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統計學概念范文

時間:2023-07-23 09:16:35

序論:在您撰寫統計學概念時,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。

統計學概念

第1篇

一、建構主義理論學生“學”的特點

建構主義對學生學習活動的本質進行了科學的分析,認為學生學習有如下特點

1、學生學習不是從零開始的,而是基于原有知識經驗背景的建構。即學生在學習統計課程之前,頭腦里并非一片空白。學生通過日常生活的各種渠道和自身的實踐,對客觀世界中各種自然現象已經形成了自己的看法,建構了大量的樸素概念或前學科概念。這些前概念形形,共同構成了影響學生學習統計學概念的系統。學生的前概念是極為重要的,它是影響統計學學習的一個決定性的因素。前概念指導或決定著學生的感知過程,還會對學生解決問題的行為和學習過程產生影響。

2、學生學習知識是一個主體建構的過程,要突出學習者的主體作用。學習不僅僅是知識由外到內的轉移和傳遞,而是學習者主動地建構自己的知識經驗的過程,即通過新經驗與原有知識經驗的反復的、雙向的相互作用,充實、豐富和改造學習者原有的知識經驗。在這種建構過程中,學生一方面對當前信息的理解要以原有的知識經驗為基礎,超越外部信息本身;另一方面,對原有知識經驗的運用又不只是簡單地提取和套用,個體同時需要依據新經驗對原有經驗本身也做出某種調整和改造,即同化和順應兩方面的統一。學生不是被動信息的吸收者,而是主動地建構信息,這種建構不可能由其他人代替。因此,教師不能直接將知識傳遞給學生,而是要組織、引導,使學生參與到整個學習過程中去。

3、學生學習既是個體建構過程,也是社會建構過程。雖然知識是在個體與環境的相互作用中建構起來的,但社會性的相互作用也很重要,甚至更重要。因為人的高級心理機能的發展是社會性相互作用內化的結果(正如統計的特點具有社會性)。此外,每個學習者都有自己的經驗世界,不同的學習者對某種問題可以有不同的假設和推論,學習者可以通過相互溝通和交流,相互爭辯和討論,合作完成一定的任務,共同解決問題,從而形成更豐富、更靈活的理解。同時,學生可以與教師、統計專家等展開充分溝通。這種社會性相互作用可以為知識建構創設一個廣泛的學習共同體,從而為知識建構提供豐富的資源和積極的支持。因此,課堂上師生交互和生生交互活動起到了很重要的作用,“學習共同體”的形成以及對課堂社會環境和情境的營建是學生獲得學習成效的重要途徑。

二、建構主義理論教師“教”的特點

建構主義理論認為教師在課堂中的作用,可以概括為教師是課堂教學的組織者、發現者和中介者。

1、教師是課堂教學的組織者,起主導作用和導向作用。教師應當發揮“導向”的作用和教學組織者的作用,努力調動學生的積極性,幫助他們發現問題,進而去“解決問題”。

2、教師是課堂教學的發現者。教師要高度重視對學生錯誤的診斷與糾正,并用科學的原理和原則,給予正確的引導與指引。

3、教師是課堂教學的中介者。教師是學生與教育方針及知識的橋梁。教師既要把最新的知識和分析方法提供給學生,也要注意提高學生的綜合素質。

從辯證法的角度看,教學是一個不斷發展的動態過程,教與學是對立統一的矛盾運動,隨著教學活動的變化,矛盾的主要方面,或在教師,或在學生。分開來看,“教”的主體是教師,客體是學生,教師發揮主導作用,學生發揮能動作用;“學”的主體是學生,客體是教師,學生進行認識活動和實踐活動,教師則對這些活動施加影響。合起來看,在教學活動這一不斷發展、循環往復的全過程中,教師與學生的主體客體地位是相互依存、相互規定,又在一定條件下相互轉化的。因此,“基于教師在課堂中組織者、發現者和中介者”的角色作用,教師可以實行“提出問題──探索問題──解決問題”的模式組織課堂教學。

“基于學生為主體,教師為主導”的教學思想,在教學過程中,“學”與“導”的活動、學生與教師之間的關系應該是互動的、融合的,在和諧中不斷向前發展。因此,按照“學與導和諧發展”的教學要求,教師在課堂教學中按照“提出問題──探索問題──解決問題”的模式組織課堂教學時,可以采取“誘導試學——引導探學——開導活學”方法組織課堂教學。

(1)設置情境,提出問題,激發學生學習的興趣和熱情

教師引導學生學習首先要從現實的、有興趣的、富有挑戰性的真實問題情境開始。讓學生一開始進入學習探索就真切地感受到統計就在自己身邊,體驗到學習統計的價值,從而激發起學習統計的興趣,萌發積極主動探索統計理論和方法的求知欲望。教師要通過對課堂的組織,讓學生對學習統計產生學習興趣,“熱愛是最好的老師”,興趣盎然地進入了對統計學知識的探索,學生才能學有所長。

(2)探索問題,增強學生主角意識,激勵學生積極參與

“基于教師在課堂中組織者、發現者和中介者”的角色作用,課堂教學方式應從根本上改變原有的教師講、學生聽,教師指揮、學生操作的教學現象。學生要在自己生活經驗的基礎上不斷地提出問題,分析問題,對各種信息進行加工轉換,對新經驗和舊經驗進行綜合概括,解釋有關現象。在教學過程中,教師可以提供一定的支持和引導,設計有思考價值、有意義的問題。學生可以進行小組合作研究探索,教師允許學生從不同的角度去觀察分析,允許學生用自己喜歡的方法學習,通過各自想法的交流、碰撞,發現學生有價值的建設性建議及方法措施,及時制止學生運用統計方法計算分析問題時可能出現的偏差,使問題得到正確的解決。

(3)解決問題,培養學生創新能力,提高學生綜合素質

在以往統計學教學中,我們關注比較多的是學生能否記住計算公式、方法、意義、應用條件,能否利用這些知識完成所設問題的正確計算。而“基于教師在課堂中組織者、發現者和中介者”的角色作用,教師在課堂中,就應該更加關注學生能否將科學知識與自己的生活經驗緊密聯系起來,關注學生在靈活應用統計學知識、創造性地解決實際問題時所表現出來的情感、態度和價值觀。并通過實踐活動,使學生對學習統計產生興趣,變抽象的科學法則、科學方法為得心應手的工具,從而使學生在解決問題過程中,體驗參與學習統計的快樂,享受成功解決實際問題的愉悅。

三、以建構主義理論為指導統計學教法探討

1、設計課堂教學新模式

統計學課程旨在培養學生能夠運用統計學基本理論和定量分析方法,對經濟現象進行定性和定量的分析和評價。統計學課程內容基本分為三個模塊兩個層次。第一模塊:研究統計學的一般問題,屬于基礎理論。第二模塊:推斷統計的理論與方法,相關與回歸分析,屬于一般的統計方法及其在社會經濟領域的運用。第三模塊:時間序列分析與預測,統計指數與因素分析,統計綜合評價,屬于社會經濟統計方法的特有問題,側重于各種統計分析方法運用。兩個層次即理論部分和計算分析部分,兩部分知識比為3070。反映了知識、能力、素質培養的要求。在建構主義學習環境下,教師和學生的地位、作用和傳統教學相比已發生很大變化。因而首先教師必須改變傳統的教育思想與教育觀念,以現代教育思想和學習理論為指導,利用多媒體等現代化技術優勢,探索最優的課堂教學模式。課堂教學中應進一步發揮好學生的主體作用,讓學生主動地參與到獲取知識的過程中去,做到(1)合理處理好教材,創造性地使用教材,充分展示學習內容的實用意義。(2)教學思路清晰,過程流暢、自然。(3)采用啟發式、精講多練式、答疑式、案例式等教學方法,構建情景逼近式的教學模式,努力提高課堂教學效果。

2、設計課內課外相融共生的大課堂

課堂教學不僅要教會想要傳授給學生的知識,還要教會學生在書本之外查閱圖書、報刊、雜志、網絡等資料,以開闊視野,擴大知識面,吸取精華,為我所用,要教給學生發現問題、分析問題、解決問題的方法。此外,還要通過課內設計的實訓教學內容激發學生主動參與的熱情,實訓教學內容主要包括統計調查方案的編制、調查問卷的設計、統計表統計圖的制作、綜合指標分析、統計案例分析等內容。統計實訓的課內教學采用精講、示范、多練、答疑的方式;課外教學采用學生自行分散復習和有組織分組制表、制圖、社會調查、整理計算分析等方式。

3、實行點、線、面、體相結合的大統計

“點”是指讓學生根據某一知識點完成作業、實習?!熬€”是指讓學生針對某一問題進行深入分析。“面”是指讓學生把若干知識點聯系起來進行綜合的分析和實訓?!绑w”是指讓學生能就學科體系及相關學科的內容進行深入、全面、綜合的分析與應用。在講授基本理論和基本知識的同時,注重學生基本技能培養、綜合能力培養、設計能力的培養。使學生能從高度整體把握統計的思路和統計分析、評價思想。

4、充分發揮學生的主體作用

第2篇

一、醫學應用統計學的四個步驟

1.統計設計。統計設計是統計工作的第一步,也是關鍵的一步,是對統計工作全過程的設想和計劃安排。 統計設計就是根據研究目的確定試驗因素、受試對象和觀察指標,并在現有的客觀條件下決定用什么方式和方法來獲取原始資料,并對原始資料如何進行整理,以及整理后的資料應該計算什么統計指標和統計分析的預期結果如何等。

2.搜集資料。搜集資料是根據設計的要求,獲取準確可靠的原始資料,是統計分析結果可靠的重要保證。醫學統計資料的來源主要有以下三個方面:本文由收集整理一是統計報表 統計報表是醫療衛生機構根據國家規定的報告制度,定期逐級上報的有關報表。如法定傳染病報表、出生死亡報表、醫院工作報表等,報表要完整、準確、及時。二是醫療衛生工作記錄 如病歷、醫學檢查記錄、衛生監測記錄等。三是專題調查或實驗研究 它是根據研究目的選定的專題調查或實驗研究,搜集資料有明確的目的與針對性。它是醫學科研資料的主要來源。

3.整理資料 。整理資料的目的就是將搜集到的原始資料進行反復核對和認真檢查,糾正錯誤,分類匯總,使其系統化、條理化,便于進一步的計算和分析。整理資料的過程如下:一是審核:認真檢查核對,保證資料的準確性和完整性。二是分組:歸納分組,分組方法有兩種:一是質量分組,即將觀察單位按其類別或屬性分組,如按性別、職業、陽性和陰性等分組。二是數量分組,即將觀察單位按其數值的大小分組,如按年齡的大小、藥物劑量的大小等分組。三是匯總:分組后的資料要按照設計的要求進行匯總,整理成統計表。原始資料較少時用手工匯總,當原始資料較多時,可使用計算機匯總。

4.分析資料。分析資料是根據設計的要求,對整理后的數據進行統計學分析,結合專業知識,作出科學合理的解釋。 統計分析包括以下兩大內容: 一是統計描述將計算出的統計指標與統計表、統計圖相結合,全面描述資料的數量特征及分布規律。二是統計推斷使用樣本信息推斷總體特征。通過樣本統計量進行總體參數的估計和假設檢驗,以達到了解總體的數量特征及其分布規律,才是最終的研究目的。

二、臨床研究中統計學的作用

臨床研究中統計學的作用是什么?我們所做的就是區分事實和偶然性。我們需要比較組間差異,并檢驗干預的效應。

在對試驗進行分析時,統計學的作用是什么?我們應當記住,統計方法僅僅是一種幫助我們解釋試驗中所獲得的數據的工具。它們是一種工具而不是試驗的最終結果。而且像任何工具一樣,使用統計工具必須小心。計算機可以產生一些或有統計學意義的數據,但是只有研究者才知道該使用何種統計學檢驗來進行統計學分析。已參加培訓的研究者可以很容易地選擇統計學檢驗方法,必須記住的很重要的一點是,對于沒有足夠知識的人而言,有強大功能的統計軟件包可能導致致命性的錯誤。

生物統計學的重要概念之一是其正確性。對于關鍵性的數據分析、試驗的結果尤其是結果的發表,正確性都是其核心。有兩種正確性:內部的和外部的(可推廣性)。

內部的正確性就是在設定的試驗范圍內結果是準確的,使用的方法和分析經受得住檢驗,數據和相關的醫學文獻均支持研究者對試驗結果的解釋和結論。

外部正確性或可推廣性決定了試驗設計是否能夠允許所做的觀察和所得的結論推廣到整個人群。試驗人群的選擇決定了最大可推廣范圍,這個概念我們在這個講座的其它部分已經談到過。如果研究對象包括男性、女性、不同的種族、不同的年齡分層,那么就有更多的機會將臨床試驗的結果應用于普通人群。另一方面,受試者的選擇也將決定研究和結論可應用的人群范圍。例如,如果在臨床試驗中選擇年齡介于5~10歲的兒童,那么該試驗的結果就僅能應用于該人群。如果選擇45歲以上的男性作為受試者,那么試驗結果就只能應用于這個人群。

現在我們將要討論如何看待一些類型的數據。首先是相對危險度和比值比。這是評價后果的指標,當比較暴露因素對結果的影響時是非常有價值的。比值比主要用于病例對照研究。相對危險度主要用于隊列研究。

讓我們首先看一下相對危險度。數據顯示是如何得到一個相對危險因素的。表格被分為兩行兩列,第一列是發病,第二列是未發病。我們看一下發病是否是暴露于危險因素的結果或者未暴露于該危險因素。暴露組發病數被標為a,暴露組未發病數被標為b,非暴露組的發病數被標為c,非暴露組未發病數被標為d。從這張表格中我們可以得到相對危險度,相對危險度是暴露組的發病率除以非暴露組的發病率,即(a/(a+b))/(c/(c+d))。這就是相對危險度。用來計算比值比的表格結構與上表相似,但是計算方法不同。仍具有這樣的自變量,暴露于危險因素或未暴露于危險因素與發病或未發病比較。即a和b,與c和d。但是比值比與相對危險度不同,它是由(a×d),即病例組有暴露史×對照組無暴露史除以(b×c),即病例組無暴露史×對照組有暴露史。比值比即(a×d)/(b×c)。

在解釋關聯性檢驗時,我們如何使用比值比和相對危險度?實際上非常簡單。當比值比或相對危險度小于1時,這種危險因素與疾病呈負相關或該因素是保護因素。比值比和相對危險度等1時二者無關聯性,如果大于1時,二者均證明為正相關。

第3篇

一、樣本與總體

前面已提及,醫學研究中實際觀測或調查的一部分個體稱為樣本,研究對象的全部稱為總體。如作水質檢驗時從井水或河水中采的水樣,臨床化驗中從病人身上采的血液或其它活體組織標本,是樣本;而整個一口井或一條河的某一段所有的水,某病人全身所有的血液或某個組織器官,則是總體。這類總體是具體存在的,但另有些總體卻是假想的,只是理論上存在的一個范圍。例如試驗某一治療流感新藥的療效,最初接受治療的一批流感患者,不論數量多少,都只是一個樣本。若該藥療效得到肯定,從而加以推廣,那么此后凡在相同條件下接受該藥治療的所有流感患者,都屬于這個總體。可是當初試用時,這個總體還并不存在,是假想的。

總體包含的觀察單位通常是大量的甚至是無限的,在實際工作中,一般不可能或不必要對每個觀察單位逐一進行研究。我們只能從中抽取一部分觀察單位加以實際觀察或調查研究,根據對這一部分觀察單位的觀察研究結果,再去推論和估計總體情況。如上述某新藥治療流感例子,試驗治療的只是少數有限的病人,而結論卻要推廣到全體,得出一個該藥對所有流感患者之療效的規律性的認識。所以說,觀察樣本的目的在于推論總體,這就是樣本與總體的辯證關系。

為了使樣本能夠正確反映總體情況,對總體要有明確的規定;總體內所有觀察單位必須是同質的;在抽取樣本的過程中,必須遵守隨機化原則;樣本的觀察單位還要有足夠的數量。

二、概率

又稱機率,是用以描述某事件發生的可能性大小的一個數值。

在自然界和人類社會中,存在著兩類不同的現象:①在一定條件下,肯定發生的事件叫做必然事件,肯定不發生的事件叫做不可能事件。如在適當溫度濕度下經一定時間孵化,正常受精雞蛋必然會孵出小雞來,而石頭是不可能孵出小雞來的。必然事件與不可能事件雖然形式相反,但兩者在發生某種結果與否都是確定的,故統稱確定性現象。②在基本條件不變的情況下,可能發生的結果有多種,究竟發生哪種結果,事先不能肯定,這類現象叫做隨機現象。隨機現象的表現結果稱為隨機事件。如任意拋擲一枚硬幣,可能徽花向上也可能幣值向上,拋擲前不能肯定,這是一個隨機現象,而結果出現“徵花向上”則是一個隨機事件。

(一)古典概率 是最簡單的隨機現象的概率計算。這類隨機現象具有兩個特征:①在觀察或試驗中它的全部可能結果只有有限個,譬如為n個,記為E1,E2,…,En,而且這些事件是兩兩互不相容的,即任何兩個事件不能同時發生;②事件E1,E2,…,En的發生或出現是等可能的,即它們發生的概率都一樣。古典概率的大部分問題都能形象地用摸球模型來描述。有利于直觀地理解概率論的許多基本概念;而且它有著多方面的重要應用,例如工業產品的抽樣檢查等。

(二)統計概率 上述“事件”是指不能再進行分解或不能由其它事件構成的基本事件。在實際工作中,基本事件的發生并不總是等可能的,而且有時為無窮多個。這樣就有必要把古典概率的定義加以推廣,從事后經驗的角度來理解概率的意義。實踐證明,雖然個別隨機事件在某次試驗或觀察中可以出現也可以不出現,但在大量重復試驗中它卻呈現出明顯的規律性。假設在相同條件下,獨立地重復做n次試驗,某隨機事件A在n次試驗中出現了m次,則比值m/n稱為隨機事件A在n次試驗中出現的頻率。當試驗重復很多次時,隨機事件A的頻率m/n就會在某個固定的常數P附近擺動,而且n愈大擺動的幅度愈小。這種規律性稱之為統計規律性。頻率的穩定性說明隨機事件發生的可能性大小是隨機事件本身固有的、不隨人們意志為轉移的客觀屬性,所以在醫學科研中,當n充分大時,就以頻率作為概率的近似值,記住P(A)即

由此可見,頻率是就樣本而言的,而概率總是從總體的意義上說的。這樣,概率就為預計某一事件發生的可能性大小,提供了衡量的尺度。

例如:某病患者40名,用某療法治療后,其中35人痊愈,治愈者占治療人數的35/40,這是頻率。因為數量少,這個頻率可能波動較大。假如經過長期的大量觀察,比如數百、數千例,得到治愈率為70%,我們就可以說,該療法治愈某病的概率近似值為70%。

又如:某院婦產科在一個月內出生嬰兒30名,其中男嬰18名,占新生兒數的18/30,這叫頻率。大量統計表明,人口中男女的比例基本上是1:1。這是個較穩定的常數,即概率的近似值。于是,在嬰兒分娩前,我們就可用它作為尺度,預計是男的概率為1/2(0.5或50%),是女的概率也為1/2(0.5或50%)。

通過以上討論,可以知道:如果某事件是必然事件,則有m=n,所以必然事件的概率等于1;如果某事件是不可能事件,則有m=0,所以不可能事件的概率等于0;如果某事件是隨機事件,則有0

三、隨機變量

簡單地說,是指隨機事件的數量表現。例如一批注入某種毒物的動物,在一定時間內死亡的只數;某地若干名男性健康成人中,每人血紅蛋白量的測定值;等等。另有一些現象并不直接表現為數量,例如人口的男女性別、試驗結果的陽性或陰性等,但我們可以規定男性為1,女性為0,則非數量標志也可以用數量來表示。這些例子中所提到的量,盡管它們的具體內容是各式各樣的,但從數學觀點來看,它們表現了同一種情況,這就是每個變量都可以隨機地取得不同的數值,而在進行試驗或測量之前,我們要預言這個變量將取得某個確定的數值是不可能的。

按照隨機變量可能取得的值,可以把它們分為兩種基本類型:①離散型隨機變量,即在一定區間內變量取值為有限個,或數值可以一一列舉出來。例如某地區某年人口的出生數、死亡數,某藥治療某病病人的有效數、無效數等。②連續型隨機變量,即在一定區間內變量取值有無限人’或數值無法一一列舉出來。例如某地區男性健康成人的身長值、體重值,一批傳染性肝炎患者的血清轉氨酶測定值等。

四、誤差

誤差是指實際觀察值與客觀真值之差、樣本指標與總體指標之差。誤差可分為系統誤差和隨機誤差。

(一)系統誤差 在實際觀測過程中,由于儀器未校正、測量者感官的某種障礙、醫生掌握療效標準偏高或偏低等原因,使觀察值不是分散在真值兩側,而是有方向性、系統性或周期性地偏離真值。這類誤差可以通過實驗設計和技術措施來消除或使之減弱,但不能靠概率統計辦法來消除或減弱。

(二)隨機誤差 或稱偶然誤差,是指排除了系統誤差后尚存的誤差。它受多種因素的影響,使觀察值不按方向性和系統性而隨機地變化。隨機誤差服從正態分布,可以用概率統計方法處理。

在隨機誤差中,最重要的是抽樣誤差。我們從同一總體中隨機抽取若干個大小相同的樣本,各樣本平均數(或率)之間會有所不同。這些樣本間的差異,同時反映了樣本與總體間的差異。它是由于從總體中抽取樣本才出現的誤差,統計上稱為抽樣誤差(或抽樣波動)。抽樣誤差在醫學生物實驗中最主要的來源是個體的變異。所以這是一種難以控制的、不可避免的誤差。但抽樣誤差是有一定規律的。研究和運用抽樣誤差的規律’是根據樣本估計總體時所必須領會的基本概念之一,也是醫學統計學的重要內容之一。

隨機誤差中還包括重復誤差。它是由于對同一受試對象或檢樣采用同一方法重復測定時所出現的誤差。如用天平稱同一個燒杯的重量,重復測定多次,其結果會有某些波動??刂浦貜驼`差的手段主要是改進測定方法,提高操作者的熟練程度。重復是摸清實驗誤差大小的手段,以便分析和減少實驗誤差。

五、假設檢驗

亦稱顯著性檢驗,其基本原理是先對總體的特征作出某種假設,然后通過抽樣研究的統計推理,對此假設應該被拒絕還是接受作出推斷。

第4篇

關鍵詞:總體總體單位標志指標

社會經濟統計學中的概念很多,但重點要掌握以下幾個常用基本概念。

一、總體和總體單位

凡是客觀存在的、在同一性質基礎上結合起來的,許多個別事物組成的整體叫統計總體,簡稱為總體。構成總體的個別事物叫總體單位。例如,在全國人口普查中,全國人口就構成了人口普查的總體,而每個人就是總體單位。

總體必須具備以下三個特征:

1.同性質:同性質就是要就構成總體的各個單位在某方面要有共同的性質,同性質是構成總體的基礎,是統計研究的前提。例如,在研究我國工業企業發展狀況時,我國的所有工業企業便構成總體,該總體各單位的共性是“從事工業生產經營活動”(向社會提供工業產品或勞動服務即經濟職能是相同的)。凡是從事非工業生產活動的企業如農業企業、商業企業等不能成為該總體的基本單位。

2.大量性:大量性即是要求構成總體的單位數必須足夠多。例如,我們以個別人對某問題的看法作為民意調查的結論。因為每個人所處的社會環境、地位及擁有的知識、信息等是不一樣的,帶有一定特殊性和偶然性。只有調查足夠多的人,這種特殊性和偶然性因素的影響才趨于相互抵消,才有可能顯示出必然性來。

3.差異性:即在同質條件下,要求組成總體的各個單位在其他地方的表現又必須不同或不完全相同。例如,在人口普查中,每個人除了具有“中國國籍且在中國國境內居住”的共性外,其他方面如年齡、愛好、個性、文化程度、職業等表現是不同或不完全相同的總體和總體單位不是固定不變的,隨著研究目的和研究任務的變化而變化,即一定研究條件下的總體,在另外的研究條件下可能轉化為總體單位;而一定研究總體單位,在另外的研究條件可能轉化為總體。

二、標志與指標

(一)標志

反映總體單位屬性或特征的名稱叫標志。例如,對人口普查中的“某人”來說,有性別、年齡、愛好等方面的特征,這里的“性別”、“年齡”、“愛好”等名稱就是標志。

一個完整的標志包括標志名稱和標志表現兩個方面。所謂標志表現就是標志在總體單位上的具體體現。如人口普查中的個體單位“某人”的性別為男,年齡為58歲。這里的“性別”、“年齡”是標志名稱,“男”、“58歲”是標志表現。任何一項統計工作都要掌握總體單位在特定的時間、地點、條件下實際發生的情況,因此標志的具體表現是統計最關心的問題。

標志可分為品質標志和數量標志。品質標志是表明總體單位屬性方面的特征,其具體表現用文字陳述。如某人的性別為男,文化程度大學,這里的“男”、“大學”則為品質標志的表現。數量標志是表明總體單位數量特征的,其具體表現用數值表示。如某人的年齡60歲,工齡15年,這里的“60歲”“15年”就是數量標志的表現。

(二)指標

統計指標是用來表明總體特征的概念及其數量表現。它由指標名稱和指標數值兩個基本部分組成。指標名稱反映現象所屬的一定范疇;指標數值反映現象在具體環境下所達到的規模、水平及比例關系等。

統計指標的特征:

1.可量性:統計指標是對現象某種綜合數量特征進行概括而形成的科學范疇。但不是所有進行概括現象的范疇都形成統計指標。只有那些能用數字加以計量的范疇才有可能被稱為統計指標。例如,國內生產總值、就業人員、稅收總額等,對于那些無法用數字加以計量的范疇,就不可能成為統計指標。

2.綜合性:統計指標是反映總體綜合數量特征的,其數值是同質總體各單位某一數量標志質的總計。

3.具體性:統計指標是反映具體現象在具體時間、地點、條件下的具體數量特征,而不是抽象的現象、概念和數字,它包括著特定的涵義、內容、計算方法和計量單位等,因而不存在脫離具體內容的統計指標。

(三)指標與標志的區別與聯系

1.區別:(1)指標必須可量,而標志中只有數量標志才具有可量性。(2)指標是用來說明總體數量特征的,而標志是說明總體單位的屬性或特征的。(3)指標具有綜合性,他是同質總體各個單位某一數量標志值的差異綜合,而標志一般不具有綜合性,他是說明總體單位的屬性或特征的。

2.聯系:(1)標指數均由總體單位的數量標準值匯總而來,指標數值的大小受個單位標志之大小及其變化的影響。(2)指標與數量標志之間存在著一定的變化關系,隨著研究目的變化,總體和總體單位的轉換帶來指標和標志之間也發生相應的轉化。

三、變異和變量

(一)變異

變異就是標志在總體單位之間的具體表現之差異。

正因為總體單位之間存在著不同程度的差異,才需要通過統計研究來發現現象變化的原因、過程和規律。所以,同性質是統計研究的前提;而差異性是統計研究的內容。

變異有屬性變異和數量變異之分。品質標志在總體各單位之間的具體表現不同成為屬性變異。如人有愛好不同之異;企業有組織形式不同之別。數量標志在總體各單位上的表現的差異稱為數量差異,如人有年齡大小之異,企業有利潤高低之別等。

(二)變量

第5篇

【關鍵詞】 統計學;率;構成比;相對數

作者單位:130061長春,吉林省醫學期刊社我們在日常審讀醫學論文中,經常遇到文章作者錯誤地使用統計學概念,對調查或實驗結果下結論?,F對常出現的幾個問題分述如下。

1 誤用概率(probability)

概率是描述隨機事件發生的可能性大小的數值,常用P表示。如某例患者的結果為治愈,這個事件記為A,則該患者治愈的概率可記為P(A),或簡記為P,這是醫生頗為關心的數值。假如我們用200例的樣本,求得治愈率為75%,這只是一個頻率。在實際工作中,當概率不易求得時,只要觀察單位數充分多,可以將頻率作為概率的估計值。但在觀察單位數較少時,頻率的波動性是很大的,用于估計概率是不可靠的[1]。隨機事件概率的大小在0與1之間,即0≤P≤1,常用小數或百分數表示。習慣上將P≤0.05,稱為小概率事件,表示在一次實驗或觀察中該事件發生的可能性很小,可以視為很可能不發生。

2 以“比”代“率”

2.1 構成比(proportion)又稱構成指標,說明某一事物內部各組成部分所占的比重或分布。

常以百分數表示,計算公式為:

2.2 率(rate)又稱頻率指標。說明某現象發生的頻率或強度。常以百分率(%)、千分率(‰)、萬分率(1/萬)、十萬分率(1/10萬)等表示。計算公式為:

醫學中常用某一時點發病率、患病率、死亡率、病死率、治愈率等。

2.3 分析時不能以構成比代替率 例1:甲、乙兩市乙型腦炎普查資料見表1。由此得出甲市10歲以上患乙型腦炎情況比乙市嚴重,10歲以下乙市比甲市嚴重(結論錯誤,犯以比代率的錯誤)。

2.4 注意不能用構成比的動態分析代替率的動態分析 例2:表2為某市1990年和1995年5種常見傳染病的發病情況。1995年與1990年相比,痢疾的構成比有明顯下降,而肝炎、流腦、麻疹及腮腺炎的構成比均上升,但以肝炎的構成比上升最為明顯。若據此做出痢疾發病下降、肝炎發病上升最明顯的結論,顯然是錯誤的。因為1995年與1990年相比,5種傳染病發病的實際數都在下降。若要反映5種傳染病的發病強度,應計算1990年和1995年各種傳染病的發病率,再做比較。

4 計算相對數的分母一般不宜過小[2]

通常觀察單位足夠多時,計算出的相對數比較穩定,能夠正確反映實際情況,觀察單位過少,偶然性大,則可靠性差,一般當例數較少,如少于30例時以用絕對數表示為好。如必須用率表示時,可列出可信區間。

例4:某醫生用某法矯治25名學生的近視眼,其中3名近期有效,該法有效率的95%可信區間為(3%,31%)。

5 討論

對樣本率(或構成比)的比較應隨機抽樣,并做假設檢驗 遵循隨機抽樣的原則才能以該“樣本”來推斷總體。由于樣本率和構成比也有抽樣誤差,所以不能僅憑數字表面相差的大小做結論,而需進行樣本率差別的假設檢驗。

參考文獻

第6篇

關鍵詞:統計 指標 概念 辨析 教學

《統計原理》是我校供銷、核算、營銷、會計電算化等經濟管理類專業必開的一門專業基礎理論課程。對于一般只有初中文化水平的學生來說,學習這門課程難度是相當大的。因為教材中牽涉的概念相當多,而且有些概念使學生在學習中容易混淆不清,難以理解,因此要講透這門課程,很有必要結合具體的實例區分這些概念。

一、辨析變量與變量值

這兩個概念學生最易混淆不清,從字面上學生對其理解似乎不成問題,但具體到選擇判斷題上就難以分辨,解決的辦法是通過練習反復訓練。

變量就是可變的數量標志;變量值是變量的具體取值,也就是可變數量標志的數值表現。例如,“職工人數”是一個變量,因為各個企業的人數不同;某企業有1820人,另一企業有1630人,第三個企業有1590人,等等都是“職工人數”這個變量的具體數值,也就是變量值。再如,有工人300人、400人、500人、600人、700人五個數值,要求計算其平均數,不能理解為“五個變量”的平均數,因為這里只有“工人人數”這一個變量,所要平均的是這個變量的四個數值。變量這個概念在統計中很重要,一定要弄清楚,不能含混。

二、辨析時期指標與時點指標

區別這兩個指標,對后面繼續學習時間數列有一定影響,初學者在這一點上往往容易弄混。在教學中,我們可以形象地把“時期指標”比作“流量”,它是某一段時期內某種經濟活動的總量,如生產量、銷售量、收入量、支出量等。而“時點指標”我們相應地稱它為“存量”,它是在某一時點上以某種經濟現象存在的總量。如資產總額、負債總額、庫存總量等。其簡單判別法有二:

1.看是否可用時間作為度量單位

一般地說,流量(時期)指標帶有時間單位(月度、季度、年度),存量(時點)指標則沒有。如;

國民生產總值 億元/月(季、年)

銷售額 萬元/月(季、年)

貨幣支出額 萬元/月(季、年)

固定資產總額 億元

貨幣量 萬元

庫存量 噸

2.看指標數值是否可以加總

同一單位各時期的總量可以相加總,加總的結果表明現象在更長時間內發展的總量,屬于流量(時期)指標,不能加總的屬于存量(時點)指標。例如,某企業2011年工業產值為50000萬元,它是由該年12個月的工業產值加總得來的,故工業產值屬于時期指標。再如,某企業2010年底和2011年底職工人數分別為2000人、2150人,能否說該企業在這兩年內已達到4150人呢?當然不能。職工人數屬于時點指標。

三、辨析總體單位總量與總體標志總量

初學者在學習這一對指標時往往容易弄混。學習時,教師要提醒學生,不要掉以輕心,只是單純地去背字面上的意思,而忽略了其內在的區別,進而不能正確地去區分它們。

總體單位總量是指總體內所有總體單位的合計數,是用來反映總體規模大小的總量指標。例如,以某地區工業企業為總體,則該地區所有工業企業數就是總體單位數。又如,對某高校學生進行家庭基本情況的調查,則該校全部學生總數是總體單位數??傮w標志總量是指總體中各單位某一數量標志的標志值合計數,就是總體標志總量。

在教學中,教師要讓學生明白:就某一固定總體而言,總體單位總量是惟一的,但總體標志總量可能有許多個;它們二者并非固定不變,隨著統計研究目的的變動而不同。例如研究某地區居民基本情況,則該地區居民總數這一總體單位總量是惟一的,但該地區居民收入總量、糧食消費總量、豬肉消費總量等指標都可以作為總體標志總量。如果不以該地區居民為總體,而以糧食消費量為總體,則糧食消費量就成了總體單位總量。因此,教師必須給學生講明只有先確定總體,才能準確確定總體單位總量與總體標志總量。

四、辨析強度相對數與平均數

強度相對數與平均數不僅在字面上往往有“平均”或“人均”的涵義,而且本身也確有平均分攤的涵義,這使得在實際中容易混淆,學習時要特別注意兩者的區別。

兩者在計算方法與指標涵義上有很大區別。平均數是同一總體的標志總量與總體單位總量的對比,分子分母必須屬于同一總體,并且存在著一一對應的關系。強度相對數則是有密切聯系的兩個不同總體的總量指標的對比。要正確區分這兩種指標關鍵在于用以對比的分子、分母兩個數值是否來自同一總體,如是則為平均數,否則就是強度相對數。例如人均糧食產量,由于它是糧食總產量與人數相對比,分子、分母沒有一一對應關系,即并非每個人都提供一份糧食產量,因此它是強度相對數;再如人均消費量,由于每一個人都要消費一定數量的糧食,故是平均數。

五、辨析數量指標與質量指標

正確區分數量指標與質量指標至關重要,關系到后面進一步學習統計指數的內容。區分二者的關鍵是:數量指標是反映現象的規模大小、數量多少的統計指標,其指標數值都是用絕對數形式表現的,如學生人數、企業設備數、商品銷售量等,它是從廣度上說明總體特征的。而質量指標是反映現象的相對水平、平均水平以及工作質量方面的統計指標,其指標數值都是用相對數或平均數形式表現的,如勞動生產率、產品合格率等,它是從深度上說明總體特征的。在教學中最好讓學生記?。悍仓笜藬抵凳且越^對數形式表現的,均為數量指標,而指標數值是以相對數或平均數形式表現的,則是質量指標。例如單位產品工時消耗量,乍一看好像是數量指標,但仔細分析這一指標的涵義是生產一定數量產品產量和所需工時進行對比而得出平均每生產一件產品所需工時,因此這是以平均數形式出現的質量指標。

弄清了概念并不等于具備了分析判斷問題的能力,掌握了概念是進一步分析判斷問題的基礎,而能力則是在實踐中逐步鍛煉培養出來的,是在不斷地分析、判斷、解決問題的實踐中逐步提高的,但一定科學方法的運用,會使這種能力的提升更快些。因此,掌握這幾對概念的辨析方法顯得尤為重要,可以為全面系統地學好《統計原理》這門課程奠定堅實的基礎。

參考文獻

〔1〕婁慶松.統計原理〔M〕.北京:高等教育出版社,1992.

〔2〕陳志成.統計學原理〔M〕.北京:高等教育出版社,1993.

〔3〕鐘新聯,師應來.統計基礎知識〔M〕.北京:中國財政經濟出版社2009.

第7篇

【關鍵詞】 高職教育 統計學 工學結合 教學改革

一、工學結合的學習模式

2006年,教育部出臺了《關于全面提高高等職業教育教學質量的若干意見》(后簡稱16號文),進一步強調了大力推行工學結合,突出實踐能力培養,改革人才培養模式的要求。

高職教育工學結合人才培養模式的基本內涵是:遵循職業教育基本規律,以適應現代經濟建設、產業發展和社會進步需求為原則,建立行業(企業)與職業院校密切協作、相互促進、互利共贏的機制,以著力培養高素質技能型人才為根本目標的高職教育模式。

工學結合的學習模式具有以下諸多優勢:一是使學生將理論學習與實踐經驗相結合,加深對所學知識的理解;二是使學生了解更多的實際問題,擴大了專業視野;三是為學生提供了檢驗自己能力的機會;四是增加了學習興趣與動力。

統計學是高職院校財經類專業的基礎核心課程,同時也是一門“教”和“學”難度較大的課程。如何將理論知識與實際運用有效結合起來顯得格外重要,也極富挑戰。由于我國高職院校的工學結合起步較晚以及條件所限,能讓學生真正融入企業參加觀摩、練習的并不普遍,但除了深入企業實習,我們還可以通過重構課程體系,優化教學內容,改進教學方法等手段,將實際問題引入日常學習生活,創建學生“身臨其境”的學習情境,從而達到類似工學結合的效果。

二、重構課程體系

高職統計教學的目標是培養學生統計思維,掌握基本的統計原理和方法,最終服務于專業學習和工作實踐。由于統計學具有理論抽象、計算繁雜、應用性強的特點,按傳統的課文講授―課后練習―習題講解的模式基本能讓學生較好的掌握書本內容,但無法將統計知識與專業技能結合起來,也缺乏分析解決實際問題的能力。既沒有完全達到統計教學目標,也不能滿足高職院校培養專業應用型人才的要求。因此,我們從工學結合的理念出發,在傳統的理論教學體系外,結合不同的專業設計了專業實踐教學體系,不同專業的實踐教學體系既有自身的特色與要求,又能與理論體系相互融合與促進。

由于在傳統理論教學體系外增加了專業實踐課程體系,客觀上要求增加統計學的授課學時,這是有效且必須的。高職院校的統計教學一般安排在72―80課時左右(平均每周4課時),這與統計課程的重要地位是不相符的。這些課時對于理論教學尚可,若想強化學生的理解與實踐能力則顯得捉襟見肘,建議增加至108―120學時(平均每周6學時),將增加的課時分配給專業實踐課程教學,用課堂情景模擬企業環境,用課堂實訓問題替代企業真實問題,從而能產生近似工學結合的學習效果。

整個專業實踐體系分解為四大塊:教學計劃體系、教學方法體系、校內實訓體系和教學改革體系。首先要求教師在熟悉課本內容的基礎上,及時了解外部環境變化,發掘企業及社會的需求,從而安排實踐教學內容和教學計劃;其次,充分利用相關教學資源來提高教學效率,可以課堂模擬也可以課外實踐;最后,在教學過程中不斷比較、總結和學習,形成自己的特色與核心價值。

三、優化教學內容

目前,大多數高職統計教材都能做到結構清晰、內容完整,同時也越來越注重實用性,但真正能做到基本理論與專業需求較好融合的并不多見。

1、傳統教學內容的特點

(1)一般按照原來蘇聯模式下的社會經濟統計體系,從基本概念入手,依次安排統計設計、統計調查、統計整理和統計分析模塊;接著講解抽樣推斷、參數估計、相關回歸和統計指數,最后介紹國民經濟核算體系。但在實際教學中,由于抽樣推斷和參數估計需要一定的概率論知識,因此一般略過不講。

(2)缺少案例分析。這也是目前統計教材最大的通病。大多數教材只能做到將概念、計算講解清楚,但內容稍顯陳舊和單調,沒有很好地和專業內容與實際需要結合起來。統計教材一般不像經濟類教材那樣內容生動、案例豐富。雖然統計學基本特點是客觀真實,并不像經濟學那樣充滿想象和主觀判斷,但統計教材完全可以多采用案例分析――統計并不缺少實際事例??赡苡欣蠋熡X得可以在課堂上自己增加舉例,但枯燥的課本已經提不起學生自覺看書的興趣了。

(3)缺少高質量習題。一般的教材課后習題只是注重對概念的識記,如選擇或填空“統計的特點是什么”、“統計調查的組織方式有哪些”等;或是對例題的重復變形,不過將例題稍微改頭換面就變成了一個新的習題。這里并不是說這樣的題目不好――初學者總要經歷一個識記和模仿的過程――而是說這樣的題目占整個習題的絕大多數,僅通過這些習題的訓練對于提高學生的理解和應用能力顯然是不夠的,在識記的基礎上應適當增加理解和運用層次的練習。

2、設計和優化內容

越來越多的統計教學工作者也發現了上述問題并為之努力。本文就如何設計和優化內容提出以下建議。

首先,根據工學需要,明確統計教學的內容范疇,并將課程內容細化為具體的知識點,再針對每一個知識點來設計教學內容。一定要注意課程內容不等于授課內容,課程內容只是按教學大綱要求必須講授的知識點,但如何讓學生學好學透這個知識點,老師應該圍繞該知識點的重點、難點、特點等設計具體教學內容。比如統計課程內容的“強度相對數的定義”,如果只是按書本講解強度相對數是“某一總量指標數值與另一有聯系但不同類的總量指標數值之比”,學生一般難以掌握,此時,教師可以針對此知識點設計具體的教學內容“強度相對數定義,強度相對數與平均數的區別與聯系,強度相對數與其他相對指標的區別,強度相對數的爭議等”。顯然教學內容是對課程內容的具體設計,統計教學應該經歷確定課程內容――細化具體知識點――設計教學內容的過程。

其次,大量增加實例分析,將工學需求緊密結合。目前的統計數缺少引人入勝、緊貼生活的案例。案例一般分為三種:引人入勝型,這種案例一般是與知識點相關的生活常識或趣聞,提高學生學習興趣;解決問題型,這種案例是統計知識在生產生活中的實際運用,提高學生的理解和應用能力;啟發思維型,這種案例是提出新問題引發學生思考并嘗試解決。增加案例分析有三個途徑:書本案例、課堂案例、課后習題案例。第一要增加書本案例,書本是學生學習的基礎,一本書如果內容枯燥無味,是很難吸引學生認真閱讀學習的,而沒有認真研讀書本則學習效果可想而知;第二要增加課堂案例,課堂案例應以生產生活實際應用為主;第三要適當增加課后習題的案例分析,既是對課堂內容的鞏固,又是對統計學習的補充。

最后,鼓勵使用工學結合教材和習題。編寫合格的工學結合教材和習題是一項復雜艱巨的任務。一方面要求教師緊跟專業要求和地方經濟需求,另一方面要求教師具有豐富的實踐經驗和跨專業的復合知識結構。工學結合的教材要求體現統計知識與專業知識的結合,滿足實際工作的需要;工學結合的習題要求學生通過練習,掌握一定的利用統計知識解決實際問題的能力。

三、改革教學方法

1、始終堅持“興趣性”和“重要性”原則

統計學本身涉及了大量抽象概念和計算,而數學是高職學生的普遍弱點,要達到預期教學效果,必須讓學生對統計感興趣并且重視,從而愿意學且認真學。因此,教師在整個教學過程中始終要堅持上述兩大原則。

2、善用教學方法

目前倍受推崇的有項目驅動法、工學交替法、情景模擬法等。項目驅動法是指根校企雙方據實際需要確定研究項目,并在項目合作過程中完成教學培養工作。工學交替式是指把學生的校內學習和校外實訓分段交替進行,一個學期在學校學習文化理論知識,一個學期下企業實習。這兩種方法效果明顯,但局限性也較強,比如研究項目的選擇、實習人數的限制等。情景模擬法是利用校內條件,仿真企業環境和實際工作需求,學生在教師指導下模擬企業實訓,從而達到身臨其境般的效果。

3、強化職業道德教育,全方位指導學生

統計也有其職業素質和職業道德要求。從事統計學習和工作,必須本著客觀真實、實事求是的原則,不弄虛作假。教學工作不僅僅限于課堂上知識的講解,應該以知識激起興趣,以興趣串起知識,并用真摯的情感全面地指導學生學習,幫助學生樹立正確的人生觀、價值觀,構建和諧的師生關系。積極利用課內外可利用的渠道來指點學生、關懷學生、幫助學生,建立一種長久、融洽、信任的師生關系,讓學生真正喜歡上這門課程。

四、改變考核標準

為了有效實現上述目標,考核標準也要做相應調整。除了傳統的期中期末考試外,更應該注重對平時的學習態度、實訓效果進行考核,改變“一考定成績”的模式。同時,除了教學考核外,還要求學生取得相關從業資格證,甚至鼓勵和指導學生參與職業技能考試(如統計師,會計師,經濟師等),這也是一種激勵學生學習,提高學習和應用能力的有效途徑。

綜上所述,高職院校推行工學結合人才培養模式是新形勢下我國高職教育改革的重要方向和根本出路。真正建立一套科學有效的工學結合人才培養模式任重道遠,需要在加大學校軟硬件投入,強化雙師師資隊伍建設,加強校企合作、校校合作等各個方面共同努力,最終為我國培養出更多高素質高技能的應用型人才。

【參考文獻】

[1] 陳解放:合作教育的理論及其在中國的實踐――學習與工作相結合教育模式研究[M].上海:上海交通大學出版社,2006.

[2] 陳解放:“產學研結合”和“工學結合”解讀[J].中國高等教育研究,2006(12).

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