时间：2023-07-14 17:37:53
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇统计学抽样方法，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
一、国内文献综述
笔者通过对一些高校统计学课程调查及知网搜集资料，发现很多讲授统计学的教师认为传统统计学教学内容、方法很难适应现代社会的需求。通过资料搜集和文献查找，如何更好的编排统计的教学内容和运用更好的教学方法主要体现在以下几方面：石秀丽（2011）学者认为根据经管类学生的特点应把统计方法、数量分析作为教学内容的重点，李慧敏（2016）等学者认为对经管类统计学的教学应激发学生的学习兴趣，大量的引入现实生活中的典型案例进行教学；宋继华（2013）等学者认为采用项目驱动方法教学能引导学生的思维，从而提高学生的积极性和应用能力。这些专家学者对统计学的教学内容都提出了创新性的研究，尤其是高职高专对经管类学生的统计学教学很多高校都采用了项目驱动的模式。
二、教学内容和教学方法创新
我国经济快速发展，很多决策都需要数据来支撑，统计方法及数据分析应用越来越广泛，并应用于管理、金融等领域，而今天又处于大数据时代，因此，掌握统计方法和数量分析的专业人才成为时下的新宠。所以，在经管类统计学教学中，我们必须大刀阔斧地改革传统统计学的教学内容、教学方法成为高校经管类统计学改革的重要课题。
1.教学内容编排上增加统计实务部分。统计学原理的内容主要包括总论、统计调查、统计整理、综合指标、动态数列分析、指数分析、抽样推断、相关分析等内容，这些内容主要是基本理论知识，针对当前社会需求和统计变化的特点，应该加大统计实务部分的内容，可以适当增加企业统计标准（常用统计标准）、主要统计指标（采购经理指数、消费信心指数等）、企业主要统计报表（生产活动统计）、国民经济核算体系、统计报告撰写（统计报告写作要求、原则、流程）等内容。
2.教学过程中引入实验教学。统计学教学过程中运用到大量的公式，主要是定量的分析，在传统教学中比较侧重这些公式的推导、计算。但在信息技术高速发达的今天，计算机统计软件的广泛应用，使计算变得更加简单、准确。因此，在统计教学过程中，统计计算技术已经不是教学的重点。由于大量复杂的计算可以交给计算机去完成，统计学教学应从数据技巧教学转向数据整理分析的训练，统计教学中适当增加实验教学，把统计方法与计算机的应用紧密结合，实现统计学教材的内容与EXCEL的应用全面结合。在一些章节可以专门增加一节内容，介绍如何用EXCEL实现本章数据处理问题，例如：在讲解统计整理、总量指标与相对指标、动态数列、统计指数、抽样调查、相关和回归分析时都可以借助于EXCEL来进行数据处理、分析。还可以利用计算机SPSS软件对回归分析和相关分析进行分析，利用计算机对平均数和标准差中等内容进行处理。通过实验教学可以在一定程度上改变学生统计思想，同时帮助其掌握一定的软件应用技能，如EXCEL、SPSS、SAS等。
3.引入综合案例教学法。案例教学在国外课程教学中运用较多，因为案例来源于生活，更能引起学生的学习兴趣，在传统统计学教学中也引入了一些案例，但这些案例大都是孤立的只是为了学习某个知识点而设定，这些案例并不是真实的案例，而且缺乏前后因果，与实际生活脱钩，学生学起来就没有深刻的记忆和兴趣。针对这种情况，在统计学课程教学中可以引入现实生活中实际发生的案例，将统计计算方法与数据分析方法用到解决实际管理问题中去，这样可以使教学效果事半功倍。例如：在综合指标这部分内容就可以设定某个企业的实际案例，通过这个案例可以解决总量指标、相对指标和平均指标的计算应用。
4.图表归纳教学法。统计学第一章内容是学习整个统计学的基础，只有把统计学的一些基本概念学懂了，才能更好的学习以后的内容，可是很多学生学了第一章以后对这些概念之间的关系还是模糊，为了解决这些问题设疑解惑，不断启疑思导，经过苦心孤诣，可以把这些基本概念编成如图1。
通过框图，可以把这些抽象的名称联系在一起，然后层次加以剖析，提纲挈领地板书这些名词的特点与作用，用形象生动的比喻语言说明各概念之间的联系和异同。采用这样直观清晰的框图教学，让学生一目了然，分析清楚这些概念之间的区别与联系，便于学生的理解与记忆。在讲完第四、五、六章后也总结归纳如图2。
【关键词】统计学DCOVA框架统计方法教学
一、引言
数据对于当今天的商务活动具有重大的意义。数据是关于这个世界的事实，它能够说明问题、提示事实、隐含规律。一些商业机构正是通过“挖掘”数据来发现事物之间的关联性，并从中获取利润。如果人们躲避数据，就可能由于盲目接受他人对数据的概括总结而上当受骗，也可能完全依赖“感觉”来做决策，从而不利于做出正确的决策。因此，作为一门研究如何处理和分析数据的课程——统计学越来越受到各方重视。在高校中，绝大部分商科专业把统计学或商务统计作为专业必修课列入到人才培养方案中。如何学好、用好统计学成为当前许多人需要迫切解决的一个问题。美国著名的统计学家莱文（Levine）等在其撰写的统计学教科书中首次提出了DCOVA框架，用于指导学生或相关从业者如何有效学习和使用统计学。
二、基本术语
统计学是把数据转化为信息用于决策的方法或工具。例如，为了研究青年人喜欢网上购物的主要原因，可以通过调查来收集原始数据，再制作总结表来整理数据从中获得数据中隐藏的有用信息（最主要的原因是网上购物价格便宜），最后根据所获得的信息进行决策，即网店价格要比实体店便宜才能吸引青年消费者。从调查数据到总表结，就是把数据转化为信息的方法。统计方法是把数据转化信息的方法，包括统计描述方法和统计推断方法。统计描述方法主要包括收集、整理、可视化和概括数据；统计推断方法是指用样本数据得出总体结论，包括对总体参数的置信区间估计和假设检验。为了学习和使用统计学的方法，可以应用DCOVA框架。DCOVA框架包括定义数据（D）、收集数据（C）、整理数据（O）、可视化数据（V）和分析数据（A）等5个阶段（图1）。例如，为了研究一所高校学生的努力学习程度，根据DCOVA框架，首要定义数据，即找什么样的数据能够代表学生的努力学习程度，为此需要对努力学习程度开发一个可操作定义，比如用每天平均学习时长（小时）来代表一个学生的努力学习程度。其次要收集数据，可以通过问卷调查的形式收集数据。再次是整理和可视化数据，比如制作频数分布表来整理数据，从而可以查看学习时长的分布情况，制作直方图来可视化学习时长数据，从而直观形象地显现数据的分布特征，从中判断学习时长是否服从正态分布等。最后是分析数据，比如可以分析不同专业、不同性别、不同年级的学生每天学习时长均值的差异，或者估计全校学生每天平均学习时长等。DCOVA框架较好地囊括了统计学教学中主要的知识体系。
三、定义数据（D）
定义数据主要是解释收集什么数据的问题，它与一项研究的目的及其所涉及的变量相关。研究目标决定研究中所涉及的变量，相关变量决定需要收集的数据（图2）。在上述的例子中，研究目标是“研究一所高校学生的努力学习程度”，其中“努力学习程度”就是研究中需要涉及的变量。由于该变量没有直接的数据对应，需要开发一个相应的可操作定义——如每天平均学习时长，最后去收集学生每天平均学习时长的数据。
可操作定义指对所有与该分析相关的人而言很显明是普遍接受的定义，是对某个抽象变量的一种清晰、精确的表述，是对该变量意义的共同理解。努力学习程度是一个抽象变量，在收集數据时会遇到麻烦，因此需要一个可操作定义。每天平均学习时长可以作为努力学习程度的一个可操作定义，因为大家普遍认为一名学生在学习上花费的时间越多，说明该生学生越努力，并有每天平均学习时长是一种清晰、精确的表述，从而方便研究者收集相关的数据。
定义数据还包括确定所需数据的类型。数据是变量的取值，变量类型与其所对的数据类型一致。变量可以分为属性变量（如性别）和数值变量，数值变量又进一步区分为离散数值变量（如家庭人数）和连续数值变量（如身高）。相应的，数据可以分为属性数据（如男、女）和数值数据，数值数据又进一步区分为离散数值数据（如2人、3人）和连续数值数据（如1.75m、1.68m）。在SPSS中，变量的测量尺度（类型）分为名义（图标为三个小圈）和有序（图标为阶梯），这两类都属于属性数据；还有一类为标度（图标为尺子），这类属于数值数据。
四、收集数据（C）
在明确了需要什么数据的前提下，就需要进入收集数据阶段。收集数据（C）主要是解决数据的来源问题。数据的来源有原始数据来源和二手数据来源。原始数据来源主要通过调查、观察和实验获得数据；二手数据来源主要是指其他组织或个人已公布的数据。由于获得原始数据比较麻烦，所以二手数据是首选的数据来源。
在经济管理研究领域，原始数据来源主要依靠调查。由普查涉及面广、成本高、耗时长和难度大，所以一般不常用，对许多研究者来说，主要通过抽样调查来获得原始数据。因此，如何抽样就成了一个无法逃避的问题。调查数据的质量直接影响研究的价值，如果数据本身严重存在错误、偏见，不管采用什么数据分析方法，都很难得出可信的分析结果。为了从一种总体中找到一个样本，并对样本采集数据，首先要做的工作是抽样。不同的抽样方法生成不同的样本类型，如简单随机抽样方法生产简单随机样本，抽样方法与形成的样本类型一致。抽样方法分为非概率抽样和概率抽样两大类。非概率抽样包括便利抽样和判断抽样，其优点是便利、快速、低成本，可以用于前期或试探性分析，其缺点是样本的代表性一般较差，不能用于统计推断。概率抽样包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和群抽样，其中简单随机抽样和系统抽样的优点是简单易行，但无法保证样本的代表性；分层抽样过程比较繁琐，但能够确保样本的代表性，并能对每个层进行分析，得出每层的结果；群抽样的优点是调查成本低，但有效性相对较差，需要增加样本容量才能达到其他抽样方法的效果。
五、整理数据（O）和可视化数据（V）
有了数据之后，就可以进入数据的整理和可视化阶段了。不同的数据类型分别有不同的整理和可视化方法。整理数据主要用到表格，可视化数据主要是用图形。对于属性数据，可以用总结表、交叉表进行整理，用条形图、饼图、帕累托图、对比条形图等工具进行可视化。对于数值数据，可以用频数分布表进行整理，用茎叶图、直方图、折线图、箱线图、散点图等工具进行可视化。从对数据的整理和可视化的工作中，可以获得数据的描述性信息。
教材是教师教学和学生学习的主要依据,是体现教学内容和教学要求的知识载体,贯穿整个教学过程。国内现有《生物统计学》及相关教材有20余种,每本教材都有自己的特点和针对领域,有的还附有相关统计软件知识的介绍和应用[2～4]。河南师范大学生命科学学院是较早开设生物统计学课程的高校之一。开设之初是选修课,没有固定的教材,教师将主要讲授内容以讲义的形式发给学生,重点介绍常用的统计学原理和生物统计学的方法,所选案例亦是生物学试验中常见的。随着培养方案的完善和专业设置的调整,1997年该课程调整为全院必修课。目前,是我院生物科学专业的专业必修课,是生物技术专业和水产养殖专业的专业限选课。在多年的教学过程中,随着生物学的发展和统计软件的应用,该课程的教材也从讲义到科学出版社四版《生物统计学》及其配套的《生物统计学学习指导》[1,5～8]。笔者就四版教材建设中的体会与实践进行分析。
1《生物统计学》(第一版)
统计学是以概率论为基础的,因而生物统计学必然与抽象复杂的数学知识相联系。生物统计学的理论性和实践性均较强,而且涉及的内容、公式和抽象概念较多,需要一定的数学基础和较强的逻辑推理能力,但由于生物学科的特点,生物统计学相对应于概率论与数理统计是“拿来主义”,一般不过多讨论其数学原理,而是在简单介绍统计原理的基础上重点介绍具体分析方法的应用。教学组在多年教学实践工作的基础上,1997年在科学出版社出版的《生物统计学》[5]就充分体现了这个特点。书中内容主要侧重于各种统计方法的应用,在统计原理方面,一般只作概念上的介绍和公式的简单推导,对有些较复杂的统计公式则只给出公式,其目的主要是为让读者不但对统计学原理有较全面的了解,更重要的是结合实例了解和掌握各种常用统计方法。在内容的编排上,全书共分十二章,概括起来主要有五个方面:第一章至第三章介绍统计和概率的基础知识,包括生物统计学的概念和内容、数据的搜集与整理、平均数和变异数的计算、概率和概率分布等;第四章、第五章介绍统计推断,包括样本平均数的检验、样本频数的检验、方差同质性检验、非参数检验和检验;第六章至第九章介绍统计分析方法,主要内容有方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的曲线回归分析、多元回归与相关分析、逐步回归分析、多项式回归、协方差分析;第十章、第十一章介绍抽样与试验设计,主要包括抽样误差估计、抽样方法、抽样方案制订及常见的试验设计如对比设计、随机区组设计、正交设计及其相应的统计分析方法;第十二章对多元统计分析进行了简单介绍。每章都附有一定数量的思考练习题,供读者参考。
2《生物统计学》(第二版)
根据教学安排和生物统计学应用的需要,在教材使用反馈意见的基础上《生物统计学》(第二版)[6]于2000年在科学出版社出版。与第一版相比,各章节做了大幅度调整,将全书分为十四章,补充了拉丁方设计和裂区设计两种试验设计方法,将抽样原理和方法、常用试验设计及其统计分析放在了可直线化的非线性回归分析之后进行介绍,使章节编排体系更符合读者学习的要求。第一章至第三章分是基础理论,包括概论、试验资料的整理与特征数的计算及概率与概率分布。第四章至第六章介绍了具体的统计分析方法,分别是统计推断、检验和方差分析。第七章、第八章主要介绍试验设计的相关内容,包括抽样原理与方法、常用试验设计及统计分析。前面所涉及的统计分析内容主要是针对一个变量而言,之后的章节则主要介绍两个及多个变量的分析方法,第九章、第十章是关于一元回归和相关的内容,分别是直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析。第十一章至第十四章介绍了协方差分析、多元回归与多元相关分析、多项式回归分析和多元统计分析简介。书中增加了对全文关键词汇和术语的索引,并在书后附上了各章部分思考练习题的答案。在例题上进行了重新编排,以使所选例题更能反映本章的内容且便于读者的学习和理解。
3《生物统计学》(第三版)
为适应21世纪生命科学发展和生物学人才培养的要示,在第一版、第二版的基础上,对教材内容重新进行了编排、审核并增加了部分内容,于2005年在科学出版社出版《生物统计学》(第三版)[7],并被列为21世纪高等院校生物科学系列教材。与之前相比,此版教材突出了以下3个特点:(1)内容丰富:增加了平衡不完全区组设计、倒数函数曲线、通径分析等内容;(2)编排科学:全书分解为十六章,各章节的安排更加注重了内容的循序渐进,并在每章之首增加了本章提要,总结该章节的主要内容,并列出了难点和重点;(3)针对性强:内容突出了本教材主要作为生物学专业教材这个重点,所选例题均为均为生物学试验中的案例。另外,随着计算机统计软件的发展和应用,统计软件是在统计学研究中必不可少的应用工具。目前的统计学软件,相关的统计分析方法及术语多以英文形式给出,只有掌握了相关术语的英文表达,才能更好地应用软件,否则只会导致统计分析的误用。在此版的修订中,对主要概念和术语增加了英文标注,并重新编排了中英文对照索引,以便于学习和检索。此版还对统计分析中学生易引起歧义的内容进行了修订,例如,方差分析是统计学常用的分析方法之一,对方差分析基本原理的理解是正确运用方差分析的前提。在教学中,要求学生正确理解方差分析中的处理数和组内重复数的含义和统计学意义。原来的教材中,例题中的处理数k和每处理下的重复数n的数量值是一样的,这样学生学习起来容易产生混淆,在这次修订中对例题进行了更换,以使学生很容易掌握n、k的含义及特征。
4《生物统计学》(第四版)
为适应21世纪生命科学发展和生物学人才培养对生物统计学教材的要求,在本书前三版的基础上,按照“强化基础、突出重点、注重应用、通俗易懂”的原则对全书内容重新进行了精简和编排,于2008年出版《生物统计学》(第四版)[1],并被教育部列为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。与前三版相比,本书具有以下特点:(1)突出以本科教学为重点,注重与多数高校生物类专业目前生物统计教学要求的适应,精简了多元统计分析等部分较深的内容和平衡不完全区组设计、拉丁方设计、非参数检验等不常用的内容,将全书缩编为十四章。教材内容更侧重于各种统计方法的应用,而对复杂的统计原理只做概念上的介绍和公式的简单推导,目的是让读者在全面了解统计学原理的基础上,结合实例了解和掌握各种常用统计方法。(2)根据生命科学研究的发展和要求不断进行补充和调整教材内容,在内容结构安排方面,对全书各章节进行了部分调整,将直线回归与相关分析、可直线性的非线性回归分析放在抽样原理与方法和试验设计的前面,以使本书更加系统,便于本课程基本内容的教学。生物统计学分为统计分析和试验设计两大部分内容。此版教材在介绍统计学的基本理论之后,全面介绍各种常用的统计分析方法,然后是试验设计的内容。各章节安排循序渐进,具有一定的深度和广度。(3)更换和调整了部分例题和习题,对部分表达不甚清晰的部分进行了修订。在选用例题时,选择生物学各个分支典型例子,并着重突出生物专业及相关专业教材的重点。同时在各章后附上重新编排思考练习题,教材最后附上中英对照索引,以便于学习和检索。(4)为了进一步帮助读者理解和学习此版教材的内容,提高学生自学能力,配合本书编写了《生物统计学学习指导》一书,以利于学生加强课后实践练习,实现《生物统计学》教材的立体化。
5《生物统计学学习指导》
生物统计学是一门实用性很强的工具性课程。学习生物统计学需要举一反三,既要对生物统计学的基本概念、基本内容有较熟悉的理解和掌握,也要通过例题学习了解不同统计问题的解题思路和解题方法,更要通过习题练习来熟练掌握这些方法。因此,编写一本与《生物统计学》教材配套的学习指导书就显得十分必要。由于课时的限制,课堂讲授仅限于基本的统计问题和部分扩展性知识,用于介绍和解析各种统计方法的例题也只能选择少部分经典例,这就不可避免地会使一些问题得不到细致分析,部分内容的叙述和公式推导也不够深入。此外,前版教材虽然在书后附有各章习题的答案,但也仅是简单的参考答案,而没有详细的解题分析和解题过程。
关键词： 统计学 教学 职业技术教育
当前是市场经济和信息经济的时代，社会各个方面的发展都需要对信息进行收集、分析和整理，这一系列的工作都依赖统计，统计工作已经渗透到社会发展的各个方面。作为一名从教工作者，我深知要培养出高素质的统计学人才，统计学教学显得尤为重要。
一、统计学的概述及其原理
1.统计学的概述
统计学［1］是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，搜集观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛地应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用在工商业和政府的情报决策之上。统计学主要分为描述统计学和推断统计学。
2.统计学的原理
统计学原理包括：统计学的研究对象和方法、统计学的基本范畴、统计组织和管理、统计调查的意义和种类、统计调查方案、统计调查方法、统计整理的意义和内容、统计分组、统计分布、统计表、总量指标、相对指标、平均指标、变异指标、综合指标的应用、抽样推断的意义和内容、抽样误差、抽样估计的方法、抽样组织的设计、假设检验的意义与假设命题、假设检验方法、符合检验与秩和检验、相关的意义和种类、相关图表和相关系数、回归分析、指数的意义和种类、综合指数和平均指数、因素分析、指数数列。
二、统计学教材的创新
教材是提供知识的载体，教材的质量直接影响着教学质量，当前的统计学教材由于更新不及时，教材内容往往注重理论，而且抽象难懂，缺少案例分析和对学生实践操作的培养［2］。因此，要对统计学教材重新编写，从而更加适合当前统计学的发展。统计学的目的旨在为学生通过学习统计理论知识，掌握数据资料的分析方法，对数据资料能够进行整理、分析，做出正确的决策。统计学教材必须在对统计理路知识掌握的前提下，穿插对实际案例的分析，使统计学教材更加科学、更加实用。统计学的内容应当与统计软件有机结合起来。在对实际问题进行分析时，手工操作已经不能适应当前社会统计的需要，运用统计软件不仅可以缩短计算时间，而且使统计出来的数据更加明了，更加准确。
三、以就业为导向
统计学是理论和实际相结合的学科，不仅要掌握统计理论知识、统计方法，而且要能够进行实际操作。在统计学的教学过程中，必须理论和实践相结合［3］，充分展现统计学的实践性、应用性等特点，从而培养学生独立分析和解决实际问题的能力。教师应注重加强统计学教学和运用统计软件的有机结合。在教授学生理论知识的同时，必须加强对学生的上机操作，通过对实际数据资料进行搜集、整理、分析，从而得出结论，提高学生的动手能力和实际操作能力。在教学工作之余，还应当对学生进行就业指导，在就业的选择中，不要好高骛远，更不要急功近利，要正确认识自己的经验和能力，选择能体现自身价值和发挥自己特长的岗位，认清现实。社会处在不断地变化和发展之中，要想在竞争激烈的社会中有一席之地，就必须居安思危，不能盲目自大，不断加强自己的业务能力，从而使自己适应不断发展的经济社会。
四、教学方法的改革
1.案例教学法
案例教学法［4］就是指教师通过在教学的过程中，穿插一些实际案例进行分析，调动学生的积极性和主动性，让学生相互讨论，对案例进行分析。这样不仅能更好地掌握所学的理论知识，而且可以培养学生分析问题、解决问题的能力。在对案例的选择上：一要与当前所讲述的理论知识相关联；二要所选的案例必须是在现实社会中真实发生的，不能是虚构的事件，案例最好是最近发生的，这样更有说服力，产生的效果也更加明显。
2.多媒体教学
多媒体教学是指在教学过程中，根据教学目标和教学对象的特点，通过教学设计，合理选择和运用现代教学媒体，并与传统教学手段有机组合，共同参与教学全过程，以多种媒体信息作用于学生，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。多媒体教学取代了传统的黑板教学模式，更加能调动学生的积极性，可以把过去在教学中不能展现的事物表现出来，对于统计学来说，可以更加深入理解和掌握统计方法在实际中的运用。在对课件的制作上，为了达到更好的教学效果，教师应当熟练运用PowerPoint，调动学生学习的积极性。由于采用多媒体教学，课程进度往往会比传统的黑板教学快，为避免学生不能很好地掌握的情况，可以让学生在课后拷贝课件，便于对所学的课程进行巩固和复习。
五、加强实践操作
统计学是需要理论和实践相结合的学科，由于统计学的理论性很强，学生觉得比较难学，主要在于统计学中的概念比较严谨、复杂、计算推导公式也比较繁多。在学习统计学的过程中，就必须理论联系实际，把有关的概念、方法原理和实际生活中联系起来，通过实例进行清晰、明确地诠释。可让学生参加一些实践活动，比如可以在校内开展一些调查，像学生每月生活费调查、业余活动调查等，让学生通过所学的理论知识对其进行设计、调查、分析、整理，最后写出报告，这样不但可以巩固所学的理论知识，做到学以致用，而且可以提高学生的实际操作技能。学校还可以联系一些实习单位，让学生真正体验在现实操作，把所学的知识和实际工作更好地融合，在实际操作中逐步提高自己的水平。
六、统计学在教学中的应用
统计学是对客观现象的数量方面进行搜集、整理、归纳和分析，以便从中作出正确推断的认识方法论科学。由于统计定量研究具有客观、精确和可检验的特点，因此统计方法就成为实验研究的最重要方法，广泛应用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的研究。统计软件的开发和使用大大节省了统计成本，促进了统计学的发展和应用，使之应用的领域更加广泛。社会科学统计软件包（statistical package for the socialscience，SPSS）是世界著名的统计分析软件之一，自开发应用至今已有40余年，软件功能已能满足通信、医疗、银行、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。SPSS具有很强的数据管理和统计分析功能，又可进行图表分析和输出管理等。其过程包括描述性统计、均值比较、一般线形模型、相关分析、回归分析、对数线形模型、聚类分数据简化、时间序列分析、因子分析等，涉及统计学的所有过程。将SPSS引入统计学的教学，统计中的数据处理和数值计算会变得轻而易举，使得教师可以集中精力讲清概率统计问题的思想方法。
参考文献：
［1］http：//baike.省略/view/1734428.htm.
［2］黄金梅.高职院校统计课程教学改革的探讨［J］.闽西职业大学学报，2004.2.
1.1对象
选择截至调查时在虹口区居住满6个月及以上的15岁及以上常住居民为调查对象，排除聋哑人、妊娠期妇女和存在影响调查的认知障碍者。采取多阶段分层整群抽样的方法，以各街道居民数为比例进行PPS抽样，随机抽取4个街道，每个街道按照与人口规模成比例采用PPS法随机抽取4个居委会，对抽中的居委会按照地理位置划分为若干个户数大致相同（100户左右）的居民小组，采取整群随机抽样法抽取其中2个居民小组，每个被抽中的居民小组采用简单随机抽样法随机抽取27户作为调查户，被抽中的调查户用KISH表法确定1名15岁及以上常住居民进行调查。经过核对原始问卷，清洗整理并修正逻辑错误后，本次调查共收到有效问卷864份。
1.2方法
采取集中和入户相结合的方式对调查对象进行问卷调查、身体测量和血样采集。问卷由经过统一培训的调查员采取面对面询问方式收集信息。调查问卷内容包括吸烟、饮酒、饮食、身体活动、体重、血压、血糖、血脂、健康状况和主要慢性病患病情况等内容。采用统一的工具和方法进行身高、体重、腰围和血压测量，采集血样进行血糖、血脂及其他指标检测。
1.3诊断标准和定义
（1）超重/肥胖：按照《中国成年人超重和肥胖症预防控制指南》[3]标准，24kg/m2≤体重指数（BMI）＜28kg/m2为超重，BMI≥28kg/m2为肥胖；中心型肥胖分为轻度组（男性85cm≤腰围（WC）＜95cm，女性：80cm≤WC＜90cm）和重度组（男性：WC≥95cm，女性：WC≥90cm）；（2）高血压：根据《中国高血压防治指南2010》[4]，收缩压（SBP）/舒张压（DBP）≥140/90mmHg（1mmHg=0.133kPa），或自报高血压患者；（3）糖尿病：根据《中国2型糖尿病防治指南（2010年版）》[5]，空腹血糖≥7.0mmol/L，或餐后2小时血糖≥11.1mmol/L，或自报糖尿病患者；（4）血脂异常：根据《中国成人血脂异常防治指南》[6]，总胆固醇（TC）≥6.22mmol/L，或甘油三酯（TG）≥2.26mmol/L，或高密度脂蛋白（HDL-C）＜1.04mmol/L，或低密度脂蛋白（LDL-C）≥4.14mmol/L，或自报血脂异常者；（5）心脑血管疾病危险因素聚集：高血压、糖尿病和血脂异常同时存在2种或以上者。
1.4统计学分析
采取SPSS20.0软件进行数据清洗和分析。对样本进行抽样权重和事后分层权重调整，在复杂抽样模块下进行统计分析。连续变量的均值和标准差（x±s）采用复杂抽样模块的描述分析，分类变量的率及95%可信区间（95%CI）采用复杂抽样模块的频率分析，不同人群均值比较采用复杂抽样模块的一般线性模型，不同人群率的比较采用复杂抽样模块的交叉表χ2检验。
2结果
2.1调查对象基本情况
调查对象平均年龄（46.05±3.82）岁，男性和女性之间无统计学差异（P>0.05）。男性BMI、WC平均水平均高于女性，且差异具有统计学意义（P<0.05）。男性高血压和糖尿病患病率均高于女性，差异具有统计学意义（P<0.05），女性血脂异常患病率略高于男性，但未见统计学差异（P>0.05），见表1．
2.2超重与肥胖情况
调查对象超重率为35.45%，男性超重率高于女性（P<0.05）；调查对象肥胖率为11.94%，男女性肥胖率无统计学差异（P>0.05）；轻度中心性肥胖患病率为32.02%，男女性差异无统计学意义（P>0.05）；重度中心性肥胖患病率为17.63%，男女性差异无统计学意义（P>0.05）。超重率、肥胖率、轻度中心性肥胖率及重度中心性肥胖率均随着教育程度提高呈下降趋势，但无统计学差异，见表2。BMI正常人群中仍有20.22%患有轻度和重度中心性肥胖，超重人群中有25.69%已经患有重度中心性肥胖，见表3。
2.3不同体重人群心脑血管病危险因素聚集情况
在超重/肥胖和中心性肥胖人群中，高血压、糖尿病及血脂异常患病比例明显增加。其中超重和肥胖人群同时具有3种危险因素的比例分别是正常BMI人群的2.97倍和3.17倍，轻、重度中心性肥胖人群同时具有3个危险因素的比例是非中心性肥胖人群的4.00倍和7.22倍。
2.4多因素分析
调整年龄、性别后，超重组和肥胖组同时聚集2种及以上危险因素的风险分别是BMI正常组的2.73倍和3.22倍，其中同时聚集3种危险因素（即同时患有高血压、糖尿病和血脂异常）的风险分别是BMI正常组的2.49倍和2.35倍；轻度中心性肥胖和重度中心型肥胖同时聚集2种及以上危险因素的风险分别是非中心性肥胖组的2.78倍和7.43倍，其中同时聚集3种危险因素的风险分别是非中心性肥胖组的2.82倍和3.89倍，见表4。
3讨论
关键词：无响应问题；无响应误差；处理方法
中图分类号：G642.41 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）48-0208-02
一、引言
抽样调查是统计学课程中的重要内容，而无响应（Nonresponse）问题是抽样调查中的重要问题。“无响应”也称为“无回答”。概括地说，无响应是指在抽样调查中无法从所有的样本单位及问卷中的所有项目获得有效数据。无响应可具体分为两种类型，一种是“单位无响应”，一种是“项目无响应”。单位无响应是指被调查单位没有接受调查；而项目无响应是指被调查单位虽然接受了调查，但对调查中的某些项目没有给出有效的回答。在我国使用的经济管理类统计学教材（包括引入的国外教材）中，基本上都没有涉及这方面的内容，个别讨论到的，也只是很简单的几句话。但是，“无响应”在实际的抽样调查中是经常碰到的问题。如果学生不了解这方面的知识，就不知道该如何处理；而直接使用带有“无响应”问题的调查问卷，后果将很严重。笔者认为，经济管理类统计学教材中亟需增加无响应的后果及其处理方法方面的内容。
二、无响应的后果
1.无响应从两方面影响推断结果。在抽样调查中，无响应问题会从如下两个方面影响推断结果。一方面，由于部分调查单位或调查项目无响应，使得样本容量减少，从而使估计量的方差变大。这种后果相对来说是较容易处理的，比如，可以用补充样本、事先估计回答率并由此相应增加调查单位数量等方法来处理。另一方面，无响应的样本单位与回答的样本单位如果在所调查的项目上存在显著差异，则会使得依据回答样本单位的数据所作的统计推断存在偏差，即无响应偏差，这是一种系统偏差。这种后果的处理比第一种复杂得多，但由于它对调查结论的影响很大，我们不能不重视这一问题的研究。事实上，在实际调查中，在回答的样本单位与无回答的样本单位（尤其是拒绝回答的样本单位）之间往往存在着很大的差别。比如，在对私营企业的依法纳税情况的抽样调查中，回答的样本单位比无回答的样本单位（如上所述，含有拒绝回答和提供不合乎要求的回答等单位）通常有较少的偷税漏税行为。
2.对无响应误差的分析。在分析无响应误差的影响问题时，不同统计学家持有不同的观点。两种通常的观点分别被称为无响应的“确定论”和“随机论”。如果记第i个总体单位的回答概率为pi，则“确定论”认为，总体所有单位有pi=0或pi=1，就是说，总体的N个单位含有两类单位，一类是如果被抽中则肯定回答的单位（N1个），另一类则是如果被抽到肯定不回答的单位（N0个，N=N1+N0）。而“随机论”则认为对所有的总体单位有0≤pi≤1，各pi可能取各种不同数值，而且在大多数情况下，pi被视为条件概率，即它的大小取决于调查时的环境。无论是从哪种观点出发，我们都可看到，无响应偏差的大小取决于两个因素：一个是回答率；另一个是回答单位与无响应单位在Y变量值之间的差异（这里，Y变量是指对调查中具体分析的指标的测度）。而两种观点的差别则体现在对形成回答率的机制的不同看法。
3.关于可接受的回答率问题。如上所述，较低的回答率将会破坏样本的代表性，从而产生较大的无回答偏差。那么，什么样的回答率是可以接受的呢？这一问题目前尚没有一个明确的、公认的结论。科克伦和伯恩鲍姆（A.Birnbaum）等人认为对一般调查而言，回答率应在90%甚至95%以上。美国广告研究基金会则建议邮寄调查的回答率应80%以上。我国学者卢淑华也持这种看法。爱尔达斯（Erdos）则认为一个可靠的邮寄调查应有50%以上的回答率，或能用某种方法证实不回答者与回答者是相似的。莱斯勒（J.T.Lessler）认为对这一问题的回答不应是绝对的，而应考虑多方面因素。她指出应结合如下因素来讨论：（1）调查前对回答率的期望值，它取决于调查的内容、总体与数据收集方式；（2）提高回答率的成本；（3）是否对无回答采用补救方法以及采用何种方法。（4）调查内容及其结论的重要性。
应该指出的是，在调查报告或研究结果中说明回答率是一项良好的调查研究应有的内容。
三、无响应问题的处理方法
为了尽量减少无响应误差的影响，统计学家们提出了许多的处理方法。这些处理方法可以归纳成两类，一类是在进行统计分析之前的处理，即在调查阶段的处理，一类是在统计分析中进行的处理，即调查完成之后的处理。
1.分析前的处理。分析前的处理方法的主要目标是提高回答率。主要方法包括：（1）认真选聘、培训、督导调查员。（2）对被调查者进行适当激励。（3）由有名望的机构出面组织调查。（4）多次访问。（5）改进调查方法。如，科学地设计调查项目与问卷外观，以使被调查者能较轻松地回答问题；调查前先与被调查者联系；仔细分析不同受访者最可能在家的时间；等等。（6）在无响应的样本单位中再次抽样。（7）使用随机化回答技术。如果引起无响应的主要原因是问卷或某些项目为敏感性问题（如隐性收入、偷税漏税、吸毒等），则可用使用随机化回答技术来进行调查。这种调查技术通过设置巧妙的“随机化装置”，使得被调查者可以说出实情而调查者并不会知道他的回答的真正含义。但调查者可以由整个样本的回答获得某类人数所占比重或某敏感性指标的均值等的估计值。
2.分析中的处理。如果由于某些原因未能采用上文所述的分析前的处理方法，或者虽已采用但仍未能达至足够高的回答率，我们就需要采取事后的补救措施。各国统计学家已为此而提出了许多方法。（1）波利兹-西蒙斯（Politz-Simmons）方法。这种方法是预先在调查时询问回答者在K个类似的期间里他有多少期间可以被找到，然后在分析时用他可被找到的期间数对其Y变量值（Y为所研究的指标的测度）作“倒数加权”。例如，对于在调查的前5天中在相同时间内呆在家里并可以接受调查的天数分别为0、1、2、3、4和5的回答者，分别用6/1、6/2、6/3、6/4、6/5、6/6作为其Y变量值的权数（分母是前5天可接受调查的天数加1，即加上调查的当天）。这种方法的隐含假设是在家天数越少者，其Y变量值越接近不在家者。（2）时间趋势法。这种方法通过考察连续各批回答者（如邮寄调查中按时间先后对回件分批）的答案，分析其中的趋势，然后将此趋势延伸，以此推测出无响应者的答案。比如，如果各批回答者的收入呈上升趋势，则推测无响应者的收入是最高的。（3）分组加权估计。这种方法要求按某些辅助信息将总体单位分成若干组，使组内各单位的Y变量值尽可能相近。在抽样调查之后，若出现无响应问题，则按各组的单位数占总体单位数的比例进行加权调整。我们用一个简化的例子来说明，设总体分成两组，第一、二组单位数分别占总体单位数的30%与70%。假设抽样调查的结果如下表。
如果不作加权调整，则对总体的Y变量均值的估计为：
（3230×300+2110×500）/800=2530
但考虑到第2组的不回答率远高于第一组，为减少无响应偏差，使用分组加权估计，则总体的Y变量均值的估计调整为：3230×30%+2110×70%=2446。（4）替代方法。概括地说，替代方法是用“精心选择”的回答单位的数据或者用按辅助信息推测的数据来“替代”无响应单位数据的方式来处理无响应问题。而具体的替代方法则多种多样。
――均值替代法。指将总体分组，用组内回答单位的样本均值替代无响应单位的值。这种方式实质上与“分组加权估计”方法非常类似。
――完全匹配替代法。使用某些外部来源的记录来替代无响应单位或无响应项目的数据。如从工商、税务、海关等管理部门取得无响应的被调查企业的注册资本、所得税、出口货物情况等来作替代值。
――最后回答者替代法。以最后一批回答者的答案替代无响应者的答案。比如，在邮寄调查中，以几次追踪后最后寄回问卷者来代表未回件者。
――演绎估计法。如果所研究的Y变量与另一变量X存在已知的函数关系，即Y=F（X），且可了解到X的值，则可用此方法得出Y的缺失值。
――回归替代法。如果所研究的Y变量与另外一些变量存在高度的相关关系，则可建立一个回归模型，并利用回答数据对模型参数进行估计。然后利用估计的回归方程预测Y的缺失值。
――“热层”（Hot-deck）方法。通常用于项目无响应。一般做法是对调查中的项目缺失值用同一调查中具有类似背景的回答者的数值来替代。
――最近距离替代法。通常用于项目无响应。这种方法要选择一些辅助变量及一种距离测度。它按照辅助变量距离最近的原则选择替代者。有人认为“热层”方法采用的是非数值分类的方式，而最近距离替代法采用的是数值分类方式，因而后者是前者的修正。
几十年来，统计学家们针对无响应问题提出了许多的处理方法，本文难以一一介绍。统计学教材应按照所针对的学生层次、教学时间等来选择介绍适当的方法。
参考文献：
[1]金勇进.缺失数据的加权调整[J].数理统计与管理，2001，20（5）：61-64.
[2][美]Judith T.Lessler & William D.Kalsbeek.调查中的非抽样误差[M].金勇进，主译.北京：中国统计出版社，1997.
关键词 早产儿 甲状腺功能 最佳时机
为了对早产儿的甲状腺功能进行检测的最佳时机和意义进行总结，为今后临床对该类婴儿进行更有效的处理，使婴儿的甲状腺功能尽早恢复正常，使早产儿的转过更加理想，提供一些比较有参考价值的资料，进行了本次研究。在研究的整个过程中，采用随机抽样的方法，2007年1月～2011年1月抽取80例就诊的早产儿病例，分为3组。对3组婴儿在出生后第1和第7天FT3、FT4、TSH水平进行检测并作比较观察。现将分析结果报告如下。
资料与方法
2007年1月～2011年1月抽取80例就诊的早产儿病例，其中胎龄34周40例(B组)，另取正常婴儿资料40份作为对照(C组)。婴儿胎龄31～43周，平均胎龄37.3周；其中包括73例男婴儿和47例女婴儿；3组婴儿的所有自然资料，没有显著的统计学差异，可以进行比较分析。
方法：对抽样中的3组120例婴儿在出生后第1和第7天FT3、FT4、TSH水平进行检测并作比较观察。
操作［1］：在婴儿生后第l、7天晨起静脉采血2ml，分离血清-20℃待测，应用化学发光法对相关指标进行检测。
统计学处理：所有数据均采用SPSS14.0统计学软件进行处理分析，差异性显著，P＜0.05为有统计学意义。
结 果
分析结果显示，C组儿童在出生后第1和第7天的FT3、FT4水平明显高于其他两组，有显著的统计学差异(P＜0.01)；C组儿童在出生后第1天的TSH水平明显高于其他两组，有显著的统计学差异(P＜0.01)；A组儿童在出生后第7天的TSH水平明显高于其他两组，有显著的统计学差异(P＜0.05)。
讨 论
新生儿在出生后，为了对外部环境进行适应，机体会发生一系列的改变，包括还没有发育成熟的下丘脑-垂体-甲状腺轴系统，随着胎儿的降生，由于受到寒冷的刺激，血清中的TSH水平会出现一个短暂而明显的升高时期，但是在24小时内会迅速下降［2］。低甲状腺血症的发生几率与胎龄及出生体重有着十分密切的，婴儿的胎龄越小或出生体重越低，FT3及FT4的水平也就会越低而TSH的水平则基本正常，说明肝脏的发育不成熟，下丘脑-垂体-甲状腺轴功能不健全，早产儿对甲状腺激素的反应性不成熟［3］。
总而言之，早产婴儿的甲状腺功能会出现暂时性底下现象，与胎龄呈正比关系，出生后应激反应的持续时间与胎龄呈反比关系，只要原发病好转，甲状腺功能就可以恢复正常。
参考文献
1 金汗珍,黄德珉,官希吉,主编.实用新生儿学［M］.北京:人民卫生出版社,2002:836-842.
关键词：统计学；教学模式；EXCEL
进入21世纪,随着我国市场化步伐的加快,社会对新知识的需求日益增加,无论是国民经济管理,还是公司企业乃至个人的经营、投资决策,都越来越依赖于数量分析，依赖于统计方法,统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科领域科学研究的重要方法。教育部也将《统计学》课程列为财经类专业本、专科专业的核心必修课程之一。力图通过《统计学》的学习，使学生掌握探索各学科内在的数量规律性，并用这种规律性的解释来研究各学科内在的规律。同时，由于统计学所倡导的尊重客观实事，通过调查研究用实事说话，这也有利于培养学生的实事求是的学习、工作和科学研究精神。
一、《统计学》课程教学面临的挑战
1、内容日益丰富。长期以来,在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学，分别隶属于数学学科和经济学学科。20世纪80年代以来,建立包括数理统计学和社会经济统计学在内的大统计学,逐步成为我国统计学界的共识。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学上升为一级学科。国家颁布的学科分类标准已将统计学单列为一级学科。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要，大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中，除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容，如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等；同时也系统的充实了统计推断的内容，如：统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。这一变化使得《统计学》的内容更适合相关实质学科的发展需要。
2、学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，本身的专业课学习负担已不轻。其次、对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，由于其本专业的课程体系要求，使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好，对于专科学生来说更不用说，推断统计将是他们学习的困难。再说，《统计学》作为专业基础课，一般安排在一年级或二年级第一学期，在这个学习时段也是大多数专科生和本科生忙于计算机课程和英语课程的考证时段。如果以牺牲授课内容和降低要求来减轻学生的学习负担，显然有悖于《统计学》课程的教学和相关专业的发展要求。所有这一切对于学生学好这一课程面临的困难可想而知。
3、教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富；课程难度太大可能导致学生兴趣下降；在倡导学生自主性学习的背景下，授课时数大为减少（一般安排一个学期共17～19教学周，每周2～3课时）；高等教育扩招后，由于师资力量一时没有跟上，大多数学校，授课班级学生人数越来越多，一个教师跨越不同专业授课不再新鲜。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系，学会控制和驾驭课堂教学，学会激发学生的兴趣，注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。作为这门学科的授课教师特别需要认真考虑该怎么办？
二、《统计学》教学的发展趋势分析
1、统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天，统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用，不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以，在统计教学过程中，大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果，而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。
比如方差分析，手工计算量非常大，没有计算机软件的支撑，是很难教学实际问题分析的。现在我们只要讲清楚方差分析要做什么，为什么方差分析要解决的中心问题是判断有无条件误差，而原假设又是K种不同水平下总体的理论均值是否相等，检验结果表示什么等就可以了，大计算量的工作让计算机去完成。
2、通过统计实践学习统计。也就是以学生为中心，通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目、利用假期时间，通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动，如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。
比如依同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上，让他们组成若干调查小组（如以寝室为单位），在校园内真正进行一次统计调查活动，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，调查总结或体会的形成，全部由同学自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析（含统计推断）的整个过程，效果很好。
三、基于EXCEL的《统计学》教学设想
如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练，同时还要使学生容易掌握并有机会辅之于实践。教师的导向是第一位的，要求必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件，并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。
（一）微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择
专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大，统计分析的专业性、权威性不可否认，但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用，如果学生要进行自主性学习也比较难以找到相应的工具，此外专业统计分析软件的英文操作界面，也让中国人用起来不是很顺手。微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件，其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件，但它比专业统计软件易学易用，便于掌握。在Windows操作系统极为流行的今天，EXCEL也是随处可见。对于《统计学》这门课程而言，利用EXCEL提供的统计函数和分析工具，结合电子表格技术，已能满足统计方面的要求。
（二）基于EXCEL的《统计学》教学设想
1、在教学内容上，依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能，结合统计学原理的基本理论和方法，整合教学内容。比如传统的统计学原理教学过程中，对统计数据的搜集主要强调统计报表制度，在EXCEL环境应该更注重抽样推断，EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术，统计图也可以被广泛运用于对数据的描述；再比如现有统计学教材很多都讲根据整理的数据计算平均数时，都用加权平均的方法，当用组距式变量数列计算平均数时，用组中值作为各组的代表值进行计算。我们知道，组中值作为各组的代表值是假定各组变量值在组内是均匀分布的，如果实际数据与这一假定相吻合，计算结果比较准确，否则误差比较大。事实上实际数据往往就不是均匀分布的，因此用组中值计算的平均数都是近似的，而且相同资料编制的不同变量数列计算的平均数还不相等。其实为了编制变量数列，我们必须输入原始数据，EXCEL的有关程序可以得到准确平均数，哪里还有必要按加权算术平均的方法计算近似的平均数呢？那么有没有必要编制变量数列、特别是组距式变量数列呢？有没有必要按加权的方法计算平均数呢？我们认为有必要，但是组距式变量数列的主要功能不再是提供计算资料了，而是用于表现资料的分布状况和进行分析用；加权平均方法主要是介绍和要求学生掌握加权平均的思想，用于综合评价分析中。超级秘书网
2、案例教学成为《统计学》课程的重要内容。案例教学法不仅可以将理论与实际紧密联系起来，使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题，而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。结合学生所学专业精选案例教学，比如对于金融专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小等。对于经管专业的学生，精选抽样推断、假设检验、方差分析对于控制产品质量，经营决策等方面的案例,深入浅出地介绍这些方法的基本思想、并用EXCEL进行分析。既激发了学生的兴趣、扩大了学生的视野，也使统计学的课堂不再是教师一块黑板、一支粉笔、一本教材、一张嘴巴就能将一门专业课程从头讲到尾。
3、改革考试方式和内容，合理评定学生成绩。考试是教学过程中的一个重要环节，是检验学生学习情况，评估教学质量的手段。对于《统计学原理》的考试，多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但也存在着缺陷，离考试内容和方式应更加适应素质教育，特别是应有利于学生的创造能力的培养之目的相差较远。在过去的《统计学》教学中，基本运算能力被认为是首要的培养目标，教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算，各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中，为应付考试搞题海战术，把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养新世纪高素质的经济管理人才是格格不入的。为此，需要对《统计学》考试进行了改革，主要包括两个方面：一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力，还注重了学生各种能力的考查，尤其是创新能力。二是考试模式不具一格，除了普遍采用的闭卷考试外，还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核，采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样，可以引导学生在学好基础知识的基础上，注重技能训练与能力培养。
参考文献：
[1]谢安邦.高等教育学[M].北京：高等教育出版社,1999.
[2]贾俊平.统计学[M].北京：中国人民大学出版社,2000.
关键词：工程项目管理；统计学；应用
中图分类号：F284 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）09-0449-01
1、统计学概念及其应用
统计学是一门研究如何根据事物的随机性规律来收集、分析数据并利用于进行推断的科学；其贯穿社会生活的全部，是自然，经济，工程等各个领域解决问题的方法论。
对于当前工程项目建设来说，项目管理的重要性是不言而喻的，工程性项目管理贯穿于工程开工到竣工的各个阶段，具有一次性的特征。而统计在项目管理中占据重要的地位，能反映工程项目的经济效益，工程项目中的统计学具有数量型、综合性的特征，实现对工程项目定量、定性的分析。而利用这些统计数据可以对工程项目有更加清晰的了解，对于项目管理人员做出准确的决策具有非常重要的作用。所以必须要对统计学在工程项目管理中的应用情况做出阐述。
2、工程项目管理中的统计特征
2.1 数量性
工程项目管理中搜集、汇总、计算等一系列工作是由统计学工作来完成的，是由统计数据全面反映的。数量性统计信息在工程项目管理中是最鲜明的体现和最普及的应用，即通过数字揭示工程项目实施管理过程定时间特定方面的数量特征，帮助我们对工程项目的管理进行定量乃至定性分析，从而做出正确的施工管理方案。
2.2 综合性
在工程项目管理中以统计数字显示或以统计数字为依据结合其它信息对自身进行定量定性分析，而且对与工程项目管理有联系的劳动力资源、建筑材料、机械设备等的供应来源、价格、条件以及市场预测等情况；并且以统计数字、统计指标来核算银行贷款利率、担保收费、保险费率及投标报价等有关的因素；同时各项法规，如企业法、合同法、劳动法、税收、工程管理条例以及技术规范、竞争对手情况等也与统计学相融合既统计学综合性分析特征，在工程项目管理中得到充分体现。
3、统计学在工程项目的具体应用
3.1 统计学在工程项目组织管理的应用
在一些工程项目管理中，因为工期长，而且场地铺展比较长，所以必须要有一个完善的工程项目组织管理机构，而在确定组织管理机构的职能、结构以及各项制度的时候就需要参考统计上报的信息，通过对这些信息的量化分析和综合性分析，从而制定相应的管理机构，而应用统计学中的普遍性原理可以对工程项目组织管理中一些细节问题进行掌握，从而对一些异常情况能提前做出反应。另外，在工程项目组织管理中以统计信息为依据，将各级工作进行细化，能在全部范围内形成一个有效的沟通网络。
3.2 统计学在工程项目施工中的应用
在工程项目开始之前统计工作就必须首先要进行，在工程前期的地质测量中，对于施工场地的地质情况要做出准确的测量，然后利用统计学原理将所得信息进行汇总，做出量化的分析。在施工过程的质量控制中，因为工期较长，要利用统计学原理将工程实际的施7-'情况与原先的预计目标进行对比，对存在差距的地方进行调整。在工程项目成本管理中也离不开统计学，因为在一些工程建设中，例如燃气过铁道、穿绿地的建设中，影响到工程成本的因素是非常多的，加上施工的时间较长，各种物料、人工费用都会产生一定的波动，而统计学的应用对于降低工程成本有很大的作用，在工程施工之前，根据以往的工程施工统计资料对本次工程成本进行计划和确定，在每一阶段的工程完成之后，都需要对当期的成本，包括材料、机械、人工以及工程量进行统计，然后将两者进行对比，就能及时发现存在差异的地方，避免工程项目施工中各种超支现象的发生。
3.3 统计学在项目结束综合评价中的应用
对于工程项目来说，在纵向上涉及到项目建设单位、工程项目部、施工队以及施工小组等等，在横向上涉及到技术部门、财务部门以及管理部门等等！在工程性项目结束中要对整个工程进行评价就需要用到统计学，例如：在燃气建设项目中，在最终的工程结算中利用统计方法将工程量进行统计，确定实际的工程量，然后按照工程量做好结算工作。另外，在对整个工程总体的施工情况进行综合性的评价时也要用到统计学知识，将各方面的情况做量化分析和汇总，做出精细化的工程项目档案，从而为相关的评价提供真实、可靠、清楚的依据。
4、工程项目管理中统计方法的应用
4.1 抽样调查统计
抽样调查统计是在全部需要检测的构建中随机的抽取一部分样品惊醒检测，如桩基检测过程中，随机的抽取一部分桩进行静载荷试验适当比例的抽样调查在一定程度上能够起到控制质量以及控制成本的作用，更能起到保障安全的作用，所以，采用抽样调查统计对工程项目管理具有重要意义。
4.2 控制表
控制表是对项目是否在计划的时间达到预期节点的一种相对直观的图表展示，常常用来判断项目的进度或成本是否在预期的范围内，并根据实际情况不断地进行调整，对项目的进度和成本控制具有监督和及时修订的作用。
4.3 排列图
排列图由管理事件发生的频率组织而成，是一种直方图.用以显示已确定的各种类型的原因产生多少成果等级序列是用于指导纠错行动的管理项目小组首先采取措施去解决导致最多缺陷的问题。
关键词：中学生 睡眠质量 影响因素 调查分析
【中图分类号】R-1 【文献标识码】B 【文章编号】1008-1879(2012)08-0241-02
在目前高速发展的现代化社会中，诸多中学生面临着家庭、学校以及学习等各方面的压力，以至于影响到他们的睡眠质量[1]。然而，良好的睡眠才能确保身体健康，同时睡眠质量也是衡量学生健康的重要指标之一。相关调查显示，一些学生因睡眠质量不好导致无法集中精力进行学习，给身体和心理造成了严重影响[2]。文中笔者通过调查问卷的方式对会宁二中高一至高三年级的600名学生（其中回收有效问卷500份）的睡眠质量进行调查，统计分析高中生睡眠质量的影响因素，以便为学生的健康辅导提供参考依据。
1 对象和方法
1.1 调查对象。此次调查对象为会宁二中高一至高三年级的600学生；回收有效问卷为500份。其中男生250名，女生250名，年龄为15～19岁。
1.2 方法。采用分层抽样的方法，在各个年级发放调查问卷200份，男女生各100份。调查的内容包括性别、年龄、家庭环境、考试成绩、学习压力、个人情绪、多梦、饮食、辐射量等若干方面。调查的项目分别是入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、是否用催眠药物。每个项目按0、1、2、3分别记分，分数越高，证明睡眠质量越差。2分以上表示有睡眠质量问题。
1.3 统计学处理。采用SPSS统计学软件对所得数据进行分析，以P＜0.05有统计学意义。
2 调查结果
2.1 调查结果。在500份有效问卷中，18.2%的学生有睡眠质量问题。女生的睡眠质量比男生差，但差异无统计学意义（P＞0.05），如表1所示。
表1 会宁二中学生睡眠质量调查结果
摘要：目的：通过对会宁二中高一至高三年级学生进行问卷调查，分析中学生睡眠质量及相关影响因素。方法：调查对象为会宁二中高一至高三年级学生，采用分层抽样的方法，每年级发放200份问卷，男女生各100份。最终回收有效问卷500份，采用SPSS统计学软件进行分析。结果：500份有效问卷，分成男、女两组，其中男生组存在睡眠质量问题的有45名（17.8%），女生组存在睡眠质量问题的有46名（18.5%），平均有18.2%的学生存在睡眠质量问题；且性别、年龄、所在地区、家庭环境、考试成绩、学习压力、个人情绪、多梦、饮食等因素均是影响学生睡眠质量的重要因素。结论：当前中学生存在不同程度的睡眠问题，要想改善此现状，除需学生自身养成良好作息习惯外，还需要教师及学校的努力，学校可通过设立心理、睡眠咨询室，来指导学生养成良好的睡眠习惯，改善学生睡眠质量。
关键词：中学生 睡眠质量 影响因素 调查分析
【中图分类号】R-1 【文献标识码】B 【文章编号】1008-1879(2012)08-0241-02
在目前高速发展的现代化社会中，诸多中学生面临着家庭、学校以及学习等各方面的压力，以至于影响到他们的睡眠质量[1]。然而，良好的睡眠才能确保身体健康，同时睡眠质量也是衡量学生健康的重要指标之一。相关调查显示，一些学生因睡眠质量不好导致无法集中精力进行学习，给身体和心理造成了严重影响[2]。文中笔者通过调查问卷的方式对会宁二中高一至高三年级的600名学生（其中回收有效问卷500份）的睡眠质量进行调查，统计分析高中生睡眠质量的影响因素，以便为学生的健康辅导提供参考依据。
1 对象和方法
1.1 调查对象。此次调查对象为会宁二中高一至高三年级的600学生；回收有效问卷为500份。其中男生250名，女生250名，年龄为15～19岁。
1.2 方法。采用分层抽样的方法，在各个年级发放调查问卷200份，男女生各100份。调查的内容包括性别、年龄、家庭环境、考试成绩、学习压力、个人情绪、多梦、饮食、辐射量等若干方面。调查的项目分别是入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、是否用催眠药物。每个项目按0、1、2、3分别记分，分数越高，证明睡眠质量越差。2分以上表示有睡眠质量问题。
1.3 统计学处理。采用SPSS统计学软件对所得数据进行分析，以P＜0.05有统计学意义。
2 调查结果
2.1 调查结果。在500份有效问卷中，18.2%的学生有睡眠质量问题。女生的睡眠质量比男生差，但差异无统计学意义（P＞0.05），如表1所示。
1.教材照搬本科院校统计学内容，重理论、轻应用
高职高专统计学教材大多数还在沿用本科院校的统计学教材，有些冠以“高职教育‘十一五’规划教材”，“高职高专经济管理类专业课教材”的统计教材，但其内容几乎都是沿用统计学知识体系的整个框架：从描述统计入手，接着介绍抽样分布与推断统计（区间估计、假设检验、方差分析、回归模型、指数与预测等），不见编写模式改变，只是经过内容瘦身，篇幅小了，知识点未少只将教材改头换面供高职高专院校使用而已。这样非但没有起到简化教材的作用，反而进一步因删减篇幅导致教学任务难以完成。
2.教学偏重理论知识，忽略知识迁移和实际应用
由于教材的局限性，统计课程教学基本是在本科教学模式的基础上降低了理论教学的难度。要么是改头换面，引进一些案例，增加一些强化性练习题目，谓之加强实践教学环节。但是，这些案例普遍未能体现专业特点，缺乏时效性，也不具备实践意义。笔者曾使用过一本统计学教材，教材中有一道关于白炽灯抽样检测的数据实例，要求利用厂家对白炽灯的抽样检查数据分析厂家的白炽灯质量情况，并对厂房提出质量改进建议的习题。当今，白炽灯作为高能耗产品正处于迅速淘汰、退出市场的阶段，因此，研究这种实例没有多少实际意义。目前，各高职院校广泛运用的教材中，绝大多数案例都是沿用旧的统计教材案例，真正能体现理论教学内容的针对性与统计方法的实用性的案例少之又少。
3.教学内容与专业结合程度差，学生难以与本专业知识结构产生联系
作为专业基础课程在授课过程中，由于各方面的原因，教师往往忽视不同专业学生知识结构的差异性，忽略与学生所学专业之间的联系，不能对不同专业、不同授课对象做到因材施教。导致这种状态的原因有二：一是缺乏符合特定专业领域的统计学教材，难以做到量身定做；二是缺乏既掌握经济管理知识，又有系统的统计学专门知识结构的教师，往往是由仅具备数理统计知识背景的教师任教统计学课程。这样的教学往往会导致过分注重统计知识体系的完整性，而忽略统计学与特定学科的联系，导致本末倒置，难以实现运用统计工具为相关专业服务的教学初衷。
4.教材建设照搬本科模式，缺乏高职教育特色
许多高职统计教材内容体系仍属于本科统计教材体系，教材中的统计数据与案例无法反映实际经济现象，不能跟上时代步伐，过分强调各知识点中的理论研究与枯燥乏味的原理剖析，忽视统计理论与方法的实际应用。本人曾特地在学生中做过一次抽样调查，其中，对“你认为统计课程对你的专业有用吗”的问题，有99%的学生认为有用，但是只有不到5%的学生选择“统计课程与自己所学专业相关”，只有不到1%的学生表示“对统计学课程感兴趣”。调查结果是非常令人尴尬的，学生一方面认识到统计课程的重要性，另一方面又表现出对统计学知识的厌倦。造成这种现象的内在原因是多方面的，如统计教材偏重于理论与知识体系的呈现、深奥的原理讲解脱离实际应用、教师枯燥的讲解与学生主动参与脱节等等。统计学作为一门实用性很强的工具性质的课程，在现行的教学中学生却处于被动的地位，无法主动参与进来，更无法进一步成为学习的主体，因此，难以调动学生的学习兴趣，教学效果不佳势所必然。
5.实践教学时间安排过于集中，教学内容单一
高职院校的办学宗旨要求学生在工作中能将学到的知识灵活运用以解决实际问题。也就是说，学生是否真正掌握了技能才是检验教学效果的标准。因此，实践教学就显得尤为重要。有些院校将统计学实践教学环节单独作为一门考查课程安排在全部理论教学内容结束之后，用约一周的时间进行。这种形式的最大弊端是学生不能及时将学到的统计方法和理论在实践中进行理解和验证。当全部教学内容完成后，学生们有可能已经积累了大量的问题，这些问题很难在一周的实践环节中予以彻底解决。另外，到了实践教学环节的时候往往接近期末，此时学生进入了学习的疲惫期，又面临各门课程的期末备考，巨大的压力使学生难以认真对待统计实践教学导致教学效果大打折扣。
二、高职院校统计学的教学改革思路
1.改革传统教学方式
统计教学既不能完全脱离也不能完全依靠传统教学方式，应以传统教学方式为基础和主体，以现代教学方式为辅助和补充。在讲解概念等基础知识、进行统计计算时可采用传统板书授课。展示统计案例、演示统计软件时则用多媒体更好。不管采用哪种教学手段，都应以启发式教学为主线，创设情境，给学生广阔的空间使其积极思考，激发学习兴趣，使学生能主动融入到统计学习中来。
2.引入案例教学，提高学生学习兴趣
要想提高学生的学习兴趣，进行案例教学是个不错的方法。统计案例教学分统计课程案例教学和统计案例专门教学两种形式。统计课程案例教学是使用与统计工作相似及相近的案例对理论进行补充及验证分析的教学过程。通过课程案例教学，可激发学生的学习兴趣，增强学生对理论知识的理解。统计案例专门教学属于统计专业实践活动的真实模拟，教学过程中应根据具体内容灵活选用合适的案例，运用这类关于实际情况的真实材料来训练学生，让他们不离开学校就能接触到大量各式各样的实际问题并着手研究，可使学生综合运用知识、独立思考和分析问题的能力迅速提高。
3.改革统计实践教学
首先，在统计实践教学时间安排上，应以减轻学生期末的学习负担为原则。最好将实践教学时间提前或直接融入到理论教学环节中，如学习完一章，布置一个实践作业;等全部内容讲授完毕再集中用至少20学时的时间布置或由学生自定一个课题，进行综合实践。
摘 要 目的：了解佛山市顺德区乐从镇老年人哮喘的流行现状及危险因素。方法：采用整群随机抽样的方法，在佛山市顺德区乐从镇抽取调查对象391人，先由调查员筛查哮喘患者及可疑哮喘患者，然后由调研人员对哮喘及可疑哮喘患者进一步的病史询问及检查。采用Logistic回归分析哮喘与个人过敏史、家族过敏史、环境及生活方式危险因素的相关性。结果：乐从镇≥60岁的老年人中，哮喘确诊8例，总患病率2.05%，男性患病率286%，女性患病率159%，性别间患病率比较，差异无统计学意义。多变量Logistic回归分析显示，哮喘的危险因素为新家具气味（OR 60713，95%CI 2333～1580192）。结论：乐从镇哮喘患病率205%，遗传因素、个人特应性体质及新家具气味可以提高乐从镇老年人哮喘的发病风险。
关键词 哮喘 流行病学 危险因素
doi：10.3969/j.issn.1007—614x.2012.29.310
Abstract Objective：To survey asthma prevalence and risk factors of asthma of the elderly in Lecong Town.Method：391 elderly of Lecong town were selected by cluster random sampling and surveyed by using standardized questionnaires.Asthmatic patients and suspect cases were screened out and examined further.Logistic regression anlysis was used to analyse the association of asthma and risk factors among elderly.Result：There were 8 cases of asthma among the 391 elderly in Lecong Town.The prevalence of asthma was 205%.There was no statistical significance between the prevalence in men（286%）and in women（159%，X2=0224，P=0636，P>005）.Logistic regression analyses indicated that odor of new furniture was significant risk factor of asthma.Conclusion：The asthma prevalence of 15—59—year—old residents in Lecong Town was 140%.Heredity，Atopic status odor of new furniture could increase the risk of asthma among the elderly in Lecong Town.
Key Words asthma；epidemiology；risk factor
哮喘是临床上常见的慢性疾病之一。为了了解佛山市顺德区乐从镇老年人的哮喘患病情况，为老年哮喘患者的诊治提供依据。2011年6月～12月对乐从镇≥60岁的老年人进行了随机抽样调查。
资料与方法
采用整群随机抽样调查方法，调查佛山市顺德区乐从镇23个村委或居委≥60老年人。抽样方法：将乐从镇居民按所属23个村委或居委列出，随机编码，随机号码最小的村委或居委入选，将入选的村委或居委辖区的所有村民小组列出，并随机编码，随机号码最小的5个村民小组入选。对入选的各村民小组中，1948年7月1日0时0分前出生并居住在该小组的老年人都进行调查。抽取391人，实际调查418人，应答率93.54%；其中男140例，女251例。
诊断标准1：⑴反复发作喘息、气急、胸闷或咳嗽，多与接触变应原、冷空气、物理、化学性刺激、病毒性上呼吸道感染、运动等有关。⑵发作时在双肺可闻及散在或弥漫性，以呼气相为主的哮鸣音，呼气相延长。⑶上述症状可经治疗缓解或自行缓解。⑷除外其他疾病所引起的喘息、气急、胸闷和咳嗽。⑸临床表现不典型（如无明显喘息或体征）应至少具备以下一项试验阳性：①支气管激发试验或运动试验阳性；②支气管舒张试验阳性[1秒钟用力呼气容积（FEV1）增加15%以上，且FEV1增加绝对值>200ml]；③最大呼气流量（PEF）日内变异率或昼夜波动率≥20%。符合1～4条或4、5条，可以诊断为支气管哮喘。
调查方法：采用集中调查和分散家访的形式，第一阶段先由调查员（经统一培训的医务人员）从户籍管理部门获取全部抽样居民的花名册，逐一调查全部抽样居民，并指导居民独立或在家属的协助下填写《全国哮喘患病情况及相关危险因素流行病学调查表》，筛查出哮喘及具有喘、咳、胸闷或呼吸困难等症状和病史的可疑哮喘患者。第二阶段联系哮喘、可疑哮喘患者到医院，由调研员（经统一培训的呼吸科主治以上人员）对全部哮喘、可疑哮喘患者进行全面的问诊、体检及肺功能检查，以明确诊断。
统计学处理：数据输入采用Epidata30。数据统计分析采用SPSS170，运用了统计描述、X2检验、logistic回归分析进行数据分析。检验水平α=005。
