医学统计学统计分析论文

医学论文统计学方法应用的错误解析论文

摘要：统计学方法应用正确与否直接关系到医学科研结果的可信度和有效性，在研究设计时的错误应用会否决整个科研研究方案，基于错误统计学方法上产生的结果会浪费科研人员的时间和精力。编审人员应该高度重视医学论文的统计学方法应用，提高单篇文献的质量和学术水平。

关键词：统计学方法；医学论文；解析

一、引言

医学由于其研究的复杂性和系统性，常需要应用严谨的统计学方法，由于有些作者对医学科研的统计学理论和方法的应用缺乏深刻了解，在医学论文中错误应用统计学方法的现象时有发生。统计学方法应用的错误直接导致统计结果的错误。例如统计学图表、统计学指标、统计学的显著性检验等。因此，正确应用统计学方法，并将所获得的结果进行正确的描述有助于单篇论著的质量提高，现将医学论文中统计学方法应用及其常见结果的错误解析如下。

二、医学论文统计学方法应用概况

医学论文的摘要是全文的高度浓缩[1]，主要由目的、方法、结果、结论组成。一般要求要写明主要的统计学方法、统计学研究结果和P值。一篇医学论文的质量往往通过摘要的统计学结果部分就能判断。统计学方法的选择和结果的表达直接影响单篇论著的科研水平。

(一)材料与方法部分

正文中，材料与方法部分必须对统计学方法的选择、应用、统计学显著性的设定进行明确说明。通过对统计学方法的描述，读者应该清楚论著的统计学设计思路。材料部分要清楚说明样本或病例的来源、入组和排除标准、样本量大小、研究组和对照组的设定条件、回顾性或者前瞻性研究、调查或者实验性研究、其他与研究有关的一般资料情况，其目的是表明统计学方法应用的合理性和可靠性，他人作相关研究时具备可重复性。方法部分应详细叙述研究组和对照组的不同处理过程、观察的具体指标、采用的测量技术，要具备可比较性和科学性，

方法部分还要专门介绍统计分析方法及其采用的统计软件。不同的数据处理要采用不同的方法，必须清楚的说明计数或者计量资料、两组或者多组比较、不同处理因素的关联性研究。常用的有两组间计量资料的t检验，多组间计量资料的F检验，计数资料的卡方检验，不同因素之间的相关分析和回归分析。有些遗传学研究方法还有专门的统计学方法，要在这里简要说明并给出参考文献，还要简单叙述统计方法的原理。统计学软件要清楚的说明软件的名称和版本号，如基于家系资料研究的版本。

(二)论文结果部分

论文结果部分要显示应用统计学方法得到的统计量[2]，所采用的统计学指标较多时，往往分开叙述。分组比较多时还要借助统计图表来准确表达统计结果。对于数据的精确度，除了与测量仪器的精密程度有关外，还与样本本身的均数有关，所得值的单位一般采用紧邻均数除以三为原则。均数和标准差的有效位数要和原始数据一致。标准差或标准误差有时需要增加一个位数，百分比一般保留一个小数。在统计软件中，分析结果往往精确度比较高，一般要采用四舍五入的方法使其靠近实验的实际情况，否则还会降低论文的可信度和可读性。

结果部分的统计表采用统一的“三线”表，表题中要注明均数、标准差等数据类型。表格中的数值要按照行和列进行顺序放置，要求整齐美观，不能出现错行现象。要明确标注观察的例数，得到的检验统计量。统计图可以直观的表达研究结果，如回归和相关分析的散点图可以显示个体值的散布情况。曲线图表达个体均值在不同组别随时间变化的情况或者不同条件下重复测量的结果。误差条图由均数加减标准误绘出，描述的是67%的置信区间，不是95%，提倡在误差条图采用95%的置信区间。

关于统计量，一般采用均数与标准差两个指标，均数不宜单独使用。使用均数的时候要明确变异指标标准差或者精确性指标标准误。关于百分比，分母的确定必须要符合逻辑，过小的样本会导致分母过小而出现百分比过大的情况。百分率的比较要写清两者中不同的变化，可以采用卡方检验。

1.假设检验的结果中，常见只写P值的情况，有时候会误导读者，也会隐藏计算失误的情况，因此写出具体的统计值，如F值、t值，可以增强可信度。对于率、相关系数、均数这类描述统计量，要清楚写明进行过统计学检验并将结果列出。P值一般取与作为检验显著性，对于结果的计算要求具体的P值，如P=或P=。

2.在对论文进行讨论时，作为统计学方法产生的结果往往要作为作者的主要观点支持其科学假设，对统计结果的正确解释至关重要。P值很大表明两组间没有差别属于大概率事件，P值很小表明两组间没有差别的概率很小。当P<；，表明差异具有统计学意义。P值与观察的样本量的大小有关联，当样本量小的时候，数据之间的差别即使很大，P值也可能很大；当样本量大时，数据之间的差别即使很小，P值也可能显示有显著性差异。相关系数统计学意义的显著性也与相关系数的大小没有绝对的关联，有统计学意义的样本相关系数可能很小。因此，有统计学差异的描述并不一定意味着两组间差别很大，错判的危险性很大，显著性的检验为定性的结果，结合统计量大小方可判断是否具有专业意义。

变量间虚假的相关关系与变量随时间变化而变化相关，统计学意义的关联并不表示变量间一定存在因果关系。因果关系的确定要根据专业知识和采用的'研究方法的不同来考量。使用回归方程进行分析，当两变量间具有显著性关系，但是从自变量推测因变量仍然不会很精确。相关或回归系数不能预测推测结果的精确程度，而只是预测一个可信区间。诊断性检验应用于人群发病率很低的疾病，灵敏度、特异度的高低对于明确疾病诊断并不能很肯定。“假阳性率”与“假阴性率”根据实际的需要不同要求并不一致，在疾病患病率很低时，出现假阳性也是正常的，要确诊疾病必须要与临床症状体征相结合。因此，这两个率的计算方法必须交待清楚。

三、医学论文统计学方法应用的常见错误分析

(一)“材料与方法”中的统计学方法应用的常见错误

“材料与方法”中统计学方法常见的问题主要为：对样本的选择或者研究对象的来源和分组描述很少或者过于简单。例如，临床入组病例分组只采用简单的随机分组，未描述随机分组的方法，未描述是否双盲双模拟，未设置空白对照组，分组后对性别、年龄、文化程度的描述未进行统计学检验，对于特殊的统计学方法没有详细交代；动物实验分组的随机化原则描述过于简单，没有具体说清完全随机、配对或分层随机分组等；统计分析方法没有任何说明采用的分析软件，有的只说明采用的分析软件而不交代在软件中采用的统计方法；没有说明原因的情况下出现样本量过于小等情况。

(二)“结果”统计学方法应用的常见错误

1.应用正确的统计学方法出现的结果表达并不一定正确。例如前文所述数据的精确度要求。医学论文常见错误中包括均数、标准差、标准误等统计学指标与原始数据应保留的小数位数不同；对于率、例数、比值、比值比、相对危险度等统计学指标保留的小数点位数过多；罕见疾病的发病率、患病率、现患率等指标没有选择好基数，导致结果没有整数位；相关系数、回归系数等指标保留的小数位数过多或者过少；常用的一些检验统计量，如F值、t值保留的位数不符合要求。

2.对统计学指标进行分析和计算时，一般采用计数资料和计量资料进行区分。计量资料常用三线表，在近似服从正态分布的前提下采用均数、标准差进行说明，如果不符合正态分布时，可以采用加对数或其他的处理方式使其近似正态分布，否则只能采用中位数和四分位数间距等指标进行描述。医学论文中常见未对数据进行正态分布检验的计算，影响统计结果的真实性和可信度。对于率、构成比等常用的计数资料指标，常见样本量过小的问题，采用率进行描述会影响统计结果的可靠性，采用绝对数进行说明会显得客观一些。还有一些文献将构成比误用为率，也是不可取的。

3.在判断临床疗效之一指标时，两组平均疗效有差别并不意味着两组的每一个个体都有效或无效，必须通过计算有效率进行计算。如比较某药物治疗糖尿病的疗效，服药一周后，研究组和对照组的对血糖降低值分别为 ± 和 ± ( P = 1) 。按空腹血糖值低于的疗效判定有效率，研究组和对照组的有效率分别为和，尽管平均疗效相差较多，但也要注意到该药物对部分患者无效()。对假设检验结果的统计学分析结果，P 值的表达提倡报告精确P值，如P = 或P = 等。目前的统计学分析软件均可自动计算精确的P 值。例如常用的SAS，SPSS等，只要提供原始数据，就可以计算出t值、F值和相应的自由度，并可获得精确的P值。

四、小结

提高医学论文中统计学方法的使用质量是编辑部值得重视的一项长期而又艰巨的工作[3]，医学论文中统计方法应用和统计结果的表达正确与否，不仅体现了论文的科学性和严谨性，而且对于提高期刊整体的学术质量，促进医学科学的发展和传播也有着重要作用[4]。

参考文献：

[1] 李敬文,吕相征,薛爱华.医学期刊评论性文章摘要的添加对期刊被引频次的影响[J].编辑学报,2011(23).

[2] 陈长生.生物医学论文中统计结果的表达及解释[J].细胞与分子免疫学杂志,2008(24).

[3] 潘明志.新时期复合型医学科技期刊编辑应具备的素质和能力[J].中国科技期刊研究,2011 (22).

[4] 张春军,董凯.网络信息时代加强医学期刊编辑的信息素养[J].牡丹江医学院学报,2011(32).

医学统计论文

医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科，下面是我为大家收集整理的是医学统计论文，仅供参考。

摘要：不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。

关键词：医学统计；方法；运用；原理；选择

一、统计学方法简介

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=，当研究数据计算的P值小于时，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<50）的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均数的显著性，大样本（n≥50）采用u检验；多个样本均数两两比较则用方差分析，如差异有统计学意义，可采用q检验；Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中，表现为互不相容的类别或属性，分为二分类和多类反应，如治疗结果为显著和好转的人数等，该种资料可选用字检验，大样本（n≥50）时采用u检验。如：患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之，不论论文中选用的是哪种统计学方法，都要计算出检验值，然后再根据统计量值来判定P值的大小，结论一般描述为“差异有（无）统计学意义”。

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<50）定量资料且方差齐的两组数据之间的比较，而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较，几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如：在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时，两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义，比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验，但文中作者采用的是t检验，对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低，也增加了假阳性的概率，降低了试验结果的可信度。

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<”称为显著性，不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据，说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释；“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下，差异可能是因抽象误差引起的，在增加样本数量的情况下，差异可能变成“有统计学意义”。

参考文献：

[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志，2013（19）：2563.

[2]关红阳，郭轶男.医学统计t检验的分析研究[J].中国校外教育，2013（30）：114.

论文统计学分析方法

1、描述统计

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。

2、假设检验

参数检验：参数检验是在已知总体分布的条件下(一般要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态)进行检验。

3、信服分析

介绍：信度(Reliability)即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。

信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数(跨时间的一致性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

1、对比分析法

对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。

根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。

最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。

例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

统计分析方法有以下：1、描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。2、相关分析方法。相关分析方法是研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。3、方差分析方法。方差分析是用来分析一项实验的影响因素与相应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。4、列联表分析方法。列联表分析是用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。5、主成分分析方法。主成分分析方法是将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。

统计学定量分析论文

统计分析是运用统计方法与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的范文，欢迎大家阅读参考!

浅谈统计分析与决策

[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策，必须搞好统计分析。搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。

[关键词] 统计分析分析方法决策

统计工作的全过程分为四个阶段，即统计设计，统计调查，统计整理，统计分析。其中，统计分析是统计工作的最后一个阶段，是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策，这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是，那么，统计分析与决策是什么关系呢?

狭义的说，统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础，以统计方法为手段，对社会经济情况进行科学的分析和综合研究，以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标，运用逻辑方法和统计方法，对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究，以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病，统计分析就是对病情的诊断，决策就是开处方，“诊断”和“处方”是有区别的。

广义的讲，统计分析与决策是密不可分的。一方面，统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤：第一，诊断问题所在，确定决策目标;第二，探索和拟定各种可能的备选方案;第三，从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看，尽管要用到多种方法和手段，但哪一步也离不开统计分析，第一步就是通过统计分析，诊断问题所在，并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案，要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选，对每一方案要充实具体内容，“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案，首先要对各个备选方案进行评价、论证，这又需要统计分析。因此可以说，没有统计分析，也就没有科学决策。另一方面，从某种意义上讲，决策是统计分析的结果。一般来说，统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法，其实，决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法，只不过比“今后意见”“几条措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方，治病救人，不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题，解决问题，推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题，而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲，统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计，也不能为分析而分析。统计应该参与决策，为了决策科学化，必须搞好统计分析。

搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。

一、统计分析选题

所谓选题，就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。

怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义，二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。

统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如：计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如：市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容，可根据不同的时间、地点、条件，按两条选题标准适当选择。

统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内，研究总体的各个方面及其相互关系，或研究总体的主要方面的统计分析，属于综合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的统计分析，属于专题分析。两者各有不同的特点，都是必要的，但专题分析宜多，综合分析宜少。

二、统计分析方法

统计分析的关键是分析，怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。

统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲，统计分析就是统计学原理的运用。

统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象，可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律，这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应，要分别采用不同的统计分析方法。

形成概念一般用描述性的综合指标法，即总量指标、相对指标和平均指标，以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质，分析事物变化的原因，找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。

对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握，灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。

所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例，以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义，一是二者不可偏废，二是二者密不可分，

没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。

从根本上讲，统计分析就是完成从感性认识到理性认识，从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃，才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高，往往就是没有完成这一飞跃，仍然停留在表面现象上。

三、统计分析报告的撰写

统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命，那么，统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求，可以概括为五个字，就是“准、快、新、深、活”。

准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确，情况准确，论点准确。

快:就是在决策层决策之前，不失时机地及时提供分析报告。

新:就是不断创新。要求不断开拓新领域，钻研新课题，反映新情况和新问题。

深:就是要在充分占有材料的基础上，提高分析的深度，使认识不只停留在反映现象上，而要揭示事物的本质和规律，并且用观点统帅材料，用材料说明观点，做到材料和观点的统一。

活:就是文字生动活泼，形式灵活多样。资料要多样化和生动具体，要有群众语言，要通俗易懂，文字要精精炼。

统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析，不可能写出好的报告。经过分析阶段，弄清了事实，判明了性质，探索出规律，得出了结论，在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好，并不等于报告写得好，这里还有个撰写的技巧问题，那就是准确地表述事实，透彻地阐明本质，深刻地揭示规律，恰当地提出建议。

1.准确地表述事实

每一篇统计分析报告，都需要表述所分析的现象，即说明“是什么”。准确地表述事实，才能给读者一个明确的概念。为此，须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当，不要堆砌数字，搞数字文字化;(3)语言要素准确。

2.透彻地阐明本质

现象只说明事物的各个片面，本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告，必须深刻地揭示事物的本质，它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质，那只能是现象罗列，没有多大价值。

阐明事物的本质，也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如，某企业利润增加，是靠涨价，还是靠降低成本?经过分析，认识到利润增加主要是靠降低成本，这是矛盾的主要方面，这就反映出事物的性质。因此，在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业，本质问题是钢材浪费严重，在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。

3.深刻地揭示规律

规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系，经过推理，这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系，反映了事物发展变化的规律性，而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系，所以在统计分析报告中，要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。

4.恰当地提出建议

认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。

以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。

统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平，更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。

试谈统计分析方法应用

【摘要】统计分析方法应用于各个领域，解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题，本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性，针对性的提出了需要引起注意的共性问题，具有很强的现实意义。

【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言

随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、经济和科学技术的发展，多元统计分析方法的难题得到了攻破，各个领域广泛采用，推动了各行各业经济的快速发展。

二、多元统计分析方法的主要应用

统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。在工业，农业，经济，生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据，因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及，以及社会，经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际。

聚类分析

它是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与其它类之间距离，再选择近似者并类每合并一次减少一类，继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定市场营销战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题，企业首先可以通过市场调查，获取自己和所有主要竟争者，从而寻找企业在市场中的机会。

判别分析

判别分析是已知研究对象分成若干类型，并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析，企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。

主成分分析

主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标，来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标，尽可能多反映原来指标的信息，在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。

因子分析

因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述，多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析，如果按照一般的分析方法，我们就需要处理N个指标，并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标，从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。

三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性

(一)构建多元统计分析方法检验体系，提高多元统计分析应用质量

多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用，但应用中盲目套用分析方法的情况很多，只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤，对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此，本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上，使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高，推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。

(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论

多元正态分布总体的样本分布，即维希特分布，霍特林分布，威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。

(三)关于统计检验体系

将上述统计检验体系有机结合在一起，就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法，充分发挥多元统计分析方法的应用价值，提高应用质量，我们建议，在应用时，应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架，随着多元统计分析方法理论的逐步完善，上述检验体系也需要不断完善，也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面，在实际应用中，即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验，由于各种方法自身存在的缺陷或局限性，也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是，因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上，仍然保留着一种艺术气息，并没有统一做法，因此很多情况下也是不能令人满意的。总之，我们在应用时，对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类：

a.主成分分析统计检验体系

b.因子分析统计检验体裂引

c.系统聚类分析统计检验体系

d.判别分析统计检验体裂

e.对应分析统计检验体系

f.典型相关分析统计检验体系

四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题

1.关于原始数据变量的总体分布问题。

对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求，如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下，对原始变量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估计方法不同，对原始变量分布要求不同，采用极大似然估计方法估计主因子时，是假定原始变量是服从多元正态分布的，因此，应用时要引起重视，如典型相关分析要求原始变量服从正态分布，但在严格意义上，如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系，典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。

样本容量问题。

进行多元统计分析时，样本容量n达到多少为宜，目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10～20倍，有的认为样本容量要在100以上比较合适，有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可，也有的认为不必苛求太多的样本容量，如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时，即使再扩大样本容量，也难以得到满意效果。

原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。

多元统计分析方法中，有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中，进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的，如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时，则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后，才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性，则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时，这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是，如果变量之间的关系不是线性的，而是非性相关关系，于是，所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。

数据处理问题。

多元统计分析中涉及多个变量，不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时，具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的，不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”，即数量级的变量的影响会被忽略，从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响，进行多元统计分析时，必须对原始数据进行处里，最常用的是先作标准化变换处理，然后再作相应的分析。

五、结束语

在统计分析方法的应用中，会涉及到多个变量，因此，必须根据原来有的数量进行处理，然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础，对相关检验体系和分析体系进行了分析，具有现实的理论指导意义。

【参考文献】

[1]于秀林.多元统计分析[M].北京,中国统计出版社，1999：223—224.

[2]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京,北京大学出版社，2005：343—366.

[3]郭志刚.社会科学分析方法一SPSS软件应用[M].,中国人民大学出版社，1999.

[4]傅德印.主成分分析中的统计检验问题 [J].统计教育，2007(9)：4—7.

社会科学发展的进程中,统计学起了很大的推动作用。没有统计学,就没有现代的社会科学。下面是我为大家整理的统计学教育分析论文，供大家参考。

摘要：统计学是一门通用的方法论的科学，统计思想方法具有极其广泛的应用性。随着国家创新体系的建立，统计学的教育创新已经成为一个重要的议题。本文对统计学普及教育的创新问题进行一些探讨。

关键词：统计学;普及教育;创新

一、大规模的统计学普及教育势在必行

从世界发达国家的情况来看，都比较重视统计学和统计学教育。2006年6月，中国人民大学举办了“2006统计学国际论坛”，笔者参加了这一论坛，并专门就统计学普及教育问题向美国依利诺依大学何旭明教授了解了美国统计学教育的有关情况。何教授讲：“美国的高等院校几乎都开设《统计方法》选修课，而且学生中选《统计方法》课程的人数要多于选修《微积分》课程的人数，因为他们觉得统计更有用。”另外，从最近的英国、美国、日本以及港、台地区的中学教材来看，统计学与概率都是教学内容的重要组成部分，多数教材每个年级都有统计内容。

在国内，统计学也越来越受到重视。1993年12月，贺铿、袁卫两位教授提出的“大统计”的理念，在统计学界从认识上正趋于统一。1998年9月，教育部在将504个本科专业调整为249个的情况下，统计学从原来的二级学科反而被调整为理学类一级学科。这些都为统计学的发展和统计教育的大规模普及奠定了重要基础。

尽管如此，我国统计学教育与发达国家相比还是存在着很大的差距。我国所有的普通高等学校中，具有统计学专业或开设统计学课程的只有100多所，这与美国有成百上千所学校在提供统计教育的状况相比比例是较低的。从我国中学教材来看，统计的内容约占4%。相对上述国家的教科书来说比例也是较低的。

一个国家应用统计学知识的多少，反映一个国家的发达程度。随着我国社会主义市场经济和各项社会事业的快速发展，随着建设创新型国家战略目标的实施，随着高等教育的大众化进程，统计学提高教育和大规模的普及教育无疑都会得到长足发展。统计学教育也会在普及基础上进一步提高，在提高指导下进一步普及。因此笔者认为，较大规模的统计学普及教育已经势在必行。

二、高等院校是统计学普及教育的突破口

实际上，近年来我国的统计学教育已经开始突破统计学专业教育的界限，在一些理工农医以及社会学等大部分学科和专业中，开设了统计课程;统计知识还列入了中小学教学内容。这是可喜的，但笔者认为统计学普及教育还仅仅是初露端倪，大规模的统计学普及教育还未开始，还有许多工作要做。

目前，我国在一些财经类院校开设的基本是社会统计学，在理工类院校开设的基本是数理统计学，都还与“大统计”的理念和作为理学类一级学科的统计学存在着很大距离。中小学虽然在数学教材中加入了一些统计学的基本内容，但一方面比例较少，另一方面，据笔者了解，由于受应试教育和基层学校师资条件的制约，教育质量也还存在不少的问题。很多理科教师在大学仅学过数理统计课程，对抽样和描述统计的内容较生疏，因而感觉新教材内容体系较乱，内容不如老教材讲起来“顺溜”。于是知识可以传授给学生，也可以指导学生完成很多的练习题，但蕴涵在知识背后的统计思想能否也讲出来可能就要打很大的折扣了。

另外，国民的统计意识还不强，对统计学的认识也还不够，据笔者了解，一谈到统计，很多人就联想到统计局，联想到大量的统计数据和统计报表等。这些都说明，统计学的普及教育还任重道远。

大规模普及统计教育是一项浩大的系统工程，需要以强大的人力、物力、财力资源为基础。以人力资源为例，尽管我国有一支素质较高的统计学专家队伍，但由于他们承担着国家政府部门或科学研究机构的重要工作，因此显然不可能有过多的时间和精力从事大规模的普及教育工作。同样，国家目前也还不可能投入大量的物力和财力资源开展统计学的普及教育工作。那么，怎样解决人力、物力、财力的问题，开展大规模的统计学普及教育呢?

笔者认为，要进行全社会的统计学普及教育，首先应该在各类高等院校中普及统计学教育，即把高等院校作为统计学普及教育的突破口，而后推向全社会。各类高校现有专业教师可以承担统计学普及教育的教学工作，在学校教务部门的统一安排下，着力通过开设跨专业选修课的形式开展统计学普及教育。各类高等院校接受过统计学基础教育的成千上万名大学生会走向社会的众多工作岗位，他们会带着统计学的基本思想方法在各个岗位开花结果，同时也为他们进一步提高和继续进行全社会的统计学普及教育打下了基础。因此，把高等院校作为统计学普及教育的突破口是解决人力、物力、财力资源问题的最好方略和最佳途径。

当然，由中国统计教育学会、重点大学和一流专家牵头，以讲座班的形式开展对一般高等院校的师资培训工作，以研讨会的形式定期沟通和交流各高校统计学普及教育的情况和经验也是非常必要和重要的。

高等院校作为统计学普及教育的这个突破口一旦打开，全社会普及统计学教育的蓬勃局面也就很快到来了。笔者甚至认为，高等院校统计学普及教育的局面可能会很壮观，会受到学生的欢迎。

三、在高等院校进行统计学普及教育的一些思考

在各类高等院校中进行统计学普及教育实际上是相对现有教育体制来说的一项教育教学改革，是高等院校教学内容创新的一种尝试，需要领导的重视，教务部门的协调等基本条件作为保证。在这里，就有关教学指导思想和实施方法粗略地谈一下基本想法，以求抛砖引玉。

1、基本思想：将抽样技术、描述统计、概率初步、推断统计、非参数统计、 Excel 在统计分析中的应用结合在一起，并溶入案例教学，向学生较系统地介绍入门阶段最基本的统计思想和方法。

2、基本途径：通过在普通高等院校各专业开设《应用统计方法》选修课，解决统计意识的培养和统计方法普及教育问题，选修课一般为54～72学时为宜。

3、基本目标：各专业的学生通过《应用统计方法》的学习，初步树立统计意识，能够用基本的统计方法，借助于最普及的Excel统计分析软件解决工作中和生活中的实际问题。

4、教材选用：可以选用中国人民大学统计学院贾俊平等编著的《统计学》作为教材，也可以根据教学时间和其它具体情况，自编教材。

5、师资问题：各高等院校讲授统计学或者概率统计的教师承担统计学普及教育的教学工作，教务部门承担相关的教学管理工作都是没有太大问题的。当然教师很可能需要进行一些再学习，更新知识结构。例如，讲授概率统计的教师很可能需要学习实际的抽样技术和Excel统计分析软件的应用方法等。

6、学习评价：注重理论联系实际，将“学统计”转化为“做统计”，改革传统考试方法，通过撰写统计报告进行考核，从而使学生掌握从数据的收集、整理、分析、写出统计报告的全过程，提高教学效果。

在2004年8月教育部颁布的《普通高等院校本科教学工作水平评估方案(试行)》中，实践教学被视为专业建设与教学改革的重要方面，单独列为一项二级指标，强化了实践教学的地位。各类高等院校率先进行统计学教育的普及工作，不但增强了实践教学的环节，而且也为统计学的社会普及教育打开了突破口，是义不容辞的时代使命。同时，通过大规模地进行统计学普及教育，也会提高统计学在国民心目中的地位，提高统计工作者的社会地位，更重要的是可以提高适应社会主义市场经济的与世界发达国家接轨的国民基本科学素质。

参考文献：

[1]胡学锋.美国统计教育之考察[J].统计与决策.

[2]张国荣.在中国统计教育学会第四次会员代表大会开幕式上的讲话[J].统计教育，

[3]马赞军.大学统计学教学模式探讨[J].统计教育.[4]杨大成.统计教学方法当改[J].中国统计.

摘要：以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法，统计教学是一门艺术，艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时，统计教学会取得更好的教学效果。

关键词：统计学;教育

一、建构主义理论学生“学”的特点

建构主义对学生学习活动的本质进行了科学的分析，认为学生学习有如下特点：

1、学生学习不是从零开始的，而是基于原有知识经验背景的建构。即学生在学习统计课程之前，头脑里并非一片空白。学生通过日常生活的各种渠道和自身的实践，对客观世界中各种自然现象已经形成了自己的看法，建构了大量的朴素概念或前学科概念。这些前概念形形色色，共同构成了影响学生学习统计学概念的系统。学生的前概念是极为重要的，它是影响统计学学习的一个决定性的因素。前概念指导或决定着学生的感知过程，还会对学生解决问题的行为和学习过程产生影响。

2、学生学习知识是一个主体建构的过程，要突出学习者的主体作用。学习不仅仅是知识由外到内的转移和传递，而是学习者主动地建构自己的知识经验的过程，即通过新经验与原有知识经验的反复的、双向的相互作用，充实、丰富和改造学习者原有的知识经验。在这种建构过程中，学生一方面对当前信息的理解要以原有的知识经验为基础，超越外部信息本身;另一方面，对原有知识经验的运用又不只是简单地提取和套用，个体同时需要依据新经验对原有经验本身也做出某种调整和改造，即同化和顺应两方面的统一。学生不是被动信息的吸收者，而是主动地建构信息，这种建构不可能由其他人代替。因此，教师不能直接将知识传递给学生，而是要组织、引导，使学生参与到整个学习过程中去。

3、学生学习既是个体建构过程，也是社会建构过程。虽然知识是在个体与环境的相互作用中建构起来的，但社会性的相互作用也很重要，甚至更重要。因为人的高级心理机能的发展是社会性相互作用内化的结果(正如统计的特点具有社会性)。此外，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者对某种问题可以有不同的假设和推论，学习者可以通过相互沟通和交流，相互争辩和讨论，合作完成一定的任务，共同解决问题，从而形成更丰富、更灵活的理解。同时，学生可以与教师、统计专家等展开充分沟通。这种社会性相互作用可以为知识建构创设一个广泛的学习共同体，从而为知识建构提供丰富的资源和积极的支持。因此，课堂上师生交互和生生交互活动起到了很重要的作用，“学习共同体”的形成以及对课堂社会环境和情境的营建是学生获得学习成效的重要途径。

二、建构主义理论教师“教”的特点

建构主义理论认为教师在课堂中的作用，可以概括为教师是课堂教学的组织者、发现者和中介者。

1、教师是课堂教学的组织者，起主导作用和导向作用。教师应当发挥“导向”的作用和教学组织者的作用，努力调动学生的积极性，帮助他们发现问题，进而去“解决问题”。

2、教师是课堂教学的发现者。教师要高度重视对学生错误的诊断与纠正，并用科学的原理和原则，给予正确的引导与指引。

3、教师是课堂教学的中介者。教师是学生与教育方针及知识的桥梁。教师既要把最新的知识和分析方法提供给学生，也要注意提高学生的综合素质。

从辩证法的角度看，教学是一个不断发展的动态过程，教与学是对立统一的矛盾运动，随着教学活动的变化，矛盾的主要方面，或在教师，或在学生。分开来看，“教”的主体是教师，客体是学生，教师发挥主导作用，学生发挥能动作用;“学”的主体是学生，客体是教师，学生进行认识活动和实践活动，教师则对这些活动施加影响。合起来看，在教学活动这一不断发展、循环往复的全过程中，教师与学生的主体客体地位是相互依存、相互规定，又在一定条件下相互转化的。因此，“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师可以实行“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学。

“基于学生为主体，教师为主导”的教学思想，在教学过程中，“学”与“导”的活动、学生与教师之间的关系应该是互动的、融合的，在和谐中不断向前发展。因此，按照“学与导和谐发展”的教学要求，教师在课堂教学中按照“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学时，可以采取“诱导试学——引导探学——开导活学”方法组织课堂教学。

(1)设置情境，提出问题，激发学生学习的兴趣和热情

教师引导学生学习首先要从现实的、有兴趣的、富有挑战性的真实问题情境开始。让学生一开始进入学习探索就真切地感受到统计就在自己身边，体验到学习统计的价值，从而激发起学习统计的兴趣，萌发积极主动探索统计理论和方法的求知欲望。教师要通过对课堂的组织，让学生对学习统计产生学习兴趣，“热爱是最好的老师”，兴趣盎然地进入了对统计学知识的探索，学生才能学有所长。(2)探索问题，增强学生主角意识，激励学生积极参与

“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，课堂教学方式应从根本上改变原有的教师讲、学生听，教师指挥、学生操作的教学现象。学生要在自己生活经验的基础上不断地提出问题，分析问题，对各种信息进行加工转换，对新经验和旧经验进行综合概括，解释有关现象。在教学过程中，教师可以提供一定的支持和引导，设计有思考价值、有意义的问题。学生可以进行小组合作研究探索，教师允许学生从不同的角度去观察分析，允许学生用自己喜欢的方法学习，通过各自想法的交流、碰撞，发现学生有价值的建设性建议及方法措施，及时制止学生运用统计方法计算分析问题时可能出现的偏差，使问题得到正确的解决。

(3)解决问题，培养学生创新能力，提高学生综合素质

在以往统计学教学中，我们关注比较多的是学生能否记住计算公式、方法、意义、应用条件，能否利用这些知识完成所设问题的正确计算。而“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师在课堂中，就应该更加关注学生能否将科学知识与自己的生活经验紧密联系起来，关注学生在灵活应用统计学知识、创造性地解决实际问题时所表现出来的情感、态度和价值观。并通过实践活动，使学生对学习统计产生兴趣，变抽象的科学法则、科学方法为得心应手的工具，从而使学生在解决问题过程中，体验参与学习统计的快乐，享受成功解决实际问题的愉悦。

三、以建构主义理论为指导统计学教法探讨

1、设计课堂教学新模式

统计学课程旨在培养学生能够运用统计学基本理论和定量分析方法，对经济现象进行定性和定量的分析和评价。统计学课程内容基本分为三个模块两个层次。第一模块：研究统计学的一般问题，属于基础理论。第二模块：推断统计的理论与方法，相关与回归分析，属于一般的统计方法及其在社会经济领域的运用。第三模块：时间序列分析与预测，统计指数与因素分析，统计综合评价，属于社会经济统计方法的特有问题，侧重于各种统计分析方法运用。两个层

反映了知识、能力、素质培养的要求。在建构主义学习环境下，教师和学生的地位、作用和传统教学相比已发生很大变化。因而首先教师必须改变传统的教育思想与教育观念，以现代教育思想和学习理论为指导，利用多媒体等现代化技术优势，探索最优的课堂教学模式。课堂教学中应进一步发挥好学生的主体作用，让学生主动地参与到获取知识的过程中去，做到：(1)合理处理好教材，创造性地使用教材，充分展示学习内容的实用意义。(2)教学思路清晰，过程流畅、自然。(3)采用启发式、精讲多练式、答疑式、案例式等教学方法，构建情景逼近式的教学模式，努力提高课堂教学效果。

2、设计课内课外相融共生的大课堂

课堂教学不仅要教会想要传授给学生的知识，还要教会学生在书本之外查阅图书、报刊、杂志、网络等资料，以开阔视野，扩大知识面，吸取精华，为我所用，要教给学生发现问题、分析问题、解决问题的方法。此外，还要通过课内设计的实训教学内容激发学生主动参与的热情，实训教学内容主要包括统计调查方案的编制、调查问卷的设计、统计表统计图的制作、综合指标分析、统计案例分析等内容。统计实训的课内教学采用精讲、示范、多练、答疑的方式;课外教学采用学生自行分散复习和有组织分组制表、制图、社会调查、整理计算分析等方式。

3、实行点、线、面、体相结合的大统计

“点”是指让学生根据某一知识点完成作业、实习。“线”是指让学生针对某一问题进行深入分析。“面”是指让学生把若干知识点联系起来进行综合的分析和实训。“体”是指让学生能就学科体系及相关学科的内容进行深入、全面、综合的分析与应用。在讲授基本理论和基本知识的同时，注重学生基本技能培养、综合能力培养、设计能力的培养。使学生能从高度整体把握统计的思路和统计分析、评价思想。

4、充分发挥学生的主体作用

建构主义理论强调学习者在建构性学习中的积极作用，是要求教师在课堂教学中善于激发学生的好奇心和求知欲，使学生主动积极的学习。教学中应根据统计教学内容和学生特点，选择适当的教学方法，灵活运用适当的教学手段，设置悬念，使学生产生好奇心和强烈的求知欲。统计学教学过程中涉及到特有的概念及科学家，教学中可以适当拓展，开阔学生的视野，影响学生的心智，塑造学生的灵魂，在潜移默化中激发学生学习统计的兴趣;教师的教学语言要准确生动形象，善于设疑，启发学生思维，活跃课堂气氛，使学生充满求知思索的激情;做到理论联系实际，强化学习的动机，激发学生学习统计持久的浓厚的兴趣，激励学生不断提高对自己能力的欲求，不断增强自己的学习信心，不断地在自我实现中超越自我。

5、设置情境，在交互中实现教学目标

学校是社会的一个细胞，是社会的一个重要组成部分。课堂也不单纯是“老师教、学生学”的木讷课堂。课堂中的社会性环境主要包括两方面，一是师生之间的交互，二是学生之间的交互。建构主义认为，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者可以对某种问题形成不同的假设和推论。师生在课堂上可以通过合作解决问题、小组讨论、意见交流、辩论等形式，促进学习者之间的沟通和互动。统计教学要从过去主要关注“人机交互”到关注“人际交互”;从只关注学生与教师、教学信息的交互到关注学生之间的交互以及学生与校外专家、实践工作者的交互;从关注个别化学习到同时关注学习共同体的建立。教学中要充分利用社会性资源，调动学生的学习情趣，拓展学生的知识面，在交互中实现最佳的教学效果。

6、构建科学的考核评价体系

建构主义理论强调学习是诊断性学习和反思性学习和自主性学习，这意味着学生必须从事自我监控、自我测试、自我检查、自我约束等活动，以诊断和判断学习中所追求的是否是自己设置的目标。在教学中，应该根据理论和实训教学的不同特点、不同教学内容的具体组织方式，不断的反馈，使学生自己及时评价。同时，在学生成绩考试评定中，应采取了灵活的考试方式

笔试、有口试，也有设计方案和调查报告，笔试内容也应着重考核学生运用所学知识分析问题解决问题的能力，注重知识、能力和素质的综合评价。

以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法，统计教学是一门艺术，艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时，统计教学会取得更好的教学效果。

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SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的范文，欢迎大家阅读参考!

统计分析软件SPSS的特点和应用分析

【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。

【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验

一、前言

统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业毕业论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的爱好者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。

二、SPSS软件的特点

(一)操作简便

SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

(二)编程方便

具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS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。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

(三)功能强大

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

(四)全面的数据接口

能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。

(五)灵活的功能模块组合

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

(六)针对性强

SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)

例题：为了调查甲、乙两地土壤对种植同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：

甲(斤)：、、、、、、、

乙(斤)：、、、、、、

问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?

解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;

H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。

然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具体操作过程如下：

第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。

第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：

第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。

SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。

第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;

第五步：单击OK，得输出结果。

所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。

参考文献

[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.

[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).

[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).

试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用

摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。

关键词： SPSS软件考试数据统计分析操作步骤

1. 引言

一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。

2. SPSS分析软件简介

“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。

下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

3. 相关性分析

教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。

Pearson相关系数法计算公式：

式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。

Spearman相关系数法计算公式：

r=1-(2)

式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。

Cronbach a信度系数法计算公式：

α= 1-(3)

式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。

数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。

我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：

(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。

(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。

(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。

(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：

上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。

Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：

(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。

(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。

4. 选择题的选项分析

在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。

教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。

我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。

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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。

检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。

数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。

SPSS数据统计分析的步骤如下：

(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。

(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。

(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。

(4)点击【OK】，输出软件运算结果。

我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。

假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。

5. 结语

SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。

参考文献：

[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.

[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.

统计学案例分析论文

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。下文是我为大家整理的关于统计相关论文的范文，欢迎大家阅读参考!

浅谈概率在统计学中的应用

摘要：概率是研究随机现象的数学学科，其理论严谨、应用广泛、发展迅速。目前，概率的理论与方法已广泛应用于统计学中，主要是从正态分布、小概率事件两方面介绍了概率在统计学中的一些应用。

关键词：随机现象;事件;样本;母体;正态分布;小概率原理

统计学主要分为描述性统计学和推断性统计学。给定一组数据统计学可以摘要并且描述这些数据，这个用法称为描述性统计学。另外，观察者以数据的形式建立起一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称为应用统计学。另外，还有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。

同一仪器多次测量同一物体的重量，所得的结果彼此总是略有差异，这是由于诸如测量仪器受大气影响，观察者身体或心理上的变化等等偶然因素引起的。同样的，同一门炮向同一目标发射多发同种炮弹，弹落点也不一样，因为炮弹制造时的种种偶然因素对炮弹质量也会有影响。此外，炮筒位置的误差，天气条件的微小变化等等都影响弹落点。再如从某生产线上用同一种工艺生产出来的灯泡寿命也是有差异的等等。

总之所举这些现象的一个共同点是：在基本条件不变的情况下，经过一系列试验或观察会得到不同的结果。换句话说，就个别的试验结果或观察结果而言，它会时而出现这种结果，时而出现那种结果，呈现出一种偶然性。这种现象称为随机现象。对于随机现象通常关心的是在试验或观察中某个结果是否出现，这种结果称为随机事件，简称事件。为了实际的理由选择研究团体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称作样本。推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的几率并且做出对于母体的推论，这个推论可能以对或错的答案呈现(假设检验)出对未来观察的预测，关联性的预测，或是将关系模式化(回归)。

随机现象有其偶然性的一面，也有其必然性的一面。这种必然性表现为大量试验中随机事件出现的频率的稳定性，即一个随机事件的频率常在某个固定的常数附近摆动，这种规律我们称之为统计规律性。频率的稳定性说明随机事件发生的可能性的大小是随机事件本身所固有的，不随人们的意志而改变的一种客观属性，因此可以对它进行度量。对于一个随机事件A用一个数p(A)来表示该事件发生的可能性的大小，这个数p(A)就称为随机事件A的概率，因此概率度量了随机事件发生的可能性的大小。

如果样本足以代表母体，那么由样本所做的推论和结论可以引申到整个母体之上，统计学提供了许多方法来估计和修正样本资料过程中的随机性(误差)。要了解随机性的一定几率必须具备基本的数学观念。数理统计是应用数学的分支，它使用几率论来分析并且验证统计的理论基础。

概率在统计学中有着重要的作用，包括总体、抽样研究、统计描述、统计推断、正态分布规律等，正态分布是概率中最重要的一种分布。一方面正态分布是自然界最常见的一种分布，例如测量的误差;炮弹弹落点的分布;人的生理特征的尺寸：身长、体重等;农作物的收获量;工厂产品的尺寸：直径、长度、宽度、高度，都近似服从正态分布。

一般来说若影响某一个数量指标的随机因素很多，而每个因素所起的作用又不太大，则服从正态分布这点可以用概率论的极限定理来加以证明。另一方面正态分布具有许多良好的性质，许多分布可用正态分布来近似，另外一些分布又可由正态分布来导出，因此在理论研究中，正态分布十分重要。如利用正态分布规律统计学校的成绩分布，得出一个阶段的学生总体是否进步，然后寻找原因，得出改进办法。分析一年经济的发展，预测来年的收入。找出影响发展的主要因素，寻求改进的方法等等。

小概率事件即发生概率很小的事件(p≤)，在统计学中有着重要的应用，这样的事件理论上发生的可能性则几乎为零。如买彩票中大奖，就是典型的小概率事件，也许每一期均会有大奖开出(可能性很小)，但对于每一个彩民来说，他买一注中大奖的可能性(小概率事件在一次试验中就发生的概率几乎没有。其实，这就是小概率事件在统计学上应用的重要理论依据——小概率原理。)即小概率事件在一次试验中发生的可能性很小，如果真的发生了，根据统计学可怀疑其真实性。

如某接待站在一天内共接待5人单独来访，结果这5人全在周一到访，由此能否推断接待站有规定的接待日?假定没有规定的接待日，一个来访者在五天中任何一天来访都是等可能的用Am(m=1,2,3,4,5,)表示“一周接待了m个人，全都是周一来访”事件，Am的概率如下表示：

事件 A1概率事件 A2概率

事件 A3概率事件 A4概率

事件 A5概率

5个人都在周一来访的概率为，大约万分之三。现在概率很小的事件在一次试验中发生了，于是怀疑假定的正确性，从而推断接待站有规定的接待日。

公元1814年，拉普拉斯在他的新作中，记载了一个有趣的统计，世界上男婴与女婴的出生比值是22∶21，即在出生的婴儿中，男婴占，女婴占，可奇怪的是1745-1784年四十年间统计巴黎男婴的出生率时，却得到另一个比是25∶24，男婴占，与前者相差，对于这千分之一点八的微小差异，进行调查研究，发现巴黎人有“重女轻男”的现象，有抛弃男婴的陋习，以至于歪曲了出生率，经过修正出生比依然是22∶21。统计学依据小概率原理作出结论的正确性很高，但也存在犯错误的风险(较低)。

小概率原理在统计上有着非常重要的应用。如假设检验结论的判断，假设检验是用样本信息推测总体的一种统计推断方法，由于抽样误差的存在，样本信息和总体特征间可能不尽相同，所以假设检验实际上就是判断待比较各方的差别是不是由抽样误差造成的。假设检验中p值的大小反映的就是差别由抽样误差造成的概率。在假设检验中就是通过比较p值与检验水准a(通常设为)的大小关系,从而做出差别有无统计学意义。

如果p值小于a统计学则认为差别由抽样误差造成的概率很低,那么根据小概率原理认为,小概率事件在一次抽样中就发生的可能性几乎为零,所以判定差别可能是由于比较各方在本质上的不同导致的。否则认为差别是由抽样误差造成的。在这里检验水准是在假设检验前认为设定的，是研究者能够承受的本次假设检验放弃真错误的概率，也可以理解为是研究者设立的小概率事件的概率。而p值则是通过计算，即在检验假设成立的情况下，差别是由抽样误差造成的概率。

统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要，随着社会经济和科学技术的发展统计在现代化国家管理和企业管理中的地位越来越重要，人们的日常生活都离不开统计，统计的影响是这样巨大，故与之密切相关的概率的作用也越来越重要。

浅谈统计学基础教学方法与学生应用能力的培养

摘要:统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,具有综合性,抽象性及应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。在中职教学中需结合本学科的特点,不断改进教学方法,提高学生综合应用统计知识的能力。

关键词:统计学教学方法设计能力培养

统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,学科内容中的调查研究和分析处理问题的方法,不仅应用于各项工作中,也用于其他学科研究过程中的数据搜集、整理、分析并得出结论。故统计学具有综合性,抽象性,应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。现结合本学科的特点探讨其教学方法和学生应用能力的培养。

一、统计学基础课程教学的特点

统计学基础也是社会经济统计学原理,其学科内容的特点:一是基本概念多,理论讲授上较抽象;二是指标类别多,初学时严格划清各种指标内涵难;三是调查分析方法多,正确理解和选择恰当的调查方法难;四是正确的调查方式、方法指标体系的设置,统计范围的界定与是否得出反映事物的正确结论直接相关;五是科学设置调查事物的指标体系又与弄清反映该事物的客观内在本质的相关指标直接相关。因此,对年龄小,分析能力差的中职学生教学对象来讲,即便从概念上掌握了统计学的原理,如果不结合实际的统计案例资料和采用恰当的教学方法,就很难达到正确应用统计知识解决现实社会经济中问题的目的,甚至会因为错误使用方法,得出对事物评判的错误结论。

二、结合本学科知识的特点采用适当的教学方法,增强应用能力的培养

在教学中,首先通过对教材内容体系的全面分析和教学对象知识结构的分析,以及学生对统计学知识学习的兴趣、理解的深度和掌握应用情况的总结,在教学中的不同环节恰当地实施不同的教学方法。

1、通过学科内容体系导入与工作任务联系,提升学生学习兴趣

在讲授本学科内容时,首先给学生介绍统计学基础教材内容的基本框架:统计学的涵义、研究对象、性质、职能和研究的基本方法。其次是介绍学科知识体系:统计学中的基本概念,统计资料调查整理的方式方法,统计数据的显示与提供,以及提供的统计数字资料运用多种指标法进行分析(总量指标法--反映事物的规模状况,平均指标法--反映事物的集中趋势及一般规律,相对指标法--反映事物的纵向横向比较和事物之间的联系,标准差法--反映事物中总体单位标志值之间的离散趋势和程度,分析事物之间的差异。统计指数法--反映事物中各种直接因素的影响。

时间数列法--反映事物在时间段上的发展变化趋势。抽样调查法--统计专门调查方法中最科学的方法。相关回归分析法--分析事物中的因果关系。)通过内容体系的简单讲解导入,让学生在学习具体理论知识前就对该学科有一个总体感性认识,产生兴趣。带着要通过掌握统计知识去解决实际问题的意识和目的去学习。

2、让学生的学习从理性认识过渡到感性认识,增强应用能力

我在教学中介绍统计学的基本概念和统计调查方法内容时,除对每个知识点进行举例说明外,一部分知识讲完后,给出几个典型的统计调查方案让学生弄清在这些调查方案中所涉及的统计总体、总体范围的界定、总体单位、标志、指标以及采用的哪种调查方式等。这不仅让学生把抽象的统计学概念知识从理性认识过渡到了感性认识,而且通过这些案例还进一步让学生明白了调查方式的选用必须要根据调查对象和要解决的问题适当选取,而不是什么调查目的,什么事物都可以用任何一种调查方式。只有正确选用统计方式、方法去调查分析客观事物才能得出正确的结论,才能具备正确利用统计知识去分析解决问题的能力。

3、综合指标应用与典型资料结合法,提高学生的应用能力在讲授综合指标法时,对每一种指标的理解都是

分别举例说明让学生理解该指标的含义和作用。为了让学生能正确理解和区分每一种指标的作用,在所有指标介绍完后,我选用了国民经济年度统计公报资料作为案例,让学生从统计公报资料中找出学习过的每一种综合指标,如:2007年全国GDP总值,人口数等是总量指标。本年度GDP完成百分比是计划完成相对指标,本年度GDP比上年度增长百分比是动态相对指标。人均GDP是强度相对指标。

GDP构成比例是结构相对指标。五年中平均每年增长的百分比是后面要学习的平均发展速度和平均增长速度的应用。通过这样的案例,学生不仅对各种综合指标法的应用有了正确的理解,而且把各种指标的理解认识变成了应用能力,同时还对后面学习动态数列知识奠定了基础。在教学中很好地起到了巩固理解知识和预习下一教学环节内容的潜在作用。还起到了掌握知识综合性的效果。通过这样一个案例,学生进一步明确,研究一个总体的问题时,可以对问题的不同方面运用多种指标进行分析,弄清事物之间客观存在的关联,这些都必须用一定的统计数据来说话。因此进一步强调了学生学习统计知识的必要性,也让他们认识到统计学知识的科学性和实用性。

4、新旧知识在现实案例中的综合运用,提升学生应用能力

在讲授统计指数的内容时,传授给学生统计指数编制的基本方法的原理,教材中举例的商品价格、商品量、以及职工工资水平指数的编制都仅仅是一种计算基本方法的介绍。要培养学生应用能力还必须结合实际统计指数编制的案例进行讲解,让学生能够将理论知识及其计算方法应用到实际工作中去,所以我特意在理论知识和计算方法讲完后,介绍实际工作中零售物价指数的编制。这个经济指数也是民众普遍关注的问题,与人们生活水平息息相关。

告诉学生,物价指数的编制运用了抽样调查的知识,实际工作中不可能对每一种商品都采价调查,而是分大类商品,在商场和集贸市场分别采价。例如集贸市场的蔬菜价格每周至少要采集三次,每次要采集成交价的三人次,进入零售商品物价指数编制的价格实际上是一个多次简单平均的价格,而每天某种商品的三个价格要简单平均,每周三次的平均价格再简单平均。商场的商品价格如较稳定可用期初和期末的平均。通过这样一个案例,既给学生传授了新知识,又复习巩固了平均指标计算方法的具体应用,不仅日常生活中用,而且在经济研究中应用非常广泛。进一步告诉学生加权平均法和调和平均法在编制物价指数和其他社会经济现象指数中的应用。

5、典型调查案例教学法,培养学生综合应用统计知识,分析解决问题的能力

教学中我把学生应用统计知识,分析问题能力的培养放在抽样技术的教学内容中,抽样技术的基本理论也是抽象的。如,抽样误差,抽样平均误差,抽样的组织方式。针对研究对象的特点,都必须具体问题具体分析,而抽样误差的计算既涉及到平均指标的计算又涉及到标准差的计算,新旧知识的交替如何培养学生应用新旧知识计算、分析问题,解决问题是教学的难点。

为了突破这个难点,我在教学中利用了一个草席质量抽样调查的案例,这个案例体现了从制定调查方案中的调查方式的确定,采用主要标志划类,简单随机抽样原则,到调查实施的步骤:草席宽度分类,登记原验级等级,编顺序号,确定抽样总体,计算全级总体标准差,决定抽样数目,设计计算表格,决定样本号,现场调查中的统一验级标准。

验级过程:由5人分别验级,级数的最后确定采用众数办法,5人验级中的3人验级标准为准。以上这些都具有前面介绍的抽样调查方式的代表性,而又用到了平均指标和众数的方法。同时,在计算草席平均等级时,还用到了品质标志值平均指标的计算,即将等级品质标志值过渡成数量标志来计算该批不同尺寸草席的平均等级,再计算抽样指标与原验级指标之间的误差。

这样一个复杂的抽样调查过程和指标的计算结果,更清晰的告诉学生要说明和解决的问题:由于收购草席时,验级人员在判断标准上的误差带来了草席等级误差与价格的差异。而由于误差的存在,根据此抽样调查结果计算出的整个库存草席的总价值与实际价值的差异巨大。对导致这样的结果,进一步结合政策市场以及人为等多种因素进行分析,查找了原因并提出了切实可行的解决方案,促使了草席的收购价实相符。

通过以上几方面的教学方法设计,能让学生对统计学有更全面的认识,对学科基础内容有一个总体框架性把握,让那些学生在学习时感觉模糊的概念和繁杂的理论通过这几个教学环节的反复巩固和练习也逐步变得清晰,并大大提高了其综合应用统计知识的能力。

应用统计学是经济管理类专业一门专业必修基础课,能帮助管理者高效准确地进行数据分析,进行管理决策。下面是我为大家整理的浅谈应用统计学论文，供大家参考。

《浅谈统计学在企业中的应用》

在当今企业经营中，经常会把企业管理体制、组织形式、经营方式等看成企业管理，其实对于企业来说，统计工作是非常重要的，但是常常会被企业管理者所忽略，在企业管理中，经营方式的是否有效，对企业是否适应市场经济要求，能否创造更高的经济效益，统计学都具有重要的影响和意义，因此，强化企业统计工作，无论是对企业的经营，还是管理，都具有重大的意义。

1 统计工作的意义与作用

统计工作是指对社会经济现象数量方面进行搜集，整理和分析工作的总称，它是一种社会调查研究活动。统计信息是按国家统计制度采集的规范的、系统的信息、是覆盖面最广、综合性最强的信息，因而是社会经济信息的主体，是政府机关和企事业单位领导了解情况，研究问题、进行科学决策的重要参考依据。

统计工作是制定企业战略决策和计划的重要依据，当一个企业建立了一套既科学合理又行之有效的统计工作制度，便可以提供可靠的统计数据、进行有效的分析和科学的预测，首先它可以反映出企业规模，其次可以反映企业结构。从规模上，它可以反映企业的人员规模、生产规模、资产规模和盈亏规模等;从结构上，它可以反映企业的人员结构、产业结构、技术结构和质量结构等。

2 统计方法的应用

企业中概率论的应用

在我国当前的市场经济条件下，通常来说一个企业的经营和销售状况并不是由经营者的主观意愿决定的，它是由很多的不可控制因素影响的。比方说，某一商场在一定时间内有多少位顾客光临;这些顾客中有多少位进行了真正的购物活动;每位顾客在进行购物时，一共花费了多少等等问题。要解决这些问题，都需要利用概率论的方法进行分析，所以，在商业企业中，概率论有着广阔的应用。

企业中数理统计分析方法的应用

商品市场占有率的问题

比方说，在某一城市的四家电器商场中，对手机销售情况进行抽样调查，调查结果为：一个星期内一共销售手机数量为2000部，其中，某一个品牌的手机销售数为214部，通过数理统计中的分析方法，我们可以在把握度非常高的情况下，得出这一品牌手机在市场中的占有率在～之间。

调整措施效果的显著性

比方说在某一超市中，商家为了增加自身的销售情况，调整了销售方式和销售人员，然后对调整后的日销售额进行随机抽选，选出其中的9d，得到该超市的平均日销售额为60万。根据原来的统计显示，调整前超市的日销售额为52万，我们假设超市的日销售额服从正态分布，调整后的效果不能简单的以调整后的60万日销售额来进行判断，而是应该按照假设检验的思想和方法来进行判断。

3 当前部分企业统计工作中存在的问题

统计工作在企业中的重要性都有目共睹，但是多方面原因，很多企业统计工作的制度建立的还不够完善，主要存在以下几个方面的问题：

(1)统计数据的准确性不高，在部分企业中，统计数据的虚假成分比较高。

(2)我国部分企业其统计指标还是延续计划经济体制下设置的指标体系，没有参照国际上成熟的统计指标与统计口径，指标单一，不能跟上时代步伐。

(3)由于国家对其统计工作的投入几乎微乎其微，再加上部分企业自身对统计工作投入不足，对统计工作的重要性认识也不足，为了提高经济效益，减少人力资源投入，很多中小企业都没有设专职统计人员，而是以会计人员代替或兼职。对统计工作也不够重视。

(4)很多企业对信息化建设投资不足，对统计工作也不够重视，因此，这些企业的统计工作既没有专用统计管理系统，也没有统计专用计算机，统计质量与效率很低。

4 完善企业统计工作的几项措施

目前政府和大部分企业的急需解决的是如何解决企业统计工作中存在的一些问题，充分发挥企业统计工作的重要作用。从企业自身的角度来完善其统计工作主要有以下几项措施：

(1)要强化统计工作的重要地位，要想方设法得到企业领导的重视，让他们认识到统计工作的价值和重要性。

(2)加强企业统计队伍的建设与稳定，既要做好人才引进工作，根据自己实际发展的需要，确定统计人才引进的类型、层次及数量;又要注重现有人才的培养投资，建立完善的留人、用人机制，最大限度地发挥统计人员的工作积极性和主观能动性。

(3)企业统计人员要有危机感，必须与时俱进，加强学习，尤其是加强统计业务、经济管理、法律法规等知识的学习，不断提高自己的业务水平，才能适应企业和社会发展的需要，跟上时代前进的步伐。

(4)企业统计手段落后的现状已不适应社会发展的需要，各企业应尽快创造条件，加大资金投入，加快企业统计手段现代化建设，配备计算机并运用计算机处理统计信息，提高数据的准确性、时效性。

5 结语

在当代日益竞争剧烈的市场经济中，统计学是现代企业实行科学管理和监督企业经营活动的重要手段，也是现代企业制定经营政策的重要依据。提高企业的的经营效益和适应社会主义市场经济要求是现代企业管理体制、经营方法和运行机制的有效保障，科学的数据统计工作能够促进现代企业管理政策的实行，为企业管理找到切入点。加强企业的统计工作，落实统计工作的应用对企业发展有着重大而又长远的意义。

《浅谈 Excel 在统计学中的应用》

摘要：文章以Excel 2003为例，介绍了其在统计学方面的典型应用，即数据库统计函数与数据透视表、统计指数。其中，在对统计指数的应用分析中还引入了典型实例，更加直观的介绍了Excel强大的统计功能。

关键词：Excel 数据库统计函数数据透视表统计指数

前言：统计学是一门关于用科学的方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学。狭义的统计用来统指数据或者从数据中得到的一些数字。从统计的定义可以看出，统计的关键在于对数据的分析与加工，而Excel强大的数据分析功能则恰恰与统计所要处理的问题相适应，因此从Excel产生之初便被广泛地应用于统计中，而专为统计分析所开发的各种宏更是使得Excel成为统计分析中一种实用而高效的工具。虽然SPSS、SAS等专业统计软件在某些方面具有更为强大的统计分析功能，但其或者需要专业的编程，或者需要高昂的价格，因此普及性远远不如Excel。下面以Excel 2003为例，介绍一下其在统计学方面的典型应用。

1.数据库统计函数与数据透视表

Excel作为电子表格软件，其数据结构的核心是单元格和单元格区域，因此Excel同数据库软件相同都是管理处理一批有规律的数据。基于Excel的行列结构，在工作表中按照标准的数据库规范对数据进行处理，这也被称为Excel的内部数据库技术，通过创建Excel的内部数据库，可以通过数据库函数实现对数据的统计分析。

数据库统计函数

在建立内部数据库的基础上，Excel中专门包含了一组对存储在数据清单或数据库中的数据进行统计运算的工作表函数，这些函数统称为数据库函数即Dfunctions。其中每个函数一般对应三个参数database、field和criteria，这些参数对应函数所使用的工作表区域，利用这些函数可以在日常统计工作中进行一些基本的统计运算。

Dfunctions具有相同的语法格式：Dfunctions(database，field，criteria)。其中：

①Dfunctions为数据库函数的名称，在Excel中总共有12个数据库函数;

②database为构成数据清单和数据库的单元格区域，数据库是包含一组相关数据的列表，其中包含相关信息的行为记录，而包含数据的列为字段。列表的第一行包含着每一列的标志项，为函数所使用的数据列或称作字段，数据清单中的数据列应位于第一行且具有标志项;

③field可以为文本，即两端带引号的标志项，如“类别”、“生产商”，也可以为数据清单中数据列的位置，如“1”表示第一列，“2”表示第二列。field也可省略，省略后函数将返回数据清单中所有满足条件的值;

④criteria为一组包含给定条件的单元格区域。可以为参数 criteria 指定任意区域，只要它至少包含一个列标志和列标志下方用于设定条件的单元格。

数据透视表

数据透视表是Excel中的一项重要功能，对于统计来说更是十分重要。由于Excel的工作表仅仅能提供一个由行和列组成的二元的数据结构，当需要在统计中反映多维的问题时，就需要用到数据透视表功能，采用数据透视表的“透视”，就可以在有限的二位数据平面里表达三维的概念，而且结合了数据透视图功能的数据透视表更是使得可以快速的形成特定要求的统计图表，并可以随时按要求变化图表的显示效果，实现有效的统计分析和统计绘图。

2.统计指数

在统计中，指数是概括一个基础变量或一组变量的相对变化的单一描述统计量。指数之所以有其广泛的应用，主要是因为其存在以下优点：首先单个变量对应基础数字往往太大，而指数化后容易观察;其次绝对数字的变化较难掌握，而运用相对数字表示的指数能更直观地看出其变化;最为重要的是许多时候由于组成指数的一组商品的相对变化比例不同，此时采用指数可以概括一组商品的综合变化。如通过股价指数可以反映股市行情总的变化状况，通过消费价格指数(CPI)可以反映居民主要消费资料价格的总变动。

例如，利用Excel求同等加权指数：假设选取表3-1中6种主要消费品来计算消费指数，试分别计算同等加权消费价格指数和同等加权消费数量指数。

要计算同等加权的消费价格指数和消费数量指数，具体操作步骤如下：①新建一工作表，“例”，设定表头为“同等加权指数”，输入表4-1中已知数据;②按照公式求同等加权价格指数，单击B11单元格，在编辑栏中输入“=SUM(C4:C9)/SUM(B4:B9)”，完成后按回车键;③按照公式求同等加权数量指数，单击B13单元格，在编辑栏中输入“=SUM(E4:E9)/SUM(D4:D9)”，完成后按回车键。

结束语：

Execl在统计学方面的应用还有很多，如概率分布图、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析与预测以及时间序列分析等，其强大的统计功能可以满足经济学、医学、气象、农业等各个领域的数据分析，为人们的分析决策提供可靠的参考，且随着Excel版本的不断升级，其功能也日趋完善，有着广阔的应用前景。

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统计学专业是一门处理大量数据的学科，在社会中的重要性越来越不可忽视。下文是我为大家搜集整理的统计学论文的内容，欢迎大家阅读参考!统计学论文篇1 谈农经统计工作在农村经济发展中的作用摘要：农经统计是农村地区经营管理的基础工作，也是农村社会经济统计的一部分，具有重要的地位，通过收集相关的数据并整理出来，数据可以反映出当地农村经济发展的实际情况，让人们掌握农村经济发展的特点和规律，农经部门就可以针对农村经济发展的特点和规律制定针对性的工作措施和思路，对于促进农村经济的发展至关重要。本文就农经统计工作在农村经济发展中的作用进行分析，并提出了提高农经统计工作效率的措施。关键词：农经统计工作;农村;经济发展引言农经统计工作是一类重要的农村经济社会统计工作，收集农村经济发展的相关数据，为农经部门的工作提供正确的思路和方向，政府也可以根据相关的数据依据制定农业政策、农业发展规划，及时发现农村经济运行中存在的问题，并及时提出有效的解决措施。因此，在农村社会经济统计中，一定要做好农经统计工作。一、农经统计工作在农村经济发展中的作用 (一)为农村经济政策的制定提供有效的依据近年来，我国的经济得到了快速的发展，农村经济也得到了前所未有的发展，在一个地区，农经统计的主要工作就是收集当地经济发展的相关数据，整理出来，人们通过数据就可以了解农村经济的运行情况，掌握农村经济的发展脉络，而只有掌握历史，才能针对发展中的问题提出有效的解决措施，从而引导农村经济的正确发展。农经统计得出的信息不仅可以反映出农村经济发展脉络，同时还能够为地方政府部门以及单位部门提供数据依据，使其能够正确判断农村经济发展的形势，加强农村经济的研究，提出有效的促进农村经济发展的措施。例如，通过对农民的负担进行统计，政府部门就可以正确分析和了解农村的负担构成、负担水平以及其发展的趋势，从而针对实际情况制定减轻农民负担的政策，真正达到减负的效果。因此，农经统计工作可以为各种惠农政策的制定提供重要的依据[1]。 (二)农经统计工作可以为农业经营体制机制的创新提供有效的途径近年来，我国的经济体制在不断改革，为了促进我国的农村经济发展，还应该做好农业经营体制机制的改革，才能真正促进农业和其他产业的和谐持续发展。因此，农业经营体制机制的创新对于促进农业经济的发展具有至关重要的作用，而是在创新机制的过程中，就要求充分了解当地农业的经济发展情况。通过农经统计数据，人们可以了解农业发展取得的成效，同时也能够及时发现农业发展过程中的制约因素[2]。例如，针对农村土地流入企业，就可以反映出政策导向的问题。而清楚的了解这些问题之后，相关的部门就可以针对具体的问题提出有效的应对措施，提出针对性的农业经营体制机制的创新途径，以促进我国农业经济的发展。 (三)农经统计是国家统计局工作的有效补充国家统计局工作对于促进我国经济的发展和社会的发展具有非常重要的作用，但是国家统计局的工作是有效的，在实际工作中也有一些重要的工作没有涉及到，例如农民专业合作组织发展、农村土地承包管理以及农民负担监督管理等工作，都使没有被包含在国家统计局的工作内容中的，但是其对于农村经济的发展来说具有直观重要的作用。而农经统计工作中就会对相关的工作内容和数据信息进行统计，提供能够反映农村集体经济组织发展的重要信息资料。因此，农经统计工作不仅具有独特的业务特点，其也是国家统计局工作的有效补充。二、加强农经统计工作效率的措施 (一)建立完善的统计制度农经统计工作对于促进我国农村经济的发展来说具有非常重要的作用，但是从实际的情况来看，在农经统计工作中还存在着各种各样的问题制约着农经统计工作作用的发挥。其中，缺乏完善的统计制度是一个重大的问题。因此，在实际统计工作过程中，一定要建立完善的农经统计工作制度。加强基层统计制度的建设，包括统计台账制度、原始数据统计记录制度以及统计数据的质量检测制度等，从数据统计的最开始、数据统计过程一直到统计数据的检测都能够有一套完善的制度，来指导人们工作。对于数据的采集，应该采用抽样分层调查、重点调查和典型调查等相关的统计调查方法。 (二)改善统计方法农经统计工作中，统计方法的合理性和科学性直接会对统计结果造成影响。因此，在实际的统计环节中，一定要改善统计方法，采用科学的统计方法来确保统计的有效性。在数据的收集过程中，要广泛收集，进入农户家中收集相关数据，询问农作物的生长情况，对于农作物的病虫害防治、农作物的销售等都要采集相关的数据。此外，还应该加强对各个部门的数据收集，深入到邮局、信用社、烟草站等部门了解相关的数据，了解农民的存款增长情况、贷款余额、汇款额等，还应该深入学校了解学校的收费情况，掌握农民的教育负担[3]。在广泛收集数据的基础上，还应该采用抽样调查的方式，抽取一定比例的农户进行细致调查，指导农户做好自己的台账，详细记录自己在一段时间内的收支情况。收集数据之后，还可以通过开展农民座谈会来验证数据的真实性和可靠性。三、结语农经统计在农村经济发展中具有非常重要的作用，其可以为农村经济政策的制定提供有效的依据，为农业经营体制机制的创新提供有效的途径，也是国家统计局工作的重要补充，在实际的统计工作中，应该制定完善的统计制度，采用科学的统计方法，提高统计工作的有效性和可靠性。参考文献 [1]车德彬.浅谈农经统计工作在农村经济发展中的作用[J].农民致富之友,2014,14(11):134-135. [2]廖兵.做好农经统计工作促进农村经济大力发展[J].中国农业信息月刊,2014，21(12S):133-134. [3]宋铁.做好农经统计工作,促进农村经济大力发展[J].农民致富之友,2013，12(7):257-258. 统计学论文篇2 浅析中小企业发展中统计的作用摘要：当前随着我国市场经济的快速发展，我国很多企业单位也正在进行不断的改革，这使得很多中小型企业的经济统计专项目标和要求也发生了改变，逐渐向更高更远的方向发展。对于中小型企业来说，统计工作是非常重要的工作内容，是保障企业未来更好运作的关键内容，因此本文就通过对中小企业发展中统计的作用进行分析，并对中小企业统计工作中初中的问题进行合理分析，在制定合理的解决策略，更好的提升中小企业统计工作效率和质量，为中小企业未来发展奠定坚实基础。关键词：统计;中小企业;发展;作用在中小企业发展过程中，统计、会计核算等对象与目标都是相统一的，而其两者的内容与原则以及技术形式是有很大差别的，中小企业中的统计工作是非常重要的，通过运用有效的统计方法、要求以及原则等来完成统计工作，从而保证企业生产经营以及管理等工作能够顺利开展，统计在中小企业发展中的作用是非常大的，因此企业必须要重视统计工作，并制定合理的统计工作策略，发挥其重要价值，为企业未来发展奠定建设有利的基础。一、中小企业发展中统计的具体应用 1.有效的统计工作能够客观的强化企业预测中小企业在运用统计分析开展相关工作时，是需要运用动静结合的形式开展统计工作，在这一过程当中要发挥预测的重要作用，并且要与企业发展要求保持一致，通过对季度统计与年度统计等内容进行预测分析，进而有效的完成中小企业的最终目标，从而更好的促进企业未来发展。要与企业发展计划保持一致，对往年的销售数据进行合理分析，提升其合理性，之后对企业自身行业的特殊性进行研究，合理运用科学和专业的技术来优化企业服务形式、发展目标等，提升企业竞争力。 2.良好的统计工作能够确保企业决策的科学性当前随着我国科学技术的快速发展，很多先进的技术和设备被广泛的运用在不同的企业当中，尤其是计算机技术以及网络技术等，这使得外部环境对企业的发展也带来较大的影响。而在这样的情况下，中小企业一定要拥有分析和处理相关信息的技能，这样才能更好的保障企业良好发展。企业必须要拥有良好的统计能力，并且要结合当前的市场需求以及各方面因素，对其进行合理分析，之后在对市场经济情况进行合理研究，从而合理制定长远发展战略，这样才能把总企业决策更加具有科学性特点，更好的保障中小企业在竞争激烈的市场氛围下更好发展。 3.完善的统计工作能够提升企业管理的实效性企业管理工作中统计的作用是非常大的，借助统计分析的相关知识对管理模式进行优化和完善，这样比较能够提升企业管理工作的整体水平，还能更好的提升管理工作的实效性，发挥其重要作用;并且还能对中小企业的管理思想进行创新，全面完善企业管理形式，并为企业量身定制符合相关需求的统计形式，对企业管理成本进行合理控制，提升企业管理实效性，为中小企业未来稳定发展奠定坚实基础。二、统计在中小企业发展中发挥有利作用的有效策略 1.对中小企业统计管理工作形式进行创新通过对统计工作在中小企业中的应用进行分析明确，对于不同的部门来说，其统计工作的形式是不同的，通过将相关数据已经报表上交到管理部门。而对于传统的统计形式来说，相对比较单一化，过于传统，无法良好的发挥统计工作的作用，企业内部如果无法构建一个相对独立、专业的统计部门的话，那么就不能更好的以企业未来良好发展为方向，会导致统计工作出现很多弊端，不利用中小企业更好发展，因此中小企业必须要对统计管理工作形式进行创新，从而保证统计信息的完整性和全面性，更好的保障中小企业良好发展。对于近几年刚刚起步的中小企业来说，有些企业并没有认识到统计工作的作用，使得企业内部欠缺相对完整的统计制度和规定，而且还要一些企业是由财务会计来兼职统计职务，使得统计工作并不全面和完善，出现很多严重的问题。因此中小企业必须要制定合理的统计工作策略，对统计管理形式进行创新，首先，企业要在内部创建相对专业且独立的统计部门，并要明确各岗位的主要职责，建立完整的统计结构，进而保障企业统计工作能够良好完成。而对于规模较小的企业来说，要制定比较精简统计机构，虽然并不用制定独立的统计机构，但是还是要保障企业统计岗位的综合性，在各个环节良好的发挥统计作用，从而保障企业更好发展。另外，企业要全面落实不同部门的权力与职能，并且要将统计工作贯彻到各个环节当中，更好的发挥统计工作的作用，进而为中小企业未来发展奠定坚实有利的基础。 2.有效借助专业的统计模型工具企业可以根据自身管理形式与企业决策等需求，对企业各种数据与信息进行统计、排列和组合，进而有效满足企业统计信息的综合分析。通过对某种简单信息进行分析与研究，例如生产进度或者销售状况，在对相对比较复杂、多层次的信息进行综合分析，包括结合盈利或亏损数据等信息，在运用统计分析信息，在结合企业的发展方向和最终目标开制定合理的统计形式，主要由具体的研究内容来选择最终方案，之后在上交到上级部门，为企业后期相关工作提供一定的信息参考。企业的统计人员也要不断提升自身整体能力，要明确自身职责，正确认识到统计工作的重要性，进而严格按照相应的标准来开展统计工作，更好的保障统计工作顺利完成，推动中小企业稳定发展。 3.建立信息化统计分析体系随着信息技术在不同企业中的广泛运用，中小企业也要有效的利用信息化技术来开展相关工作，企业统计工作也要有效利用信息化技术，结合该技术制定一个完善的统计系统，为企业统计工作奠定建设有利的基础。企业要有效的利用现代化信息技术的优势，借助其先进功能制定一个良好的统计报表指标，将企业不同部门通过网络系统进行连接，从而借助统计系统，将不同的部门中信息进行整合，进而完成统计工作，在通过网络技术上交到领导部门，为上级领导开展决策工作奠定良好基础，更好的推动企业未来发展，发挥统计在中小企业发展在的有利作用。三、结束语通过对中小企业发展中统计工作的作用进行分析，明确发现统计在中小企业发展中的重要是非常重要的，统计工作时贯穿到企业各个环节当中的重要环节，也是促进企业未来发展的重要部分，因此企业必须要重视统计工作，并明确其重要性，之后在制定一系列合理的统计工作策略，发挥其重要意义与价值，进而更好的推动中小企业未来发展。参考文献 [1]杨莉.怎样发挥统计在中小企业改革中的作用[J].四川省情，2010，(8)：40-41. [2]王发山.试析统计分析在中小企业中的应用[J]. 财经界(学术版)，2013，(6)：76，78. 统计学论文篇3 论文摘要：统计分析是运用统计方法与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动，是整个统计工作中的重要组成部分，在企业中发挥着巨大的作用，也是企业制定生产计划、发展战略与规划的主要依据。论文关键词：统计分析企业发展一、统计分析的概述及其特点 1.统计分析的概述统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。 2.统计分析的特点运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特点。随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以进行统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。 (1)运用统计方法:统计方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称，从运用的角度可分为经验方法和数学方法。经验方法是指人们长期的统计实践经验相关的方法。在统计分析中常用的数量比较法、分组分析法、指数及因素分析法等就属于这一类。对于这一类方法如能正确运用，可以提高统计分析的科学性。 (2) 定量与定性的结合：统计分析面对的不是抽象的数字，而是在定性分析的前提下。通过其数量表现对研究对象进行认识。因此，熟悉和掌握与研究对象有关的知识是十分必要的。二、统计分析在企业中的运用统计分析在一个企业的运转中发挥着举足轻重的作用。从统计认识的全过程来看，通过统计设计、调查和初步整理所取得的统计资料，可以对客观现象总体的数量特点取得一定的认识。但是这些认识却只是初步的、表面的，只有对这些资料进行由表及里的分析和研究，才能把握事物的本质特点、内在联系和发展变化规律，使统计认识得到进一步的深化。由于统计分析具有深化认识的作用，使得统计分析在企业当中得到广泛的应用。统计具有数量性的特点，统计分析所起的作用，主要是通过定量的分析来实现的。统计分析在人们的认识过程中主要有三个方面的作用：一是对客观事物量化，包括反映客观事物规律的数量表现;二是根据量变程度确认事物的质，即确定区别事物质量的数量界限;三是揭示新的规律，即通过分析数量关系，发现尚未被认识的事物的规律。统计分析工作是一个从感性到理性的认识客观世界的过程。在企业正确处理好统计分析工作，可以从整体上更为全面地看清现状，可以更好地促进企业的发展和发挥统计分析工作的作用和意义。就社会经济领域而言，统计分析还是发挥统计整体功能，提高统计工作地位的重要手段。随着我国改革开放的实施，社会经济领域发生了深刻的变化，各级领导部门和决策者仅凭个人能力和经验已经很难把握瞬息万变的局面，更难以正确做出科学的决策。在这种情况下，统计分析的优势随之显现。它可以把数据、情况、问题、建议等融为一体，既有定量分析，又有定性分析。比一般统计数据更集中、更系统、更清楚地反映客观实际，又便于阅读、理解和利用。因而是发挥统计的信息、咨询、监督功能的主要手段。与此同时，也提高了统计工作的社会地位。统计分析在企业发展中应用广泛，主要体现在三个方面：第一，统计分析在企业预测中的应用。在统计预测中，一般强调静态分析预测和动态分析预测相结合，以静态分析预测为主。首先，企业应根据自身特点，重点进行年度、季度统计预测分析，确保企业目标管理和考核的有效性。其次，要根据企业的计划目标和历史销售数据确定各项数据指标，找出经济运行波动的共性和差异性。再次，要根据企业的总体规划和行业的特殊性，综合运用一定的预测模型来提高分析的科学性，公司的市场份额取决于该公司的产品、服务、价格、沟通等与竞争者的关系。如其他因素相同，则公司的市场份额取决于它的市场费用在规模和效益上与竞争者的关系。第二，统计分析在企业决策中的应用。随着企业信息化建设的推进，企业受外部环境的影响逐步加深，这就要求企业及时对相关信息进行处理和分析。一是对市场需求和供给能力的分析。主要包括居民的购买力、商品的潜在和实际市场需求量、品牌成熟度、订单满足率、消费偏好等。通过分析，可以判断企业的赢利空间、供需缺口等，为领导层确定商品销售规模、制定阶段性营销策略等提供依据。二是对社会经济环境的分析和影响。主要包括国内、国际的宏观环境对我国行业发展的影响和对地方法规、民风民俗对企业的发展的影响。三是对企业竞争力的分析。通过分析本行业其他企业的经营情况，在对比中认识自身发展的差距和潜力，从而为制定正确的发展战略提供参考。第三，统计分析在企业过程分析和阶段分析控制中的应用。在计划方案的落实过程中，往往会出现一些不可预知的状况。需要及时的进行过程分析和阶段分析。企业利用统计数据定期分析计划完成情况、进度情况等，可以及时的发现执行过程中所存在的问题。通过对完成阶段的结果进行对比分析，有利于确定指标完成率。便于衡量市场潜力相同的不同市场之间的业绩。也作为销售目标制定的依据。在企业当中，统计分析工作是了解现状、预测未来，为了更好的促进企业发展进步的重要方法。做好统计分析工作具有重要的作用和意义。因此，我们要提高对统计分析的研究，使统计分析工作更好地成为企业发展的有力推动力量。参考文献： [1]百度百科 .统计分析[EB/OL]. [2]赵井霞.试谈如何进行统计分析[J].商业经济.. [3]宋安. 统计分析在企业管理与经营决策中的应用[J].经济师. 猜你喜欢： 1. 统计学论文范文 2. 统计学专业论文范文 3. 浅谈统计学论文论文 4. 浅谈统计学专业相关论文 5. 统计学分析论文

spss统计分析学术论文

统计分析软件SPSS的特点和应用分析

【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验

一、前言

二、SPSS软件的特点

(一)操作简便

(二)编程方便

(三)功能强大

(四)全面的数据接口

(五)灵活的功能模块组合

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

(六)针对性强

三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)

例题：为了调查甲、乙两地土壤对种植同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：

甲(斤)：、、、、、、、

乙(斤)：、、、、、、

问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?

解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;

H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。

第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。

第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。

第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;

第五步：单击OK，得输出结果。

所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。

参考文献

[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.

[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).

[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).

试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用

关键词： SPSS软件考试数据统计分析操作步骤

1. 引言

2. SPSS分析软件简介

下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

3. 相关性分析

Pearson相关系数法计算公式：

Spearman相关系数法计算公式：

r=1-(2)

式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。

Cronbach a信度系数法计算公式：

α= 1-(3)

式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：

(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。

(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。

(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：

(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。

4. 选择题的选项分析

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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。

SPSS数据统计分析的步骤如下：

(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。

(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。

(4)点击【OK】，输出软件运算结果。

我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。

5. 结语

参考文献：

[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.

[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.

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