时间:2023-07-13 17:23:10
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篇统计学的基本研究方法,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。
现代统计学创立于17世纪的欧洲,于20世纪初随科学技术的发展而进入快速发展期。统计学是应用数学的一个分支,通过利用概率论建立数学模型,研究数据的收集、整理和分析,它能够帮助人类正确分析所占有的信息,从而逐步认识数量化的客观世界,在各领域科学研究工作中扮演着重要角色,形成了众多分支学科。我国卫生部科教司于1983年编印的《医学硕士学位研究生培养方案汇编(第一辑)》中已将医学统计学列为医学专业硕士研究生的公共必修课,是培养研究生科研思维和创新能力的关键课程之一。
一、硕士研究生医学统计学教学中存在的问题
1.医学研究生知识结构存在缺陷。医学统计学是应用概率论和数理统计学的原理、方法,研究医学信息的搜集、整理与分本文由收集整理析方法的学科,是统计学的重要分支之一,其理论基础较为抽象、深奥。而在我国传统的医学教育中,大多数医学专业开设的高等数学课程学时有限,教学内容缺乏深度和广度,加之不同院校、专业本科教育阶段医学统计学教学参差不齐,使得进入研究生教育阶段的医学生面对抽象的统计学理论、复杂的统计学计算感到无所适从。尤其是多元统计分析方法教学的逐步开展,更是加重了学生的学习负担。学生普遍认为统计学枯燥、抽象、难懂,导致自信心不足,极大影响了学习积极性,使得医学统计学教学效果很难令人满意。
2.传统医学统计学教学重点难以突出。医学统计学教学目标是使学生掌握医学统计学的基本概念、基本方法和基本技能;掌握科学研究的统计设计原则和思维方法,并培养学生收集、整理和分析资料的能力。因此,医学统计学教学重点应该是统计学理论和方法的用途、统计学处理结果的正确分析及科学逻辑思维能力的培养等。而目前医学统计学理论课教学内容陈旧、手段滞后,教学方法单一,多局限于单个统计学方法的介绍和典型实例的验证,主要教学内容突出体现在公式意义、计算过程等内容的讲解,对统计学方法体系缺乏系统性的认识,使学生错误地认为医学统计学就是数学、就是计算,从而将主要精力放在了统计公式的记忆、结果的精确计算等方面,忽略了统计方法选择、结果解释与评价等统计学的核心内容。
二、spss统计软件的优势
spss全称为statistical package for social sciences,即社会科学统计软件包,是目前世界上最具权威的统计软件包之一,在自然、社会科学各个研究领域均得到广泛应用,在统计学理论及实践教学中拥有明显的优势。
1.软件操作方式简便。spss统计软件包采用菜单加对话框的操作方式,多数情况下无需使用专用的程序语言,界面设置较为人性化,只需通过鼠标点击即可完成统计分析,更易被非专业人员掌握。其结果输出形式简洁,可读性强,能够通过激活文本、统计图、统计表等编辑器进行编辑,也可直接导出至word、powerpoint等办公软件系统使用。
2.数据处理功能强大。spss统计软件包可以直接读取spss、excel、dbase、ascii、access、foxpro、sas等数据文件;能够对数据进行名称、类型、结构等修改,变量变换方式全面;可以合并不同数据库生成新的数据文件;数据库保存、导出形式多样。软件处理数据量大,可以满足各种科研、教学数据分析的需要,并能最大限度实现数据共享。
3.统计分析方法全面。spss统计软件包通过不断的版本升级,增加新的统计分析模块,完善统计分析功能。目前,spss除具有描述性统计、单变量分析、非参数检验、统计图形绘制与编辑等常规统计学分析功能外,还拥有多元相关与回归、logistic回归、聚类分析、
因子分析、判别分析、主成分分析、生存分析、分类树、时间序列分析等完善的多因素统计分析功能,上述功能均可通过菜单实现。对于如条件logistic回归分析等部分菜单中未提供的统计功能,则可以利用简单的编程予以实现,进一步增强了软件的适用性,使spss软件在日常工作中的应用更加灵活高效。
三、spss软件融入传统医学统计学教学体会
1.多媒体教学的普及为spss软件进入医学统计学课堂提供了硬件支持。多媒体辅助教学是依靠各种现代化的媒体设备,使传统静态的理论课教学形式动态化,极大地提高了课堂上信息的占有量,能够充分利用有限的授课时间拓展学生的知识面,激发学习兴趣,提高学习效率。在医学统计学理论课教学实践中,多媒体技术的广泛应用为统计软件教学提供了技术平台,使得在教学过程中通过建立链接灵活调用统计软件参与数据分析,使现代化的计算分析工具与传统的统计理论教学有机地结合起来,使学生明白统计理论及方法如何在专业领域中应用,提高了学生解决问题的能力。
2.spss软件与医学统计学教学同步进行实现了教学内容的相互补充,突出了教学重点。一般情况下,spss统计软件常常作为一门独立的课程在研究生或本科生中开设,这容易使软件课教学脱离了统计学基础而成为单纯的软件使用说明,很难使学生对软件有更深入的理解,结果学生在日常使用统计软件时,难免会出现虽然能操作但却存在不同程度的统计方法错误这一现象。将spss统计软件引入医学统计学理论课教学,可以帮助学生从繁杂的公式记忆和计算工作中解脱出来,从而使其注意力转移到对统计学方法的理解和对统计结果的分析判断上,充分体会到统计学解决问题后所带来的快乐,有助于提高学生对统计学的学习兴趣及创新能力、动手能力的培养。同时,医学统计学理论、方法的学习也可以提升学生对spss软件各种分析功能的认识,实现不同功能的及时比对,帮助学生全面理解不同分析方法对统计资料的要求,有效避免统计分析方法的误用,使分析结果更加科学合理。
随着国家创新体系的建立,统计创新工程已经提上议事日程,统计创新包括两个方面,一是统计实践的创新;二是统计教育的创新。创新的基础在于教育,没有统计教育的创新,就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势,培养适应新世纪社会经济发展需要的人才,是统计教育工作者必须面对的问题,本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。
一、统计学的基本发展趋势
纵观统计学的发展状况,与整个科学的发展趋势相似,统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来,有两个基本结合趋势。
(一)统计学与实质性学科结合的趋势
统计学是一门通用方法论的科学,是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具,它必须有其用武之地。否则,统计方法就成为无源之水,无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合,才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且,从统计方法的形成历史看,现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动,例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时,有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外,从学科体系看,统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的,而是相交的,如果将实质性学科看作是纵向的学科,那么统计学就是一门横向的学科,统计方法与相应的实质性学科相结合,才产生了相应的统计学分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计,与教育学相结合产生了教育统计,与生物学相结合产生了生物统计等,而这些分支学科都具有“双重”属性:一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学,同时属于经济学,生物统计学不仅是统计学的分支,也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法,而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题,统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此,统计学与各门实质性学科的紧密结合,不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科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世纪的统计学依然会采取这种发展模式,且更加注重应用研究。
这个趋势说明:统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据,因此,财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程,只有这样,所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。
(二)统计学与计算机科学结合的趋势
纵观统计数据处理手段发展历史,经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生,给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性,但由于计算工作量大,使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统(DSS)更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘(Datamining,又译“数据掏金”)技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛,每年都要积累大量的数据,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题:信息过量,难以消化;信息真假,难以辨识;信息安全,难以保证;信息形式不一致,难以统一处理;于是人们开始提出一个新的口号“要学会抛弃信息”。人们考虑“如何才能不被信息淹没,而是从中及时发现有用的知识,提高信息利用率?”面对这一挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同,但可以说,Datamining与DSS一样,使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
因此,统计学越来越离不开计算机技术,而计算机技术应用的深入,也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明:充分利用现代计算技术,通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来,让用户直接看到统计输出结果与有关解释,从而使统计方法的普及变得非常容易。所以,对于财经类统计专业的学生来说,一方面要学好统计方法,但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题,学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计,能够将具体单位的统计模型通过编程来实现,以建立起统计决策支持系统。
所以统计与实质性学科相结合,与计算机、与信息相结合,这是发展的趋势。了解这一点,再来看我们目前教育中的问题就更加明显了,所以一些课程要改革,教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
二、统计教育的改革
(一)统计专业课程建设问题
专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题是课程设置和规范课程内容。课程设置主导学生的知识结构,培养统计理论人才应当设置较多的数学课程,目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识;培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程,目的是让学生如何能将统计方法正确地运用到相关领域。例如培养从事经济管理的统计人才,在课程设置上至少应当包括四方面的知识:(1)经济理论课程,让学生了解经济活动的主要进程和基本规律;(2)研究社会经济问题主要统计方法,包括常用的统计数据搜集方法,统计数据处理方法和分析方法;(3)适用电脑技术,让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能;(4)有关统计理论和统计实践中的前沿性问题,目的不在于要学生真正掌握这些问题,而是让学生了解统计理论和统计实践的前沿发展动态,启迪学生的科学思维能力。
(二)教学方法和教学手段的改革
统计教学方法和教学手段改革中,有两个焦点问题:一是如何激发学生学习统计学的兴趣;二是应用什么教学手段来达到较好的统计教学效果等。充分运用现代教育技术、教学手段,更新教学方法,促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
1.改灌输式教学为启发式教学,特别注重教育多样化和多层次性,不仅让学生掌握如何搜集、整理数据的技术,还要教学生读懂数字背后的事实。学会按照具体与抽象、动态与静态、个体与总体、绝对与相对、一般与特殊、演绎与归纳等不同的思维方式分析问题和解决问题。注重利用一题多解与一题多变,开拓学生的发散思维。
2.改单向接受式的教学为双向互动式教学,以案例分析与情景教学开启学生的思维闸门,使学生更形象、快捷的接受知识,发挥其独立思考与创造才能,培养学生创造性思维能力。
3.构建以课堂、实验室和社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时,加强实践能力锻炼,提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用,找到应用的结合点,才能使统计学获得最大的生命力。
(三)统计学与计算机教学相结合
教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家,现在计算机已非常普及,无论是高校、高职和中专,培养出来的学生不会用统计软件分析数据,不管哪一个层次,都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科,统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体,让学生掌握一些常用统计软件的使用。除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外,还要培养学生处理大量数据的能力,即数据挖掘的能力。
(四)教学与实际的数据分析相结合
统计的教学不能只停留在课本上,案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。统计教学和教材增加统计实际案例,通过计算机对大量实际数据进行处理,可以在试验室进行,亦可在课堂上进行讨论,这样学生不仅理解了统计思想和方法,而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。
关键词:医学统计学;护理专业;问卷调查;教学改革
中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2016)51-0111-03
医学统计学以医学理论为指导,用概率论和数理统计的原理和方法探讨生物医学现象和医学理论的内在客观规律,贯穿于医学研究的整个过程[1]。学习医学统计学可以培养学生形成统计思维,掌握基本统计分析方法,借助统计软件分析数据,正确地理解和表达分析结果,是医学生进行科研和实践的重要工具。近年来,随着医学科技和卫生事业的高速发展,社会对护理专业学生的知识、专业能力和基本素质提出了更高的要求,培养护理专业学生的科学素质和科研能力成为现代医学教育的重要内容[2],因此医学统计学逐渐成为护理专业教学和科研中一门非常重要的学科。本文结合对护理专业医学统计学的教学实践及对护理专业学生进行的问卷调查的基础上,了解护理专业学生对医学统计学的认知态度、教学感受和学习意见,分析该门课程教学中存在的问题,为进一步优化医学统计学的教学模式、提高学生的学习兴趣、培养学生的科研思维和实践应用能力提供依据。
一、对象和方法
本研究采用自制调查问卷,以刚完成医学统计学系统教育的187名2014级护理专业学生为调查对象。授课教材为人民卫生出版社的《医学统计学》(第6版),理论课授课20学时,内容主要包括不同类型资料的统计描述和统计图表、总体均数的估计和假设检验、t检验、χ2检验等,配套计算器实习16个学时。调查结果采用Epidata 3.1录入数据,采用SPSS13.0进行统计分析。
二、结果
1.调查对象基本特征及对医学统计学课程的认识和态度。在187名被调查对象中,56.68%高中主修文科,43.32%主修理科,普遍认为自己数学基础和逻辑思维能力一般偏差,详见表1。
在学科特点的回答中,超过一半以上(56.68%)的学生认为医学统计学抽象难懂;但大部分学生(69.52%)对于该课程还是呈现肯定态度,认为相关知识点对将来有帮助,可以提高实际应用能力及专业技能;也有一部分学生(30.48%)认为该课程对于护理专业来说没有帮助甚至不知道学习该门课程有什么作用,因此在学习该课程主要目的回答中,43.32%的学生认为学习该课程是为了应付考试或其他,详见表2。
2.调查对象对医学统计学的教学感受。在对医学统计学的学习感受方面,61.49%的学生表示在学习过程中存在较多困难,碰到的主要困难是上课听不懂(59.36%),课程内容太难、看书看不懂(54.55%),数学基础不好(46.52%),没有兴趣(38.5%)等,其中认为参数估计(56.68%)、假设检验(56.15%)、t检验(62.03%)、χ2检验(53.48%)这些统计学知识难以理解;仅有20.32%的学生认为通过系统的课程学习,能够掌握研究设计与数据分析的基本技能。在t学统计学的授课感受方面,针对目前课程设置比较符合护理专业培养目标这一观点,44.38%表示赞成,26.20%表示中立,大部分学生(75.4%)认为该课程教学内容偏少,不足以支撑将来的实践应用,详见表3。
3.调查对象对医学统计学的教学建议。调查显示,仅有66.85%的学生对教师使用板
书和投影相结合的教学方式产生的教学效果比较满意,在更能接受的教学方式回答中,选择结合实际案例师生共同分析的有70.05%、课堂教学师生互动的有56.68%、参与统计调查的有47.59%、小组讨论的有39.57%、传统课堂教学方式只有12.83%。说明相对于传统教学方式而言,学生更希望课堂活跃,多方互动,参与实践,将所学的理论知识同实践活动结合起来,真正做到学以致用。对于考核方式而言,大部分学生(65.24%)认为应该增加平时和实践成绩所占比例,减少考试成绩所占比例,应更加注重平时知识的积累和应用,而不是一味看重考试成绩。
三、讨论分析
调查结果显示,护理专业学生对医学统计学这门学科总体表现出肯定态度。但由于该课程理论性和实际性较强,涉及大量数学公式、抽象概念和复杂内容,对于数学基础和逻辑推理能力较弱的护理专业学生来说,学习存在较大困难,导致学习信心明显不足。加上对统计学价值的认识缺乏,未能深刻了解统计的用途,导致学生对统计的兴趣不大,缺乏学习主动性,造成学习过程过于机械化、程序化甚至学习仅仅是为了通过考试或取得学分,这样的教学效果不够理想。造成学生对医学统计学存在如此“距离感”的原因可以归纳为以下几点。
一是教学目标定位不全面,教学内容缺乏针对性,与护理专业融合不够。传统统计学教学比较注重统计分析方法原理的讲授和运用公式计算能力的训练,忽略对学生统计思维和科研素质的培养,导致学生碰到实际医学问题时无从下手。而且无护理专业专用的统计学教材,学生学习过程中使用国家统编的临床医学本科生《医学统计学》教材,该教材缺乏相关护理研究实例的展示,无法达到专业化教学目的[2]。教学内容也和其他专业相似,跟护理科研工作密切相关的统计学方法介绍较少,导致学生在护理工作实际应用中容易出现统计分析方法的误用[3-5]。
二是课程设置不合理,教学体系不完善。医学统计学是一门非常重要的应用型学科,国内大多数护理院系开设了该课程[6],但只设置这一门课程,缺少科研设计、统计软件应用等相关辅助课程的支撑,无法帮助学生构建完整的统计思维和系统的医学科研思路[7]。加上该课程课时不断被压缩,大量内容无法在课堂上讲解,学生缺乏探索精神,认为所学的就是全部,使实际应用比较困难。
三是教W方法落后,考核内容方式陈旧。在教学模式上以教师为中心,学生被动接受。这种“填鸭式”的教学模式,学生的主动性没有充分发挥,教师只重视知识传授过程,忽视对学生实际能力的培养。在考试形式上采用闭卷考试的方式,考核内容大多注重对基本知识点的测试,忽视对统计方法综合应用能力的考察,学生往往可以通过考前短期突击强化知识点获得较好成绩。这样的教学方法和考核设计,缺乏对统计综合应用能力客观真实的评价,而且使学生的思维能力、创新能力、适应能力发展受到限制。这些问题的存在使学生无法体会统计学在本专业的应用价值,不能有效激发他们的学习兴趣和动机,因此迫切要进行医学统计学的教学改革。基于本次调查结果,提出以下几点医学统计学的教学改革的建议。
明确教学目标,构建课程群。医学统计学的教学目标是通过该课程教学,使学生逐步养成科学统计思维,掌握基本的统计知识,具备统计软件的操作技能,并能够在自身的专业领域内正确运用所学知识和技能解决实际的医学科研问题[7]。对护理专业学生统计思维模式和从事医学科研能力培养的过程中,同时引进科研设计课程,结合SPSS统计分析课程,构建以医学统计学为核心的课程群,理论基础与实际应用并重。
选择适宜教材,优化教学内容。在教材的选用上根据护理专业的主要研究领域,结合护理专业知识构架,选择适宜的统计学教材进行授课或者编写适合护理专业的辅助教材。在教学内容方面,建立包括基本统计方法、高级统计方法、科研设计、统计软件等模块化的教学内容体系,不仅介绍与护理专业息息相关的统计基本理论和常用方法,还增加SPSS统计软件的教学,处理实际问题,增强学生的理解,提高学习兴趣。
案例式、网络化、实践性教学。在教学模式上,满足学生的个性化需求,采取已取得显著教学效果的案例导向型教学[8,9],即用护理专业典型案例引出问题,进行方案设计,处理方法选择,使用软件实现,结合专业知识进行结果解释与应用的教学模式。使用sakai网络平善本课程网络资源(课件、教案、视频、图片、作业等),实现网络授课、答疑、提交作业和资源共享,方便学生与教师的交流互动。除此之外,增加课外实践教学,鼓励学生积极参与教师的科研项目或针对自己感兴趣的项目申报国家、省或校级的大学生科技创新项目、挑战杯项目等,充分调动和发挥学生的积极性和主动性,进一步深化加强对统计学知识的理解和实际应用能力。面对这样的教学模式,考核的内容和方法都要发生相对的变化。考试内容应该包括学习态度(出勤、课堂表现)、技能考核(科研实践、上机操作)和理论知识考核;考试形式除了卷面之外,还采用上机操作、调研报告、小组讨论的方式;学生成绩根据参与课堂教学活动的程度、实践过程中提交的调查报告或论文、上机操作和期末卷面成绩等进行综合评定。
目前护理专业医学统计学教学中仍存在很多问题,为了提高教学效果和专业培养的质量,应对护理专业统计学的教学内容和实施方式进行适当的改革和调整,以适应新时代人才培养的需求。
参考文献:
[1]李康.医学统计学[M].人民卫生出版社,2013.
[2]王睿,吴美京,等.护理专业医学统计学教学的现状及其对策[J].护理杂志,2011,(12):73-74.
[3]安胜利,郭萃.《护理学报》作者所投论文常见统计学方法误用分析[J].护理学报,2013,(01):8-11.
[4]李亚琴,寇丽红,等.护理论文中常见等级资料的统计学处理方法分析[J].护理研究,2013,(36):4224-4225.
[5]徐婉,陈莉,等.综合性医院护理工作中医学统计学的应用现状分析[M].甘肃医药,2014:952-954.
[6]张立颖,李亚洁,等.国内15所护理院系开设护理科研及相关课程现状调查[J].国际护理学杂志,2010,29(2):293-295.
[7]孙亚林,贺佳,等.构建《医学统计学》课程群的实践探索[J].西北医学教育,2008,16(6):1166-1168.
[8]马洪林,王良君,等.非预防医学专业《医学统计学》案例式教学法研究[J].辽宁医学院学报(社会科学版),2012,(04):19-21.
[9]王培源,范万峰,等.案例式教学法在医学影像学中的实施与效果探讨[J].当代医学,2011,(28):148-151.
Discussion on the Teaching Reform of Medical Statistics for Nursing Specialty Based on Questionnaire
ZHANG Li-ju,ZHANG Na,LU Yan-xin
(Zhuhai Campus,Zunyi Medical College,Zhuhai,Guangdong 519041,China)
一、《统计学》教学基本情况
1.我院学生基本状况
经济管理学院目前设有电子商务、会计电算化、物流管理、工商企业管理、财务管理、投资与理财、人力资源管理、劳动与社会保障、国际经济贸易、知识产权管理等10个专业。现有学生近4000人,大多数专业都开设了《统计学》这门课程。我院学生主要来源于省内职业高中和普通高中的文科专业,两类学生在学生自觉性、主动性方面以及逻辑思维和理解能力方面存在着一定的差异。学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点――概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动,是很难理解和掌握的。对于经管类专科专业的学生来说,本身的专业课学习负担已不轻。其次,由于其本专业的课程体系要求,学生的数学的基础不是特别好,对于专科学生来说更不用说,推断统计将是他们学习的困难。再次,《统计学》作为专业基础课,一般安排在一年级或二年级第一学期,在这个学习时段也是大多数专科生忙于计算机课程和英语课程的考证时段。这些情况都对我院《统计学》的教学存在着一定的影响。
2.我院《统计学》教学基本情况
纵观我国统计学的发展状况,我国存在两门相互独立的统计学――数理统计学和社会经济统计学,分别隶属于数学学科和社会科学。从我院教学实际出发,在教学过程中,更多地保留了社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容,如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、总量指标、相对指标、时间序列、统计指数等;同时也系统的充实了统计推断的内容,如:统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。这一变化使得《统计学》的内容更适合相关实质学科的发展需要。同时,随着高等教育的扩招,授课班级学生人数越来越多,一个教师跨越不同专业授课已是家常便饭。这就要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系,学会控制和驾驭课堂教学,学会激发学生的兴趣,注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。
二、应用统计学的基本发展趋势
从统计实践到统计学的发展过程是漫长的,纵观统计学的发展状况,与整个科学的发展趋势相似,统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来,有两个基本结合趋势。
1.统计学与实质性学科结合的趋势
统计学是一门通用方法论的科学,是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具,它必须有其用武之地。否则,统计方法就成为无源之水,无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合,才能够发挥出其强大的数量分析功效。例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。另外,从学科体系看,统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的,而是相交的,统计方法与相应的实质性学科相结合,才产生了相应的统计学分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计,与教育学相结合产生了教育统计,与生物学相结合产生了生物统计等,而这些分支学科都具有“双重”属性:一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学,同时属于经济学。因此,统计学与各门实质性学科的紧密结合,不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科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世纪的统计学依然会采取这种发展模式,且更加注重应用研究。
2.统计学与计算机科学结合的趋势
纵观统计数据处理手段发展历史,经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪80年代以来随着计算机技术的迅猛发展和普及,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。因此,统计学越来越离不开计算机技术,而计算机技术应用的深入,也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明:充分利用现代计算技术,通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来,让用户直接看到统计输出结果与有关解释,从而使统计方法的普及变得非常容易。所以,对于财经类统计专业的学生来说,一方面要学好统计方法,但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题,学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计,能够将具体单位的统计模型通过编程来实现,以建立起统计决策支持系统。
三、《统计学》教学的发展趋势分析
1.统计学从数学技巧转向数据分析的训练
在计算机及计算机网络非常普及的今天,统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用,不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确,而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以,在统计教学过程中,大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果,而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。
比如方差分析,手工计算量非常大,没有计算机软件的支撑,讲清一道例题,按照传统的方法一节课都未必能够讲清楚问题,这样是很难在教学中实际问题分析的。如果配合多媒体教学,采用现代计算技术,就只要讲清楚方差分析要做什么,为什么方差分析要解决的中心问题是判断有无条件误差,而原假设又是K种不同水平下总体的理论均值是否相等,检验结果表示什么等就可以了,大计算量的工作让计算机去完成,这样当然能够取得事半功倍的效果,太太节约了花费在计算中的时间,同时又提高了计算的准确度。
2.通过统计实践学习统计
也就是以学生为中心,通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目、利用假期时间,通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去(下转第249页)(上接第247页)开展一些与专业有关的活动,如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。
比如在教学的过程中,指导学生就学校师生饮用水配送问题进行调查。在设计调查问卷和调查方案的基础上,让他们组成若干调查小组(如以学生团队为单位),在校园内真正进行一次统计调查活动,从具体调查对象和单位的确定,样本的抽取(不一定要很大),问卷的发放、回收与审核,数据输入与资料整理,估计与分析,一直到调查报告的编写,调查总结或体会的形成,全部由学生自己来完成。这样,同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析(含统计推断)的整个过程,效果很好。
四、EXCEL在《统计学》教学中的应用
如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练,同时还要使学生容易掌握并有机会辅之于实践。教师的导向是第一位的,要求必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件,并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。现在统计分析软件很多,如何选择恰当的软件对于提高学生的学习兴趣也起到了很好的作用。由于我院学生大多是文科类学生,计算机课程也开设得不多,同时,对统计的学习也不象统计专业的学生一样要求那么高,只要掌握必要的统计原理和方法就已经足够了。因此在教学过程中,我们就注重已经非常普及了的电子表格软件――EXCEL的应用。在计算机基础课中,绝大部分学生已经学习了EXCEL软件的电子表格功能,但同时EXCEL也是一个强大的统计软件和数据库软件,绝大多数统计功能通过EXCEL都可以实现。因此,在教学过程中,我们非常注重引导学生利用EXCEL进行解题。教学的结果是学生只要花费一点时间就能熟练地掌握EXCEL软件中的统计功能,并能够迅速解释利用软件得到的结果。大大提高了教学的效率。
五、结语
《卫生统计学》既然是一门应用性很强的学科,是预防医学专业必开的基础课,统计学课程的设置就应该遵循“淡化理论,着重技能,强调应用”的原则。在教学过程中,首先要求学生具备收集和整理统计资料的能力,其次要掌握根据分析指标正确选择统计分析方法以及规范撰写统计分析报告等技能,最终做到熟练地将统计理论思维结合到专业思维上,以达到解决实际问题的目的[1]。传统的统计学教学模式不容乐观,即使预防医学专业的很多人学了多遍统计学仍不得要领,不会将实际问题正确地转变成相应的统计学问题,一用就错,临床等其他专业的这种情况可能普遍,更加严重的是在医学研究中统计方法的误用可能会导致严重的伦理问题。学生数学基础较差,统计素质较低,缺乏使用统计思维“透过现象看本质”的能力,缺乏正确使用统计方法去分析问题、解决问题的能力,对学生专业能力的发挥造成困扰。上述问题的症结在于教和学两方面:一方面在进行医学统计学教学时,采取单一的正面灌输的死板方式,结合统计学本身就跟数学息息相关的学科特点,就会使学习者仅有的一点学习兴趣荡然无存,使他们感到统计学难学难懂难用,枯燥乏味,甚至望而生畏;另一方面,医学专业的学生“死记硬背”式的学习模式,导致他们在《卫生统计学》课程学习过程中存在很大的困难和瓶颈,也给课程的教学人员带来了大量的难题和困扰。在几年的教学实践中,结合该课程的特点及培养目标,我们对课程教学改革做了一些尝试性的探索工作。
一、转变教学思路
将教学目标从让学生理解统计学方法的原理、掌握统计学分析过程和步骤,转变为让学生理解统计学基本概念,了解统计学方法的原理,掌握统计学分析方法的应用条件,正确应用各种基本统计分析方法。教会学习者用辩证的思维去思考问题,用透视的眼光去洞察事物,掌握透过现象看本质的统计思维模式。统计思想的精髓是“透过现象看本质”。但在实际工作中需要进行统计处理的问题呈现出一种“表现型”的面貌,直接根据这种常常带有假象的“表现型”盲目地去按照统计学教科书上的“标准型”进行套用,出错的概率极大。这就要求人们在运用统计学方式时,必须先将“表现型”的本质——“原型”剖析出来,进而将“标准型”套用在“原型”上,这样极大减少了错误的发生,进而有利于提高统计学的正确运用水平和科研工作的质量。传统的统计学教学内容一般分为三个部分:基本概念、原理和方法,公式的来源、简单推导和详细的手工计算过程,分析结果的正确解释和结论。在这些内容中,公式的推导有利于对公式及其概念的理解和记忆,手工计算可以进一步加深学生对公式的印象,但对医学学生而言,公式推导过程已很困难,更不论记忆这些冗长的公式了。更重要的是公式的推导严重消磨了学生的积极性,因此,我们首先对教学思路进行了调整:把教学重点放在理解统计学的基本原理、掌握统计学方法的应用条件和培训统计学思维上,而不是烦琐的计算过程或数学算法的讲解[2]。教学的主要目标是掌握统计学基本概念和理解统计学方法的基本原理,重点讲解统计学概念、基本原理,强调统计分析方法的使用条件,培养学生的统计学逻辑思维能力,减少对数学公式及数学推理过程的灌输,淡化相关统计公式的要求,最终达到学生的学习与实际工作需求紧密衔接的目标。
二、教学方法和教学手段的改革
1.将灌输式教学改变为启发式教学。教学时注重教育的多样化和多层次化,让学生掌握搜集、整理资料方法的同时,还要教会学生能够“透过现象看本质”。在整个学习过程中充分发挥其主动性,学会用辩证的思维去思考问题,用透视的眼光去洞察事物,掌握透过现象看本质的统计思维模式。上课过程中将教师直接灌输改为教师应用实例或某个问题引导让学生找到解决问题的方法,从而更好地发现问题,这样更好地激起了求知的欲望,在教学过程中才能很好发挥主动作用,配合好完成教学任务。
2.在《卫生统计学》课程中增加案例教学内容。仅仅停留在书本上的统计教学不再适应目前医学科研的发展需求,因此应将案例式教学加入到统计课程中。案例式教学法能够克服传统教学方法僵硬死板的缺陷,充分发挥教学互动、教学相长的优点。在《卫生统计学》课程中加入案例式教学,不但可以提高学生阅读、理解统计文献的能力,还能通过案例培养他们在统计文献中发现问题、分析问题、解决问题的能力,最终达到学生正确利用资料和文献的能力;案例中会涉及到不同学科的内容,通过案例锻炼学生多门学科进行融会贯通,进而引导他们勇于创新;在案例讨论课堂上,学生们会就自己的观点进行激烈的讨论,讨论过程中让他们学会倾听,正确表达自己的观点,锻炼学生的语言表达能力。在授课过程中,我们发现案例式教学可以充分调动学生的主观能动性,让学生从被动接受到主动学习,真正成为学习的主体,学习效果提高。
3.培养统计分析软件的实际操作技能。随着信息化时代的到来,传统的计算器教学已经逐渐被淘汰,各种统计分析软件的应用越来越受到重视,在理论课教学工作中,每讲授一种统计学方法都随之加入统计分析软件的讲解和实验,给学生讲授各种统计数据的记录方式、相应统计学方法的软件操作过程以及软件输出结果的读取,将统计学结果结合上专业知识做出解释。让体会到借助统计学软件实现复杂统计学分析方法的简便性,使学生克服对《卫生统计学》课程的恐惧心理,加强学生应用统计学方法解决医学实际问题的能力。鼓励学生将所学的统计方法应用于医学实践。实验教学的内容采用教师讲授与学生上机结合的方法,经过自己上机亲自操作,更深入理解了所学的理论知识,要求学生掌握数据库的建立、菜单的操作及结果的解释。实习课的内容也是由浅到深,由例题数据类型到实际收集的原始资料的类型,这样统计学实习课不仅扩展了知识面,获得了分析处理数据的手段,还加深了学生对统计学知识的理解,激发了学习兴趣和学习热情,更重要是获得了良好的教学效果。
三、改革考试模式和内容,合理评价教学效果
作为衡量学生学习效果,评价教学质量的重要手段,无论是哪种课程都将考试视为整个教学过程中的重要环节。长期以来,传统教学模式中的《卫生统计学》考试都是采用闭卷笔试的方式。不可忽略闭卷笔试的方式对维持正常的教学秩序、评价教学质量的重要作用,但绝大部分学生为了应付考试而机械化地死记硬背,这样根本不利于学生创造能力的培养。为此,我们将统计学的考核思路和内容围绕教学思路做了相应的改革,减少了“名词解释”和“简答题”这些需要死记基本概念和原理的题型比重,增加了“综合数据分析”和“案例辨析”等题型,将重点放到考查学生对基本概念和原理的理解、灵活应用统计学知识解决实际问题的能力方面。试题形式以考查概念理解和知识融会贯通能力为目标,广泛地涵盖课程的学习内容,一个题目中会涉及到多个章节的内容,客观地考查学生的学习效果。分为理论知识的考核和统计软件应用能力考核两部分。
1.理论知识的考核。统计学的理论知识主要包括概念、原理、案例分析、统计思路等,这部分以笔试形式进行。但不局限于死记概念和原理,需要学生能够把理论知识转化为解决实际问题的能力,可以利用“案例辨析”这一题型,考查学生对理论的理解程度。目的是要考核是否能够将所学统计方法正确进行应用,解决本专业实际问题。
2.统计软件应用能力的考核。目前计算机的普及,对统计分析软件的广泛应用,解决了过去冗长的统计分析计算过程。这就要求学生不仅掌握统计学的基本理论和方法,还要求学生能够利用计算机和统计分析软件进行资料的录入、整理和分析。对学生对计算机软件的熟练操作和结果正确读取的考核则可通过上级操作考核完成,通过它检验学生统计应用能力,并把它作为考核学习效果的重要方面纳入综合考核中。
关键词:生物统计学;统计思维;应用意识
中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2016)44-0191-03
生物统计学是利用概率论和数理统计的原理和方法研究生物数量性状变化规律的一门学科,是应用数学领域的重要学科分支[1]。它涵盖了生物学试验设计、数据收集和数据整理、统计分析方法的选择以及统计结论的得出与解释等内容。生物统计学不仅广泛应用于传统的生物学、生态学、医学、药学和农学等各学科专业中,也是现代分子生物学研究中数据分析的重要工具[2]。数据分析与处理能力是当今生物学领域科研工作者的必备技能之一,且随着生物组学时代的来临,生物统计学的应用更加广泛和深入,生物统计学在高校生物学课程体系中的位置也愈发重要,肩负着培养学生数据分析技能和科研素养的重要使命。因此,生物统计学已成为我国高等院校生物科学类专业的一门基础课程,也是广东海洋大学水产养殖学专业的一门专业必修课。
然而,生物统计学课程不同于其他的理论基础课和专业课,其最大特点是概念抽象、公式复杂、计算烦琐,是一门教师和学生普遍反映难教、难学、难懂的课程,这也导致学生缺乏学习兴趣和动力,难以取得预期的教学效果[3]。为此,本文将结合笔者近年来水产生物统计学的教学实践,就如何培养学生统计思维能力和应用意识进行分析和探讨,以期为水产生物统计学课程的教学提供一定的参考。
一、统计思维能力培养
生物统计学作为一门工具学科,是一种思维方法(或统计思想)在生物学中的应用。学习生物统计学就是要学会利用统计思想分析问题和解决问题。姚亮等(2015)归纳了四条统计思想,分别是或然性思想、小概率原理、大概率原理和信息最大化原理。这些统计思想存在于生物统计学理论体系的各个角落,共同构成了统计学学科的思想基础。为此,生物统计学的课堂中,教师应将核心统计思想的阐述贯穿于基础理论知识讲解中,努力帮助学生理解复杂统计理论和方法的思想本质。
1.注重核心统计思想的讲解是培养学生统计思维能力的首要任务。生物统计学教学活动中,由于较多的数学推理与计算等难点需要讲解,因此会占用教师较多的授课时间和精力,从而面临能力培养难于知识传授的困境,这就与“知识传授与能力培养”的高等教育课程基本培养目标相违背。另一方面,正是因为生物统计学课程较大的教学与学习难度,才更需要学生掌握核心的统计学思想及应用统计学思想思考问题的思维模式,这样才有助于学生更深层次地理解理论性较强的具体统计理论与方法,并将其灵活运用于解决各种实际科研问题。
举例来说,若某事件发生的概率很小,其在一次(或极少次)试验中几乎不可能发生,统计学上将该事件称为小概率事件。小概率事件对应的小概率原理是假设检验理论的思想基础,几乎所有假设检验的推理均是依据小概率原理来进行的。具体来说,首先假定原假设成立并进行检验统计量的计算,推导出其为一小概率事件,那么依据小概率原理则有理由相信原假设在概率上是不成立的;反之,若无小概率事件的发生,则无充分理由质疑原假设。显然,小概率原理是假设检验理论最为关键的思想基础。倘若教师在讲授假设检验理论之前注重小概率事件原理的讲解,便能帮助学生更好地理解统计推断的推理过程和判断依据。同样,注重或然性现象(随机性现象)、大概率原理以及信息最大化原理等统计思想的讲解,对于帮助学生透彻理解统计学基本理论、培养学生统计思维能力均具有十分重要的作用。
2.模型构建训练及实例结合教学是培养学生统计思维能力的主要途径。源于数学学科分支的统计学可以理解为对现实问题的抽象概括,即现实统计问题的模型化表达。比如,生物统计学中的方差分析将总变异分解为组内变异和组间变异两部分,分别代表误差和试验的处理效应,并将生物学中的各种控制试验采用统一的符号及线性公式来描述,进而计算统计量来衡量因素的效应值。教学过程中教师可要求学生将实际科研问题中的因素、水平、重复、组间、组内等具体名词代入方差分析的理论线性模型,反复开展模型构建训练,以加深对方差分析的理解。再如假设检验,一般将检验过程分为“假设提出”、“选择及计算统计量”、“确定显著性水平”和“统计推断”四个步骤,而任何实际问题的假设检验分析均可构建为由这四个步骤构成的模型。课程讲授初期务必严格要求学生遵守“四步走”的分析流程,进行统计模型的构建训练,不断增强学生对该统计模型的熟悉程度,这样做,让同学们在更好地掌握统计学理论知识的同时,又培养了其模型思维能力。
实例结合教学是生物统计学教学的重要方法,也是模型构建训练的重要组成部分。课堂教学活动中,教师可选择一些贴近生活、科研与生产的实例来讲解抽象的统计学理论和模型。比如,笔者在讲解假设检验理论时,选用水产饲料装包机工作是否正常的实例来讲解假设检验的基本步骤。首先提出原假设和备择假设,讲解两种假设各自表示的实际含义;根据“装包机是否工作正常”及“额定标准”确定检验统计量为样本均值并计算;确定P值后,做出统计推断,并解读统计结论所代表的实际统计学含义。
通过以上模型构建训练和实例结合教学,将抽象的统计学理论、方法与具体的实际问题相结合,达到化繁为简的目的,进而提高生物统计学的教学效果。当然,模型训练与实例结合教学是一项系统工程,需要教师投入更多的时间和精力备课,并循序渐进地将其贯穿于整个生物统计学的教学过程。
3.计算机辅助分析训练是培养学生统计思维能力的有效措施。生物统计学基本理论往往涉及复杂的推理和计算过程,而作为生物专业的学生并无必要完全掌握其中的每一个具体细节和过程。从生物统计学课程的教学目的来看,基本原理和知识的讲解固然非常重要,但更应强调对学生的生物学试验设计、数据收集、分析以及处理技能的培养。生物统计学教学的最高目标是让学生从抽象、复杂的统计学知识中解放出来,学会利用计算机统计工具高效地进行生物数据的分析、处理和解释。更为重要的是,计算机辅助分析过程中的数据录入、统计方法的选择与应用、适用前提条件的判断以及结果的解释等各环节的实训操作是学生对统计思想、统计模型的再次复习和巩固,是培养学生统计思维能力的有效措施。
二、统计应用意识培养
生物统计学是探讨生物学研究的试验设计、数据收集与整理、分析与推论,并最终从样本信息中获取有关总体的科学可靠的结论的科学,是将数学方法应用于生物学研究领域的工具学科,是生物科学应用型人才的必备知识,也是广大科研工作者从事科学研究的重要工具和手段。因此,着力培养学生综合运用生物统计学知识和方法的能力、增强学生分析问题与解决问题的能力,进而提高学生的综合素质和科学素养是生物统计学课程教学的又一目标。
1.教材选择与课程内容体系的优化。教材是体现教学内容和教学要求的知识载体,也是教学最基本的工具,它不仅是教师进行教学的依据,而且是学生获取知识的重要资料。生物统计学课程主要包括统计理论知识和统计软件的使用两部分内容,二者相互依存,不可分割。因此,教师应结合课程属性,选择统计理论与实际学科相结合、统计原理与试验设计相结合、统计学方法与统计软件相结合的生物统计学教材进行教学较为合适;同时选择若干具有一定实用性且难易程度、侧重点不同的参考书让学生课后参考学习,以取长补短,开阔学生视野。其次,在生物统计学课程课时减少和教学内容增加的现实背景下,课程内容体系的编排和优化在兼顾该课程的理论性的同时,更要突出其应用性和实践性。也就是说要根据教学内容的难易程度和理论的系统性,合理分配学时;尽量压缩复杂统计学定理的证明和公式数理推导等内容,相应增加统计学基本理论和统计分析方法及其应用的内容。
2.加强生物统计学的计算机辅助实验教学,重视知识的应用性。计算机技术的发展给统计学带来了巨大的变化,它帮助科技工作者摆脱了繁重的手工计算的麻烦,同时计算机技术的发展和计算机技术在统计学中的应用,为培养学生分析问题、解决问题的能力,提高其综合素质提供了广阔的空间。因此,教学过程中应适当压缩统计学理论的教学时间,注重统计学软件的操作,增加学生上机操作时间。笔者在各基本理论知识讲授完毕之后,开设相应实验课程,讲授统计软件的使用方法和演示例题的计算及分析过程;同时,要求学生结合实例,进行计算机软件的操作,重点掌握统计软件的数据录入、储存,各种基础统计方法的选择与应用、适用前提条件的判断、结果的解释等内容。在计算机辅助实验教学中,利用统计软件把基本原理与统计方法的实际应用有机结合起来,不仅使复杂的统计数据处理工作变得简单,而且充分调动了学生的主观能动性和学习兴趣,从而提高了学生的统计学应用能力。
3.合理运用案例教学和专题训练,强调知识应用性。生物统计学课程的理论性强、内容抽象,照本宣科的传统教学方法,更会使学生失去学习兴趣,不利于培养学生独立思考能力,且难以取得良好的教学效果。案例教学是实现以应用能力培养为导向的生物统计学课程教学改革目标的一个重要手段。教师将生物学领域的科研工作或生产实践等案例贯穿到教学过程中,应用统计学理论知识对试验设计、方案制订、样品采集与测量、数据收集整理、数据的统计分析等各个研究步骤进行讲解与分析,既增强了学生的学习兴趣,又培养了学生的统计学思维及统计学应用能力。教师在案例选择上,尽量减少陈旧的、与社会发展不相适应的实例,及时增加统计学课程呈现的新理论、新方法和新应用,将反映专业发展最前沿的成果实例转化为教学内容,使学生在掌握统计学理论的同时及时了解专业技术发展和应用的最新动态,与时俱进,适应专业发展的需要,提高学生的科研素质。
专题训练是培养生物统计学应用能力、达到从感性认识到理性认识的又一有效途径。教师可以将统计学课程内容分为若干模块,每一模块包含若干统计学方法,并分专题讲解各种统计方法和理论在生物学中实际应用。通过专题训练培养学生提出问题、分析问题和解决问题的思维习惯,引导学生合理、科学地应用统计学方法,进而逐步掌握生物统计学的基本原理及常用统计方法。
4.改革考核方式,突出统计工具的运用能力。考试是高等院校的一个重要教育制度,考试成绩是检验教学质量和学生学习效果的一项重要指标。考核方式的合理与否,决定着教学效果的好坏以及学生学习积极性能否得到最大限度地调动。目前我国许多高校的考试制度和考核方式缺乏一定合理性和灵活性,如以闭卷考试为主和限定的考试题型等。就生物统计学课程而言,这种考核方式不能真正体现生物统计学课程的本质属性,不能全面考察学生对生物统计学原理的掌握及运用能力。为此,笔者认为生物统计学的考核方式应实行考查学生掌握理论知识与统计方法应用技能结合情况的综合考核方式,将考核成绩分为三个部分:平时成绩(占20%,包括课堂表现、出勤率、作业情况)、理论考试成绩(30%)和上机操作考试成绩(50%)。闭卷考试命题应突出基础性和实用性,少出或不出理论性强但无实际应用的偏题,同时考虑学生掌握基本知识的程度及灵活应用知识的能力;上机操作考试部分是在计算机上进行试验数据的整理、输入、分析和统计结论的获得等,是考查学生应用统计学软件对常用统计方法的分析运用能力。采取闭卷考试和上机操作考试有机结合的考核方式,同时加大上机操作的考核比重,既调动了学生学习的主动性,摆脱了单纯的应试考核模式,又培养了学生运用统计学理论和方法解决实际问题的能力,提升了学生的统计学应用能力。
三、结语
针对生物统计学课程的属性和特点,笔者认为生物统计学的教学既要注重学生统计思维能力的培养,也要重视学生统计学应用意识的培养。为此,本文探讨了培养学生统计思维能力的主要途径和方法,主要包括统计思想讲解、模型构建训练与实例结合教学及计算机辅助分析训练;同时,本文还从教材选择与课程内容体系的优化、加强计算机辅助实验教学、合理运用案例教学和专题训练及改革传统考核方式等方面阐述了培养学生统计学应用意识的教学策略。随着生物组学时代的来临,科研数据分析和处理能力将显得尤为重要,相信以上教学方法和策略的应用,将会显著提高学生运用生物统计学知识分析问题、解决问题的能力,帮助学生抓住生物统计学的发展和应用机遇。
参考文献:
[1]张力,甘乾福,吴旭.SPSS19.0(中文版)在生物统计中的应用[M].厦门大学出版社,2013.
有关统计学的发展探讨
任何一门学问要发展成为一门科学,最起码地要有两个基本前提:有专门的研究对象;具有特色的研究方法和手段。据此,统计学的产生可以追溯到17世纪。而现代统计学起源于19世纪后期,即以生物和遗传统计学形成为标志,以高尔顿为代表的描述统计的基本体系。在整个统计学发展过程中出现过的四次重大争论,这些对统计学的发展产生了极为重要的影响,极大的完善了统计学的思想方法体系。通过对不同学派这四次重要争论的概括,明确争论的实质、重要作用以及对统计学发展的影响,展现统计学统计学不断发展完善的阶段性历程。
一、“政治算术”与“国势学”的争论——统计学的起源问题,明确了统计学的学科性质
17世纪中叶,以威廉配第(w.petty)和为代表创立的“政治算术”,标志着统计学的诞生。早在1661年,格朗特在《对死亡表的自然观察和政治观察》一书中对当时英国情况的分析,揭示出一系列的数量关系。如男婴出生多于女婴(14:13),男性死亡多于女性,一切疾病和事故在全部死亡原因中占有稳定的百分比等等。他在该书中指出为了提出一个要在多年内形成的规律,需要进行多次观察。因此格朗特虽然本文由收集整理没有提到统计学这一名词,方法也不完善,但是他在实践中却已应用了现代统计中的大量观察方法去发现规律性的思想。其独特和新颖的方法给人以启示,接着英国的威廉?配第撰写了著名的《政治算术》一书。该书揭示了一些经济学的科学原理,研究了许多经济学范畴和经济关系,所以它是一本重要的经济学著作,但同时它又是一部很有价值的统计学著作。在这本书以及其他相关的著作中,采用了不同于前人的研究方法,明确地用大量的数据资料分析问题,试图把研究结论建立在可靠的事实根据上。正因为如此,马克思说:“配第不仅仅是政治经济学之父,在某种意义上他也是统计学的创始人。”“国势学派”产生于17世纪的德国。由于该学派主要以文字记述国家的显著事项,故也称记述学派。随着知识交流的扩大“政治算术”引进了“国势学”的一些长处“国势学”也吸了“政治算术”的某些做法,从而引起了人们对“政治算术”和“国势学”到底哪一个才是统计学真正起源的关注,最终爆发了长达一百多年的争论。直到1850年,德国人克尼斯(g.knies)根据当时统计学发展的实践,概括大多数人的意见,认为“国势学”尽管有统计学之名但没有统计学之实,应该仍叫“国势学”,而“政治算术”虽然没有统计学之名但有统计学之实,所以“政治算术”才称得上是统计学的真正起源。一般把克尼斯《独立科学之统计学》一文的发表,作为“政治算术”和“国势学”争论的结束。在统计学发展之初,人们对这门学科的意义、研究范围和研究方法不甚清楚,通过这次争论,使人们明确地意识到,统计研究方法是数量性质的,主要以数字资料为材料,通过对数字资料的分析探讨客观现象发展变化的规律。
二、“描述统计学”与“推断统计学”的争论——统计方法的实质问题,建构了统计学的完整体系
统计问题可分成两类:描述统计和统计推断。描述统计有时也被称为数据处理,而统计推断则是对数据(即样本)的进行处理来推断总体(母体)。统计推断大致可分为3大类:估计、检验、分类与选择。高尔顿是生物统计学的创始人。为了研究人的智力遗传和进化规律,高尔顿在伦敦开设了“人体测量研究所”,广泛招募志愿人员,先后采集到大量的有关人的自然属性(身高、体重)的资料,并先后出版了两本著作,一本是《关于人的能力及其发展问题》,另一本是《遗传的自然规律》。在这两本书及相关的论文中,高尔顿提出了若干描述性统计的概念和计算方法,如“相关”、“回归”、“中位数”、“四分位数”、“四分位数差”等。卡尔?皮尔逊是高尔顿的学生,描述统计学派的代表人物,现代统计科学的创立者,被公认为统计学之父。他全面继承和发展了高尔顿的统计相关与回归思想,并建立了相应的数学基础。根据他的儿子e·皮尔逊(e.s.pearson)的总结,卡尔·皮尔逊对统计学发展的贡献主要体现在以下几个方面:(1)提出和研究了复相关、偏相关的问题,(2)提出了似然函数、矩估计方法,(3)导出了重要的卡方分布,(4)研究了许多概率分布曲线等。高尔顿和皮尔逊在开展生物遗传学研究的同时,提出了许多处理变异数据的统计方法,统计史上一般把他们的工作称作描述统计学。
【论文摘要】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。
【论文关键词】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).
关键词:统计学;发展趋势;统计教育改革
引言
随着国家创新形式的发展,统计创新工作已经得到相关部门的重视,统计创新包括统计实践创新和统计教育创新两个方面。统计教育的创新是统计创新的基础,没有统计教育的创新,就谈不上统计实践的创新,下面我从统计学的基本发展趋势来探讨目前统计教育的改革方向。
一、统计学的基本发展趋势
统计学的发展与其它学科的发展相似,也需要走与其它学科相联系的发展道路。
1.1统计学与实质性学科相结合的趋势统计学是一门通用方法论的科学,是一种定量认识问题的工具。统计方法只有与具体的实质性学科相结合,才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且,从统计方法的形成历史看,统计方法基本是从一些实质性学科的研究活动得来的,例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。同时历史上一些着名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。另外,从学科体系上看,统计学与实质性学科之间的关系不是并列的,而是相交的,统计方法与实质性学科相结合,才产生了统计学的分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计学,与社会学相结合产生了社会统计学等,而这些分支学科都具有“双重”属性:一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学、社会统计学不仅仅属于统计学,同时也属于经济学、社会学、生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法,而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题,统计方法是在这一应用过程中得以完善和发展的。这个发展趋势说明了统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。因此,统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时,也要通晓相关的实质性学科的课程知识,只有这样,所学的统计方法才有用武之地。
1.2统计学与计算机科学结合的趋势纵观统计数据处理手段发展历史,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。随着计算机应用的越来越广泛,信息数据也越来越多,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了许多问题:信息过量、信息真假、信息安全等问题出现了,同时信息形式的不一致也导致信息难以统一处理。于是如何从大量的信息中找出有用的信息?如何提高信息的利用率?数据挖掘和知识发现(DMKD)技术随之应运而生了。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求下,汇聚了不同领域的研究者们投身到数据挖掘这一新兴的研究领域。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同,但可以说,Datamining与DSS一样,使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
因此,统计学越来越离不开计算机技术,而计算机技术应用的深入,也同样离不开统计方法的发展与完善。所以,对于统计专业的学生来说,一方面要学好统计方法,但另一方面更加要学会利用商品化统计软件解决实践中的统计数量分析问题,学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计,能够将具体单位的统计模型通过编程来实现,以建立起统计决策支持系统。所以统计与实质性学科相结合,与计算机技术相结合,这是发展的趋势。所以统计教育的一些课程要改革,教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
二、统计教育的改革
2.1统计专业课程建设专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题则是课程设置和规范课程的内容。培养统计理论人才应当设置较多的数学课程,目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识;培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程,将统计方法与相关领域的专业知识完美结合。例如培养从事经济管理的统计人才,在课程设置上至少应当包括三方面的知识:(1)经济理论课程,让学生了解经济活动的主要进程和基本规律;(2)研究社会经济问题主要统计方法,包括常用的统计数据搜集方法,统计数据处理方法和分析方法;(3)适用电脑技术,让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能。
2.2教学方法和教学手段的改革统计教学方法和教学手段改革中,应充分运用现代教育技术、教学手段,更新教学方法,促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
2.2.1改接受式的教学为互动式教学,以案例分析与情景教学开启学生的思维,使学生更形象、快捷的接受知识,发挥其独立思考与创造才能,培养学生的创造性思维能力。
2.2.2构建以课堂-实验室-社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时,加强实践能力锻炼,提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用,才能展现统计学的生命力。
2.3统计学与计算机教学相结合教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家,现在计算机已非常普及,无论是高校、高职和中专,培养出来的学生都会要用统计软件分析数据。再者,统计学是一门应用的方法型学科,统计学应当从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体,除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外,还要培养学生处理大量数据的能力,即数据挖掘的能力。
2.4教学与实际的数据分析相结合统计的教学不能只停留在课本上,案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。通过计算机对大量实际数据进行处理,可以在试验室进行,亦可在课堂上进行讨论,这样学生不仅理解了统计思想和方法,而且也锻炼和培养了学生研究和解决问题的能力。
2.5要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师电脑、网络的出现,不仅改变了教学的手段,还影响着教学的内容。语言、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质,它们之间是不可分离的,而是要尽可能结合在一起来进行教学,单一化人才已不适应现代化教育教学的需要,现代教育更注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次的综合人才。
参考文献:
[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计,2001,9.
随着国家创新体系的建立,统计创新工程已经提上议事日程,统计创新包括两个方面,一是统计实践的创新;二是统计教育的创新。创新的基础在于教育,没有统计教育的创新,就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势,培养适应新世纪社会经济发展需要的人才,是统计教育工作者必须面对的问题,本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。
一、统计学的基本发展趋势
纵观统计学的发展状况,与整个科学的发展趋势相似,统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来,有两个基本结合趋势。
(一)统计学与实质性学科结合的趋势
统计学是一门通用方法论的科学,是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具,它必须有其用武之地。否则,统计方法就成为无源之水,无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合,才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且,从统计方法的形成历史看,现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动,例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时,有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外,从学科体系看,统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的,而是相交的,如果将实质性学科看作是纵向的学科,那么统计学就是一门横向的学科,统计方法与相应的实质性学科相结合,才产生了相应的统计学分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计,与教育学相结合产生了教育统计,与生物学相结合产生了生物统计等,而这些分支学科都具有“双重”属性:一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学,同时属于经济学,生物统计学不仅是统计学的分支,也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法,而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题,统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此,统计学与各门实质性学科的紧密结合,不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科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世纪的统计学依然会采取这种发展模式,且更加注重应用研究。
这个趋势说明:统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据,因此,财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程,只有这样,所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。
(二)统计学与计算机科学结合的趋势
纵观统计数据处理手段发展历史,经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生,给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性,但由于计算工作量大,使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统(DSS)更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘(Datamining,又译“数据掏金”)技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛,每年都要积累大量的数据,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题:信息过量,难以消化;信息真假,难以辨识;信息安全,难以保证;信息形式不一致,难以统一处理;于是人们开始提出一个新的口号“要学会抛弃信息”。人们考虑“如何才能不被信息淹没,而是从中及时发现有用的知识,提高信息利用率?”面对这一挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同,但可以说,Datamining与DSS一样,使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
因此,统计学越来越离不开计算机技术,而计算机技术应用的深入,也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明:充分利用现代计算技术,通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来,让用户直接看到统计输出结果与有关解释,从而使统计方法的普及变得非常容易。所以,对于财经类统计专业的学生来说,一方面要学好统计方法,但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题,学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计,能够将具体单位的统计模型通过编程来实现,以建立起统计决策支持系统。
所以统计与实质性学科相结合,与计算机、与信息相结合,这是发展的趋势。了解这一点,再来看我们目前教育中的问题就更加明显了,所以一些课程要改革,教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
二、统计教育的改革
(一)统计专业课程建设问题
专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题是课程设置和规范课程内容。课程设置主导学生的知识结构,培养统计理论人才应当设置较多的数学课程,目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识;培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程,目的是让学生如何能将统计方法正确地运用到相关领域。例如培养从事经济管理的统计人才,在课程设置上至少应当包括四方面的知识:(1)经济理论课程,让学生了解经济活动的主要进程和基本规律;(2)研究社会经济问题主要统计方法,包括常用的统计数据搜集方法,统计数据处理方法和分析方法;(3)适用电脑技术,让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能;(4)有关统计理论和统计实践中的前沿性问题,目的不在于要学生真正掌握这些问题,而是让学生了解统计理论和统计实践的前沿发展动态,启迪学生的科学思维能力。
(二)教学方法和教学手段的改革
统计教学方法和教学手段改革中,有两个焦点问题:一是如何激发学生学习统计学的兴趣;二是应用什么教学手段来达到较好的统计教学效果等。充分运用现代教育技术、教学手段,更新教学方法,促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
1.改灌输式教学为启发式教学,特别注重教育多样化和多层次性,不仅让学生掌握如何搜集、整理数据的技术,还要教学生读懂数字背后的事实。学会按照具体与抽象、动态与静态、个体与总体、绝对与相对、一般与特殊、演绎与归纳等不同的思维方式分析问题和解决问题。注重利用一题多解与一题多变,开拓学生的发散思维。
2.改单向接受式的教学为双向互动式教学,以案例分析与情景教学开启学生的思维闸门,使学生更形象、快捷的接受知识,发挥其独立思考与创造才能,培养学生创造性思维能力。
3.构建以课堂、实验室和社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时,加强实践能力锻炼,提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用,找到应用的结合点,才能使统计学获得最大的生命力。
(三)统计学与计算机教学相结合
教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家,现在计算机已非常普及,无论是高校、高职和中专,培养出来的学生不会用统计软件分析数据,不管哪一个层次,都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科,统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体,让学生掌握一些常用统计软件的使用。除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外,还要培养学生处理大量数据的能力,即数据挖掘的能力。
(四)教学与实际的数据分析相结合
统计的教学不能只停留在课本上,案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。统计教学和教材增加统计实际案例,通过计算机对大量实际数据进行处理,可以在试验室进行,亦可在课堂上进行讨论,这样学生不仅理解了统计思想和方法,而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。
(五)要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师
电脑、网络的出现,不仅改变了教学的手段,还深深地影响着教学的内容,因为它影响着经济、生活的发展和需求。语文(中文、外文)、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质,它们之间不是分离的,而是要尽可能结合在一起来进行教学,各管各教一套的办法已不适应现代化教育教学的需要,现代教育特别注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次,有了电脑、网络,必需要更新,要培养出一批能用电脑、网络来教学的新型教师,以便培养出新型的21世纪的人才。
[参考文献]
[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计,2001.9.
【论文摘要】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).
【论文摘要】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。
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) .