统计和统计学的含义精选(九篇)

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第1篇：统计和统计学的含义范文

关键词：统计学；符号；期刊；表达形式

中图分类号：F233 文献标识码：B 文章编号：1009-9166（2011）0020(C)-0342-01

一、统计学符号及其意义

统计学中涉及很多的数学符号，不同的符号有不同的含义。下面列举几点我们使用统计学符号的体会。

一些常见的符号的书写、发音、及其统计学含义：

在上表中罗列出了20多个字母的大小写、发音、统计学含义，使用统计学符号常见的错误有：(一)用U（读up-silon）代替v（读nu，自由度）。将总体参数符号与样本统计量符号混用，如用口表示由样本数据获得的总体回归估计值（正确的书写应该是6或者p）。(二)单双侧标注错误，如将￡、z假设检验的双侧界值符号错误书写为￡。，小‰（这是单侧界值，双侧界值符号正确的书写应该是￡。/2，v、2。，2）.或犄置信区间的置信度书写为（1-a/2）或100（1-a/2）%，（无论单双侧，置信度正确的书写应该是（1-a）或100（1-口）%）。(三)z检验通常书写为“检验，但常用统计软件和国外文献所指的U检验通常是Mann-WhitneyU检验。

二、编写统计学符号的方法

（一）数学公式编辑器。微软Office软件（包括Word、Excel、PowerPoint等）中带有数学公式编辑器，基本上可以满足数学符号编辑的需要。使用时可点击菜单“插入一对象（O）一MicroSoft公式3.0”，获得所需要的符号。为了方便经常使用，可点击菜单“工具一自定义（c）一命令一插入，在右侧找到图标、，然后将此图标拖到快捷菜单中。（二）微软Office Symbol字体。无论在Word、Excel，还是PowerPoint中，采用Symbol字体，均可将英文字母转变成希腊字母。倒如，如果随便选用第一个表中的两列（即大、小写英文字母），将其字体修改为Symbol字体后；则倒数第二列与倒数第一列分别与该表的第二列（小写希腊字母）与第三列（大写希腊字母）一一对应，完全相同。

三、统计学在期刊中的常用缩写

缩写可以避免冗长的文字书写，就像其他学科一样，统计学也有很多常用的缩写符号，统计学书籍、期刊杂志中，经常可以看到这些缩写符号，理解其意义，有助于阅读。另外，在SPSS、SAS等标准统计学软件中，统计分析结果也经常出现这些缩写词.理解其意义，有助于对其结果的理解。比如回归分析的SAS程序运行结果中，可以看到RMSE，它实际意义为root mean square error（误差均方根），我们中文统计学教科书常称之为剩余标准差。

四、其他统计学符号在期刊中的的规范使用值

统计学符号采用正体还是斜体，具有一定的规范。如公式、模型中代表某一变量意义的外文字母，一律使用斜体；代表其他意义的字母，如自然对数e，对数符号log、In.三角函数符号cos、sin，极大值、极小值符号max、m：n，微分符号d，增量符号（请与三角形符号区别），以及常量或者恒量等均用正体。正文及图表中外文字母的使用亦遵循此规则。

结语：按GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定，统计学符号一律采用斜体书写。样本的算术平均数用英文小写斜体互，中位数用英文大写斜体M等，由于统计学的发展前景非常广阔，因此对于统计学符号在期刊中的表达形式的研究的意义也具有非常重大的意义，由于篇幅的限制和时间的限制，对于统计学符号在期刊中应用的研究只能进行很简单的分析，而很多内在的都没有触及，但是随着文化和统计学的发展，相信一切的问题都会随着时间而慢慢解开。

作者单位：广东省梅州市蕉岭县统计局

作者简介：刘丽珍，女，汉，本科，广东省蕉岭县，单位：广东省梅州市蕉岭县统计局；专业，法学；研究方向：统计。

参考文献：

第2篇：统计和统计学的含义范文

［关键词］大数据;应用型人才;SPOC建设

1大数据的含义

各行各业都存在着大数据，从表面来看，它就是实时性较强、种类较多、数据量大的一个集合，但其真实含义不仅仅如此，大数据的深层含义是在众多错综杂乱的数据中，利用科学方法及时提取出有效的数据，并进行整理和分析，为政府、企业等决策者提供潜在价值的数据。因此大数据时代给《统计学》带来了更多发展机遇。这就要求《统计学》课程无论从内容上，还是教学方式、教学资源上必须进行改革和完善。

2大数据为人才培养的研究带来新的发展机遇

《统计学》是一门应用性较强的学科，它是经管类专业的专业基础课，旨在于培养学生能进行数据收集、数据整理与数据分析的专业技能;从数量的角度去认识经济变量及经济变量间的关系，掌握其发展规律，指导实践的方法论科学。大数据现代信息化扩大了统计学的应用范围，为统计学的发展带来新的机遇。

2.1有效提升数据收集的时效性、准确性、全面性

大数据时代出现前，只有当要分析某经济现象时，才会主动调查收集此方面的数据，且数据的收集只限于人工，查找一下有关的统计年鉴、权威性较强的经济报告等，遇到一些具体数据没有的，只能在文章中进行说明，用一些相关的数据去代替，所以说传统的数据收集来源存在不稳定性，且数据的可靠性较一般，这些特点对数据分析结果存在着一定程度的误差。但大数据时代的到来，给数据收集带来了发展的机遇，数据收集的时效性、准确性、全面性得到了大幅度的提升。数据的收集不再仅局限于人工，因为大数据的数据收集是建立在网民在互联网留存的信息，且数据收集更有针对性、数据质量也更为精确、数据的时效性更高以及数据更加全面。相对于传统的数据收集，它更加省时、省力和省物。

2.2数据分析结果更加准确

传统的统计分析在分析总体的规律性时，由于数据收集的有限性，只能对样本数据进行分析，使用推断性统计分析方法推断总体的规律，其结果并不能全面、总体概括数据的整体情况。大数据的出现，为数据分析提供了良好的数据基础，利用现有的多种统计软件同时进行多方面的统计分析，对分析对象的了解更全面、更准确，为统计员提供更准确的决策依据。

3人才培养存在的问题

3.1与思想教育长期相互隔离

作为一名高校教师经常会在课堂上问学生们“你喜欢现在自己的专业吗?”“你对自己的未来有什么规划?”等问题，但很多同学不喜欢自己的专业，甚至有的学生都不知道自己专业将来毕业后可以做什么，对自已的规划就更谈不上了。这些问题都显示了高校大学生的思想教育存在着问题，无法树立正确的人生观、价值观和世界观。而高校的思政教育通常开设了专门的课程，如《基本原理概论》《中国近现代史纲要》《思想和中国特色社会主义理论体系概论》《形势与政策1－4》，分别设于大学生的前四学期，作为公共基础课，总学时比例也很高，但由于大学生在学习过程中，对课程的不重视，导致这些课程没有对大学生的思想教育起到作用。高校的专业课教育虽然经过长期的改革及教师们的努力研究，专业课之间进行了有效的融合讲解，但专业课教育长期与思想教育相脱离，这种现象不利于学生的整体发展，也没有体现出公共基础课与专业课的相辅相成作用，导致人才培养方案设计的失效。所以大学生的专业课与思想教育融合是势在必行的。《统计学》课程是高校经管类专业的专业基础课，讲解如何收集数据、整理数据、分析数据、解释数据，并从数据得出规律性结论的一门学科，提高学生数据分析和解决实际问题的能力，是学生在日后工作中提供经营管理的咨询、决策、实施管理的工具。《统计学》课程一定要在授课过程中融入“课程思政”元素，发挥《统计学》课程的思政教育功能。

3.2SPOC建设不完善

2020年受肺炎疫情的影响，各大高校纷纷改为以“网上授课”为主。在疫情期间，教师为了监督学生学习，提高学习效果，不断地更新和探索新的教学方法，向学生推送网络资源，利用学习通、腾讯课堂等方式进行网络授课。线上和线下结合的教学模式已成为一种教育的发展趋势。但疫情期间，《统计学》课程线上教学出现了很多问题，导致学生的学习积极性不强。《统计学》课程的网络资源很多，但由于各大高校的学情不同，很难从现有的线上资源找到一个适合不同层次学生的网络资源，尤其对于民办高校学生来说，其知识基础薄弱、学习兴趣不浓、学习积极性较差，很难固定找到一个网络资源完全与民办高校的《统计学》教学大纲培养应用型人才相符。除了向学生推送网络资源提前预习外，课堂前、课堂中、课堂后提高学生学习的参与率、考核学生在授课后其基本理论知识的掌握程度等也是非常重要。那如何能做到这些有效的监督呢?这就需要高校针对自己的学情进行课程SPOC建设，再以其他网络资源为辅，可以有效提高学生的主动学习性。而现有的高校《统计学》课程SPOC建设还不完善，甚至有很多高校的《统计学》课程SPOC建设几乎为零。

4大数据背景下人才培养的建设

4.1与思政教育相结合的建设

(1)理论授课的要点与思政教育的融合。第一，统计学的基本理论包括统计学定义、统计学研究对象、特点、统计学的起源和发展、统计学学科的性质等内容，它与思政教育的融入点为:认识统计学的作用、统计学的发展历史，以史为鉴可知兴替。在原始社会中只是有计数活动;到了奴隶社会为了课税和征兵，开始对人口进行普查、土地和财产进行统计;到了封建社会，秦汉、唐宋、明清分别对地方田亩和户口统计、土地调查和计算、人品登记和保甲制度;到封建社会后期和资本主义社会前期，随着社会生产力发展及分工细化，直到目前已进入大数据时代。第二，统计数据的收集，数据的来源有两种:直接来源和间接来源。对于间接来源数据，融入“诚实守信，尊重他人劳动成果，为企业一些机密数据保密原则，遵守统计人员的职业道德等”思政教育;对于直接来源数据，要“实事求是，对真实数据产生敬畏，做一个有思想不盲从的统计从业人员等”思政教育。第三，统计学的分析主要有描述性统计和推断性统计。其中推断性统计分析的参数估计引入“以点概面、从局部到总体”、假设检验引入“事物的对立面”等思政教育。(2)课程思政融入于案例和实践教学中。检验学生对《统计学》课程内容掌握的程度及是否能进行应用去解决经济问题，最有效的方法就是实训教学。在实训教学中，教师以生活熟悉的案例为载体讲解统计学各种分析方法在软件的操作，将学生进行分组，利用学生的好奇心和兴趣，让学生自选一个身边感兴趣的现象作为研究。引导学生们用科学的方法进行问卷调查收集数据，对回收的数据进行细致的审核和整理，此时融入“坚持客观、严谨科学的态度等”思政教育。在整理好的数据进行数据分析时，融入“尊重数据分析的最终结果等”思政教育。在实训过程中，让每组学生对所收集的数据中某一问卷中的某一数据进行撰改后数据分析结果与未撰改数据分析结果相比，有何差别，引导学生们去认识数据真实性的重要性，让学生养成严谨、敬业、尊重事实的科学态度，培养他们成为真正热爱并有职业操守的统计职业人才。

4.2线上SPOC建设

《统计学》课程的SPOC建设针对校内线上资源建设，它的完善会极大提高学生自主学习的能力。作为一名民办高校《统计学》教师，笔者认为针对我校的学情，此课程的SPOC建设包括线上微课、线上讨论、线上答疑的建设。线上微课视频是指通过“碎片化”教学，将教学过程中的重点、难点和疑点结合实例讲解，以教学视频方式呈现出来，具有针对性强、目标明确和时间短等特点。利用学习通等软件提前上传给学生，向学生布置任务，利用软件的一些功能，监督学生观看的时间，并设置在学生观看后，需学生总结出学习视频内容的心得，即理解内容、不理解内容，也可以提出问题及意见。这不仅可以监督学生学习，提高他们自主学习的时间，也可以为教师后续的课程改革提出方向及依据。线上讨论主要是设置在每一章理论课结束后，在线上设计一些案例，并提出任务，让学生在课后对所提出的案例任务进行线上讨论，运用所学的理论知识去解决实际的经济问题，不仅提高学生理论与实践相结合能力，还可以提高学生的独立思考、解决实际问题的能力。教师根据学生在线上讨论的参与率及讨论效果给予学生平时成绩，也体现了各大高校对课程考核成绩的一项改革，侧重于平时学习的考核。而线上答疑，是利用现代信息技术，在网上进行的一种答疑方式，教师可随时随地在线上看到学生的疑问，针对学生的疑问及时进行解答。这种线上答疑方式为学生对重点知识的反复学习和深刻理解提供了及时、较好支持，为其巩固知识和加强理解给予很大的帮助，提高学生学习积极性，提升其学习兴趣。

参考文献:

［1］胡瑞香.浅谈课程思政理念下《统计学基础》课程教学改革的探索［J］．国际教育，2020(10)．

［2］方万里.统计学与思政课程同向同行的思考［J］．太原城市职业技术学院学报，2020(11)．

［3］杨潇伟.大数据对高职统计学教学的影响［J］．产学研经济，2020(11)．

［4］唐谦.大数据背景下统计学教学改革探讨［J］．课程教学，2020(10)．

［5］马斐斐，尚增振.大数据背景下经管类专业统计学课程教学改革研究［J］．科技经济导刊，2020，28(33)．

第3篇：统计和统计学的含义范文

关键词：计量经济学；定义；科学性；不精确性；局限性

中图分类号：F064.1 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）015-000-01

一、计量经济学的含义

1.计量经济学的早期含义

在17世纪时期，计量经济学第一次在戴夫南特和金的研究中出现，但当时，计量经济学这个专业术语并未出现，直到挪威的一位名叫弗里希的经济学家在其发表的论文中提出了计量经济学的概念。计量经济学表示经济学和数学以及统计学的有机统一。在研究中发现在统计学和数学以及经济学的相互关系中存在着一种规律，发现这个发现的发现者将其命名为计量经济学。计量经济学是对理论政治以及纯经济学的主观抽象法则进行试验和数据检验并由此来将纯经济学最大化的成为严格意义上的科学。

1933年，计量经济学会将计量经济学定义为：通过经济学与数学以及统计学的有机统一，以实现经济问题理论定量与经验定量相统一的目标。这个定义表现了计量经济学是由统计学数学以及经济学共同组成的，缺一不可。我们不能简单地理解为是数学在经济理论领域的应用，也不能笼统得以为是经济理论问题的简单统计，只有将三者构建在一起才能发挥出特定的效力。

2.计量经济学的现代含义

由于计量经济学的早期目的在于科学化经济理论研究，因此在随后的经济理论研究方法的不断拓展完善中，计量经济学的含义也随之发生了改变。其定义变的更加具体也更加具有内涵。第一种定义认为：“计量经济学是利用统计学和数学的方法来分析经济学理论数据，将经济学的经验理论包含在内一起分析，通过分析来证明经济理论的正确与否。”第二种定义认为：“计量经济学的目标是建立经济模型来分析经济学中的变量之间的相互关系。通过模型来确定当一个变量发生变化时对其他变量会造成多大影响。使用数学和统计学的方法工具来解决发生在经济和社会中的变量变化问题，并引导人们对此类问题分析和了解并解决。

小结：发展至今，计量经济学已经成为经济学的重要分支学科，但其基础和目标并未有多大改变。还是将经济学和数学以及统计学三者合一共同解决和推断经济理论假设的实证研究。不管是哪一门学科都可分为理论和应用两个方面。因此，计量经济学也可分为理论计量经济学和应用计量经济学。自2008年爆发的经济危机，其后果影响至今。作者认为这不一定是计量经济学的理论研究问题，其可归结于应用计量经济学的问题。由于人们对计量经济学的滥用和理解的不透彻所以才无法从理论计量经济学中找到问题的解决办法。

二、计量经济学的特性

计量经济学是经济学的重要分支学科。可以说计量经济学是经济学的独特一面。计量经济学科学性的标志在于其严谨的数学方法逻辑性和正确指向性的统计推断。当然，对于计量经济学科学性的质疑也从未间断过。凯恩斯认为计量经济学是“统计的炼金术”，“蹩脚的魔术”。他认为计量经济学到目前为止还算不上科学的研究方法。为此作者统计出了科学标准并表现了计量经济学的科学性。

1.计量经济学的科学性

首先，科学哲学标准为：逻辑实证主义科学标准：其核心是事物的可证实性。包括维也纳学派的逻辑实证主义和柏林学派的逻辑实证主义以及“亨善尔”逻辑主义。证伪主义科学标准。这种证伪主义的基本出发点是证实和证伪之间的逻辑不对称。凡是可以被证伪的那就不是科学的。

其次，我们可以在计量经济学中发现逻辑实证主义的特性：重视证实，观测，反对因果关系的存在，反对理论实体。从计量经济学中我们更能找到证伪主义科学标准的影子，计量经济学的作用就在于对原有的经济理论或问题进行模式分析，不断假设推断，通过证实和证伪发掘出解决实际问题的方法。在这一方面充分体现了在计量经济学中证伪主义科学标准的存在。

2.计量经济学的不确定性和局限性

首先，计量经济学具有不精确性。其实这是一件无可厚非的事。从基础来源上来看，庞大的经济数据本身就具有不精确性，通过计量经济学的研究也只能得到一个近似的结果。通过计量经济学的方法研究，我们能得到一个理想的世界，但未来是否真是如此还有待商榷。统计学也是计量经济学的构建者之一，这决定了计量经济学的研究结果是一个随机事件，是否得到想要的结果还需要共同的努力，这与计量经济学的科学性并未冲突。

其次，与其它学科一样，在计量经济学的科学性和不精确性之外还有其局限性。从研究方法上而言，计量经济学的研究方法是经验实证的模型方法。这既是计量经济学的科学性和不精确性所在也是其局限性所在。从经济学的语言层面而言，以统计学和数学为基础的计量经济学的经验实证的模型语言有着其自带的局限性。计量经济学中证伪主义科学标准的存在的气息太重，这种以不平衡的逻辑为出发点的方法论决定了计量经济学的局限性。

三、结论与展望

时代在进步，人民富有了，消费提高了，伴随的经济危机也爆发了。经济危机的爆发更加重对计量经济学的质疑。无法准确预测经济危机的到来，在解决经济危机上的能力不足都存在于人们疑惑中。从上文的分析中我们可以得到这样的结论：“计量经济学的研究方法为解决经济问题提供了模型，在此模型中我么能够看到理想的世界，能够正确预测经济的走向，但是计量经济学中的统计学成分决定了其理想结果之外还存在其他结果。我们应当做的事理解透彻计量经济学并不滥用。计量经济学的科学性证明其是科学的方法。如果我们能够理解经济领域中变量的变化以及影响的大小并知道如何避免这种情况的发生或有制定对策，那么应该会有效的应用计量经济学。

参考文献：

[1]洪永激.计量经济学的地位、作用和局限.经济研究，2007（5）：139-156.

第4篇：统计和统计学的含义范文

关键词统计学教学探索案例教学

统计学是一门处理数据的科学，它所提供的是一套有关数据收集、处理、分析、解释并从中得出结论的方法，研究的是来自各领域的数据。①随着数字化进程的不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律来为未来的决策经营提供依据，统计方法和技术的应用也就显得越来越重要。教育部也将“统计学”列为经济管理类专业的核心必修课，然而在教学实践中，“统计学”是一门教学难度较大的课程，存在严重的“教师难教，学生难学”的问题。在推进地方性院校向应用型本科学校教学改革，培养社会发展需求的高素质应用型人才的实践过程中，如何提高统计学课程的教学效果，提高学生的统计学理论的应用能力，成为许多统计学老师一直在思索的问题。

1经管类专业统计学教学过程中面临的问题

（1）课程内容比较抽象，学习难度相对较大。

统计学中存在着一些抽象的概念并且涉及到较多的公式和计算，和数学课程有点类似。有些内容的理解需要一定的数理基础，例如讲到参数估计和假设检验时，需要学生有一定的概率论基础，了解什么是随机事件，在此基础上才能理解什么叫置信水平，为什么在假设检验中会犯两类常见的错误，如果学生对置信水平，原假设，备择假设这些基本概念都弄不清楚，那么就很难对参数估计，假设检验这些统计工具进行灵活应用了。而讲到线性回归时，又需要学生具备一定的微积分知识，来理解利用最小二乘法进行参数估计的基本原理。同时，与其他经济学理论课程相比，统计学课程更强调逻辑性和推理性，缺乏趣味性，比较枯燥，部分学生不了解统计的用途和作用，认为自己和统计的距离比较遥远，因而认为学统计学没有用，因而不想学。

（2）学生数理基础薄弱，畏难情绪严重。

经管类专业的学生在招生时是文理兼收的，而且以文科生居多，学生的数学基础相对较差，之前的微积分，概率论课程学得不太好，因此看到数字和公式较多的统计学，下意识地将其归类为一门数学课程，认为“这是一门数学课程，我肯定学不会”，产生严重的畏难情绪，同时也为自己不学统计学找到了借口。在笔者和学生的交流中，有的学生反映自己碰到数学类的课程必定挂科，所以统计学肯定是学不好的。再加上地方性院校学生一般学习目标不明确，自控能力不强，自主学习能力不佳，②统计学学的学得不好，也就不足为怪了。

（3）教学过程中过于注重理论，没有做到理论与实践相结合。

统计学是一门研究方法论的课程，其生命力在于应用。③但是在实际的教学中，教师往往过于强调理论的讲解和统计公式的推导，使用的语言过于过于专业化，④对统计指标背后的统计思想挖掘不够深入，学生不能理解统计指标背后的统计思想和经济含义，只知其然而不知其所以然，为了通过期末考试而死记硬背公式，不能对统计指标所代表的经济含义进行解释，也就不能利用统计指标来分析经济问题了。这无形中也进一步加深了统计学就是一门数学课程的印象。这一方面是因为教师的知识体系不够全面，在教学中“以不变应万变”，同样的案例反复讲解于不同的专业，不能选取与学生专业相关的最新经济管理类案例，做到与学生专业的紧密结合，没有让学生体会到统计学在经济管理中的应用价值，不能激发学生的学习兴趣和学习动力。

（4）教材的选用存在一定难度。

虽然《统计学》的教材很多，但是普遍存在这样或那样的问题，而且基本没有针对经管类学生的专门统计学教材。现行的统计学教材普遍存在重理论，轻实践的缺点，强调公式与计算，内容深奥不够通俗，部分案例过于陈旧。贾俊平教授等编著的《统计学》教材教师认为较好，有excel和SPSS的操作步骤，单从学生的反映来看，学生普遍反映该教材的推断性统计部分公式较多，案例过于陈旧，不具备良好的示范作用，增大了学生的学习难度和畏惧心理。

2提高统计学教学效果的对策

（1）引入案例教学，激发学生学习兴趣。

紧跟时事，精选一些最新与经济管理类的统计学案例或新闻，通过案例将统计学理论与经济时事结合起来，一方面可以提高学生的学习兴趣，明白统计学在经济专业中的重要性与应用性，另一方面可以提高学生分析和解决实际问题的能力，加强学生对统计指标的理解。如讲到数据的概括性度量时，可以引入统计局公布的最新全国平均工资水平，对比民众的吐槽来说明平均数的局限性，从而说明众数和中位数的适用范围。也可以通过经典的消费函数来解释线性回归方程中的相关概念，深入浅出的解释线性回归的基本思想，激发学生的学习兴趣，让其感受到统计学确实是一门应用性学科，同时也可以提高学生的应用能力，将不同学科的知识联系起来对问题进行综合分析。

（2）注重理论与实践的结合，引导学生进行具体的统计实践。

在讲解描述性统计学相关的知识时可以给予学生自己动手实践的机会，设计经济学相关的问题，让学生根据所学的统计知识，设计调查问卷，选择合理的调查方式进行调查并收集数据，最后对调查结果进行分析，撰写出调查报告。在讲解推断性统计学时可以要求学生自行搜集数据进行预测分析等。一方面可以激发学生的学习兴趣，另一方面可以提高学生的实践能力。适当增加上机课时，要求学生能够利用excel和SPSS软件进行数据分析，达到学以致用的目的。

（3）改革现有的考核方式。

考试作为检验学生对知识掌握的一个工具，是教学中非常重要的一个环节，传统的闭卷考试虽然能够在一定程度上反映学生对知识的掌握程度，但是许多学生为了通过考试，考前突击对知识点进行死记硬背，并不能理解相关的概念和统计指标。而统计学作为一门工具类的学科，更应当注重的应该是学生的技能训练和综合能力的培养，所以应当改革现有的闭卷考核方式，采取综合考核的形式。综合考核应当包括知识体系的考核以及技能考核。知识体系的考核主要包括学生平时上课的表现和闭卷考试的表现。平时成绩的考核一方面从学生听课及回答问题的表现，另一方面通过Kahoot平台对学生进行随堂测验。技能考核则包括学生的调研报告和平时上机课的表现。调研报告通过分组调研，撰写调研包括的形式进行考核，上机课则要求学生必须在课堂上完成要求的作业，课后撰写实验报告。

（4）加强“双师型”教师队伍的建设。

高水平的“双师型”教师队伍是地方应用型本科院校办学实力的体现，是推动学校持续、健康发展的内在动力，是培养高素质应用型人才的关键。⑤地方应用型本科院校立足于为区域经济社会发展服务，第一要务是培养适应区域经济发展需要的人才，“双师型”教师具备丰富的经济常识，综合素养较高，对行业前沿动态把握准确，在培养学生动手能力方面更能发挥作用，能够传授给学生行业中最新的应用性技能，使学生能很快适应工作岗位的需要。同时“双师型”教师阅历较为丰富，能够及时更新课程内容，做到与课本知识行业发展的及时对接，激发学生的学习兴趣。

3结语

统计学作为一门应用性的学科，传授给学生的是一种方法论。学生对知识的掌握程度主要反映在两个方面：一是学生的调查研究能力，要求学生能够针对实际问题设计问卷，选择适当的调查方式搜集数据。二是学生分析处理数据的能力，要求学生能够对搜集到的直接或者间接数据进行描述性分析，从中找到规律，并能够在此基础上进行进一步的推断分析，对分析出来的结论能够进行合理解释。对统计学的教学改革探讨从教学观念到教学过程以及最后的考核方式都要围绕着两个能力的培养来进行。当然，统计学教学中还有很多的问题与困难，统计学教学探索的道路还很漫长，深化教育改革，实现地方院校向应用型高校转型，培养兼具学识素养和实践创新能力的高素质人才，需要学生、老师和学校等多方面的努力。基金项目：湖南科技学院2015年教改项目

注释

①贾俊平,何晓群,金进勇.统计学(第六版)[M].中国人民出版社,2015.

②刘金龙,张君霞,赵琳琳.不同类型高校学生自主学习能力差异研究[J].科教文汇,2014.9.

③白日荣,苏永明.非统计专业统计学教学的改革与创新[J].教学研究,2007.

④张慧.经管类统计学教学方法的思考[J].科学教育,2014.10.

第5篇：统计和统计学的含义范文

关键词：社会经济统计；具体性；第一季度劳动生产率；综合指数；因素顺序

中图分类号：G4文献标识码：Adoi：10.19311/ki.16723198.2017.04.077

1“第一季度劳动生产率”类似问题的计算方法

1.1目前统计教材中“第一季度劳动生产率”计算的两种方法

目前，我国高等院校经济、管理类各专业都开设《统计学原理》这门基础课程，“时间序列分析”（或称“动态数列分析”）是《统计学原理》中的重要内容，而“时间序列水平分析”又是“时间序列分析”的重要章节。“时间序列水平分析”中“平均发展水平”的延续内容“一段时间的发展水平”，如“第一季度劳动生产率”的计算存在两种计算方法。

现以表1为例，说明目前统计教材中“第一季度劳动生产率”的两种计算方法。

1.2对两种计算方法的评价

用经济性、具体性、可比性三个标准进行评价。

方法①既具有经济意义，还符合“统计”的具体性和可比性原则。

“该企业2014年第一季度月平均产值”与“该企业2014年第一季度月平均人数”，在经济内容上具有内在联系，即1符合月平均劳动生产率的科学概念，具有经济意义。

可比性是计算相对指标的最重要条件。所谓可比性，主要指对比的两个指标（即分子与分母），在总体范围及指标口径上要求一致或者相适应。在@里，和都包含有“该企业2014年第一季度”的特指，在总体的时间范围上相一致，因此，和具有可比性。

再从具体性方面考察。社会经济统计研究的是社会经济现象的具体的数量方面，而不是抽象的数量关系，这是它与数学的一个重要区别。数学研究客观现象的数量关系和空间形式，具有高度的抽象性，可以撇开所研究现象的具体内容；而统计在研究社会经济现象的数量方面时，则必须紧密联系被研究现象的具体内容。在本例中，我们研究的是“劳动生产率”这个具体问题，和不能人为的拆分，即1是一个整体。换句话说，在计算第一季度劳动生产率时，月份个数（n）不能随意更换位置，它只能在第一季度月平均劳动生产率之前，即“3×”或者在第一季度月平均劳动生产率之后，即“×3”。因此，方法①还符合“统计”的具体性特点。

方法②虽然符合“季劳动生产率”的含义，具有经济意义，但违背了“统计”的具体性和可比性原则。

“该企业2014年第一季度月平均产值”的3倍与“该企业2014年第一季度月平均人数”相比，即31（∑a1），即使符合第一季度劳动生产率的含义，也不具有可比性和具体性原则。

这是因为“该企业2014年第一季度月平均产值”的3倍与“该企业2014年第一季度月平均人数”，时间的长度相一致，不具有可比性；月份个数与组合为一个整体，或者月份个数与组合为一个整体，也不符合具体性原则。

如果方法②成立的话，岂不是还有下面第三个计算公式：

c=113其公式推导过程是：c=3×=3×1=113

1.3与“‘第一季度’劳动生产率”类似的问题

从时间上看，有“第一季度”，就有“上半年”和“全年”；从指标上看，有“劳动生产率”，就有“资产净利率”和“资产（存货、应收账款）周转率”等等。

以表2为例，计算某连锁店2015年下半年商品流转次数。

2指数体系中“因素”的排列顺序

2.1因素分析是指数体系的作用之一

在经济分析中，一个指数通常只能说明某一方面的问题，而实践中往往需要将多个指数结合起来加以运用，这就要求建立相应的指数体系。狭义的指数体系仅指几个指数之间在一定的经济联系基础上所结成的较为严密的数量关系式。其最为典型的表现形式就是：一个总值指数等于若干个（两个或者两个以上）因素指数的乘积。例如：

销售额指数=销售量指数×销售价格指数

原材料费用指数=产量指数×单位产品原材料消耗量指数×单位原材料价格指数

因素分析即分析现象的总变动中各有关因素的影响程度，是指数体系的作用之一。对现象的总量变动进行因素分析的方法多种多样，但通过建立指数体系来进行因素分析则具有直观、明显的经济意义，因而在实践中获得了较为广泛的应用。

根据总量变动分解得到的因素多少不同，可以采用两因素分析或多因素分析。

2.2目前统计教材中，“因素”的两种顺序

以两因素综合指数的指数体系为例，目前统计教材中，“因素”有两种顺序。

参考文献

[1]王见定.社会统计学与数理统计学的统一[J].前沿科学（季刊），2008，（02）.

[2]季梅.关于社会统计学与数理统计学的区别[J].课程教育研究（旬刊），2019，（09）.

第6篇：统计和统计学的含义范文

与统计结缘是在我读大学的时候，尽管主修专业是经济管理，但我热衷于统计学课程的学习。在课堂上知道了统计一般包括统计工作、统计资料和统计学三层涵义，要搜集反映客观事物发展规律性的真实、可靠且有说服力的统计数据资料，就必须学好统计学的科学理论以便指导统计工作。还记得在课后，我常常去图书馆查阅与统计相关的期刊，经常为期刊上介绍的爱岗敬业、忘我工作、无私奉献的统计人所感动，并渴望毕业后能投身到统计事业中去。尽管毕业后没能如愿进入统计系统从事统计工作，但由于分配到财政厅主管的一所学校任教，使我能选择心爱的统计学，成为一名统计学的主讲教师。

统计学成为量化科学的中心

转眼20多年过去了，统计学的教材越来越厚，统计学的内容越来越丰富，统计学的应用也越来越广泛。如今，统计学被广泛应用于医学、生物学、经济学、管理学、证券投资学、风险管理学、心理学及社会学等许多领域，成为量化科学的中心。在学术研究中，统计学扮演了不可替代的角色；在法律诉讼中，常常借助统计的力量来做更有力的说明与验证；在大大小小的报告会上，几乎都以这样或那样的方式依赖于统计；在我们的日常生活中，统计也得到了广泛应用。

曾有人把人的一生去掉年少和年老的时间，将真正年富力强的40年时间按睡眠、用餐、交通、购物、看电视玩电脑、看报聊天、洗涮、休息发呆闹情绪、做事等用途进行分组，然后通过搜集、整理数据得到下表。

表中数据是将统计调查所得的数据进行整理后得出的结果，初看起来枯燥乏味，但仔细瞧瞧，这其中至少隐含了如下具有深刻含义的信息：①人的1天真正用于做事的时间一般只有2小时，仅占全天时间的8.33%；②人的一生（仅指年富力强的40年）真正用于做事的时间一般只有3.3年，仅占40年的8.25%。可见，人们用于做事的时间实在太少！掌握了这种时间分配规律的人，往往能充分利用有限的时间做不少大事、好事。他们常常把自己要做的事情分为重要紧迫、重要不紧迫、不重要紧迫、不重要不紧迫四种情况，然后按轻重缓急，有条不紊地依次完成，真正成为了时间的主人；而没有掌握这种时间分配规律的人，往往忙忙碌碌，却一事无成，最终成为了时间的奴隶。显然，有了统计的应用，就可以作出更好的决策，避免人、财、物力的浪费，从而提高办事效率。

统计量化应用于生活

在日常生活中，人们往往在面对许多不确定性现象的情况下作出决策，其成功在很大程度上取决于统计上是否具有准确的分析和决断。不懂统计的人可能表现出无动于衷，而懂得统计的人却能将眼前的不确定性进行量化，使其精确，进而作出较为明智的选择。记得有个朋友曾说过如下的故事：一天早上打车出门准备去某地讲课，不巧途中碰上塞车，幸亏他对当地的环境比较熟悉，脑海中浮现了多条可供选择的路线。对比之下，最终选择了相对较短、堵车概率相对较低的路线，如约赶到了讲课现场，避免了让上百号人傻等的尴尬局面。这位朋友面对不确定性现象作出的决策，其实就是统计的应用。再看看我们身边经常发生的事情――居家购物，每个人都可能碰到，尤其是大件物品的购买，人们一般会倾向于货比三家，比价格、比质量、比服务，然后确定是否购买。这个比的过程，也就是询问了解收集数据、然后据此分析评价作出判断的过程。其实质也就是统计的基本活动过程。诸如此类的事情在生活中不胜枚举。

幸亏我懂统计

第7篇：统计和统计学的含义范文

案例教学法起源于1920年代，由美国哈佛商学院所倡导，当时是采取一种很独特的案例型式的教学，这些案例都是来自于商业管理的真实情境或事件，透过此种方式，有助于培养和发展学生主动参与课堂讨论，实施之后，颇具绩效。这种案例教学法到了1980年代，才受到师资培育的重视。而国内教育界开始探究案例教学法，则是1990年代以后之事，现在案例教学法运用于各专业教学领域中。

一、运用统计学案例教学本文由收集整理的必要性

自从十九世纪统计技术为基因学说奠定了理论基础开始，科学技术日新月异的发展，各类科学技术也开始依赖于统计方法，统计方法与技术的应用也变得越来越重要。统计学作为一门方法论学科，最终的道路都是与其他科学结合交融的共同发展。为了满足二十一世纪现代化建设的要求，缩小与国际先进水平的差距，使统计人才的培养适应建立社会主义市场经济体制的需要，关键在提高统计教育的质量。

统计教学包括教学目的、教学内容和教学方法三个基本要素。教学目的是教学的核心，教学内容和教学方法都是为实现教学目的而服务的。统计教学以学生为中心，是统计教师的“教”和学生的“学”相结合的双边活动，因此，既要调动教师的积极性，也要调动学生的积极性，这样才能较好地实现统计教学的目的。

统计案例教学是指在教师的指导下，学生通过对案例情况的熟悉，运用所学的统计理论和统计方法对案例中待解决问题进行分析和研究，对计算过程和计算结果进行分析和评价，从而选择一个最优解决方案的过程。

二、统计学案例教学的特点

案例教学把被动式学习变成主动式学习，有效地防止了滥竽充数。传统的教师灌输式教学法的弊病之一是学生没有什么学习压力，因为学生在课前预习与否无人问津，在课堂上是否注意听讲无法考量，除非学生在打瞌睡，否则，只要人坐在课堂里，即便是在“溜号”，也拿他没办法。久而久之，灌输式教学实际上培养了学生懒于学习和思考惰性，尤其是在教师苦口婆心地“灌”陈旧、过时、空洞理论的时候，更使课堂气氛显得沉闷和压抑，导致学生学而生倦，学而生厌。

《统计学》课程案例教学法与传统教学法有着根本差异，集中体现在传统教学法是老师讲授，学生被动学习，而《统计学原理》课程案例教学是老师与学生都在一个平等的位置上相互探讨，使学生成为学习的主体，成为主动的学习者。学生可以针对案例中出现的一些问题进行提问，与老师共同完成任务。

1.强调学生学习的主动性

《统计学》课程案例教学法与传统教学法有着根本差异，集中体现在传统教学法是老师讲授，学生被动学习，而《统计学》课程案例教学是老师与学生都在一个平等位置上相互探讨，使学生成为学习的主体，成为主动的学习者。学生可以针对案例中出现一些问题进行提问，与老师共同完成任务。

2、案例的真实性

案例来源于客观世界的事实，同时又反映客观世界的真实内容，在案例中还可以结合地区经济发展实际情况，使学生增强了解为今后就业提供帮助。只有这样，才使得《统计学原理》课程案例教学更具有现实的一面，学生才能真正感受到解决实际问题的情景。促使学生自主地将理论知识应用于实际。

3、重视学生分析问题、解决问题能力的培养。

统计案例教学注重引导学生运用所学知识来解决实际问题，教学案例与教科书上的例题不同，例题的作用是单一的、有限的，通过例题只是掌握和熟练所学的统计方法及计算公式，而案例的作用是多方面的，它让学生了解了分析问题的思路，要解决什么问题，如何解决，应用什么理论和方法，需要什么数据，怎样解读计算结果，并根据分析结果，提出针对性的对策和措施，训练学生综合运用所学知识去解决实际问题的能力，激发学生学习的兴趣和求知的欲望。

三、统计学案例教学中应采取的措施

案例教学法有很多自己的独到之处，经过近百年的探索，在美国和世界各地得到了广泛的应用，显示了案例教学法的重要作用和强大生命力。但全面运用案例教学法时要注意以下一些问题。

1、编写出本专业特色的案例教材

教学案例应该本着“以用促学，学以致用”的原则，围绕不同的教学内容建立。每个案例都必须是真实事例，并配有相应的数据库以供选择各种统计方法进行分析，为了使学生对案例有全面深入的了解，还需对每个案例所涉及的数据的取

得程序和方法、调查表的表式、样本点的分布、数据的含义以及案例的约束条件等作具体说明。

2、统计学案例教学方法应和传统授课方法相结合

案例是为教学目的服务的，应与所对应的理论知识有直接联系，即案例教学一定要在理论基础上进行。只有将基本概念、基本原理理解得透彻，才能充分开展案例讨论，取得实效。而在理论知识普及和更新方面，传统讲授式教学法具有其独到之处，它能全面、系统地向学员传授基本概念和基本知识。但在讲授中要注意理论部分力求少而精，并注意启示学员学习的主动性、自觉性，使学员在系统掌握知识、技能的同时，提高分析问题和解决问题的能力。

3、统计学案例教学方法对授课教师提出了很高的要求

第8篇：统计和统计学的含义范文

关键词 体育科学 体育科研方法 体育统计

中图分类号：G80 文献标识码：A

近20年体育统计在我国已经成为十分重要和最常用的体育科研方法。但是，与此同时也有不少体育学术研究，误用统计方法，乃至以挂上统计公式作为“科学性”的幌子，使体育统计界同仁和体育科研工作者感到不自在。体育统计专业委员会也认为应该作一些有关体育统计和体育科研方法的诠释，以减少体育统计方法的误用，提高体育科研水平。

1中国体育统计现状概要

在80年代以前，包括体育统计在内，我国应用统计学科处于萎缩状态。改革开放后，统计方法的应用与统计教育重新得到重视。80年代初，教育部在武汉与襄阳两地举办体育统计教师培训，培养了改革开放后新一代的体育统计的师资与各地体育统计学术骨干。此后，体育院校、师范院校的体育系逐步开设了体育统计课程。1981年在研讨师范院校体育统计教学大纲的时候，成立了全国体育统计研究会。在中国体育科学学会的积极支持下，1984年成立了中国体育科学学会体育统计专业委员会。近20年间，许多统计方法在体育领域得到应用，如抽样理论、实验设计、估计理论、假设检验、决策理论、非参数统计、序贯分析、多元分析、时间数列等都已有研究成果的发表或报道。

然而，我国从80年代开始重新普及体育统计，与20世纪初已经发表因子分析应用研究的美国，或70年表《行动科学的因子分析》专著的日本相比，难免显得基础薄弱。正如著名社会学家教授所说，“一个学科，可以挥之即去，却不可能招之即来”。于是就出现了评析体育统计应用情况的论文，如杨震的《体育统计中应注意的问题》，梁荣辉的《体育科学研究中应用统计方法需注意的问题》，刘炜的《线性模型在体育科研中应用的常见误区》等等。要解决这些问题，不仅是统计知识的问题，也有科研方法的问题。因此必须从科学的发展，俯视体育科学研究方法，从统计学的发展端详体育统计现状。

2统计学的发展

要了解体育统计的发展趋势，有必要简要了解统计学的发展。

人类的统计活动有悠久的历史，古代已有统计整理描述的应用；13世纪欧洲有国势调查；17世纪英国的配第发表了《政治算术》；1790年美国第一次人口普查，同时农业普查；1853年由比利时政府邀请，在布鲁塞尔召开有26个国家150人参加的第一次国际统计会议；1857年，恩格尔根据家庭收入越多，则饮食支出的比例越小这一法则，引申出恩格尔系数，以饮食支出的比例作为度量生活水平升降的标准，它一直延用至今；1903年德国柏林的第九次国际统计会议上，抽样调查得到世界上多数统计学家的认同； 1930年前后美国举行盖洛普民意测验。19世纪中期奠定了概率论的理论基础。19世纪中叶起，数理经济学、生物计量学和应用数学促进了数理统计的形成和发展。社会统计学、社会经济统计学和数理统计学构成了现代统计学的枝叶。现代数理统计学可以分为两个侧面：一是理论数理统计学，它研究抽样理论、实验设计、估计理论、假设检验、决策理论、非参数统计、序贯分析、多元分析、时间数列与博弈论等；二是应用数理统计学，高尔顿、K・皮尔逊用于生物学，埃奇沃思、鲍利用于经济学，R.A.费希尔用于遗传学、农学。在宏观层次上，科学系统的发展主要表现为整体化、高度数学化和科学技术一体化。数学的应用已突破传统的范围而向人类一切知识领域渗透。二次大战以来，统计学的巨大进展已使它成为数学科学的重要而独特的组成部分。

21世纪，统计学将面临更大的挑战。统计作为由观察样本获得尽可能多的总体信息的方法，关系到信息的本质和数据处理。计算机与信息化的时代，爆炸式积累的信息与数据必须借助于统计学才能得到充分有效的利用。大规模的信息处理所遇到的信息压缩、特征检测、可靠性分析，以及数字、符号、图形乃至语言的加工等一系列问题，都要依靠统计方法与计算技术来解决。现实中的许多统计难题需要引进新的统计概念与方法甚至理论体系。当然对于体育统计的这些问题，就目前的研究力量与人才资源，是难以承担如此重任的。

计算机与商品化大型统计软件的出现，为统计学的发展提供了技术上的可行性，使更多的人有可能进行大样本数据处理和多元分析。可以预见，体育院校统计教学研究都将使用专业化的大型统计软件。即将改版的体育统计教材，已将spss的使用列入教学内容。科学、统计学的发展给体育统计和体育科研奠定了宽厚的基础，那么体育统计和体育科研的关系又如何呢？

3体育统计与体育科研方法

3.1体育科研的复杂性

虽然体育对于健康和社会的作用已被社会各界接受。然而，体育学科的复杂性还未被教育界乃至社会所理解。体育外在粗犷，却蕴含了众多的自然学科和社会学科，而使投身体育的研究者感到力不从心。谁也无法夸口能解决体育科学的众多难题。体育与健康的研究，涉及医学、生理学、心理学、人类学、健康社会学、抗衰老的研究等等；体育的动作技术分析会涉及理论力学、材料力学、流体力学、空气动力学和解剖学等等；运动训练理论会涉及技能学习、体能的提高和战术，它与生理、生化、心理、认知科学、博弈论以及教育科学的许多理论直接相关。许多体育科研，出身于相关学科的研究人员，会因为没有从事体育的感性知识而产生困难，竞技体育的研究会因为没有体验训练而难以深入。显然，在体育科研中狂妄、自负只能反照自己的浅薄。

3.2体育科研中统计方法应用的几类问题

3.2.1实验设计的基本原理

虽然研究有专业设计，但是无论你研究自然现象还是社会现象，大多需要实验或调查。

无论是实验设计还是调查设计都离不开统计。最基本的我们应该了解实验设计的三个基本原理：重复，随机化以及区组化。由重复使我们得到实验误差估计值与效应值更精确的估计；由试验对象、试验次序等随机化使观察值或误差为独立分布的随机变量，就可以使用各种统计方法；由相似试验对象的区组化使我们可能提高实验的精确度。如果不注意基本原理，你的研究难免出现方法错误。

3.2.2实验方法

体育的影响因素，如运动强度等，常常是难以控制的，实验对象经常是人，常难以齐同对比，不便重复试验，还不能对实验对象造成伤害等，这使许多主要源于农业试验的试验设计，很少能应用于体育。因此，需根据具体研究目的、研究对象等制约因素，慎重选择合适的试验方法。

3.2.3取样

无论是试验还是抽样调查都需要样本。由于经费、工作量或对抽样方法了解不够等原因，在体育科研论文的研究方法里，包括不少学位论文，对于抽样方法没有明确的交代，抽样方法有较大的随意性。如果精度要求不高，仅作探索性研究，而不是由样本推测估计总体，有时也可用非概率抽样。社会科学中的大样本研究，有时也用非概率抽样。但是，离开了概率抽样，许多统计方法就失去了应用的前提。概率抽样有多种方法，适用不同的情况。因此从研究方法的严密性看，需要在体育科研方面增补这方面的内容。

3.2.4统计分析方法

现代统计学可以借鉴的方法应该有不少，在体育统计基础相对薄弱，原创方法几乎没有的情况下，对于体育统计分析方法，首要的是开阔视野，学习、应用前人或相关学科已有的统计方法。在此基础上，研究前人已有方法不能解决的、有待建立的体育统计方法。当然，方法的建立相当困难，必须重视人才的培养和引进。按照前20年的进程，期望建立新的体育统计方法，形成较为完整的体育统计学科，都是十分困难的。

目前，体育统计应用中存在不少问题，这些问题的根源还是在于对统计基本理论的理解。如：

（1）推测性数理统计是由样本研究总体，由于样本信息是不完整的信息，必然有抽样误差存在，必然有出错的可能性。而在统计分析中却有人得出完全肯定或完全否定的结论。

（2）统计方法仅仅对试验的可靠性和有效性提供准则，但是并不证明变量间的因果关系。如均数比较的假设检验，可以给出比较对象来自同一总体的概率，但统计分析不可能给出它的原因，比如并不说明训练方法好坏等。

（3）实际的差别显著与统计显著性的差别。虽然统计上的显著性与差别大小有关，但是它的直接含义是来自同一总体的概率大小，而不是你误指的差别大小或差别显著。

（4）当训练强度与成绩提高相关，P

（5）统计方法为研究目的服务，要选择合适的方法，而不是选择复杂的方法。

（6）统计模型对于数据的测度水平，变量是连续型还是离散型，是计数资料还是计量资料，相关变量是对称还是不对称等等有不同的要求，所以在研究设计的时候就要考虑统计分析的方法。

（7）体育问卷调查有大量的名义（定类）测度与序次测度。不能不问数据资料的测度水平，一概用均数表示集中趋势，用标准差代表离散程度，用它们作线性回归、因子分析等等。

（8）不注意模型要求乱套统计公式。如不知变量的分布，作小样本的t检验；在自变量间关系过于密切的情况下作回归分析，在变量间关系不密切的情况下作因子分析。

4用好体育统计方法，提高体育科研水平的建议

（1）科学数学化特征及科学发展趋势。可以预见，体育科学必然向数学化方向发展，体育统计无论对于体育自然学科或体育社会学科都将成为重要的研究方法。体育高等学校应重视体育统计学科对于体育科学发展的重要作用。体育科研人员应从方法论高度学习科研方法，吸收相关学科的研究方法。

（2）体育统计要注重抽样研究本质的研讨。重视与概率相联系的思想方法，研究相关学科的统计方法，加强方法的移植研究，明确统计方法建立的条件，避免统计方法误用。

（3）体育科研应加强实验设计、抽样研究及社会科学常用统计方法的普及。提高体育科研人员应用国际通用统计软件包的能力。

（4）体育统计学科的纵深发展必须有跨学科人才的引进与培养。

参考文献

[1] 侯灿.医学科学研究入门[M].上海：上海科学技术出版社，2010

[2] 王维.科学基础论[M].北京：中国社会科学出版社，2005.

第9篇：统计和统计学的含义范文

关键词：统计学；课程教学；经管类专业

中图分类号：G642.3 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）37-0184-02

统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学，目的是探索和挖掘大量社会经济现象的内在数量规律性，进而为宏观国民经济管理部门或微观企业的科学决策提供依据。随着定量化研究方法在我国社会经济研究领域的普及和深入，统计方法已经成为管理、经济、经贸、金融等许多学科领域研究的重要手段。国家教育部规定《统计学》作为经管类大学本科学生的专业（核心）基础课，尽管近年来国内院校经管类专业统计教学在教材的选择、教学内容设计、教学手段等方面进行了大量的改进，但是当前非专业《统计学》课程的实际教学效果仍不够理想。本文结合经管类统计学课程教学的实际情况就其中存在的问题提出几点建议。

一、统计学课程教学的现状

1.教学方式陈旧。著名统计学家C.R.Rao曾说过：“在抽象的意义下，一切科学都是数学；在理性的世界里，所有的判断都是统计学”。统计学与数学最大的区别在于统计学将抽象的数字、公式赋予了经济的含义，在定性分析的基础上，运用量化分析方法处理社会经济的实际问题。在传统的教学中，许多课堂往往注重理论和方法上的讲解，大量公式的推导和数学计算使学生对统计学丧失学习兴趣，从而被动学习。

2.课程针对性不强，与相关专业融合不够。教师根据书本内容讲解统计方法的基本原理、实施步骤，而对方法本身在各个领域中的实际作用未能进行详细阐述，导致学生对统计方法的学习过于枯燥，即使学完也不知如何在实际中运用这些统计学方法，无法将统计学作为定量研究的方法论指导相关专业领域的预测和决策。再者，教师在课堂上讲解统计计算方法，却对所计算的变量、参数和结果不能给出很好的解释，甚至忽略统计方法的前提假设条件。这种与实际脱节的教学方式，让学生形成统计就是数学的思想，从而无法起到让学生形成统计思想，学会用统计的教学目的。

3.实践教学不足。统计学是一门操作性较强的学科。通过实践教学，一方面可以弥补课堂学习的不足，检验课堂教学；另一方面学生可以具体操作统计实务，增强实际动手能力，提高适应社会的能力。因此实践教学是统计学学习中不可或缺的手段。可是，据目前针对武汉市各高校统计学教学调查的实际情况来看，很多学校教学中理论教学与实践教学脱节，仅有理论课程的讲解，教师只注重课本例题、习题的讲授，实践教学处于缺失状态。其次，随着计算机技术的发展，各种统计软件应运而生，从word、excel自带的统计功能包到SPSS、SAS等专业的统计软件，现代化的信息处理技术可以帮助我们走出大量繁琐的数学计算，便捷地得到正确的计算结果，让我们的实践教学不仅仅停留在手工案例分析的阶段。但是，在实际的授课中，针对统计软件的讲解没有得到应有的重视。有的学校只讲公式运算不讲软件，学生甚至连统计静态描述中的统计图表、平均数、方差连统计图表都不会用计算机软件生成，一个综合性的问题往往需要几十分钟才能算完，浪费了宝贵的时间，消耗了大量的精力。这样的统计学学习完全脱离了统计学方法论的本质，不但不利于学生社会竞争力的培养同时也为今后的工作带来困难，让统计学沦为有形无神的一纸公式。

4.考核方式不完善。目前，本科经管专业统计学课程广泛采用“平时成绩+期末考试成绩”的考核方式。期末考试多为闭卷，比例在总成绩中占70%甚至更高。这样的考核评价方法单一片面，忽视了对学生统计方法综合应用能力的考察，不利于促进学生提高统计分析具体问题的能力。

二、统计学教学改革的几点建议

1.采用启发式教学。教学工作，包含两种最基本的活动，一是教师的讲授，一是学生的攻读。教育家叶圣陶先生曾经指出：“教师之为教，不在全盘授予，而在相机诱导。”因此，教学必须在以诱导为核心的前提下，以问题为导向，对学生进行积极的引导和鼓励，紧紧抓住学生的注意力，利用学生的好奇心和好胜心，激发学生的学习兴趣，启发他们自主地探讨相关知识。比如在学习时间序列时，可以让学生站在企业经理的角度，通过上市公司年报尽可能地搜集和整理相关的资料，结合往年公司的销售额思考如何预测。让学生带着问题学习，并最大程度地通过自己搜集资料和的研究和分析，提出恰当的解决办法。将平铺直述、一讲到底的课堂组织模式转变为以学生为核心、课程内容为导向、教师引导和控制组织的学习活动。因此，教师还应在对学生充分了解、对教材充分掌握、对各类教学策略与技术充分熟悉的基础上，有足够的知识储备，形成合理的知识结构，拓展课程的内涵和外延，使统计学课堂真正丰满起来。

2.突出案例教学法。（1）案例教学。统计案例教学属于实践活动的真实模拟。通过案例让学生在课堂上接触到大量实际的具体问题，培养学生的统计思维和综合运用所学知识解决实际问题的能力。教师通过引导分析具体案例，让学生了解分析实际问题的思路，解读计算结果，并根据分析结果提出有针对性的对策和建议，以达到深刻理解、熟练掌握、会实际应用的目的。其次，通过案例将抽象、枯燥的理论与社会经济中的实例联系起来，生动形象地帮助学生加强对基本理论的理解和思考。并且在实际问题的研究中，从不同的角度选用不同的理论和方法分析案例，得到不一样的解决方案，不但能有效地调动学生的主动性和求知欲，更能促进学生对综合问题分析能力的培养起到触类旁通的作用。比如，在统计调查的教学中让学生调查在校大学生的月支出情况，如果向全校同学都发放问卷调查即为普查，但普查工作量大、成本高；如果随机选择同学进行调查则是抽样调查，若针对某特定年级的调查也可以分为整群调查，或选择占全校大多数学生的学院调查为重点调查等。通过案例使学生加强了基本概念的理解，培养了学生的统计思维，让学生学会针对具体问题采用适当的统计方法进行分析。（2）突出专业契合度。统计学作为经济管理专业的核心课程，经管类许多专业均要开设。教师在备课时针对不同专业学生设置不同的案例。突出不同专业学生的专业背景，既能让学生加强对概念、公式等理论知识的理解，又能调动学生的学习积极性，同时还能与本专业其他课程进行有效的衔接，突出统计学作为工具和方法的实用性。比如对会计专业讲解时期指标和时点指标，我们结合基础会计课程中会计要素、会计账户及其金额和会计报表编制的讲解。再如，将统计学中平均指标计算与财务会计课程中存货计价方法、管理会计课程中销售预测相联系。存货成本的先进先出法和加权平均法，就是应用统计平均指标的计算原理，即简单算术平均数和加权算术平均数的计算；管理会计课程的销售预测则是算术平均法、移动平均法的应用。这样，学生有效地利用了自己的专业背景理解起来会更为透彻。统计知识在专业的应用地位凸显出来了，学生有了对统计课重要性的认识和学习统计学的兴趣，统计课堂的教学效率也自然提高了。

3.加强实践性教学。（1）课程引入实践专项训练。统计学是一门应用性很强的学科。通过加强实践能力的培养有助于学生从书本走向实际，从理论走向实践，用知识转化成能力，从而达到培养学生的创新精神和创新意识的目的。如果教学只停留在课堂上教师单纯对理论的讲解学生被动地学习，学生学完后根本不具备独立定量分析处理社会经济问题的能力。只有大力改进教学体系，强化实践性教学和专业技能训练，使实践性教学在教学计划中占有较大的比重，打破经管专业学生在校期间只有毕业实习这个唯一实践性教学的做法，构建以课堂、实验室和社会实践相结合的多元化立体教育体系。以专周或独立设置的统计学配套实践教学，组织学生选择一些社会热点问题进行社会调查、专题研究或参与企业管理。保证学生能在相对集中的时间内独立设计统计调查的方案、搜集数据、绘制图表、分析预测，让学生走出课堂，在实际工作中使专业教学与统计实践密切结合。（2）重视电算化能力的培养。统计学的应用性和实践性很强，但是定量分析的内容较多，计算复杂且工作量较大。统计软件的使用不仅使统计技术变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松；节省了时间、人力和物力。因此，加强对计算机软件（如Word和Excel）和统计学软件（如SAS和SPSS）的教学，培养和指导学生选择合适的统计分析软件处理相关数据成为实践教学中不可或缺的部分。在教学中，首先应让学生明确正确操作相关软件的步骤，引导学生输出计算结果，重点阐述计算机输入和输出的数据的内容和意义，让学生掌握评价和分析数据的方法，提高对数据分析和评价的能力。

4.累进及多样化的考核方式。统计考试应将学生独立思考和创新意识列入考试评分标准当中，将基本理论、统计实践和统计思维纳入考试体系中，综合评价学生成绩。学生成绩由参与教学活动的程度、独立思考设计完成统计方案的情况、对社会经济现象的分析能力和基本理论的水平共同决定。为此，考试模式应不拘一格采取灵活多样的考试组织形式。除了目前普遍采用的书面考试外，综合采用演讲与讨论让学生结合专业背景针对社会经济现象自拟选题，通过学生撰写小论文并答辩的方式考核，变单纯闭卷考试为闭卷与开卷结合，口试与笔试结合，卷面考试与统计分析报告的写作、计算机应用软件的操作相结合等多元化测试考核及多阶段考核，积分累进考核成绩。

参考文献：

[1]陈希孺.机会的数学[M].清华大学出版社、暨南大学出版社，2000，6.