前言：中文期刊网精心挑选了多元统计学方法范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
多元统计学方法范文1
医学检验技术专业对从业者的《卫生统计学》知识有较高要求，不仅包括常用统计图表的绘制，常用统计原理、统计方法的理解，还包括检测结果的质量控制和部分多因素分析等。因此《，卫生统计学》是医学检验专业一门重要的必修课。
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。
3结语
多元统计学方法范文2
关键词：统计学；经济管理；应用研究；影响分析
统计是认识客观世界数量规律的有力工具，无论是进行宏观的国民经济管理，还是进行微观的企业经营决策，都需要准确地把握有关经济运行的各类数量信息。根据具体应用领域的不同，先后形成了生物统计学、档案统计学、管理统计学、信息统计学等统计学的不同学科。统计学方法在经济管理中有广泛的应用，经济管理评估、经济管理预测、经济管理分类、经济管理标准制定等领域统计学的思想和方法均发挥重要作用。同时，在经济管理工作的具体实践中，也对统计调查的方法、统计分析工具甚至统计信息化工具提出了诸多新的需求，推动统计科学的不断发展和完善。因此，深入探讨统计学在当代经济管理工作中的影响，对于推动统计科学和经济管理科学的发展具有重要的理论意义和实践意义。
一、统计学的基本理论和价值观
统计理论是数学的一门分支学科。它以概率论为基础运用统计学的方法对数据进行分析、研究导出其概念规律性（即统计规律）。它主要研究随机现象中局部（字样）与整体（母体）之间，以及各有关因素之间相互联系的规律性。它主要是利用样本的平均数、标准差、标准误、变异系数率、均方、检验推断、相关回归、聚类分析、判别分析、主成分分析、正交试验、模糊数学和灰色系统理论等有关统计量的计算来对实验所取得的数据和测量、调查所获得的数据进行有关分析研究得到所需结果的一种科学方法。统计学的价值观主要体现在以下方面：第一，真实可信。统计资料的真实性是保证统计结论可行度的基础，统计资料的真实性不仅包括统计数据本身的真实性，也包括统计过程的真实性，统计工作者只有坚持真实可靠的价值观，才能发挥统计在了解国情国力、服务经济社会发展中的重要作用。第二，科学严谨。就是要提高统计的科学性，坚持统计调查工作的规范统一，健全完善制度，夯实基层基础，实现统计方法、手段的现代化，推动统计能力、数据质量、政府统计公信力的提高，努力争创卓越一流的工作业绩。第三，创新进取。就是在进行统计实践工作和统计研究的过程中不断以问题为导向，创新统计工作方法、创新统计技术，促使统计工作更好地为经济社会发展服务。
二、统计学在经济管理中的应用
实践中，统计学在经济管理评估、经济管理预测、经济管理分类、经济管理标准制定以及经济管理科学研究中都存在广阔的应用空间。
1.统计学在经济管理评估中的应用。通过评价工作为评估对象进行排序并进行择优是经济管理工作的重要职能，在评估的过程中通常包括指标权重计算、指标体系优化等工作。在指标权重计算方面，统计学中的主成分分析法、因子分析法、粗糙集方法，它不需征求专家的意见，切断了权重系数主观的来源，使权重系数具有绝对的客观性，可以克服主观因素的不利影响，同时减轻计算工作量；在指标体系优化方面，多元统计分析中的主成分分析法利用降维的思想，将多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法，主成分保留了原始变量绝大多数信息，且各个主成分之间互不相关，从而达到指标优化的目标。
2.统计学在经济管理预测中的应用。在经济管理工作中，需要根据历史数据对未来的发展趋势做出判断，例如根据历史销售量预测未来时间点的销售情况，又如新古典增长模型中重点研究的区域经济如何实现均衡增长的经济学问题需要对经济增长的收敛性即初期的静态指标（人均或劳均产出）和经济增长速度之间的负相关关系进行研究和检验。为了解决上述问题，多元统计分析中的线性回归以及通过对数化处理的拟线性回归模型能够有效解决经济发展的预测问题，又如统计学中开发出的收敛、绝对收敛、条件收敛等方法能够对经济系统的收敛性问题进行判断和分析。
3.统计学在经济管理分类中的应用。在经济管理的过程中，通常需要将具有一定共性因素的管理对象进行结合，在分类的基础上，以类别为基础提供差异化的管理，例如经济管理中的客户关系管理就需要建立在客户分类工作的基础上。聚类分析属于一种没有先验知识的统计分析方法，在经济管理中进行分类的基础，首先在于建立分类对象的特征指标，然后根据特征指标收集数据，最后通过“距离”测量的方式建立将“距离”最近的对象归为一类。系统聚类是一种重要的聚类方法，其基本思想是，首先将个样本各自看成一类，这是各类之间的距离等于各样品之间的距离，然后选择距离最近的两类合并成一个新的类，计算新的类与其他类之间的距离，再将距离最近的两类合并，这样每一缩小一类，直至所有的样品规程一类为止。系统聚类法的聚合过程可以通过聚类图的形式表示出来，这种图不仅使聚合的过程一目了然，而且便于确定分多少类以及如何分类。
4.统计学在经济管理标准中的应用。在经济管理活动中，经常遇到标准制定的问题，例如，在工程经济管理领域，在相关元器件出厂检验时就需要对元器件是否合格以及合格的元器件能够应用的具体场合做出判断，这就需要进行标准制定。实践中，统计学中的统计抽样和统计检验方法能够有效服务于标准的制定工作，应用统计学的思想，可以在大样本抽样的基础上获得大量不具有相关性的统计数据，进而以统计数据为基础对元器件寿命的分布函数予以假设和检验，获得具有统计显著性的元器件寿命分布函数，并根据分布函数的特征制定元器件合格与否以及不同应用场合的标准。
5.统计学在经济管理研究中的应用。研究方法问题是经济管理研究中的重要问题，研究方法的可靠性直接决定了研究结论的可信度。在经济管理领域中，实证研究方法是非常重要的研究方法论，在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），为了解决这类对象问题的研究方法论问题，统计学的中结构方程模型因为能够同时处理多个因变量、容许自变量和因变量存在统计误差、能够同时估计因子结构和因子关系以及能够有效估计整个模型的拟合程度等优势，成为经济管理实证研究中的重要研究方法和工具。
三、统计学与当代经济管理的交互影响分析
统计学与当代经济管理的交互影响可以从统计学对经济管理工作的推动作用和经济管理工作对统计学的推动作用两个层面理解：
1.统计学对经济管理工作的推动作用。一方面，统计学方法推动经济管理科学化。在泰勒的科学管理体系中，通过科学的观察、记录和分析，致力于“时间动作研究”，探讨提高劳动生产率的最佳方法，制定出合理的日工作量，其中孕育着通过定量化提高管理的准确性和科学性的思想，统计学方法本身作为应用数学的重要分支，是实现经济管理科学化重要工具，有助于推动经济管理科学化目标的实现。另一方面，近年来，各种统计分析软件高速发展，StatisticsProcedureforSo-cialScience（SPSS）、SAS等统计学软件的出现极大提高了统计学方法在经济管理中的应用程度，也极大地规范了经济管理研究工作的科学性和规范性。对于操作者而言，只要能够在科学收集数据的基础上正确掌握上述软件的操作步骤，甚至无须精通各种统计模型冗余的推导过程都可以得出研究结论。
2.经济管理工作对统计学的推动作用。经济管理的过程本身也推动了统计学的发展，例如，经济管理中经常面临样本数量不足的统计推断问题，如在样本数量低于30个的情况下如何通过统计推断形成关于样本整体特征的描述，这就推动了统计学中小样本参数估计、小样本假设检验等相关统计学技术的发展；又如，大数据时代，数据量快速增大，数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。在大数据时代，许多传统统计方法应用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。因此，经济管理对象复杂性的不断提高也推动了统计学技术的不断发展和完善。综上可见，统计学方法与经济管理之间相互联系，统计学方法为经济管理研究和经济管理工作提供方法论指导，经济管理研究和实践工作为统计学的提供实践土壤，而且随着经济管理对象复杂性的提高，不断为统计技术的发展提出诸多新的需求。因此，统计学方法与经济管理之间并非相互割裂关系，而是二者相互影响、相互推动、协同发展。
四、结语
统计学在经济管理评估、经济管理预测、经济管理分类、经济管理标准制定以及经济管理科学研究中都存在广阔的应用空间。统计学与当代经济管理交互影响、相互推动，统计学方法有助于推动经济管理科学化目标的实现，统计软件的广泛应用提高了统计方法应用于经济管理的便利性；经济管理中小样本以及大数据等问题的出现对统计学的技术发展提出了新的需求。
参考文献：
[1]何晓群.多元统计分析：第2版[M].北京：中国人民大学出版社，2008.
[2]曾珍香，顾培亮.可持续发展的系统分析与评价[M].北京：科学出版社，2000.
多元统计学方法范文3
一、大数据及其意义
大部分传统的统计方法只适合分析单个计算机存储的数据。而目前大数据的环境包括以下要素。1.流数据：数据快速地不断涌来，现有存储设备和计算能力难以应付这种数据流（比如欧洲高能粒子对撞机所产生的数据，每秒钟可以达到500TB）。2.磁盘存储限制：数据已不能完全存储在内存中，需要硬盘存储。3.分布存储状态：数据分布存储在多个计算机中。4.多线条状态：数据存储在一个计算机中，多个处理器共享内存。大数据的发展就是对数据产生的机制进行探索，将所产生的数据转变为人们所需要的知识，进而对相关政策的制定产生影响。这个过程是一个漫长的过程。一个小孩子随着年龄的增长可能会掌握更多的单词，但是根据一个孩子的年龄确定他掌握的单词多少则并不科学。进一步来说，大数据有记录保存自然与社会现状的功能。现在大家收集着海量数据，尽管他们还不清楚如何分析大量的数据，但是他们相信需要保存现今社会经济高速发展的过程，期待着今后能够分析和解释这段历史。还有些人将百岁老人的血液和其他各种生物的标本等存放在冰箱里，他们认为当今的技术还不足以测试和分析这些资源，期待今后更先进的测试技术能够做到。大数据就如同自然和社会的血液那样记录着社会的现状和发展过程。17世纪望远镜以及显微镜的发明使人类看到了以前从来没有看到过的宇宙空间和微生物，扩大了人类对自然的基本认识。大数据就像“望眼镜”和“显微镜”那样，使得人们能够通过数据来观察和分析自然、经济、社会的现象。借助于互联网数据，可以及时了解疾病的疫情、科学的动态、社会的动态。谷歌借助频繁检索的词条能及时判断流感从哪传播，哪些人可能已经感染了流感。大数据将形成自然和人文社会的历史长河，不但能用于探索当代的科学问题，将来也可以用于研究人们食用转基因食品对子孙后代的影响等追踪研究问题，为未来留下当前的历史资料。
二、大数据带来的变革
时代的进步有赖于大数据的发展，大数据的发展给时代变革增加了更多的不确定性。就当前研究来看，数据的搜集很大程度上依靠所研究问题的出现来推动其向前发展。不过在不久的将来，随着大数据时代的到来，人们对于问题的研究将会由“数据”来驱动。例如，如果我们想去某地旅行或出差，会首先查询目的地的交通情况、天气情况以及住宿情况等信息，但是将来我们可以根据所查询的数据信息来决定所要去的目的地。在古希腊时代，当时的哲学家无所不知，号称百科全书，到了文艺复兴时代，随着学科的不断细化，不同学科出现了各自的专家。随着大数据时代的到来，大百科全书式的人物将有可能再次出现，而不同领域的专家的权威性将被逐步消弱，随着大数据的不断发展，很有可能会逐渐将学科专家消亡掉。例如，随着计算机专家和统计学家对数据的搜集越来越多并且处理能力不断增强，他们将逐步成为生命科学方面的专家。再比如，如果我们掌握了足够数量的相关专业书籍和日文译本，就算我们对日文一无所知，我们也可以采取有效的方法将所需要的中文翻译成为日文，因为我们有很多非常可靠的翻译软件，如谷歌翻译软件等。大数据已经在各个领域和学科得到了应用，例如医疗领域，大数据可以指导人们健康饮食，适时进行身体检查，并且确定检查项目，帮助医生对患者进行疾病诊断等。
三、大数据时代统计学专业教学现状
随着科技的不断发展和进步，人们获取信息和数据的途径也发生了很大的变化，电子商务的发展和各种多媒体信息技术的飞速发展和应用，给传统的统计学应用和教学带来了机遇的同时也带来了非常大的挑战。一方面，由于各种信息和数据的不断涌入，人们在被动搜集着各种数据。统计学的教学也需要不断探索新的模式。另一方面，人们在被动接受数据的同时也在主动搜集数据信息，不同学科有不同的数据需要。例如经济学领域的专家每天都在搜集各自的调查数据和观察数据，而自然科学领域的专家学者则不仅搜集宏观天文数据，还在搜集微观基因数据。不同的人们搜集数据的方法也各不相同，有的在实验室通过试验进行数据搜集，有的人则通过网络进行数据搜集和研究。对于当前大数据给统计学带来的挑战，美国科学院“大数据分析委员会”给出了分析，他们认为这些挑战在于对不同格式和结构的数据的处理方面、对于数据来源的追踪方面、对于共享数据的安全性问题和完整性问题方面、对于样本异质性和偏倚性处理方面、在对问题进行处理时的决策和分析方面以及对分布式和并行式在开发时的算法方面的问题等。国内相关部门也对这一问题进行了研讨，最早一次是2012年5月在香山召开的“大数据科学与工程”会议，第二次是在2013年5月召开的对于大数据原理以及发展前景的探讨会，并同时制定了相关的科研计划。但关于大数据背景下统计学专业教学的探索还非常稀缺。
四、统计学专业课程改革
针对以上所述大数据时代的特点和变革意义以及目前统计学专业教学的现状，本文进行了相应的初步探索。
（一）改革的总体思路
将现有的统计学顶级杂志或著名文献中的成熟的大数据分析方法逐步凝练，形成教学内容；将使用R软件中的函数包实现这些大数据分析方法。
（二）改革的具体内容
1.在《数据挖掘原理与方法》课程中引入大数据分析方法及其R语言的代码实现。2.在《非参数统计》课程中引入多元非参数统计方法（诸如多元符号、多元秩、多元符号秩等）、非参数回归模型、半参数回归模型及其R语言的代码实现。3.在《回归分析》课程中引入回归树、boosting回归、bagging回归、随机森林回归等用来处理大数据的回归方法、高维回归变量选择方法（比如LASSO回归、动态LASSO回归等）及其R语言的代码实现。4.在《多元统计分析》课程中引入高维统计分析方法及其R语言的代码实现。5.在工科《概率论与数理统计》课程中引入R语言的代码实现。
（三）改革的主要创新点
多元统计学方法范文4
统计学在非统计学的各专业应用非常广泛。它不仅是数学工作者研究现实世界复杂问题的基本科研手段，也是其他各行各业工作者们研究各自领域工作的重要方法。要保证学生们通过对概率统计课程的专业学习后，能够对各类问题正确地选择并使用统计方法。实际上在很多时候同学们通过学习或借鉴文献中的做法都可以正确地选择统计方法，但是在接下来的具体处理过程中就会犯下错误，即没能正确理解并使用该统计方法。而犯上述错误的真正根源在于学生没用熟练掌握概率的相关基本知识点。
实际上，统计方法在应用于具体问题的时候，需要许多环节，其中最重要的是需要学生动手来推算该具体问题中涉及到的分布密度――特别是联合密度、边际密度与条件密度，演算方法应用中的变量变换及相应的分布密度，计算变量的数字特征，这些都是统计方法应用的基本环节，如果计算推演这一环节没有经过扎实地训练，那么在这一环节上经常会出错，统计结论就可能是错的。
上面的错误归结起来并不是同学的统计学没有学好，而是他(她)的概率论基本训练没有到位，因此有必要突出强调应用统计类课程所需要的重要知识点，在讲授概率基础课程时候加以特别强化训练。最重要的知识点主要有：
1.列出基于已知分布密度推导各种特殊数据类型的广义概率密度的相应方法。在实践中最常用的数据类型主要有：一元连续型、多元连续型(常见且基本)，一元离散型、多元离散型(常见且基本)，同时具有离散型与连续型分量的多元数据(常见但不基本)，右删失数据(工程与生物领域常见但不基本)、左截断数据(不常用又不基本)，具有缺失分量的多元数据(常见但不基本)，都可以给出相应的方法求广义概率密度。
2.概率基本公式应用与条件分布的演算。教会学生正确地写出三大概率基本公式所需的各个要素，特别是关于条件概率及其密度的演算。重中之重有两处：一是会求离散变量关于连续变量的广义条件密度(十分常用)，二是会利用广义条件密度及广义边际密度求离散变量与连续变量的广义联合密度(十分常用)。
3.计算条件期望、条件方差等条件化的数字特征(包括期望、方差、协方差、矩母函数、特征函数、概率母函数等)，以及数值特征之间的相互关系。这些计算都是以计算条件分布为基础的，要让学生知道条件分布密度也可以对应到类似于数学期望等数字特征，在该场合下即被叫做条件数字特征；要让同学们知道这些数学期望、方差等与绝对数字特征的区别，不要在计算时混淆。
多元统计学方法范文5
1.1学生对统计学不够重视
在目前非统计专业的统计学教学中，学生对统计学的认识不够深入，统计意识淡薄，重视程度不够。一提及统计，很多学生仅能联想到统计局、大量统计数据和统计报表等，很难将统计学与自己本身的专业联系起来，并且认为统计学与实际联系不大，无法学以致用，因此重视程度也仅停留在获得学分的层面上。加之学时有限，教师很难在有限的时间里讲授数理统计、探索性数据的挖掘、多元统计方法、西方统计制度等新的内容。
1.2课程内容不够规范
在教学内容上，目前没有统一规范的教材，而且不同的教材侧重点不同。教师在教学内容上多是以统计工作过程为主线，先后介绍统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、指数、相关与回归、抽样推断等内容，但有的侧重于数理统计方法，在抽样推断上花大量的时间，而有的又侧重于传统统计方法，在其它章节上下较大的功夫。
1.3教学方法不够多元化
教学方法对于教学质量至关重要。但目前统计学教学仍然是以教师讲授为主，学生被动地接受知识的传输，“启发式”教学方法应用的还不够，而且缺乏师生之间的互动和交流。在教学内容上重理论、轻实践，忽视发展与变化，教会了理论知识，却忽视了应用知识。在这种传统的统计教学模式下，学生或许学会了怎样计算平均指标、抽样误差等，但这对提高学生的统计实际应用能力极为不利，而且在学习过程中学生容易产生统计学既难学又枯燥无味的情绪，不利于发挥学生的积极性和创造性。
1.4考试形式和方法过于单一
目前统计学课程的考试形式和方法基本上是以闭卷的形式考查学生对知识的记忆和理解。虽然这种考试模式较充分地考虑了知识本身的逻辑性，并将其与学生的认识发展过程相结合，易于组织教学，但它由于过分追求学科知识的完整性，容易使理论脱离实际。由于考试内容严格按照考试大纲，主要以课本上理论知识为主，这就导致教师传授给学生的前沿知识较少，甚至教师课堂讲课本，学生课后背课本，其实际应用能力得不到培养。
1.5文、理科学生的构成比例问题
目前大多高校的经管类专业都是文、理科学生兼收的，同一个专业乃至同一个班级里面可能既有文科学生，又有理科学生。文、理学生的混合构成会给教学过程带来很大困扰，难以实施因材施教的方略。而统计学又是一门对数学基础要求比较高的学科，它涉及到了微积分、概率论、数理统计等多门数学理论课程，尤其在抽样推断部分，要求学生具有较强的逻辑推理能力。而一般来说，文科学生的数学功底比较差，逻辑演绎思维较弱。如果文科学生比重太大，就会给教学带来很多障碍。
2非统计专业统计学教学方法初探
2.1结合专业制定教学目的，完善教学内容设置
统计学的教学目的不能孤立地制定，而是要在明确学生文、理科出身及所学专业开设的课程与统计学相关关系的基础上，制定满足专业需要的教学目的。在教学内容设置上，根据应用统计学学科特点，结合各专业统计课程教学目的的要求，在统计学基本教学内容设置基础上，对统计基础理论、统计分布、统计推断、时间序列、统计评价决策和多元统计分析、非参数检验等中高级统计方法部分的实际应用状况进行介绍，本着“服务专业，突出应用”的原则，提高学生的统计素养。
2.2在课堂中适当的穿插案例教学
案例教学通过学生自己分析与老师讲解相结合，使学生变被动学习为主动地阅读、思考、分析、判断。教师通过对案例的归纳、整理，引导学生提炼和掌握具体的统计分析方法，有利于把所学的统计理论落到实处，使抽象的方法、公式变得十分具体，在模拟实验中接近理论与实际的距离。我们知道统计理论来源于统计实践过程，反过来它又指导统计工作。统计案例教学作为统计实践过程的一种模拟，它对激发学生学习兴趣、培养学生专业素质、提高学生在实践中探究学习方法的自觉性、有效地将理论知识转化为专业技能等方面都发挥着重要作用。新晨
2.3在教学中适当地安排社会实践
在教学中，应适当结合课程内容安排一定的社会实践环节，就一些学生关心或与专业相关的课题作市场调查。如可组织学生针对大学生们感兴趣的就业问题、逃课问题、电脑使用情况等展开调查，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取(不一定要很大)，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查或体会的形成，全部都由学生自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析的整个过程，既巩固了基础知识的掌握，又锻炼了应用理论的能力。
2.4将课堂教学与统计分析软件相结合
统计学课程的特点之一是定量分析的内容较多，因此在平时应加强对统计上应用广泛的软件的教学，如EXCEL、SPSS、SAS等软件，提高学生对于数据的观察和处理能力，锻炼学生使用统计软件解决实际问题。其中，SPSS统计软件具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，是非专业统计人员的首选统计软件，也是经济管理专业教学的重要工具。经管类非统计专业的学生在文、理科出身和数学功底上都存在着差异，如果采用统计软件SPSS进行辅助教学，就可以将应用统计学的教学重点转向对统计结果实际意义的理解上，适度的去掉繁琐的理论证明、推理和计算，增加SPSS的使用方法，使学生能够使用统计软件SPSS解决比较复杂的计算问题。
多元统计学方法范文6
云南省弥勒市人民医院普外科，云南弥勒 652399
[摘要]目的 为了进一步提高该院胃切除术治疗的效果和安全性，帮助患者早日恢复健康，该研究就胃切除术后排空障碍（DGE）的高危因素进行了浅显的研究和探讨。方法 将2009年5月—2013年5月入住该院的200例行胃切除术患者的临床资料进行回顾性分析，分别采用单因素分析与多元Logistic回归分析的方法对胃切除术后DGE发生的高危因素进行分析。结果 其年龄≥60岁患者术后排空障碍发生率21.67%明显高于年龄<60岁患者术后排空障碍发生率15%（P<0.05，P<0.01）；并发糖尿病的胃切除术患者术后排空障碍发生率明显低于未并发糖尿病胃切除术患者术后排空障碍发生，差异有统计学意义（P<0.05，P<0.01）。结论 影响胃切除术后DGE发生的高危因素为年龄、糖尿病及手术方式，从而为DGE的临床诊疗提供一定的依据。
关键词 胃切除术；排空障碍（DGE）；高危因素
[中图分类号] R619 [文献标识码] A [文章编号] 1674-0742（2014）05（a）－0090-02
[作者简介] 汪江（1974-），云南弥勒人，本科，主治医师，邮箱：wangjiang@163.com。
胃切除术后残胃功能性排空障碍的文献报道较多，命名也未经同意，有人将其称为“胃瘫”，也有人将其称为“残胃排空延迟症”[1]。DGE是胃切除术后早期的一种并发症。由于该病在临床上误诊率较高，因此加强对该病的诊断与治疗具有十分重要的意义与价值。该研究主要从影响胃切除术后DGE发生的高危因素的研究出发，对该院自2009年5月—2013年5月期间收治的200例胃切除术患者的临床资料进行了回顾性的分析和总结，旨在为DGE的诊疗提供一定的依据，现报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择入住该院的200例行胃切除术患者作为研究对象。据统计，该组的200例患者当中，共有男性患者110例、女性患者90例；患者的年龄在34~79岁之间不等，患者的平均年龄为（67.93±6.59）岁。原发病：胃癌89例，占44.5%；胰头癌45例，占22.5%；胃、十二指肠溃疡54例，占27%；复合型溃疡12例，占6%。
1.2 调查方法
该研究课题的研究内容经该院伦理委员会批准，在取得患者和患者家属同意的情况下，将200例患者在诊断、治疗和护理过程中形成的有关临床资料作为该研究活动的主要参考资料。同时，采用该院自行设计的调查问卷对2009年5月—2013年5月入住该院的200例行胃切除术患者的性别、年龄、病程、术前营养状况、是否并发糖尿病和手术操作方式等相关调查指标进行调查，采用现场调查的组织模式，选用有一定现场调查经验的护理人员担任。资料整理阶段，通过人工审核、编码、数据录入以及计算机逻辑审核等步骤对调查问卷中所得的相关数据节进行整理和统计。该组完成调查和访问的对象为200例，回收问卷份数为 200份，回收率100%。
1.3 统计方法
采用统计学软件spss15.0对数据进行统计及分析，计量资料以（x±s）的形式进行表示，采用t检验；计数资料以“n（%）”的形式进行表示，采用χ2检验。分别采用单因素分析与多元Logistic回归分析的方法对胃切除术后DGE的高危因素进行分析。
2 结果
2.1 影响胃切除术后DGE发生的单因素分析结果
经单因素分析，年龄、术前营养、糖尿病及手术方式为影响胃切除术后DGE出现的因素。其中年龄≥60岁患者术后排空障碍发生率21.67%明显高于年龄<60岁患者术后排空障碍发生率15%，差异有统计学意义（P<0.05，P<0.01）；并发糖尿病的胃切除术患者术后排空障碍发生率明显低于未并发糖尿病胃切除术患者术后排空障碍发生率，两组差异有统计学意义（P<0.05，P<0.01）。见表1。
2.2 胃切除术后DGE发生率多因素分析
影响胃切除术后DGE发生的高危因素为年龄、糖尿病及手术方式。见表2。
3 讨论
胃切除术后往往会出现DGE，其发病原因及机理尚未明晰[2]。因此，研究认为有必要对其发病的高危因素进行分析，从而为临床诊断与治疗胃切除术后发生DGE提供一定的依据。本研究主要采用单因素与多元Logistic回归分析的方法对影响胃切除术后DGE发生的高危因素进行分析。单因素分析结果显示：性别与DGE发生无显著性关系；结合该研究课题所得的相关数据，年龄超过60岁以上的患者接受胃切除术治疗后发生排空障碍的发生率明显高于年龄<60岁的患者接受胃切除术治疗后发生排空障碍的发生率，两者差异有统计学意义（P<0.05，P<0.01）。经分析后认为，造成这种现象的原因主要是由于随着患者年龄的增加，患者自身的身体机能和免疫能力也将会随之发生衰退和减弱，从而在一定程度上影响了手术治疗的顺利性[3-5]。同时，结合该研究课题所得的相关数据，笔者发现，胃切除术治疗期间并发糖尿病的患者在术后出现排空障碍的发生率明显高于胃切除术治疗期间未并发糖尿病的患者术后排空障碍的发生率，两者差异有统计学意义（P<0.05，P<0.01）。这一结果与宋德鸿等[6]的研究结果一致；术前营养不良者DGE发生率显著高于术前营养较好的患者，两组差异有统计学意义（P<0.05，P<0.01）表明术前营养首先能够增强患者自身身体素质，从而对手术的影响较小，因此DGE的发生率也较低；随着手术逐渐变大以及复杂，DGE的发生率也随之而升高，究其原因，笔者认为可能为：大手术不仅切除了胃的起搏区，而且还切除了位于幽门附近的十二指肠蠕动起搏点[7]。此外，由于十二指肠被切除，导致其分泌的多肽类物质促胃动素水平显著降低，从而导致胃排空无力，这些可能是大手术后出现DGE的及剖生理学因素[8]。将上述单因素代入至多元Logistic回归模型之中，因此，结合该研究课题所得的相关数据认为：高龄、糖尿病及手术方式是导致胃切除术治疗患者在术后发生排空障碍的关键因素。因引起相关部门的重视。
综上所述，影响胃切除术后DGE发生的高危因素为年龄、糖尿病及手术方式，从而为DGE的临床诊疗提供一定的依据。
参考文献
[1] 陈康. 胃大部切除术后功能性排空障碍的诊治[J].中国当代医药，2011,18（11）：181-182.
[2] Zheng Chao ball, Cheng-Zhong Wang, Yu Guo..Delayed gastric emptying in postoperative residual effects of early enteral nutrition resection[J].in the prevention of gastrectomy[J].Parenteral and Enteral Nutrition，2010,17（3）：150-151.
[3] 王蕾，牟李红，梁浩，等. 医学生包皮环切术接受意愿影响因素的多元Logistic回归分析[J].重庆医科大学学报，2011,10（23）：356-357.
[4] 丁丽蓉. 胃切除术后残胃功能性排空障碍的护理[C]//全国外科、神经内外科护理学术交流暨专题讲座会议论文汇编，西安：西安财经电子大学，2007：372-373.
[5] 赵艳，田丽，秦保玲. 异位妊娠相关因素的多元Logistic回归分析及其预防[J].现代诊断与治疗，2011,13（23）：473-474.
[6] 宋德鸿. 胃大部分切除术后残胃功能性排空障碍53例诊治体会[J].海南医学，2009,20（6）：85-86.
[7] 徐财文．胃大部分切除术后残胃排空障碍18例临床分析[J]．中华现代临床医学杂志，2005，9(3)：23-25．
