時間：2023-07-19 17:30:57
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篇統計學的認識，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。
（一）對其性質方面的認識
對于統計學的性質和內容來說，在學術界一直都是頗具爭議的，并沒有統一認可的說法。從17世紀中葉開始，由德國的學者正式提出“統計學”這一概念，在后期的逐漸發展過程中，人們都將統計學劃分為社會科學的范疇中。但是通過分析統計學的性質就能夠看出，統計學實質上是屬于自然科學和社會科學的交叉領域，與數學學科密切相關。目前學術界比較認可的一種說法是：統計學作為一種數據，主要是對客觀現象總體數量的一種分析、收集以及測定，便于人們做出正確認識的一種方法論科學。由此可以得出，統計學大致上可以分為應用統計學和理論統計學兩種，分別是對具體數量和抽象數量進行研究。
經濟統計學具有自身獨特的綜合評價、核算以及估算的方法，體現出明確的研究獨特性。在經濟統計學中，并不是直接研究相關的經濟規律，而是向其他經濟學科提供相關工具和方法。因此，在經濟統計學中，包含著很多的統計方法和數學方法。一般來說，經濟的發展就能夠促進國家的強大，而對于經濟發展來說，與經濟統計學之間緊密聯系，另外經濟統計學也發揮出了一定的促進作用。由此可見，實質上經濟統計學的性質是屬于自然科學和社會科學。
（二）對其發展方向的認識
通過對經濟統計學性質的分析可以得出，其本身就具有兩種不同的性質。就目前來說，學術界還是認同這兩種性質能夠相互融合，并逐漸趨于統一。在上個世紀，國際統計學中數理統計學一直占據著重要的地位，但是隨著社會經濟的發展，社會統計學也逐漸發揮出一定的積極作用。就目前相關的研究結果表示，對于統計學的發展方向來說，就是與數學之間相互分離，并且相互之間的差異越來越明顯，逐漸靠近計算機科學，逐漸有效的結合其他與經濟相關的實質性科學。這也就表示，在未來的某一天，統計學與數學之間會處于相互獨立的位置。
一直以來，大部分的學者對統計學的認識都具有一定的單一性，這也就導致對經濟統計學的認識比較少，或者是存在一定的片面性，在很大程度上限制著統計學的發展與進步。從另一個角度來看，實質上就是限制著社會經濟的發展。隨著社會的發展與進步，人們逐漸正確、全面、客觀地認識統計學。對于統計學中的各種類型來說，相互之間的共同發展、借鑒和促進的，并不屬于競爭性的關系。但同時也需要注意的是，根據種類的差異，其知識體系、理論基礎以及研究的對象必然也就會存在一定的差異性，這也就表示相互之間并不存在取代關系，實現相關之間的差異共存是十分必要的。
（三）對其辦學模式的認識
隨著社會主義市場經濟的不斷發展和進步，市場需求一直都處于持續變化的動態過程，那么原先各個院校中設立的相關專業就會顯現出一定的狹隘性，如對于各個專業之間的劃分過于明確和詳細，在這種模式下培養出的人才就會具有一定的片面性和單一型，自然難以滿足當前綜合性的市場需求，學生的綜合能力比較差，難以適應多樣化的工作需求。針對這一現象，當前的高校逐漸注重對“寬口徑”人才的培養與教育，有針對性的培養高素質的綜合型專業人才。對于當前的社會來說，主要有兩種教育統計學組織方法：一是讓學生全面、詳細的了解和掌握統計學方法理論，認可統計學的理學性質，實現對統計學的精通。當學生已經充分的掌握所有的統計學理論之后，再結合設計的相關統計學性質課程，一般主要是數理統計方法和概率論，這樣就能夠從理論角度全面的掌握所有的統計學知識。但是在實際教學的過程中，由于統計學涉及到很多的領域，就“精通”這一方面來說的話，幾乎沒有學生能夠做到。為了滿足當前社會對統計學人才的要求，首先是需要具備良好的數學基礎，然后掌握一定的專業知識。二是根據經濟類的學科來設計統計學課程。一般來說，統計學課程除了專業內容之外，還應該適當的添加經濟學方面的內容，只有這樣，才能夠培養出符合社會要求的人才。當前社會中所需要的綜合型、進步型的人才主要指的是，一方面擁有堅實的理論知識基礎，另一方面精通相關的經濟統計方法、數理統計方法等，如果條件允許的話，最好還能夠掌握一定的現代技術經濟手段。由此可見，當前經濟統計學的辦學模式，一定要實現教學路徑的多樣化和靈活性，而且各個院校都需要具備自身獨特的優勢和特色，這樣才能夠培養出符合社會需求的高素質綜合型專業人才四。
二、當前經濟統計學存在的問題
（一）理論基礎較為薄弱
經濟統計學要具有較強的實踐性和應用性，在研究統計分析、設計統計指標與公式、確定研究目的等方面都需要社會經濟學方面的相關指導。但是就目前來說，在經濟統計學理論內容中相關的社會經濟學理論根據還較為缺乏，在對社會現象進行分析的時候只是依據統計定量的方法，所以理論基礎較為薄弱，缺乏必要的深度，僅僅是從表面階段來進行相關分析，在一定程度上限制著統計學的應用。
（二）應用性比較差
就當前所設置的經濟統計學內容來看，在很大程度上還是受到了計劃經濟的嚴重影響，對相關指標的計算和解釋比較多，因此其應用性也就會比較差。這樣一來，當前高校培養出的統計人才就難以適應社會發展需求。這也就表示，在實際工作的過程中，統計學理論知識的有效作用難以得到充分的發揮，很多問題難以得到有效解決。
（三）理論知識與社會實踐之間的同步性較差
對于任何理論知識來說，都是來源于實踐的，如果兩者之間相互脫離的話，其理論知識就失去了原有的意義。但是就當前的經濟統計學來說，其理論知識與社會實踐之間的同步性就比較差，這主要表現在相關指標和分析方法的提出并不是專業的統計人才，這樣實際的指標和方法就會缺少必要的專業性，在一定程度上限制著經濟統計學的發展與進步。
三、改進當前存在問題的有效措施
（一）加強對經濟統計學理論基礎的提高
為了有效的改進經濟統計學，首先最關鍵的就是需要實現其理論基礎的提高，注重對相關學科理論知識的借鑒和學習，將先進理論中的合理部分有效的融合，將經濟統計學的高度與社會統計學保持一致，加強對統計學與經濟學兩者之間有機結合和密切聯系的強調。在當前的市場經濟環境中，經濟統計學的發展與進步應該面向全社會，其發展的依據主要就是社會需求，并發揮出一定的監督和咨詢功能，有效的指導經濟決策。在設置經濟統計學課程的時候，應該加強對多領域、多行業的涉及，最大限度滿足社會對統計專業人才的需求。
（二）實現統計工作模式的進一步完善
在實際應用經濟統計學的過程中，需要實現其有效作用的最大化，因此，需要加強統計工作模式的健全性，增強其合理性和科學性。無論是在應用統計方法、收集統計數據的時候，還是在整理和分析報告格式與統計數據的時候，都應該應用科學的統計工作模式。另外，對于企業和政府來說，應該全面分析自身的實際發展需求、面臨的困難、經濟工作特征等各個方面，促進統計工作模式的進一步完善，使其工作的實效性也得到有效提升，最大限度發揮經濟統計學的有效作用。
（三）加強對經濟統計方法的改進
一般來說，根據不同的統計方法，即使是相同的數據也會得到差異化的統計結果。在實際應用經濟統計方法的過程中，所有的數據都應該是真實的，都是通過實際的社會調查得到的，通過這些數據能夠真實的表現出當前社會經濟的變化趨勢以及發展水平。如果始終都是應用單一的經濟統計方法的話，在數據統計的過程中就會忽視很多的變量，這樣最終的結果就會表現出一定的單一性和片面性，必要的準確性和科學性嚴重缺乏。因此，加強對經濟統計方法的改進，實現統計手段的創新，就能有效提高統計結果的科學性，從而在相關經濟決策中的依據就會更加合理、科學，對經濟水平的提高也就會具有更大的促進意義和作用。
結語
總的來說，在經濟發展的進程中經濟統計學能夠發揮著重要的作用，并隨著逐漸發展的市場經濟，不斷深化的社會主義市場改革，經濟統計學也就會越來越重要。從統計學的性質來說的話，主要是針對分析、整理和收集各種數據信息進行研究和分析，如果在研究的過程中出現問題的話，就需要及時的進行預測，并做出準確判斷，提高相關決策的合理性和科學性。當前的市場經濟環境日益復雜，加強對各種信息數據的嚴格觀察，合理、科學的分析各種問題，充分的發揮出經濟統計學的有效作用，能夠進一步的加快我國經濟發展，實現社會管理水平的進一步完善。
【關鍵詞】 統計學現狀 問題 策略
隨著我國社會和經濟的飛速發展，信息的重要性逐漸凸現出來，一個良好經濟體系的運轉離不開強有力的信息收集、整理和分析能力，統計學作為信息處理的重要手段，是發展我國社會主義市場經濟的強大助推器。
一、統計學對我國經濟發展的意義所在
1、建立和完善良好的統計學發展體系對我國科學發展觀的實現有著推動作用。傳統的統計學只注重其在經濟領域的運用，而忽視了其在社會、科技、人文和環境保護等領域的應用。我們要把目標從發展狹隘的統計學轉移到建立和發展大統計學上來。大統計學的觀點就是把統計學歸屬于社會科學和自然科學的雙重性質，從而使統計學的作用得到最大范圍的發揮。統計工作的有效開展能讓我們更好地認識我國經濟、社會、人民生活水平的發展現狀，使我們能夠制定出更加準確的經濟發展策略，來為我國及各個地區全面的可持續發展提供保障。
2、做好統計工作是我國實現“十二五”經濟發展目標的重要保障。“十一五”階段我國取得了舉世矚目的成就，統計工作為這些成就的獲得提供了重要的數據資料，對我國“十二五”經濟發展目標的制定提供了保障。統計工作在經濟普查、人口抽樣等領域的作用也逐漸凸顯，這些為我國社會的發展定位，鼓勵相關產業發展和人民生活質量的提高提供了能量。
3、統計工作為我國更好地適應市場經濟提供了數據上的保障。隨著改革開放的進一步發展，我國已經完全進入了市場經濟時代，統計工作可以為我們提供一手的市場變化數據，使我們主動地去適應形式的變化和發展。統計工作在影響我國政策制定的基礎上，其重要性更加作用于企業的發展。企業的組織形式、經營方式和利益分配等都在隨著市場機制的引進而發生著變化，統計工作是企業適應市場經濟的重要手段，是我國各種經濟主體發展必不可少的利器。
二、我國統計學發展的現狀及存在的問題
1、我國社會對統計學的認識已經達到了統一。改革開放到21世紀初期，我國通過對統計學的多次研討，社會各界已經達成了共識，人們對統計學的認識已經從單純的數理統計學發展到了，包括理論統計學和各領域應用統計學在內的大統計學的概念。大統計學并非是要徹底地去除統計學的各種特性，而是把統計的各種性質加以融合，使統計學的社會性和自然性相互包容，使其不斷吸取各種性質的長處，從而增強統計學的社會適應性。
2、近年來我國統計學在教育領域的比重不斷增加。隨著我國教育事業的發展，教育的學科專業設置充分體現出了我國把經濟發展作為首要目標的國情。統計學在高等教育中的比重不斷加大，其在專業設置、教材編訂、人才培養等方面都等到了充分發展。我國的大學已經把統計學作為了獨立的專業，相關的經濟專業中也加入了統計學的教育內容，統計從業資格證和統計師等考核也已經步入正軌。我國統計學的發展緊跟了時代的脈搏，統計教材的編訂和教學方式的多樣化，充分體現了我國已經進入了網絡信息時代的國情。
3、我國統計學的理論和實踐研究都獲得了一定的成果。改革開放給予了統計學和各學科間融合的機會，從而賦予了統計學旺盛的生命力。我國對統計學的研究包括：國民經濟的核算、計量經濟分析、政府的統計改革、經濟主體的發展策略、市場研究、經濟預測和人力資源管理等領域。我們在這些領域的研究成果，充分體現了統計學在數據收集、整理分析上的強大能力，為我國統計學的發展奠定了基礎。
4、統計學在教育中取得了顯著的發展，然而從總體上看我國的統計學仍然屬于弱勢學科。發展教育的主要目的就是為我國經濟社會的發展提供人才，從人才培養的力度上看，統計學與其他學科的發展狀況仍然存在著差距。我國的統計學在很長一段時期都是作為數學專業的研究范疇，這種歸類方式的優點在于有利于統計學和相關學科的結合，而缺點就是使統計學缺乏獨立性，不利于統計學科的整體發展。我國高校統計相關專業的本科專業點設置及碩士、博士點的分布如表1、表2所示。
三、促進我國統計學發展的新策略
1、發展我國的統計學教育要做到理論和實踐的有效結合。統計學發展的要求包括：要正確認識統計學的測定方式，統計學是社會科學和自然科學的融合體，各類統計學科都有相同點，把統計學充分應用于社會實踐，充分發揮其生命力等。統計學的教育要進一步明細，分清各種形式統計學的不同特點，可下設政府統計學、社會統計學和經濟統計學等專業。統計教育學科的設置可以采取分級的方法，把統計學設置為一級學科，然后根據具體的專業走向來設置二級學科，做到有針對性的培養人才。
2、注重統計學和各學科間的結合，構建一個完整的統計學科體系。統計學和經濟學、數學等學科有著很大的共同點，我們要把統計學看成是一個貫穿于各個學科間的線索，構架一個綜合性的統計學科教學體系。我們還要進一步完善對統計學的研究方法，要抓住統計學統計數據這一本質特征，把對統計的認識方法和應用領域中的專業學科相結合，研究出統計學在我國特殊國情下的特殊規律。
3、提高我國統計數據的質量，做到數據分析的有法可依、違法必究。我國于2002年決定加入國際公布數據通用體系，然而該體系對數據的統計質量、誠信度和公開程度等方面有很嚴格的要求，我國統計學的發展任重道遠。統計學的發展政策法規是必不可少的，國家要進一步完善統計的理論研究體系，加強有關統計的經濟立法，《中華人民共和國統計法》、《統計從業資格認定辦法》等法律從制度上保證了統計行業的健康發展。相關認定機構還要注重統計人員素質的認定，施行委派制管理，主管領導要下放權力，為下級的統計機構分配權力，從而減少亂用職權現象的出現。國家要加強對經濟犯罪的執法力度，嚴厲打擊虛報、偽造和篡改統計資料的行為，做到嚴格執法、公正執法。
4、完善市場機制，做到統計數據分析與市場發展的同步。傳統的統計都是政府來操作的，是一種壟斷行業，在市場機制日益成熟的今天，引進競爭機制已經成為了大多數行業走向發展的必要手段。我國政府統計部門在做好宏觀調控的同時，要增強競爭意思，加大對統計行業市場化的投入，鼓勵和支持非公有的統計機構的發展，鼓勵政府和民間機構統計部門的資源共享，做到互惠互利，優化發展。
5、把統計學的發展加入到和諧社會的建設中來，打造具有中國特色的統計文化。一種理論的發展到最后都會形成一種獨特的文化，統計學作為人類發展必不可少的部分，其含義存在于統計學與文化相互聯系的有機范疇中。統計的文化包括從業人員的信念、道德素質和奉獻精神，也包括了國家在法律政策上的努力，我們要從自身做起，為構建一個和諧健康的統計體系而不懈奮斗。
在這個經濟全球化的時代，閉關鎖國式的發展模式顯然是不能生存的，西方發達國家對統計學和統計人才的重視程度很高，其金融、銀行、保險、醫療、財務等領域對統計人才的需求在不斷增加，而我國長期的計劃經濟體制嚴重限制了我國統計人才的培養，致使我國的統計行業發展遲緩。作為統計行業中的一員，我們要從自身做起，嚴格遵守相關的統計法律法規，提高自身專業能力，為我國統計事業的穩步發展貢獻自己的一份力量。
【參考文獻】
[1] 姜萬軍：順應統計學發展的歷史趨勢構建大統計學的學科體系[J].統計研究，1996（5）.
關鍵詞：統計學；統計思想；認識
1關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
2 統計學中的幾種統計思想
2.1 統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2 比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1 均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2 變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3 估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4 相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5 擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6 檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3 統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
3 對統計思想的一些思考
3.1 要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
人們的印象里，統計學就是對數據進行簡單的運算，然后通過圖表、表格把它們表示出來，這是長久以來人們對統計學的一些片面認識。統計學的定義有很多種，每種定義對統計學闡述的側重點不同。其中維基百科是這樣定義統計學的：“統計學是研究如何測定、收集、整理、歸納和分析反映客觀現象總體數量的數據，以便給出正確認識的方法論科學，被廣泛的應用在各門學科之上，從自然科學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”。簡單來說，統計學就是數據的科學，是一門收集、整理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。
二、統計學的研究對象及其特點
統計學研究必須要求明確統計學研究的客體是什么，即統計學的研究對象。統計學中某種性質相同的個體所組成的集合叫總體。統計學就是研究客觀總體的數量特征、數量關系和變動規律，或者說統計學是研究統計過程的規律和方法以及客觀現象統計規律的科學，它的研究對象既涉及到自然科學領域，又涉及到社會科學領域。統計學研究對象的特點有以下幾點：
（1）依賴性。依賴性即統計學研究對象的寄生性，依賴性是統計學獨有的特點，統計學研究的數據是來自各領域的，是依靠解決其他領域的問題而存在和發展的。統計學現在已經發展成為一門媒介科學，它研究的對象是其他學科的邏輯和方法論。
（2）數量性。數量性即統計學研究對象是通過數量特征和數量關系表示的。數量性是統計學研究對象的基本特征，因為數字是統計的語言，統計是通過數量方面來認識事物的，對統計數據進行分析，歸納統計規律性，就可以達到統計分析研究的目的。
（3）總體性。總體性即統計學以研究對象總體的數量為研究對象。每一個個體都有自身的隨機性，而這些研究對象的總體又具有共同的特征和共同趨勢，所以統計學研究是通過對大量的個體特征進行研究，從而過渡到對總體普遍存在的事實進行觀察和綜合分析，進而得出研究對象總體的數量特征和統計規律。只有掌握研究對象的總水平、總規模、總體特征和共同趨勢才能體現統計學規律的作用。
（4）變異性。變異性即構成統計學研究對象總體中的各個個體，除了在某一方面必須是同質的以外，在其他方面又要表現出一定的差異和變異。如果各個個體之間沒有區別和差異，統計研究就是沒有意義的。統計學的這種變異既可以表現為數量上的，也可以表現為非數量上的，但是因為統計學具有數量性，所以表現為數量上的變異才是統計學所要研究的對象。
（5）具體性。具體性即統計學研究對象是具體的數量方面。統計學所研究的數量是具體、現實的，而不是抽象的，并且統計學研究的數量是有現實意義的。比如，要研究城鄉居民收入差距，必須確定具體年份的具體范圍內的城鎮和農村居民收入數量、收入構成、收入變化以及計算方法，才能對研究對象進行統計分析。
（6）廣泛性。廣泛性即統計學研究數量方面的范圍的很廣泛。其廣泛性包括政治、經濟、文化、軍事、教育等各類社會現象的數量方面。統計學研究對象的廣泛性是統計學成為媒介學科的必要特征。
三、統計學的研究方法
每個學科都有自己獨特的研究方法，統計學也不例外，統計學在長期實踐中總結、歸納出了一系列專門的研究方法，如實驗法、大量觀察法、統計分組法、綜合指標法、統計描述法等。
（1）實驗法。統計學的實驗法包括假設檢驗和實驗設計。假設檢驗就是在對在總體參數提出假設的基礎上，利用樣本信息來判斷假設是否成立的統計方法。實驗設計就是設計合理的實驗程序，使得收集得到的數據符合統計分析方法的要求，以便得出有效的客觀的結論，其中最常用的實驗設計是正交設計法。
（2）大量觀察法。大量觀察法就是對全部或者足夠數量的研究現象進行觀察和研究，推理歸納出客觀現象的本質特征和發展變化規律。通過對大量的研究對象進行觀察和研究，才能排除偶然因素造成的影響，揭示研究對象的統計規律和本質特征。
（3）統計分組法。由于所研究現象具有差異性、復雜性及多樣性，需要我們對研究現象進行分組研究，進而來區別研究現象的類型，研究不同組別之間的區別和聯系。統計分組法包括傳統分組法、聚類分析法和判別分析法等。
（4）綜合指標法。綜合指標法是利用總量指標、平均指標、相對指標、標志變異指標等對研究現象的數量關系和數量特征進行分析，來反映統計學研究現象的數量方面特征。綜合指標法在統計學的經濟應用中具有重要的作用。
（5）統計描述和統計推斷。統計描述指對調查或實驗得到的統計數據進行整理、分類、計算出各種能反映總體數量特征的綜合指標，并加以分析研究，從而得出有價值的信息，用表格和圖形表示出來。統計推斷指以一定的置信水平，根據樣本數據資料來判斷總體數量特征的歸納推理方法。統計描述和統計推斷在統計學研究中應用非常廣泛。
四、統計學的發展趨勢
（1）統計學實際應用的范圍擴大。在大數據時代的背景下，統計學開始被各行各業運用起來。統計學逐漸應用到企業管理、保險金融、政府決策、國家經濟安全等方面。統計學在企業管理方面可以提高企業的管理能力和效率。在保險金融方面可以監控分析金融風險和保險問題來保證金融保險市場的正常運行。在政府決策方面可以幫助政府宏觀調控，從而減少決策失誤。在國家經濟安全方面可以監控經濟安全問題，預防經濟危機。
（2）統計學與其他學科交叉融合。統計學的性質決定了統計學是一門媒介學科，統計學的發展是建立在各類學科的基礎上的，其涉及領域非常廣泛。因此，統計學與其他學科交叉融合更能發揮它的作用，例如，統計學與經濟學、管理學等學科進行融合等，在融合中能不斷完善統計學體系，創新統計學研究方法。
一、數理統計思想的形成
統計思想需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的數理統計思想。
二、數理統計思想的特點
數理統計思想從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在數理統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）數理統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）數理統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）數理統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）數理統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
三、數理統計思想
就是統計實際工作、數理統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。數理統計的思想主要包括：均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。
1.均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有數理統計學理論，是數理統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。數理統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
3.估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
4.相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
5.擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模于此而預示的可能性”。
6.檢驗思想
數理統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
四、數理統計的思想方法？
1.要更正不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
2.要不斷拓展統計思維方式
數理統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息（尤其是不完全甚至劣質的信息）去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.要深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析、推斷性數據分析和探索性數據分析等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
數理統計思想方法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專業技術緊密結合，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。數理統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
參考文獻
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關鍵詞：經管專業統計學；跨學科；教學能力
統計學是一門關于數據的收集、整理、顯示和分析的科學。當今大數據時代，無論是社會、自然或實驗，凡有大量數據的出現，都要用到統計學的理論和方法。特別是在社會經濟現象的研究和經濟管理中，統計理論和統計方法的應用日益廣泛。因此，統計學是高校經管專業的基礎必修課，也是教育部規定的核心課程之一。因此提高信息管理專業統計學課程任教教師的教學能力，對提高統計學的教學質量和教學效果起著至關重要的作用。作為來自教學第一線、一直從事《統計學》課程的理論教學和實驗教學任務的教師，作者長期對經濟管理類課程的教學研究比較感興趣。另外，作者長期學生評教成績位于學院前10%，教學改革工作一直得到學生的歡迎和支持。出版過《統計學》理論教材，編寫完成《統計學實驗指導書》，在該課程體系的內容設置上具有較多的心得體會和豐富的教學經驗。本文基于作者多年來對經管類專業統計學的教學過程和感受，著重對目前信息管理專業統計學任課教師教學能力存在的問題，以及如何提升其教學能力等方面進行了思考。
1關于信息管理專業統計學教師教學能力的常見問題
教師是教學活動的組織者和主要實施者，教師的教學能力是指其運用所掌握的專業知識和技能圓滿完成教學任務的能力。然而，我國高校經管類專業統計學教師的教學能力對于較好實現教學目標有所欠缺，具體表現在如下幾個方面。
1.1師資隊伍導致經管專業統計學教師教學能力先天不足
信息管理專業統計學的課程內容主要包括社會經濟統計和數理統計兩個方面。因此其課程特點決定任課教師必須具有以上兩個方面的理論知識。教學方法宜采用案例教學法，結合經濟管理實踐中的案例進行教學，以幫助學生理解統計學方法并培養其正確的統計學思維。在教學過程中，應把企業對經濟情況或實際問題真實調查得到的數據，以及企業最后采用的相關優化方案或最終決策作為案例素材。因此，就要求任教教師在課前要準備，與教學目標相吻合的，與經濟管理統計決策相關的案例。顯然，就要求教師熟悉并深刻理解案例中有關統計學、經濟學、管理學的各個知識要點。這就要求經管專業統計學教師具有多學科交叉的學科背景。而往往很多高校的經管專業負責人，沒有意識到該課程鮮明的跨學科性。經管專業統計學課程往往由數學學院統計學專業的教師來承擔。這樣的經管專業統計學課程師資隊伍，因為只有單一學科背景導致教學能力先天不足。
1.2任課教師對統計學與相關學科的關系認識不足
大量的教研教改文獻強調，經管類涉及的統計學問題應主要是社會經濟統計問題。教學內容應強調其鮮明的專業應用特征，應涉及信息管理、市場研究、質量控制、財務管理、風險投資、預測分析、數據挖掘、科學研究、宏觀管理和微觀管理等諸多方面。[1]而因為任課教師大多為數學系統計學教師的原因，經管理統計學課程的任課教師往往對統計學與相關學科的關系認識不足。教學內容主要以數理統計為主，教學過程以統計學公式的推導、統計方法的推理為主，教學中沒有著重于統計學理論和方法對于經濟和管理的應用。
1.3指導學生實驗、實踐環節的能力不足
信息管理專業統計學的學習目標是把統計學知識和方法應用到解決經濟管理現象中的實際問題中去，而不僅僅只是理解和掌握統計學原理和統計學方法。教學過程應恰當使用統計分析軟件，增強學生對統計方法及理論的理解，提高自主解決實際問題的能力。所以開設配套的統計學實驗及實踐課時是十分必要的，這也要求信息管理專業統計學教師應能很好地指導學生應用各種軟件解決經濟管理中的實際問題。而數學學院統計學專業的老師相關能力有如下兩方面不足：1）不能正確選擇適合于經管學院學生易學能懂的統計軟件。一種情況就是把統計專業軟件如SPSS或SAS應用于經管學院的實驗室，甚至做與數學學院統計學專業學生同樣的實驗內容。經管學院的學生因為數學基礎有限，而難以達到實驗要求，也導致學生逐漸喪失統計學學習積極性。另一種情況是認為經管學院的學生，因為數學基礎差而無法理解專業統計軟件的應用，從而無法開展專業的統計學實驗，造成實驗環節的缺失。2）除了實驗，實踐環節更能提高學生分析問題、解決問題的能力。在實踐環節中要求學生自行分組選擇與專業相關的有關課題，完成問卷設計、統計調查、數據整理、分析，鍛煉綜合運用統計學知識和相關專業知識的能力是十分必要的[2]。而數學學院的統計學教師對于經管類的實際問題并不熟悉更不敏感。即便是有意識地開展了統計學實踐活動，但很有可能因為經濟學與管理學的專業知識的匱乏，而在實踐過程指導中顯得力不從心。
1.4缺乏因材施教
由于各個學校在培養目標、教學觀念、教學計劃和實驗條件等方面的差異，在統計學的具體課程內容設置上實際存在很大不同。在研究型大學里，比較強調統計學概念和方法模型，對具體的應用技術除用于舉例以外，不做專門介紹，而基本概念、數學模型和方法原理可起相對持久的作用，所以要重點學習。比如在很多985年大學，學生的培養目標是將來如何設計一個新的統計學模型，因此課程設置上主要講解典型的統計學模型，如主成分分析、因子分析、聚類分析和時間序列預測的相關理論方法，并沒有讓學生在課堂上熟悉某個具體軟件面向統計學方法的使用。研究型大學的這種模式的教學觀念和課程設置無可厚非，這源于它的培養目標和學生的整體素質。問題是這種理念在一般的普通大學里有拷貝的趨勢，造成現有不同層次高校在統計學課程的教學內容設置上存在較大的相似性，顯然很不合適。
2信息管理專業統計學教師教學能力提升路徑
2.1遴選具有交叉學科背景的教師
信息管理專業統計學因為其課程具有多學科交叉的特點，即涵蓋經濟學、管理學、統計學等相關學科知識。而要求一個老師能把這些綜合知識很好地融合到一門課程中去，是很不容易的。然而經管類的統計學課程，又是經管專業中一門十分重要的課程。所以信息管理專業統計學的任課教師的遴選，就必須要引起專業負責人足夠的重視。選派的任課教師既要具備系統的統計學理論知識，又還需具有經濟學與管理學等學科的學科背景。通常，數學學院的統計學老師，一般不會是本科階段學習經濟管理，而在碩士或博士階段轉學數學統計專業的。相反，在經管學院，本科甚至是碩士階段學習數學，而后來轉為研究經濟學、管理學的老師人數占有一定的比例。數學專業的本科生已系統地學過統計學的相關專業課程，并且數理統計的基礎知識短時間內不會有太多的更新。那么，這些老師就能在具有統計學系統知識和經濟學、管理學的知識背景下，緊跟社會經濟管理中的熱點問題，適時更新教學案例，增強學生的學習的興趣，從而提高教學效果和教學質量。
2.2完善教師跨學科專業知識結構
如若經管學院具有跨學科背景的，統計學課程師資人選人數欠缺，數學學院的統計學教師可以通過自學、培訓、進修等方式不斷學習和積累經濟學、管理學等相關學科的專業知識。比如數學學院統計學專業的教師可以通過MOOC中國、雨課堂等在線教育平臺，自學管理學、經濟學、運營管理、ERP等經管學院專業的核心課程。還可以與經管學院的教師一起組建經管專業統計學教師團隊。該團隊成員的成員可以由數學學院的統計學教師、經濟學專業教師、管理學專業教師以及企業高級管理人員組成。專業知識和實踐技能相互融合，相互完善，相互補充，可以提高高校人才培養質量。
2.3教師主動鉆研實踐環節的教學理論和方法
經管專業的統計學作為一門跨學科的課程，與數學學院開設的統計學課程有著較大的區別，尤其是實踐環節具有自身的教學要求和教學特點，教師不能機械套用數學學院的實驗軟件和實驗指導書。經管專業的統計學教師應盡力通過自學、訪學、進修、交流等方式學習、借鑒、選擇適合于本校經管專業學生的實驗軟件，并恰當地開展實踐活動。教學過程中要大膽采用先進的教學方法，如案例教學、小組調研、翻轉課堂等加深學生對統計學知識應用的理解。此外，要求教師積極主動利用已有的學習平臺，如在線學習平臺網站，記錄學生在線上參加的調查問卷，試題練習，考試競賽等內容，一是便于開設相同課程的老師可不斷上傳課程學習資料，來豐富這門課程的學習資料；二是方便教師進行課程資料共享，豐富學生們的學習資源；三是便于跟蹤學生學習進展，了解當前學生對基礎知識、基本概念的掌握情況，以及知識的運用能力，為課堂如何教、如何引導學生學習、如何加強課程教學管理、如何考核提供科學依據；四是起到督促學生主動學習的作用。
2.4精心設計教學內容
對于經管類專業來說，統計學課程是非常重要的專業核心課程，一般為3個學分48課時左右。為了學生充分理解、掌握統計學的相關課程基本概念、基礎理論和方法，運用有關工具解決本專業涉及的實際問題，教師應在有限的課時內，開發建設優質的教學內容，包括媒體素材、試題、專業案例、課件、常見問題解答和網絡課程的建設。基于不同專業，加入各個專業最常用流行的統計分析軟件的使用學習。為推進從“知識傳授型”向“能力培養型”的快速過渡，我們將針對專業特點，對課程體系、知識結構和課程內容分配進行調整。在理論講授和實踐環節中，引入MOOC、微課和翻轉課堂等相關教學手段，在課程內容的安排上，有意識地留出一定的時間讓學生自學。為幫助同學提高學生的應用實踐能力和應用能力，在統計學課程的教學過程中，針對不同專業特點，介紹各自領域常用的、可應用于大型數據分析的相關統計分析軟件，重點強調常用統計學分析方法的深入應用，結合案例式教學，開設提高型、綜合型和創新型實驗。鼓勵學生自主立項，參與教師的研究計劃，通過交流與合作共同解決企業真實項目的專業問題。總之，通過立體化教學體系，使學生在教學課內和課外實踐活動中得到鍛煉，提高他們的綜合素質、創新能力和合作能力。
2.5創新學習方式。
積極在創新創業基地、專業創客空間、開放式實驗室、虛擬仿真實驗室，開設有關統計學的項目研究課題、真實的項目分析范例和創新實驗項目等，營造統計學的創新學習環境。鼓勵學生參與經濟管理類方面的科研項目訓練，以提升學生的學習興趣。
3結語
經管專業統計學課程具有鮮明的跨學科特性，涉及統計學、經濟學、管理學等諸多學科。這種多學科交叉融合，形成了經管專業統計學課程知識結構體系復雜的主要特征。目前，很多高校經管學院的統計學課程大多是數學學院委派而來的統計學專業任課教師，他們數理統計學知識系統、扎實，經濟學、管理學知識相對欠缺，從而導致對統計學與相關學科的關系認識不足，指導學生實驗、實踐環節的能力不足。基于以上問題，建議專業負責人優先遴選具有交叉學科背景的老師承擔經管專業統計學課程。同時經管專業統計學教師，應主動完善跨學科專業知識結構，鉆研實踐環節的教學理論和方法以提高該課程的教學效果和教學質量。
參考文獻：
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通常，大學本科學生學習的“概率論與數理統計”是數學基礎課。學生將數學概念運用于工程中還有很大差距，例如，對于工程背景比較多的“假設檢驗”部分，學生理解起來很困難，更談不上工程應用。學生理解概率統計的基礎是在排列組合方法基礎上的古典概型，而不是來自于現實的頻率和工程數據。在“概率論與數理統計”的學習中應該更注重的是概念的理解，而這正是廣大學生所疏忽的，學生對“什么是隨機變量”、“為什么要引進隨機變量”說不清楚，他們更關心的是數學計算。學生對用“不確定性”的思維方法很不習慣，經常套用確定性的思維方法而呆板的結論，不能對結論作出合理解釋。實際上，只會數學推導的學生并不是對統計學做到了“知其所以然”，這是因為他們還不知道現實世界中的“所以然”。出現這種缺陷的根本原因如下：（1）數學概念的引出往往缺少工程背景；（2）低年級學生缺少對工程問題的基本認識；（3）教學以數學計算為導向，缺少解決實際問題的思維訓練。
二、工程教育需要的統計學
工程師需要有效地運用科學原理和技術方法解決實際問題。工程學中所運用的工程方法基本按如下步驟進行：（1）清晰和準確地描述問題；（2）識別影響問題的重要因素；（3）對問題建立模型，明確模型的約束條件和假設；（4）通過觀察和實驗獲得數據，并運用數據檢驗（2）、（3）步中的模型或結論；（5）根據觀察到的數據修正模型；（6）用模型解決問題；（7）設計一項適當的實驗證明問題的解是有效的；（8）根據問題的解作出總結，提出建議；（9）工程實施。在工程學中數據和模型是基本方法，統計學為工程學提供了這類數據和模型方法。在解決工程問題的過程中，常在以下環節中運用相應的統計方法。
在設計開發方面，運用實驗設計和可靠性等方法；在生產環節中，運用質量控制、假設檢驗等方法；在銷售環節中，運用相關分析、回歸分析和實驗設計等方法；在服務環節中，運用可靠性分析中的維修策略等。工程學對統計方法的依賴源于工程中的大量數據都具有變異性。變異性是指連續觀察一個系統時并不能得到完全相同的結果。統計學給出了描述這種變異性的工具和利用這種工具作出合理決策的理論框架。在工程學中，運用統計學不僅需要計算技術，而且需要統計學的思維方式。
三、“工程統計學”與傳統“概率論與數理統計”課程的區別
“工程統計學”以工程問題為導向，首先使學生認識數據包括數據的變異性，再認識隨機事件和隨機變量，進一步運用隨機變量解決工程中的參數估計、假設檢驗、回歸分析和實驗設計等問題。傳統“概率論與數理統計”課程基本以數學概念為導向，通常首先講授樣本空間，再進入與中學知識銜接密切的古典概型，引入隨機變量。“工程統計學”與傳統“概率論與數理統計”課程的根本區別在于“工程統計學”引導學生充分認識工程領域的統計方法，而不是單純將統計看成是高中數學的延續。由于這些區別，“工程統計學”的內容彌補了“概率論與數理統計”的部分缺陷。“工程統計學”課程還將在以下幾個方面促進工程教育，而“概率論與數理統計”課程的作用不夠充分。
1.使學生盡早理解工程問題。
由于數學類基礎課集中于一二年級，學生基本不了解工程問題，更不懂得工程學的思考方法，在“工程統計學”課程中可以讓學生漸漸接受工程學方法。例如，經驗模型的建立本質上是工程學的方法，學生往往習慣于數學中經常通過演繹推導公式，而不習慣于通過數據建模。
2.通過實際問題認識統計方法。
在數理統計中，假設檢驗通常是學生難以理解的問題，在工程學中有很多實際檢驗問題，例如產品驗收，這些實際問題有助于學生理解統計方法。
3.為繼續學習工程類課程提供更有力的支持。
通常的數學課程缺少與后續工程類課程的聯系，“工程統計學”中統計方法與后續工程類課程的聯系更緊密，學生容易產生學習興趣。
四、“工程統計學”的CDIO教學模式
“工程統計學”適合采用CDIO教學模式。CDIO代表構思（Conceive）、設計（Design）、貫徹（Implement）和運作（Operate），它以產品研發到產品運行的生命周期為載體，讓學生以主動的、實踐的方式學習工程，容易將理論與實踐有機聯系起來。CDIO教學模式具體實施可以以項目為導向進行教學。項目導向的統計學教學具有以下特點：
（1）強調學生本位。
教學始終貫穿以學生為中心的理念及其主體的需求，強調學生需求主體的主動參與，強調主動實踐學習與項目帶動學習。
（2）強調能力本位。
改注重套公式演算為“做統計分析”，“做”與“聽”結合，重在能力培養。這種通過完成項目進行學習的方式，有利于激發學生的探索欲望、學習興趣，由此獲得的自學能力、分析能力、應用能力和創新能力，使學生終生受益。
（3）強調職業素養培養。
教學以項目為載體，讓學生體驗學習統計分析對工程問題的作用，使學生能以主動的、實踐的、課程之間有機聯系的方式學習，從而培養個人能力、團隊能力和系統調控能力。
（4）將職業發展、職業道德與科學方法相融合，強調職業素質培養，有利于道德、誠信、團隊意識、責任感等職業素養的教育與養成。
“工程統計學”采用項目導向方式進行教學，重點讓學生在課外“做統計分析”，操作時注意遵循以下原則：
（1）項目準備時，教師對學生是否具備了從事項目活動所必需的統計技術的情況應當充分了解，確保項目活動成為學生應用或鞏固知識與技能的途徑。要善于為學生提供幾個能引起他們興趣或與專業相關的項目主題。
（2）項目實施時，教師要鼓勵學生自主學習，自己選擇項目主題，最好是本專業的問題，確定學習目標，尋找材料。學生可能對問題的理解比統計學的教師更好，這樣講更有利于師生互動。教師可以幫助學生確定要解決的項目。
（3）項目進行時，教師要告誡學生善于向專業教師請教或者進一步學習解決陌生的問題。
關鍵詞：統計學；辯證統一；統計規律；思想
1必然性和偶然性的統一
統計學為探索隨機現象統計規律性，必須正確處理必然性與偶然性之間的辨證關系。在總體中諸個體某種數量標志表現偶然，而諸標志值平均則為必然。重復測量某種同一客體出現不同的數值屬偶然，而同一客體本身真實數值則為必然。必然性通過大量偶然性的數量差異為自己開辟道路。統計研究中經過綜合平均，將大量偶然性所形成的數量差異，互相抵消，顯露出平均則為必然。必然性與偶然性的對立統一關系在統計抽樣調查問題上表現極為明顯。客觀事物極其復雜，表現千差萬別，同一總體各單位的數量差異也非常大，從個別單位，往往因偶然因素的影響而無法探索其本質和規律性。然而，通過大量觀察，排除偶然性因素影響，就可暴露出事物的真象，顯現其本質。在進行抽樣調查時，只有隨機抽取的個體足夠多，消除諸多偶然因素影響，才能通過抽樣總體的數量特征正確地推斷總體的數量特征。
2共性和個性的統一
實踐和科學都證明矛盾的普遍性，矛盾無處不在、無時不在。矛盾著的事物是普遍存在的，況且同一事物或過程的矛盾有其共性。而對于每個事物或過程的矛盾也各有其個性。因此說，共性和個性的關系就是一般與特殊或普遍與個別的關系，它們是辨證統一的關系。統計學中存在著各種矛盾，每一矛盾具有不同特點。在統計認識中，個體的差異性中蘊含著總體的同一性。統計方法就是運用科學的手段抽象掉各個個體的差異性，探求總體的同一性，并用差異性去標志同一性的內在質量。差異性是統計產生和存在的前提，沒有差異性就沒有統計；而同一性則是統計的目的，為了求得同一性才需要進行統計。因此，統計研究要運用大量觀察法與個別觀察法相結合使用的統計方法。
統計研究中運用大量觀察法，實現從個別到一般，從個性到共性的認識過程。同時，根據共性寓于個性之中的對立統一規律，統計研究在大量觀察的基礎上，運用個別觀察所搜集的資料來說明總體的基本狀況和發展趨勢，使認識更深刻、更具體。
矛盾的共性與個性的對立統一規律指導統計研究必須是將統計中的平均數與分組法結合，用組平均數補充說明總平均數，用反映現象的離散趨勢的變異指標與反映現象集中趨勢的平均數結合使用，以使研究更全面，更完善。
3整體與局部的統一
統計學的研究著眼于總體，著手于樣本，立足于個體；同時從總體出發，分解剖析，認識局域（類、層、組）甚至個體，并對其進行調查研究，觀察計量，搜集資料。接著對個體的調查所獲得的資料進行計算分析，或歸納演繹，用樣本來推斷總體，達到對總體的系統性認識。即為“統而計之”和“計而統之”的總和，以實現以統定計，以計達統的目的。所以，統計學的思維是一種系統思維，要求一切認識對象不僅它本身作為一個整體來認識，而且它還要作為某個更大系統的要素來認識。這種對系統客體的“主體”認識，是一種對研究對象進行整體性度量的系統思維方式。
因而，統計認識充分體現了整體和局部的有機統一，這是統計研究的一大優點，也是統計認識比較接近客觀、真實的主要原因之一。其它認識方法往往是就某一要素而研究某一要素，就某一系統而認識某一系統，忽略或沒有充分重視各要素的整合作用和系統環境對系統的制約作用。
4定性分析和定量分析的統一
從統計認識過程而言，充分體現著定性分析和定量分析對立統一的關系。定量分析研究是統計研究的特色所在，但統計的定量分析不是純粹數量意義的，即不是就數量論數量，而是基于所研究事物本身的特點，并且從所研究事物的有關聯系或現實背景中，緊緊扣住認識所研究事物內在本質這一主題來展開的，他注重的是定量分析背后的具體含義和意義，這也正是統計學與數學的區別所在。那么統計研究怎樣才能通過數量來體現其具體含義與現實意義？這就必須結合定性分析，即以定性分析為起點，并以定性分析為終點。具體來說，統計研究總是按照“初步（感性）的定性認識——客觀科學的定量認識——高級（理性）的定性認識”這一過程來進行的，即從定性開始，確定認識事物有關方面的指標，經過定量過程，搜集，整理，進而對其分析研究，上升到更高的認識，深入認識事物的質，完成定性認識。統計認識活動遵循質與量對立統一規律，從初始的定性入手，依設計的科學的方案一整套統計指標體系，按要求搜集有關數據資料，經過整理和分析對比，認識事物的本質和規律性。也就是說統計的定量分析是人類在認識事物的過程中，實現從感性認識到理性認識這個飛躍的重要途徑，是避免產生認識主觀偏差的重要手段。
因此，統計研究最終是為人類定性認識服務的，是為了定性認識才進行定量分析研究的，前面所講的統計的方法性、應用性也正體現在這里。實際上，如何才能真正做到統計研究的定性分析與定量分析的統一，才是需要我們關注的重點。所以，我們需要不斷地探求質與量變化的規律和界限，研究質的規定性與量的規定性的關系，將質與量同一與度中，即量的規定性定性于度中，質的規定性定量于度中，以實現定性分析和定量分析的真正統一。
5分析與綜合的統一
在統計研究過程中，分析和綜合是揭示事物的本質和規律性的一個基本方法。統計認識活動的根本目的是在各個局部進行剖析的基礎上達到對總體的認識，揭示其本質和規律性。
所謂分析方法，就是把研究對象分解為若干組成部分，并分別加以研究，從而認識事物的基礎或本質的一種思維方法。任何事物的整體都是有若干組成部分構成的，將客觀事物在一定條件下分解成各組成部分，分別研究其結構與功能、各部分相互聯系、相互作用的特點以及在各種外界條件作用下所表現出來的事物的屬性和特點，從而達到對事物本質及內在規律性的認識之目的。可見，分析方法是以客觀事物的整體與部分關系為客觀基礎的。在統計研究中諸如分組分析、因素分析、因果分析、結構分析、定性和定量比較分析、比例分析等等。這些分析在人們的認識中起著重要作用。但是，要把分析所得到的認識變為對整體的認識，揭示整體的本質和規律性，就必須進行綜合。
所謂綜合方法，就是把研究對象的各個部分聯系起來加以研究，從而在整體上把握事物的本質和規律的一種思維辦法。與分析方法相比，綜合方法認識過程的方向完全相反。它是將事物的各個部分聯結為整體，通過全面掌握事物各部分、各方面的特點以及它們之間的內在聯系，并加以概括和上升。從事物各部分及其屬性、關系的真實聯系和本來面目，復現事物的整體，綜合為多樣性的統一體。在統計中，諸如人口統計的將分組、結構、比例分析化為對整個人口狀況分析；商品銷售總額分析時分解為價格和銷售量變動的影響，進而從總體上分析其因素影響；社會總產值的變化，分解成各個部門行業的影響，進而綜合研究其全貌等等。
合是對立統一，分析是綜合的基礎，綜合統領分析。沒有具體的分析，就不能具體深入地把握事物的各部分、各側面和各種屬性與諸因素，從而也就無法綜合；同時，分析也離不開綜合，它在綜合統領下，以綜合為目的，達到確切地揭示事物的總體和本質和規律性，使認識升華。因此，沒有分析的綜合，其結論就只能是空洞的、無根據的，是一個混沌的、外在的、直觀的整體。“思維既把相互聯系的要素聯合為一個統一體，同樣也把意識的對象分解為它的要素。沒有分析就沒有綜合（《馬克思恩格斯選集》第三卷人民出版社1972年版第81頁）。”分析的結果，也就是綜合的出發點。統計認識的發展總是沿著“分析——綜合——新的分析——新的綜合……”軌跡不斷前進的，促使統計認識活動不斷深化，揭示事物的本質和規律性。
6歸納與演繹的統一
所謂歸納推理，就是從特殊到一般，給出新認識；但新認識是不確定的，可能是錯的；特殊材料的組合不同，給出的認識也不同甚至矛盾；基于不完善甚至劣質信息作出決策。所謂演繹推理就是從前提（公理）到命題，不提供超越前提的新知識；容許選擇多個前提，但前提可能是錯的；大前提里的不同小前提（公理系統里的不同子集合）會給出不同甚至矛盾的結論。以觀察為基礎對事物的不確定性進行度量主要屬于歸納推理問題；但若已知各種事件發生的結果和發生的概率，不確定性下的決策則可以轉化為演繹推理問題。
統計認識是通過個別研究認識一般的，所以統計思維必然是一種歸納（即必須通過歸納才能實現）。統計不僅要根據所構建的原始信息通過統計推理獲得一般的“知識”，而且還必須進行假設檢驗、機理檢驗等，對所獲得的知識進行論證。所以說，統計思維是歸納與演繹的統一。歸納方法論強調了方法和外來信息的重要性，而演繹方法論則強調了問題和先存知識的重要性。實際上，二者是一個有機的整體，需要相互補充和協調才能真正解決問題。比如在統計思維中的回歸分析既是歸納，又是演繹。所以說，統計思維將歸納和演繹高度而有效地結合運用，收到了很好的認識效果。也只有通過歸納、演繹和實踐的相互作用才能找到可靠的科學真理。
7具體和抽象的統一
按照統計認識要運用材料來看，統計學的實際應用具有具體性，它是依據一定的數據和事實，使人們得到啟發，運用已有的經驗知識，對客觀事物的本質及其規律性作出迅速的識別和直接的理解，并對對象的總體狀況作出判斷。統計認識在取得統計數據之后，首先就是根據數據的特點，運用一定的數據整理手段（如分組、直方圖、莖葉圖、頻率圖等）和統計研究人員積累的統計認識經驗，充分發揮主體的能動性，獲取初步認識。在此基礎上再對統計數據的背景資料進行分析研究，必要時還要進行典型剖析或抽樣驗證。所以說，在統計認識的數據收集、分析與所做結論需要具體化。同時，對統計理論方法研究時具有抽象性，在一定理論指導下進行的數理研究，是具有抽象思維的特點。屬于抽象思維的范疇，它舍棄具體向客體的規客規律性逼近。因此，統計學是具體和抽象的統一。
8經驗思維和理性思維的統一
統計認識過程不僅是通常所說的實證性研究活動，同時也是探索性研究活動。它自始至終都是理性認識和感性材料的相互結合和相互滲透。
按照統計認識屬于實證性研究來說，它具有經驗思維
的特點。經驗思維就是運用實踐經驗、感性認識和感性材料進行的思維活動。它的功能主要是認識具體事物的外部狀況、表面聯系和現象，通過經驗思維能夠對豐富的大量材料初步加工，把握事物多種多樣的具體狀態，并且能夠在一定程度上把握事物的內在聯系和規律。描述性統計就是一種比較典型的經驗思維。它依據的是客體的個體的實際狀況或者是客體過去的、現在的狀態，是事實的歸納、概括、整理。從推斷性統計來看，它在描述性統計提供的經驗材料的基礎上，運用一定的理論、概念，依據嚴密的邏輯規則和推理過程進行假設檢驗、數理推斷、悖論分析，對描述信息、經驗認識進行理論思考，使經驗認識升華，這又是有理性思維的特點。它抽象掉具體個體數量上的差異，得出有關對象的共同本質特征的認識；抽象掉所依據的經驗材料的特殊，得出有關“類”的一般的認識。
實際上，描述性統計是推斷性統計的重要基礎，在某種程度上講，推斷是另一種描述；有時候描述性統計與推斷性統計是交織在一起的。因此，統計認識是經驗思維和理性思維的統一，兼具有兩種思維的成分，兩種思維相互交叉，相互補充，使統計認識更系統、更具體和更深刻。
總之，統計學是一門認識方法論，統計活動是一種認識活動，是要研究探索和發現認識客體本質及其規律性的方法。哲學是關于世界觀和方法論的學說，它研究自然、社會和思維的最一般的規律。它和統計學是一般和個別、共性和個性的關系。哲學對統計學起著指導作用，為統計科學研究和統計工作提供一般指導原則和思維方法；統計學是哲學一般認識方法的具體化。所以，對統計思想進行較深入的探討和歸納，有利于推進統計理論研究，廓清人們對統計的認識，有助于更合理、廣泛的運用統計方法。
參考文獻
［1］李金昌.關于統計思想若干問題的探討［J］.統計研究，2006，(3).
［2］陳福貴.統計思想雛議［J］.北京統計，2004，(5).
實踐和科學都證明矛盾的普遍性，矛盾無處不在、無時不在。矛盾著的事物是普遍存在的，況且同一事物或過程的矛盾有其共性。而對于每個事物或過程的矛盾也各有其個性。因此說，共性和個性的關系就是一般與特殊或普遍與個別的關系，它們是辨證統一的關系。統計學中存在著各種矛盾，每一矛盾具有不同特點。在統計認識中，個體的差異性中蘊含著總體的同一性。統計方法就是運用科學的手段抽象掉各個個體的差異性，探求總體的同一性，并用差異性去標志同一性的內在質量。差異性是統計產生和存在的前提，沒有差異性就沒有統計；而同一性則是統計的目的，為了求得同一性才需要進行統計。因此，統計研究要運用大量觀察法與個別觀察法相結合使用的統計方法。
統計研究中運用大量觀察法，實現從個別到一般，從個性到共性的認識過程。同時，根據共性寓于個性之中的對立統一規律，統計研究在大量觀察的基礎上，運用個別觀察所搜集的資料來說明總體的基本狀況和發展趨勢，使認識更深刻、更具體。
矛盾的共性與個性的對立統一規律指導統計研究必須是將統計中的平均數與分組法結合，用組平均數補充說明總平均數，用反映現象的離散趨勢的變異指標與反映現象集中趨勢的平均數結合使用，以使研究更全面，更完善。
2必然性和偶然性的統一
統計學為探索隨機現象統計規律性，必須正確處理必然性與偶然性之間的辨證關系。在總體中諸個體某種數量標志表現偶然，而諸標志值平均則為必然。重復測量某種同一客體出現不同的數值屬偶然，而同一客體本身真實數值則為必然。必然性通過大量偶然性的數量差異為自己開辟道路。統計研究中經過綜合平均，將大量偶然性所形成的數量差異，互相抵消，顯露出平均則為必然。必然性與偶然性的對立統一關系在統計抽樣調查問題上表現極為明顯。客觀事物極其復雜，表現千差萬別，同一總體各單位的數量差異也非常大，從個別單位，往往因偶然因素的影響而無法探索其本質和規律性。然而，通過大量觀察，排除偶然性因素影響，就可暴露出事物的真象，顯現其本質。在進行抽樣調查時，只有隨機抽取的個體足夠多，消除諸多偶然因素影響，才能通過抽樣總體的數量特征正確地推斷總體的數量特征。
3整體與局部的統一
統計學的研究著眼于總體，著手于樣本，立足于個體；同時從總體出發，分解剖析，認識局域（類、層、組）甚至個體，并對其進行調查研究，觀察計量，搜集資料。接著對個體的調查所獲得的資料進行計算分析，或歸納演繹，用樣本來推斷總體，達到對總體的系統性認識。即為“統而計之”和“計而統之”的總和，以實現以統定計，以計達統的目的。所以，統計學的思維是一種系統思維，要求一切認識對象不僅它本身作為一個整體來認識，而且它還要作為某個更大系統的要素來認識。這種對系統客體的“主體”認識，是一種對研究對象進行整體性度量的系統思維方式。
因而，統計認識充分體現了整體和局部的有機統一，這是統計研究的一大優點，也是統計認識比較接近客觀、真實的主要原因之一。其它認識方法往往是就某一要素而研究某一要素，就某一系統而認識某一系統，忽略或沒有充分重視各要素的整合作用和系統環境對系統的制約作用。
4定性分析和定量分析的統一
從統計認識過程而言，充分體現著定性分析和定量分析對立統一的關系。定量分析研究是統計研究的特色所在，但統計的定量分析不是純粹數量意義的，即不是就數量論數量，而是基于所研究事物本身的特點，并且從所研究事物的有關聯系或現實背景中，緊緊扣住認識所研究事物內在本質這一主題來展開的，他注重的是定量分析背后的具體含義和意義，這也正是統計學與數學的區別所在。那么統計研究怎樣才能通過數量來體現其具體含義與現實意義？這就必須結合定性分析，即以定性分析為起點，并以定性分析為終點。具體來說，統計研究總是按照“初步（感性）的定性認識——客觀科學的定量認識——高級（理性）的定性認識”這一過程來進行的，即從定性開始，確定認識事物有關方面的指標，經過定量過程，搜集，整理，進而對其分析研究，上升到更高的認識，深入認識事物的質，完成定性認識。統計認識活動遵循質與量對立統一規律，從初始的定性入手，依設計的科學的方案一整套統計指標體系，按要求搜集有關數據資料，經過整理和分析對比，認識事物的本質和規律性。也就是說統計的定量分析是人類在認識事物的過程中，實現從感性認識到理性認識這個飛躍的重要途徑，是避免產生認識主觀偏差的重要手段。
因此，統計研究最終是為人類定性認識服務的，是為了定性認識才進行定量分析研究的，前面所講的統計的方法性、應用性也正體現在這里。實際上，如何才能真正做到統計研究的定性分析與定量分析的統一，才是需要我們關注的重點。所以，我們需要不斷地探求質與量變化的規律和界限，研究質的規定性與量的規定性的關系，將質與量同一與度中，即量的規定性定性于度中，質的規定性定量于度中，以實現定性分析和定量分析的真正統一。
5分析與綜合的統一
在統計研究過程中，分析和綜合是揭示事物的本質和規律性的一個基本方法。統計認識活動的根本目的是在各個局部進行剖析的基礎上達到對總體的認識，揭示其本質和規律性。
所謂分析方法，就是把研究對象分解為若干組成部分，并分別加以研究，從而認識事物的基礎或本質的一種思維方法。任何事物的整體都是有若干組成部分構成的，將客觀事物在一定條件下分解成各組成部分，分別研究其結構與功能、各部分相互聯系、相互作用的特點以及在各種外界條件作用下所表現出來的事物的屬性和特點，從而達到對事物本質及內在規律性的認識之目的。可見，分析方法是以客觀事物的整體與部分關系為客觀基礎的。在統計研究中諸如分組分析、因素分析、因果分析、結構分析、定性和定量比較分析、比例分析等等。這些分析在人們的認識中起著重要作用。但是，要把分析所得到的認識變為對整體的認識，揭示整體的本質和規律性，就必須進行綜合。
所謂綜合方法，就是把研究對象的各個部分聯系起來加以研究，從而在整體上把握事物的本質和規律的一種思維辦法。與分析方法相比，綜合方法認識過程的方向完全相反。它是將事物的各個部分聯結為整體，通過全面掌握事物各部分、各方面的特點以及它們之間的內在聯系，并加以概括和上升。從事物各部分及其屬性、關系的真實聯系和本來面目，復現事物的整體，綜合為多樣性的統一體。在統計中，諸如人口統計的將分組、結構、比例分析化為對整個人口狀況分析；商品銷售總額分析時分解為價格和銷售量變動的影響，進而從總體上分析其因素影響；社會總產值的變化，分解成各個部門行業的影響，進而綜合研究其全貌等等。
分析與綜合是對立統一，分析是綜合的基礎，綜合統領分析。沒有具體的分析，就不能具體深入地把握事物的各部分、各側面和各種屬性與諸因素，從而也就無法綜合；同時，分析也離不開綜合，它在綜合統領下，以綜合為目的，達到確切地揭示事物的總體和本質和規律性，使認識升華。因此，沒有分析的綜合，其結論就只能是空洞的、無根據的，是一個混沌的、外在的、直觀的整體。“思維既把相互聯系的要素聯合為一個統一體，同樣也把意識的對象分解為它的要素。沒有分析就沒有綜合（《馬克思恩格斯選集》第三卷人民出版社1972年版第81頁）。”分析的結果，也就是綜合的出發點。統計認識的發展總是沿著“分析——綜合——新的分析——新的綜合……”軌跡不斷前進的，促使統計認識活動不斷深化，揭示事物的本質和規律性。
6歸納與演繹的統一
所謂歸納推理，就是從特殊到一般，給出新認識；但新認識是不確定的，可能是錯的；特殊材料的組合不同，給出的認識也不同甚至矛盾；基于不完善甚至劣質信息作出決策。所謂演繹推理就是從前提（公理）到命題，不提供超越前提的新知識；容許選擇多個前提，但前提可能是錯的；大前提里的不同小前提（公理系統里的不同子集合）會給出不同甚至矛盾的結論。以觀察為基礎對事物的不確定性進行度量主要屬于歸納推理問題；但若已知各種事件發生的結果和發生的概率，不確定性下的決策則可以轉化為演繹推理問題。
統計認識是通過個別研究認識一般的，所以統計思維必然是一種歸納（即必須通過歸納才能實現）。統計不僅要根據所構建的原始信息通過統計推理獲得一般的“知識”，而且還必須進行假設檢驗、機理檢驗等，對所獲得的知識進行論證。所以說，統計思維是歸納與演繹的統一。歸納方法論強調了方法和外來信息的重要性，而演繹方法論則強調了問題和先存知識的重要性。實際上，二者是一個有機的整體，需要相互補充和協調才能真正解決問題。比如在統計思維中的回歸分析既是歸納，又是演繹。所以說，統計思維將歸納和演繹高度而有效地結合運用，收到了很好的認識效果。也只有通過歸納、演繹和實踐的相互作用才能找到可靠的科學真理。
7具體和抽象的統一
按照統計認識要運用材料來看，統計學的實際應用具有具體性，它是依據一定的數據和事實，使人們得到啟發，運用已有的經驗知識，對客觀事物的本質及其規律性作出迅速的識別和直接的理解，并對對象的總體狀況作出判斷。統計認識在取得統計數據之后，首先就是根據數據的特點，運用一定的數據整理手段（如分組、直方圖、莖葉圖、頻率圖等）和統計研究人員積累的統計認識經驗，充分發揮主體的能動性，獲取初步認識。在此基礎上再對統計數據的背景資料進行分析研究，必要時還要進行典型剖析或抽樣驗證。所以說，在統計認識的數據收集、分析與所做結論需要具體化。同時，對統計理論方法研究時具有抽象性，在一定理論指導下進行的數理研究，是具有抽象思維的特點。屬于抽象思維的范疇，它舍棄具體向客體的規客規律性逼近。因此，統計學是具體和抽象的統一。
8經驗思維和理性思維的統一
統計認識過程不僅是通常所說的實證性研究活動，同時也是探索性研究活動。它自始至終都是理性認識和感性材料的相互結合和相互滲透。
按照統計認識屬于實證性研究來說，它具有經驗思維
的特點。經驗思維就是運用實踐經驗、感性認識和感性材料進行的思維活動。它的功能主要是認識具體事物的外部狀況、表面聯系和現象，通過經驗思維能夠對豐富的大量材料初步加工，把握事物多種多樣的具體狀態，并且能夠在一定程度上把握事物的內在聯系和規律。描述性統計就是一種比較典型的經驗思維。它依據的是客體的個體的實際狀況或者是客體過去的、現在的狀態，是事實的歸納、概括、整理。從推斷性統計來看，它在描述性統計提供的經驗材料的基礎上，運用一定的理論、概念，依據嚴密的邏輯規則和推理過程進行假設檢驗、數理推斷、悖論分析，對描述信息、經驗認識進行理論思考，使經驗認識升華，這又是有理性思維的特點。它抽象掉具體個體數量上的差異，得出有關對象的共同本質特征的認識；抽象掉所依據的經驗材料的特殊，得出有關“類”的一般的認識。
實際上，描述性統計是推斷性統計的重要基礎，在某種程度上講，推斷是另一種描述；有時候描述性統計與推斷性統計是交織在一起的。因此，統計認識是經驗思維和理性思維的統一，兼具有兩種思維的成分，兩種思維相互交叉，相互補充，使統計認識更系統、更具體和更深刻。
總之，統計學是一門認識方法論，統計活動是一種認識活動，是要研究探索和發現認識客體本質及其規律性的方法。哲學是關于世界觀和方法論的學說，它研究自然、社會和思維的最一般的規律。它和統計學是一般和個別、共性和個性的關系。哲學對統計學起著指導作用，為統計科學研究和統計工作提供一般指導原則和思維方法；統計學是哲學一般認識方法的具體化。所以，對統計思想進行較深入的探討和歸納，有利于推進統計理論研究，廓清人們對統計的認識，有助于更合理、廣泛的運用統計方法。
摘要：統計學是一門方法論的學科，其中包含著豐富的系統的辯證統一思想，掌握這些辯證思維，有利于我們更好地理解統計理論，正確地運用統計方法。主要從統計學中概括出了一系列辯證統一的思想，并對其進行了較為完整的闡述。
關鍵詞：統計學；辯證統一；統計規律；思想
參考文獻
［1］李金昌.關于統計思想若干問題的探討［J］.統計研究，2006，(3).
［2］陳福貴.統計思想雛議［J］.北京統計，2004，(5).
1體育統計學改革思路
體育統計學作為一門關于實踐活動調查的科學理論與方法，并不局限在體育教學和體育研究中，而對其它的非體育行業也具有同樣的效用。分析當前學生對其的態度不難看出，學生對該門課程的認識并不清楚，且傳統教學模式的教學內容的限制下，并沒有結合當前時代的發展而做出相應的改變。因此，對其進行改革，使之完全能夠完全符合當今時代的發展。如，在教學過程中，教師要擴大自身的視野，對教學內容進行深化，不能將思想局限在體育教學與運動訓練，并根據學生多元化的去向豐富教學內容。體育統計課程并非是一門一成不變的課程，其也可以變成學生喜歡的課程。如：明確體育統計學的價值作用和應用范圍，在教學活動過程中通過列舉一些有價值的具體事例，糾正學生的錯誤認識，改變學生的學習態度。其次，指導學生進行EXCEL表格的操作，對統計數據進行錄入、整理、分析以及輸出相關的圖表，從而掌握基本的操作；最后，將在體育統計學中學到的知識和技能在畢業論文中展現出來。從而讓學生通過理論與實踐的結合，掌握該課程的知識與技能，進而保障其日后運用中具備基本的能力。此外，該方法的使用，還要保證在教學內容與教學模式上進行相應的革新與改變．
2體育統計學教學的內容改革
在體統計學的教學過程中，要讓學生明確的認識到，體育統計學的使用并不局限在體育教育工作與體育訓練研究工作當中。因此，在體育統計教學的內容改革，要對其授課的作出相應的改變和革新。首先，體育教材在的原理與知識介紹上比較簡單，且不具備系統性，學生難以對該課程進行透徹的了解。以課本中的樣本自由度與總體自由度的關系為例子。如果知識的講解不具體，學生難以理解總體標準差與樣本標準差的關系，從而打擊學生的學習積極性。根據實際情況對教學內容進行適當的安排，在對參數估計與統計推斷的例題講解中，適當的插入一章關于抽樣分布的統計學基礎知識課，結合此基礎，再講授有關參數估計與統計推斷的知識。學生對抽樣分布知識與原理得到了較好的理解，也為參數估計與統計推斷的具體應用打好了基礎。其次，在知識、內容及其結構的編排上并不合理，一些陳舊的知識還在繼續應用。雖然，近年來版本不斷的更新，但是教學的內容并未發生過大的改變。其知識的教授主要還是集中在體育教育領域，而忽略了統計學知識的系統性。再則傳統教學模式下忽視了學科知識的應用，在應用型操作技能的培養與訓練上也并為提升到一定的高度。在統計學內引入新的計算機操作知識，延伸學生學習該門課程的技術能力。如引入數據的圖表制作教學，Excel軟件中相關統計函數命令的操作性知識;如何利用Excel軟件進行數據的錄入、轉換、審查等知識等。最后，該教材在內容難度的把握上偏難，從而影響了學生的學習積極性。以該書的第十章類聚分析為例，這一片篇章的內容已經超過了該階段學生能接受的難度。此外，相關數據也表明，該階段教授這些知識的學校少之又少。且該教材在很多的高等院校中作為必修課程的教材。但其內容已經完全超過了本科生能接受的難度范圍，因此，在教材的改革方面應該重新編寫適宜本科階段體育統計學，進行基礎性知識的教育教學。
3體育統計學教學模式的改革實踐
當前，大多數的本科體育專業學生的教學模式還停留在傳統的教學模式上，典型的就是老師在講臺上講授，學生在課堂下邊聽講，課后進行練習鞏固。而該教學模式的直接結果就是學生的填鴨式教學。缺乏對該課程的真實認識，且在練習鞏固的過程中也不需要進行數據的統計分析，也就決定了其無法勝任科研活動的研究。尤其是當前大學生的對掛科與不掛科的態度，決定了學生學習該門課程的態度。因此，教育者在本科教學過程中，要不斷的思考并進行相關教學的改革實踐，其當前改革的成效大多集中在：通過畢業論文檢驗學生對該門課程的學習程度，以及在教學過程中引入計算機知識，培養學生的實踐能力。在筆者看來，實現體育統計學教學模式的改革實踐，可以從以下幾個方面入手：首先將傳統教學方法與一次性嵌入教學相結合，一人一臺電腦進行EXCEL軟件的操作，進行數據的輸入、編輯、修飾以及數據圖表的輸出，并使用Excel內常用的統計命令使用、根據相關原始數據進行t統計學知識運用的基本操作，將教師的講授與學生的上機操作結合起來，提高學生的學習積極性，改善教學模式，實現教學目標。
4結語
對體育統計學進行改革，使之能夠適應當前社會的發展，進而為學生日后的工作提供切實可行的幫助，發揮效用與價值。推動我國體育教育事業的發展，并滿足當前社會對體育表現形式多樣化的需求。
作者：王利鋒 單位：九江學院體育學院
關鍵詞：經管專業；統計學；課內實驗
統計學是一門搜集、整理、分析數據的科學，是對社會經濟現象展開研究的重要工具。為此，教育部加以規定，統計學課程是高等院校經管類各專業的專業基礎課程。三本高校也不例外。以筆者所在武昌工學院的統計學教學情況來看，經管類各專業都開設了《統計學》或《統計學原理》課程，為48課時，全部都為課堂講授形式。重理論，輕實驗。從學生的反映來看，全部的理論教學使得學生只能片面地理解統計學概念而無法產生對其本質的認識，更別提統計學方法的具體運用，只是紙上談兵。統計概念無法理解，統計方法無法運用，統計思維無法建立。統計學教學出現了嚴重的問題。筆者基于此展開探討，通過引入課內實驗來解決統計教學模式的僵化，以提高學生的實踐和創新能力，達到三本高校培養應用型人才的目標。
一、統計學課內實驗開設的必要性
（一）統計學課內實驗的開設是統計學性質決定的
統計學是一門搜集、整理、分析數據的方法論科學。所謂方法論，就是人們認識世界、改造世界的一般方法，是人們用什么樣的方式、方法來觀察事物和處理問題。統計學的研究對象是社會經濟現象。因此，統計學就是利用數據來說明社會經濟現象特征和發展規律方法的歸納和總結。它是來源于統計活動，從人類結繩記事開始就進行了統計。統計學的性質要求學生在學習過程中應加強實踐活動的開展。通過各類實踐來加深對統計概念的理解，加強對統計方法的驗證和使用。而課內實驗就是實踐活動的具體體現。比如，以小組調查的形式要求學生們針對自己感興趣的項目進行統計調查。通過這種課內實驗就可以使學生對于統計調查的概念、統計調查的方法、統計調查方案的設計有了一個生動的印象。
（二）統計學課內實驗的開設是三本高校培養應用型人才目標所要求的
三本高校的人才培養定位于應用型人才。根據聯合國教科文組織1997年頒布的世界教育分類標準，所謂應用型人才是指能將專業知識和技能應用于所從事的專業社會實踐的一種專門的人才類型，是熟練掌握社會生產或社會活動一線的基礎知識和基本技能，主要從事一線生產的技術或專業人才。要將專業知識和技能應用于專業社會實踐，這本身就要求在統計學教學過程中必須開展課內實驗。通過實驗培養學生的實踐能力、創新能力。在統計學課內實驗中，可以有意識地增加學生自己動手的機會，培養其團隊協作能力。比如在小組調查中，組員有不同職責，分工明確、協調一致才能完成整個統計調查項目。同時，通過開展統計學課內實驗，可以在一定程度上提升學生針對具體經濟管理問題進行數學模型分析的能力和意識。比如，市場預測、成本分析、指數變動等等都可以通過課內實驗進行鞏固訓練。
二、統計學課內實驗的設計思路
（一）分模塊實驗為主，綜合性實驗為輔
統計學的教學內容可以按照模塊進行，同樣，課內實驗也可以采取分模塊形式。目前，統計學教學內容主要集中在統計調查、統計整理、統計數據的描述性分析、統計數據的推斷性分析、時間序列分析、指數分析等六部分內容。可以根據各部分內容知識點的具體要求，以案例的形式展開課內實驗。
對于統計學的綜合性實驗項目，主要是就某一個統計研究目的進行統計工作的全過程，即統計設計、統計調查、統計整理和統計分析。教師應指導學生綜合運用所學知識，使用各種統計工具，解決實際問題。綜合性實驗的教學中，要充分發揮學生的主動性和創造性，探索和解決具體問題。學生應撰寫分析報告，對最終的成果進行匯報。綜合性實驗較為復雜，時間較長，對于經管類專業學生來講難度較大，因此教師應有選擇地進行。
（二）手工計算和計算機軟件相結合
三本高校學生的數學功底薄弱，使得他們在整理統計數據并展開描述性分析時總會出現畏難心理。要解決這個問題，一方面要加強學生的手工計算訓練，即在課內實驗中有意識地增加計算題比重；另一方面也應該培養學生關于統計軟件的運用能力。可以根據實驗內容的不同來選擇具體的實驗工具。
關鍵詞：統計；數據；對象；調查ExcelR語言；SASSPSS
一、統計學的內涵
統計學是關于收集、整理、分析和解釋統計數據的科學，是一門認識方法論性質的科學，其目的是探索數據內在的數量規律性，以達到對客觀事物的科學認識。統計學的研究對象是指統計研究所要認識的客體。一般來說，統計學的研究對象是客觀現象總體的數量特征和數量關系，以及通過這些數量方面反映出來的客觀現象發展變化的規律性。它是一門研究隨機現象，以推斷為特征的方法論科學，“由部分推及全體”的思想貫穿于統計學的始終。具體地說，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物總體信息的數字資料，并以此為依據，對總體特征進行推斷的原理和方法。
二、全面了解統計研究對象，做好統計準備工作
要做好統計工作我們首先要全面了解研究對象所具有哪些特點，以便有針對性地更好地開展我們的工作。數量性是統計學研究對象的基本特點，統計學以客觀現象總體的數量作為自己的研究對象的，是對總體普遍存在著的事實進行大量觀察和綜合分析，得出反映現象總體的數量特征和資料規律性。自然、社會經濟現象的數據資料和數量對比關系等一般是在一系列復雜因素的影響下形成的。在這些因素當中，有起著決定和普遍作用的主要因素，也有起著偶然和局部作用的次要因素，對于每個個體來說，就具有一定的隨機性質，而對于有足夠多數個體的總體來說又具有相對穩定的共同趨勢。我們研究總體的統計數據資料，不排除對個別事物的深入調查研究，是為了更好地分析研究現象總體的統計規律性，統計研究對象的總體各單位，除了在某一方面必須是同質的以外，在其他方面又要有差異，而且這些差異并不是由某種特定的原因事先給定的，總體各單位除了必須有某一共同標志表現作為它們形成統計總體的客觀依據以外，還必須要在所要研究的標志上存在變異的表現，否則就沒有必要進行統計分析研究了。
三、在統計工作中采取的調查方法
統計學常用的統計調查方式有定期統計報表、普查、抽樣調查、重點調查、典型調查等。定期統計報表是我國統計調查工作的一種重要的組織形式，它是按照國家有關規定，自上而下地統一布置，自下而上逐級按照統一要求提供基本統計資料的一種報告制度。普查是專門組織的一次性的全面調查。重點調查是一種非全面調查，它是對所要調查的總體中選擇一部分重點單位進行調查。抽樣調查是從研究的總體中按隨機原則抽取部分單位作為樣本進行觀察研究，并根據這部分單位的調查結果來推斷總體，以達到認識總體的一種統計調查方法。典型調查是根據調查的目的與要求，在對被調查對象進行全面分析的基礎上，有意識地選擇若干具有典型意義的或具有代表性的單位進行的調查，還有就是各種統計調查方式要根據不同的情況加以結合運用。其中重點調查和典型調查都是非全面調查，不能混淆，比如一個公司底下有若干個相同子單位，有目的的抽取幾家具有代表性的進行調查稱為典型調查；如一個公司開展調查活動，領導會安排要對哪幾項工作是當期比較急或重要的，然后重點調查哪幾項工作就稱為重點調查。簡單地說典型調查是有目的的對具代表性的事物進行調查；重點調查是在調查范圍內需要調查更仔細的事物。
四、運用計算機軟件做好統計工作
我們針對統計研究對象的特點，采用適當的調查方式，要得出精確的統計結果，這無疑離不開計算機軟件的應用。在統計研究對象中，我們利用統計自身特有的方法，探索現象去發展規律，對于最基本的統計圖表，微軟公司辦公軟件Office中的Excel就可以完成。對于Excel2007以前的版本只能畫簡單的柱狀圖、餅圖、圓環圖、散點圖等，還能運用統計函數做一些相關的計算，生成數據匯總表或數據透視表。Excel2007以后的版本在做統計分析前，要安裝一個“數據分析”功能包，安裝好后它會出現在數據菜單下的“分級顯示”模塊的右邊。有了這個數據分析包就可以做時間數列分析（如：移動平均法、指數平滑法、趨勢推測法）、假設檢驗（如：均值的假設檢驗、兩樣本方差的F檢驗、獨立性卡方檢驗）、相關與回歸分析等。我們也可以使用R、SAS或SPSS。R語言給人的第一印象是免費開源，它小巧好用，源代碼開放，可以根據自己的需要進行更改，也可以在R的綜合檔案網絡CRAN中下載安裝不同的功能包，R語言也是現今統計學界比較流行的工具軟件，廣泛被用于經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智能，但由于隨意性大對于非常用函數還是自己寫比較好，下載別人的函數包使用風險比較大，要做好統計工作我們應該很好的掌握并運用它。
SAS是由美國Northcarolina州立大學1966年開發的統計分析軟件。SAS系統主要完成以數據為中心的四大任務，數據訪問、數據管理、數據呈現和數據分析。但是由于它專業性強，需要一定的編程基礎，而且要付費購買正版軟件，所以只適用于大型公司或企業里進行統計分析。
