种主要组织形式。它是按照随机原则从总体中抽取部分单位作为样本进行观察，并用观察结果推断总体数量特征的一种调查方式，适用于不可能或不必要进行全面调查的现象。利用抽样调查资料可以检查、补充、修正全面调查的资料。抽样调查与其他非全面调查相比，具有如下特点:①按照随机原则抽取调查单位；②以推断总体为目的，而且能够对推断结果的可靠性做出数学上的说明。&n