时间：2023-07-11 17:36:18
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篇统计学研究背景，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。
社会经济的发展，使得经济统计工作越来越重要，经济统计能够将整个社会经济运行的情况进行准确科学反映，同时能够为国家政策的调整提供参考依据。就现阶段而言，我国在经济统计方面还存在不足，在经济建设中无法充分应用经济统计。在经济建设背景下，要想对经济建设中存在的问题进行系统全面掌握，必须要加强经济统计的应用，使其能够适应社会的发展，有效解决经济建设中存在的问题，实现社会的可持续发展。本文就对经济建设背景下经济统计的运用进行深入分析和探讨。
关键词:
经济建设背景;经济统计;运用
统计学作为处理问题的分析工具和手段，其内容涉及范围较广，包括微观统计和宏观统计，其广泛应用在财政、金融保险业以及工农业中。经济统计工作能够有效衡量地区经济发展水平的高低以及速度的快慢，能够为政府制定出科学有效的经济发展政策提供重要参考依据，确保政策的合理性以及科学性，促进社会的健康稳定发展［1］。
一、济统计经济建设背景下的运用现状分析
就现阶段而言，我国的经济建设在经济统计方面还存在一些不足之处，对经济统计的运用研究力度还较为缺乏。为了确保经济建设的顺利进行，必须要做好经济统计工作，相关的教育工作者以及研究工作者必须要积极配合，协作参与，确保经济统计能够为经济建设的正常进行提供良好服务。一般而言，经济统计在经济建设中发挥着重要的作用，能够在一定程度上促进经济的建设，因此要想真正促进经济建设的可持续发展，必须要对我国经济建设中出现的重难点问题进行及时分析与了解，对经济统计学的应用实效性加以提高，从而能够及时有效处理经济建设中出现的各类问题。我国在经济发展的过程中，对经济统计的运用要求较高，因此要不断加强经济统计应用的研究，充分有效发挥出经济统计的作用，从而为我国经济建设服务。就现阶段而言，我国在进行经济统计工作时，仍然沿袭传统的管理制度，无法满足社会经济发展的实际需求［2］。随着发展的深入，我国在经济统计管理方面的工作逐渐完善。一般数学方法有利于解决经济问题，因此经济部门的工作者开始积极探索经济问题中数字的发展规律。要想及时发现经济问题，有效解决经济问题，必须要在经济建设中有效应用经济统计，从而为经济问题的决策与预测提供依据，有效提高管理的水平，实现社会效益和经济效益。
二、济统计在经济建设背景下的运用事项
(一)经济统计学的发展统计实质上是一种社会调查活动，经济统计学的研究涉及到数字问题内容以及数量信息。一般而言，经济统计学的研究基础就是对国民收入进行统计。其最早发展与1665年，英国的威廉•配第研究出了英国国民收入估算法，该方法主要是一支出和收入为基础，并对其进行复式核算。当然该方法在平衡关系以及核算项目方面还存在不足。1791年，法国的拉瓦锡对最终产品的概念进行了发表，对核算项目以及平衡关系进行了阐述。1886年，澳大利亚的统计学家T•柯格兰对最终产品的概念进行了补充，包括国民收入的生产、使用以及分配等问题。以往我国在对经济进行统计时，是以计划经济为依据，采用国民经济平衡表体系，但是随着经济的发展，经济统计数据更为多样化和复杂性，所以该体系无法满足现代社会经济发展的需求。为了适应时展的需要，我国实施了国民经济核算体系，使得经济统计学不断发展和完善。
(二)经济研究中统计学的作用统计学在经济研究中发挥着十分重要的作用，是其不可缺少的手段。其作用具有表现在三个方面:一是能够保证经济数据的科学性和合理性。在对经济数据进行收集与整理时，必须要对其进行统计，因此要想确保收集整理的经济数据更具科学性和合理性，必须要充分有效利用统计学的相关知识。此外，采用定性分析的统计学方式，能够促进经济学研究工作的顺利进行，为了保证定性研究工作的顺利运行，必须要保证数据库的完整性，因此必须要充分利用统计学，有效推动经济建设研究工作的正常进行［3］。二是能够为经济现象的数量变动规律的总结提供参考依据。由于有众多的因素影响经济的发展，并且在经济发展过程中，会有不同的现象出现，为了有效分析相关数据，发现经济发展中出现的问题，必须要充分应用经济统计。三是能够有效保障经济学理论的完善程度以及真实性。一般研究得出的理论往往属于相对理论，其需要实践的检验，因此在检验经济学理论时，必须要利用经济数据，从而明确经济学理论的科学性以及准确性。经济学与数据之间的联系较为密切，统计又能为数据的收集提供依据，因此统计学在经济学中发挥着重要的作用。
(三)经济统计运用的意义一般来说，经济需要涉及较多的领域，涉及的信息具有多样性和复杂性，这些都使得经济研究工作难以顺利进行。信息的表现形式是数据，数据对其有着重要作用，同时在分析经济问题时，也需要用到数据，在大量的信息中，只有细致深入地整理调查统计学中合理有效的方法，才能为今后的研究工作提供坚实的基础。经济的研究需要数据的支撑，如果在经济研究无法充分合理运用统计学，将会严重阻碍经济研究的进展［4］。由于数据在统计学分析研究工作具有重要作用，因此加强经济统计的应用十分之必要，这样能够有效推动经济的可持续发展。
三、结束语
就现阶段来看，在经济建设背景下，经济的研究力度还不够，要想在社会主义市场经济体制下深入分析研究现代经济的发展形势，必须要有相关的经济数据加以支持。一般数据的完成主要是以统计学为基础，经济中的核心手段就是经济统计学，因此在研究经济发展形势时，必须要充分有效利用经济统计。尽管我国在经济统计方面的研究力度还存在一定问题，但是有关学者已经对其的重要性有了充分的认识，因此基于经济建设的背景，经济统计将会被广泛应用在经济建设中，从而有效促进我国国民经济的健康稳定发展。
［参考文献］
［1］刘瑞妮．经济建设背景下的经济统计的应用探究［J］．企业改革与管理，2014，18:216．
［2］林子欣．关于企业经济统计问题的探讨［J］．中国集体经济，2015，04:66－67．
［3］姜谦．企业管理中经济统计的运用分析［J］．东方企业文化，2015，02:136．
所谓大数据(Big Data)，是指具有4V特征且用目前的管理、处理技术手段难以进行有效管理和分析的数据。4V的含义是数据量大(Volume Big)，数据量级扩大至PB以及ZB级别;数据产生、输入和处理快速化(Velocity Fast);数据结构和类型多样化(Variable Type)及数据价值密度低(Value LowDensity)。大数据的目的是将数据转化为知识，探索数据的产生机制和过程，进行预测和政策制定。随着医学健康档案“电子化、信息化、数字化、智能化”的管理，随着物联网在医学健康领域的应用，医疗、护理、康复、保健工作流程中产生的数据存储量呈指数增长。如何有效地利用这些海量信息为健康管理、临床治疗、医院决策及卫生政策制定提供支持，是大数据时代医学信息化带来的挑战。美国国家卫生研究院(NIH)为此特设立生物医学大数据研究中心及专项基金。在我国，科技部、国家自然科学基金委、国家社会科学基金委陆续酝酿和启动了“大数据的处理与应用”系列重大研究项目。
统计是一门数据科学，医学统计学是关于医学健康数据的收集、整理、分析和解释的方法论学科。“大数据”处理对统计学的发展提出了新的命题，如何将“医学信息大数据”处理技术融入相关统计学课程教学以促进现代医学信息分析技术的发展?本了相关的分析，并提出应该思考的一些问题。
一、大数据对统计学原理和方法提出的挑战
1.统计数据产生由“问题导向”到“数据驱动”
目前，统计数据的产生主要是基于所要研究的问题而主动进行的“数据收集”，落脚点在于如何获取数据。在大数据时代，海量数据随处可得，由数据驱动而进行问题研究将非常普遍。那么，获得数据的关键点不在于如何获得，而在于如何识别与选择。由“问题导向”产生的结构数据是经过严格抽样设计获取的，具有系统误差小、总体代表性好的优势，但是信息量有限，且数据获取周期长。大数据流环境下，海量数据中有价值的数据可能并不多，即数据的价值密度低，且难以避免和判断数据获取的误差和偏倚。在很多情况下，统计数据不需进行抽取，而是“数据样本即总体”;同时，也要研究如何从源源不断的数据中抽取足以满足统计目的和精度的样本，这需要研究新的序贯性和动态性的抽样方法。
2.数据格式和结构复杂多样化
目前统计数据都是结构化数据，如疾病空间分布和时间序列数据等，可使用二维表格表示，可以方便地被常规统计软件读取和进行分析。在大数据背景下，除少量数据具有结构化特征外，更多的是半结构和非结构化数据，如各种格式的文档、图片、网页、图像、音频和视频等。目前，这些半结构和非结构化的大数据仅能做到初步的实时业务应用。如在研究气候变化与人类健康相关的命题时，需要处理庞大的气象数据，而80%以上的气象数据均为非结构化的大数据，如何将这些非结构化的大数据做到降维、分解和长时间序列储存无疑是统计学面临的新命题。
3.大数据的整合及跨库分析方法亟待建立
传统上，数据集的合并和拆分都是利用关系数据库技术，如共同的编码或关键字进行操作。在大数据环境，很多数据集不再有标识个体的关键字，关系数据库链接方法不再适用，需要探讨利用数据库之间的重叠项目来结合不用的数据库。此外，还可以改变分析思路，如直接利用局部数据进行推断，然后整合这些数据集的统计结论。
4.大数据对于统计学核心理论的冲击
一个新生事物的出现将必定导致传统理论和技术的变革。大数据对传统统计学原理和方法的冲击是划时代的。传统的统计学方法和理论立足于应用抽样技术在总体中抽取小样本进行分析，通过样本统计量推断总体的参数和性质。在大数据背景下，我们更关心的不是数据量的大小，而是数据所蕴含的信息量及信息的识别和选择。因此，大数据的预处理如数据清洗、纠偏完全跳出了传统小样本研究的范畴。同时，大数据充满了各种随机的、非随机的误差和偏倚，很难满足小样本数据精度和分布的要求。在大数据时代，需要进一步拓展统计思维，丰富现有统计学的理论和方法，赋予统计学新的生命力。
二、在大数据时代对统计学教学的几点思考
《“十二五”时期统计发展和改革规划纲要》中明确提出，“建立现代统计体系就是建立以现代信息技术为支撑的统计系统”。根据这个纲要，计算机技术、互联网系统、多媒体等现代信息技术在统计技术中将发挥更重要的作用。在医学信息大数据时代背景下，医学统计学教育是否能够与时俱进，迎接大数据带来的机遇与挑战?为此，笔者谈几点思考：
1.补充和加强数学基础和计算机应用课程
在大数据背景的冲击下，统计学教育首先要面临两大冲击。一是大数据背景下的统计模型将会跳出原有的传统统计模型框架，需要更广泛的学习一些数学概念，如拓扑、几何和随机场，这些数学知识将会在庞大数据分析的背景下扮演重要的角色。二是算法和计算机上的实现是传统教育面对的更大挑战，大数据环境下的数据是海量的，同时又是结构化、半结构化、非结构化的混合数据，处理这些技术需要先进的计算机技术平台。在大数据和信息化的时代背景下，在目前医学生的通识教育中，是否应该加强数学基础及计算机应用等相关课程的教育?值得思考。
2.渗透大数据基本知识和统计思维
统计思维的培养，是提高学生处理数据和运用数据分析实际问题能力的重要一环。在大数据时代，并非所有的医学健康问题都通过大数据方式去处理，基于小样本的分析仍然是最基本和最有效的实现方式。因此，传统统计学基础和原理仍然为医学统计学教育的核心和重点。与此同时，结合大数据技术的特点，对统计学的基本知识进行拓展教育，有计划地将大数据的统计分析思维渗透在教学工作中。将大数据的基础知识，如数据来源、数据结构和格式、收集和筛选，在教学中进行适当补充。引导学生将已有的统计学基本原理和方法运用到大数据处理中。
3.扩充实验教学内容，夯实基本软件操作
统计学是一门处理数据的方法学科，重在应用。因此，在系统统计原理教学的基础上，更加侧重实践性和应用性的训练。在目前的统计学教学中，学生普遍比较缺乏的不能将医学实际问题正确的转化为统计学问题，不能根据资料根据资料的设计类型、性质和分析目的灵活选用合适的统计分析方法。通过综合性的实际案例，将医学科研中的实际问题纳入教学，使学生虚拟的置身于科研一线，去感受和完成科学研究中的统计学应用。大数据时代，数据、资料的产生方式发生了很大变化，因此，需要增加部分大数据方面的数据、资料收集和整理方法的训练内容。大数据背景下，数据中除了一些结构性数据外，更多的是半结构和非结构化数据，很难用传统的二维数据表显示方式予以直观化。因此，除了目前常用的统计图、统计表外，还应该逐步补充一些比较复杂的数据透视化技术方面的教学，如探索性可视化描述工具、Tableau、TIBCO和QlinkView以及叙事可视化工具等。
关键词：大数据；数据分析；数理统计
基金项目：华北理工大学研究生教育教学改革项目资助（项目编号：K1503）
基金项目：华北理工大学教育教学改革研究与实践重点项目资助（项目编号：Z1514-05；J 1509-09）
G643；O21-4
谷歌公司的经济学家兼加州大学的教授哈尔・范里安先生过去说过统计学家将会成为像电脑工程师一样受欢迎的工作。在未来10年里，人们获得数据、处理数据、分析数据、判断数据、提取信息的能力将变得非常重要，不仅仅在教育领域，各行各业都需要数据专家，“大数据”时代的到来使得数据处理与分析技术日新月异，深刻的影响着各个行业、领域及学科的发展，尤其是与数据关系密切的行业及学科，而作为工科各专业硕士研究生重要的公共基础课数理统计学是天生与数据打交道的学科。
怎样在“大数据”时代背景下培养出适应面向企业自主创新需求的数据分析人员或掌握现代数据处理技术的工程师，如何把当下流行的“大数据”处理技术与相关数理统计学课程教学有机的结合，以激发学生对数据处理与分析技术发展的兴趣，这些都是我们在与数理统计学相关的课程教学中不得不思考的问题。然而，当前高校工科各专业硕士研究生数理统计教学的现状却与其重要程度相去甚远，整个教学过程的诸多环节都存在较大的不足，主要表现为：1.教学内容偏重理论，学生学习兴趣不高；2. 轻统计实验；忽略对统计相关软件的教学；3.没有注重数理统计的学习与研究生专业相结合，实用性强调不够。4. 轻能力培养；轻案例分析等。
这些现象导致的直接后果就是学生动手能力上的缺陷和创新能力的缺乏， 不能够自觉利用数理统计知识解决实际问题， 尤其缺乏对统计数据的分析能力。因此，需要数理统计学随着环境的变化不断创新新的数理统计思维和教学内容。避免教学内容与大数据时代脱节。为此笔者在该课程的教学过程中，有意识地进行了一些教学改革尝试。提出了几点工科研究生数理统计教学的改革措施。
（1）调整教学内容，将与数理统计相关的大数据处理案例引进课堂。有很多有普遍性的应用统计实际案例，可以在本课程的教学过程中有选择的引入介绍给学生，让学生们了解利用所学统计方法进行实际数据分析的操作过程和得出结论的思维方法。以期解决工科研究生对确定性思维到随机性思维方式的转变的不适应性。
（2）适应大数据时代数理统计学课程的教学环境。实现教学方式的多样性。大数据时代背景下，互联网十分发达，学生根据自己的兴趣去收集、整理和分析数据，既可以改变他们对统计方法的进一步认识，也可以增加他们的学习兴趣。甚至可以以专业QQ群，邮件的方式和同学、老师之间相互交流，交流者处于相互平等的地位，可以畅所欲言，随时随地都可以交流，起到事半功倍的效果。这种交流使得教师不再是知识的权威，而是把教师上课作为一种更好自主学习的引导，这种交流使得他们的思想变得更加成熟。同时参与各种网络论坛，贴吧回答问题等使得他们更能体现自己的价值，这种交流也使得学生的学习热情和学习精神得到更好的激发。
（3）引导工科研究生开展与本专业相结合的课题研究，强调实用性，注重统计思维能力培养。适应大数据时代数理统计学课程教学环境，实现教学方式的多样性。以期弥补学生缺少数据分析实例的训练，解决学以致用的不足。在目前的数理统计教学安排下，受学时所限，如果相当一部分时间用来学习公式、定理的推导及证明，势必没有时间进行实际的数据分析练习。在大数据时代背景下，随着海量数据、复杂形式数据的出现，使得统计方法的发展和以前有了很大的不同，没有实际的数据分析训练，学生们就无法对统计的广泛应用性及重要性有深刻的体会，也不利于保持和提高他们的学习兴趣。这要求具体工作者提出新的统计思想和方法，加深对已有统计思想的理解，以解决实际问题。
（4）改革成绩评定方式。现有的考试模式为通过有限的一到两个小时的期末考试，进行概念的辨析和理论及方法的推导计算，由此来判断研究生关于数理统计课程的学习情况有很大的不足，特别是对可以利用软件进行的某些实际数据分析的考察没有办法实现。因此，有必要通过日常课堂“论文选题―提交―讨论”与期末理论考试相结合的形式对学生数理统计学习进行考核。加大对学生平时考察的力度，相应地减少期末考试成绩的比重。让学生选择一些与自己专业有关的数据进行尝试性的数据分析、一些统计科普著作的读书报告等并写成论文的形式提交，做为对学生成绩的评定方式，更能综合、客观地评价学生的学习情况。
数据分析在现代生活中发挥的作用越来越大，而道硗臣品椒可以与数据分析有机的结合，从而在提高数据分析效率的同时，保持分析结果的有效性，为生产和实践活动提供准确的参考。以上的思考和建议仅是我们在教学研究和教学过程中的一点体会，还有许多工作亟待深入，比如适合工科研究生数理统计课程的大数据案例选取，与课程内容的有效衔接；案例教学法如何实施；教学方式多样化问题；课堂教学与网络交流结合；理论介绍与软件应用训练结合问题等。教学改革与实践是一项艰巨的任务，以培养学生的实际运用能力和正确解释数据分析结果的能力为目的，强调统计思想和方法应用的培养，让学生们了解利用所学统计方法进行实际数据分析的操作过程和得出结论的思维方法将是一项长期的工作。
参考文献
[1].游士兵，张 佩，姚雪梅.大数据对统计学的挑战和机遇[J].珞珈管理评论， 2013， （ 02）： 165-171.
关键词:互联网+；生物统计学；课程教学；改革与思考
生物统计学是以数理统计学来研究、揭示生物现象的学科，是生物学的方法论和生物专业的工具性专业基础课，兼具理论性和实践性。该课程对生物专业学生的科研素质培养及职业发展具有重要意义。互联网的出现改变了人类的生活方式和生产方式，也为大学教育带来了新的机遇和挑战。笔者针对生物统计学传统教学过程中存在的问题，在“互联网+”背景下，对该课程的思政教育、线上线下混合教学、教学模式改革和过程考核等方面进行了探讨。
1生物统计学课程教学面临的困境
生物统计学传统教学成果调查评价显示，学生普遍对该课程存在畏惧心理，对相关的数学原理、公式、方法等掌握不够，统计分析应用不合理或分析不准确等。造成这些问题的原因有很多：首先，课程设置和教学形式单一。生物统计学课程具有内容多、概念多、计算多的“三多”现象，存在教师难教，学生难懂、难记、难用的“四难”局面[1]。该课程教学课时一般为32～48学时，为了在较少的教学时间内让学生掌握更多的知识，传统教育多采用以教师课堂讲解为主的教学方式。这种教学模式相对单一，被动的“填鸭式”教学方法降低了学生的课堂参与度和学习兴趣，抽象的概念和繁多的公式极易导致学生产生厌学情绪。其次，由于课程概念和公式内容较多，教师的授课过于注重对原理、公式的讲授和推导，而对统计方法的实践训练和案例分析不够，出现重理论、轻实践的现象。再次，教学过程中师生交流短路的现象比较普遍，课堂上往往教师讲得激情四射，学生却听得头晕目眩。最后，现代信息技术没有广泛应用于教学中，对统计软件相关内容的介绍较少，学生全面掌握理论知识和灵活运用统计方法的能力不足，对学生统计学思维的培养不够。
2“互联网+”在教学中的作用
在2015年《政府工作报告》中，首次提出“互联网+”行动计划。在同年的第二届世界互联网大会上，提出“中国将大力实施网络强国战略、国家大数据战略、“互联网+”行动计划，发展积极向上的网络文化，拓展网络经济空间，促进互联网和经济社会融合发展”[2-3]。“互联网+教育”充分发挥了互联网在教育各环节上的优化和集成作用，将云计算、5G、AR/VR等信息通信新技术和雨课堂、微课、慕课、翻转课堂、SPOC等新教学平台和方法应用于教学各环节，从根本上改变了传统课堂中的师生地位以及教与学的时空限制，使学生能在课堂之外随时复习课堂内容并与教师在线交流与讨论，优化了教育资源的合理分配，培养了适应信息时代需求的创新型人才[4-5]。
3“互联网+”背景下生物统计学教学改革
据CNNIC中国互联网报告，截至2020年12月，我国网民规模达9.89亿。在“互联网+”快速发展的背景下，本文结合生物统计学课程的特点和传统教学中出现的问题，从以下方面展开探讨：
3.1加强课程思政教育
总书记在全国高校思想政治工作会议上提出：“要坚持把立德树人作为中心环节，把思想政治工作贯穿教育教学全过程，实现全程育人、全方位育人，努力开创我国高等教育事业发展新局面。”[6]思想是行动的统帅，是实现人生价值的前提[7]。教师在讲解生物统计学理论知识时，应充分利用现代信息技术，发掘课程教学中的思政元素，结合时展及社会热点，及时将思想政治教育融入课程教学。同时，教师要充分发挥自身的专业优势，帮助学生在面对浩瀚的网络资源，能够“披沙拣金、激浊扬清”，面对网络上的负面信息和消极思想保持清醒的认知，能利用统计思维客观、正确地看待世界[8]。
3.2完善课程教学内容
生物统计学是多学科交叉的一门综合性课程，涉及理论、实践和统计软件等多方面内容，需要学生具有概率论与数理统计、高等数学等先修课程的基础。科学的课前规划有助于学生更好地掌握学习内容。
3.2.1优选规划教材
教材对于课程的教和学都非常重要。在教学过程中，教师应根据生物专业学生的学科设计和科学研究特点，选择一本规划教材。同时，筛选其他统计学教材中优秀的统计分析方法和内容并整合到教学中，这不但有利于学生更深入地掌握生物统计分析方法在科学研究中的应用，还能有目的地引导学生在统计的知识海洋中遨游[9]。
3.2.2加强案例教学
20世纪初，哈佛大学创造了案例教学法。该方法对真实事件予以典型化处理，形成可供学员思考、分析、讨论、决断的案例，从而提高学员分析问题和解决问题的能力。生物统计学理论知识较抽象、不易理解，教师授课时可通过科研中的实际案例，用浅显易懂的语言将抽象的概念表达出来。同时，在案例教学中，师生角色发生了转变，学生是主角、执行者，积极参与案例分析、讨论，而教师是旁听者、激励者、指导者。案例教学实现了学生主动学习，激发了学生学习的兴趣，提高了教学效果，实现了教学目标。
3.2.3优化实验教学
生物统计学计算机实验教学是生物统计学课程系的一个重要内容。在计算机实验教学过程中，应根据专业要求配备一套合适的统计学分析软件，常用的统计分析软件有Excel、SAS、BMDP、SPSS、EPINFO、Statistica、Origin、SPLM和Minitab等，这些软件各有优缺点[10]。如Excel可对实验数据进行整理、转换与简单计算，操作简单，但统计分析的功能不够强大。如需要更为专业系统的分析，可使用SAS和SPSS等专业分析软件[11]。
3.2.4构建模块教学
该课程包括概率、抽样分布、假设检验、方差分析、回归相关分析、实验设计等内容，内容多且分散。在教学中，可根据课程知识结构和教学目标，将学习内容分成几大模块，如概率基础模块、实验设计模块、统计检验与分析模块、计算机统计软件应用模块等。在教学过程中，教师既要注重模块之间的逻辑关系，又要强化它们之间的联系。如概率基础模块是学习统计检验与分析模块的理论基础。又如科学的实验设计是获得具有统计学意义的数据的基础，而统计检验与分析的结果对实验设计有反馈作用，有助于进一步优化实验设计方法，提高实验效率，获得更加有科学价值的数据。
3.3深化“互联网+”教学模式变革
鉴于“互联网+”发展的新形势，结合生物统计学传统教学过程中面临的困境，建议从以下方面进行改革尝试：
3.3.1互联网+教师
在日新月异的“互联网+”时代，教育资源实现了互通共享。通过网络，学生可以轻松获取各种图文并茂的数字化教学资源，这也成为学生摄取知识的一种新途径。在此背景下，教师应适时转变观念，准确定位自身角色，及时完善个人知识储备，充分利用互联网资源，将学科前沿知识融入相关教学内容[12]。同时，面对良莠不齐的网络教学资源，教师应做好指导者和引领者角色，培养学生形成科学合理地甄别和利用网络教学资源以及掌控知识与信息的能力[13]。
3.3.2互联网+教学
在“互联网+”时代，教学活动不仅局限于课堂。虽然生物统计学主要的教学活动依然是在课堂上完成，但师生间的知识交流应远超课堂的45分钟。教师应及时修正教学计划，依据课程目标对教学内容进行分类。课堂上，通过将板书教学与多媒体教学有机结合，讲解理论性、抽象性较强的知识内容。课后，将实操性强的技能教学安排在线下进行，形成线上线下优势互补的教学方案。同时，教师利用微信、QQ、E-mail、腾讯课堂、钉钉课堂等在线工具与学生进行交流，为学生答疑解惑，实现个性化指导和因材施教。
3.3.3互联网+资源
针对生物统计学教学中普遍存在的理论与实践脱节的问题，课前，教师可利用网络资源平台，如中国大学MOOC，结合本校资源，根据教学重点、难点进行组课，并导入学校网络教学平台，要求学生预习。学生带着问题学习，学习会更具有针对性[14]。课后，通过微课等碎片化、目标知识点明确的学习方式，促进实践与理论的结合，培养学生养成良好的学习习惯，使学生深入研究知识点。
3.3.4注重过程考核
教学评价的核心内容之一是对学生学习效果的评价。合理的评价不仅能够真实地反映学生的知识和技能掌握水平，而且还能够考查学生对知识和技能的应用能力。在传统教学中，考试、测验等终结性评价是评价学生学习效果的主要手段，这种评价方式容易使学生过于重视卷面成绩，忽视了学习过程的重要性，不利于学生养成良好的学习态度和习惯[15]。近年来，过程性评价作为一种改革传统课程考核方式的教学评价方法，逐渐被应用于大学课程之中。过程性考核旨在考核学生的学习态度、实践活动参与情况、平时行为、个性能力发挥等，注重对学生学习过程的考核和评价，能够让学生在更广阔的空间内进行创新和探索[16-17]。生物统计学课程的过程性考核，应依据课程标准，结合“互联网+教育”构建过程性评价测评策略。一部分过程性考核要通过平时成绩来体现。可以借助雨课堂等网络平台记录课堂上发生的提问与回答、讨论等互动环节，教师可参考网络平台记录给出学生的平时成绩。另一部分过程性评测可根据学生课外实践的参与度和应用统计分析软件的能力评定。如软件上机考核要求学生至少掌握一种统计软件的操作技能。此外，借助微信、QQ等建立信息反馈机制，通过学生自评、学生互评等方式，对学生的课外学习态度进行实时监督和考核[18]。
4结语
[关键词] 早产儿；脑电图；监测；脑电异常
[中图分类号] R714.2[文献标识码] A[文章编号] 1674-4721（2014）04（c）-0042-02
Related factor research of EEG monitoring in premature infant
CHEN Xiao-lan
Department of Pediatric,Boai Hospital of Zhongshan City in Guangdong Province,Zhongshan 528400,China
[Abstract] Objective To investigate the feasibility of EEG monitoring in the assessment of brain damage and brain function with premature infant. Methods According to gestational age and weight,all cases were divided into 3 groups.Clinical EEG monitoring data of 44 cases in premature infant were retrospectively analysed. Results The incidence rate of moderate and severe abnormal EEG in different gestational ages and different body weight children was compared respectively,with statistical difference(P＜0.05).1 min section of high volatility and BImax in symmetric group and asymmetric group was compared,with statistical difference(P＜0.05).The incidence rate of abnormal EEG in different Apgar score of premature infant was compared,with no statistical difference(P＞0.05). Conclusion Gestational age,weight,Apgar score and intracranial hemorrhage of premature infant with moderate and severe abnormal EEG are correlated,the degree of abnormal EEG is significant related to δ brush.
[Key words] Premature infant;Electroencephalograph;Monitor;Abnormal electroencephalograph
临床早产儿存在不同程度脑发育不完善，其对部分损伤因子有易感因素，但早产儿大脑也有较大的可塑性，因此在早期，对早产儿进行诊断分析脑损伤情况时给予适当的干预，能获得更佳治疗效果，同时有效降低脑瘫的发生率。如何对早产儿脑功能作出一个有效合理的判定，需要对早产儿脑发育作出监测，并改善预后，脑电监测用于早产儿脑损害和脑功能监测是目前比较前沿的研究课题[1-2]。本文主要探讨早产儿脑电图监测对评估早产儿脑损害及脑功能的可行性。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选取本院2012年5月～2013年3月新生儿科的早产儿44例，胎龄34～37周，男32例，女12例；以出生时胎龄分布为依据分为29～31周组、32～34周组、35～36周组，3组的一般资料比较差异无统计学意义（P＞0.05），具有可比性；以体重为依据分为≥2500 g组、1500～2500 g组，＜1500 g组，3组的一般资料比较差异无统计学意义（P＞0.05），具有可比性。所选早产儿家属均签署知情书，并经伦理委员会批准，对其临床脑电监测资料进行回顾性分析。
1.2 方法
所用监测仪为NT9200动态脑电图记录仪，由北京中科新拓仪器公司生产提供，应用电极配置法对早产儿于CA 35～37周行脑电监测，记录其睡眠、清醒及抽搐等情况。观察其δ刷、活动睡眠期（AS）、安静睡眠期（QS）、高波幅段、背景抑制间期（IBI）、最大背景抑制间期（BImax）、同步性、对称性、1 min高波幅段数等脑电指标。根据临床脑电异常分度标准分为轻度异常：背景活动的成熟发生了延迟，存在局灶性电衰减；中度异常：普遍性的电压降低，在全部状态下，背景活动＜25 μV，无重度背景异常；重度异常：一侧或局灶性周期放电，严重低电压，等电位及暴发抑制。
1.3 新生儿Apgar评分标准
皮肤呈现发绀或苍白，无呼吸，肌张力松弛为0分；四肢呈现发绀，略屈曲，呼吸不规则且较慢为1分；全身肤色红润，四肢活动，哭声正常且响亮为2分；Apgar评分低者为0～3分，正常评分为8～10分。
1.4 统计学处理
采用SPSS 20.0统计软件对数据进行分析和处理，计量资料以x±s表示，采用t检验，计数资料采用χ2检验或确切概率法，以P＜0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 出生时胎龄及体重与异常脑电发生的相关性
3组不同胎龄患儿的中、重度异常脑电发生率比较差异有统计学意义，3组不同体重患儿的中、重度异常脑电发生率比较差异有统计学意义（P＜0.05）（表1）。
表1 出生时胎龄及体重与异常脑电发生的相关性[n（%）]
2.2 早产儿脑电对称性与1 min高波幅段数和BImax的相关性
两组的1 min高波幅段数和BImax比较差异有统计学意义（P＜0.05）（表2）。
表2 早产儿脑电对称性与1 min高波幅段数和BImax的相关性（x±s）
2.3 不同Apgar评分早产儿异常脑电发生率的比较
Apgar评分低早产儿23例，Apgar评分正常早产儿21例，异常脑电发生率分别为86.96%（20/23）、80.95%（17/21），差异无统计学意义（P＞0.05）。
3 讨论
脑电监测对早产儿不易发现的脑损害和功能不全有非常好的判别作用[3-4]。本文结果显示，胎龄越小、体重越轻的早产儿异常脑电发生率显著升高，与以往的临床研究结论：脑损害与胎龄及体重的负相关性吻合，提示早产儿胎龄越小，体重越低，其发生中、重度脑电异常的概率越高。Apgar评分低及存在颅内出血的早产儿中、重度脑电异常发生率显著升高，也适时佐证了这一观点，为早期发现早产儿脑损害提供了明显的临床指针[5-6]。早产儿与成年人的脑电图有巨大差异，一般情况下，CA＜28周时，δ刷较少，但当CA＞28周时，δ刷较多，因此使用35～37周的δ刷作为观测点，不仅可以对早产儿的脑功能异常进行监测，也可以对早产儿的脑发育情况进行评价[7]。作为脑不成熟指针的δ刷是显示脑电异常程度的重要参考指标[8-10]。脑电监测对评价早产儿脑损害及脑功能，甚至是脑发育都具有重要意义。
综上所述，早产儿的胎龄、体重、Apgar评分及颅内出血与中、重度脑电异常存在相关性，且其脑电异常程度与δ刷存在显著相关性，提示脑电对称性、BImax、1 min高波幅段数是早产儿脑电异常的重要评价参数。
[参考文献]
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［关键词］ 全互动式； 统计学； 信息化； 改革
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 18. 061
［中图分类号］ G64 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1673 - 0194（2012）18- 0107- 05
1 选题背景与现状分析
1．1 选题背景
1969年12月由美国国防部高级研究计划局ARPA出资与计算机公司和大学共同研制出的第一个实验性网络——远程分组交换网ARPANET，最终导致了一个时代——互联网时代的到来。虽然它的到来只有不足50年的时间，进入中国的时间更是不足25年的时间，但是它已经深深地影响了全人类的生活、工作和思维方式。
高等教育除了具有传播知识的功能外，还有培养下一代的任务，特别是它还有创新新知识、创造新手段、创出新方法，为正在培养的学生提供4年或更长远的时期能用到的理论知识与实践技能的光荣使命。
统计学是统计工作的理论总结，它来源于统计实践，又高于统计实践，它的最终目的是科学地指导统计实践活动。
笔者从事统计学类教学已经27年了，在这27年里，笔者及项目组其他成员一直在思考这样一些问题，在统计学课程的授课过程中，如何实现教与学有机的结合，如何实现教与学的良性互动，如何找到能体现统计学课程特色、适应时代特点和未来发展方向的授课方式、实验内容与考试方式及方法。
截止到2012年7月9日星期一，笔者收集到统计学课程共采用过7种授课方式和方法。第一种是普通教室授课方式和方法；第二种是多媒体教室但不能与互联网联网的授课方式和方法；第三种是多媒体教室但能与互联网联网的授课方式和方法；第四种是计算机房教室但不能与互联网联网的授课方式和方法；第五种是计算机房教室能与互联网联网的授课方式和方法；第六种是利用计算机房教室和我校教务处的网上辅助教学平台的授课方式和方法；第七种是利用计算机房教室和中国数字大学城网上辅助教学平台的授课方式和方法。
截止到2012年7月9日星期一，笔者收集到统计学课程共采用过7种实验内容。第一种是Excel的统计实验内容；第二种是SPSS的统计实验内容；第三种是SAS的统计实验内容；第四种是Excel加SPSS的统计实验内容；第五种是Excel加SAS的统计实验内容；第六种是Excel、SPSS加SAS的统计实验内容；第七种是Eviews的统计实验内容。
截止到2012年7月9日星期一，笔者收集到统计学课程有11种考试方式和方法。第一种是期末笔试考试方式及方法；第二种是期中加期末笔试考试方式及方法；第三种是平时考核、期中加期末笔试考试方式及方法；第四种是平时考核加期末笔试考试方式及方法；第五种是计算机房局域网机上期末考试方式及方法；第六种是平时考核加计算机房局域网机上期末考试方式及方法；第七种是计算机房互联网期末考试方式及方法；第八种是平时考核加计算机房互联网期末考试方式及方法；第九种是平时考核、期中考试加计算机房互联网期末考试方式及方法；第十种是平时考核加期末考试方式及方法全部采用计算机房互联网方式完成的；第十一种是平时考核、期中考试加期末考试方式及方法全部采用计算机房互联网方式完成的。
那么，哪种授课方式更值得推广，哪种实验内容更能让学生受益，哪种考试方式方法更科学，笔者及项目组所做的这项改革、探索与研究能否体现出时代的特征，能否促进教学工作，提高教学质量，能否更好地实现教与学的有机结合，能否更好地实现教与学的良性互动，能否体现出统计学课程特色和适应时代特点的授课方式、实验内容与考试方式方法，笔者及项目组所做的这项改革、探索与研究是否是统计学课程授课方式、实验内容与考试方式方法的未来发展方向，哪种授课方式将是未来若干年内统计学课程的主流授课方式，笔者及项目组其他成员想通过过去、现在对统计学课程授课方式、实验内容与考试方式方法的实践、思考及对该研究项目的研究过程，寻找到最佳解答方案。
1．2 现状分析
东北财经大学统计学课程在1999年以前采用的授课方式和方法全部都是第一种，从1999年开始，笔者在统计学授课过程中尝试采用第二种授课方式和方法；从2001年开始，笔者在统计学授课过程中尝试采用第三种授课方式和方法，目前，东北财经大学所有统计学课程都采用了这种或这种以上形式的授课方式和方法。从2002年开始，笔者在统计学授课过程中尝试采用第四种授课方式和方法，目前，我校有部分教师在统计学课程授课过程中采用这种或这种以上的授课方式和方法；从2003年开始，笔者在统计学授课过程中尝试采用第五种和第六种授课方式和方法，目前，我校也有部分教师在统计学课程授课中采用这两种授课方式和方法。从2010年开始，笔者在统计学授课过程中尝试采用第七种授课方式和方法。截止到2012年3月1日为止，我校只有笔者一人在统计学课程授课中采用这种授课方式和方法。
【关键词】 音乐疗法；焦虑；专科考试；结果评价(卫生保健)；学生
【中图分类号】 R 179 R161.5 R 395.6 【文献标识码】 A 【文章编号】 1000-9817(2008)03-0267-02
考试焦虑是一种特殊的心理状态，是一种对身体不利的负性情绪反应，是大学生面临的主要应激源之一，对大学生的心身健康有很大影响。音乐疗法能影响人的情绪行为和生理机能，使人的生理、心理节律发生良性的变化，音乐干预适用范围主要有各种原因导致的焦虑［1］，能使焦虑、烦躁在舒缓的音乐节奏中安定下来［2］。笔者通过探讨个体化音乐减轻技能操作考试前焦虑的影响，旨在为缓解学生考前焦虑寻求有效的方法。
1 对象与方法
1.1 对象 漳州卫生职业学院2005级高级护理专业、高级助产专业大专女生104名。随机抽取52人为实验组，52人为对照组，由于实验前有1例学生生病无法参加实验，实际完成103例。2组学生的年龄、焦虑等一般情况和血压、心率及呼吸频次等心理、生理指标差异均无统计学意义。
1.2 方法 考试焦虑情况摸底之后，向学生讲解研究的目的、意义和方法，取得学生的理解和配合。参照郭俊艳等［3］的音乐背景及6种音乐类型，根据学生特点设计音乐背景对学生进行评估，并请学生根据自己的喜好选择所喜爱的音乐类型。
环境要求［4］：空气清新、安静、光线柔和。2组分开考试，用相同的干预场所和考场。2组在干预时间内，均有人控制周围环境干扰因素，保证安静、一致的实验环境。实验组依据个体的音乐爱好，考生自己预先选择喜欢的音乐3～5首储存在MP3作为考试前音乐干预的曲目。考试前30 min，考生在干预场所用耳机自由欣赏音乐，持续20 min［1］。对照组环境与实验组相同，考前30 min进入，但不进行音乐欣赏，时间为20 min。
1.3 评价指标
1.3.1 焦虑状态测量 采用Sarason考试焦虑量表(TAS)，共有37个项目，重测信度为0.80，有很好的预测效度和较好的内容效度［5］。在干预前及干预后各评定1次。
1.3.2 生理指标 使用上海医疗器械股份有限公司医疗设备厂生产的“玉兔”牌H-LE保健盒水银血压计和听诊器，于干预前、干预后测得血压、心率及呼吸频次。
1.4 统计学处理 采用SPSS 11.5软件进行统计学处理，并根据资料性质分别对资料进行t检验和χ2检验。
2 结果
2.1 音乐爱好调查及背景调查 音乐爱好调查结果显示：喜欢流行音乐有70人，占68.0%；喜欢轻音乐有44人，占42.7%；喜欢古典音乐有20人，占19.4%；其他类型有18人，占17.5%。2组音乐背景差异无统计学意义，见表1。
2.2 两组干预后焦虑评分及生理指标比较 实验组音乐干预后焦虑评分、收缩压、舒张压、心率较干预前显著降低（P值均＜0.05），心理紧张主观感受较干预前有显著改善（P＜0.01）。2组间比较干预后焦虑评分及舒张压差异具有统计学意义（P值均＜0.05），心率差异具有显著意义（P＜0.01），见表2～3。
3 讨论
3.1 制定个体需要的音乐干预方案非常有意义 音乐可以抑制各种压力反应，促进感情、情绪的镇静［6］。崔巧玲［7］认为音乐对人体影响的相关因素主要有3方面：一是音乐作品内容本身的节律、旋律、节拍等；二是听者本身的年龄、文化程度和喜好程度；三是使用演奏或欣赏的工具。在运用音乐时，应协调好三者之间的关系，并使之达到最佳和谐，才能充分发挥音乐的作用。不同的音乐能激发人不同的情绪，每种乐曲都能引起听者的情绪变化，变化的程度与被试的音乐欣赏能力成正比，且个体间也有很大差异，所以，音乐的选择应是个性化的［8］。本研究音乐背景调查结果显示，91.3%的学生有听音乐的习惯，94.2%学生以欣赏为主要音乐活动。学生最喜欢的音乐类型是流行音乐，其次是轻音乐，每个人的音乐喜爱存在个体差异。所以，根据学生音乐背景评估制定个体化音乐方案，排除音乐对人体影响干扰因素，对提高音乐疗效是非常有意义的。
3.2 音乐干预对考试焦虑的影响 由于焦虑产生时个体的交感神经和副交感神经都会有所反应，因此，焦虑可能会导致许多生理上的症状。明显的考试焦虑表现为过度紧张、恐惧、头晕、心悸、运动不安、出汗、口干、肢端震颤等生理现象，大脑有时出现空白，推理及思考能力下降，甚至出现尿频、尿急等现象。音乐的影响力主要是通过心理和生理两条路径来实现的［9］，使交感神经系统活动减少，副交感神经系统活动增加，从而缓解躯体的应激状态，降低心理紧张度［10］，本研究结果显示，个体化音乐干预可降低护理操作考试时学生考前焦虑情绪，使收缩压、心率下降，紧张感得到缓解。
本研究显示，两组间护理操作技能考试成绩无统计学意义，这与王才康［11］在Sarason考试焦虑量表应用评价中，指出TAS分数和大学生考试成绩之间并不存在相关是一致的。
综上所述，根据个人爱好选择音乐进行个体化音乐干预，可减轻技能操作考前焦虑，收缩压、舒张压、心率及心理紧张主观感受显著降低。个体化音乐干预方法在教学中容易执行，安全有效，符合大学生的需要，学生乐于接受。因此，可以把个体化音乐干预作为减轻考前焦虑的心理辅治疗措施。
4 参考文献
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关键词：大数据时代；统计学；影响
随着大数据时代的到来，各企业采用了新的策略，获得了更多的利润。对于统计专业来说，改变发展策略，使培养出来的专业人才能够适应大数据背景的需求是其主要任务。目前，高校统计学专业逐渐认识到大数据时代综合性人才培养的重要性，并对专业建设进行了相关改革。
一、大数据时代对统计学的影响
大数据时代的到来对现代统计专业的发展造成了新的冲击，要确保培养出来的人才能够起到应有的作用，首先要了解大数据时代对统计专业所造成的影响。
（一）大数据时代使数据结构和数据性质发生变化
网络技术以及基于网络技术的电子商务等新的数据记录模式标志着大数据时代的到来。大数据时代，不再依赖于抽样调查的记录模式，网站浏览、视频监控都将形成大量数据。传统的数据结构甚至是数据性质发生了变化。大量的数据信息对于需求者来说，如何甄别其可用价值成为关键。传统的数据可以二维表格显示和整理。但大数据时代所产生的数据具有多样化和复杂化特征，往往包含了大量的音频、视频、HTML等。这要求大数据的收集具有较强的目的性，才能实现其价值。
（二）大数据时代要求统计分析方法和统计思维更新
大数据时代的主要特征为数据多且复杂，数据分析要求分析者对总体进行分析。在这一背景下，参数统计不再具有意义，假设检验法也随着总体分析而失去价值。数据的复杂化对传统大数据统计思维造成了巨大的冲击，要求统计者具有活跃的思维。只有对传统数据的改变进行分析，并且树立新的统计方法。
二、大数据时代下的统计学发展新策略
为适应大数据时代的需求，统计学专业的发展势必要对传统模式进行改革。目前，多数高校统计学专业已经认识到大数据对于其发展带来的冲击。为此，本文提出了以下策略，以及能够帮助统计学取得更好发展。
（一）加强统计应用性教学
根据大数据时代数据的总体分析特征，数据分析人员应掌握全面的分析方法。在人才培养过程中，应致力于培养实践分析能力，提高数据和资料收集能力，并且培养其强烈的数据价值观，使其能够从众多数据中找到所需的。另外，对传统模式进行改革，增加大数据统计内容，以适应时代的需求。基于大数据的结构特点，实施资料透视化教学，提高分析者对复杂数据的分析能力。
（二）培养大数据统计思维
在人才培养过程中，新的统计思维的培养具有重要意义，即强调数据分析实践能力的提高。统计思维的培养有助于数据分析者对复杂的数据进行区分，从而整理有效信息。在大数据时代，不仅要以传统的平均思维、动态思维和变异思维为基础，还要注重基于整体分析的大数据思维。另外，还要培养数据分者的复杂性思维，以应对复杂的数据库。总之，大数据时代需要数据分析者具有全面的、创新性的思维。
（三）强化基础性统计知识
统计学自身具有复杂性，其改变多且抽象。基础的统计知识是进一步掌握大数据分析思维的基础，可见学习基础性统计知识的重要性是不言而喻的。为此，应该采取深入浅出的方法，利用多媒体等方式使复杂的数据统计清晰化、简单化。结合具体的案例使数据分析者正确认识统计概念、掌握统计原理和方法。此外大数据分析不再是一种专业，而是更倾向于一种技术，这要求我们将大数据分析与统计学以外的相关知识相互联系。注重真实相关与伪相关的讲解，强调商务智能的开发和分析。只有具有坚实的基础，才能确保数据分析者大数据分析思维的养成，适应现代社会的需求。
（四）加强复合型人才培养
为适应大数据时代的需求，复合型人才的培养是关键。所谓复合型人才，是指其不但要具有专业的数据分析能力，还要相应的具备管理以及其从事专业的技术。大数据时代，高校应建立全面的人才培养模式，注重培养人才的数据分析能力、编程能力等，使其真正了解大数据，懂得如何利用大数据对其所处的行业起到积极作用才是关键。总之，大数据时代对综合性人才具有更高的需求，大数据时代不仅培养的是一种能力，而且是一种思维，是对全新模式下的数据的分析和利用。高校作为人才培养的重要基地，其教学模式的改革、对大数据时代所需教学模式的认识是高校的主要任务。
三、总结
统计学是经济学的基础课程，传统的统计人才培养具有定向性。而随着大数据时代的到来，数据产生的形式多样，且具有复杂性。大数据分析不仅是作为一种专业存在，而是应以一项必备的技术而存在。大数据时代，传统的统计思维和统计方法发生了改变，统计人才培养方式的改革也就势在必行。（作者单位：海南师范大学）
参考文献：
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【关键词】工作过程 “教学做”一体化 职业技能
【中图分类号】G642.4 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2012）08-0245-01
“高等职业教育应以服务为宗旨，以就业为导向，走产学研结合的发展道路。”因此在《统计学》课堂教学活动中必须贯彻“理论适度够用，重在技能训练”的原则。以统计工作过程为导向改革课堂教学内容，以任务为驱动方式进行教学方法改革，通过“教”引导学生学习，通过学生的“学”掌握基本知识，通过“做”把基本知识应用到实践当中去，培养学生职业技能。
1.《统计学》传统教学模式分析
《统计学》传统教学模式是基于课程的学科体系进行教学，强调的是学科的完整性和系统性。这使得学生在学习的时候有些茫然，不知道这些枯燥的理论有什么用处，或者是在学习之后不知道怎么去应用这些理论，从而导致学生学习和实践的脱节。
2.以工作过程为导向《统计学》教学内容设计
2.1 课程内容设计理念
以工作过程为课程内容的组织逻辑，以典型的工作任务为载体，以完成工作任务为课程目标，以工作过程的行动导向为课程的实施原则。这样使学习内容与工作需要相一致、学习过程与工作过程一致、学习任务与工作任务一致，学生学以致用，目标明确，学习更富有激情和动力。
2.2 以工作过程为导向设计课程内容
总体设计思路是：打破以往知识传授为主要授课方式，将统计的工作过程分解为以下几个项目。
项目一、统计调查。这是统计工作的开始，也是整个统计工作的基础。本项目分解为三个任务，即问卷调查、文案调查和访谈调查。
项目二、统计整理。它是使统计调查资料系统化、条理化。本项目可以分解为三个任务，即封闭式调查问卷资料整理、开放式调查问卷资料整理和文案调查资料整理。
项目三、统计分析，这是统计工作的核心内容，也是课程的关键性环节。统计分析又可分解为三个子项目，即静态分析、动态分析、指数分析，每个子项目又分解为若干任务。
项目四、统计调查报告，这是统计调查成果的总结，是前面几个环节的整理和深化。本项目可分解为三个任务，普通调查报告、学术性调查报告和口头调查报告。
3.“教学做”一体化教学模式实施过程
在教学过程中，教师不仅要充分调动学生学习的主动性和积极性，而且要使学生形成学习的内驱力。教师提供统计工作情景，然后根据情景设计提出问题引导学生思考，让学生带着问题去学习，使学生明确学习的目的。这样可以培养学生的思考习惯，避免被动地接收知识，增强他们求知的动力，提高学生的统计学思维与素养。
以“项目二、统计整理”中“任务三 文案资料整理”为例阐述“教学做”一体化教学设计。
3.1设计情景，提出任务要求
对某一物流企业某一部门其员工年龄构成情况进行文案调查。资料如下：35 56 22 45 38 49 52 19 29 35 51 28 36 44 49 35 25 40 38 27 26 33 50 42 37 43 38 20 27 30 18 27 46 31 33 38 45 49 31 47
所获得的资料分散、不系统，不能说明总体年龄特征，达不到认识总体的目的。
提出任务要求：对现有的资料进行整理，使之系统化、条理化和科学化。
3.2 任务分析
首先，要明确任务的目标是使统计调查资料系统化、条理化；其次，完成任务所需要的背景知识有统计分组、统计汇总、绘制统计表和统计图等；第三，完成任务最终成果是统计表和统计图。
3.3 完成任务所需的背景知识
首先，向学生介绍统计分组的目的和要求；其次，选择分组标志，并进行分组；第三，在分组的基础上进行汇总；第四，在前两个步骤的基础上，绘制统计表和统计图。在介绍背景知识的过程中，辅以案例教学，用一个具体实例把背景知识贯穿起来，摆脱以往机械式的理论授课。
3.4 任务的完成
通过情景任务安排、任务分析和背景知识的介绍，学生基本已具备解决问题的能力，这时安排学生自行解决情景中安排的任务。教与学是一个互动的过程，在这一阶段以学生解决问题为主，以教师指导为辅。教师主要负责学生在完成任务过程出现的问题进行纠正，对仍存在的疑惑进行讲解，做到“传道、授业、解惑”。
3.5 统计整理实训
“教学做”环节当中“做”是核心，因此统计整理实训这一步骤必不可少，也是提高学生职业技能重要环节。
实训情景：对某一物流企业某一部门员工的工资情况进行文案调查。资料如下：
1800 2580 3300 2530 2450 4450 4100 2200 3650 3500 2700 2800 3620 3000 2400 3500 2500 4010 3800 2700 2600 3300 3650 4200 3700 3780 3800 2950 3330 3100 1980 2700 4130 3100 3300 3800 3650 3500 3100 2950
试对上述工资资料进行整理，绘制统计表和统计图。
步骤一、输入资料。把40名员工的工资资料输入计算机Excel电子表格中。
步骤二、在电子表格中列出要统计的变量，如频数、频率、累计等。
步骤三、频数与频率统计。利用FREQUENCY函数对统计资料进行分组，利用SUM函数进行合计。
步骤四、累计统计。充分利用软件复制功能，拖拽“+”字光标进行复制。
步骤五、绘制统计表。修改电子表格的线型使之符合统计表制表规则。
步骤六、绘制柱形图、折线图和饼形图。
4.基于工作过程“教学做”一体化教学总结
基于工作过程《统计学》课程内容设计打破了原有教材系统设计，加强了学生实际应用能力的培养。“教学做”一体化”教学的实质是将课堂教学与实际工作融为一体，通过情景教学使学生感受情景教学的氛围，在“教”与“学”中学习知识，获得职业技能，然后再通过“做”进一步巩固知识，加深理解。
参考文献：
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【关键词】 大学生；寻常性痤疮；发病；七情倾向；调查
寻常性痤疮俗称“青春痘”，是青少年常见的一种毛囊皮脂腺的慢性炎症性皮肤病，在现今大学生中的发病率比较高[1]，困扰着大部分的大学生，但关于痤疮发病的原因还并不完全明了。随着现今社会的飞速发展，竞争也越来越激烈，大学生的压力越来越大，导致大学生的情志越来越不稳定，资料表明目前痤疮发病率有所提高,程度也较以前加重[2]，中外学者多认为痤疮不仅是皮肤病．更是一种与心理因素有着密切关系的疾病。情志致病是中医学中具有鲜明特色的病因学思想,也是中医学具有生物-心理-社会医学模式的证据之一。应用中医七情学说研究情志与痤疮发病的关系,对于痤疮现代防治当有所裨益。本研究首次运用中医情志调查表对痤疮患者发病前的情志状况进行调查，采用病例对照研究的方法了解大学生中寻常性痤疮患者发病前喜、怒、忧，思、悲、恐、惊七种情志的倾向性（情志特征），探讨大学生寻常性痤疮发病与情志倾向的关系，旨在为大学生预防痤疮提供信息。
1 资料与方法
1.1研究对象选择
2010年3月至2010年7月整群随机抽取湖南中医药高专、湖南铁路职业技术学院、湖南工业大学冶金学院、湖南第一师范、吉首大学、南昌工程学院等学校在校患痤疮的大学生和未患痤疮的健康大学生共1000名，设为病例组和对照组，其中病例组518人，对照组482人。
1.2 寻常性痤疮诊断标准
1.2.1 疾病诊断标准
卫生部颁布的《中药新药治疗痤疮(粉刺)的临床研究指导原则》[3]中“痤疮”的诊断标准：青春期开始发病，好发于面部、上胸及背部皮脂腺发达部位，对称分布；皮损为毛囊性丘疹、脓疱、结节、囊肿、黑头粉刺和疤痕，伴有皮脂溢出，呈慢性经过。
1.3 纳入标准
符合上述疾病诊断标准的在校大学生纳入研究对象。
1.4 排除标准
①患有严重脑、心、肝、肾及造血系统疾病者、精神病患者；
②药物引起的痤疮患者；
③妊娠妇女；
④近两周使用过治疗该病的内服及外用药物的患者；
⑤依从性较差的患者。
1.5 调查方法
1.5.1 临床资料收集
参考临床文献选定调查登记表[4][5]，采用流行病学调查方法，由研究对象在两名调查人员（医疗美容技术专业二年级学生）协助下填写调查登记表。调查人员均接受过调查培训。
1.5.2 调查内容
根据调查研究的需要，本课题采用中医心理学创始人王米渠教授设计的七情背景问卷 [4][5进行调查。
1.6 统计学处理
计数资料统计采用卡方检验，计量资料统计采用T检验，使用SPSS17.0统计软件进行统计分析。
2 结果
2. 1 一般情况
病例组、对照组性别、年龄比较
图表1两组性别构成比较（例）
男 女 合计 χ2 p
病例组 249 269 518 1.440 .230
对照组 250 232 482
合计 499 501 1000
统计结果表明：两组性别构成比差异无统计学意义（p＞0.05）。
病例组平均年龄20.04岁，对照组平均年龄20.12岁，两组年龄差异无统计学意义（p＞0.05）。统计结果显示两组有较好的齐同对比性。
2.2 七情背景量表结果
2.2.1 七情背景构成比较
图表3七情背景构成表 例(%)
喜 怒 忧 思 悲 恐 惊
病例组 366（70.7） 51
（9.8） 35
（6.8） 14
（2.7） 24
（4.6） 28
（5.4） 0
（0）
对照组 333
(69.1) 23
(4.8) 34
(7.1) 25
(5.2) 18
(3.7) 24
(5.0) 25
(5.2)
χ2 1.558 10.595 .014 3.103 .857 .308
p 0.212 .001 .904 .078 .355 .579
调查结果统计显示：两组七情背景构成比差异具显著统计学意义(χ2=40.19，P悲>思>惊。
图表4 病例组七情背景构成直条图（例）
2.2.2 七情背景正性因素和负性因素比较
图表5 七情背景正性因素和负性因素比较表（例）
正性因素 负性因素 χ2 p
病例组 366 152 .292 .589
对照组 333 149
将“喜”做为正性因素，“怒”、“忧”、“思”、“悲”、“恐”和“惊”做为负性因素。统计表明：两组正性因素和负性因素构成比差异无统计学意义(p＞0.05)。
2.2.3 病例组不同性别七情背景构成情况
喜 怒 忧 思 悲 恐 χ2 p
男 171 27 16 9 14 12 3.622 .605
女 195 24 19 5 10 16
图表6 病例组不同性别七情背景构成表（例）
调查结果统计显示：病例组不同性别七情背景构成差异无无统计学意义(p＞0.05)。
3 讨论
本研究采用的七情背景问卷，是中医心理学创始人王米渠教授以陈无择《三因极一病证方论》“内因七情，印喜、怒、忧，思．悲，恐，惊”的经典思想为主导，结合当今生活事件、情绪心理、亚健康状态、生活质量等量表编写而成。七情背景问卷表的主要测试目的是了解个人或某一群体情绪的基本倾向性。陈无择的《三因极一病证方论•三因论》中强调“七情者，喜怒忧思悲恐惊是也，若将护得宜，怡然安泰。役冒非理，百疴生焉。”七情过度，喜怒不节，会广泛地引起人体内因性的病变，也可以导致皮肤病及癌症的发生机会增多[4]。本次调查结果即印证了陈无择的理论，表明七情与痤疮发病有关，现分析如下：
调查结果显示患寻常性痤疮的大学生与健康的大学生在情志倾向上有显著差异，存在易怒的情志特征，说明情志倾向性是影响痤疮发病的原因，患者初期可因心烦急躁，情志不调，久郁而化火发为痤疮。现代医学[7]认为皮肤与神经系统在胚胎发育中同源，都是雄激素的重要靶器官，皮脂腺细胞的雄激素受体分布最高，并且对于循环血液中的雄激素有特殊的亲和力。由于遗传的个体差异，皮脂腺细胞的雄激素受体的分布及数量是不同的．受体对雄激素的亲和力也是不同的，由于神经系统的个体差异，个人的情志倾向性也会不一样，人们对于应激生活事件的情绪反应程度也是不同的。当人们精神过度紧张，情绪激动时，下丘脑一腺垂体一肾上腺激素轴的活动增强，引起心跳加快，血压升高，肾上腺皮质激素水平增高，游离脂肪酸增多，使皮脂腺腺体肥大，分泌功能增强而引发痤疮。
调查统计结果表明：大学生痤疮患者情绪倾向构成无性别、正负性情绪倾向上的差异，说明大学生痤疮患者的情绪倾向性不受性别的影响，同患痤疮的大学生无论男女，他们在情绪倾向构成上是一样的。同时，调查也说明了无论正性情绪倾向还是负性情绪倾向在痤疮发病的影响上差别不大。大学生痤疮患者七情背景构成是有差异的，按比例大小排名依次为：喜>怒>忧>恐>悲>思>惊。可以发现具有高涨亢奋特征的情绪倾向如喜、怒在患者中比例较大，激动度和紧张度低的情绪倾向如忧、悲、思所占比例较小，当人们情绪激动时，肾上腺皮质激素水平增高，游离脂肪酸增多，使皮脂腺腺体肥大，分泌功能增强而引发痤疮[9]。恐、惊虽然属激动度和紧张度高的情绪倾向，但该类情绪倾向在人群中分布毕竟较少，痤疮患者中此两类情绪倾向分布与常人无异。
研究表明大学生寻常性痤疮发病与七情的倾向性有关。大学生痤疮患者应力求保持平静的心理，减少高涨亢奋情绪影响,做到《大戴礼记•礼三本》所说“和喜怒，戒嗔恚”及《千金要方•道林养性》所述“莫忧思，莫大怒，莫悲愁，莫大惧……莫大笑。”“常少思，少念，少欲，少事，少语，少笑，少愁，少乐，少喜，少怒，少好，少恶”，对预防痤疮的发生定有裨益。
参考文献
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[4] 王米渠，严石林，陈聪等，新加坡成都乐山门诊七情背景及事件的比较研究．现代中西医结合杂志，2006，15(1)：1-4
[5] 陈聪，刘明，王米渠，等．孕妇七情背景及七情背景生活事件的研究，现代中西医结合杂志，2006，15(3)：277―279
[6] 刘吉凤，中医临床研究.青春期寻常痤疮体质类型与证型的相关性研究,2010,10(2):58-60
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[8] 高士宗，黄帝内经素问直解[M]．北京：科学技术文献出版社，1998：9
[9] 常红芹，郭盛华，曹妍，痤疮患者焦虑和抑郁状况调查.中国皮肤性病学杂志，2010,24（4）：369-370
一、大数据的概念
大数据即大的数据集，它不像我们过去那些数值型数据那么简单，但至今它也尚无确切、统一的定义。通过参照多方对大数据概念的理解，作者认为大数据的概念是指在对海量数据进行传输、采集、储存、处理、分析和挖掘的基础上，获得凭直觉难以发现的有用信息，从而揭示数据隐藏的规律和发展趋势，为决策者所用，它是科技，是讯号，是机会。
二、大数据时代对统计学的影响
大数据时代的到来，对统计工作者而言，为了更好的服务于经济社会的发展，最大的考验和“本领”就是如何深度开发和利用海量的数据信息，这就要求统计学既从理论上又在方法上必须进行改革。一方面需要统计学解决更多、更复杂的问题，另一方面也对统计学提出了更高的要求。不仅要求对统计学的理论与方法进行创新，还要求对统计学进行教学改革，尤其是注重培养对象的统计思维的养成。因为统计学是一门方法论科学，在长期的发展过程中，形成了很多具有特色的统计思维，如静态思维、变异思维、动态思维、指数思维、推断思维、相关思维、假设思维等等。而这些统计思维对处理不确定现象、分析数据和解释数据等都有巨大的影响，成为统计学的核心内容。但在大数据时代背景下，由于数据分析直接针对总体，而且具有复杂性和混杂性，因此，有些统计思维可能用不上，就必须摒弃掉，但也需要统计学随着环境的变化不断创新新的统计思维。
三、当前统计学课程教学中存在的问题
目前统计学课程在教学中存在以下几个主要问题：
（一）教学内容偏重理论，学生学习兴趣不高
目前的统计学教学中一般采用的是理论的教学模式，虽然也在提倡项目化教学，但是教师主要依托教材，对与统计学相关理论和方法逐一进行介绍，对涉及到的公式和定理进行推导。学生听和记，真正理解的内容并不多，应用则更谈不上。在这样的教学模式下，学生对该课程的学习不仅兴趣不高，而且容易对课程产生抵触心理。
（二）忽略对统计相关软件的教学
统计理论和方法很重要，但要真正用统计作为一个工具来解决实际问题，单凭会动笔计算相关的统计指标是远远不够的，尤其是在目前大数据时代背景下。高职院校经济管理类专业的学生所接触的统计相关软件从表面上只有WORD和EXCEL，而这两软件往往是在计算机基础课程中介绍的，在统计学课程中几乎不作介绍，导致不少高职院校学生没有意识，更不会使用甚至根本不知道大多数普通函数计算机都具备的求和、平均、方差和标准差、相关系数等统计功能键，这也限制了很多学生不会运用统计学思维和方法去看待和解决身边遇到的实际问题。目前许多统计学课程的教学过程中，由于受到学生基础差和实训条件不够等的限制，教师在讲授的统计知识内容的时候主要围绕描述统计和简单的推断统计，而对于分析社会问题的多元统计方法在课堂上涉及不多，另外目前高职可用的教材中也缺乏统计软件相关理论知识的介绍，导致学生在学习和应用统计软件进行实际问题的操作时增加难度。
（三）缺乏校企合作
在我国目前国情环境中，大多数高职院校与企业之间很难找到利益共同点，所以实训条件、实训项目等受到限制，使得大多数高职院校的在安排该课程教学时偏重理论教学，而实践教学课时所占课时比重偏低，对开展社会调查的活动仅仅局限于本校学生，并没有跨出校门，更不能与当地的政府部门、市场调研公司、市场咨询公司以及企业建立协作和参与机制，导致学生在学习统计和运用统计之间不能较好地衔接。
四、对统计学课程教学改革的思考
在大数据时代背景下，企业和政府对统计工作者要求较高，不但要求具备一定的统计学理论与方法，而且更重要的是要求能够运用现代化的信息处理工具对海量数据进行采集、处理、分析和挖掘，从而为企业、政府的决策使用者提供正确、快速、全面的数据支撑资料。为此，作者结合十多年的统计教学经验，对统计学课程在教学中的改革提出以下几个方面的思考。
（一）统计学课程教学内容的改革
1.着重介绍统计方法的应用
统计方法有很强的实用性，加之统计学课程的课时限制，所以应该着重介绍统计方法的在实践中应用。因此，教学中设计并引入好的统计项目，然后从项目中的数据来源入手，着重介绍现成数据如何收集，若项目中没有现成的数据，则如何采用不同的调查组织方式开展数据的搜集活动？怎样组织学生设计调查方案？怎样开展调查活动？怎么做好调研员等知识内容就被引出来，从而让学生产生对统计课程学习的兴趣；若采用抽样调查，则会涉及到样本单位数的如何确定？抽样框如何取得？如何才能保证样本具有足够的代表性？如何减少抽样误差等。当然，对高职院校学生除了介绍传统的统计方法外，还是有必要引入国外比较通行的、实践证明有现实应用价值的一些统计方法，比如时间序列分析、相关分析、回归分析等，以提高统计方法的可学性和运用性，为高职院校学生踏入社会运用统计方法解决本专业领域问题奠定良好的基础。故该课程的教学内容可根据专业的特殊要求、课时的安排情况进行适当的改革，而且重点体现统计方法的有用性和可行性。
2.在教学内容中增加Excel软件的运用能力
目前在实际统计学课程教学中，教师并没有把Excel软件作为教学内容教给学生，而是认为计算机基础中学生已经学习了，然后让学生在课外自行复习和运用，这样效果就大打折扣。作为高职院校应结合学生的特点有针对性的将Excel应用软件作为统计学课程的实训内容，增加实训课时，提高学生的Excel基础应用、Excel函数、Excel图表与图形以及Excel数据透视表等方面的应用能力。
（二）创新教学模式，激发学生兴趣
统计学是一门实用性很强的课程，我们应该结合高职院校学生的特点创新教学模式，激发学生学习统计学课程的兴趣。例如在课程教学中以“练———学———思———拓”能力训练模式进行课堂教学模式改革，让学生在快乐中学习、快乐中成长，同时挖掘学生学习趣味性、调动学生积极性、注重团队合作、增强沟通交流，并与就业接轨，全方位、全过程提高学生素质等，打破了僵化死板的教学方式，树立以学生为本的教学思想，着力培养学生的个性化发展和自主学习能力、创新思维能力和综合实践能力、开发思维能力、竞争能力，有助于学生理解、掌握统计方法的应用条件和应用思路，强化了学生的统计思维。
（三）加强校企合作，提高学生实践创新能力
社会经济现象是错综复杂的，其表现的各种数据信息在相互影响、相互作用，这就要求学生不仅学会在实践中去寻找各种异常出现的原因，而且也要求学生能对事物的关联、因果、发展等方面进行分析，培养学生严谨的数据处理态度，同时增强学生创新统计思维。为此，在开展社会与企业实践活动时，建议并组织学生以小组为单位，然后再来选择和确定实践课题，当然，研究课题可以是学生日常生活中所关心的问题，如大学生校园恋爱观的调查，也可以是社会经济中的热点问题，如生态功能区环境保护统计监测研究。因此，在学院“会－站－室”的整体框架下，在学院公共服务平台的支撑下，在系专业共建委员会的有力支持下，通过加强与当地的统计局、市场咨询公司、市场调查公司、企业等单位之间的合作，让学生真正参与社会统计实践活动，从而使得学生在实践中体会统计理论与方法的美感，感受统计的在生活中的乐趣。
（四）优化课程考核评价方法
关键词：应用统计学；临床研究数据；检验方法
中图分类号：R96 文献标识码：A 文章编号：1673-8500（2013）02-0075-01
一、临床试验的统计学方法
临床试验 是指按科学的实验方法，研究疾病在临床阶段规律的试验。临床试验研究的对象主要是病人或健康人。
1.选择病人可以作为实验组也可以作为对照组。一般是选择患某种确诊疾病的患者为观察病例。选择病人除考虑病人本身的特征外，还要考虑疾病的特征，如病情的发展状况，常规治疗方案的疗效情况，病人的生存状况是否存在危险等等方面。
2.选择健康人。一般是作为试验的对照组，考虑的各方面因素与病人相同或相近。由于人的背景因素及个性特征极为复杂，在进行临床试验研究时，除考虑上述因素外，还要考虑医德等方面的问题。在选择病人及健康人、选择处理因素时，要非常慎重。试验前应该经过科研小组成员及有关专家的认真讨论，并进行周密设计，以避免出现各种意外情况。因此，针对人体的临床试验研究与动物试验研究存在很大的区别。这是每位医学科研工作者应该十分注意的。
3.社区干预试验。是指对社区中的所有人群施加某种处理因素并观察一段较长的时间。其目的是通过干扰某些在人群中存在的危险因素或施加某种保护性措施，观察处理因素在社区人群中产生的效应或预防效果。典型的社区干预试验的实例之一是在社区人群的饮水中加入氟化物以观察是否能够降低人群的龋齿发生率的试验。由于社区干预试验中涉及人群数量多，人群结构复杂，不易控制处理因素及背景干扰因素，且难以对人群给予处理因素时进行随机化分配，其试验效果及效应的确切性往往不易准确判断或确定。
二、临床试验中数据偏倚分析
让我们从无效假设开始谈起。无效假设就是认为被比较的项目之间无差别。在临床试验中就是两组：一组是应用一种药物的治疗组，另一组是使用对照药物治疗组。的确，统计的常规就是用来判断差异是由偶然性或样本偏差造成的，还是存在真实的差异。事实上，在临床试验中我们非常依赖统计学。我们将要学习偏倚、机会遇、共线性、混杂因素和效应修饰。
偏倚之一就是所谓的选择性偏倚。这是研究者在将研究对象进行分组时发生的偏倚。他也许会选择具有某些特性的个体分入特定的组，从而预先影响了干预的结果。因此在临床试验中，盲法分组非常重要。另一类偏倚就是所谓的评价偏倚，是指研究者的偏见或预判断改变了试验结果。
安慰剂效应，我们对这个概念都非常熟悉。它的意思就是，如果一个研究对象认为自己正在进行一种活性治疗，那么在他身上就会出现正面效应。认识较少但是与安慰剂效应作用一样的，被称作有害安慰剂效应。它的意思就是，如果一个研究对象认为自己正在服用安慰剂，那么在他身上就会出现负效应。还有一个概念称作停药效应，研究者倾向于排除服用安慰剂的研究对象，认为他们不会像活性药物治疗组一样有效。再次说明了，对研究者而言，对具体研究对象的治疗分组保持盲法非常重要。
记忆或回忆偏倚，通常发生于某一组的研究对象更容易回忆起某些事件，而另一组的研究对象则不然。这可以影响需要收集一定类型资料的研究，和某些设计类型的研究结果。
宣示偏倚，一个试验组的研究对象叙述他们的经历时较其他组更准确。这样就会影响结果，影响试验数据的分析以及试验的解释。
我们已经谈到临床试验中会发生的各种类型的偏倚，但是我们别忘记，机会（偶然性）本身就是一种数据分析的“捣蛋鬼”，机会代表了偶然因素导致的结果的可能性，记住P值，而且根据定义，按照常规设定的P值为0.05就表示，你接受有二十分之一的机会由偶然因素导致的结果。我们要使用针对这个问题的统计学方法。记住前面的一个例子，在一个临床试验中就单一干预做的40个不同的分析。很可能由机会造成在这40个分析中可能有2个是有统计学差异但并不符合实际。这两个结果完全是机会产生的。这就是为什么要在进行多重检验时必须校正。
共线性是指一个观察的因素与暴露有关但是与所观察的疾病无关。例如，在患有肺癌的研究对象的口袋里有火柴，就会假定火柴可以引起肺癌，但事实是火柴点燃了研究对象吸的香烟，而不是点燃了研究对象起居室的壁炉。共线性可以建立一种并非真正的关联，它是由于一件事情与另外一件直接与结果相关的事情有关。
混杂因素就是那些与暴露因素有关但是与结果无关的因素。例如暴露因素是一个化工厂的苯和氯乙烯，哪一个是癌症的危险因素？如果一个研究对象均暴露于二者，则不能区别它们。只能得出这样的结论：暴露于化工厂的某些物质与癌症风险增加相关。
效应修饰通常是指两个因素协同作用导致结果，例如深静脉血栓形成，当研究对象口服避孕药和吸烟时它的发生率远远高于其中任一危险因子的研究对象。也就是说吸烟与口服避孕药或雌激素相互作用增加深静脉血栓形成的危险。同样的，口服雌激素与吸烟相互作用增加深静脉血栓形成的危险。两因素的协同作用增加一种效应的可能性，但是不能鉴别一个因素对另一个因素的影响。仅仅可以说这两个因素联合作用比单一因素有更大的作用。
三、结语
我们已经讨论了临床试验中统计学的作用，只是希望帮助大家理解统计学的作用，以及使用好有助于临床试验中数据分析的统计学方法。实际上，正确使用统计学方法可以使临床试验的结果更真实可信，并有助于我们研究新疗法，或者至少有助于我们理解医学文献中的数据。
参考文献：
