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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篇統計學的特征，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。
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。
[關鍵詞]醫學期刊；隊列研究；統計學問題；對策
[中圖分類號] R181.2+3 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-4721（2016）08（b）-0152-03
隊列研究又稱前瞻性研究、隨訪研究及縱向研究，是將一個范圍明確的人群按是否暴露于某可疑因素及暴露程度分為不同的亞組，追蹤其各自的結局，比較亞組之間結局的差異，從而判定暴露因子與結局之間有無因果關聯以及關聯大小的一種觀察性研究方法[1]。這里暴露是指研究對象接觸過某種待研究的物質（如重金屬等）、具備某種待研究的特征（如年齡、性別及遺傳因素等）或行為（如吸煙等）[2]。觀察的結局主要是與暴露因子可能有關的結局。隊列研究中先因后果的時間順序相對明確，受一些偏倚的影響小，是觀察性研究方法中驗證病因能力最強的研究方法[3]，其證據等級僅次于嚴格設計的隨機對照試驗。盡管我國的前瞻性隊列研究起步較晚，但自20世紀八九十年代起也陸續開展了一些隊列研究[4]。如果這些研究未能正確使用該研究方法，不但不能有效驗證病因假設，還有可能得出錯誤的結論。本文收集并分析了近年國內公開發表的隊列研究論文，發現其中存在的統計學問題并提出改進意見和建議，旨在引起作者、編者和審稿專家的重視，提高期刊論文的質量。
1隊列研究文獻的檢索
以“隊列研究”“前瞻性研究”“隨訪研究”“縱向研究”為關鍵詞，在中國知網（CNKI）和萬方數據庫中檢索2014～2015年公開發表的隊列研究文獻共1874篇，剔除重復文獻和非研究性文獻后，獲得研究性文獻929篇（表1）。
2 載文量及統計學方法應用情況
根據李康等[5]主編的《醫學統計學》和Cochrane推薦的Newcastle-Ottawa-Scale（NOS）工具[6]對檢索到的文獻進行統計學方法應用情況評判，評判結果在文獻評價表中登記并復核，采用Excel管理和分析數據。結果發現，絕大多數隊列研究采用χ2檢驗和Logistic回歸方法進行統計推斷，約占82.0%；而使用了生存分析及Cox比例風險回歸模型的僅占13.0%（表2）。
3常見統計學問題
3.1研究對象描述不清楚或不確切
研究對象的選擇是隨訪研究的首要問題，因此文中關于研究對象的描述必須準確清楚，根據研究屬于總體研究或是抽樣研究，對研究對象的描述應加以區別[7]。目前我國隊列研究中關于研究對象的描述主要存在的問題為：描述中對總體研究或抽樣研究未加以明確說明；抽樣研究中的描寫模棱兩可，未說明具體抽樣方法。從統計學上講，總體研究的研究對象是根據研究目的所確定的同質觀察單位的全體，而抽樣研究的研究對象是總體中隨機抽取的部分觀察單位。
例如，就“某高校教師肥胖率及其對糖尿病發病影響的研究”而言，首先要制定相應的納入標準與排除標準，研究的納入標準為“某高校在編、在職且未患糖尿病的教師”，排除標準為“妊娠期、哺乳期女教工”。如果研究為總體研究，其研究對象應是該高校的所有在編、在職且未患糖尿病的非孕（哺乳）教師；如果研究為抽樣研究，則其研究對象是該高校所有在編、在職且未患糖尿病的非孕（哺乳）教師的一個隨機樣本，研究對象描述中還應具體說明所使用的抽樣方法，如單純隨機抽樣、系統抽樣、整群抽樣或分層抽樣等，同時寫明隨機抽樣的具體實施方法。
3.2結局事件及其判斷標準描述不全面
隨訪研究的另一個重要因素是結局事件，其指隨訪觀察中將出現的預期結果事件，研究中既要記錄是否發生了結局事件，還應記錄是否存在失訪及失訪原因（失去聯系、因其他疾病死亡、研究終止）。分析我國2014～2015年已發表的隊列研究文章發現，大多數研究均未描述是否存在失訪，部分研究對結局事件的判斷標準描述不全面。按照隊列研究的設計要求，結局事件要有明確統一的判斷標準。例如，2型糖尿病結局的判斷標準[8-9]：確診糖尿病，即自我報告醫生診斷糖尿病和（或）正在使用胰島素和（或）口服降糖藥治療者；未確診糖尿病，即未診斷糖尿病但空腹血漿葡萄糖水平≥7.0 mmol/L者；對于隨訪期發生死亡者，如果其死亡原因中含有糖尿病也認為是隨訪期發生2型糖尿病。
3.3統計分析不充分或錯誤
3.3.1基線特征描述不全面 隊列研究中暴露組與非暴露組基線特征是否存在差異以及差異的方向直接影響研究結果的解釋，因此基線特征的描述是隊列研究資料分析必不可少的內容。而目前國內的隊列研究文獻中存在較嚴重的不按暴露有無分組描述基線特征的現象。此外，如隨訪過程中存在失訪，則失訪者與隨訪者基線特征的比較也直接影響研究結果的解釋。在查閱的929篇研究性隊列研究文獻中無失訪情況描述，無失訪者與隨訪者基線特征比較者達90%以上。
因此，隊列研究的資料分析應首先比較暴露組與非暴露組基線特征的一致性，以分析基線特征的差異對研究結果是否有影響以及影響方向，同時也可確定多因素分析中需要調整的混雜因素。如果研究中有失訪，還應比較失訪者與隨訪者的基線特征是否一致，以判斷失訪對研究結果是否有影響以及影響方向。
3.3.2統計推斷方法選擇不當 統計學方法的選擇一向是醫學科學研究中的難點問題。隊列研究中主要涉及的統計推斷方法包括χ2檢驗、Logistic回歸以及Cox比例風險回歸模型，此三種方法的誤用和混用在隊列研究文獻中較嚴重，包括誤用χ2檢驗代替Logistic回歸、誤用Logistic回歸代替Cox回歸等。由表2可知，929篇研究性隊列研究文獻中應用了Cox回歸的僅占13.0%，且2015年的比例與2014年基本相同（13.1% vs 13.0%），可見這一方法的正確應用近兩年內并未引起作者以及編輯足夠的重視。
隊列研究中統計學方法選擇的正確思路為[10]：若暴露組與非暴露組的基線特征一致，則可以直接應用χ2檢驗比較暴露組與非暴露組結局事件發生率的差異，以判斷暴露因素與結局事件是否有關聯，同時計算相對危險度（relative risk，RR）及其95%置信區間，進一步說明兩者的關聯強度。相反，若暴露組與非暴露組的基線特征存在差異，應采用多因素的回歸分析對混雜因素進行控制。如果數據資料中無時間變量，可采用Logistic回歸，并在模型中調整組間存在差異的基線特征變量；如果有時間變量，則應采用Cox回歸，并在模型中調整組間存在差異的基線特征。
3.4其他問題
國內公開發表的隊列研究文獻存在的其他問題：①應用Logistic回歸或Cox回歸時，分類變量或等級變量無賦值說明，造成結果解釋的混亂。例如，只有在明確“男性=1，女性=0”或者相反的情況下，才能正確解釋暴露因素與研究結局之間的關系。②誤用χ2檢驗公式：應該使用校正公式時，卻應用了非校正的通用公式或專用公式；不能應用χ2檢驗時，卻計算了χ2值。例如，兩組率比較時，只有滿足總例數n≥40且理論頻數T≥5的條件下，才能采用非校正的四格表χ2檢驗的通用公式或專用公式；如果n≥40且1≤T
4隊列研究醫學論文作者及編輯應注意的問題
分析結果表明，隊列研究醫學論文的統計學方法應用基本正確，編輯人員也比較重視統計學方法的使用情況，但是仍有部分論文在研究設計和統計分析方法的應用上存在一些問題，導致的研究結果缺乏科學性和可信性。為使作者、編輯和審稿者高度重視統計學的正確應用，進一步提高隊列研究醫學論文的質量，筆者認為還應做好以下工作。
4.1提高對統計學知識的認識，強化統計學意識
目前，國內醫學科研工作者未認識到醫學統計學的重要性，對醫學統計學的重視程度還不夠。因此，要加大“醫學統計學在醫學科研中重要性”的宣傳力度，提高科研工作者對醫學統計學的認識；在醫學科研工作中普及醫學統計學知識，強化醫學統計學意識，促使其在科研設計、數據分析和論文撰寫中正確應用醫學統計學方法[11]。
4.2加強流行病學與醫學統計學專家審稿工作
醫學研究，包括隊列研究，其統計分析都是以科學研究設計為基礎的。研究設計不科學、有缺陷，即使應用了高級的統計學方法也于事無補。所以，審稿專家在具備豐富的專業知識的同時，還應具備一定的醫學統計學和流行病學知識，能夠做到從研究設計到統計分析，系統地審核研究結果的科學性、可靠性，確保論文質量[12]。此外，如果條件允許，所有稿件應先通過流行病學與醫學統計學專家的審核，然后再由各專業學科專家審稿，以確保研究成果的真實可靠[13]。因此，醫學期刊編委會應增設流行病學與醫學統計學專業的專家委員，嚴格審核論文的研究設計和統計分析，不合格的論文堅決不發表，這樣才能不斷提高稿件質量和水平。
有計劃地定期聘請流行病學與醫學統計學專家對期刊編輯人員進行流行病學與醫學統計學知識培訓[14]。通過定期舉辦專業知識講座、選派編輯人員參加專題培訓班、定期組織考核、根據考核結果給予適當獎勵等措施，以提高編輯人員學習流行病學與醫學統計學知識的積極性，不斷提高其相關知識水平，最終達到提高論文質量的目的。
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關鍵詞：統計學；問題；對策
中圖分類號：G420 文獻標識碼：A
文章編號：1009-0118（2012）04-0101-01
一、統計學的性質與特征
根據《不列顛百科全書》的解釋，統計學是收集、分析、表述和解釋數據的科學。著名的《韋伯斯特大詞典》指出，統計是一門收集、分析、解釋和提供數據的科學。美國著名統計學家MarioF.Triola在其《初級統計學》里也寫到：“統計指的是一組方法，用來設計實驗、獲得數據，然后在這些數據的基礎上組織、概括、演示、分析、解釋和得出結論”。綜合來說，統計學就是收集、處理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。其中數據收集主要是通過各種調查以獲取數據，數據處理是將數據用圖表等形式展示出來，數據分析是選擇適當的統計方法研究數據，數據解釋是對數據理論分析結果的說明，最后就是從數據分析中得出與實際結合的客觀結論。
統計學的性質決定了其既重理論又重實踐的特征。統計學有較強的理論性，統計理論分析所用的方法基本上屬于數學的范疇，因此要學好統計學必須要求學生擁有較扎實的數學基礎，同時對統計分析數據的解釋大多也要結合所研究問題的專業理論；統計學同時又有較強的實踐性，因為統計分析的基礎是數據，而數據都是來源于對社會實踐的調查所得，最重要的是統計分析的結論是要用來解決實際問題的。
二、高校統計學教學存在的主要問題
（一）培養計劃設置不合理。統計學的理論基礎主要來自于數學中的概率論，因此學生在學習統計學這門課程之前必須要求已經掌握基本的概率論知識，否則就會導致學生的知識體系產生跳級現象。這種情況不乏實例，有高校的培養計劃里就出現過統計學與概率論兩門課程基本同時進行（如安排在同一個學期），甚至先上概率論后上統計學，這種不合理的課程順序設置給教師教學帶來了很多痛苦和無奈。
（二）只重數理推導忽視專業理論分析。很多統計學教師自身是學數學出身的，因此在給學生教授統計學時非常熱衷于數理統計理論和公式的推導，而對統計分析數據的解釋及結論的得出寥寥數言即告完畢，學生感覺不像是在學習一門專業基礎課程，反而感覺像是在學公共基礎課——數學，這不僅會造成學生學習很吃力，而且會嚴重挫傷學生學習該門課程的積極性。
（三）過分強調應用和應試，忽視理論基礎。這種現象和上述的剛好相反，很多經管類專業的統計學教師自身數理統計基礎并不扎實，所以在教授統計學時往往會側重應用和應試，比如只要求學生記住某個公式、怎樣套公式等等，但從應試的角度考慮這種方法有一定的效果，但是從根本上講違背了教學的初衷，學生雖然可能會考試及格但不一定真正掌握了統計學的知識，不利于其今后的長期成長。
（四）教材依賴性嚴重，不結合實際。這種問題不僅出現在統計學教學中，很多高校老師長期上某一門課程，但連續多年都使用同一本教材，不僅自身知識結構不斷老化，而且無法及時將社會上的新興現象與專業課程理論相結合。任何專業課程的理論知識體系都是隨著社會實踐的發展而不斷更新和完善的，而且任何一本教材都不可能將該門學科的知識體系概括得完美無缺，因此依賴單一教材上課既不利于學生學習，也不利于教師自身素質的提高。
三、完善高校統計學教學的對策
（一）改革專業培養計劃和課程設置。作為經管類專業基礎課程，統計學的主要先行課程是概率論與數理統計，其他相關先行課程包括高等數學、線性代數、經濟學、管理學等等，這些先行課程大部分要到大二上學期才結束，因此在設置專業培養計劃時應考慮將統計學課程最早只能安排在大二下學期，或者靠后。同時，在統計學理論課結束后可相應安排一門統計軟件分析之類的實驗課程，以強化學生對統計知識的理解和應用。以筆者所在的廣西工學院管理系為例，該系六個本科專業均在大二下學期開設有《統計與統計分析》和《統計與統計分析實驗》兩門課程，其中《統計與統計分析》一般排在前十周教學，而相應的實驗課則排在后十周，這種連串的課程設置既有利于學生對統計學理論的理解和鞏固，也有利于對統計分析方法應用的掌握，通過這種訓練學生會把自己學到的統計學轉化成一門實用技術，終身受益。
（二）完善教師的知識體系，全面培養學生的知識和能力。統計學的性質告訴我們，它是一門理論和實踐結合非常緊密的學科，數理基礎決定了對理論的掌握熟練程度，而專業理論是實踐分析的依據，二者均不可偏廢。作為統計學的專任教師，應在這兩方面強化自身的基礎。因此，文科專業出身的統計學教師可適當加強概率論等課程的深入研究，而純粹數學出身的統計學教師應該強化對所教授專業主要理論的系統學習，只有這樣學生才能得到全面的統計學教育。
（三）拋棄教材依賴，積極嘗試案例教學。傳統的教學方式過于依賴教材，而鑒于很多教師習慣使用同一本教材的弊端，一方面應建議教師嘗試更換新的教材，另一方面應積極鼓勵教師引入案例教學。案例教學是對社會實踐的一種模擬，它非常有利于訓練學生理論聯系實際的思維，讓學生在課堂上就能夠接觸到各種類型的實際問題，培養學生綜合運用理論知識去解決實際問題的能力；同時，大多數案例問題的解決方案不是惟一的，具有挑戰性和靈活性，這也有利于調動學生學習的積極性和主動性。
參考文獻：
\[1\]劉偉.高校財經類本科統計學教學改革初探\[J\].科教導刊,2011,(7).
【關鍵詞】統計學 平均思想 應用
一、統計學的基本內容
統計學的基本內容由描述統計、推斷統計和實驗設計三部分構成。
（一）描述統計（descriptive statistics）
是對實驗或調查所獲得的數據加以整理（如制表、繪圖），并計算其各種代表量數（如集中量數、差異量數、相關量數等），其基本思想是平均。如在集中量數中將原始數據進行平均，在差異量數中將離均差進行平均，在相關量數中將積差進行平均等。通過描述統計的工作，我們可以把大量零散的、雜亂無章的資料加以簡化、概括，從而更加清晰明確地顯示出這些數據的分布特征。
（二）推斷統計（inferencial statistics）
又稱抽樣統計（sampling statistics），它是根據對部分個體進行觀測所得到的信息，通過概括性的分析、論證，在一定可靠程度上去推測相應的總體。換言之，就是根據已知的情況推測未知的情況。推斷統計主要用于兩個方面，一是從單一樣本得到的統計量去推斷較大總體的有關特征，我們稱之為統計估計或參數估計。二是比較多個樣本或總體的差別情況，評價一項實驗的結果，我們稱之為假設檢驗。
描述統計和推斷統計均是針對數據進行計算的分析方法，因此，只要有數字我們就可以進行計算和分析。然而，要使這些數據真實、可靠地反映客觀現實，首先要保證其本身的可靠性和有效性，因此僅靠分析方法是遠遠不夠的，還需要一種獲得準確數據的理論與方法，即實驗設計。
（三）實驗設計（experimental design）
是研究如何更加合理、有效地獲得觀測資料，怎樣更正確、更經濟、更有效地達到實驗目的，以揭示實驗中各種變量關系的實驗計劃。實驗設計的具體內容包括怎樣選擇被試，控制那些無關因素，提出什么樣的假設，觀察哪些實驗內容，如何安排實驗步驟，采取何種統計方法來處理和分析實驗結果等。實驗設計時，每一項調查、測量和實驗事先都必須進行合理的設計才能實施。有人曾說，假如給我三天的時間做研究，我會用兩天的時間進行設計，用一天的時間進行實施，可見實驗設計在整個統計學中的地位。
三者之間的關系：統計學的內容之間既互相區別，又互相聯系。從統計學發展的歷史來看，先有描述統計，后有推斷統計，再有實驗設計，因此描述統計為前驅，推斷統計為核心，實驗設計為后衍。但是從實驗研究進程來說，則應先進行實驗設計，再進行描述統計和推斷統計。
二、幾種基本的統計思想
統計要認識的對象是一個總體，按統計總體的定義，它必須是許多事物的集合。統計的總體思想使統計始終要站在研究對象的整體角度來看問題，形成了大量觀察方法和一系列認識規律。既然統計學是通用的數量認識模式，就需要我們對這些模式進行總結。這既是學科內的必需，也有利于弄清統計學與其他學科的區別。
統計思想包括平均思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。平均概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想，算術平均數是簡明而重要的代表。均值思想告訴我們統計認識問題是從其發展的一般規律來看，側重點不在總規模或個體；所謂變異指的是個別對一般的偏離程度，個體變異在宏觀上看就是方差。可以說，算術平均數與方差這兩個概念分別起到“隱異顯同”和“知同察異”的作用。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量；估計的本質是類比，把已知的事物特征推廣到更大的范圍，以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法；相關概念表現事物之間的關系，它的度量對象是“關系”，是多維現象，是前述統計思想的重要擴展；擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。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；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，檢驗過程是保證判斷可靠的邏輯要求。
三、平均思想的基本內容
【
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。
3.2要不斷拓展統計思維方式
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。
3.3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(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)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。
論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，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、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
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。論文百事通
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。新晨
3.2要不斷拓展統計思維方式
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。
3.3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(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)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。
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
一、統計學中的幾種常見統計思想
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、檢驗思想等。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。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:(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。
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.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。
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式和基于此而預示的可能性”。
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。
二、對統計思想的若干思考
1.要改變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。
統計學在現代社會經濟中得到廣泛地運用的發展，為社會經濟的發展提供了便利的條件和手段。統計學與社會經濟存在著密切聯系。本文通過分析統計學與社會經濟之間的相互關系，從而將統計學更好地運用到社會經濟的各個領域。
【關鍵詞】
統計學； 社會經濟； 關系
1 統計學在社會經濟中的作用
統計學在社會經濟研究中的重要作用主要表現在以下幾個方面：
1.1 為收集經濟數據提供必要的方法
現代經濟學的研究必須在定性分析的基礎上，建立經濟數量模型，開展定量分析。因此首先有必要收集必要的經濟數據。經濟統計學給出了各種經濟統計指標的科學定義和計算口徑，給出了具體收集各種指標的方法和途徑。離開了統計學的支撐，就不可能得到充分的能夠真實反映客觀世界的經濟數據。
1.2 為總結和提煉客觀經濟現象的數量變動規律提供方法
社會經濟的個別現象受多種復雜因素的影響，其中包括了相當多的偶然因素，只有通過統計的大量觀察法，才能從偶然中發現必然，總結出現象變動的數量特征。微觀經濟學中著名的恩格爾曲線（Engel’s curve）與宏觀經濟學中的菲利普斯曲線（Phillips curve） ，就是通過統計觀察發現數量特征的典型事例。
1.3 為檢驗經濟學理論的真實性和完善程度提供方法論基礎
任何經濟理論都只是相對真理，只能在特定的歷史階段較好地解釋某些經濟現實。因此需要人們利用經濟數據去檢驗這些理論是否能夠與實際情況相符。這種分析被稱為實證分析。實證分析所獲得的新知識常常為實質性學科的研究開辟新的領域，例如消費函數。
2 社會經濟統計研究成果的評價標準
美國著名統計學家Tukey1962年發表了題為“數據分析的未來”的長篇文章，論及對數理統計研究的評價標準。對分析數據工作有無直接作用。是否發明了新的統計方法或者將一些統計方法組合應用于新的領域。對分析數據工作有無間接作用。雖然未發明新的統計方法，但就學科的理論框架進行了有益的探討，為學科的發展、揭示新的方向或思路，或開辟新的研究分支和領域。如費歇在1921年發表的題為《理論統計學的數學基礎》和1925年發表的題為《點估計理論》的文章，雖則并末提出新的統計方法，但其中所提出的概念和理論框架，主導了以后許多年的數理統計學的研究思路影響延續至今。成果的數學水平。解決或推進有統計學背景的數學問題方面有獨到和創新之處。
對于社會經濟統計研究來說，衡量社會經濟統計研究成果也可以有類似的三個標準：
第一，經濟學標準。通過對經濟數據的分析，發現了新的經濟規律，或者是很好地論證和說明了某種經濟現象發展的趨勢和數量變動規律。
第二，對經濟數據分析工作的直接作用。提出了新的經濟指標及其核算方法、發明了新的分析方法或者是將產生于其他領域的方法成功地應用于經濟社會領域，或者是巧妙地結合運用已有的方法等等。
第三，對經濟數據分析工作的間接作用。雖然未提出新的方法，但就學科的理論框架進行有益的探討，為學科的發展、揭示新的方向或思路，或開辟新的研究分支和領域。關于大統計學科的討論等等，經濟統計領域大國民核算體系的提出等等也屬于類似的工作。
長期以來，我國的數理統計學界，采用發展純數學的方法去發展統計學，特別是在成果評價方面，重理論輕實用。這種“政策導向”使許多數理統計學者對實用問題不感興趣。研究內容流于空疏，無補于實際。
我國的經濟統計學界沒有很好地將現代統計方法應用于社會經濟領域，去得到一些非統計專業的經濟學者難以得到的很有參考價值的定量分析結論。因此，難于獲得社會的支持。使學科發展的“良性循環”無法形成。相當一部分經濟統計學論文的統計特色不夠鮮明，不會江統計學深入運用到社會經濟領域。與經濟學其他學科的研究沒有明顯的區別。個別論文甚至只有文字的論述或數學公式的推導，而很少統計方法與統計數據的應用。
3 統計學在社會經濟領域中的正確運用
3.1 堅持統計學的正確方向
對社會經濟進行研究時，需要應用通用的統計方法，但更重要的是要密切結合有關經濟理論，建立和完善以有關經濟現象為對象的特定的統計方法。因此，搞經濟統計時不能盲目照搬照抄西方經濟理論，而應該從我國國情出發，要密切結合社會主義市場經濟發展需要，將研究適合經濟領域特有的統計方法作為研究的重點，同時積極參與重大社會經濟問題的研究，發揮經濟統計學的作用。
3.2 經濟研究最重要的是經濟思想而不是數學公式
不能以數學水平的高低來衡量經濟學家的水平，也不能以運用數學的多少和它的難易程度來作為評判經濟學論文質量高低的標準。我們在對社會經濟進行深入研究時，不能將簡單問題復雜化，不注意問題的實質和方法的適用條件，片面追求復雜的方法和復雜的模型。我們應該找的最佳的方法和手段來解決復雜問題。
3.3 重視社會經濟思想的運用
在肯定數學在經濟學研究中的重要作用的同時，需要指出：經濟學不是數學。在經濟研究中，經濟思想是最重要的，數學和計量方法只是體現和執行經濟想法的工具。經濟學的主要領域是靠經濟學知識而不是數學取勝。
【參考文獻】
[1]陳希孺：數理統計學及其與社會經濟統計學的關系[J].中國統計，2001年第7期。
[2]余明江：統計學基本理論問題的再認識[J].商業經濟與管理，2002年第1期。
（太原理工大學經濟管理學院，山西 晉中 030600）
摘要：統計學是一門通用的方法論科學，數據分析方法適用于所有學科領域，統計思維是一個有效率公民的必備能力，對于文化產業管理專業的學生也同樣。對教學過程中的新問題進行分析思考，并提出相應的建議。
關鍵詞 ：統計學；統計教學；思考
中圖分類號：G71文獻標志碼：A文章編號：1000-8772（2014）19-0234-01
H.G..Wells說過：統計思維總有一天會像讀與寫一樣成為一個有效率公民的必備能力。每個人都離不開統計，學習和了解一些統計學知識對經濟社會中的每個人都是必要的，不論是什么專業，以后從事什么工作，在市場經濟大量數據信息下，沒有一些統計學知識，簡直寸步難行。統計是適用于所有學科領域的通用數據分析方法，是一種通用的數據分析語言。英國的《不列顛百科全書》中說，統計學是一門：收集、分析、呈現、而且解釋數據的科學。《蘭登書屋大辭典》中對統計學的定義是，它是一門 “對數據進行收集、分類、分析和解釋的科學。”由此可見，統計學強調的是數據，是對數據的收集、整理、分析及解釋。統計學的核心是數據。統計學是關于數據的科學。 通俗地說“統計學是一門通過收集、整理和分析數據來認識社會和自然現象數量特征的方法論科學。其研究對象是現象總體的數量特征和數量關系。其核心思想是通過大量觀察研究，探索數據的內在規律性，從而消除特殊性和隨機性，得出表現總體一般性和必然性的結論。”文化產業管理也同樣，如市場的調研、消費群體的分析等都需要用數據來分析、判斷并以此為依據作出正確的決策，統計學也是文化產業管理中管理學方向的必修課之一。
一、《統計學》教學面臨的新問題
首先，內容日益豐富。國家頒布的學科分類標準已將統計學單列為一級學科。通用教科書中把統計學的內容分為兩大部分：描述統計學與推斷統計學，更多的趨向于推斷統計學，如：參數估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析等。這一變化使得《統計學》的內容更豐富。
其次，學生的學習難度加大。《統計學》課程特點是概念多、公式多，需有一定的數理統計學基礎，加之《統計學》作為專業基礎課，一般安排在二年級第一或第二學期，在這個學習時段也是大多數本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段。這些也加大了學生學好這門課程的難度。
再次，教師的教學難度也加大。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；授課時數也減少了，在本學期的文化產業管理專業中只有48課時，且全部為理論教學。這就對教學提出了更高的要求，加大了教學難度。
二、《統計學》教學思考
首先，“基于學生為主體，教師為主導”的教學思想，在課堂教學中按照“提出問題──探索問題──解決問題”的模式組織課堂教學。首先從現實的、有興趣的、真實問題開始。讓學生一開始進入學習探索就真切地感受到統計就在自己身邊，體驗到學習統計的價值，從而激發起學習統計的興趣，萌發積極主動探索統計理論和方法的求知欲望。探索問題，增強學生主角意識，激勵學生積極參與，學生根據自己生活經驗不斷地提出問題，分析問題，對各種信息進行加工轉換，并能以統計的思維來解釋有關現象。允許學生從不同的角度去觀察分析。在課堂中，關注學生能否將科學知識與自己的生活經驗緊密聯系起來，關注學生在靈活應用統計學知識、創造性地解決實際問題時所表現出來的情感、態度和價值觀。
其次，在教學中，統計計算技術不再是統計學教學的重點，統計學從統計技能轉向統計思想、統計應用和數據分析。在電腦及網絡非常普及的今天，統計軟件的使用，不僅可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，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即可，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。本學期所用教材為中國人民大學出版社，2013年5月第五次印刷的2011年6月第四版賈俊平《統計學》的教材，非常成熟且有配套的課件，方便了教學。
再次，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。結合學生所學文化產業管理專業選擇相關案例進行教學，如藝術品投資市場的調查方法，問卷的設計，數據的整理與分析，藝術品的投資風險分析等，利用案例深入淺出地介紹統計的方法與基本思想、并利用EXCEL進行分析。既可激發學生的學習興趣，也擴大了學生的視野。
最后，在考核方面也擬采用與教學思想相吻合的方式，筆試內容以掌握全面的統計方法為主，更注重數據的綜合分析，以此考核學生對統計思想的理解，統計方法的應用。具體包括兩個方面：一是考試內容與要求體現出《統計學》的基本知識以及推理能力，注重學生分析與創新能力的考查，二是增加平時討論、訓練等的成績，這樣，對學生的能力的培養更有利。在這學期的教學中既提高了教學的效率，學生也學到了應學的知識，取得較滿意的成績。
參考文獻：
[1] 賈俊平.統計學[M].北京：中國人民大學出版社，2013：5.
[2] 習勤.關于統計教育創新的思考[J].中國統計，2002，（1）.
從而證明現代統計學的發展及其在社會政治經濟生活中發揮作用越來越大的趨勢,數理統計研究問題的理念及其方法已對統計學的發展產生重要的革命性影響
[關鍵詞] 數理統計 工作 特點 地位
一、數理統計的主要特點
數理統計就是通過對隨機現象有限次的觀測或試驗所得數據進行歸納,找出這有限數據的內在數量規律性,并據此對整體相應現象的數量規律性做出推斷或判斷的一門學科。
從數理統計的學科特征來看,數理統計是應用數學中最重要、最活躍的學科之一。由此可見!數理統計從學科劃分來說,應屬于數學學科,但是其重在應用!而不是純數學理論或方法的研究,故其采用的方法也就重在歸納法,而不是數學的演繹法。
二、數理統計在統計學中的地位
1.數理統計在統計思想發展中的地位。統計作為一項社會實踐活動,已有幾千年的歷史。“統而計之”,就是人們對統計的樸素認識。隨著社會生產力的不斷進步,當代的統計已不圄于“統而計之”的范疇。
(1)統計作為人們認識社會的最有力的武器之一,已廣泛應用于社會、政治、經濟、科技等眾多領域,而每一個領域有其復雜多樣性,若采用簡單地“統”,即全面調查幾乎是不可能的,但是全面地了解每一個領域的基本情況及不同領域之間的數量聯系的規律性,又為現代社會管理所必需。數理統計研究問題的思路和方法,自然而然地為統計學所利用,即數理統計為現代統計學的發展點燃了解決復雜現實問題的科學思想火花――為用總體的部分去說明總體奠定了數理基礎。
(2)20世紀30 年代以來,隨著政府要有效地干預國民經濟理念的形成,政府以社會經濟生活直接參與者的身份出現,基于對全局數據的掌握,大大地推動了統計思想的發展,不僅投入了大量的資金對統計這支“武器”進行開發,更重要的是從立法的角度對統計行為進行規范。在當今許多國家的統計法規中,都明確地規定抽樣調查在統計調查中的重要地位。比如,在我國1996 年5月經修改后頒布并實施的《中華人民共和國統計法》第二章第十條就明確規定:“統計調查應當以周期性普查為基礎,以經常性抽樣調查為主體,以必要的統計報表、重點調查、綜合分析等為補充,收集、整理基本統計資料”。而抽樣調查的基本原理就基于數理統計的推斷原理。可見,數理統計的推斷理念在統計實踐中的地位已用法律的形式確定下來。
(3)作為社會經濟活動主體的企業單位,在世界經濟全球化、區域經濟一體化的發展背景下,不僅沒有足夠的資金、技術支持從事某一方面的全面調查,有時也沒有必要通過全面調查以獲得生產經營方面的全面數據資料,而抽樣調查就足以提供相應可靠的數據作為企業生產經營決策的依據。這也說明數理統計有著微觀的現實需要,為微觀經濟管理活動開辟了無限廣闊的前景。在微觀統計應用中有著堅實的思想根基。
(4)統計的理念,已不僅僅在于用歷史數據描述歷史的發展特征,而當代更強調通過對歷史數據的收集、整理和分析,去預測未來,而這種預測的基礎同樣基于數理統計的原理。即從歷史的時序數據中找出數據的內在數量規律性,以把握未來的走向,即數理統計的分析原理在時間序列數據預測中的作用,同樣功不可沒。
2.數理統計在統計方法中的地位。隨著數理統計解決現實問題的理念在統計思想中地位的確立,數理統計在統計方法中的重要地位也相應地得以確立。
大數定律為數理統計應用于統計學搭起了連接的紐帶。大量觀察法是現代統計學的基本方法之一,而大數定律又是大量觀察法的基礎。統計學若沒有大量觀察法的支撐,則統計分析中的基本指標――平均數與相對數,則失去其應有的作用和意義,可見數理統計在統計方法中的基礎地位不容置疑。
3.數理統計在統計內容中的地位。統計學是一門關于如何收集、整理和分析統計數據的一門方法論科學。不管數理統計對統計思想的發展有多大的影響,也不管數理統計在統計方法中居于何種地位,數理統計在統計學中的地位還是主要體現在統計分析中的地位。數理統計對數據的收集方法與整理方法的實際影響要比其對統計數據分析方法的影響小得多。也就是說,統計學作為一門方法論科學,其研究領域要比數理統計寬廣得多。試圖用數理統計取代統計學的觀點顯然是不正確的,同樣試圖用大統計學取代數理統計的觀點也不正確,畢竟數理統計作為一門數學學科有其自身的不可替代的特點。因此,數理統計在統計內容中的地位,也只能主要體現在統計分析方面。
(1)統計數據收集方法的研究仍然是現代統計學的主要內容之一。正如前所述,在我國現階段如何獲得大量真實有效的統計數據,是我們所面臨的迫切任務之一。不真實、不全面的統計數據,使國家的宏觀管理"經濟理論’經濟模型和經濟政策的統計檢驗,以及企業的生產經營預測、決策,都不能有效地進行。可見,“統計數據的質量是統計全部工作的生命”的觀點的正確性。而數理統計在統計數據收集方面的影響僅體現在統計數據調查方式方法方面,即抽樣調查如何組織實施的方式方法,在統計數據收集方法中得以突出和強調。
分析結合在一起。但是因為課程內容的原因,很容易使學生對嚴密的體系,豐富抽象的概念,以及復雜繁瑣的運算感到枯燥。所以,在統計學教育中,應該依據專業培養計劃,加強對基礎知識的教育力度,與實際結合,將應用能力培養作為第一目的,保證學生掌握統計學知識,可以在日后的經濟問題的處理中充分應用。
一、統計學教育現狀
統計學是一門方法論科學,在社會經濟各個領域的發展中發揮著重要的作用 。現如今中職學校的統計學教育一般作為獨立的一門學科存在于眾多學科教育中間,統計學課程的開展的主要目的是為了輔助其他科目的學習,對于很多會計、經濟方面專業的中職學生,統計學是需要掌握的專業基礎課程之一。但如今,統計學科目的教育在中職學校并沒有很好的效果,統計學現今的不良發展狀況除了由于統計法規宣傳不夠、專業人才質量和實際社會需求不成正比、統計數據質量不好以外,還有就是因為教育模式、機構、功能、標準、資源、過程等多方面的不足造成的。另外就是中職學校的生源一般都是基礎知識水平不高,個人能力不強,在理解統計知識的時候存在一定困難,實際操作能力也比較弱,再有是因為不是主要專業課,會在一定程度上忽視這門課程。為了提高中職統計學教育的質量,我們要從專業的角度對這類問題進行分析,找出原因,確定問題所在,提升改革程度,采取有效措施,保證中職學校統計學科目教學的穩定發展。
二、中職統計學教育存在的主要問題
(一)統計學教育目的不明確
社會經濟體制改革不斷深入,對具備良好素質和實際業務水平的應用性人才的需求量很大。這就要求在對學生進行培養教育時不但要保證學生掌握專業的統計知識,還要有相當強的實際應用能力。但是現在的統計學教育,一般都是注重理論知識教育,忽略學生的個人能力的培養,表現在學生的創造應變能力,動手實踐管理能力,探究解決問題能力都相對較低。
(二)統計學教育教學方式單調
現在國內的統計教學一般都是教師在課堂口頭講授為主,直接將知識灌輸給學生,不能夠很好的應用啟發式教學的教育方式,師生之間幾乎沒有互相交流。在統計學的教育中,對理論內容的重視,而對實踐能力,教學發展變化方面的重視不夠。 教學內容一成不變,沒有新意。教育手段也停留在過去的形式上,不能運用現代教育工具形象的展示教育內容,影響學生的知識吸收效果。
(三)考核方式方法沒有新意
現在統計學考試基本采用閉卷考試的方式對學生知識掌握情況進行考核,這種方式雖然可以考察學生對理論知識的掌握,或許可以促進學生明確的發展過程,使教學組織變得較為容易。但是因為考試內容嚴格依照大綱要求,不能考核學生的實踐動手能力,培養不了學生的應用能力、探究能力和合作精神。
三、統計學教育改革的對策
(一)調整課程設置 完善教學內容
在過去的統計學教育中,基本都是以教師為主,直接向學生灌輸知識,學生在課堂上一味地記課堂筆記,幾乎沒有思考知識的時間,雖然教師講了滿滿一堂課的內容,但是學生的記憶卻并不深刻,完全掌握知識與并能實際應用幾乎是不可能的。所以,在統計學教育中要加強對學生創新能力的培養,要細致選擇教學內容,在教學中突出重點的部分,增加學生自主思考的時間,提高學生思考問題,分析問題的興致。
統計學作為一門比較重要的學科,與多門學科存在聯系,包括數學,會計學,市場營銷以及計算機等學科都有關系,通過統計課程的學習要達到幫助其他課程的知識的吸收掌握。就要在教學的時候依據不同學科的實際情況進行教育,在會計專業教學中要加強統計教學教育中的財務應用的統計知識;在進行市場營銷的統計教育時要提高對市場調查統計的教學內容,以此擴大知識范圍,不斷豐富知識儲備,進而構建學生的主動思考的習慣,培養獨立解決問題的能力。
(二)實現教育實踐的互相融合
中職統計學教師應該將多種教育技術、教學方式結合起來以提升學生的學習興趣,增加學生學習統計學的興趣,可以通過基本的講授,課堂的啟發,問題的探尋,實踐的進行,能力的培養,現代教育 手段的應用幾方面來實現教育目的。在將知識傳遞給學生的同時要提升學生實際水平能力的培養,加強技術應用能力。 在平時的教育過程中,教師可以將一個班集體看成一個樣本,確定設計模擬課題,讓學生進行調查。由學生自己設計調查方案,自行進行小組分配,自行進行調查統計。包括調查目的,對象,單位以及調查的方法,數據的整合
,最后的計算完全由學生獨立完成。對撰寫調查報告,數據的統計整理和分析研究都由學生參與,掌握工作程序,通過自身的實踐加強理解認識,更好的吸收專業知識理論,提升教學效果。
另外在教學過程中還要盡量將課本所講和實際生活兩者相結合,在教學中盡量運用學生熟悉的事物進行類比教學,最好是真實存在的事情,不僅可以幫助學生接近統計學,進行統計學學習,更重要的是深刻意識到學習這門功課的意義。
(三)改變考試方式
過去的教育成果檢驗方式一般都是考查學生對書本內容的掌握,尤其是書本理論知識以及介紹的方法,所有考試的內容都和學習的書本有關,正確的回答出書本理論知識的問題,并不意味著掌握了統計應用能力,統計學的最大特點就是其中涵蓋的專業素質和技術能力是普通考試檢測不出來的。一般統計學只是理論和實際應用兩部分組成,所以考核也要對這兩方面進行考察。
首先是考察統計學知識理論,這方面的概念、定義、統計作用、研究方法、特點、原則、工作步驟等都是考試的內容,最好將抽象的概念知識通過實際問題體現出來,保證學生通過理解概念來回答問題。
其次是考查學生的實際綜合能力,調查的最終目的是獲得調查結果,通過報告的形式進行反饋,不管在什么地方,調查報告是最好體現事物根本特征和發展狀況的體現,這就考驗著學生的寫作和專業知識兩方面的能力。另外需要注意的是,對不是統計專業的學生進行授課的時候,采用調查報告的形式,考察效果是最有效的。另外現代教育教學工具的輔助也是有一定效果的,在統計學教育中,計算機是必不可少的一種工具。除了要在教學中保證學生掌握最基本的統計學理論,還要鍛煉學生利用計算機進行統計調查、整理和研究。在教學過程中,教師也要依照教學的階段性特點給學生提供實際操作的機會,鍛煉學生進行圖表繪制,計算統計指標,使用統計軟件的能力。所以,在對統計學知識能力進行考察的時候,將是否能使用計算機類的現代辦公工具看作是考察的一項,也是很有必要的。
(四)實施創新型教育改革
在中職學校中普及并提升統計學教育是今后教育發展的必然,需要領導的支持與重視,以及相關部門的配合幫助才有可能實施完善。所以,最后我要提出自己在教學教育指導中的實際教學方式細節的看法。
第一,要強調統計學教育的基本思想,在統計學教育中將抽樣方法,概率初步、描述、推斷、非參數統計與表格使用融合在一起,同時與教學案例相結合,爭取可以系統全面地給學生講解統計學的相關知識和統計方法。第二,是統計學教育的基本途徑,目前來看一般學校的統計學教育都是以《應用統計方法》作為選修課,以培養塑造學生的統計意識,傳授學生統計方法,一般的統計學教育把課時控制在五十四到七十二小時為宜。第三,是統計學教育的目標,在教學中使學生通過對《應用統計方法》進行學習,從基礎上了解統計學,構建基本的統計意識,可以采用兼得的統計方法,將應用廣泛的表格技術應用到實際的統計工作中。第四,是統計學教育題材的選取,這方面可以根據教師的教學習慣,教學目的,學生水平,教育實踐自行確定,一定要依據實際情況進行選擇,爭取達到最好的效果。第五,教師要不斷提升自我,進行統計學教育的老師一定要加強自身學習的能力,隨著社會的發展進步,經濟水平的不斷提高,統計學的不斷創新發展,對教師的教育能力有了更高的要求,所以教師要不斷加強自我學習,隨時掌握相關技術的更新。最后要進行統計學習評價,將理論和實際相結合,由學到做,由理論到實踐,變革傳統考試方式,將調查報告的制作撰寫作為考察的重要方面,使學生可以從統計的各個方面掌握統計要點,提升統計能力,最大限度的表現學習成果。
結論
在中職學校的職業性教育過程中,專業構建和教育改革中最重要的一點就是進行實踐教學,這一點被獨立出來,提升了實踐教學在教學建設和改革中的地位。很多學校都開設了統計學課程,在一定程度上推進了統計學的社會教育進程。另外,加強統計學教育可以實現統計工作者的價值最大化,實現經濟社會的持續穩定的發展。通過全文分析我們可知,只有在根本上對教育教學觀念進行改革,提出符合中職學生心理特點和自身能力的教育方法,才能改變當今統計學教學的不良現狀,使之成為應用性強的專業學科。
參考文獻
大數據時代的到來，給與之密切相關的統計學專業帶來了前所未有的機遇與挑戰。本文針對統計學專業的自身特點，分析了專業中存在的問題，并從人才培養目標的定位，課程的調整與設置，教學手段創新和完善教學評估體系等幾個方面提出了一些合理化的建議。
關鍵詞：
大數據；統計學；教學改革
一、引言
最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。大數據具有以下的鮮明特點：第一個特征是數據量大。第二個特征是數據類型繁多，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。第三個特征是數據價值密度相對較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”，是大數據時代亟待解決的難題。第四個特征是處理速度快，時效性要求高，這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。統計學專業是與數據分析處理聯系最為緊密的學科之一。大數據時代的到來不僅為統計學專業的發展帶來的前所未有的機遇，同時也帶來了巨大挑戰。傳統的統計學專業已不再適應大數據時代的信息爆發式增長的要求，這就要求我們應該對統計學專業進行重新定位，并在此基礎上調整相關課程，改革傳統的教學手段以及完善教學評價體系，以適應大數據時代的到來。
二、統計學專業改革的建議
(一)人才培養目標的重新定位如果說以往的統計學專業是以培養簡單的“應用型”人才為目標，那么隨著大數據時代的到來，社會不僅僅需要會應用基礎統計知識處理相關領域的問題的單一的應用型人才，而是對人才提出了更高的要求：大數據時代下的統計學專業的人才除了應該具備基礎的數據收集，處理和分析的能力之外，還應該了解相關應用領域的背景知識，而且應具備很強的自我學習能力，以適應大數據時代數據量大，總類繁多，時效性高等發展特點。因此，統計學人才培養目標應該重新作出調整，應該以培養全新的“復合型”統計人才為新的目標。
(二)課程設置的調整隨著人才培養目標的重新定位，隨之而來的就是應該對不再適應時展要求的課程進行必要的調整。首先，大數據的分析和處理與以往的經典分析方法有很大不同，以往的統計分析方法主要是建立在抽樣基礎之上，而大數據時代信息處理迅速，信息獲得途徑廣泛，而且信息價值密度低，這就要求數據處理時，可以以全體作為樣本，而不是進行抽樣；分析時必須考慮所有數據而不是剔除所謂的異常數據。因此，以往的經典統計分析方法已不再適應大數據的處理和分析，必須適當的調整經典分析方法的課程設置，增加新的適用于大數據分析的課程。其次，隨著數據量的爆發式增長，所有的統計工作對計算機的依賴程度越來越高，這就要求統計學專業的學生不僅掌握統計學專業的基礎知識，同時應該熟練掌握計算機專業知識相關知識，因此，在課程安排時，應注意計算機相關課程的適當增加。基于上述原因，可以考慮增加如下課程：機器學習，模擬算法，數據挖掘，R語言軟件分析等課程，同時適當降低傳統分析方法課程的學時比重。此外，為了使學生能夠對相關應用領域的背景知識有所了解，可適當增設與應用領域相關的通識課程。
(三)教學模式與手段的創新以往的教學模式，通常是以課堂教學，掌握書本經典理論為主。雖然，傳統教學手段有著學生理論基礎扎實等諸多優點，但是同時也存才學生過于偏重理論知識的掌握，動手能力不足，理論與實踐脫節等缺點。隨著社會的發展，尤其統計學專業自身具有鮮明的應用專業特點。只采用傳統的教學模式和手段顯然不再適合大數據時代的需要；同時，隨著大數據時代的到來，多媒體手段日益豐富多彩，為傳統教學的創新提供了必要的支持。因此，為了適應大數據時代人才的要求，必須改革傳統的教學手段和模式，在傳統教學基礎上，加大實驗教學的比重，在傳統教學外，增加社會實踐環節，引入微課慕課，翻轉課堂等全新教學模式，以提高學生的學習興趣，鍛煉學生理論應用于實踐的能力，從而為以后使用大數據時代的工作打下堅實的基礎。
(四)教學評價體系的完善傳統的教學評價體系，通常是采用書面考核的方式對學生的學習進行評價，隨著時代的發著，單純的筆試評價不足以衡量學生的全面能力，最后導致出現高分低能的情況的出現。為了適應大數據時代對人才多方面能力的需求，必須對傳統的考核評價體系做出適當的調整，以評價學生的多方面能力，尤其是動手能力，學習能力和應用相關理論處理實際問題的能力。具體可以采用多種考核方法相結合的方式。如：增加平時的考核力度，增加實踐項目的考核，通過布置適當的項目論文，采用答辯的形式，以鍛煉學生適應以后工作，獨立分析解決問題的能力。此外，傳統教學評價體系通常是單方面的，只有對學生成績的評價，為了適應大數據時代的到來，全面提高教學質量，可采取雙向教學評價體系，如：增加學生對教學環節的評價體系。以及教師間同行間的評價體系等。
三、啟示
