常用统计学方法分析汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇常用统计学方法分析范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

2高职医学检验专业《卫生统计学》教学改革初探

2.1改革教学内容

2.1.1结合职业岗位需求，精选授课内容:不同的职业岗位对《卫生统计学》知识的需求存在较大差异，教师要对专业岗位需求有清晰的认识，认真研读该专业的人才培养方案，明确该专业对《卫生统计学》知识的整体需求和知识结构。高职医学检验技术专业对《卫生统计学》专业知识的需求主要包括常用统计图表的制作、常用资料的统计描述和统计推断、相关与回归分析等，很少用到多元回归分析、医学科研设计等统计方法。因此，教师要结合专业特点对教材内容进行合理的梳理和筛选。

2.1.2强调对基本原理、概念的理解，形成统计思维，避免死记硬背:五年高职学生普遍存在逻辑思维能力差、喜欢死记硬背概念、生搬硬套公式等情况，课前不预习、课后不及时复习，很容易把各种统计分析方法张冠李戴。作为教师，应在讲清《卫生统计学》基本原理和基本概念的基础上，讲清、讲透几种最基本的统计分析方法，逐步培养学生的逻辑思维和统计思维能力。引导学生把学习重点放在掌握统计方法的基本概念和有关公式的应用条件上，让学生对统计内容进行对比、归纳，建立统计知识的整体观。课后让学生及时复习，以满足将来职业岗位的需要。

2.1.3结合统计软件，淡化公式的数理推导和记忆《:卫生统计学》具有理论深奥、概念抽象、数据枯燥的特点，但它不是数学，不像数学那样着重公式的推导、证明、记忆，并通过大量的习题运算来强化公式《。卫生统计学》的主要特点是逻辑性和实践应用性强，最终的教学目的是让学生在理解统计学的基本原理和方法的基础上学会分析问题、解决问题。合适的统计软件能使复杂的统计过程简单化，更容易激起学生学好《卫生统计学》的兴趣。利用统计分析软件，如SPSS等，使学生在学习统计学时不再拘泥于繁杂的计算过程，而是更加注重统计方法的实际应用，让学生能根据资料的类型，利用软件选择合适的统计分析方法，熟练地进行数据分析，同时也培养了学生对统计软件的操作使用能力。

2.2改革教学方法

2.2.1密切结合医学实例，强调应用能力的培养《:卫生统计学》是一门教师难教、学生难学的应用型学科，多数同学由于对医学检验技术专业的认识不够，不能深刻认识《卫生统计学》的重要性，导致缺乏学习兴趣。传统的教学方法多以教师讲授为主，辅以实习、案例讨论。课堂上教师先讲解基本概念、原理、公式和计算等，然后让学生采用手工法计算相应的统计指标，结果是繁琐的计算使学生对统计学这门课程越来越不感兴趣，对所学的内容似懂非懂，遇到具体问题时无所适从《。卫生统计学》授课时应采用多种教学方法，如PBL教学法、实践教学法、应用教学法等，通过应用统计软件、分析案例避开繁琐的运算，着重培养学生使用统计学这一工具分析问题、解决问题的能力。采用多种教学方法不仅课堂气氛活跃，师生交流多，学生印象深刻，还能充分调动学生学习的积极性、主动性和创造性。

2.2.2适当拓展课本知识:适当拓展对数据量较大的资料的整理和分析能力训练，如不同数据库之间的数据如何相互转换、导入，不同形式录入的数据如何整理分析，如何选用正确的统计分析方法等。只有通过具体的资料分析、统计方法的应用训练，才能让学生充分掌握理论知识，形成统计思维。

2.3改革教学评价的方式

2.3.1注重从结果性评价到过程性评价:高等职业教育的目的主要体现在应用性和操作性上，为了全面考查学生的知识和能力，务必摒弃简单的以期中或期末考试作为终结性评价的做法。应做到全面评价学生的学习过程和结果，调整考试结构，从基础知识和基本能力两个维度进行测试。基本能力的评价要覆盖课堂考核、课后考核、课前预习、知识掌握、灵活应用程度等方面，以全面考查学生对《卫生统计学》基础概念、基本原理和基本方法的掌握程度，以及对具体案例的统计分析能力。

2.3.2从知识评价的单一体系向知识、能力、应用分析等多元评价转变:目前，多数《卫生统计学》教材和各院校开设的《卫生统计学》课程依然使用传统的教学模式，注重理论知识、公式的推导、运算，很多时间花费在讲解基本原理和具体公式上，导致最终的考核评价主要侧重于理论知识的掌握程度，而较少侧重对于统计思维的养成、具体案例分析能力的考核。为此，对于《卫生统计学》考核的具体评价应该包括课堂知识的掌握、课后的总结归纳、统计软件的应用、具体的案例分析等多元评价。

2.3.3注重学生对老师的评价，反馈于教学(多元评价主体，多元评价客体):评价主体应多元化，不仅教师对学生进行评价，而且应该包括学生对教师授课内容、授课方法、授课过程中的亮点与不足等进行的定期评价，以期对教师改进教学方法、提高教学效果起到推动作用。

篇（2）

1.2两两比较时检验水准的重新调定χ2检验或秩和检验3组以上整体比较有差异时,需应用分割法进行两两比较,这时检验水准应由原0.05调定为0.0167,否则会增加第Ⅰ类统计学错误的发生率。特别当P值处于0.0167~0.05时,按照P<0.0167的标准,差异无统计学意义,而按照P<0.05的标准,却有意义,与事实相悖,出现假阳性,很容易得出错误结论。这种分割法有时很保守,当行列表资料分组多且为有序时可用Mantel-Haenszel卡方检验,也称线性趋势检验(testforlineartrend)或定序检验(Linear-by-Lineartest)[2]。统计路径:用SPSS进行计数资料的趋势检验,在输出结果中读取线性关联检验统计量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出随着病种级别的升高,检测指标逐渐升高的趋势。

1.3临床诊断试验中的统计学方法应用在临床诊断试验研究中,经常选取单项计量指标或者联合计量指标以诊断某种疾病,若仅用初级统计学方法如t检验、单因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此时应采用受试者工作特征曲线(ROC)对检测结果进行分析评价。ROC曲线分析基本原理是通过诊断界点的移动[3],获得多对灵敏度和误诊率(1-特异度),以灵敏度为纵轴、误诊率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大诊断价值越高。ROC曲线很直观,能根据敏感性与特异性之和最大化原则自动产生最有效的诊断临界点。具体路径可以参考相关统计专著[3]。统计学处理一般描述为:采用SPSS(版次)统计软件分析数据,对单项及联合检测结果作图绘成ROC曲线,计算曲线下面积(AUC)和标准误,其中联合检测结果变量即预测概率由Logistic回归产生(也可以用判别分析得出)。计量资料应用-x±s表示,运用独立样本t检验及单因素方差分析,两两比较采用SNK及LSD法,计数资料采用χ2检验。检验水准为0.05。具体内容可据情而定。

1.4重复测量资料的方差分析误用拆分文件的t检验或方差分析如研究共设3组,每位患者在3个时间点均查某项血指标,部分作者在处理此类数据时,常误将纵向(同一时间点3组的比较)与横向(同组3个时间点的比较)数据均应用拆分文件的t检验或单因素方差分析来处理,结果导致统计学第Ⅰ类错误发生。此组数据实质是重复测量资料,应采用重复测量资料的方差分析。SPSS中的统计路径:数据-分析-一般线性模型-重复度量。研究者可以参考相关书籍进行处理[3]。

1.52×2析因设计及析因方差分析实验是2×2析因设计时,分组有两个因素,A与B,故分组为A、B、O、A+B,这个设计在析因设计研究中很常用,但常会出现分组设计正确,却没有用析因设计方差分析。析因设计与单因素方差分析不同[4],它不但能分析治疗效果中处理因素的单独效应和主效应,还能分析因素间的交互效应,并能提高检验效能。非统计专业的研究者进行析因分析可能稍有难度,可参考相关统计学书籍提供的统计步骤进行此类分析[3]。

1.6Meta分析Meta分析是循证医学系统评价常用的方法[5],应用时需注意统计学处理中计数资料采用比值比(OR)作为效应变量。具体路径:先进行异质性检验,当P>0.05时,认为同质,选择固定模型;P≤0.05时,不同质,此时可采用敏感性分析或分层分析等异质性处理,使之达到同质后再选择固定模型;若采用异质性处理仍未达到同质,则采用随机模型,以上统计路径均需交代清楚。Meta分析的结果是以“森林树”体现的,审校中我们经常遇到作者绘制的“森林树”左上角“文献、对比、结果名称”等内容显示为“?”,这是由于部分版本的RevMan软件不能输入中文,此时可以考虑省去,或用Photo-shop软件添加相应中文。Meta分析作为一种高级统计方法,专业性要求较高,作者可参考循证医学类权威杂志上的文章格式,如《中国循证医学杂志》中“论著•二次研究”栏目的循证文章。

2科技论文中统计学处理的相关表述

篇（3）

[中图分类号] R286 [文献标识码] A [文章编号] 2095-0616（2013）17-36-03

人参、党参、黄芪和枸杞子均为常用补益中药，四者在心血管系统中枢神经系统、免疫系统、抗应激等方面有共同的药理作用，临床应用广泛，甚至在日常生活中人们也常用这些药物进行自我保健补益，而获得了很好的疗效，但关于四者抗应激作用的比较却未见文献报道。为了更好的了解人参[1-2]、党参[3-5]、黄芪[6-12]和枸杞子[13-14]等常用补虚中药在抗应激作用方面的区别，以期探讨常用补虚中药在临床应用过程中的差别运用，为进一步补虚中药的抗应激机制奠定基础，本实验采用低温游泳实验和常压缺氧实验比较了人参、党参、黄芪和枸杞子水煎液对小鼠抗应激作用的影响。

1 实验材料

1.1 实验动物

昆明种健康小鼠由重庆医科大学实验动物中心提供，动

物许可证号：SCXK（渝）2002-0001，雌性，体重（20±2）g，重庆医科大学动物实验中心提供。

1.2 实验药品和试剂

人参、党参、黄芪、枸杞子水煎液（按一般水煎液方法制备），每毫升相当于原生药2g。

1.3 实验仪器

小鼠游泳装置：圆柱型不锈钢盆（50cm×50cm，内装冰水混合物，水深40cm，水温0℃）；秒表；300mL磨口广口瓶（凡士林密封）。

2 实验方法

2.1 实验分组

小鼠50只，体重（20±2）g，随机分成5组，每组10只，剂量按0.4mL/10g灌胃给药。见表1。

2.2 常见补虚药水煎液对小鼠低温游泳时间的影响

本方法是根据低温实验和小鼠游泳实验两种方法综合得出的实验方法。各组给药后第1小时，在小鼠尾根部束体

重5%的铅丝，然后将小鼠放入不锈钢盆（50cm×50cm，内装冰水混合物，水深40cm，水温0℃），木棒敲打不锈钢盆边缘，刺激小鼠快速游动；记录小鼠游泳开始至呛水的时间。

2.3 常见补虚药水煎液对小鼠耐缺氧的影响

将上述开始呛水的小鼠转移到300mL磨口广口瓶中（每瓶一只），用凡士林密封瓶口后开始计时，记录小鼠从瓶口密封到小鼠死亡的时间。数据收集后用EXCEL计算具体时间。

2.4 统计学处理

所得数据采用统计软件SPSS19.0进行方差分析，同时作F测验和采用字母标记的新复极测验（SSR测验）。

3 实验结果

3.1 常见补虚药水煎液对小鼠低温游泳时间的影响

常用补虚药人参、党参、黄芪及枸杞子水煎液组与生理盐水组经方差分析，见表2，区组间F值F0.05及F0.01值，说明不同水煎液处理之间差异大于个体之间的差异，不同水煎液对小鼠低温游泳时间具有不同的效应。

对本实验研究数据进行多重比较，采用新复极差分析法，结果见表3，人参、党参、黄芪和枸杞子水煎液对小鼠低温游泳与生理盐水比较差异存在显著统计学意义，人参水煎液与黄芪和枸杞子水煎液差异存在显著统计学意义，党参、黄芪和枸杞子水煎液处理差异无统计学意义，党参和人参水煎液处理差异无统计学意义；人参与枸杞子水煎液差异存在极显著统计学意义，党参和人参水煎液与生理盐水处理差异存在极显著统计学意义，党参、黄芪和枸杞子水煎液差异无统计学意义。

3.2 常见补虚药水煎液对小鼠耐缺氧的影响

常用补虚药人参、党参、黄芪及枸杞子水煎液组与生理盐水组经方差分析，结果见表4，区组间F值F0.05及F0.01值，说明不同水煎液处理之间差异大于个体之间的差异，不同水煎液对小鼠耐缺氧时间具有不同的效应。

对本实验研究数据进行多重比较，采用新复极差分析法，结果见表5，人参、党参、黄芪和枸杞子水煎液对小鼠耐缺氧与生理盐水比较差异存在显著统计学意义，人参与党参、黄芪和枸杞子水煎液处理，党参与黄芪水煎液处理差异存在显著统计学意义，党参和枸杞子、枸杞子和黄芪水煎液处理之间差异无统计学意义；人参与党参、黄芪及枸杞子水煎液，党参与黄芪水煎液处理差异存在极显著统计学意义，党参与枸杞子、枸杞子与黄芪水煎液、黄芪水煎液与生理盐水处理差异无统计学意义。

4 讨论

中药最常用是水煎剂，本研究通过常用补虚中药人参、党参、黄芪和枸杞子水煎液对小鼠在低温下抗疲劳和耐缺氧实验，结果表明这几味补虚中药都能提高小鼠抗疲劳和耐缺氧能力，但是不同药物之间存在明显差异，人参对于提高小鼠耐缺氧能力作用显著强于其他三味药物，人参在抗疲劳方面也明显强于黄芪和枸杞子，但是人参和党参在抗疲劳方面差异无统计学意义；人参、党参和黄芪属于补气类中药，它们对心血管系统具有强心、调节血压、抗休克、扩张冠脉血流量、改善心肌血氧供应、提高心肌抗缺氧能力，具有抗心肌缺血等药理作用，这些药理作用在小鼠受到很大的刺激时，都能起到保护小鼠身体各个器官的作用，这些作用对于小鼠抗应激能力的提高都有促进作用，所以，能显著提高小鼠抗疲劳和耐缺氧的能力；枸杞属于补阴类药物，尽管在抗疲劳和抗缺氧方面与人参差异存在显著统计学意义，但是枸杞子水煎剂对小鼠具有显著的抗缺氧抗疲劳的作用。

本实验研究的结果表明人参、党参、黄芪和枸杞子水煎液中含有丰富的生物活性物质，这些物质能显著提高小鼠的

抗缺氧及抗疲劳作用，各个药物之间其作用效果差异存在统计学意义，对于临床处方的指导意义在于药物之间替代时配伍时需要通过剂量的调整达到预期的目的。

[参考文献]

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篇（4）

中图分类号 R3 文献标识码 B 文章编号 1674-6805（2014）3-0157-02

在编写医学论文时，经常要运用收集到的数据进行各种医学统计的分析，医学统计方法应用不当，常常会带来错误的结论，影响整个论文的质量[1]。因此，统计学方法是否正确运用是判断论文科学性的主要依据[2]。本文对医学论文中统计方法的正确应用进行探讨，通过结合一些论文中出现的统计学方法运用错误的实例，分析如何正确选择恰当的统计学方法，以提高医学论文的统计质量及学术水平。

1 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[3]。实际工作中常取α=0.05，当研究数据计算的P值小于0.05时，组间差异比较被认为有统计学意义[4]。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[5]。

2 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[6]。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。

3 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

4 常见统计学方法的误用分析及对策

4.1 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2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。

4.2 统计方法应用错误

例如在一组资料中将临床疑似为支原体肺炎的201例患儿作为研究对象，分别采用三种检测方法检测实际患病人数以进行确诊，比较其检测率。则原文结果显示：MP-IgM组、咽拭子培养法阳性检出率与MP-PCR组比较，差异均有统计学意义（字2=6.38，字2=16.72，P

表1 小儿支原体肺炎三种不同检测方法阳性检出率比较

检测方法 阳性（例） 阴性（例） 检出率（%）

MP-PCR组（n=76） 42 34 55.26

MP-IgM组（n=91） 32 59 35.16

咽拭子培养法（n=34） 5 29 14.71

4.3 处理定量资料时均数表达问题

处理定量资料时常出现均值表达不准的问题。在定量资料平均数的计算时，研究者常用平均数（x）来反映平均水平。但只适合于定量资料中呈正态分布的资料。而对于偏态分布资料或信息不全的资料则需使用中位数。例如9例手足口病患儿年龄为1、1.5、2、2、2.5、3、5、7、12的平均数（x）为4，中位数为2.5。为更准确地反映年龄分布的集中位置，宜采用中位数而不是平均数。

4.4 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

5 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

总之，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。

参考文献

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[6]唐军.中国医学统计百科全书：单变量推断统计分册[M].北京：人民卫生出版社，2004：25-35.

篇（5）

典型问题1.自身配对t检验误用成组t检验。

如某医生用A、B两种血红蛋白测定仪器检测了16名健康男青年的血红蛋白含量（g/L）检测结果见表1，问两种血红蛋白测定仪器检测结果是否有差别？

此例是对同一观察对象进行的两种处理方法，属于配对设计，而研究人员把治疗前后的数据当成是相互独立的数据，直接将治疗前与治疗后的数据按成组设计资料的t检验进行比较，这种处理方法与设计类型并不相符。我们知道配对设计的检验效能高于成组设计，应用配对设计可以减少实验误差和个体差异对结果的影响，从而提高统计处理的效率。因此配对设计资料，一般计算每对数据的差值，用其差值的大小，反映两种处理之间效应之差的大小。我们常见的配对设计有观察对象处理前后对比（如治疗前后、检查前后）和同体采取不同处理对比（（如同一观察对象两种方法）。

典型问题2.计量数据呈方差不齐时仍用t检验。

这一错误在教学和医学论文中都较常见，当两组数据经方差齐性检验为方差不齐时，需用校正t检验（t'检验）处理，不能直接用t检验，否则会得出错误结论。如为探索胃脘痛寒、

热症实质，测胃脘痛热症患者与健康人胃脘温度（℃），并计算得热症病组n1=27，=37.68，s1=0.66健康人n2=36，=37.19，s2=0.33。问两组均数有无差别？一些学生直接应用t检验进行比较，而我们发现题中数据经方差齐性检验后为方差不齐，需用校正t检验，算出t'=3.540，P

典型问题3.多组计量数据比较误用t检验。

t检验一般只适合两组计量数据比较，多组计量数据进行比较需用方差分析，进一步进行两两比较时常用LSD法，可实际应用中发现很多研究人员将两者混用。如为研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响，将24只Wistar大鼠随机分到甲、乙、丙三个组，每组8只，分别在地面办公楼，煤炭仓库和矿井下染尘，12周后测量大鼠全肺湿重（g）数据见表。

科研人员对上述资料采用两样本t检验进行两两比较，得出结论：除乙组和丙组差异无统计学意义以外（P>0.05），其余各两组间差异均有统计学意义（P

综上所述，统计方法t检验固然应用广泛，但是医学统计方法的选择与应用是有一定前提范围的，所以要想保证数据处理的科学性，应选择正确的统计方法。

参考文献：

[1]徐晓泉，潘起潜.医学论文中常见的统计方法误用.学报编辑论丛，2000，（11）：100-102.

[2]丁元林，高歌.卫生统计学.科学出版社，2008.

篇（6）

笔者就2000年—2007年《心理学探新》、《统计教育》、《心理学报》这三种杂志中的22篇论文进行查阅，整理出各种统计方法在《心理与教育统计》中所运用的情况。详见下表：从上表可知：推断统计在心理与教育统计学中占主导地位，是统计学中的核心部分。而在这些推断统计方法中，因素分析是较为常用的一种分析方法。但对于作为基础部分的描述统计，在研究中也不能忽略。

二、各种统计方法的概述

在统计方法中，主要有描述统计和推断统计两部分组成。其中描述统计包括统计表统计图，它可以清晰地呈现出问题所反映的数据，便于分析问题；常用特征量（集中量、差异量），集中量描述数据数据集中趋势或典型水平；差异量描述数据的集中集中趋势或离散程度。间断型随机变量以二项分布为常用，在教育中主要用来判断试验结果的机遇性和真实性的界限。正态分布是典型的连续型随机变量，常用于原始分数转换成标准分数及等级评定等。推断统计中，各种统计方法的运用是建立在描述统计知识的基础上的，以下是对方差分析、相关分析、回归分析、x2检验的概述。方差分析是对多组平均数的差异进行检验，通过对组间差异和组内差异比值的分析，推断几个相应平均数的显著性。即F=MSb／MSw。相关分析是对两个变量之间的关系进行描述，其中包括积差相关、等级相关、质和量相关等相关形式。回归分析描述一个变量随另一个变量作不同变化单向关系的分析，其中一元线性回归方程通式为：Y=a+bX。x2检验是对样本的频数分布所来自总体分布，是否服从某种理论分布或某种假设所做的检验假设。

三、各种统计方法在实际运用的综述

（一）描述统计中统计表的运用：如王宽明、周英华《对安徽省高中数学教师新课程接受度的调查分析》[1]一文中，通过对教龄段在适应性和学历段在适应性问卷上的描述统计表的制作，分别列出了这两种因素各阶段的的平均数和标准差，绘制成两个单因素方差分析表。一目了然地呈现出教龄和学历对新可改的认同感无显著影响。当然在统计表的制作中，同样使用了单因素方差分析，表明教师任教年级、使用新教材时间对新课程接受度的影响无显著性差异。正态分布在实际中的运用，如张纯胜的《用正态分布原理制定体育项目考核标准》[2]中，笔者把某年级女生1分钟跳绳的考核成绩和某年级男生60米跑的成绩看作正态分布，通过计算各等级的U值，制定出一般体育考试中各项成绩的标准以及确定考试成绩的步骤。

（二）推断统计的统计方法在实际中的运用

1、因素分析在实际中的运用，如张智君、霍燕《大学生考期应激的特征及原因分析》[3]中，笔者通过头部、记忆注意、消化功能、免疫功能以及睡眠状况这五种因素，分析影响大学生考期应激状况。并且通过“诱发考期原因的主成分分析”得出“对考试目的的认知”、“对考试内容的认知”及“生活和学习环境的认知”这三种因素是诱发考期应激的主要原因。再如：史迎曦的《关于影响应届生考取研究生的多因素统计分析》[4]一文中，作者通过分析“在校期间学习状况”“考生家庭背景”“考研准备状况”“考研心理状态”“考研心理状态”这五种的因素进行分析，得出这些因素中所包括的“大学四年平均成绩”“大学期间专业课平均成绩”明显更高，在重修科目上明显更少，在“考研信心”上更足，在“考研欲望”上更强烈，“跨校考研”的比例更高，在“考场状态”上更放松，拥有“男（女）朋友”的比例更低，“考前曾与导师联系”的比例更高，“考研准备时间”更长等这些因素都是影响考取研究生的显著因素。

2、相关分析在实际中的运用情况陈会昌、张红梅《对中学生的人格建构与学校适应的相关分析》[5]一文中，笔者采用发角色建构库进行测验，辅以学生学习适应性测验、压力应对测验并收集学生学习成绩,考察中学生人格建构复杂性与学校适应的关系，结果发现:中学生人格建构复杂性与学习成绩、学习适应性和压力应对存在显著相关。并且人格建构复杂性与学习成绩、学习适应性呈显著正相关,与消极应对方式显著负相关,与积极应对相关不显著。另外，在李炳全,陈灿锐的《中学生的孝道与成就动机相关研究》[6]文章中，通过对孝的诸因素之间进行相关分析，得到以下结论：中学生的孝道的四个因素之间存在显著正相关；孝道与成就动机也存在显著正相关；女学生在孝的尊亲恳亲、奉养双亲和护亲荣亲三个因素中得分显著高于男中学生；尊亲恳亲和护亲荣亲能够有效地预测中学生的成就动机。

3、回归分析在实际中的运用实例：郑希付、许锦民、肖星的《中学生考试焦虑与元担忧》[7]一文中，他们通过回归分析发现，中学生的元担忧主要涉及考试过程,其次是前途命运和家庭的元担忧。社会评价方面的元担忧有3个，涉及的都是他人的评价,实际上是一种自尊和形象的担忧,说明青春期的中学生性格中,自尊已经成为一个很主要的内容。4、x2检验在实例中的运用：在李红、郑持军、高雪梅《推理方向与规则维度对儿童因果推理的影响》[8]中，儿童在不同维度上的成功人数存在有显著差异(X2=5.85,p<0.05),显示出因果推理规则中所涉及维度越多,推理难度越大。不同推理方向上儿童的成功人数也存在有显著性差异(X2=4.18,p<0.05),顺向的、根据起因预测结果的因果推理的成功人数要显著多于逆向的、从结果推导起因的果因推理。

三、统计学的发展趋势

任何事物都是变化发展的，统计学也同样要经历这样的发展过程。纵观这几年统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似：统计学也在走与其它学科结合交融的发展道路归纳起来有三个结合趋势。归纳起来主要有以下三个方面：

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第一，运用Powerpoint等课件。常用的制作课件软件有Word、Powerpoint等，后者更实用普遍。教师在占有大量统计资料、认真研究课程特点的基础上，根据教学规律精心选材并设计课件脚本，使用多媒体教学辅助系统，在Power-point课件中把文字、符号、动画、声音和影像等众多信息有机合成起来，通过操作计算机向学生一边展示课件内容一边讲授课程内容，包括解释新概念、讲述基本原理、分析论证及实践应用等，在引入案例时可配以漫画、动画及专家解读等，还可以超链接加入视频和网页资料，大大丰富了教学内容。

第二，运用Excel、Spss、Eviews等统计分析软件。在统计学教学中，选择处理各种数据的科学方法至关重要。常用的数据分析软件如Excel、Spss、Eviews等，使现代化的计算和分析工具与传统的统计理论教学有机地结合在一起，能够将教师从繁杂费劲的数据计算中解脱出来，还可将数值计算、预测、绘图、制表等过程动态地呈现出来。同时，采用统计软件辅助教学，可以去掉烦琐的理论证明和推理计算，增加统计软件使用方法的传授，将统计学的教学重点转向对统计结果实际意义的理解上，提高学生观察和处理数据的能力，锻炼学生使用统计软件解决实际问题的能力。

第三，运用Authorware交互手段。Authorware是一种解释型、基于流程的图形编程语言，编制的软件具有强大的交互功能，可任意控制程序流程，主要实现方式为提问—回答—反馈，在人机对话中，提供按键、按鼠标、限时等多种应答方式。在教学活动中，教师可编制各种统计学问题，由学生基于任务或兴趣自主检索解答。由于系统能够自动反馈并给予指导和帮助，引导学生进行自助式学习，所以被广泛应用于统计学训练、答疑和测试中，学生可以通过该交互系统进行自我检验，考察对知识原理的理解和对模型方法的掌握程度。

二、统计学课程多媒体教学的主要优点

第一，多媒体教学转变了教师传统的教育观念。传统的统计学教学主要利用板书形式，教师通过讲和问进行教学，教师和学生都拘泥于课堂的讲和听，是一种注入式教学。多媒体教学拓宽甚至颠覆了传统的教学模式，教师借助多媒体课件、演示文档及统计分析软件、互联网等进行教学，学生从被动的接受者转变为积极的参与者，有利于培养学生的实际操作能力。

第二，统计分析软件将教师从繁重的计算和验算劳动中解脱出来，有助于教师合理安排教学活动。传统的统计教学建立在手工计算的基础上，由于受到课时和学生数学基础的限制，教学重点是统计学基础理论和原理，教学广度与深度都无法满足实际应用的需要。用统计分析软件如Excel、Spss、Eviews等代替手工计算后，教师能够快速完成数据资料的处理，将统计学概念和原理演算以课件方式自动演示，节省复杂演算的时间，减少体力劳动的付出，将时间和精力转向统计学在社会经济现象中的实践应用，使学生深入理解和掌握各种统计方法的应用条件和实际效果。

第三，教师根据课程特点制作多媒体课件，可以增大课堂容量，提高教学效率。教师可以在认真研究课程特点的基础上，根据教学规律精心选材并组织设计教学内容，制作以文字为主，穿插图片、统计图表、超链接视频等资料的课件，统计学中的统计图、统计表、统计公式和计算过程等也可以通过操作Excel软件完成。演示课件可以帮助教师节省板书时间，大大缩短演示图表、统计计算的时间，非常适合统计学类课程教学。

第四，互联网强大的链接功能，可以丰富学生视野，激发学生兴趣。统计学中的各种统计方法和模型的应用和实践是课程教学的重点。传统的统计学教学在实施案例教学时多依赖教师的语言和肢体描述，学生无法真切地体验统计模型和方法在经济社会中的具体功用。而多媒体教学充分利用网络媒介，把文字、图形、影像、声音、视频、动画等有机融合在一起，克服空间和时间的限制，使抽象内容形象化，为课堂教学营造图文并茂、形象生动的模拟与仿真情境，有利于激发学生学习统计学的兴趣。

第五，学生通过操作计算软件完成模拟分析，有助于提高他们解决实际问题的能力。由于统计学教学内容涉及大量的计算、演算及分析活动，在传统的教学条件下，无法让学生利用多种统计方法处理同一组资料，显示多种统计图形，快捷地输出计算结果，也无法让学生体验不同统计方法的优缺点。在统计学实践教学模块中，借助计算机能快速完成数据处理，学生在实训室操作计算机，通过录入数据、选择模型、检验参数、数据分析、导出统计图表等一系列活动，对统计理论及计算过程的理解会有很大程度的提高，突出了统计学课程实践性的特点。

第六，借助多媒体教学手段，开展创新教育，培养学生的创造性思维。统计学教学的核心是训练学生的统计思维。教师借助现代化教学手段，根据教学内容选择恰当的教学方法，可以激发学生的思考热情和学习好奇心，有助于培养学生的创造性思维。例如，在统计调查环节，教师指导并组织学生根据兴趣自主选题，从调查方案的设计、制定和实施，统计资料的整理、审核、分析，再到调查报告的编写都由学生完成，学生在轻松愉悦的氛围中完成一项完整的统计活动，有助于提升他们的思维能力。

三、统计学课程多媒体教学的弊端

第一，以辅代主，过度依赖多媒体。多媒体教学应与传统教学相结合提高教学效果。书写与讲解能够清晰地显现思维过程，教师的黑板书写、娓娓道来的讲解不仅能将问题讲清楚，也使课堂氛围显得生动与亲切。从目前统计学教学现状来看，有些学校要求课程教学必须采用多媒体技术，有的教师授课时过分依赖课件，课堂驾驭能力差，难以控制课堂教学活动，甚至在多媒体出现故障时无法正常讲课。

第二，缺少高质量的统计学课件。多媒体教学对教师提出了更高的要求，除了要掌握统计学知识之外，还要熟悉计算机操作技能、具备制作课件的能力、能应用至少一种统计分析软件。教师制作一套直观、生动、形象的课件绝非易事，如果仅仅是将教材上的文字和图形搬上课件，其思维方式和设计思路仍停留在传统教学模式上，就无法达到激发学生学习兴趣、提高课堂效率、实现教学过程最优化的多媒体教学初衷。

篇（8）

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）19-0087-02

《试验设计与统计方法》课程是一门理论和实践结合紧密，实用性很强的工具课、方法课和实验技能课，在动物科学、动物医学专业人才培养中具有重要的地位和作用。《试验设计与统计方法》实验教学环节可以培养大学生的归纳推理能力、科研能力和实践应用能力，对于全面提高人才培养质量有着重要的作用。本文从理论与实验学时分配调整、实验教学内容、手段以及考核方式等方面，探讨了《试验设计与统计方法》实验教学改革的目标和措施。

一、实验教学改革目标

（一）知识目标

《试验设计与统计方法》是应用概率论和数理统计的原理来研究生物界数量变异规律的一门学科，它不仅提供了正确设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供了正确整理、分析数据，得出客观、科学的结论的方法。学生通过本课程实验课的学习，大致了解了常用统计分析软件，学会使用常用统计软件编制次数分布表，绘制次数分布图，掌握常用统计方法的统计软件操作过程，为今后更好地从事科研工作奠定基础。

（二）能力目标

《试验设计与统计方法》课程是一门理论和实践结合紧密，实用性很强的工具课、方法课和实践技能课。通过本门课程实验课的教学，使学生掌握由样本的统计量估计总体的相应参数，由样本的实际结果推断得出总体结论的各种统计分析方法的软件操作过程，培养大学生的归纳推理能力。统计分析方法的软件操作过程使学生对常用统计分析方法的基本原理与方法有更深刻的认识，进一步明确了各种统计分析方法的区别与适用条件，便于今后正确地使用统计软件进行统计分析，做到理论与实践相结合，提高学生的实践应用能力和科研能力。

二、《试验设计与统计方法》实验教学现状

（一）理论与实践教学的课时分配不合理，实验教学课时数不足

《试验设计与统计方法》总学时数为56学时，教学改革之前理论学时数50学时，实验学时数6学时。实验教学主要讲授统计计算器的使用以及通过简单的抽样实验验证常用的理论分布。随着计算机应用技术的普及和统计软件的不断开发，应用统计软件分析实验数据的实际应用倍受关注。2005年，在进行教学改革时将理论与实践教学的课时分配进行了调整：在本课程56个总学时不变的情况下，理论教学减少到46学时，实验教学增加到10学时。实验教学内容由原来的理论分布验证性实验改为常用统计软件的上机操作。从近几年的教学效果来看，由于实验教学课时数不足，学生不能很好地掌握常用统计分析方法的操作过程，实验教学效果仍不理想。

（二）《试验设计与统计方法》实验、实践教学条件不足

常用统计分析方法的统计软件使用均需在计算机上完成，以往计算机资源缺乏，统计软件的上机操作实验不能正常开设。随着计算机应用技术的普及和统计软件的不断开发，应用统计软件分析实验数据的实际应用倍受关注，计算机教学设备的配备逐渐完善，常用统计软件的上机操作实验得以正常开设。由于上课班次、人数较多，计算机房缺乏相应的多媒体教学设备以及视频教学软件，实验教学效果不理想。

（三）实验教学方法不能充分调动学生的学习积极性

计算机房缺乏相对应的多媒体教学设备以及视频教学软件，《试验设计与统计方法》的实验教学是先将软件操作界面截图，制作PPT多媒体教学课件，在多媒体教室讲授并演示，上实验课时，学生根据讲授的操作过程上机操作。由于计算机资源限制以及课程安排等原因，软件操作讲授时间与软件操作实施时间（实验上课时间）不连续，存在一定的时间间隔，上实验课时部分操作过程被遗忘。再者，上课班次、人数较多，坐在教室后面的同学看不清楚软件演示画面，不能很好地掌握软件操作过程，上机操作时一头雾水，学习积极性不高。

（四）实验课缺乏有效的考核、监督方法

成绩考核是促进学生复习、巩固所学知识，并对教学效果进行检查的重要方法。计算机房缺乏相应的视频教学软件与打印设备，不能考察学生们的实际操作过程与实验结果。以往该课程实验教学效果考核仅仅依据实验课出勤情况和实验报告成绩，不注重考核实验课堂上学生们的实际操作过程与实验结果和学生对统计分析方法操作步骤的掌握情况，致使学生忽视了《试验设计与统计方法》实验课的学习，导致逃课或应付差事，课后照抄实验报告的现象非常突出。

三、《试验设计与统计方法》实验教学改革措施

（一）调整理论与实践教学的课时分配，强化实践教学环节

为了满足山东省名校工程建设和应用型人才培养的需要，提高学生对常用统计分析方法的实际应用能力，进一步强化实践教学环节，提高《试验设计与统计方法》实验教学效果，重新调整理论与实践教学的课时分配，增加实验教学课时数，减少理论教学课时数。在本课程56个总学时不变的情况下，实验教学课时数由10学时增加到16学时，理论教学课时数由46学时减少到40学时。

（二）开设该课程的教学实习环节

《试验设计与统计方法》是一门实用技能课，也是一门工具课。为强化实践教学环节，创新实践教学模式，提高实践教学质量，切实提高大学生的实践能力和创新能力，笔者认为应开设本门课程的教学实习环节。课堂教学实习可以让学生根据专业特点、知识结构和兴趣，设计实验内容，完成实验操作，统计分析实验数据。除课堂教学实习外，还应该鼓励学生参与科学研究，到生产实践和科学实验一线去设计试验、采集数据并统计分析结果。例如，试验开始前选择试验设计方法；试验过程中控制试验条件以体现唯一差异原则，并获取试验数据；试验结束后选择正确的统计分析方法分析试验数据[1]。通过这一过程使学生亲身体会生物统计学在科学研究中的具体作用，将所学的试验设计与统计分析方法真正应用于实践，加深对理论知识的理解和掌握，锻炼创新思维，培养学生试验设计与统计分析的实际应用能力。

（三）优化实验教学内容

为便于学生理解和掌握常用统计方法的基本原理，熟悉和掌握常用统计软件的实际操作，提高学生对常用统计方法和统计软件的实际应用能力，培养学生的实践能力和创新能力，为学生毕业论文的设计与数据资料的统计分析以及毕业后更好地从事科学研究工作奠定基础。将《试验设计与统计方法》的实验教学内容进行了相应改进，将原来的统计计算器的使用和抽样实验改为Excel、SPSS等常用统计软件的上机操作。统计分析方法实验教学的实施是在讲授基本原理的基础上，让学生用Excel和SPSS统计软件将课堂所授的动物科学、医学相关专业的具体案例进行统计分析，便于学生理解和掌握该章节的基本原理及其相应的统计分析方法。根据实验教学大纲的要求，统计学实验课教学内容包括以下几个方面：常用统计分析软件SAS、DPS、SPSS和Excel简介，利用SPSS和Excel统计软件进行数据资料的整理与基本分析、均数差异显著性检验、方差分析、卡方检验和相关与回归分析。

（四）完善实验、实践教学条件，优化实验教学方法和手段

凌波多媒体网络教室软件以及极域电子教室系统等多媒体网络课堂教学管理软件能够全面协助教师开展高效的课堂互动教学，实时评测学生课堂学习效果，并提供多样化的班级管理功能，真正实现了个性化自主学习的实践与创新。为了提高实验教学效果，我们先将统计软件的操作界面截图，然后制作成PPT格式的多媒体课件。上实验课时，利用计算机房安装的凌波多媒体网络教室软件以及极域电子教室系统等电脑网络教学平台，先在主机上给学生详细讲述统计软件的具体操作、结果解释和注意事项等，并动态演示Excel和SPSS统计软件的具体操作过程，然后让学生应用Excel和SPSS统计软件独立完成教科书上的案例或课后习题，并要求学生结合专业知识对输出结果做出合理的解释。这种实验教学方式便于学生深入了解和掌握统计软件的具体应用，提高实验教学效果。

（五）改革实验教学考核方式，注重学生能力考查

以往该课程实验教学效果考核仅仅依据实验课出勤情况和实验报告成绩，不注重考核实验课堂上学生们的实际操作过程与实验结果和对统计分析方法操作步骤的掌握情况，致使学生忽视统计学实验课的学习。为了对教学质量进行科学的评价与管理，也为了客观准确地评定学生的成绩和能力，有必要改革实验教学考核方式，制定出较合理的实验教学综合评价指标体系，全面考察学生的实践操作能力。我们制定的实验教学综合评价指标体系包括三部分：一是平时实验考核，占总成绩的10%，主要包括实验课出勤情况、上课纪律以及实验动手能力等；二是实验报告考核，占总成绩的20%，每次实验课结束后，要求学生将主要的操作步骤书写成实验报告的形式上交，教师批阅实验报告，评定成绩；三是期末实验考核，占总成绩的70%。期末实验考核是在理论与实验教学结束之后，利用多媒体网络课堂教学管理软件进行上机操作考试。学生借助计算机软件绘制统计图表、进行试验设计以及进行各种试验设计资料的统计分析，并对统计分析结果的实际意义进行解释说明，教师根据实验结果评定成绩。计算机上考试的信息容量大，既能全面考核学生对各种统计方法的掌握情况，又能防止考试作弊[2]。

篇（9）

中图分类号：G420 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）10-0-01

一、目前中医药院校学生学习卫生统计学现状

1.学生数学知识薄弱。《卫生统计学》教学内容包含大量的数理统计学数学知识，而医学生数学知识薄弱成为学习卫生统计学的瓶颈。其次，这门课程一般于大学第三、四学年开设，学生经过前几年中医基础理论知识的学习，基本上已经形成中医辨证思维模式，这对卫生统计学中的抽象概念和逻辑推理较难接受，所以大多数学生感觉这门学科很难掌握，甚至有的同学反映听课犹如听天书。

2.对卫生统计学重要性认识不足。西医院校学生对卫生统计学课程认识普遍不足，中医药院校学生更是如此[2]，甚至情况更为严重。现阶段，本科生没有科研设计及数据处理分析的迫切需求与压力，认识不到统计学对他们将来工作学习的重要性，一直认为这门课程没有用途，而现阶段学习统计学仅仅是为了期末应付考试，取得卷面成绩，最终导致学生对本门课程学习兴趣不足。

3.授课方式需改革。目前，高等医学院校统计学教学中仍以传统的教学方式为主，这种方式俗称填鸭式教学，即任课老师单向灌输书本知识，而学生只是处于被动接受的状态，导致学生动手能力较差；其次，有些老师在讲课时过分注重理论公式的推导及计算，而公式的推导过程及其繁琐，从而导致学生产生畏难情绪，这对统计学的学习非常不利。

二、《卫生统计学》教学改革措施

1.引导学生正确认知学习统计学的必要性。俗话说：“态度决定一切”。那么，在教学过程中如何激发学生认真、谨慎的学习态度呢？在统计学教学过程中，应不断引导学生树立正确的学习态度，这对于培养学生浓厚的学习兴趣非常必要。目前大多数学生都不能认识到卫生统计学会在他们今后的实际工作学习中所起的作用，所以在学习过程中会表现出一定程度的畏难情绪，不愿意主动学习，主动思考问题，而只是一味地被动接受知识，从而在很大程度上影响了教学及学习的效果。

卫生统计学知识理论性强、内容枯燥、抽象难懂，甚至很多公式难以理解和记忆，但只要学生能够认识到这门课程对他们以后科研工作的重要性，他们就愿意多花时间和功夫来攻克这个难关，主动学习[3]。因此，教师在教学过程中应注重知识的应用，正确引导学生认识到这门课程的重要性。并在授课过程中多采用科研实例来验证统计学的应用。

2.逐步训练学生的统计逻辑思维能力。据调查，当前医学科研论文中有大约70%～80%的文章所应用的都是最基本的统计学方法[4]，如经常用到的t检验（单样本设计及配对设计），单因素方差分析，卡方检验，一元线性相关与回归等[5]。整个统计学学习过程中，难点集中在假设检验基本思想的理解及各种方法应用上。因此，教师在授课过程中应重视对理论思想的剖析讲解，减少指标的手工计算及公式的推导。另外，在每种方法的讲解过程中，应多列举案例或选取一些典型论文，引导学生详细分析论文中所涉及到的统计学方法，强调各种方法的使用范围、应用条件及注意事项，让学生掌握不同资料的分析方法，并将各种方法进行对比进一步理解不同方法的适用特点。这样，通过案例的讲解，由浅入深、由简到繁，就能够逐步训练学生的逻辑思维能力，大大地提高学生灵活运用和综合运用统计学方法的能力。

3.提高学生的数据分析能力。统计学在医学中主要是研究医学数据的收集整理和分析，我们学习统计学的主要目的在于以后的应用。因此，授课内容要与临床实例相联系，一方面，通过具体实例不但可以加深学生对基本理论知识的理解；另一方面，医学院校学生毕业后大部分从事临床工作，这样，他们可以根据现有资料进行相应的科学研究。除此之外，教师还可以应用具体数据，引导学生判断变量类型、资料分布类型，从而判断分析数据应采用什么样的统计学方法，这样不仅提高了学生的学习兴趣，而且提高了学生理论联系实际和解决实际问题的能力，同时也培养和强化了他们的科研意识。

4.加强统计学软件的应用。统计学学习过程中数据分析涉及到大量的数据计算，而本门课程的学习计算不是重点，方法应用才是目的。因此，卫生统计学教学应在掌握理解基本理论思想的前提下，尽快利用计算机和统计软件等先进教学手段进行实习，增加学生上机操作实践课时，让教师把教学（学生把学习）重点放在理解基本概念与原理、选择统计方法和对数据的结果解释上。目前，比较常用的统计软件有SPSS、SAS和Epidata[6]。不同的软件各有优缺点，但考虑到中医院校学生的基础，教师应该选择方法全面、操作简便的SPSS软件。通过软件学习，不但简化了繁琐的计算过程，且降低了学生学习的难度，同时，还可以利用计算机调动学生的学习积极性。

总之，在卫生统计学教学过程中，教师应转变教学思想，更新授课观念，充分调动学生学习积极性与主动性。另外，教学形式也应灵活多样，从学生对理论知识的需求和教学目的出发，以多种教学方式为手段，培养学生的逻辑思维能力为目的，使学生真正理解统计学理论知识与临床实践、医学科研、医院管理的联系，从而提高教学质量。

参考文献：

[1]倪宗瓒.医学统计学[M].北京：高等教育出版社，2003：1.

[2]王均琴，李国春.中医药院校《医学统计学》教学难点和对策[J].科技信息，2011，15：230.

[3]陈峰，于浩，赵杨.医学统计学的教学难点与对策[J].统计教育，2007（1）：36-37.

篇（10）

中图分类号：G80 文献标识码：A

近20年体育统计在我国已经成为十分重要和最常用的体育科研方法。但是，与此同时也有不少体育学术研究，误用统计方法，乃至以挂上统计公式作为“科学性”的幌子，使体育统计界同仁和体育科研工作者感到不自在。体育统计专业委员会也认为应该作一些有关体育统计和体育科研方法的诠释，以减少体育统计方法的误用，提高体育科研水平。

1中国体育统计现状概要

在80年代以前，包括体育统计在内，我国应用统计学科处于萎缩状态。改革开放后，统计方法的应用与统计教育重新得到重视。80年代初，教育部在武汉与襄阳两地举办体育统计教师培训，培养了改革开放后新一代的体育统计的师资与各地体育统计学术骨干。此后，体育院校、师范院校的体育系逐步开设了体育统计课程。1981年在研讨师范院校体育统计教学大纲的时候，成立了全国体育统计研究会。在中国体育科学学会的积极支持下，1984年成立了中国体育科学学会体育统计专业委员会。近20年间，许多统计方法在体育领域得到应用，如抽样理论、实验设计、估计理论、假设检验、决策理论、非参数统计、序贯分析、多元分析、时间数列等都已有研究成果的发表或报道。

然而，我国从80年代开始重新普及体育统计，与20世纪初已经发表因子分析应用研究的美国，或70年表《行动科学的因子分析》专著的日本相比，难免显得基础薄弱。正如著名社会学家教授所说，“一个学科，可以挥之即去，却不可能招之即来”。于是就出现了评析体育统计应用情况的论文，如杨震的《体育统计中应注意的问题》，梁荣辉的《体育科学研究中应用统计方法需注意的问题》，刘炜的《线性模型在体育科研中应用的常见误区》等等。要解决这些问题，不仅是统计知识的问题，也有科研方法的问题。因此必须从科学的发展，俯视体育科学研究方法，从统计学的发展端详体育统计现状。

2统计学的发展

要了解体育统计的发展趋势，有必要简要了解统计学的发展。

人类的统计活动有悠久的历史，古代已有统计整理描述的应用；13世纪欧洲有国势调查；17世纪英国的配第发表了《政治算术》；1790年美国第一次人口普查，同时农业普查；1853年由比利时政府邀请，在布鲁塞尔召开有26个国家150人参加的第一次国际统计会议；1857年，恩格尔根据家庭收入越多，则饮食支出的比例越小这一法则，引申出恩格尔系数，以饮食支出的比例作为度量生活水平升降的标准，它一直延用至今；1903年德国柏林的第九次国际统计会议上，抽样调查得到世界上多数统计学家的认同； 1930年前后美国举行盖洛普民意测验。19世纪中期奠定了概率论的理论基础。19世纪中叶起，数理经济学、生物计量学和应用数学促进了数理统计的形成和发展。社会统计学、社会经济统计学和数理统计学构成了现代统计学的枝叶。现代数理统计学可以分为两个侧面：一是理论数理统计学，它研究抽样理论、实验设计、估计理论、假设检验、决策理论、非参数统计、序贯分析、多元分析、时间数列与博弈论等；二是应用数理统计学，高尔顿、K・皮尔逊用于生物学，埃奇沃思、鲍利用于经济学，R.A.费希尔用于遗传学、农学。在宏观层次上，科学系统的发展主要表现为整体化、高度数学化和科学技术一体化。数学的应用已突破传统的范围而向人类一切知识领域渗透。二次大战以来，统计学的巨大进展已使它成为数学科学的重要而独特的组成部分。

21世纪，统计学将面临更大的挑战。统计作为由观察样本获得尽可能多的总体信息的方法，关系到信息的本质和数据处理。计算机与信息化的时代，爆炸式积累的信息与数据必须借助于统计学才能得到充分有效的利用。大规模的信息处理所遇到的信息压缩、特征检测、可靠性分析，以及数字、符号、图形乃至语言的加工等一系列问题，都要依靠统计方法与计算技术来解决。现实中的许多统计难题需要引进新的统计概念与方法甚至理论体系。当然对于体育统计的这些问题，就目前的研究力量与人才资源，是难以承担如此重任的。

计算机与商品化大型统计软件的出现，为统计学的发展提供了技术上的可行性，使更多的人有可能进行大样本数据处理和多元分析。可以预见，体育院校统计教学研究都将使用专业化的大型统计软件。即将改版的体育统计教材，已将spss的使用列入教学内容。科学、统计学的发展给体育统计和体育科研奠定了宽厚的基础，那么体育统计和体育科研的关系又如何呢？

3体育统计与体育科研方法

3.1体育科研的复杂性

虽然体育对于健康和社会的作用已被社会各界接受。然而，体育学科的复杂性还未被教育界乃至社会所理解。体育外在粗犷，却蕴含了众多的自然学科和社会学科，而使投身体育的研究者感到力不从心。谁也无法夸口能解决体育科学的众多难题。体育与健康的研究，涉及医学、生理学、心理学、人类学、健康社会学、抗衰老的研究等等；体育的动作技术分析会涉及理论力学、材料力学、流体力学、空气动力学和解剖学等等；运动训练理论会涉及技能学习、体能的提高和战术，它与生理、生化、心理、认知科学、博弈论以及教育科学的许多理论直接相关。许多体育科研，出身于相关学科的研究人员，会因为没有从事体育的感性知识而产生困难，竞技体育的研究会因为没有体验训练而难以深入。显然，在体育科研中狂妄、自负只能反照自己的浅薄。

3.2体育科研中统计方法应用的几类问题

3.2.1实验设计的基本原理

虽然研究有专业设计，但是无论你研究自然现象还是社会现象，大多需要实验或调查。

无论是实验设计还是调查设计都离不开统计。最基本的我们应该了解实验设计的三个基本原理：重复，随机化以及区组化。由重复使我们得到实验误差估计值与效应值更精确的估计；由试验对象、试验次序等随机化使观察值或误差为独立分布的随机变量，就可以使用各种统计方法；由相似试验对象的区组化使我们可能提高实验的精确度。如果不注意基本原理，你的研究难免出现方法错误。

3.2.2实验方法

体育的影响因素，如运动强度等，常常是难以控制的，实验对象经常是人，常难以齐同对比，不便重复试验，还不能对实验对象造成伤害等，这使许多主要源于农业试验的试验设计，很少能应用于体育。因此，需根据具体研究目的、研究对象等制约因素，慎重选择合适的试验方法。

3.2.3取样

无论是试验还是抽样调查都需要样本。由于经费、工作量或对抽样方法了解不够等原因，在体育科研论文的研究方法里，包括不少学位论文，对于抽样方法没有明确的交代，抽样方法有较大的随意性。如果精度要求不高，仅作探索性研究，而不是由样本推测估计总体，有时也可用非概率抽样。社会科学中的大样本研究，有时也用非概率抽样。但是，离开了概率抽样，许多统计方法就失去了应用的前提。概率抽样有多种方法，适用不同的情况。因此从研究方法的严密性看，需要在体育科研方面增补这方面的内容。

3.2.4统计分析方法

现代统计学可以借鉴的方法应该有不少，在体育统计基础相对薄弱，原创方法几乎没有的情况下，对于体育统计分析方法，首要的是开阔视野，学习、应用前人或相关学科已有的统计方法。在此基础上，研究前人已有方法不能解决的、有待建立的体育统计方法。当然，方法的建立相当困难，必须重视人才的培养和引进。按照前20年的进程，期望建立新的体育统计方法，形成较为完整的体育统计学科，都是十分困难的。

目前，体育统计应用中存在不少问题，这些问题的根源还是在于对统计基本理论的理解。如：

（1）推测性数理统计是由样本研究总体，由于样本信息是不完整的信息，必然有抽样误差存在，必然有出错的可能性。而在统计分析中却有人得出完全肯定或完全否定的结论。

（2）统计方法仅仅对试验的可靠性和有效性提供准则，但是并不证明变量间的因果关系。如均数比较的假设检验，可以给出比较对象来自同一总体的概率，但统计分析不可能给出它的原因，比如并不说明训练方法好坏等。

（3）实际的差别显著与统计显著性的差别。虽然统计上的显著性与差别大小有关，但是它的直接含义是来自同一总体的概率大小，而不是你误指的差别大小或差别显著。

（4）当训练强度与成绩提高相关，P

（5）统计方法为研究目的服务，要选择合适的方法，而不是选择复杂的方法。

（6）统计模型对于数据的测度水平，变量是连续型还是离散型，是计数资料还是计量资料，相关变量是对称还是不对称等等有不同的要求，所以在研究设计的时候就要考虑统计分析的方法。

（7）体育问卷调查有大量的名义（定类）测度与序次测度。不能不问数据资料的测度水平，一概用均数表示集中趋势，用标准差代表离散程度，用它们作线性回归、因子分析等等。

（8）不注意模型要求乱套统计公式。如不知变量的分布，作小样本的t检验；在自变量间关系过于密切的情况下作回归分析，在变量间关系不密切的情况下作因子分析。

4用好体育统计方法，提高体育科研水平的建议

（1）科学数学化特征及科学发展趋势。可以预见，体育科学必然向数学化方向发展，体育统计无论对于体育自然学科或体育社会学科都将成为重要的研究方法。体育高等学校应重视体育统计学科对于体育科学发展的重要作用。体育科研人员应从方法论高度学习科研方法，吸收相关学科的研究方法。

（2）体育统计要注重抽样研究本质的研讨。重视与概率相联系的思想方法，研究相关学科的统计方法，加强方法的移植研究，明确统计方法建立的条件，避免统计方法误用。

（3）体育科研应加强实验设计、抽样研究及社会科学常用统计方法的普及。提高体育科研人员应用国际通用统计软件包的能力。

（4）体育统计学科的纵深发展必须有跨学科人才的引进与培养。

参考文献

[1] 侯灿.医学科学研究入门[M].上海：上海科学技术出版社，2010