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序論：在您撰寫統計學問題分析時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
統計學中常用的概念有總體與樣本、隨機化與概率、計量與計數、等級資料及正態與偏態分布資料、標準差與標準誤等。如某研究采用經會陰途徑測定宮頸長度,以探討不同宮頸長度與臨產時間的關系。結果顯示35例宮頸長度為25～34mm者與32例宮頸長為15～24mm者臨產時間的均值±標準差(x±s)各為57.6±58.1與47.3±49.1小時。該計量資料,經t檢驗顯示t=0.780,P>0.05,并未提示不同宮頸長度的臨產時間差異有顯著意義;從標準差大于均值,顯示各變量值離散程度大,呈偏態分布,故不能采用x±s這一算術均數法計算均數。經偏態轉換成近似正態分布資料后結果是:35例與32例的臨產時間各為34.5±4.1與26.7±4.1小時,(t=7.778,P<0.001),兩組差異有極顯著意義?？烧J為隨著宮頸長度的縮短、臨產時間也縮短。此外,當兩組資料單位不同時,其S單位也不同;即使兩組單位相同的變量值,若其均數差異較大,也都應以變異系數替代s來比較兩組值的離散度的大小。
二、正常值范圍及異常閾值的確定
如何選擇研究對象,至少需多少例,正確統計處理和參考一定數量的病例數據,是確定正常值范圍及異常閾值的四個重要因素。
1.研究對象:應為“完全健康者”,可包括患有不影響待測指標疾病的患者。如“正常妊娠”的條件:孕前月經周期規則、單胎、妊娠過程順利、無產科并發癥及其它有關合并癥,分娩孕周為37～41周+6,新生兒出生體重為2500～4000g和Apgar評分≥7分。
2.觀察數量:觀察數量應盡可能多于100例;需分組者,各組人數也是如此(標本來源困難時酌情減少)。有些指標值如雌三醇(E3)、甲胎蛋白(AFP)、胎盤泌乳素(HPL)等隨孕周進展而變化,應按孕周分組;鄰近孕周均數相近者,可合并幾周計算。若為偏態分布,應以百分位數計算,則例數應≥120例。取各孕周對象時,應考慮到所取各孕周中的例數分布大致均衡。顯然,文稿中往往以少量例數求得正常值是欠可靠的。
3.統計處理:應根據所得數據分布特征采用不同的統計處理方法。屬正態或近似正態分布的數據,可采用x±s法計算;這也適用于以一定方法能將非正態分布轉換成正態或近似正態分布的資料。對無法轉換的偏態資料,應采用百分位數計算法。具體計算(包括上下限初步制定)見文獻。
4.對照數量:相應觀察的病例數(包括分組)應不少于30例,這對制定某指標有臨床意義的異常閾值尤其重要,這一點往往易被忽視。如在參考較多病例數據后,唾液游離E3的下限異常閾值應為第2.5百分位數,而非通常采用的5百分位數。否則,將會導致該指標產前監護的假陽性率增加。
三、t檢驗與校正t檢驗(t′檢驗)
這是文稿中極易混淆的一類計量資料統計問題。
(一)檢驗的注意事項
1.t檢驗的意義:t檢驗與所有統計分析相同,其結果提示現有差別不僅僅是抽樣誤差所致,且提示犯第一類錯誤的可能性大小,即t0.05與t0.01犯第一類錯誤的可能性各為5%與1%。
2.統計意義與臨床意義的關系:統計學有顯著意義,而在臨床上可能是無意義的,提示該研究應繼續深入,以明確該差異是否真有顯著意義;相反,統計無顯著意義,而臨床上卻是有意義的,不能貿然輕易地下結論。應復查實驗設計、方法、試劑及儀器性能、質控措施和實驗數據等是否有問題,或尚需再進一步增加樣本量進行復測等。
3.t檢驗適用范圍:t檢驗僅適用于正態或近似正態分布(包括偏態轉換)和其方差是齊性資料的檢驗;t檢驗適用于可比性資料,即除了欲比較的因素外,其它所有可影響的因素應相似。
4.t檢驗的結果判斷:判斷結果不應絕對化,P<或>0.05,分別表示可拒絕或接受原定的假設,但兩者都有5%的可能性犯第一類錯誤;而P值越小,只能是更有理由拒絕原定的假設。
5.單側與雙側檢驗:應預先制定本研究的結果是需行雙側還是單側檢驗。對有把握確知某治療措施或某指標是不會劣于現有的,才作單側檢驗;若不知何者為優,應行雙側檢驗。因為在同一t值的界限上,單側檢驗的概率(P)僅為后者的一半,也就是說單側檢驗較雙側檢驗更易得出差別有統計意義的結論,不可隨意制定。一般講,絕大多數研究以采用雙側檢驗為妥。
(二)t′檢驗與t檢驗的區別
當兩樣本均數的方差非齊性時,應以t′替代t檢驗。例如:甲組32例血清某指標值為53.9±49.6(μmol/L);乙組6例的結果為26.6±7.2(μmol/L),若不考慮兩樣本方差大小,t檢驗示t=1.331,P>0.05,提示兩組血清該指標的平均含量差異無顯著意義。但先作方差齊性檢驗,F=47.4,P<0.01,示這兩樣本方差差異有極顯著意義。據此應采用t′檢驗,t′=2.952>t′0.012.875,P<0.01。顯然,與上述結論恰恰相反。
四、卡方(χ2)、校正χ2與直接概率法(或精確法)檢驗
這三種檢驗方法為一類用途較廣、但也易混淆的、適用于計數資料檢驗的方法。應注意,鑒于總數與理論值的不同,應采用相適合的檢驗方法。
例1.192例出生體重≥4000g的新生兒發生難產與窒息數分別為151例與22例;3475例出生體重≥3500～4000g的新生兒發生難產與窒息數分別為185與265例;2451例出生體重≥2500～3500g的新生兒發生難產與窒息數分別為122與169例。3組的構成比:難產與新生兒窒息率分別為:78.6%、5.3%、5.0%與11.4%、7.6%、6.9%。據此貿然認為出生體重≥2500～3500g為最佳新生兒分娩體重的結論是不可靠的。經χ2分析,后兩組的難產與窒息率間和前兩組窒息率間差異均無顯著意義(P均>0.05)。故可認為,單據本研究結果是難以得出上述臨床上認可的結論的。這涉及到上述“統計無顯著意義,而臨床卻是有意義”的問題,應進一步復查或增加樣本測試。杜絕單純根據百分率的大小貿然下結論。
例2.某藥治療感染衣原體(CT)的中、晚期孕婦各11例和36例,她們的新生兒感染CT數各為3例和23例。χ2檢驗得χ2=4.570,P<0.05。據此誤認為,某藥治療中孕期感染CT孕婦的新生兒感染CT數少于晚孕期才開始治療的新生兒感染數。根據統計原則,其中一個數的理論值為4.9(<5)時,應采用校正χ2計算,得χ2=3.209,P>0.05。顯然,正確結論恰與上述相異。
例3.以精確法替代χ2檢驗。某新技術測試8例卵巢內胚竇瘤患者,5例呈陽性反應;測試25例卵巢顆粒細胞瘤患者中6例陽性。χ2檢驗得χ2=4.042,P<0.05。誤認為該新技術測前組的陽性率高于后組。但鑒于總例數33例(<40),且其中一個數的理論值為2.7(<5),故應改用精確法檢驗,結果首次計算P值,已達0.102,>雙側檢驗的有顯著性意義的界限0.025,故P>0.05。結論也恰相反。
五、相關與回歸分析
相關分析只是以相關系數(r)來表示兩個變量間直線關系的密切程度和相關方面的統計指標。無論是正相關(r為正值)或負相關(r為負值),只是經相關系數的統計意義檢驗(如t檢驗)后,當P<0.05時,即示差異有顯著意義時,才能依據|r|值的大小來說明兩變量間相關的密切程度。因此,表示相關性,除寫出r值外,應注明P值;切不可將相關的顯著性誤解為相關程度;也應注意:相關分析是不能單純用于闡明兩事物或現象間存在著本質的聯系,即使兩變量間存在高度相關關系(即有一定的統計聯系),也不能證明它們間存在著因果關系。如欲證明兩事物間的內在聯系,必需憑借專業知識從理論上加以闡明。
“相關”是表示兩個變量間相互關系的密切程度,而回歸分析是提示兩個變量間的從屬關系。在回歸分析中,應注意由X變量值推算Y,與以Y變量值推算X的回歸線是不一樣的;直線回歸方程的適用范圍,一般僅適合于自變量X原測數據的范圍,故繪制回歸線時,X值切不能超越實測值的范圍而任意延長。
可見,這兩種分析,說明的問題是不同的,但相互又有聯系。在作回歸分析時,一般先作相關分析,只有在相關分析有統計意義(即回歸有統計意義)的前提下,求回歸方程和回歸線才有實際意義。決不能把毫無實際意義的兩個事物或兩種現象進行相關與回歸分析。
六、數據的正確書寫
1.文稿內各數據的書寫必須前后一致;總數應等于各分組的數據之和。
2.對不同指標,有其不同數據精度的要求,這應結合專業知識加以判斷。如新生兒出生體重是以公斤為單位,記錄測定數據精確到小數點后的第二位數字即可。
3.測定數據的書寫,不能超越其測量儀器測試的精確度范圍。
4.同一指標的前后數據應保持同一精確度。
5.經計算,出現比預定小數點后兩位數多的數字,應采取“≤4舍、≥6入”與“5‘奇’進‘偶’出”方法,以決定小數點后第三位數字是“舍”還是“入”,即5前為單數則入,雙數則舍。
[關鍵詞] 醫學期刊 統計學問題 編輯
[中圖分類號] G230 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009-5853 （2013） 05-0067-03
醫學統計學是一門以統計學原理和方法為基礎，探索醫學科研工作中遇到的有關數據的收集、整理和分析方法的應用科學，又可被看成一個收集信息、處理信息、分析信息，進而從中提煉和總結分析出新的信息的過程[1]。隨著醫學科研水平和醫療技術水平的不斷提高，醫學科研和臨床實際工作中，人們對待科學的態度逐漸從原來的“經驗主義”轉變為“論據先行原則”，無論是在一些醫學相關學科的基礎實驗中，還是在一些臨床疾病的診治等工作中，人們遇到問題時不再“想當然”，而是首先考慮為什么，有何依據，而這些依據大多需要通過統計學中的信息收集、整理、分析來提供。因此，醫學統計學在醫學工作中的地位越來越重要，統計學應用的正確與否直接影響著醫學科研結論的科學性、嚴謹性和可靠性，具體到醫學期刊方面，就會出現因統計學應用不恰當而導致醫學期刊不嚴謹、不科學、不可靠和不具有影響力[2]。鑒于醫學統計學在醫學期刊中的重要地位，作者結合《腫瘤基礎與臨床》雜志2011年的240篇文章中出現的統計學問題，對目前我國醫學期刊中常見的統計學問題進行分析，同時提出一定的解決方案，為醫學編輯工作能力的提高以及醫學期刊整體水平的上升提供一定幫助。
1 醫學期刊中常見統計學問題
統計學的誤用、錯用和不用問題廣泛存在于許多醫學期刊中，統計學錯誤率處于較高水平，有文獻報道期刊論文統計學錯誤率為38%—80%，而且統計學問題的種類幾乎涉及統計學的每個方面，包括實驗設計不合理、未進行統計學處理、統計分析軟件未介紹或介紹不清、統計學數據的描述方法不當、統計學方法的描述不清或錯用、統計值或P值不全或描述不清、統計學結果分析或描述錯誤等[3-4]。王倩等[5]對5種“中華”系列雜志刊登的文章的統計學應用進行回顧性分析，發現1985年統計學方法應用的錯誤率占24%，1995年占36%。沈進等[6]選取8種醫學期刊，分析發表于1998年至2005年的544篇論著文章的統計學方法應用情況，結果顯示，136篇的統計學出現明顯錯誤，錯誤率達到25%，其中以資料處理方法不當所占比例最高，達到61.76%，其次為圖表錯誤、未作統計學處理等。我刊2011年刊登的240篇論文中，排除個案報道、教學論文、棕色行論文36篇，剩余的204篇論文中有126篇論文采用了統計學處理，占61.76%（126/204），現結合本刊統計學應用現狀針對醫學期刊中常見的統計學問題進行分類分析如下。
1.1 統計研究設計不合理問題
大多數非統計學專業的學者在進行統計研究設計（包括實驗設計、調查設計、臨床試驗設計）時僅僅從本專業的角度考慮，根據主觀想要得到的結果進行分組設計，而完全沒有考慮該實驗設計的可行性、組間數據是否具有可比性等問題，主要表現在實驗設計時不遵循隨機化原則、未設置對照或對照不合理、均衡性原則貫徹不徹底等[7]。常見的統計研究設計不合理問題包括缺少對照或對照不合理、單因素設計取代多因素設計、樣本量選擇不具有代表性或樣本量不足等[8]。例如，本刊《SMO蛋白及mRNA在食管癌鱗狀細胞癌組織中的表達及意義》一文，在實驗分組設計時未對各組間數據是否具有可比性進行統計學分析。
1.2 未進行統計學處理問題
許多醫學期刊論文雖然也進行了分組設計、設立對照等，但是文中未說明采用何種統計方法，也未對這些數據進行統計學處理，僅僅通過對實驗所得的實際數據的直觀判斷就得出結論[9]。例如，本刊《肺尖癌26例療效分析》一文中，作者在分析不同治療方法對肺尖癌的療效時并未采用任何統計方法，而是直接得出了“綜合治療較單純治療更能延長肺尖癌患者生存期”的結論，這不符合現代醫學科研的結論需有據而立的原則。
1.3 統計方法的描述不具體或錯用問題
1.3.1 統計方法的描述不具體
一些醫學期刊論文中列出的統計方法過于簡單，甚至未列出，主要有以下幾種情況[10-12]：在“材料與方法”部分中的“統計學處理”中未列出所用的統計學軟件或僅列出所用軟件而未說明所用軟件的版本；對于何種數據采用何種統計方法僅籠統描述，未具體列出文中的那些數據應該用何統計方法；對于定量數據僅列出采取t檢驗或方差分析，而未列出是否進行正態性檢驗和方差齊性檢驗；對于兩組定量數據無論是應該采用成組設計t檢驗還是配對設計t檢驗，均僅描述為“兩組定量數據比較采用t檢驗”；對于兩組或多組定性數據的比較，無論是僅需用 2檢驗，還是需要采用矯正 2檢驗或 2分割檢驗，均描述為“兩組或多組定性數據的比較采用 2檢驗”；統計學符號書寫不規范，例如，根據GB/T3358-82，F檢驗、P值、 2檢驗、t檢驗等中的字母應為斜體，不符合上述規定的書寫均為錯誤情況，這在論文中非常普遍；未列出檢驗水準 ，檢驗水準 是事先設定的判斷小概率實踐的標準，實際意義是允許犯假陽性錯誤概率的最大值，需要根據不同的研究目的進行設定。例如，本刊《 -連環蛋白和層粘連蛋白的表達與垂體腺瘤侵襲性的關系》一文在“統計學處理”僅說明數據的比較采用t檢驗，而未說明t檢驗的類型。
1.3.2 統計方法的錯用
一些醫學期刊論文中的統計方法的應用存在明顯的錯誤。對于所有定量數據，常見的錯誤有[13-14]：無論是否符合正態分布、是否方差齊，一律盲目應用t檢驗或單因素方差分析等參數檢驗方法進行比較分析；無論數據分為幾組，一律采用t檢驗進行比較分析，把其當做定量數據比較的萬能工具；無論各組數據是何關系，一律采用成組設計t檢驗或單因素方差分析。例如，本刊《癌癥相關性乏力與TGF- 1的關系分析》一文中，定量數據進行比較分析之前未說明是否進行了方差齊性檢驗和正態性檢驗。對于所有定性數據，常見的錯誤有：把 2檢驗當做所有定性數據的萬能統計工具，忽略了其應用的前提條件是， 2檢驗適用于正態分布的定性數據，且樣本量最好>40，列聯表數據進行 2檢驗時不能有1/5以上的格子其理論頻數
1.4 統計結果的描述及分析錯誤問題
許多醫學期刊論文中均可見到統計結果的描述或分析錯誤，常見的有以下幾種[15-17]：1）對于定量數據應當根據是否符合正態分布而采用不同的描述方法，符合者一般采用“均數±標準差”或“均數±標準誤”表示，而不符合者則采用中位數和四分位間距來進行表示，不按上述規定進行描述者均屬于錯誤描述；2）對于定性數據，常見的錯誤是構成比和百分率不分，計算率或構成比等相對數的樣本量過小；3）解釋有統計學意義時僅根據P值的大小得出相應結論，例如對于A、B組2組的療效（假定A組療效優于B組），其“P
1.5 統計值和（或）P值描述不清以及統計值缺失問題
許多醫學期刊對統計結果進行描述時，通常不能完整清晰地描述出統計值和P值，常見的有以下幾種情況[18-19]：統計結果僅用“P0.05”得出結論，缺少相應的統計值；統計結果包括統計值，但是P值僅寫出“0.05”，未列出具體的P值；僅列出具體的P值，而統計值缺失，上述幾種情況均不利于文獻閱讀者進行數據驗證和meta分析。例如，本刊《同步放化療治療局部晚期食管癌臨床觀察》一文中，所有統計結果均僅列出了“P0.05”，未列出具體的統計值和P值。
2 針對醫學期刊中常見統計學錯誤的解決對策
目前，醫學期刊論文的統計學問題已經成為衡量論文質量高低的重要標準，統計學的錯誤可能會導致論文學術水平和學術質量的降低，甚至有可能導致嚴重的后果。近年來，隨著廣大醫學科研工作者和醫學期刊編輯及審稿專家對醫學統計學應用的重視，醫學期刊論文中的統計學問題已經明顯減少，但仍然處于較高的水平，這可能與以下幾點有關[20-22]：論文作者、編輯及審稿專家思想上不夠重視論文統計學應用；期刊編輯的統計學應用知識匱乏；選擇審稿專家只注重其專業領域內的影響力，而未關注其統計學應用水平。因此，要想提高醫學期刊的統計學應用水平，從而更進一步提高期刊總體質量，需要做到以下幾點：作為醫學期刊編輯，必須不斷進行統計學相關知識的學習，例如參加相關培訓班、旁聽醫學院校的統計學課程及請教統計方面的專家等，以提高自身的統計學應用水平，并從思想上重視統計學應用的審查，在給新投稿件的作者的初步意見中就強調統計學應用的重要性，規定一旦統計學有問題，論文可隨時退稿；聘請醫學統計學專家進入期刊編委會，負責所有論文的統計學審稿；應通過各種途徑，向廣大科研工作者宣講統計學在醫學科研工作中的重要性，使其養成良好的正確應用統計學的習慣；在科研課題設計過程中要求有統計學相關專家的參與；科技期刊中增加統計學應用欄目，刊登與本刊論文關系密切的統計學方法，或者刊登一些常見的統計學錯誤，與作者或讀者交流，提高其統計學應用能力。
注 釋
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【關鍵詞】統計學；管理現狀；優化策略；模式創新
【中圖分類號】C81【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）06-0071-02
1引言
統計學作為企業經營管理的重要手段，在企業經營過程中統計工作是否落實到位，對于企業可持續發展目標的實現而言具有重要影響，尤其在當前多元化市場競爭環境下，企業規模化發展雖然推動了國民經濟的進一步發展，但與此同時企業市場競爭也愈演愈烈，實現持續性經營，確保統計學應用效益的最大化，是目前推動產業可持續發展的重要戰略基礎。
2大數據時代內容的基本概述
簡單來講，所謂的“大數據”是指在當前信息化產業時代背景下，無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據，是需要新處理模式才能有效處理的海量、高增長率和多樣化信息資產。隨著近年來信息技術的不斷發展和廣泛應用，“大數據”時代是“互聯網+”技術應用下時代未來發展的趨勢。就目前來看，與傳統信息數據相比，大數據具有數據量大、數據多元以及數據價值高的顯著特點，伴隨城市化、工業化建設進程的不斷加快，如何有效地對大數據進行處理，成為現階段基層產業結構和相關主管部門的核心發展方向，也是促進企業進一步發展的重要基礎。
數據實質上是存儲于計算機內的各種信息集合，在當前全球化、市場化不斷發展的新產業時代背景下，商業模式的巨大轉變，在改變人們關注度的同時，也為企業的進一步發展奠定了良好基礎，最終為企業預期發展目標的實現創造了良好條件。對于大數據的處理，倘若采取傳統的處理技術，不僅難以達到預期的處理目標，更極易導致一系列其他問題的產生，最終對企業整體發展造成了極為不利的影響，為此在大數據發展的同時，技術領域也取得了顯著突破，目前常見的管理技術主要有——數據倉庫技術、數據安全技術、數據分析、數據挖掘和模型預測，其中，數據分析、數據挖掘與大數據關系最為密切。
3新形勢下統計學存在的主要問題
3.1企業對于統計管理工作的重視度不足
在經濟全球化和一體化建設進程不斷加快的新市場經濟常態下，企業規模和數量的不斷增加，在加劇企業市場競爭力的同時，如何有效地提升企業工作質量和工作效率是現階段企業的核心發展方向，但由于部分企業受傳統發展以及管理理念根深蒂固的影響，企業管理和發展重心始終集中于企業經濟效益，忽視了對統計管理的關注度，致使單位在統計管理工作方面的人力和物力投入不足，各項管理工作受到一定影響的同時，企業的整體發展也受到了一定影響。
3.2統計管理人員自身專業素養有待提高
統計管理人員作為統計管理工作的實踐者，其自身專業能力和綜合素養水平的高低，對于統計管理工作質量和工作效率具有重要影響，但隨著當下統計管理工作量的增加，部分企業為滿足人員配置需求，不斷地降低人員選拔標準，導致聘用人員無論是專業能力還是綜合素養都有待完善。作為一項專業、系統的管理工作，統計管理不僅要求管理人員擁有細心、踏實、耐心等基本素質，還要具備一定的計算機操作能力，但隨著企業規模和數量的持續增加，統計管理人員身兼數職、待遇不高等問題的存在，導致管理人員自身專業能力有所欠缺，業務操作等方面也存在一定不足，最終對統計管理造成了極為不利的影響。
3.3數據庫硬件設施、設備不完善
信息化產業時代背景下，“互聯網+”技術的廣泛應用，在便捷人們日常生活，提高企業生產效益的同時，將其應用到其他領域中，在一定程度上也為各單位的轉型升級注入了新的發展動力。統計管理是企業管理作業的重要內容，在很大程度上數據管理庫自身硬件設施、設備的完善度對于統計管理工作質量和效率具有直接影響，但對于某些偏遠地區亦或經濟發展相對緩慢的區域，統計管理設備、設施的落后性在影響現代化科技管理手段應用效益的同時，統計管理作業也始終未能得到突破性進展，企業發展也由此受到了一定影響。
4新形勢下統計管理工作的創新策略探析
4.1加強對統計管理重要性的宣傳力度，提高對統計管理工作的重視
統計管理作為企業管理的重要組成部分，其管理工作質量和工作效率對企業發展而言也具有一定影響，而為實現企業可持續發展的目標，確保統計管理工作落實到實處是極為必要的。通過上述分析可知，管理人員對于統計管理工作的不重視是影響統計管理工作效益的重要因素，為有效地改善當前管理現狀，一方面基層產業機構需加大對統計管理重要性的宣傳力度，在不斷提高人們對于“統計學應用效益”高度認同的同時，為統計管理工作的順利開展奠定良好基礎。而另一方面企業還需加強對統計管理工作人員的教育力度，在不斷增強統計管理人員工作責任感和使命感的基礎上，為預期管理目標的實現創造良好條件。
4.2積極和有關大數據公司或機構進行合作
要想在大數據時代背景下進一步優化和提高統計管理工作，就必須將大數據有關技術和統計管理的實際工作緊密結合起來，因此必須解放思想，打破行業限制，積極尋求和有關大數據公司或者機構進行合作開發，開發出真正適合統計管理工作的大數據技術和工具，大數據無法使用單臺計算機進行操作和處理，必須采用分布式架構技術等，其也必然和云計算的有關分布式處理、云存儲以及虛擬技術等密不可分，因此統計管理必須要積極尋求多方合作，積極將大數據的有關技術引入統計管理的實際工作中去。
4.3不斷優化和完善統計管理模式
在當前企業規模和數量持續增加的新產業時代背景下，數據的形成過程較為煩瑣，且數量也較為龐大，為從根本上有效提高管理的科學性、高效性和有效性，不斷地優化統計管理模式和管理手段也是極為必要的。通過大量調研數據分析可知，在進行統計管理過程中，信息技術的不斷發展和傳播渠道的日趨增多，在很大程度上為企業統計管理創造了良好條件，但由于部分企業在計算機信息技術應用過程中，未將現代化技術應用到電子統計管理中，導致管理信息化水平較低的同時，預期管理目標也難以實現，為有效地解決上述問題，將數據信息化納入到工作日程中，為單位的數據管理部門配置專門的信息化設備，是現階段提高統計管理信息化水平，促進企業進一步發展的重要戰略手段。
4.4將各項統計管理工作細節落實到位
在統計管理作業過程中，從根本上有效地提高企業的經濟效益、確保各項統計工作細節落實到位也是現階段基層產業機構和相關主管部門的重要工作內容，換言之，在當前多元化市場競爭環境下，要想從根本上提升統計管理工作質量，提高企業整體的經濟效益，以會計管理工作為中心，確保各項細節管理工作落實到位是十分必要的。要想確保管理工作效益的最大化發揮，提升企業經濟效益，企業需將會計的發展目標與企業的發展方向相結合，在確保兩者“統一性”的基礎上，以會計管理工作為中心對企業經營進行系統化管理，最終為企業可持續發展目標的實現奠定良好基礎。
4.5確保預算統計管理工作落實到位
在當前企業經濟收支管理過程中，預算統計管理工作流于形式是影響精細化管理效率的重要因素，而為從根本上有效地解決上述問題，確保全面預算統計管理工作落實到位，是現階段企業經濟運行精細化管理目標實現的重要基礎和根本前提。作為企業經濟運行精細化管理的重要環節，全面預算統計管理作業的開展不僅能確保企業達成預期的戰略目標，其在科學預測企業未來運營狀況、協調內部資源以及控制內部預算編制等方面都發揮了重要作用。因此，在進行預算統計管理過程中，企業統計管理部門工作人員需摒棄傳統管理理念，在做好日常收支管理的基礎上，還要確保內部全范圍、全過程及所有資產的預算統計管理落實到位，由此在保障全面預算作業有序開展的同時，提升企業在多元化市場中的競爭優勢。
在各種醫學期刊中，半數以上是療效觀察方面的論著?，F擇其較普遍存在的統計學問題，結合實驗設計基本原則加以討論。
（一）對照與均衡性測定
國內醫學期刊有關臨床療效觀察的文章甚多，不少雜志刊登了一些事先未設計對照的文章，其結論難以令人信服。如《用柴葛解肌湯治療上呼吸感染》一文，報道治愈好轉率為97.7％，因無對照，無法斷定其效果如何，因此，治愈好轉率中含有假像。
對照的方法雖有多種，但對照的基本原則是與實驗組齊同可比，最好作均衡性測定。
（二）安慰劑與盲法試驗
安慰劑與盲法試驗是醫研（主要是比較性研究）中常用的科研方法，結果準確、誤差性小。安慰劑在形、量、色、味等要與實驗藥物一樣，不能給受試者和執行者任何暗示。這種試驗就是雙盲法試驗。但近年來，尚有人用改良的雙盲法，此法分兩期：第一期（公開期）試驗有效者留，無效者棄。有效者進入第二期（雙盲試驗），以確定療效是否系安慰劑的作用。在預防效果觀察時可采用該法，臨床上應用諸多困難，應視具體情況而定。
（三）樣本含量與重復原則
沒有足夠樣本的研究結果，是經不起重復試驗的，有的論文憑少數病例觀實的結果下結論，是不慎重的。如《重癥肺炎并發DIC29例》一文，作者觀察腦型患者3例，其中死亡一例，就得出“一般腦型病死率高達57％，本組腦型病死率較低，看來及早用肝素阻斷DIC過程，對降低腦型病死率可能具有重要意義”的結論。因無對照，結論不可靠。
（四）隨機分組與實驗設計類型
隨機化分組即每個實驗對象有同等機會被抽樣（分配）到各組去，而不受任何系統因素的影響。常用的實驗設計類型有完全隨機設計、自身對照設計、交義設計、配偶設計、隨機區組設計、拉丁方設計、正文（析因）設計、序貫設計、半數效量實驗設計（動物試驗），回顧性與前贍性調查研究設計等?？蒲性O計時應根據研究目的要求選擇不同類型的實驗設計方法，進行相應的統計處理。
【關鍵詞】生物統計學 教學手段 教學實踐 學習主動性
【基金資助】國家自然科學基金（31271008）。
【中圖分類號】G642.0 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2014）02-0173-02
1.前言
隨著現代科技的進步及研究手段的不斷發展，生物科學成為2l世紀最具有吸引力和發展潛力的學科門類之一。生物統計學是利用概率論和數理統計的原理和方法來分析和解釋生物科學研究中的各種生命現象的學科。生物統計學不僅在傳統生物學、醫學和農林學中被廣泛應用，而且現代的生物信息學、基因和蛋白質組學等均是建立在生物統計學基礎上的，系統生物學、心理學、教育學等同樣離不開生物統計學的知識[1，2]。數理統計的基礎思想為生物統計學提供了牢固的基石，生物科學試驗調查和實驗數據是生物統計學處理的對象，計算機為生物統計學提供了強有力的工具。在工作中，經常會有老師或研究生問到科研過程或實驗結果處理時涉及的生物統計學問題。由此可見，生物統計學在科研和工作過程中的重要性。經過幾年的生物統計學教學，我們發現學生們并沒有意識到統計學的重要性，多數只是應付性的學習，缺乏主動性。因此，需要深入的分析在生物統計學教學過程中及學生學習過程中存在的問題和不足。
2.生物統計學教學中存在的問題
2.1 多媒體的作用沒有充分發揮，教學缺乏生動性
隨著計算機和網絡技術的快速發展，多媒體技術在高校教學中不僅提高了課堂教學效率，在一定程度上也獲得了良好的教學效果[3]。然而目前多媒體在課堂上主要以處理符號、文字、圖形為主，而對基于大量運算才能輸出的聲音、影像、動畫等信息，以及人機交互操作完成教學或訓練功能的表現明顯不足。
生物統計學的核心內容是一系列統計方法，涉及大量的公式、字母、符號等。在課堂教學實踐中，單純利用多媒體進行教學就會出現單調、枯燥的現象，缺乏吸引力，學生們將產生視覺疲勞，注意力下降，影響學習效率。講這些內容時，就不能只以傳統板書和幻燈顯示的形式進行講述，要把用復雜數學公式解決問題的過程和計算結果以生動的形式表現出來，如動畫、3D影像，與學生交互式的操作等。利用相關的軟件結合相應試題的解析，將會調動學生們的學習興趣和參與熱情，集中注意力，提高課堂講課的生動性和學生們對講授內容的接收效率，同時還能夠提高學生分析和解決實際問題的能力，提高教學質量。
2.2 教學實踐環節較薄弱
生物統計學是一門實用性課程，其目的是使學生能夠充分掌握生物統計學知識，并利用其解決實際問題[4，5]。然而，由于教學計劃中課時數的限制，需要老師在課堂上要適時安排實踐環節，使得理論與實踐環節相結合，加強生物統計的實踐技能訓練和素質培訓。
2.3 學生們缺乏學習主動性
生物統計學屬于工具性課程，在科研的實驗設計及數據處理過程中起著非常重要的作用。多數學生還未直接接觸實驗設計和數據的統計分析，對科研的概念比較模糊，沒有直觀認識，難以理解相關的理論知識和統計分析方法，容易產生難學、不想學的思想。盡管在教學過程中，教師多次反復強調本門課程的重要性，但是，學生們在學習階段由于意識不到課程的重要性，因而其學習興趣不夠。只有少數認真的學生會課下看書，仔細完成課下作業，多數的學生采用“應付式”的學習方式?！皯妒健钡膶W生會不加思考的草草的交上作業本，更有甚者課上不聽講，課下不復習，嚴重缺乏學習興趣和主動性，這可能和人的“直接利益”思想相關。心理學認為“人的一切活動就是為了追求自己的個人利益”。學生們有可能認為生物統計學對其的“直接利益”就是平時作業成績和考試成績，故他們采用被動式的學習態度。
2.4 教材內容缺乏學生參與的先驗設計
目前國內大多教材的設計仍是以傳統模式為主，首先介紹概念、方法，給出公式，再舉例印證?，F代心理學和教育學已經證明，傳統的教材組織和課堂講述過程不利于啟發學生的思維，學生會感覺枯燥，認為上課聽講與課后自己看書的效果是一樣的，因此在課堂上不會集中注意力，也不會主動地融入到教學過程中來。缺乏主動反饋、師生緊密融為一體的課堂氛圍，從而大大影響了教學效果。
3.結語
在教學過程中，教師為教學活動的組織者、學生探索知識的引導者和合作者。我們不能使用傳統的填鴨式和一言堂式的教學方法，不能使用強制的手段逼迫學生被動地接受知識。教師在教學過程中不斷發現問題，并探究采用合適的教改方法和手段進行創新，改進教學課程體系，加強教學效果。學生起著主體的作用，必須充分調動并發揮學生的主觀能動性，把素質教育融合入生物統計學課程教學過程中，把考核學生應用知識的能力和綜合分析問題的能力作為重點，培養他們的實踐能力和綜合素質。
參考文獻：
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1教學內容的適用性與針對性不強
我國在醫學院校中開設醫學統計方法課程已有60多年的歷史。在醫護類專業學生醫學統計方法應用能力的培養上，高職院校受本科醫學院的影響比較深，一直以本科教材的壓縮版為藍本，選擇基本的“醫學統計方法”進行教學，其內容主要包括統計學的基本概念、指標計算、t檢驗、方差分析、卡方檢驗、秩和檢驗、相關與回歸分析等，但一般將重點放在抽象概念的講解、公式的推導、統計指標的計算和假設檢驗等方面，而且在內容的組織上也比較零散，沒有一條前后貫穿的主線，也沒有考慮學生畢業后崗位工作的實際情況。本課題組的調查結果(結果另文報道)顯示，醫護類高職畢業生就業后主要用到的依然是上述的基本統計方法，但問題在于他們普遍不知道怎樣正確選擇統計指標和統計推斷方法，以及如何準確解釋和表達出統計分析結果，而統計學中的概念、公式和統計指標的計算(多采用SPSS軟件和Excel軟件處理)等內容幾乎沒有用到，這說明在醫學統計方法教學中存在內容選擇上的缺陷，針對性不強，從而導致學生不能學以致用。
2教學方法手段落后
對于數學基礎較薄弱的高職醫護類專業學生來說，公式繁多、概念抽象和邏輯性強等因素的存在而使醫學統計方法的內容難以理解和掌握。目前高職院校醫學統計方法主要采取課堂教學的形式，往往以教師講授為主，學生被動學習，沒有體現“學生主體和教師主導”的原則，師生之間缺乏良性互動。最常見的形式是先介紹統計原理，接著講授統計公式及其推導，最后舉例說明。其最終結果是將課程的重點引向統計學中的計算上，把醫學統計方法當作“數學”課來上，而忽視了學生統計思維和應用能力的培養，導致學生遇到實際問題時往往束手無策。當前，絕大多數醫護人員在工作中采用SPSS軟件分析統計數據，這在客觀上要求各高職院校在醫學統計方法教學過程中盡可能運用信息化教學手段，尤其是形象直觀的多媒體教學和SPSS軟件教學。王春平等［4］認為多媒體教學可以將抽象的統計原理形象化，激發學生的學習興趣，提高教學效果。但在實際教學過程中很多教師并沒有對內容進行認真裁剪，只是將教材內容照搬到課件上，將黑板變成“白板”，沒有發揮多媒體技術的優勢，將抽象的內容直觀化。多媒體教學尚且如此，遑論采用SPSS軟件教學了。雖然有的高職院校在教學過程中使用了軟件，但所占的課時比重太小，可僅看作是實踐教學的一個小小的補充。
3忽視綜合應用能力培養
醫學統計方法對高職醫護類專業學生來說，只是日后工作和進一步學習的一個重要工具，主要用于對醫學數據進行統計分析，以便得出科學的結論。鑒于此，我們更應注重的是醫學統計方法的綜合應用能力，而不是知識的系統性和全面性。而目前高職院校由于受本科院校的影響太深，在醫學統計方法教學中過分注重理論知識的系統性與全面性，輕視實踐教學而導致實踐學時安排很少，而且實踐教學內容多為單項技能訓練，而非綜合技能訓練項目，忽視了對學生統計學綜合應用能力的培養。戴士弘［3］認為學生的能力是訓練出來的，而不是通過老師講授獲得的。由此可以看出，重理論輕實踐的教學只能導致一個結果，那就是學生的實際應用能力不強。
二、解決高職醫學統計方法教學中主要問題的對策
1深入調查研究，重新確定課程教學目標
高等職業教育要以就業為導向，為社會培養生產、管理、服務一線的高技能人才。課程教學目標雖說從屬于專業人才培養目標，但它與專業人才培養目標一樣，都應涵蓋職(執)業資格證書、典型工作崗位和職業崗位遷移三個方面所需的相關知識、能力和素質要求，尤其要突出能力目標，因此在制訂課程教學目標前，必須認真研究醫護類專業近幾年的執業資格考試大綱，積極針對典型工作任務進行深入細致的調研，跟蹤畢業生成長軌跡。在此基礎上，通過對涉及的醫學統計方法方面的內容進行系統的歸納分析，就可以制訂出針對性很強的課程教學目標。這樣的課程教學目標既側重于實際應用能力的培養，又包含了執業資格考試所需的一些基礎知識，同時也兼顧了畢業生就業后的發展需要，指向明確，能促進學以致用，這就從根本上為高職醫學統計方法教學指明了方向。
2圍繞教學目標，精心選擇和組織教學內容
課程教學目標一旦確定，接下來就是要思考如何實現這個目標的問題，不僅要實現，而且要實現好，教學內容就是實現這一目標的載體。內容的選擇應緊緊圍繞教學目標，而不應囿于教材，否則就會本末倒置。因為課程是有生命的、原生的，而教材是次生的，是課程生命成長過程中某個階段的歷史記錄［5］;同時要考慮授課對象專業上的差異，如護理專業除介紹統計學的基本理論和一些常用統計方法外，還應增加護理研究中常用的統計方法，如量表研制與分析、綜合評價方法等，充分體現出專業的特色。此外，教師還應對選取的教學內容進行整體設計，合理裁剪、加工和序化，使它由易到難，符合學生認知規律。如在介紹成組設計的方差分析時，可以通過具體的案例，將均數、標準差、方差分析和q檢驗連貫起來講解，這樣學生就明白在什么情況下采用均數和標準差作為指標、這些指標如何計算、如何進行假設檢驗以及在多個均數總體上有差別時還需進一步通過q檢驗來判斷兩兩之間是否存在差異，這個過程實際上與工作中的應用過程高度一致。經過這樣處理的教學內容邏輯清晰、前后貫穿、簡便實用并且由易到難，但不失其魂。要做到這一點，需要專業教師非常熟悉教學目標和內容，也需要花大量的時間和精力來組織教學內容。但是作為一名合格的教師，這是應該做并且能夠做好的。
3充分應用軟件，加強實際應用能力培養
關鍵詞：科技；統計學；問題分析；思考；
文章編號：1674-3520（2015）-04-00-01
引言
由于統計學是一門獨立、比較難理解的學科，這就會出現一系列的相關問題。隨著中國進入一個快速發展的時期，我國經濟、科學、社會等進入了空前的發展階段，科技統計學作為一門新興的學科，如雨后春竹破土而出。而科技統計學作為新興的學科，將會迎來嚴峻的挑戰。怎樣才能在迎接挑戰的基礎上，解決科技統計學存在的問題，對此作出了相關的分析思考。
一、有關科技統計的對象及其范圍
（一）科技統計的研究對象
科技統計所研究的對象包含了社會發展變化的趨勢，它是對全社會科技活動的總體數量特點及變化?？萍蓟顒铀婕暗姆秶捌鋸V泛，所處的環境也較為復雜，有些不同的社會經濟現象都很容易被區分開來。科技活動有很多本質的特征，它都是人類文明發展所積累下來的知識?？萍蓟顒拥谋举|特征包括創新性和多樣性，它的數量特點、數量變化沒有那么明顯的變化?？茖W技術活動是人類一種客觀存在的社會實踐，這些社會實踐的統計計量包含了很多特點，除了有統計研究所共有的數量性、總體性特點外，還具有統計學計量的其他特點，間接性就是其中的一個特性，很多東西都需要用一些特別的、間接地事物表現出來，例如想要衡量一個國的科技發展水平，基本上都會采用統計科技論文、文獻資源的數量來體現；對于各國在最近幾年，科研成果被引用的數量來表示。最明顯的一個特點就是模糊性，科技活動是一個不斷創新進步的過程，它其中涉及的領域就相對非常的廣泛，那么他的數量界限就不是很明確了。
（二）科技統計研究對象所包含的范圍
科技統計研究的對象所包含的范圍是最廣泛、最全面的。它應該包含著全社會、全人類，是一個大的研究統計過程。所謂的全社會的科技活動主要是分為三個部門：第一種是用獨立的專業機構來從事研究的活動；第二種是有指定的部門來組織大量的科技開發活動；三類是有從事科研的部門組織各種科技服務。這三類部門活動相對來說都處于初期的基礎，以上三種部門只有獨立的專業機構還相對比較規范，其他兩類統計部門都不規范，基本上都不具備使用的條件。從理論上講，技術進步的活動發展并開拓了科技活動，是社會科技活動的組成部分。要加強對科技統計部門的管理，只有這樣才能反映社會的現象，才能在社會經濟發展中起到至關重要的作用。
二、關于科技統計指標體系
它是一種全面的、科學的、標準的反映測評的工具，它具有完整的統計計量。全面的科技統計指標有利于對科技統計的研究對象和研究范圍進行一個科學的界定，我們要把握好對科技技能的活動特點和內容進入深入的了解。
一個完整的科技統計指標體系通常包括兩個部分，這兩個部分都是科技統計指標中不可缺少的部分，第一部分是指科技活動類指標，它一般都體現了科技活動的前期準備，是由一群科技活動過程、科技產出的情況等指標構成的，所謂的科技活動是指對課題的研究、技術的服務以及進行學術交流等內容，這些內容一般涉及的范圍較廣泛，這些都反映了科技活動龐大的規模形式。而科技產出主要是對科技的成果、專利等科技活動得到的經濟收益，它從認識和發展的角度都體現了科技勞動者存在的價值。第二部分是衡量科技地位的指標，在科技統計學中，必須有較高的文化知識和努力學習的精神，這些都為科技統計提供了前所未有的幫助。他們每一個指標都代表著一種涵義，都對科技統計的進步提供不可或缺的幫助。技術進步也代表著科技統計指標向一個全新的方向發展，它是科學活動的延續。反映科技統計可以從技術進步的活動、效果、措施等三方面，這些都是技術進步類指標進行完善的要求。對于科技經濟效益指標來說，有的科技成果體現了學術價值，有的體現經濟價值，它們都能帶來巨大的經濟效益，還間接地擴展了科技生產領域。另一方面從客觀層面上說科技經濟效益也屬于科技活動的產出，它在帶來科技經營收益時，同時也提高了科學技術在社會經濟中的重要地位。科技進步的宏觀計量指標的涵義是指有關科技成果的范圍不斷的增大，它的經濟效益也會出現在其他地區，那么相對的范圍就無限擴大了，因此使用簡單的常規統計方法來進行統計是行不通的，必須采用一些科學的計量指標，才能準確的反應出來，這些指標體系都全面的促進科技的進步，并且對于統計學也加強了完善。
三、關于科技統計的問題分析及思考
（一）制定統一的科學管理措施，加大科技的投入總量
對于各級政府的統計部門，最重要的任務就是要規劃好對社會科技投入的總量，要合理的分配資源。科技統計系統作為國家一級的實施系統，所謂要投入大的人力物力，來開發并研制機構統計。由于在統計的過程中各個系統的工作的出發點不同，它所統計出來的結果和范圍也是有所差別的，統計指標的無法配置，分類無法連接，這就導致一系列的問題出現。想要解決這種問題，就要協調有關政府部門進行調節，或者設計出滿足系統統計要求的指標，同時要符合國際標準。所以說為了取消這種差異化，各個系統都要以國際化的標準形式出現，以國家統計局為中心，所以國家必須建立一套具有科學化、完整化的體系。
（二）建立科學的財務統計，解決科技活動增加值的計算問題
所謂的財務統計就是對會計核算資料進行相關的整理歸納，它的主要目的就是為了收集整理會計資料?？萍贾笜梭w系最需要補充完善的是科技活動單位的財務統計指標。有了科技財務統計這一策略，對于科技活動增加的核算就很容易被解決掉。
