统计学的问题篇1
关键词：会计专业统计教学问题对策
一、中职会计专业统计教学中存在的问题及其原因分析
中职会计专业统计教学过程中，学生的学习积极性不高，教师的教学效率也不是很理想，究其原因，在于师生双方。
首先，中职会计专业学生普遍认为，统计是会计专业的选修课，可学可不学，因此从思想上不重视。另外，中职学校学生知识底子较薄，尤其是数学基础不好，而统计教学中，公式多且计算有一定难度，学生学习难度大，畏难情绪重，缺乏学习信心，学习兴趣不浓。其次，从事中职会计专业统计教学的教师，一般是数学或统计学教师，对会计专业知识知之甚少或者根本不了解，因此统计学教师的教学与会计专业相分离，无法真正引领学生认识统计学在会计专业中的重要性。
二、中职会计专业统计教学的对策与建议
在中职会计专业统计教学中，从学生层面，我们应加强思想认识，明确重要性；从教师层面，我们要注重补充统计学和会计专业知识，更新知识结构，使会计专业统计课程的教学内容与会计专业课程的教学内容相衔接，并不断改进教学方法。
1.明确重要性
（1）统计学在会计专业学科中的应用。在会计专业课程中，很多计算方法的原理来源于统计学，是统计知识在会计各专业课程中的具体应用，如在基础会计、财务会计、财务管理和管理会计等会计主干课程中，都或多或少用到了统计知识。所以，我们一方面要让学生了解统计知识在会计各专业课程中的应用，从而明确其重要性，以此激励学生从思想上重视这门课程，端正学习态度；另一方面，如果学生能熟练地掌握统计知识，那么会计学中比较复杂的计算，也就不再困难了。
（2）统计知识在就业过程中的重要性。现今，会计职业领域的内涵正在发生变化，如一些大企业的收银员岗位已经纳入会计部门管辖，一些小企业的出纳、会计岗位同时要兼做文员、仓库管理员等。中职学校会计专业毕业生的年龄、知识和技能特点，决定了他们可以直接胜任的岗位特点是具有较为简单的专业知识，对技能和职业道德要求高，岗前培训时间较短。因此，中职会计专业毕业生就业岗位群主要包括出纳、会计、收银、统计、仓管、文员等。统计、仓管等，这就意味着，学好统计知识对会计专业学生来讲日益重要。
2.优化教学内容
中职学校统计教学内容，大多参照统计专业课程教学内容进行设计。对于会计专业来讲，主要要求学生熟练应用一定的统计方法对一些项目进行精准核算。因此，开发会计专业的统计课程校本教材，及时更新统计教学内容，使会计专业统计课程的教学内容与会计专业课程的教学内容密切衔接，这样才能更加有效地组织课堂教学。
（1）时期指标和时点指标教学中渗入会计要素、会计报表（见下表）。统计指标可分为总量指标、相对指标、平均指标、标志变异指标等。总量指标按其反映的时间状况不同，可分为时期总量指标和时点总量指标。时期总量指标可相加，大小与时间长短相关；时点总量指标不能相加。
在时期指标和时点指标的教学过程中，渗入基础会计课程中会计要素、会计账户及其金额和会计报表编制的讲解，学生理解起来就会更为透彻，掌握起来也就更为牢固了。这样，统计知识在会计专业的应用地位也就能凸显出来了，因此进一步提高了学生对统计课重要性的认识和学习统计学的兴趣，自然而然地提高了统计课堂教学效率。
（2）平均指标计算教学中渗入存货计价方法、销售预测。在统计教学中，平均指标的计算是一个重要的知识点，在会计专业课程中应用也极为普遍。如财务会计课程中存货成本的计价方法先进先出法和加权平均法，就是应用统计平均指标的计算原理，即简单算术平均数和加权算术平均数的计算；管理会计课程的销售预测也是算术平均法、移动平均法的应用。
（3）标志变异指标教学中渗入投资风险价值。在统计教学过程中，标志变异指标较为抽象，指标多，计算量大；在会计教学过程中，投资风险概念抽象，投资风险价值的计算需要应用到平均数、标准差和离散系数等统计指标。所以，在标志变异指标教学过程中，渗入投资风险价值计算，相互补充、相互促进，学生就能较为清晰地理解这一知识难点。
（4）统计指数教学中渗入成本差异计算。统计指数用来表明不能直接相加和不能对比的现象在不同时期相对变动程度，其作用在于综合反映复杂现象总体变动的方向和程度，分析在受多因素影响的现象的总变动中，各因素的影响方向和影响程度。在统计指数因素分析法的教学中，可以采用案例教学法渗入管理会计课成本差异的计算和分析。在标准成本差异教学过程中，计算公式多，学生熟记公式并正确运用的难度大。运用统计指数，深入理解标准成本差异计算分析的原理，按成本项目即直接材料、直接人工和制造费用，将成本差异分解为数量差异和价格差异，归纳总结，简化记忆公式，有助于学生更好地掌握成本差异的计算和分析。
总之，会计专业课程中遍布统计知识的应用。在统计教学过程中，要结合会计专业课程，优化教学内容，从而促使学生在学好统计学的基础上，让统计知识更好地服务于会计专业知识的学习。
3.改进教学方法与手段
会计专业的统计教学，目的在于通过统计课程的学习，使学生获得应用统计方法解决会计核算中实际问题的技能。因此，会计专业的统计教学更应该注重统计应用和案例教学，注重学生统计计算方法的掌握和统计分析能力的培养。在统计教学中，我们应灵活采用教学方法，培养学生运用统计知识的能力，应改变传统的“灌输式”教学方法，注重采用讨论式教学、案例教学、提问式教学等“启发式”教学方法，培养学生的学习兴趣，提高学习效率。此外，统计教学应改进传统的教学手段，适当采用现代化的网络和计算机教学手段，把统计教学和计算机技术有机结合起来，加强信息技术手段在统计教学中的应用，如多媒体课件、eXCeL的数据处理功能等。
总之，中职会计专业的统计教学应结合会计专业自身特点，注重对统计思想的挖掘和传递，注重对学生统计思维能力的培养和塑造，更新知识结构，优化教学内容，改进教学方法和教学手段，从而使会计专业的学生增强学习统计知识的兴趣，深刻认识到统计工作的重要性，学到真正能指导实践的现代化统计知识。
参考文献：
[1]娄庆松，杨静.统计基础知识（第三版）[m].北京：高等教育出版社，2012.
[2]黄书田，刘鹃.国民经济统计概论[m].北京：中国人民大学出版社，2004.
[3]王华.统计学在会计专业中的教学创新[J].学园，2010（18）.
统计学的问题篇2
【关键词】统计学教学问题对策
目前统计学已在各行各业得到了广泛的应用，特别是在大数据时代，人们的生产生活已越来越离不开统计学。由于统计学如此重要，教育部将统计学规定为经济类和工商管理类本科专业的专业核心课程。但是，当前统计学的教学还存在诸多问题，从而使统计学的教学效果大打折扣。本文将结合笔者的教学实践，对统计学教学中存在的主要问题进行分析，并提出相应的对策，期望对统计学的教学改革工作提供一点思路。
一、统计学教学中存在的主要问题
1、在教学过程中忽视对数学知识的复习
当我们在统计学的讲授过程中涉及到概率分布、假设检验以及矩阵运算等知识点的时候，很大一部分学生表现出茫然的神情，表明学生在学习统计学的时候，已经对过去所学的数学知识有所遗忘。《计量经济学》教材一般都会有一个数学附录，可以帮助学生用较短的时间对关键的数学知识进行复习。《统计学》教材一般没有这样的数学附录，统计学教师也不会专门给学生复习相关的数学知识，而这些数学障碍恰好是导致学生学习效率低下的主要原因。中国有句俗语“磨刀不误砍柴工”，因此笔者认为在进行统计学这门课程的教学时，有必要专门安排时间对学好统计学必需的数学基础知识进行复习。
2、在教学过程中忽视案例的运用
统计学是一门实践性很强的学科。统计学中的每一个知识点都是与实践相联系的，比如均值、标志变异度这些看似简单的知识，都包含了丰富的实践意义。而有些教师在上课的时候，主要教学生如何去计算相关的统计指标，把统计学当作一门数学课程来教，学生也把统计学当作数学来学。教师在教学中忽视了对实践案例的运用，导致学生不能真正理解相关知识点的真正含义，从而觉得统计学又枯燥、又难学，并失去了学习的兴趣。
3、理论讲解与统计软件教学脱节
统计学是一门实践性很强的学科，即学生从统计学中学到的知识是完全可以应用到工作实践的。与教科书中的例题不一样，在工作中所得到的数据的样本容量一般都很大，这就需要通过相应的统计软件来进行处理。据笔者了解，许多高校在安排统计学这门课程的时候，一般安排十六周左右的理论教学，另外安排两周实践教学，在实践教学环节主要是学习SpSS软件。我们认为，这种教学安排并不能很好地促进统计学的教学，其理由主要有两点：其一，理论讲解与统计软件的教学完全脱节。由于是在理论学习完全结束之后才开始教学生进行软件操作，学生可能对学过的理论知识已经遗忘，在学习软件操作时，只是进行机械性的操作，而不明白每一步操作的真实含义。其二，学习软件操作的目的并不是为了简单地进行数据处理和数据分析，事实上通过软件的学习还能促进对理论知识的理解。而像这种教学安排，是先学完理论之后，再学习软件操作，就不能很好地起到通过软件操作促进理论知识学习的目的。
二、提高统计学教学效果的对策
1、注重案例的讲解
由于统计学的实践性很强，我们可以从生产生活中找到许多案例来帮助提高统计学的教学效果。通过合理地运用案例，既可以增进学生对统计理论的理解，同时又能提高学生学习统计学的兴趣。下面将具体介绍笔者在讲授假设检验时是如何通过案例的讲解来增加学生对统计学知识的理解以及提高学习统计学的兴趣的。假设检验是统计学教学中的重点和难点。假设检验是利用样本提供的数据资料来检验事先对总体某些数量特征所作的假设是否可信的一种统计方法。当对总体参数的真实性感到怀疑，需要通过样本来考察其正确与否时，往往借助于假设检验作判断，从而决定接受或拒绝这一假设。
笔者在讲授这部分内容时，引用了吴喜之在其《统计学：从数据到结论》一书中的一个案例。其内容是：如果一个人要证明他从来没有骂过人。他能够证明吗？要证明他没有骂过人，他必须出示他从小到大每一时刻的录音录像，所有书写的东西等等，还要证明这些物证是完全的、真实的、没有间断的，这显然是不可能的。
反过来，如果要证明这个人骂过人很容易，只要有一次被抓住就足够了。这就相当于假设检验中的反证法。在假设检验中，一般要设立一个原假设，比如可将“从来没有骂过人”设为原假设，设立该假设的动机主要是企图利用人们掌握的反映现实世界的数据来找出假设与现实之间的矛盾，从而否定这个假设。如否定不了，说明证据不足，无法否定原假设。许多学生说他们在学习《概率论与数理统计》这门课程时，虽然也学过假设检验，但是从来没有真正明白假设检验的含义，而通过对这个案例的学习，他们对假设检验有一种豁然开朗的感觉，并且觉得统计学原来这么有趣。
另外，对于假设检验中的一类错误和二类错误，学生也很难理解，在讲授这部分内容时，笔者又列举了另外一个案例来帮助学生理解。当一个人被控告为罪犯时，他将面临审讯。控告方提出控诉后，法官必须根据证据做出裁决。事实上，法官就需要进行假设检验。这里有两个假设需要被证明。第一个假设为原假设H0：被告无罪；第二个假设为备择假设H1：被告有罪。事先法官并不知道哪个假设是正确的，他们将根据控辩双方所提供的证据进行判断，最终的结果只有两种可能：判定被告有罪或无罪释放。在统计应用中，判定被告有罪就相当于拒绝原假设，授受备择假设；而判定被告无罪也就相当于不能拒绝原假设，但我们并不能接受原假设。
当我们进行假设检验时，存在两种可能的错误。第一类错误是当原假设正确时，我们却拒绝了它。第二类错误当原假设有错误时，我们却没有拒绝。在上面这个法官审案的例子中，第一类错误就是一个无罪的人被判定有罪。第二类错误就是一个有罪的被告被判定无罪。我们把发生第一类错误的概率记为α，通常它也被称为显著性水平。第二类错误发生的概率为β。发生错误的概率α和β是相反的关系，这就意味着任何尝试减少某一类错误的方法都会使另外一类错误发生的概率增加。根据检验的一般原则，首先要保证犯第一类错误的概率α要足够的小。因为司法审判中，第一类错误被认为是更加严重的。通过对这个案例的学习，学生就能很好地理解，为什么我们会将显著性水平规定为0.01或0.05，最大一般不会超过0.1。
2、强化统计软件的教学
在统计学教学中加强统计软件的教学，并不仅仅是为了教会学生用统计软件去整理数据和分析数据，另外一个目的就是通过操作统计软件帮助学生理解统计理论。目前大多数学校为了合理利用比较紧缺的实验教学资源，往往对理论教学和实践教学环节进行分开安排，而这样做的弊端就是不利于上述目标的实现。事实上现在许多大学生都有自己的个人电脑，对一些统计软件的学习并不一定要去实验室，教师可以在课堂上进行简单的演示，让学生在课后多练习操作。我们认为在统计学教学中使用Stata统计分析软件将更加方便，因为Stata是世界上最权威的三大统计软件之一，具有占用内存小、功能非常强大、运算速度快和不需要安装等优点。
我们在前面的分析中曾谈到为了提高学生学习统计学的效率，很有必要对学好统计学必须具备的数学基础知识进行专门的复习。如果我们用Stata软件来帮助学生复习数学知识，其效率会更高。下面将列举用如何用Stata的矩阵命令帮助学生复习矩阵运算的相关知识。
用Stata录入一个新矩阵的方法非常简单。在Stata的命令窗口输入以下命令：matrixa=（1，0，1＼2，1，0＼-3，2，-5），就得到了一个3行3列的矩阵。
如果要得到矩阵a的转置矩阵，只需要输入以下命令：matrixa1=a’。a1=（1，2，-3＼0，1，2＼1，0，-5）即为a的转置矩阵。
如果要得到矩阵a的迹，只需要输入以下命令：scalara=trace（a）；如果要得到矩阵a的逆，只需要输入以下命令：matrixB=inv（a），B=（-2.5，1，-0.5＼5，-1，1＼3.5，-1，0.5）即为a的逆矩阵。
事实上，在指导学生复习矩阵的相关知识时，并不需要详细地为学生讲解具体的运算过程，比如求矩阵的逆，其运算过程比较复杂，如果详细地讲解运算过程，将花费大量的时间，甚至有本末倒置之嫌。只需要简单讲解一下矩阵逆的概念，其运算过程可以完全交给软件去做。
当然学习统计软件最根本的目的是对搜集到的大量数据进行整理和分析。当学生在学习相应的统计整理和统计分析的理论知识的时候，也必须能运用软件去得到相应的结果。比如当学生学完平均指标和标志变异度指标之后，要学会如何用软件来得到相应的指标。用Stata软件来得到这些指标的方法非常简单的。如果想得到某个变量a的平均数、标准差、极大值、极小值以及25%分位数、75%分位数等，只需要输入命令“suma，detail”就可以了。
3、加强实践能力的训练
由于统计学的实践性很强，因此必须要注重学生实践能力的训练，在目前的统计学教学中有一个误区，认为教会学生操作相应的统计软件，就是在进行实践能力的训练。事实并不是这样，学生学习统计学的目的主要是为了解决实际问题，因此在教学中要根据相应的教学内容设计不同的课题和任务，让学生实实在在地从搜集数据、整理数据、分析数据到得出统计结论进行完整的训练。通过加强实践能力训练，可以让学生真正明白统计学的实用性，从而产生更大的学习兴趣，并在实践中清楚地知道自己在哪些方面还存在不足，以增加学习统计学的动力。
【参考文献】
[1]李洁明、祁新娥：统计学原理[m].上海：复旦大学出版社，2014.
统计学的问题篇3
关键词：高校统计学;教材建设;问题;建议
一、高校统计学教材存在的主要问题
1.高校教学目标不清晰，教材层次分类不清。高校在统计学专业上普遍存在教学目标不清晰，教育目的不明确的问题。主要体现在教材的层次上，没有将教材合理划分，教材普遍适应大多数，但是也没有突出教学的目标。在专科、本科、硕士不同层次的学历专业中使用的教材内容区分不明，层次不清以及存在着大量的重复。在普通高校本科教育中，非统计学专业的学生与统计学专业的学生在使用教材上都是一样的，教材的无层次导致统计学专业学生在学习时感觉到教材不深入，没有学到统计学专业的亮点，而非专业性的学生却感觉教材比较难懂，过于深入不适合本专业的学习。另外，在本科统计学专业中，选取的教材大多过于注重理论体系的完整性、严密性，教材中的数学推理比较严格，理论性较强，应用性较低，忽视了本科统计学专业教育的目的。本科统计学教育主要在于培养具有实际统计能力和分析问题以及解决问题的应用型人才而不是培养理论性的研究型人才。
2.教材中过于重视数学公式和推导，轻视对统计思维的培养。统计学的出现历史较早，早期的数学计算可谓是统计学的前身，统计学在经过漫长的发展历史后提炼了很多的智慧结晶，比如理论性的经验以及我们常见的定理，推理定理以及相关知识点的概念概述。这些定理，概念是学习统计学的基础，但不是学习统计学的重点，作为高校的统计学教学也不能作为重点，但是我国高校在这个专业的教学现状却是以此作为重点，忽略了本科类统计学专业的教学重点。统计学专业学习的重点在于培养学生的统计思维，而不是一味的灌输统计学中的公式与定理，学习统计学专业，特别是本科生学习统计学专业的主要目的在于运用，培养学生的统计思维，分析统计数据，进而得出问题所在，提出合理建议，这才能符合社会对本专业人才的需求。
3.统计学的相关教材数量较多，教材内容有待精简。高校统计学专业的教材种类比较多，很多高校在选择教材时都能仔细研读教材内容，所以导致以后教师在教学中发现教材中有的知识点出现了歧义，还有的是比较相近的教材中对同一知识点的描述存在分析，有的教材之间出现重复并且知识点联系松散，缺乏整体性和系统性。
二、解决统计学教材问题的合理化建议
1.加强教材的科学性与规范性。学习统计学专业的学生大多是在原来没有接触过的，所以他们的学习很严重的依赖教材，教材不仅是对学生在学校的学习有着较大影响，在走入社会上也有很大影响，所以在选择统计学相关教材时应该慎重。另外，教育部门在对编辑教材的部门要进行严格督查，以及在印刷前也要进行细致的审查工作。教材应该展示统计科学的体系，至少应该体现科学性和规范性。例如很多教材都会讲到均值，它是常用的集中趋势度量。但是很少有教材说明，当数据呈显著的偏态分布时，均值不是一个合适的概括性指标，因此导致很多学生在应用中常常误用均值。均值误用的典型例子是近年来工资被增长的问题，因为收入分布不是正态分布，而是右偏型分布。在国际上收入分布主要用中位数，而不是均值。
2.提高教材内容的应用性。统计是数据的科学，因此，统计学教材要体现出应用性，教材里每一种统计方法的介绍都应该联系案例，这样不仅可以避开深奥的数学理论推导，而且为学生深入领会统计思想与方法提供了最有效的途径。教材要适应应用统计的需要，特别是近几年信息计算的飞速发展，方便了统计软件的使用，教材内容也应该做出转变，与计算机科学统计技术相融合，统计学的教材编写应根据社会科技发展来做参照，提出新型的统计数据方法，摒弃教材中传统的利用手算的方法，做到与时俱进，提高社会应用性。
3.教材编写应注意趣味性。很多人认为教材应该是严谨的，在编写中应突出教材的科学性和严谨性，而往往忽略教材的趣味性，面对学生的阅读需求，学生希望统计学课本不再是理论性的教材而是可读性强的书刊，行文中间可以穿插大量丰富、鲜活、生动的扩展阅读，使得统计学知识不再枯燥，方便学生的理解和学习。编写好统计学教材，不仅应该体现统计学学科的科学性和规范性，而且要注意趣味性，要编排新颖，讲解清晰。这样才能帮助学生深入领会统计学的思想与方法。
参考文献：
统计学的问题篇4
【关键词】统计学；教材建设
一、我国统计学教材存在的主要问题
（1）过于重视数学公式和推导，轻视对统计思维的培养。由于统计发展历史中的数学背景，上个世纪中期基本定型的数理统计教材充满了数学味极强的定义、引理、定理、推论，以及贯穿其中的纯粹数学推导和证明。但是，和确定性的数学不同，以归纳为主要思维方式的统计是描述现实世界的，统计的结论不可能是确定性的。数学是不能证伪的，而统计科学和其他科学的理论一样，必须是可以证伪的。在不断证伪的过程中，统计科学才得以发展。因此，这样的统计教材往往对于背后的基于数据的统计思想介绍得不很充分，也不强调这些充满假定的数学模型都是对现实世界的不同程度的简化。大多数教材仅仅指出这些模型在什么假定下可用，而很少指出违背这些假定的后果。（2）教材层次方向不清，教育目的不明确。作为高等职业教育、本科生、研究生不同层次和不同统计教育方向的教材，内容区隔不明、层次不清、存在大量的重复。在普通高等院校本科教育中，非统计学专业的统计学类课程的教学目标、教学时间与统计学专业的教学目标、教学时间也有很大的差别。目前，统计专业教材过于注重理论体系完整，严格的数学推理，忽视了本科统计教育的目的是培养更多的具有实际统计能力及能发现问题分析问题解决问题的统计人才；非统计专业的教材偏少，现存的几个版本的教材知识性较强，应用性欠缺。（3）教材内容重复、联系松散，缺乏系统性。例如，最小平方法在《统计学原理》、《概率论与数理统计》、《统计预测》、《计量经济学》中相继出现等，门门课都讲，却每门课都未能讲深讲透，学生无法深入领会。（4）教材数量多，缺少精品教材。目前统计学类教材有多种版本，但是，有些教材的编辑出版目的是职称评定、学科评估等，拼凑写作班子，造成教材粗制滥造，辗转抄袭和理论脱离实际的情况。
二、加强统计学教材建设的一些思考
（1）教材的科学性与规范性。学习我们教材的学生在统计学专业上多是一张白纸，我们教材上所说的对绝大多数学生来说都会被全盘接受，通常我们编写教材的老师并未意识到教材对学生一生可能产生的影响。特别是由于我们本身知识体系的欠缺以及我们工作中的粗心和不慎都会对学生产生负面的影响，这也是我们强调慎编新教材的另一考虑。教材应该展示统计科学的体系，至少应该体现科学性和规范性。很多教材都会讲到均值，它是常用的集中趋势度量。但是很少有教材说明，当数据呈显著的偏态分布时，均值不是一个合适的概括性指标，因此导致很多学生在应用中常常误用均值。均值误用的典型例子是近年来工资被增长的问题，因为收入分布不是正态分布，而是右偏型分布。在国际上收入分布主要用中位数，而不是均值。（2）教材内容的应用性和与时俱进。统计是数据的科学，因此，统计学教材要体现出应用性，紧密联系社会实践，强调统计思想的内涵与应用。教材里每一种统计方法的介绍都联系着许多例子和案例，并在每章配有大量的例题和练习，不仅可以避开深奥的数学理论推导，而且为学生深入领会统计思想与方法提供了最有效的工具。教材要适应应用统计的需要，特别是计算机科学的飞速发展，界面越来越方便友好的统计软件的使用，已经使旧的学习方法，特别是记忆并运用统计公式不再适用于大部分学生。与20年前甚至10年前相比，非统计专业统计学原理的内容还应该有较大的调整。如果对照国外同类教材，就不难看到这方面的差异。最典型的是由于计算机处理数据已经十分方便，教材中传统的利用手算的一些简捷公式和方法已经过时，如：均值假设检验的t统计量、回归方程的回归系数的计算等。（3）教材编写应有趣味性。很多人以为保证教材的科学性、严谨性就足够，往往忽略教材面对的学生的阅读需求，即学生希望作为应用科学的统计教材可读性强，语言轻松活泼，通俗易懂。行文中间可以穿插大量丰富、鲜活、生动的扩展阅读，使得统计技术不再枯燥，方便学生的理解和学习。比如每章安排“专栏或扩展阅读”，给出一些与统计知识有关的历史故事或注意事项，帮助学生了解所学知识的重要性和实践性。还可以在适当的地方给出一些著名的统计学家的人物小传。通过对他们成就的了解，扩展学生的视野，使学生了解统计学发展历史上重要的人物以及学科发展历史事件，学生会更加全面地了解统计这个学科。
编一本好的统计学教材，不仅应该展示统计科学的体系，至少应该体现科学性和规范性，而且要适应应用统计的需要，大量使用不同领域数据，使得学生深刻理解统计的应用性，最好能注意趣味性，要编排新颖，讲解清晰。教材最好能借助于统计软件的使用，帮助学生深入领会统计思想与方法。
参考文献
[1]袁卫，刘超．统计学教材建设的问题与思考[J]．统计研究．2011（9）
统计学的问题篇5
【关键词】小学数学统计教学问题及对策
小学数学中的统计是统计学的基础知识，对学生数学知识与数学能力的提升具有重要意义。但由于新课改后统计学方面的知识增加给部分教师备课增加了难度。另外统计学相关知识相对复杂，给不同层次的学生带来不同程度的困难，导致部分学生学习兴趣不高。为改善统计教学现状，教师应对当前统计学中存在的问题进行探究并找出策略，以促进学生综合能力的全面发展。
一、提供保障，提升教师专业素养
教师是学生学习的主导者，对学生综合能力的提升具有重要作用。但由于新课改后统计方面的知识得到扩展延伸，部分教师对这方面的知识理解不深且缺乏科学的教学方式，导致学生学习效率不高。为改善这一情况，为学生提供良好的教学保障，教师应积极提升自身的专业素养，从根本上解决统计教学问题。
首先，教师应积极改变传统的教学观念，注重培养并提升学生的数学能力而非成绩。其次，教师应通过多种渠道积极提升自身的专业素养。如教学之前教师应对统计相关内容的教学大纲进行深入的研究，明确教学目标，结合自身的情况积极借助书籍、网络等资料不断强化自身的专业知识。另外，教师应积极培养自身对统计教学相关知识的兴趣，加深自身对数据知识的理解与运用，然后在教学中为学生渗透相关知识，让学生真正理解统计教学的含义。以“运动与身体变化”这一内容为例，教师可以以学生生活现象导入教学：“同学们，你们喜欢体育运动吗？经常参加体育运动对身体有什么好处？你知道在运动后，身体会发生哪些变化吗。”这样可以使学生经历探索运动前后脉搏跳动变化规律的过程，感受通过实验收集数据的一般方法，进一步理解平均数的意义，增强用平均数分析数据的意识和能力。
二、激发兴趣，提升学生学习效率
由于大多数数据知识抽象且难以理解，为学生统计知识的学习带来一定的困难，导致学生数学学习兴趣不高。对此，教师应结合教学内容与学生实际学情，结合小学生特点与兴趣设计科学合理的教学方案，以此提升学生的学习效率。
分析小学生特点可以发现，小学阶段的学生喜欢实践与动手。因此教师可以抓住学生这一特征，结合学生的兴趣引导组织学生参加相关的实践活动。如教师可以结合学生实际学情将学生进行科学合理的分组，然后引导组织学生以小组为单位对学校附近家属楼近三个月的用水量进行调查。教师可要求每组推选一个小组长对成员进行分工安排，调查之后小组需要画出相关的统计图并做一调查报告，选出代表在课堂上讲解报告。在实践活动过程中，学生为了完成这个任务，便会先在小组内部进行分工，自主地学习各种统计图和表格，从而更好地展现自己小组的调查结果。通过这样的数学实践可以让班级学生积极参与数学实践活动，有助于让学生之间优势互补，共同进步，同时有利于促进学生数学学习效率的提升。
三、探索学习，强化学生统计能力
在传统小学数学教学中，数学教师通常以权威者的身份主导课堂，造成学生被动学习的局面。但新课改要求在素质教育下，小学数学教师应注重对学生数学能力的培养，为学生将来的数学学习奠定良好的基础，促进学生综合能力的全面发展。教师可以引导学生通过探索学习，强化学生数学自主学习能力。
以“了解我们的生存空间”为例，教师在讲到这一内容之前可以为学生布置相应的预习作业“通过查阅资料等方式对我国近五年来城镇生活污水排放总理进行统计，并画出折线统计图”。通过这样的形式将实际生活，引入课堂教学中，加深学生对教学知识的理解。在课堂教学中，教师可以针对教学内容结合学生实际生活，为学生布置相关的探究问题，激发学生对统计知识的兴趣，然后通过让学生主动参与与体验，进而提升学生统计相关数学知识的能力。另外，教师可以引导组织学生以小组为单位对相关问题进行探究学习，在学生探索过程中教师引导学生从多角度、多方面进行思考问题。以此提升学生自主学习的能力，同时可以提升学生数学知识的实际应用能力。
综上所述，统计教学在小学数学教学中占据重要地位，学生动手能力与实践能力的提升具有重要意义。但当前的统计教学中依旧存在一些问题需要教师针对这些问题积极找出相应的对策，不断改进与完善自己的教学设计。教师首先应积极提升自身的专业素养，为学生之后的统计学习提供相应的保障。其次，教师应注重激发学生的学习兴趣，促进学生学习效率的提升。最后，教师可以借助探索强化学生统计能力促进学生综合能力的全面发展。
【参考文献】
[1]杨兰.小学数学统计教学的问题与策略研究[J].学生之友（小学版），2013（11）.
统计学的问题篇6
[关键词]社会科学统计方法应用问题
社会科学的实证研究在应用统计学时,统计分析是其关键环节,资料性质分析、资料类型的判断、统计方法的选择等各个环节都应把握好,否则,其分析结果将是没有意义的。本文拟通过对社会科学实证研究论文中应用统计分析方法出现的问题,从描述性分析、定量资料的统计分析、定性资料的统计分析、相关与回归分析等方面进行解析。
一、描述性分析问题
在社会科学实证研究中,一般首先要对社会调查数据进行描述性统计分析,以发现其内在的规律性,再选择进一步的分析方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布形态以及一些基本的统计图形。
描述性统计分析虽然较为简单,但如果对某个事件或某种现象的描述不清楚或存在偏差,那么其后的所有分析都将值得怀疑,而描述的偏差可能会引起公众或学术界对某些社会现象的误解,甚至误导政府决策。
1.均值的误用
均值是用于描述样本集中趋势的最常用指标,但应注意,对于正态或近似正态的对称分布样本,它是较好的指标,一般与离散趋势指标中的标准差一起描述数据资料(即形式);而对于偏态分布的样本,则常用中位数来描述集中趋势,一般与离散趋势指标中的四分位数间距一起描述数据资料(即形式),究其原因是均值容易受到极端值的影响。
对于两个分布完全不同的样本,可能会得到相同的均值,因此均值在某种程度上抹杀了样本内部的差异,而往往这种内部差异正是需要进行深入研究或应当引起人们注意的。为了弥补均值的这种缺陷,一般在报告均值的同时,也应该报告标准差,或用直方图或散点图的形式描述分布,以展示群体内部的差异。
2.绝对数的误用
因为社会调查研究比较容易得到大容量的样本,所以对任何小概率事件,用绝对数报告都会出现较大的数字,单纯对绝对数的强调往往会产生误解。比较合理的方式一般是在报告某事件绝对数的同时,给出该事件的发生率或占研究样本的比例。
3.相对数的误用
相对数常用于描述定性资料的内部构成情况或相对比值或某现象的发生强度,一般有比与率两种形式。虽然比与率的计算形式是相同的,即两个绝对数之商乘以100%,但它们的含义是不同的。率用于反映某种事物或现象发生的强度,而比则用于反映部分与整体或某一部分与另一部分之间的关系。当数据的比较基础相差悬殊,用绝对数表述没有可比性时,就要借助于相对数。
应用相对数也容易出现一些问题,如:百分比与百分率的混用;当分母很小时,只计算百分比或百分率,而没有报告样本量;当比较两个或多个总体率时,没有考虑到各总体对应的内部构成情况是否一致,而直接比较等。
例如在报告流动人口犯罪问题时,给人的印象往往是流动人口犯罪率高于常住人口,其实是忽视了流动人口的年龄和性别构成与常住人口完全不同,且青年男性是犯罪率较高的人群,这样对两个不同群体的比较往往会导致错误的结论。
二、定量资料的统计分析问题
定量资料的统计分析是指所观测的结果变量是定量的,而且希望考察定性的影响因素取不同水平时,定量观测结果的均值之间的差别是否有统计学意义。定量资料的统计分析在统计学应用中占有很大的比重,出现的误用也比较多。
正确选择定量资料统计分析方法的关键有两点:一是正确判断统计研究设计的类型;再是检验定量资料是否满足“独立性、正态性及方差齐性”的前提条件[1]。前者要求使用者对统计研究设计的类型较为熟悉,后者则需要进行预分析,可适当借助于统计分析软件。根据前提条件是否满足来决定用参数假设检验或方差分析,还是用非参数检验方法,进而根据对统计研究设计类型的判断,确定采用具体的统计分析方法。
对定量资料作统计分析时,常犯的错误有:
1.不管统计研究设计类型,盲目套用t检验或单因素方差分析;
2.不验证“独立性、正态性及方差齐性”前提条件,而直接应用参数检验法;
3.将多因素设计定量资料人为拆成多个成组设计定量资料,采用t检验法;
4.将多因素设计定量资料用单因素多水平方差分析解决,或用一元分析替代多元分析等。
三、定性资料的统计分析问题
定性资料的统计分析是指观测结果为定性变量的统计处理问题。定性资料的统计分析在社会科学研究中的应用也是很广泛的,通常根据影响观测结果的原因变量性质分为三种情况:
1.原因变量都为定性变量,此类资料就是通常理解的定性资料。常用的统计分析方法有:检验、秩和检验或Ridit分析、Spearman秩相关分析、线性趋势检验、一致性检验(也称Kappa检验)、加权检验、对数线性模型等。
2.原因变量中既有定性变量,又有定量变量。这类资料的统计分析通常有两种处理方法:一是结合专业知识先将定量的原因变量离散化,使其转化为定性变量,然后采用上面3.1的统计方法处理;二是先对定性的原因变量,采用哑变量技术进行处理,转化为多个二值变量,赋予0或1值,然后采用Logistic回归分析方法或多值有序变量Logistic回归分析处理。
3.原因变量全部为定量变量。这类资料的分析可以直接采用Logistic回归分析方法或多值有序变量Logistic回归分析处理。
定性资料的最常用表达形式是列联表,列联表有多种类型,如横断面设计的四格(或称2x2)列联表、队列研究设计的四格列联表、配对研究设计的四格列联表、双向无序的R×C列联表、单向有序的R×C列联表、高维列联表等,不同类型所用统计方法也不同,所以处理这类资料的关键是分辨出列联表的类型,从而选择相应统计分析方法。
在社会科学研究中,定性资料的统计分析常犯的错误主要就是列联表的误判,从而错误的选用统计方法。
四、相关与回归分析问题
相关分析是研究变量之间的相互关系,常局限于统计描述,较难从数量角度对变量之间的联系进行深入研究;回归分析则是研究变量之间的依赖关系,可实现对自变量进行控制,对因变量进行预测,及对随机变化趋势进行适当修匀。
相关分析可用于对定类、定序、定距及定比等尺度的各类资料进行定量描述,但各类资料的计算公式是不同的,所以应用时,需要判明资料的类型;而回归分析则要根据因变量性质的不同,选用不同的回归分析方法,一般可分为两类:一是因变量为连续型变量,具体的,当为非时间性的连续型变量时,可用线性回归分析、多项式回归分析、非线性回归分析等;当为时间变量时,可用CoX半参数回归分析、指数分布回归分析及威布尔回归分析等;当为随时间变化的连续型变量时,则需要利用时间序列分析。二是因变量为离散型变量,需要利用Logistic回归分析、对数线性模型分析及多项Logit模型分析等。
在社会科学研究中,相关与回归分析的应用非常广泛。但应用时也经常出现一些错误:
1.没有结合问题的专业背景和实际意义,就进行相关与回归分析。其结果有时可能是莫名奇妙的,可能出现所谓的虚假相关。
2.对于较简单的线性相关与回归分析,不注意应用条件,盲目套用。一般地,pearson相关分析要求两变量都是随机变量,且都服从或近似服从正态分布,若不满足条件,应采用其它相关分析法,如Spearman相关分析等。而线性回归分析则要求因变量必须是随机变量,且服从或近似服从正态分布,在回归分析前,先要进行统计检验,证实两变量的显著相关性,再进一步进行回归分析才有意义。
3.只求得相关系数或回归方程,而不进行参数假设检验就下统计分析结论。因为相关系数或回归方程都是由样本数据求得的,是否具有统计学意义,必须通过其相关参数的假设检验来判定。
4.多元回归分析策略的错误。在社会科学实证研究中,对多元回归分析的应用,不少人采取的策略是先用单变量分析,得到有统计学意义的多个变量,再将它们引入回归方程进行多变量分析,用逐步回归法进行筛选,从中选出有统计学意义的变量,这种分析策略是不正确的。因为自变量之间可能存在不同程度的交互作用,在单变量分析中无统计学意义的变量并非在多元回归分析中也没有意义。正确的处理方法应该是先综合分析各种变量之间的作用、实际意义及关系,有些可作为控制变量(如性别、年龄等),将经过初步筛选的所有变量代入回归方程进行分析,再采用逐步回归方法,必要时可多用几种筛选变量的方法,同时要注意自变量间的交互作用,进行综合分析,这样才能得到较为可靠的结果。
参考文献:
[1]王在翔:社会统计理论与实践[m].青岛:中国海洋大学出版社,2008
[2]胡良平等.医学统计学基础与典型错误辨析[m].北京:军事医学科学出版社,2003.148-239
[3]柯文泉:统计方法应用中应注意的几个问题[J].时代经贸,2008,6(96):83-86
统计学的问题篇7
关键词：生物科学；生物统计学；问卷调查
中图分类号：G642.0文献标志码：B文章编号：1674-9324（2014）20-0168-04
《生物统计学》是概率论和数理统计的原理和方法在生物学中的应用，是许多高等院校生物学、农学、医学等专业的必修课程之一，是培养学生科学研究和综合分析问题能力的重要课程，也是生物学等工作者必备的基础，同时该课程又是其他专业课程的重要基础[1-4]。但由于该课程的理论性和实践性较强，且涉及大量的数学公式、抽象的概念和复杂的内容，与其他课程相比，具有“三多（内容多、公式多、概念多）”和“四难（难教、难懂、难记、难用）”的特点[5-7]。因此教师应不断改进《生物统计学》课程的教学内容、教学方法、教学手段、考试方式等，提高《生物统计学》课程的教学效果与教学质量，探索特色的《生物统计学》课程教学内容、合适的教学手段、教学方法及考试方式等是一个非常重要且急待解决的问题。鉴于此，作者通过对《生物统计学》课程教学的客观实际进行问卷调查，在力求客观、准确、全面反映《生物统计学》教学中存在问题的基础上，探索好的教学方法与教学途径，为我校《生物统计学》课程的教学改革和教材建设提供一定的参考依据。
一、研究对象与方法
以我校2009级和2010级生物科学全日制本科学生为研究对象，以杜荣骞编著的高等教育出版社出版的《生物统计学》（第三版）教材为基础，问卷采用无记名方式进行。课程结束时随机发放问卷112份，回收112份，其中2009级生物科学全日制本科54份，2010级生物科学全日制本科58份，检查后均为有效卷。调查内容的设计是建立在作者具备近10年教学经验积累和学生学习该课程实际情况的基础上，共13项内容（见表1）。
二、结果与分析
1.开课的必要性。从调查结果看，2009级和2010级学生对《生物统计学》课程的开课认识是一致的，认为设课必要和很必要的学生分别为94.44%、94.83%，反映出这两个年级的学生对《生物统计学》课程有着很强的学习愿望，也充分反映了《生物统计学》课程对学生有较强的吸引力，为确立《生物统计学》的学科地位提供了充分的依据。
2.教学的重点章节。教学重点章节的认同由高到低的顺序为：方差分析（87.50%）、假设检验（86.61%）、实验设计（73.21%）、回归与相关（69.64%）、拟合优度检验（33.93%）、参数估计（28.57%）、统计数据的收集与整理（27.68%）、抽样分布（25.89%）、概率和概率分布（18.75%）、几种常见的概率分布律（16.07%）。以上问卷数据表明，《生物统计学》的教学重点有以下明显的特点：
①讲授内容方面。从讲授内容方面来看，侧重于方差分析（平均认同率87.50%）、假设检验（平均认同率86.61%）、实验设计（平均认同率73.21%）、回归与相关（平均认同率69.64%）。这四个章节是《生物统计学》最核心的内容，也是生命科学工作者在实践中应用最多的内容。而拟合优度检验（平均认同率33.93%）、参数估计（平均认同率28.57%）、统计数据的收集与整理（平均认同率27.68%）、抽样分布（平均认同率25.89%）、概率和概率分布（平均认同率18.75%）、几种常见的概率分布律（平均认同率16.07%）均较低。
②不同年级的学生方面。2009级和2010级两个本科班的学生对重点章节认同在排列顺序上是一致的，且对每一章节的认识上的差异都不具有显著性（p>0.05）（见表2）。表明不同年级的学生对重点章节的认识是一致的，这为《生物统计学》课堂教学内容、教学重点等的改革提供了依据。
3.课堂教学。
（1）开课时间安排。《生物统计学》课程在我校生物科学专业本科班开课时间为第3学期，这样安排可能存在较多不利因素。该门课程是一门应用性很强的学科，对毕业论文的设计以及资料的收集与整理有很大的指导性作用。开课时间在第3学期，而学生毕业论文安排在第6学期末，论文撰写在第7和第8学期。因此，学生学习了《生物统计学》课程后间隔3个学期才应用其相关的原理和方法，很多知识对于学生来说已经忘记，这样不利于学生通过实践来检验自己所学，或者不利于学生将《生物统计学》的理论应用到实践中。因此，第3学期开设该课程达不到真正的教学目的和效果。本次调查结果表明有71.43%的学生认为《生物统计学》应在第6学期开设。充分说明，调查的两个班的学生已认识到上述的不利因素，这为今后生物科学专业本科教学大纲的修订提供了一定的依据。
（2）课时安排。我校生物科学专业本科班《生物统计学》课程安排总学时为54，全部为理论课。这种安排存在一定的问题，对老师而言，只能按照教学大纲的要求进行全部的理论授课，而没有相关统计软件实际例子的操作应用，即使有，也非常少。对学生而言，只学习统计原理的相关知识，只会利用传统的笔和纸进行相关的统计分析，而无法跟上《生物统计学》随着计算机的发展而发展的步伐。因此学生普遍反映在复杂实验设计及较大数据面前所学的统计学知识显得无能为力，或者很难运算。本次调查结果表明63.39%的学生认为《生物统计学》课程总学时为54学时，其中理论课48学时，上机操作6学时。这说明，调查的两个班的学生已认识到《生物统计学》实践操作的重要性，也为今后生物科学专业本科教学大纲的修订提供了有力依据。
（3）授课方式。①教学形式及提问。调查结果发现“多媒体与板书教学相结合”是学生最喜欢的教学形式（平均认同率达81.25%），位于各教学形式之首，而“完全板书教学”、“多媒体教学”、及“统计软件教学”的认同率均很低，分别为4.46%、8.93%和5.36%。可能原因是“统计软件教学”由于需要一定的计算机基础知识、统计软件的操作应用知识及一定的统计学原理，学生可能感到有一定的难度，导致其认同率较低，“完全板书教学”可能不够直观，对一些较难、较复杂而又枯燥的知识点，利用板书不容易吸引他们的注意力。特别是板书时间过长，就容易分散了他们的注意力，从而使他们的学习效果受到影响，因此，认同率也较低。“多媒体教学”可能是由于缺少传统板书教学对课堂知识的规划性和整体，而且由于其是分屏显示，相互关联的内容处于隔离状态，学生可能不容易掌握教学内容之间的逻辑关系，使得他们获取一些信息的心里受到阻碍，因此，多数学生也不喜欢这样的教学形式。另外，本研究还发现，在课堂教学中“适当的提问”是学生比较喜欢的方式，认为能激发他们的思考（平均认同率为83.04%），而对提问无所谓、不喜欢及反对的平均认同率均较低，分别为12.50%、4.46%和0.00%。表明学生对“多媒体与板书教学相结合”及课堂教学上“适当提问”的认同率都很高。这为《生物统计学》课程的教学提供了很好的教学参考。②讨论课的开设。我校生物科学专业本科班《生物统计学》课程的授课一直严格按照教学大纲的要求来进行，因此，没有开设过讨论课。本次调查结果表明认为非常有必要和有必要开设讨论课的平均认同率为78.57%，而认为没必要和无所谓的只有21.43%。充分说明，调查的两个班的学生已认识到《生物统计学》课程开设讨论课的重要性，为今后生物科学专业本科教学大纲的修订提供了一定的依据。
4.考试方式及成绩组成。《生物统计学》课程在我校为生物科学专业必修课程之一，且为考试课程，在期末考试中多为闭卷考试。但就《生物统计学》课程而言，闭卷考试存在一定的弊端。本次调查结果发现“案例分析”是学生最喜欢的考试方式（平均认同率为65.18%），位于各考试方式之首，其次是“开卷考试”（平均认同率为22.32%），第三是“闭卷考试”（平均认同率为9.82%），而“抽题口试”是学生最不喜欢的考试方式（平均认同率仅为2.68%）。成绩组成方面：“作业（10%）+课堂小测验（10%）+出勤（10%）+期中考试（20%）+期末考试（50%）”是学生最喜欢的成绩组成（平均认同率为60.71%），其次为“作业（10%）+期中考试（30%）+期末考试（60%）”（平均认同率为25.00%），而“作业（10%）+期中考试（20%）+期末考试（70%）”和“课堂小测验（10%）+作业（10%）+期中考试（20%）+期末考试（60%）”这两种成绩组成的认同率均很低，只有7.14%。这为《生物统计学》课程总成绩组成及教学大纲的制定奠定一定的基础。
5.《生物统计学》课程难易程度及影响学习效果的因素。调查发现绝大多数的学生认为《生物统计学》课程比其他生物科学专业课程难（平均认同率为72.32%）、少数学生认为难易相当（平均认同率为25.89%）、极少数学生认为比较容易（平均认同率为1.79%）。在影响学习效果方面，56.25%的学生认为“课后复习少”是影响《生物统计学》课程学习效果的最主要的因素，其后依次为“数学基础差（平均认同率22.32%）”、“上课不专心听讲（平均认同率11.61%）”、“自己不感兴趣（平均认同率9.82%）”影响了学习效果。这说明学生在一定程度上认识到了《生物统计学》课程的难度以及影响学习其效果的因素，这为今后《生物统计学》课程的教学提供了一定的指导。
6.《生物统计学》课堂教学时间分配情况。调查发现，课程教学时间分配上，绝大多数学生认为老师上课所占时间合适（平均认同率为67.86%）、19.64%的学生认为老师还应该多讲一些，而12.50%的学生认为老师讲得太多。认同上的差别可能与不同学生基础不同、对《生物统计学》的学习兴趣、理解力不一样所致。
三、讨论
1.本研究中生物科学专业不同年级的学生对《生物统计学》课程开课的必要性、教学重点章节、开课时间、课程学时及其组成、授课形式、考试方式及成绩组成等方面的认识是一致的，两个年级的学生对《生物统计学》课程均具有较强的学习愿望。但从学生对《生物统计学》课程讲授内容、课时安排及组成、授课方式、讨论课的开设、考试方式及成绩组成等方面反映出两个年级的学生对《生物统计学》课程的学习更倾向于实用性。因此教师应不断加强自身的科研能力，在教学过程中将自己的科研工作或生产实践案例贯穿到教学中，以自身科研实例来辅助教学，增加学生的学习兴趣，培养学生的统计学思维以及对统计学的实际应用能力。
2.《生物统计学》的教学方法、授课形式、考试方式等方面越来越倾向于综合性。因此，在《生物统计学》教学中，首先，教师应具备渊博的统计学知识及丰富的科研经历。其次，应让学生走出教室，加强实践，使学生不但能够掌握统计分析的原理和方法，更能解决一些生产中的实际问题，真正达到《生物统计学》教学的目的。
3.有关学术机构应定期召开《生物统计学》课程相关的研讨会，从教材建设、课程改革、教学方法、授课形式等多方面进行交流和探讨，并制作《生物统计学》教学资源网，将一些优秀的《生物统计学》教学成果放于该网站，实现最大范围的学习交流。教师在网络互动、交流学习中不断地思考、不断促进自身的专业发展，真正实现优秀教育资源共享，共同进步、共同提高的目的和效果。
参考文献：
[1]陈庆富.生物统计学[m].北京：高等教育出版社，2011
[2]丁建华.《生物统计学》教学方法与技巧探讨[J].安徽农学通报，2011，17（19）：171-172，175.
[3]张颖.《生物统计学》教学方法的探讨[J].内蒙古民族大学学报，2012，（5）：219-220.
[4]文静，郭小平，沈金雄，等.农业高校生物统计学课程教学改革浅谈[J].科教导刊，2012，（18）：147-148.
[5]李玉阁.“生物统计学”课程教学初探[J].生物学杂志，2006，23（5）：52-54，61.
[6]陈春，叶子弘，叶素丹.生物计量专业生物统计学教学改革的思考[J].高教论坛，2011，（2）：80-82.
[7]叶子弘，崔海峰，陈春，等.生物统计学课程“能力素质培训计划”的构建及分析[J].安徽农业科学，2011，39（10）：6268-6269.
基金项目：毕节学院教改项目（JG201124）。
统计学的问题篇8
据不完全统计,在难以发表的、已凝聚着作者心血并花费较长时间与较大财力撰写的研究论文中,约半数以上是由于统计错误致其结果与原文主要结论相违背。如一文采用某新药引产,96例足月孕妇的产后出血与新生儿低apgar评分率均为2.1%(各2例),明显低于应用原药引产的19例,其产后出血与新生儿低apgar评分发生率均为15.8%(各3例,χ2=7.164,p0.05),这样上述的主要结论就欠可靠而难以发表,否则论文可起误导作用。类似问题文稿中还常有出现。现就文稿中常见的统计问题及其相应的处理方法简述如下。
一、常用的统计术语
统计学中常用的概念有总体与样本、随机化与概率、计量与计数、等级资料及正态与偏态分布资料、标准差与标准误等。如某研究采用经会阴途径测定宫颈长度,以探讨不同宫颈长度与临产时间的关系。结果显示35例宫颈长度为25～34mm者与32例宫颈长为15～24mm者临产时间的均值±标准差(x±s)各为57.6±58.1与47.3±49.1小时。该计量资料,经t检验显示t=0.780,p>0.05,并未提示不同宫颈长度的临产时间差异有显著意义;从标准差大于均值,显示各变量值离散程度大,呈偏态分布,故不能采用x±s这一算术均数法计算均数。经偏态转换成近似正态分布资料后结果是:35例与32例的临产时间各为34.5±4.1与26.7±4.1小时,(t=7.778,p
二、正常值范围及异常阈值的确定
如何选择研究对象,至少需多少例,正确统计处理和参考一定数量的病例数据,是确定正常值范围及异常阈值的四个重要因素。
1.研究对象:应为“完全健康者”,可包括患有不影响待测指标疾病的患者。如“正常妊娠”的条件:孕前月经周期规则、单胎、妊娠过程顺利、无产科并发症及其它有关合并症,分娩孕周为37～41周+6,新生儿出生体重为2500～4000g和apgar评分≥7分。
2.观察数量:观察数量应尽可能多于100例;需分组者,各组人数也是如此(标本来源困难时酌情减少)。有些指标值如雌三醇(e3)、甲胎蛋白(aFp)、胎盘泌乳素(HpL)等随孕周进展而变化,应按孕周分组;邻近孕周均数相近者,可合并几周计算。若为偏态分布,应以百分位数计算,则例数应≥120例。取各孕周对象时,应考虑到所取各孕周中的例数分布大致均衡。显然,文稿中往往以少量例数求得正常值是欠可靠的。
3.统计处理:应根据所得数据分布特征采用不同的统计处理方法。属正态或近似正态分布的数据,可采用x±s法计算;这也适用于以一定方法能将非正态分布转换成正态或近似正态分布的资料。对无法转换的偏态资料,应采用百分位数计算法。具体计算(包括上下限初步制定)见文献。
4.对照数量:相应观察的病例数(包括分组)应不少于30例,这对制定某指标有临床意义的异常阈值尤其重要,这一点往往易被忽视。如在参考较多病例数据后,唾液游离e3的下限异常阈值应为第2.5百分位数,而非通常采用的5百分位数。否则,将会导致该指标产前监护的假阳性率增加。
三、t检验与校正t检验(t′检验)
这是文稿中极易混淆的一类计量资料统计问题。
(一)检验的注意事项
1.t检验的意义:t检验与所有统计分析相同,其结果提示现有差别不仅仅是抽样误差所致,且提示犯第一类错误的可能性大小,即t0.05与t0.01犯第一类错误的可能性各为5%与1%。
2.统计意义与临床意义的关系:统计学有显著意义,而在临床上可能是无意义的,提示该研究应继续深入,以明确该差异是否真有显著意义;相反,统计无显著意义,而临床上却是有意义的,不能贸然轻易地下结论。应复查实验设计、方法、试剂及仪器性能、质控措施和实验数据等是否有问题,或尚需再进一步增加样本量进行复测等。
3.t检验适用范围:t检验仅适用于正态或近似正态分布(包括偏态转换)和其方差是齐性资料的检验;t检验适用于可比性资料,即除了欲比较的因素外,其它所有可影响的因素应相似。
4.t检验的结果判断:判断结果不应绝对化,p0.05,分别表示可拒绝或接受原定的假设,但两者都有5%的可能性犯第一类错误;而p值越小,只能是更有理由拒绝原定的假设。
5.单侧与双侧检验:应预先制定本研究的结果是需行双侧还是单侧检验。对有把握确知某治疗措施或某指标是不会劣于现有的,才作单侧检验;若不知何者为优,应行双侧检验。因为在同一t值的界限上,单侧检验的概率(p)仅为后者的一半,也就是说单侧检验较双侧检验更易得出差别有统计意义的结论,不可随意制定。一般讲,绝大多数研究以采用双侧检验为妥。
(二)t′检验与t检验的区别
当两样本均数的方差非齐性时,应以t′替代t检验。例如:甲组32例血清某指标值为53.9±49.6(μmol/L);乙组6例的结果为26.6±7.2(μmol/L),若不考虑两样本方差大小,t检验示t=1.331,p>0.05,提示两组血清该指标的平均含量差异无显著意义。但先作方差齐性检验,F=47.4,pt′0.012.875,p
四、卡方(χ2)、校正χ2与直接概率法(或精确法)检验
这三种检验方法为一类用途较广、但也易混淆的、适用于计数资料检验的方法。应注意,鉴于总数与理论值的不同,应采用相适合的检验方法。
例1.192例出生体重≥4000g的新生儿发生难产与窒息数分别为151例与22例;3475例出生体重≥3500～4000g的新生儿发生难产与窒息数分别为185与265例;2451例出生体重≥2500～3500g的新生儿发生难产与窒息数分别为122与169例。3组的构成比:难产与新生儿窒息率分别为:78.6%、5.3%、5.0%与11.4%、7.6%、6.9%。据此贸然认为出生体重≥2500～3500g为最佳新生儿分娩体重的结论是不可靠的。经χ2分析,后两组的难产与窒息率间和前两组窒息率间差异均无显著意义(p均>0.05)。故可认为,单据本研究结果是难以得出上述临床上认可的结论的。这涉及到上述“统计无显著意义,而临床却是有意义”的问题,应进一步复查或增加样本测试。杜绝单纯根据百分率的大小贸然下结论。
例2.某药治疗感染衣原体(Ct)的中、晚期孕妇各11例和36例,她们的新生儿感染Ct数各为3例和23例。χ2检验得χ2=4.570,p
例3.以精确法替代χ2检验。某新技术测试8例卵巢内胚窦瘤患者,5例呈阳性反应;测试25例卵巢颗粒细胞瘤患者中6例阳性。χ2检验得χ2=4.042,p
五、相关与回归分析
相关分析只是以相关系数(r)来表示两个变量间直线关系的密切程度和相关方面的统计指标。无论是正相关(r为正值)或负相关(r为负值),只是经相关系数的统计意义检验(如t检验)后,当p
“相关”是表示两个变量间相互关系的密切程度,而回归分析是提示两个变量间的从属关系。在回归分析中,应注意由X变量值推算Y,与以Y变量值推算X的回归线是不一样的;直线回归方程的适用范围,一般仅适合于自变量X原测数据的范围,故绘制回归线时,X值切不能超越实测值的范围而任意延长。
可见,这两种分析,说明的问题是不同的,但相互又有联系。在作回归分析时,一般先作相关分析,只有在相关分析有统计意义(即回归有统计意义)的前提下,求回归方程和回归线才有实际意义。决不能把毫无实际意义的两个事物或两种现象进行相关与回归分析。
六、数据的正确书写
1.文稿内各数据的书写必须前后一致;总数应等于各分组的数据之和。
2.对不同指标,有其不同数据精度的要求,这应结合专业知识加以判断。如新生儿出生体重是以公斤为单位,记录测定数据精确到小数点后的第二位数字即可。
3.测定数据的书写,不能超越其测量仪器测试的精确度范围。
4.同一指标的前后数据应保持同一精确度。
5.经计算,出现比预定小数点后两位数多的数字,应采取“≤4舍、≥6入”与“5‘奇’进‘偶’出”方法,以决定小数点后第三位数字是“舍”还是“入”,即5前为单数则入,双数则舍。
统计学的问题篇9
【摘要】会计电算化是会计工作的发展趋势,也是会计专业学生的必修课,本文主要分析会计电算化系统在会计专业教学中,所遇到的问题与对策,并提出了在会计电算化系统下如何加强和完善会计教学的效果问题,以确保中专班学生在学习这门学科后,可以更好的理解和运用会计制度和方法。
随着科学技术的发展,计算机的运用已渗透到各个领域,电子计算机数据处理技术已在会计领域广泛运用。而会计电算化的产生,也使会计人员从繁重的手工核算中解脱出来,大大提高了会计工作质量和会计工作效率。会计电算化越来越被各个单位所重视,普及率也越来越高。因此,作为中专就业班学生来说,学习会计电算化,已经成为他们求职成功的敲门砖。因此,如何让学生能在会计教学中更好的吸收、消化所学知识,并且柔韧由于的运用会计电算化软件为会计工作服务,已成会计教学中迫切需要解决的问题。
一、会计电算化系统课程教学内容和教学方式存在的主要问题
(一)教学方式和教学手段落后
传统的“黑板+粉笔”教学方式很难满足信息技术类课程的要求。会计软件的演示操作与使用、信息系统分析设计的案例、编程效果的体现、大量数据的分析等均需在多媒体教室或实验室内讲授才能提高上课的信息量,取得好的效果。目前,很多高校会计信息系统课程理论课时多,实践课时少,实践环节上对信息技术的应用不够重视。会计专业的计算机实验室的建设相对比较落后,主要表现在计算机硬件配置较低,软件版本较旧,会计应用软件过时,信息系统的开发平台落后,整个系统更新缓慢等方面。因此,加强信息类课程的建设,改革教学方式和教学手段,培养会计专业学生信息技术的应用能力迫在眉睫。
二、会计电算化系统教学内容改革
在会计教学中,首先要确定好本课程的教学目标,根据教学目标来安排教学内容。会计电算化系统课程内容体系比较复杂,教师在教学实践中只有根据教学目标来安排教学内容,才不会有课程体系内容混乱的感觉,其次要进行会计信息系统教学内容规范化研究。会计电算化系统教学内容既应该包括规范的理论教学内容,也应该包括实验教学内容。
(一)会计电算化系统规范的理论教学
1.会计电算化系统基础
《会计电算》化这门课,是会计专业学生以《基础会计》、《财务会计》等专业知识为基础后的升华课。所以同学们本身具有一定会计基础,因此在授课时要先注重讲解会计电算化的概念和意义,会计电算化的发展及趋势,会计电算化系统的组成及特点,会计电算化的实施、内部控制及信息化审计,制造资源规划(mRp)和企业资源规划(eRp)等,让学生们对这个看似陌生的学科有个基本的认识,并联系起曾经学过的知识,从而加深对本学科的印象。
2.会计电算化系统控制和管理
阐述会计信电算化管理的概念、分类和必要性,论述会计软件自身管理、会计电算化微观管理、会计电算化宏观管理、会计电算化安全管理与计算机病毒检测技术;探讨在信息化条件下怎样实施和完成会计分析、监督、管理和协调等工作;阐述会计信息化内部岗位设置、系统人员分工、内容安全度控制、会计信息系统的功能标准等。
3.会计电算化系统维护
讲述会计电算化系统维护的概念、分类和必要性,讨论会计信息化硬件系统维护和软件系统维护的概念、内容、特点和方法,讲述会计信息化系统数据备份和恢复技术并介绍若干维护工具。让学生能简单处理在实验过程中,遇到的各种会计电算化系统的技术问题。
(二)会计电算化系统规范实验教学
会计学是一门实践性很强的学科,会计电算化教学尤其应重视实践能力的培养和训练。
1.会计软件应用的实验
要求学生学会运用当前国内最优秀的几种会计软件如用友、金蝶等进行日常账务处理;掌握利用会计软件进行财务核算的一般流程,掌握应用相关软件进行工资管理、存货管理、销售管理、往来账项管理。并能熟练运用软件进行会计处理工作。
2.会计电算化系统分析与设计的实验
要求学生开发的系统应当具有口令登录、主控下拉菜单、财务分工、科目设置、凭证输入、凭证审核、记账、结账、查询、银行对账、会计报表等功能。尤其是凭证输入模块要求能进行全屏幕、多条记录、自动编号、任意增加删除记录、有完备的错误校验措施等。
3.计算机网络的应用、管理及维护实验
掌握网络硬件的组建与维护、网络财务软件的开发与应用,电子商务中的会计业务的处理等。
三、会计电算化系统教学方式改革
(一)广泛应用多媒体、网络等信息技术
多媒体网络教学使得教师在有限的课时内可以向学生传授大量的知识,弥补课时的不足。教师和学生通过网络紧密联系起来,即“教师—网络—学生”。师生由此可以实现双向交流和多向交流,实现“教育平等,因材施教”的原则。
(二)充分发挥案例教学法的作用
鼓励教师深入企事业单位、会计师事务所等实际部门锻炼或实现社会兼职,密切实业界与教育界的关系,一方面可以凭借教育科研工作者的实力帮助企业解决一些实际问题,另一方面教师可以在实际工作中收集有关资料、编成会计信息化教学案例,充实教学内容。
(三)重视实践教学
学校应该增加对会计电算化系统实验室的投入,硬件、软件适应教学需要,适应信息化发展的需要,增强学生的动手能力。购进一些与时俱进的会计软件,让学生在学会操作的同时,在找工作方面更有竞争力。
(四)带学生到会计电算化工作做得比较好的大中型企业进行参观学习
请企业的会计人员把软件应用的心得体会告诉学生,这样做更利于学生掌握会计电算化的教学内容,提高教学质量。
四、会计电算化系统课程在教学中应注意的问题
会计电算化系统课程内容庞杂,要想取得好的教学效果应该处理好以下几个问题:
(一)选择好教学软件作为教学工具
会计电算化系统课程是一门理论和实践性极强的新兴学科,要想在教学过程中取得好的教学效果,就必须选择一两种好的教学软件作为教学工具,让学生更好地实践所学内容,只有这样才能真正将理论与实践相结合。
(二)需要处理好理论教学与上机实践的关系
会计电算化系统是一门实践性很强的课程,要想使学生很快掌握教学内容,就必须理论与实践相结合。在实践中消化和理解教师理论上所讲授的操作方法、步骤,不能一味地课堂讲授,也不能光上机操作,不讲授其原理和方法,只有边讲边练才能取得好的效果。
(三)处理好课堂讲授与多媒体教学演示之间的关系
在教学中要恰当地使用多媒体教学,该讲授的用理论讲授,该演示的用多媒体演示,这样才能实现完美教学。
在如今社会信息化时代,会计的运用也离不开软件的辅助。因此在电算化环境下,除了人这个执行控制的主体外,许多内部控制方法主要通过会计软件来实现。所以在计算机会计中,控制的重点已不再仅仅是人,而变成了第一,人工处理控制;第二,原始数据进入计算机控制;第三,会计信息输出控制;第四,人机交互处理控制;第五,计算机系统之间连接控制等多方面。这就要求我们老师,在教授会计电算化这门课时,应该注重教法以及方法,以求在课堂中可以让同学们学会、学懂,并能熟练运用会计电算化软件为会计业务服务。
参考文献:
[1]黄昌勇,黄国胜电算会计基础[m]上海:立信会计出版社,2002
[2]庄明来会计电算化研究[m]中国金融出版社,2001
统计学的问题篇10
关键词：自主学习能力；尊重学生；多元评价
面对新世纪的挑战，适应科学技术飞速发展的形势，适应职业转换和知识更新频率加快的要求，培养中职生自主学习的能力，
已是当务之急。《江苏省职业教育课程改革行动计划》中明确提出：积极探索与新的课程体系相适应的教学模式，改变目标单一的以知识传授为主的教学方法，构建体现项目课程特性的新型教学关系，逐步形成以行动导向法为主要特点的教学模式，促进教师教学方式、学习者学习方式的根本改变。“学习者学习方式的根本改变”很重要的一点就是要让学生学会自主学习。
正如联合国教科文组织出版的《学会生存》一书中所讲的：“未来的文盲不是不识字的人，而是没有学会怎样学习的人。”可见，自主学习能力已成为21世纪人类生存的基本能力。
一、自主学习存在的问题
1.自主学习目的不明确
为了自主学习而学习，目的不明确，流于形式，课堂教学中时隐时现，只在公开课或优质课评比中尝试自主学习教学方式的
改进。
2.自主学习重点不突出
即使尝试自主教学的方式的改进，其重点也不突出，力求面面俱到，没有一个长远的教学计划。例如，有的教师在公开课中把学生分成若干小组，围坐在一起，布置一些任务，老师只在一边旁观，学生也不知所措。
3.自主学习内容不符实际
教师站在自身的角度思考问题，所布置的学习内容跟实际不相符合，学生就会觉得很假、很不真实。
4.自主学习思维无深度
教师所布置的自主学习的内容无难度、无深度，导致学生兵不血刃就能解决问题。
以上这些都是某些教师在尝试自主学习方式改进过程中的通病，其根本的问题还是以教师自我为中心，在备课、教学过程中不能做到以学生为主体，以提高学生的自主学习能力为目的。因此，只能流于形式达不到应有的教学效果。
二、改进自主学习的若干策略
1.尊重学生个性，充分体现学生的主体地位
兴趣是进取、拼搏、成功的起点。学生一旦对学习产生兴趣，对提高学生学习的主动性是极为有益的。兴趣也是推动学生学习的最有效的内部动力。从兴趣入手，可以促进学生自主学习。
（1）确立平等的师生关系，创设民主和谐的教学氛围，让每个学生乐在学中
用和蔼可亲、幽默风趣的语言及亲切的关怀拨动学生的心弦。
（2）优化教学内容，激发学习兴趣
美国心理学家布鲁纳说：“最好的学习动因是学生对所学材料的兴趣。”因此，教学时要深入挖掘教材，优化教学设计，将教学内容变为学生感兴趣的对象，以此来激发学生的学习兴趣，引领学生投入学习情境，构造学生自主学习的平台。
（3）关注过程，实施多元化的评价
评价内容多元化，使得教师的评价更客观、更全面，更能促进学生的全面发展，使得学生更能体会到学习的乐趣。
（4）尊重学生个性，尊重学生的认知特点和思维方式
让学生有充分的“自主选择”的权利，只有尊重学生选择，方能体现学生差异，展现学生能力。职高学生认知规律是以具体、感性的事物作为认识新知识的出发点，只有在生动的感性认识的基础上进行分析、综合、概括，才能理解掌握统计知识和规律。因此，在教学过程中，教师必须结合学生熟悉的知识和常识，创设统计学习的情境，引发认知冲突，促使学生自觉主动地去认识、探究知识和规律。
2.提升教学能力，充分体现教师的主导作用
（1）优化学习活动形式
形式新颖、多样、灵活的学习活动，符合职高学生求新求活的个性，使得学生有一个更好地展现自主学习的舞台，学生更愿意和更有兴趣参与这些学习活动。如：在教学统计调查这个章节时，组织班上每个小组合作对学校周边的商业区进行某化妆品牌的市场调查。通过对比每个小组的调查表格回收的有效性，来互相评比各自小组的调查方案的优劣。通过这种形式的学习，展现了学生的个性，培养了学生的学习兴趣，提高了学生的能力。
（2）拓宽学习活动空间
统计教学中要重视知识的广度以及与其他学科的联系。教学中适当渗透StS（Science，technology，Society）教育，将统计知识与其他教育有机结合起来。比如财会专业中，统计学中最小平方法就可以在财务管理的确定筹资规模中加以运用，在市场营销中就可以用来预测市场将来的需求量。既让学生学到了知识，同时也了解到统计知识的重要性，从而促进了学生自主学习统计知识的积极性。
三、精选教学方法，培养学生自主学习能力
1.鼓励质疑
爱因斯坦说：“提出一个问题，往往比解决一个问题更重要。”课堂教学要从学生的疑问入手，体现以学定教，因需施教。学有所思，思有所疑，疑有所问是现代教学提倡的学习方式，也是培养学生自主学习能力的有效方法。在教学中，教师要允许学生提出不同于课本、老师、教参的各种看法，允许学生有自己的独特视角，并引导学生学会问问题。
2.注重方法教学
达尔文说：“关于方法的知识是最有用的知识。”教师要教给学生灵活多变的解题方法。如：图像法、逆向法等等；在教授统计学的相对指标这个章节中，强度指标和平均指标的概念就很模
糊，学生很难弄懂，此时，我在黑板上画图就解决了这个问题，农民人均粮食产量和人均粮食占有量就分别是评价指标和强度指标，前者粮食和生产粮食的农民是一一对应的，而人均粮食中粮食和人不是一一对应的，这就使得这个问题迎刃而解。
3.启动多向思维
教师应善于开拓多条思路，让学生从多角度、多方向、多侧面去思考和探索，这样才有话可说，有问题可研究。如：在复习平均指数时，公式的变化就有好几种，自然就拓宽了思路，使思维能力得到发展，自主学习能力得以增强。
4.充分利用网络力量
在今天，网络已经深入人心，职高学生喜欢和习惯在网上与教师进行交流。为此，课堂上，积极地利用网络进行自主学习，比如，上国家统计局网站查找一些统计资料或是查找某一个学生认为不太明白的知识点。如：基尼系数。课堂外，充分利用学校的校园网，制作了一些课件挂到网上，为学生的自主学习提供素材。同时利用BBS讨论版，电子邮件、QQ群和学生匿名交流学习的心得体会，请他们提意见、提问题并且回复答疑。得到了课堂上难以听到的新见解、可贵的想法，根据学生反馈的学习情况，充实和改进我的课堂教学。通过网络，良好地沟通交流，及时地答疑解惑，也提高了学生自主学习的兴趣，提高了学生自主学习的能力。
总之，只有重视教师的主导作用，发挥学生的主体地位，充分利用各种教育教学方法，长期坚持不懈地努力，才能提高学生的自主学习能力。正如吕叔湘所说：“凡为教者必期于达到不需教。教师所务唯在启发导引，使学生逐步增益其知能，展卷而自能通解，执笔而自能合度。”
参考文献：
[1]黄良文.统计学原理.中央电大出版社，2006.
[2]单志艳.自主学习教学实验研究的反思.教育情报参考，2004（1）.