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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篇統計學的理論基礎，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞：社會經濟統計學；數理統計學；關系解析
中圖分類號：C8文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2019）24-0003-02
一直以來，社會經濟統計學和數理統計學之間的關系都是我國統計學領域研究的重點。縱觀當前統計學領域當中，對兩者之間的關系主要分成兩種看法。其一，持“分”的態度，部分學者認為應該將社會經濟統計學和數理統計學分別按照各自的理論基礎、內容結構進行分割式的縱向發展。其二，持“合”的態度，很多學者認為應該將二者融為一體，通過相互借鑒、相互學習的形式，促進二者之間的和諧共處與進步，從而既可以用來對自然現象進行認知，又可以使其成為社會現象認知的工具，切實地便于人們更好地工作與學習，為統計工作帶來更多的便利，并揭示自然規律和社會現象。為了深入探究該問題，本文將針對社會經濟統計學和數理統計學的關系進行詳細的解析。
一、社會經濟統計學和數理統計學的概述
1.社會經濟統計學。社會統計學派的創始人是德國的經濟學家、統計學家克尼斯，早期主要代表人物有恩格爾、梅爾等人。他們的觀點融合了更早的國勢學派和政治算術學派，認為統計學在學科性質上是一門社會科學，是研究社會現象變動原因和規律性的實質性科學。隨著社會經濟的發展以及社會科學本身不斷地向細分化和定量化發展，社會統計學派為了提供更有效的整理、分析資料的方法，也日益重視方法論的研究。如今，社會經濟統計學分科包括農業統計、工業統計、人口統計、社會統計、金融統計、國民經濟核算等，是一門涉及范圍相對廣泛的學科。目前，社會經濟統計學活躍在社會經濟發展的各個方面。社會經濟統計學是以社會再生產理論為依據，研究國民經濟的生產、分配、流通、使用各環節的經濟運行和社會發展情況的科學[1]。社會經濟統計學主要針對社會經濟各項活動的相關規律內容進行詳細的研究，以反映出國民經濟運行當中的各種數量關系和數量規律。隨著我國社會經濟的不斷發展和進步，為了能準確掌握國民經濟和社會發展情況，社會經濟統計研究工作顯得更加重要。
2.數理統計學。數理統計學派的產生與概率論的發展緊密相關。瑞士數學家伯努利對大數定律的論證，法國數學家棣莫弗發現了正態分布的密度函數，以及顛覆經典統計學的貝葉斯理論等都極大地推動了數理統計學的理論發展。數理統計學是研究社會和自然界中大量隨機現象數量變化基本規律的一種方法，可分為描述統計和推斷統計。描述統計的主要任務是搜集資料，進行整理、分組，以計算各種特征指標，描述資料分布的集中趨勢、離中趨勢等。推斷統計則是在描述統計的基礎上，根據樣本資料對總體進行推斷和預測[2]。數理統計學在實際運用的層面上，涉及到的范圍極其廣泛，也是一門社會基礎性的學科。并且隨著計算機技術的不斷發展，使得數理統計在理論研究和應用方面也得到更深層次的發展。數理統計學可以切實有效地利用先進的數理統計知識，為行動和決策提供強大的數據依據。在各類社會問題的處理工作中，都可以通過數理統計學的手段，針對相關數據進行專業的分析和處理，以進行預先判斷并提供相關決策。
二、社會經濟統計學和數理統計學的關系
1.社會經濟統計學和數理統計學的聯系。統計學本身起源于對社會經濟問題的研究，最早可以追溯到原始社會末期。在奴隸社會制度的早起，需要針對奴隸社會的人口數量以及土地進行丈量與統計，雖然只是簡單的登記和計數，但最初的社會經濟統計學可以說已經出現了萌芽。之后，隨著社會的不斷發展以及經濟的進步，人們開展了大量的社會經濟統計活動，在資本主義社會時期，社會經濟統計學的應用已經到達了一個巔峰。在資本主義環境之下，社會資源更加炙手可熱，社會分工更加明確。隨著人們社會實踐活動的展開，在實踐的過程中，社會經濟統計學的使用也更加成熟。早期的概率論所研究的問題基本都來自于當時比較泛濫的賭博活動。17—19世紀，不少數學家都對概率論的發展做出了貢獻。數理統計學隨著概率論的發展而迅速發展起來，雖然從時間上看，形成要晚于社會經濟統計學，但發展飛速。數理統計并非完全獨立于社會經濟統計，它是在統計學的發展階段中形成的一種分析數據的方法，社會經濟統計學在分析問題時同樣需要概率論與數理統計知識的支持。近代，數理統計學的發展勢頭迅猛，甚至有一些看法認為統計學幾乎就是數理統計學。然而社會經濟統計，作為對社會經濟現象的一種調查研究活動，在社會發展中絕對有其存在的意義。有學者提出，社會經濟統計學和數理統計學之間的關系與牛頓的力學和相對論力學的關系十分相似。相對論力學在接近光速時使用，而大多數情況是遠離光速的，此時使用牛頓力學既準確又方便，社會經濟統計學在描述變量時使用，數理統計學在描述隨機變量時使用[3]。隨機變量是隨機現象下的變量，變量與隨機變量的這種聯系揭示了在一定條件下，社會經濟統計學與數理統計學之間存在可以相互轉化的關系。
2.社會經濟統計學和數理統計學的相同之處。社會經濟統計學和數理統計學具有一定的相同點，都能夠有效地針對客觀的事物進行充分的統計，并且針對客觀事物的發展趨勢、發展規律進行研究。社會經濟統計學和數理統計學兩者在研究的方法上具有一定程度的共通性，都能夠利用歸納、推理的研究手段分析問題，并針對問題提出相對客觀，且具有建設性的解決建議。學術界在對于數理統計學進行表述時，都明確地說明了數理統計學是對隨機現象的數量變化進行統計，并對研究對象進行規律性的研究和問題揭示。但是針對社會經濟統計學來說，學術界對其的界定存在一定程度上的差異。一些學者認為，社會經濟統計學是獨立的社會學科，在應用的過程中，一般是將具體時間、具體地點、社會現象中所表現出的經濟活動內涵進行闡述，有效地揭示其數量表現以及規律特點。另一部分學術工作人員認為，社會經濟統計學應該被歸納到統計學當中，并在重大社會事件中詳細地分析出事物發展的規律。在經濟現象的積極引導之下，對數據進行收集、整理、分析[4]。從長期的社會實踐和社會發展的總體環境中來看，社會經濟統計學和數理統計學兩者的實際研究對象相同，并且兩者都能夠對統計規律進行詳細的分析和探究。兩者從研究對象的角度來看，都能夠將某一人、某一事物、某一項目作為研究對象。研究對象還可以針對部分進行劃分，分別是研究目標、研究客體，并能有效地分析出研究對象的客觀發展規律。
3.社會經濟統計學和數理統計學的不同之處。社會經濟統計學和數理統計學的區別與差異也是非常顯著的，其主要的差異有以下幾點：其一，社會經濟統計學和數理統計學兩者研究范圍不同。針對社會經濟統計學來說，一般是針對社會經濟現狀內容進行分析。針對數理統計來說，不僅可以對社會經濟現象進行分析，而且還可以有效地針對自然現象進行數據分析處理。相較于社會經濟統計學來說，數理統計學所涉及到的應用問題相對比較廣泛。社會統計學雖然研究范圍相對狹隘，但是社會經濟當中所涵蓋的內容非常廣泛。從廣義的層次上來說，社會經濟不僅涵蓋了人們的物質、精神、自然環境的再生產活動，而且社會經濟統計學當中的各項內容又存在相輔相成、不可分離的特點。所以，在社會經濟統計學在實際運用的過程中，還需要考慮到研究對象與物質、精神、自然環境等內容之間的關系[5]。客觀來說，社會經濟統計學涉及到了人們日常生活的各個層次領域當中。而數理統計學一般是針對研究對象的自然現象進行研究，利用隨機現象的手段，結合研究對象的實際情況，預測和體現出隨機現象的可能性。其二，社會經濟統計學和數理統計學的理論基礎存在差異。客觀來說，數理統計學的核心理論基礎內涵便是概率論、統計推斷理論。尤其是針對抽樣推斷來說，更是以概率論的大數法作為核心理論基礎。
總而言之，社會經濟統計學和數理統計學作為我國社會學科的基礎內容，都是在統計學的基礎上所衍生出來的內容。客觀來說，社會經濟統計學和數理統計學兩者在研究對象和研究方法的層面上，存在一定程度的相同之處，但是在研究范圍以及理論基礎層面當中，存在一定程度上的差異。在實際運用社會經濟統計學和數理統計學的過程中，必須要清晰地認識到兩者的優勢和兩者之間的區別，不能夠將兩者一概而論，更不能將兩者進行分離。另外，社會經濟統計學和數理統計學的研究范圍，在一定的條件下其實是可以相互轉化的。這對既有區別又有聯系的學科，相信今后可以相輔相成，繼續發展壯大。
一、大數據時代對傳統統計教學的沖擊
統計的研究對象是大量社會經濟現象總體的數量方面，可以說統計就是研究量的，大數據時代恰恰是以數據為中心的，所以說統計人員必須學會用數據去思考問題。如何適應大數據時展的要求，如何在這樣的背景下對統計學教學進行改革，是急需解決的問題。除了普查這種調查方式以外，許多傳統的統計方法都是基于小樣本數據而建立起來的，因此它并不適用于大數據分析的需要。在如今這樣的大數據時代，這些傳統內容的相對重要性也會隨之發生改變。比如，傳統統計的數據搜集，通常是根據研究目的，在已知來源的數據當中搜集，記錄者的身份是確定的，而大數據時代，數據的來源是很難追溯的，而且對記錄者的身份也很難確定。再如，傳統的抽樣推斷是在概率保證的前提之下，以分布理論為基礎，用樣本的特征推斷總體特征的，而在大數據背景下，分布狀況是實際的，判斷也是基于總體特征進行的。
二、大數據時代下的傳統統計教學必要性分析
大數據一詞是由統計學家提出來的，可見大數據與統計淵源甚深。目前大數據時代致使統計學的教學內容發生了重大改變，但是其中最基本的原理保持不變，因此在統計學的教學過程中，要能夠讓學生應用基本原理進行新的教學內容的理解。在教學過程中要能夠采取理論與實際并重的教學模式，將基礎理論以及實際應用進行緊密的結合。大數據雖然對傳統的統計教學產生了近乎顛覆性的影響，但并不是所有的問題都有海量的數據，不是說傳統的統計理論和方法就不能用了，也不是所有的數據問題都適合用現有的大數據處理技術來處理。
(一)統計基礎理論的重要性
在教學過程中，理論教學的作用非常重要。應該強調統計學理論基礎，并分析基本理論在實踐當中的應用。雖然一些統計學中的概念在大數據背景下變得不再是普遍性問題，比如樣本的概念。但是在淡化了類似樣本和總體概念的同時，似是模糊了抽樣推斷這一傳統統計分析方法，但事實上卻是強調了歸納，本質來說仍是推斷(歸納推斷)。
(二)傳統統計調查、整理方法的重要性
傳統統計學在數據搜集、模型的選擇方面，有相當的獨特之處。雖然已經進入了大數據的時代，但是并不是所有的問題都有海量的數據。傳統的統計數據搜集、整理的方法仍然適用，因此，相關知識的傳統統計教學十分重要。
(三)傳統統計分析方法的重要性
較之傳統的統計分析方法，現有的大數據分析方法更為復雜。大數據背景下，要強化分析統計軟件的使用，同時要能夠考量方法的適用性以及解決問題的可用性，使得學生能夠掌握應用統計學基本原理解決實際問題的能力。大數據統計學對傳統統計學是補充，而不是替代。以樣本統計和預測分析為基礎的傳統統計學仍將會在經濟分析和社會統計的很多領域中繼續發揮重要的作用。因此，不難看出相關的基礎知識、理論的教學的重要性。
關鍵詞： 統計學 金融學 實驗教學
統計學是一門研究收集數據、處理數據、分析數據、解釋數據并從數據中得出結論的方法論科學，在各行各業、尤其是在經濟管理領域發揮著重要作用。傳統的統計學教學主要從以下幾個方面開展：一是培養統計思維；二是改進教學方法，采用先進教學手段，以培養具有創新能力和實踐能力的學生；三是提高教師的專業素質。
金融學是以融通貨幣和貨幣資金的經濟活動為研究對象，具體研究個人、機構、政府如何獲取、支出和管理資金及其他金融資產的學科，是從經濟學中分化出來的學科。傳統的金融學教學主要從以下幾個方面開展：一是不同高校根據自己培養學生的目標，進行有重點的教學。二是實行以案例教學為主的教學方法，案例教學具有真實性、挑戰性和可學性的優點。三是運用所學理論，結合相關軟件，對金融數據進行分析，但是這種分析往往具有局限性，因為學生對軟件的原理、分析的方法似是而非，理解得不夠透徹，往往得到與現實相違背的結論，從而對實證分析持懷疑態度，影響了實證方法的學習。
從統計學和金融學的定義和教學方法可以看出這兩個專業的相通之處。它們之間存在相互促進、相互協調、共同發展的美好前景。統計學作為數據的收集、處理、分析的一門方法論學科，可以為金融數據的處理提供理論依據，如果將統計學處理數據的方法應用到金融學當中，并和金融學的理論和實踐結合在一起，一定可以幫助學生更好地理解統計學方法和金融學的理論知識和業務技能。從而實現相互促進、共同發展的目的。因此只要實驗教學的案例設置恰當，就能達到將學生學到的統計學和金融學理論轉化為實用技能，使學生一畢業就能利用大學中學到的知識為企業創造利潤，從而達到校企無縫對接的目的。為了實現這一目的，實驗教學設計主要從以下幾個方面展開。
一、統計與金融實驗教學定位
統計與金融實驗教學是統計學和金融學兩個專業教學過程的重要組成部分。傳統的實驗教學往往依附于理論教學，是理論教學的輔助部分，現在我們打破了這一概念，統計與金融實驗教學和理論教學是統籌協調的，是相對獨立又密切聯系的兩個教學環節。根據這兩個專業屬性，構建分層次、多模塊、相對獨立、相互銜接的實驗教學體系，為統計和金融專業學生開設不同層次的實驗項目，確保實驗教學成為使理論融入實踐的重要教學環節，最終把學生培養為應用創新型人才。
二、統計與金融實驗教學的教學理念
以提高人才培養質量為宗旨，以培養實踐能力為核心，以理論和實踐相結合為保障，不斷創新教育觀念，提高學生的基礎理論水平、實踐能力和綜合素質，促進統計與金融專業應用型、創新創業型人才培養。
三、統計與金融實驗教學規劃
實驗教學的總體規劃是：完善一個中心、堅持兩個方向、完善三個融合，大力推進實驗教學體系、實驗教學內容、方法與手段的改革與創新，全面提高實驗教學水平和人才培養質量。
1.整合一個中心。
在注重理論學習的同時，根據經濟、管理類專業人才培養特點，突破傳統教學理念，將理論教學和實驗教學并重，它們是相對獨立又密切聯系的兩個教學環節。在此基礎上變革實驗教學方法，將案例教學法、實踐教學法、實習教學法等應用于統計與金融兩個專業，使得兩個專業的實驗教學融為一體，整合為統計與金融實驗教學中心。
2.堅持兩個方向。
一是將學生的理論知識和實踐能力融合到一起，使之相互促進、相互提高，以培養學生的實踐能力、創新精神和綜合素質，促進學生各方面的能力協調發展，畢業后即能為社會所用。
二是發揮統計與金融實驗教學的整合和示范作用，通過實驗教學可以把學生學習到的統計學方法應用到金融專業當中，使得統計和金融兩個專業相互促進、共同發展，起到整合資源的作用。同時通過這個實驗教學的實施，引導其他專業往綜合實驗的方向發展，起到示范作用。
3.完善三個融合。
一是完善統計與金融實驗教學與理論教學的融合。理論教學是實驗教學的基礎，實驗教學是理論教學的延伸，統計學的方法是實驗教學的方法基礎，金融學的理論是實驗教學的理論基礎，兩者的結合構成了實驗教學的基石。通過實驗教學的開展，可以進一步鞏固理論教學，單獨學理論是死板的、生硬的，學生很難理解消化，通過實驗教學將理論轉化為應用，在轉化過程中加深對理論的理解。只有兩者結合得好才能實現理論和實踐的完美融合。
二是完善統計與金融實驗教學與社會服務的融合。統計與金融實驗教學整合的主要目的就是為社會服務，以實現校企之間的無縫對接。這一整合為高校實驗教學、地方企業發展和區域經濟建設服務，以服務促教學，培育自身的造血功能，實現中心的可持續發展。
三是完善實驗教學與應用創新型人才培養相融合。以統計和金融理論為基礎整合而成的統計與金融實驗教學，不但鞏固了專業理論，而且拓展了學生的應用空間。這樣兼顧了理論研究型人才與應用創新型人才的培養。理論研究型人才的培養需要應用的支撐，而應用創新型人才培養也離不開突破性理論研究成果的指導，實驗教學使二者結合在一起，這種結合的最終成果必將是應用創新型人才。
四、統計與金融實驗教學的改革思路
從實驗整合的實際出發，立足于理論與實踐相結合、培養應用創新型人才的戰略定位，提出了如下實驗教改思路：
1.建設并完善一個實驗教學體系。
從開設相關的基礎課程入手，構建實驗教學基礎，統計和金融專業課程的設置要搭配合理，既要兼顧這兩個專業的方法基礎，又要兼顧理論基礎，以保證在實驗環節使兩個專業相互促進、共同發展。然后通過實驗教學內容的建設，結合實驗教學思路的逐級落實，借助多期次的項目推進，打造實踐應用型人才培養平臺，建設完善的實驗教學體系。
2.明確二個目標：即以培養學生的創新精神、應用能力為主要目標。
在經濟管理類專業實驗教學的實踐中，按照傳統教學模式培養的學生有兩個明顯的不足，即專業應用能力的不足與開拓創新精神的不足。兩個不足主要根源于“兩個落后”，即教育觀念的落后和教學方式的落后，實質上反映了經濟管理專業實驗教學的“三個不適應”，即不能同步適應經濟管理類專業教學改革的發展方向；不能前瞻適應經濟管理學科建設的需要；不能完全適應經濟、管理學科應用型和創新創業型人才培養的要求。
3.構建三個層次。
一是基礎實驗層次，以跨學科基礎訓練為主體，在基礎課程階段，基礎訓練使每位學生建立起最基本的專業意識，鍛煉學生的實踐能力。包括應用統計相關實驗、運籌學相關實驗、經濟學相關實驗，學習利用系統仿真軟件，SPSS，SAS，Matlab，Lindo，Excel，Lingo等軟件進行數據分析、系統建模。主要是一些驗證型、分析型的共性單項實驗。
二是綜合設計實驗層次，以通用能力訓練為主體，為經濟、管理學科各專業學生提供專業基礎課實驗教學及其綜合實踐服務。包括ERP綜合實驗、Oracle綜合實驗、金融模擬綜合實驗、電子商務綜合模擬實驗、會計模擬實驗、虛擬銀行、工業工程綜合實驗、物流綜合實驗、決策模擬、MIS相關實驗等綜合實驗模塊。
三是研究創新實驗層次，以創業競賽、創新實踐訓練和項目開發為主體，為多學科創新團隊提供實驗服務，為本科生和研究生從事創新性科學研究及創業實踐提供有利條件。包括供應鏈綜合實驗、企業MIS相關實驗等綜合實驗模塊、WEB開放、數據庫實驗、計算機網絡相關實驗等。其中創業型實驗有：大學生創業計劃項目、學生實驗超市等；項目型實驗有：大學生科研創新實踐、大學生創新實驗計劃項目實驗等；競賽型實驗有：沙盤模擬大賽、數學建模大賽、企業管理咨詢大賽、物流設計大賽等。
4.實現“四個轉化”，即向“自主化、個性化、體驗化、場景化”實驗教學模式轉化。
（1）自主化：以學生為主，學生自主創新、自主選題、設計、實施、分析、自主管理，教師啟發、引導、點撥、評估。
（2）個性化：根據學生興趣和社會需求，制定實驗場景、實驗目標、實驗內容和技術路線，強調探索性，允許失敗，并從中汲取知識教益，差別化培養學生能力、崗位勝任力。尊重個體差異，進行個性化評價。
（3）場景化：將實驗室內部模擬場景與實驗室外不確定、動態的現實環境相結合，提高學生應變與協調能力。
（4）體驗化：校內實驗與校外實習相結合。強調學生切身體驗，感知、感受經濟生活和企業管理實踐，重構知識經驗。
參考文獻：
[1]朱敏.基于金融職業需求特征的金融實驗改革的一些思考[J].金融理論與教學，2013（2）.
[2]柴洪，楊林娟.論金融實驗教學建設的定位與發展[J].實驗科學與技術，2013（6）.
[3]徐明華.構建創新型金融實驗平臺模式思考[J].課程教育研究，2013（3）.
一、財務學與經濟學
1.經濟學的基本概念
經濟學(Economics)是研究如何用有限的資源去獲取無限的人類社會需要的最大滿足的社會科學。它涉及任何人類社會必須決定的三個基本經濟問題：一是決定生產什么和生產多少；二是決定如何生產，即用什么技術將投入資源組合起來生產出人類需要的產出品；三是決定產出品為誰生產和如何分配。經濟活動中的三個基本要素是人類需要、資源和生產技術。
經濟活動的直接目的是滿足人類需要(Humanwants)，包括物質需要和文化需要。人類需要有兩個特征：一是需要的多種多樣性；二是需要從長期看的不可滿足性。人類需要的滿足水平與其所處的歷史時期有關，與其所處地理位置有關。從效率觀點看，滿足人類需要的水平，一方面受資源和技術允許條件下可用于消費的或用于進一步生產的各種有用產品或勞務水平的影響；另一方面受這些產品或勞務在不同組織之間分配合理性的影響。前者反映生產產出(Output)水平；后者反映分配和消費的效用(Utility)水平。
資源(Resouree)是指可用于生產滿足需要的產品的各種手段或財富(Means)。資源可分為勞動力資源、資本資源和自然資源三類。現代經濟學中還把企業家作為第四種資源。如果將勞動力資源與企業家資源合并，將資本資源與自然資源合并，那么資源也可分為人力資源和物質資源兩大類。資源主要有三個特征：一是絕大多數資源在數量上是有限的；二是資源具有多種用途；三是為生產一定產品，可用不同的資源配置方式。經濟學中的投入(Input)主要是指這些資源的投入。
效率是指投入與產出之間的比率。經濟效率(Economic efficiency)是指用貨幣計量的投入與產出之間的比率。準確地說，西方經濟學中的效率是指帕累托效率或帕累托最優，即任何生產與消費的重新組織，如果不能使某一個人或某些人的處境變壞，就不可能使另一些人的處境變好。在微觀生產理論中的效率是指資源投人與有用產出之間的比率。在福利經濟學中的效率是指產出與效用之間的比率。因此，在資源投入一定的情況下，提高生產領域的效率，會增加有用總產出；在產出一定情況下，提高消費領域的效率，會增加總效用。總之，在資源一定的情況下，經濟效率的提高會使人類的需求得到更大滿足，這正是效率在經濟學中占有核心地位的原因所在。
可見，經濟學的基本概念與基本理論，科學地解析了資源投入與配置的效率與效果，為財務管理學科奠定了雄厚的理論基礎。
2.經濟學與財務(金融)經濟學
經濟學為財務學提供了理論基礎，而財務(金融)經濟學(Financial economics)是從經濟學領域中逐漸分離出來的一門學科。財務(金融)經濟學是從個人效用最大化出發，試圖通過對個人和企業的最優化投資、融資行為以及資本市場的結構和運行方式的分析，去考察跨期資源配置的一般制度安排的方法和相應的效率問題。財務(金融)經濟學由金融市場學、投資學與公司理財學三個部分組成。金融市場學研究的是金融機構與金融市場以及國內外經濟中金融系統的運作；投資學研究的是風險與收益的確認和度量、風險與收益之間的權衡、估價技術與金融工具的設計等內容；公司理財學研究的是以公司為主體的理財理論與實踐問題。
3.財務學的經濟學基礎
在整個金融經濟學中，公司理財學處在一個非常關鍵的位置上，財務學不僅科學地融會了經濟學中的一些重要理論，而且其發展是以一些重要的經濟學學說或理論為依托和基礎的。
第一，經濟學中的理性主義與效用理論。經濟學中“理性”的涵義有兩種：其一是指個體追求某種工具價值的“最大化”；其二是指個體決策過程在邏輯上的無矛盾。經濟學效用理論是經濟學最基本和最主要的范疇之一，也是微觀經濟學的核心理論，是最富有現代意義的經濟學理論工具。
在財務決策理論中，假定投資者都是理性的，在進行決策時，選擇能夠產生最大期望效用的行為；另外，也假定理性的投資者是規避風險的。在理性投資者假設和效用理論的基礎上，財務學家利用經濟學中的無差異分析方法分析投資者的最優投資組合策略。
第二，經濟學中的供求均衡分析。供給和需求及其相應的均衡概念一直都是經濟學的主要分析工具，也是一種根本分析方法。經濟學供求均衡分析方法的結果就是推導了一個數量――價格機制，價格必須在均衡點上，否則市場供求力量就會發生作用以使價格達到新的均衡。所有的經濟學模型最終幾乎都是以獲得使供需匹配和市場出清的價格結束。
供求分析在經濟學中具有如此重要的地位，在財務學中也如此。在財務學理論中，典型的CAPM模型就是利用了均衡分析方法，從市場投資主體的效用最大化出發，在一定約束條件下獲得了均衡狀態的資產價格。
二、財務學與統計學
1.統計學的基本概念
統計學研究如何用科學的方法去搜集、整理、分析實際數據，并通過統計所特有的指標，表明所研究的對象的規模、水平、速度、比例和效益等，以反映其發展規律在一定時間、地點、條件下的作用，描述數量之間的關聯關系和變動規律。
統計學是處理數據的科學。一般的記述統計側重數據的收集加工整理，而數理統計側重數據處理的“科學性”。一般而言“科學”要求有客觀性、再現性、普遍性。為表現這種科學性，研究者常喜歡用數學模型，因為數學比較簡明、嚴謹，比較抽象。數理統計就是運用數學工具，記述數據產生的過程，描述概率分布，進行推定，作假定檢驗，形成了一個比較完整的理論體系。
按照統計學科體系的基本原理與應用的不同，統計學可分為理論統計學與應用統計學兩大類。理論統計學指的是統計學的數學性原理，也就是數理統計學，具有通用方法論的理學性質。應用統計學指的是基于理論統計學的基本原理，應用于各個領域的數據處理方法。統計解析方法及統計推測方法。
2.財務學的統計學基礎
財務學研究是建立在可觀察的基礎之上的，因而不可避免地需要利用統計學的基本原理和技術。財務學尤其在如下兩個方面需要借助于統計學，它們是投資分析和風險管理。這兩個領域直接涉及到統計數據描述及推測統計學。另外，日益崛起的金融工程學領域的發展更是離不開統計學，它主要涉及與數學有關的應用概率過程，應用概率微分方程式的研究領域，有時被稱為
數理金融。
投資分析的目的在于盡可能地提高投資收益，為此從可選擇的投資資產(股票、債券、包括外匯在內的外國證券)中，進行資產選擇操作，在控制風險的同時追求收益的最大化。因此要用到運籌學中的最優化理論。
風險分析與管理領域正是基于統計學質量管理的思想建立起來的。風險與收益的衡量需要借助于統計學中的均值――方差分析。企業或銀行的財務結構受匯率、利息、股價的變動，其資產價值也在不斷變化，這就構成了市場風險。為了根據市場風險考察企業資產的價值變化，將企業的價值變化看作風險要素股價、匯率等變化的函數，描述其概率樣本分布，推定其下限5％可能損失的金額。其中，既可用有關股價、匯率變化的模型，也可考慮因素相關的變化。有關銀行的不良債權問題經常涉及到的BIS(國際結算銀行)規定中，也要求按照上述方法計算企業資產價值變化下限5％的金額，規定企業要保留一定程度的自有資本。從這種意義而言，BIS的規定非常依賴于模型。由于企業資產價值的評估也必須以現價評估，所以不帶價格的資產也要依靠模型評估。模型的應用越來越具有現實性，財務管理也要求助于統計學的知識。
期貨交易的領域是理論水平較高并富于挑戰性的領域，它包括金融資產組合理論與資產組合的實踐(financial engineering)。許多問題常被從數學角度程序化。其領域的數學結構包括連續時間的概率過程、概率微分方程式、概率測度的變換公式等。
三、財務學與管理學
1.管理學的基本概念
管理學的內涵就是要說明什么是管理，以及管理的內容與方法。“管理可被看成是這樣一種活動，即它發揮某個職能，以便有效地獲取、分配和利用人的努力和物質資源，來實現某個目標”。管理的這一定義概括地將管理的特征、職能、目標統一起來；管理的特征、職能與目標又將其與管理控制聯系起來。
管理是一種活動，是為有效地實現某個目標的一種活動。管理活動是發揮管理職能的活動，管理的職能包括計劃、組織、指揮、協調與控制，在管理活動中，各種管理職能都發揮著不同的作用。
管理的目標是有效地獲取、分配和利用資源，來實現組織目標。
2.財務學的管理學基礎
管理的內容由管理活動的內容所決定，現代管理之父法約爾將一個企業的活動分為六大類，分別是“技術活動，即生產和制造；供銷活動，即購買、銷售和交換；財務活動，即尋找資本及最適當地利用資本；安全活動，即保護財產和人員；會計活動，即盤存、資產負債表、成本和統計；管理活動，即計劃、組織、指揮、協調和控制”。在上述六類活動中，管理活動即是管理或管理職能，管理的內容應該是管理活動賴以存在和發揮作用的其他五種活動。
財務管理要解決的是公司價值的創造，在企業管理中居于核心地位，它本質上是一種綜合的價值管理活動，即實施價值管理。財務管理以價值目標為尺度，將公司管理活動與公司理財的具體決策統一起來。
管理的方法可解釋為研究管理的方法和管理中應用的方法。研究管理科學和管理理論的方法共有十一種：經驗法或案例法、人際行為法、集體行為法、協作社會系統法、社會技術系統法、決策理論法、系統方法、數學法、因地制宜法、管理任務法、經營論法。這十一種研究管理理論的方法對研究財務管理理論與方法同樣有著重要的指導作用或借鑒作用。特別是行為科學方法、系統科學方法、案例方法等，對研究財務管理是十分重要的方法。
管理中應用的方法主要體現在發揮管理職能所采用的方法，包括計劃方法、組織方法、指揮方法、協調方法和控制方法，這些方法對財務管理起著重要作用。
四、財務學與會計學
1.會計學的基本概念
會計學是隨著商品經濟的產生、發展，以及近代會計的程序與方法日益完善而建立起來的一門獨立學科。會計學以會計的目標、職能、對象和程序、方法為研究對象，采用一定的研究方法，構建會計理論體系，揭示會計所反映和監督經濟活動的過程，促進會計工作更好地為經濟生活服務。會計是以貨幣為計量尺度，運用一系列程序和方法，連續記錄經濟業務，反映和監督經濟活動中價值運動過程的一項經濟管理工作。會計的基本程序與方法是指會計的確認、計量、記錄和報告。圖1(吳水澎主編：《中國會計理論研究》)中國財政經濟出版社2000年版，72頁可反映這四個環節在會計中的地位。
會計程序與方法中的確認、計量、記錄和報告這四個方面是會計學的核心內容，其中，提供會計報告是會計的主要職能。會計報告是整個會計系統的最終產品，是以濃縮的、綜合的、系統的、分類的形式反映企業財務狀況與經營成果的書面文件。會計報告主要包括對外報出的會計報表、會計報表附注等。
會計報表是由資產負債表、所有者權益變動表、利潤表和現金流量表組成。企業的各項財務活動都直接或間接地通過會計報表來體現。
2.財務與會計的關系
財務與會計是兩個并列的經濟范疇，在性質、地位等方面是有區別的。會計是信息系統，財務會計與管理會計都是會計信息系統的組成部分，也是會計學科體系的組成部分。同時，會計又是一個“決策支持系統”，它為管理提供有用的信息，為管理服務。財務管理則是企業管理的重要范疇之一。財務管理學則作為財務管理學科體系中的一個分支而存在，如果說財務管理的對象也是現金流量的話，那么，財務管理側重于現金流量本身(通俗地說，財務管理是一種現金流量的安排)，而不是現金流量信息。這就是會計與財務的區別之所在。
財務的本質是本金投入收益活動，會計的本質是信息系統。在經濟組織內部，財務處于主導性管理的地位，生產、技術、營銷、勞動等項管理都要圍繞價值最大化和本金擴張的財務目標去進行；會計處于基礎性地位，通過提供財務信息為財務管理和其他各項管理服務。由于財務與會計是兩個并列的范疇，所以在理論研究上自成體系，形成兩門不同的經濟學科。
會計學與財務學緊密相關。財務管理的職能包括預測與計劃、決策與控制、分析與評價等內容，這些財務管理職能作用的發揮依賴于會計學所提供的信息，會計學為財務學提供了數據基礎。
關鍵詞:統計分析方法;統計思想;統計實踐;全過程教學模式
“哲學為人們提供認識世界的立場、觀點和一般性原則，即世界觀，統計學則為人們提供從數量方面認識世界的具體方法。”［1］20世紀80年代以來，統計學作為方法論的學科，其應用領域已經滲透到管理學、經濟學、市場學、金融學、社會學等諸多學科領域，產生了很多新興交叉學科。1992年國家頒布的學科分類標準已經將其單列為一級學科［2］，1998年教育部將統計學定為普通高校經濟管理類各本、專科專業的核心基礎課程之一［3］，因此，統計數據獲取與分析方法應用能力的培養，對面向應用型的經管人才培養至關重要。
1獨立學院統計學課程教學中存在問題
“統計學”作為高校經濟管理類專業平臺課程之一，承擔著培養學生基本的統計分析能力的重任。面對應用型、復合型人才的培養需求，獨立學院統計學課程教學已經有一定的基礎，但仍然存在一些問題。第一，理論教學和實踐教學融合不足。對廣東省16所獨立學院的調查顯示，部分獨立學院只設置理論課程，沒有統計實踐環節;部分獨立學院雖然包含實踐環節，但理論和實踐只是名義上的融合，實際教學過程中相互剝離，即先講完理論，后實踐操作，導致學生到實踐時，理論部分已不甚清晰，實踐達不到預期效果。第二，統計思想的教育缺乏。教學內容上，注重統計方法的學習，缺乏統計思想的傳授，導致學生只會照搬公式，不知其所以然，不知道應用場景;此外，相對于教學內容，課內學時較少，課外時間利用不足，實踐部分演變成講習題，不能以實踐促進對理論的深化理解，不利于激發學生的學習興趣。第三，大班制及教學方法手段不足，教學效果較差。教學仍以“滿堂灌”式的講授法為主，案例教學時案例的時效性和針對性差，缺乏具有專業特色又貼近社會經濟生活實際的案例［4］;教學手段上，多數是“多媒體PPT+板書”的方式，不利于激發學生學習興趣和學習熱情，不利于課外時間的充分利用;教學組織上，“大班制”教學，理論學習、實踐指導、成績考評過程中，很難完全照顧到所有同學，使得部分學生“打醬油”，效果不佳。針對以上現狀，本課題組對統計學教學模式進行了一系列的研究與探索，逐步形成了以統計分析能力培養為目標，以模塊化和結構化為基本思想，以交互式教學方法和立體化教學手段為主體，以統計競賽、統計證書、資源建設為補充，三課堂結合的全過程教學模式。
2教與學的設計
課題組負責全校經管6個專業的統計學教學任務，課題組成員主要由管理科學與工程系老師組成，本身注重方法的應用性。2012年以前，經管專業統計學教學由統計學理論和統計軟件實踐組成，為更進一步深化統計理論和實踐融合，于2012年將其合并為統計分析方法應用與實踐，課時調整為96學時，貫穿整個學期。
2．1教學內容模塊化，理論與實踐充分融合
根據統計分析能力培養矩陣，將教學內容劃分為數據獲取基礎模塊、描述統計基礎模塊、推斷統計基礎模塊、統計分析高級模塊、專題模塊等五大模塊，每個大模塊再劃分成若干小的教學模塊，如表1所示;實踐分為統計軟件操作實踐和統計調查分析實踐兩大部分。在每個模塊理論教學結束后即開展軟件操作實踐，即學即用，前三大模塊學習完成后開展統計調查分析實踐，促成了理論和實踐的有效融合。
2．2教學方法豐富化，突出統計思想教育
理論講授主要以啟發式講授法、案例驅動教學法為主，重點突出統計思想教育，而非公式推演;實踐教學以案例驅動法、同步協作法、體驗學習教學法為主。案例驅動教學法:每一個模塊由一個典型案例導入，貫穿整個模塊的教學;學生可以進行有針對性的分析、審理和討論，作出判斷和評價，充分掌握知識的應用范圍和層次。同時拓寬了學生的思維空間，增加了學習興趣，開發了學生思維能力，提高了學生的判斷能力、決策能力和綜合素質。案例注重時效性和針對性，案例的編制均是課題組老師主持參與完成的實際項目。統計調查基礎模塊由民生調查、學校后勤管理問題調查兩個案例引入，描述統計基礎模塊由學校師資狀況調查、專利申請態勢分析兩個案例引入，推斷統計基礎模塊由產品質量分析、區域經濟發展分析兩個案例引入，統計分析高級模塊由保險賠付預測、生態指數設計兩個案例引入。啟發式講授法:講授法是最基本的教學方法［5］，對重要的理論知識的教學采用講授的教學方法，直接、快速地讓學生掌握，為學生在實踐中游刃有余地應用打好堅實的理論基礎。啟發式講授法更強調統計學概念、方法講授時結合生活實例，結合不同專業領域，在課堂討論過程中，讓學生獲得啟發，更深刻地理解基本概念和方法。統計學基礎知識、推斷統計主要采用講授法。同步協作法:首先，進行合作學習，讓學生在小組中展開學習，讓所有的人都能參與到明確的集體任務中，小組成員之間相互溝通、合作，從而達到共同的目標。其次，同步協作完成實踐任務，若一人未能學會則全部組員不能通過，促進互幫互助和主動學習。體驗學習教學法:第一，在統計調查理論學習完成后，要求各組完成一個真實命題的統計調查方案設計，包括調查問卷和抽樣方案，讓學生在親自研究、思索、想象中領悟知識，在“探究知識”中形成個人的理解;第二，在統計理論和軟件操作完成后，各組完成一個真實問題的統計分析，并撰寫統計分析報告，給出解決方案，這種親自體驗的學習，大大地激發了學生學習的積極性和主動性，收到了非常好的教學效果。
2．3教學手段多樣化，課內與課外有機結合
課內教學過程中，一方面，全程機房上課，充分利用現代教育信息技術鎖屏、遠程控制、文件傳輸等功能，提升課堂教與學的效率;另一方面，充分利用網絡教學平臺，教學材料的、作業的布置與批改，有針對性地關注學生的學習情況;模塊教學結束后，組織學生開展擂臺比試，以此緩解課堂疲勞情緒，調動學習積極性。課外，制作統計理論微課，供學生課外進行重難點理論知識補給，夯實統計理論基礎知識;制作軟件操作視頻，供學生課外進行軟件操作實踐，扎實統計軟件操作能力;開展統計分析競賽，調動學生積極性［6］，全面訓練統計調查與分析能力;在課程學習之后，即可推薦參加統計分析師證書考試，考試成績亦可替代作為課程的最終考核成績。此外，對于內容比較有條理且簡短的統計圖、統計表模塊的教學，則嘗試采用翻轉課堂的方式，讓每個小組利用課余時間承擔一個統計圖或統計表的學習和軟件操作，課堂上則讓學生進行講解和探討。從學生的統計分析報告可以看出，學生對于統計圖、統計表的學習更加積極主動，理解得更加深刻透徹，掌握得更加全面扎實。
2．4評價體系過程化，促進學習協同性
課程考核分為理論測試、統計軟件操作測試、統計分析報告三個階段。理論部分講授完后，以閉卷考試的方式考核學生對統計基礎理論的掌握情況;統計軟件操作實踐講授完后，以一對一上機實操測試的方式考核學生統計軟件應用的能力;課程最后，以學生分組完成統計調查分析報告方式考核學生的統計問題解決能力和報告寫作能力。此外，從課程開始，即將學生分成若干同步小組，從理論學習到實踐操作形成小組成員共進退的機制，每一模塊學習完成后的測試中，若小組中有一同學不通過，則全組均不能進入下一模塊的測試，直到全部通過為止。這樣有利于激發團隊榮譽感和責任感，使同步小組逐步成為一個自學習組織，成員之間相互學習、相互指導，共同進步，也能避免“打醬油”“混學分”情況出現。
3結語
經過多輪次的教學實踐和不斷完善，“統計分析方法應用與實踐”作為經管專業綜合類課程，研究并探索出了三課堂結合的立體化教學過程，形成了課內與課外結合、理論與實踐融合的教學模式:模塊化的設計、案例驅動教學，實現了理論與實踐的充分融合;微課、反轉課堂等新方式的應用，實現了課內與課外學習的有機結合;同步協作組機制、過程化考核機制，既調動了學習主動性，又實現了對學生的全面評價;學賽結合和學證結合，充分面向應用型人才培養要求。
作者:王二威 廖愛紅 董平 單位:北京理工大學
參考文獻:
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［4］馮金麗．財經類專業統計學課程教學模式改革探討［J］．對外經貿，2013(12):145－146．
【關鍵詞】 統計學課程 教學過程
統計學在我們的學習、工作以及生活過程中隨處可以用到，統計學的實質就是經過對相關數據或者信息進行整理或者處理分析之后得出更深層的原理或者規律的一門學科。統計學是一種應用學科，它主要的工作原理就是利用相關的數據進行簡單的分析或者處理，從而來解決實際工作或者實際生活中出現的各種問題。結合現在統計學的發展情況以及各種相關學科的發展狀況。我們可以知道統計學科發展的綜合情況并不是很好，其中這些不好的情況主要表現為以下幾個方面：統計學教育教學的主要內容不能夠達到非常強的針對性，相關統計學老師的教學思想或者教學觀念比較陳舊，與此同時教學方式方法不恰當或者不能夠符合現在學生的思維方式以及學習習慣，更重要的是學校關于統計學的考試方法不合理等很多方面，這些方面不得到很好的解決或者處理，將直接導致統計學專業的學生專業素質比較低，具體來講就是，統計學專業的學生沒有非常清晰的統計思維去觀察事物、思考事物，并且缺少利用統計學的方式方法去分析問題或者解決問題，與此同時在很大程度上限制統計學專業學生發揮自身的專業知識以及專業技能。
1. 統計學科有自身的優點或者強勢之處，所以我們的相關工作人員應該將其的優勢很好的表現出來
統計學在教學過程中能夠提供一套通用的計算方法，并且它是一門專業基礎課程，正是由于這些特點，所以統計學與其他相關的學科相比有很多比較獨特的優勢，這就使得我們的學生經過統計學科的學習之后，能夠擁有一定水平的專業特長，只有這樣才能夠在很大程度上適應千變萬化的社會以及競爭非常激烈的市場中對于相關的統計學人才的需要以及需求標準。結合這個原則以及統計學的學科性質，將統計學的優勢或者強勢之處定位在培養統計思維習慣以及訓練學生實用的計算能力以及統計能力，這樣的定位相對來說比較科學合理。與此同時在統計學專業的教育教學的實際工作過程中中，要想將思維習慣以及應用能力這兩個主要目標進行非常好的融合工作。
統計思維是存在于統計學中的一種思維方式，其中比較良好的統計思維不僅僅是學習統計學相關知識以及技能的必要條件，同時也是統計學與其他相關學科進行連接的介質工具，如果能夠培養適當，那么學生在以后的學習或者工作過程中都會受益良多。相關的統計學老師在進行教學的過程中，需要將訓練統計思維的方法以及授課的主要內容進行聯系或者結合，比如：數學課程中的概率論以及隨機過程的相關知識的作用是揭示事物在發展的整個過程中存在的不確定的現象的規律性，并且相關數據或者信息的收集以及處理過程就是能夠在現象發生的過程中控制提供決策的主要依據。
2.統計學老師在進行教育教學的過程中教學的主要內容的變化
為了能夠更好地突出統計學的優勢，我們的相關工作人員需要對統計學的主要教學內容進行幾方面的改變或者變革。其中增加統計學科的相關數學的理論基礎知識的講授內容就是其中的一部分。之所以這樣做就是由于大部分的統計工具均是利用概率論作為基礎或者前提，以參數估計以及假設檢驗作為教學過程的主要內容之一。增強理論基礎知識的講授內容主要表現在下面的兩個方面：第一個方面就是把概率論的相關知識加入到統計學課程的教學課程中；第二個方面就是把參數估計的相關知識在原來的基礎上進行深化，把假設檢驗的相關知識也加入到統計學的教學過程中。我們不僅僅需要重視上面講述的這些知識，同時還需要關注相關與回歸分析的統計方法、時間序列分析的統計方法以及指數的統計方法，相關的教學工作人員需要時刻關注這些統計方法的改革問題。
剛才講述的這幾種統計方法在經濟管理的相關教學中經常運用，在原先的統計學的教育教學過程中也進行了比較重要的闡述。但是要想能夠更好地體現統計方法的實用性這個原則，所以上面講述的這三種統計方法的相關運用也需要進行一定的調整或者變革。結合具體情況來說，就是相關與回歸分析的統計方法在進行講解的過程中，需要加入實用性比較強的多元線性回歸的主要內容，與此同時需要將這些知識講解的更加深入一點，更加透徹一點；時間序列分析的統計方法在進行講解的過程中需要將教學的工作重點問題轉移到構成分析上去，但是對于動態分析指標來說，只要進行簡單的介紹以及選擇性的講解即可；指數的統計方法只要將它的基本工作原理解釋清楚就可以了，重點關注的問題時指數在實際工作中的應用問題，比如：國民經濟指標中的居民消費價格指數或者公司中經常使用的股票價格指數等等。
3. 統計學在教學方法以及教學手段方面的變革或者創新
以前比較傳統的統計學教學模式就是統計學的教學老師通過黑板、粉筆以及教材等一些工具進行相關的統計知識的講解，這樣的教學模式經常會使得學生被動的接受知識的傳授，從而讓學生對于知識的學習產生一種厭惡的感覺，同時降低學生學習的主動性以及積極性，最終可能導致統計學老師的教學質量下降、教學效率也降低。
統計學的教學方法需要進行相應的改變，具體來說可以實行實驗教學的方式進行統計知識的講授。統計學的學生在進行課程的學習過程中不僅僅需要掌握一定的統計學基本理論知識，更要求學生能夠比較熟練的掌握一定的計算機水平，并且利用計算機的相關運算對統計數據或者統計資料進行整理或者分析。比如：收集數據之后繪制相關的統計圖表、相關的統計指標的運算工作以及統計學中經常用到的統計軟件。實驗教學的方式能夠將作用比較強大的統計分析軟件進行相應的鏈接，同時通過統計軟件這個計算工具在教學課堂上進行整理或者處理比較大型的數據資料，盡最大可能將那些非常復雜的計算或分析過程進行簡，這樣能夠在很大程度上促進統計學的理論教學與實踐教學的融合，并且讓學生的感性認識與理性認識進行比較有效的鏈接。
統計學的相關課程在進行教學的發展趨勢是把現在的統計方法的教學與統計應用的軟件進行結合，這樣才能夠使得學生在進行統計學的相關理論知識或者統計方法的學習過程的同時，也能夠非常熟練的運用統計應用軟件進行相關統計數據的處理工作。
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現代統計學創立于17世紀的歐洲，于20世紀初隨科學技術的發展而進入快速發展期。統計學是應用數學的一個分支，通過利用概率論建立數學模型，研究數據的收集、整理和分析，它能夠幫助人類正確分析所占有的信息，從而逐步認識數量化的客觀世界，在各領域科學研究工作中扮演著重要角色，形成了眾多分支學科。我國衛生部科教司于1983年編印的《醫學碩士學位研究生培養方案匯編（第一輯）》中已將醫學統計學列為醫學專業碩士研究生的公共必修課，是培養研究生科研思維和創新能力的關鍵課程之一。
一、碩士研究生醫學統計學教學中存在的問題
1.醫學研究生知識結構存在缺陷。醫學統計學是應用概率論和數理統計學的原理、方法，研究醫學信息的搜集、整理與分本文由收集整理析方法的學科，是統計學的重要分支之一，其理論基礎較為抽象、深奧。而在我國傳統的醫學教育中，大多數醫學專業開設的高等數學課程學時有限，教學內容缺乏深度和廣度，加之不同院校、專業本科教育階段醫學統計學教學參差不齊，使得進入研究生教育階段的醫學生面對抽象的統計學理論、復雜的統計學計算感到無所適從。尤其是多元統計分析方法教學的逐步開展，更是加重了學生的學習負擔。學生普遍認為統計學枯燥、抽象、難懂，導致自信心不足，極大影響了學習積極性，使得醫學統計學教學效果很難令人滿意。
2.傳統醫學統計學教學重點難以突出。醫學統計學教學目標是使學生掌握醫學統計學的基本概念、基本方法和基本技能；掌握科學研究的統計設計原則和思維方法，并培養學生收集、整理和分析資料的能力。因此，醫學統計學教學重點應該是統計學理論和方法的用途、統計學處理結果的正確分析及科學邏輯思維能力的培養等。而目前醫學統計學理論課教學內容陳舊、手段滯后，教學方法單一，多局限于單個統計學方法的介紹和典型實例的驗證，主要教學內容突出體現在公式意義、計算過程等內容的講解，對統計學方法體系缺乏系統性的認識，使學生錯誤地認為醫學統計學就是數學、就是計算，從而將主要精力放在了統計公式的記憶、結果的精確計算等方面，忽略了統計方法選擇、結果解釋與評價等統計學的核心內容。
二、spss統計軟件的優勢
spss全稱為statistical package for social sciences，即社會科學統計軟件包，是目前世界上最具權威的統計軟件包之一，在自然、社會科學各個研究領域均得到廣泛應用，在統計學理論及實踐教學中擁有明顯的優勢。
1.軟件操作方式簡便。spss統計軟件包采用菜單加對話框的操作方式，多數情況下無需使用專用的程序語言，界面設置較為人性化，只需通過鼠標點擊即可完成統計分析，更易被非專業人員掌握。其結果輸出形式簡潔，可讀性強，能夠通過激活文本、統計圖、統計表等編輯器進行編輯，也可直接導出至word、powerpoint等辦公軟件系統使用。
2.數據處理功能強大。spss統計軟件包可以直接讀取spss、excel、dbase、ascii、access、foxpro、sas等數據文件；能夠對數據進行名稱、類型、結構等修改，變量變換方式全面；可以合并不同數據庫生成新的數據文件；數據庫保存、導出形式多樣。軟件處理數據量大，可以滿足各種科研、教學數據分析的需要，并能最大限度實現數據共享。
3.統計分析方法全面。spss統計軟件包通過不斷的版本升級，增加新的統計分析模塊，完善統計分析功能。目前，spss除具有描述性統計、單變量分析、非參數檢驗、統計圖形繪制與編輯等常規統計學分析功能外，還擁有多元相關與回歸、logistic回歸、聚類分析、
因子分析、判別分析、主成分分析、生存分析、分類樹、時間序列分析等完善的多因素統計分析功能，上述功能均可通過菜單實現。對于如條件logistic回歸分析等部分菜單中未提供的統計功能，則可以利用簡單的編程予以實現，進一步增強了軟件的適用性，使spss軟件在日常工作中的應用更加靈活高效。
三、spss軟件融入傳統醫學統計學教學體會
1.多媒體教學的普及為spss軟件進入醫學統計學課堂提供了硬件支持。多媒體輔助教學是依靠各種現代化的媒體設備，使傳統靜態的理論課教學形式動態化，極大地提高了課堂上信息的占有量，能夠充分利用有限的授課時間拓展學生的知識面，激發學習興趣，提高學習效率。在醫學統計學理論課教學實踐中，多媒體技術的廣泛應用為統計軟件教學提供了技術平臺，使得在教學過程中通過建立鏈接靈活調用統計軟件參與數據分析，使現代化的計算分析工具與傳統的統計理論教學有機地結合起來，使學生明白統計理論及方法如何在專業領域中應用，提高了學生解決問題的能力。
2.spss軟件與醫學統計學教學同步進行實現了教學內容的相互補充，突出了教學重點。一般情況下，spss統計軟件常常作為一門獨立的課程在研究生或本科生中開設，這容易使軟件課教學脫離了統計學基礎而成為單純的軟件使用說明，很難使學生對軟件有更深入的理解，結果學生在日常使用統計軟件時，難免會出現雖然能操作但卻存在不同程度的統計方法錯誤這一現象。將spss統計軟件引入醫學統計學理論課教學，可以幫助學生從繁雜的公式記憶和計算工作中解脫出來，從而使其注意力轉移到對統計學方法的理解和對統計結果的分析判斷上，充分體會到統計學解決問題后所帶來的快樂，有助于提高學生對統計學的學習興趣及創新能力、動手能力的培養。同時，醫學統計學理論、方法的學習也可以提升學生對spss軟件各種分析功能的認識，實現不同功能的及時比對，幫助學生全面理解不同分析方法對統計資料的要求，有效避免統計分析方法的誤用，使分析結果更加科學合理。
【關鍵詞】概率論 描述統計 推斷統計 統計思想
一、概率論引入統計學的意義
（一）方法的突破
統計學研究對象的拓展。引入概率論后統計學研究對象的拓展表現在外延與內涵兩方面。外延上，導源賭博問題研究的概率論以隨機性現象為主要研究對象，它的應用將統計學思想方法帶到自然科學領域，甚至用于研究人類心理活動、思維現象，拓展了原來始于社會經濟現象研究的統計學的研究對象。另外，聯姻前統計學對現象的描述、分析只能止于其確定性方面，有概率論新工具后，其不確定性方面也能描述分析，拓展了作為統計學對象的社會經濟現象的數量信息內涵。研究對象的拓展，使得在此基礎上統計學成了一門具有通用性的定量分析工具。
統計學研究方法的進階。概率論聯姻“統計”的突出意義表現在方法上—由描述走向推斷。“描述統計”（包括數據的收集、整理、顯示和分析）主要是通過圖表形式對所收集的數據進行加工處理和顯示，進而綜合、概括和分析得出反映客觀現象規律的數量特征；“推斷統計”則是在對樣本數據進行描述的基礎上對統計總體的未知數量特征作出以概率形式表達的推斷。聯姻之前的古典統計學主要就是初級的“描述統計”（簡單的計量、分組、圖表、推算等），現代統計學則以“推斷統計”為其核心內容。這里“描述”與“推斷”的劃分一方面反映統計方法發展的兩個階段，另外也反映應用統計方法探索客觀事物數量規律的不同過程。“描述”是基礎，“推斷”是主要內容。
推斷統計的現實性意義。統計學從描述發展到推斷，反映統計學發展的巨大成就，也是統計學成熟的重要標志。一方面，它是重要的認識工具。正是由于有了“推斷”，科學借助統計這一定量分析工具取得了巨大成就。象著名的基因論就借助推斷統計方法而得。
（二）思想的騰飛
矩：統計學早期便有“平均”即一般代表值的思想，認識事物數量方面的一般性。引入概率論后，“平均”引申到“期望”，描述隨機變量的集中趨勢。與“平均”相對應，有對數據偏離“一般”程度的描述即“變異”，認識事物數量方面的差異。引入概率論后其內涵擴充到對隨機變量離散程度的描述。“矩”源于力學研究，均數、方差同重心和轉動力矩之間的類似促使統計上用“矩”來描述數據特征。其概念涵蓋前述的幾個參數，并擴充到多階、多維隨機變量特征的描述。“矩”體現了統計“求同察異”的思想，即在了解差異的同時認識事物的同質性。
估計：估計是據樣本數據對總體參數所作出的“猜想”’其實質是一種類比，將對已知事物的認識拓廣到更大范圍。實際上有一個假定即樣本、總體的同質性（同分布）。由于樣本的隨機性使得估計帶有不確定性，便給出“區間”來對其描述。
檢驗：檢驗即先對總體特征作出一種假設，然后根據樣本信息對這一假設的支持程度作出描述（假設正確性的判斷），主要運用反證法、小概率原則等思想。檢驗與估計構成統計推斷內容的兩面，鑒于思維上推與證的不同而分別提出。
擬合：擬合就是對現象之間的聯系、發展規律、變化趨勢給予定量描述，是對事物間關系表現的一種抽象。也就是以一定的模型來反映現象及現象間的聯系的發展變化，表現出聯系的顯性方面而抽象掉非顯性方面。
相關：相關是客觀事物普遍聯系的哲學思想在統計上的具體化。統計所研究的對象之間往往表現出相隨共變或相隨共現的情況，相關便是對現象間這種聯系的數量表現的描述、分析。通過對比關聯現象變化的方向與程度，來研究它們之間是否有聯系、聯系的緊密程度和形式。
慣性：哲學上，客觀現象都是有規律的辯證發展運動過程。任何運動都具有慣性，這種慣性表現為系統的動態性即記憶性。它反映現象未來行為與過去的行為有關這樣一種動態思想，是“動態相關”，也是預測的思想基礎，反映現象本身及現象之間關系發展、變化的規律性。
二、概率論引入統計學的啟發
概率論引入統計學，使統計學思想方法有了質的飛躍，并成為統計學堅實的理論基礎。這也給我們啟發：統計學必須與時俱進，順應時代而發展，不斷完善方法體系，與其它定量分析工具、計算技術及其應用領域科學結合融會。
研究對象泛化：統計學是定量分析工具，首先便表現在對所研究的對象（社會經濟現象、自然現象、精神思維等）的定量描述上（對象信息數據化），然后再做定量分析。最初統計學只能局限于現象數量信息做確定性的數量描述、分析，引入概率論之后，對研究對象便可以做隨機性描述、分析。而實際工作中有時還必須對定性的、模糊的、混沌的甚至突變的等研究對象做定量的描述與分析，概率論便會有所局限，必須引入新的工具。比如引入模糊數學，對模糊性現象做定量描述分析；引入灰色理論，形成灰色統計思想等等。
電子技術發展：科技特別是計算機技術的發展使數據處理的手段得到提升，并對統計提出了新挑戰。電腦、網絡的出現一方面使統計學的研究對象（總體）成了一個結構復雜的系統，另一方面對數據的分析處理變成了算法。同時在我們面對的數量信息超大量化后，統計的“收集、分析數據”的任務、統計推斷意義也就必然發生變化，等等。這一切都要求統計必須與計算機及其它科學聯姻，如人工智能、神經網絡理論等。
應用領域擴張：現代統計學是一多層次多門類的學科，幾乎所有的科研都要借助這一定量分析工具。應用領域的不同，對這一工具的要求必然不盡相同。比如生物統計、保險統計與統計地理學在基礎性方法一致的基礎上各有與其相聯系的實質性科學的特點。現代統計方法（包括概率論的成長、壯大）很大程度上來自一些實質性科研活動，這也就要求我們堅持以概率論等數理工具為基礎的前提下緊密聯系應用領域的實質性科學。
總之，統計學是一門生命力強大的科學，也是一門與時俱進的科學。順應時代要求，不斷借鑒其它方法科學，豐富統計方法，拓展應用領域。
關鍵詞：高職教育；應用型人才；統計學；教學模式
統計學課程作為高職經濟管理類專業的核心專業基礎課程之一，在教學實踐中要正確分析課程教學過程中普遍存在的問題，根據社會需求和學生就業要求，改進傳統的統計學教學方法，注重學生的統計技能培養，以實現高職應用型人才培養目標。本文主要從高職教育的特點，分析目前高職統計學教學存在的問題，來探討高職統計學課程教學的新的教學方式和方法。
一、高職教育的特點和人才培養模式分析
高職教育作為職業教育的主體，不同于本科教育，其教育教學目的是為社會培養應用型技術人才。高職教育不像本科院校在教學過程中以系統的理論教學為主，而是以實踐教學為主，強調學生的動手能力和應用能力。一切教學活動的開展和教學方法的改進，都是圍繞學生的技能培養和有效就業而開展。高職教育人才培養的基本途徑是“知識—能力—應用”，教學的最終目標培養學生的實踐應用能力，實現有效就業。高職院校培養的學生，應具有適度的基礎理論知識、較強的技術應用能力和高素質的特點，教學模式應以就業為導向，構建“技術應用”為主旨和特征的課程開發與教學體系，強化實踐教學環節，以培養高職學生的技術應用能力。高職院校招收學生的學習能力和接受能力普遍較弱，對理論知識的掌握理解和研究有一定的難度，這就要求教師在教學過程中要因材施教，改變傳統的理論教學方法，以實際操作為主，采取靈活多樣的教學方法，以實現教育目的。
二、高職統計學教學存在問題的分析
（一）統計學教學方案的設計與高職學生的學習實際脫節
高職院校在制訂統計學教學方案時，由于受傳統理論教學模式的影響，對統計學實踐性教學重視不夠，重理論而輕實踐，教學方案的實踐性不強。這就讓教師在統計學教學過程中，只注重統計學理論知識的傳授，忽視它在實踐中的應用，只要求學生掌握統計學的基本概念和基本原理、煩鎖的統計學計算，忽略如何教會學生利用數據分析和解決實際經濟問題。高職院校的學生，文化基礎較弱，基礎理論知識掌握不夠，特別是經管、會計、金融類學生，數學知識有限，對公式、原理、數據推理計算的理解和學習存在一定的難度，甚至聽不懂、學不會，產生畏難情緒。因此，也就不重視統計學課程的學習，只求考試過關，不求對知識的理解掌握和應用，對統計學課程的學習失去興趣。
（二）高職統計學實踐性教材缺乏
高職院校雖然在教學理念上注重實踐教學和學生技能的培養，但在使用統計學教材時仍然是偏重理論部分，統計技能應用教材的開發還處于空白狀態。目前，多數高職院校使用的統計學教材是對本科院校統計學教材的壓縮和縮減，教材內容基本上是重“理論”、輕“應用”。雖然內容有所減少，但整個知識結構還是擺脫不了本科院校統計學理論教學的特點，缺乏實踐應用性，這就和高職院校培養應用型人才的目標產生矛盾。由于應用型統計學教材的缺乏，教師在教學過程中只能注重統計學基本概念、基本原理的講解和公式的推導計算，無法有效地通過經濟統計指標案例分析、統計方法在實際生產中的應用來培養學生的統計應用能力，以提高其實踐技能。
（三）統計學教學形式單一，教學內容缺乏實踐性
當前大多數高職院校的統計學教學仍然沿用傳統的課堂教學形式，以授課教師課堂講授為主開展教學活動。在整個教學過程，授課教師處于主動地進行知識傳授的地位，學生被動地接受教師對知識的講解，教學信息主要是單向傳遞，課堂上缺乏互動性和參與性。雖說目前的現代化教學手段較多，但很難突破傳統的理論教學模式。由于統計學教學資源的制約和課時的限制，大多數教師在進行統計學教學時，只是按照課本內容，以統計學理論為導向，對統計學的基本概念、原理和統計方法展開講解，填充式地向學生灌輸和傳授統計學的基本知識，沒有很好地貫徹職業教育的素質教育要求，即從統計學實踐應用出發，對學生進行良好的技能培養。學生在學習過程中，也無法正確地運用統計學數據對實際問題進行分析，并提出有效的解決辦法。
三、基于應用能力培養的統計學教學模式改革
（一）圍繞職業教育特點，加強統計學教學理念的轉變
職業教育是素質教育、能力教育，其目的是培養學生解決實際問題的能力。教師要始終堅持以職業活動為導向，突出教學內容的實用性，以素質為基礎，以職業能力培養為目標，以學生為主體組織教學活動，進而從實際問題入手，以項目為載體，在實訓中引導學生尋求解決問題的途徑。對于經管類專業來說，統計學是一門專業基礎課，在教學過程中要結合國家的經濟政策和社會經濟活動，應用典型經濟活動案例，讓學生充分地認識到統計學在社會經濟活動中的重要性及統計方法和統計數據的分析對國家經濟良性發展的積極作用，以增加學習興趣。教師在教學過程中是行動的引導，而不單單是知識的講解和理論的指導。通過大量的案例和情境設計，以任務驅動加強對學生能力的訓練，從而提高實踐教學效果。
（二）圍繞調動學生的學習積極性，創新和改革統計學教學形式和手段
針對高職學生理論基礎較差、理論知識接受能力較弱及對理論學習興趣不高的特點，教師在授課時要采取靈活多樣的教學手段，積極培養學生的學習興趣。教學形式要多樣化，教學內容要豐富化，多采用啟發式教學和雙向互動式教學。根據教學內容，設計出以做和練為主要形式的實踐性較強的教學方案，盡可能地減少公式的推導和手工的運算過程。課堂上要引導學生積極思考，開拓他們的發散思維，變填充式教育為啟發式教育，在“做”和“練”中提高學生的思考問題和分析問題的能力。借助多媒體等現代化教學手段，可以將大量的統計數據、統計表轉換成圖像、聲音、色彩和動畫等形式，直觀而簡潔地展示在學生面前。采用情境教學法，教師可以根據教學目的，在教學過程中引入實際經濟活動統計指標，讓學生帶著任務進行實景體驗，以增強分析和解決問題的興趣。采用案例教學法，可以借助實際經濟案例，把學生引導到實際問題中去，通過分析與互相討論，調動學生的主動性和積極性，并提出解決問題的基本方法和途徑。通過案例，引導學生積極參與分析、討論，充分發揮主觀能動性，強化學習的積極性和主動性。
（三）改革教學內容，開發應用型的高職統計學教材
對于高職統計學教學內容的設計，應本著實用性原則，對統計學教學內容做出必要的改革和調整，開發出適合高職培養應用型人才目標的實踐性較強的統計學教材。在高職統計學教材中，加大案例分析和情境教學內容，把統計教學與實際經濟分析結合起來，偏重對統計分析結果的解釋和統計信息實際的應用。教學內容要符合專業培養目標要求，側重培養學生的動手能力，即實際操作技能的培養。對那些實際應用價值不大的章節做適當的合并和刪減，去除統計學教學中抽象理論和原理的講解、煩瑣的公式和方法的推導過程，強化統計公式、原理和方法的應用。
（四）強化實踐教學，提高學生的實踐能力
統計學有很強的應用性，其特點是既有理論又有實踐，既講方法又講操作，是一門綜合性和實踐性較強的課程。因此，在教學中要注重展現該課程的實踐性和應用性等特點，緊密聯系當前經濟與管理最新動態，著力培養學生掌握統計方法及在相關領域有效應用統計結果的能力，積極參加社會實踐活動，開展社會經濟調查，培養運用統計方法分析現行經濟運行狀況和解決實際問題的能力，可正確理解和判斷目前經濟運行基本態勢，提高職業能力。
參考文獻：
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關鍵詞:金融統計學;教學方法;改進
中圖分類號:G642.0文獻標志碼:A文章編號:1673-291X(2009)27-0245-02
金融統計是適應國家經濟管理和金融事業發展的需要而建立和發展起來的。金融統計是國家統計體系的重要組成部分,集金融信息、金融分析與政策咨詢于一體,以貨幣信貸及金融運行的各種數量關系為研究對象,以金融與經濟統計數據為依托,運用定性與定量分析相結合的方法,分析、判斷、預測國民經濟運行及金融的發展情況,是中央銀行貨幣政策決策的支持系統,是國家進行宏觀調控的重要工具[1]。作為金融專業、尤其是金融工程專業的本科生,對統計學的要求更高,對統計建模及運用要求比較熟練地掌握。
一、金融創新的深化對統計學原理和方法提出更高的要求
隨著金融創新的不斷加深,金融學與數學、尤其是統計學的結合越來越緊密,金融模型日趨復雜。金融的統計建模,出發點都是金融資產收益率序列的統計分布。對收益或損失序列的分布刻畫,是金融產品的準確定價和風險管理的基礎。隨著金融創新的發展和研究的深入,金融模型對統計學提出更高的要求。
1.金融資產收益或損失分布大多都是非正態分布。金融市場的一個典型事實(stylized fact)是:金融時間序列分布是尖峰、肥尾的。傳統的金融建模,為了簡化或得到解析表達式,通常假定時間序列是正態分布的,這個假定是金融模型受到較多詬病的主要方面。在風險管理中,正態假定導致低估金融產品的尾部風險。改進的方法之一就是用非正態分布來擬合數據,如t分布、貝塔分布、穩定分布等[2] 。這要求我們在教學中更加注重非正態分布的學習。
2.線性相關不能準確刻畫金融時間序列的相關性,需要更復雜的統計技術。傳統的多元金融時間序列建模都是假定時間序列服從多元正態分布,多元正態分布的前提邊緣分布服從橢圓分布和只有線性相關。多元正態分布不能反映金融市場的實際情況。金融時間序列的相關性一般是非線性的,而且邊緣分布也不服從橢圓分布。因此,我們需要求助于更復雜的統計技術――Copula技術。Copula技術提供了分別研究多元時間序列的邊緣分布和相關性的方法,從而成為多元金融統計建模的必備知識[3] 。
3.風險管理模型要求我們更加關注金融時間序列的尾部分布。風險管理的主流模型是VaR(Value-at-Risk),VaR從統計學的角度來看,就是尾部的分位數。正態分布不能準確刻畫金融資產損失分布的尾部特征,通常會導致VaR的低估,造成金融市場的巨大損失,即所謂的極值風險。EVT(extreme value theory)提供了準確刻畫金融時間序列的尾部分布的方法而成為風險管理的基本工具[4] 。
雖然這些統計理論在金融中的運用不能構成本科金融統計學的核心內容,但我們在教學中必須指出這些發展的方向,成為金融工程專業本科生進一步學習或自學的指引。
二、當前金融統計學教學中存在的問題
1.教學內容陳舊,教學重點的處理存在偏差。教育部將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的必修課程之一。力圖通過學習《統計學》,使學生掌握探索各種現象內在的數量規律性, 并用這種規律性的解釋來研究各種現象內在的規律。但是金融統計學的內容沒有隨著金融市場日新月異的發展而發展,導致教學內容陳舊,不能滿足金融統計建模的需要。
多數教師往往把統計學課程單純地看做是專業基礎理論課程,熱衷于基礎知識的講授和煩瑣公式的推導,嚴重忽略了統計學的工具性和應用性,削弱了學生思想方法和實踐能力的培養,使教學流于空洞、枯燥和乏味,挫傷了學生學習興趣和積極性,教學偏離了課程培養目標,教學效果和質量也不理想。而一些理論推導也只是對《概率論》相關內容的重復。
2.學生數學功底參差不齊,學習難度大。統計學是一門研究社會經濟現象數量關系的方法論科學,其中涉及大量的高等數學、概率論及數理統計的基礎知識, 現代統計學又借助于電子計算機來提高統計分析的質量和效率, 這就要求學生必須具備良好的數學基礎、具備必要的計算機知識。金融學專業的招生基本上還是文理兼收,學生的數學功底參差不齊。而且金融學、尤其是金融工程究竟屬于文科還是理科,在學生中存在模糊認識,導致對數學基礎不是十分重視。這造成教師在教學過程中對教學內容的處理是一個很大的挑戰。
3.不重視運用和實踐教學。在教學中,統計方法與金融建模、定量分析脫節。第一,教師在講授統計理論、統計方法時缺乏針對性。在實際的教學中,雖然強調統計的應用,但主要是從概念、公式、定理出發,而不是從現實經濟管理工作需要出發。第二,采用的教學案例與實際脫節。現有的統計學教材中,統計案例很少,即使有也是過于簡單的設例,或是“編寫”的案例,與實際的經濟、管理工作脫節,很難達到較好的效果。
4.缺乏統計案例和統計軟件的結合。在實際教學過程中,由于多方面的原因,對學生動手能力的訓練比較少。即使有一些訓練,也是手工的操作與運算,與采用現代計算機技術為核心的教學不相適應。其次,很少采用統計分析軟件和案例教學方式。這最終會導致學生在實際工作中不會用統計分析軟件對統計數據進行處理、顯示、分析和推斷,使本來快速而簡單的統計工作變得復雜而難于處理,使統計的功能得不到充分發揮,使科學研究難以與國際慣例接軌。一些老師的統計分析都是在Excel軟件實現,Excel軟件優點是比較簡單,容易操作。但它畢竟不是專業的統計軟件,尤其是對金融專業的學生來講,不掌握一門專業的統計軟件,很難完成今后的進一步學習和研究工作。
三、金融統計學教學的改進
1.豐富和充實金融統計學的教學內容。根據專業學科的需要對統計學的內容進行處理,以滿足未來發展對統計學基礎的需要。根據中國金融業發展和統計改革的需要,按照中國金融統計體系和金融統計工作的內容,重新構建了金融統計學的知識體系和方法體系。同時,對于金融統計建模的相關統計理論,要適當加于補充和擴充,以滿足不同層次學生的需要。
2.選擇合適的統計軟件,注重學生的運用實踐能力。依據統計分析軟件結合統計學原理的基本理論調整教學內容。現在有很多專業的、功能強大的統計軟件:如s-plus、R、SPASS以及Matlab等,不同軟件各有所長。一般說來,學生可根據自己的愛好選擇使用統計軟件,無須統一規定。但R軟件是免費軟件,而且有很多資源免費獲取,是可供選擇的最優軟件。
金融專業的學生學習統計學的主要目的是運用,把金融學與統計方法結合起來研究金融現象和問題就離不開數據收集和軟件運用。只學理論不掌握運用,對金融系的學生來說統計學等于白學。
3.注重培養學生的自學能力。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用需要,大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業統計學教學過程中,除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容,如《統計學》的研究對象、方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等,同時也系統地充實了統計推斷的內容,如統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。對于金融統計學,還需要為金融統計建模打下基礎,所要掌握的內容更多。
關鍵詞：醫學統計學；護理專業；問卷調查；教學改革
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）51-0111-03
醫學統計學以醫學理論為指導，用概率論和數理統計的原理和方法探討生物醫學現象和醫學理論的內在客觀規律，貫穿于醫學研究的整個過程[1]。學習醫學統計學可以培養學生形成統計思維，掌握基本統計分析方法，借助統計軟件分析數據，正確地理解和表達分析結果，是醫學生進行科研和實踐的重要工具。近年來，隨著醫學科技和衛生事業的高速發展，社會對護理專業學生的知識、專業能力和基本素質提出了更高的要求，培養護理專業學生的科學素質和科研能力成為現代醫學教育的重要內容[2]，因此醫學統計學逐漸成為護理專業教學和科研中一門非常重要的學科。本文結合對護理專業醫學統計學的教學實踐及對護理專業學生進行的問卷調查的基礎上，了解護理專業學生對醫學統計學的認知態度、教學感受和學習意見，分析該門課程教學中存在的問題，為進一步優化醫學統計學的教學模式、提高學生的學習興趣、培養學生的科研思維和實踐應用能力提供依據。
一、對象和方法
本研究采用自制調查問卷，以剛完成醫學統計學系統教育的187名2014級護理專業學生為調查對象。授課教材為人民衛生出版社的《醫學統計學》（第6版），理論課授課20學時，內容主要包括不同類型資料的統計描述和統計圖表、總體均數的估計和假設檢驗、t檢驗、χ2檢驗等，配套計算器實習16個學時。調查結果采用Epidata 3.1錄入數據，采用SPSS13.0進行統計分析。
二、結果
1.調查對象基本特征及對醫學統計學課程的認識和態度。在187名被調查對象中，56.68%高中主修文科，43.32%主修理科，普遍認為自己數學基礎和邏輯思維能力一般偏差，詳見表1。
在學科特點的回答中，超過一半以上（56.68%）的學生認為醫學統計學抽象難懂；但大部分學生（69.52%）對于該課程還是呈現肯定態度，認為相關知識點對將來有幫助，可以提高實際應用能力及專業技能；也有一部分學生（30.48%）認為該課程對于護理專業來說沒有幫助甚至不知道學習該門課程有什么作用，因此在學習該課程主要目的回答中，43.32%的學生認為學習該課程是為了應付考試或其他，詳見表2。
2.調查對象對醫學統計學的教學感受。在對醫學統計學的學習感受方面，61.49%的學生表示在學習過程中存在較多困難，碰到的主要困難是上課聽不懂（59.36%），課程內容太難、看書看不懂（54.55%），數學基礎不好（46.52%），沒有興趣（38.5%）等，其中認為參數估計（56.68%）、假設檢驗（56.15%）、t檢驗（62.03%）、χ2檢驗（53.48%）這些統計學知識難以理解；僅有20.32%的學生認為通過系統的課程學習，能夠掌握研究設計與數據分析的基本技能。在t學統計學的授課感受方面，針對目前課程設置比較符合護理專業培養目標這一觀點，44.38%表示贊成，26.20%表示中立，大部分學生（75.4%）認為該課程教學內容偏少，不足以支撐將來的實踐應用，詳見表3。
3.調查對象對醫學統計學的教學建議。調查顯示，僅有66.85%的學生對教師使用板
書和投影相結合的教學方式產生的教學效果比較滿意，在更能接受的教學方式回答中，選擇結合實際案例師生共同分析的有70.05%、課堂教學師生互動的有56.68%、參與統計調查的有47.59%、小組討論的有39.57%、傳統課堂教學方式只有12.83%。說明相對于傳統教學方式而言，學生更希望課堂活躍，多方互動，參與實踐，將所學的理論知識同實踐活動結合起來，真正做到學以致用。對于考核方式而言，大部分學生（65.24%）認為應該增加平時和實踐成績所占比例，減少考試成績所占比例，應更加注重平時知識的積累和應用，而不是一味看重考試成績。
三、討論分析
調查結果顯示，護理專業學生對醫學統計學這門學科總體表現出肯定態度。但由于該課程理論性和實際性較強，涉及大量數學公式、抽象概念和復雜內容，對于數學基礎和邏輯推理能力較弱的護理專業學生來說，學習存在較大困難，導致學習信心明顯不足。加上對統計學價值的認識缺乏，未能深刻了解統計的用途，導致學生對統計的興趣不大，缺乏學習主動性，造成學習過程過于機械化、程序化甚至學習僅僅是為了通過考試或取得學分，這樣的教學效果不夠理想。造成學生對醫學統計學存在如此“距離感”的原因可以歸納為以下幾點。
一是教學目標定位不全面，教學內容缺乏針對性，與護理專業融合不夠。傳統統計學教學比較注重統計分析方法原理的講授和運用公式計算能力的訓練，忽略對學生統計思維和科研素質的培養，導致學生碰到實際醫學問題時無從下手。而且無護理專業專用的統計學教材，學生學習過程中使用國家統編的臨床醫學本科生《醫學統計學》教材，該教材缺乏相關護理研究實例的展示，無法達到專業化教學目的[2]。教學內容也和其他專業相似，跟護理科研工作密切相關的統計學方法介紹較少，導致學生在護理工作實際應用中容易出現統計分析方法的誤用[3-5]。
二是課程設置不合理，教學體系不完善。醫學統計學是一門非常重要的應用型學科，國內大多數護理院系開設了該課程[6]，但只設置這一門課程，缺少科研設計、統計軟件應用等相關輔助課程的支撐，無法幫助學生構建完整的統計思維和系統的醫學科研思路[7]。加上該課程課時不斷被壓縮，大量內容無法在課堂上講解，學生缺乏探索精神，認為所學的就是全部，使實際應用比較困難。
三是教W方法落后，考核內容方式陳舊。在教學模式上以教師為中心，學生被動接受。這種“填鴨式”的教學模式，學生的主動性沒有充分發揮，教師只重視知識傳授過程，忽視對學生實際能力的培養。在考試形式上采用閉卷考試的方式，考核內容大多注重對基本知識點的測試，忽視對統計方法綜合應用能力的考察，學生往往可以通過考前短期突擊強化知識點獲得較好成績。這樣的教學方法和考核設計，缺乏對統計綜合應用能力客觀真實的評價，而且使學生的思維能力、創新能力、適應能力發展受到限制。這些問題的存在使學生無法體會統計學在本專業的應用價值，不能有效激發他們的學習興趣和動機，因此迫切要進行醫學統計學的教學改革。基于本次調查結果，提出以下幾點醫學統計學的教學改革的建議。
明確教學目標，構建課程群。醫學統計學的教學目標是通過該課程教學，使學生逐步養成科學統計思維，掌握基本的統計知識，具備統計軟件的操作技能，并能夠在自身的專業領域內正確運用所學知識和技能解決實際的醫學科研問題[7]。對護理專業學生統計思維模式和從事醫學科研能力培養的過程中，同時引進科研設計課程，結合SPSS統計分析課程，構建以醫學統計學為核心的課程群，理論基礎與實際應用并重。
選擇適宜教材，優化教學內容。在教材的選用上根據護理專業的主要研究領域，結合護理專業知識構架，選擇適宜的統計學教材進行授課或者編寫適合護理專業的輔助教材。在教學內容方面，建立包括基本統計方法、高級統計方法、科研設計、統計軟件等模塊化的教學內容體系，不僅介紹與護理專業息息相關的統計基本理論和常用方法，還增加SPSS統計軟件的教學，處理實際問題，增強學生的理解，提高學習興趣。
案例式、網絡化、實踐性教學。在教學模式上，滿足學生的個性化需求，采取已取得顯著教學效果的案例導向型教學[8，9]，即用護理專業典型案例引出問題，進行方案設計，處理方法選擇，使用軟件實現，結合專業知識進行結果解釋與應用的教學模式。使用sakai網絡平善本課程網絡資源（課件、教案、視頻、圖片、作業等），實現網絡授課、答疑、提交作業和資源共享，方便學生與教師的交流互動。除此之外，增加課外實踐教學，鼓勵學生積極參與教師的科研項目或針對自己感興趣的項目申報國家、省或校級的大學生科技創新項目、挑戰杯項目等，充分調動和發揮學生的積極性和主動性，進一步深化加強對統計學知識的理解和實際應用能力。面對這樣的教學模式，考核的內容和方法都要發生相對的變化。考試內容應該包括學習態度（出勤、課堂表現）、技能考核（科研實踐、上機操作）和理論知識考核；考試形式除了卷面之外，還采用上機操作、調研報告、小組討論的方式；學生成績根據參與課堂教學活動的程度、實踐過程中提交的調查報告或論文、上機操作和期末卷面成績等進行綜合評定。
目前護理專業醫學統計學教學中仍存在很多問題，為了提高教學效果和專業培養的質量，應對護理專業統計學的教學內容和實施方式進行適當的改革和調整，以適應新時代人才培養的需求。
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Discussion on the Teaching Reform of Medical Statistics for Nursing Specialty Based on Questionnaire
ZHANG Li-ju，ZHANG Na，LU Yan-xin
（Zhuhai Campus，Zunyi Medical College，Zhuhai，Guangdong 519041，China）
關鍵詞：大數據；經管類專業；課程體系
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）13-0054-02
大數據時代給社會經濟發展帶來了機遇和挑戰，社會各行各業對數據分析需求大幅上升，需要借助數據分析實現數據的增值，挖掘數據背后的潛在價值，為其經營管理決策、投資決策提供智力支持。隨著社會經濟發展對具有數據管理和數據分析能力的應用創新型經濟管理人才的需求逐漸攀升，也引發了對高校經管類專業學生能力的更高要求。面對紛繁復雜的社會經濟環境，經管類專業學生必須能夠廣泛應用定量分析技術，能夠從海量數據中獲取有效數據，運用科學的方法從這些數據中提取出有用信息，建立相應的模型，作出最優決策。
統計學是培養經管類專業學生定量分析能力的一門重要課程，是眾多高等院校經管類專業的專業基礎必修課，是以后深入學習相關定量方法類課程（諸如計量經濟學、管理運籌學、市場調查與預測等）的基礎。因此，統計學課程體系設置是否合理，將直接影響到學生獲取有效數據和分析數據應用能力的培養，進而影響學生定量分析能力的培養。
一、經管類專業統計學課程體系存在的問題
1.課程教學定位模糊。我國高等院校經管類專業統計學教學中的最大弊端在于一直按照前蘇聯劃分方式將其歸類為一門偏重于簡單數據整理課程，而將相應的統計分析所采用方法和理論歸為數理統計，因此在教學中不重視對后者的學習。然而，西方發達國家的統計學課程是同時包括這兩個部分內容的，尤其是后一個部分內容是定量分析的重要基礎。因此，在傳統統計學教學定位下，學生只認識了基本理論與概念，卻掌握不了處理和分析數據的能力，這與經管類專業應用型人才培養目標相背離，難以適應大數據時代社會各領域對經濟管理人才素質的新需求。
2.課程體系有待完善，與經管類專業融合不夠。目前，大多數高等院校經管類專業統計學課程設置只涉及理論統計學這一領域，未將統計分析方法與相關經管類專業知識有機結合。在這樣的課程體系安排下，學生雖然掌握了統計基本理論和方法，但難以體會到統計在本專業學習中的應用價值，當面臨現實的經濟、管理問題卻無能為力，不會運用所學統計方法，結合專業知識對實際問題進行定量分析。這種狀況與經管類人才定量分析能力培養目的相違背，難以實現具有創新能力的經管類人才的培養目標。
因此，如能結合經管類專業特點，對統計學的課程體系進行優化建設，勢必能夠培養出具有定量分析技能，滿足社會需求和企業需求，符合大數據時代人才素質要求的經濟管理人才。
二、大數據時代經管類專業統計學課程體系構建
1.明確課程教學定位。目前，統計學教學中偏重于統計學基本概念、基本模型和基本方法的理論知識學習，系統性較強，有利于學生全面了解統計學的知識體系，但是對統計思維能力的培養和統計方法的應用重視不夠，這不僅會讓學生望而生畏，從而失去學習的主動性與積極性，更為重要的是學生不能夠學以致用，在自己本專業深入學習過程中不會運用統計學知識來解決實際的經濟管理問題，而在教與學中出現的這些問題源頭在于教學定位不夠準確。因此，本文提出新的課程教學定位：以應用創新型人才培養為導向，提高經管類專業學生定量分析能力為目標，結合經濟學科和管理學科的特點，通過統計學的理論教學、案例分析、課程設計、實驗（踐）等教學環節，培養學生統計思維能力和統計應用能力，具備運用統計學理論與方法，研究社會經濟管理領域有關數據收集、整理、分析等解決實際問題的綜合能力，以適應大數據時代對經濟管理人才的新需求。
2.課程體系優化建設。根據新的教學定位，統計學課程體系優化建設的基本思路：一是課程體系設置要強調基礎知識、注重靈活應用、突出定量分析的教學理念和教學目標；二是課程結構上，突出專業針對性，強調統計學科和經濟學科、管理學科的有機結合，使課程特色化；三是建立實踐教學體系，加強學生實踐能力的鍛煉，為學生提供綜合素質和能力提高的實訓平臺；四是將統計分析軟件的運用融入到課程體系之中，加強統計分析軟件的技能培養。
因此，本文將運用模塊化系統集成思想，根據經濟與管理類各專業的要求，提出按專業分模塊，按模塊分層次，按層次定內容的改革方案，構建“課程體系課程子系統課程模塊具體內容”的遞階控制結構模型，具體如圖1所示。
在統計學課程體系優化建設中，我們運用系統科學的方法構建出模塊化、層次化集成的課程體系在整體功能上達到了最佳狀態。
課程基礎子系統是統計學理論基礎和統計思維培養階段，由統計學基本原理和基本理論構成，體現了“厚基礎”的功能。課程應用子系統和課程案例子系統是統計分析能力訓練階段，首先結合認知性案例模塊系統介紹統計分析方法，讓經管類專業學生了解統計分析方法的基本原理，其次進一步結合專業特色案例模塊和統計分析軟件模塊，通過分專業教學方式，使不同專業學生能夠體會到統計學在本專業中的應用，增強學生的學習興趣，體現了“強能力”的功能。課程實踐子系統是統計應用能力實踐階段，是培養大數據時代應用型經管人才的重要環節。課程實踐主要包括課堂實踐和實驗室模擬，課外實踐主要包括社會實踐活動、實訓實習和相關競賽，通過課程實踐和課外實踐兩大平臺訓練學生運用所學統計調查、統計整理和統計分析等知識解決實際問題的綜合能力。課程選修子系統是統計應用能力擴展階段，該階段在學生掌握統計學相關知識的基礎上，通過選修統計預測與統計決策兩大模塊，進一步培養學生的定量分析能力。
三、結束語
大數據時代經管類專業統計學課程體系構建，應注重強化基礎理論，突出知識的實用性和創新性，做到統計知識與實例分析相結合，與軟件應用相結合，理論教學與實踐教學相結合，與實際應用相結合。根據經管類各專業特色，以“知識+能力+應用”模式進行模塊化、層次化課程體系設置，從本質上提升學生的數據素養和信息素養，提高解決實際問題的定量分析能力，以適應大數據時代對人才素質的新需求，使具有數據管理和數據分析能力的經濟管理人才在就業市場上更具有競爭力。
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