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统计学及其基本概念范文1
摘 要 《体育统计学》属于基础应用学科，在很多体育院校中开设，此课程的学习有助于提高学生用科学方法研究、解释体育领域中各种问题的能力。但很多学生对《体育统计学》学习目的不明确，学习方法不熟悉，甚至对此课程的开设必要性存在一定偏见。体育运动的发展、创新离不开《体育统计学》的理论支撑，所以有必要对其教学方法、方式进行研究。本文通过调查发现了学习中存在的问题，并提出了相对应的学习建议。
关键词 体育统计学 教学
一、引言
体育统计是运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一门基础应用学科。随着体育科学的发展，体育领域中许多问题都需要运用统计学原理、方法来解决。体育系的大学生学习《体育统计学》有助于提高他们科学地研究或解释体育领域中的各种问题。但大学生参加科研活动的机会较少，运用统计知识的实践机会也很少，造成他们对《体育统计学》的学习目的不明确，且存在一定的偏见。所以，有必要对《体育统计学》的教学方法、方式进行思考与研究，以提高体育系大学生学习《体育统计学》的积极性。
二、研究方法
（一）研究对象
山西体育职业学院09级的全体学生，共6个班级，237人。
（二）研究方法
运用简单随机抽样法中的随机数表法随机在每个班抽取10名学生，共60名学生进行座谈，并做好访谈记录。访谈内容包括对体育统计学的学习目的及意义、学习方法、学习中存在的问题及对教学的建议等。
三、大学生学习《体育统计学》的现状及存在的问题
（一）大学生对《体育统计学》课程开设的误解
经访谈发现山西体育职业学院没有学生认为开设《体育统计学》课程非常必要，仅18%的学生认为开设此课程很有必要，82%的学生认为该课程的开设是没有必要的，认为上体育统计学课就像是在上数学课，学习计算一些统计指标，计算步骤及过程，觉得在今后的学习、工作中运用不到。
（二）大学生在学习《体育统计学》过程中存在的问题
虽然在教学过程中一直强调《体育统计学》是应用性学科，属方法论范畴，重点是掌握方法，但经过与学生访谈后，发现学生在这门课程学习中存在的主要问题是：偏重教科书中列举的各个指标的计算过程和统计推断的计算步骤，也仅限学习书中的例题，不会灵活运用到其他类同的实际教学、训练及科研问题中。学体育的学生数学基础比较薄弱，导致学习兴趣低落。
（三）大学生对《体育统计学》教材的看法
《体育统计学》课程在体育院校开设已有二十几年，体育统计教材多达几十本，但适合于教学的却较少。经访谈后，学生认为教材中的例题比较空，且与实际相差较远；还认为教材中统计理论知识较多，介绍的多是统计方法的推导、计算与步骤，太抽象，不是很符合体育院校学生掌握知识的特点。
四、对大学生学习《体育统计学》的建议
（一）摆正学习态度，明确学习目的
学生不管学什么课程首先要摆正学习态度、明确学习目的，学校开设《体育统计学》课程的目的是为了使学生能够领会体育统计的基本思想、概念、基本思路，并能把体育领域中存在的实际问题，运用科学合理的统计思想及方法进行定量解决，并为将来毕业论文设计或从事体育科研工作打下坚实的基础。
（二）熟悉常见的基本概念及其统计学意义
体育统计中常见的基本概念有正态分布、平均数、方差、标准差、标准误、误差、相关系数等，学生在学习过程中应该重点掌握这些基本概念及统计指标的统计学意义，而不是去弄清每一个指标的计算步骤，计算过程能看明白即可不需要记忆。
（三）掌握假设检验的基本思想
假设检验的基本思想：统计假设有两个类型H0和HA。在具体的研究工作中，样本统计量之间或样本统计量与总体参数之间一般是存在偏差的，这种偏差存在的原因有两种：抽样误差和非抽样误差。
（四）熟知常用假设检验方法的适用条件
体育统计学中常见的假设检验方法有t检验、方差分析、卡方检验、正态性检验、相关分析、回归分析等，不同的检验方法适用的条件是不同的，在进行数据统计的过程中必须严格按照适用条件选择正确的统计推断方法。
（五）熟练掌握SPSS软件处理数据的过程
1.在SPSS软件中的数据输入与编辑
SPSS软件是以数据为操作对象，按统计方法要求整理数据格式，是使用SPSS进行统计分析前首先要进行的工作。数据的输入格式要严格按照相对应的统计方法要求进行编辑，不同的统计方法数据的录入格式不同，如果数据录入错误，就不能进行统计分析，甚至统计出错误的结果。
2.在SPSS软件中的统计方法选择及处理步骤
在SPSS软件中提供了很多统计方法，大部分的统计方法在数据编辑窗“Analyze”的下拉菜单中。在保证数据录入正确的前提下，根据自己研究需要选择合适的统计方法，在打开的窗口中导入相对应变量，并在复选框中选择想要的统计指标，再点击 “ok”，即可得到统计分析结果。
3.正确解释SPSS软件处理数据的结果
对于统计结果的分析，首先要按照假设检验思想进行分析，用小概率水平来控制，其次要联系实际问题进行分析，从统计结果去估计发生某种体育事件的原因，进而来反映实验或调查的科学性、实践性、合理性，并根据研究结果的实用性投入实践。
参考文献：
[1] 孙芝娟.正确选用体育统计方法的若干思考[J].体育成人教育学刊.2006.22（2）：49-50.
统计学及其基本概念范文2
[关键词]社区医疗;心身疾病;认知与应对
1对象与方法
1.1对象
本研究的调查对象为2018年上海市辖区内工作1年以上的社区医疗团队成员,职业包括西医全科医师、中医全科医师、公卫医师、精卫医师、护士及其他人员(临床专科、药剂、检验、收费、管理)。
1.2研究方法
1.2.1问卷设计与发放
通过咨询相关领域专家设计《社区医疗团队对心身疾病认知和应用能力的调查问卷》。调查内容包括一般资料(性别、年龄、执业范围、工作年限、教育程度、职称)与问卷主体。问卷主体有心身疾病的基本概念10题(心身疾病的定义、流行病学特征、发病机制理论),心身疾病的临床认知10题(常见心身疾病的发病特点与影响因素),心身疾病的临床应对14题(心身疾病的药物治疗、心理干预、预防、转诊、团队式服务),心身疾病培训(培训目标、培训内容)4题四个维度共38个条目,得分以数字等级评定,以“5,4,3,2,1”分别表示对题目内容知晓程度的“完全知道、大都知道、基本知道、略微知道、毫不知道”5个等级。通过随机抽取浦东新区辖区内现有47家社区卫生服务中心的12家作为现况调查对象,结合上海市公共卫生三年行动项目(社区全科医师心理技能培训)的杨浦区、徐汇区、奉贤区、崇明区4个区县的培训后对象进行培训效果评价,以“问卷星”电子问卷形式开展,被调查对象以手机作答。
1.2.2全科医生精神心理培训内容
培训由上海医院医学心理科和上海市疾控中心精神卫生分中心牵头,精神科医师与医学心理学教授担纲。培训内容包括四个模块:社区精神心理的宏观视角(主要包括精神卫生法、精神卫生资源配置概论、社区心理健康管理);精神疾病基本知识(主要包括社区常见六种重性精神障碍诊治、社区重性精神障碍患者规范管理、精神疾病患者筛查及工具);社区常见心身疾病(临床常见心身疾病及干预、慢性病患者常见心理问题及干预、实用心理量表使用与解读、心理咨询与治疗的常用技术与演示、团体治疗理论及实践、艺术治疗理论及实践);全科医生自我完善与知识拓展(社区心理危机干预、压力管理理论及体验、医患沟通理论及巴林特小组体验、名师讲坛)。全程培训时间为10天,每天上课6小时。
1.2.3信度和效度测量方法
信度分析主要采用测量内在一致信度的克朗巴赫α系数法;效度分析主要采用Spearman相关系数进行分析,应用KMO统计量和Bartlett球形检验进行适用性检验,采用探索性因子分析和证实性因子分析评价其结构效度。
1.3统计学方法
使用Excel2013进行数据录入,SPSS22.0软件进行数据分析。为便于理解和比较,本研究对所有得分进行标化,标化得分=(模块)实际得分/(模块)总分100。计量资料经正态性检验符合正态分布,采用单因素方差分析进行比较;计数资料构成比的比较采用Pearsonχ2检验。采用直线回归模型对影响因素进行分析,估计值β及其95%可信区间(Confidenceinterval,CI)是研究对象与参照相比的比例,检验水准α=0.05。
2结果
2.1问卷信效度评价
《社区医疗团队对心身疾病的知晓与应用调查问卷》的Cronbachsα系数为0.960,内部一致性良好,问卷信度较好。问卷结构效度的因子分析结果显示KMO值为0.956,Bartlett球形度检验χ2值为16751.9(P0.001),适合进行因子分析。以特征值=1为抽取因素标准,抽取8个公共因子,8个公共因子累计方差贡献率为71.30%,每个条目在公共因子上的负荷值均大于0.6,问卷结构效度良好。
2.2一般资料情况
本研究纳入的375名现况调查对象与71名参加培训对象,在性别、年龄段、工作年限、教育程度和职称方面的构成差异无统计学意义。现况调查对象的执业范围为:西医全科医师154人(41.07%),中医全科医师49人(13.07%),公共卫生医师64人(17.07%),精防医师5人(1.33%),护士66人(17.60),其他人员37人(9.87%);培训后对象的执业范围为:西医全科医师49人(69.01%),中医全科医师6人(8.45%),公共卫生医师5人(7.04%),精防医师5人(7.04%),护士1人(1.41%),其他人员4人(5.63%),两者执业范围的构成比差异具有统计学意义(P0.01)。
2.3现况调查总得分情况
本研究对上海市浦东新区12家社区卫生服务中心的375名社区医疗团队成员进行心身疾病知晓与应对情况的现况调查分析。结果显示总得分为71.23±15.31分(满分100分),得分在性别、年龄段、工作年限、教育程度和和职称的不同分组之间的差异无统计学意义;但不同的执业范围对应的得分不完全一样(P0.01),精卫医师得分最高(79.79±11.04)分,其余依次是公共卫生医师(75.23±14.65)分,西医全科医师(73.92±14.47)分,中医全科医师(68.94±14.50)分,护士(67.26±14.55)分和其他(62.12±17.44)分。
2.4现况调查各模块得分比较
对本次调查问卷的内容进行分类分析,将问题类型按照内容分为4个模块,并对每一个模块进行标化得分分析比较发现,四个模块的得分不完全一致(P0.01),其中基本概念得分最高,为76.07±15.64分,其他依次为临床应对(70.21±16.05)分,临床认知(69.67±17.93)分和培训内容(66.61±18.77)分。
2.5培训效果评价方差分析
对现况调查对象和培训后对象就总分及四个模块得分分别进行方差分析,结果显示,培训后对象的总分(75.52±13.51)分高于现况调查对象(71.23±15.31)分,差异有统计学意义(P=0.03);培训后对象的临床认知得分(74.64±16.38)分和临床应对得分(74.43±14.10)分分别高于现况调查对象的临床认知得分(69.66±17.93)分和临床应对得分(70.21±16.05)分,差异有统计学意义(P=0.03;P=0.04)。
3讨论
3.1现况调查中的执业差异
现况调查中,375名社区全科团队成员对心身疾病知晓与应对情况得分,从高到低依次为精卫医师(79.79±11.04)分公共卫生医师(75.23±14.65)分西医全科医师(73.92±14.47)分中医全科医师(68.94±14.50)分护士(67.26±14.55)分(P0.01),反映出当前不同执业范围的心身疾病认知诊疗水平。社区医疗的精神卫生属于公共卫生管理的条线工作,通常由1名精卫医师专项管理,专业性强且对口;西医全科医师与中医全科医师的教育背景差异较大,中医在理念上尽管有“形神理论”作指导[6],但缺乏现代心理学技术能力作支撑;社区护士的护理工作职责更多体现在规范性操作上,心身疾病认知水平相对匮乏。国务院2011年颁布《关于建立全科医生制度的指导意见》(国发〔2011〕23号)指出:精神卫生服务除由精神科专科医师提供外,全科医师理应参与其中,但前提是全科医师培训后具备相应的精神卫生服务能力[7]。故而在政策导向的基础上,通过针对社区医疗团队中的职业特点分类培训,以提高心身疾病诊疗能力,是具有重要意义的。国家大力发展中医药事业,《关于印发中医诊所基本标准和中医(综合)诊所基本标准的通知》(国卫医发〔2017〕55号)为中医师开设诊所打开方便之门,精神心理服务亦可依托诊所进行,所以中医师的心身技能较低是一个值得高度关注的问题。
3.2调查问卷四个模块的得分差异
现况调查各模块比较,从高到低依次为基本概念(76.07±15.64)分临床应对(70.21±16.05)分临床认知(69.67±17.93)分培训内容(66.61±18.77)分(P0.01),反映出当前知识结构以基本概念模块为最高,临床应对模块尽管高于临床认知模块,但分值上差异很小。在我国,由于全科医生面临的就诊压力巨大,没有充足的时间去了解患者的心理社会问题,同时相应的培训和继续教育较少,以及主观上忽视心理社会因素,导致全科医师心身疾病知识水平低下,缺乏运用心身疾病诊疗技术去逐一甄别应对不同病情的能力。工作环境、工作条件、工作能力均不够成熟。实际上,以生物-心理-社会医学模式为指引,做好“健康守门人”的心身疾病诊疗能力的继续教育培训,在初级诊疗、慢性病持续管理、家庭管理、转诊等工作环节上熟练运用心身医学知识,对于加强初级医疗保健管理,加强医患沟通,合理利用医疗资源,减少浪费支出等方面都是有价值的,这需要通过提高全科医师的数量和质量来解决。
3.3培训效果评价
统计学及其基本概念范文3
关键词 固定样本 随机抽样 数据
一、引言
在经济统计分析中，理、方法与数据是三个最为基本的要素。在解决一个实际问题时，首先根据需要被解决的实际问题找出可以运用的理论（包括经济、统计、数学等），再结合两者找到解决问题模型方法，最后代入数据检验，得出结果。其中，理论与方法的选择可以有很多，而每一种理论与方法所需要的数据往往是不同的，这就需要我们分析数据的适用范围，即在调查数据时除了注意数据本身的客观性和准确性，还需要考虑到数据的适用性。
固定样本可以同时运用截面数据[1]和时间序列数据进行定量分析，在经济统计分析等领域中的适用性很广。本文首先介绍固定样本的基本概念，再通过案例说明固定样本在经济统计分析中是如何运用的，最后对结果进行分析。
二、固定样本的基本概念
首先通过概率筛选法得到初始样本，此后只针对初始样本进行调查获取数据从而建立相应的模型，通常这种初始样本被称作固定样本。例如，在调查某一产品的使用价值特性时，可以根据不同层次或类型各随机抽取若干购买此产品的消费者，随后在产品的生命周期内定期或不定期地对这些消费者所购买的产品性能、使用情况以及相应消费者对其评价等进行调查，由此来较准确的评估该产品的使用价值，其中这些被选中的消费者总和即固定样本，而每一位消费者即固定样本单位。
固定样本最大的作用就是能够通过研究分析单个个体的动态变化过程，获得引起变化的因果关系。
三、固定样本在经济统计分析中如何应用
（一）通过随机抽样调查取得的资料
随机抽样调查属于非全面调查。与其他的调查方式相比，其总共有两个特征：一是选取样本的随机性，这使得它区别于其他非全面调查方式；二是从数量上推测总体数量的特点和表现，这使得它拥有全面调查的作用。随机抽样的原则是样本的抽取不受主观因素的影响以及其他系统性因素的影响，每一个总体单位都有被抽中的概率。
在研究“农产品生产变化情况”时，我们首先需要得到全部的农产品分类，再通过产量等因素得到主要的农产品种类，若种类过多，则仅仅需要进行随机抽样选取其中几种进行分析。例如，我国主要农产品包括：粮食、豆类、甘蔗、肉类、水果、油菜籽、花生、茶叶、棉花。通过随机抽样得到样本之一为“粮食、水果、花生”（见表1）：
其中：E指相对误差，x指预测值，y指实际值。
若2014与2015年预测的农产品产量值与实际值在误差允许范围内，则说明该模型可以预测未来几年农产品的产量。
四、结语
以上分析表明固定样本数据在经济统计分析中有着十分重要的作用，其与经济原理、统计理论结合所建立的数学模型有着广阔的应用前景，但在选择固定样本数据时要注意对其客观性、准确性以及适用性进行分析。
（作者单位为重庆邮电大学）
参考文献
[1] 武大勇.计量经济学中的面板数据模型分析[D]. 2006.
[2] 国家统计局.中国统计年鉴2016[M].北京：中国统计出版社，2016.
[3] 姜启源.数学模型（第四版）[M].高等教育出版社，2011.
统计学及其基本概念范文4
1增强教学内容的针对性
职业教育倡导以能力为本位，这点和应试教育是完全不同的，在教授理论知识的同时，更应注重学生实践能力的培养。传统的教育内容包括3方面：基本概念和方法，公式来源、推导和详细的手工计算步骤，统计结果的解释与分析[2]。虽然掌握基本的知识点能使学生更好地理解、应用相关的统计学知识，但对一名医学生而言，冗长的公式推导、诸多公式的适用范围等都是枯燥的。所以，笔者认为医学生只要掌握统计学思考问题的基本方式、解决问题的基本思路和一些基本的统计学方法及其应用的前提条件以及结果的解释即可。医学统计学教材应重点介绍医学中常用的统计方法，并将统计理论与医学实际数据结合在一起，增加学生的感性认识。最后，还应适当增加统计软件部分，对医学生而言，重点是培养统计思维和解决实际问题的能力。
2教学方式、方法改革
在教学中遵循从典型事例的个别特点推出同类事物的普遍特征，再由普遍特征上升到掌握事物的发展规律原则，提高学生对客观世界的认识。和传统的教师讲授、学生听的方法不同，案例教学法侧重实践和案例的讲解分析，以启迪学生思维，强调教学过程中学生的主动参与，引导学生运用已学理论知识，去分析、归纳、演绎、推理、总结，从而达到巩固知识的目的。在案例教学法中，应严格筛选案例，案例应是多维的，形成一个反映统计学不同内容和不同方法的统计教学案例体系。案例应尽可能做到简单、常见、典型、有针对性，能够反映本学科的重点和难点。教师在筛选案例时还应做到紧扣章节内容，若用一个案例可以贯穿前后章节的知识点，则教师应反复讲解让学生加深理解。案例教学具有针对性、实践性、应用性、示范性及团体合作等优点，能克服传统统计学教学中的弊端，在教学中可将其与传统的讲授相结合。另外，教师也可以采用直观、有趣的方式进行教学，例如采用统计漫画、统计诗歌、统计幽默等方式，寓教于乐，使枯燥乏味的统计学课程变得生动有趣。
3增加上机实训时间
实践的主要目的是加强学生的职业技能培训，理论联系实际。对于医学统计学教学而言，应增加学生上机练习的时间，提高上机练习的效率。教师可在上课前录入相关数据，减少学生因输入大量数据而占用课堂的教学、练习时间。在上机实训中注重培养学生综合应用统计学知识的能力，使学生所学的知识系统化、条理化。在应用软件方面，让学生掌握Excel统计图表绘制、基本数据整理编辑功能。SPSS是一款界面友好、易学易用、功能强大的国际通用统计软件包，它基本包括了医学统计学常见、常用的内容，学生学习起来积极性较高，教师讲授重点是t检验、卡方检验、方差分析等内容。在理论课上，可选用功能比较全面的计算器（具有普通运算和统计运算两方面功能）。学生对于计算器的一般运算和函数运算的功能较为熟悉，但对于计算器的统计学功能了解甚少，所以在理论课上安排使用计算器统计功能的教学，在较短时间内轻松完成复杂的计算，可减少课堂时间的占用，提高效率，使教师有更多的时间指导学生。在案例教学实践中，以统计软件作为案例教学的辅助工具，不仅可以满足学生对大量数据进行处理和分析的需要，而且统计分析结果以图形的形式表现出来，可使案例教学更加直观，加深学生对相关知识的理解。
二、加强学生的专业思想教育
1突出学科重要性
首先，应向学生阐明医学统计学的重要性。医学统计学是研究医学领域内数据的科学，是一种方法学，它能指导医学生在医学研究与实践中有效地获取数据、正确地分析数据以合理地解释所得到的结果。因此在教学中应以医学为背景，注重解决实际问题能力的培养。虽然我们发现在校生对统计学的重要性普遍认识不足，但医学生只要经历一定的临床工作或医学科研后，就会真正体会到统计学的重要性，知道统计学知识对他们很重要，并渴望有机会弥补统计学知识[3]。
2激发学生学习兴趣
针对本课程数据多、公式多、推导多、运算多等特点，在理论授课时注意语言的易懂、幽默性，思维的严谨、合理性，内容的有趣、互动性，尽量把抽象的概念、难理解的公式直观化，使学生便于理解。抽象的问题变得生动、形象、具体，从而增加课堂信息容量，提高学生学习兴趣。在上机实训时，充分利用计算工具，使学生比较熟练地运用计算器和统计软件，简化运算过程，提高学习积极性[4]。另外，在有条件的情况下，可以让学生参与到教师的科研课题中，带学生进入统计学的科研领域，激发学生学习兴趣。
三、提高教师自身素质
提高教学质量的关键在于教师，没有高素质的教师就难以培养出高素质的学生。高职学校与普通高校在人才培养方面是有区别的，必须体现出其职业教育的特色———学有所长、学有所用，使学生能够真正适应社会，服务社会[5]。因此，高职高专教师应具备扎实的理论功底，合理优化的专业知识结构，在课堂上真正成为学生学习知识的顾问，解决问题的参谋。医学统计学是一门应用型学科，它要求教师不但要精通统计学的基本原理和方法，还要有一定的医学背景，这样在授课过程中，才能将理论与实践有机地联系起来。此外，还要求教师具有熟练的计算机操作能力、较高的外语水平和统计方法的实际应用能力。
统计学及其基本概念范文5
关键词：生物统计与田间试验设计;理论与实践教学;教学效果
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）21-0283-02
生物统计与田间试验设计不仅是植物保护、农学、园林及生物技术等专业的专业必修课程，也是科学研究过程中的重要环节，在科研工作中发挥着重要的作用。然而，该门课程理论性相对较强，教学内容相对抽象和枯燥，生物统计理论部分的数学符号相似度高、概念抽象、理论性强、计算公式复杂多变。如若对这些公式背后的原理不能理解，仅仅依靠死记硬背很难达到理想的教学效果。而目前，部分学生对该门课程具有畏惧心理，如果老师没有正确、及时地进行引导，将对该门课程的学习造成不利影响。笔者认为形成这种局面的原因不仅仅是该门课程内容抽象、枯燥等原因引起的，而且与教师的教学思维与教学模式具有更密切的关系。如果教师对课程内容的逻辑性没有深刻的认识和理解，对重难点的把握模糊不清，对实践教学的重要性没有引起足够的重视，那么将很难到达理想的教学效果。首先，理论教学应突出重点和难点。该门课程试验设计部分和统计分析部分的概念和原理较多，并且很多原理与高等数学的内容息息相关，一些原理往往需要进行逻辑推理。因此，在教学过程中，应该突出对基本概念和原理的剖析，向学生强调基本原理和数据分析方法的重要性。在教学过程中如果教师避重就轻，不重视基本概念和统计学原理的讲授，那么大部分学生在面对统计问题时只能照搬公式，很难进行灵活运用和举一反三，很难达到预期的教学效果。因此，老师在备课和教学的过程中，应该力求将抽象的概念具体化，将复杂的公式简单化、将枯燥的原理形象化，这样教师和学生之间将产生紧密的互动和交流，老师乐于教，学生乐于学。其次，该门课程各章节内容之间具有严密的逻辑关系，课程内容是相互衔接、紧密联系的。生物统计与田间试验设计课程包含生物统计和试验设计两部分内容，这两部分密不可分。例如，一般前面章节主要介绍课程中的一些常用名词、术语和一些常用的试验设计方法，学生只有在对试验设计方法与抽样技术深刻理解的前提下，才能系统掌握统计分析的理论和原理。此外，试验设计是试验研究过程的依据和获得高质量数据资料的重要环节。而目前，大多数老师只重视统计原理和分析方法的讲解，而对试验设计部分的内容却讲授不多，这种教学模式无法阐述和分析试验设计和统计分析的逻辑关系，很难使学生能够正确地将这些统计原理与方法应用于实践。第三，将实践教学放在更加突出的位置。笔者通过调查同类型院校该门课程学时分配的情况之后发现，目前，与该门课程的理论教学相比，实践教学的学时数量要少得多。而该门课程是植物生产类专业的一门重要的基础课程，很多统计学原理与方法的讲解必须借助于实践来完成，才能让学生真正理解生物统计的原理。仅仅依靠教师在课堂上讲述试验的设计方法、抽样调查技术以及分析统计的方法，很难让学生在有限的课堂时间内去掌握该门课程的主要内容。要让学生能够扎实地掌握并运用这些统计原理，任课教师应该将理论教学与实践教学结合起来。因此，必须加大实践教学的学时数量，要求学生根据所学统计理论知识，结合自身专业知识，自己动手设计试验、调查数据，并分析试验中调查得到的数据，从而让学生加深对理论知识的认识和理解，培养学生科学的思维能力和严谨的科学态度。
笔者通过梳理该门课程内容之间的逻辑性及重难点问题，结合自身对该课程教学的实践经历，就如何提高该门课程的教学效果提出了几点体会与思考。
第一，教师应该加深对该课程内容之间逻辑性的认识和理解。该门课程主要内容包括试验设计、抽样调查和数据的统计分析。这三部分内容具有严密的逻辑关系，这些内容看似独立，实则有着紧密的联系。试验设计是基础，抽样调查是关键，数据分析是重点。我们在理论教学时，并没机械地按照课本的先后顺序依次为学生讲解，而是结合学生具备的专业知识，应用实例将各部分联系起来，加深学生对统计学理论与原理的理解。比如毒力测定是植物保护专业学生必须掌握的实验技能之一。当要求学生去评价某种杀虫剂对某种农业害虫的致死浓度和田间防治效果时，我们会让学生分组自己动手设计实验，这可以将试验设计、抽样调查和数据分析很好地结合起来。毒力测定实验时，学生必须清楚完全随机设计和随机区组设计的区别以及这两种设计方法的适用情况，按照当时的限定条件正确选择试验设计方法。而在评价田间防治效果时，学生必须理解抽样调查的原理，清楚取样的方法和样本的大小，才能制定出正确的抽样方案。在讲到统计分析方法时，每组同学必须根据自己的设计方案选择正确的分析方法。最后采用小组讨论的形式，比较各组之间结果的差异，分析原因，这样才能让学生认识到选择正确的分析方法的重要性，例如U测验、T测验、卡平方测验以及方差分析的应用条件，成对T测验和成组T测验有什么区别。学生通过自己动手设计试验和分析自己调查得到的数据，才能认识到这些内容并不是孤立存在的，它们之间存在着相互影响，这样才能真正掌握该门课程的核心内容。
第二，优化课程设置，重视实践教学。该门课程课教学的目的在于使学生能够根据研究的需要来设计试验，能够分析和解决科学试验中常见的统计学问题。因此，应开设与该门课程理论教学对应的实验课程，或加大该门课程实验学时的数量。目前，与理论教学相比，对该门课程实验教学的重视程度还远远不够，部分农林院校该门课程没有设置实验学时或学时数很少，这在一定程度上影响了学生对统计原理和方法的理解。因此，在课程设置上，必须安排相应的实验学时。实验课上，应该紧密结合专业研究方向，让学生了解和认识专业相关的经典实验。实验完成之后，必须要求学生撰写完整的实验报告。实验报告内容必须具体详尽，它是考察学生是否真正掌握试验设计方法和统计分析原理。例如，我们要求学生研究不同棉花品种对主要棉花害虫及其天敌种群动态的影响时，在学校的试验田内，要求学生按照实验条件，根据研究目的进行试验设计，对区组和小区进行正确的划分，选择合适的重复数，以及调查过程中的注意事项等。调查完毕之后，进行数据的统计分析，要求学生注重数据的真实性和可靠性。在这个过程中也能够进一步让学生理解田间试验的特点。数据的统计分析方法必须依据当时的试验设计来进行，获得的数据也要严格按照理论课教学上的统计原则来处理。获得结论之后，各个小组再进行相互比较，找出相同点和差异，分析其中的原因。只有这样，学生对整个实验过程才能有清晰的认识和了解。除此之外，教师应该为学生介绍当前主要的统计学软件的使用方法。仅仅依靠计算器和笔算，不仅枯燥乏味，也不能满足当前科学试验对数据处理的要求。在实验课上可为学生介绍SPSS、SAS等常用统计学软件，这样不仅能使学生了解和认识这些常用统计软件的使用方法，还能使学生进一步理解数据结构与统计结果的相互联系，进一步加深学生对这些统计原理的理解。让学生认识到这些统计学软件在科研工作中的重要性。统计分析结果的可靠性往往与试验设计方法、数据的转换等紧密相关，因此，学生亲自操作统计学软件的过程，也能够对理论课堂上所学到的知识进行吸收和理解。同时，这些统计软件也可以作为学生检验自己课后作业正确性的工具，通过比较自己演算的结果和统计软件运行的结果，找出容易出错的地方，从而再次加深对统计原理与方法的理解。
第三，创新考核方式。考试是衡量教学效果和学生学习情况的重要工具。笔者调查了同类型院校该课程的考核方式，结果表明，针对该门课程的考核，大部分院校仍以闭卷笔试为主，试题一般只注重于对概念、原理和公式的背诵和记忆，而缺乏一些推理性的主观试题。此外，该门课程的总评成绩主要取决于期末考试成绩。这在一定程度上导致学生不重视平时的积累，每逢期末考试，便开始突击复习，应付考试的现象非常普遍。这起不到考试应有的作用，更不利于学生对该门课程的掌握和应用。为此，笔者在教学过程中对考核方式进行了改革探索。首先，考试试题要更注重解决实际问题，而不仅仅局限于对概念和原理的理解。其次，学生的总评成绩不仅仅由期末考试成绩来决定，还包括对平时表现和实验过程的考察。平时表现主要包括出勤情况、回答问题的情况和随机的课堂小测验。实验成绩主要由实践课上学生的表现来评定，例如学生自己设计试验的积极性，调查抽样方法的正确性，数据分析结果的准确性和可靠性等。这种考核方式势必会引导学生在平时加强对知识的积累和运用，也可以让学生认识到该门课程在科学研究过程中的重要性。
综上所述，生物统计与田间试验设计课程作为植物保护、农学和生命科学领域中重要的基础课程，对学生的毕业设计和专业研究具有重要影响。教师应该重视教学内容之间的逻辑和衔接，优化课程设置，加强实践教学，建立合理的考核机制，引导学生注重解决实际问题的能力，培养学生独立和严谨的科学精神，这样才能营造该门课程良好的学习氛围，从而提升教学效果。
参考文献：
[1]盖钧镒.试验统计方法[M].北京：中国农业出版社，2000.
统计学及其基本概念范文6
一、医学应用统计学的四个步骤
1.统计设计。统计设计是统计工作的第一步，也是关键的一步，是对统计工作全过程的设想和计划安排。 统计设计就是根据研究目的确定试验因素、受试对象和观察指标，并在现有的客观条件下决定用什么方式和方法来获取原始资料，并对原始资料如何进行整理，以及整理后的资料应该计算什么统计指标和统计分析的预期结果如何等。
2.搜集资料。搜集资料是根据设计的要求，获取准确可靠的原始资料，是统计分析结果可靠的重要保证。医学统计资料的来源主要有以下三个方面：本文由收集整理一是统计报表 统计报表是医疗卫生机构根据国家规定的报告制度，定期逐级上报的有关报表。如法定传染病报表、出生死亡报表、医院工作报表等，报表要完整、准确、及时。二是医疗卫生工作记录 如病历、医学检查记录、卫生监测记录等。三是专题调查或实验研究 它是根据研究目的选定的专题调查或实验研究，搜集资料有明确的目的与针对性。它是医学科研资料的主要来源。
3.整理资料 。整理资料的目的就是将搜集到的原始资料进行反复核对和认真检查，纠正错误，分类汇总，使其系统化、条理化，便于进一步的计算和分析。整理资料的过程如下：一是审核：认真检查核对，保证资料的准确性和完整性。二是分组：归纳分组，分组方法有两种：一是质量分组，即将观察单位按其类别或属性分组，如按性别、职业、阳性和阴性等分组。二是数量分组，即将观察单位按其数值的大小分组，如按年龄的大小、药物剂量的大小等分组。三是汇总：分组后的资料要按照设计的要求进行汇总，整理成统计表。原始资料较少时用手工汇总，当原始资料较多时，可使用计算机汇总。
4.分析资料。分析资料是根据设计的要求，对整理后的数据进行统计学分析，结合专业知识，作出科学合理的解释。 统计分析包括以下两大内容： 一是统计描述将计算出的统计指标与统计表、统计图相结合，全面描述资料的数量特征及分布规律。二是统计推断使用样本信息推断总体特征。通过样本统计量进行总体参数的估计和假设检验，以达到了解总体的数量特征及其分布规律，才是最终的研究目的。
二、临床研究中统计学的作用
临床研究中统计学的作用是什么？我们所做的就是区分事实和偶然性。我们需要比较组间差异，并检验干预的效应。
在对试验进行分析时，统计学的作用是什么？我们应当记住，统计方法仅仅是一种帮助我们解释试验中所获得的数据的工具。它们是一种工具而不是试验的最终结果。而且像任何工具一样，使用统计工具必须小心。计算机可以产生一些或有统计学意义的数据，但是只有研究者才知道该使用何种统计学检验来进行统计学分析。已参加培训的研究者可以很容易地选择统计学检验方法，必须记住的很重要的一点是，对于没有足够知识的人而言，有强大功能的统计软件包可能导致致命性的错误。
生物统计学的重要概念之一是其正确性。对于关键性的数据分析、试验的结果尤其是结果的发表，正确性都是其核心。有两种正确性：内部的和外部的（可推广性）。
内部的正确性就是在设定的试验范围内结果是准确的，使用的方法和分析经受得住检验，数据和相关的医学文献均支持研究者对试验结果的解释和结论。
外部正确性或可推广性决定了试验设计是否能够允许所做的观察和所得的结论推广到整个人群。试验人群的选择决定了最大可推广范围，这个概念我们在这个讲座的其它部分已经谈到过。如果研究对象包括男性、女性、不同的种族、不同的年龄分层，那么就有更多的机会将临床试验的结果应用于普通人群。另一方面，受试者的选择也将决定研究和结论可应用的人群范围。例如，如果在临床试验中选择年龄介于5～10岁的儿童，那么该试验的结果就仅能应用于该人群。如果选择45岁以上的男性作为受试者，那么试验结果就只能应用于这个人群。
现在我们将要讨论如何看待一些类型的数据。首先是相对危险度和比值比。这是评价后果的指标，当比较暴露因素对结果的影响时是非常有价值的。比值比主要用于病例对照研究。相对危险度主要用于队列研究。
让我们首先看一下相对危险度。数据显示是如何得到一个相对危险因素的。表格被分为两行两列，第一列是发病，第二列是未发病。我们看一下发病是否是暴露于危险因素的结果或者未暴露于该危险因素。暴露组发病数被标为a，暴露组未发病数被标为b，非暴露组的发病数被标为c，非暴露组未发病数被标为d。从这张表格中我们可以得到相对危险度，相对危险度是暴露组的发病率除以非暴露组的发病率，即（a/（a+b））/（c/（c+d））。这就是相对危险度。用来计算比值比的表格结构与上表相似，但是计算方法不同。仍具有这样的自变量，暴露于危险因素或未暴露于危险因素与发病或未发病比较。即a和b，与c和d。但是比值比与相对危险度不同，它是由（a×d），即病例组有暴露史×对照组无暴露史除以（b×c），即病例组无暴露史×对照组有暴露史。比值比即（a×d）/（b×c）。
在解释关联性检验时，我们如何使用比值比和相对危险度？实际上非常简单。当比值比或相对危险度小于1时，这种危险因素与疾病呈负相关或该因素是保护因素。比值比和相对危险度等1时二者无关联性，如果大于1时，二者均证明为正相关。
