时间：2023-07-10 17:33:39
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇多元统计学方法，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
【摘要】
目的：提出一种基于改良马氏深度函数的多变量参考值范围统计学建立方法，并以此为基础探讨统计深度函数在解决多变量参考值范围问题方面的实际应用价值. 方法：采用计算机模拟试验和实际数据分析相结合的方式，从参考值范围几何特征、参考值范围合法性与有效性等方面对新的和现有的几种多变量参考值范围建立方法进行比较分析. 结果：改良马氏深度法建立的二元参考值范围具有典型的中心椭圆特征，对于多元正态分布资料，改良马氏深度法与正态分布法一致性在98.5%以上，实例数据分析结果显示改良马氏深度法建立的参考值范围大小比多元正态分布法更接近理论水平. 结论：改良马氏深度法在参考值范围几何特征方面符合要求，在合法性及有效性方面优于现有的成熟方法，可以作为多变量参考值范围的有效统计学建立方法.
【关键词】 参考值 计算机模拟试验 深度函数 统计学方法
0引言
医学多变量参考值范围统计学建立方法是困扰医学统计工作者的重要问题之一. 目前的多变量参考值范围多采用多次重复使用单变量参考区间的方法，但此方法的主要问题之一是无法处理变量间相关性的影响. 针对多元正态分布资料，多元正态分布法仍是最有效的方法［1］，而近年来有关学者提出的多指标百分位数法［2］和全息元法［3］等在探索针对其它类型资料的多变量参考值范围建立方法方面做出了有益的尝试.
统计深度函数是针对多元数据的基于空间排列的一种顺序统计量，具有明显的非参数特性，可作为医学多变量参考值范围统计学方法的一种选择. 为探讨统计深度函数在多变量参考值范围统计学方法上的应用价值，本研究提出一种基于改良马氏深度函数的多变量参考值范围统计学建立方法，并通过模拟试验和实例数据分析探讨该方法的实际应用价值.
1材料和方法
1.1材料本研究实例数据资料来源于2001年某省健康青年体检数据. 其中包含3453例受测者，全部为男性，年龄14.5~29.5平均（18.41±1.01）岁. 数据包括血压、体型和体能等三类多元指标. 其中血压指标包括收缩压和舒张压2个变量；体型指标包括身高、坐高、肩宽、体质量、胸围、腰围、臀围等7个变量；体能指标包括肺活量、立定跳远距离、俯卧撑次数以及仰卧起坐次数等4个变量.
1.2方法
1.2.1改良马氏深度函数方法设计统计深度函数用以计算多元数据基于空间排列的秩次以及各种顺序统计量［4］. 本研究以马氏深度函数［4］为基础，经过适当的改良后，将其应用于多变量参考值范围统计学建立方法. 其改良方法如下.
从提高马氏深度函数稳健性考虑，对其进行以下操作：在进行空间排列顺序计算前，先对原始变量进行标准化，使各变量具有相同的变异程度；以中位数向量为位置参数；以Spearman秩相关矩阵为变异矩阵. 改良马氏深度函数可表达为式（1）的形式.
MDS(x，F)=［1+(xs-Mds)′R-1s(xs-Mds)］-1(1)
其中，xs表示各分量经标准化后的数据向量，Mds表示各分量经标准化后的中位数向量，Rs表示原始样本数据的Spearman秩相关矩阵.
改良马氏深度法建立多变量参考值范围的主要操作步骤如下: ①应用改良马氏深度函数将多元数据类型的参考样本转化为统计深度指标，实现多元数据向单变量数据的转换；
②采用百分位数法建立统计深度指标的指定容量的单侧参考值区间（右侧区间，包括中心点对应的统计深度最大值）；
③对于新样品，先依据参考样本的中位数向量和秩相关矩阵计算其对应的统计深度，并依据上述统计深度单侧参考值区间判断其正、异常分类.
1.2.2运算环境与分析方法本研究的全部分析计算过程均在SAS 9.1软件环境下通过编程方法完成. 将从参考值范围空间几何特征、参考值范围一致性以及实例分析等方面对改良马氏深度法和现有的几种方法（多元正态分布法、多指标百分位数法、全息元法）进行对比分析，以考察改良马氏深度法的优缺点及其实际应用价值.
参考值范围空间几何特征分析以计算机模拟数据为基础，为简便操作仅从二元正态分布资料参考值范围的几何分布形态入手进行探讨. 具体操作为：针对二元正态分布的模拟数据建立多变量参考值范围，并直接对参考样本进行分类并绘制散点图，观察其空间几何特征，从而考察各种方法所建参考值范围的合理性.
由于多元正态分布法是针对多元正态分布资料的最可靠的多变量参考值范围统计学方法，此处我们通过考察多元正态分布情形下改良马氏深度法和多元正态分布法所建立参考值范围的一致性（针对参考样本的分类结果一致性），来验证该方法的可靠性.
实例分析将采用随机抽样方法（采用SAS的surveyselect过程实现）从实例数据抽取800人作为参考样本，应用改良马氏深度法和多元正态分布法建立其50%，75%，95%的参考值范围，并将此参考值范围应用于全部受检者，判断其“正、异常”分类，计算“正常”者的百分比并与理论水平比较，从而评价两种方法所建立参考值范围的可靠性. 2结果
2.1参考值范围几何特征一般来讲，理想的多变量参考值范围应当表现为样本数据点分布中心区域上椭圆或近似椭圆的几何形态. 本研究的分析结果显示，现有三种方法中多元正态分布法的参考值范围呈中心区域的椭圆型，多指标百分位数法为矩形，而全息元法则为带状，后两者的结果不符合中心椭圆区域的基本要求. 改良马氏深度法建立的参考值范围与多元正态分布法一致，呈中心区域的椭圆形. 对于三维或更高维度的数据样本，不难推断上述结果应当同样适用，此处不再列出.
2.2参考值范围一致性分析结果显示，改良马氏深度法建立的参考值范围与多元正态分布法具有很高的一致性，一致率均在98.5%以上.
2.3实例分析对于全部三类多元指标，改良马氏深度法建立的参考值范围大小均比多元正态分布法更接近理论水平，表现出更高的可靠性（表1）.表1三类多元指标参考值范围可靠性对比情况
3讨论
多变量参考值范围是医疗卫生领域常见的数据处理问题之一. 多元正态分布法的应用条件较为严格，要求样本服从多元正态分布的假设. 虽然某些资料可通过变量变换的方式转换为多元正态分布，但实际工作中多数数据资料仍无法满足此条件［1］，因此多元正态分布法的适用范围有限. 目前常用的替代方法多次重复应用单变量参考区间的方法仍然无法解决，所进行的有关此类问题的研究也未能完全解决多元数据各分量间相关性所带来的问题.
统计深度函数作为一种描述多元数据空间分布相对位置的非参数统计量，为多变量参考值范围统计学建立方法的降维操作提供了新的选择［5-8］. 马氏深度函数考虑了多元数据的内部相关性，更符合医学多变量参考值范围中的实际应用需要［9］. 然而其定义中的位置参数和变异矩阵以参数法为基础，影响了其稳健性. 本研究以马氏深度函数为基础，提出一种改良的马氏深度函数，并尝试了该深度函数在解决多变量参考值范围问题方面的应用效果. 改良马氏深度改变了原有函数定义中的位置参数和变异矩阵，提高了深度函数的稳健性. 从本研究的分析结果来看，改良马氏深度法能够建立合法有效的多变量参考值范围，具有更高的稳健性，在医学多变量资料参考值范围统计学建立方法方面值得进一步的探讨和研究.
【参考文献】
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目的探讨多元化健康教育对老年骨质疏松骨折患者生活质量的影响。方法100例老年骨质疏松骨折患者,随机分为观察组与对照组,每组50例。对照组给予常规健康教育,观察组接受多元化健康教育。比较两组康复总有效率、二次骨折发生率、生活质量改善情况。结果观察组康复总有效率为94.0%,明显高于对照组的72.0%(P<0.05)。两组护理后生活质量评分明显优于护理前；且观察组明显优于对照组(P<0.05)。观察组二次骨折发生率为4.0%,明显低于对照组的14.0%(P<0.05)。结论老年骨质疏松骨折患者中实施多元化健康教育有利于改善患者生活质量,效果满意,值得临床推广。
【关键词】
骨质疏松；老年患者；多元化；健康教育；生活质量；骨折
老年骨质疏松患者容易发生骨折,这也是骨质疏松最为严重和最常见的并发症之一。由于老年骨质疏松骨折病情进展相对缓慢,且患者大多缺乏相关知识和认知,很容易忽视自身病情,需要临床给予及时、全面的照护和健康指导［1］。本文观察研究多元化健康教育对老年骨质疏松骨折患者生活质量的影响,为老年患者的康复提供帮助,现报告如下。
1资料与方法
1.1一般资料选取2013年2月~2015年2月收治的100例老年骨质疏松骨折患者纳入本次研究,按照随机数字表法分为对照组与观察组,各50例。对照组中男23例,女27例,年龄61~76岁,平均年龄(65.2±5.3)岁；其中18例为髋部骨折,15例为胫骨与踝部骨折,7例为肱骨近端骨折,6例为桡骨远端骨折,4例为胸腰段骨折。观察组中男22例,女28例,年龄60~75岁,平均年龄(64.6±5.2)岁；其中17例为髋部骨折,16例为胫骨与踝部骨折,8例为肱骨近端骨折,6例为桡骨远端骨折,3例为胸腰段骨折。两组患者年龄、性别、病情等一般资料比较,差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性。
1.2方法对照组给予常规健康教育；观察组接受多元化健康教育,具体如下：①出院后第2周以视频、图片以及PPT结合的方法向患者讲述骨质疏松骨折相关知识,明确本病成因和危害,并指导患者掌握相应的预防措施；②出院后4周给予患者个性化生活与饮食指导,设计个性化且多元化的营养套餐,明确膳食结构的意义和重要性,多摄入肉类、豆类、海产品以及绿色蔬菜,并积极参与户外锻炼、晒太阳等。③出院后6周结合患者骨质疏松情况、个人兴趣爱好和骨折康复进度制订相应的运动复健锻炼方案［2］；④出院后8周通过图片以及实物等方式辅助指导,明确常用药物和应注意事项,告知药物用法用量,并开展相应的心理疏导。
1.3观察指标统计两组康复总有效率、二次骨折发生率,评估两组生活质量改善情况。其中疗效标准和生活质量评价参照文献［3］、［4］。1.4统计学方法采用SPSS16.0统计学软件进行统计分析。计量资料以均数±标准差(x-±s)表示,采用t检验；计数资料以率(%)表示,采用χ2检验。P<0.05表示差异具有统计学意义。
2结果
2.1两组患者康复总有效率对比观察组患者显效33例,有效14例,无效3例,康复总有效率为94.0%(47/50),对照组显效18例,有效18例,无效14例,康复总有效率为72.0%(36/50),观察组康复总有效率明显高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。
2.2两组生活质量评估指标对比两组患者护理后生活质量评分明显优于护理前；且观察组明显优于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。
2.3两组二次骨折发生率对比观察组二次骨折发生率为4.0%(2/50),对照组二次骨折发生率为14.0%(7/50),差异具有统计学意义(P<0.05)。
3讨论
相比于常规单一的健康教育,多元化健康教育对于患者个人因素的差异以及其他危险因素给予了综合、全面的考虑,并评估骨质疏松患者在上述因素影响下病情改善以及骨折痊愈后日常生活质量的改善情况,提出通过交互式、一对一的多元化健康教育模式为患者提供针对性护理服务,这在很大程度上弥补了常规健康教育所固有的缺陷和不足,避免了常规护理模式的盲目性［5］。老年骨质疏松骨折是一种临床常见的严重多发病,发病率较高,容易导致患者致残甚至致死,引起患者自理能力下降,使其生活质量遭受严重影响,这就给临床护理提出了更加严峻的挑战［6］。本次研究针对多元化健康教育模式加以强化和拓展,基于循证治疗护理结果这一实证证据,制订科学的干预方案并完善健康教育手册内容,在心理疏导的基础上开展综合康复指导。
在传授个性化健康教育知识时遵循循序渐进的原则,做到有的放矢,并通过谈话来了解患者对于健康知识的掌握情况,分析有利于提升其知识水平的有效突破点［7］。同时对患病后患者逃避心理以及出现知识倦怠这一变化予以充分考虑,重点加强健康知识教育补缺,并做好家庭监督辅助,以此来达到疾病转归、积极干预心理形成并有效降低二次骨折发生率的根本目的。本次研究结果发现,通过“一对一”地开展多元化健康教育,观察组患者康复总有效率为94.0%,明显高于对照组的72.0%(P<0.05),表明通过采取合理的运动复健锻炼与饮食指导对于老年骨质疏松骨折患者生活质量有明显的改善作用,并有利于促进患者病情转归。且观察组患者的生活质量评分明显优于护理前和对照组,差异有统计学意义(P<0.05),提示多元化健康教育可有效改善患者的生活质量。此外,观察组二次骨折发生率为4.0%,明显低于对照组的14.0%,差异有统计学意义(P<0.05),与蒋冬萍等［8］的报道相符,充分说明多元化健康教育能显著减少老年骨质疏松患者的二次骨折,疗效持久稳定。综上所述,在老年骨质疏松骨折患者中实施多元化健康教育有利于改善患者生活质量,效果满意,值得临床推广应用。
参考文献
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【关键词】 中医医案 统计分析方法 证候 多元统计
中医医案是中医临床实践的记录。古今医案蕴藏着医家宝贵的辨证论治经验和知常达变的思维方法，如何从浩淼文献中总结各医家的辨证论治经验及思维方法，是一项重要课题。采用统计分析方法对古今医案进行研究无疑将事半功倍。作为一种工具和方法，统计学在中医医案研究中的应用尽管只有20年的历史[1]，但发展很快，目前已由单纯的频数分析向多元回归、聚类分析等多统计分析方向过渡；研究内容也由分析主药和方剂使用规律向分析证治规律的层面上转移。统计学与中医医案研究结合越来越紧密，已经成为研究中医医案的重要途径。
1 应用领域
1.1 对经典医籍的研究
对经典医籍方证用药的研究是目前应用统计学方法研究中医医案较多的类型之一。主要集中在对一些经典古代医籍的整理、数据库的录入及建立、人工智能查询、方证用药、症状证型等的研究，但目前更多的是用于方药的研究。如郑氏[2]研究了《临证指南医案》胃脘痛门共44个医案50诊47个汤剂处方，分析出了胃脘痛门的用药特点。此外，程氏[3]研究统计了《临证指南医案》中有关咳嗽的医案143案156诊，总结出了外感、内伤多个核心方。
1.2 对症状的研究
在中医证型的研究过程中，较多的是对症状、体征、舌脉的研究，一般多应用回归分析，研究证型与症状的相关性。该方法对于中医规范化研究将有很大裨益。如赵氏[4]根据中医理论和慢性乙型肝炎中医辨证标准中肝郁脾虚、瘀血阻络证，选择了临床上常见的26项症状、体征，对肝郁脾虚＋瘀血阻络证91例患者的症状进行了统计分析。通过多元线性回归分析，建立了症状、体征与证型之间的线性回归方程，提示临床所选26项症状、体征与病情有很好的相关性，能较全面地反映肝郁脾虚＋瘀血阻络证。
1.3 对用药规律的分析
在应用统计学原理及统计分析方法研究中医医案的过程中，研究最多的就是用药规律。因中医用药的频次统计方法简单，易于操作，且能总结出一些疾病治疗的基本方药。周氏等[5]就明清时期消渴案进行统计分析，采用流行病学调查方法，广泛收集了反映明清时期医家各学派的医案资料59例进行统计分析，寻求治疗消渴病的用药规律。黄氏等[6]进行了腰椎间盘突出症的用药规律分析，探索中药内服治疗腰椎间盘突出症方剂的用药规律。采用检索方法对治疗腰椎间盘突出症处方l23首、中药146味进行统计学分析，并总结出腰椎间盘突出症的用药规律。
1.4 对方剂的研究
除了中医医案的用药规律，统计分析方法较多地应用于对一些中医经典方剂的证治规律探索，明确中医药方剂应用证型、治法，通过研究能较好地指导临床用药。张氏[7]对《金匮要略》苓桂术甘汤证古今医案共158例进行了统计分析，从发病规律、辨证规律、用药规律及其在临床疾病中的分布情况进行了系统分析，研究了该方证的病因病机、诊断指标、舌苔、脉象以及用药规律等。此外，何氏等[8]研究了五苓散方证的证治规律，通过从11部古今医案专著和40余种现代期刊中采集的3633例五苓散主治医案的统计分析，得出五苓散方证的主症、舌苔、脉象、基本病机，并考证分析了五苓散方证主治用药规律及其与现代医学疾病的联系。李氏等[9]通过对古今生化汤证204例医案的全面系统统计分析，阐明了生化汤证证治规律、适用范围及注意事项。
1.5 藏象研究
建立中医医案的数据库，还能拓展研究领域，加强学科间的联系。如孙氏等[10]用统计学方法研究中医藏象理论，利用北京中医药大学中医学信息研究室“中医药基础数据库”中的方剂文献数据库，取其中记载了3个及3个以上适应症的方剂663个，作为考察用统计学方法进行中医理论研究的方法学可行性的预试验数据。结果显示，中医藏象理论中的五行学说相关内容有一部分得到了验证，但有更大的部分没有得到验证。由于用于分析数据的局限性，分析的结果只具有参考性和启发性，整个研究的更大意义在于依据对中医理论发生发展的认识，考察用统计学方法进行中医理论研究在方法学上的可行性与合理性。
1.6 中医医案数据库的建立
统计分析方法尚应用于中医医案数据库的建立，进行人工智能查询分析中医医案，但目前这项工作尚处于探索完善阶段。吴氏等[11]采用计算机C语言开发古今医案查询统计分析系统，并在对医案中的词语进行词素解析的基础上，建立了查询专用主题词表，采用主题词与逻辑运算符组合的查询方式，且在正式查询前对查询表达式进行合法性检查，按症状、病机、治法、药物4个方面进行相关频次统计，并以超级链接的方式为查询者提供具体原始信息。该系统具有便于多角度统计分析医案的特点。
2 中医医案研究中的统计分析方法
2.1 频数分析法、相关分析和回归分析
该方法为早期中医医案研究的主要分析方法，仅对某一变量的出现次数进行频数分析或相关性分析。如郭氏等[12]针对感音神经性耳聋10年临床医案共1688例进行统计分析，主要就年龄、病因、病程、预后、辨证规律、耳聋分级、临床检测手段、用药情况等进行了频数分析，揭示了该病的发病特点和辨治规律，探讨其诊断标准、疗效标准和用药规律，以期为正确治疗该病提供理论依据。该方法简单易行，在以往的医案研究多见，但由于中医医案的复杂性，往往很难达到更高的分析要求。
2.2 Logistic回归分析
近年来，中医医案研究中应用最多的是Logistic回归分析。在医案研究中，Logistic回归是根据判别对象若干个指标(在证候研究中通常是症状、舌、脉等变量)的观测结果判定其应属于哪一类(如证型、方剂的疗效均可看作要进行判别的类)的统计方法。研究者通常是通过临床流行病学的方法收集患者的症状，并根据传统的辨证理论对每个患者进行辨证，确定为某证，然后采用判别分析和回归分析建立症状与证之间的判别函数，达到筛选和确定证候相关症状的目的。从氏等[13]总结了历史上著名医家医案22 459条，筛选变量，通过统计软件进行Logistic多元逐步回归统计分析，选出肺病的常见临床证候、与某一证候正相关和负相关的病因或病理结果、症状和用药，并定量地表达了这些病因或病理结果、症状及用药对该证候的重要性。
2.3 聚类分析
聚类分析的基本思想是根据对象间的相关程度进行类别的聚合。由于聚类分析并不作出最后的结论，而是对整个样本资料按指标和样品的相似程度进行归类，以利于研究者的下一步分析，故属于探索性分析。如郑氏[14]在查阅大量古今中医文献的基础上，以明清医家论治骨痹的理论、方药、医案为主要辨析依据，分析研究了明清医家论治骨痹(骨关节炎)用药规律；采用R型系统聚类分析方法，寻求古代名医的处方用药结构规律；根据系统聚类的结果，表明当归与甘草、牛膝与杜仲等是相关性较大的因子。
2.4 主成分分析和因子分析
主成分分析(Principal Components Analysis，PCA)也称为主分量分析，是将观测变量分类，将相关性较高即联系比较紧密的变量分在同一类中，而不同类的变量之间的相关性则较低。在证候研究过程中，证候指标多而杂是一大特点，如果直接用这些指标进行回归、判别或相关分析，常会出现回归结果不稳定、判别函数变化较大等现象，有时甚至因为增加或减少几个病例，导致回归或判别结果产生很大变化。这主要是指标太多、变量间存在多重共线性关系。此时，若先采用主成分分析或因子分析进行降维处理，用具有代表性的少数几个新变量行进一步统计分析，能很好地克服一般回归、判别分析的不足[15]。
2.5 多元统计分析的综合应用
单一的统计方法虽然在处理数据时存在诸多问题，但两种或几种统计方法的联合运用将有助于消除不同统计方法的缺陷，提高分析结果的可靠性。如王氏等[16]对大规模现场流行病学资料(3909例)，在变量的相关性及多重共线性分析并结合文献的系统分析及临床经验的基础上，应用SAS软件对有显著性意义的危险因素进行回归分析、聚类分析及主成分分析，以探讨中医中风病证候的多元统计分析方法，提示多元统计分析是揭示中医证候复杂关系的有效方法。
3 结语
近年来，应用统计分析方法研究中医医案已经取得相当大的进展。统计分析法可应用于对中医医案证型的规范化研究、方药的应用规律、证型相关性研究、方证的研究等方面。此外，尚可用于中医医案数据库的建立，完善人工智能查询分析医案系统。统计分析方法已从单一频次统计分析过渡到多种较复杂的统计方法及其联合应用。但总体而言，研究还处于探索阶段，存在很多不足，如一些重要医案的数据库统计分析系统尚未真正建立统一、统计分析方法使用不规范等，有待完善与发展。
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关键词：统计学；经济管理；应用研究；影响分析
中图分类号：C939 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）13-0011-02
统计是认识客观世界数量规律的有力工具，无论是进行宏观的国民经济管理，还是进行微观的企业经营决策，都需要准确地把握有关经济运行的各类数量信息。根据具体应用领域的不同，先后形成了生物统计学、档案统计学、管理统计学、信息统计学等统计学的不同学科。统计学方法在经济管理中有广泛的应用，经济管理评估、经济管理预测、经济管理分类、经济管理标准制定等领域统计学的思想和方法均发挥重要作用。同时，在经济管理工作的具体实践中，也对统计调查的方法、统计分析工具甚至统计信息化工具提出了诸多新的需求，推动统计科学的不断发展和完善。因此，深入探讨统计学在当代经济管理工作中的影响，对于推动统计科学和经济管理科学的发展具有重要的理论意义和实践意义。
一、统计学的基本理论和价值观
统计理论是数学的一门分支学科。它以概率论为基础运用统计学的方法对数据进行分析、研究导出其概念规律性（即统计规律）。它主要研究随机现象中局部（字样）与整体（母体）之间，以及各有关因素之间相互联系的规律性。它主要是利用样本的平均数、标准差、标准误、变异系数率、均方、检验推断、相关回归、聚类分析、判别分析、主成分分析、正交试验、模糊数学和灰色系统理论等有关统计量的计算来对实验所取得的数据和测量、调查所获得的数据进行有关分析研究得到所需结果的一种科学方法。
统计学的价值观主要体现在以下方面：第一，真实可信。统计资料的真实性是保证统计结论可行度的基础，统计资料的真实性不仅包括统计数据本身的真实性，也包括统计过程的真实性，统计工作者只有坚持真实可靠的价值观，才能发挥统计在了解国情国力、服务经济社会发展中的重要作用。第二，科学严谨。就是要提高统计的科学性，坚持统计调查工作的规范统一，健全完善制度，夯实基层基础，实现统计方法、手段的现代化，推动统计能力、数据质量、政府统计公信力的提高，努力争创卓越一流的工作业绩。第三，创新进取。就是在进行统计实践工作和统计研究的过程中不断以问题为导向，创新统计工作方法、创新统计技术，促使统计工作更好地为经济社会发展服务。
二、统计学在经济管理中的应用
实践中，统计学在经济管理评估、经济管理预测、经济管理分类、经济管理标准制定以及经济管理科学研究中都存在广阔的应用空间。
1.统计学在经济管理评估中的应用。通过评价工作为评估对象进行排序并进行择优是经济管理工作的重要职能，在评估的过程中通常包括指标权重计算、指标体系优化等工作。在指标权重计算方面，统计学中的主成分分析法、因子分析法、粗糙集方法，它不需征求专家的意见，切断了权重系数主观的来源，使权重系数具有绝对的客观性，可以克服主观因素的不利影响，同时减轻计算工作量；在指标体系优化方面，多元统计分析中的主成分分析法利用降维的思想，将多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法，主成分保留了原始变量绝大多数信息，且各个主成分之间互不相关，从而达到指标优化的目标。
2.统计学在经济管理预测中的应用。在经济管理工作中，需要根据历史数据对未来的发展趋势做出判断，例如根据历史销售量预测未来时间点的销售情况，又如新古典增长模型中重点研究的区域经济如何实现均衡增长的经济学问题需要对经济增长的收敛性即初期的静态指标（人均或劳均产出）和经济增长速度之间的负相关关系进行研究和检验。为了解决上述问题，多元统计分析中的线性回归以及通过对数化处理的拟线性回归模型能够有效解决经济发展的预测问题，又如统计学中开发出的收敛、绝对收敛、条件收敛等方法能够对经济系统的收敛性问题进行判断和分析。
3.统计学在经济管理分类中的应用。在经济管理的过程中，通常需要将具有一定共性因素的管理对象进行结合，在分类的基础上，以类别为基础提供差异化的管理，例如经济管理中的客户关系管理就需要建立在客户分类工作的基础上。聚类分析属于一种没有先验知识的统计分析方法，在经济管理中进行分类的基础，首先在于建立分类对象的特征指标，然后根据特征指标收集数据，最后通过“距离”测量的方式建立将“距离”最近的对象归为一类。系统聚类是一种重要的聚类方法，其基本思想是，首先将个样本各自看成一类，这是各类之间的距离等于各样品之间的距离，然后选择距离最近的两类合并成一个新的类，计算新的类与其他类之间的距离，再⒕嗬胱罱的两类合并，这样每一缩小一类，直至所有的样品规程一类为止。系统聚类法的聚合过程可以通过聚类图的形式表示出来，这种图不仅使聚合的过程一目了然，而且便于确定分多少类以及如何分类。
4.统计学在经济管理标准中的应用。在经济管理活动中，经常遇到标准制定的问题，例如，在工程经济管理领域，在相关元器件出厂检验时就需要对元器件是否合格以及合格的元器件能够应用的具体场合做出判断，这就需要进行标准制定。实践中，统计学中的统计抽样和统计检验方法能够有效服务于标准的制定工作，应用统计学的思想，可以在大样本抽样的基础上获得大量不具有相关性的统计数据，进而以统计数据为基础对元器件寿命的分布函数予以假设和检验，获得具有统计显著性的元器件寿命分布函数，并根据分布函数的特征制定元器件合格与否以及不同应用场合的标准。
5.统计学在经济管理研究中的应用。研究方法问题是经济管理研究中的重要问题，研究方法的可靠性直接决定了研究结论的可信度。在经济管理领域中，实证研究方法是非常重要的研究方法论，在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），为了解决这类对象问题的研究方法论问题，统计学的中结构方程模型因为能够同时处理多个因变量、容许自变量和因变量存在统计误差、能够同时估计因子结构和因子关系以及能够有效估计整个模型的拟合程度等优势，成为经济管理实证研究中的重要研究方法和工具。
三、统计学与当代经济管理的交互影响分析
统计学与当代经济管理的交互影响可以从统计学对经济管理工作的推动作用和经济管理工作对统计学的推动作用两个层面理解：
1.统计学对经济管理工作的推动作用。一方面，统计学方法推动经济管理科学化。在泰勒的科学管理体系中，通过科学的观察、记录和分析，致力于“时间动作研究”，探讨提高劳动生产率的最佳方法，制定出合理的日工作量，其中孕育着通过定量化提高管理的准确性和科学性的思想，统计学方法本身作为应用数学的重要分支，是实现经济管理科学化重要工具，有助于推动经济管理科学化目标的实现。另一方面，近年来，各种统计分析软件高速发展，Statistics Procedure for Social Science（SPSS）、SAS等统计学软件的出现极大提高了统计学方法在经济管理中的应用程度，也极大地规范了经济管理研究工作的科学性和规范性。对于操作者而言，只要能够在科学收集数据的基础上正确掌握上述软件的操作步骤，甚至无须精通各种统计模型冗余的推导过程都可以得出研究结论。
2.经济管理工作对统计学的推动作用。经济管理的过程本身也推动了统计学的发展，例如，经济管理中经常面临样本数量不足的统计推断问题，如在样本数量低于30个的情况下如何通过统计推断形成关于样本整体特征的描述，这就推动了统计学中小样本参数估计、小样本假设检验等相关统计学技术的发展；又如，大数据时代，数据量快速增大，数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。在大数据时代，许多传统统计方法用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。因此，经济管理对象复杂性的不断提高也推动了统计学技术的不断发展和完善。
综上可见，统计学方法与经济管理之间相互联系，统计学方法为经济管理研究和经济管理工作提供方法论指导，经济管理研究和实践工作为统计学的提供实践土壤，而且随着经济管理对象复杂性的提高，不断为统计技术的发展提出诸多新的需求。因此，统计学方法与经济管理之间并非相互割裂关系，而是二者相互影响、相互推动、协同发展。
关键词：生物统计学；实验教学；改革探索；实践
中图分类号 G642.0 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2013）15-148-02
生物统计学是数理统计原理和方法在生物学中的应用，不仅在生命科学领域、而且也在其他学科领域中得到广泛应用，是一门工具学科[1]。生物统计学的理论性和实践性均较强，涉及的基本原理、公式和概念较多，需有一定的数学基础和逻辑推理能力才能学好，相对于其他专业课程，师生普遍反映难教、难学、难记[2]。《生物统计学》不容易理解和掌握，导致学生缺乏学习兴趣和动力，考试前通过死记硬背接受理论知识，形成短暂记忆，随着时间的延长，所学内容逐渐忘记。这门课程讲授完之后，学生不会灵活运用其中的方法，也不会设计一个简单的试验，更不会将生物统计学的基本理论、技术和常用统计方法应用到本科毕业论文设计中，导致理论教学与实践应用脱节，显然未达到教学目的。以往《生物统计学》教学以单纯理论教学为主，不设或很少开设实验课。因此，笔者结合《生物统计学》的基本原理，利用计算机和统计软件，开设了《生物统计学》实验课，并尝试对该课程的实验教学方法进行改革探索。
实践教学环节非常有利于提高大学生的培养质量，而《生物统计学》课程教学的实践环节亟待加强。在《生物统计学》实验教学过程中，我们利用计算机辅助实验教学，开设以下实验课：（1）《生物统计学》某章节理论知识讲授完之后，利用计算机和相关统计软件，开设相应的实验课。在实验课上，教师通过统计软件演示例题的计算和分析过程，并讲授统计软件的使用方法，学生根据所学理论知识，结合实例在计算机上借助统计软件进行操作，这样使学生获得知识更加直接与快速。（2）学生参与试验设计和科学试验。学生要在生产实践或实验室中设计试验，亲自参与试验数据的采集，并对试验数据进行统计和分析，这样有利于加深学生对所学内容的理解。《生物统计学》教学开设了如下实验：
1 利用Excel绘制常用统计图
Excel绘制图形功能强大，各种版本的Excel软件均提供了14种标准图表类型，每种图表类型中又含有2～7种子图表类型；还有20种自定义图表类型可以套用。讲授完试验资料的搜集和整理后，开设利用Excel绘制常用统计图的实验课。学生在实验课上利用Excel绘图时，可以对图表区、绘图区、数据系列、坐标轴、图例、图表标题的格式，例如文字的颜色、字体、大小，背景图案、颜色等进行修改和调整，使修饰后的图形更加美观好看，爽心悦目。当图和数据放在一张工作表上、学生改变绘制图形的数据时，其图形将发生相应变化；将鼠标放在图中某数据点上，在鼠标下方将弹出一个文本框给出数据点的具体数值；用鼠标单击绘图区中的“数据系列”标志，其图所属数据单元格将被彩色框线围住，便于用户查看图形的数据引用位置。在“数据系列”点击右键可以向散点图、线图、条形图等添加趋势线，并可给出趋势线的方程与决定系数。
2 利用Excel进行数据描述统计分析
讲授完试验资料特征数的计算后，开设利用Excel进行数据描述统计分析的实验课。首先选用与生活联系紧密的数据资料，让学生利用Excel计算这些数据的平均数、中位数和众数，测定和分析这些数据的集中趋势，然后利用Excel测定样本标准差、总体标准差和四分位数，让学生分析这些数据的离散趋势。另外，让学生利用Excel分析总体次数的分布形态，计算总体平均值的置信区间，有助于识别总体的数量特征。总体的分布形态可以从两个角度考虑，一是分布的对称程度，另一个是分布的高低。前者的测定参数称为偏度或偏斜度，后者的测定参数称为峰度。
3 利用Excel进行统计假设检验
讲授完统计推断之后，利用Excel进行统计假设检验的实验课。统计假设检验是根据随机样本中的数据信息来判断其与总体分布是否具有指定的特征[1]。我们选择实际案例，让学生提出假设，利用Excel中适当的统计方法计算检验的统计量及其分布，确定显著性水平和决策规则，最后推断是否接受假设，得出科学合理的结论，这个过程就称为假设检验或统计假设检验。统计假设检验的方法多样，通过比较就会发现它们的基本方法和步骤大同小异，例如t检验、u 检验、x2检验等，可以详细讲述其中1～3种假设检验方法，其它假设检验方法可以采用启迪和推导方式让学生利用统计软件自行轻松地学习和操作。
4 利用Excel和SAS软件进行方差分析
讲授完方差分析之后，开设利用Excel和SAS软件进行方差分析的实验课。利用Excel只能进行单因素或双因素（包括可重复双因素和无重复双因素）方差分析，而涉及双因素随机区组试验、三因素试验和裂区试验等试验数据的方差分析，即让学生利用SAS软件进行多重方差分析。另外，Excel中的单因素或双因素方差分析只能给出方差分析表，不能进行平均数的多重比较，也无法用不同字母标记法表示差异显著性的结果，这些也都需要利用SAS软件。
5 利用多种统计软件进行回归分析
由一个或一组非随机变量来估计或预测某一个随机变量的观测值时，所建立的数学模型及所进行的统计分析，称为回归分析[1]。按变量个数的多少，回归分析有一元回归分析与多元回归分析之分，多元回归分析的原理与一元回归分析的原理基本相似。按变量之间的关系，回归分析可以分为线性回归分析和非线性回归分析。利用统计软件进行回归分析时，首先让学生如何确定因变量与自变量之间的回归模型；如何根据样本观测数据，估计并检验回归模型及未知参数；在众多的自变量中，让学生判断哪些变量对因变量的影响是显著的，哪些变量的影响是不显著的。在方差分析实验课上，先让学生利用Excel进行简单的线性回归分析，然后利用SPSS软件进行相关与回归分析，最后利用SAS软件进行多元线性回归分析和逐步回归分析，使学生了解不同统计软件的特点、功能和作用。
6 利用基本原理设计试验
试验的精确度高低取决于试验设计的各个方面，只有通过有效地控制试验误差才能提高试验精确度。因此，教师有必要正确引导大学生在试验过程中要做到操作仔细，这样有利于提高学生的科研素质。在试验工作中，从试验资料中发现潜在的规律性是极其重要的，这需要科学合理地运用统计学的基本原理和方法。讲授完试验设计之后，要求学生根据试验设计的基本原理，在生产实践或实验室内提出试验设计的基本思路，制定试验方案。然后，学生分组讨论试验设计的可行性，并进行纠正和修改。在试验前期，学生应进行试验前期准备工作。在试验过程中，学生要考虑试验条件的差异对试验数据的影响，可根据试验设计的原理和技巧分析试验出现的问题，使学生获得的理论知识与实际联系起来，从而加深对理论知识的理解。试验结束后，获得大量的试验数据，需要选择正确的统计方法分析试验资料，得出科学合理的结论，以达到研究目的。最后，教师根据学生设计的试验思路、方案、步骤及作出的试验报告给予评价。通过开设试验设计实践课，可以使学生明确试验的目的、试验设计方法、试验因素及水平等内容，有利于提高学生设计试验方案的能力。
实践证明，开设《生物统计学》实验教学后，学生能够在计算机上借助相关统计软件亲自统计试验数据，利用所学的统计学方法分析和检验试验结果，最后得出可靠的结论。最后毕业时，学生能根据试验设计的基本原理，可独立完成毕业论文试验设计，实施设计的试验方案，获得试验数据资料。由于试验数据统计分析耗时，而且繁琐，因而过去毕业生害怕对试验数据进行统计分析。自从我们结合《生物统计学》的基本原理，利用计算机和计软件开设了该课程的实验教学后，学生轻松地掌握了该课程的基本原理和统计分析方法，统计和分析数据的速度、精确度均大幅度提高。现在部分学生还能帮助教师进行科研课题的数据处理和分析，毕业论文水平也大大提高。
《生物统计学》教学实验课的开设，使学生从被动学习转变为积极主动地学习，培养了学生进行科学试验设计的能力，初步掌握开展科学试验设计的方法；培养学生掌握正确收集、整理试验资料的方法，能利用生物统计方法对试验资料进行正确的统计分析；培养学生掌握常见统计软件的使用方法和统计方法。《生物统计学》实验课深受学生的欢迎，这也是对该课程实验教学的尝试和改革探索的肯定。在该课程实验教学过程中，笔者深刻体会到要提高《生物统计学》课程的实验教学效果和质量，教师需要投入时间与精力，钻研实验教学内容，提高教学水平，转变实验教学理念，不断探索和优化多元化的实验教学方法。
参考文献
[1]李春喜，邵云，姜丽娜.生物统计学[M].4版.北京：科学出版社，2008：1-3.
关键词：冠心病；治疗；Cox比例风险模型
冠心病是现在心内科最常见的心血管系统疾病的一种形式[1]，同时也是目前评价心内科临床患者治疗效果好坏的重要指标[2]之一。冠心病诊断与治疗过程如果不够科学规范，不仅大大影响疗程效果，也会延长其住院时间[3]，并让病人带来了巨大痛苦及高额的住院费用。本文159例患者进行了冠心病治疗效果相关影响因素的Cox比例风险模型回归分析，为医院减少或消除心血管系统疾病提供新的手段与依据。
1 资料与方法
1.1 资料来源
研究对象随机选取在2011年1月至2012年8月期间在我医院心内科进行治疗的冠心病患者159例，根据疾病分型，其中隐匿型心肌缺血有31例，心绞痛有72例，心肌梗死型有23 例，心力衰竭型有29 例，猝死有4例。患者病程在1～13岁，年龄范围在40～78岁之间，平均年龄为59.78±14.97岁。其中男性为99人，平均年龄为61.27±14.59岁；女性为60人，平均年龄为56.23±14.57岁。在我医院健康体检正常人中随机选取159例作为对照组，两组人均检测各项血糖、血脂生化指标，两组人在年龄、性别等方面均没有统计学差异（P>0.05）。
1.2 研究方法
本研究采用流行病学横断面研究方法，以面对面调查结合查看病例等方式，应用个体化问卷调查表，主要内容包括：冠心病患者年龄、性别、民族、疾病史、遗传史、病程、用药史、治疗史等。
1.3 诊断标准
依据2011年中华人民共和国卫生部下发的[4]《冠心病诊断标准》判定。
1.4统计学处理与分析
应用多元Cox4.0软件统计处理数据，使用Cox比例风险模型对冠心病患者基础资料和治疗过程进行统计学分析，以α=0.05为检验水准。
2 结果
2.1对冠心病组与健康对照组各生化指标的比较
冠心病组与健康正常对照组在血糖（GLU）、血甘油三酯 （TG）、血胆固醇（TC）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）的差异均有统计学意义（P
2.2 Cox比例风险模型在冠心病治疗研究中的应用
为研究Cox比例风险模型在冠心病治疗研究中的应用，首先把多元相关因素进行评分量化，具体量化方案可见表2。把可能相关因素带入Cox比例风险回归模型统计分析后，表明冠心病治疗效果相关影响因素包括患者年龄、性别、疾病分类、遗传家族史、高血压、糖尿病、吸烟、饮酒、超重（肥胖）、户外运动、血脂异常、规范治疗以及是否合并其它疾病等。具体数据可见表3。
3 讨论
国内外研究早已经证实冠心病和血脂异常有关[5]。冠心病患者容易血脂增高，其主要机制为三羧酸循环障碍引起脂质代谢异常，醛固酮等代谢产物增多，另外血症脂代谢异常者更易致血管内膜损伤，造成动脉硬化，从而增加心脑血管并发症的危险性。本研究结果也发现冠心病组与健康正常对照组在GLU、 TG、TC、HDL、LDL-C的差异均有统计学意义（P
在临床疾病治疗过程中对患者治疗预后和转归效果的评价指标不仅要看其治疗结局的好坏，还要看治疗效果的影响因素。治疗相关影响因素除了与治疗措施相关外， 还通常与病人的性别、年龄、疾病类型、生活方式、病程长短、生化检测水平等多种因素相关。1972年英国统计学家Cox DR首先提出一种新的评价疾病预后转归的比例危险模型方法，该方法可以成功处理多个因素对治疗效果影响的难题。
多元Cox比例风险模型在医学领域分析中的应用逐渐引起了人们的高度注意，并且其应用越来越广泛。近年来Cox比例风险模型应用于预测疾病治疗发生与转归、评价临床治疗效果、疾病预后影响因素的研究、药物疗效资料分析、评价医院感染干预效果等多个层面。本文运用Cox比例风险模型对冠心病治疗效果相关因素进行研究，此次研究通过Cox比例风险模型统计分析后，表明冠心病治疗效果相关影响因素包括患者年龄、性别、疾病分类、遗传家族史、高血压、糖尿病、吸烟、饮酒、超重（肥胖）、户外运动、血脂异常、规范治疗、是否合并其它疾病等。以上研究发现与国内外相关研究报道基本一致。所以针对这些方面加强临床治疗工作是预防和控制冠心病的重要内容。
参考文献
[1] 陆再英，钟南山. 内科学[M]. 7 版. 北京：人民卫生出版社， 274-302.
[2] 王仁键，李瑛春. 冠心病的常规药物治疗[J]. 临床合理用药，2009，22（10）：54-56.
[3] 韩嘉宁，吴海峰. 冠心病的临床治疗体会[J]. 中国现代药物应用，2009，23（12）：93-94.
应用统计学专业主要课程应用统计学一般学习课程：高代、几何、数理统计、多元分析、抽样调查、实变函数、复变函数、数学分析等等。应用统计学主要研究统计学的基本理论和方法，针对大量数据能够熟练地运用计算机处理和分析数据， 用以解决各个领域内的实际问题。主要涉及到数据分析、数据管理、统计调查等。
课程体系：《C/C++程序设计》、《数理统计学》、《运筹学》、《描述统计》、《抽样调查原理》、《多元统计分析》、《应用随机过程》、《复变与积分变换》 部分高校按以下专业方向培养：大数据、金融统计、生物统计学、风险管理与精算。
应用统计学专业就业前景
应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。
应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。因为单纯的统计是没什么工作好做的，需要和其他的工作(专业)相结合。
应用统计学专业就业方向统计学专业毕业生的就业前景非常好;主要到政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。
从事行业：
毕业后主要在互联网、新能源、金融等行业工作，大致如下：
1、互联网/电子商务;
2、新能源;
3、金融/投资/证券;
4、计算机软件;
5、其他行业;
6、专业服务(咨询、人力资源、财会);
7、电子技术/半导体/集成电路;
8、外包服务。
从事岗位：
毕业后主要从事产品经理、交互设计师、ui设计师等工作，大致如下：
1、销售助理;
2、会计;
3、人事专员;
4、行政专员;
5、仓库管理员;
6、行政前台;
7、出纳;
【关键词】医学统计方法；临床医学研究；应用
在现代临床医学科研工作中，医学统计方法得到了广泛的应用，而且在实践中不断创新和发展。但是部分医学科研人员却相对忽视对于医学统计方法的研究和应用，并且缺乏相应的专业理论知识和操作技巧，导致临床医学研究中出现较多的实际问题。在今后的临床医学科研中，科研人员只有加深对于医学统计方法的认识，选择科学、合理的方法，才能保证科研工作的顺利开展和完成。
1医学统计方法概述
在现代临床医学科研工作中，专业设计与统计学设计是重要的两个环节，也是影响科研工作实际效率和质量的重要因素，必须引起科研人员的高度重视。医学统计方法作为现代临床医学科研中一门独立的自然科学，其从形成与发展共经历了近300年的历史，由较为简单的统计方法逐步向各种科学统计方法综合应用的方向转变。随着现代电子计算技术的不断发展，特别是SPSS、SAS等统计处理软件的研发和应用，客观促进了临床医学科研工作的大幅发展。在现代科学技术的发展中，医学统计方法在临床医学科研中应用的基本步骤为：1)对于某项临床医学科研工作进行全过程的设计；2)根据统计学设计的基本要求，收集和整理所需的各类资料和临床数据；4)对于经过归纳后的资料和数据，选择科学、合理的医学统计方法，以保证科研工作所获取各类信息和数据的客观性、可靠性。从现代临床医学科研发展的角度而言，科研人员在专项研究或论文撰写时，都离不开医学统计方法的应用，所以他们必须掌握基本的医学统计学原理和方法，并且依靠其掌握科研项目的客观发展规律，形成具有一定价值的专业文献。由此可见，现代医学统计方法则广泛用于临床医学科研、医学论文撰写，以及卫生事业管理等领域，其实际作用和意义是不容忽视的。
2统计学设计与指标选择
在现代临床医学科研中，统计学设计和指标选择是科研人员开展工作的首要环节，他们必须坚持对照、重复与随机化的基本原则，在重复观察一定数量的样本基础上，合理设定对照组，以保证统计学设计中的随机抽样或随机化分组。在临床医学科研的统计学指标选择时，应注意下列问题：1）采用配对设计的医学统计方法，尽量保证组间的均衡性2）临床医学科研的目的必须明确，特别是要与现代医学实践工作紧密结合，以促进现代医学事业的稳步发展；3）注重医学统计方法与指标的可行性研究，注重于解决某一或几个方面的现实医疗问题；4）临床医学科研中的统计样本要尽量全面，样本越大其统计结果也越接近于实际情况，也有助于提高临床医学科研的可靠性与科学性。
3医学统计方法在临床医学科研中的应用
在现代临床医学科研工作中，医学统计方法合理的应用必须引起广大科研人员的高度重视，而且要加强对于现实问题的深入研究。同时，国内科研人员应积极吸取和借鉴外国先进的医学统计方法，并且不断加强计算机技术及各类新型软件的研发，最终全面提升临床医学科研工作的实际效率和质量，为促进我国医学事业的发展贡献重要的力量。
3.1COX模型的应用在临床医学科研中应用COX模型时，科研人员要应用C0X模型进行单因素的筛选，并且综合分析影响统计结果的接近显著性或显著性因素。在应用COX模型进行统计结果多因素分析时，应逐步检验和清除不显著的因素，最终形成具有科学性、客观性的优化数学模型，以便科研人员进行深入的分析。在利用COX模型进行临床医学科研的危险因素分析时，必须保证方程公式的进一步优化，特别要注意两组数据模型的对比与分析。
3.2多元回归与常规统计方法联合应用在临床医学研究的多指标统计分析时，科研人员必须采取常多元回归与常规统计方法联合应用的模式，尽量减少统计结果的模糊性。例如：在进行某一药物的功效研究时，要采取先进的电脑测定方法，并且通过临床病例脏器功能指标与多项形态的综合统计与分析，建立专业的多元回归模型，在对比病例治疗前后的各项检验指标变化情况的基础上，从而科学判定某一种药物的实际效果。
3.3其他方面的应用随着各类现代化检验仪器的研发和应用，在临床医学科研中要适当强化正常值的研究范围，绝不能简单的采取实验组与对照组对比分析的医学统计方法。科研人员应提高样本的数量，进行各类临床数据和资料进行综合的统计学处理，并且按照正常值的统计方法进行其余工作。
进入二十一世纪以来，随着现代信息技术与生命科学研究的不断深入，在临床医学科研工作中，对于各类医学资料和数据的科学收集、整理与分析是不容忽视的关键性问题，也是构建现代医学基础研究体系的重要一步。在今后的临床医学科研中，科研人员的专业素质提高是至关重要的，他们不但要掌握基础的医学统计和概率论知识，而且要强化自身的分析判断能力与逻辑思维，这对于促进临床医学科研工作的发展具有积极的意义。
参考文献
[1]金丕焕，主编.医用统计方法[M].上海医科大学出版社，1993：144-153.
【关键词】 儿童；学习障碍；智力因素
［Abstract］ Objective To explore the relativity of intelligence factor between the children with LD and the normal children.Methods To set up case group and a contrast group，the WISC-CR test was performed inpidually in the two groups.Results The relativity between LD and normal control was significant in all results.Conclusion The occurrence of prevention and cure on child LD need develop child’s intelligence and the speech expression and operation ability in good time need to notice an equilibrium development particularly and to pay attention to the child’s mental variety，then to give exactitude to appease in time with intervention.
［Key words］ chlidren；learning disabilities；intelligence factor
儿童学习障碍（learning disabilities，LD）是目前儿童心理咨询门诊中最常见的心理卫生问题之一，其发生率较高，我国近年来的研究报告中LD发生率多数在6.5%～17.8%。国内文献多数这样定义学习障碍，所谓学习障碍是指智力正常，由于在获得和运用听、说、读、写、算和推理等能力的一个或多个方面未能达到其相应的年龄和能力水平，出现明显困难，从而导致学业落后［1］。因此研究LD儿童的智力特征对于干预儿童LD有较为重要的意义。
1 对象和方法
1.1 研究对象 贵阳市城区某小学2～6年级学生为筛查对象，根据儿童学习障碍的诊断标准，以“滚雪球”法筛查出61例学习障碍儿童为研究对象，采用1∶1配对设对照组，故本次研究共有122例儿童参与。
1.2 方法 筛查出的61例LD儿童为研究组（LD组），以同班级、同性别、同年龄且学习成绩居于班级中等以上水平的儿童为对照组。分别对两组儿童韦氏学龄儿童智力量表（城市版本）测试。
1.3 质量控制 参加调查的人员由专业人员组成，在调查前进行了量表测查的统一培训工作，严格按照量表测试指导手册中规定的统一指导语和调查方法进行标准化程序测试。测查时间和场地环境：在心理检查室或学校专用会议室进行，周围无噪音干扰，光度适中。尽可能地保证受试儿童情绪放松、注意力集中；和被试儿童建立和维持良好信任关系后开始实施检测。
1.4 统计学方法 采用SPSS for Windows 11.5统计软件进行统计描述及分析，对数据进行配对资料的χ2检验、配对t检验及多元相关分析及多元逐步回归分析。
2 结果
2.1 LD小学生的智商分布 LD小学生的各项智商基本在正常范围。PIQ和FIQ主要分布在平常智力及以下水平;VIQ分布范围较广，部分LD初中生VIQ达到高常（18.5%）甚至优秀水平（3.3%）。VIQ、PIQ及FIQ的测试结果中，均有半数以上（50.5%～69.1%）LD学生居于中等以上水平。
2.2 儿童LD组与对照组的智力配对t检验 与对照组相比，LD组除填图分测验（P>0.05）外，其余各项分测验及总智商、言语智商、操作智商均显著低于对照组（P0.05，**P
2.3 儿童LD组与对照组的智力平衡性配对χ2检验 对LD组的VIQ与PIQ进行配对t检验，结果表明LD组的PIQ均低于VIQ，差异有统计学意义（P12分作为VIQ和PIQ分离的标准，对LD组及对照组进行配对χ2检验，结果表明：LD组的VIQ和PIQ分离现象（54.1%）与对照组（39.3%）相比，差异有统计学意义（P
2.4 儿童LD组韦氏智力测试总量表与分量表及各因子相关性分析 两组儿童韦氏智力测试结果显示总量表与分量表及各因子符合相关性分析的分布趋势见图1～4。两组儿童韦氏智力测试各因子的相关性LD组中总量表分与除积木和拼图外的所有因子均具有较强的相关性（P
3 讨论
韦氏量表是一种诊断性量表，它将智商90～109称平常智力，110～119称高常智力，120～129称超常智力，在130以上称极超常智力。80～89称低常智力，70～79称边界智力，70以下称智力低下。LD小学生的各项智商基本在正常范围，PIQ和FIQ主要分布在平常智力及以下水平；VIQ分布范围较广，部分LD初中生VIQ达到高常水平（18.5%）甚至优秀水平（3.3%）。VIQ、PIQ及FIQ的测试结果中，均有半数以上（50.5%～69.1%）LD儿童居于中等以上水平。在WISC～CR测试中，言语分量表主要反映了对一言语信息的加工能力，即VIQ反映了大脑左半球的功能;操作分量表主要反映了视一空间信息的处理能力，即PIQ反映了大脑右半球的功能。本研究中的配对t检验表明，LD组的11项分测验成绩均低于对照组，提示LD小学生存在多方面的智力问题。与对照组相比，LD组除填图分测验（P
参考文献
1 查尔斯·杰克逊.了解心理测验过程.北京：北京大学出版社，2002，98.
2 张妍，陈力，刘爱书.学习障碍初中生智力与学习成绩探讨.中国心理卫生杂志，2004，18（9）：644-646，657.
【关键词】教学改革 统计学 经管类专业 调查
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】1006－9682（2012）06－0026－02
统计学是一门搜集数据、整理数据、显示数据、分析数据、解释数据并在数据基础上得出结论的方法性科学。它是一门应用性很强的学科，作为经管类各专业的专业基础课，它为解决各专业领域的实际问题提供了工具和方法。随着科技的发展和时代的进步，统计学与计算机科学的结合越来越紧密，统计软件的开发与应用不仅大大简化了统计的运算和分析，更大大拓展了统计方法的应用领域。从市场调查到企业管理再到银行、保险和证券，各类经营管理活动无不渗透着统计的思想和统计方法的应用。因此，如何完善教学内容、改进教学方式、提高教学效果，使学生能够在本科阶段扎实掌握统计学的基本思想、基本理论和基本方法，并能够运用所学帮助其解决本专业领域的实际问题，就成为当前高校经管类专业统计学课程教学改革的核心任务。为了对目前经管类专业统计学的教学现状有一个客观的了解，为进一步推行统计学教学改革指明方向和提供参考依据，提高经管类专业统计学的教学效果，我们采用了向学生发放问卷的方式进行调查。
一、对象与方法
1．调查对象
采用分层抽样和整群抽样相结合的方法，对上学期刚学完统计学的国贸、会计、公管、市场营销、农林经济管理及物流等6个专业的学生随机抽取10个班，共300名大学生进行调查，回收有效问卷287份，有效率为95.67%。其中，男生123人，占42.9%；女生164人，占57.1%。分别是国贸60人，会计85人，公管50人，市营29人，农林28人，物流35人。
2．调查方法和内容
采用课堂发放问卷当场收回的方法以及校园网问卷上传两种方式进行信息收集。调查项目包括：统计学考试成绩、对统计学方法掌握情况的自我认知、课堂授课方式评价、授课内容建议以及考核方式建议等。
3．统计分析
采用EXCEL软件建立数据库，进行双份录入、核查，并采用SPSS for Windows 16.0进行统计分析。两组定量资料的比较采用t检验或秩和检验，多组资料的比较采用方差分析；定性资料的统计分析主要采用卡方检验。
二、结 果
1．教学效果
样本的统计学考试成绩基本呈正态分布（见图1），平均成绩为77.65±8.65分。
在有效样本数据中，认为自己能够独立进行数据资料统计描述和统计推断的占87.1%，能够独立进行列联分析的占68.8%，能够独立进行相关与回归分析的占64.6%，能够独立进行方差分析的占58.2%，尚有15.3%的学生认为自己无法独立完成数据处理。
2．课堂教学
课堂讲授是影响经管类专业统计学教学效果的核心因素。为此，我们针对课堂讲授的学时设置、选用教材、教学内容、进度安排、教学方法以及课堂管理等进行了专项调查。
学时设置。目前我院经管类各专业统计学的学时数均为72学时，均为理论课。调查结果显示87.3%的学生认为可以适当减少理论教学的学时数，增加实验设计的教学环节。
选用教材及教学内容。目前我院经管类各专业统计学选用的教材是中国人民大学贾俊平教授编写、人大出版社出版的《统计学（第四版）》，教学内容包括：统计学基本概念、数据的搜集、数据的整理和显示、数据的概括性数字度量、参数估计、假设检验、列联分析、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析以及指数等。内容涵盖描述统计和推断统计的大部分方法。调查结果显示，85.2%的学生对所选教材感到满意，43.2%的学生感到教学内容较多，36.4%的学生感觉内容适中，2.3%的学生认为还可适度增加一些有关多元统计分析的教学内容。
教学方法和进度安排。调查显示，90.3%的学生更喜欢体验式教学方法。建议教师的授课方案由“实际问题”出发，通过分析问题，应用统计方法的方式引领学生进行统计思维的训练和统计方法的掌握。9.7%的学生表示传统的授课方式更易于被接受。95.7%以上的学生都表示授课过程应多联系实际，从应用或今后工作需要的角度来介绍统计知识。可以看出绝大多数的学生深刻了解“统计是一门方法，一种工具”这一重要思想，并拥有掌握数据处理技能用于解决实际问题的巨大热情和迫切希望。有关进度安排，54.3%的学生认为授课进度合理，32%学生认为应该适度缩减描述统计部分的授课时间，而适度增加假设检验和方差分析的授课学时。13.7%的学生认为有关统计软件的操作速度偏快，讲解速度也偏快。
课堂管理。调查显示，57.8%的学生认为授课教师应创造宽松的学习氛围。23.8%的学生认为课堂纪律主要靠学生自律，授课教师所能起到的作用不大。18.4%学生认为授课教师应该严格课堂教学秩序，课堂管理的松散化也是导致部分学生缺勤或思想开小差的一个主要诱因。
3．考核方式
考试是对学生学习效果的检验。目前我院经管类专业统计学的考试方式采用的是闭卷考试，考试题型一般有填空题、单选题、多选题、判断题、简答题和计算分析题等6类。调查结果显示，76.7%的学生认为目前的闭卷考试方式可以部分或全部反映其真实的学习情况，23.3%的学生则认为不能反映。关于考试题型， 34.2%的学生认为可以去除简答题，而56.4%的学生则认为可以减少简答题的数量或分值，但不能去掉。60%以上的学生认为客观题容易考查学生对统计基础知识、基本方法的理解和死板掌握，而无法测试和体现学生运用统计方法解决实际问题的能力。47.5%的学生建议考试采用开卷方式，给出几则案例，写明分析要求，由学生自由选择测试题目，以统计分析报告的形式利用各种手段完成测试。87.9%的学生认为开卷考试更能体现学生对统计知识的掌握情况和综合应用水平。
三、讨 论
通过问卷调查和以上的调查结果分析，我们基本掌握了目前我院经管类专业统计学课程教学的现状及存在的问题。总的来说，统计学课程的教学效果良好，大多数学生较好地掌握了统计的基本思想和常用的统计分析方法。然而随着市场经济的发展和社会的不断进步，学生和社会对于统计方法的应用需求越来越多，需要掌握的深度也越来越高。随之而来的便是对统计学课堂教学和考核方式的转变。为此，我们建议：
1．改革考试方式
对于学生而言，考试就是指挥棒，考试方式和考查内容决定了学生努力的方向。从社会需求和学生自身需求的角度看，应用是根本。就经管类专业的学生而言，他们学习统计学的第一目的和最终目的都是用其去解决经济管理和社会实践中出现的实际问题。因而我们的考试方式和考查内容应该着重测试和体现学生对统计知识和统计方法的应用水平。
改革构想如下：将考试成绩分为三个部分：课堂表现、期中考试和期末考试。第一，课堂表现占总成绩的10%。课堂上思维活跃，积极与老师互动、思考回答问题的得10分。课堂表现分成五档，每档之间的差距为2分。分值档级按课堂上的精神状态和发言次数评定。第二，期中考试占40%。期中考试采用闭卷考试的形式，主要考查学生对统计基本概念、基本公式和基本方法的掌握情况，一般以客观题为主。第三，期末考试占50%，采用开卷考试的方式。考试时间设定为2～3个小时。由任课教师出4～5个分析案例，要求学生自由抽题并对选中的案例进行分析，最后撰写，形成统计分析报告。
2．改革教学内容
本次调查显示，接近一半的学生认为整个统计学课程的教学内容较多，同时相当一部分学生对自己应用这些方法去解决实际问题的能力表现出不自信。我们分析出现这种情况的主要原因是：第一，目前我院经管类专业的统计学教学没有开设实验课程，72个学时均为理论讲授，虽有多媒体的协助，但学生缺少亲身实践的机会，加上大学教育的松散化，学生应用统计方法解决实际问题的空间不足。第二，目前统计学的整体教学内容较基础，应用的空间有限。在我们讲授的内容中，假设检验、方差分析和列联分析的应用面最广，然而我们的讲授也仅限于一个总体参数（均值和比例）的假设检验、单因素方差分析和两个变量之间的列联分析。这些内容基础，但在实际场合，往往变量较多，问题较复杂，所以很难直接应用。第三，在实际问题的解决中，统计分析的结果往往要用统计分析报告的方式来呈现，而在我们目前的统计学教学中缺少这部分内容。
为此我们建议：减少理论讲授的时长，增加实验上机的学时；减少描述统计等简单内容的讲授时间，增加统计分析报告撰写的教学内容；适度介绍多元统计分析的内容。
3．改进教学方法
传统和简单的教学方法是遵照教材，按部就班地介绍每一种方法。该种模式内容完整、逻辑性强，但会造成课堂教学气氛的沉闷与乏味，不利于调动学生的学习积极性，更无助于提高学生的统计实践水平。在社会实践中往往是由实际需要出发，发现问题分析问题搜集数据整理数据分析数据解释数据得出结论，因此我们的教学过程理应遵循这样的程序，从实践中寻找问题，整理形成案例，在对案例进行分析的基础上讲解应用统计思想和统计方法，让学生在探求与摸索中体会统计方法的“威力”，自觉地对统计方法进行理解和学习，并将其应用到类似的社会实践中。
总之，我们希望通过对考核方式、教学内容和教学方式的转变，提高学生学习统计方法的积极主动性，增强学生实际处理数据的能力，达到经管类专业学生学统计用统计的根本目的。
参考文献
1 施红英、闫洪涛、杨新军.医学统计学教学的现况调查与分析［J］. 西北医学教育，2009（6）：1164～1166
生物统计作为畜牧学科的核心课程一直是高校的讲授重点与难点。本文将结合笔者在讲授生物统计学课程中发现的一些现实问题,如:理论课与实操分割,学生的数理基础薄弱,课堂交流的缺乏等探讨生物统计学课程的教学改革方向。
关键词:
生物统计；教学改革
统计学可以分为数理统计和应用统计两大范畴。生物统计学就是应用统计学中的一个重要分支,同时也是生物信息分析和超级计算机平台上进行大数据分析的重要理论基础。随着国际大数据时代的到来,中国不论从政府,企业还是高等学府越来越重视统计学的相关课程。通过生物统计学课程的讲授,笔者发现了一些生物统计学课程讲授中一些值得探讨的问题。
1高校教学安排中通常将理论课的讲授和实践操作分割开来
举个例子来说,在高校的生物统计学课程通常是先进行基础理论的讲授,内容包括统计资料的整理,资料的描述统计,常用的概率分布,假设检验,方差分析,卡方检验,直线回归与相关分析,以及试验设计方法。所有的理论课程讲完以后,一般情况下就过去10个教学周了。之后是安排一整周的教学实习。教学实习的安排通常是一种统计学软件(如SAS)的操作,以SAS软件为例,主要教授如下内容:SAS软件的基本操作,SAS程序结构、程序的输入、修改调试和运行,常用生物统计方法的SAS程序(描述性统计、资料的正态性检验、t检验、方差分析、直线回归分析等)[1]。这里有几个小问题值得高等教育的工作者去思考。首先,学生的记忆能否再10周以后对于抽象的理论知识依旧清晰。在微机课程开始的时候,所学的知识已经是几周以前讲授的内容了,在教学中,我经常发现当我提出一个指令让学生输入的时候,一部分学生还可以马上跟上教师的节奏,另一部分学生在线面瞪着眼睛茫然不知所措。其次就是实践操作的部分内容和理论课程脱节。这样讲授的后果就是不论理论课程还是实践操作,学生学习结果都是半桶水,而生物统计学课程也成为同学们心目中的难点课程。
2涉及大量的抽象概念和公式,导致学生缺乏学习该课程的兴趣
生物统计学涉及大量抽象概念,例如:总体与样本,参数与统计量,准确性与精确性,随机误差与系统误差,小概率事件实际不可能原理等[2]。生物统计学涉及大量的数学知识。虽然我院的学生在开设生物统计学课程之前已经学习了部分高等数学的知识。但对于理工口的学生而言,农科口的学生对数学的掌握和运用程度仍然有所欠缺。而这些抽象的概念和公式导致了部分学生的恐惧心理。
3统计学课程的数理属性导致了课堂交流开放性的欠缺
和管理或文法课程不同的是,生物统计学课程中讲述例题的结果是在概率论的基础下做出的结论。比如说:当计算出的试验参数小于或超过试验阈值的时候,我们可以接受或否定预先建立的零假设,而否定或接受备择假设,从而对试验结果做出统计学上的判断[3]。而管理学课程往往可以是多元开放的结果。比如:请用S(strengths)W(weaknesses)O(opportunities)T(threats)分析法来讨论一家企业的优势,劣势,机会和威胁。同学在和教师的讨论过程中就可以根据自身的知识,经验和理解给出开放多元的答案。根据以上三点在生物统计学讲授课程中所发现的问题。我对生物统计学课程有如下思考:1)将理论课时和实践课时结合讲授。首选的方案是在机房里讲授统计学课程,2个标准学时的大课可以一堂课程讲授理论课程,一堂课讲授相关的微机操作。次选方案是在多媒体教室讲课时,老师用自己的笔记本电脑连接连接多媒体平台,切换理论和操作课程的讲授,每节课程结束后,下次课带学生进机房实操。2)对于数学基础相对薄弱学科的学生,在每节课的讲授之前先做一个简单的概念回顾,将本节课程所需要运用的数学知识进行一个几分钟的短时间review以消除学生对数学知识的恐惧心理。3)加强和学生的课堂沟通。尽管无法做到象文科类课程那样随心所欲的畅所欲言,课堂交流在生物统计学课程上仍然是必要的。一般而言,我会选择上一堂课结束前讲授过的习题和同学们进行沟通交流。温故而知新,对自己已经听过的课程同学们进行解答和回顾往往更有信心,也能更好的活跃课堂的气氛。
4总结
生物统计是一门农业口重要的核心课程,在生物统计的教学中,笔者发现了一些困扰现在高校教师和学生的问题,也提出一些教学改革的探讨,以期提高教学效率,改善教学效果。
参考文献
[关键词]：系统工程；房地产项目；多元分析统计方法
1.系统工程
系统工程是一门工程技术，但是，系统工程又是一类包括了许多类工程技术的一大工程技术门类，涉及范围很广。它是组织管理的技术。把极其复杂的研制对象称为系统，即由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合成具有特定功能的有机整体，而且这个系统本身又是它所从属的一个更大系统的组成部分[1]。系统工程则是组织管理这种系统的规划、研究、设计、制造、试验和使用的科学方法，是一种对所有系统都具有普遍意义的科学方法。系统工程的目的是解决总体优化问题，从复杂问题的总体入手，认为总体大于各部分之和，各部分虽较劣但总体可以优化[2]。
2.系统工程的评价方法
2.1 单项评价法
单项评价方法主要指利用经济理论和技术水平对系统的某个方面作出定量评价的方法。经济评价方法主要有价值分析法、成本效益法、利润评价法等。技术评价方法主要有可行性分析、可靠性评价等。在这里只介绍成本效益法和可行性分析法。
2.2层次分析法（The Analytical Hierarchy Process，AHP）
AHP是处理系统工程中一些难于用其他定量方法进行分析的复杂问题的有效方法，也是一种整理和综合人们的主观判断的客观方法。
用层次分析法作系统分析，首先要把问题层次化。根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。
最高层：表示解决问题的目的，即层次分析要达到的总目标；
中间层：包括准则层和指标层，表示采取某一方案来实现预定总目标所涉及的中间环节；
最底层：表示要选用的解决问题的各种措施、策略、方案等。
房地产工程项目开发方案评价、采矿方法可行性方案综合评价等可采用此方法。
3.多元统计分析方法及理论
采用多元统计分析方法，即先做主成分分析，再取若干主成分对样品进行聚类分析，结合第一主成分和综合得分排序对样品进行分类排名，由此得到一种新的综合评价方法。主成分分析(PCA)，也称为主分量分析，是把多个变量(指标)化为少数几个综合变量(综合指标)的一种统计方法。主成分分析采取一种降维的方法,找出几个综合因子来代表原来众多的变量，使这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息量,而且彼此之间互不相关,从而达到简化的目的。聚类分析是研究“物以类聚”的多指标统计分析方法，主要用于对事物类别的面貌尚不清楚,甚至连总共几类都不能确定的情形下分类问题的研究[3]。系统聚类法在聚类分析中应用最为广泛，凡是具有数值特征的变量和样品都可以通过选择不同的距离和系统聚类方法而获得满意的数值分类效果。它是把个体逐个地合并成一些子集，直至整个总体都在一个集合之内为止。多元统计分析方法的具体步骤:
(1)根据累计方差贡献率大于85%的原则,提取前个主成分因子,并计算各主成分得分:
(2)根据样品各主成分、综合因子的得分，确定样品的排序，得到综合评价结果。其中，综合因子得分以所选用主成分的方差贡献率为权数进行线性加权求和得到，即
(3)对所选定的新数据阵(F1,F2,…,Fr)进行聚类分析。
