时间：2023-07-10 17:34:33
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篇统计学研究方法，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。
1.课题研究的背景和意义
手足口病（hand foot and mouth disease hfmd）是一种儿童传染病，又名发疹性水疱性口腔炎。多发生于5岁以下儿童，可引起手、足、口腔等部位的疱疹，少数患儿可引起心肌炎、肺水肿、无菌性脑膜脑炎等并发症。个别重症患儿如果病情发展快，导致死亡。[1]由于手足口病传染性强、传播途径复杂、流行强度大、传播速度快，且迄今没有治疗本病的特效药物。对手足口病流行趋势进行预测，以便采取控制措施，是疾病预防与控制中一项重要工作。该传染病在不同地区的流行趋势也不尽相同，选择适合的预测模型是重要前提。
2.自回归模型 [2] [6]
2.1自回归模型的定义
在时间序列的情况下，严格意义上的回归则是根据该变量自身过去的规律来建立预测模型，这就是自回归模型。自回归模型在动态数据处理中有着广泛的应用。
上式称为一阶自回归模型。当式中满足时，为平稳的一阶自回归模型。将这些概念推广到高阶，有自回归模型
，
式中为模型变量，为模型的回归系数，为模型的随机误差，为模型阶数。
2.2自回归模型参数的最小二乘估计
设有按时间顺序排列的样本观测值，阶自回归模型的误差方程为
，
，
……
.
记， ， ， ，
得， 的最小二乘解为 .
2.3自回归模型阶数的确定
建立自回归模型，需要合理地确定其阶数，一般可先设定模型阶数在某个范围内，对此范围内各种阶数的模型进行参数估计，同时对参数的显著性进行检验，再利用定阶准则确定阶数，下面采用线性假设法来进行模型定阶。其原理是：
设有观测数据，先设阶数为，建立自回归模型
， （2.1）本文由收集整理
再考虑模型，将
， （2.2）
作为（2.1）式的条件方程，联合（2.1）、（2.2）两式，就是模型。
先对（2.1）式单独平差，可求得模型参数估计及其残差平方和，记为，再联合（2.1）、（2.2）两式，也就是对阶模型进行平差，求得阶模型参数估计及其残差平方和，记为. 按线性假设法的式，它们的关系可写成.
在线性假设法中已证明，在假设成立时，可作分布统计量为
.
选显著水平，以分子自由度1，分母自由度，查表得，如果，则表示不成立，. 阶与阶两模型有显著差别，应采用阶，反之，则接受，表示阶与阶两模型并无显著差别，应采用阶。
2.4自回归模型的预报
设阶自回归模型方程为
，
当回归系数已确定时，可根据方程进行预报。
第一步预报值为
，
第二步预报值为
，
一般，步预报值为
越大，预报准确性越差，故应尽可能小。
3.模型的建立、求解及应用
下面给出了大庆市自2008年至2010年的手足口病发病统计（见表1）。
表1 2008年至2010年hfmd发病统计表
时间
月份 2008年 2009年 2010年
1 0 6 8
2 0 1 4
3 0 6 2
4 1 69 18
5 114 112 163
6 87 293 227
7 144 470 205
8 167 421 65
9 267 302 61
10 251 92 55
11 96 28 38
12 42 14 18
合计 1169 1814 864
运用spss软件判断模型回归性判断：
图1 acf自相关性分析图
图2 pacf偏自相关性分析图
如图1、图2得出acf和pacf函数分析，从而表明残差自相关不显著。
首先，确定模型阶数：当 时，
，求得：
.
当 时，
求得：
.
统计检验：原假设， 统计量
.
取显著水平，以自由度1、22查分布表得：， 因为 ， 故拒绝原假设，即认为一阶与二阶自回归模型有显著的差别。
当 时，求得：
.
统计检验：原假设.统计量
，
以自由度1、21查分布表得 ，因为，故接受原假设，应取模型阶数. 通过自回归分析，我得到的模型为：.
我们利用以上的出的结论对2010年大庆市手足口病发病人数进行了预测，并与2010年大庆市真实手足口病发病人数进行了对比，用matlab作图如图3，图4。
4.总结
关键词：统计学；教学方法；互动教学；案例教学
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）07-0097-02
一、引言
统计学是一门通过搜集、整理、分析数据等方法，推测分析研究对象的本质，预测其未来的综合性科学，具有极强的理论性和应用性。随着经济社会的发展和科学技术的进步，当今世界大数据分析遍布各个领域，统计学的应用范围越来越大，而且与多个学科交叉，成为一种不可缺少的分析工具。对经济管理类专业的学生而言，《统计学》课程是教育部规定必修的专业核心课之一。在强调培养学生统计应用能力的同时，为学生进一步学习计量经济学和多元统计分析等提供必须要的统计学理论基础也尤为关键。随着经济社会发展对统计分析需求的提高，以及目前高等院校教学计划对《统计学》课程授课时间的限制，现有的教学方法已经不能很好地满足经济管理类专业《统计学》课程教学的需要。为了提高经济管理类专业《统计学》课程的教学水平，培养更加符合时代需求的经济管理类人才，探索《统计学》课程教学方法改革路径是当前高校教师面临的一个重大问题，具有重要的理论和实践意义。
二、现有教学方法存在的问题
随着信息技术的发展和大数据时代的到来，现有的面向经济管理类专业的《统计学》课程教学方法出现了新的问题。主要表现在以下几个方面：
1.统计理论教学多而统计实践教学少。在经济管理类专业的《统计学》课程的课堂上，教师的教学方法仍然以讲授理论为主。虽然采用了多媒体教学，但依然是讲授统计学的理论知识为主，且对于统计学知识如何应用的实践性教学非常少。以课本知识为主的讲授方式，学生实际应用统计学的能力缺乏足够的锻炼。通过这种方式培养出来的学生，虽然拥有一定的统计学的理论知识，但是却不会运用这些知识去分析问题、解决问题。
2.缺乏案例教学。在统计学理论知识的教学部分，大多数教师仅仅是照本宣科，讲述完某个统计理论的内涵后，没有采用相关的案例来进一步说明该理论可以应用的背景，或者该理论可以解释的现象。此外，《统计学》课程的学习要求同学们具有较扎实的数理基础，且很多统计学理论都会涉及到一些数学公式。对于这些数学公式，基本上都缺乏相关的案例来解释这些公式的内涵。然而，目前经济管理类专业的学生在招生时多为文理兼收，因此部分学生的数学基础参差不齐，这使得他们不能很好地理解这些公式的内涵，导致对统计学理论认识不够深入。
3.缺乏互动式教学。就目前的经济管理类专业的《统计学》课程而言，教学明显缺乏互动性，教师和学生之间交流很少。一是统计学的理论内容比较枯燥，而教师的授课方式与风格不能改变这种枯燥，甚至使其更加枯燥。二是学生对课堂参与的积极性和主动性不高，这主要是由考核方式以闭卷考试为主，所以学生更关心课堂笔记而忽视课堂参与。互动式教学的缺乏可能会造成教学效果的事倍功半。
4.软件应用教学不足。当前应用专门的统计软件，例如R、SPSS、SAS等，进行统计研究，已经成为大数据背景下各个领域进行统计分析的常态。但由于受到《统计学》课程内容多、学时少的限制，我们分配在软件应用教学上的学时较少。实际上，这些统计软件是比较复杂难学的，学生在缺乏教师指导的情况下很难自己学好软件应用。此外，由于部分高校对《统计学》课程的考核方式里不包括对软件应用的考核，也会导致部分学生会忽视软件应用的学习。
三、教学方法改革的建议
针对上述提出的现有教学方法存在的问题，结合自身多年教学科研的经验和实践，通过不断的创新与摸索，提出以下几点改革建议。
1.理论与实践并重。面向经济管理类专业的《统计学》课程授课老师在讲授课程内容时，应当坚持理论性教学与实践性教学并重，不可过分重视理论而忽视统计实践。而且实践性教学不仅能培养学生运用统计知识解决问题的能力，还能反过来促进学生更深刻地理解统计学的相关理论。对于实践性教学，教师应该在教学的过程中，结合理论性教学的内容，给学生安排课后的实践任务。例如，在课程开始时，教师可以给学生分组，让其选择自己感兴趣的问题，如大学生网购等作为调查主题，根据统计学的授课进度，分步完成搜集数据、整理数据、描述性统计分析、统计推断等任务。这种方式能让学生有参与感，体会统计实践的过程，促进学生对理论的理解和掌握。
2.采用统计分析案例教学。通过课堂上引入具体的统计学案例，引导学生选取合适的统计分析方法进行分析，使得抽象枯燥的统计理论变得立体生动。通过采用统计分析案例教学，不仅可以帮助学生理解教学内容，还可以激发学生学习兴趣，锻炼学生思考问题、分析问题、解决问题的能力。教在选择案例时，可以根据经济管理类专业自身与经济社会联系紧密的特点，选择具有专业特色的案例进行深度分析，具体说明统计方法运用的背景、条件以及分析过程。例如，股票市场的案例、物流公司的案例、房地产市场案例等。此外，统计学案例也需要做到与时俱进。
3.采用互动式教学。对于经济管理类专业的学生而言，《统计学》是课程难度较大，如何提高学生对《统计学》课程的学习兴趣以及课堂参与的积极性是一个非常重要的问题。学生只有拥有浓厚的学习兴趣，才能具有学好统计学的动力。互动式教学恰好可以激发学生的学习兴趣，提高学生课堂参与的积极性。所以，在面向经济管理类专业的《统计学》课程的教学中，采用互动式教学是非常有必要的。互动式教学并没有具体的形式，它要求教师在教学过程中，运用多种方法，积极引导学生学习《统计学》课程的思路，激发学习《统计学》课程的兴趣以及课堂参与的积极性。此外，可以将互动式教学纳入课程的考核范围，这样可以更好地提高学生的积极性。
4.理与软件应用相结合。使用统计学方法解决经济管理实际问题时，需要处理大量的统计数据，此时学习R、SPSS、SAS等专业统计软件是非常必要的。教师在教学过程中，可以将统计理论教学与软件应用相结合。一方面，可以解决大量数据烦琐的计算问题，提高教学效率。另一方面，通过教师统计软件的演示，学生可以更好地学习软件操作，掌握运用软件处理数据的方法。由于受到《统计学》课程内容多、学时少的限制，大部分经济管理类专业在课程安排时，选择先讲授统计学的理论知识，在理论课程结束之后，才安排软件应用的上机操作课程。这种安排是不尽合理的，从以提高学生运用统计知识解决问题的能力为目的的角度看，既不利于教师的教学，也不利于学生的学习。将理论与软件应用相结合，教师可以更好地教授理论知识，学生也能更好地理解理论知识并熟悉软件的操作，对于软件操作，在学中用，在用中学，有利于学生更加快速地学习软件应用。
四、结束语
经过多年的改革和发展，虽然面向经济管理类专业的《统计学》课程的教学方法已经越来越规范化和系统化，然而目前的教学方法仍然存在一定的问题。学无止境，教无止境，时代的要求在变化，教学方法更应该不断地改革和完善。面向经济管理类专业的统计学课程的教学方法应当更加丰富多彩。本文面向经济管理类专业的《统计学》课程教学方法改革的几点建议是经过我们多年的《统计学》课程教学和探索的总结，希望能对广大师生提供有益的帮助。
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随着理论与实践的发展，社会‘经济统计学日趋枝繁叶茂，科学构筑社会经济统计学学科体系的框架，对于社会经济统计学的健康发展，对于统计工作更好地为社会主义市场经济服务有重要意义。
构筑社会经济统计学学科体系，决不是简单地将社会经济统计学的许多分支任意增减排列，而是探索社会经济统计学各rl科学之间科学的有机构成。研究社会经济统计学学科体系，在某种意义上就是社会经济统计学科体系分类研究。分类本身就是科学研究中的一项重要工作，许多学科本身就是分类学，分类是这些学科的主要目标，如动物分类学，植物分类学等。大多数学科，在某个层次上完成分也是一项重要的成果或突破，如作为19世纪化学最大成就的元素(或原子)的分类及晶体的分类，20世纪基本粒子的分类等。在三结‘构数学中，主要目标也是分类，例如，1981年有限单群分类的完成是抽象代数的最大成就之一。
社会经济统计学已经发展成为一个门类繁多，结构复杂的知识系统，在这个知:识系统中，学科之间、知识单元之间、方法之间将呈现一种结构关系，形成不同层次的结构系统，具有不同的功能。对这种复杂的知识系统进行科学的归类，无论在理论上还是实践上都是必要的。
二、研究杜会经济统计学学科休系的原则
本课题研究社会经济统计学学科体系的原则是:
1.整体性。建立的学科体系以“研究社会经济现象的统计方法”这一属性为r标准划定的全部对象为总体范围。
2.层次性。社会经济统计学是多层次的交叉学科，划分层次使得社会经济统计学作为方法论满足不同层次的需要，为课程设置提供依据。
3.统一性。社会经济统计学是一门完整的科学，有别于一门科学或两t1科学的观点。
4。排斤性和吸纳性。社会经济统计学学科体系既能明确划分各学科的差异，又能融合各学科的共性。
三、杜会经济统计科学与学科、学派三者之间的关系。
1.社会经济统计科学。社会经济统计学的矛盾的特殊性本p其研究对象、性质等是长期发展确定的，形成对数量特征进行观察研究的方法论科学。
2.社会经济统计学科。社会经济统计学科也有两层涵义:第一是长期的发展中形成的社会经济统计学的分支，这是通常意义上的社会经济统计学科观，第二是指围绕某一培养目标形成的统计课程，如工业统计学，农业统计学等。所谓体系则是由若干有关事物互相联系，互相制约而构成的一个整体，相应的，社会经济统计学科体系是社会经济统计学科分支体系和课程体系的共同体，两者之间也有互柑制约和联系。
3.社会经济统计学派。学派是指一门学间中由于师承不同而形成的派别:学派对科学的发展起着积极的推动作用。统计历史上政治算术学派与国势学派之间的学术争论确立了统计学的科学命名和统计学是关于现象数量关系的内涵规定。同时，统计学派的学术争论使得统计学科不断地发生分立和合并。社会经济统计学派与数理统计学派、社会统计学派是现代称化统计时期的三大派别。
社会经济统计学科体系的建立和完善是内外因共同作用的结果。其内因是统计科学的自身发展规律和不同学派的争论，其外因是统计活动包括统计工作和统计教学，它们为统计学科的发展提出客观要求，推动学科的分立与合并。为了科学建立我国社会经济统计学科体系，有必要回顾国外统计学学科体系和我国统计学学科体系的发展。
四、国外统计学科体系的演进
统计实践活动在奴隶社会和封建社会早己存在，而统计科学和学科体系的创立则始于资本主义社会。十七世纪中叶，资本主义在欧洲主要国家有所发展，对统计工作提谁出了新要求。一些学者纷纷著书立说对此进行研究，进而形成不同的学派。统计实践的发展和统计学派之间的争论，推动了统计学科体系的逐步建立。按照发展阶段不同，我们将统计学分为古典统计学、近代统计学和现代统计学，在每个阶段，由于研究的对象和方法各异，统计学由不同的学科体系构成。
1.古典统计学学科体系
古典统计学，系指十七世纪中叶至十八世纪中叶的统计学，是统计学的初创阶段，由于它尚未从一些实质性科学(如政治学、经济学、人口学等)独立出来，因此它在内容体系和启研究方法上不甚完善。其学科体系由不完善的古典经济统计学、古典人口统计学和国势学等学科所构成。
古典经济统计学由政治算未派中的经济统计学派所创立，主要人物为英国的配第、金氏和达芬南，并以配第的《政治算术》为代表作。在此书中，配第最先提出采用数字、重量和尺度来分析社会经济现象及其相关关系，同时还提出了儿乎与现代统计相同的计量方法、分组方法和推算方法。但这部著作把对社会经济现象的抽象分析和从数量上的实证研究交织在一起，是政治经济与统计学尚未分化前的状态，因此，《政治算术》还不能视为一部完整意义的经济统计学著作。受配第的影响，金氏进一步研究了分组法和估计法，编制了英国各社会集团的收入平衡表，达芬特提出了根据社会经济现象的相似性和内在联系进行估计和推断的思想，这些为古典统计学的建立奠定了基础。
古典人口统计学为政治算术学派中的人口统计学派所建立，代表人物格朗特、哈利和苏斯密尔希。格朗特在《关于死亡表的自然与政治观察》一书中，提出了至今仍有重要影响的有关人口统计的概念、分组方法、估计方法等，证实了出生、死亡、男女性比例等现象的变动存有一定的规律性，编制了第一张生命统计表。受格朗特的影响，哈利编制了著名的“哈利生命统计表”，用以人口推算人寿保险金。苏斯密尔希首次提出了大量观察法在社会经济研究中的应用，证实了大数定律的存在。这些人口统计理论与方法，构成了古典人口统计学的内容。
国势学为十七世纪中叶的德国国势学派所创建。早期的国势学派(记述学派)代表人物有康令、阿亨瓦尔、施廖采尔等，‘他们的国势学，仅采用记述的方式，罗列各国的重要社会经济情况，不具有现代统计学的特点，他们的贡献，仅在于阿亨瓦尔将国势学改名为统计学，确定统计学这门科学的名称。后期的国势学派(表式学派)代表人物，有安杰生、克罗姆、海伯纳等人，他们的国势学从政治算术中吸取营养，以计量为主，采用数列或图表表示国家的显著事项。显示了国势学派与政治算术学派的综合，并成为各国政府统计的代表。
综上所述，.古典统计学实际上是萌芽阶段的社会经济统计学，或者说，统计学产生是以社会经济统计学的面目出现的。它从数量方面研究社会经济现象，学科发展以合为主，学科体系层次简单。
2.近代统计学学科体系
近代统计学，系指十八世纪中叶至十九世纪中叶的统计学。在这一时期，资产阶级政府统计机关和民间调查机构纷纷建立，定期公布统计数字，统计工作从一般的政治管理扩展到社会经济活动各个领域，出现了各-种专业统计，统计学派的争论和统计刊物的出版，共同促使了统计学科发生分化。近代统计学学科体系由近代经济统计学、近代人口统计学和道德统计学科构成，学科发展以分化为主要特征。
近代经济统计学是沿着配第一达芬特开拓的道路发展起来的，由于研究范围的扩大和研究问题的专门化，使经济统计学发生分化。十九世纪末，重农主义思潮的兴起，对农业的高度重视，使农业统计得以建立，拉瓦锡的《农产量统计》就是其代表作。十九世纪初，资本主义工商业迅速发展，为解决工商业中出现的间题，需要收集资料从数量方面加以研究，工商业统计也应运而生。同时航运业和国际贸易的发展、工人运动的兴起使得航运统计、贸易统计和劳工统计有不同程度的发展。一十招九世纪以后，人们对物价的变动甚为关心，一些学者不仅编制出各种物价指数，而对物价指数的计算方法进行了深入研究，创立了物价统计。
近代人口统计学是沿着格朗特一哈利开拓的道路发展起来的，并由最初的生命统计向保险统计、卫生统计或医疗统计方向发展。随着人寿保险事业.的发展，对科学的生命表的需要日益迫切，哈利生命表虽为当时保险机构所惜重，但仍存在许多缺点，引起了一些学者对生命统计和保险统计原理的进一步研究，贡献最大者首推英国的米尔思，他著《论年金和人寿保险价值及生存者》，编出了著名的生命的统计表一一“卡莱尔表”，奠定了保险统计学的基础。由于生命的长短与医疗或卫生有一定的关系，所以生命统计向卫生或医疗统计发展是合乎逻辑的。路易斯、格里芬、维勒米和盖伊等人对此作出了显著贡献。随着研究问题的深入和新的统计方法的出现，人口统计学在分化的同时，一也由静态向动态方向发展，凯特勒就通过静态的研究，揭示了“人的出生、发展和死亡是服从一定规律的”(统计规律)从而使人口统计学趋于完整。“道德统计”和“道德统计学”之名最早由法国的格雷提出并使用，但在此间题上最有成就的当数比利时的凯特勒。他在《犯罪倾向》、《社会物理学》等著作中，研究犯罪统计、犯罪动态及其原因并认为犯罪现象同人口现象一样，存在着某种规律性(统计规律性)，马克思对他的成就曾予以肯定。
需要指出的是，在凯特勒之前，无论是人口统计还是经济统计，严格意义上讲，还不能算为“学”。凯特勒把概率论广泛地引入社会经济研究之中，实现了政治算术学意义的统计学和国势学中表式学派的统计思想与概率论的综合，才使统计学真正成为科学意义上的统计学。凯特勒被视为“近代统计学之父”。
3。现代统计学学科体系
现代统计学，是指十九世纪中叶至二十世纪中叶的统计学，由于概率论的引入，使统计学发展进入一个新阶段，统计学科进一步分化与综合、学科体系日益健全和完善，现代统计学已成为一种多门类、多层次的科学。
(1)数理统计学及其分支学科体系。自凯特勒将概率论正式引入统计学以后，一些学者遵循他的《论数学与统计的关系》和《社会物理学》等著作的观点，侧重吸收他的研究方法，使概率论在自然和社会现象研究中得到进一步应用，并发展为一门通用方法论学科，即数理统计学，这门学科的命名最早由威梯斯坦确定并推广使用。十九世纪末至二十世纪二十年代，数理统计表现为描述统计学，由旧数理统计学派所创建。本世纪二十年代至四十年代的数理统计表现为推断统计学，由新数理统计学派所创建。需要指出的是，新数理统计学派，不承认社会统计学是一门现代统计学科，认为社会经济统计学是政府统计工作的总结或者说数理统计学在社会经济研究中的应用，同时他们“计量不计质”观点，也是今天“通用方论法”的来源之一，成为研究社会经济现象的一大弊端。
(2)西方社会统计学学科体系。十九世纪中叶至本世纪二十年代的西方社会统计学(简称社会统计学)由旧社会统计学派所创建，代表人物有克尼斯、恩格尔、梅尔等人。这门学科的产生先于数理统计学，而正式命名则迟于后者。因为早期的统计学都是研究社会现象的，没有必要在“统计学”前面冠以“社会”字样，正是由于数理统计学的出现，为了以示区别，才给原有各统计学科加上一个概括性的名称一一“社会统计学”。这一名词由纳普最先提出，由凯尔作为专用书名使用。社会统计学的的研究对象为国家、社会动静集团现象的数量方面，研究法限于大量观察法，研究的目的在于通过数量关系探索国家、社会动静集团现象的统计规律性，包括状态规律、频率规律、发展规律和相关规律等，研究范围包括政治统计、经济统计、人口统计、道德统计、消费统计等，实现对近代统计学各学科的综合，在本世纪二十年代以前，与数理统计学相比，社会统计学在统计学学科体系中居优势地位。
(3)社会经济统计学学科体系。社会经济统计学是十月革命胜利以后，在哲学和政治经济学指导下，经过列宁和斯大林对国家的统计组织和统计实践作出重大变革后，在对社会统计学(旧社会统计学派的统计学)批判地继承基础上，逐步建立和发展起来的，其性质为一门“独立的社会科学”，其研究对象为在质与量的辨证统一中研究大量社会经济现象的数量方面，研究方法除继承社会统计学的大量观察法外，还提出了分组法和综合指标法，并认为在某些特殊情况下，还可以有效地运用数理统计方法。作为国家管理和对社会经济生活进行有效服务和监督的重要手段，以及用以制定和检查计划的基础。统计工作在前苏联受到空前的重视，社会经济也有较大发展，已成为门类齐义、系统完整的现代统计学科，并与数理统计相对立。
五、我国统计学学科体系探索轨迹
建国以来，我国对统计学学科体系的认识，大致可归纳为如下四个方面。
1。“数理型”统计学科体系
持这种观点的人认为，现代统计学是以概率论为基础的数理统计学，是以分析客观大量现象数量关系与变化、研究客观大量现象中受概率论支配的客观规律性，’其在学科归属上，应当是数学学科体系的一个分支，属于应用数学学科体系范畴，在学科性质上应是一门唯一的、可用于社会与自然等各个领域的通用的统计学。这种人还认为，随着数理统计方法在社会、经济、生物、化学等各种领域中的广泛应用，并按各领域分别加以分析与总结，从而形成了按具体领域分类的应用数理统计学，即社会统计学、经济统计学、生物统计学等;同时指出，应用数理统计方法所形成社会统计学、经济统计学等，与在苏联统计理论指导下所建立的“经济统计学”、“社会统计学”等完全两回事，前者是为社会与经济研究用的数理统计方法，而不是指标解释与经验总结，而后者仅仅是指标罗列、指标解释与经验总结等。
2。t’4旨标型”统计学科体系
持这种观点的人主要受1954年3月前苏联科学院、中央统计局和教育局联合通过的决议影响，并在思想不开放的年代教条式的接受了决议中的有关精神。决议中认为:“统计学是一门社会科学，它研究大量社会现象的数量方法。……统计学的理论基础是历史唯物主义和政治经济学。”(《苏联百科辞典》“统计学”词条)还认为数理统计学只属于数学学科体系，即只承认社会经济统计学才是唯一的统计学。
3.“指标加数理应用型”统计学科体系
持这种观点的同志认为，统计学是一门横向的、方法论科学，而不是单纯的社会科学，认为“统计学本米就是同数学、计算分不开的，根本就不存在无数学和不计算的统计学。‘数理伙‘数学’在外文中本是一个字，从严格的逻辑意义说，根本不应该在统计学上冠之以‘数理，一词。”从而认为，单纯的数理统计学只是数学的分支，但随着数学(包括数理统计学)在工程技术、生物科学、化学、物理等领域中应用所形成的工程技术统计学、生物统计学等，已不再是数学的分支，而是以工程、生物现象等具体数量方法为研究对象的方法科学，属于统计学范畴。于是，新的统计学学科体系便由“指标型”的社会经济统计学学科体系与数理统计学往各具体领域中应用形成的生物统计学等所构成。我们称这种体系为“指标加数理应用型”统计学学科体系，以区黝于“指标型”体系和“数理型”体系。
4.“综合型”统计学科体系
持这种观点的人认为，仅仅把数理统计看作是数学学科体系的一部分而不是统计学学科体系的一部分是错误的，仅仅把社会经济统计学看作是唯一的统计学也是错误的，而把统计学说成是两门也是不严谨的，统计学只有一门，它既包括社会科学中的统计学，又包括自然科学中的统计学，既包括社会经济统计学，又包括数理统计学及其应用李科，即统计学的研究对象特征应包括:思维科学一一数理统计学及其分支学科，社会科学一一社会统计学及其分支学科，自然科学一一生物、气象、物理、天文及环境统计学等。在这种思想指导下，认为统计学学科体系是由若干个层次或级别的多种统计学科所构成的“综合型”一学科体系。
六、杜会经济统计学学科体系框架
本课题构筑社会经济统计学学科体系时，除遵循基本原则外，还着重考虑如下因素。
第一，努力构筑具有中国特色的社会经济统计学学科体系。本课题研究的目的是力图建立具有中国特色的社会主义经济统计学学科体系，全面体现我国统计活动的实践，全面体现我国统计专门人才培养的课程设计，全面反映近年来我国统计科学研究的成果，使社会经济统计更好地为建设有中国特色的社会主义服务。
「关键词建立/犯罪统计学/思考
一、我国犯罪统计学的发展动因与价值判断
犯罪统计学的建立与发展，既是犯罪学研究深化、统计理论发展内在规律和历史逻辑的必然结果，也是当今市场经济发展现实，社会综合治理的客观要求。同时犯罪学和统计学的快速发展又为犯罪统计学发展提供了有力的基础支持，其理论动因、现实动因和技术动因可以归纳如下：
1.理论动因
犯罪统计学作为统计学的分支或统计科学的一种形式，其形成首先得益于统计理论不断深化，统计方法不断丰富的有力推动，其中中外许多统计学卓有成效的创造性研究，对统计科学体系的不断完善，从封闭型到开放型，从纯理论向应用性转变有重要意义。
2.现实动因
随着市场经济的深化，市场竞争的日趋激烈，由许多复杂因素相互作用而引发的犯罪问题也日益增长，统计学作为通过偶然现象数量分析、探索必然性数量特征的方法论科学，可以为社会综合治理提供可靠的信息支持，这就推动了犯罪统计学的形成与发展，从而也开辟了对犯罪现象进行科学考察的一种新途径。
3.技术动因
随着信息技术和计算技术的快速发展并向统计学领域的渗透，信息等相关产业与统计事业的融合，不仅为统计资料的搜集与汇总提供了极大方便，而且缩短了统计产品开发的时间，扩大了统计服务的空间，提高了统计研究的效率，也客观地推动了犯罪统计学的形成与发展。
建立和发展我国犯罪统计学的理论价值主要体现在两方面：一是有利于推动我国统计理论从单一的经济型研究向社会与经济复合型发展；二是有利于推动和完善我国统计学科的建设。
二、建立犯罪统计学的基本原则
建立我国犯罪统计学应遵循以下两方面的原则：
1.客观性原则
要从世界范围的角度出发，结合我国社会经济的实际，用宏观的、广阔的视野，了解和掌握犯罪问题历史特征、现实表现和未来的变化趋势，以我国统计的现状出发，确立我国犯罪统计学的道路和发展的目标。
2.现实性原则
只有真正了解中国社会实践，才会创立一门符合我国经济发展需要的具有中国特色的犯罪统计学。现实性原则是“国情论”在犯罪统计学研究方法中的具体表现，所以，开创犯罪统计学研究，必须立足于我国的社会主义市场经济，紧密联系经济改革和对外开放两大主体，从我国统计的具体实践出发，以统计管理体制为核心，辅之以其他问题的研究。
三、犯罪统计学的性质、对象的科学界定
笔者认为犯罪统计学是从犯罪学和统计学中分化出来，又渗透融合成为一门独立的学科，既有犯罪学的特点，又有统计学的特点，但从根本上谈，它还是统计学的一个新分支，是实质科学与方法论的交叉和揉合。因此，犯罪统计学就是研究犯罪现象数量特征的一门方法论科学，其特点可以概括为综合性、社会性和具体性：
1.综合性
犯罪统计学是一门综合性很强的科学，它涉及到统计基本理论与方法，犯罪学的思维理论和研究方法，还涉及到信息论、系统论、控制论等，可以说，犯罪统计学的研究对象是一个由理论与实践，方法与原则等组成的全方位的综合体。
2.社会性
犯罪统计学的研究对象是客体，而从事犯罪统计研究的人是主体，人有其社会组织、社会活动，从主体到客体之间必须受到社会环境的影响和社会条件约束，再加上犯罪科学本身就是一门社会科学，所以犯罪统计学的社会性特点非常明显。
3.具体性
犯罪统计学虽然内容庞博，但它不是抽象的，而是具体的。即在具体的时间、地点和社会环境下，研究不同时期、不同空间的犯罪活动规律和方法。而形式主义的、抽象的思维，对研究犯罪统计学都是无益的。直接照搬和套用的方法也只会把犯罪统计学引向歧途。
四、犯罪统计学的理论体系构架
犯罪统计学作为一门新兴的学科，其理论体系的框架应该包括四部分：
1.犯罪统计资料的搜集与整理
要对犯罪现象进行定量分析，其首要工作是按照一定的要求和方法，系统地向客观实际采集第一手的原始资料，并在此基础上对原始资料进行科学的审核、分组、汇总等，为进一步对资料加工分析提供条理化的、综合化的资料。客观地说如果没有对犯罪资料搜集与整理这一途径，就无法考察和认识犯罪现象规模、结构，区分犯罪现象的各种差别、特点及原因。
2.犯罪现象量的集中趋势分析
犯罪现象从总体上看其分布是有规律的，运用均值和变异指标等方法，可以寻求犯罪现象量的集中趋势，也就是说这些方法可以将个别犯罪现象的量抽象为一般的量，然后依据一般的量探究异常复杂多变的犯罪现象量的规律性。只有发现犯罪现象的一般性和代表性特征，才能为社会的综合治理提供最基本、最一般的信息和咨询意见。新晨
3.犯罪现象动态发展轨迹的数量描述
过去、现在和未来这三维时间有密切联系，现在是过去的沉淀，而未来又是现在的科学延伸，运用时间序列统计分析方法可以求解犯罪现象的季节变动、循环变动等规律，可以全面地描述犯罪现象发展的全貌与动态轨迹，并以此来分析和预测犯罪现象的未来变化，为社会预防犯罪提供真实可靠的数量依据。
4.犯罪现象与其他现象量的相互关系分析
[关键词]地质统计学；环境科学；水体污染；大气污染
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.12.139
[中图分类号]P628+.2 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）12-0-01
地质统计学被称作空间信息统计学，是数学地质领域中发展较为迅速且具有广泛发展空间的一门学科。它将区域之间的变化作为理论基础，结合多孔介质空间结构变异函数，研究空间分布中具备一定规律性的自然现象，随后使用取样方案进行优化，对一些不规则取样进行处理并插值计算。在矿业、石油、农业、林业等行业中具有广泛的发展空间，取得了较大的研究应用成果。
1 地质统计学发展历程
20世纪中期，南非的矿物工程师DG Krige结合对南非金铀砾岩的研究经验以及对金矿储量的计算，根据样本区域位置的差异及样本关联性差异，首次提出了对每一个样本赋予相应的权值并在此基础上进行波动加权，以此方式代替传统的平均加权计算法。20世纪60年代，法国著名的统计学家G Matheron经过大量实验后，将DG Krige的研究升华为了具体的理论结果，并系统地提出了区域变量这个概念，由此形成了地质统计学这门新型学科。
地质统计学基本理论是在1978年由我国地质专家侯景儒引进的，前后历经了几十年的发展，至今为止无论是在理论方法还是实践应用方面都已经取得了一些进步，但是在环境科学领域方面的应用还不够成熟。
在短短的半个世纪内，地质统计学已经在各个领域中被广泛使用，目前为止形成了两个理论学派，其中一个是以法国统计学家G Matheron为主的“枫丹白露地质统计学派”，另一个是以美国的统计学及AG Journel为主的“斯坦福地质统计学派”，这两种学派根据其计算方法及应用方式的区别又分别被称为“参数地质统计”和“非参数地质统计”。地质统计学领域还出现了局部空间估计法如普通克立格法、对数克立格法和因子克立格法等。此外，我国一些相关领域的研究人员也研究出了一批以地质统计学为基础的软件。
2 地质统计学在环境科学方面的应用
20世纪初期，人们利用统计方法研究空间变异性，该方法提出将所收集的信息转变为单独的数值进行观测。可是随着信息化时代的发展，人们掌握的信息量越来越多，依靠收集的信息进行空间变异性研究的弊端越来越明显，很难实现对空间变异性的客观研究和评价。随着地质统计学的完善和进步，地质统计学在环境科学领域取得了很大的成就。
2.1 土壤环境研究中的地质统计学
自然环境下的土壤分布系统非常复杂，同样性质的土壤受土壤深度和周围环境的影响，土壤分布状况存在很大的差异。研究证明，土壤的自然密度、粒径等特性在同一水平或不同深度上的分布也是不同的。这些土壤特性的非均匀分布状态决定了土壤特性在空间中的变异性，从而导致土壤理化性质也存在一定程度的空间变异性。
2.2 地质统计学在水环境研究中的运用
水环境污染迁移参数的离散性与随机性两大问题是水环境污染领域中的重点研究课题。地质统计学被引进该领域之前，利用传统地下水水流和水质迁移模型的参数求证方式，对迁移参数的空间变异性进行合理的研究与评价。如果单纯使用确定性或偶然性的研究模型是很难正确且全面地描述整个水环境污染物迁移参数的变异背景，地质统计学可以对空间信息与偶然信息进行随机性处理，可以对这种随机性进行客观有效的分析。
2.3 地质统计学在环境科学其他领域中的运用
由于地质统计学可以有效描述同时具备结构性与随机性的环境参数，因此利用地质统计学研究大气污染物分布也有很好的研究效果，例如：孟健宇和马晓明就通过指示克立格法对某个城市大气中含有的二氧化硫浓度的变异特征进行分析与研究，最后得出该方法是研究大气污染差值的最佳手段这一结论。
3 地质统计学在环境科学领域中的展望
随着地质统计学的不断进步和完善，其实践方式和理论已经在环境科学研究方面得到了很好的应用，在土壤有毒物质研究以及水环境污染等研究课题方面取得了可观的成绩。由于土壤多孔介质特性中显著存在空间的变异特征，地质统计学对于这种随机性的事物来说是最佳研究手段。现阶段，对于土壤污染物的空间分布研究重点在重金属领域，并逐渐延伸到部分难降解污染物质的研究中，例如：影响内分泌物质及一些强致癌物质，他们的分布形态类似于重金属，地质统计学在这一类物质的研究当中具有十分突出的优势。自然界中含水介质的非均匀性导致了其他水环境污染参数迁移物质中具有高度变异性，特别是环境十分复杂的地下水环境系统。在以后的环境科学研究中，可以将地质统计学的分析方法、分形理论和灰色系统等一系列的研究方法和相关理论结合在一起进行使用，这样不仅会进一步降低研究复杂性，还可以更加准确地进行污染物迁移预测以及污染物迁移参数的价值估算，提高环境科学研究的准确性和先进性，为环境模拟和环境评价建立高效、科学的模型。
4 结 语
将地质统计学的研究理论和方法，与地理信息系统的研究工具相结合，为目前的环境科学研究提供了更加科学有效的研究方法。在此基础上将地质统计学的应用扩大到其他领域中，比如：水体污染和大气污染研究领域，可以通过地质统计学更加科学、客观地评价环境污染。
主要参考文献
[1]陶月赞，郑恒强，汪学福.用Kriging方法评价地下水监测网密度[J].水文， 2003（2）.
【关键词】概率论 描述统计 推断统计 统计思想
一、概率论引入统计学的意义
（一）方法的突破
统计学研究对象的拓展。引入概率论后统计学研究对象的拓展表现在外延与内涵两方面。外延上，导源赌博问题研究的概率论以随机性现象为主要研究对象，它的应用将统计学思想方法带到自然科学领域，甚至用于研究人类心理活动、思维现象，拓展了原来始于社会经济现象研究的统计学的研究对象。另外，联姻前统计学对现象的描述、分析只能止于其确定性方面，有概率论新工具后，其不确定性方面也能描述分析，拓展了作为统计学对象的社会经济现象的数量信息内涵。研究对象的拓展，使得在此基础上统计学成了一门具有通用性的定量分析工具。
统计学研究方法的进阶。概率论联姻“统计”的突出意义表现在方法上—由描述走向推断。“描述统计”（包括数据的收集、整理、显示和分析）主要是通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而综合、概括和分析得出反映客观现象规律的数量特征；“推断统计”则是在对样本数据进行描述的基础上对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表达的推断。联姻之前的古典统计学主要就是初级的“描述统计”（简单的计量、分组、图表、推算等），现代统计学则以“推断统计”为其核心内容。这里“描述”与“推断”的划分一方面反映统计方法发展的两个阶段，另外也反映应用统计方法探索客观事物数量规律的不同过程。“描述”是基础，“推断”是主要内容。
推断统计的现实性意义。统计学从描述发展到推断，反映统计学发展的巨大成就，也是统计学成熟的重要标志。一方面，它是重要的认识工具。正是由于有了“推断”，科学借助统计这一定量分析工具取得了巨大成就。象著名的基因论就借助推断统计方法而得。
（二）思想的腾飞
矩：统计学早期便有“平均”即一般代表值的思想，认识事物数量方面的一般性。引入概率论后，“平均”引申到“期望”，描述随机变量的集中趋势。与“平均”相对应，有对数据偏离“一般”程度的描述即“变异”，认识事物数量方面的差异。引入概率论后其内涵扩充到对随机变量离散程度的描述。“矩”源于力学研究，均数、方差同重心和转动力矩之间的类似促使统计上用“矩”来描述数据特征。其概念涵盖前述的几个参数，并扩充到多阶、多维随机变量特征的描述。“矩”体现了统计“求同察异”的思想，即在了解差异的同时认识事物的同质性。
估计：估计是据样本数据对总体参数所作出的“猜想”’其实质是一种类比，将对已知事物的认识拓广到更大范围。实际上有一个假定即样本、总体的同质性（同分布）。由于样本的随机性使得估计带有不确定性，便给出“区间”来对其描述。
检验：检验即先对总体特征作出一种假设，然后根据样本信息对这一假设的支持程度作出描述（假设正确性的判断），主要运用反证法、小概率原则等思想。检验与估计构成统计推断内容的两面，鉴于思维上推与证的不同而分别提出。
拟合：拟合就是对现象之间的联系、发展规律、变化趋势给予定量描述，是对事物间关系表现的一种抽象。也就是以一定的模型来反映现象及现象间的联系的发展变化，表现出联系的显性方面而抽象掉非显性方面。
相关：相关是客观事物普遍联系的哲学思想在统计上的具体化。统计所研究的对象之间往往表现出相随共变或相随共现的情况，相关便是对现象间这种联系的数量表现的描述、分析。通过对比关联现象变化的方向与程度，来研究它们之间是否有联系、联系的紧密程度和形式。
惯性：哲学上，客观现象都是有规律的辩证发展运动过程。任何运动都具有惯性，这种惯性表现为系统的动态性即记忆性。它反映现象未来行为与过去的行为有关这样一种动态思想，是“动态相关”，也是预测的思想基础，反映现象本身及现象之间关系发展、变化的规律性。
二、概率论引入统计学的启发
概率论引入统计学，使统计学思想方法有了质的飞跃，并成为统计学坚实的理论基础。这也给我们启发：统计学必须与时俱进，顺应时代而发展，不断完善方法体系，与其它定量分析工具、计算技术及其应用领域科学结合融会。
研究对象泛化：统计学是定量分析工具，首先便表现在对所研究的对象（社会经济现象、自然现象、精神思维等）的定量描述上（对象信息数据化），然后再做定量分析。最初统计学只能局限于现象数量信息做确定性的数量描述、分析，引入概率论之后，对研究对象便可以做随机性描述、分析。而实际工作中有时还必须对定性的、模糊的、混沌的甚至突变的等研究对象做定量的描述与分析，概率论便会有所局限，必须引入新的工具。比如引入模糊数学，对模糊性现象做定量描述分析；引入灰色理论，形成灰色统计思想等等。
电子技术发展：科技特别是计算机技术的发展使数据处理的手段得到提升，并对统计提出了新挑战。电脑、网络的出现一方面使统计学的研究对象（总体）成了一个结构复杂的系统，另一方面对数据的分析处理变成了算法。同时在我们面对的数量信息超大量化后，统计的“收集、分析数据”的任务、统计推断意义也就必然发生变化，等等。这一切都要求统计必须与计算机及其它科学联姻，如人工智能、神经网络理论等。
应用领域扩张：现代统计学是一多层次多门类的学科，几乎所有的科研都要借助这一定量分析工具。应用领域的不同，对这一工具的要求必然不尽相同。比如生物统计、保险统计与统计地理学在基础性方法一致的基础上各有与其相联系的实质性科学的特点。现代统计方法（包括概率论的成长、壮大）很大程度上来自一些实质性科研活动，这也就要求我们坚持以概率论等数理工具为基础的前提下紧密联系应用领域的实质性科学。
总之，统计学是一门生命力强大的科学，也是一门与时俱进的科学。顺应时代要求，不断借鉴其它方法科学，丰富统计方法，拓展应用领域。
1．1所谓客观问题主要是由于学科本身的特点造成的矛盾
1．1．1理论性和系统性
《医学统计学》是将概率论和数理统计的原理和方法应用于医学科研的一门应用性学科，贯穿医学科研工作的全过程，对培养医学生科研能力方面具有特别重要的意义。《医学统计学》理论性和系统性较强，因此，要“真正”掌握统计方法，应该在先掌握数理统计学原理后，再继续学习《医学统计学》。这样，在学习时间上至少需要200个学时才行!但这在医学院校是绝对行不通的。目前，应该让医学生对统计学理论掌握到何种程度?一直是一个热点的争议问题]。
1．1．2抽象性
《医学统计学》虽然是一门应用型学科，但其思考方式仍然属于抽象性的。而医学生普遍受到医学课程形象思维的训练，对《医学统计学》中的抽象概念和逻辑推理较难接受，导致学生在学习《医学统计学》课程时不去主动思考，不善于总结，而只是机械记忆。因此，经常听到学生抱怨《医学统计学》内容抽象枯燥、公式多、计算繁杂，记公式、背概念需要花大量的时间和精力，难以真正掌握这门学科[2]。
1．2提高所谓主观问题主要是由于医学生自身专业特点和学习态度以及老师对教学认识不同出现的问题
1．2．1学生的重视态度问题
一方面，由于医学生认为毕业后主要工作是临床医生，认为怎样看病、看好病才是真本事。另外，由于统计课程的内容不能直接看到其应用价值，因此，在学习阶段普遍重视临床知识和医学技能的学习，认为《医学统计学》在他们今后实际工作中没有什么用处，故不重视此门课程的学习。作行一次调查中发现2／3的学生对《医学统计学》的重要性没有体会，表示“不清楚或不知道”。另一方面，由于学生缺乏概率论和数理统计方面的背景知识，对《医学统计学》中的概念不能正确理解，特别是难以把握概念间的联系及区别，多靠死记硬背，以应付考试。学生一般期望像其他医学课程一样，在考试前几天进行突击，以通过考试。但往往由于统计学的系统性，不可能征短时间内达到效果，所以，学生普遍形成统¨学课程难学的印象，产生应付了事的态度。
1．2．2科研思维问题
现在，很多人没有意识到《医学统计学》的知识贯穿于医学科学研究的整个过程中，从研究的开始就必须有统计方面的考虑。如实验设计是整个科研过程的关键步骤，不合理的实验设计必将导致不可信的结论。这些设计中如何对照、随机化、样本量估计、指标确定、疗效标准、后期数据处理方法等，均要用到统计学的知识。而现在常见的实验设计错误主要有随机化观念淡漠、缺乏适当的对照组、实验计划不完善、用单因素设计取代多因素设计等，甚至有些研究生对统计学在科研工作中的作用认识模糊，仅在实验数据出来后才开始考虑统计学问题口]。
1．2．3灵活应用问题
虽然学生在本科和研究生阶段学过统计学，但当他们开始做科研设计时，仍然不会选用恰当的统计学方法进行分析。在统计咨询的过程中，作者发现这其中有很多统计学方法都是他们已学过的，但当这些方法以一种新面孔出现时，他们就不会应用了。另外，不能根据数据类型选择恰当的统计学分析方法。无论实验设计是几组数据，一概用t检验来解决，明明是配对资料，却用两组资料t检验来解决。此外，在运用各种统计学分析方法时，忽略其前提条件，对资料的正态性及方差齐性未做考证，直接套用公式，常常出现张冠李戴的现象。
1．2．4教师的认识问题
近几年，针对《医学统计学》教学效果不理想问题，许多教学工作者进行了探索研究。目前，主要的改进措施包括：教学内容的调整、教学模式的调整、考试模式的调整、软件教学和实习课的调整等]。但是，由于各个学校的具体情况和老师的认识程度不同，很难达成统一意见。
2对教学问题的一些新的思考
2．1对教学目标的思考
目前《医学统计学》教学的目标为掌握所讲授的基本内容，包括基本理论、基本方法；能应用基本的统计学分析处理软件进行数据的计算和分析；能阅读专业文献的统计学方法，能进行基本的科学研究统计设计。医学生对《医学统计学》掌握和应用到何种程度是值得讨论的问题。作者认为医学统计学是一门理论性和系统性很强的学科，医学生没有经过系统的理论学习，他们的思维方式属于生命科学“形态性”，而不是数理认知逻辑“抽象性”。因此，要让医学生或临床医生全面、透彻地掌握统计学是很难的，也是不太现实的。作者认为，医学生或临床研究者只能掌握基本的统计学概念和方法。所谓掌握基本的统计学概念，即要求掌握统计学的作用、思考问题的基本方式、解决问题的基本思路；所谓掌握基本的统计学方法，即要求掌握有哪些基本的统计学方法，这些方法应用的前提条件，这些方法应用结果如何解释?总之，当医学生或临床医生在进行科研时，应该清楚必须考虑哪些统计学问题，应该使用何种统计学方法。而当他们遇到具体的细节问题时，可以查阅有关书籍或文献，或者咨询有关统计学专家。因此，作者认为学习《医学统计学》的要求是：具备查阅有关书籍或文献的能力和与统计学家交流和对话的基础。
2．2引导学习态度的思考
引导学生树立良好的学习态度，人们常说“态度决定一切”，而良好的学习态度能激发学生的学习兴趣并充分调动他们学习的积极性。那么，如何激发学生树立良好的《医学统计学》学习态度?讲好“第一堂课”是关键!突出《医学统计学》在他们今后实际工作中所起的巨大作用，通过大量的科研实例来例证《医学统计学》在科研设计、资料收集、数据分析、论文撰写中的重要作用，甚至邀请统计学和临床专家，以讲座的形式，引导学生树立良好的学习态度。当然，引进实例教学、PBL教学、统计实习等手段，也是激发学习兴趣的重要方式l_1]。
2．3对教学内容的思考
传统的教学内容包括3方面：(1)基本概念和方法；(2)公式的来源、推导和详细的手工计算步骤；(3)统计结果的解释与分析[2]。虽然公式的推导有利于对统计基本概念的理解，手工计算能够使学生对公式的印象加深，但对医学生来讲，冗长的公式推导已很难理解，更谈不上对它的记忆了。因此，学生即使在学习了较多的统计学课程后，仍然不理解基本的统计学概念，不会自如地运用统计学公式。作者认为，在《医学统计学》教学中首先应该将基本概念讲清楚，对于一些简单的统计分析可以独立完成；对于复杂的方法，如对于样本量大小的计算，临床医生只要知道为什么要算样本量，至于怎么算就可以交给统计学家来解决。
2．4统计学家参与的思考
美国食品药品管理局(FDA)一位著名统计学专家称，统计学在医学研究中起到关键性的核心作用。统计学家应该全程参与医学研究，从研究设计开始到分析数据得出结论。特别是研究设计阶段，制定主要观察指标、确定样本量、随机化等，都需要很精深的统计学专业知识，如果临床医生没有很好的统计学概念，试验没有设计好，研究的科学性就会大打折扣，收集的数据以及后期的数据分析实际上都是无意义的。
一、目前统计学教学存在的问题
1.教学思想陈旧，教学观念无法与时俱进
学校、教师和学生对于统计学的教学目的认识不足，重视程度不够。目前无论是国民经济管理，还是公司企业乃至个人的经营、投资决策，都越来越依赖于数量分析，依赖于统计方法。统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科领域科学研究的重要方法。而目前很多学校非统计专业的教师往往只是孤立地看待统计学，对于统计学在建立学生完整知识和能力体系两方面的重要性认识不足，从而造成学校对于统计学研究和教学资源的投入不足，以及教师对统计学教学热情不高的现象。
2“.重知识，轻能力”和“重理论，轻实践”的思想仍然十分严重
在这种观念下，学校只能培养出高分低能的学生，而学生的统计思维和能力很难有效地建立起来。统计学作为一门实用性很强的学科，如果教学中缺少了实践环节的支撑，教与学的效果将会大打折扣，教师的热情和学生的兴趣也很难被有效调动起来。
3.教学内容综合性、应用性和先进性严重不足
目前，学科间的交叉融合和统计研究领域的拓展使统计学理论和实践本身有了很快的发展，同时计算机的广泛使用使统计学在其他学科中得到了广泛应用。而目前教材内容往往不变，陈旧的内容缺少学科的交融。
4.教学方法和手段上的不足
传统“重知识，轻能力”的观念以及“填鸭式”的教学模式，使教师教学的方法简单化，主要表现在以下四点。
（1）案例的时效性和针对性差。教学案例基本上是重复其他教材上的例子，严重缺乏时效性，即使举例也是经过处理的简化例子，与当前的经济生活差距很大。而统计学中的教学重点又要求有很强的时效性，缺少时效性和针对性的案例使学生很难有学习热情，学到的知识很难应用到实践中去，严重影响了学习效果。
（2）教师偏重理论知识讲授而忽视了理论的应用以及培养学生的实践能力。教师往往过分注重知识的培养，对于理论和实践的结合往往不够重视，从而造成学生对案例教学的效果不满意。学生在学习其他课程时，不能熟练地使用统计这一基础手段进行分析，使统计学的应用效果大打折扣。教学方法上是以老师的讲授为主，缺乏师生互动、缺乏对统计方法的实际应用。在教学过程中对学生兴趣的激发，特别是在对学生的思维方式及创造能力的培养上都缺少有效手段。
（3）单一的教学形式严重制约着教学效果。在目前学校有限的条件下，教师基本采用案例讲解法，但未与多媒体教学和计算机实验相结合，导致教学缺乏生动性、形象性和实用性，使学生的学习效果受到影响。虽然计算机已相当普及，由于教师的知识结构不足和学校计算机环境建设上的滞后，导致统计软件在统计课程教学中的应用远远不够，教学效果与教学目标相差较远。
（4）考核手段落后，教学效果评价动力不足。统计课一直沿用期终闭卷笔试方式。这种方式对于教与学起到了一定的促进作用，在一定程度上保证了基础理论部分的教学质量。但是这种考核手段忽视了对于学生实践能力的考核，在全面测试学生分析解决问题的能力上存在着缺陷。学生为了应付考试，基本靠死记硬背学习统计学，没有从本质上抓住统计学的知识精髓，没有形成灵活运用知识和分析方法的能力。学生毕业走上社会后，缺乏正确选择和灵活运用理论、方法解决现实问题的能力，
二、统计学教学的发展趋势分析
1.统计学与实质性学科的结合更加紧密，统计学更加重视应用性研究
从统计方法的形成历史看，统计方法来自于实质性学科的发展，并逐渐形成与经济学、哲学和数学等并列的一级学科的发展趋势。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系是相交的，统计学与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科的发展为统计学的应用提供了“基地”，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学研究将会沿袭这种发展模式，统计学与实质性学科的结合将更加紧密。统计教学如何适应时代的要求、培养当前社会需要的人才，是统计学教育改革应该关注的问题。
2.计算机科学与统计学紧密结合，为统计学带来了革命性的发展电子计算机技术的发展，使统计所涉及的复杂数据处理工作变得非常容易。统计软件的发展使各种统计方法有了高速计算的支撑手段，其他专业的工作者也可以凭借统计软件进行各类现实问题的数据分析，而不必对复杂理论背景进行研究。统计软件的使用不仅使统计计算变得简便、准确，同时也使教学由抽象繁琐变得生动、轻松。所以说计算机和统计软件的使用对统计学发展是一场革命，现代统计学已经离不开计算机和统计软件，计算机教学已经成为统计学教学的一个重要环节。
三、统计教学改革的主要措施
1.教学理念
与时俱进，培养复合型和应用型经济与管理类高素质统计人才。统计学教学重要的不是只帮助学生了解统计方法的数学细节和数学证明，而是要不断提高学生的统计思维和理解能力。在教学过程中，要从“重知识，轻能力”的教学观念向着重提升学生统计素质和统计分析能力转变。其中学生的统计能力包括两个方面，一是数据处理能力，二是调查研究能力。
2.教学内容
教材是统计学教学的基础，在统计学教改中尤其要重视教材的改革。教材改革主要包括以下六个方面。其一，在教材中，除了包括原有的基础理论和案例以外，还需要增加一些在经济社会分析中具有清晰应用前景的统计理论与方法，以及统计学最新进展的内容。其二，要加强与其他实质性学科的相互融合，增加应用实例以及这方面的最新进展。其三，要加强与计算机技术的结合，教材中需要增加计算机的案例与练习，帮助学生真正掌握使用计算机进行统计分析的技能。其四，重视统计学案例库的建立。案例教学是一个全面提高学生分析问题、解决问题能力的教学方式，而案例库的质量将直接影响着教学的质量和效果。其五，应选择容易理解、与
实践衔接密切的教材，或参与教材的编写工作。这有助于教师掌握教材的精髓，对于课下学生的预习和复习提供帮助。其六，加强科研攻关，更好地开展“统计学”课程多媒体教学，对多媒体技术进行系统研究。了解并熟悉多媒体教学特点、功能及主要目的，突出教学重点、难点及教学总结等部分。加入实际的案例，讲究图像色彩和动态效果，突出重点、化解难点，形象直观地表现教学内容，有利于师生之间知识交流。
3.教学方式
（1）坚持集体备课制度，在集体备课活动中交流经验。这样使教师们看问题的视角更开阔，理论研究深化了，形成一批有益的教学成果。同时有助于改进教学方法，提高讲课技能。
增加启发性教学的比重，要教会学生收集、整理数据的技术，还要教会学生统计分析的方法，让学生能够通过思考，透过现象看到本质，能够通过演绎和归纳的方式，举一反三、触类旁通。
（2）多采用互动式教学，在课堂上以案例分析的方式提高学生的参与率，通过问答或者小组讨论的方式启发学生的思维，调动学生独立思考的积极性，让教与学共鸣。
（3）建立统计学习题库。习题库根据教材各章的内容，以标准化的单项选择题为主，判断题和应用题为辅，使学生在学习完每章课程之后，能自行了解对所学部分的掌握情况。同时还应提供练习题的详细解答，给教师提供方便，也可以供学生参考。
（4）改进考核方式，进行综合应用能力考核。一方面，改进原来单一的闭卷笔考方式，采用撰写调查报告、案例分析、计算机操作、社会实践与笔试结合的立体式考核方式，从知识和能力两方面来考查学生对课程内容的掌握程度。另一方面，考试要与其他相关的专业结合，有条件的学校，可以通过写调查报告、大作业或者是社会实践的方式，考查学生在统计综合应用方面的能力。
4．教学手段
（1）加强案例教学的比重和质量。案例教学是一个全方位提高学生分析和解决问题能力的教学手段，它在整个统计学原理的教学中可以起到主导作用，贯穿于教学的全过程。所以，教学改革可从几个方面加强对案例教学的研究。首先要针对重要的知识点和综合应用的知识设计专门的案例，使案例教学的范围覆盖这些知识点。建立统计学案例分析辅导材料，案例素材的选取与教材每章的内容相对应。其次，加强使用现代技术手段，借助计算机和网络进行案例教学，减轻学生进行复杂计算的压力，让学生的主要精力放在案例的分析上，提高教学的效率和效果。最后，教师可以选用案例在课堂上讲授，也可以布置给学生作为案例作业，从而加深学生对教材中统计方法的理解。
（2）加强计算机教学。首先注重统计学教学与统计软件的有机结合。围绕教学大纲，在每一个知识点上都充分发挥计算机的作用，设计相应的教学方案，使学生通过统计软件和相关的练习掌握这些知识点。加强学生使用计算机解决统计问题的能力，使其成为学生的一个最基本技能。一方面要帮助学生掌握统计分析软件（SPSS，SAS）和数据处理软件以及其他预测软件的使用，另一方面要通过案例、课外作业、上机考核的方式使学生能够灵活运用这些软件处理实际问题。
（3）加强教师队伍的培养是顺利进行统计学教学改革的重要前提。教师是统计学教学中最重要和最能动的因素，教师的综合素质与统计学的教学质量息息相关。随着统计学的不断发展，客观上增加了“统计学”课程的深度与难度，提高教师的专业知识水平、
（一）对其性质方面的认识
对于统计学的性质和内容来说，在学术界一直都是颇具争议的，并没有统一认可的说法。从17世纪中叶开始，由德国的学者正式提出“统计学”这一概念，在后期的逐渐发展过程中，人们都将统计学划分为社会科学的范畴中。但是通过分析统计学的性质就能够看出，统计学实质上是属于自然科学和社会科学的交叉领域，与数学学科密切相关。目前学术界比较认可的一种说法是：统计学作为一种数据，主要是对客观现象总体数量的一种分析、收集以及测定，便于人们做出正确认识的一种方法论科学。由此可以得出，统计学大致上可以分为应用统计学和理论统计学两种，分别是对具体数量和抽象数量进行研究。
经济统计学具有自身独特的综合评价、核算以及估算的方法，体现出明确的研究独特性。在经济统计学中，并不是直接研究相关的经济规律，而是向其他经济学科提供相关工具和方法。因此，在经济统计学中，包含着很多的统计方法和数学方法。一般来说，经济的发展就能够促进国家的强大，而对于经济发展来说，与经济统计学之间紧密联系，另外经济统计学也发挥出了一定的促进作用。由此可见，实质上经济统计学的性质是属于自然科学和社会科学。
（二）对其发展方向的认识
通过对经济统计学性质的分析可以得出，其本身就具有两种不同的性质。就目前来说，学术界还是认同这两种性质能够相互融合，并逐渐趋于统一。在上个世纪，国际统计学中数理统计学一直占据着重要的地位，但是随着社会经济的发展，社会统计学也逐渐发挥出一定的积极作用。就目前相关的研究结果表示，对于统计学的发展方向来说，就是与数学之间相互分离，并且相互之间的差异越来越明显，逐渐靠近计算机科学，逐渐有效的结合其他与经济相关的实质性科学。这也就表示，在未来的某一天，统计学与数学之间会处于相互独立的位置。
一直以来，大部分的学者对统计学的认识都具有一定的单一性，这也就导致对经济统计学的认识比较少，或者是存在一定的片面性，在很大程度上限制着统计学的发展与进步。从另一个角度来看，实质上就是限制着社会经济的发展。随着社会的发展与进步，人们逐渐正确、全面、客观地认识统计学。对于统计学中的各种类型来说，相互之间的共同发展、借鉴和促进的，并不属于竞争性的关系。但同时也需要注意的是，根据种类的差异，其知识体系、理论基础以及研究的对象必然也就会存在一定的差异性，这也就表示相互之间并不存在取代关系，实现相关之间的差异共存是十分必要的。
（三）对其办学模式的认识
随着社会主义市场经济的不断发展和进步，市场需求一直都处于持续变化的动态过程，那么原先各个院校中设立的相关专业就会显现出一定的狭隘性，如对于各个专业之间的划分过于明确和详细，在这种模式下培养出的人才就会具有一定的片面性和单一型，自然难以满足当前综合性的市场需求，学生的综合能力比较差，难以适应多样化的工作需求。针对这一现象，当前的高校逐渐注重对“宽口径”人才的培养与教育，有针对性的培养高素质的综合型专业人才。对于当前的社会来说，主要有两种教育统计学组织方法：一是让学生全面、详细的了解和掌握统计学方法理论，认可统计学的理学性质，实现对统计学的精通。当学生已经充分的掌握所有的统计学理论之后，再结合设计的相关统计学性质课程，一般主要是数理统计方法和概率论，这样就能够从理论角度全面的掌握所有的统计学知识。但是在实际教学的过程中，由于统计学涉及到很多的领域，就“精通”这一方面来说的话，几乎没有学生能够做到。为了满足当前社会对统计学人才的要求，首先是需要具备良好的数学基础，然后掌握一定的专业知识。二是根据经济类的学科来设计统计学课程。一般來说，统计学课程除了专业内容之外，还应该适当的添加经济学方面的内容，只有这样，才能够培养出符合社会要求的人才。当前社会中所需要的综合型、进步型的人才主要指的是，一方面拥有坚实的理论知识基础，另一方面精通相关的经济统计方法、数理统计方法等，如果条件允许的话，最好还能够掌握一定的现代技术经济手段。由此可见，当前经济统计学的办学模式，一定要实现教学路径的多样化和灵活性，而且各个院校都需要具备自身独特的优势和特色，这样才能够培养出符合社会需求的高素质综合型专业人才四。
二、当前经济统计学存在的问题
（一）理论基础较为薄弱
经济统计学要具有较强的实践性和应用性，在研究统计分析、设计统计指标与公式、确定研究目的等方面都需要社会经济学方面的相关指导。但是就目前来说，在经济统计学理论内容中相关的社会经济学理论根据还较为缺乏，在对社会现象进行分析的时候只是依据统计定量的方法，所以理论基础较为薄弱，缺乏必要的深度，仅仅是从表面阶段来进行相关分析，在一定程度上限制着统计学的应用。
（二）应用性比较差
就当前所设置的经济统计学内容来看，在很大程度上还是受到了计划经济的严重影响，对相关指标的计算和解释比较多，因此其应用性也就会比较差。这样一来，当前高校培养出的统计人才就难以适应社会发展需求。这也就表示，在实际工作的过程中，统计学理论知识的有效作用难以得到充分的发挥，很多问题难以得到有效解决。
（三）理论知识与社会实践之间的同步性较差
对于任何理论知识来说，都是来源于实践的，如果两者之间相互脱离的话，其理论知识就失去了原有的意义。但是就当前的经济统计学来说，其理论知识与社会实践之间的同步性就比较差，这主要表现在相关指标和分析方法的提出并不是专业的统计人才，这样实际的指标和方法就会缺少必要的专业性，在一定程度上限制着经济统计学的发展与进步。
三、改进当前存在问题的有效措施
（一）加强对经济统计学理论基础的提高
为了有效的改进经济统计学，首先最关键的就是需要实现其理论基础的提高，注重对相关学科理论知识的借鉴和学习，将先进理论中的合理部分有效的融合，将经济统计学的高度与社会统计学保持一致，加强对统计学与经济学两者之间有机结合和密切联系的强调。在当前的市场经济环境中，经济统计学的发展与进步应该面向全社会，其发展的依据主要就是社会需求，并发挥出一定的监督和咨询功能，有效的指导经济决策。在设置经济统计学课程的时候，应该加强对多领域、多行业的涉及，最大限度满足社会对统计专业人才的需求。
（二）实现统计工作模式的进一步完善
在实际应用经济统计学的过程中，需要实现其有效作用的最大化，因此，需要加强统计工作模式的健全性，增强其合理性和科学性。无论是在应用统计方法、收集统计数据的时候，还是在整理和分析报告格式与统计数据的时候，都应该应用科学的统计工作模式。另外，对于企业和政府来说，应该全面分析自身的实际发展需求、面临的困难、经济工作特征等各个方面，促进统计工作模式的进一步完善，使其工作的实效性也得到有效提升，最大限度发挥经济统计学的有效作用。
（三）加强对经济统计方法的改进
一般来说，根据不同的统计方法，即使是相同的数据也会得到差异化的统计结果。在实际应用经济统计方法的过程中，所有的数据都应该是真实的，都是通过实际的社会调查得到的，通过这些数据能够真实的表现出当前社会经济的变化趋势以及发展水平。如果始终都是应用单一的经济统计方法的话，在数据统计的过程中就会忽视很多的变量，这样最终的结果就会表现出一定的单一性和片面性，必要的准确性和科学性严重缺乏。因此，加強对经济统计方法的改进，实现统计手段的创新，就能有效提高统计结果的科学性，从而在相关经济决策中的依据就会更加合理、科学，对经济水平的提高也就会具有更大的促进意义和作用。
结语
总的来说，在经济发展的进程中经济统计学能够发挥着重要的作用，并随着逐渐发展的市场经济，不断深化的社会主义市场改革，经济统计学也就会越来越重要。从统计学的性质来说的话，主要是针对分析、整理和收集各种数据信息进行研究和分析，如果在研究的过程中出现问题的话，就需要及时的进行预测，并做出准确判断，提高相关决策的合理性和科学性。当前的市场经济环境日益复杂，加强对各种信息数据的严格观察，合理、科学的分析各种问题，充分的发挥出经济统计学的有效作用，能够进一步的加快我国经济发展，实现社会管理水平的进一步完善。
关键词：社会经济统计学；数理统计学；关系解析
中图分类号：C8文献标志码：A文章编号：1673-291X（2019）24-0003-02
一直以来，社会经济统计学和数理统计学之间的关系都是我国统计学领域研究的重点。纵观当前统计学领域当中，对两者之间的关系主要分成两种看法。其一，持“分”的态度，部分学者认为应该将社会经济统计学和数理统计学分别按照各自的理论基础、内容结构进行分割式的纵向发展。其二，持“合”的态度，很多学者认为应该将二者融为一体，通过相互借鉴、相互学习的形式，促进二者之间的和谐共处与进步，从而既可以用来对自然现象进行认知，又可以使其成为社会现象认知的工具，切实地便于人们更好地工作与学习，为统计工作带来更多的便利，并揭示自然规律和社会现象。为了深入探究该问题，本文将针对社会经济统计学和数理统计学的关系进行详细的解析。
一、社会经济统计学和数理统计学的概述
1.社会经济统计学。社会统计学派的创始人是德国的经济学家、统计学家克尼斯，早期主要代表人物有恩格尔、梅尔等人。他们的观点融合了更早的国势学派和政治算术学派，认为统计学在学科性质上是一门社会科学，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学。随着社会经济的发展以及社会科学本身不断地向细分化和定量化发展，社会统计学派为了提供更有效的整理、分析资料的方法，也日益重视方法论的研究。如今，社会经济统计学分科包括农业统计、工业统计、人口统计、社会统计、金融统计、国民经济核算等，是一门涉及范围相对广泛的学科。目前，社会经济统计学活跃在社会经济发展的各个方面。社会经济统计学是以社会再生产理论为依据，研究国民经济的生产、分配、流通、使用各环节的经济运行和社会发展情况的科学[1]。社会经济统计学主要针对社会经济各项活动的相关规律内容进行详细的研究，以反映出国民经济运行当中的各种数量关系和数量规律。随着我国社会经济的不断发展和进步，为了能准确掌握国民经济和社会发展情况，社会经济统计研究工作显得更加重要。
2.数理统计学。数理统计学派的产生与概率论的发展紧密相关。瑞士数学家伯努利对大数定律的论证，法国数学家棣莫弗发现了正态分布的密度函数，以及颠覆经典统计学的贝叶斯理论等都极大地推动了数理统计学的理论发展。数理统计学是研究社会和自然界中大量随机现象数量变化基本规律的一种方法，可分为描述统计和推断统计。描述统计的主要任务是搜集资料，进行整理、分组，以计算各种特征指标，描述资料分布的集中趋势、离中趋势等。推断统计则是在描述统计的基础上，根据样本资料对总体进行推断和预测[2]。数理统计学在实际运用的层面上，涉及到的范围极其广泛，也是一门社会基础性的学科。并且随着计算机技术的不断发展，使得数理统计在理论研究和应用方面也得到更深层次的发展。数理统计学可以切实有效地利用先进的数理统计知识，为行动和决策提供强大的数据依据。在各类社会问題的处理工作中，都可以通过数理统计学的手段，针对相关数据进行专业的分析和处理，以进行预先判断并提供相关决策。
二、社会经济统计学和数理统计学的关系
1.社会经济统计学和数理统计学的联系。统计学本身起源于对社会经济问题的研究，最早可以追溯到原始社会末期。在奴隶社会制度的早起，需要针对奴隶社会的人口数量以及土地进行丈量与统计，虽然只是简单的登记和计数，但最初的社会经济统计学可以说已经出现了萌芽。之后，随着社会的不断发展以及经济的进步，人们开展了大量的社会经济统计活动，在资本主义社会时期，社会经济统计学的应用已经到达了一个巅峰。在资本主义环境之下，社会资源更加炙手可热，社会分工更加明确。随着人们社会实践活动的展开，在实践的过程中，社会经济统计学的使用也更加成熟。早期的概率论所研究的问题基本都来自于当时比较泛滥的赌博活动。17—19世纪，不少数学家都对概率论的发展做出了贡献。数理统计学随着概率论的发展而迅速发展起来，虽然从时间上看，形成要晚于社会经济统计学，但发展飞速。数理统计并非完全独立于社会经济统计，它是在统计学的发展阶段中形成的一种分析数据的方法，社会经济统计学在分析问题时同样需要概率论与数理统计知识的支持。近代，数理统计学的发展势头迅猛，甚至有一些看法认为统计学几乎就是数理统计学。然而社会经济统计，作为对社会经济现象的一种调查研究活动，在社会发展中绝对有其存在的意义。有学者提出，社会经济统计学和数理统计学之间的关系与牛顿的力学和相对论力学的关系十分相似。相对论力学在接近光速时使用，而大多数情况是远离光速的，此时使用牛顿力学既准确又方便，社会经济统计学在描述变量时使用，数理统计学在描述随机变量时使用[3]。随机变量是随机现象下的变量，变量与随机变量的这种联系揭示了在一定条件下，社会经济统计学与数理统计学之间存在可以相互转化的关系。
2.社会经济统计学和数理统计学的相同之处。社会经济统计学和数理统计学具有一定的相同点，都能够有效地针对客观的事物进行充分的统计，并且针对客观事物的发展趋势、发展规律进行研究。社会经济统计学和数理统计学两者在研究的方法上具有一定程度的共通性，都能够利用归纳、推理的研究手段分析问题，并针对问题提出相对客观，且具有建设性的解决建议。学术界在对于数理统计学进行表述时，都明确地说明了数理统计学是对随机现象的数量变化进行统计，并对研究对象进行规律性的研究和问题揭示。但是针对社会经济统计学来说，学术界对其的界定存在一定程度上的差异。一些学者认为，社会经济统计学是独立的社会学科，在应用的过程中，一般是将具体时间、具体地点、社会现象中所表现出的经济活动内涵进行阐述，有效地揭示其数量表现以及规律特点。另一部分学术工作人员认为，社会经济统计学应该被归纳到统计学当中，并在重大社会事件中详细地分析出事物发展的规律。在经济现象的积极引导之下，对数据进行收集、整理、分析[4]。从长期的社会实践和社会发展的总体环境中来看，社会经济统计学和数理统计学两者的实际研究对象相同，并且两者都能够对统计规律进行详细的分析和探究。两者从研究对象的角度来看，都能够将某一人、某一事物、某一项目作为研究对象。研究对象还可以针对部分进行划分，分别是研究目标、研究客体，并能有效地分析出研究对象的客观发展规律。
3.社会经济统计学和数理统计学的不同之处。社会经济统计学和数理统计学的区别与差异也是非常显著的，其主要的差异有以下几点：其一，社会经济统计学和数理统计学两者研究范围不同。针对社会经济统计学来说，一般是针对社会经济现状内容进行分析。针对数理统计来说，不仅可以对社会经济现象进行分析，而且还可以有效地针对自然现象进行数据分析处理。相较于社会经济统计学来说，数理统计学所涉及到的应用问题相对比较广泛。社会统计学虽然研究范围相对狭隘，但是社会经济当中所涵盖的内容非常广泛。从广义的层次上来说，社会经济不仅涵盖了人们的物质、精神、自然环境的再生产活动，而且社会经济统计学当中的各项内容又存在相辅相成、不可分离的特点。所以，在社会经济统计学在实际运用的过程中，还需要考虑到研究对象与物质、精神、自然环境等内容之间的关系[5]。客观来说，社会经济统计学涉及到了人们日常生活的各个层次领域当中。而数理统计学一般是针对研究对象的自然现象进行研究，利用随机现象的手段，结合研究对象的实际情况，预测和体现出随机现象的可能性。其二，社会经济统计学和数理统计学的理论基础存在差异。客观来说，数理统计学的核心理论基础内涵便是概率论、统计推断理论。尤其是针对抽样推断来说，更是以概率论的大数法作为核心理论基础。
总而言之，社会经济统计学和数理统计学作为我国社会学科的基础内容，都是在统计学的基础上所衍生出来的内容。客观来说，社会经济统计学和数理统计学两者在研究对象和研究方法的层面上，存在一定程度的相同之处，但是在研究范围以及理论基础层面当中，存在一定程度上的差異。在实际运用社会经济统计学和数理统计学的过程中，必须要清晰地认识到两者的优势和两者之间的区别，不能够将两者一概而论，更不能将两者进行分离。另外，社会经济统计学和数理统计学的研究范围，在一定的条件下其实是可以相互转化的。这对既有区别又有联系的学科，相信今后可以相辅相成，继续发展壮大。
【摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。
一、关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
二、统计学中的几种统计思想
2.1统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括：均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
三、对统计思想的一些思考
3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献：
[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).
[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).
【关键词】统计学；统计思想；认识
1关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
2 统计学中的几种统计思想
2.1 统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2 比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1 均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2 变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3 估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4 相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5 拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6 检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3 统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
3 对统计思想的一些思考
3.1 要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如gnp、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(dda)、推断性数据分析(ida)和探索性数据分析(eda)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献:
[1] 陈福贵.统计思想雏议[j]北京统计, 2004,(05) .
[2] 庞有贵.统计工作及统计思想[j]科技情报开发与经济, 2004,(03) .
