时间：2023-07-14 17:35:16
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篇统计学方法的选择，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。
关键词：医学统计；方法；运用；原理；选择
中图分类号：C81 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）05-00-01
统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率。实际工作中常取α=0.05，当研究数据计算的P值小于0.05时，组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验。
二、试验设计中的统计学原理
合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。
医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
三、统计学方法的选择
统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n
四、常见统计学方法的误用分析及对策
1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。
2.选用检验方法错误。在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n
五、结论表述中的统计学应用
资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P
参考文献：
教材是教师教学和学生学习的主要依据,是体现教学内容和教学要求的知识载体,贯穿整个教学过程。国内现有《生物统计学》及相关教材有20余种,每本教材都有自己的特点和针对领域,有的还附有相关统计软件知识的介绍和应用[2～4]。河南师范大学生命科学学院是较早开设生物统计学课程的高校之一。开设之初是选修课,没有固定的教材,教师将主要讲授内容以讲义的形式发给学生,重点介绍常用的统计学原理和生物统计学的方法,所选案例亦是生物学试验中常见的。随着培养方案的完善和专业设置的调整,1997年该课程调整为全院必修课。目前,是我院生物科学专业的专业必修课,是生物技术专业和水产养殖专业的专业限选课。在多年的教学过程中,随着生物学的发展和统计软件的应用,该课程的教材也从讲义到科学出版社四版《生物统计学》及其配套的《生物统计学学习指导》[1,5～8]。笔者就四版教材建设中的体会与实践进行分析。
1《生物统计学》(第一版)
统计学是以概率论为基础的,因而生物统计学必然与抽象复杂的数学知识相联系。生物统计学的理论性和实践性均较强,而且涉及的内容、公式和抽象概念较多,需要一定的数学基础和较强的逻辑推理能力,但由于生物学科的特点,生物统计学相对应于概率论与数理统计是“拿来主义”,一般不过多讨论其数学原理,而是在简单介绍统计原理的基础上重点介绍具体分析方法的应用。教学组在多年教学实践工作的基础上,1997年在科学出版社出版的《生物统计学》[5]就充分体现了这个特点。书中内容主要侧重于各种统计方法的应用,在统计原理方面,一般只作概念上的介绍和公式的简单推导,对有些较复杂的统计公式则只给出公式,其目的主要是为让读者不但对统计学原理有较全面的了解,更重要的是结合实例了解和掌握各种常用统计方法。在内容的编排上,全书共分十二章,概括起来主要有五个方面:第一章至第三章介绍统计和概率的基础知识,包括生物统计学的概念和内容、数据的搜集与整理、平均数和变异数的计算、概率和概率分布等;第四章、第五章介绍统计推断,包括样本平均数的检验、样本频数的检验、方差同质性检验、非参数检验和检验;第六章至第九章介绍统计分析方法,主要内容有方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的曲线回归分析、多元回归与相关分析、逐步回归分析、多项式回归、协方差分析;第十章、第十一章介绍抽样与试验设计,主要包括抽样误差估计、抽样方法、抽样方案制订及常见的试验设计如对比设计、随机区组设计、正交设计及其相应的统计分析方法;第十二章对多元统计分析进行了简单介绍。每章都附有一定数量的思考练习题,供读者参考。
2《生物统计学》(第二版)
根据教学安排和生物统计学应用的需要,在教材使用反馈意见的基础上《生物统计学》(第二版)[6]于2000年在科学出版社出版。与第一版相比,各章节做了大幅度调整,将全书分为十四章,补充了拉丁方设计和裂区设计两种试验设计方法,将抽样原理和方法、常用试验设计及其统计分析放在了可直线化的非线性回归分析之后进行介绍,使章节编排体系更符合读者学习的要求。第一章至第三章分是基础理论,包括概论、试验资料的整理与特征数的计算及概率与概率分布。第四章至第六章介绍了具体的统计分析方法,分别是统计推断、检验和方差分析。第七章、第八章主要介绍试验设计的相关内容,包括抽样原理与方法、常用试验设计及统计分析。前面所涉及的统计分析内容主要是针对一个变量而言,之后的章节则主要介绍两个及多个变量的分析方法,第九章、第十章是关于一元回归和相关的内容,分别是直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析。第十一章至第十四章介绍了协方差分析、多元回归与多元相关分析、多项式回归分析和多元统计分析简介。书中增加了对全文关键词汇和术语的索引,并在书后附上了各章部分思考练习题的答案。在例题上进行了重新编排,以使所选例题更能反映本章的内容且便于读者的学习和理解。
3《生物统计学》(第三版)
为适应21世纪生命科学发展和生物学人才培养的要示,在第一版、第二版的基础上,对教材内容重新进行了编排、审核并增加了部分内容,于2005年在科学出版社出版《生物统计学》(第三版)[7],并被列为21世纪高等院校生物科学系列教材。与之前相比,此版教材突出了以下3个特点:(1)内容丰富:增加了平衡不完全区组设计、倒数函数曲线、通径分析等内容;(2)编排科学:全书分解为十六章,各章节的安排更加注重了内容的循序渐进,并在每章之首增加了本章提要,总结该章节的主要内容,并列出了难点和重点;(3)针对性强:内容突出了本教材主要作为生物学专业教材这个重点,所选例题均为均为生物学试验中的案例。另外,随着计算机统计软件的发展和应用,统计软件是在统计学研究中必不可少的应用工具。目前的统计学软件,相关的统计分析方法及术语多以英文形式给出,只有掌握了相关术语的英文表达,才能更好地应用软件,否则只会导致统计分析的误用。在此版的修订中,对主要概念和术语增加了英文标注,并重新编排了中英文对照索引,以便于学习和检索。此版还对统计分析中学生易引起歧义的内容进行了修订,例如,方差分析是统计学常用的分析方法之一,对方差分析基本原理的理解是正确运用方差分析的前提。在教学中,要求学生正确理解方差分析中的处理数和组内重复数的含义和统计学意义。原来的教材中,例题中的处理数k和每处理下的重复数n的数量值是一样的,这样学生学习起来容易产生混淆,在这次修订中对例题进行了更换,以使学生很容易掌握n、k的含义及特征。
4《生物统计学》(第四版)
为适应21世纪生命科学发展和生物学人才培养对生物统计学教材的要求,在本书前三版的基础上,按照“强化基础、突出重点、注重应用、通俗易懂”的原则对全书内容重新进行了精简和编排,于2008年出版《生物统计学》(第四版)[1],并被教育部列为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。与前三版相比,本书具有以下特点:(1)突出以本科教学为重点,注重与多数高校生物类专业目前生物统计教学要求的适应,精简了多元统计分析等部分较深的内容和平衡不完全区组设计、拉丁方设计、非参数检验等不常用的内容,将全书缩编为十四章。教材内容更侧重于各种统计方法的应用,而对复杂的统计原理只做概念上的介绍和公式的简单推导,目的是让读者在全面了解统计学原理的基础上,结合实例了解和掌握各种常用统计方法。(2)根据生命科学研究的发展和要求不断进行补充和调整教材内容,在内容结构安排方面,对全书各章节进行了部分调整,将直线回归与相关分析、可直线性的非线性回归分析放在抽样原理与方法和试验设计的前面,以使本书更加系统,便于本课程基本内容的教学。生物统计学分为统计分析和试验设计两大部分内容。此版教材在介绍统计学的基本理论之后,全面介绍各种常用的统计分析方法,然后是试验设计的内容。各章节安排循序渐进,具有一定的深度和广度。(3)更换和调整了部分例题和习题,对部分表达不甚清晰的部分进行了修订。在选用例题时,选择生物学各个分支典型例子,并着重突出生物专业及相关专业教材的重点。同时在各章后附上重新编排思考练习题,教材最后附上中英对照索引,以便于学习和检索。(4)为了进一步帮助读者理解和学习此版教材的内容,提高学生自学能力,配合本书编写了《生物统计学学习指导》一书,以利于学生加强课后实践练习,实现《生物统计学》教材的立体化。
5《生物统计学学习指导》
生物统计学是一门实用性很强的工具性课程。学习生物统计学需要举一反三,既要对生物统计学的基本概念、基本内容有较熟悉的理解和掌握,也要通过例题学习了解不同统计问题的解题思路和解题方法,更要通过习题练习来熟练掌握这些方法。因此,编写一本与《生物统计学》教材配套的学习指导书就显得十分必要。由于课时的限制,课堂讲授仅限于基本的统计问题和部分扩展性知识,用于介绍和解析各种统计方法的例题也只能选择少部分经典例,这就不可避免地会使一些问题得不到细致分析,部分内容的叙述和公式推导也不够深入。此外,前版教材虽然在书后附有各章习题的答案,但也仅是简单的参考答案,而没有详细的解题分析和解题过程。
[关键词]统计学；教学
在当前的社会发展中，是市场经济和信息经济的时代，社会各个方面的发展都需要对信息进行收集、分析和整理，这一系列的工作都依赖着统计，统计工作已经渗透到社会发展的各个方面。因此，为培养出高素质的统计学人才，统计学教学显得尤为重要。
一、统计学教材的创新
教材是提供知识的载体，教材的质量如何直接影响着教学质量，当前的统计学教材由于更新不及时，教材内容往往注重理论，而且抽象难懂，缺少案例分析和对学生实践操作的培养。因此，要重新对统计学教材重新编写，从而更加适合当前统计学的发展。(1)统计学的目的旨在为学生通过学习统计理论知识，掌握数据资料的分析方法，对数据资料能够进行整理、分析，做出正确的决策。统计学教材必须在对统计理路知识掌握的前提下，穿插对实际案例的分析，使统计学教材更加科学、更加实用。(2)统计学的内容应当与统计软件有机结合起来，在对实际问题进行分析时，手工操作已经不能适应当前社会统计的需要，运用统计软件不仅可以缩短计算时间，而且使统计出来的数据更加明了，更加准确。
二、教学方法的改革
1.案例教学法。案例教学法就是指教师通过在教学的过程中，穿插一些实际案例进行分析，调动学生的积极性和主动性，让学生进行相互讨论，对案例进行分析，不仅能更好地掌握所学的理论知识，而且可以培养学生分析问题、解决问题的能力。在对案例的选择上：一要与当前所讲述的理论知识相关联；二要所选的案例必须是现实社会中真实发生，不能是虚构的事件，案例最好是最近发生得，这样更能有说服力，产生的效果也更加明显。
2.多媒体教学。多媒体教学是指在教学过程中，根据教学目标和教学对象的特点，通过教学设计，合理选择和运用现代教学媒体，并与传统教学手段有机组合，共同参与教学全过程，以多种媒体信息作用于学生，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。多媒体教学取代了传统的黑板教学模式，更加能调动学生的积极性，可以把过去在教学中不能展现的事物表现出来，对于统计学来说，可以更加深入理解和掌握统计方法在实际中的运用。(1)在对课件的制作上，为了达到更好的教学效果，教师应当熟练运用PowerPoint，调动学生学习的积极性。(2)由于采用多媒体教学，课程进度往往会比传统的黑板教学快，为避免学生不能很好地掌握，可以让学生在课后拷贝课件，便于对所学的课程进行巩固和复习。
三、以就业为导向
统计学是理论和实际相结合的学科，不仅要掌握统计理论知识、统计方法，更要能够进行实际操作，在统计学的教学过程中，必须理论和实践相结合，充分展现统计学的实践性、应用性等特点，从而培养学生独立分析和解决实际问题的能力。(1)教师应注重加强统计学教学和运用统计软件的有机结合。在教授学生理论知识的同时，必须加强对学生的上机操作，通过对实际数据资料进行搜集、整理、分析，从而得出结论，提高学生的动手能力和实际操作能力。(2)开展就业指导教育。在教学工作之余，还应当对学生进行就业指导，在就业的选择中，不要好高骛远，更不要急功近利，要正确认识自己的经验和能力，选择能体现自身价值和发挥自己特长的岗位，认清现实。社会处在不断地变化和发展之中，要想在竞争激烈的社会中有一席之地，必须居安思危，不能盲目自大，必须不断加强自己的业务能力，从而使自己适应不断发展的经济社会。
四、加强实践操作
统计学是需要理论和实践相结合的学科，由于统计学的理论性很强，学生觉得比较难学，主要在于统计学中的概念比较严谨、复杂、计算推导公式也比较繁多。在学习统计学的过程中，就必须理论联系实际，把有关的概念、方法原理和实际生活中联系起来，通过实例进行清晰、明确地诠释。通过让学生参加一些实践活动，比如可以在校内开展一些调查，像学生每月生活费调查、业余活动调查等，让学生通过所学的理论知识对其进行设计、调查、分析、整理，最后写出报告，这样不但可以巩固所学的理论知识，做到学以致用，还可以提供学生的实际操作技能。学校还可以联系一些实习单位，让学生真正体验在现实操作，把所学的知识和实际工作更好地融合，在实际操作中逐步提升自己的水平。
参考文献
[1]黄金梅.高职院校统计课程教学改革的探讨[J].闽西职业大学学报，2004(2)
[2]王青华.统计教学应强化实际能力的培养[J].统计教育，2004(1)
(1)所谓的统计学就是用来收集和分析信息和数据的一门科学艺术，它通常是通过对差别的个性进行深入探究，然后找出这些差异之间的一般规律，因此它通常被称为是将科学和艺术紧密联系起来的一架桥梁。统计学一般是利用概率论来建立相应的数学模型，将所要观察系统的数据全部收集起来，在通过科学系统的方法对数据进行量化的分析和整理，然后在通过所总结出来的信息进行科学的推断和预测，这样就可以为相关的决策提供较为完备和科学的参考依据。首先，统计学是进行数据研究的一门科学，这里的数据并非是指数学中存在的数据，也不是具有抽象性的数和形，而是指那些实际存在的数据、测量的数据、实验得出的数据。其次，统计学的研究方法通常是归纳推理的方法，而不是用演绎的方式。之所以采取的是归纳推理的方法而非演绎推理的方式，主要是因为通过演绎推理所得出的结论通常在前提中蕴含，这就会造成在推理的过程中不会对现有的前提进行突破，更不用说会出现较大的创新了。而归纳推理一般是通过从个别到一般，从抽样样本到整体的独具特色的研究方法。最后，统计学的研究并非是明确的，而是具有不确定性，正是基于它的不确定性，才促使统计学在研究的过程中通常会出现新的思想和理论。
(2)目前，统计学在各个学科中已经得到了较为广泛的应用。主要体现在以下几个方面：其一，统计学是一门科学系统的研究方法。每一种科学都是对客观事物潜在的规律进行研究的，规律需要在反复的实验中不断地重复出现才得以确立，这些规律通常都会重复出现，而那些不会重复出现的事物就不能作为科学研究的对象，比如说四季都在运转，不停的更替，这样才能在不断的重复中研究出变化的规律。统计学就是对不断变化的事物进行潜在规律研究的一门科学。所以，统计学是其他学科得以进行科学研究的基础，缺乏了统计学的科学研究是不能成功的，是缺乏新意的。其二，统计学是管理工作的最佳工具。正如同政治家离开了统计无法科学地施政一样，企业家一旦脱离了统计，那么他的决策就会存在着不合理性。每一项工作在进行管理之前都需要对整体有一个深入的了解，这样才能更好地掌握全局。所以，学好统计学就能够更好地开展任意的工作。
2财经类专业中统计学的改革发展与现况
我国的统计学相对于国外来说起步较晚，但是也得到了不断的发展和完善。尤其对于财经类的专业来说，统计学的定位和专业知识体系的改革和创新都要和其专业的主要学科协调和统一，这样才能更好地促进二者的和谐发展。因此，财经类专业统计学的改革应该建立在对统计学的具体应用的分析基础上，比如可以对统计学理论在社会经济中的有效运用进行实证分析。这是对统计学改革必须要坚持的一个基本原则，只要明确了统计学的发展方向和目标，才能更好地实现对统计学的改革，不断地对统计学进行完善。根据上述的结论，财经类专业的统计学改革主要从以下几个方面进行。
2.1财经类专业统计学的课程体系改革
根据相关教育学理论的规定，高等院校的专业教育的知识体系是通过它的课程设计来进行体现的。所以，随着教育改革的不断深入，财经类专业统计学在进行课程改革和设置的时候要严格贯彻以下指导思想：首先，要注意将理论和实际的管理进行有效的结合，比如可以将统计学的理论和经济管理的实践活动进行有效的结合，帮助学生更好地理解统计学；其次，要根据专业的主要应用领域和层次来安排统计学的课程，不仅要注重理论知识的灌输，同时还要强化技能性和操作性课程的比重；最后，要建立具有“参与型”的专业意识课程，并且打造相应的课程平台，这样就可以在实际的教学中实现统计学由“主导型”的课程体系逐步地向“参与型”的课程体系过渡。第一，要设置相应的通识教育课程。设置这一课程的主要目的在于，为培养统计学专业性的“参与型”人才打造基础平台。比如设置哲学课程，就可以为财经类专业的学生提供一种更为开阔和新颖的思维和研究方式；而开设数学、英语这些课程则主要是为了对学生以前学过的知识和方法进行巩固，另外，它还可以成为学习专业课程的一种工具；设置这些通识课程就可以更好地帮助学生进行统计学的学习。第二，设置科学合理的经济管理理论课程。由于财经类专业的学生将来所要面对的工作环境和研究领域主要是经济建设，为我国的经济发展培养出“参与型”的人才。所以作为统计学人才，他们不单单要掌握一定的经济管理方法，同时还需要有“参与型”的意识，在实践中获得更多的经验。由于经济管理理论的课程是非常复杂的，所以为了更好地帮助学生掌握和统计学相关的理论，在课程设置的时候就要有目的地选择那些和统计学关系最为密切的并且具有很强的实用价值的学科，来设置经济管理理论课程。第三，设置最佳的统计学专业课程。统计学作为一门研究型极强的科学方法，在对其进行课程设置的时候要从多方面进行综合的考虑，保证统计学的课程设计实现最佳的学习效果。在设置的时候要对以下方面进行综合的考虑：(1)选择最佳的统计方法论基础课程，以满足学生学习统计学的基本知识需求；(2)要设置相关的社会经济统计学基本理论，可以有效地实现对统计学知识的延伸；(3)选择出那些具有远大发展空间的行业的统计方法理论课程，帮学生通过实例来更好地学习统计学，并掌握一定的分析能力；(4)与宏观经济统计核算相关的课程。设置以上课程是由浅到深的渐进模式，不仅有效地将统计学的知识体系进行点与面的有效结合，同时也是对统计学“参与型”课程意识的重要体现。这样的课程设置，可以帮助学生更好地学习和掌握统计学。第四，注重技能性和操作性课程的设置。财经类专业的统计学在注重统计学理论学习的同时，还需要加强落实操性课程的设置，实现学与练的最完美的结合。技能性和操作性课程作为统计学课程最完备的补充，它的主要目的是对学生进行与统计学相关的实践或者操作性训练，帮助学生更好地巩固所学的统计学知识。同时，还可以借助相关的统计软件或者多媒体等对学生的技能性进行综合的训练，帮助学生练就熟练的技能。
2.2财经类专业统计学教材的改革
课程建设的核心部分就是教材建设，教材在统计学的学习和改革中占据着重要的地位。随着我国教育改革理念的深入开展以及教学大纲的不断修改，财经类专业统计学的教材也随着不断进行更新。统计学的内容会随着经济的发展变化而变化，它的内容会根据一定时期内国民经济核算体系最新的、最先进的研究成果来进行更新或者完善。与传统的统计学教材相比，目前的统计学教材具有以下显著特点：首先，教材的内容更为明确地突出大统计学的思维，并且彻底地与社会经济统计学的知识框架相脱离，这样就不用再受传统思维和知识框架的束缚，能够更好地对社会经济统计和数理统计这二者之间的关系进行协调；其次，将统计学研究的最新理论成果及时地补充进教材中，及时地对教材的知识进行更新和完善，并且对统计学的基本范畴进行了严格的规定，将那些没有实用价值的、一些标志性的概念全数删去，更加强调了变量这一概念。与此同时，教材还对统计学所要研究的目标、统计学与其他学科课程之间的关系进行了科学系统的论述，这样就可以让学生更加一目了然地对统计学的理论知识进行了解和掌握。最后，在统计学教材中加入了多种统计分析方法和对各种统计学分析方法原理的讨论，这样有助于帮助学生掌握更多的知识；另外，在统计学教材中还突出了对统计学基本思想的分析和探究，帮助学生更好地在实践中应用所学的理论知识，将学与练进行完美的结合。
2.3建设统计学试题库
随着统计学课程和教材的不断改革和完善，部分高校在完成以上两个环节的同时，还创新性地建设了统计学的试题库，并且积极地将这一板块进行补充和完善，使试题库建设取到了显著的成就，这样就可以为有效开展“考教分离”这一环节打下了坚实的基础。目前，我国高校的统计学试题库建设主要有两种：其一就是一种可以根据试题库内的试题进行随机的自由组合生成试卷的方式，这套试题里基本上包含有单项、多项选择题、填空题、判断题、简答题、论述题和计算题等多种类型的题型，并且所生成的试卷会覆盖统计学所学的全部知识，不会出现内容的重复或者遗漏。这类试题库主要是用来考察学生对知识的掌握程度和学习成果的，一般用于期末考试等。其二就是试题库的试卷都是已经生成的成套试题，这一类的题型基本上是以考察学生的分析和应用能力为主，比如这类试题都会设置一些有针对性的开放试题，让学生用所学的知识进行回答，注重对学生分析问题的能力和知识应用能力的考察。另外，财经类专业的统计学在学习的过程中会经常地开展一些与统计学相关的科学研究，这样可以帮助学生对统计学知识进行深入的探究和学习，为学生以后进行深一步的研究打下良好的基础。
3结语
1.1计算机技术应用于统计学是信息化发展的必然要求
传统的统计工作基本以统计人员的手工劳动为主，因此无论在信息量，还是统计数据的可靠性、准确性及时效性都已不能适应现代社会信息化发展的需要。而在信息化时代，从统计方法的选择到统计工作过程，即统计设计、统计调查、统计整理和统计分析四个阶段，在遵循客观规律和实事求是原则基础上，每个环节都需要渗透计算机技术，尤其是最后对海量数据分析阶段，需揭示事物的本质和规律，需要对数据进行深度挖掘，得出有用的决策方案和评价结论。离不开计算机软件处理，有的甚至需要编程寻求数据结果，数据结果的一般也是在通过该网络平台上进行的、所以，计算机技术应用于统计学是信息化发展的必然要求。
1.2计算机技术推动了统计学的发展
就统计数据本身而言，其不但渗透到社会生活的各个领域，而且数据量也快速增加，即所谓海量数据的处理，这就对统计学的发展和应用提出了更高的要求。例如在对一些理财产品的选择和风险投资领域，对这些数据处理最重要的要求就是快而准，唯有如此才能抓住盈利的时机，而电脑和网络技术的发展真正提供了这种可能性。计算机作为一种高速计算的电子计算机器，最重要的功能之一便是数据处理分析，不但能在时间复杂度上得到最大程度的优化，同时在完成基本数据运算之余，更能通过分析技术对数据做出合理分析，并在一定程度上通过对数据的整合完成对所关心对象未来发展的预测。所以，计算机技术不但能实现对数据的快速处理，而且在很大程度上推动了统计学的发展。
1.3统计学为计算机信息处理提供数据保证
在信息化时代，数据日新月异，层出不穷，计算机技术只是为信息时代的数据处理提供了高效手段，但只有信息是准确和可靠的，才能得出正确的处理结论，而这些数据是否真实、准确、可靠，完全依赖于统计学的调查方法和手段，依赖于统计学的不断发展。只有统计学，才能为计算机技术进行准确和及时的数据处理提供保证，也才能更好地促进信息社会的发展。
2计算机技术在高校统计学教学中的应用
统计学，以“概率论与数理统计”为核心理论支撑，包括诸如随机过程、抽样推断、时间序列、多元统计分析等各个细小分科，而作为与数据打交道的统计学，在通过数据挖掘来探求事物本质，发展状况与走向时，对数据的依赖是不容忽视的，对于海量数据的处理需要计算机技术、统计分析方法和统计软件。而在目前高校统计学教材和统计学学习中，学习的核心仍旧放在理论方面，在应用上投入时间少，尤其是对较为实用，较为前沿的技术介绍不够。下面介绍几种简单的计算机处理技术如何在统计学中进行应用。
2.1EXCEL在统计学中的应用
EXCEL是WINDOWS的成员，学习起来非常方便，极易被人们所接受，因高校中开设计算机文化基础课程，对此有所了解，因此尤其适合高校统计学中深入学习。EXCEL软件是一种功能强大的数据分析与管理系统，它提供了大量的函数，比如统计学中经常涉及到的平均指标（算数平均数、中位数、众数）、标志变异指标（标准差、方差、标志变异系数）、回归系数（一元、多元）、极值计算（最大值、最小值、峰值）、抽样推断（样本个数、置信区间）以及编制变量数列进行统计分组等等，都可以进行处理和计算，很直观，也很适合统计人员使用。另外，还具有很强的制图制表功能，同时可以对经济预测提供相应的数学模型，是目前高校统计学习中的一种重要数据处理工具。
2.2SPSS在统计学中的应用
SPSS是StatisticalPackageForSocialSciences的缩写，即社会科学统计软件包，是目前国际上广泛使用的统计软件包之一，主要分布在保险、医疗、制造、银行、证券、科研院所等各个领域。SPSS主要功能包括数据管理、数据分析、图表分析和数据输出等，集数据管理、分析与一体。主要内容包括均值比较、方差分析、主成分分析、回归分析、时间序列分析、因子分析、聚类分析等等，每类中都有多个细小的专项统计方法。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。具有操作简便、编程方便、功能强大、全面的数据接口、灵活的功能模块组合等优点，为统计人员处理数据提供方便。
2.3SAS软件在统计学中的应用
SAS是StatisticalAnalysisSystem的缩写，即统计分析系统，现已发展成为一个大型的模块化集成软件系统，融数据处理和统计分析于一体，具有数据仓库管理、数据挖掘和集成数据访问等功能，广泛应用于医药、卫生、经济学、政府、农业、教育部门等各行各业，几乎满足任何类型的数据和任何应用的需要。具有易学易用，操作简便、完整可靠的特点。在统计学方面，可以进行一元线性回归分析、相关分析、方差和协方差分析、时间序列分析、决策分析和经济预测等等。SAS具有绘图功能，能把存储的数据以图形的形式非常形象和直观地显示出来，不仅可以绘制直方图、散点图、扇形图等，而且还能绘制地图。另外，本身还有函数系统，用户可以根据自己的需要选择适合自己的模块。SAS提供了几乎所有最新的统计分析方法，其分析技术先进可靠，非常值得在统计学中学习和推广。
3统计软件运用过程中的相关建议
【关键词】卫生管理统计学；教学；现状
【Abstract】Statistics has been widely applied to health service management. This paper simply expounded the situation of health management statistics education at home and abroad, and elaborated the existed problems in some medical university and presented corresponding proposals, in the hope of making some reference for the reform of health management statistics education.
【Key words】Health management statistics;education;situation
【中图分类号】G633.26 【文章标识码】A 【文章编号】1326-3587（2012）05-0004-02
当前，无论是深化医药卫生体制改革、加强医疗服务的监管，还是传染病的预防控制等卫生管理工作，都需要统计信息的智力支撑。统计学在卫生事业管理中得到广泛应用，实践证明，医学统计学已成为提高科学管理水平的重要保证之一。卫生管理统计为各级卫生机构提供信息价值较高的决策依据，实现管理的精细。高校提高卫生管理统计学的教学质量，培养高质量的卫生管理统计专业人才显得尤为重要。本文简要对比了国内外卫生管理统计学的教学现状，并详细剖析了国内某高校的卫生管理统计学教学中存在的主要问题，以引起各卫生管理相关专业教学与科研人员的重视，为进行卫生管理统计学教学改革提供参考。
一、国内外卫生管理统计学教学现状
英、美等国的医学院校中，卫生管理统计学教学往往融合在医学统计学的教学中开展，结合不同的专业开设相关的必修和选修课程，同时根据培养的目标和层次不同，实施两阶段的教学，如在大学本科基础教育阶段进行基础的医学统计学或卫生统计学基本理论、方法的教学，而在实习阶段和研究生阶段，结合不同专业的需求开设高级统计学方法以及应用型统计学方法的教学，其中在公共卫生预防医学以及卫生管理专业的统计学教学别强化了卫生管理统计学技能与方法的培训。日本的卫生管理统计学教学则更多的集中在大学生的毕业后继续教育过程中，这也和日本的教学管理体制别注重毕业后的职业和继续教育有关。
我国从1948年郭祖超教授编著的《医学与生物统计方法》出版并被当时的教育部定为大学用书算起，在医学院校中开设统计学课程已经有60年的历史。随着学科的发展和医学院校的培养专业层次的不断丰富，医学院校中的统计学教学不断分化为医学统计学、卫生统计学、卫生管理统计学、教育统计学等分支。特别是随着上世纪80年代我国开始设立卫生事业管理本科专业后，“卫生管理统计学”的教学就成为了该专业科研能力方法培养的必然需求。但由于专业培养定位、课程分类等问题，国内大多数院校在公共（卫生）事业管理专业的统计学方法和能力的培养上，仍然选择进行基础的医学统计学或卫生统计学的教学，没有与其他医学专业形成专业的区别性和针对性。
二、某高校卫生管理统计学教学现状
早在1954年国内某高校便由国内卫生统计和医学统计学的奠基人和创始人之一的薛仲三教授在当时招收的卫勤管理干部学员中开设了“卫生统计学”的课程，主要讲授卫生管理统计的基本流程、卫生统计报表的制作以及基础的卫生统计分析方法等。随着卫生统计学学科的发展，卫生管理干部培训的需求以及公共（卫生）事业管理本科学生的招收和培养，卫生管理统计学逐步发展成为一门较为成熟的学科，主要讲授卫生事业管理和医院管理中各类资料的收集、整理、分析、统计报表的设计制作以及卫生工作调查的方法等，用于培训各级卫勤管理干部。目前，该校卫生统计学教研室按照学校人才培养方案的要求，在公共（卫生）事业管理专业中开设了“卫生管理统计学”的课程。该高校拥有专业的卫生管理统计学教师队伍以及较为完善的教材讲义，卫生管理统计学的教学进入了一个新的发展阶段。
三、某高校卫生管理统计学教学中存在的问题
随着医学统计学学科的不断发展，卫生管理统计学在该校的地位也在不断提升，但是在教学中仍然存在一些问题。
1、教学内容的针对性不强。
公共（卫生）事业管理的卫生管理统计学教学的教学内容与其他临床医学、麻醉、护理等专业的教学内容相近，教材仍然使用国家的统编的《医学统计学》教材，没有相关卫生管理统计学专门的教学内容设置和实践环节的训炼，没有达到专业化教学的目的。
2、学生对卫生管理中的统计工作缺乏了解。
卫生管理统计工作是卫生事业管理的重要内容之一，为日常卫生管理工作的开展、政策的制定及卫生措施的评价提供基础的数据支撑，是公共（卫生）事业管理专业必须了解的重要内容。而目前在公共（卫生）事业管理的专业课教学中缺乏该部分内容的介绍，在统计学的基础训练模块中也缺少相应教学内容的安排，使得学生对该部分的知识了解甚少，如对医院常用的统计指标、人群常用的健康指标等缺乏了解，影响其毕业后相关工作以及卫生管理科研的顺利开展。
3、学生的卫生管理科研的基本素养缺乏锻炼。
由于卫生管理科研工作的开展有着区别于医学临床与基础科研的特殊性质，公共（卫生）事业管理本科学生虽然通过医学统计学课程的学习掌握了一些基本的数据收集及处理方法。但是，由于目前公共（卫生）事业本科学生缺少卫生管理科研的基本理论和方法的系统训练，导致了其在开展卫生管理科研实践工作中的思路不够清晰，方法选择不够合理。在毕业论文的设计、撰写以及毕业后的管理工作和科研实际中不能正确地选择和应用卫生管理统计的科研方法，影响了论文和科研的质量，同时不利于实际管理工作的开展。
四、卫生管理统计学教学改革建议
为了克服当前公共（卫生）事业管理本科专业卫生管理统计学中存在问题，提高教学和专业培养的质量，十分有必要对当前的卫生管理统计学的教学内容和实施方式进行适当的改革和调整。
1、建立“双模块”教学模式。
目前，卫生管理统计学教学中存在的最大问题是教学内容针对性不强。公共（卫生）事业管理专业的卫生管理统计学的教学，完全照搬医学统计学的教学模式，没有形成针对公共（卫生）事业管理专业特点的教学模式。针对此现状，在对公共（卫生）事业管理本科学员进行基础的医学统计学科研方法训练的同时，应增加卫生管理统计学的教学模块，形成“基础医学统计学训练+卫生管理统计学专业训练”的“双模块专业化卫生管理统计学”教学模式。基础的医学统计学教学模式只要培养学生统计思维能力，掌握对医学研究资料进行收集、整理、分析的基本方法与技能。卫生管理统计学专业训练培养学生解决公共（卫生）事业管理中实际问题的能力。
2、尝试多元的实践教学形式。
改变传统的教师说教式课程教学方式，教学中可采用多种教学方法和形式，培养学生“主动实践”理念，提高学生卫生管理统计知识的应用能力，并加强学生对公共（卫生）事业管理工作的了解。例如，可尝试案例式教学、问题为基础的学习（Problem-based Learning，PBL）教学方法等。案例式教学形式，可通过公共（卫生）事业管理中的实例，介绍卫生管理统计学在公共（卫生）事业管理中的作用及应用。PBL教学方法，以激发学生的问题为中心，用问题把已有知识和未知知识联系起来，学生在问题讨论、相互激发、协作和互助解决问题的过程中进行学习，引导学生自主参与教学。
3、增加软件实习教学。
在信息时代的今天，信息数据的处理基本都依赖于计算机软件。统计软件的使用使得卫生管理统计在公共（卫生）事业管理中数据的处理变得简单化。卫生事业管理的学生将来开展卫生管理科研实践工作中必然用到统计软件，所以在教学中有必要加强学生统计软件的训练。软件实习的教学能增加学生的学习兴趣，通过实际操作练习，把理论知识与实际数据结合在一起，把一些抽象、难懂的统计理论和方法直观的展示出来，培养学生应用软件解决实际问题的能力。掌握基本的统计软件方法，不但有利于学生顺利完成毕业论文的撰写，也有利于将来管理工作和科研实际中应用卫生管理统计的方法。
【参考文献】
1、韩丽萍、殷瑞玉，统计学在医疗卫生事业管理中的应用[J]河南预防医学杂志 2002 13(6): 369
2、陈景武、邢建民、陈建红等，现代医学统计方法在卫生事业管理研究中的应用[J]中国卫生管理事业管理 2004 3: 185-186
3、冯忠蕙，从卫生事业管理的实际需要看卫生管理统计的必要性[J]中国卫生统计 1995 12(6): 3
统计学是在概率论和数理统计理论的指导下，正确运用统计学思维，针对数据特征，选用适宜的统计分析方法，处理数据变异性和复杂性的科学与艺术。学习和运用好相关统计理论对挖掘中医药学潜能和提高其教学水平都有着重要意义。然而，在实际教学中统计学难学难教。我结合教学实际，现提出以下若干思考，以求在中医统计学的教育教学中进一步提高认识，不断完善相应的教改方法，这将有利于积极引导与培养学生掌握和应用统计学的能力。
一、充分强调学习重要性， 树立足够的信心
非统计学专业学生对学习统计学重要性的认知程度一般会比本专业学生低很多。我校学习这门课的学生基本都是非本专业的，这就迫切需要教师一开始介绍这门课时就要充分强调其学习的重要性。而每位学生要克服畏难情绪，要从思想上把这只难路虎视作纸老虎，树立能学好、学得好的坚定信心。
二、贯穿统计思维的全程培养
自20世纪40年代末《英国医学杂志(BMJ)》发表了用随机化实验方法所进行临床试验报告以来，统计学已逐步成为医学科研工作中分析和解决问题的不可或缺的工具。中医院校学生如果不懂得统计，那么以后的医学工作将面临无法开展的窘境。统计学教师的教学目标应该是培养学生的统计思维能力，故在整个中医院校统计学的教学中，统计思维的培养思想必须时时渗透。
三、引导学生有效学习统计学
1.提前预习，主动学习
提前预习，让学生主动学习，逐渐对学习产生兴趣。等老师开始讲解对应内容时，学生就能迅速进入状态;对有疑问的地方先留下悬念，有助于上课时学生对该问题的关注性学习。此外，老师还应提醒有条件的学生可以利用网络课程教学平台进行预习。
2.考勤监督到堂听课
统计学的实践应用能力的提升，必须通过平常学习过程的点滴积累。强调不随便缺一节课，花上必要的时间实施课堂考勤监督制度。明确指明旷课不仅对当堂内容而且对后续内容的把握都是不利的，鼓励大家在学习这门课时都能坚持到底。
3.选择适宜的教学方法
不同层次不同专业的学生接受与理解知识的快慢程度是不同的。作为带教老师，理应选择最适合他们的方式进行授课，因材施教。目前认为能够比较好地激发学生学习兴趣的一些教学方法，如案例教学法、以问题为基础的学习法PBL教学等，都可以在这门课的教学过程中加以合理运用。
4.提高学生解决问题的能力
提高学生解决问题的能力就是要在一定程度上增加做题应用的实践，多见多想多做，将统计理论与解决问题紧密结合，提高统计分析方法选择的准确性。也可进行一些实例或医学期刊文献的课堂讨论，让学生主动思考，寻找答案，解决问题。当然，最终能得出既科学正确的结论还离不开掌握计算器与计算机统计软件操作要领，课上课下均给予指导。选拔基础较好、兴趣较高的学生参加教师课题，这也从一定程度上提高了学生运用实践方法解决问题的能力。
5.实行有利的课程考核方式
好的课程考核方式也会影响学生的学习热情。有学生自认不能通过一次性的试卷考核，从一开始就无学习兴趣，因而将传统的试卷考核方式逐渐转变成过程化考核至关重要。要让学生认识到这门课实行的是过程化考核方式，只要学习态度明确，通过自身的不懈努力，综合评定考核就能够如愿通过。
关键词：统计教学；EViews软件；教学结合
一、统计教学与EViews软件结合的必要性
统计学作为收集、整理和分析数据的方法论学科，在财经类或经济管理类非统计专业中作为一门专业基础课或专业核心课普遍开设。然而，目前我国在非统计专业统计学教学中，仍不同程度地存在以下问题：第一，只注重理论知识的传授，而忽视实践应用能力的培养。在统计学教学中，往往只重视理论知识的传授，造成学生学完统计学之后，难以理解统计学的意义和作用，具体的应用更是无从着手，致使“上课抄笔记、考前背笔记、考后全忘记”的现象十分普遍，统计学对专业的帮助自然也无从谈起。第二，基础教学课程受课时限制不能系统开设，统计学学习难度增加。在财经类或经济管理类非统计专业虽开设了统计学课程，但这门课程的基础教学课程，如高等数学、线性代数、概率论、计算方法等因受教学时数的限制不能系统地开设。因此，学生对于统计学中的大量公式推导内容的学习相当吃力，增加了学习难度，致使学生对统计学课程普遍产生厌烦情绪。第三，无法适应统计信息大量化和统计分析方法复杂化的发展。随着经济的发展，现代经济管理和社会管理对统计信息大量化、决策科学化提出了更高的要求，显然，传统的手工数据处理和分析方法已不能满足这一要求。同时，统计分析方法也日益复杂性，传统的计算器计算无法胜任如此繁琐的工作。
将软件使用引入统计学教学中，可以解决传统统计教学中存在的以上问题，迅速提高学生的统计素质。1999年6月，由国家统计局统计教育中心主任王吉利率领的中国统计教育赴韩国考察团，在对韩国的统计教育情况进行考察调研后也提出，我国的统计教育也应大力开展计算机统计应用分析软件的教育。
EViews是当今世界上最流行的计量经济学软件之一。EViews是Econometric Views的缩写，直译为计量经济学观察，或称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系和经济活动的数量规律，采用计量经济学方法和技术进行“观察”。EViews是QMS（Quantitative Micro Software）公司研制的在Windows下专门从事统计分析、做图、数据处理、预测、模拟和建模的工具。EViews的Windows版本，除具有Windows软件的共同特点之外，还具有以下特点：
简捷直观。采用窗口方式管理程序运行的全过程，使抽象的问题直观化，复杂的问题简单化，同时也使简单的操作具有科学理论的指导。
易于操作。常用的统计分析方法可以通过对“菜单”、“对话框”的操作完成，无须自己编写程序。只要掌握基本windows操作方法，粗通统计分析原理，就可以应用软件得到具有专业水准的统计分析结果。
教学简单。EViews 的命令语句、子命令及选择项的选择，绝大部分由“对话框”的操作完成，教学中无须花大量时间记忆统计分析的各种命令、过程、选择项等。资源共享。EViews还具有强大的图表功能以及数据库的互接功能，可以实现与其他应用程序的资源共享。
方法丰富。提供了从简单描述统计到多因素统计分析等各种不同的统计分析方法，还有强大的编辑功能，可产生各种统计报表和形象直观的统计图形。显然，统计教学中存在的问题和EViews的特点，决定了在统计学教学中探讨与EViews教学结合的必要性。
二、EViews软件在统计实践教学中的具体应用
EViews软件在统计教学实践中是否可行，本文将通过具体案例来阐述EViews软件在统计实践教学中的具体应用。收入消费关系是学生较熟悉的经济现象，现以城镇居民1985～2006年间的收入消费关系为例，对其相应的统计指标进行分析，以增强非统计专业学生对该问题的理解和分析能力。总共包括3个原始经济变量，即全年人均可支配收入（现价）YT、全年人均消费性支出（现价）XT以及消费价格指数CC（1985年为基期）。本文原始数据来源于《中国统计年鉴》（1986～2007）。
（一）文件建立和数据处理
首先，在EViews中建立Workfile，即点击File/new/Workfile，便出现对话框。然后，输入数据的频率，以及开始和结束的日期。本文采用的是时间序列，因此在Workfile frequency栏中点选Annual项，然后在Start date中输入1985，End date中输入2006。
然后，点击Quick/Empty Group（Edit Series），此时打开一个空白表格，则可在表格上输入数据，并把3列数据分别命名为YT、XT和CC。由于YT和XT数据没有消除通货膨胀的影响，现将对其进行消费价格指数化处理，生成新的时间序列IT和CT，即点击Quick/Generate Series，此时出现一个对话框，在对话框中输入生成新变量的公式：IT=YT*100/CC和CT=XT*100/CC，即可得到新的时间序列IT和CT。
（二）一般统计检验
在对经济变量IT和CT进行回归分析之前，可对它们进行一般统计检验。同时选择IT和CT变量，然后，点击Open/as group打开数据组。接着，点击View/Descriptive Stats/Common Sample，此时出现关于两个变量IT和CT的统计量表格。下面以IT为例对相关统计量进行描述：
1、均值（Mean）。IT=IT，其中N为样本容量。IT的均值为1525.528元。
2、中位数（Median）。是中心位置的量度，当观测值个数为奇数时，中位数是当数据按由低到高（或由高到低）排列时，位于中间的数据点。当观测值个数为偶数时，中位数一般是两个中间数据的平均值。IT样本观测数为22，IT中位数为1363.655元。
3、最大值（Maximum）。该组数据中的最大值。IT最大值为3090.407元。
4、最小值（Minimum）。该组数据中的最小值。IT最小值为739.1元。
5、标准差（Std.Dev）。σIT＝ ，IT的标准差为692.9551元。
6、偏度（Skewness）。S= 3，如果概率密度函数是对称的，S值为0；正的S意味着序列分布有长的右拖尾（右偏），负的S意味着序列分布有长的左拖尾（左偏）。IT偏度为0.826468，表明IT分布为右偏。这可以从均值和中位数的比较进一步证实这一点。
7、峰度（Kurtosis）。K= 4。对于正态分布，K=3。如果K值大于3，分布的凸起程度大于标准正态分布；如果K值小于3，分布相对于标准正态分布是平坦的。IT峰度为2.592805，表明分布相对于标准正态分布是平坦。
8、JB统计量（Jarque-Bera）。正态分布比较正式的检验：JB＝ S2+ （K-3）2。其中，S和K是IT的偏度与峰度，M是产生样本序列时用到的估计系数的个数。在零假设下，JB统计量服从自由度为2的x2分布。如果JB统计量大于该x2分布的临界值，则拒绝服从正态分布的原假设。IT的JB统计量为2.656506，其拒绝正态分布的概率为73.506%，可认为IT不服从正态分布。
（三）参数估计及统计参数检验
利用EViews进行参数估计与上述一般统计量计算是十分方便的。建立IT和CT的线性回归方程，其中β为回归系数，C为截距。
CT＝C+β*IT①
在EViews主菜单上选择Quick/Estimate Equation，出现Equation Specification对话框，先后输入被解释变量CT、截距C和解释变量IT。在Method栏选择Least Squares（最小二乘法），得到参数估计及统计参数值。
在给定α＝0.05的显著性水平下，回归方程式①通过了F统计检验，系数β和截距C都通过了t统计检验，而且修正的拟和优度R2（Adjusted R-squared）高达0.998847，说明回归方程拟和较好，可用于解释我国城镇居民收入消费之间的关系。如我国城镇居民的边际消费倾向为0.697668，表明城镇居民每增加一元可支配收入时，有0.697668元用于消费。
从以上案例分析可以清楚地看到，将统计学的基本理论与EViews的具体使用有机结合是可行的，使学生在运用EViews进行统计分析时，既能了解相应统计方法的理论基础，又能迅速提高学生的统计实践能力，最终提高学生的统计素质。
三、结束语
通过以上分析可知，在统计教学实践中运用EViews软件可以达到以下学习效果：
（一）激发学习热情
EViews软件与统计教学相结合，这区别于以往统计教学中的枯燥学习过程。而且，EViews软件简单易学，学生可以在较短的时间内掌握，更能有成就感，激发出更大的学习热情。
（二）提高应用能力
对于学生，尤其是经济与管理类的非统计专业的学生来说，其更需要掌握的是如何运用，而不仅仅是纯粹的、抽象的统计理论。而且，非统计专业统计学的教学时间非常有限。如果结合EViews软件，可以让学生在较短的时间内既掌握统计学的基础知识，建立统计思想，又能熟练地应用统计方法去分析解决实际经济问题。
（三）提高教学效率
统计教学与EViews软件教学内容相结合，避开了统计算法教学的困难，通过EViews软件完成数据计算、分析、制表、制图等，与过去使用计算器处理的数据量无法相比。而且，利用现代先进的方法操作，节省更多的时间，可增加更多的教学内容及较复杂的实验设计等内容。
因此，改革传统的教学模式，大力推广统计实验教学，在统计教学中引入软件教学，如EViews，是转变教学观念、提高教学效果与教学质量、培养学生对所学理论知识和方法综合应用能力的根本途径。具体地说就是要做到以下几点：第一，设计实验，注重实效。把计算机基础、数据库等课程作为统计学的先行课，并加强计算机应用环节的教学，同时加强统计电算化教学，并建立统计模拟实验室，从而有利于统计实践课程或案例教学的实施，提高学生对统计学的学习兴趣与热情，提高教学效率。第二，培养观察能力，鼓励创新求异。学生可以自行设计实验，在课外采集样本，课堂内外相结合上机操作实践，教师通过启发、引导学生积极探索、讨论，以达到培养学生的统计素质、计算机实践应用能力及创新能力的目的。第三，加强知识衔接，注重整体架构。统计教学与软件使用相结合应加强知识点衔接，保证知识架构完整。此外，应根据财经类非统计专业的学生不同专业的要
求，设计相应的案例分析。在保证统计学知识架构完整性的同时，提高学生解决本专业实际问题的能力。
参考文献：
1、王怀伟.统计学教程[M].清华大学出版社,2004.
2、张晓峒.EViews使用指南[M].南开大学出版社,2004.
3、张权中.对普通财经类高校非统计专业统计学教学的思考[J].铜陵学院学报,2006(5).
＊本文为江西省高校人文社科立项基金资助项目《高校经济与管理类专业学生统计素质教育模式研究》（TJ0802）阶段性研究成果。
【关键词】教学方法 案例 实践 创新
【基金项目】大连交通大学教学改革项目（200957）的阶段性成果。
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2013）12-0237-02
一、统计学教学的传统模式及存在的问题
统计学作为管理类专业学生的必修课程，课时相对较长，但内容比较多，尤其是学生需要接触和掌握的指标非常繁多，很容易造成对课程内容的不理解。传统的统计学教学模式以课堂讲授为主，但又涉及对社会经济息息相关的各行各业的统计，课堂上只能介绍一些基本的指标概念，而实践中的指标则需要通过广泛的阅读和实际工作去接触和了解，所以学生在这方面容易产生欠缺。因此，在教学中多加入一些实践环节或是实施案例教学的方式尽可能多增加指标的示范和介绍来弥补，结合案例进行教学，最大可能地调动学生主动学习的积极性，也有助于学生对知识的理解和掌握。目前统计学的教学改革已开展多年，各高校都投入了大量的精力来研究和实施案例教学、实践教学方法。但是从实际教学中来看，仍然存在一些不容忽视的问题。
1.案例陈旧而且过于复杂
现有的统计学教材中，统计案例多为编写的案例，甚至是若干年以前陈旧的案例，不能恰当地结合现实经济环境及统计工作，很难让学生结合实际灵活运用所学理论进行科学的数据分析。从内容上来看，大部分统计学案例都是有关国民经济的统计和校内统计调研的报告，也有少数分不同专业结合实际生产、生活的经济统计分析报告，但都表现为过于展现复杂的统计分析模型，而忽略了基本分析工具的应用，不能很好地为本科阶段的统计学学习起到示范作用。
2.忽略了数据搜集的训练
在信息化时代，我们面临着海量的数据，数据的搜集成为了统计分析是否成功的关键环节。从理论上将，统计分析方法不但能有助于数据的探索和发现，还为描述数据的分析结果提供了具体的方法。但是目前来看，有关统计学的教学与案例编写中，极少有指导学生如何进行数据搜集工作的示范，相关的章节如统计调查和资料的收集也只是简单介绍理论，忽略了在统计学的教学过程中培养学生进行数据搜集的训练。
3.学生实践练习的方式不能与案例教学有效结合
从统计调查和分析的实践情况来看，目前主要集中于两种方式：第一种是校内调研，主要是通过让学生做一些和自身的学习、生活相关的调研，随机抽取部分同学为样本，进行估计和计算分析，从而掌握统计调查分析的整体工作过程。但是这种方法的主要缺陷在于学生为了迅速完成任务，调查问卷往往是通过相互填写的方式完成的，数据本身的有效性不高，后续分析工作的实际意义非常小。另一种常见的方式是通过网络、统计年鉴等渠道收集数据，分析宏观经济、股市业绩、金融数据等实际生产、生活中的现象，进而了解统计分析方法与实际生产、生活之间的联系，掌握分析和解决实际问题的能力。这种方法的主要缺陷是学生由于缺乏相关专业知识，往往不能很好地把握所分析的实际问题，只好通过网络查找并摘录已有的论文资料完成作业。因此，如何将案例教学与学生的实践练习有效结合是目前统计学教学中的一个突出问题。
二、教学方法改革的思路与具体方法
1.案例的选择与教学实施方案
从教学内容来看，统计调查、统计整理、统计指标、动态数列、统计指数及抽样调查这些章节都适合于以案例的方式示范其原理。因此，在课堂讲授这些章节之后，引导学生了解和分析案例，并进一步通过练习和模拟实验的方式深化这些认识，通过“讲授案例模拟”的方式帮助学生理解各章节的内容，并掌握统计工作的基本程序和方法。
图1 统计学案例教学模式的实施方案
在选择案例时，如图-1所示，要注意案例的类型和专业，根据统计工作的过程和教学进度，选择合适的案例和模拟实验，以加深学生的理论知识的理解。一般统计工作的过程分为三个阶段：调查、整理和分析。可以根据不同的统计工作阶段，选择合适的案例，并辅以恰当地模拟练习，达到让学生学以致用的效果。在统计调查阶段选择实践型的案例，即只布置需要查找的数据类型等任务，指导学生学会设计调查方案、设计问卷并能进一步对数据的搜集进行实践练习。第二阶段是数据的整理和显示，在这个阶段主要向学生展示描述型的案例，例如国家的统计年报，让学生了解如何对数据进行分类汇总，进而采用统计图和统计表等形式将数据显示出来。第三阶段则是数据分析，在这个阶段首先要向学生展示实际的一些案例，让学生寻找问题所在，进而应用分析方法来解决问题。所以在这个阶段给学生布置的主要是解题型练习。在这些学习都结束之后，则可以向学生展示综合性的案例，如对某类社会经济问题的分析和研究，同时引导学生学会归纳和总结，并能形成规范性的统计调查报告。
2.考核方式
由于统计调查和分析需要利用大量的课余时间进行，学生的课程安排本来就比较紧张，为提高学生进行实践的积极性，本课程的考核方式也要增加实践环节的成绩比重。新增加的实践环节部分，主要由学生以小组形式选题进行调查，收集并整理数据，进而做出调查报告。各小组成绩为“同学互评成绩×50%+教师评阅成绩×50%”。其中“同学互评成绩”要求以组为单位对其他各组的演讲效果进行评价，按各组调查分析内容的逻辑性、条理性以及分析结果的简洁、明确程度确定分数。“教师评阅成绩”主要以问卷设计内容的合理性、分析数据的准确性、图表的规范性以及统计分析方法使用的专业性为评价标准给分。
3.考试内容的调整
近年来，国内统计学从重理论研究转向了以应用为主。因此，教学过程中加入案例分析和模拟试验练习正是培养应用型人才的有效方式，但是在教学方式改变的同时我们也发现学生的学习动力主要来自于考试压力。所以在考试内容上应做出相应调整，可以考虑取消原有的多选、简答和填空等题型，而增加案例分析与综合计算题，这些试题本身并未超出教学大纲的范围，但是对于学生而言增加了难度。主要原因是没有固定的题目和范围给学生复习，只能通过平时的努力与灵活掌握所学知识来取得较好的成绩，学生过去习惯的考前突击、死记硬背的应试模式失去了作用，但是对于培养学生的实践创新能力却提供了行之有效的方法。
三、案例式教学方法的创新之处
1.案例与模拟练习的结合
目前统计学教学案例与习题非常繁多，但多数为综合案例，内容与各章节不对应，或者习题与案例没有可比性。前述的统计学案例教学实施方案中，统计学案例与模拟实验的结合恰好对此做了改进，做到每一个案例都对应各章节的教学内容，并且模拟实验与案例分析有类似之处，既能满足学生以案例为例进行模拟操作的需要，又通过改变主题促使学生必须亲自动手去做才能完成作业。
2.案例教学与考试内容改革的结合
通过案例教学帮助学生对统计工作的基本程序和方法有了深入的了解，同时又通过考试内容的改革锻炼学生分析实际问题和理解统计软件输出结果的能力。也由于试题内容的灵活性，提高了学生考试的难度，进而增加了学生上课认真学习的动力，有助于提高学生的实践能力，并且对课程内容的理解达到了新的高度。
3.绩效评价理论在考核方式中的应用
考核方式的改革不仅表现在试题内容的变化，而且表现在成绩计量方法的改革上。在增加的实践环节中，成绩的计量方式参考了人力资源管理理论中的绩效评价方法，即参与交叉评价的方式。学生的成绩50%来自教师的评价，另外50%则来自各小组的互评，即上级评价与统计评价相结合的方式。这样既避免了上级评价的武断和片面性，又通过学生自己参与考核提高了积极性，更能公正客观地反映学生完成任务的情况。总体上来讲，提高了学生进行统计调查和分析的积极性，也锻炼了学生分析解决实际问题的能力和社会适应能力。
四、总结
总体来看，加强统计学的实践和应用能力培养已经是国内各高校的共同做法。在教学过程中全面应用案例式教学方式，已经取得了良好的教学效果，学生的学习积极性大幅提高，并通过调查分析和报告的撰写提高了实践能力。但是在培养复合型、创新型人才的大趋势之下，我们还面临着一系列的问题，比如，如何结合统计学教学引导学生设计统计软件、如何指导学生在新的领域应用统计分析方法等，这都是将来进一步研究的重点。
参考文献：
[1]闵素芹，柳会珍.浅析统计学专业创新与实践教学改革.统计与咨询.2010.6（44-45）
[2]郑红玲.对经管专业统计学实践教学的探讨.经济研究导刊.2011年第11期（229-230）
[3]赵艳霞，李宇鹏，王晓巍.改革统计学教学模式，培养学生实践创新能力.中国成人教育.2010年第4期（157-158）
[4]赵晓芬.关于改进财经类专业统计学实践教学的思考.教育与职业.2010年第32期（154-156）
[5]胡明礼.关于经管类专业“应用统计学”实践教学的探讨.科技信息.2009.10（4-5）
随着计算机的日益普及和计算机技术的不断发展，深刻理解统计学课程的基本内涵和基础理论，并能够灵活运用统计学方法解决社会经济生活中的实际问题成为统计学发展的趋势[1]。在这样的趋势下，《管理统计学》课程不仅要强调基础理论的教学，更重要的是要为学生能够灵活运用基本理论解决实际问题提供方法、思路及实践指导。
1 教学目的与要求
本课程的目的在于培养学生使用数据分析工具的能力[2]。因此教学必须从实际出发，首先阐述清楚管理统计学各种方法的实际应用背景与其所解决问题的定位与对象，在此基础上强化基础统计理论与方法的学习，并选择相应案例运用统计软件进行计算与分析。使学生能够深刻理解统计学思想，以及统计方法所能够解决的问题以及解决问题的思路、方法与工具，并能够综合运用统计理论与其他经济、管理理论进行分析与解决实际问题。通过教与学，使学生具备以下能力：
a、统计软件SPSS上机操作的能力；
b、利用统计软件处理统计数据的能力；
c、面临实际问题选择适当的统计分析方法的能力；
d、解读软件处理结果并支撑实际决策问题的能力。
2 传统教学中存在的问题
2.1先导课程基础薄弱
管理统计学的先导课程为概率论与数理统计，一般学校概率论与数理统计课程的开设学期为大学二年级上学期，而管理统计学的开设学期为大三下学期，两门课程教学间隔时间较长，导致很多学生在学习管理统计学课程时，对于概率论方面的基础知识少有印象，造成对管理统计学中的一些知识点理解起来较为困难，例如假设检验部分内容，统计学需求得显著性P值，而P值的计算方法则是属于概率论课程的教学内容。由于知识点衔接不上造成很多学生学习统计学时，知其然而不知其所以然的情况。
2.2理论教学方法单一
传统教学手段单一，主要以教师讲授为主[3]。教师通过讲述、课件展示的方式将知识、技能传授给学生，使得学生经常处于被动的位置。虽然能够教师能够用较短的时间将知识系统、全面地教授给学生，但是不利于学生积极性的调动。这种教学方法不仅费时费力，而且达不到要求的教学效果。另外一些统计分析方法，需要大量数据，并且计算较为复杂，因此讲解难度较大， 而且无法连贯下来。如果教师照本宣科，平铺直叙，不结合案例讲解[4]，就会让学生觉得枯燥无味，晦涩难懂，从而降低学习兴趣与积极性，影响教学效果。
2.3实践教学环节薄弱
在信息时代的今天，不会通过计算机手段，使用相关的统计分析软件，统计学就没有了用武之地[5]。而很多院校的统计学教学缺乏相应的实践性教学环节，学生虽通过课堂学习了统计学的基本概念和理论，掌握了一些数据统计分析方法[6]，却没有掌握将统计理论和方法应用到实践当中的工具和手段，常常只会手工运算， 遇到一些比较复杂的数学模型， 就只能纸上谈兵。缺少实践是整个问题的关键， 使得不能利用一些成熟的统计分析软件去求解问题。只有通过大量的上机操作训练，才能让学生真正掌握统计分析软件，并能正确地应用。
3 教学改革研究
3.1基于案例驱动式的理论教学
在进行管理统计学知识点讲解时，以一个真实的统计分析案例贯穿于整个理论教学，从研究的设计、数据的收集、数据的整理、数据的预分析、统计制图、统计制表、假设检验、相关分析到回归分析，对每一个知识点都通过理论讲解与实际案例相结合的方式。理论知识为案例分析的准确性提供了保证，案例分析是对理论知识的升华。进行课堂教学组织时，可以采用案例讨论的方式，在老师的指导下，组织学生来对案例进行分析、讨论，并在对统计结果进行分析的基础上得到统计结论。这种案例的教学方式加深学生对于知识点的理解，同时能够帮助学生建立一个完整统计分析研究的思路。
3.2以理论教学为基础的模块化实践教学
实践教学是巩固理论知识和加深对理论认识的有效途径。针对不同专业的学生，选用不同的统计分析软件进行教学，对于非统计学专业，可采用功能强大且操作简单的SPSS进行实践教学。在进行实践教学时，根据统计分析软件的结构将教学内容进行模块化分解，例如可分为数据设计及录入模块、数据整理模块、统计描述模块、统计分析模块、统计建模模块。针对不同模块的特点采用不同的案例数据进行演示，让学生对于统计分析的过程的阶段化有更深的理解。通过实践教学使学生学会将调查所得的信息转化为SPSS可处理的数据，并通过SPSS软件进行统计处理，获得更深层次的数据认识，挖掘出隐藏在数据中潜在的规律和特征，从而为统计决策提供依据。
3.3以实际应用为导向的课程设计
在理论教学结束后增加课程设计环节，让学生自由组合3-4人为一组，完成一项统计分析研究。要求学生结合社会热点，以统计学课程和理论知识为基础，设计调查问卷，进行实地调研，对搜集的数据进行分析，将收集的的数据描述转换为数据文件，然后进行描述统计分析和推断统计分析，在此基础上进行多元统计分析和统计建模，最后总结设计过程，整理课程设计的书面材料，撰写并提交一份统计分析报告。通过课程设计能够培养学生主动运用统计方法进行调查研究去看待和解决实际问题的能力，提高学生利用统计分析结果达到决策支持的能力。
4 教学改革的实施
我校属于应用型本科高校，对于信管专业学生的要求为：要具备信息获取、组织、分析的能力，就必须学习统计学相关的知识。在信息管理与信息系统课程体系中，统计学的基础知识是学生学习管理知识的基础，统计学中的一些统计分析方法也是学生在后续课程学习的基础，因此，统计学在信管学生的知识结构中占有举足轻重的地位。据此制定了教学改革后的《管理统计学》教学大纲，如表1所示。
关键词：大数据;医学统计学;教学
Suggestions on Medicostatistics Teaching in the Age of Biomedical Big Data
Li Shenghui Xu Zhiwei Zheng Zhijie
（School of Public Health affiliated with Shanghai Jiaotong University，Shanghai 200027，China）
Abstract：With the development of electronization， informatization， digitalization， and intelligentization in residents’ health records management system， along with the increasing accumulation of biomedical research data， a large amount of biomedical data （Big data） has been and will be generated. Consequently， there is an increasing need to better understand and mine the data to further knowledge on health management stratege and health policy making. This article discusses the challenges of big data on statistical theory and methods， furthermore， attempts to give some suggestions on how to adjust medicostatistics teaching strategy in the age of biomedical big data.
Key words：big data;medicostatistics;teaching
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。
在大数据时代，在统计学的教与学中，不应要求死记有关概念、定理和计算公式，而应加强统计学基础性原理与知识的教学，凸出统计学理论与方法的应用性，建立起大数据统计思维。学习统计学是为了应用和解决实际问题。对教师来说，教好医学统计学的标志是教会学生运用统计思维思考问题和选择合适的统计方法解决实际健康决策及健康管理问题。对学生来说，学好统计学的标志是建立统计思维，能够以问题为导向，在统计思想的引导下，选择合适或最优的统计方法，或者通过创新统计方法，有效地解决实际问题。
参考文献：
[1]Fan J，Han F，Liu H.Challenges of Big DataAnalysis[J].Natl Sci Rev，2014 Jun，1（2）：293-314.
[2]Ohno-Machado L.NIH'sBig Data to Knowledge initiative and the advancement of biomedical informatics[J]. J Am Med Inform Assoc，2014 Mar-Apr，21（2）：193.
[3]Margolis R，Derr L，Dunn M，Huerta M，Larkin J，Sheehan J，Guyer M，Green ED.The National Institutes of Health's Big Data to Knowledge（BD2K）initiative：capitalizing on biomedical big data[J].J Am Med Inform Assoc，2014 Nov，21（6）：957-8.
[4]Zhang Z.Big data and clinical research：focusing on the area of critical care medicine in mainland China[J].Quant Imaging Med Surg，2014 Oct，4（5）：426-9.
[5]耿直.大数据时代统计学面临的机遇与挑战[J].统计研究，2014，31（1）：1-9.
[6]Kaplan RM，Chambers DA，Glasgow RE.Big data and large sample size：a cautionary note on the potential for bias [J]. Clin Transl Sci.2014 Aug，7（4）：342-6.
[7]沈文海.气象数据的“大数据应用”浅析――<大数据时代>思维变革的适用性探讨[J].中国信息化，2014，6（235）：20-31.
[8]张学敏.大数据时代的数据分析[J].探索与观察，2014，8（16）：5.
基金项目：上海市高校一流学科建设（公共卫生与预防医学）;上海市公共卫生优秀学科带头人培养计划（编号：GWDTR2012
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。
