时间：2023-07-18 17:24:14
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篇统计学的研究方法，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。
人们的印象里，统计学就是对数据进行简单的运算，然后通过图表、表格把它们表示出来，这是长久以来人们对统计学的一些片面认识。统计学的定义有很多种，每种定义对统计学阐述的侧重点不同。其中维基百科是这样定义统计学的：“统计学是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学，被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上”。简单来说，统计学就是数据的科学，是一门收集、整理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
二、统计学的研究对象及其特点
统计学研究必须要求明确统计学研究的客体是什么，即统计学的研究对象。统计学中某种性质相同的个体所组成的集合叫总体。统计学就是研究客观总体的数量特征、数量关系和变动规律，或者说统计学是研究统计过程的规律和方法以及客观现象统计规律的科学，它的研究对象既涉及到自然科学领域，又涉及到社会科学领域。统计学研究对象的特点有以下几点：
（1）依赖性。依赖性即统计学研究对象的寄生性，依赖性是统计学独有的特点，统计学研究的数据是来自各领域的，是依靠解决其他领域的问题而存在和发展的。统计学现在已经发展成为一门媒介科学，它研究的对象是其他学科的逻辑和方法论。
（2）数量性。数量性即统计学研究对象是通过数量特征和数量关系表示的。数量性是统计学研究对象的基本特征，因为数字是统计的语言，统计是通过数量方面来认识事物的，对统计数据进行分析，归纳统计规律性，就可以达到统计分析研究的目的。
（3）总体性。总体性即统计学以研究对象总体的数量为研究对象。每一个个体都有自身的随机性，而这些研究对象的总体又具有共同的特征和共同趋势，所以统计学研究是通过对大量的个体特征进行研究，从而过渡到对总体普遍存在的事实进行观察和综合分析，进而得出研究对象总体的数量特征和统计规律。只有掌握研究对象的总水平、总规模、总体特征和共同趋势才能体现统计学规律的作用。
（4）变异性。变异性即构成统计学研究对象总体中的各个个体，除了在某一方面必须是同质的以外，在其他方面又要表现出一定的差异和变异。如果各个个体之间没有区别和差异，统计研究就是没有意义的。统计学的这种变异既可以表现为数量上的，也可以表现为非数量上的，但是因为统计学具有数量性，所以表现为数量上的变异才是统计学所要研究的对象。
（5）具体性。具体性即统计学研究对象是具体的数量方面。统计学所研究的数量是具体、现实的，而不是抽象的，并且统计学研究的数量是有现实意义的。比如，要研究城乡居民收入差距，必须确定具体年份的具体范围内的城镇和农村居民收入数量、收入构成、收入变化以及计算方法，才能对研究对象进行统计分析。
（6）广泛性。广泛性即统计学研究数量方面的范围的很广泛。其广泛性包括政治、经济、文化、军事、教育等各类社会现象的数量方面。统计学研究对象的广泛性是统计学成为媒介学科的必要特征。
三、统计学的研究方法
每个学科都有自己独特的研究方法，统计学也不例外，统计学在长期实践中总结、归纳出了一系列专门的研究方法，如实验法、大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计描述法等。
（1）实验法。统计学的实验法包括假设检验和实验设计。假设检验就是在对在总体参数提出假设的基础上，利用样本信息来判断假设是否成立的统计方法。实验设计就是设计合理的实验程序，使得收集得到的数据符合统计分析方法的要求，以便得出有效的客观的结论，其中最常用的实验设计是正交设计法。
（2）大量观察法。大量观察法就是对全部或者足够数量的研究现象进行观察和研究，推理归纳出客观现象的本质特征和发展变化规律。通过对大量的研究对象进行观察和研究，才能排除偶然因素造成的影响，揭示研究对象的统计规律和本质特征。
（3）统计分组法。由于所研究现象具有差异性、复杂性及多样性，需要我们对研究现象进行分组研究，进而来区别研究现象的类型，研究不同组别之间的区别和联系。统计分组法包括传统分组法、聚类分析法和判别分析法等。
（4）综合指标法。综合指标法是利用总量指标、平均指标、相对指标、标志变异指标等对研究现象的数量关系和数量特征进行分析，来反映统计学研究现象的数量方面特征。综合指标法在统计学的经济应用中具有重要的作用。
（5）统计描述和统计推断。统计描述指对调查或实验得到的统计数据进行整理、分类、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并加以分析研究，从而得出有价值的信息，用表格和图形表示出来。统计推断指以一定的置信水平，根据样本数据资料来判断总体数量特征的归纳推理方法。统计描述和统计推断在统计学研究中应用非常广泛。
四、统计学的发展趋势
（1）统计学实际应用的范围扩大。在大数据时代的背景下，统计学开始被各行各业运用起来。统计学逐渐应用到企业管理、保险金融、政府决策、国家经济安全等方面。统计学在企业管理方面可以提高企业的管理能力和效率。在保险金融方面可以监控分析金融风险和保险问题来保证金融保险市场的正常运行。在政府决策方面可以帮助政府宏观调控，从而减少决策失误。在国家经济安全方面可以监控经济安全问题，预防经济危机。
（2）统计学与其他学科交叉融合。统计学的性质决定了统计学是一门媒介学科，统计学的发展是建立在各类学科的基础上的，其涉及领域非常广泛。因此，统计学与其他学科交叉融合更能发挥它的作用，例如，统计学与经济学、管理学等学科进行融合等，在融合中能不断完善统计学体系，创新统计学研究方法。
几乎没有哪一门学科能像统计学这样在学科性质界定上面临着如此的分歧与冲突。统计学归属于社会科学还是自然科学,居于边缘科学还是通用方法论科学队列,属于纯粹的社会经济统计还是数理统计范畴等一系列问题需要作出明确的回答。因此,从“大统计学”的思维角度厘清统计学发展中的诸多热点问题,显得至关重要。提出“大统计学”的关键点在于厘清学科归属问题。归属社会科学还是自然科学领域,一直是统计学发展中的障碍性问题。统计学涉及到大量的社会经济现象方面的观察数据的收集和分析,也涉及到许多自然技术现象中的试验数据收集和分析,这是否可以看作统计学分别属于社会科学与自然科学领域的标志,“大统计学”思想的提出,是对统计学研究对象既存在于自然现象也存在于社会现象的认识深化,突出了统计学作为交叉学科的性质,强调统计学的复合性与综合性,提供了从横跨社会科学和自然科学的通用方法论层面,界定统计学学科属性的全新视角。提出“大统计学”的出发点在于实现认识方法转型。
从上世纪90年代以来,我国统计学界围绕“大统计学”学科建设展开了一系列的讨论和研究,极大推动了统计学科的建设和发展。但从其提出的初衷分析,“大统计学”主要还是一种思想认识方法,是对长期存在的“小统计”思想的否定与完善。“小统计”思想以社会经济统计为主流,认为社会经济统计属于经济学的分支,数理统计学属于数学的分支,实质就是主张社会经济统计与数理统计分立。“大统计学”思想强调“收集和分析数据”这一统计学的共性与规律,认为统计学的各分支学科都是研究不同方面、不同应用领域的统计方法的科学,研究对象、目的和方法的不同不是也不可能成为分割统计学学科的依据。虽然“大统计学”思想还没有将统计信息学或数量信息学纳入到统计学的研究范畴,但在其认识方法上,主张统计学各分支学科互相融通又相对独立发展的思维路径是值得肯定的。提出“大统计学”的落脚点在于弥合发展方向差异。我国统计理论界长期存在以学科发展差异取代学科性质的惯性思维。主要表现在:
一是认为统计学是一门独立的社会科学。可以分为两类,一种社会经济统计学,它是关于搜集、整理和分析社会经济现象的数量资料和方法论的社会科学;另一种是实质性的社会科学,目的是要找到社会经济现象的发展规律在具体的时间、地点和条件下的具体数量表现。
二是认为统计学就是数理统计学,它以数学分支学科———概率论为理论基础,目的在于研究随机现象总体数量信息。
三是承袭英美学派的主要观点,认为统计学是一门研究社会现象和自然现象的方法论的通用科学。统计学界出现对统计学学科性质定位的混乱,主要是只关注于学科发展的差异,混淆了学科性质与学科发展的问题,将学科性质的普适性与学科发展的差异性等同起来,割裂了学科认识的整体性与学科发展的变动性的对立统一关系。
因此,在统计学学科发展差异的把握上,可以允许把社会经济统计学作为研究社会经济现象总体数量信息的方法论科学,把数理统计学作为研究随机现象总体数量信息的方法论科学,进而将统计学表述为研究的各种统计方法既能解决自然科学中的问题,也能解决社会经济中的问题,属于社会科学和自然科学的边缘科学。这也是“大统计学”思想对弥合统计学发展方向差异的功能所在。综上所述,统计学作为一级学科,不从属于经济学,也不从属于数学或生物学。统计学的研究范围广泛存在于社会经济现象和自然技术现象等领域。以前,我国曾照搬前苏联的理论,认为只有社会经济统计学才是唯一的统计学,将数理统计学作为数学排除在统计学之外。近年来,又有一些学者照搬西方数理统计学派的观点,欲将国民经济核算等作为经济学排除在统计学之外。
虽然不同的分类方法和分类结果,增加了统计学的学科归属的难度,但是统计学研究内容的广延性、研究方法的多样性、研究问题的复杂性都是建立在“大统计学”研究对象特点的共性基础之上的,统计学的本质是围绕总体数量信息这一核心问题而展开的,它是对现有统计学研究领域的综合和系统化。
二、我国统计学发展的新任务
建立与社会主义市场经济体制相匹配的统计学学科,是改变我国统计学弱势学科地位的需要,更是统计学发展面临的新任务。当务之急要从统计学研究对象的统一、学科体系的综合、研究方法的完善等方面加大学科建设与发展的力度。
一要注重研究对象的统一。注重统计学研究对象的统一,既是遵循“大统计学”思想的需要,也是推动统计学发展的重要环节。随着统计学在解决经济学、数学相关问题上独特地位的确立,它在社会学、心理学、政治学、哲学等各个领域也崭露头角,赢得了一席之地。统计学正逐步成为贯穿于各学科范围的一门横断学科。要不断加强对统计学学科发展定位的认识1999年国家统计局公布的《面向21世纪的中国院校高级统计人才培养及课程体系研究》提出,“统计学是以客体对象的数量信息为研究对象,是研究数量信息获取、处理、显示、识别和利用及其规律性的具有方法论特点的综合性科学”。这里所提出的统计学的研究对象是“客体对象的数量信息”,它为我们整体认识统计学研究对象提供了很好的思路。要从统计学研究对象总体性入手,从研究对象中呈现的随机性和确定性的对立统一展开,无论是数理统计学,还是社会经济统计学,都包括由所有可能结果构成的样本空间,以及由某次具体观察结果的集合构成的实现总体两个层面,研究对象的总体都是样本空间和实现总体的统一体,这是对“大统计学”具有统一研究对象的理解与深化。
当前的统计理论学界对社会经济统计学和数理统计学两者之间的关系看法主要分为两种，一种看法是分的关系。该看法认为应该将社会经济统计学和数理统计学分别依照各自的理论基础、内容结构向前纵向发展，但也不是完全地分离，两者之间还是可以互相借鉴学习，共同进步。而另一种看法则认为两者之间是合的关系。该看法认为应该把社会经济统计学和数理统计学两者合为一体，使其既可以用来对自然现象进行认识，也可以成为对社会现象进行认识的工具。所以，对社会经济统计学和数理统计学两者之间的关系进行认识，有利于统计工作人员更好地学习和工作，了解自然现象的规律和社会现象的规律。
1 社会经济统计学和数理统计学的概念分析
1.1 社会经济统计学的概念
社会经济统计学可以被划分为社会科学类，经济、工业、商业以及农业统计学都是社会经济统计学所包含的分科，这一说法在我国统计学界是得到一致认同的。然而被用于概括与运用社会经济领域，并被划分在社会科学的各个专业统计学的相关原理、原则以及基本概念和方法，从逻辑上来说也从属于社会科学类。通常说来，一门科学其性质都具有分层次的特性，社会经济统计学中的社会性属性与阶级性属性就属于第一层次的特性，也是最根本和核心的特性。无论社会经济统计学是高层次的实质性科学还是低层次的方法论科学，社会经济统计学作为原理分科的科学，首先都应当对其社会属性进行承袭，如果社会经济统计学对其自身的社会性属性与阶级性属性进行否认，那么从其原理方面和逻辑方面都是说不通的。简单来说，社会经济统计学主要是对社会经济统计活动的相关规律与办法进行研究，是一种调查活动和研究活动。
1.2 数理统计学的概念
数理统计学就是运用模型和新技术对通过社会调查收集起来的数据进行统计分析和处理。在一些比较前沿的科技问题以及国民经济问题中，都可以利用数理统计学对这些复杂的重大问题进行预先推断和判断，以此为决策与行动提供可靠的依据和建议，除此之外，对于社会与政府中存在的问题，也可以应用数理统计学对其进行分析和处理。因而，数理统计学是一门应用十分广泛的基础性学科。对于数理统计学来说，其分支学科主要有：第一类，主要有抽样调查学与实验设计学，这一阶段主要学习数据收集的理论和方法；第二类，该类分支学科较多，其学习任务均以学习统计数据推断的原理与方法为主，其中统计数据的推断形式、统计数据观点以及理论模型或是样本结构的构建都是特定和固有的。而对参数的估计与检验假设是特有的统计数据的推断形式；贝叶斯统计观点和统计决策理论观点是特有的统计数据观点；非参数统计模型、多元统计分析模型、回归分析模型则是特有的理论模型。数理统计学在具体解决某一问题时，其步骤主要有以下四方面。一是建构数学模型；二是收集数据并进行整理；三是对统计数据进行推断；四是进行最后的统计预测与决策。
2 社会经济统计学和数理统计学的关系
2.1 二者渊源分析
社会经济统计学在原始社会末期，奴隶社会早期就已经开始萌芽，主要是对人口数量与土地的丈量进行统计，伴随着社会和经济的发展，社会经济统计学在封建社会就已经初具规模，在资本主义时期，其发展更是到了上升时期。社会经济统计学的发展离不开人类的实践活动，在实践中逐渐成熟。直到在统计学中引入了概率论以后，才使统计学诞生出一门新的学科，即数理统计学。
2.2 二者共通之处
社会经济统计学和数理统计学都是对事物的统计规律进行研究，并且在研究方法论方面具有共通性，两者都是利用归纳推理的研究方法而不是演绎推理的研究方法。在许多教材中，在对数理统计学的学科性质进行阐述时都明确表示数理统计学是对随机现象的数据进行统计，并对其规律性进行研究与揭示。而关于社会经济统计学的研究对象，在统计学术界还存在一些争议，一部分学者认为，社会经济统计学属于独立的社会科学类，主要是对具体时间、具体地点条件下的社会经济现象中的数量表现进行研究和统计，并揭示其数量规律，认为其数量表现和规律就是社会经济统计学需要研究的对象。还有一部分学者则认为社会经济统计学属于统计方法论科学类，重在对社会经济现象下的数据进行收集、整理、统计与分析，认为其统计方法论就是需要研究的对象。而经过长期的实践来看，社会经济统计学和数理统计学两者在研究对象上其实具有同一性，这两门学科都是在对事物的统计规律进行研究和揭示。首先，从“研究对象”的本身含义来看，把某一人或是某一事物当作自身行动和思考的目标，才叫研究对象，这就表示研究对象由两个不同部分构成，一部分是研究目标；另一部分是研究客体。所以，把事物的统计规律性作为统计学的研究对象，符合“研究对象”的本义。当然，要想达到最终的目的，方法的使用也很重要；对于统计学来说，其研究方法都是来源于哲学科学中的归纳推理法，核算方法则是从哲学和数学共同的方法论中衍生而来。因此，说对事物的统计规律性进行研究是统计学的研究目标，自然和社会现象是统计学的研究客体是非常正确的。归纳推理法是对具体的事实进行原理概括，命题具有个别性特点，结论则适用于普遍性和一般性，且结论的内容远远大于前提。利用归纳推理法对自然和社会现象的统计规律进行研究和推断，能够从局部预先对总体有一个清楚的认识。所以，社会经济统计学和数理统计学均采用归纳推理法进行相关工作。
2.3 两者差异之处
第一，研究范围不同。对于社会经济统计学来说，主要是对社会经济现象进行研究，而对于数理统计学来说，除了对自然现象进行研究以外，还可以对社会现象进行研究。社会经济统计学虽然只对社会经济现象进行研究，但是社会经济现象包含的领域非常多，内容也非常丰富。从广义的角度来看，社会经济现象除了有人类自身的再生产活动，还有物质、精神、自然环境的再生产活动，这些活动互相影响和制约，紧密结合又不可分离，所以社会经济统计学还需要对这四类再生产活动之间的关系进行研究。从研究层次和研究内容来看，社会统计经济学涉及对人类生产生活的各个领域的研究。数理统计学研究的对象均属于自然现象，也就是随机现象。而社会经济统计学研究的社会经济现象除了具有随机现象以外，还有确定性现象。
第二，理论基础不同。概率论是数理统计学最重要的理论基础，尤其是抽样推断更是以概率论的大数法为基础和核心，在大多数的随机现象中，大数法具有稳定性，大量且独立的随机因素组成了研究总体，这些因素对研究总体的影响非常小，使其抽样平均数接近总体平均数。社会经济统计学在研究方法上也把概率论当作理论基础，而在客体研究上则是把经济学理论当作理论基础，利用马克思的社会再生产理论、劳动价值理论、现代货币理论等哲学理论作为社会经济统计学的思维方式。
关键词：统计学 统计教育 人才培养
随着国家创新体系的建立,统计创新工程已经提上议事日程,统计创新包括两个方面,一是统计实践的创新，二是统计教育的创新。创新的基础在于教育,没有统计教育的创新,就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势,培养适应新世纪社会经济发展需要的人才,是统计教育工作者必须面对的问题。本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。
一、统计学的发展
纵观统计学的发展状况,与整个科学的发展趋势相似,统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来,有两个基本结合趋势。
1．统计学与实质性学科结合的趋势
从统计方法的形成历史看,现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动,例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究，抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等，同时,有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行了创新与改进。另外,从学科体系看,统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的,而是相交的,如果将实质性学科看作是纵向的学科,那么统计学就是一门横向的学科,统计方法与相应的实质性学科相结合,才产生了相应的统计学分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计,与教育学相结合产生了教育统计,与生物学相结合产生了生物统计等,而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学,同时属于经济学；生物统计学不仅是统计学的分支,也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法,而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题,统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此,统计学与各门实质性学科的紧密结合,不仅是历史的传统，更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地,为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式,且更加注重应用研究。
这个趋势说明，统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合，必须以实质性学科为依据。因此,财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程,只有这样,所学的统计方法才有用武之地，统计的工具属性才能够得以充分体现。
2．统计学与计算机科学结合的趋势
纵观统计数据处理手段发展历史,经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生,给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性,但由于计算工作量大,使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好地推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Data mining,又译“数据淘金”）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛,每年都要积累大量的数据,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量,难以消化；信息真假难以辨识；信息安全难以保证；信息形式不一致,难以统一处理。于是人们开始提出一个新的口号：“要学会抛弃信息”。人们考虑“如何才能不被信息淹没,而是从中及时发现有用的知识,提高信息利用率？”面对这一挑战,数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生,并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层的简单查询提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Data mining的视角不完全相同,但可以说,Data mining与DSS一样,使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
所以统计与实质性学科相结合,与计算机、与信息相结合,这是发展的趋势。了解这一点,再来看我们目前教育中的问题就更加明显了,所以一些课程要改革,教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
二、统计教育的改革
1．统计专业课程建设问题
专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题是课程设置和规范课程内容。课程设置主导学生的知识结构,培养统计理论人才应当设置较多的数学课程,目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程,目的是让学生如何能将统计方法正确地运用到相关领域。例如培养从事经济管理的统计人才,在课程设置上至少应当包括四方面的知识：①经济理论课程,让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；②研究社会经济问题主要统计方法,包括常用的统计数据搜集方法,统计数据处理方法和分析方法；③适用电脑技术,让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能。
2．教学方法和教学手段的改革
统计教学方法和教学手段改革中,有两个焦点问题：一是如何激发学生学习统计学的兴趣；二是应用什么教学手段来达到较好的统计教学效果。教师应充分运用现代教育技术、教学手段,更新教学方法,促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
①改灌输式教学为启发式教学,特别注重教育多样化和多层次性,不仅让学生掌握如何搜集、整理数据的技术,还要教学生读懂数字背后的事实，学会按照具体与抽象、动态与静态、个体与总体、绝对与相对、一般与特殊、演绎与归纳等不同的思维方式分析问题和解决问题。注重利用一题多解与一题多变,开拓学生的发散思维。
②改单向接受式的教学为双向互动式教学,以案例分析与情景教学开启学生的思维闸门,使学生更形象、快捷地接受知识,发挥其独立思考与创造才能,培养学生的创造性思维能力。
③构建以课堂、实验室和社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时,加强实践能力锻炼,提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用,找到应用的结合点,才能使统计学获得最大的生命力。
3．统计学与计算机教学相结合
教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家。现在计算机已非常普及,无论是高校、高职和中专,培养出来的学生不会用统计软件分析数据,不管哪一个层次,都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科,统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学要有机地合为一体,让学生掌握一些常用统计软件的使用。除了培养学生搜集数据、分析数据的能力外,还要培养学生处理大量数据的能力,即数据挖掘的能力。
4．教学与实际的数据分析相结合
统计的教学不能只停留在课本上,案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。统计教学和教材增加统计实际案例,通过计算机对大量实际数据进行处理,可以在试验室进行,亦可在课堂上进行讨论,这样学生不仅理解了统计思想和方法,而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。
5．要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师
电脑、网络的出现,不仅改变了教学的手段,还深深地影响着教学的内容,因为它影响着经济、生活的发展和需求。语文（中文、外文）、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质,它们之间不是分离的,而是要尽可能结合在一起来进行教学,各管各教一套的办法已不适应现代化教育教学的需要,现代教育特别注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次,有了电脑、网络,必须要更新,要培养出一批能用电脑、网络来教学的新型教师,以培养出新型的21世纪的人才。
参考文献：
[1]贺铿. 关于统计学的性质与发展问题. 中国统计, 2001.9.
关键词：社会经济统计学；数理统计学；关系解析
中图分类号：C8文献标志码：A文章编号：1673-291X（2019）24-0003-02
一直以来，社会经济统计学和数理统计学之间的关系都是我国统计学领域研究的重点。纵观当前统计学领域当中，对两者之间的关系主要分成两种看法。其一，持“分”的态度，部分学者认为应该将社会经济统计学和数理统计学分别按照各自的理论基础、内容结构进行分割式的纵向发展。其二，持“合”的态度，很多学者认为应该将二者融为一体，通过相互借鉴、相互学习的形式，促进二者之间的和谐共处与进步，从而既可以用来对自然现象进行认知，又可以使其成为社会现象认知的工具，切实地便于人们更好地工作与学习，为统计工作带来更多的便利，并揭示自然规律和社会现象。为了深入探究该问题，本文将针对社会经济统计学和数理统计学的关系进行详细的解析。
一、社会经济统计学和数理统计学的概述
1.社会经济统计学。社会统计学派的创始人是德国的经济学家、统计学家克尼斯，早期主要代表人物有恩格尔、梅尔等人。他们的观点融合了更早的国势学派和政治算术学派，认为统计学在学科性质上是一门社会科学，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学。随着社会经济的发展以及社会科学本身不断地向细分化和定量化发展，社会统计学派为了提供更有效的整理、分析资料的方法，也日益重视方法论的研究。如今，社会经济统计学分科包括农业统计、工业统计、人口统计、社会统计、金融统计、国民经济核算等，是一门涉及范围相对广泛的学科。目前，社会经济统计学活跃在社会经济发展的各个方面。社会经济统计学是以社会再生产理论为依据，研究国民经济的生产、分配、流通、使用各环节的经济运行和社会发展情况的科学[1]。社会经济统计学主要针对社会经济各项活动的相关规律内容进行详细的研究，以反映出国民经济运行当中的各种数量关系和数量规律。随着我国社会经济的不断发展和进步，为了能准确掌握国民经济和社会发展情况，社会经济统计研究工作显得更加重要。
2.数理统计学。数理统计学派的产生与概率论的发展紧密相关。瑞士数学家伯努利对大数定律的论证，法国数学家棣莫弗发现了正态分布的密度函数，以及颠覆经典统计学的贝叶斯理论等都极大地推动了数理统计学的理论发展。数理统计学是研究社会和自然界中大量随机现象数量变化基本规律的一种方法，可分为描述统计和推断统计。描述统计的主要任务是搜集资料，进行整理、分组，以计算各种特征指标，描述资料分布的集中趋势、离中趋势等。推断统计则是在描述统计的基础上，根据样本资料对总体进行推断和预测[2]。数理统计学在实际运用的层面上，涉及到的范围极其广泛，也是一门社会基础性的学科。并且随着计算机技术的不断发展，使得数理统计在理论研究和应用方面也得到更深层次的发展。数理统计学可以切实有效地利用先进的数理统计知识，为行动和决策提供强大的数据依据。在各类社会问題的处理工作中，都可以通过数理统计学的手段，针对相关数据进行专业的分析和处理，以进行预先判断并提供相关决策。
二、社会经济统计学和数理统计学的关系
1.社会经济统计学和数理统计学的联系。统计学本身起源于对社会经济问题的研究，最早可以追溯到原始社会末期。在奴隶社会制度的早起，需要针对奴隶社会的人口数量以及土地进行丈量与统计，虽然只是简单的登记和计数，但最初的社会经济统计学可以说已经出现了萌芽。之后，随着社会的不断发展以及经济的进步，人们开展了大量的社会经济统计活动，在资本主义社会时期，社会经济统计学的应用已经到达了一个巅峰。在资本主义环境之下，社会资源更加炙手可热，社会分工更加明确。随着人们社会实践活动的展开，在实践的过程中，社会经济统计学的使用也更加成熟。早期的概率论所研究的问题基本都来自于当时比较泛滥的赌博活动。17—19世纪，不少数学家都对概率论的发展做出了贡献。数理统计学随着概率论的发展而迅速发展起来，虽然从时间上看，形成要晚于社会经济统计学，但发展飞速。数理统计并非完全独立于社会经济统计，它是在统计学的发展阶段中形成的一种分析数据的方法，社会经济统计学在分析问题时同样需要概率论与数理统计知识的支持。近代，数理统计学的发展势头迅猛，甚至有一些看法认为统计学几乎就是数理统计学。然而社会经济统计，作为对社会经济现象的一种调查研究活动，在社会发展中绝对有其存在的意义。有学者提出，社会经济统计学和数理统计学之间的关系与牛顿的力学和相对论力学的关系十分相似。相对论力学在接近光速时使用，而大多数情况是远离光速的，此时使用牛顿力学既准确又方便，社会经济统计学在描述变量时使用，数理统计学在描述随机变量时使用[3]。随机变量是随机现象下的变量，变量与随机变量的这种联系揭示了在一定条件下，社会经济统计学与数理统计学之间存在可以相互转化的关系。
2.社会经济统计学和数理统计学的相同之处。社会经济统计学和数理统计学具有一定的相同点，都能够有效地针对客观的事物进行充分的统计，并且针对客观事物的发展趋势、发展规律进行研究。社会经济统计学和数理统计学两者在研究的方法上具有一定程度的共通性，都能够利用归纳、推理的研究手段分析问题，并针对问题提出相对客观，且具有建设性的解决建议。学术界在对于数理统计学进行表述时，都明确地说明了数理统计学是对随机现象的数量变化进行统计，并对研究对象进行规律性的研究和问题揭示。但是针对社会经济统计学来说，学术界对其的界定存在一定程度上的差异。一些学者认为，社会经济统计学是独立的社会学科，在应用的过程中，一般是将具体时间、具体地点、社会现象中所表现出的经济活动内涵进行阐述，有效地揭示其数量表现以及规律特点。另一部分学术工作人员认为，社会经济统计学应该被归纳到统计学当中，并在重大社会事件中详细地分析出事物发展的规律。在经济现象的积极引导之下，对数据进行收集、整理、分析[4]。从长期的社会实践和社会发展的总体环境中来看，社会经济统计学和数理统计学两者的实际研究对象相同，并且两者都能够对统计规律进行详细的分析和探究。两者从研究对象的角度来看，都能够将某一人、某一事物、某一项目作为研究对象。研究对象还可以针对部分进行划分，分别是研究目标、研究客体，并能有效地分析出研究对象的客观发展规律。
3.社会经济统计学和数理统计学的不同之处。社会经济统计学和数理统计学的区别与差异也是非常显著的，其主要的差异有以下几点：其一，社会经济统计学和数理统计学两者研究范围不同。针对社会经济统计学来说，一般是针对社会经济现状内容进行分析。针对数理统计来说，不仅可以对社会经济现象进行分析，而且还可以有效地针对自然现象进行数据分析处理。相较于社会经济统计学来说，数理统计学所涉及到的应用问题相对比较广泛。社会统计学虽然研究范围相对狭隘，但是社会经济当中所涵盖的内容非常广泛。从广义的层次上来说，社会经济不仅涵盖了人们的物质、精神、自然环境的再生产活动，而且社会经济统计学当中的各项内容又存在相辅相成、不可分离的特点。所以，在社会经济统计学在实际运用的过程中，还需要考虑到研究对象与物质、精神、自然环境等内容之间的关系[5]。客观来说，社会经济统计学涉及到了人们日常生活的各个层次领域当中。而数理统计学一般是针对研究对象的自然现象进行研究，利用随机现象的手段，结合研究对象的实际情况，预测和体现出随机现象的可能性。其二，社会经济统计学和数理统计学的理论基础存在差异。客观来说，数理统计学的核心理论基础内涵便是概率论、统计推断理论。尤其是针对抽样推断来说，更是以概率论的大数法作为核心理论基础。
总而言之，社会经济统计学和数理统计学作为我国社会学科的基础内容，都是在统计学的基础上所衍生出来的内容。客观来说，社会经济统计学和数理统计学两者在研究对象和研究方法的层面上，存在一定程度的相同之处，但是在研究范围以及理论基础层面当中，存在一定程度上的差異。在实际运用社会经济统计学和数理统计学的过程中，必须要清晰地认识到两者的优势和两者之间的区别，不能够将两者一概而论，更不能将两者进行分离。另外，社会经济统计学和数理统计学的研究范围，在一定的条件下其实是可以相互转化的。这对既有区别又有联系的学科，相信今后可以相辅相成，继续发展壮大。
生物统计学是生物学学科不同专业学生都应该掌握的一门重要的工具课，是许多高等院校生物学、农学、医学等专业的必修课程之一。它是现代生物学研究不可缺少的工具，是培养学生科学研究和综合分析问题能力的重要课程，也是生物学等工作者必备的基础，同时该课程又是其他专业课程的重要基础。因此该课程在生物学、农学、林学、医学、食品、环保等专业中占有十分重要的地位[12]。生物统计学需以生物材料进行研究，但通常所涉及的材料数量较大，很难也没有必要全部参加试验，必须通过科学的方法抽取有代表性的试验个体进行试验，以获得相关的数据，实现由样本推断总体的重要功能。因此生物统计学与试验设计紧密联系，主要讲授数据资料收集和整理的方法、数据资料的统计分析方法和手段以及在概率论的基础上对统计结果做出科学的推断，从而帮助我们认识研究对象的现象和本质[13]。因此，生物统计学已成为生物科技工作者必备的基础，也有利于培养和提高大学生的科学研究能力以及独立分析问题和解决问题的能力，是当代大学生系统的能力培养和全面的素质教育的具体体现。
二、生物统计学教学存在的主要问题
1.生物统计学教材方面。教材是体现教学内容和教学要求的知识载体，也是教学最基本的工具，它不仅是教师进行教学的依据，而且是学生获取知识的重要资料，选择适合教师和学生的生物统计学教材，能够保证教学过程的顺利进行，而且还能提高教学质量，达到良好的教学效果[14，15]。目前，国内所出版的生物统计学教材种类较多，各大高校由于教师和学生的情况不同，在教材方面的选择和使用也不一样。尽管如此，目前国内所出版的生物统计学教材主要包括两大类。第一大类完全是传统生物统计学的知识和内容，不涉及统计软件的介绍和使用，这一大类教材包含两小类，一类主要侧重理论教学，过分强调课程体系的完整性和理论讲授，注重公式的推导而忽视了实际应用例题的讲解。这类教材忽略了对大学生统计思维和综合分析问题能力的培养，因此有一定的缺陷。另一类是目前各大高校使用较多的生物统计学教材，该类教材虽然也存在一些必要的公式推导，但更侧重于统计学理论与实际结合，清楚介绍每一个统计原理理论后，再通过具体实例分析和巩固统计学的基本原理和基本方法，注重培养学生分析实际问题和解决实际问题的能力，因此这类教材比较适合现在生物科学等本科专业的使用。但这类生物统计学教材由于不涉及统计软件的内容，也存在一定的不足。如果教师在授课过程中未涉及一些统计软件的介绍和使用，那么即使学生完全掌握了相关的统计原理和方法，学生在复杂的试验设计及庞大的数据面前可能也会束手无策，即使会计算，在复杂及庞大的数据计算中也可能会算错，因此可能会得出相反的结论。第二大类统计教材完全是统计软件的介绍和使用，如Excel软件、SAS统计软件、SPSS统计软件、DPS统计软件、R统计软件等的介绍和使用。生物科学、技术等飞速发展的今天，这类统计软件发挥了很大的优势，给科技工作者带来了极大的方便。但这类教材也存在一定的不足，它只注重统计过程的运算和统计，没有统计原理的介绍，因此对没有相关统计学知识或统计学基础较差的学生或老师来说，即使按照教材上的步骤计算出相应的结果，但也不知道具体的含义，也不知道怎么分析。因此这类教材不适合大学本科生的教学。另外，这两大类教材要么只注重数理统计方法的讲授，要么只重视统计软件的使用，而忽视了统计学中的数理统计分析方法是建立在正确的试验设计以及所获数据资料准确的基础上才能发挥正确的作用，这是这两大类生物统计学教材共同存在的不足之处。因此，目前市场上还未见有统计学理论与实际结合，试验设计与统计原理相结合，统计软件与统计学原理相结合的较为完善的生物统计学教材。笔者认为这类生物统计学教材是当前生物科学专业、生物技术专业、生物工程专业、农学专业、医学专业、食品专业等本科专业较为适合的教材。
2.生物统计学与高等数学方面。①生物统计学与高等数学开课时间上的不一致性。国内许多高等学校生物科学等本科专业的培养方案中都把高等数学课程作为一门必修的基础课，学生通过对该门课程的学习，系统获得函数、极限、连续、导数、微积分及常微分方程等基础知识，它为后续课程的学习和解决实际问题提供必不可少的数学基础知识及常用的数学方法。而且，通过各个知识点的学习，逐步培养学生具有较为熟练的基本运算能力和自学能力，综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力。更重要的是，高等数学课程是学习生物统计学的关键，生物统计学中的许多原理和方法都需要高等数学中相应的知识作为基础。②生物统计学与高等数学教学上的脱节性。高等数学课程作为生物科学本科专业一门必修的基础课，各高校均认识到它在生物科学本科专业中的重要性。但长期以来，高等数学和生物统计学均作为两名独立的课程开设，一般情况下，高等数学课程由数学专业教师讲授，由于数学专业的教师没有生物学专业的相关知识，不清楚生物统计学课程的知识体系，只注重数学知识的推导、讲授。因此所讲授的知识内容之间通常存在许多不衔之处，形成了不利于生物统计学课程教学的知识的断层。同样，这也是生物统计学中教师难教，学生难学、难懂、难用的原因之一。
3.生物统计学教师知识结构和科研能力方面。常言道，学生需要一滴水，教师至少要有一桶水。生物统计学的教学，相对于其他课程而言，对教师的要求更高，不仅要求教师要有一定的数学知识，较为渊博的统计学知识，还要求教师要有较强的科研能力。教师只有具备一定的数学知识和渊博的统计学知识，才能很好把握生物统计学相关原理、理论、统计分析方法等。具备较强的科研能力，才能很好将生物统计学相关原理、理论、统计分析方法与实际相结合，才能很好地进行案例教学。4.考试制度方面。考试制度在高等教育中占有非常重要的地位，考试是教学质量评价的一项重要指标，它既是对教师教学质量的反映，也是对学生学习效果的检验。考试制度是否合理
，决定着教学质量的好坏以及学生学习积极性是否能得到最大限度地调动[16]。但是现阶段我国许多高校的考试制度较为死板，缺乏合理性和灵活性。如在学期期末考试中规定一定数量的题型，当然，这种考试制度对于规范考试是必须的，但是应该根据具体课程而定，而不能一概而论。就生物统计学课程而言，如果规定一定数量的考试题型（比如四种题型），那么教师只能根据考试规定勉为其难考虑四种题型。比如说名词解释、填空、问答、计算这四种题型。很明显，这种考试方式只是较为死板的考试，不能真证体现生物统计学课程的本质，不能很好考察学生对生物统计学原理的掌握及运用。
三、生物统计学教学策略
针对目前生物统计学存在的问题，笔者根据自己近十年的生物统计学教学实践，就如何提高生物统计学的课堂教学效果，提出如下建议。
1.选择合适的教材并优化教学内容。教材是教学最基本的工具，选择适合的生物统计学教材，能够保证教学过程的顺利进行，并能提高教学质量。针对目前市场上的不同种类教材，结合学生的实际，选择统计学理论与实际相结合，试验设计与统计原理相结合，统计软件与统计学原理相结合的生物统计学教材进行教学较为合适。据笔者过去的教学实践，该课程授课内容不宜过多和过深，授课内容过多学生精力会分散，分不清重点，而过深则影响学生的接受效果[17]。因此应根据学生实际优化教学内容，坚持以试验研究实例为线索，以科学的试验研究方法为主线，理论原理和实际例子相结合，从试验研究的选题和设计、试验方案的制定和实施、试验数据的收集和整理到试验数据的统计分析，最后做出科学的推断等，尽可能把抽象的统计学概念和原理转变为具体的实例，提高学生的学习兴趣，使其更好地理解和掌握所学的课程内容[7]。很好激发学生学习生物统计学课程的兴趣，从而更好地提高教学效果和教学质量。
2.处理好高等数学和生物统计学的关系。高等数学作为生物科学本科专业的基础课，是学习生物统计学的关键。一方面，高等数学一般在第一学年开设，因此生物统计学安排在第二学年开设为宜，这样能避免高等数学和生物统计学课程开设在时间上形成的断层，有利于学生对生物统计学的学习。另一方面，高等数学和生物统计学不应分别让不同专业的教师讲授，而均应由生物学专业教师讲授，因为生物学专业的教师清楚生物统计学课程的知识体系，在讲授高等数学时，能够根据生物统计学的相关原理和内容，优化高等数学的教学内容，有侧重点进行知识的讲授。从而能避免生物统计学与高等数学教学在知识上的脱节性，也有利于学生对生物统计学的学习。
3.提高自身知识结构和科研能力，注重案例教学。生物统计学教材大多理论性强，内容枯燥，容易使学生产生厌烦感。照本宣科的传统授课方法，更会使学生失去兴趣，对于培养学生的独立思考能力和创造能力十分不利。在现代教学中，教师既是知识的传授者，也是教学活动的组织者，在教学过程中起到关键的作用，教师知识水平的高低直接影响学生的学习效果[18]。因此教师应不断加强对生物统计学基本原理、基本理论和基本方法的学习与实践。另外，教师还应不断加强自身的科研能力，在教学过程中将自己的科研工作或生产实践案例贯穿到教学中，以自身科研实例辅助教学，增加学生的学习兴趣，培养学生的统计学思维以及对统计学的实际应用能力。
4.加强试验设计的教学和实践。试验设计又称为实验设计，它以概率论和数理统计的原理和方法为理论基础，科学地、经济地设计研究方案的一项技术。一个良好的试验设计，可以用最少的实验次数，得到足够的实验数据，从而能减少人力、物力和财力的投入[6]。由于生物统计学理论性和实践性较强，且涉及大量的数学公式、抽象的概念和复杂的内容。因此在生物统计学的教学中应充分调动学生学习的主动性，加强学生对生物统计学原理、知识的理解和综合运用，强化学生综合试验设计的锻炼及其应用。提高学生利用统计原理、方法分析和解决实际问题的能力。生物统计学教学中，一方面，教师应该有渊博的统计学知识及其丰富的科研经历，另一方面，应让学生走出教室，加强实践，使学生不但能够掌握统计分析的原理和方法，而且可以解决一些生产中的实际问题，真正达到生物统计学教学的目的。
一、大数据时代对传统统计教学的冲击
统计的研究对象是大量社会经济现象总体的数量方面，可以说统计就是研究量的，大数据时代恰恰是以数据为中心的，所以说统计人员必须学会用数据去思考问题。如何适应大数据时展的要求，如何在这样的背景下对统计学教学进行改革，是急需解决的问题。除了普查这种调查方式以外，许多传统的统计方法都是基于小样本数据而建立起来的，因此它并不适用于大数据分析的需要。在如今这样的大数据时代，这些传统内容的相对重要性也会随之发生改变。比如，传统统计的数据搜集，通常是根据研究目的，在已知来源的数据当中搜集，记录者的身份是确定的，而大数据时代，数据的来源是很难追溯的，而且对记录者的身份也很难确定。再如，传统的抽样推断是在概率保证的前提之下，以分布理论为基础，用样本的特征推断总体特征的，而在大数据背景下，分布状况是实际的，判断也是基于总体特征进行的。
二、大数据时代下的传统统计教学必要性分析
大数据一词是由统计学家提出来的，可见大数据与统计渊源甚深。目前大数据时代致使统计学的教学内容发生了重大改变，但是其中最基本的原理保持不变，因此在统计学的教学过程中，要能够让学生应用基本原理进行新的教学内容的理解。在教学过程中要能够采取理论与实际并重的教学模式，将基础理论以及实际应用进行紧密的结合。大数据虽然对传统的统计教学产生了近乎颠覆性的影响，但并不是所有的问题都有海量的数据，不是说传统的统计理论和方法就不能用了，也不是所有的数据问题都适合用现有的大数据处理技术来处理。
(一)统计基础理论的重要性
在教学过程中，理论教学的作用非常重要。应该强调统计学理论基础，并分析基本理论在实践当中的应用。虽然一些统计学中的概念在大数据背景下变得不再是普遍性问题，比如样本的概念。但是在淡化了类似样本和总体概念的同时，似是模糊了抽样推断这一传统统计分析方法，但事实上却是强调了归纳，本质来说仍是推断(归纳推断)。
(二)传统统计调查、整理方法的重要性
传统统计学在数据搜集、模型的选择方面，有相当的独特之处。虽然已经进入了大数据的时代，但是并不是所有的问题都有海量的数据。传统的统计数据搜集、整理的方法仍然适用，因此，相关知识的传统统计教学十分重要。
(三)传统统计分析方法的重要性
较之传统的统计分析方法，现有的大数据分析方法更为复杂。大数据背景下，要强化分析统计软件的使用，同时要能够考量方法的适用性以及解决问题的可用性，使得学生能够掌握应用统计学基本原理解决实际问题的能力。大数据统计学对传统统计学是补充，而不是替代。以样本统计和预测分析为基础的传统统计学仍将会在经济分析和社会统计的很多领域中继续发挥重要的作用。因此，不难看出相关的基础知识、理论的教学的重要性。
1统计学的发展趋势
1.1统计知识越来越普及
①国内报刊杂志、广告、网络等传播媒体对统计概念的使用频率不断提高，统计知识在生活中的作用也越来越突出；②在初中到大学的教材中，统计知识的比重在不断加大。中招考试、高招考试和研究生考试中统计知识的分值不断提高，学生的统计知识普及率不断提高；③国内企业对统计认识也不断提高，企业的决策越来越趋向于数据化，对统计知识的使用更加频繁，这些无形中加快了统计知识的普及速度。
1.2统计学与计算机技术的结合
统计学是一门“数据的艺术”，处理对象是大量的数据，仅凭手工处理，难度相当大。计算机使大量的统计数据整理变得便捷，使复杂的统计分析过程变得易操作。因此，统计学与计算机技术的结合可谓是必然趋势。
1.3统计学与其他专业的结合程度越来越高
统计学做为一门方法论学科，只有与社会实践结合起来，才能凸显统计学的作用，才能促进统计学的进一步发展。近年来，国内外广大学者努力把统计学的方法用到具体的学科上，并取得不错的成绩，不仅促进具体学科的发展，也促进了统计学本身的发展。统计学与其它专业学科也是统计学发展的必然趋势。
2非统计学专业统计学教学的现状
2.1教学内容比较多
统计学内容丰富，现在的统计教学不仅包括了社会统计学的具有实际意义的部分内容，而且还包括了统计推断的部分内容。
2.2学生学习难度比较大
统计学的特点是：概念比较多且比较抽象，概念与概念之间的联系十分复杂，计算公式多、计算复杂并有一定的难度等。学生不做课下阅读，掌握比较困难。统计学还牵涉到数学知识和数理统计知识，而非统计学专业学生由于课程体系的原因，学习的数学和数理统计学知识有限，而且基础不好，这无形中又加重统计学的学习难度。
2.3学生兴趣不高
统计学概念抽象，理论难度比较大，这就会使学生失去学习的兴趣。很多非统计学专业的学生在学习统计学过程中经常抱怨：“不知道学的有什么用，讲的是什么，很多知识没学过等”。
3非统计学专业的统计学教学改革
3.1系统教学
由于历史的原因，建国初期，我国借鉴前苏联的统计模式，统计教学强调社会统计学。随着改革开放的不断深入，我们逐步引进西方的数理统计学。现在的统计学教学基本上都是兼顾社会统计和数理统计，但偏重予数理统计知识的讲授。社会统计和数理统计是两种不同的方法，在教学过程中，我们往往是把两种方法简单地拼凑在一起，这样势必造成内容上的不协调、不一致。在过去几年的统计学教学实践中，我们力图以对总体的认识为主线把两种统计学方法建立在一个系统内，适当删除一些不能归纳在这一系统的内容，让两种方法更加协调、一致。
3.2以统计思想的传授、统计方法的应用为主，以统计理论的原理为辅
经济类非统计学专业学习统计学课程的目的主要是：一是满足专业课程学习的需要，二是社会实践中的直接应用。因此，在统计学教学实践中，我们的教学内容安排和教学方法的选择应该紧紧围绕这一目的，强调以统计思想的传授和统计方法的应用为主。
3.3统计教学与现代计算机技术的结合
统计学与现代计算机技术的结合是统计学发展的必然趋势。现代计算机技术使得统计学数据的获取和处理更加快捷，使复杂的统计分析变得简单。因此，我们在统计教学过程引入了现代计算机技术并主要体现在三个方面：一是使用多媒体教学；二是引导学生利用计算机网络获取知识，主要通过作业的形式实现；三是通过课堂演示的方式使同学掌握怎么使用Excel等统计软件进行统计分析。
3.4统计教学与实践相结合
经济类、管理类等非统计学专业人才的培养目标并不是未来的专业的统计工作者，大部分非统计学专业学生在未来的经济生活中运用最多的是微观分析方法，他们需要将所学的统计学方法应用到对微观生活的研究中。
3.5强调素质教育，以提高学生的统计素质和分析能力为目标
随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。
一、统计学的基本发展趋势
纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。
（一）统计学与实质性学科结合的趋势
统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。
这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。
（二）统计学与计算机科学结合的趋势
纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining,又译“数据掏金”）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号“要学会抛弃信息”。人们考虑“如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？”面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。
所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
二、统计教育的改革
(一)统计专业课程建设问题
专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题是课程设置和规范课程内容。课程设置主导学生的知识结构，培养统计理论人才应当设置较多的数学课程，目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程，目的是让学生如何能将统计方法正确地运用到相关领域。例如培养从事经济管理的统计人才，在课程设置上至少应当包括四方面的知识：（1）经济理论课程，让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；（2）研究社会经济问题主要统计方法，包括常用的统计数据搜集方法，统计数据处理方法和分析方法；（3）适用电脑技术，让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能；（4）有关统计理论和统计实践中的前沿性问题，目的不在于要学生真正掌握这些问题，而是让学生了解统计理论和统计实践的前沿发展动态，启迪学生的科学思维能力。
(二)教学方法和教学手段的改革
统计教学方法和教学手段改革中，有两个焦点问题：一是如何激发学生学习统计学的兴趣；二是应用什么教学手段来达到较好的统计教学效果等。充分运用现代教育技术、教学手段，更新教学方法，促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
1.改灌输式教学为启发式教学，特别注重教育多样化和多层次性，不仅让学生掌握如何搜集、整理数据的技术，还要教学生读懂数字背后的事实。学会按照具体与抽象、动态与静态、个体与总体、绝对与相对、一般与特殊、演绎与归纳等不同的思维方式分析问题和解决问题。注重利用一题多解与一题多变，开拓学生的发散思维。
2.改单向接受式的教学为双向互动式教学，以案例分析与情景教学开启学生的思维闸门，使学生更形象、快捷的接受知识，发挥其独立思考与创造才能，培养学生创造性思维能力。
3.构建以课堂、实验室和社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时，加强实践能力锻炼，提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用，找到应用的结合点，才能使统计学获得最大的生命力。
（三）统计学与计算机教学相结合
教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家，现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生不会用统计软件分析数据，不管哪一个层次，都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科，统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体，让学生掌握一些常用统计软件的使用。除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外，还要培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。
（四）教学与实际的数据分析相结合
统计的教学不能只停留在课本上，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。统计教学和教材增加统计实际案例，通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。
（五）要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师
电脑、网络的出现，不仅改变了教学的手段，还深深地影响着教学的内容，因为它影响着经济、生活的发展和需求。语文（中文、外文）、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质，它们之间不是分离的，而是要尽可能结合在一起来进行教学，各管各教一套的办法已不适应现代化教育教学的需要，现代教育特别注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次，有了电脑、网络，必需要更新，要培养出一批能用电脑、网络来教学的新型教师，以便培养出新型的21世纪的人才。
[参考文献]
[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计,2001.9.
[关键词]
健康网讯: 胡良平 军事医学科学院生物医学统计咨询中心 北京 100850
很多在生物医药卫生等研究领域中从事科研工作的人经常提出这样的问题："为什么我们学了多遍统计学仍不得要领，每到用时就出错？"我的回答是："问题的症结是你们对统计学的系统性和准确性掌握得不够！"道理很简单，虽然你门学了多遍统计学，但每遍学的内容都大同小异，学的内容少，真正掌握的内容就更少了，而要解决的问题却远远超出了自己所掌握的知识范围；每次几乎都是脱离实际地学统计，从统计学教科书上看到的都是经过统计学工作者加工过的材料，自己面对的却是问题的"原型"，在尚未真正学会统计学之前，不会将实际问题转化为统计学问题，用十分有限的"几个招术"去对付各种各样复杂的问题，生搬硬套，张冠李戴，出错也就成为难以避免的事了。事实正是如此，在我国的一些科研成果档案材料中，在许多公开发表的科技期刊的学术论文中，甚至在一些电视和报纸等宣传媒体中，误用和滥用统计学的现象相当普遍，以至于严重影响了我国科技工作的科学性和严谨性。
统计学误用的现状
科技期刊中学术论文是科研工作质量好坏和水平高低的一面镜子，全面而又彻底地映射出科研工作者科研创新的思路、统计研究设计的能力、数据处理的水平、结论的可信程度等综合情况。然而，翻阅我国生物医药卫生等研究领域内科技期刊中的学术论文，不难发现误用和滥用统计学的频率相当高，实在令人震惊！概括起来有以下几个方面：其一，人们在"统计研究设计方面"常犯的错误有：忽视统计研究设计，盲目开展科学研究，实验过程中一旦出现了问题，常常措手不及；实验设计的四个原则（随机、设立、重复、均衡）遵守不严，由于研究者对许多重要非实验因素未加以控制，使各实验组之间缺乏可比性；科研课题本身涉及多个实验因素，研究者常采用单因素设计方法取代多因素设计方法，将原本存在交互作用的多因素之间的关系视为互相独立的关系，从而作出偏离实际、甚至完全错误的结论来。其二，人们在"实验资料的收集和整理"方面常犯的错误有：由于缺乏完善的统计研究设计方案的指导，人们常不能正确地收集和整理观测或实验数据，最典型的事例是：为了考察三种药物对生物体所产生的影响之间的差别有无统计学意义，研究者常选用30只小鼠，将它们完全随机地均分到三个药物组中去，当每组10只小鼠服用一种特定的药物后，要在2、4、6、8、10小时5个不同时间点上观测各组中的每一只小鼠某项或某几项定量指标的数值大小（一般是抽血检测，故不需要处死小鼠），目的是要看药物效应随时间推移的动态变化趋势。很多人在收集此类实验数据时，未对各组内的每一只小鼠做标记，仅仅记下了各组小鼠在各时间点上观测到的数据，但无法明确区分从每一只小鼠身上观测到的是哪5个数据。这就将一个原本属于"具有重复测量设计的资料"错误地当作"独立重复实验设计的资料"了。资料收集时的错误，将直接导致统计分析方法的误用，乃至影响统计和专业结论的正确性。还有人在整理实验数据时，随意将那些自认为"过大或过小"的数据舍弃掉，这不仅使实验研究的真实性受到了破坏，有时还容易失去发现奇迹（如基因的突变）的机会。其三，人们在进行"统计描述和表达"方面常犯的错误有：用统计表表达统计资料时，表中数据的含义未表达清楚，使读者百思不得其解；用统计图表达统计资料时，常用表达定性资料的条图来表达各种定量资料，割裂了数据之间的内在联系；有时随意在坐标轴上标刻度值，使图形反映的升降变化趋势是错误的；用表达正态分布的方法来表达呈偏态分布的统计资料；将百分比与百分率混为一谈；滥用相对数，如用某药物医治某病患者5人，治愈3人，就认为此药的治愈率为60%。其四，人们在选用"统计分析方法"方面常犯的错误有：将t检验和c2检验分别视为处理定量资料和定性资料的"万能工具"；不考虑资料所具备的前提条件，盲目套用各种统计分析方法；将在专业上毫无关联的变量强硬地放在一起进行相关与回归分析；用直线回归取代曲线回归。其五，人们在处理"多因素多指标统计资料"方面常犯的错误有：用单因素分析方法取代多因素分析方法，用一元分析取代多元分析，这样无法揭示多因素之间的相互关系和多指标之间的内在联系，容易得出片面的、甚至歪曲事实的结论。
对策与建议
要积极开展科研协作。笔者长期从事统计咨询的一个切身体会是："实际工作者与统计学工作者之间开展密切的科研协作，对双方都非常有利。"这样一来，实际工作者不仅可以腾出大量时间做专业方面的事，而且可以集中精力投身于改革创新，在本学科领域及相关领域内做出更高水平的科研成果来；而对于统计学工作者来说，有机会将自己学到的数学、统计和计算机等方面的知识用来解决生产和科研实践中的具体问题，不仅是一种有意义的工作，而且是一种享受和快乐。"积极开展交叉学科之间的课题协作"，是一个"经济、高效、优质、科学"地完成科研课题的现代运作模式，是信息时代的必然发展趋势。利用Internet网开展科研课题协作，是一个"投资小、见效快、回报大"的举措，是广大实际工作者最明智的选择！每一位实际工作者在运用统计学解决实际问题时，应当建立"有所为和有所不为"的理念，确有把握解决的问题就自己解决，没有把握解决的问题，应当向内行请教或请统计学工作者协助解决。
要参加统计培训。广大实际工作者有自己的专业主攻方向，很难挤出较长时间来学习各种统计学知识，但可以结合自己的研究领域中经常涉及到的统计学问题，有的放矢地去参加一些高水平的短期统计学培训班，带着问题、分专题学习统计学，可以达到事半功倍的效果。医药卫生等科技期刊编辑部，要在"稿约"中尽可能增加对统计学的具体要求，以便提高稿件的质量；每个编辑部应培养一、二名统计学水平较高的编辑（因为仅靠少数兼职统计学编委是远远不够的！），方可真正提高稿件的编审质量。
要提高生物、医学、卫生统计学的教学质量。要想使医药院校的本科生和研究生真正学会统计学，必须编写出理论密切联系实际的统计学教材，改革"满堂灌"的传统教学模式，引导他们积极参与教学活动，使他们变被动接受知识为主动获取知识。教师应从问题的"原型"入手去讲授统计学，教给他们正确的统计思想，教会他们如何将实际问题转化为统计问题，如何正确地选用统计分析方法，如何结合统计和专业知识作出正确的结论，这是解决"很多人学了多遍统计学仍不得要领"的最有效方法！使他们明白，学统计一定要设法学会"点金术"，千万不能急于求成，仅学一点"半生不熟"的统计方法，就到处盲目套用，这样做既害了自己，也害了他人，更害了我国的科技事业！
要完善监督管理机制，制定行之有效的政策。在科研课题的评审、科研成果的鉴定、新药的审批、学术期刊质量的审读、研究生学位论文的评阅、职称的评定等学术性较强的科研和科管工作中，应当进一步完善监督管理机制，制定行之有效的政策，以便有效地堵塞和防止科学性和严谨性差的"产品"通过鉴定。
随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。
一、统计学的基本发展趋势
纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。
（一）统计学与实质性学科结合的趋势
统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。
这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。
（二）统计学与计算机科学结合的趋势
纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining,又译“数据掏金”）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号“要学会抛弃信息”。人们考虑“如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？”面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。
所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
二、统计教育的改革
(一)统计专业课程建设问题
专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题是课程设置和规范课程内容。课程设置主导学生的知识结构，培养统计理论人才应当设置较多的数学课程，目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程，目的是让学生如何能将统计方法正确地运用到相关领域。例如培养从事经济管理的统计人才，在课程设置上至少应当包括四方面的知识：（1）经济理论课程，让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；（2）研究社会经济问题主要统计方法，包括常用的统计数据搜集方法，统计数据处理方法和分析方法；（3）适用电脑技术，让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能；（4）有关统计理论和统计实践中的前沿性问题，目的不在于要学生真正掌握这些问题，而是让学生了解统计理论和统计实践的前沿发展动态，启迪学生的科学思维能力。
(二)教学方法和教学手段的改革
统计教学方法和教学手段改革中，有两个焦点问题：一是如何激发学生学习统计学的兴趣；二是应用什么教学手段来达到较好的统计教学效果等。充分运用现代教育技术、教学手段，更新教学方法，促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
1.改灌输式教学为启发式教学，特别注重教育多样化和多层次性，不仅让学生掌握如何搜集、整理数据的技术，还要教学生读懂数字背后的事实。学会按照具体与抽象、动态与静态、个体与总体、绝对与相对、一般与特殊、演绎与归纳等不同的思维方式分析问题和解决问题。注重利用一题多解与一题多变，开拓学生的发散思维。
2.改单向接受式的教学为双向互动式教学，以案例分析与情景教学开启学生的思维闸门，使学生更形象、快捷的接受知识，发挥其独立思考与创造才能，培养学生创造性思维能力。
3.构建以课堂、实验室和社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时，加强实践能力锻炼，提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用，找到应用的结合点，才能使统计学获得最大的生命力。
（三）统计学与计算机教学相结合
教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家，现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生不会用统计软件分析数据，不管哪一个层次，都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科，统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体，让学生掌握一些常用统计软件的使用。除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外，还要培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。
（四）教学与实际的数据分析相结合
统计的教学不能只停留在课本上，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。统计教学和教材增加统计实际案例，通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。
（五）要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师
电脑、网络的出现，不仅改变了教学的手段，还深深地影响着教学的内容，因为它影响着经济、生活的发展和需求。语文（中文、外文）、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质，它们之间不是分离的，而是要尽可能结合在一起来进行教学，各管各教一套的办法已不适应现代化教育教学的需要，现代教育特别注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次，有了电脑、网络，必需要更新，要培养出一批能用电脑、网络来教学的新型教师，以便培养出新型的21世纪的人才。
[参考文献]
[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计,2001.9.
随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。
一、统计学的基本发展趋势
纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。
（一）统计学与实质性学科结合的趋势
统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。
这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。
（二）统计学与计算机科学结合的趋势
纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining,又译“数据掏金”）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号“要学会抛弃信息”。人们考虑“如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？”面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。
所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
二、统计教育的改革
(一)统计专业课程建设问题
专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题是课程设置和规范课程内容。课程设置主导学生的知识结构，培养统计理论人才应当设置较多的数学课程，目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程，目的是让学生如何能将统计方法正确地运用到相关领域。例如培养从事经济管理的统计人才，在课程设置上至少应当包括四方面的知识：（1）经济理论课程，让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；（2）研究社会经济问题主要统计方法，包括常用的统计数据搜集方法，统计数据处理方法和分析方法；（3）适用电脑技术，让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能；（4）有关统计理论和统计实践中的前沿性问题，目的不在于要学生真正掌握这些问题，而是让学生了解统计理论和统计实践的前沿发展动态，启迪学生的科学思维能力。
(二)教学方法和教学手段的改革
统计教学方法和教学手段改革中，有两个焦点问题：一是如何激发学生学习统计学的兴趣；二是应用什么教学手段来达到较好的统计教学效果等。充分运用现代教育技术、教学手段，更新教学方法，促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
1.改灌输式教学为启发式教学，特别注重教育多样化和多层次性，不仅让学生掌握如何搜集、整理数据的技术，还要教学生读懂数字背后的事实。学会按照具体与抽象、动态与静态、个体与总体、绝对与相对、一般与特殊、演绎与归纳等不同的思维方式分析问题和解决问题。注重利用一题多解与一题多变，开拓学生的发散思维。
2.改单向接受式的教学为双向互动式教学，以案例分析与情景教学开启学生的思维闸门，使学生更形象、快捷的接受知识，发挥其独立思考与创造才能，培养学生创造性思维能力。
3.构建以课堂、实验室和社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时，加强实践能力锻炼，提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用，找到应用的结合点，才能使统计学获得最大的生命力。
（三）统计学与计算机教学相结合
教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家，现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生不会用统计软件分析数据，不管哪一个层次，都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科，统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体，让学生掌握一些常用统计软件的使用。除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外，还要培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。
（四）教学与实际的数据分析相结合
统计的教学不能只停留在课本上，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。统计教学和教材增加统计实际案例，通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。
（五）要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师
电脑、网络的出现，不仅改变了教学的手段，还深深地影响着教学的内容，因为它影响着经济、生活的发展和需求。语文（中文、外文）、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质，它们之间不是分离的，而是要尽可能结合在一起来进行教学，各管各教一套的办法已不适应现代化教育教学的需要，现代教育特别注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次，有了电脑、网络，必需要更新，要培养出一批能用电脑、网络来教学的新型教师，以便培养出新型的21世纪的人才。
[参考文献]
[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计,2001.9.
