多元统计学全文(5篇)

一、心理统计学教学的发展趋势

第一，注重统计意识与心理学理念的结合。心理统计学关注的是对心理学实际问题的解决，而且这个解决过程会随着个体专业素养的积累而不断深入。因此在教学过程中，一方面应当鼓励学生的探索精神，将重点放在统计思维的培养上，而不能局限于就事论事，尤其要避免机械记忆解题步骤的做法;另一方面，心理统计学的大背景是心理学，这对教师的课堂讲授提出了要求:如何高效地实现对实验心理学、心理测量学等相关领域的知识渗透?有研究者提出“将心理统计学的教学目标划分为两大层次:注重统计思维层次和注重统计思维和心理学理念融合层次”，而后者才是心理统计学课程的真正价值所在。第二，教学内容和体例的新探索。计算机软件的普及运用使得大众更深入地进行数据分析成为可能，因此有些教材开始将一般线性模型和多元统计分析纳入其中，并对传统的教学内容进行了重新编排。这不仅进一步表明了培养统计思维的重要性和必要性，也对教师的理论课课堂教学提出了更高的要求:当难以通过纸笔计算助力概念理解，如何将新内容新体例表达得直观形象?第三，基于各种教学方法的教学探索。近年来，随着统计学重要性的突显，人们开始关注统计学的教学改革，尤其是教学方法的改革，例如案例教学、PBL教学等。实际上，选择哪种教学法除了教师在理念上的差异，也受具体的班级情况和授课内容的影响。而无论选择哪种教学方法组织教学，最根本的目的都在于引导学生想学、乐学、学有所得。

二、心理统计学教学改革的实践探索

基于对心理统计学课程的教学现状和发展趋势的分析，笔者尝试从教学内容、教学方法、评价方法3个方面对心理统计学的教学进行改革。

(一)教学内容改革

教学内容的改革主要体现为“一减一增一结合”。

1.一减在保证使学生掌握基本的逻辑和框架的基础上，适当压缩了统计学的基础理论内容，将重点放在统计思维的培养和统计方法的选择上，突出实用性。“……降低解题的难度，降低运算技巧的运用，简化证明过程，但必须重视逻辑思维能力的培养。”例如，在简单线性回归一章，回归模型的建立方法占了一定篇幅，而实际上学生只要了解确定a和b的两个计算式以及这是基于最小二乘法的原理即可。类似这种涉及公式推导的内容，只要不影响概念理解和实际应用，教学中均进行了删减。

摘要:生物统计作为畜牧学科的核心课程一直是高校的讲授重点与难点。本文将结合笔者在讲授生物统计学课程中发现的一些现实问题,如:理论课与实操分割,学生的数理基础薄弱,课堂交流的缺乏等探讨生物统计学课程的教学改革方向。

关键词:生物统计 教学改革

统计学可以分为数理统计和应用统计两大范畴。生物统计学就是应用统计学中的一个重要分支,同时也是生物信息分析和超级计算机平台上进行大数据分析的重要理论基础。随着国际大数据时代的到来,中国不论从政府,企业还是高等学府越来越重视统计学的相关课程。通过生物统计学课程的讲授,笔者发现了一些生物统计学课程讲授中一些值得探讨的问题。

1高校教学安排中通常将理论课的讲授和实践操作分割开来

举个例子来说,在高校的生物统计学课程通常是先进行基础理论的讲授,内容包括统计资料的整理,资料的描述统计,常用的概率分布,假设检验,方差分析,卡方检验,直线回归与相关分析,以及试验设计方法。所有的理论课程讲完以后,一般情况下就过去10个教学周了。之后是安排一整周的教学实习。教学实习的安排通常是一种统计学软件(如SAS)的操作,以SAS软件为例,主要教授如下内容:SAS软件的基本操作,SAS程序结构、程序的输入、修改调试和运行,常用生物统计方法的SAS程序(描述性统计、资料的正态性检验、t检验、方差分析、直线回归分析等)[1]。这里有几个小问题值得高等教育的工作者去思考。首先,学生的记忆能否再10周以后对于抽象的理论知识依旧清晰。在微机课程开始的时候,所学的知识已经是几周以前讲授的内容了,在教学中,我经常发现当我提出一个指令让学生输入的时候,一部分学生还可以马上跟上教师的节奏,另一部分学生在线面瞪着眼睛茫然不知所措。其次就是实践操作的部分内容和理论课程脱节。这样讲授的后果就是不论理论课程还是实践操作,学生学习结果都是半桶水,而生物统计学课程也成为同学们心目中的难点课程。

2涉及大量的抽象概念和公式,导致学生缺乏学习该课程的兴趣

生物统计学涉及大量抽象概念,例如:总体与样本,参数与统计量,准确性与精确性,随机误差与系统误差,小概率事件实际不可能原理等[2]。生物统计学涉及大量的数学知识。虽然我院的学生在开设生物统计学课程之前已经学习了部分高等数学的知识。但对于理工口的学生而言,农科口的学生对数学的掌握和运用程度仍然有所欠缺。而这些抽象的概念和公式导致了部分学生的恐惧心理。

[摘要]目的探究医学硕士研究生主观幸福感与心理健康的现状及其影响因素。方法抽取2018年1月～2019年1月在读的153名医学硕士研究生作为实验组，择取153非医学青年作为参照组，应用主观幸福感调查量表与心理健康自觉症状量表评测两组心理健康水平，分析影响主观幸福感的影响因素。结果医学硕士生的总体幸福感量表评分为（114.2±12.5）分。从整体主观幸福感水平分析，医学硕士生的主观幸福感处于中等偏上水平（70～145）分。实验组心理健康水平略低于参照组，但差异无统计学意义（P＞0.05）。实验组在人际关系、躯体化及敌对3个因子得分显著低于参照组，差异有统计学意义（P＜0.05）。根据多元线性回归分析，结果显示，抑郁程度影响主观幸福感（P＜0.05），性别、年龄、专业、年级、生源地、录取方式、婚姻状况、工作年限、经济来源、躯体化、强迫、焦虑、偏执、恐怖、敌对、人际关系、精神病性、饮食睡眠均不影响主观幸福感（P＞0.05）。结论医学硕士研究生的主观幸福感处于中等偏上水平，需要提升其心理健康水平，进而提高医学生的主观幸福感。

[关键词]医学硕士研究生；主观幸福感；心理健康；影响因素

“科教兴国”战略的实施提高了受教育群体的教育质量，面对高学历人才需求的上升，研究生教育面临重大的机遇与挑战，研究生教育质量需要切实提升。随着教育学科研究的深入，研究生的心理健康状况对人才培养质量影响较大。主观幸福感能够反映个体的生活质量，是一种重要的心理学参数[1]。本研究旨在研究医学硕士研究生主观幸福感与心理健康现状及其影响因素，现报道如下。

1资料与方法

1.1一般资料

本研究于2018年1月～2019年1月选取153名医学硕士研究生作为研究对象展开分析，每个年级均51名。医学硕士研究生作为实验组，择取153非医学青年作为参照组。实验组年龄22～27岁，平均（24.1±0.7）岁；男女比例为92∶61。参照组年龄21～27岁，平均（24.3±0.8）岁；男女比例为94∶59。两组一般资料比较，差异无统计学意义（P＞0.05），具有可比性。

1.2方法

摘要：在现代中职会计教学的大背景下，教师要改变以往的“一言堂”教学模式，从培养学生创新能力与学习兴趣入手，激发出他们参与到课堂之中的热情，并将统计学的知识融入进来，找寻到会计与统计之间的渊源与计量特征，然后通过明确课程作用，形成专业能力；优化教学内容，渗入专业要素；熟知改革方向，解决实际问题；革新教学方式，培养创新思维；创设课堂情景，贴近学生生活这几大关键方面，为学生未来的学习发展打下坚实的基础。本文结合笔者自身的中职会计教学经验，对该问题进行简要分析，为广大同仁提供参考。

关键词：统计视域；中职会计；教学方式

引言

在中职会计专业的教学过程中，统计基础属于其中的一门专业课程，也是实用性比较强的科目，其中囊括着许多计算与公式等。但学生在学习时时常会感觉到枯燥与乏味，无法有效地理解负债表、利润表等内容。从知识的领域来讲，资产的负债表中能够彰显出资产的来源与使用情况，也可以将使用存量的三个要素显现出来，即资产、负债与所有者的权益，这些都属于统计学领域中的时点指标。在利润表中，彰显资金流量的三个要素主要有收入、费用与利润，属于统计学中的时期指标。统计学中的时点指标和时期指标都可以为会计工作提供极大的便利性。另外，统计学中的平均数内容则可以用在对存货进行计价的过程中，包含着加权平均和移动平均法等。而且财务分析过程中的不同比率也需要统计学中绝对数与相对数的专业知识。因此教师要改变自己的教学手段，让学生了解到统计教学在中职会计专业的意义所在，为他们普及相关知识内容，注重实践教学手法，将教书和育人有效地结合起来。

一、会计学与统计学的渊源

（一）会计学当这两种学术从“大会计学”与“大统计学”中脱离出来之后，便成为一门独立存在的科目，最早出现于复式簿记诞生的那天，也就是在公元1211年的佛罗伦萨，银行中出现了两套会计账簿。该记录中也存有着最早利用借贷来进行复式记录的内容。复式记账法由记账的对象全权负责，从商品、现金，到损益与资本，都将其利用冗长的文字叙述法记录到了简洁且规范的账本之中。而那时的计量手段是在债权与债务之间进行的，无论哪种交易模式，都要利用两个有所关联的账户进行清算。继而使会计学在计量方式、记录手段与核算对象领域中都跟统计学、数学等学科有所差异，演变为了一门独立的方法论科目。

（二）统计学统计学这门科目的创建比会计学推迟了将近600年。它是1670年后出现在英国经济学家威廉·配第所著的《政治算术》中的，该书的出现，也使得统计学随之诞生。也正是在这个时间段内，学者们开始将统计学与会计学进行区分，又将统计学当成了一个独立的科目。在之后，皮尔逊的有关理论与费雪的小样本实验等统计学术理论逐渐创建，其测算方式也慢慢地齐全，让统计学变成了一类合理、可行的研究手段，在经济、生物、工程与自然领域都有着良好的建树。

［摘要］大数据的快速发展正引领着行业的大变革，也催生了新的职业，譬如数据科学家。在应用型人才培养模式下，我们在课程教学方式上倡导探究式学习，在教学内容上要更加贴合实际，以帮助学生更好地掌握专业知识并培养自我学习的能力。这是统计学专业的机遇，也是挑战。

［关键词］应用型人才；探究式学习；大数据

引言

科技的发展使得海量数据得以存储。在各行各业每天都在产生大量数据。海量的数据形成了一种特殊的资产。如何利用和挖掘数据的价值是众多企业的一项重要工作，因此近年来对于数据分析人员的需求极大地增加[1]。查询网站glassdoor可以发现DataScientist（数据科学家）以平均约11万美元的年薪连续4年（2016—2019）位列全美最好工作榜第一名[2]。统计专业知识是该职位的重要技能之一。数据分析在很多领域都有着重要应用前景，比如医药健康[3-5]、金融市场[6-8]、智慧城市[9-10]等。科技的日新月异对应用型人才的培养提供了方向，同时也提出了新的要求。以下从课堂教学方面来探讨如何提升学生的课程应用能力。在本科阶段，统计学专业或应用统计学专业通常会学习概率论与数理统计等基础核心课程。在这基础上，学生还会进一步学习多元统计分析、统计软件及其应用等应用类课程（以笔者所在学校为例）。对于多元统计分析，教师通常会讲授常用的统计分析方法，例如聚类分析，主成分分析等，并以具体的案例分析作为辅助。对于统计软件及其应用，教师通常会讲授R软件的使用以及数据分析的应用案例。教学内容通常会按教材的章节顺序来安排。针对某个教学内容，例如聚类分析，在讲完该方法的数学模型之后通常会给出一些例子来说明该方法的应用。从教学反馈来看，当讲授应用例子时学生的兴趣明显高涨，但学生对于知识的掌握更多地停留在浅层，即仅会仿照课堂演示或教材给出的实例，很难做到灵活应用。为此，笔者认为目前的教学模式可以做如下改变。

一、教学方式的转变

根据教育部、国家发展改革委、财政部的《关于引导部分地方普通本科高校向应用型转变的指导意见》，“以社会经济发展和产业技术进步驱动课程改革，整合相关的专业基础课、主干课、核心课、专业技能应用和实验实践课，更加专注培养学习者的技术技能和创新创业能力。”事实上，在智联招聘中搜索数据分析岗位，在招聘要求这一项里主要有熟练使用R或Python等统计软件以及SQL等数据库软件，其次是业务与数据的整合能力。后者也就是根据具体问题进行数据挖掘、分析的能力。在教学中应当有意识地加强这方面的训练。以往的教学通常是以教师为主，讲授数学模型然后举例说明。我们可以引导学生进行探究式学习，在一个问题上进行多方位的讨论[11]。以课程多元统计分析为例，在学习主成分分析、因子分析时，学生经常会混淆这两种方法，或者只会依葫芦画瓢。我们可以选取几组数据集，将学生分成AB组，A组的学生用主成分分析，B组的学生用因子分析。对于每一组数据，让A，B组的学生分别讲解分析结果，并说出与对方结果的不同点，同时结合具体的背景知识讨论哪种方法更加合理。学生能够在这样的课堂讨论下逐步体会两者的差异之处，从而更加透彻地理解如何灵活运用不同的统计方法。这样的课堂设计由教师为主转变为以学生为主。需要注意的是，尽管在课堂内教师的角色弱化了，但在课堂设计方面需要花费更多的时间。比如，如何组织学生展示，以及有效地引导学生讨论。为更好地与就业相衔接，在展示作业过程中，应当给予学生充分的展示机会。比如每堂课安排15分钟，每人3分钟。这样在一个学期中基本上每个学生都能有两次机会进行口头汇报。教师应当在每次展示后给予一些点评，比如哪些地方值得表扬，哪些地方需要改进。同时鼓励学生多讨论，这样也能够促进学生之间相互学习与进步。

二、教学内容的转变