传统统计学范例

［摘要］近年来，信息技术的飞速发展，大数据时代随之来临。数据信息统计是医院管理工作的重要组成部分，是医院合理分配医疗资源的有力依据，关系着医院医疗水平与服务质量。在信息爆发的时代背景下，各类数据量成倍增长，医院应积极对自身管理方式进行更新和改革，紧随时代潮流，使各项工作能够适应时展，促进整体医疗水平和竞争力的提升，为医院发展提供基础。

［关键词］大数据；医院统计；医院管理

在信息技术飞速发展的背景下，人们对于各类数据的挖掘、收集、处理和统计能力越来越强，大数据时代随之来临。将大量数据进行统计、整合、分析，从中寻找规律和特征，可为相关决策提供数据支持，有效提高了决策的实用性与科学性。医院统计工作的内容是将医院内各类信息进行整合、统计和分析，包括临床医疗工作相关数据、医疗器械相关数据、后勤工作相关数据、财务数据等，其内容繁杂，数量庞大，具有一定的管理难度［1］。在大数据时代背景下，医院应合理应用现代信息处理技术对统计工作方式进行改革，以提高工作效率与数据统计质量，为医院各项决策的制定提供更为精细和全面的数据支撑，促进医院发展，提升整体竞争力。

1医院统计工作现状

统计工作的目的在于对同类资料进行汇总、分析，探究其中的规律性。在传统医院统计管理中，数据来源包括病案资料、门诊或急诊工作日志、手术室原始记录等医疗工作数据信息以及医疗设备、药品、财务、人事等各方面的原始数据［2］。进行统计工作时统计人员需搜集相关原始信息，并进行录入，而后再对信息进行统计分析，制作并上报数据报表，工作量大且烦琐，且各部门间难以实现信息共享，易出现重复统计、信息查找困难等情况。传统统计工作质量易受到各种因素影响，管理难度高。例如，数据录入时可能因工作人员粗心、精神不集中、工作态度不端正、责任心不强等主观因素或程序偏差、系统错误等客观因素导致数据记录错误，给统计工作带来困难，甚至影响医院决策的制定和实施［3］。传统统计方法中，数据资料完整性方面也存在一定缺陷，易出现缺项或漏项的情况，影响同类型资料统计和对比效果。此外，大部分医院在提升统计人员专业素质方面不够重视，缺乏相关专业知识培训，统计人员的专业素质参差不齐，且缺乏专业的计算机人才和统计学人才，导致统计工作模式落后，难以跟上时代的发展。

2大数据时代下医院统计工作的机遇与挑战

大数据时代的来临给医院管理工作带来了很大机遇，医院数据信息统计工作中利用先进信息处理技术可将计算公式、统计指标等录入信息系统中，快速进行计算、汇总、统计，并生成相关数据汇总表，有效节约人力资源，减少工作人员主观因素给数据统计质量带来的影响，可降低管理难度，使管理工作更加规范有序，促进管理质量的提升［4］。但大数据时代带来的不仅有机遇还有挑战。随着医疗事业的快速发展，各类先进医疗技术与器械设备先后投入使用，医院的相关数据成倍增长，大大增加了统计工作难度，要求统计管理工作能够紧随时展的步伐，一旦落后就可能面临着医疗水平降低和竞争力下降，给医院发展带来阻碍［5］。因此，医院需重视对于各方面管理方式的改革与更新，在统计工作管理中需从数据收集、核查、统计归纳等各个方面进行全面更新与升级，提升统计人员自身专业素质，促进数据统计质量的提升。

一、案例教学应用于统计学教学中的必要性

统计学与其他学科不同，要求用统计思维分析问题、解决问题。统计思维，就是能够从统计学角度思考，并能运用统计的方法分析和解决问题。然而，传统的教学方法存在着不注重学生统计思维的培养，只强调统计方法运用的误区，往往只侧重于统计理论知识的灌输。学生对统计学的很多概念、原理没有完全理解，遇到实际问题只能机械地照搬统计方法，或者思维混乱，不知该用何种方法。如果在教学过程中注重案例教学，将现实生活中的场景与统计理论结合，讲授完统计方法后介绍一个案例，让学生利用所学的统计方法去解决案例中涉及到的问题，通过学生讲解、教师点评的方式，可以培养学生的统计思维和应用能力。典型的统计案例具有较强的针对性和应用性，易于被学生接受，使学生积极主动地参与案例的讨论，提高教学效果，克服传统统计教学的弊端。另外，案例教学的应用也是时代的发展和教学改革的必然。社会的发展，更强调人才的实践能力。对于统计专业的学生而言，要通过对统计学课程的学习，熟练地运用统计分析软件，选择恰当的方法分析现实生活中存在的实际问题，并能够透彻地理解每一个统计分析结果的含义，而不仅仅局限于知道概念，会用公式计算，以及计算结果是否正确。如在回归分析中，计算出回归方程后要能够解释回归系数的经济学意义;在假设检验中，计算出的结果表示要拒绝原假设，那么拒绝之后什么样的选择才是合理的等等。要实现这样的教学效果，案例教学是一个不可或缺的重要的教学手段。

二、案例教学在统计学教学中的实践

案例教学在统计学教学过程中起着至关重要的作用，有利于激发学生学习统计学课程的积极性和主动性;有利于师生之间通过互相启发、彼此交流，达到教学相长的目的;有利于提高学生的思维和沟通能力，学会团结协作。为保证案例教学法取得预期的效果，在统计学教学过程中需要注意以下几点。

1.案例的选择要适当

根据教学内容安排案例，案例要能够体现出知识点，符合客观实际情况。比如在讲解方差分析知识点后，安排这样一个案例:消费者协会在零售业、旅游业、航空公司、家电制造业四个行业抽取部分企业，这些企业被投诉的次数用统计表给出，分析四个行业的服务质量是否有显著性差异。通过这个案例，先让学生指出方差分析中的有关术语，如因子、水平、观测值等在这个案例中各是什么;再逐步讲解方差分析中的知识点是怎样在这个案例中体现的，如方差分析的原理等。这样学生才能深刻理解所讲授的知识点，并且举一反三，灵活运用。另外，案例需经常更新，能够跟上时代变更的步伐，富于趣味性，才能够吸引学生的注意力，使学生乐于参与其中，保持课堂气氛的活跃。如对在校大学生恋爱观的调查，对大学生电脑使用情况的调查等等。

2.案例的安排要循序渐进

一、应用型本科院校经管类统计学类课程教学特点和要求

(一)以统计分析软件为分析工具

在构建案例库过程中，会面对大量的现实数据，更离不开统计软件的使用。经过长期的统计学教学实践总结，Excel、SPSS、Eviews等统计计量软件普及程度高，简单易学。这些统计软件能进行描述统计分析、方差分析、回归分析、时间序列分析;统计软件协助学生进行数据模拟，展示抽象统计公式。以统计软件作为构建案例库的辅助工具，不仅可以提高对案例数据进行处理和分析的需要，而且统计软件基本具有强大的绘图功能，能使后续案例授课直观明了，从而加深学生对统计理论的运用和认知。

(二)以资源型城市采煤沉陷区为主要调研对象

应用性高等教育人才符合地方区域经济发展要求，服务地方经济。作为应用型本科院校的经管统计类课程更具较强的区域性和应用性，让学生亲身调研搜集数据，利用课堂所学的统计理论应用技巧能让统计学系列课程教学达到最好的效果，也能分析解决区域经济发展中的实际问题。我们基于资源型城市的本科院校，以资源型城市和采煤沉陷区以及中小企业发展为主要调研对象。每年组织正在学习统计类课程的学生进行系统的实地调查(塌陷区农户、农村实地调研、中小企业微观数据调研、消费者行为调研等)。大量开展课外实践活动，学生可以从实践中搜集资料，从数据中学会统计软件，从软件分析结果中提炼调研结果，从调研结果中凝练统计类课程案例，构建应用性高等教育资源型城市统计学系列课程案例库。

二、构建统计类课程案例库的必要性及重要性

笔者通过对国外著名大学(哈佛大学、芝加哥大学、普林斯顿大学、剑桥大学、伦敦经济学院)的官网课程设置说明的查询，新浪、网易、优酷名校名师讲坛视频的学结出当前国外统计学教学，案例教学的凸显特点。传统统计学类课程授课时，教师基本以经济理论、统计理论为主。因此，统计教学具有明显的理论性，但其课程却还兼具强烈的实践性、应用性和特色性。因此，“黑板粉笔”理论教学就不再适应统计学综合特征，构建应用性高等教育统计学类案例库就成为时代的必然。由德国教育家瓦•根舍因和克拉夫基最先倡导的案例教学法，其意义是“运用精选的范例使学生掌握一般的具有普遍意义的知识，形成独立和主动学习的能力”。统计学类课程作为一系列应用性和实践性极强的学科，通过利用理论作为分析现实经济的分析决策工具，其教学目标是培养学生运用数理统计理论分析解决实际问题，而案例教学则是实现该目标最主要和最有效的途径。

摘要：随着进入信息化时代，数据质量是各国关注的一个重要话题，对于社会的发展有着重大的推动作用，但是数据质量的好坏与许多因素息息相关，随着计算机技术的普及，对于数据质量的评估不再仅仅限于人工操作，我们可以利用相关算法进行数据质量评估以提供更加精确的结果。本文提出了一种基于主客观赋权的方法，采用主观层次法和熵权法相结合确定数据质量影响因素的权重主观性和客观性，最后采集相关的电交通信息采集系统中数据质量的影响因素数据，对本文所搭建的模型进行验证。实验表明，本文提出的模型在数据质量评估方面的结果相较于当前的评估方法更精确有效。

关键词：主观赋权；客观赋权；数据质量评估

随着互联网技术的普及，进入信息化时代，数据越来越成为公认的最有价值的资产，对于数据质量高低的研究也越来越成为人们孜孜不倦讨论的课题。数据质量的提升对于公司决策有着重大的作用，但是，由于数据的复杂性，影响因素太多，它们处于不同的层次，同时也具有不同的重要性权重，很难客观地评估数据质量。目前，针对数据采集信息系统中数据质量评估的方法大多是从主观层面得出，主观评价依赖性过强[1]。因此，针对质量评价体系的评价指标的构建、评价方法的研究等各个方面的不足，本文采用基于AHP-信息熵的数据挖掘方法，通过挖掘隐藏在指标隶属度中的客观分类知识信息来定义权重[2]。按照数据质量评价指标在总评选指标中的重要性的不同，分离出决定性的指标维度，并且通过熵权法客观分析数据中隐藏的权重信息，本文通过实验验证了所提出模型的有效性，实现了采集的数据质量的精准有效评估。

1数据质量评估方法背景

1.1方法研究的必要性。在如今的大数据环境下，数据量十分庞大，数据包含的维度也较为复杂,如果不能及时地采集到的数据进行实时有效的评估，在后续的工作中，依旧让脏数据参与工作，这对于领导决策、有着非常大的危害作用[2]。数据质量评估是一项很重要的事情，因为它对于发挥数据的商业价值有着非常重大的意义。目前，数据质量评价方法的实现主要有两类，一类是通过人工评价的方式，组成评价小组直接对其进行打分，但是，这种人工的方式仅仅适用于人数较少情况，若是人数较多，统计起来也同样费时费力、结果也有可能并不准确；另一种便是基于传统统计学的机器学习方法的评估，主要包括灰色理论、神经网络等，具有一定的表达能力和学习能力，但是考虑的因素过于简单，对于评估结果的精确性有一定的影响[3]。因此，受这些想法的启发，在传统统计学的基础上，本文对于这些方法做出了改进，基于层次分析法和客观熵权法对数据质量评估模型进行了深入的研究。

1.2主客观赋权法。层次分析法是一种定性与定量结合的方法，它能够将我们所要研究的问题拆分成许多组成因素，并对于这些组成因素赋予不同程度的重要性比较值，根据相关关系及隶属关系分成不同的层次，转化为多层次决策型问题[4]。根据各影响因素的重要程度构造重要性矩阵，通过一致性检验便可使用其最终的权重结果。而熵权法中的熵值本是评估系统无序程度的一个重要指标。在多指标权重的确定过程中，熵权法的思路是通过各个指标间的差异大小来求得权重值。若计算出的信息熵值较小，表明该指标的差异程度越大，在综合评价中起的作用也就越大，提供的信息越多，所偶得到的该指标的权重值也就越大[5]。在电力质量评价、医疗评估各方面熵权法都表现出了良好性能。由于层次分析法（AHP）是根据专家经验构造重要性比较矩阵，经过逐层检验得到的主观权重值，受到主观想法影响较多，因此在此基础上，我们结合基本不受主观因素影响仅仅通过数据来判断的熵权法得到的客观权重值，将二者进行结合，能使各指标的权重值配比更加合理，对于数据质量的评估也更精确，同时也减少了人工的复杂性与干预程度。

2模型及验证

摘要：在高等教育阶段，经管类专业中包含有一门非常基础的课程，那就是统计学课程。在大数据技术快速发展的背景下，很多全新的教育技术不断涌现出来，这对于统计学课程的教学活动产生了很大的影响，对统计学课程的教学活动，提出了新的要求，统计学课程的教学改革是大势所趋。本文围绕大数据背景下统计学课程教学改革展开了讨论。

关键词：大数据背景；统计学课程；教学改革

在经济管理类专业中，统计学课程是一门必修的基础课程。经管类学生在学习统计学课程后，可以利用所学的统计学知识来解决经济管理中存在的问题。在现代社会中，企业需要具有超强数据处理能力的人才，所以，教师在开展统计学课程的教学活动时，要紧跟时展的脚步，与时俱进的改革教学理念及教学模式，在教学活动中积极利用大数据技术，培养更多具有超强数据处理能力的人才。

一、传统的管理统计学教学模式

（一）教学活动的开展侧重于理论知识的讲授，而忽视了实践教学部分

受到各种因素的影响与制约，统计学课程的传统教学模式主要围绕理论驱动的方式来开展教学活动，教师结合教材，重点讲解传授管理统计学所涉及的基本原理及基本方法，教师与学生都没有对统计学的实际应用给予应有的重视。虽然在管理统计学的课堂教学中，会涉及到一些案例的分析，但是这些案例存在简单、陈旧等问题，由于数据的来源非常单一，学生无法接触到真正的原始数据，在统计建模过程中存在思路固定的问题，学生接触这样的教学案例，不能将管理统计学中最新的应用思想及发展变化充分的体现出来，也不能将学生有效的带入到企业真实的经营情景之中，无法了解企业的决策过程，基于此，学生难以对统计学课程产生兴趣，学生无法真正利用统计学知识来对实际问题进行有效的解决，课堂教学效果难以令人满意。

（二）教学活动中重视数学推导，而对工具的应用比较少

摘要：随着信息技术的飞速发展，全球迎来了大数据时代，社会经济得到了飞速的发展，给人们的生产生活方式带来了天翻地覆的变化。大数据时代背景下，人们的经济生活水平不断提高，社会经济结构发生了较大的变化，这也给经济统计工作带来巨大的挑战。本文介绍了经济统计学的内涵，分析了大数据时代下的经济统计学发展现状，并探索了经济统计应用创新途径，以促进经济统计工作的顺利开展。

关键词：大数据时代；经济统计；应用

一个国家的经济水平与人们的生产生活息息相关，经济统计学是国家相关部门为了社会经济发展制定的经济政策或标准时，这就需要对人们生产生活的相关经济数据进行收集与分析。早在17世纪，西方国家开始运用统计学解决经济问题。利用经济统计能够解决一些经济现象，并为制定经济决策提供依据。现在社会，经济统计学有更广泛的应用，但是大数据时代的到来，经济统计问题在应用过程中日益凸显。因此，应加强对当代经济统计应用问题的研究与分析，积极创新经济统计方法，提高经济统计的效率和应用水平，以保障社会经济稳健发展。

一、经济统计学概述及大数据时代下的发展现状分析

（一）经济统计学内涵。统计学研究范围较广，经济统计学属于经济领域运用中的一个分支，它主要研究统计分析原理和统计分析技术在国民经济领域的应用，主要内容是研究经济数据，设置一定要求的经济指标和经济范围，进行相关经济数据分析，并总结经济现象和规律。经济统计可以使人们对经济活动状况有更加深刻的了解，使人看到深层次的经济关系，发现经济活动的规律和变化趋势，从而成为政府、企业或个人做经济决策和经济决定的重要依据。总而言之，经济统计学有较高的应用意义与价值。

（二）大数据时代下经济统计发展分析。随着信息技术的飞速发展，全球迎来大数据时代。大数据时代背景下，经济数据信息量十分庞大。而且有着复杂多样的特点，数据信息激增，给经济统计的数据收集与分析带来了很多困难。此外，信息化时代，图片、视频等数据信息更新增长速度十分快，而且有价值的信息较少，传统的计算机经济统计数据处理方法，无法满足快速提取有效价值的数据信息的需求。当今经济社会意识形态下，经济统计工作需要搜索更多的经济数量资料，对所搜集的信息的整合与分析提出了更高的要求。目前，经济统计的发展落后于大数据时代的发展速度，使经济统计在具体应用中因为分析方法与手段等因素的干扰造成无法及时有效地提取并分析有价值的经济数据资料的问题，严重影响了经济统计结果的科学性和有效性。

二、大数据时代下经济统计应用存在的问题分析

摘要：在课堂中采用不同的教学模式会带来不同的教学效果，本文从混合教学模式在统计学课堂教学中的目标设计和在课堂教学中混合教学模式的选择方面进行理论分析，又从实证方面对该种课堂教学模式所产生的效果进行分析，在打造统计学精品课堂方面进行了有益的探索。

关键词：教学模式；混合模式；课堂教学

传统统计学课堂教学是一种依据指定教材以教师课堂讲授为主的单向性信息传输的教学模式。该教学模式不足之处就是一定程度上弱化了作为认知主体的学生在课堂学习过程中的主体作用，与当代高校培养高素质创新型、应用型人才的目标和要求不相符合。为提高《统计学》课堂教学效果，在充分发挥传统课堂教学模式作用的基础上，应积极打造能激发学生学习积极性和自主性的混合式课堂教学模式。

1混合教学模式在《统计学》课堂教学中的目标设计

《统计学》是经济类和管理类专业的基础课，为各门学科的研究提供分析方法。针对该门课程的特点，教师在课堂教学过程中，要注重基础知识的教学，让学生掌握扎实的基础理论知识；同时通过实践教学使学生掌握处理统计数据的方法，实现培养学生的认知、能力和情感三大目标。关于认知目标，认知派学习理论强调学习者的自觉能动性和创造性，重视内在的动机与学习活动本身带来的内在强化的作用，强调通过发现学习对开发学生智慧潜力的重要性。心理学研究突出强调个体的差异对学习产生重要影响，它包括认知与人格方面的个别差异，正是这种个体差异的客观存在，在学习中需要对学生因材施教，改变传统的课堂单一教学模式，在充分了解学生个体认知差异的基础上，根据学生的心理特点和其它具体情况，有针对性地组织课堂教学工作，让每个学生都能有效的进行学习，达到掌握统计调查、统计整理和统计分析的基本理论和方法，实现满足学生个性化需求、课堂教学高效化的理想教学状态。能力目标旨在通过课堂混合教学模式，让学生在掌握统计基本知识的基础上，能够掌握制定统计调查方案、选择统计调查方法，整理和分析统计资料，撰写调研报告，提高运用统计分析方法分析、解决问题的能力。情感目标，即优化课堂教学手段，提升学生团队合作意识和精神，学会运用统计思维，培养学生的实践能力、创新精神，使他们通过统计实践和主动学习加深对该课程的认识、思考和理解，提高他们运用数据实证分析社会经济现象存在的问题及原因，透过现象剖析本质，从而能提出极具针对性的对策和建议，以实现培养新型应用性人才的培养目标。

2《统计学》课堂教学中混合教学模式的选择

教学模式的选择主要取决于课程的内容特点和采用该教学模式的学习效果，该课程主要内容包括统计的基本概念、主要统计方法理论和运用，而运用统计方法解决实际问题能力的培养是教学之重。

摘要：大数据与“互联网+”时代对经管领域人才的统计分析能力提出了更高的要求，高校经管专业统计学课程的教学改革势在必行。基于大数据思维意识与统计应用技能的培养目标，经管专业统计学课程教学改革应在数字化平台建设的基础上，优化课程资源与教学内容、创新教学方法与考核方式。

关键词：数据思维；统计学；教学改革；大数据

大数据与“互联网+”时代的到来，“数据决策”已经深入人心[1]。毋庸置疑，人们对数据分析与信息挖掘意识倾向愈加明显，社会对应用型人才的需求呈现复合型、多样化。与此同时，学生多元化、个性化的发展方向[2]，高校教学面临着改革发展的巨大压力。如何充分理解大数据与“互联网+”，探索新时代技能人才培育的课程教学改革体系，成为最棘手的议题。统计学是高校经管专业的基础核心课程之一，在整个专业课程体系中起着关联纽带作用。同时，作为经管专业最先接触数据的课程，面对大数据与“互联网+”的时代背景[3]，课程教学改革创新势在必行。如何正确理解数据，挖掘隐含在数据背后的真实情报，需要数据思维逻辑和统计分析技能的支撑[4]。因此，大数据思维的课程教学体系改革已经提上日程。

一、面向大数据传统教学模式存在的弊端

在经管领域，统计分析的重要性被广泛认可。统计学已经成为高校经管类专业培养计划的必修课程[1]。但长期以来，传统教学模式的沿用，课程教学内容的固定统一，课堂集中灌输式的教学方法，学生的技能素养和创新潜能没有得到开发。

（一）课堂教学方式单一

受传统教学模式的影响，对于侧重概率论的统计学课程而言，“讲授式”教学方法仍居主导地位。然而，随着大数据与互联网+的不断渗透，技术创新频率和方法更新速度越来越快。在巨量信息、知识、数据借助互联网不断涌入校园的环境下，课程教学内容体系不断膨胀，仅仅局限于教师的“讲”，在课时有限的条件下，教师疲于追赶课程进度，忽视了对学生理解与应用能力的把握，导致学生对课程学习的关注全部放在了课堂聆听与硬性记忆[4]，会计算，会考试，但在需要实践应用时茫无头绪。另一方面，智能手机的普及，学生多种渠道、即时性地获取更多、更新、更生动的知识，对于枯燥、乏味、难懂的课堂内容自然兴趣不佳，沉迷于低头玩手机，教学效果不理想。此外，对于课程中包含的实验教学环节，仍然延续传统实验课教学方式，教师操作演示、学生练习、教师指导，整个实验教学过于程式化，学生仅仅掌握了软件操作流程，而对于软件与实践的有效结合欠缺独立思考的时间和空间。