统计学分析法范文精选

一、高职医学统计方法教学中存在的主要问题

1教学内容的适用性与针对性不强

我国在医学院校中开设医学统计方法课程已有60多年的历史。在医护类专业学生医学统计方法应用能力的培养上，高职院校受本科医学院的影响比较深，一直以本科教材的压缩版为蓝本，选择基本的“医学统计方法”进行教学，其内容主要包括统计学的基本概念、指标计算、t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验、相关与回归分析等，但一般将重点放在抽象概念的讲解、公式的推导、统计指标的计算和假设检验等方面，而且在内容的组织上也比较零散，没有一条前后贯穿的主线，也没有考虑学生毕业后岗位工作的实际情况。本课题组的调查结果(结果另文报道)显示，医护类高职毕业生就业后主要用到的依然是上述的基本统计方法，但问题在于他们普遍不知道怎样正确选择统计指标和统计推断方法，以及如何准确解释和表达出统计分析结果，而统计学中的概念、公式和统计指标的计算(多采用SPSS软件和Excel软件处理)等内容几乎没有用到，这说明在医学统计方法教学中存在内容选择上的缺陷，针对性不强，从而导致学生不能学以致用。

2教学方法手段落后

对于数学基础较薄弱的高职医护类专业学生来说，公式繁多、概念抽象和逻辑性强等因素的存在而使医学统计方法的内容难以理解和掌握。目前高职院校医学统计方法主要采取课堂教学的形式，往往以教师讲授为主，学生被动学习，没有体现“学生主体和教师主导”的原则，师生之间缺乏良性互动。最常见的形式是先介绍统计原理，接着讲授统计公式及其推导，最后举例说明。其最终结果是将课程的重点引向统计学中的计算上，把医学统计方法当作“数学”课来上，而忽视了学生统计思维和应用能力的培养，导致学生遇到实际问题时往往束手无策。当前，绝大多数医护人员在工作中采用SPSS软件分析统计数据，这在客观上要求各高职院校在医学统计方法教学过程中尽可能运用信息化教学手段，尤其是形象直观的多媒体教学和SPSS软件教学。王春平等［4］认为多媒体教学可以将抽象的统计原理形象化，激发学生的学习兴趣，提高教学效果。但在实际教学过程中很多教师并没有对内容进行认真裁剪，只是将教材内容照搬到课件上，将黑板变成“白板”，没有发挥多媒体技术的优势，将抽象的内容直观化。多媒体教学尚且如此，遑论采用SPSS软件教学了。虽然有的高职院校在教学过程中使用了软件，但所占的课时比重太小，可仅看作是实践教学的一个小小的补充。

3忽视综合应用能力培养

医学统计方法对高职医护类专业学生来说，只是日后工作和进一步学习的一个重要工具，主要用于对医学数据进行统计分析，以便得出科学的结论。鉴于此，我们更应注重的是医学统计方法的综合应用能力，而不是知识的系统性和全面性。而目前高职院校由于受本科院校的影响太深，在医学统计方法教学中过分注重理论知识的系统性与全面性，轻视实践教学而导致实践学时安排很少，而且实践教学内容多为单项技能训练，而非综合技能训练项目，忽视了对学生统计学综合应用能力的培养。戴士弘［3］认为学生的能力是训练出来的，而不是通过老师讲授获得的。由此可以看出，重理论轻实践的教学只能导致一个结果，那就是学生的实际应用能力不强。

二、解决高职医学统计方法教学中主要问题的对策

摘要： 科学研究的完成是以相关的科学研究方法为支撑的，图书馆学研究方法是图书馆学学科体系的重要组成部分。文章通过对11种图书馆学期刊三年（2006～2008年）刊载学术论文研究方法的统计，分析了我国图书馆学研究方法的运用情况，并对我国图书馆学研究方法的发展进行了展望。

关键词： 图书馆学研究方法方法论调查分析

中图分类号： G250文献标识码： A 文章编号： 1003-6938（2010）01－0111-04

A Statistical Analysis of the Library Science Papers Research Methods

Jia ErpengYi Jinghan（Department of Information Management, Zhengzhou University, Zhengzhou，Henan, 450001）

Si Miaomiao（Library, Hubei Vocational College of Bio-Technology， Wuhan， Hubei， 430070）

Abstract： Relevant scientific research methods support the completion of the science research. So library science research methods are an important component of the library science system. Through a statistical analysis to the research methods of the academic articles published in 11 library journals, this article sums up the current condition of method application in library science in our country, and prospects for the future of library science research methods in our country.

Key words： library science； research methods； methodology； survey analysis

医学院校高等数学教学法的统计分析

一、医学院校中高等数学教育因才施教的必要性

数学对一个人的思想方法、知识结构与创造能力的形成起着不可缺少的作用，因此，高等数学教育中是我们百年树人基业中的重要一环。数百年来，几乎在所有大学的理工类、经济类以及医学类专业中，高等数学总是被列为一门重要的基础理论课。随之社会发展，高等数学在医学领域的应用越来越广，数学与医学，特别是生物医学的结合越来越紧密。例如，可以为生物医学工程学、细胞分子生物学、肿瘤生长动力本文由论文联盟收集整理学、药物动力学等现代生物医学做出定性描述向定量描述的趋变；常微分方程可以运用到临床医学的定量分析和群体医学的动态分析；生物统计学、概率论可以为药物使用、人口统计与流行病、公共卫生管理等作出决策【1】。

医学院校中高等数学教育首要要面临的问题就是学生的多样性，这种多样性体现在高等数学的教学中，　就是学生之间在数学基础、数学思维能力和对数学学习态度等方面均有显著性差异。教育教学理论表明，由于学生的基础知识状况、兴趣爱好、智力水平、学习动机、方法等存在差异接受教学信息情况就有所不同，所以教师必须从实际出发，因才施教，循序渐进，才能使不同层次的学生都能在原有程度上学有所得，逐步提高，取得优异成绩［2-3］。医学院校各个专业从招生到课程设置等一系列教学安排上都有较大差异，有的专业只招文科生，而有的只录取理科生，这样从理科基础上就有着明显差异，这些都是教师在教学中必须考虑的因素，既要保证学生的学习积极性，还要让学生从高等数学的教学中真正受益，从而在其后续的发展道路上能够学以致用，甚至终身受益，这才是因才施教的具体体现。

二、高等数学因才施教的具体实践

我们将学生以文理基础来作以划分，分别测试以说明因才施教的具体实践过程及其效果，整个过程预期以统计学的方法加以分析处理【4-6】。我们从各专业中分别抽取一部分同学作为样本，然后进行统一测试。测试卷就以测试之前所学的高等数学内容作为测试题目，测试时间为一个小时，这样的测试分别在学期初（大概开学一个月左右）和学期末分别进行一次。学期初的测试主要目的除了要掌握不同专业学生的一个数学基础的厚薄，更重要的是要分析出怎样在不同厚薄的基础之上全方位调整教学方法，从而更合理的开展后期的高等数学课程。学期末的测试主要就是检验这一系列的教学方法的调整是否发挥了预期的效果，哪些方法坚持发扬光大，哪些还需改进。

（一）　理科生学期初期测试

作为首次尝试，我们首先对招收理科生的专业的学生进行抽样。招收理科生的专业有：西医临床、检验、影像、护理、预防等，我们从中随机抽取50人，发放测试卷后进行测试，测试时间为1小时，卷面满分100分。同时根据以往经验，我们认为一般会对学生高等数学学习产生影响的因素基本有：学习的主被动意愿、学习目标的确定、学习高数所花费的时间，因此，在学生交卷时同时需提交一份这三项的调查结果，调查内容如下表所示：

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，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”。

摘要：档案学研究中的统计分析法与文献计量法既相互联系，又存在差异。本文从方法体系、研究对象、适用范围、实施步骤以及两种

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[2]肖彦花.统计学理论与方法[M].长沙：国防科技大学出版社，2005：4-5.

[3]邱均平.文献计量学[M].北京：科学技术文献出版社，1988：2.

[4]何晓群.现代统计分析方法与应用[M].北京：中国人民大学出版社，2012：5.

[5]邱均平.文献计量学[M].北京：科学技术文献出版社，1988：20.

[6]袁山.统计分析工具在历史研究中的应用[J].中国青年政治学院学报，2002（4）：88-93.

[7]邱均平，王曰芬等.文献计量内容分析法[M].北京：国家图书馆出版社，2008：157-158.

M.Dehmer

Statistical and Machine

Learning Approaches for

Network Analysis

2012，344p

Hardcover

ISBN9783527331833

M·德默等编

摘要：生物统计学属于重点和难点课程。传统考核模式严重忽略了学习过程的考核，本文把形成性考核与传统考核模式进行对比，总结了形成性考核方法的优点，并针对目前形成性考核方法在生物统计学课程的应用实践做出了分析。

关键词：生物统计学；考核方式；形成性考核

生物统计学课程是一门专业基础课，由于课程涉及数理统计知识和计算分析方法较多，同时，它又不仅仅是数学公式的堆积，而是统计理论在生物学领域中的应用，需要根据不同的研究群体和试验设计选择不同的处理方法，因此历来是学生学习难度较大的一门课。该课程结课考核时考试结果往往不理想，学生对知识的掌握常常不到位，考试成绩及格率相对偏低。但是该课程却有着重要的意义，学生普遍反映研究生期间的学习过程以及毕业论文中数据的处理分析经常会用到这部分基础理论知识。

分析其课程不如人意的影响因素有很多，其中学生不注重平时的练习，对学过的统计分析方法不理解、不掌握，生搬硬套公式是一个很重要的原因。究根结底，与该课程以前所采用的传统的课程考核模式不无关系。

传统的“一考定乾坤”的成绩考核模式明显已不适应现在高等教育的形势和人才培养的需求[1]，尤其是对生物统计学这种理论与实际分析结合的课程。如果只是通过一次考试来进行评价，学生若平时再不注重知识的积累，很容易在最后复习的时候出现心理负担过重、课程理解难度加大等问题。如果在教学过程中采取形成性考核，则可以对学生的学习过程进行督促和考察，能够真正发挥考核的评定、检测、诊断、反馈、引导和激励等功能，达到教学和考核互相支撑、紧密配合、有机结合，全面提高人才培养质量。从2006年开始，我们在生物统计学教学考核中采用形成性考核方式。本文就形成性考核在生物统计学教学中的应用做了初步的探索分析，并发现问题，总结经验，提出进一步改进的建议。

一、形成性考核方法介绍

所谓课程形成性考核，是指依据一定的标准，按照一定的程序和方法，定期或不定期对学生课程学习过程的状况进行考核和评价，并将考察和评价的结果作为评定学生课程学业成绩依据的过程[2]。

与传统的考试考核模式相比较，形成性考核具有以下优点：（1）更注重学习过程的考核，将过程与效果紧密结合起来。（2）考核机会更多，避免了传统考核模式重期末、轻平时的缺点，能及时发现学生学习问题，并给予其补救机会，最终调动其主动性和积极性，促使其更认真学好功课，杜绝部分学生铤而走险在考试中舞弊的侥幸心理。（3）考核形式多元化。传统的考核模式往往形式单一，绝大部分为开（闭）卷考试。而形成性考核可以在平时开放的学习环境下融合各种各样的考核方式，鼓励学生自发学习。也就是说，课程形成性考核是对学生学习过程的考核，能更全面、更客观、更公正地反映学生学习的状况，其将过程考核结果与课程终结性考核结果相结合，能更合理地对学生课程学习过程和课程学业成绩进行评定。课程形成性考核是现代教育教学过程中的重要环节，能够加强学习过程控制，督促学生学习，提高学习效率；反馈教学信息，及时调整教学节奏和方法，提高教学质量；全面、客观地评定学生课程学习效果和成绩。

摘要：

基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。

关键词：

大数据；统计学；研究方法

中图分类号：

F27

文献标识码：A

文章编号：16723198（2015）11005201

医学统计是进行医学研究的重要工具,被广泛地应用于实验设计、资料收集及数据分析等方面,正确应用统计学方法对有效开展科学研究和提高医学科技论文学术质量有着极其重要的意义和作用[1]。统计学的基本方法一般不难掌握,但是能否正确运用仍是较普遍的问题。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平,本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。

1t检验

t检验是英国统计学家W.S.Gosset1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法,常用于计量资料中2个小标本均数的比较。理论上,t检验的应用条件是要求标本来自正态分布的总体,两标本均数比较时,还要求两总体方差相等。但在实际工作中,与上述条件略有偏离,只要其分布为单峰且近似正态分布,也可应用[2]。

常用的t检验有如下3类:(1)单个标本t检验:用于推断标本均数代表的总体均数和已知总体均数有无统计学意义。当标本例数较少(n<60)且总体标准差未知时,选用t检验;反之当标本例数较多或标本例数较少、总体标准差已知时,则可选用u检验[3]。(2)配对标本t检验:适用于配对设计的两标本均数的比较,在选用时应注意两标本是否为配对设计资料。常用的配对设计资料主要有如下3种情况:两种同质受试对象分别接受两种不同的处理;同一受试对象或同一标本的2个部分,分别接受不同的处理;同一受试对象处理前后的结果比较。(3)两独立标本t检验:又称成组t检验,适用于完全随机设计的两标本均数的比较。与配对t检验不同的是,在进行两独立标本t检验之前,还必须对两组资料进行方差齐性检验。若为小标本且方差齐,则选用t检验;反之若方差不齐,则选用校正t检验(t′检验),或采用数据变换的方法(如取对数、开方、倒数等)使两组资料具有方差齐性后再进行t检验,或采用非参数检验[4]。此外,当两组标本例数较多(n1、n2>50)时,这时应用t检验的计算比较繁琐,可选用u检验[5]。

2方差分析

方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较,其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。因此,在应用方差分析之前,同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。

常用的方差分析有如下几类:(1)完全随机设计的方差分析:主要用于推断完全随机设计的多个标本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组,每组接受一种处理,形成2个或多个标本。

(2)随机区组设计的方差分析:随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组,然后区组内的每个研究对象接受不同的处理,通过这种设计,既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。此外,由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近,减少了个体间差异对研究结果的影响,比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。(3)析因设计的方差分析:将2个或2个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异,还可以检验各因素之间是否有交互作用,同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外,还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法,实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。

【摘要】应用数理统计是应用性很强的一门学科。在教学过程中深感教学内容抽象复杂、难以理解而又博大精深。因此，正确认识该门课程，在教学过程中若能灵活采用各种教学方法授课，注意增强学生的学习兴趣，注意对学生实际运用能力和创新能力的培养，必将收到事半功倍的效果。

【关键词】应用数理统计；教学方法；实践教学

应用数理统计是对随机现象的统计规律进行演绎和归纳的科学，已经成为越来越多专业的学生必修的一门基础课。但是学生在学习掌握这门课的过程中普遍感到概念难以理解，思维难以展开，问题难以入手，方法难以掌握，习题难做。如何解决这一问题？具体可以概括成以下几种方法。

1引经据典，消除学生的畏惧心理

应用数理统计作为数学的一门有特色的分支学科，所以比较抽象，很多学生对该门课都有畏惧心理，因此在每学期的第一次课，首先可以向学生介绍应用数理统计的起源和发展，增强学习的趣味性，然后还可以介绍应用数理统计的一些热门运用。

概率论起源于博弈问题。15～16世纪，意大利数学家帕乔利、塔塔利亚和卡尔丹的著作中曾讨论过"如果两人赌博提前结束，该如何分配赌金"等概率问题。而数理统计的发展史相对简单一些，在19世纪20、30年代，费希尔提出了许多重要的统计方法，开辟了一系列统计学的分支领域，如相关分析、回归分析、试验设计、多元正态总体的统计分析等。

在教学过程中，我们特别注意这些知识背景的补充介绍，一方面让学生了角前后知识的联系，同时也在无形之中向他们灌输了研究问题的思想方法。更重要的是，了解这些知识使他们能更好地理解课程内容之间的内在联系，学习的时候不再孤立地看待这些知识点。

2理论联系实际，加强实践教学