時間：2023-07-28 17:33:15
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篇統計學的缺陷，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。
1．1分類資料統計中的常見錯誤
對于分類資料的比較，首先需要明確的兩個問題是：（1）目標變量的分類描述之間是否具有等級關系；（2）統計目的是為了明確構成比（率）的差異、目標變量的強度差異、目標變量與分類變量之間的變化趨勢、還是目標變量在組間的一致性問題。對于無等級關系的分類資料構成比（率）的比較，一般采用獨立樣本卡方檢驗分析構成比（率）的差異是否具有統計學意義，采用配對卡方檢驗回答兩種分類方法是否具有一致性的問題。需要注意的是，對于總體樣本量小于40或有理論頻數小于1的方格時，應采用Fisher確切概率法分析構成比（率）的差異［1］。對于目標變量為有序等級資料的研究，一般應采用Ridit分析比較多組數據之間目標變量的等級的強弱［2］；對于雙向有序等級資料的分析，則通常采用趨勢性檢驗分析分組因素與目標變量之間是否存在相同的變化趨勢。國內的部分檢驗專業論文，忽視試驗設計的特點，忽視目標變量與分類變量之間是否存在等級關系，忽視專業需求，將卡方檢驗視為萬能檢驗對分類資料進行分析處理，造成了統計學結論和專業結論的脫節，極大地削弱了研究結論的可靠性。
1．2未給出可信區間
任何統計學結論必然最終要回歸專業結論。在某些情況下，有統計學意義不一定有專業意義，反之亦然。統計學處理結果的P值，只能反映這一結論犯Ⅰ類誤差的概率，并不能體現實驗因素引起效應量的變化幅度。因此，如果僅僅在研究論文中報道P值，可能會誤導讀者，夸大研究的價值。比如，某研究發現了冠心病患者（n＝118）血漿載脂蛋白M的濃度為（1．3757±0．1493）ODu／mm2，而健康對照人群（n＝255）只有（1．3502±0．1288）ODu／mm2，二者的差異具有統計學意義（P＜0．05）［3－4］。但眾所周知，載脂蛋白M的檢測誤差和生物學變異都遠大于0．02ODu／mm2，如此微小的差異雖然有統計學差異，但是并無多大臨床價值。如果能列出兩組患者載脂蛋白M差異的95％CI，則讀者便可以一目了然地判斷研究實驗因素效應的大小，并根據專業判斷該研究是否具有臨床價值。
2診斷性試驗常見的設計缺陷和統計學錯誤
對目標疾病進行快速且準確的診斷，是制定個體化治療方案的前提。因為具有客觀、微創的優勢，實驗室檢查在疾病的診療中占據著十分重要的地位。開展診斷性試驗，評價實驗室檢查手段對目標疾病的診斷能力，是實驗室醫學家的重要使命之一。國內檢驗專業雜志上刊登的論文中，有很大一部分屬于診斷性試驗論文，這些論文都或多或少存在設計缺陷和統計學錯誤。筆者僅列出以下幾點常見設計和統計學錯誤。
2．1以健康個體作為對照組
國內開展的部分診斷性試驗研究，以健康個體作為對照人群，這其實是一種很不科學的行為。健康個體和疾病患者在癥狀和體征上已經有了很大的區別，通常無需借助實驗室標志物就能進行鑒別診斷。因此采用健康個體作為對照并不足以體現實驗室標志物的鑒別診斷效率［5］。正確的對照組應該是在癥狀和體征上與疾病組高度相似，在臨床工作中極易于目標疾病混淆的一類人群。比如，欲評價甲胎蛋白對肝癌的診斷能力，對照組就應該設立為肝硬化、肝囊腫、肝炎等一類與肝癌難以鑒別診斷的疾病。此外，診斷性試驗研究要求研究對象具有較好的臨床代表性［5］。因此，最好采用連續招募的方式確定研究對象，以確保診斷性試驗的疾病組與對照組的病例分布情況與臨床工作一致。而國內的很多診斷性試驗研究，未就研究的數據采集方式（前瞻還是回顧）、病例招募方式、納入和排除標準等進行詳細的說明，使得讀者無法判斷研究結論的可靠性和的臨床適用范圍。
2．2采用參考范圍上線作為實驗室標志物的診斷界值
對于定量分析的實驗室標志物，其診斷閾值的確定應該是充分考慮該標志物在疾病人群以及與疾病人群相似的人群中的分布狀況，充分權衡漏診和誤診所帶來危害。國內開展的部分診斷性試驗，忽視上述原則，錯誤地以參考范圍上限作為診斷界值。眾所周知，參考范圍上限只是反映實驗室標志物在健康個體中的分布狀況，并未充分考慮其在疾病患者以及疑似疾病患者中的分布狀況，因此不宜作為診斷界值［6］。對于定性的診斷標志物，可以直接繪制四格表而計算出診斷敏感性、特異性、陰／陽性似然比、陰／陽性預測值等指標。對于連續變量，通常需要采用受試者工作特征曲線（ROC）分析法確定其總體診斷效率。受試者工作特征曲線分將不同診斷界點所對應的敏感性和特異性匯總與同一條曲線上，通過曲線下面積反映目標試驗的總體診斷性能［7］。研究人員可以根據專業需要從曲線上選擇不同的界點作為推薦的診斷界點。
3病例對照研究中的常見設計缺陷和統計學錯誤
開展病例對照研究，旨在分析某種特征與疾病發生的關系，探索疾病發生與發展的原因，為開展隊列研究和開發新的治療手段提供思路［8］。國內檢驗專業雜志刊登的論文中，有很大一部分屬于病例對照研究，然而，這些研究大多不同程度地存在設計缺陷和統計學錯誤，主要表現在：
3．1未采用多參數的分析方法同時分析患者特征與疾病的關聯
病例對照研究從本質上講屬于觀察性研究，疾病組與健康對照組的差異可能會同時與多種患者特征有關。因此，如果需要確定待研究的指標與疾病的關聯，則需要充分考慮潛在的“混雜因素”的干擾。對于“混雜因素”的排除，一是可以設定嚴格限制納入／排除標準或者采用配對的方式進行研究，但這種方法往往增大了研究難度，因此并不常用。目前多采用第二種方法，即將“混雜因素”因素作為一個協變量進行分析，以明確在校正了“混雜因素”的前提下，待研究的患者特征與疾病之間是否還存在關聯。因此，在開展病例對照研究時，應盡可能地詳細列舉疾病潛在的關聯因素，以便在進行在統計學分析時能確定各種因素與疾病的關聯關系的強弱。國內檢驗專業雜志上刊登的部分病例對照研究，對受試對象特征的描述十分簡單，有的甚至僅僅提供了性別和年齡等最基本的特征，不僅讓讀者無從判斷研究結論的適用范圍，同時也因為未能排除“混雜因素”的干擾，造成研究結論不可靠。正確的處理方式應該是將所有潛在的“混雜因素”作為因變量，采用多參數的數學模型（比如Logistic回歸模型），分析在多因素校正的情況下，各個關聯因素與疾病的獨立關聯關系［9］。
3．2結果的解釋與結論脫節
病例對照研究又稱“橫斷面”研究，因為其研究的兩個因素：患者“特征”（比如膽固醇增高）與“結局”（發生冠心病）是同時發生的，因此在時序上無法明確因果關系問題。特征的改變與結局的發生之間可能存在三種關聯關系：（1）某種特征的改變引發了結局（疾病）；（2）結局（疾病）引起了某種特征的改變；（3）是第3個（組）因素同時引起了結局的發生與某種特征的改變，即疾病的發生與特征的改變之間并無直接的因果關系。國內的部分病例對照研究，受傳統觀念的影響，忽視研究的“時序性”問題，將“特征的改變”與“疾病”之間的關聯解釋為某種特征的改變是引起疾病的原因之一，實為不科學和嚴謹的表現。
4隊列研究中常見的設計缺陷和統計學錯誤
與病例對照研究不同，隊列研究（又稱前瞻性研究）是先確定研究人群（隊列），然后對研究人群進行隨訪，記錄結局，即研究的觀察終點（通常為疾病的發生或者患者死亡）。然后分析患者進入隊列時候的特征（即基線特征）與觀察終點的關系［8］。隊列研究可以在時序上明確“特征的改變”與“結局”的關系，因此較病例對照研究具有更高的論證強度。有部分國內檢驗專業雜志上刊登的論文屬于隊列研究（多以疾病預后研究為主）。但是這些研究都不同程度地存在設計缺陷，主要表現在：
4．1隊列的基線特征、隨訪方式以及失訪人群的介紹不清晰
隊列研究的重點在于隨訪，隨訪時間的長短、隨訪頻率的高低以及失訪率的大小直接決定了研究的質量。因此在進行研究的過程中，有必要濃墨重彩地介紹隨訪的方式、頻率、失訪率以及隨訪時間的長短，以便讀者以及循證醫學研究者對研究的質量進行評價。高質量的隊列研究具在系統綜述（systemre－view）中占有更高的權重，是重要的循證醫學證據，因此也更容易在疾病指南的制定過程中占有一席之地。國內檢驗專業同行開展的部分隊列研究，在材料與方法中并未詳細交代隨訪的方式與頻率，也未交代失訪率以及釋放數據的處理方式。有的研究為了降低失訪率甚至從隊列中刪除了失訪病人數據，是一種極不嚴謹的科研行為。
4．2沒有采用多參數的數學模型分析各個基線特征與研究對象結局的關系
與病例對照研究一樣，隊列研究也不可避免地受到一些“混雜因素”的干擾。因此，在納入研究對象時候，應盡可能地明確患者的“基線特征”，以便再進行統計學分析時能夠考慮更多的變量。對于隊列研究數據的分析，需要考慮到時間對結局的影響，因此一般以Kaplan－Meier生存曲線反映基線特征與受試對象結局的關系，以Logrank檢驗分析某以特征與結局發生的關系，最后以多參數的Cox風險比例模型分析基線特征與觀察終點的獨立關系［10］。國內檢驗專業雜志上刊登的部分隊列研究論文，對于隊列的基線特征介紹不夠詳細，讓讀者無法判斷可能存在的混雜因素。在描述觀察終點的發生狀況時，僅僅簡單地以“一年生存率”、“一年發生率”等文字進行簡單的描述，而未采用Kaplan－Meier生存曲線來展示結果，更沒有以多參數的Cox風險比例模型校正潛在的混雜因素，導致研究結果可靠性大打折扣。
5方法學對比研究中常見的設計缺陷和統計學錯誤
受經濟、地域、觀念等因素的限制，對于同一個檢驗項目，往往會有不同的檢測方法。因此，有必要開展檢驗方法學之間的對比實驗，評價針對同一檢驗項目多種檢測方法的可比性，為這些檢驗方法的臨床解釋提供參考，為不同醫療單位檢驗結果的“共享”提供依據，最終達到節約醫療資源的目的。目前在國內檢驗專業雜志上刊登的論文中，有一部分內容屬于檢驗方法學比對的研究。我們以定量資料的方法學比對為例，淺析國內檢驗方法學對比研究存在的設計缺陷和統計學錯誤，探討正確的統計學處理方法。
5．1對兩種準確性均欠佳的方法進行比對
一種新的檢驗方法之所以能應用于臨床實踐，檢測結果的準確性（與真實值的差異）是基礎。換而言之，這種新的檢測方法應該具有“溯源性”。如果待評價的兩種方法本身“無源可溯”，那么即使兩種方法有良好的相關性和一致性，也不能說明兩種方法具有臨床應用價值。比如，有A～E五個濃度不等樣本，但已知其中某種物質的真實的濃度分別為2、3、1、5、4（單位略），分別用甲乙兩方法進行對該物質的濃度進行檢測，兩種方法的檢測結果均為1、2、3、4、5（單位略），雖然兩種方法具有較好的一致性，但是這種一致性并無多大臨床價值，因為兩種檢測方法的檢測結果均準確性欠佳。
5．2以t檢驗進行比對
有部分檢驗方法學對比研究，以獨立樣本t檢驗或者配對樣本t檢驗比較兩種方法的檢測結果，試圖以“兩種檢測方法的結果均數之間無差異”這一統計學結論來說明兩種方法具有良好的一致性。這種統計學處理方式是完全錯誤的。t檢驗回答的是兩種檢測方法所得出的檢驗結果均數之間無差異，并未回答兩種檢測方法的一致性問題。比如，有A～E5個濃度不等樣本，分別與甲乙兩法進行檢測，甲法的檢測結果為1、2、3、4、5（單位略），而乙法的檢測結果為5、2、3、1、4。若采用t檢驗對數據進行分析，雖然兩組檢測結果均數之間無差異（P＝1．00），但兩種方法并無一致性可言。
5．3只評價了兩種方法的相關性，而未評價一致性
有部分檢驗方法學對比研究，采用Pearson法對兩種檢驗方法進行比對，試圖通過相關系數來反映兩種方法的可比性。這種統計學處理方式也是不嚴謹的，因為相關性分析回答的是“相關性”問題，而非“一致性”問題。當存在系統誤差時，兩種檢測方法完全可以具有良好的相關性，而無一致性。比如，有A～E五個濃度不等樣本，分別與甲乙兩法進行檢測，甲法的檢測結果為1、2、3、4、5（單位略），而乙法的檢測結果為1．5、2．5、3．5、4．5、5．5。若采用Pearson法對數據進行分析，兩組檢測具有良好的相關性（r2＝1，P＜0．01）。但是乙法的檢測結果較甲法高出了0．5個單位，因此，兩種方法也并無一致性可言。
5．4推薦的統計學方法
對于檢驗方法比對實驗，應該分別從統計學上和專業解釋上證實兩種方法是否具有可比性。正確的統計學方法為：首先以配對t檢驗分析兩種方法檢驗結果之間的差異是否具有統計學意義和專業意義。同時，進一步采用Bland－Altman法繪制Bland－Altman圖，計算兩種檢測方法的一致性限度，并且分析兩種方法的一致性限度是否符合專業要求［11］。若兩種方法的一致性限度符合行業標準（比如CLIA′88）或者一些行業共識。若兩種方法的一致性限度已經符合了專業要求，則進一步采用Pearson法或者Spearman法分析兩種方法的相關性，并對相關方程的截距和斜率進行假設檢驗，分析截距與0之間的差異，斜率與1之間的差異是否具有統計學意義。這樣就可以從統計學上和專業上同時回答“兩種檢驗方法是否具有可比性”的問題。
6結語
關鍵詞 地統計學；生態學；尺度；時空特征；應用
中圖分類號 S153 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2014）13-0245-01
Application of Geostatistics in Ecology
LI Xiu-mei 1 ZHOU Shi-xue 2 LUO Sheng-jun 2 LI Chang-zhou 2 LIU Li-ping 2 *
（1 Forestry Ecology Department，Hubei Ecology Vocational College，Wuhan Hubei 430200； 2 Macheng Forestry Bureau）
Abstract Natural phenomena has spatial variability and autocorrelation characteristics.As the theory and methods in researching space distribution，goestatistics became an effective method for quantitative analysis of spatial characteristics，and gradually introduced to ecology.Based on the basic theory and method，the paper introduced the application of geostatistics in ecology.
Key words geostatistics；ecology；scale；temporal and spatial characteristics；application
地統計學起源于20世紀60年代，是以區域化變量為理論基礎，以半變異函數和插值分析為主要工具的一種地質統計學方法；是通過分析空間數據探索空間過程的信息分析技術[1]。與傳統生態學方法相比，地統計學變異函數中的變程（a）包含了距離和方向2種含義，即量化的空間尺度信息，比依靠經驗直接確定空間取樣尺度更合理；比通過尺度推繹方式間接獲得目標現象的特征更精確；修正了傳統景觀格局研究方法中小尺度生態學現象在區域內均質性的不合理假設。
由于該理論充分考慮了樣點的位置、方向和彼此間距離等空間結構信息，為實現參數的離散化與空間化提供了一種有效工具，可以定量化區域變量的空間特征，進而對未知樣點進行無偏最優估值，以直接反映自然現象的隨機性和結構性，廣泛用于地理學、環境科學、土壤學等諸多研究領域[2-3]。揭示了經典統計方法難以發現的規律，有利于融合格局、尺度、過程關系，完善生態學理論與方法。
1 地統計學的基本理論與方法
1.1 區域化變量理論
地統計學處理的對象為區域化變量，區域化變量的兩大特點是隨機性和結構性。基于此，地統計學引入隨機函數及其概率分布模型為理論基礎，對區域化變量加以研究[4]。
1.2 變異函數
變異函數是地統計學方法的基礎，根據已知樣本點來確定變量在空間上的變化規律，推算未知點的屬性。其優點在于根據已知樣本點計算某未知點的屬性值時，考慮了不同距離、不同方向空間點位間的相關性，使估計值更精確。
1.3 空間插值
與傳統的插值方法不同，地統計學考慮樣點的方向、位置和彼此間的距離，可以研究既有一定隨機性又有一定結構性的各種變量的空間分布規律[5]。克里格（Kriging）插值是一種最優、無偏的估值方法，在生態學中的應用最廣泛，可以給出每一估計樣點的不確定性（即產生誤差的幾率和大小），并利用多種附屬信息填補采樣不足的缺陷。這種在誤差允許范圍內的空間差值既節省工作量，又彌補因資料不足帶來的困難[6]。
1.4 空間模擬
空間模擬方法是當今地統計領域中由已知推斷未知的最活躍的一種方法。由于Kriging方法具有平滑作用，不適宜用于獲取變量極值的空間分布，例如通過重金屬含量的極值來尋找湖泊水體污染源；而空間模擬方法即能模擬變量的空間變化趨勢又能保留變量的極值；此外，空間模擬通過多種實現（realization）系統的表現，進行各種情況下的模擬，具有較好的統計效用[1]。
2 地統計學在生態學中的應用
地統計學檢驗、模擬和估計空間特征的作用，對認識不同尺度生態學功能與過程具有重要意義[7]。20世紀80年代初，引起生態學者關注，廣泛應用于描述生態因子的空間自相關性、繪制生態因子分布圖以及設計抽樣方案，分析自然因子普遍存在的空間相關程度、距離和方向等。利用其對可信程度和誤差的評價，解決了定量地測度空間尺度和更精確地繪制自然因子的空間分布[8]。生態現象所涉及的任何屬性，如植被類型、生物量、土壤化學元素含量、污染物濃度等，均可以作為地統計模型的變量。
地統計學方法可以用于研究離散現象的空間特征（群落、種群的格局分布），在處理具有空間連續性特征的變量（土壤性質）更占優勢。20世紀80年代初，區域化變量理論和地統計方法成為量化土壤物理化參數空間變異的有效方法[9]。尤其是地統計學方法中半方差圖和Kriging插值法適合于土壤特性的空間預測[8]。目前廣泛用于土壤養分[10]、水分[11]等的分布、污染物擴散、土壤肥力質量評價[12]、土壤分類制圖、試驗設計和采樣方法探討等[13]。
地統計學在生態學的應用主要集中在生態系統尺度以下，彌補了景觀生態學在處理物種、種群和群落空間信息的不足。區域化隨機變量耦合了地形（海拔、坡度、坡向）、土壤、水分等環境因子，是分析種群、群落的空間異質性與環境因子關系的有力工具[14]；既是對生態系統尺度空間異質性和格局問題的研究，也從生態系統的組成成分入手，同樣是對生態系統功能過程的細化[7]。
3 結語
地統計學無論是空間異質性分析法還是空間模擬差值法，通常都是對因子的靜態研究，對處理時間變化問題存在缺陷。有學者嘗試建立基于地統計學原理的時間動態模型[15]。鑒于地統計學方法側重于空間分析，而傳統統計學方法注重于時序分析，二者相結合，將時間因子融入空間變異中是今后需要解決的問題[6]。非線性多維時間序列分析預測模型（GS-SVR）就是半變異函數基礎上，結合SVR和新的定階方法發展的一種新的多維時間序列最優階數判斷法[16]。
地統計學與其他格局分析方法相結合，將有助于解決現象的時空發展過程與機理問題。近期“3S”技術與地統計學相結合，通過地理數據確定樣點之間的距離，通過屬性數據計算出變量之間的差異，二者結合得到地統計學所需要的步長和半方差函數關系，強化了大尺度空間信息的分析[10，17]。但目前地統計學應用于景觀尺度的研究較少，并且尚未形成較成熟的定量化研究方法。
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[關鍵詞] 新生兒；疾病篩查；基層醫院
[中圖分類號] 272.1 [文獻標識碼] B [文章編號] 1673-9701（2012）04-0018-02
Investigation on neonatal illness screening in basic level hospital
ZHANG Lihong
Department of Obstetrics, the People′s Hospital of Linan City in Zhejiang Province, Linan 311300, China
[Abstract] Objective To investigate the status of neonatal illness screening in basic-level hospital. Methods From January 2007 to December 2010, the number of neonatus, puerpera in 2010, medical workers in department of gynaecology and obstetrics were investigated. Questionnaire survey about neonatal illness screening was done in medical staff, puerperal and family members in one basic-level hospital. Results During the four years, the screening rate of neonatal illness increased year by year. The awareness of neonatal screening knowledge was statistically significant between the doctors, puerperal, and family members (P ＜0.05). Conclusion The neonatal illness screening rate in basic level hospitals were improved greatly, but the medical staff still need to enforce their vocational study, strengthen the propaganda education, improve the screening rate of neonatal illness, and to reduce the birth defects, improve the population quality.
[Key words] Neonatus; Disease screening; Basic-level hospital
新生兒疾病篩查是指對新生兒通過先進的實驗室檢測發現某些危害嚴重的先天性遺傳代謝性疾病，從而做到早期診斷、早期治療，避免新生兒因腦、肝、腎等損害導致智力、體力發育甚至導致死亡。出生缺陷已成為當今社會越來越突出的公共衛生問題，目前主要篩查新生兒甲狀腺功能低下癥（CH）和苯丙酮尿癥（PKU）。新生兒疾病篩查是提高出生人口素質、減少出生缺陷的三級預防措施之一[1]。筆者調查某基層醫院開展新生兒疾病篩查的現狀，現報道如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料
以某院2007年1月～2010年12月出生的新生活產兒及2010年在院產婦、現場在崗婦產科醫護人員為研究對象。4年間共調查新生兒1259例，其中男嬰663例，女嬰596例；早產兒25例；平均體重（3.4±0.5）kg。調查產婦512例，年齡20～32歲；醫護人員12例，年齡18～50歲。
1.2 方法
對4年間每年新生兒篩查人數、未篩查人數進行統計學分析，并對在院產婦及家屬、醫院在崗醫護人員發放調查問卷并當場收回。問卷內容包括年齡、職業、新生兒疾病篩查的概念及意義、疾病篩查種類、篩查方法、篩查陽性結果的隨訪等。
1.3 統計學處理
采用SPSS13.0統計軟件包進行統計處理，計數資料采用χ2檢驗，P ＜ 0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 某基層醫院新生兒疾病篩查情況
2007年1月～2010年12月4年間某基層醫院新生兒疾病篩查率逐年升高，差異有統計學意義（P ＜ 0.05）；總篩查率為71.7%。見表1。
2.2 2010年醫護人員與產婦及家屬對新生兒疾病篩查的認知狀況
2010年某基層醫院醫護人員與產婦及家屬對新生兒疾病篩查的認知狀況差異有統計學意義（P ＜0.05）。見表2。
2.3 醫患雙方關于篩查必要性的認知狀況
醫患雙方關于篩查必要性的認知狀況差異有統計學意義（χ2=19.52，P ＜ 0.05）。見表3。
3 討論
新生兒疾病篩查是提高出生人口素質、減少出生缺陷的三級預防措施之一。根據我國《母嬰保健法》要求，醫療保健機構應逐步開展并至少開展“先天性甲狀腺功能低下（CH）”和“苯丙酮尿癥（PKU）”兩項篩查。疾病早期發現，大多數患兒治療后均可獲得較高智商或達到正常水平，疾病的療效和預后如何，完全取決于確診和治療的早晚[2，3]。因此新生兒疾病篩查對出生人口素質的提高具有重要意義。
本研究結果顯示，2007年1月～2010年12月4年間某基層醫院新生兒疾病篩查率逐年升高，差異有統計學意義（P ＜ 0.05），總篩查率為71.7%；醫護人員與產婦及家屬對新生兒疾病篩查的認知狀況差異有統計學意義（P ＜ 0.05）；醫患雙方關于篩查必要性的認知狀況差異有統計學意義（χ2=19.52，P ＜ 0.05）。結果說明新生兒疾病篩查率有提高，但仍有不足，還有很多工作需要去做。具體如下：（1）要明確認識，接受篩查是每個新生兒應享有的權利，醫護人員要提高自身對新生兒疾病篩查知識的掌握。本研究結果顯示，部分醫護人員對新生兒疾病篩查認識不夠，甚至否認其必要性，因此要加強業務學習[4，5]。（2）要積極開展篩查知識宣教，努力提高篩查率。向新生兒父母做好耐心細致的解釋、宣教工作，比如將新生兒疾病篩查知識內容制成宣傳畫，張貼在醫院醒目處或病房內，或者做成宣傳冊發給產婦和家屬，使產婦和家屬知道什么是新生兒疾病篩查、篩查什么疾病、篩查的意義和必要性、如何篩查等，使家長以科學的態度對待新生兒疾病篩查，不能抱有僥幸心理，患兒只有得到早期發現、早期診斷、早期治療才有可能像正常的孩子一樣健康成長[6]。（3）對于提前出院的產婦，醫務人員要在嬰兒病歷上與產婦或家屬約好日期7 d內至少不超過20 d，務必來醫院采血，并注意電話聯系督促其來醫院做篩查，努力提高篩查率，對每一個新生兒負責。否則，漏掉一個陽性結果患兒，耽誤其治療時機，將給孩子、家庭、社會帶來嚴重的后果。
綜上所述，新生兒先天性疾病篩查是提高人口素質、減少出生缺陷的重要措施之一，是一項社會群體性系統工程，需要各個有關部門協同配合和規范化的管理。基層醫護人員不僅要加強自身業務學習，還要對新生兒家長做好宣傳教育工作，努力對每一位新生兒負責。
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關鍵詞：統計學；統計技術；電力建設項目；計劃管理；應用
中圖分類號：C8文獻標識碼： A
前言
隨著當前經濟的飛速發展，電力建設項目計劃管理中應用了更多的統計學工作方法，統計工作的重要性也逐漸凸顯出來。為確保電力建設項目計劃管理工作可控制在進度成本目標計劃范圍內，本文結合電力建設項目計劃管理對統計數據、統計分析及統計報告的要求，以統計學的理論、方法及數據庫為基礎，論證分析了其在電力建設項目計劃管理中的應用，并指出了電力建設項目計劃管理中統計學、統計技術的應用實踐。希望本文的研究能為相關領域的發展帶來新的啟示。
一、統計學和電力建設項目計劃管理
統計學是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集、整理所觀察系統的數據，進行量化的分析、總結，并進而進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。統計方法是指有關收集、整理、分析和解釋統計數據，并對其所反映的問題做出一定結論的方法。所謂統計技術，就是通過有效收集、整理與計劃管理有關的數據信息，運用數理統計推斷的原理，以部分（樣本）推測全體（總體）的特性。統計學作為一種為決策提供依據的工具，可以幫助電力建設項目計劃管理進行數據收集、數據處理、數據分析、數據，了解項目計劃管理的最新狀態，找出問題、缺陷及原因，有針對性地采取措施，提高電力建設項目進度成本控制的管理水平。原始數據不經過整理和分析，只是一堆“資料”，而有用的信息往往蘊藏在大量的數據之中，所以數據的應用是統計技術的前提，統計技術是整理和分析數據的工具。統計技術是一種投資少、簡單易行、挖掘企業潛力、提高企業經濟效益的技術，如果企業能認真地實施統計技術，，就一定會給電力建設企業帶來效益。
統計學與電力建設項目相結合形成了工程統計學。工程統計學是結合工程問題，研究怎樣去有效地收集、整理和分析帶有隨機性的數據，以對所考察的問題做出推斷或預測，直至為采取一定的決策和行動提供依據和建議的學科。電力建設項目計劃管理中數據收集、數據處理、數據分析、數據等一系列工作是由統計學工作來完成的，是由統計數據全面反映的。數量性統計信息在電力建設項目計劃管理中是最鮮明的體現和最普及的應用，即通過數字揭示電力建設項目實施計劃管理過程定時間特定方面的數量特征，幫助我們對電力建設項目的計劃管理進行定量乃至定性分析，從而做出正確的計劃管理方案。
二、計劃管理可采用的統計技術
電力建設項目計劃管理計劃統計工作，包括對計劃統計數據的收集，并對數據進行加工整理，進而進行分析、對比，最后形成統計分析報告，用以指導計劃管理實際工作，主要由數據收集、數據整理、數據分析等階段來完成。
數據收集是取得原始資料數據的基礎環節，在計劃管理進行中，計劃任務各項原始數據必須根據預先設定的要求按期完成，收集內容應保證真實性、準確性、及時性和完整性，統計資料的搜集，不能只使用一種調查方法，而應該根據數據收集對象特點和調查條件，靈活地選用不同調查方法組成調查方法體系。
數據整理是根據計劃管理任務的要求，對統計調查所收集到的原始數據進行科學的加工整理，使之條理化、系統化，把反映總體單位的大量原始資料，轉化為反映總體的基本統計指標，從簡單枯燥的數據中找出計劃管理任務的內在聯系和發展規律，為下一步數據分析打下良好基礎。
數據分析是指運用統計方法及與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。它是數據收集、數據整理之后的一項十分重要的工作，是在前幾個階段工作的基礎上通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識。計劃管理中數據分析的作用在于總結計劃管理現狀及發展變化趨勢，為管理層決策提供依據。
三、統計學在計劃管理中的應用實踐
在電力建設項目組織管理中的應用電力建設項目管理要實施有效的管理，首先要建立一個完善、高效的管理機構。管理機構的職能、組織、結構及制度一系列的選擇、籌劃和確定均需要統計信息上報的資源來完成，經過數量性和綜合性的分析，制定科學合理的管理機構，有準備的組織實施對電力建設項目的管理。建立健全相關制度及科學的指標體系，為了解決項目計劃管理統計中的問題，項目部需要建立起對各階段原始記錄資料的質量檢查制度，出現問題及時地進行調整和校正，把統計工作看作是指示器和校正器，發現矛盾，提出建議，以便使統計工作在電力建設項目計劃管理中發揮真正的作用。再者，需要建立一套科學的指標體系和調查方法，使各項統計資料具有充分的科學性合理性，能正確全面反映各個方面和各個環節的真實情況，并能保持連續性、系統性。
在電力建設項目施工過程中的應用在電力建設項目施工過程中更加要求統計信息及時、詳實、完整，隨時需要將系統的統計信息，收集、整理、分析、決策、優化決策，優化決策實施過程又是統計信息反饋、調整、優化的過程，說明統計信息不是單純地羅列數據，如同點連成線，要有機結合，否則只是滿紙涂鴉，毫無意義。也不是單純的技巧和手段，數學技巧往往容易使人們對精確性和可靠性產生錯誤印象。一切要以科學分析為基礎，否則統計信息將失去光輝。統計工作水平的提高及在計劃管理中作用的發揮，在很大程度上都取決于計劃管理統計人員的業務素質。因此，必須大力加強統計職業道德教育和業務技術教育，聯系電力建設項目的實際生產情況，每隔一定階段，組織統計人員的培訓，以更新知識和概念，提高業務素質，這對于提高電力建設項目的統計水平，強化統計的職能有著深遠的意義。
統計技術的現代化是保證統計數據質量的最好途徑，要進一步搞好計劃統計工作，必須健全統計網絡作為保證，并使之程序化，這將會使數據統計工作的速度、準確性有較大提高，避免統計數據的滯后和手工操作的誤差，使統計工作步入規范化、正規化、科學化的軌道。同時，可以積極開發計劃統計的計算機管理系統，實現計劃統計管理的自動化、快速化和決策科學化，彌補單一學科知識和單一功能部門的缺陷，從而發揮系統的整體優勢和綜合優勢，這也將會為如何管理電力建設項目，如何更有效地節約成本，創造優質工程提供科學的依據。
四、結語
統計學在電力建設項目計劃管理中的應用必須堅持以事實為依據、用數據說話的原則，把統計技術的應用與計劃管理緊密結合，在考慮統計項目實施時，應從理論和事實層面上注重分析和使用條件，認真權衡各種關聯因素。電力建設項目計劃管理持續提高的基本方法是科學大膽的應用統計學的方法；加強宣傳教育，提高員工對電力建設項目統計資料積累的重要性的認識，在項目部創造良好的氛圍；對項目部從事統計工作的人員進行定期考核，建立持證上崗制度；從經費上為資料的積累提供保證；建立風險管理統計信息處理體系，通過風險因素的收集、風險的識別、風險的預測、風險的防范將電力建設項目管理中的風險將到最低。統計學在電力建設項目計劃管理中的應用，由于實現了經驗知識、理論知識、數據信息和計算機技術的有機結合，實現了領導層、執行層和資料信息部門的有機結合，發揮了統計系統的整體優勢和綜合優勢，從而為電力建設項目計劃管理提供全面、準確的參考依據，發揮其他任何工作都難以發揮的參謀作用，持續提高電力建設項目計劃管理水平。
【參考文獻】
[1] 李金林、趙中秋、馬寶龍編著，管理統計學（第2版），清華大學出版社，2011.10
一、目前統計學教學存在的問題
1.教學思想陳舊，教學觀念無法與時俱進
學校、教師和學生對于統計學的教學目的認識不足，重視程度不夠。目前無論是國民經濟管理，還是公司企業乃至個人的經營、投資決策，都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法。統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。而目前很多學校非統計專業的教師往往只是孤立地看待統計學，對于統計學在建立學生完整知識和能力體系兩方面的重要性認識不足，從而造成學校對于統計學研究和教學資源的投入不足，以及教師對統計學教學熱情不高的現象。
2“.重知識，輕能力”和“重理論，輕實踐”的思想仍然十分嚴重
在這種觀念下，學校只能培養出高分低能的學生，而學生的統計思維和能力很難有效地建立起來。統計學作為一門實用性很強的學科，如果教學中缺少了實踐環節的支撐，教與學的效果將會大打折扣，教師的熱情和學生的興趣也很難被有效調動起來。
3.教學內容綜合性、應用性和先進性嚴重不足
目前，學科間的交叉融合和統計研究領域的拓展使統計學理論和實踐本身有了很快的發展，同時計算機的廣泛使用使統計學在其他學科中得到了廣泛應用。而目前教材內容往往不變，陳舊的內容缺少學科的交融。
4.教學方法和手段上的不足
傳統“重知識，輕能力”的觀念以及“填鴨式”的教學模式，使教師教學的方法簡單化，主要表現在以下四點。
（1）案例的時效性和針對性差。教學案例基本上是重復其他教材上的例子，嚴重缺乏時效性，即使舉例也是經過處理的簡化例子，與當前的經濟生活差距很大。而統計學中的教學重點又要求有很強的時效性，缺少時效性和針對性的案例使學生很難有學習熱情，學到的知識很難應用到實踐中去，嚴重影響了學習效果。
（2）教師偏重理論知識講授而忽視了理論的應用以及培養學生的實踐能力。教師往往過分注重知識的培養，對于理論和實踐的結合往往不夠重視，從而造成學生對案例教學的效果不滿意。學生在學習其他課程時，不能熟練地使用統計這一基礎手段進行分析，使統計學的應用效果大打折扣。教學方法上是以老師的講授為主，缺乏師生互動、缺乏對統計方法的實際應用。在教學過程中對學生興趣的激發，特別是在對學生的思維方式及創造能力的培養上都缺少有效手段。
（3）單一的教學形式嚴重制約著教學效果。在目前學校有限的條件下，教師基本采用案例講解法，但未與多媒體教學和計算機實驗相結合，導致教學缺乏生動性、形象性和實用性，使學生的學習效果受到影響。雖然計算機已相當普及，由于教師的知識結構不足和學校計算機環境建設上的滯后，導致統計軟件在統計課程教學中的應用遠遠不夠，教學效果與教學目標相差較遠。
（4）考核手段落后，教學效果評價動力不足。統計課一直沿用期終閉卷筆試方式。這種方式對于教與學起到了一定的促進作用，在一定程度上保證了基礎理論部分的教學質量。但是這種考核手段忽視了對于學生實踐能力的考核，在全面測試學生分析解決問題的能力上存在著缺陷。學生為了應付考試，基本靠死記硬背學習統計學，沒有從本質上抓住統計學的知識精髓，沒有形成靈活運用知識和分析方法的能力。學生畢業走上社會后，缺乏正確選擇和靈活運用理論、方法解決現實問題的能力，
二、統計學教學的發展趨勢分析
1.統計學與實質性學科的結合更加緊密，統計學更加重視應用性研究
從統計方法的形成歷史看，統計方法來自于實質性學科的發展，并逐漸形成與經濟學、哲學和數學等并列的一級學科的發展趨勢。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系是相交的，統計學與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科的發展為統計學的應用提供了“基地”，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學研究將會沿襲這種發展模式，統計學與實質性學科的結合將更加緊密。統計教學如何適應時代的要求、培養當前社會需要的人才，是統計學教育改革應該關注的問題。
2.計算機科學與統計學緊密結合，為統計學帶來了革命性的發展電子計算機技術的發展，使統計所涉及的復雜數據處理工作變得非常容易。統計軟件的發展使各種統計方法有了高速計算的支撐手段，其他專業的工作者也可以憑借統計軟件進行各類現實問題的數據分析，而不必對復雜理論背景進行研究。統計軟件的使用不僅使統計計算變得簡便、準確，同時也使教學由抽象繁瑣變得生動、輕松。所以說計算機和統計軟件的使用對統計學發展是一場革命，現代統計學已經離不開計算機和統計軟件，計算機教學已經成為統計學教學的一個重要環節。
三、統計教學改革的主要措施
1.教學理念
與時俱進，培養復合型和應用型經濟與管理類高素質統計人才。統計學教學重要的不是只幫助學生了解統計方法的數學細節和數學證明，而是要不斷提高學生的統計思維和理解能力。在教學過程中，要從“重知識，輕能力”的教學觀念向著重提升學生統計素質和統計分析能力轉變。其中學生的統計能力包括兩個方面，一是數據處理能力，二是調查研究能力。
2.教學內容
教材是統計學教學的基礎，在統計學教改中尤其要重視教材的改革。教材改革主要包括以下六個方面。其一，在教材中，除了包括原有的基礎理論和案例以外，還需要增加一些在經濟社會分析中具有清晰應用前景的統計理論與方法，以及統計學最新進展的內容。其二，要加強與其他實質性學科的相互融合，增加應用實例以及這方面的最新進展。其三，要加強與計算機技術的結合，教材中需要增加計算機的案例與練習，幫助學生真正掌握使用計算機進行統計分析的技能。其四，重視統計學案例庫的建立。案例教學是一個全面提高學生分析問題、解決問題能力的教學方式，而案例庫的質量將直接影響著教學的質量和效果。其五，應選擇容易理解、與
實踐銜接密切的教材，或參與教材的編寫工作。這有助于教師掌握教材的精髓，對于課下學生的預習和復習提供幫助。其六，加強科研攻關，更好地開展“統計學”課程多媒體教學，對多媒體技術進行系統研究。了解并熟悉多媒體教學特點、功能及主要目的，突出教學重點、難點及教學總結等部分。加入實際的案例，講究圖像色彩和動態效果，突出重點、化解難點，形象直觀地表現教學內容，有利于師生之間知識交流。
3.教學方式
（1）堅持集體備課制度，在集體備課活動中交流經驗。這樣使教師們看問題的視角更開闊，理論研究深化了，形成一批有益的教學成果。同時有助于改進教學方法，提高講課技能。
增加啟發性教學的比重，要教會學生收集、整理數據的技術，還要教會學生統計分析的方法，讓學生能夠通過思考，透過現象看到本質，能夠通過演繹和歸納的方式，舉一反三、觸類旁通。
（2）多采用互動式教學，在課堂上以案例分析的方式提高學生的參與率，通過問答或者小組討論的方式啟發學生的思維，調動學生獨立思考的積極性，讓教與學共鳴。
（3）建立統計學習題庫。習題庫根據教材各章的內容，以標準化的單項選擇題為主，判斷題和應用題為輔，使學生在學習完每章課程之后，能自行了解對所學部分的掌握情況。同時還應提供練習題的詳細解答，給教師提供方便，也可以供學生參考。
（4）改進考核方式，進行綜合應用能力考核。一方面，改進原來單一的閉卷筆考方式，采用撰寫調查報告、案例分析、計算機操作、社會實踐與筆試結合的立體式考核方式，從知識和能力兩方面來考查學生對課程內容的掌握程度。另一方面，考試要與其他相關的專業結合，有條件的學校，可以通過寫調查報告、大作業或者是社會實踐的方式，考查學生在統計綜合應用方面的能力。
4．教學手段
（1）加強案例教學的比重和質量。案例教學是一個全方位提高學生分析和解決問題能力的教學手段，它在整個統計學原理的教學中可以起到主導作用，貫穿于教學的全過程。所以，教學改革可從幾個方面加強對案例教學的研究。首先要針對重要的知識點和綜合應用的知識設計專門的案例，使案例教學的范圍覆蓋這些知識點。建立統計學案例分析輔導材料，案例素材的選取與教材每章的內容相對應。其次，加強使用現代技術手段，借助計算機和網絡進行案例教學，減輕學生進行復雜計算的壓力，讓學生的主要精力放在案例的分析上，提高教學的效率和效果。最后，教師可以選用案例在課堂上講授，也可以布置給學生作為案例作業，從而加深學生對教材中統計方法的理解。
（2）加強計算機教學。首先注重統計學教學與統計軟件的有機結合。圍繞教學大綱，在每一個知識點上都充分發揮計算機的作用，設計相應的教學方案，使學生通過統計軟件和相關的練習掌握這些知識點。加強學生使用計算機解決統計問題的能力，使其成為學生的一個最基本技能。一方面要幫助學生掌握統計分析軟件（SPSS，SAS）和數據處理軟件以及其他預測軟件的使用，另一方面要通過案例、課外作業、上機考核的方式使學生能夠靈活運用這些軟件處理實際問題。
（3）加強教師隊伍的培養是順利進行統計學教學改革的重要前提。教師是統計學教學中最重要和最能動的因素，教師的綜合素質與統計學的教學質量息息相關。隨著統計學的不斷發展，客觀上增加了“統計學”課程的深度與難度，提高教師的專業知識水平、
關鍵詞：統計學；工程項目；應用
中圖分類號：E951文獻標識碼：B 文章編號：1009-9166（2011）011(C)-0155-01
一、統計學概述
統計學（statistics）是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化的分析、總結，并進而進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。它被廣泛的應用在各門學科之上，從物理和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。統計學的基本研究方法有：大量觀察法、統計分組法和歸納推斷法。統計學與工程項目相結合形成了工程統計學。
二、統計學在工程項目管理中的應用
（一）在工程項目組織管理中的應用
工程項目管理要實施有效的管理，首先要建立一個完善、高效的管理機構。管理機構的職能、組織、結構及制度一系列的選擇、籌劃和確定均需要統計信息上報的資源來完成，經過數量性和綜合性的分析，制定科學合理管理機構，有準備的組織實施對工程項目的管理。在全面掌握工程項目情況的基礎上，應用統計學普遍性原理為管理工作了解必要的足夠的細節問題，從而把未知因素降到最低。在關鍵點設立檢查點，使得管理人員能夠隨時監控，及時發現問題，能對出現的異常現象做出快速反應。即以統計信息為基礎，建立項目工程管理基線，進一步分配給各級工作細目，最后建立項目工程的管理溝通網絡。
（二）在工程項目施工過程中的應用
在工程項目施工過程中更加要求統計信息及時、詳實、完整，隨時需要將系統的統計信息，收集、整理、分析、決策、優化決策，優化決策實施過程又是統計信息反饋、調整、優化的過程，說明統計信息不是單純地羅列數據，如同點連成線，要有機結合，否則只是滿紙涂鴉，毫無意義。也不是單純的技巧和手段，數學技巧往往容易使人們對精確性和可靠性產生錯誤印象。一切要以科學分析為基礎，否則統計信息將失去光輝。
（三）統計學圖表在工程項目中的應用
工程項目中我們可以利用統計學理論生成圖表，清晰明了的進行管理。例如，控制表是根據時間推移對工程項目管理程序運行結果的一種圖表展示，常用于判斷管理程序是否“在控制中”進行。當一個程序在控制之中時，不應對它進行調整。管理控制表可以用來監控工程施工中的變量的輸出，盡管控制表常被用于跟蹤重復性的活動，諸如生產事務，它還可以用于監控成本和進度的變動、容量和范圍變化的頻率，項目文件中的錯誤，或者其他管理結果，以便判斷“項目管理程序”是否在控制之中。再如，流程圖。在工程項目管理中統計流程圖應用很廣泛，有助于分析問題是如何發生的。
三、統計應用于工程項目中時應注意的問題
將統計學應用于工程項目管理，還需要建立健全相關制度，增強領導對工程統計工作的認識，增強統計工作的獨立性，加強員工統計知識培訓，以提高相關人員的業務素質，同時將統計技術應進一步網絡化、現代化。
（一）提高領導的認識
統計工作是工程項目是否正常運行的監督員，對于保證正常生產，提高經濟效益具有不可替代的作用。尤其在施工過程中，項目領導是項目決策的制定者，作為一個項目的領導者，一定要對統計工作有一個清楚的認識，從思想上真正重視它的分析糾偏功能，發揮好統計學的作用。
（二）建立健全相關制度及科學的指標體系
為了解決工程統計中的問題，施工企業需要建立起對原始記錄資料的質量檢查制度，出現問題及時地進行調整和校正，把統計工作看做是指示器和校正器，發現矛盾，提出建議，以便使統計工作在工程管理中發揮真正的作用。再者，需要建立一套科學的指標體系和調查方法，使各項統計資料具有充分的科學性合理性，能正確全面反映各個方面和各個環節的真實情況，并能保持連續性、系統性。
（三）提高統計人員的業務素質
統計工作水平的提高及在工程管理中作用的發揮，在很大程度上都取決于工程統計人員的業務素質。因此，企業必須大力加強統計職業道德教育和業務技術教育，聯系本企業的實際生產情況，每隔一定階段，組織統計人員的培訓，以更新知識和概念，提高業務素質，這對于提高施工企業的統計水平，強化統計的職能有著深遠的意義。
（四）統計技術的現代化是保證統計數據質量的最好途徑
要進一步搞好工程統計工作，必須健全統計網絡作為保證，并使之程序化，這將會使數據統計工作的速度、準確性有較大提高，避免統計數據的滯后和手工操作的誤差，使統計工作步入規范化、正規化、科學化的軌道。同時，企業可以積極開發工程統計的計算機管理系統，實現工程統計管理的自動化、快速化和決策科學化，彌補單一學科知識和單一功能部門的缺陷，從而發揮系統的整體優勢和綜合優勢，這也將會為如何管理工程項目，如何更有效地節約成本，創造優質工程提供科學的依據。
作者單位：湖北省咸寧市交通學校
參考文獻：
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關鍵詞:綜合改革;統計學;教學
統計學作為經濟學類和工商管理類共同的核心課程,是管理者認識問題和解決問題必不可少的工具。然而,學生普遍的感受是統計學概念抽象、公式多而復雜、不好掌握,學生的學習主動性不足。其次,學生對統計學這門核心課程,缺乏認識,未能深刻了解統計學的作用,往往以滿足于通過考試或者取得相應的學分為目的。第三,對文理兼收的專業,文科背景的學生中相當一部分學生看到公式就頭疼,對統計學有著本能式的排斥,缺乏學好統計學的自信心。針對以上現狀,作為一名統計學教師,就必須在教學改革上有所突破,以教學改革帶動、促進學生對統計學的學習。
1 改革考試模式。引導學生學習
考試雖不是教學的目的,但考試的形式和內容卻是學生學習的指揮棒,也是檢驗學生學習情況,評估教學質量的重要手段。傳統的統計學考試,通常采用閉卷筆試的方式。常用的題型包括單項選擇、多項選擇、判斷、簡答和計算,考試的內容以客觀題為主。這種考試方式對于保證教學質量,維持正常的教學秩序起到了一定的作用,但也存在著缺陷,這種客觀題的最大特點是,標準答案具有唯一性,學生答題不必具備較強的分析能力,也無須發揮自己的想象力,只需死記硬背書本中的概念、公式和習題就可以了,導致了學生在學習《統計學》課程的過程中,為應付考試搞題海戰術·把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與統計學的教學目的,即培養學生掌握統計基本理論并能運用統計方法分析解決實際問題的能力相差甚遠。
改革考試模式,可以大膽地加入調查報告、專題論文、案例分析等考試形式。學生成績的測評應根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的報告或論文、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。采用這樣的考試模式,必將極大地提高學生學習的主動性和自覺性,充分調動學生的求知欲和創造性,變被動學習為主動學習,從而提高學習效率。在考試內容上,應側重檢查學生運用知識的能力,而知識標準化的客觀題不宜過多的作為統計學考試的內容,最好使用結合實際經濟生活而設計的主觀應用題,注重學生各種能力的考查。
2 改革教學的形式和手段。調動學生的學習積極性
首先要變灌輸式教學為啟發式教學和雙向互動式教學。針對學生的實際情況,應盡可能減少公式的推導,手工的運算過程。要啟發學生分析統計數字、統計技術背后的含意。課堂上要加強與學生的溝通,開拓學生的發散思維,變灌輸式教育為啟發式教育,啟發式教學有利于激活學生的潛能,引領學生對所學問題進行思考和探究。教師在運用啟發式教學時,對所提出的問題的設置要注意講求質量和層次,要能引發學生的好奇心并能激發學生去思考探究,從而提高學生思考問題和分析問題的能力。提問的形式可以靈活多樣,既可以采用在課堂上提問、由學生現場回答的傳統形式,也可以采用把問題布置下去,由學生經過獨立思考和分組討論后,再以書面結果回答的形式。
改革教學手段。傳統的統計學教學手段單一,一支粉筆、一張黑板。而多媒體教學的優點是信息量大,可以充分地利用圖像、聲音、色彩和動畫等多媒體技術,使得教學過程圖文并茂、生動形象,也非常有利于演示統計軟件的具體應用過程。統計學在教學中需要大量運用數據、統計表、統計圖,還會涉及到一些復雜的數學計算。借助多媒體現代化教學手段,可以將大量的統計表、統計圖及案例生動的展示在學生的面前。這樣既豐富了學生們的視覺效果,也節省了教師在課堂上寫板書的時間,又使案例的講解生動清晰,可使學生忘記在統計課堂上須記住的大量統計公式的枯燥和痛苦。同時,多媒體教學也可大大增加課堂教學的信息量,提高課堂教學的靈活性,是統計學教學改革的重要突破口。多媒體教學的缺點是教學節奏快,不利于學生對所學知識的消化吸收,容易造成學生課堂學習囫圇吞棗。因此,多媒體教學必須和啟發式教學和互動式教學相結合,避免造成教與學的脫離。
結合案例教學。統計學的案例教學是按照統計學的學科特點和統計教育規律所設計和組織的一種教學形式,是在教師的精心策劃和指導下,根據教學目的和教學內容的要求,將統計學課程中實際例證的處理過程搬入課堂,引導學生參與分析、討論、表達等活動,通過學生的獨立思考或集體協作,進一步培養學生的設計能力、調查能力、整理能力、分析能力、獨立工作能力和團隊協作能力的一種教學模式,是對傳統統計學教學方法的一種重要補充。教師可選取一些緊密結合實際,并具有一定代表性且生動有趣的實際案例進行剖析,闡述統計方法運用的條件、背景及其分析研究過程。案例教學可以鍛煉學生以當事人的身份身臨其境地解決問題。同時在解決問題的過程中也會讓學生發現自己知識中的薄弱環節,并通過分析、討論和比較,尋求解決問題的最佳辦法,并予以彌補,這大大強化了學生學習的積極性和主動性。
3 強化實踐教學,提高學生解決問題的能力
統計的生命在于應用,統計學教師不僅要鉆研本專業領域的知識,而且還應該多涉獵一些經濟與管理專業的知識,了解有關專業的課程體系以及知識體系,并且有意識地將統計學的講授和具體專業領域的內容相結合,注重統計方法在有關領域的應用,引起學生的共鳴,能夠讓學生深切體會統計學的應用價值。
如果說案例教學主要是以教師講授為主,則實踐教學更多的需要學生自己動手動腦。實踐教學包括兩個部分,即課內實驗課教學和課外項目教學。通過實踐使學生在有關調查方案的設計,問卷表的設計,問卷的發放、回收,數據的整理、分析以及最終調查報告的撰寫等全部由學生自己完成。通過這樣的訓練,不僅讓學生真正體驗了從數據搜集、整理到數據分析的全過程,而且為以后的學習起到一定地鋪墊和促進作用。同時可以讓學生把學過的專業知識更靈活的應用到實踐中,加深對所學知識的理解。只有將統計學的方法結合實際進行應用,找到應用的結合點,才能使統計學獲得最大的生命力。
生物統計學(Biostatistics)學是概率論和數理統計的原理和方法在生命科學領域的重要應用，它貫穿于生物醫學研究流程的始終，不僅提供試驗設計、數據收集整理和數據描述的基本方法，還提供合理選擇統計分析方法以及對統計結果的分析與應用的重要原則[1]。因此，生物統計學是生物醫學類各專業的重要基礎課和必修課。該課程旨在培養學生具備統計思維，正確選擇、應用統計方法解決生物醫學研究中遇到的問題。通過該課程的學習，能為學生后續課程學習、畢業設計及科研論文撰寫打好基礎，也有利于培養學生的科學素養以及運用數學工具分析和解決問題的能力，從而大大提高學生的綜合素質[2]。但生物統計學有很強的理論性和實踐性，教學內容包含大量復雜的數學公式和抽象概念，需要學生具備一定的數學基礎和邏輯推理能力。與其他專業課相比，普遍反映授課難度大、學生積極性不高、遺忘快。因此，必須針對該課程特點，改革教學體系、教學方法和考核方式，達到激發學生學習興趣，培養學生熟練掌握并靈活運用常用試驗設計和統計分析方法的目的。作者結合自己近年來的教學實踐，分析教學過程中存在的問題，就如何提高生物統計學的教學效果淺談自己的體會，為提升生物統計學的教學質量提供一定的參考。
一、生物統計學的教學體系建立
課程體系和教學內容直接反應課程的教學目的和培養目標，是培養學生學習能力、提高教學質量的核心環節。在生物統計學教學體系建立過程中，我們綜合考慮課程特色和教學要求，從理論教學和實踐應用環節入手，組織整合教材內容，精心提煉生物醫學研究中的實際問題，以期給予學生在生物統計學的學習和應用中以科學、合理的引導。首先，理論教學是整個教學體系構建的基礎，而教材則是教學體系是否完整而有效的基礎與核心。作為教學內容的載體，教材是學生獲取知識的來源，也是教師教學的依據，它是貫穿教學活動的重要因素，因此，教材的選擇將直接影響教學質量和效率。在教材選擇方面我們主要考慮了教學內容覆蓋的全面性，在教學中指定李春喜主編的《生物統計學》(第五版)作為教材，根據本科教學的實際需求選擇部分內容進行詳細講解。同時，授課教師歸納和融合其他參考書的優秀教學內容，透徹理解教學內容的內在邏輯聯系，打造適合本專業的理論教學體系。
其次，生物統計學課程具有很強的實踐性。因此，實踐教學體系是生物統計學教學的另一關鍵，也是檢驗課程實際效果的最終標準。在教學過程中，我們將計算機技術和統計軟件引入生物統計學的實踐教學，向學生介紹Excel、SAS、SPSS等經典統計軟件的特點，在不同章節教學中穿插具體統計方法的統計軟件實現，講解利用統計軟件進行統計分析的步驟，達到將抽象統計理論與直觀形象操作相結合的目的。統計軟件引入生物統計學教學既體現信息技術時代的特點，又適應了高素質應用型人才培養的要求[3]。另一方面，我們以具體的科研案例為基礎，指導學生運用生物統計學知識自主進行實驗設計和數據分析，并將實驗方案和統計方法運用到學科競賽等課外科技活動中，不僅鞏固了學生對知識的理解，也提升科技作品的檔次。在畢業論文環節，加強對學生論文中統計學方法運用的培訓和規范化要求，提高畢業論文的質量。這些實踐教學活動使學生把所學的知識真正運用于解決實際問題。
二、多元化教學，提高生物統計學教學效果
傳統的生物統計教學以教師課堂理論講授為主，教學活動以教師為中心，有利于教師掌控課程內容和進度，但教學效果主要取決于教師個人的課堂組織和語言表達能力。由于生物統計學教學內容枯燥，抽象概念多、關聯度高，公式多且難記憶，學生在被動聽課的過程中易產生厭學情緒，學習積極性不高，對知識的掌握效果欠佳。同時，單一的講授教學使學生在課后除完成習題外，無任何其他檢測手段，難以達到學以致用的效果，學生也難于感受該課程的現實意義。從教學實踐中也發現，依靠傳統教學模式，盡管教師和學生都投入了大量時間和精力，學生不會靈活應用相關知識來解決實際問題。在課程結束一到兩年后，學生會遺忘學過的大部分知識，面對畢業設計和生產實踐中遇到的問題一籌莫展。因此，必須采用多元化的教學形式，利用豐富的教學內容和富于變化的教學手段來吸引學生注意力，提高教學效率的目的。
(一)板書教學
板書教學作為傳統教學手段，在講授大數定理、中心極限定理、方差分析的分解等重要的統計學原理和相關公式的證明和推導時，可以留給學生足夠的時間理解和消化講授的知識，學生可在在老師的引導下積極思考，因而在理論教學時具有其他教學手段難以比擬的優勢。
(二)多媒體教學
隨著計算機技術的普及，多媒體教學手段在高校教學中已被廣泛使用。多媒體教學能給予學生直觀的圖形、圖像，能使得一些抽象的問題形象化，這對于生物統計學這樣抽象概念眾多的課程來說顯得非常重要，通過我們精心制作的生物統計學課程教學課件，學生能多角度地直接觀察對象，更好的理解抽象的生物統計學概念;而通過搭配課件中不同的背景、文字、圖片、視頻等內容，使得課件圖文聲像并茂，能多角度調動學生的情緒、注意力和興趣，提高學生的學習興趣，能有效地突破教學難點。我們還利用多媒體教學交互性好的特點，基于本校課堂互動系統，要求學生接入該系統在線實時答題，師生共同批改檢查并進行當堂評價，使大部分學生能在課內理解掌握重要知識點，有效解決了知識缺陷累加的問題。此外，在目前還沒開設課內上機實驗的情況下，我們還利用多媒體課件進行演示實驗，如：隨機抽樣分布中的隨機數生成，介紹Excel、SAS、SPSS等統計軟件在統計推斷、方差分析、一元回歸等方面的應用，講解利用上述統計軟件進行統計圖表繪制的要求和流程等，讓學生清晰、直觀的掌握抽象的概念及過程，提高學生分析和解決問題以及呈現研究數據的綜合能力。
(三)案例式教學
案例教學法起源于19世紀20年代，由美國哈佛商學院所倡導。該方法將工作中的真實情景加以典型化處理，形成供學生思考分析的教學案例，學生通過課前/后獨立學習和課堂討論的方式主動參與教學過程。在生物統計學課程中我們遵照“提出問題—學生思考—尋求解決—理論講授—實踐運用”的思路實施案例教學法。在講授前將要分析講解的案例分發給學生，讓學生在課后預先尋求解決方案，課堂上先由學生講述自己的解決方案，然后再由教師分析講授相關原理和正確方法。案例式教學可引導學生通過獨立思考、分析案例，獲取解決方案的學習過程，真正認識到生物統計學課程的重要性，形成正確的統計思維。此外，基于案例的教學模式重視教師與學生的雙向交流。學生要對材料進行消化并查閱各種資料提出解決問題的方案;而教師要對學生的解決方案給以引導，并不斷整合新的教學內容，對教師也提出更高的要求。在生物統計學中引入案例教學是提高教學效果的一種有效手段[4]。
三、改革考核方式，培養學生綜合能力
作為評定學生對所學知識掌握程度的依據，考試是教學中的一個重要環節，它可以促進學生系統總結已學知識，也是教師了解教學效果最有效的方法。目前，生物統計學的考核方式多以期末閉卷考核為主，考察內容側重于基本概念、理論和計算。這種考核方式下學生平時聽課作業不認真，考前突擊也能通過考試;即使是掌握了知識點的學生也可能不會靈活解決科研中的實際問題。因此，我們改革考核方式，結合平時含書面作業、案例分析口頭講述和期末考試綜合評定學生成績。期末考試形式為“一紙開卷”，學生可以將自己認為重要的知識點梳理后歸納至“一紙”上供考試時參考。考試內容加入大量案例分析內容，更為靈活。實踐證明，上述考核方式促使學生把主要精力放在用統計分析方法解決實際問題的方向上，提高解決實際問題的能力，同時也大大減輕了學生的學習負擔。
四、總結
關鍵詞：生物統計學；教學策略；案例教學；考試制度
中圖分類號：G642.41 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2014）04-0086-03
生物統計學是概率論和數理統計的原理和方法在生物學中的應用，是應用數學的一個十分重要的分支學科。它不僅提供如何正確地進行試驗設計、合理地收集數據和整理數據，而且還提供合理選擇正確的統計分析方法以及對計算結果的分析與應用[1-4]。不僅在傳統的生物學、醫學、藥學和農學中被廣泛應用，而且在現代分子生物學研究中也是十分重要的工具[5，6]。因此生物統計學是生命科學學科不同專業學生都應該掌握的一門重要的工具課，是許多高等院校生物科學專業的必修課程之一，是一門理論性和實踐性較強的課程，該課程主要的目的是培養學生掌握基本的統計分析方法、收集和整理數據、處理數據以及分析試驗數據的能力，并能為今后學習各專業課程以及畢業論文設計與實施奠定一定的基礎，也有利于培養學生的科學研究能力以及獨立分析問題和解決問題的能力[7，8]。但生物統計學理論性和實踐性較強，且涉及大量的數學公式、抽象的概念和復雜的內容，需要一定的數學基礎和邏輯推理能力。與其他課程相比，具有內容多、公式多、概念多及教師難教、學生難懂、難記、難用的“三多”和“四難”的特點[9-11]。對于數學基礎較差的生物科學專業本科學生而言，學習起來有一定的難度，這就決定該門課程的教學與其他專業課程的教學應有一定的差異。因此針對該課程的特點，探索特色的生物統計學課程的教學內容體系、合適的教學手段和教學方法，較大程度激發學生的學習興趣，培養學生理解生物統計學的基本原理、基本理論和基本方法，熟練掌握常用試驗設計資料的統計分析方法及相關試驗設計是一個非常重要且急待解決的問題。作者結合自己近十年生物統計學的教學實踐，分析該門課程教學中存在的問題的基礎上，就如何提高生物統計學的課堂教學進行了分析和討論，以期為生物統計學的教學提供一定的參考。
一、生物統計學課程的地位和作用
生物統計學是生物學學科不同專業學生都應該掌握的一門重要的工具課，是許多高等院校生物學、農學、醫學等專業的必修課程之一。它是現代生物學研究不可缺少的工具，是培養學生科學研究和綜合分析問題能力的重要課程，也是生物學等工作者必備的基礎，同時該課程又是其他專業課程的重要基礎。因此該課程在生物學、農學、林學、醫學、食品、環保等專業中占有十分重要的地位[12]。生物統計學需以生物材料進行研究，但通常所涉及的材料數量較大，很難也沒有必要全部參加試驗，必須通過科學的方法抽取有代表性的試驗個體進行試驗，以獲得相關的數據，實現由樣本推斷總體的重要功能。因此生物統計學與試驗設計緊密聯系，主要講授數據資料收集和整理的方法、數據資料的統計分析方法和手段以及在概率論的基礎上對統計結果做出科學的推斷，從而幫助我們認識研究對象的現象和本質[13]。因此，生物統計學已成為生物科技工作者必備的基礎，也有利于培養和提高大學生的科學研究能力以及獨立分析問題和解決問題的能力，是當代大學生系統的能力培養和全面的素質教育的具體體現。
二、生物統計學教學存在的主要問題
1.生物統計學教材方面。教材是體現教學內容和教學要求的知識載體，也是教學最基本的工具，它不僅是教師進行教學的依據，而且是學生獲取知識的重要資料，選擇適合教師和學生的生物統計學教材，能夠保證教學過程的順利進行，而且還能提高教學質量，達到良好的教學效果[14，15]。目前，國內所出版的生物統計學教材種類較多，各大高校由于教師和學生的情況不同，在教材方面的選擇和使用也不一樣。盡管如此，目前國內所出版的生物統計學教材主要包括兩大類。第一大類完全是傳統生物統計學的知識和內容，不涉及統計軟件的介紹和使用，這一大類教材包含兩小類，一類主要側重理論教學，過分強調課程體系的完整性和理論講授，注重公式的推導而忽視了實際應用例題的講解。這類教材忽略了對大學生統計思維和綜合分析問題能力的培養，因此有一定的缺陷。另一類是目前各大高校使用較多的生物統計學教材，該類教材雖然也存在一些必要的公式推導，但更側重于統計學理論與實際結合，清楚介紹每一個統計原理理論后，再通過具體實例分析和鞏固統計學的基本原理和基本方法，注重培養學生分析實際問題和解決實際問題的能力，因此這類教材比較適合現在生物科學等本科專業的使用。但這類生物統計學教材由于不涉及統計軟件的內容，也存在一定的不足。如果教師在授課過程中未涉及一些統計軟件的介紹和使用，那么即使學生完全掌握了相關的統計原理和方法，學生在復雜的試驗設計及龐大的數據面前可能也會束手無策，即使會計算，在復雜及龐大的數據計算中也可能會算錯，因此可能會得出相反的結論。第二大類統計教材完全是統計軟件的介紹和使用，如Excel軟件、SAS統計軟件、SPSS統計軟件、DPS統計軟件、R統計軟件等的介紹和使用。生物科學、技術等飛速發展的今天，這類統計軟件發揮了很大的優勢，給科技工作者帶來了極大的方便。但這類教材也存在一定的不足，它只注重統計過程的運算和統計，沒有統計原理的介紹，因此對沒有相關統計學知識或統計學基礎較差的學生或老師來說，即使按照教材上的步驟計算出相應的結果，但也不知道具體的含義，也不知道怎么分析。因此這類教材不適合大學本科生的教學。另外，這兩大類教材要么只注重數理統計方法的講授，要么只重視統計軟件的使用，而忽視了統計學中的數理統計分析方法是建立在正確的試驗設計以及所獲數據資料準確的基礎上才能發揮正確的作用，這是這兩大類生物統計學教材共同存在的不足之處。因此，目前市場上還未見有統計學理論與實際結合，試驗設計與統計原理相結合，統計軟件與統計學原理相結合的較為完善的生物統計學教材。筆者認為這類生物統計學教材是當前生物科學專業、生物技術專業、生物工程專業、農學專業、醫學專業、食品專業等本科專業較為適合的教材。
2.生物統計學與高等數學方面。①生物統計學與高等數學開課時間上的不一致性。國內許多高等學校生物科學等本科專業的培養方案中都把高等數學課程作為一門必修的基礎課，學生通過對該門課程的學習，系統獲得函數、極限、連續、導數、微積分及常微分方程等基礎知識，它為后續課程的學習和解決實際問題提供必不可少的數學基礎知識及常用的數學方法。而且，通過各個知識點的學習，逐步培養學生具有較為熟練的基本運算能力和自學能力，綜合運用所學知識分析和解決實際問題的能力。更重要的是，高等數學課程是學習生物統計學的關鍵，生物統計學中的許多原理和方法都需要高等數學中相應的知識作為基礎。②生物統計學與高等數學教學上的脫節性。高等數學課程作為生物科學本科專業一門必修的基礎課，各高校均認識到它在生物科學本科專業中的重要性。但長期以來，高等數學和生物統計學均作為兩名獨立的課程開設，一般情況下，高等數學課程由數學專業教師講授，由于數學專業的教師沒有生物學專業的相關知識，不清楚生物統計學課程的知識體系，只注重數學知識的推導、講授。因此所講授的知識內容之間通常存在許多不銜之處，形成了不利于生物統計學課程教學的知識的斷層。同樣，這也是生物統計學中教師難教，學生難學、難懂、難用的原因之一。
3.生物統計學教師知識結構和科研能力方面。常言道，學生需要一滴水，教師至少要有一桶水。生物統計學的教學，相對于其他課程而言，對教師的要求更高，不僅要求教師要有一定的數學知識，較為淵博的統計學知識，還要求教師要有較強的科研能力。教師只有具備一定的數學知識和淵博的統計學知識，才能很好把握生物統計學相關原理、理論、統計分析方法等。具備較強的科研能力，才能很好將生物統計學相關原理、理論、統計分析方法與實際相結合，才能很好地進行案例教學。
4.考試制度方面。考試制度在高等教育中占有非常重要的地位，考試是教學質量評價的一項重要指標，它既是對教師教學質量的反映，也是對學生學習效果的檢驗。考試制度是否合理，決定著教學質量的好壞以及學生學習積極性是否能得到最大限度地調動[16]。但是現階段我國許多高校的考試制度較為死板，缺乏合理性和靈活性。如在學期期末考試中規定一定數量的題型，當然，這種考試制度對于規范考試是必須的，但是應該根據具體課程而定，而不能一概而論。就生物統計學課程而言，如果規定一定數量的考試題型（比如四種題型），那么教師只能根據考試規定勉為其難考慮四種題型。比如說名詞解釋、填空、問答、計算這四種題型。很明顯，這種考試方式只是較為死板的考試，不能真證體現生物統計學課程的本質，不能很好考察學生對生物統計學原理的掌握及運用。
三、生物統計學教學策略
針對目前生物統計學存在的問題，筆者根據自己近十年的生物統計學教學實踐，就如何提高生物統計學的課堂教學效果，提出如下建議。
1.選擇合適的教材并優化教學內容。教材是教學最基本的工具，選擇適合的生物統計學教材，能夠保證教學過程的順利進行，并能提高教學質量。針對目前市場上的不同種類教材，結合學生的實際，選擇統計學理論與實際相結合，試驗設計與統計原理相結合，統計軟件與統計學原理相結合的生物統計學教材進行教學較為合適。據筆者過去的教學實踐，該課程授課內容不宜過多和過深，授課內容過多學生精力會分散，分不清重點，而過深則影響學生的接受效果[17]。因此應根據學生實際優化教學內容，堅持以試驗研究實例為線索，以科學的試驗研究方法為主線，理論原理和實際例子相結合，從試驗研究的選題和設計、試驗方案的制定和實施、試驗數據的收集和整理到試驗數據的統計分析，最后做出科學的推斷等，盡可能把抽象的統計學概念和原理轉變為具體的實例，提高學生的學習興趣，使其更好地理解和掌握所學的課程內容[7]。很好激發學生學習生物統計學課程的興趣，從而更好地提高教學效果和教學質量。
2.處理好高等數學和生物統計學的關系。高等數學作為生物科學本科專業的基礎課，是學習生物統計學的關鍵。一方面，高等數學一般在第一學年開設，因此生物統計學安排在第二學年開設為宜，這樣能避免高等數學和生物統計學課程開設在時間上形成的斷層，有利于學生對生物統計學的學習。另一方面，高等數學和生物統計學不應分別讓不同專業的教師講授，而均應由生物學專業教師講授，因為生物學專業的教師清楚生物統計學課程的知識體系，在講授高等數學時，能夠根據生物統計學的相關原理和內容，優化高等數學的教學內容，有側重點進行知識的講授。從而能避免生物統計學與高等數學教學在知識上的脫節性，也有利于學生對生物統計學的學習。
3.提高自身知識結構和科研能力，注重案例教學。生物統計學教材大多理論性強，內容枯燥，容易使學生產生厭煩感。照本宣科的傳統授課方法，更會使學生失去興趣，對于培養學生的獨立思考能力和創造能力十分不利。在現代教學中，教師既是知識的傳授者，也是教學活動的組織者，在教學過程中起到關鍵的作用，教師知識水平的高低直接影響學生的學習效果[18]。因此教師應不斷加強對生物統計學基本原理、基本理論和基本方法的學習與實踐。另外，教師還應不斷加強自身的科研能力，在教學過程中將自己的科研工作或生產實踐案例貫穿到教學中，以自身科研實例輔助教學，增加學生的學習興趣，培養學生的統計學思維以及對統計學的實際應用能力。
4.加強試驗設計的教學和實踐。試驗設計又稱為實驗設計，它以概率論和數理統計的原理和方法為理論基礎，科學地、經濟地設計研究方案的一項技術。一個良好的試驗設計，可以用最少的實驗次數，得到足夠的實驗數據，從而能減少人力、物力和財力的投入[6]。由于生物統計學理論性和實踐性較強，且涉及大量的數學公式、抽象的概念和復雜的內容。因此在生物統計學的教學中應充分調動學生學習的主動性，加強學生對生物統計學原理、知識的理解和綜合運用，強化學生綜合試驗設計的鍛煉及其應用。提高學生利用統計原理、方法分析和解決實際問題的能力。生物統計學教學中，一方面，教師應該有淵博的統計學知識及其豐富的科研經歷，另一方面，應讓學生走出教室，加強實踐，使學生不但能夠掌握統計分析的原理和方法，而且可以解決一些生產中的實際問題，真正達到生物統計學教學的目的。
5.改革傳統的考核方式，著力培養學生綜合運用生物統計學知識的能力。很多學校傳統的考試以閉卷筆試的考核方式為主，試卷內容主要測重基本概念、理論知識和方法的考核，期末考試成績基本決定了學期的成績，這種考試方式造成的結果是學生平時可以不聽課，考試前通過突擊，也能考合格，但考后就可能全忘了。更重要的是學生學完生物統計學，學期考試后，都不知道學了些什么，更不知道怎么用，到做畢業論文需用到統計學原理和知識時，很多學生不會用或者亂用。一些高校期末考試總評成績由平時成績、期中成績和期末成績三部分組成。這種方式在一定程度上重視了學生平時學習情況和期中考試成績，避免了期末考試成績基本決定了學期成績的弊端，但是某些高校規定了每門考試課必須有四種以上的題型，對于一般的學科而言，這種規定也許是可行的，但對于生物統計學而言，這種規定是不合理的。因為生物統計學的教學主要是培養學生綜合運用統計學原理和知識的能力，培養學生如何進行試驗設計、試驗數據的統計、分析以及對統計結果的解釋等。因此筆者認為，對于生物統計學的教學，教師應從學生的實際情況出發，以培養學生綜合運用統計學原理和知識為目標，合理講授統計學的相關內容。期末考試以開卷考試為宜，學期總評成績由平時成績、期中成績和期末成績三部分組成，考試題型只需考察計算題和試驗設計題兩種題型，即重點考察學生對基本知識的掌握程度及靈活運用統計學原理和方法解決實際問題的能力。
生物統計學是一門理論性較強的應用學科，涉及的內容多、公式多、概念多，對學生而言，難懂、難記、更難用，而且很多學生不愿意學習。因此在生物統計學教學過程中，教師應從學生的實際情況出發，選擇合適的教材并優化教學內容，提高自身知識結構和科研能力，改變教學方法，加強試驗設計的教學和實踐，改革傳統的考核方式，著力培養學生綜合運用生物統計學原理和知識的能力為教學目標，充分調動學生學習生物統計學的主動性和積極性，同時增加學生上機學習統計軟件的操作，掌握EXCEL、SPSS、DPS等統計軟件的使用，提高學生利用生物統計學的原理和相關統計軟件解決實際問題的能力。
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關鍵詞：統計學；教學模式；EXCEL
進入21世紀，隨著我國市場化步伐的加快，社會對新知識的需求日益增加，無論是國民經濟管理，還是公司企業乃至個人的經營、投資決策，都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法，統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。教育部也將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的核心必修課程之一。力圖通過《統計學》的學習，使學生掌握探索各學科內在的數量規律性，并用這種規律性的解釋來研究各學科內在的規律。同時，由于統計學所倡導的尊重客觀實事，通過調查研究用實事說話，這也有利于培養學生的實事求是的學習、工作和科學研究精神。
一、《統計學》課程教學面臨的挑戰
1、內容日益豐富。長期以來，在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。20世紀80年代以來，建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大統計學，逐步成為我國統計學界的共識。1992年11月，國家技術監督局正式批準統計學上升為一級學科。國家頒布的學科分類標準已將統計學單列為一級學科。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，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；同時也系統的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。這一變化使得《統計學》的內容更適合相關實質學科的發展需要。
2、學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次、對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于專科學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。再說，《統計學》作為專業基礎課，一般安排在一年級或二年級第一學期，在這個學習時段也是大多數專科生和本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段。如果以犧牲授課內容和降低要求來減輕學生的學習負擔，顯然有悖于《統計學》課程的教學和相關專業的發展要求。所有這一切對于學生學好這一課程面臨的困難可想而知。
3、教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；在倡導學生自主性學習的背景下，授課時數大為減少（一般安排一個學期共17～19教學周，每周2～3課時）；高等教育擴招后，由于師資力量一時沒有跟上，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課不再新鮮。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，學會激發學生的興趣，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。作為這門學科的授課教師特別需要認真考慮該怎么辦？
二、《統計學》教學的發展趨勢分析
1、統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。
比如方差分析，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難教學實際問題分析的。現在我們只要講清楚方差分析要做什么，為什么方差分析要解決的中心問題是判斷有無條件誤差，而原假設又是K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗結果表示什么等就可以了，大計算量的工作讓計算機去完成。
2、通過統計實踐學習統計。也就是以學生為中心，通過課堂現場教學、引導學生先讀后寫再議、模擬實驗、利用課余時間完成項目、利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等方法。全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。
比如依同學們在設計調查問卷和調查方案的基礎上，讓他們組成若干調查小組（如以寢室為單位），在校園內真正進行一次統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取（不一定要很大），問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查總結或體會的形成，全部由同學自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析（含統計推斷）的整個過程，效果很好。
三、基于EXCEL的《統計學》教學設想
如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，同時還要使學生容易掌握并有機會輔之于實踐。教師的導向是第一位的，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。
轉貼于中國論文下（一）微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇
專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具，此外專業統計分析軟件的英文操作界面，也讓中國人用起來不是很順手。微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。在Windows操作系統極為流行的今天，EXCEL也是隨處可見。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。
（二）基于EXCEL的《統計學》教學設想
1、在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。比如傳統的統計學原理教學過程中，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述；再比如現有統計學教材很多都講根據整理的數據計算平均數時，都用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。我們知道，組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上實際數據往往就不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。其實為了編制變量數列，我們必須輸入原始數據，EXCEL的有關程序可以得到準確平均數，哪里還有必要按加權算術平均的方法計算近似的平均數呢？那么有沒有必要編制變量數列、特別是組距式變量數列呢？有沒有必要按加權的方法計算平均數呢？我們認為有必要，但是組距式變量數列的主要功能不再是提供計算資料了，而是用于表現資料的分布狀況和進行分析用；加權平均方法主要是介紹和要求學生掌握加權平均的思想，用于綜合評價分析中。
2、案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例，深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。既激發了學生的興趣、擴大了學生的視野，也使統計學的課堂不再是教師一塊黑板、一支粉筆、一本教材、一張嘴巴就能將一門專業課程從頭講到尾。
3、改革考試方式和內容，合理評定學生成績。考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內容和方式應更加適應素質教育，特別是應有利于學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算，各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試搞題海戰術，把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不具一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力培養。
參考文獻：
[1]謝安邦.高等教育學[M].北京：高等教育出版社，1999.
[2]賈俊平.統計學[M].北京：中國人民大學出版社，2000.
關鍵詞：統計學；教學模式；EXCEL
進入21世紀,隨著我國市場化步伐的加快,社會對新知識的需求日益增加,無論是國民經濟管理,還是公司企業乃至個人的經營、投資決策,都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法,統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。教育部也將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的核心必修課程之一。力圖通過《統計學》的學習，使學生掌握探索各學科內在的數量規律性，并用這種規律性的解釋來研究各學科內在的規律。同時，由于統計學所倡導的尊重客觀實事，通過調查研究用實事說話，這也有利于培養學生的實事求是的學習、工作和科學研究精神。
一、《統計學》課程教學面臨的挑戰
1、內容日益豐富。長期以來,在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。20世紀80年代以來,建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大統計學,逐步成為我國統計學界的共識。1992年11月,國家技術監督局正式批準統計學上升為一級學科。國家頒布的學科分類標準已將統計學單列為一級學科。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，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；同時也系統的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。這一變化使得《統計學》的內容更適合相關實質學科的發展需要。
2、學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次、對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于專科學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。再說，《統計學》作為專業基礎課，一般安排在一年級或二年級第一學期，在這個學習時段也是大多數專科生和本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段。如果以犧牲授課內容和降低要求來減輕學生的學習負擔，顯然有悖于《統計學》課程的教學和相關專業的發展要求。所有這一切對于學生學好這一課程面臨的困難可想而知。
3、教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；在倡導學生自主性學習的背景下，授課時數大為減少（一般安排一個學期共17～19教學周，每周2～3課時）；高等教育擴招后，由于師資力量一時沒有跟上，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課不再新鮮。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，學會激發學生的興趣，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。作為這門學科的授課教師特別需要認真考慮該怎么辦？
二、《統計學》教學的發展趨勢分析
1、統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。
比如方差分析，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難教學實際問題分析的。現在我們只要講清楚方差分析要做什么，為什么方差分析要解決的中心問題是判斷有無條件誤差，而原假設又是K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗結果表示什么等就可以了，大計算量的工作讓計算機去完成。
2、通過統計實踐學習統計。也就是以學生為中心，通過課堂現場教學、引導學生先讀后寫再議、模擬實驗、利用課余時間完成項目、利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等方法。全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。
比如依同學們在設計調查問卷和調查方案的基礎上，讓他們組成若干調查小組（如以寢室為單位），在校園內真正進行一次統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取（不一定要很大），問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查總結或體會的形成，全部由同學自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析（含統計推斷）的整個過程，效果很好。
三、基于EXCEL的《統計學》教學設想
如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，同時還要使學生容易掌握并有機會輔之于實踐。教師的導向是第一位的，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。
（一）微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇
專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具，此外專業統計分析軟件的英文操作界面，也讓中國人用起來不是很順手。微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。在Windows操作系統極為流行的今天，EXCEL也是隨處可見。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。
（二）基于EXCEL的《統計學》教學設想
1、在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。比如傳統的統計學原理教學過程中，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述；再比如現有統計學教材很多都講根據整理的數據計算平均數時，都用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。我們知道，組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上實際數據往往就不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。其實為了編制變量數列，我們必須輸入原始數據，EXCEL的有關程序可以得到準確平均數，哪里還有必要按加權算術平均的方法計算近似的平均數呢？那么有沒有必要編制變量數列、特別是組距式變量數列呢？有沒有必要按加權的方法計算平均數呢？我們認為有必要，但是組距式變量數列的主要功能不再是提供計算資料了，而是用于表現資料的分布狀況和進行分析用；加權平均方法主要是介紹和要求學生掌握加權平均的思想，用于綜合評價分析中。超級秘書網
2、案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例,深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。既激發了學生的興趣、擴大了學生的視野，也使統計學的課堂不再是教師一塊黑板、一支粉筆、一本教材、一張嘴巴就能將一門專業課程從頭講到尾。
3、改革考試方式和內容，合理評定學生成績。考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內容和方式應更加適應素質教育，特別是應有利于學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算，各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試搞題海戰術，把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不具一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力培養。
參考文獻：
[1]謝安邦.高等教育學[M].北京：高等教育出版社,1999.
[2]賈俊平.統計學[M].北京：中國人民大學出版社,2000.
關鍵詞：統計學教學模式EXCEL
引言
進入21世紀，隨著我國市場化步伐的加快，社會對新知識的需求日益增加，無論是國民經濟管理，還是公司企業乃至個人的經營、投資決策，都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法，統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。
一、《統計學》課程教學面臨的挑戰
1.1內容日益豐富。長期以來，在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善和發展的。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，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；同時也系統的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。
1.2學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于專科學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。
1.3教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；傳統教學方法的主要目的是讓學生了解、掌握知識，其一成不變的教學內容和模式，學生味同嚼蠟，學生只是被動地吸收知識，最后得到的效果就是使其不思進取缺乏新意。高等教育擴招后，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。教師和學生之間不再只是簡單的知識“單向”傳遞，而是師生之間思想、心得、智慧的“雙向”交流，教師和學生都承擔了更多的教與學的責任。
二、《統計學》教學的發展趨勢分析
2.1統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。注重引導學生運用所學知識來解決實際問題，給學生多做一些教學案例，教學案例與教科書上的例題不同，例題的作用是單一的、有限的，通過例題只是掌握和熟練所學的統計方法及計算公式，而案例的作用是多方面的，它讓學生了解了分析問題的思路，要解決什么問題，如何解決，應用什么理論和方法，需要什么數據，怎樣解讀計算結果，并根據分析結果，提出針對性的對策和措施，訓練學生綜合運用所學知識去解決實際問題的能力，激發學生學習的興趣和求知的欲望。
2.2通過統計實踐學習統計。它要求統計教師不僅要融會貫通統計理論和方法，而且要對案例中問題的解決思路和方法有熟練的把握。在教學中學生是主角，教師起引導作用，針對不同的統計教學案例，教師只有事先親自采用各種方法進行計算和分析，才能對學生使用哪些統計方法和統計分析軟件進行計算和分析提出建議，并對學生采用不同的分析方法和得到的分析結果作出比較透明的比較和評價。通過課堂現場教學，引導學生利用課余時間完成項目，利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。
三、基于EXCEL的《統計學》教學設想
如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，教師的導向是第一位的，必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。
3.1微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。
3.2基于EXCEL的《統計學》教學設想
3.2.1在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述。
3.2.2案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例，深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。
3.2.3改革考試方式和內容，合理評定學生成績。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算。這樣導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不居一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力的培養。
參考文獻：
[1]謝安邦.高等教育學[M].北京：高等教育出版社.1999.
[2]賈俊平.統計學[M].北京：中國人民大學出版社.2000.
