统计学基本概念和方法精选(九篇)

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第1篇：统计学基本概念和方法范文

Epidemiology and Population Health, Albert

Einstein College of Medicine

Biostatistics and

Epidemiology

A Primer for Health and

Biomedical Professionals

Third Edition

2004, 243pp.

Softcover $ 33.20

ISBN 0-387-40292-6

本书是由美国Albert Einstein医学院流行病学和群体健康系流行病学室Sylvia Wassertheil Smoller教授编著的。第一版于1990年出版，第二版于1995年出版，现为第三版。本书的特点是根据流行病学和统计学的基本框架，使读者理解流行病学与生物统计学的基本原理，理解“为什么做”和“做什么？”学会“如何做、如何解释”。书中的内容都是临床试验和基础研究中最常用的、或是在文献中经常引用的。

全书共分9章。第1章讲述科研方法问题，包括逻辑推理、变异、研究设计、变量的量化、无效假设、假设检验、检验错误的类型、显著性水平等；第2章叙述概率的一些基本概念；第3章介绍常用的统计学检验方法；第4章介绍流行病学的基本概念，包括流行病学的应用、常用指标、流行病学研究类型、偏倚、混杂、交互、多变量分析等；第5章介绍筛检的基本概念；第6章是叙述随机对照临床试验；第7章介绍生活质量的评价，包括量表的结构、可靠性、真实性、敏感性（反应性）以及用量表评价生活质量的局限性；第8章介绍遗传流行病学的基本概念，包括双生子研究、连锁和联系分析、传递不平衡检验等；第9章阐述科研伦理学与统计学的关系。第8、9两章的内容在人类研究中十分重要，是第三版新增加的，是一般流行病学或统计学入门书籍中所没有的。

书后附有9项附录，介绍正文中各种统计学计算的实例，以使读者能够更顺利阅读本书、以及如何实际计算，包括卡方、Z值及t-值的临界值表、Fisher精确检验、几组比较的Kruskal-Wallis非参数检验、相关系数计算、率的年龄调整、比值比的可信性、两个变量的“J”或“U”型关系、量表记分改变的适宜性（敏感性）评价、以及遗传学基本原理和知识。书后还附有参考文献及建议阅读的书目，读者如需了解更深入的、超出本书范围的内容、或涉及高等数学方面的内容，可阅读这些推荐的教科书。书末附有主题索引，便于读者检索。

本书以科学的哲学和逻辑学原理，讨论统计学检验的基本原理，而不是让读者去做具体的统计学检验。全书各章节都是独立的，读者可不按顺序阅读，只阅读感兴趣的部分。本书特别适合那些没有或很少有数学背景的读者，使他们能够读得懂、用得上。

本书内容既简明，又适合范围较广的读者需要，所阐述原理和方法适合多种领域，包括医学、公共卫生、心理学、教育学。本书是一本简明的流行病学与生物统计学教科书，适合从事临床和基础研究的医生、医学专业本科生、研究生，或非医学专业学生参考，也可供程度较高的读者、以及对生物统计学与流行病学的逻辑学和方法学感兴趣的研究人员参阅。

乌正赉，教授

（中国医学科学院基础研究所）

第2篇：统计学基本概念和方法范文

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.

第3篇：统计学基本概念和方法范文

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。

第4篇：统计学基本概念和方法范文

目前，数理统计的发展突飞猛进，已经得到社会各界人士的普遍关注，在国际上也受到相当的重视。由于数理统计的应用十分广泛，统计学专业也因此而成为西方国家的热门专业，包括美国、加拿大等国家都十分热衷。数理统计的应用范围十分广泛，包括生物、医学、物理、化学、工程、环境保护、金融、经济、科学计算、心理学、认知科学等领域都会进行涉猎与交叉。甚至，对于众多诺贝尔经济学获奖者而言，其主要贡献也都与数理统计有着密切联系。因此在科技飞速发展的新时代，数理统计方法与技术的应用也将占有越来越重要的地位。

1 数理统计的基本概念

1.1 数理统计的学科特点

数理统计，主要是针对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究的一门学科，具有非常强烈的学科特点，能够依靠对数量规律的总体性来做出具有一定可靠性的推断，属于应用数学学科。所以可以认为，统计学的基础就是数理统计学，通过对怎样有效地收集、整理和分析带有随机性的数据进行分析研究，用以来推断或预测出想要考察的问题，甚至对于将要进行的决策和行动来提供合理的依据和建议。通过数理统计学的角度可以看出，数理统计是一门非常活跃但又十分重要的学科。从学科划分角度来讲，数理统计应归属于数学学科，但它的研究重点又不是纯的数学理论或方法，而是这种理论或方法的应用。因此通常用归纳法来进行研究，而不是数学的演绎法。

1.2 数理统计基本概念

数理统计的最基本概念是总体和样本，它的基本思想就是通过对样本信息的分析来推断出总体的进行情况。所以我们把研究对象的全体叫做总体。在数理统计上，通常用研究对象的一个或多个指标的随机变量来刻画出总体，所以统计问题以及统计模型都是针对总体而提出来的。统计方法的产生是出于对总体推断的需要， 通过总体进行推断的相关统计处理过程中，统计思想也应运而生。

2 数理统计学在社会经济领域的优势和作用

2.1 数理统计学在社会经济领域的优势

数理统计方法具有很多优点，它不仅可以节约成本，使投资风险得到有效降低，同时也能够帮助投资者获得更加合理的决策，进而对经济的发展起到促进作用。数理统计的另一关键作用就是对经济领域中的损失进行评估。现代经济的发展突飞猛进，由事故类的意外伤害所带来的经济损失也越来越多，为了解决这种经济损失，越多越多的单位及个人都选择了保险。运用数理统计的知识，既能够对意外事故做出有效评估，同时也能够分析出事故发生后所带来的经济损失。由此得出的有效结果对于减少事故发生以及提高人们对事故性灾难的重视，都起到非常重要的作用。另外，利用数理统计知识分析企业销售的经济状况，可帮助企业从中获取最大利润。怎么使利润最大化，一直以来是商界人士追求的终极目标，而采用数理统计中随机变量函数期望值，可以提供一种新的解决思路。在经济预测方面，数理统计方法也有重要运用。依据统计原理，根据市场获得的信息资料，分析推测各种经济现象，可以得出经济中未来数据的出入情况，这是企业经营中的重要运用。数理统计在企业经济中的运用，可以促进经济良性发展，把握经济发展命脉，使得社会主义经济可持续发展中能不断减少资金损耗。

2.2 数理统计学在社会经济领域的作用

数理统计学的研究对象是随机现象中的统计规律，所以在经济飞速发速的新形式下，受到经济全球化的影响，越来越多的人们对数理统计学在社会中的重要性得到认可。在人们的日常生活中，抽样调查的方式已经被人们普遍接受，数理统计学的知识在社会与经济方面都具有十分重要的作用，是近代数学研究的重点。无论在工农业发展还是在军事科学技术方面以及在社会经济上，数理统计学都具有十分广泛的应用，具有非常重要的意义。个人以及个人组成的家庭构成了我们这个社会大家庭。从宏观角度看，可以按地区区域划分我们的组成，而且与自然界的事物间存在的差异不同，这种区域差异无法通过直观观察而得到明显差异。因此，我们对于社会的经济活动的研究，可以采用数理统计的方法。我们以大部分人的利益或价值为关注点，根据数理统计数据分析及调查结果，从而得到相应结论。特别是在商品销售中，商品在某个城市中某种商品未来销售情况预测，或者国家国民经济状况估计，经济发展计划制定，都与数理统计知识密切相关。除此之外，数理统计在社会经济的其它方面也发挥着重要作用。尤其是经济领域，数理统计方法已经是一个普适方法，广为采用。社会经济中还经常用到随机统计过程、人口发展动态模拟、抽样调查等多种数理统计方法。因其实用性便捷性等特征，社会经济研究中发挥着重要作用。

3 数理统计在社会经济领域中的运用

随着我国经济的不断发展，数理统计学也取得了突破性的进展。它对社会经济的实际情况进行分析，同时也搜集整理过很多资料，因此数理统计已经成为社会主义现代化经济建设的一项重要工作。因此我们应当善于运用数理统计学的知识来解决经济中出现的问题。我们首先应当明确数理统计在经济管理决策中的重要作用。在经济管理中的任务重要决策都需要一定的基础依据，而经济中的各种不同数据就是依据的根本。由于经济中有许多不确定性的随机因素存在，所以任务重要决策都存在着一定的风险。只有通过数理统计知识的合理应用，才能够使决策的风险降到最低，获得最大可能的安全保障。

第5篇：统计学基本概念和方法范文

一、《统计学》的应用

1.内容日益丰富

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，对于学生来说更不用说，推断统计将是他们学习的困难。

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。现代统计方本文由收集整理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。

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。

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。

1.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。

2.基于 excel 的《统计学》教学设想

第6篇：统计学基本概念和方法范文

【关键词】口腔义齿修复；认知

患者口腔义齿修复已成为目前最常见的口腔科医疗服务[1]，同时它也是评价患齿治疗质量好坏的重要指标[2]之一。我们在本院治疗的780例口腔义齿修复患者进行了回顾性调查研究，规范口腔义齿修复操作技术。本文从不同角度分析影响患者口腔义齿修复的认知相关因素，从而为口腔疾病的控制和预防提供科学依据。

1对象与方法

1.1调查对象通过在2009年1月至2011年12月在我院采用整群随机抽样，随机抽样的方法，在780受试者的口腔修复体的所有患者，平均年龄为52.15±7.29年。其中430人是男性，平均年龄为53.17±7.21岁。女性为350人，平均年龄51.43±7.34岁。

1.2研究方法

1.2.1问卷调查在另一项调查中，使用统一的调查问卷的选项，包括：人口学资料，生活状况，健康状况，病史。口腔修复的基本概念的理解，调查项目包括患者的口腔修复，概念和种植义齿[1]，固定义齿和可摘局部义齿意义的成功率的定义和分类，口腔义齿治疗前的了解，过程中，包括可能的第一颗牙齿修复，如何修复提取后，我们可以接受内科治疗恢复前部，维修可能需要进行牙体预备，牙齿需要麻醉和其他项目在牙体预备，常规口腔义齿治疗诊视理解，包括移动和固定义齿需要访问和恢复后的不适，提高入学率，如项目的数量；口腔修复过程的理解，包括遇到的牙体预备中的常见问题，问题的模[1]了解口腔不适和纸浆症状的；义齿修复后的理解，包括可能首先使用的假牙不适，甚至疼痛的不良反应，修复后不能马上吃，可出现口齿不清，口水增多的问题的材料，了解和理解的结构，包括内，外两层结构，全瓷修复体，PFM结构的理解，以及价格的PFM金属烤瓷修复体的口腔义齿修复的主要是由结构和材料[2]这个项目的理解，口腔修复科，注意了解后，包括清洗方法和哺乳期禁忌的活动义齿，修复后应定期到医院检查，义齿保修期，以及活动义齿的使用数年后的项目进行修改或重做[3]。

1.2.2调查方法使用的研究方法，流行病学，调查和分析相关的口腔义齿修复的认知因素。询问患者在治疗过程中患者在治疗过程中，观察并记录，观察记录，临床研究，并要求结合病房的负责人，在病案室，收集相关信息。

1.3统计学方法选择因素的口腔义齿修复患者的认知拟合分析研究，分类和量化的应用SPSS18.0统计软件包进行描述性分析数据。

2结果

780份有效问卷平均得分是2.103。为了了解情况的高与低的分数，患者义齿修复知识如下：治疗的患者口腔及假牙的治疗时机最清楚，了解之后的第二个得分为25.78，义齿修复不良反应，得分2.187；其次，在了解的过程中，一些常规口腔义齿治疗，病人对材料的理解和口腔义齿修复的口腔义齿治疗前，了解结构的口腔义齿后要注意的常见问题，维修项目理解基本概念的口腔义齿修复过程的理解，分别为2.125，2.063，1.958，1.956，1.877和1.849。因此，了解患者的口腔修复过程中最缺乏的，得分最低的常见问题。

3讨论

了解患者的口腔修复知识，我们必须先了解口腔修复的基本概念。但研究结果表明，概念和定义成功的患者，口腔假体植入率不知道的太多。这可能是由于患者的术语“修复”，“假牙”不理解。对于病人来说，种植义齿修复技术是一个新的，没有特别的了解，因此应广泛宣传。如何修复和牙齿的拔牙后，患者需要麻醉，以了解这方面的知识是不够的牙体预备，这表明，临床医生应告知患者在拔牙后维修事宜，以免错过最佳的修复时机。在活髓牙固定前需要修理告诉病人，麻醉是为了不害怕。

常规口腔义齿治疗诊所就诊，如可移动的和固定义齿需要访问的口腔及假牙治疗的过程中，信息是非常重要的。但调查的结果显示，如果不是处理前和充分理解患者，患者在面对修复后的不适和增加数量的访问将被生成时的不耐烦，厌倦，或者甚至怀疑医生的水平，不信任的医生，最终导致修复效果不好或失败。因此，在患者的维修应告诉病人访问或增加的可能，从而改变患者的心理状态，让他们积极愉快的配合。口腔修复过程中常见问题的匹配程度直接影响患者的治疗与情感和患者，医生的治疗作用[4]结果表明，在模不适，并减少牙体预备的知识与患者有牙齿过敏现象，所以我们应该扩大这两个方面的宣传在今后的工作中，利用各种方法宣传，使病人一更好地理解两个方面的知识。

参考文献

[1]张卫红，裘丽娟.口腔修复患者健康教育需求的调查分析[J].中国实用护理杂志，2006，22（3）：56-58.

[2]陈治清.口腔材料学[M].3版.北京：人民卫生出版社，2009：24-29.

第7篇：统计学基本概念和方法范文

概率论是风险研究的必备工具，它能帮助工程师通过建模来进行决策分析，以降低工程项目的风险系数。这本教科书是工程学学生及其研究者、应用数学和经济学学生的主要教科书，读者仅需具有大学本科工程数学的基础知识，或是选修过统计学课程就可以阅读。

本书共有1O章，主要向读者提出了风险统计处理的基本概念及其在工程风险和安全分析领域的应用。第1～5章介绍了概率论的基础知识，包括离散型和连续型随机变量及其典型分布；第6～10章涉及了各种类型的概率问题及其在风险和安全分析领域中的应用。各章内容如下：1　概率入门；2　风险分析中的概率；3　随机变量及其分布；4　数据拟合分布：古代的经典推论；5　条件分布及其应用；6　贝叶斯推论；7　密度和泊松模型；8　失效概率和安全系数；9　分位数估计；10　设计荷载和极值。

本书有以下几个特点：多为说明性语言并用案例；每章后面都有部分练习，并在附录中做了简单的解答；前几章的练习仅检测基本概念，后续的练习注重实际问题的解决，体现了循序渐进的学习方法；注重理论的实际应用，所有实例问题的设计都是以实际数据为依据；作者在序言中简要概括了每章学习的主要内容。

作者Igor Rychlik自1986年在瑞典隆德大学获得博士学位后一直留校任教，2007年7月1日获得隆德大学数理统计学院教授职称。他的研究兴趣包括随机过程理论在工程中的应用、建筑与环境的安全分析、随机过程的极值理论及其统计估计技巧和非线性变量系统动力学的统计估计技巧。

本书不仅是一本教课书，而且也是风险研究者和从事工程决策分析等研究人员的参考书。对于上述相关专业的大学高年级学生和研究生而言它也是必备的。

侯玉梅，教授

秦皇岛市燕山大学经济管理学院

北京理工大学管理与经济学院博士后

Hou Yumei，ProfessorThe college of economics and management，

第8篇：统计学基本概念和方法范文

1.强调教学案例的经典性，忽视学生案例分析能力的提升

学科基础课教学中使用的教学案例或多或少受到使用的教材案例的影响，教材中的经典案例虽然影响大，但是往往背景复杂，编撰案例时前因后果的交代不是很清楚，不利于学生对实质性问题的把握。同时，忽视了案例在内容和作用上层层递进，一方面案例教学在强化学生对“基本概念、基本理论、基本方法”理解方面做得不够扎实，另一方面没有将案例的作用导向对学生实际操作能力的提高。其结果是学生的学习积极性不能很好地调动起来，案例分析中学生的参与热情不高，案例教学起不到应有的效果。

2.强调教学实验的演示性、验证性，忽视综合性、设计性

在诸如会计学、统计学、财政与金融等学科基础课中，往往安排有教学实验课，但是这些教学实验课主要是演示性、验证性的，而不是综合性、设计性的。演示性、验证性实验以直观演示的形式，增进学生对相应知识点的认识，以验证实验结果、巩固和加强有关知识内容、培养实验操作能力；综合性、设计性实验涉及本课程的综合知识或与本课程相关课程知识，在给定实验目的、要求和实验条件，由教师给定实验目标，学生自行设计实验方案并加以实现的实验，旨在激发学生的创新意识，培养学生的动手能力和创新能力。因此，强调教学实验的演示性、验证性，忽视综合性、设计性，其结果是学生的潜能难以得到挖掘，学生只会停留在一般技能型人才的层面，不利于高级应用型管理人才的培养。

3.强调期末教学考核，忽视教学过程考核

学科基础课现行的考核方式一般采用以“平时成绩+期末考试成绩”的方式来评定学生的综合成绩（诸如会计学、统计学、财政与金融等课程的实验成绩往往单独计算）。一般平时成绩只占总成绩的20%，主要根据考勤、平时作业和课堂回答问题计算成绩；期末考试成绩占总成绩的80%，计算依据是期末考试成绩。这种考核方式的弊端在于忽视教学过程考核，其结果造成过程管理缺失，考试死记硬背；缺乏对知识的系统掌握、深入理解和综合运用；不能有效激发学生的积极性和主动性，不利于学生综合素质的养成等问题。

二、面向应用型人才培养的工商管理类专业学科基础课教学改革的主要措施

安徽科技学院工商管理类专业团队在多年教学实践的基础上，以落实学校2010版应用型创新创业人才培养方案为契机，不断探索工商管理类专业学科基础课教学中暴露出的问题的解决措施，现将主要工作总结如下：

1.以校本教材为抓手，在兼顾教学内容系统性的基础上，突出针对性

组织本校工商管理类专业教学团队优秀师资或联合省内外同类院校编写校本教材。截至目前，已编写管理学、会计学、统计学、市场营销学等教材。校本教材的编写本着“以学生为中心的学习”理念，在把握学科基础课教材内容科学性、系统性的基础上，设计以学生为主体的教学内容，注重教材内容的可读性，注重应用基础理论解决实际问题的能力培养，充分调动学生的潜能和创造性。同时，考虑到学校地方性的特点，注重引入本省企业经营管理的相关素材作为教学案例，增强学生的感性认识。

2.安排与启发式、互动式教学方法相适应的教学内容，充分调动学生学习的积极性和主动性

在目前情形下，我们不能减少思想政治类课程、语言类课程（一般为英语）、计算机工具类课程、数学类工具课程等四类课程的学分，也就意味着专业类课程的教学改革只能在有限学分的情况下进行。具体到学科专业类课程的教学内容设计方面，精练教学内容不仅可以满足学科基础课的系统性要求，而且可以挤出一定时间安排“以创新性的案例研究法为主，以情景模拟法、实践性教学法等为辅”的教学方法相适应的教学内容，有效地调动了学生的学习积极性，促进了学生的积极思考，培养了学生的实践能力，也提升了教师的教学水平。

3.提高教学案例的编选质量，注重互动式案例教学法的应用

在案例编选时，在案例的内容和作用上考虑理解性案例、对比性案例和综合性案例的层层递进，在案例的形式上考虑文字型案例、视频型案例和情景型案例的有机组合。一方面可以在案例教学中强化学生对“基本概念、基本理论、基本方法”理解的反馈，另一方面将案例的作用导向对学生实际操作能力的提高。通过互动式案例教学使学生全方位参与到案例教学中。

4.重视演示性、验证性实验的基础地位，逐步增加综合性、设计性实验比例

在强调演示性、验证性实验项目基础地位的同时，不能忽视综合性、设计性实验项目的开设。如在统计学实验教学中，安排了“用Excel作统计分析图形”“、用Excel计算描述统计量”、“用Ex-cel作数据透视表、模拟抽样”“、用Excel求置信区间和进行假设检验”、“用Excel进行回归分析”、“用Excel进行时间序列分析”等六个演示性、验证性实验项目和一个“综合业务实验”项目。通过演示性、验证性实验巩固和加强了学生对统计学有关知识内容的理解和掌握，培养了学生统计实验操作能力；通过综合性、设计性实验，培养了学生综合应用所学统计学知识的能力，激发了学生的创新意识和创新能力，从而有力地助推了学生突破一般技能型人才这一基本层面，迈向高级应用型管理人才阶段。

5.重视教学过程考核，全程调动学生学习积极性

为了全面考核学生学科基础课的学习情况，了解学生综合运用所学学科基础课知识的能力，根据学科基础课课程特点我们对考试方法进行了改革，将期末考试成绩在学生总成绩比例由80%降低为50%，将原来单一的平时成绩占总成绩的20%，改为平时课堂案例讨论和发言占20%，作业占20%，出勤占10%。这种改进后的考试方法的目的在于鼓励学生间的相互竞争。通过综合而定量地评价学生的成绩，提高学生的参与学习的意识与应用知识解决实际问题的动手能力，奠定了学生后续专业类课程的学习能力，提高了学生在未来人才市场上较强竞争力的基础。

三、结束语

第9篇：统计学基本概念和方法范文

Abstract: The variable is in a statistics basic category, but each kind of statistics teaching material is different to its definition, creates the understanding confusion; The author unified the teaching experience to carry on the thorough ponder to the variable concept, caused its better and better by the time.

关键词：变量标志统计指标统计数据

Key words: Variable Symbol Statistical target Statistical data

作者简介：鲁瑜，女，1963年9月出生，讲师。籍贯：安徽省桐城县，出生地：河南省洛阳市。1986年洛阳大学计划统计专业专科毕业，1997年中南财经政法大学财务会计学本科毕业，2007年西安建筑科技大学工业工程硕士毕业。研究方向为统计核算、企业会计。

那么统计学中讲的“变量”该如何理解呢？变量的概念是发展变化的，按发展变化的时序有以下几种理解：第一、统计中的变量是指可变的数量标志；第二、变量是指可变的数量标志和全部统计指标；第三、变量是指可变的数量标志和可变的统计指标；第四、变量是说明现象某种可变特征的概念，更明确一点，即：变量包括可变的品质标志和可变的数量标志和可变的统计指标。普遍的认为第四种理解更符合客观实际，笔者也赞同第四种理解。

一、统计中的变量是指可变的数量标志这种理解较狭隘，通过讲解引入可变的品质标志也是变量，即“可变的标志”都应作变量看待。

一般变量的讲解是这样进行下去的：首先明确统计学中的几个基本概念，三对六个：第一对是统计总体和总体单位，简称总体和单位；第二对是统计标志和统计指标，简称标志和指标；第三对是变异和变量。总体是所研究对象的全体，是由具有某种共同性质的许多个体所构成的整体，构成总体的各个个别单位，简称单位，也称个体，总体和单位的概念是随着研究目的的不同而发生变化的；标志是说明单位特征的名称，强调单位是标志的承担着，指标是反映现象总体数量特征的概念或名称和具体数值（指标名称+指标数值构成完整的统计指标，但只有概念或名称的指标是统计设计和统计理论中使用的指标概念），是综合各单位的某一标志而得到的，通过对指标概念的理解，首先明确指标是说明总体的，其次明确指标都是用数值表示的，没有不用数值表现的统计指标，这是指标和标志的区别之一，由于总体和单位之间存在着变换关系，标志和指标之间也会发生变换；变异和变量，我多年的教学经验通常是通过对标志的分类讲下去的，标志按在总体单位上的表现是否稳定可分为不变标志和可变标志，一个总体中，各个单位的某一标志的具体表现都相同的标志为不变标志（强调同质性），一个总体中，各个单位的某一标志的具体表现不都（尽）相同的标志为可变标志（强调变异性），如人口总体性别是可变标志，男性人口总体性别就是不变标志；可变标志在总体各个单位上具体表现上的差别就是变异，变异有品质变异和数量变异，如人口总体性别就是品质变异，年龄就是数量变异，数量变异也称变量，即可变的数量标志称为变量，变量的具体取值为变量值。很显然，通过以上的讲解，通常认为变量是指可变的数量标志，即第一种变量的概念。

这种理解，未免太过于狭隘。教师若以此思想去指导教学，难免会陷入不能自圆其说的境地。我们知道，一切总体单位都具有属性特征和数量特征，统计学中将其称为品质标志和数量标志。例如人口总体，这些特征可能是性别、民族、籍贯、文化程度，也可能是身高、体重、年龄、工龄等。对统计研究对象而言，无论其属性特征还是数量特征，往往均具有可变性。并且一个具体的特征可能在一种场合是可变的，而在另一场合是不变的。例如，上述所说人口总体性别是可变标志，男性人口总体性别就是不变标志了。可见性别这个品质标志有时也是可变的。推而广之，品质标志也具有可变性。这样，凡是“可变的标志”都应作变量看待。

然而，这只是对总体内部各单位的差异作静态考察时的变量。如果仅仅把变量定义为“可变的标志”，那么可变的统计指标怎么解释？它是否属变量范畴呢？所以，还得对统计总体作考察。

二、变量是指可变的数量标志和全部统计指标这种理解也不准确，不是所有的统计指标都是变量，通过讲解引入可变的统计指标才是变量，即只有“可变的统计指标”才应作变量看待。

统计有数量性、总体性、具体性和社会性的特点（《基础统计》，梁前德主编，高等教育出版社，2000年8月第1版），由统计的具体性可知，统计所研究的社会经济现象的数量方面是具体的量，是具体的社会经济现象在具体时间、地点、条件下的数量表现、数量关系和数量界限。例如，甲公司2005年的销售收入60亿元就是一个统计指标，而且是具体的、唯一的数值。对于2005年的来讲，销售收入这个指标只有一个数字。因而并非所有的统计指标都是变量。但是若把甲公司2005年至2008年的销售收入60万元、69万元、80万元、84万元依次排列，这时销售收入就是一个变量。可见，只有当同一统计总体的同一指标在不同时间的指标数值形成数列时，统计指标才可能成为变量。

因此，从静态上看，某总体的某一统计指标是常量，但把若干总体的同一指标放在一起，指标就变成变量了。例如，以洛阳市为总体时，2005年各公司销售收入指标是各不相同的，它是一变量。从动态上看，我们常常使用时间数列来处理统计数据，时间数列中的指标数值往往随时间变化而变化。如上，这种不断变化的指标也是变量，前后不同的指标数值就是变量值。可见，统计指标也有可变与不变之分，因而，“可变的统计指标”才应看作变量。

上述第二种观点是把全部统计指标视为变量了，但不是所有的统计指标都是变量，只有可变的统计指标才是变量，因而我认为是不妥的。第三种观点倒是把可变的统计指标视为变量了，但未包括可变的品质标志因而我认为也是不妥的。第四种观点我认为比较可取，但在文字表述上还可进一步具体化，由于说明现象某种特征的概念可以是标志（说明总体单位的），也可以是指标（说明总体的），因而我们不妨对变量作如下明确的定义：所有可变标志和可变的统计指标都是变量，即变量是说明现象某种可变特征的概念。

三、变量的分类：

（一）变量按具体表现不同分为分类变量（品质变量）和数值变量（数量变量）。

分类变量是用于说明事物所属类别方面的可变特征的变量，分类变量具体表现为分类数据，它又可以分为定类变量和定序变量。定类变量是用于区分现象不同类别的变量，它的取值表现为定类数据（如产业部门）。定序变量是说明现象的有序类型的变量，它的取值表现为定序数据（如产品的质量等级）。数值变量是用于说明事物数值方面的可变特征的变量，数值变量具体表现为数值数据，按数值数据的性质不同它可以分为定距变量和定比变量。定距变量是用于测度事物次序之间的距离的变量，它的取值表现为定距数据（如考试分数）。定比变量是说明现象的比例数据的变量，它的取值表现为定比数据（如体重）。

(二)变量按所使用的测量尺度不同分为定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。

四种变量的概念已如上所述。四种变量对事物的反映是由低级到高级,由粗略到精确逐步递进的,高级变量能转化为低级变量,但不能反过来。如可将考试成绩百分制转化为五分制,但不能反过来。另外,四种变量适合于不同的统计计算方法。定类变量适合计算频数、频率、x2检验、列联相关系数等；定序变量适合计算中位数、四分位差、等级相关、非参数检验等；定距变量适合计算算术平均数、方差、积差相关、复相关、参数检验等；定比变量适合所有的统计计算方法。几乎所有的物理量和绝大多数经济量都属于定比变量。因此,不仅可以计算总量指标反映它们的总规模、总水平,还可以计算相对指标和平均指标反映它们的相对水平和一般水平。

（三）数值变量按变量取值是否连续分为连续型变量和离散型变量。

连续型变量是指可取无穷多个值,其取值是连续不断的,不能一一列举。它是用测量或计算的方法取得的数据，如温度、身高等。离散型变量是指只能取有限个值,而且其取值都是从整数位数断开,可一一列举。它只能用计数的方法取得的数据，如企业数、人数等。

（四）数值变量按性质不同分为确定性变量和随机变量。

确定性变量是具有某种或某些起决定性作用的因素致使其沿着一定的方向呈上升、下降或水平变动的变量，如我国国民经济总是不断发展的，具体表现为各种经济指标数值上升或下降（如人均收入和单位能耗），虽然也有些波动，但变化的方向和趋势是不可改变的，这些经济指标就是确定性变量。随机变量是指受多种方向和作用大小都不相同的随机因素影响，致使其变动无确定方向即呈随机变动的变量，如，在正常情况下某种机械产品的零件尺寸就是一个随机变量。

总之,统计学是一门逻辑严密的传统学科体系,作为统计学中几个基本概念之一的变量应有一个公认的正确的解释。这对今后统计学理论的研究发展都是很重要的。

参考文献：

[1]王军虎主编．统计学基础[M]．武汉：武汉理工大学出版社，2007年7月：10

[2]梁前德主编．基础统计[M]．北京：高等教育出版社，2000年8月：6~9

[3]高凯平．关于社会经济统计学原理中变量概念的思考[J]．山西财政税务专科学校学报．1999（6）