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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篇多元統計分析論文，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。
2012年12月份，我國生產化學農藥原藥（折百）34.2萬噸，同比增長9.97 %。2012年1-12月，全國的產量達35
>> 2014年全國化學農藥原藥產量情況 統計局：2013年11月我國化學農藥產量同比增長2.79% 2012―2015年我國煤礦瓦斯事故統計分析 2008年～2012年我國高校檔案學研究生統計分析 2000—2012年：我國教育技術相關著作統計分析 1998年-2008年我國網球碩博論文統計分析 我國媒介融合研究統計分析 我國能源結構的統計分析 近30年我國綜合檔案館研究論文統計分析 2002年～2011年我國“棄檔”現象研究論文的統計分析 2005年～2015年我國檔案安全應急預案研究文獻統計分析 《檔案管理》2012年載文統計分析 2012年我中心門診使用抗高血壓藥物統計分析 1985～2007年我國國際競爭力論文的統計分析 19877―20166年我國檔案法規研究期刊論文統計分析 2013年10月中國化學農藥產量同比下調6.08% 基于多元統計分析的我國各省級區域經濟分析 USPTO中我國專利引用狀況的統計分析 FDI與我國經濟增長之間關系的統計分析 我國入境旅游人數統計分析與模型預測 常見問題解答 當前所在位置：中國 > 科技 > 2012年我國化學農藥原藥產量統計分析 2012年我國化學農藥原藥產量統計分析 雜志之家、寫作服務和雜志訂閱支持對公帳戶付款！安全又可靠！ document.write("作者： 本刊編輯部")
申明:本網站內容僅用于學術交流，如有侵犯您的權益，請及時告知我們，本站將立即刪除有關內容。 2012年12月份，我國生產化學農藥原藥（折百）34.2萬噸，同比增長9.97 %。2012年1-12月，全國的產量達354.9萬噸，同比增長19%。 從各省市的產量來看，2012年1-12月，江蘇省化學農藥原藥（折百）的產量達105.58萬噸，占全國總產量的29.75 %。緊隨其后的是山東省、浙江省和湖北省，分別占總產量的23.25 %、8.47 %和8.34 %。 殺蟲劑原藥產量同比下降11.96% 2012年12月份，我國生產殺蟲劑原藥7.92萬噸，同比下降29.36 %。2012年1-12月，全國的產量達81.34萬噸，同比下降11.96 %。 從各省市的產量來看，2012年1-12月，湖南省殺蟲劑原藥的產量達24.93萬噸，占全國總產量的30.65 %。緊隨其后的是江蘇省、山東省和湖北省，分別占總產量的29.53 %、9.22 %和8.94 %。 殺菌劑原藥產量同比下降7.08 % 2012年12月份，我國生產殺菌劑原藥14383.11 噸，同比增長1.86 %。2012年1-12月，全國的產量達143893 噸，同比下降7.08 %。 從各省市的產量來看，2012年1-12月，江蘇省殺菌劑原藥的產量達60458.42 噸，占全國總產量的42.02 %。緊隨其后的是浙江省、安徽省和寧夏回族自治區，分別占總產量的13.92 %、9.39 %和8.74 %。除草劑原藥產量同比增長42.55% 2012年12月份，我國生產除草劑原藥16.27萬噸，同比增長40.74%。2012年1-12月，全國除草劑原藥的產量達164.79萬噸，同比增長42.55%。 從各省市的產量來看，2012年1-12月，山東省除草劑原藥的產量達67.13萬噸，同比增長88.65%，占全國總產量的40.74%。緊隨其后的是江蘇省、浙江省和湖北省，分別占總產量的20.41%、10.27%和9.18%。（摘編自《中商情報網》）
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一、數據統計分析的內涵
數據分析是指運用一定的分析方法對數據進行處理，從而獲得解決管理決策或營銷研究問題所需信息的過程。所謂的數據統計分析就是運用統計學的方法對數據進行處理。在實際的市場調研工作中，數據統計分析能使我們挖掘出數據中隱藏的信息，并以恰當的形式表現出來，并最終指導決策的制定。
二、數據統計分析的原則
（1）科學性?？茖W方法的顯著特征是數據的收集、分析和解釋的客觀性，數據統計分析作為市場調研的重要組成部分也要具有同其他科學方法一樣的客觀標準。（2）系統性。市場調研是一個周密策劃、精心組織、科學實施，并由一系列工作環節、步驟、活動和成果組成的過程，而不是單個資料的記錄、整理或分析活動。（3）針對性。就不同的數據統計分析方法而言，無論是基礎的分析方法還是高級的分析方法，都會有它的適用領域和局限性。（4）趨勢性。市場所處的環境是在不斷的變化過程中的，我們要以一種發展的眼光看待問題。（5）實用性。市場調研說到底是為企業決策服務的，而數據統計分析也同樣服務于此，在保證其專業性和科學性的同時也不能忽略其現實意義。
三、推論性統計分析方法
（1）方差分析。方差分析是檢驗多個總體均值是否相等的一種統計方法，它可以看作是t檢驗的一種擴展。它所研究的是分類型自變量對數值型因變量的影響，比如它們之間有沒有關聯性、關聯性的程度等，所采用的方法就是通過檢驗各個總體的均值是否相等來判斷分類型自變量對數值型因變量是否有顯著影響。（2）回歸分析。在數據統計分析中，存在著大量的一種變量隨著另一種變量的變化而變化的情況，這種對應的因果變化往往無法用精確的數學公式來描述，只有通過大量觀察數據的統計工作才能找到他們之間的關系和規律，解決這一問題的常用方法是回歸分析?；貧w分析是從定量的角度對觀察數據進行分析、計算和歸納。
四、多元統計分析方法
（1）相關分析。相關分析是描述兩組變量間的相關程度和方向的一種常用的統計方法。值得注意的是，事物之間有相關關系，不一定是因果關系，也可能僅僅是伴隨關系；但如果事物之間有因果關系，則兩者必然存在相關關系。（2）主成分分析。在大部分數據統計分析中，變量之間是有一定的相關性的，人們自然希望找到較少的幾個彼此不相關的綜合指標盡可能多地反映原來眾多變量的信息。所謂的主成分
分析就是利用降維的思想，把多指標轉化為幾個綜合指標的多元統計分析方法，很顯然在一個低維空間識別系統要比在一個高維空間容易的多。（3）因子分析。因子分析的目的是使數據簡單化，它是將具有錯綜復雜關系的變量綜合為數量較少的幾個因子，以再現原始變量與因子之間的相互關系，同時根據不同因子，對變量進行分類。這些因子是不可觀測的潛在變量，而原先的變量是可觀測的顯在變量。（4）聚類分析。在市場調研中，市場細分是最常見的營銷術語之一，它按照一定的標準將市場分割為不同的族群，并使族群之間具有某種特征的顯著差異，而族群內部在這種特征上具有相似性。聚類分析就是實現分類的一種多元統計分析方法，它根據聚類變量將樣本分成相對同質的族群。聚類分析的主要優點是，對所研究的對象進行了全面的綜合分析，歸類比較客觀，有利于分類指導。（5）判別分析。判別分析是判別樣品所屬類型的一種多元統計方法。若在已知的分類下，遇到新的樣本，則可利用此法選定一種判別標準，以判定將該新樣品放置于哪個類中。由定義我們可以知道判別分析區別于聚類分析的地方，而在判別分析中，至少要有一個已經明確知道類別的“訓練樣本”，從而利用這個數據建立判別準則，并通過預測變量來為未知類別的觀測值進行判別。與聚類分析相同的地方是，判別分析也是利用距離的遠近來把對象歸類的。
關鍵詞：醫學論文
1.統計研究設計:應交代統計研究設計的名稱和主要做法。如調查設計(分為前瞻性、回顧性還是橫斷面調查研究)，實驗設計(應交代具體的設計類型，如自身配對設計、成組設計、交叉設計、析因設計、正交設計等)，臨床試驗設計(應交代屬于第幾期臨床試驗，采用了何種盲法措施等);主要做法應圍繞4個基本原則(重復、隨機、對照、均衡)概要說明，尤其要交代如何控制重要非試驗因素的干擾和影響。
2.資料的表達與描述:用 x±s表達近似服從正態分布的定量資料、用M(QR)表達呈偏態分布的定量資料;用統計表時，要合理安排縱橫標目，并將數據的含義表達清楚;用統計圖時，所用統計圖的類型應與資料性質相匹配，并使數軸上刻度值的標法符合數學原則;用相對數時，分母不宜小于20，要注意區分百分率與百分比。
3.統計分析方法的選擇:對于定量資料，應根據所采用的設計類型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用t檢驗和單因素方差分析;對于定性資料，應根據所采用的設計類型、定性變量的性質和頻數所具備的條件以及分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用χ2檢驗。對于回歸分析，應結合專業知識和散布圖，選用合適的回歸類型，不應盲目套用簡單直線回歸分析，對具有重復實驗數據的回歸分析資料，不應簡單化處理;對于多因素、多指標資料，要在一元分析的基礎上，盡可能運用多元統計分析方法，以便對因素之間的交互作用和多指標之間的內在聯系作出全面、合理的解釋和評價。
4.統計結果的解釋和表達:當P<0.05(或P<0.01)時，應說對比組之間的差異具有顯著性(或非常顯著性)的意義，而不應說對比組之間具有顯著性(或非常顯著性)的差別;應寫明所用統計分析方法的具體名稱(如:成組設計資料的t檢驗、兩因素析因設計資料的方差分析、多個均數之間兩兩比較的q檢驗等)，統計量的具體值(如:t=3.45，χ2=4.68，F=6.79等)，應盡可能給出具體的P值(如:P=0.0238);當涉及到總體參數(如總體均數、總體率等)時，在給出顯著性檢驗結果的同時，再給出95%置信區間。
關鍵詞：生物統計學；實驗教學；改革探索；實踐
中圖分類號 G642.0 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2013）15-148-02
生物統計學是數理統計原理和方法在生物學中的應用，不僅在生命科學領域、而且也在其他學科領域中得到廣泛應用，是一門工具學科[1]。生物統計學的理論性和實踐性均較強，涉及的基本原理、公式和概念較多，需有一定的數學基礎和邏輯推理能力才能學好，相對于其他專業課程，師生普遍反映難教、難學、難記[2]?！渡锝y計學》不容易理解和掌握，導致學生缺乏學習興趣和動力，考試前通過死記硬背接受理論知識，形成短暫記憶，隨著時間的延長，所學內容逐漸忘記。這門課程講授完之后，學生不會靈活運用其中的方法，也不會設計一個簡單的試驗，更不會將生物統計學的基本理論、技術和常用統計方法應用到本科畢業論文設計中，導致理論教學與實踐應用脫節，顯然未達到教學目的。以往《生物統計學》教學以單純理論教學為主，不設或很少開設實驗課。因此，筆者結合《生物統計學》的基本原理，利用計算機和統計軟件，開設了《生物統計學》實驗課，并嘗試對該課程的實驗教學方法進行改革探索。
實踐教學環節非常有利于提高大學生的培養質量，而《生物統計學》課程教學的實踐環節亟待加強。在《生物統計學》實驗教學過程中，我們利用計算機輔助實驗教學，開設以下實驗課：（1）《生物統計學》某章節理論知識講授完之后，利用計算機和相關統計軟件，開設相應的實驗課。在實驗課上，教師通過統計軟件演示例題的計算和分析過程，并講授統計軟件的使用方法，學生根據所學理論知識，結合實例在計算機上借助統計軟件進行操作，這樣使學生獲得知識更加直接與快速。（2）學生參與試驗設計和科學試驗。學生要在生產實踐或實驗室中設計試驗，親自參與試驗數據的采集，并對試驗數據進行統計和分析，這樣有利于加深學生對所學內容的理解?！渡锝y計學》教學開設了如下實驗：
1 利用Excel繪制常用統計圖
Excel繪制圖形功能強大，各種版本的Excel軟件均提供了14種標準圖表類型，每種圖表類型中又含有2～7種子圖表類型；還有20種自定義圖表類型可以套用。講授完試驗資料的搜集和整理后，開設利用Excel繪制常用統計圖的實驗課。學生在實驗課上利用Excel繪圖時，可以對圖表區、繪圖區、數據系列、坐標軸、圖例、圖表標題的格式，例如文字的顏色、字體、大小，背景圖案、顏色等進行修改和調整，使修飾后的圖形更加美觀好看，爽心悅目。當圖和數據放在一張工作表上、學生改變繪制圖形的數據時，其圖形將發生相應變化；將鼠標放在圖中某數據點上，在鼠標下方將彈出一個文本框給出數據點的具體數值；用鼠標單擊繪圖區中的“數據系列”標志，其圖所屬數據單元格將被彩色框線圍住，便于用戶查看圖形的數據引用位置。在“數據系列”點擊右鍵可以向散點圖、線圖、條形圖等添加趨勢線，并可給出趨勢線的方程與決定系數。
2 利用Excel進行數據描述統計分析
講授完試驗資料特征數的計算后，開設利用Excel進行數據描述統計分析的實驗課。首先選用與生活聯系緊密的數據資料，讓學生利用Excel計算這些數據的平均數、中位數和眾數，測定和分析這些數據的集中趨勢，然后利用Excel測定樣本標準差、總體標準差和四分位數，讓學生分析這些數據的離散趨勢。另外，讓學生利用Excel分析總體次數的分布形態，計算總體平均值的置信區間，有助于識別總體的數量特征。總體的分布形態可以從兩個角度考慮，一是分布的對稱程度，另一個是分布的高低。前者的測定參數稱為偏度或偏斜度，后者的測定參數稱為峰度。
3 利用Excel進行統計假設檢驗
講授完統計推斷之后，利用Excel進行統計假設檢驗的實驗課。統計假設檢驗是根據隨機樣本中的數據信息來判斷其與總體分布是否具有指定的特征[1]。我們選擇實際案例，讓學生提出假設，利用Excel中適當的統計方法計算檢驗的統計量及其分布，確定顯著性水平和決策規則，最后推斷是否接受假設，得出科學合理的結論，這個過程就稱為假設檢驗或統計假設檢驗。統計假設檢驗的方法多樣，通過比較就會發現它們的基本方法和步驟大同小異，例如t檢驗、u 檢驗、x2檢驗等，可以詳細講述其中1～3種假設檢驗方法，其它假設檢驗方法可以采用啟迪和推導方式讓學生利用統計軟件自行輕松地學習和操作。
4 利用Excel和SAS軟件進行方差分析
講授完方差分析之后，開設利用Excel和SAS軟件進行方差分析的實驗課。利用Excel只能進行單因素或雙因素（包括可重復雙因素和無重復雙因素）方差分析，而涉及雙因素隨機區組試驗、三因素試驗和裂區試驗等試驗數據的方差分析，即讓學生利用SAS軟件進行多重方差分析。另外，Excel中的單因素或雙因素方差分析只能給出方差分析表，不能進行平均數的多重比較，也無法用不同字母標記法表示差異顯著性的結果，這些也都需要利用SAS軟件。
5 利用多種統計軟件進行回歸分析
由一個或一組非隨機變量來估計或預測某一個隨機變量的觀測值時，所建立的數學模型及所進行的統計分析，稱為回歸分析[1]。按變量個數的多少，回歸分析有一元回歸分析與多元回歸分析之分，多元回歸分析的原理與一元回歸分析的原理基本相似。按變量之間的關系，回歸分析可以分為線性回歸分析和非線性回歸分析。利用統計軟件進行回歸分析時，首先讓學生如何確定因變量與自變量之間的回歸模型；如何根據樣本觀測數據，估計并檢驗回歸模型及未知參數；在眾多的自變量中，讓學生判斷哪些變量對因變量的影響是顯著的，哪些變量的影響是不顯著的。在方差分析實驗課上，先讓學生利用Excel進行簡單的線性回歸分析，然后利用SPSS軟件進行相關與回歸分析，最后利用SAS軟件進行多元線性回歸分析和逐步回歸分析，使學生了解不同統計軟件的特點、功能和作用。
6 利用基本原理設計試驗
試驗的精確度高低取決于試驗設計的各個方面，只有通過有效地控制試驗誤差才能提高試驗精確度。因此，教師有必要正確引導大學生在試驗過程中要做到操作仔細，這樣有利于提高學生的科研素質。在試驗工作中，從試驗資料中發現潛在的規律性是極其重要的，這需要科學合理地運用統計學的基本原理和方法。講授完試驗設計之后，要求學生根據試驗設計的基本原理，在生產實踐或實驗室內提出試驗設計的基本思路，制定試驗方案。然后，學生分組討論試驗設計的可行性，并進行糾正和修改。在試驗前期，學生應進行試驗前期準備工作。在試驗過程中，學生要考慮試驗條件的差異對試驗數據的影響，可根據試驗設計的原理和技巧分析試驗出現的問題，使學生獲得的理論知識與實際聯系起來，從而加深對理論知識的理解。試驗結束后，獲得大量的試驗數據，需要選擇正確的統計方法分析試驗資料，得出科學合理的結論，以達到研究目的。最后，教師根據學生設計的試驗思路、方案、步驟及作出的試驗報告給予評價。通過開設試驗設計實踐課，可以使學生明確試驗的目的、試驗設計方法、試驗因素及水平等內容，有利于提高學生設計試驗方案的能力。
實踐證明，開設《生物統計學》實驗教學后，學生能夠在計算機上借助相關統計軟件親自統計試驗數據，利用所學的統計學方法分析和檢驗試驗結果，最后得出可靠的結論。最后畢業時，學生能根據試驗設計的基本原理，可獨立完成畢業論文試驗設計，實施設計的試驗方案，獲得試驗數據資料。由于試驗數據統計分析耗時，而且繁瑣，因而過去畢業生害怕對試驗數據進行統計分析。自從我們結合《生物統計學》的基本原理，利用計算機和計軟件開設了該課程的實驗教學后，學生輕松地掌握了該課程的基本原理和統計分析方法，統計和分析數據的速度、精確度均大幅度提高?，F在部分學生還能幫助教師進行科研課題的數據處理和分析，畢業論文水平也大大提高。
《生物統計學》教學實驗課的開設，使學生從被動學習轉變為積極主動地學習，培養了學生進行科學試驗設計的能力，初步掌握開展科學試驗設計的方法；培養學生掌握正確收集、整理試驗資料的方法，能利用生物統計方法對試驗資料進行正確的統計分析；培養學生掌握常見統計軟件的使用方法和統計方法?！渡锝y計學》實驗課深受學生的歡迎，這也是對該課程實驗教學的嘗試和改革探索的肯定。在該課程實驗教學過程中，筆者深刻體會到要提高《生物統計學》課程的實驗教學效果和質量，教師需要投入時間與精力，鉆研實驗教學內容，提高教學水平，轉變實驗教學理念，不斷探索和優化多元化的實驗教學方法。
參考文獻
[1]李春喜，邵云，姜麗娜.生物統計學[M].4版.北京：科學出版社，2008：1-3.
1研究設計與研究樣本
為了詳盡分析女性創業意向將來的發展和研究趨勢，本文通過文獻梳理來分析女性創業意向的影響因素、關鍵層面、相關研究所用的數據資料收集方法和分析技術，并據此分析女性創業意向未來可能的研究方向。本文作者在創業學、組織行為學和管理科學知名期刊上將女性創業意向作為關鍵詞進行文獻搜集，共得到與女性創業意向相關的文獻46篇。而這些文章的作者多數來自美國，這表明在女性創業意向研究領域，美國的研究相對比較前沿，研究實力相對雄厚，而其他國家或區域的而研究正處于起步階段，研究前景廣闊。目前國際主流刊物刊發女性創業相關研究主要集中在JournalofBusinessVenturing、Entrepre⁃neurshipTheoryandPractice以及ResearchPolicy等三本期刊，而且2000年以來的文獻占據了75%以上。而這三本刊物中前兩種刊物是創業學領域的專門期刊，第三種期刊是政策類的主流期刊。這表明國外的研究出了研究影響女性創業的一般因素外，還主要關注相關政策對女性創業的影響。這些因素對女性創業意向均有重要的作用。
2研究結果及分析
本文按照女性創業意向的影響因素、關鍵層面、數據資料搜集方法和統計分析技術四大方面對46篇文獻進行回顧梳理。統計結果表明，對女性創業意向影響最大的是女性創業者自身的內部因素，其中尤以女性創業者的自我效能的影響為最大，而創業態度的影響作用相對較小，這在一定程度上表明了創業者自我效能對其創業感知和創業行為的影響，這一因素是女性產生創業意向的關鍵。其次是外部因素中的創業網絡對女性創業者的創業意向有重要影響，作為一種社會資本，網絡在創業中所發揮的作用以及各被學者們所認可。女性創業者的人格特質在早期被學者們所關注，但是由于主觀心理因素的不可測性和不可控性，其相關研究在逐漸減少。女性創業者的技能、知覺行為控制、就業問題、創業教育、先驗知識等因素的影響雖在逐漸上升，但仍處于次要地位。因子分析(factoranalysis)是資料簡化的工具之一，通過因子分析所萃取出來的各個因素，可用來代表女性創業意向影響因素研究的各個次領域，而每一個次領域的知識主題可由負荷于該因素，且具有較高的因子負荷量的作品來加以定義。特定領域的作者在發展作品時，會去引用具有重要性的文獻，其作品也可能被該領域中的其他作品所共同引用。因此，在進行因子分析時，屬于同一個次領域的論文會負荷于相同的因子之上，而因子負荷量的多寡可用來衡量此一論文是否屬于該因素及其重要的程度。通過分析各個萃取出來的因素中具有高因素負荷量的論文，可以推導出各個因素其背后所代表的理論意義，而對于特定研究領域具有廣泛影響力的作品則會負荷于二個或二個以上的因子之上。因子負荷量大于0.7的因子較具有解釋能力，而本研究依據McCain的建議，只萃取那些特征值(eigenvalue)大于1的因子，以及列示因子負荷量大于0.5的共同引用文獻。統計結果可以看出，Hisrich（1984、1985、1989）關于女性創業意向的研究成果成為學者們爭相引用的重要文獻，這三篇文章主要從女性家庭因素、女性的人格特質以及女創業者與職業經理人的對比分析中解讀了為了女性要創業、如何能夠成功創業等影響女性創業意圖產生的關鍵要素。其次是Brush（1990、2001）的研究，這兩篇文獻分別從家庭因素、女性能力和女性如何獲取創業資源角度剖析了影響女性創業意圖的關鍵要素，由此可見，內部因素之特質因子、自我效能因子以及外部因素之創業網絡因子對女性產生創業意向具有明顯的影響，而這些也是學者們重點關注的對象，尤其是上述要素的交互作用對女性創業意向的影響，這表明將來的研究焦點應該放在內外部因素的交互作用以及家庭沖突/溝通對女性創業意向的影響方面（Hisrich等，2001）。此外，Scott（1986）和Olson（2002）認為，女性創業者的先驗知識與創業教育層次也是女性創業意向中需要認真對待的研究焦點之一。尤其是先驗知識對女性創業者創業職業選擇的影響也將會成為未來研究的熱點，而這也是影響女性產生創業意向的重要因素。而在女性創業意向中就業問題以及天花板效應（Brush，2001；Langowits，2007）兩大層面是學者們所忽略的。因為根據對文獻的回顧與分析，就業問題將決定女性創業者的創業傾向和未來創業企業的發展方向，這對于處于動態過程中的女性創業行為具有戰略性指導作用，因此將來應該關注就業問題以及女性創業前的天花板效應對女性創業意向的影響。。雖然目前學者們對主管規范和知覺行為，在女性創業意向的相關研究主題中，學者們普遍使用的方法主要有定性分析、因子分析和回歸分析三大類。但是，一些簡單的非數學方法也是分析女性創業意向的重要方法，如方差分析和判別分析等。而作為主要的統計分析技術，這三大類方法仍將是這一領域的主要研究方法。作為新興的統計技術，結構方程模型的重要性雖未在統計數據中體現，但是其作為新一代統計技術的重要性也逐漸突出，將來應重點關注多元方法的結合，以構建完善的女性創業意向研究框架。統計結果表明，學者們在研究女性創業意向相關主題時，主要采用了案例研究的方法，即從典型案例中提煉研究點和研究變量，以案例來證明自己所提出的研究命題，這種研究方法應該在將來予以提倡，因為案例研究所需的案例容易獲取，其調研成本相對較低，分析方便（Schwarz，1994）。其次，學者們也多用面對面發放問卷的形式來獲取數據，這種方式雖然難度較大，但是可以獲取寶貴的第一手資料，而且面對面也確保了問卷的信度與效度，確保了數據的質量。這對于研究結果的解釋能夠令人信服。在所有的方法中，學者們普遍不用的方法主要是實驗研究。因為這種研究方法的前期控制程序較多，研究結果的可信度總是受到質疑，而且實驗研究需要大量的設備投入和實驗人員搜尋，這就導致實驗研究的總體成本很高。
3結語
本文對女性創業意向的影響因素、關鍵研究層面、相關研究的資料搜集方法以及統計技術進行了分析，可以看出女性創業意向將來的研究方向，在影響因素層面，重點研究創業網絡層面、自我效能層面以及先驗知識對女性創業意向的影響，在女性創業意向的關鍵研究層面，主要關注個人特性與自我效能的影響，而就相關研究主題的統計分析技術而言，定性分析、回歸分析和因子分析仍將是未來主要使用的方法，但是結構方程模型的引入將會為這一領域的研究開創新的研究方法。而案例研究和面對面問卷調研的結合將會進一步充實這一研究領域，通過面對面的問卷搜集與分析將會增加案例研究的解釋力。因此，未來相關研究的趨勢是，將各個關鍵變量融入到一體化框架下，通過多種途徑搜集資料并利用多元統計分析方法來研究女性創業意向影響因素與關鍵層面的關系及其演化規律，從而揭示女性創業意向的內部機理，延伸女性創業意向的內涵，促進這一研究領域的繁榮。（本文來自于《情報科學》雜志?！肚閳罂茖W》雜志簡介詳見.）
作者：葛寶山蔣海燕單位：吉林大學管理學院
關鍵詞：聚類分析 空氣質量 集中治理污染源
Based on clustering analysis of air quality analysis
Wang Shuai
(College of mechanical Engineering, South East University, Nanjing, 211189)
Abstract: this paper make use of cluster analysis method to study the district shenzhen city air quality problem, the main pollutant SO2, NO2 and PM10 readings - which were taken, CO and O3 undertake an analysis, get the relationship between the content of each pollutant, and the correlation degree, find the main area is polluted, combined with its geographical position to judge the main pollution sources, to the same kind of area with the same method for centralized management.
Keywords: clustering analysis; air quality; centralized management; pollution sources;
中圖分類號：Q938.1+4文獻標識碼： A 文章編號：
由于空氣的擴散作用，導致對空氣環境的治理有一定的盲目性，不能做到對癥下藥，導致效果不佳。將空氣檢測數據進行聚類分析找出污染問題相近的區域進行其中治理，使方案更加有針對性。
1 數據來源
本文所有的數據都收集自深圳市環境空氣質量時報.空氣質量時報對深圳各區的空氣主要污染物的濃度進行檢測，進行評級。
2 聚類分析
聚類分析方法聚類分析方法聚類分析方法聚類分析方法聚類分析關注于根據一些不同種類的度量構造一些相似的對象組成的群體。關鍵的思想去確定對分析目標有利的對象分類方法。在聚類分析前，首先把數據標準化為Z-分數，采用系統聚類(Hierachical Cluster) 方法，用音差平方和法(Ward法)計算歐幾里得(Eudlidean)距離。聚類分析依據的基本原則是：直接比較樣本中各事物之間的性質，,將性質相近的歸為一類，而將性質差別比較大的分在不同類。也就是說，同類事物之間的性質差異小，類與類之間的事物性質相差較大。其中歐式距離在聚類分析中用得最廣，它的表達式如下：其中Xik表示第i個樣品的第k個指標的觀測值，Xjk表示第j個樣品的第k個指標的觀測值，dij為第i個樣品與第j個樣品之間的歐氏距離。若dij越小，那么第i與j兩個樣品之間的性質就越接近。性質接近的樣品就可以劃為一類。 當確定了樣品之間的距離之后，就要對樣品進行分類。分類的方法很多，本節只介紹系統聚類法，它是聚類分析中應用最廣泛的一種方法。首先將n個樣品每個自成一類，然后每次將具有最小距離的兩類合并成一類，合并后重新計算類與類之間的距離，這個過程一直持續到所有樣品歸為一類為止。分類結果可以畫成一張直觀的聚類譜系圖。
3. 問題分析
3.1分析方法
本調查所采用的是聚類分析法，通過SPSS軟件進行統計分析。對問卷進行統計處理得到原始數據表（見表1）。利用SPSS軟件得到聚類成員（見表2）和聚類中心（見表3）。同時進行R型聚類即對變量進行分類（見表4）。
表1 原始數據
表2 聚類成員
表3 聚類中心
表4 聚類表
圖1樹狀圖
3.2結果分析
由聚類分析的計算結果可以看出,原變量之間的差異不大 ,根據表2所示可知，污染區域可以分為兩類，第一類包含16個區域，第二類有兩個區域即鹽山和葵涌，由聚類中心（表3）可以看出，第一類是以SO2、NO2、PM10為主要污染物的區域，而第二類則以O3為主要污染物。從表4可以看出各類中各區域之間的相近程度。從圖1中可以更為直觀的看出福永、光明、橫崗、觀瀾和沙井，相近程度更大，而寶安、龍華和華僑程度相近。南油、荔園和荔香相近。圖中線條長度表示相近程度。
4 結論
聚類分析法表明，可以將全市分為兩個大的空氣質量區，一區中的十六個區域，主要治理SO2、NO2、PM10為主，而二區以O3的治理為主。由于空氣的擴散作用可知，某一區域的作用會影響到周圍一大片區域的空氣環境，所以可以結合所屬于同一類的區域之間的地理位置關系和該區的主要污染物，對區域內的主要污染源進行排查，從而準確找到相關問題的根源，避免了盲目性。
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關鍵詞：高維數據；數據處理；統計特性；特征結構；降維
中圖分類號：TP274 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 （2012） 16-0000-02
1 引言
隨著科學技術的發展，人們在實際應用過程中經常會碰到各種類型的海量數據，如證券市場交易數據、多媒體圖形圖像視頻數據、航天航空采集數據、生物特征數據等，這些數據在統計處理中通常稱為高維數據。
在分析高維數據過程中碰到最大的問題就是維數的膨脹，也就是通常所說的“維數災難”問題。研究表明，當維數越來越多時，分析和處理多維數據的復雜度和成本成指數級增長。在分析高維數據時，所需的空間樣本數會隨維數的增加而呈指數增長。傳統的多元統計分析方法在處理實際數據時會碰到數據不符合正態分布或對數據沒有多少先驗信息的情況，所以，處理時只能用非參數的方法去解決。處理這類問題的非參數方法主要依賴大樣本理論，但高維數據在空間中通常是非常稀疏的，與空間的維數相比，樣本量總是顯得非常少，因此，大樣本理論處理高維數據不適用。另外，許多經典的低維數據處理方法，如回歸分析、主成分分析、聚類算法中的劃分方法和層次方法等，在處理高維數據時存在著難以解決的困難，例如，維數的增加會導致數據的計算量迅速上升；高維導致空間的樣本數變少，使得某些統計上的漸近性難以實現；傳統的數據處理方法在處理高維數據時不能滿足穩健性要求等。上述問題給高維數據處理中的模式識別帶來了極大的困難，同樣，這種維數的膨脹，給數學和數據分析帶來了重大的挑戰。
2 高維數據的處理和統計分布特性
在分析處理高維數據時，從數據描中找到感興趣的東西或者在眾多的影響因素中尋找和揭示事物的本質規律便是高維數據處理的基本出發點和關鍵所在。
2.1 高維數據的處理分析
雖然處理的數據，如搜索，分類，模式識別等方面有了很大的成就，但在高維數據處理方面，還沒有形成一個統一的模式。因此，建立一個完整的描述統一為相同的幀的高維數據分析的處理框架是必要的。有利于建立一個統一的高維數據轉換成相同的框架，有利于開展不同的方法之間的比較，有利于建立更具體的數據處理方法，度量系統的高維數據處理方法。先驗信息的過程中，該數據處理方法的結構的高維數據集的基礎上，在實際應用中，可以充分利用的數據集，根據所選擇的結構的內容感興趣，上的數據，使得高三維數據處理方法是比較容易理解，運用和非常合適的。當然，由于不同的數據集之間的巨大差異和數據處理的目的，不同的數據處理方法的應用效果是不同的，它變得非常困難的問題，使一個完整的解決方案。然而，為了探索適當的高維數據集的高維數據處理技術的目的，所以統一在同一個框架下的低維表示，將其統一到相同的框架是有一定道和理完全可能的。
2.2 高維空間的統計分布特性
統計學是幾何學中的一個應用領域，在應用過程中，許多低維空間中的統計分析方法在高維空間中很難得到比較滿意的結果。因此，探討高維空間的不同于低維空間的特性是一個值得研究的問題。以下主要介紹一些高維空間的幾何特性，關于高維空間的統計特性，其主要有如下方面：
（1）比起低維空間，高維空間中的參數估計需要更多的樣本數據。在統計學中，隨機變量的特征參數的數量取決于采集的樣本，樣本數的多少將直接影響估計的精度，隨著空間維數的不斷增加，要得到同樣精度的估計值將需要更多的樣本數。由于空間的體積隨著維數的增加而急劇膨脹，少量的樣本數在高維空間中顯得非常稀疏，因而，基于樣本的參數估計無法進行。另一方面，若要得到比較滿意的分類結果，在每個類別的樣本數一定的情況下樣本與空間關系是不一樣的，對于線性分類器，所需的樣本數與空間的維數呈線性關系；對于非參數估計分類器，所需的樣本數與空間的維數呈指數關系；對于基于二次估計量的分類器，所需的樣本數與空間的維數呈平方關系。由此可見，隨著空間維數的不斷增長，若在原始高維空間中直接對數據進行分類操作，將需要大量的訓練樣本，然而，在有些情況下，訓練樣本的取得并不容易的。因此，從樣本數量方面考慮，也有必要把高維空間的問題轉化到低維空間中加以解決。
（2）高維空間中的線性投影的高維空間中的數據，將顯示的近似的正態分布。在許多應用中，需要理論和實際應用中，通常假定隨機變量呈正態分布。對于低維的數據，這是可行的數據正態性假設可以通過的采樣點的分布圖，以進行驗證，但對于高維的數據，是否滿足正態分布是難以確定的，但是，根據隨機變量中心極限定理，我們可以肯定，與生長的空間維度，高維空間趨向于一個正常的分布或正常的低維空間中的數據分布的線性投影的線性組合，這意味著投影到子空間的數據往往是比較正常的分布，高維空間的數據被假定為正常分布的基礎上的許多特征提取和分類算法。
（3）隨著空間維數的增加，二階統計量在分類精度的提高和類別可分性兩方面有更重要的作用。統計學中的隨機向量的均值和方差分別稱為一階統計量和二階統計量。在高維數據空間，二階統計量對提高分類精度變得非常重要，但是，隨著空間維數的增加，二階統計量的估計也會變得越來越困難，直接影響到高維數據的處理。究其原因，這是由于方差矩陣中的待估計參數的個數隨著空間維數的增加而迅速增長，這就要求在處理數據時需要更多的樣本數據。因此，直接在高維空間中處理數據會面臨許多困難。
3 高維數據的降維分析
從以上高維空間的統計分布特性分析可知，雖然處理高維數據的技術和方法有很多，但對高維數據的處理采用降維是最好的選擇，所以，現在許多的領域中都用到降維方法。
那么，什么是降維？不同的角度有不同的定義，降維實際上就是尋找投影一一尋找從高維空間到低維空間的映射，它與坐標的變化有關。從模式識別的觀點看，它等價于特征提取；從統計學的觀點看，它與多元密度估計、回歸和平滑技術有著非常密切的聯系；從信息學的角度看，它就是數據壓縮和編碼。從以上的定義可知，如果算法的復雜性依賴于輸入數據的維數，那么降維可以有效的降低算法的復雜性。
為了實現對高維數據的降維，我們首先要了解高維數據的特征。要完整描述高維數據必須從本征維數、稀疏表示、極限結構、隱變量與參數表示四個方面來進行。
3.1 高維數據的本征維數
一般情況下，高維空間的樣本數據是不可能彌漫于整個RD 空間，否則就不會有所謂的信息。所以，高維空間的數據實際上可以看昨是處于一個低維流形上，即一個降維的“曲面”上，而該流形的維數就是數據的本征維數，而D只是數據的表象維數。
3.2 高維數據的稀疏表示
任何類型的高維數據在表示時都有其最本質的特征，一個采用稀疏表示式可以用特征化的較少的幾個參數近似地表示信號。研究高維數據的稀疏表示對于高維空間函數逼近和大規模計算等有著非常重要的意義。
3.3 高維極限結構
在RD 空間中數據的表象維數D 趨于無窮時，其結構會呈現何種特征是不確定的，研究它們的極限結構對于相當大一類數據分析問題有著非常重要的意義。
3.4 隱變量和參數表示
目前，由于在大多數高維數據在獲取過程中并沒有預先指定的觀測變量，因此從數據中尋求最有意義的、盡可能少的數據變化過程中獨立依賴的隱變量顯得非常有重要，而隱變量的獲取可通過降維處理來實現。
高維數據的內在維度，稀疏表示的極限結構，隱藏的變量和參數之間相互接觸的四個方面，可以歸納出的高維數據的內在結構的本質。獨立的四個方面的特性參數，數據是稀疏的高維數據的參數少，精度參數方法的建立要求的研究報告，天維法是一種非常有效的手段解決這個問題正是數征維數的數據實際上是兼容數據維數降低過程是密切相關的，并且可以被看作是維數降低過程的必要準備。
從以上分析可知，高維數據的四個方面特征都與數據降維過程緊密相關的，都直接影響到降維方法的發展，反過來，對數據降維過程的研究也會有助于對高維數據的精確描述，有助于在高維數據處理的其它鄰域取得突破。
4 結束語
本文研究了高維數據在分析處理過程中碰到突出的問題：處理高維數據的復雜度和成本成指數級增長；傳統的低維數據處理方法在處理高維數據時存在不滿足穩健性本質困難。通過比較不同的處理高維數據的方法、技術，分析高維數據的統計分布特性發現，處理高維數據的最好方法就是降維；而高維數據的特征為降維提供了依據。
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【摘要】 綜述了近年來計算機數據庫技術應用于中醫病案的存儲和檢索、古籍原文的瀏覽和檢索、方劑的組方研究、辨證論治規律的探討以及舌脈象標準化研究等方面。由此可見，計算機數據庫技術在中醫文獻管理和研究中應用，是加速實現中醫現代化的重要途徑。
【關鍵詞】 數據庫 文獻 方劑 舌象 脈象
信息技術、通信技術、網絡技術的飛速發展以及在社會生活中各個方面的廣泛應用，給現代人類社會生活帶來了極大的方便，大大提高了工作效率，也為中醫文獻管理和研究提供了新的方法和途徑。近十幾年來，計算機硬軟件技術突飛猛進地發展，微型計算機以其界面好、操作簡單人性化，存貯信息具有宏觀、系統、聯系的特性，完全滿足了中醫文獻的管理和科研需要。在中醫病案管理和中醫文獻研究中借助計算機數據庫技術和網絡技術已成為中醫現代化研究領域的一個熱點。不少對中醫感興趣的軟件愛好者自行開發出了具有某種功能的中醫信息管理系統，甚至有些高校、醫院和軟件開發商強強聯合，共同研發出了功能比較強大和實用的中醫文獻或中醫病案管理系統，這些系統雖然不是十全十美，但具有廣闊的發展前景。目前，具有文獻管理功能的數據庫系統已經在中醫研究的多個方面得到了應用。
1 用于中醫病案的存儲和檢索
長期以來，紙張作為病案記載的主要載體，給醫院病案管理帶來了諸多問題。如庫房不足，病案的查找、保護困難。另外紙張病案還存在著保存安全的問題，如水災、火災，人為的涂改、盜竊。醫院為了保存好病案因此而消耗了大量的人力、物力、財力。
計算機硬件技術的發展使得廉價的大容量存儲介質用于中醫病案的存儲備案，節省了大量的紙張。特別是光盤，以其價格低、容量大、安全性高、易攜帶性得到了廣泛的應用。另外計算機的易操作性和易查詢檢索性使得中醫病案的管理比較用紙張記錄，減少了出錯的幾率，提高了工作效率。目前，醫院信息管理系統（HIS）逐步在國內各地區大醫院推廣普及，發達國家已開發出了實用可行的電子病案應用于病案的存儲和管理，實現了無紙化管理、遠程醫療和遠程教學，滿足了所有的醫療、法律管理的要求。電子病案是指在一個特定的系統下的電子化病人記錄，該記錄用電子方式來保存個人終生健康狀況和保健信息，完全代替了紙質，甚至超越了紙質醫案的全部功能［1］。隨著電子信息技術的發展，電子病案取代紙質病案是一個必然的過程。
2 用于古籍原文的瀏覽和檢索
中醫藥古代文獻浩瀚如海，蘊藏著豐富的信息，古代醫家各流派的學術思想、以及不計其數的經方、驗方等待我們去發掘。多年來，中醫古籍的整理發掘工作一直沒有停止。將中醫古籍文獻數字化，建立相應的數據庫，深入發掘古代醫籍所含的信息，是現代中醫藥工作者所面臨的一項重大任務。目前，不少的中醫古籍愛好者在這方面做出了一定的貢獻。
周蓮菊等［2］建立了“《黃帝內經》計算機檢索數據庫系統”，對該書一次文獻和二次文獻進行分類整理，加工重組，使原文編排、學術內容檢索和有序化多途徑的檢索系統實現計算機化，為醫學科學工作者學習、研究、查對、引證、應用和開發《黃帝內經》，提供了全新規范化的現代檢索手段；南京中醫學院研制出的“針灸腧穴文獻資料檢索系統”包含50多部在我國針灸發展史上有較大影響的針灸著作中有關的腧穴資料［3］；陜西中醫研究院開發出了“針灸甲乙經通檢系統”；上海中醫藥大學研制成“《針灸大成》檢索系統”；中國中醫研究院研制了“ACULARS針灸文獻檢索系統”。這些數據庫系統的研制成功為我們研究中醫古籍提供了快捷的瀏覽和檢索手段，方便了我們對中醫古籍的研究。
3 用于方劑的組方研究和文獻收集整理
中醫藥博大精深，不僅在于它的辨證論治，而且組方用藥也千變萬化。古今名醫家遣方用藥看似平淡無奇，實則蘊涵著豐富的經驗和深刻的規律。雖然歷經各朝代醫家的傳承和發掘，仍有許多經方、驗方中的規律我們沒有發現，所以擺在當代中醫藥者目前的一項重要任務是發掘古今名醫家辨證用藥規律。用數據庫系統對方劑文獻進行整理和收集，可以快速地分類檢索、分類查詢、分類統計，有助于我們發現名醫組方用藥規律，使方劑學向著計算機化邁進。
嘗景勝（《北京中醫藥大學博士生學位論文》）利用數據庫挖掘技術對半夏瀉心湯的配伍規律進行了初步探討，發現了半夏瀉心湯在臨床中主治病癥規律和用藥的配伍規律。李愛敏等［4］分析了《范中林六經辨證醫案選》中的處方，并以桂枝、甘草為例得出了三個不同的一元線性回歸方程，進行了三個線性回歸方程兩兩之間回歸系數的比較，探索出了在六經辨證以及太陽證和太陰證的處方中，桂枝和甘草配伍用量的規律性。艾華等［5］人對《傷寒論》經方桂枝加芍藥湯的癥狀、舌脈象和用藥規律進行統計分析，發現該方治療消化系統疾病，特別是手術后黏連引起的腹痛等后遺癥具有很好的療效。南京中醫藥大學研制的“中醫方劑編碼及文獻數據庫系統”，收錄了古今方劑101903首，該系統可以進行方名、書名、處方藥物、功能、主治等的檢索。吳根秀等［6］人以FoxBase+ 數據庫系統和UCDOS為漢字支持環境，研制成了古代中藥方管理分析系統，能夠準確地為用戶提供按朝代、病名、病證等各種情況及用藥特點、用藥成分等查詢和統計，為中藥方分類分析提供了一個良好的手段。“中醫歷代常用方劑數據庫檢索系統”，收錄了中醫歷代常用方劑一萬余首。該系統既可按縱向從方劑名檢索異名、方源、作者、藥物組成、功用、主治、藥理作用和用法等，還可從根據組成考察方劑的沿革、變化、比較方劑的配伍關系，根據功用查詢同類方劑，根據主治和藥理查詢相應的方劑［7］。
張清苓［8］收集了古今1128例應用桂枝湯類方劑的臨床醫案，并對這些醫案加以統計，重點分析了桂枝湯類方劑臨床運用的總體特點。即桂枝湯、桂枝加葛根湯、桂枝加附子湯、桂枝加黃芪湯、桂枝加龍骨牡蠣湯、桂枝加芍藥湯、小建中湯、黃芪建中湯、黃芪桂枝五物湯等九個方證的具體臨床運用特點。揭示了桂枝湯類方劑臨床運用所具有的共性特點，并明確了桂枝湯等9個方劑臨床運用的個性特點及某些方證之間的相互區別和聯系。
陳和等［9］對古代醫籍和1978年以后出版的中醫期刊中治療陽痿的方劑324首，以主要治法為主體，統計其辨證方法、治法和血肉益精藥物出現的頻率。認為辨證論治是陽痿辨治的最主要方法，其次是辨病論治、專病專方，最后是溯因論治。3種辨治方法各有所長，臨證要根據不同情況靈活選用。
范欣生［10］對古今治療哮喘的方劑進行藥物類型、構成比、主要藥物及出現頻率分析后發現：治療哮喘方劑中使用頻率最高的中藥主要是化痰、解表、理氣、清熱、溫里、祛濕、收斂、活血、瀉下和熄風類藥物。其中化痰藥占所有方劑構成的30%以上；藥物使用頻率較高的有半夏、杏仁、桑皮、葶藶子、麻黃等；較之古方，今方中清熱、熄風類藥物比例明顯增高；麻黃、五味子、細辛、地龍、蘇子、黃芩等藥的使用頻率增加，在一定程度上反映了目前臨床上普遍存在的辨證用藥傾向。
謝鳴［11］對補益劑中的補血方劑進行了研究，通過對中醫血虛病機的認識及大量古今補血方劑的用藥分析，總結出中醫補血方劑配伍組方模式和5類不同補血方的配伍特征。經對補血方的統計分析發現，補血方劑以補氣、養血、填精、安神、生津液和活血6大類藥配伍為其基本結構，體現了益氣生血、填精補血、安神養血、生津養血、活血生血5種基本模式，并分別以益氣、填精、安神、生津液和活血類藥在方中配伍占較大比例為特征，具有多類藥伍用的傾向。此外，還提示補血方中擇用補腎藥應以味厚滋填之品為宜，同時須陰陽水火既濟，慎防溫熱剛燥；活血生血不能妄用攻破以傷正；某些金石類或平肝熄風藥可能是補血方中有潛力的部分。
來平凡等［12］為探討歷代益智方中常用藥物及配伍用量的規律，采用數理統計方法分析了《中國健腦益智療法》中所收集的自唐代以來歷代主要中醫書籍中的健腦益智方劑共300個。結果顯示常用健腦益智藥物為人參、遠志、茯苓、甘草、石菖蒲、茯神、當歸、麥門冬。其中最常用藥物人參、遠志、茯苓3者之間的配伍用量有一定的規律，其關系可用二元線性回歸方程表示。
4 用于中醫辨證的研究
中醫臨床僅用四診方法獲取證候進行分型診斷，存在著較大的主觀性和模糊性，影響了中醫診斷的科學性，阻礙了中醫藥現代化和國際化的進程。隨著分子生物學迅速發展和計算機統計分析功能、人工智能理論和技術的完善，結合中醫學的理論知識和中醫專家的經驗，利用計算機模擬專家系統來實現辨證論治的目的已經實現。
李曉春等［13］利用計算機將西醫疾病名稱和其相應的中醫辨證分型論治進行總結、歸納，開發出來的虛擬專家系統經過在實踐中的檢驗，其診斷正確符合率能達90%以上，足以證明應用計算機來實現辨證論治是完全可行的方法。張風娥等［14］將基因組學融入中醫學，從基因微觀分子水平研究中醫診斷這一課題做出合理的設想，通過對足量的同一病位或病性患者的基因表達進行分析，建立了“辨證要素的基因表達譜數據庫”，進而組合成證型基因表達譜數據庫，以此作為辨證的客觀化和規范化標準。謝英彪［15］針對中藥滋補產品生產、食用和宣傳的盲目性，研制和開發了補品服用指導系統，先弄清人體氣血陰陽的虛實，再進行臟腑辨證分型，將臨床常用的400余種組方、合理、安全有效的新老中成藥、經驗方及保健品按成分、功能、主治、用法、用量等進行了簡單介紹。北京中醫藥大學、中國醫學科學院的中醫、西醫、生物醫學工程及計算機方面的有關專家共同論證，聯合研制出TCMCADS（中醫臨床輔助辨證系統）自動生成系統，該系統能夠根據模糊的判別模式模擬建庫者的臨床經驗進行中醫辨證，報告診斷結果，包括立法方藥、診斷概率等，并有能對舌脈進行客觀辨證等功能。
5 用于舌脈診的研究
舌脈診是中醫四診的重要組成部分，是臨床辨證的重要依據。從《黃帝內經》開始，舌脈診就已經被作為基本的診察疾病的手段，張仲景所著《傷寒論》每病均言脈證并治，可見脈診在中醫診斷上的重要性。經歷代醫家的不斷完善和豐富，舌脈診已成為中醫學最具有特色的診斷方法。但是由于科學技術的限制和中醫學自身的特點，舌脈診主要依靠前人的經驗和口筆相傳，缺乏具體的統計數據支持。因此，開發舌脈診的數據庫統計分析平臺，進行大規模的臨床病學調查和舌、脈、證三者之間的相關性分析，是使中醫診斷學走向科學化、客觀化的重要途徑。
天津中醫藥學院2000級碩士研究生趙松雪開發的舌脈診斷綜合分析系統，錄入10818例病例，然后將舌脈證錄入數據庫，經過該系統的分析統計，可以反映出舌、脈、證三者之間的相關性：選定某一脈象，可以顯示與該脈象對應的舌象和證型的分布情況，并將相關性結果按比例從大到小的順序排列，可直觀顯示出該脈象與哪些舌象和證型的相關性最大，與哪些舌象和證型的相關性最?。贿x定某一舌象，可以顯示與該舌象對應的脈象和證型的分布情況，并將相關性結果按比例從大到小的順序排列，可以直觀顯示出該舌象與哪些脈象和證型的相關性最大，與哪些脈象和證型的相關性最??；選定某一證型，可以顯示與該證型對應的脈象和舌象的分布情況，并將相關性結果按比例從大到小的順序排列，可以直觀地顯示該證型與哪些脈象和舌象的相關性最大，與哪些脈象和舌象的相關性最小（《天津中醫藥學院1999級碩士研究生畢業暨學位論文》）。
天津中醫學院99級碩士研究生劉晉平開發的“脈象軟件”，將明清及現代病案3006例拆分為病名、證型、舌象、脈象和癥狀5項填入Execel中相應的位置，用SPSS軟件作初步的處理，篩選出6種脈象，然后進行計算機程序編制，創建了“脈象軟件”。該“脈象軟件”可以從病名推出相關的脈象，分析出病名與各脈象之間的聯系；還可從脈象推出相應的疾病，顯示各疾病所占的百分比；還可從證型推出相應的脈象，顯示各脈象的頻度；也可從脈象推出相應的證型，顯示各證型所占的百分比（《天津中醫藥學院2000級碩士研究生畢業暨學位論文》）。
為了輔助本課題對當代名中醫案例舌脈診規律的研究，我們開發出了中醫病案OLAP系統，也是一個包含舌脈診研究的多功能平臺，可以反映出舌脈象分布和應用規律，對舌、脈、證、病等進行數據挖掘和統計分析（《北京中醫藥大學2003級博士研究生畢業暨學位論文》）。
6 中醫文獻的數據統計分析
中醫藥是一門高度抽象、綜合的學科，它的理論基礎和思維模式不同于現代西方醫學，必須借助于現代物理學、數學和生物學的新方法、新技術，才能更好地進行中醫藥的理論研究，突出其優勢和特點，使其得到健康、順利發展。除了作為實驗室或者實驗后的數據處理方法，統計分析作為一種主要的研究方法在國內外的中醫藥研究領域均得到了一定的應用。
日本學者將多元分析方法應用于醫學研究。多元分析主要包括有因子分析、相關分析、回歸分析、主成分分析、辨別分析、聚類分析、尺度解析法、語義尺度法等，主要用于中醫證的研究、方劑研究和脈證研究三方面。聚類分析用于中醫文獻的研究，可以避免數據處理時摻雜的主觀因素，客觀準確地反映研究對象，并在文獻資料中發現其內在的客觀規律。
周鳴心［16］采用聚類分析、相關分析等統計學方法，對《傅青主女科》的方藥進行了分析，發現《傅青主女科》的主要特點是：選藥簡約、構方奇巧；善施補藥，突出補血，推崇肝腎；制方量宏力專，遣藥主次跌宕起伏。張啟明等［17］用SAS統計軟件對臟腑病辨證用藥進行回歸分析，得出各種證不同的用藥情況；黃翌（《暨南大學碩士研究生學位論文》）對618例慢性乙型肝炎logistic回歸分析，探討證型的構成和臨床用藥的特點，得出逍遙散可作為治療慢性乙型肝炎的基礎方，治法為扶正驅邪并重，肝脾腎通調，補氣解郁，兼顧活血。喬模［18］從對《金匱要略》藥物的統計分析入手，采用以藥測證的方法研究仲景關于雜病的病因、病機和學術思想。認為仲景之雜病病因實證主要是痰濕水飲，虛證主要是脾虛氣弱，在治療方面創造性地運用了八法，并創立了如固澀、殺蟲、安神等治則。蔣永光等［19］用線性回歸的方法研究了《傷寒論》中4個方劑使用芍藥和茯苓的配伍用量規律，以及治療陰陽兩虛的部分方劑中的五味子、人參、覆盆子和肉蓯蓉的配伍用量規律，認為這些方劑中所研究的藥物的配伍用量具有嚴謹的規律，可作為臨床處方用藥的指導。
7 結語
近幾十年來中醫文獻的整理研究工作發展迅速，廣大學者在原文整理、醫案中辨證論治規律、醫家經驗的總結等方面做了大量的研究。隨著現代計算機技術和網絡技術在文獻研究中的運用，利用數據庫發掘知識和數理統計方法，對中醫文獻和醫案中有價值的內容進行再發掘，探索其內部規律，進一步深化和發展中醫理論，將是下一步中醫現代化研究的工作重點。
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一、關于培養目標與模式
根據統計學專業的特點，統計學專業培養目標的制定遵循“寬口徑、厚基礎、重應用”的原則，培養具有良好的經濟學基礎，掌握統計學的基本理論與方法，熟練地運用計算機分析處理數據的能力，具有寬廣的知識面，較強的實踐能力和創新精神，能在國家各級管理部門，各類企事業單位從事統計調查、數量分析、統計信息管理與咨詢等實際工作，適應社會經濟發展需要的高級復合型專門人才。
首先，專業培養目標中培養人才規格定位問題。專業培養目標是人才培養體系中基層目標，也是對畢業生培養的規格和質量所提出的應當達到的標準，同時也是構建專業課程體系、制定專業主干課程、實踐教學環節的重要依據。國內大多數高校統計學專業培養目標對人才培養規格定位為高級復合型專門人才，在這里應該理解為統計學專業既不是培養所謂的統計“專才”，也不是培養對財經、管理類各學科無所不會、無所不曉的“通才”，而是培養在一定領域、一定程度上能融入其它財經、管理類學科的“參與型”、“協同型”的“復合型”人才。只有突出統計學專業思想，才能使統計專業的畢業生利用統計思想理解行業問題，進而選擇正確解決途徑的能力。而這種參與和協同，是指統計學專業所培養的人才，能運用自己所學的統計理論方法和相關的經濟、管理理論，與經濟、管理專業人才合作和協同，解決好數據搜集、整理、分析、顯示等統計方法在經濟和管理中的應用問題。
其次，專業方向問題。著名的經濟學家、統計學家薩維奇認為：“統計學基本上是寄生的：靠研究其它領域內的工作而生存”。統計學實踐性、應用性的學科性質要求統計學專業人才應當具有從事經濟、信息、生物、醫學、法學、教育及心理等各個領域中有關統計實務工作的專業技能，為政府或企業決策、科學研究提供可靠的依據，這就必然要求統計專業人才不僅要有豐富的統計學專業知識，還應當具備經濟、信息、生物、教育等所從事行業的基本知識。然而，“高級復合型人才”的統計專業人才培養目標，培養過程注重理論而輕應用，導致統計學專業畢業生的知識結構過于狹窄：大多數學生除了統計學專業知識外，對于其他學科領域的知識掌握甚少，這直接影響了統計專業畢業生的創新能力以及對統計實務工作的適應能力。目前，統計學本科授予經濟學學士的院校，一般基于“大統計”及經濟學學科背景設計課程體系，但明顯的不足是統計學作為一種分析工具，課程設置中重理論方法而輕應用，沒有和具體的行業背景相結合，統計學專業沒有明確的專業方向。由于專業方向模糊，勢必影響對必修課、選修課的科學安排，實現不了多種課程的有機結合。另外，由于專業方向不明，學生在選修課程的時候茫然而不只所措，有的同學到畢業時，也沒有選修專業綜合特色課程，從而不知道統計學專業在哪些行業領域能應用自如。
再次，在培養目標中還應進一步明確“數學”和“經濟學”的基礎性作用。因為統計學是以數為據，以量為證。具備一定的定量分析，注重數的背景和量的意義，是統計學區別其它經濟學科的一個顯著特征，也是培養學生具有數理判斷能力和以數為背景的邏輯思維能力。
最后，在培養模式中，應該強調實踐教學的重要性，以培養學生的操作技能和綜合能力。實踐教學的形式多種多樣，既可以滲透到具體的課程中去，又可以采用課外學生實踐的方式。實際上，統計學、社會經濟統計、抽樣調查、計量經濟學、多元統計分析等課程都可以開展理論與實踐相結合的教學模式，這些課程的實驗大多側重于理論方法的驗證，對于如何走出模擬實驗環境，進一步面向社會、服務社會，增強學生的專業與社會實踐相結合，還有待進一步完善。筆者以為，從高年級開始，每學期至少有一次社會實踐機會。一是在學期教學過程中進行，如組織學生進行統計模擬專題實驗或請政府統計機關的人員走進課堂介紹統計方案的設計、數據的收集與處理、調查報告及統計分析報告的撰寫；教師在組織教學的過程中，適當地走出課堂開展統計信息咨詢、多元化市場調查與統計分析，使學生感到學有所用、學以致用；高年級統計模擬實驗課程應該開設專業綜合實驗，側重以案例為背景，主要是描述統計、推斷統計、多元統計及其計量經濟等方法的綜合應用。二是在假期中進行，如寒暑假組織學生開展社會調查、信息咨詢、崗位實習等實踐活動，親自從事調查數據錄入、整理及分析推斷，使學生在實踐中發現問題，提出解決問題的思路與方法，不墨守成規，勇于創新。
二、關于課程設置
專業人才培養目標和培養規格的具體化、實踐化要通過課程設置來實現，課程設置是人才培養方案中最核心的部分。
首先，在課程的結構上，強調數學、經濟學、統計學和計算機應用（統計軟件應用）四個方面課程的有機結合。在課程的設置上，不能貪多求全，要有側重，應著重開設突出素質能力的數學基礎課程和反映統計數據分析與處理能力、計算機技術方面的課程內容。教學內容注重揭示課程之間相互關系，在比較和聯系中給學生系統地傳授知識，提供豐富的背景知識，拓寬學生的視野。就統計學專業理論方法及其應用而言，構建課程體系時應考慮以下幾個方面的課程設置：（1）統計方法論基礎課程和綜合課程，如概率論與數理統計、統計學、抽樣技術、計量經濟學、時間序列課程、多元統計分析、統計預測與決策；（2）社會經濟統計學基本理論和方法課程，如市場調查與分析、企業經濟統計學等；（3）主要生產領域的統計方法課程，如工商管理統計、商務統計等；（4）有較大發展潛力的行業統計方法課程，如資源環境統計、人壽與保險統計；（5）宏觀經濟統計核算理論和方法課程，如國民經濟核算、宏觀經濟統計分析；（6）前沿性統計方法課程，如數據挖掘、非參數統計、貝葉斯統計等。這種安排體現了構架知識體系的點面結合要求和循序漸進要求，也突出了統計學專業“參與型”和“協同型”課程體系的內涵。如果專業方向進一步明確，對于統計專業方向課程，學生可根據專業方向來確定選修。
其次，為拓展學生的數學思維，夯實數學基礎，筆者認為，應把“運籌學”和“統計建模”課程分別增加到專業基礎課程、專業綜合特色課程中去。因為運籌學課程主要學習管理決策的定量化模型和方法，是線性代數、概率論和數理統計、經濟學知識的綜合應用課程，也是深化專業基礎課“管理學”的重要課程（開課學期可進一步探討），與統計學專業開設的經濟預測與決策、管理統計學等課程關聯度較大。統計建模課程以統計理論為基礎，突出統計方法、計算機技術的應用。通過這兩門課程定量化分析方法的學習，能幫助學生在分析決策對象和解決實際問題方面更加自如，突出了統計學專業定量分析的特長。
最后，為加強計算機編程及其應用需要，使學生熟練掌握程序編制、終端設備的使用和加強數據分析能力，建議統計軟件應用課程側重介紹SAS和R軟件①編程技術和應用；而SPSS軟件、EVIEWS、馬克威軟件融合到多元統計分析、計量經濟學、時間序列課程中的實踐環節。另外，統計學專業還應增加一門程序語言（如C語言），一方面有助于統計軟件的學習，另一方面，可突出統計專業辦學特色。如果統計學專業畢業的學生編程能力強和實際操作應用能力強，則對專業聲譽、辦學特色定位及畢業生就業渠道的拓展大有裨益。筆者認為，寧可縮減統計專業交叉、重復大的課程，也要多開設計算機方面的課程，以適應信息社會數據處理的需要。
三、關于教學手段和方法的改進
國內大多數統計學專業的教學基本上沿襲了“課堂講授——課后作業——考試判分”的教學模式。在課堂教學中，仍然以傳統的“灌輸式”為主，在教學上習慣于“填鴨式”教學方法。上課只重視概念、統計指標的含義和公式的推導，而忽略所包含的經濟含義和統計指標的實際運用。老師上課來，下課走，師生缺少溝通。由于對“啟發式”教學方法應用得還不夠，對實踐教學課時安排不足或很少考慮，學生接觸社會實踐的機會較少，這對提高學生的統計實踐應用能力極為不利。有些學生感覺身處大學的校園卻是中學的教學管理模式，學生在學習過程中容易產生統計既難學又枯燥無味的情緒，不利于發揮學生的積極性和創造性。
在教學手段上，目前，統計教學中普遍采用多媒體教學。但隨之而來的問題是學生難以筆記，喪失了由此產生的記憶功能和復習鞏固功能，會使部分學生感到沒有停頓思考的余地，造成知識消化吸收不良。另外，多媒體教學過程中，由于課件是事先設計好的，教學思路按課件設計來進行，學生只能循著教師固定的思路來思考問題和學習知識。也就是說，教師劃定了一個由起點到終點的嚴密軌跡，學生只能沿著軌跡走，這與在課堂教學中培養學生的創新思維、創新能力是相矛盾的。
醫藥數理統計屬于理論結合實踐的課程,在學習過程中要面臨多方面的知識學習,給學生造成了較大的難度。該類專業課程主要將概率論知識作為基礎,將統計推斷作為中心,將統計分析方法作為重點,需要教師進行多元化的教學。因為醫藥數理統計在知識結構上較為抽象,很多專業知識記憶起來難度較大,學生常付出了較大的努力依舊難以把握知識。面對新時期但教學改革,教師應以現代化的教育理念為指導、以培養學生的科學思維和創新能力為目標,科學開展教學計劃。
1更新方式,增強創新能力
培養創新能力的高層次人才是高等教育的新目標,這也對教師們的教學方法改革給予了明確的規定。與早期傳統的教學方法相比,現代教育方式的更新呈現出了很多先進的特點,為醫藥數理統計教學工作創造了條件。早期教學存在的不足主要表現在教師講課過于呆板和技術化,課堂上缺少師生交流與互動,導致了整體課堂教學效率低下。教師需積極引進啟發式、討論式和案例式等教學方法另外還在醫藥數理統計課程的教學實現創新型教學,以培養學生的實踐能力。研究性學習是最近幾年提出的新觀點,主要是指以學生的自主性、探索性學習為基礎,讓學生在社會實踐過程里收獲不同的知識,以加強對專業知識的理解。根據本課程的教學目標要求,我們開展研究性學習時要為學生提供更多的學習題材。還需要顧及到學生沒有研究性學習的經驗,這樣才能保證教學方式的有效性,滿足現代教育事業發展的需要。例:估算池塘中魚的數量、合理驗血問題、醫療保險的賠償問題等等。教師要求學生通過社會實踐來獲得答案,最后根據概率與數理統計的知識處理問題。經過這樣的實踐學習,能夠讓學生的思維能力得到鍛煉,增強了學生綜合運用所學知識解決實際問題的能力,讓學生的創造思維得到開拓。
2調整內容,知識體系創新
當前,教育事業改革廣泛進行,很多方面的理論知識學科得到了更新調整。數學在科學、技術、經濟、社會等區域的研究也更加深入,醫藥數理統計這門課程就體現了概率論和數理統計在醫藥中的運用價值。但受到傳統教育理念的束縛,對于醫藥數理統計這們學科的教育僅局限于理論知識教學,學生的思維能力沒有完全打開,接觸到的教學內容也相對陳舊。高校依舊存在重理論輕實踐,重知識輕能力的現象。教師在教學題材的選擇上基本都是照搬前期教育遺留下來的內容,這就難以顯現統計在現代醫藥領域的應用。面對新時期的高等教育,教師應該學會在思想觀念上轉變教學方式,讓學生能接觸到更多的理論,懂得如何去掌握醫藥數理統計知識的學習方法。教師需對概率論知識綜合講解,優化定理的推理論證,注重教會學生用概率的思想理解基本概念,不斷培養學生的實踐能力。數理統計部分的教學過程里,應該把握好統計概念及統計方法的運用情況,使得學生的學習不再局限于書本教材,能夠接觸到各類與數理統計相關的知識。作為教師,在授課過程中不能僅使用教育部門頒發的教材,還要從教學資料及相關書籍上收集教學資源,為學生展示數理統計在醫藥領域的新應用。早期數學教學將重點放在了知識結構的教學上,對于理論知識的實際運用沒有給予關注。伴隨著科學技術水平的提高,我國的醫藥學領域研究開始結合了數學模型,如:醫生問診時的貝葉斯模型、藥物分析的假設檢驗模型等。教師應該深刻認識到數學模型的重要性,在教學過程里積極引進數學建模。這樣既能實現現代教育的需要,也能保證教師的教學工作取得良好的程序,以此來增強學生知識分析、解決問題等多方面的能力,滿足了現代專業課程教學的需要。
3轉變觀念,考核制度改革
盡管現代教育理念中要求學校重視學生能力的培養,不能僅僅是關注學習的學科成績,但考試依舊是教學中不可缺少的部分,通過課程考核能讓教師掌握學生的學習情況,以反思自己教學工作存在的不足。學校應該在考核試卷上進行更新處理,規范化的試卷能夠讓學生在考核中顯現出自己的優勢,但如果學校僅僅將考試成績作為衡量學生成績好壞顯然存在不足。因而,面對新時期但教學改革,教師應該轉變考核觀念,執行創新的考核方式驗證學生的學習情況。我們可以將學生本課程的考核成績分成平時成績、研究報告(或論文)及期末考試成績3部分。平時成績涉及到作業質量、課堂表現、學習態度等;研究報告(或論文)涉及到數學建模、專題研究等,最后寫出一個總結性的論文,讓學生的創新能力得到加強。在期末考試中要倡導實行開卷考試,對學生的綜合應用能力重點考核,這樣才能將學生的激情帶動起來。
4結合技術,提升教學效率
醫藥數理統計教學中采用先進的技術能夠提高學生的學習興致,減輕教師的教學工作負擔。當前,我國正處于信息化時代,先進的網絡技術得到了廣泛的運用,很多現代化教育手段也被應用到教學當中。教師在引進教學技術時,應該充分結合計算機設施,課前制作相應的多媒體課件,同時結合先進的教學方式運用技術。在多媒體課件制作時堅持圖文并茂,同時配合動畫演示,這樣能從多個方面對學生產生刺激,讓學生積極參與到課堂教學中。例如,在授課時加入了蒲豐投針、二項分布、大數定律及中心極限定理和假設檢驗的兩類錯誤等等很多內容的演示,這就提高了課堂教學的整體效率。需要注意的是多媒體只是輔助教學的一種手段,不能用它替代傳統的教學模式,只有在教學中合理使用多媒體才能取得最佳的效果。另一方面,當前很多的統計軟件,如Excel(電子表格)、SAS(統計分析系統)和SPSS(社會科學統計軟件)等都需要通過計算機演示才能達到教學目的。通過統計軟件的教學使學生了解到在實際進行統計分析時,可以借助科學手段對數據等進行科學的分析。
5結語
綜上所言,醫藥數理統計是一門綜合性較強的學科,教師在教學過程中要不斷引進先進的技術,通過教學體制改革來更新教學方法。因此,教師必須不斷研究、不斷更新知識、更新教育觀念,提高自身素質,為學生提供更好的教育服務。
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[摘要]企業創新能力評價涉及眾多指標，利用多指標評價企業創新能力是一個復雜問題。本文構建了技術創新指標體系，利用多元統計中常用的因子分析法原理，結合SPSS13.0統計分析軟件，對溫州民營科技企業技術創新能力進行了綜合評價。
[關鍵詞]民營科技企業技術創新能力綜合評價
在熊彼特的創新理論中，“創新”是經濟增長與發展的“主發動機”，是“建立一種新的生產函數”。經典的創新測度把創新與發展理解為一種線性關系，即科學研究是創新的起始點，增加科學研究的投入將導致下游的創新與新技術的增加。
一、技術創新能力評價指標體系
借鑒國家統計局國家經濟景氣監測中心提出的企業自主創新能力評價指標體系，并結合溫州民營科技企業實際情況，構建了溫州民營科技企業技術創新能力評價指標體系。
人力投入能力：科技活動人員尤其是研究與開發人員是技術創新活動的核心力量，是一個具有國際可比性的重要指標，從事技術開發的技術創新人員的數量、素質直接決定著企業技術創新能力的強弱。企業技術創新能力的提升，最基本的條件就是培養和造就一批具有高素質的技術創新人才。人力投入能力體現在企業技術職稱人員比例、大專以上人員比例、科技活動團隊強度和R＆D團隊強度幾方面。
財力投入能力：技術創新經費的投入是開展技術創新活動的根本保障和前提，是決定技術創新能力的一個非常重要的因素。從另一方面來說，創新經費的投入水平也反映了企業對于技術創新的重視程度。由科技活動投入強度和R＆D投入強度來衡量企業的財力投入能力。
創新產出能力：反映其各種要素組合產生的實際成效，是評價企業技術創新能力最直接、最重要的指標。包括百元總收入利稅、全員勞動生產率、產品出口創匯率、技術性收入比率。
二、民營科技企業技術創新能力評價
因子分析從研究多個變量之間的相互依賴關系人手，在盡量保持原有信息量完整的前提下，尋找少量能夠控制所有變量的公因子，將每個變量表示成公因子的線性組合，再現原始變量與公因子之間的相關關系，最后計算主要指標的合理權重，依照公因子得分對每個樣本對象進行綜合評價。利用SPSS13.0統計分析軟件對樣本進行因子分析，得到這十二家民營科技企業技術創新綜合能力。
經KMO和Bartlett檢驗，變量之間的相關系數矩陣不是一個單位陣，而且KMO（用于比較觀測相關系數值與偏相關系數值的指標）的值為0.52>0.5，球形檢驗卡方統計量＝72.925，P＝0.005<0.01，表明適合對這些變量進行因子分析。分析共同度表，本文指標變量與因子之間具有較強的相關關系，因子能夠充分反映樣本指標的信息量，進行因子分析的效果顯著。
設定主成分的特征值必須大于1，并且按照因子分析的原則，所選取的主因子對方差解釋的累積達到85％以上。用SPSS求得特征根分別為2.72、2.107、1.931、1.81、……前4個特征值大于1的因子對方差解釋的累積百分比為85.675％，滿足設定的條件，因此提取4個公因子。根據特征根求出的權重分別為27.196％、21.071％、19.305％、18.103％。
以“方差極大化”為準則進行因子正交旋轉，從而得到方差極大化后的因子載荷矩陣，4個因子的總體方差累積貢獻率還是85.675％。根據旋轉后的因子載荷矩陣可以得到明確經濟意義的主公共因子。
第一公共因子F1主要由R&D投
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入強度、科技活動投入強度等指標決定，它們作用在第一公共因子上的載荷量分別為0.931、0.885。我們把其定義為企業創新財力投入能力因子，其方差貢獻率達27.196％，成為決定企業技術創新能力的最重要因子。第二公共因子F2中技術性收入比率載荷量領先于其他因子，達到了0.936，所以我們把其定義為技術產出能力因子，方差貢獻率達21.071％。第三公共因子F3中產品出口創匯率載荷量領先于其他因子，達-0.807，所以我們將其定義為出口能力因子；R&D團隊強度、科技活動團隊強度載荷量亦較高，分別達0.770、0.676，我們把其定義為人力投入能力因子。出口創匯能力因子和人力投入能力因子方差貢獻率達19.305％。第四公共因子F4主要由百元總收入利稅和全員勞動生產率指標決定，它們作用在第四公共因子上的載荷量分別為0.91、0.759。將其定義為社會貢獻力因子，其方差貢獻率達18.103％。
根據因子得分系數和原始變量的標準值可以計算每個因子的得分數，旋轉后的各因子得分，進一步結合相應的方差貢獻率，可以建立如下的綜合線性評價函數：
（為第個企業的技術創新能力綜合得分）
根據上面的綜合線性評價函數及各樣本企業各主因子得分，計算出樣本企業技術創新能力綜合得分并進行排序：創力電子（0.777）、萬谷科技(0.722)、東甌生物(0.68)、華潤電機(0.196)、正泰設備制造(0.124)、昌泰電力開關(-0.065)、強盛石化機械(-0.128)、銀達印業(-0.235)、寶特儀表(-0.398)、吉爾達鞋業(-0.479)、奧特塑膠(-0.545)、碩穎數碼科技(-0.648)。
【關鍵詞】醫學統計學；研究生；教學改革
培養醫學研究生不僅要提高其專業能力，更要培養其科研思維能力和解決科研實際問題的能力?！夺t學統計學》的學習不僅能夠培養醫學研究生良好的科研思維能力，而且能夠從科研設計、資料收集、數據統計分析、結果正確解釋等方面大大提高學生解決實際科研問題能力。因此，《醫學統計學》教學在研究生課程教學中有著舉足輕重的作用。
1《醫學統計學》教學中存在的問題
盡管在本科教學、碩士研究生教學、博士研究生教學均開設了《醫學統計學》課程，但是，在目前教學模式下，經過《醫學統計學》課程學習的大部分醫學研究生在醫學統計學的理論學習和實際應用方面仍存在嚴重的脫節現象，如統計設計不合理、資料分析統計學方法應用錯誤、研究結果解釋不正確等。有調查顯示，只有不到30%的研究生能夠熟練掌握和正確運用常見的統計學方法，如統計描述、t檢驗、相關分析、單因素方差分析等。由于缺乏良好的運用統計學方法的能力，有許多學生在開展科研實踐中遇到了較多的麻煩，造成了不必要的損失。有的因為課題設計存在嚴重問題，只好在課題已經開始實施后推到重來；有的因為在資料分析時采用了錯誤的統計學方法，得出了錯誤的結果和結論，不僅導致了本研究的失敗和科研資源的浪費，而且由于錯誤的研究結論未能得到及時發現和糾正而導致了后續研究資源的投入，產生了更多研究資源的浪費。此外，目前《醫學統計學》教學對醫學研究中常用的一些高級統計學方法如生存分析、Meta分析等涉及較少或者著力不夠。
2 《醫學統計學》教改措施
2.1教學方式的調整
目前醫學研究生《醫學統計學》教學模式中采取的教學方式仍然是本科學習階段的教學方式，即老師理論授課，輔助課后練習題的完成。研究生在本科階段已經較為系統地學習了《醫學統計學》的基礎理論知識，在碩士或博士階段則應更加注重《醫學統計學》方法實際應用能力的培養。因此，醫學研究生《醫學統計學》教學應采用理論教學為輔，實踐操作為主的方式。減少理論課課時數，增加實踐操作課時數。理論授課應結合醫學研究的需要，采用問題為基礎，學生為主，老師為導向的啟發教學方法；實踐操作教學可采用如下方式：
（1）典型案例分析法 老師可以選用一些典型的課題標書、研究論文，先讓學生進行課前閱讀，找出標書或論文在統計設計或統計方法運用方面的缺點和巧妙之處，然后在課堂上進行討論，老師最后剖析和點評。
（2）小組課題設計 可通過學生自主設計課題的方式提高學生對統計方法、統計設計等的應用能力。具體方式為：首先對學生進行分組，每組自行選題，進行科研設計，然后在老師的引導下，對每一組課題標書進行課堂討論和點評。
（3）導師課題演練法 學校安排一定的課時，讓學生在《醫學統計學》課程開始前、開始中積極參與導師課題研究活動。一方面可以通過提高學生對醫學統計學方法應用的需求，激發學生學習《醫學統計學》的熱情和積極主動性；另一方面，學生在參加課題實踐過程中往往會遇到許多有關課題設計、資料統計分析等方面的問題，帶著這些問題去學習《醫學統計學》，將有更加深刻的體會。
2.2課程內容的調整
目前，研究生《醫學統計學》教學課程內容主要包括：①基本統計學方法。主要有：統計描述、t檢驗、單因素方差分析、單相關分析、一元線性回歸、二維表、秩和檢驗等。②高級統計學方法。主要有：多元線性回歸、logistic回歸、多維表x2檢驗、生存分析等。③科研設計。主要有：簡單析因設計、簡單拉丁方設計以及研究樣本量的估算等。④統計軟件及應用。主要有SPSS軟件的應用。研究生《醫學統計學》教學課程內容應根據培養學生的類型及醫學研究的需要進行實時調整。一方面強調專業型碩士研究生基礎統計學方法的學習；另一方面要增加或加強學術型碩士研究生和所有博士研究生對logistic回歸、多維表x2檢驗、生存分析如COX回歸和Kaplan Meier等常用高級統計學方法的學習。雖然有些學校現有教學課程內容包含了這些內容，但要求學習的內容不夠全面和深入，只有極少數學生能夠熟練應用此方法開展科研實踐。此外，還應增加高級統計學方法在醫學統計軟件中的使用方面的教學內容。
2.3考核方式的調整
目前，研究生《醫學統計學》課程考核方式主要是以閉卷筆試為主的理論考試，而對學生統計學方法的實際運用能力考核重視程度不夠。對于碩士研究生，我們可以采用閉卷考試為主，輔之以實際操作能力考核。具體為：一方面采用閉卷考試考核，分值約60-70分；另一方面要求學生結合醫學研究工作的需要，設計一項科研課題，撰寫一份課題標書。此項考核分值約30-40份。博士研究生則采用實際操作能力考核，平時作業綜合考評得分為輔的考核方式。具體為：要求博士研究生結合醫學研究工作的需要，設計一項科研課題，撰寫一份高質量的科研標書，此項考核分值約60-70分；同時，任課老師對每位學生平時作業情況進行綜合考評，此項考核分值約30-40分。
3 思考
研究生《醫學統計學》教學改革的重點內容包括：一方面要改變理論教學為主、實際運用能力為輔的教學方式，從而提高學生科研實踐能力；另一方面，還要根據醫學研究的需要，豐富《醫學統計學》教學內容，以此滿足醫學研究的需要。教學改革需要教育部門、學校的高度重視；同時也對老師和學生提出了更高的要求和挑戰。不僅需要教師不斷更新、完善自己的知識結構，在教學實踐中反復摸索、不斷嘗試，而且也要求學生具有更廣的知識面和更強的自學能力及動手能力。
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