统计学及其基本概念范文
发布时间：2023-10-29 14:52:19
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篇1
《卫生统计学》既然是一门应用性很强的学科，是预防医学专业必开的基础课，统计学课程的设置就应该遵循“淡化理论，着重技能，强调应用”的原则。在教学过程中，首先要求学生具备收集和整理统计资料的能力，其次要掌握根据分析指标正确选择统计分析方法以及规范撰写统计分析报告等技能，最终做到熟练地将统计理论思维结合到专业思维上，以达到解决实际问题的目的[1]。传统的统计学教学模式不容乐观，即使预防医学专业的很多人学了多遍统计学仍不得要领，不会将实际问题正确地转变成相应的统计学问题，一用就错，临床等其他专业的这种情况可能普遍，更加严重的是在医学研究中统计方法的误用可能会导致严重的伦理问题。学生数学基础较差，统计素质较低，缺乏使用统计思维“透过现象看本质”的能力，缺乏正确使用统计方法去分析问题、解决问题的能力，对学生专业能力的发挥造成困扰。上述问题的症结在于教和学两方面：一方面在进行医学统计学教学时，采取单一的正面灌输的死板方式，结合统计学本身就跟数学息息相关的学科特点，就会使学习者仅有的一点学习兴趣荡然无存，使他们感到统计学难学难懂难用，枯燥乏味，甚至望而生畏;另一方面，医学专业的学生“死记硬背”式的学习模式，导致他们在《卫生统计学》课程学习过程中存在很大的困难和瓶颈，也给课程的教学人员带来了大量的难题和困扰。在几年的教学实践中，结合该课程的特点及培养目标，我们对课程教学改革做了一些尝试性的探索工作。
一、转变教学思路
将教学目标从让学生理解统计学方法的原理、掌握统计学分析过程和步骤，转变为让学生理解统计学基本概念，了解统计学方法的原理，掌握统计学分析方法的应用条件，正确应用各种基本统计分析方法。教会学习者用辩证的思维去思考问题，用透视的眼光去洞察事物，掌握透过现象看本质的统计思维模式。统计思想的精髓是“透过现象看本质”。但在实际工作中需要进行统计处理的问题呈现出一种“表现型”的面貌，直接根据这种常常带有假象的“表现型”盲目地去按照统计学教科书上的“标准型”进行套用，出错的概率极大。这就要求人们在运用统计学方式时，必须先将“表现型”的本质——“原型”剖析出来，进而将“标准型”套用在“原型”上，这样极大减少了错误的发生，进而有利于提高统计学的正确运用水平和科研工作的质量。传统的统计学教学内容一般分为三个部分：基本概念、原理和方法，公式的来源、简单推导和详细的手工计算过程，分析结果的正确解释和结论。在这些内容中，公式的推导有利于对公式及其概念的理解和记忆，手工计算可以进一步加深学生对公式的印象，但对医学学生而言，公式推导过程已很困难，更不论记忆这些冗长的公式了。更重要的是公式的推导严重消磨了学生的积极性，因此，我们首先对教学思路进行了调整：把教学重点放在理解统计学的基本原理、掌握统计学方法的应用条件和培训统计学思维上，而不是烦琐的计算过程或数学算法的讲解[2]。教学的主要目标是掌握统计学基本概念和理解统计学方法的基本原理，重点讲解统计学概念、基本原理，强调统计分析方法的使用条件，培养学生的统计学逻辑思维能力，减少对数学公式及数学推理过程的灌输，淡化相关统计公式的要求，最终达到学生的学习与实际工作需求紧密衔接的目标。
二、教学方法和教学手段的改革
1.将灌输式教学改变为启发式教学。教学时注重教育的多样化和多层次化，让学生掌握搜集、整理资料方法的同时，还要教会学生能够“透过现象看本质”。在整个学习过程中充分发挥其主动性，学会用辩证的思维去思考问题，用透视的眼光去洞察事物，掌握透过现象看本质的统计思维模式。上课过程中将教师直接灌输改为教师应用实例或某个问题引导让学生找到解决问题的方法，从而更好地发现问题，这样更好地激起了求知的欲望，在教学过程中才能很好发挥主动作用，配合好完成教学任务。
2.在《卫生统计学》课程中增加案例教学内容。仅仅停留在书本上的统计教学不再适应目前医学科研的发展需求，因此应将案例式教学加入到统计课程中。案例式教学法能够克服传统教学方法僵硬死板的缺陷，充分发挥教学互动、教学相长的优点。在《卫生统计学》课程中加入案例式教学，不但可以提高学生阅读、理解统计文献的能力，还能通过案例培养他们在统计文献中发现问题、分析问题、解决问题的能力，最终达到学生正确利用资料和文献的能力;案例中会涉及到不同学科的内容，通过案例锻炼学生多门学科进行融会贯通，进而引导他们勇于创新;在案例讨论课堂上，学生们会就自己的观点进行激烈的讨论，讨论过程中让他们学会倾听，正确表达自己的观点，锻炼学生的语言表达能力。在授课过程中，我们发现案例式教学可以充分调动学生的主观能动性，让学生从被动接受到主动学习，真正成为学习的主体，学习效果提高。
3.培养统计分析软件的实际操作技能。随着信息化时代的到来，传统的计算器教学已经逐渐被淘汰，各种统计分析软件的应用越来越受到重视，在理论课教学工作中，每讲授一种统计学方法都随之加入统计分析软件的讲解和实验，给学生讲授各种统计数据的记录方式、相应统计学方法的软件操作过程以及软件输出结果的读取，将统计学结果结合上专业知识做出解释。让体会到借助统计学软件实现复杂统计学分析方法的简便性，使学生克服对《卫生统计学》课程的恐惧心理，加强学生应用统计学方法解决医学实际问题的能力。鼓励学生将所学的统计方法应用于医学实践。实验教学的内容采用教师讲授与学生上机结合的方法，经过自己上机亲自操作，更深入理解了所学的理论知识，要求学生掌握数据库的建立、菜单的操作及结果的解释。实习课的内容也是由浅到深，由例题数据类型到实际收集的原始资料的类型，这样统计学实习课不仅扩展了知识面，获得了分析处理数据的手段，还加深了学生对统计学知识的理解，激发了学习兴趣和学习热情，更重要是获得了良好的教学效果。
三、改革考试模式和内容，合理评价教学效果
作为衡量学生学习效果，评价教学质量的重要手段，无论是哪种课程都将考试视为整个教学过程中的重要环节。长期以来，传统教学模式中的《卫生统计学》考试都是采用闭卷笔试的方式。不可忽略闭卷笔试的方式对维持正常的教学秩序、评价教学质量的重要作用，但绝大部分学生为了应付考试而机械化地死记硬背，这样根本不利于学生创造能力的培养。为此，我们将统计学的考核思路和内容围绕教学思路做了相应的改革，减少了“名词解释”和“简答题”这些需要死记基本概念和原理的题型比重，增加了“综合数据分析”和“案例辨析”等题型，将重点放到考查学生对基本概念和原理的理解、灵活应用统计学知识解决实际问题的能力方面。试题形式以考查概念理解和知识融会贯通能力为目标，广泛地涵盖课程的学习内容，一个题目中会涉及到多个章节的内容，客观地考查学生的学习效果。分为理论知识的考核和统计软件应用能力考核两部分。
1.理论知识的考核。统计学的理论知识主要包括概念、原理、案例分析、统计思路等，这部分以笔试形式进行。但不局限于死记概念和原理，需要学生能够把理论知识转化为解决实际问题的能力，可以利用“案例辨析”这一题型，考查学生对理论的理解程度。目的是要考核是否能够将所学统计方法正确进行应用，解决本专业实际问题。
篇2
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）48-0265-02
工科是应用数学、物理学、化学等基础科学的原理，是结合生产实践所积累的技术经验而发展起来的学科，是我国高校第一大学科（共55个专业），其培养目标是在相应的工程领域从事规划、勘探、设计、施工、原材料的选择研究和管理等方面工作的高级工程技术人才。在工科专业的专业课程（尤其是专业基础课程）中，有些课程偏理科，理论性较强，以致教师和学生在该门课程的教与学的过程都感觉比较吃力。专业基础课中的实验教学对于抽象概念和理论的理解非常重要，是培养大学生创新意识和探索能力的重要环节。本文以水文与水资源工程专业水文统计学课程为例，探讨了上机实验环节的设置，以期为提高工科专业基础课程的教学水平提供有益的借鉴作用。
一、水文统计学教学内容及学时安排
水文统计学是根据水文现象的特点，将概率论与数理统计的原理和方法用于水文数据的分析并做出推断的学科，它是水利工程学科水文与水资源工程专业的一门专业基础课。这门课程的学习可以使学生掌握水文统计学的基本概念、常见水文统计计算方法、P-III型水文曲线绘制以及回归分析、假设检验等常见的水文数据处理技术，为学生进一步学习水文水力计算、流域水文模型等课程以及今后从事水文专业教学及其相关研究打下基础。但课程基本概念比较抽象，不易掌握，数学基础要求高。
按照高校水利学科教学指导委员会组织编审，黄振平、陈元芳主编的教材，教学内容一共包括12章，其中第1～5章为概率部分，第6～9章为统计部分，第10～12章为其他部分（包括误差理论、随机过程和时间序列分析三部分）。学时安排各高校大多在32～40学时之间，实验学时一般为4～8学时。
课时短、内容多、任务重是本课程面临的现实问题，所以压缩教学内容和实验学时是讲授本门课程的教师不得不做出的选择。但如何压缩，不同教师有不同的做法。笔者自2008年承担水文统计学教学至今，也进行了不同的尝试。目前在教学中，课堂学时安排如表1所示。
二、实验内容的选择
实验教学是培养大学生专业领域创新意识和探索能力不可替代的手段。通过实验，学生不仅可以掌握基本的实验技能，而且能深入理解专业基础课中的基本理论知识。水文统计学教学内容都是以概率统计为基础的水文概率计算与分析，理论性强；但只学理论、方法，而不应用于实践，学生学完之后会很快将知识还给教师，所以开设上机实验是激发学生学习热情、提高学习效率、巩固学习成果较好的途径。为此，在对教学内容认真分析的基础上，从第7章开始，每一章都至少开设一个上机实验（见表2）。
三、实验内容的选择
第7章水文频率计算是本课程核心的教学内容，P-III型曲线的相关内容更是本章的重点，所以“Excel下的P-III型曲线的绘制”实验的安排可以加深学生对基本概念的理解和应用，为后续课程的学习打下良好的基础。其主要内容包括：海森几率格纸的绘制、参数的适线法估计、曲线的绘制和拟合程度的判定，其中海森几率格纸的绘制需要保持足够的细心和耐心，所以安排4学时。课堂授课阶段要对该方法进行初步的讲解。
第8章假设检验的“Excel下的水文数据的非参数假设检验”实验内容包括：整体分布的假设检验、独立性检验和一致性检验，实验较为简单，安排2学时。但在实验准备阶段，需要授课教师准备好需要的水文数据。
第9章回归分析的“SPSS下的水文曲线回归分析”实验内容包括：水文数据的线性回归和非线性回归，较为简单，安排2学时。在实验准备阶段，需要授课教师准备好需要的水文数据，同时在前期需要学生下载并学习SPSS软件，不然实验无法进行，所以鼓励、引导学生自己完成SPSS软件基本知识的学习是该实验顺利完成的关键。
第11章随机过程的“Excel下的水文序列的Markov预测”实验内容包括：水文数据的状态划分、计算转移矩阵、一步及多步转移的预测。其中转移矩阵的计算需要花费较多的时间，需要保持足够的细心和耐心，所以安排4学时。
第12章水文时间序列分析的“Excel下水文时间序列组成成分识别”实验内容包括：水文数据趋势成分识别和检验（利用滑动平均法和Kendall秩次相关检验法）和突变点的识别。数据量较大，所以安排4学时。
四、教学效果分析
目前，一般高校本课程实验安排为4～8学时，所以可根据不同情况自行选择实验内容。其中“Excel下的P-III型曲线的绘制”实验应该是必选实验。近年来，本人在授课过程中，选择“Excel下的水文序列的Markov预测”实验作为另一个实验。通过课后学生的评价，上机实验环节起到了激发学生学习热情、提高学习效率、巩固学习成果的目的（见表3）。
五、结语
1.水文统计学与概率论与数理统计有很多重复的内容，如果在教学过程中不突出水文的特点，学生的意见会比较大，教学效果也会较差，所以这些实验的设置对于学生加深水文统计学课程基本概念的理解和应用，会起到积极的作用。
2.这5个实验都要求授课教师在前期准备大量的水文序列数据；要求学生在进行实验之前学习相关的软件，掌握计算机基本操作技能。通过实验以及前期相关知识的学习与互动，可以增加师生的交流，提高学生的学习兴趣。
3.工科专业偏理科类课程理论性强，内容相对枯燥，增加上机实验环节可以促进传统教学模式的改革，提高教学质量。
篇3
保证医药科研工作的重要手段已写入有关文件的要求中，作为高层次的医学专业人员，通过学
习本门课程，可以较好地把统计原理和方法的思维逻辑应用于科研和管理中，尤其在本学科
的研究设计和数据分析方面，更为明显。
通过本门课程的学习，要使学生学会人群健康研究的统计学方法，学会计量、计数资料的分析，
非参数统计方法和多元统计分析方法及医学研究设计。其目的使大家具备新的推理思维，结合专业问
题合理设计试验，科学获取资料，提高科研素质。
本课程教学的主要方法有理论讲授、课堂讨论、课堂演算等，使学生加深对理论的理解。
【主要内容及要求】
第一章绪言
1．掌握统计工作的步骤。
2．掌握统计资料的类型。
3．掌握总体与样本、概率、小概率事件，误差等基本概念。
4．熟悉统计学、医学统计学的定义、掌握统计学的研究对象。
5．了解学习本门课程应注意的问题。
第二章个体变异与变量分布
1．掌握均数、几何均数、中位数的计算和应用；掌握四分位数、标准差的应用；相对数常用指标、应用相对数的注意事项；正态分布的应用和医学参考值的估计。
2．熟悉利用统计图表描述定量资料的基本方法；制作统计图表的基本要求和规则；百分位数的计算方法；正态曲线的面积的分布规律。
3．了解定量资料频数分布表的编制方法和分布规律；常用疾病统计指标的计算；正态分布的概念及特征。
第三章抽样误差
1．掌握抽样误差的概念；标准误的意义及其应用；t分布特征及应用。
2．熟悉抽样误差影响因素；标准误的计算。
3．了解t分布特征
第四章可信区间
1．掌握可信区间的概念，总体均数95％和99％置信区间的计算及适用条件;掌握正态近似法计算总体率的95%和99％置信区间及适用条件；阐述标准差与均数标准误的区别。
2．熟悉可信区间的两个要素，查表法估计总体率的置信区间。
3．了解两均数之差的可信区间。
第五章假设检验
1．掌握假设检验的意义及步骤；第一类错误与第二类错误。
2．熟悉假设检验的基本思路；假设检验的条件；P值含义。
3．了解差异检验与优度检验；区间估计与假设检验之间的关系。
第六章定量资料的分析
1．掌握t检验的应用条件及类型，常用的t检验分析与计算过程；方差分析的基本思想；单因素方差分析的过程。
2．熟悉方差不齐时的t‘检验；多样本的两两比较方法。
3．了解两样本几何均数的比较；方差齐性检验；变量变换。
第七章定性资料的分析
1．掌握X2检验各种公式的适用条件和各种设计类型的X2检验的步骤及行×列表资料X2检验的注意事项。
2．熟悉样本率与总体率比较的u检验；多个率的多重比较；似然比检验。
3．了解两样本率比较的u检验；确切概率法。
第八章等级资料的分析
1．掌握非参数统计的概念；不同设计类型的秩和检验的实施方法及其应用条件。
2．熟悉不同设计类型的秩和检验方法。
3．了解不同设计类型的秩和检验和相应t检验的功效有何不同。
第九章两指标间的直线相关
1．掌握利用散点图确定两个定量变量之间有否线性关系；掌握Pearson积差相关、Spearman等级相关的应用条件并能计算相应的相关系数，同时进行假设检验；对分类计数频数表资料的两变量间的关联性作定量分析。
2．熟悉对不同类型的变量，用不同的统计方法去分析它们之间的关系。
3．了解利用散点图分析样本相关系数可能出现的各种假象，并作出合理解释。
第十章两指标间的直线回归
1．掌握回归的基本概念；回归分析的基本思想与方法；回归系数检验的意义与方法；相关与回归分析的区别与联系。
2．熟悉总体回归系数β的统计推断；残差与残差分析。
3．了解总体回归线的95%置信带与个体预测值Y的区间估计；过定点的直线回归。
第十一章多元回归分析
1．掌握多元线性回归、Logistic回归、Cox比例风险回归方程中的偏回归系数、标准化偏回归系数、确定系数、复相关系数、比数比（OR）的概念、应用、计算结果的解释。
2．熟悉回归分析的分类，残差的概念，最小二乘法求多元回归方程，回归方程的配合适度检验，逐步筛选法选择自变量，最大似然估计法求Logistic回归方程及Cox比例风险回归方程，似然比检验筛选自变量。
3．了解多元线性回归、Logistic回归模型。
第十二章研究设计（一）——总论
1．掌握医学研究设计的意义，研究设计的形式、研究设计的基本原则和基本要素。
2．熟悉样本含量的估计方法。
3．了解调查设计的步骤和样本含量的估计方法。
第十三章研究设计（二）——实验设计
1．掌握实验设计方法选择的依据。
2．熟悉常用实验设计方法的特点与设计方式，如完全随机设计、配对设计、配伍设计、交叉设计、拉丁方设计、析因设计、正交试验设计。
3．了解常用实验设计方法样本含量的估计。
第十四章研究设计（三）——临床新药设计
1．掌握临床试验的特点，新药临床试验的分期，新药临床试验的基本原则。
2．熟悉新药临床试验的统计分析方法。
3．了解临床诊断试验与评价的方法。
第十五章统计表和统计图
篇4
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》
篇5
1.经济学的基本概念
经济学(Economics)是研究如何用有限的资源去获取无限的人类社会需要的最大满足的社会科学。它涉及任何人类社会必须决定的三个基本经济问题：一是决定生产什么和生产多少；二是决定如何生产，即用什么技术将投入资源组合起来生产出人类需要的产出品；三是决定产出品为谁生产和如何分配。经济活动中的三个基本要素是人类需要、资源和生产技术。
经济活动的直接目的是满足人类需要(Humanwants)，包括物质需要和文化需要。人类需要有两个特征：一是需要的多种多样性；二是需要从长期看的不可满足性。人类需要的满足水平与其所处的历史时期有关，与其所处地理位置有关。从效率观点看，满足人类需要的水平，一方面受资源和技术允许条件下可用于消费的或用于进一步生产的各种有用产品或劳务水平的影响；另一方面受这些产品或劳务在不同组织之间分配合理性的影响。前者反映生产产出(Output)水平；后者反映分配和消费的效用(Utility)水平。
资源(Resouree)是指可用于生产满足需要的产品的各种手段或财富(Means)。资源可分为劳动力资源、资本资源和自然资源三类。现代经济学中还把企业家作为第四种资源。如果将劳动力资源与企业家资源合并，将资本资源与自然资源合并，那么资源也可分为人力资源和物质资源两大类。资源主要有三个特征：一是绝大多数资源在数量上是有限的；二是资源具有多种用途；三是为生产一定产品，可用不同的资源配置方式。经济学中的投入(Input)主要是指这些资源的投入。
效率是指投入与产出之间的比率。经济效率(Economic efficiency)是指用货币计量的投入与产出之间的比率。准确地说，西方经济学中的效率是指帕累托效率或帕累托最优，即任何生产与消费的重新组织，如果不能使某一个人或某些人的处境变坏，就不可能使另一些人的处境变好。在微观生产理论中的效率是指资源投人与有用产出之间的比率。在福利经济学中的效率是指产出与效用之间的比率。因此，在资源投入一定的情况下，提高生产领域的效率，会增加有用总产出；在产出一定情况下，提高消费领域的效率，会增加总效用。总之，在资源一定的情况下，经济效率的提高会使人类的需求得到更大满足，这正是效率在经济学中占有核心地位的原因所在。
可见，经济学的基本概念与基本理论，科学地解析了资源投入与配置的效率与效果，为财务管理学科奠定了雄厚的理论基础。
2.经济学与财务(金融)经济学
经济学为财务学提供了理论基础，而财务(金融)经济学(Financial economics)是从经济学领域中逐渐分离出来的一门学科。财务(金融)经济学是从个人效用最大化出发，试图通过对个人和企业的最优化投资、融资行为以及资本市场的结构和运行方式的分析，去考察跨期资源配置的一般制度安排的方法和相应的效率问题。财务(金融)经济学由金融市场学、投资学与公司理财学三个部分组成。金融市场学研究的是金融机构与金融市场以及国内外经济中金融系统的运作；投资学研究的是风险与收益的确认和度量、风险与收益之间的权衡、估价技术与金融工具的设计等内容；公司理财学研究的是以公司为主体的理财理论与实践问题。
3.财务学的经济学基础
在整个金融经济学中，公司理财学处在一个非常关键的位置上，财务学不仅科学地融会了经济学中的一些重要理论，而且其发展是以一些重要的经济学学说或理论为依托和基础的。
第一，经济学中的理性主义与效用理论。经济学中“理性”的涵义有两种：其一是指个体追求某种工具价值的“最大化”；其二是指个体决策过程在逻辑上的无矛盾。经济学效用理论是经济学最基本和最主要的范畴之一，也是微观经济学的核心理论，是最富有现代意义的经济学理论工具。
在财务决策理论中，假定投资者都是理性的，在进行决策时，选择能够产生最大期望效用的行为；另外，也假定理性的投资者是规避风险的。在理性投资者假设和效用理论的基础上，财务学家利用经济学中的无差异分析方法分析投资者的最优投资组合策略。
第二，经济学中的供求均衡分析。供给和需求及其相应的均衡概念一直都是经济学的主要分析工具，也是一种根本分析方法。经济学供求均衡分析方法的结果就是推导了一个数量――价格机制，价格必须在均衡点上，否则市场供求力量就会发生作用以使价格达到新的均衡。所有的经济学模型最终几乎都是以获得使供需匹配和市场出清的价格结束。
供求分析在经济学中具有如此重要的地位，在财务学中也如此。在财务学理论中，典型的CAPM模型就是利用了均衡分析方法，从市场投资主体的效用最大化出发，在一定约束条件下获得了均衡状态的资产价格。
二、财务学与统计学
1.统计学的基本概念
统计学研究如何用科学的方法去搜集、整理、分析实际数据，并通过统计所特有的指标，表明所研究的对象的规模、水平、速度、比例和效益等，以反映其发展规律在一定时间、地点、条件下的作用，描述数量之间的关联关系和变动规律。
统计学是处理数据的科学。一般的记述统计侧重数据的收集加工整理，而数理统计侧重数据处理的“科学性”。一般而言“科学”要求有客观性、再现性、普遍性。为表现这种科学性，研究者常喜欢用数学模型，因为数学比较简明、严谨，比较抽象。数理统计就是运用数学工具，记述数据产生的过程，描述概率分布，进行推定，作假定检验，形成了一个比较完整的理论体系。
按照统计学科体系的基本原理与应用的不同，统计学可分为理论统计学与应用统计学两大类。理论统计学指的是统计学的数学性原理，也就是数理统计学，具有通用方法论的理学性质。应用统计学指的是基于理论统计学的基本原理，应用于各个领域的数据处理方法。统计解析方法及统计推测方法。
2.财务学的统计学基础
财务学研究是建立在可观察的基础之上的，因而不可避免地需要利用统计学的基本原理和技术。财务学尤其在如下两个方面需要借助于统计学，它们是投资分析和风险管理。这两个领域直接涉及到统计数据描述及推测统计学。另外，日益崛起的金融工程学领域的发展更是离不开统计学，它主要涉及与数学有关的应用概率过程，应用概率微分方程式的研究领域，有时被称为
数理金融。
投资分析的目的在于尽可能地提高投资收益，为此从可选择的投资资产(股票、债券、包括外汇在内的外国证券)中，进行资产选择操作，在控制风险的同时追求收益的最大化。因此要用到运筹学中的最优化理论。
风险分析与管理领域正是基于统计学质量管理的思想建立起来的。风险与收益的衡量需要借助于统计学中的均值――方差分析。企业或银行的财务结构受汇率、利息、股价的变动，其资产价值也在不断变化，这就构成了市场风险。为了根据市场风险考察企业资产的价值变化，将企业的价值变化看作风险要素股价、汇率等变化的函数，描述其概率样本分布，推定其下限5％可能损失的金额。其中，既可用有关股价、汇率变化的模型，也可考虑因素相关的变化。有关银行的不良债权问题经常涉及到的BIS(国际结算银行)规定中，也要求按照上述方法计算企业资产价值变化下限5％的金额，规定企业要保留一定程度的自有资本。从这种意义而言，BIS的规定非常依赖于模型。由于企业资产价值的评估也必须以现价评估，所以不带价格的资产也要依靠模型评估。模型的应用越来越具有现实性，财务管理也要求助于统计学的知识。
期货交易的领域是理论水平较高并富于挑战性的领域，它包括金融资产组合理论与资产组合的实践(financial engineering)。许多问题常被从数学角度程序化。其领域的数学结构包括连续时间的概率过程、概率微分方程式、概率测度的变换公式等。
三、财务学与管理学
1.管理学的基本概念
管理学的内涵就是要说明什么是管理，以及管理的内容与方法。“管理可被看成是这样一种活动，即它发挥某个职能，以便有效地获取、分配和利用人的努力和物质资源，来实现某个目标”。管理的这一定义概括地将管理的特征、职能、目标统一起来；管理的特征、职能与目标又将其与管理控制联系起来。
管理是一种活动，是为有效地实现某个目标的一种活动。管理活动是发挥管理职能的活动，管理的职能包括计划、组织、指挥、协调与控制，在管理活动中，各种管理职能都发挥着不同的作用。
管理的目标是有效地获取、分配和利用资源，来实现组织目标。
2.财务学的管理学基础
管理的内容由管理活动的内容所决定，现代管理之父法约尔将一个企业的活动分为六大类，分别是“技术活动，即生产和制造；供销活动，即购买、销售和交换；财务活动，即寻找资本及最适当地利用资本；安全活动，即保护财产和人员；会计活动，即盘存、资产负债表、成本和统计；管理活动，即计划、组织、指挥、协调和控制”。在上述六类活动中，管理活动即是管理或管理职能，管理的内容应该是管理活动赖以存在和发挥作用的其他五种活动。
财务管理要解决的是公司价值的创造，在企业管理中居于核心地位，它本质上是一种综合的价值管理活动，即实施价值管理。财务管理以价值目标为尺度，将公司管理活动与公司理财的具体决策统一起来。
管理的方法可解释为研究管理的方法和管理中应用的方法。研究管理科学和管理理论的方法共有十一种：经验法或案例法、人际行为法、集体行为法、协作社会系统法、社会技术系统法、决策理论法、系统方法、数学法、因地制宜法、管理任务法、经营论法。这十一种研究管理理论的方法对研究财务管理理论与方法同样有着重要的指导作用或借鉴作用。特别是行为科学方法、系统科学方法、案例方法等，对研究财务管理是十分重要的方法。
管理中应用的方法主要体现在发挥管理职能所采用的方法，包括计划方法、组织方法、指挥方法、协调方法和控制方法，这些方法对财务管理起着重要作用。
四、财务学与会计学
1.会计学的基本概念
会计学是随着商品经济的产生、发展，以及近代会计的程序与方法日益完善而建立起来的一门独立学科。会计学以会计的目标、职能、对象和程序、方法为研究对象，采用一定的研究方法，构建会计理论体系，揭示会计所反映和监督经济活动的过程，促进会计工作更好地为经济生活服务。会计是以货币为计量尺度，运用一系列程序和方法，连续记录经济业务，反映和监督经济活动中价值运动过程的一项经济管理工作。会计的基本程序与方法是指会计的确认、计量、记录和报告。图1(吴水澎主编：《中国会计理论研究》)中国财政经济出版社2000年版，72页可反映这四个环节在会计中的地位。
会计程序与方法中的确认、计量、记录和报告这四个方面是会计学的核心内容，其中，提供会计报告是会计的主要职能。会计报告是整个会计系统的最终产品，是以浓缩的、综合的、系统的、分类的形式反映企业财务状况与经营成果的书面文件。会计报告主要包括对外报出的会计报表、会计报表附注等。
会计报表是由资产负债表、所有者权益变动表、利润表和现金流量表组成。企业的各项财务活动都直接或间接地通过会计报表来体现。
2.财务与会计的关系
财务与会计是两个并列的经济范畴，在性质、地位等方面是有区别的。会计是信息系统，财务会计与管理会计都是会计信息系统的组成部分，也是会计学科体系的组成部分。同时，会计又是一个“决策支持系统”，它为管理提供有用的信息，为管理服务。财务管理则是企业管理的重要范畴之一。财务管理学则作为财务管理学科体系中的一个分支而存在，如果说财务管理的对象也是现金流量的话，那么，财务管理侧重于现金流量本身(通俗地说，财务管理是一种现金流量的安排)，而不是现金流量信息。这就是会计与财务的区别之所在。
财务的本质是本金投入收益活动，会计的本质是信息系统。在经济组织内部，财务处于主导性管理的地位，生产、技术、营销、劳动等项管理都要围绕价值最大化和本金扩张的财务目标去进行；会计处于基础性地位，通过提供财务信息为财务管理和其他各项管理服务。由于财务与会计是两个并列的范畴，所以在理论研究上自成体系，形成两门不同的经济学科。
篇6
【关键词】 手术室护士； 自我防护； 锐器伤
【Abstract】 Objective：To survey the level of self protection consciousness，and analyze the relationship between it and rate of sharp injury in operating room nurse.Method： A total of 52 operating room nurses were selected and retrained self protection consciousness for 7 weeks. The kinds and reasons of sharp injury and the levels of self protection consciousness were research by questionnaire.Result：The sharp injury rate of different reasons and kinds reduced after training than these before training（P
【Key words】 Operating room nurse； Self protection； Sharp injury
锐器伤又称“经皮损失”或“锐器暴露”，是指与患者血液或体液接触过的针具、手术刀及其他锐器所引起的意外损伤[1]。调查报告显示，65.0%的医务人员发生过锐器伤，其中74.8%为护理人员，且主要是针刺伤[2-3]。通常手术室锐器伤可分为刺伤和切割伤[4]，刺伤多见于扎针、抽血、拔针、处理针头、手术中传递缝针、缝合伤口时、收拾各种手术污物时、分离输液器时，切割伤多见于手术中传电刀、电钻、电锯、刀片时。相关研究发现，护理人员缺乏职业安全防护知识是导致锐器伤发生率高的原因之一[5]。本研究通过分析本院手术室护理人员锐器伤发生情况，并对比自我安全防护知识培训前后发生率的变化，探讨两者间的关系，旨在为临床防护提供证据。
1 资料与方法
1.1 一般资料 选取2014年3月-2015年3月于本院手术室工作年限≥0.5年的护理人员52名为研究对象，其中男5名，女47名；年龄22～40岁，平均（32.4±4.8）岁；工作年限1～15年，平均（9.5±4.4）年。排除标准：参加工作半年以上者；处于产假、哺乳假、病假、轮科或其他原因不在岗者；未能完成8周培训课程者。所有研究对象均知情同意，自愿参加本次调查。
1.2 方法
1.2.1 问卷设计 培训前后，采用问卷的方式调查受试者发生锐器伤的种类、原因及对自我安全防护意识相关知识的掌握情况。该问卷根据以往研究及自身医院特点进行设计[6-7]，共包括3个部分：（1）被调查者的一般资料，包括姓名、性别、年龄、职称、学历及工作年限等；（2）锐器损伤的原因（抢救情况下紧张忙乱、疏忽大意、劳累疲倦、医护配合不协调、使用后未能处理妥当、操作不规范、技能不熟练）和锐器损伤的种类（手术缝针、注射器针头、安瓿、手术刀、手术剪、其他）；（3）自我安全防护知识，包括自我安全防护的基本概念、标准预防知识、禁止回套针冒、污染物品处理、职业暴露防护及针刺处理流程等6个部分，每部分设10道选择题，答对得1分，答错不得分，每部分满分为10分，总分为60分，问卷的第二部分为多项选择。
1.2.2 相关知识培训 在前6周内，每周集中进行自我安全防护知识培训，时长约为30 min，采用自制PPT的形式开展，主讲人由副主任护师和主管护师担任，培训内容包括自我安全防护的基本概念、标准预防知识、禁止回套针冒、污染物平处理、职业暴露防护及针刺处理流程等6个部分。于第7周进行知识串讲及答疑，邀请护理部领导、科主任参加知识培训，对前6周的培训内容进行总结，并回答护理人员存在的疑问。第8周进行量表填写培训，解决问卷中存在的歧义，并统一进行问卷填写，30 min后回收。
1.3 统计学处理 使用EpiData 3.1软件将数据输入计算机，整理后采用SPSS 19.0软件进行统计学分析，计量资料以（x±s）表示，比较采用配对样本t检验，计数资料采用 字2检验，以P
2 结果
2.1 培训前后手术室护士锐器损伤原因的比较 培训前，手术室护士锐器损伤发生率为100%，发生原因前5位分别为抢救情况下紧张忙乱（96.15%）、疏忽大意（80.77%）、劳累困倦（71.15%）、操作不规范（59.62%）及使用后未能处理妥当（57.69%）。培训后，各项损伤原因的发生率均较培训前下降。培训前后比较，除劳累困倦及医护配合不协调，其余差异均有统计学意义（P
2.2 培训前后手术室护士锐器损伤种类的比较 培训前，手术室护士各锐器损伤种类发生率由高到低分别为手术缝针（82.69%）、注射器针头（76.92%）、安瓿（65.38%）、其他（53.85%）、手术刀（38.46%）及手术剪（13.46%）。培训后，各种锐器损伤种类发生率均较培训前下降。培训前后比较，除手术剪外，其余差异均有统计学意义（P
2.3 培训前后手术室护士自我安全防护意识相关知识的掌握情况比较 经培训后，护士自我安全防护知识总体评分较培训前提高，且自我防护的基本概念、标准预防知识、职业暴露防护及针刺处理流程部分评分与培训前比较，差异均有统计学意义（P
3 讨论
3.1 手术室锐器伤后的主要危害 近年来，对于医疗机构及医护人员的安全防护，已成为日益关注的热门话题。手术室护士由于工作环境的特殊性，与手术缝针、注射针头及手术刀剪接触频繁，极易发生各种锐器损伤。研究证实，乙型肝炎病毒、丙型肝炎病毒及艾滋病毒经针刺伤感染医务人员的发生率分别为6.0%～30.0%、3.0%～10.0%及0.2%～0.5%[8-10]。因此，由于担心感染某些血源性传播疾病，在发生针刺伤后，护理工作者容易产生恐惧、害怕、焦虑、抑郁等不同程度的心理压力，进而影响护士的身心健康，对工作和生活带来极大的危害[9]。一旦医务人员被感染而离开工作岗位，将导致人力资源流失，加剧卫生人力资源不足。根据美国2004年医疗卫生行业针刺伤的统计报告显示，在不考虑精神损失等费用下，国家共支出费用1.885亿美元，提示针刺伤亦可带来巨大的经济负担[11]。
3.2 手术室护士锐器意外损伤发生率仍然较高 调查发现，手术室护士锐器意外发生率高于其他科室，96%以上的手术室护士有手术相关锐器损伤的经历，其中刀割伤占14%，针刺伤占66%，注射或清理器械等刺伤占16%，发生密度是0.84次/（人・月）[12]。本研究发现，培训前手术室护士锐器损伤发生率为100%，发生原因前3位分别为抢救情况下紧张忙乱（96.15%）、疏忽大意（80.77%）、劳累困倦（71.15%）。当遇到一些难度大、术中出现紧急状况的手术时，护士由于紧张忙乱进而发生锐器损伤。另外，由于手术室工作量较大、工作紧张、节奏快，护士时刻都处于高度紧张状态，精神的过度紧张容易产生不良的心理状态，影响护士的工作状态，易导致锐器损伤。因此，锐器损伤的发生率较高。本研究操作不规范（59.62%）和使用后未能处理妥当（57.69%）亦是引起锐器损伤的重要原因。研究表明，护士操作不规范是造成锐器伤损伤的重要因素，如在手术过程中不正确的传递手术器械或在清洗过程中或处理锐器时，不规范操作造成手术刀、剪及针头刺伤[13-15]。参与手术的医护人员没能及时规范分类处理医疗垃圾，处理废弃锐器物品不规范，如针头、手术刀片或克氏针等包裹在手术敷料中混放在其他废物等，手术结束后，护士清理物品时容易造成误伤。本研究还发现，各锐器损伤种类发生率由高到低分别为手术缝针（82.69%）、注射器针头（76.92%）、安瓿（65.38%）、其他（53.85%）、手术刀（38.46%）及手术剪（13.46%）。相关学者发现，徒手掰安瓿被玻璃划伤占33%，手术中直接用手传递刀、剪、缝合针受伤占12%，注射后针头处理不当（将废弃针毁形、浸泡、取下针头及重套针帽）所致针刺占锐器伤的64%[16-18]。
3.3 自我安全防护意识培训可降低锐器意外损伤率 调查显示，手术室护理人员自我安全防护意识较差，防护知识缺乏，应加强对相关内容的培训[19-20]。本研究将手术室护士自我安全防护相关知识分成自我安全防护的基本概念、标准预防知识、禁止回套针冒、污染物品处理、职业暴露防护及针刺处理流程等6个部分，进行为期6周的专业培训，30 min/次，并以PPT的形式展示，增加了学习的活跃性，并加深知识的印象。另于第7周邀请护理部领导、科主任进行知识串讲及答疑，对前
6周的培训内容进行总结及答疑，从而巩固知识掌握水平。最终，经过7周的培训后，手术室护士自我安全防护知识各部分评分均较培训前提高（P
综上所述，手术室护理人员自我安全防护意识明显不足，相关知识欠缺，锐器意外发生率仍处于较高水平，应引起重视。经过相关知识培训后，可提高自我安全防护相关知识的掌握情况，明显降低锐器意外损伤率。
参考文献
[1]彭爱红，李苏女.手术室锐器伤发生的原因分析及防护[J].当代护士，2012，21（8）：6-8.
[2] Centers for Disease Control and Prevention.Sharps safety for healthcare settings[EB/OL].http：//cdc.gov/sharpssafety，2010-7-27.
[3] Martins A，Coelho A C，Vieira M，et al.Age and years in practice as factors associated with needlestick and sharps injuries among health care workers in a Portuguese hospital[J].Accid Anal Prev，2012，47（7）：11-15.
[4]吴金秀，罗彩芹.手术室护士锐器意外伤现状调查及防护对策[J].齐鲁护理杂志，2011，17（8）：56-57.
[5]袁震飞，高永莉，宁宁.实习护士锐器伤发生情况及影响因素分析[J].华西医学，2013，28（9）：1354-1357.
[6]黄红霞.手术室护士锐器意外伤与报告处理现状调查[J].实用临床医药杂志，2015，19（14）：160-162.
[7]聂圣肖，刘华平.北京市三级综合医院病房护士针刺伤发生现状及其影响因素的研究[D].北京：北京协和医学院，2012.
[8]许梅芳.手术室护士的职业危害原因分析及防护[J].中国医药指南，2012，12（8）：240-241.
[9]王晓B，王小玲.医务人员对针刺伤的认知及针刺伤后心理状况分析[J].中国民康医学，2011，23（19）：2452-2453.
[10] Leigh J P，Gillen M，Franks P，et al.Costs of needlestick injuries and subsequent hepatitis and HIV infection[J].Curr Med Res Opin，2007，23（9）：2093-2105.
[11]李志霞.手术室护士锐器意外伤现状调查及防护对策[J].齐鲁护理杂志，2011，17（8）：1.
[12]张蕴梅.护生临床意外损伤调查分析及预防对策[J].实用临床医药杂志，2012，16（22）：184-186.
[13]赵静，任小红.拉萨市三甲医院护士锐器伤现状及影响因素分析[D].长沙：中南大学，2014.
[14]杨晓雪.不同职称手术室护士自我保护意识现状调查分析[J].国际护理学杂志，2015，35（12）：1697-1699.
[15]蒋霞，李爱军，周凤，等.降低手术室护理针刺伤的品管圈实践活动效果[J].中国卫生产业，2015，12（8）：105-106.
[16]徐冬云.手术室护士锐器伤原因分析与防护对策[J].全科护理，2014，12（6）：554.
[17]李晓露.骨科医院手术室护士术中锐器损伤原因与防护对策[J].中国消毒学杂志，2014，31（4）：406-407.
篇7
统计学是一门基于试验数据的搜集、整理，对研究目标的统计性质进行分析和推断的学科，更是一门综合运用数学科学、计算机科学、信息学等工具学科、并与自然科学、社会科学相结合的多学科相交叉的边缘学科。在我国，早期的统计学设置比较狭隘，多作为数学学科的概率统计和经济学科的经济统计等子学科。直到 1998年，国家教育部设立了统计学专业[1]，2011年颁布的《普通高等学校本科专业目录》更把统计学提升为一级学科!由此可见，统计学的专业地位及其重要性得到了广泛的认可。
与之相反，关于统计学专业教学的研究还处于起步阶段。相比于其他大类专业的教学研究，关于统计专业教学的教学语言设计的研究还未得到深入发展。
教学语言是一类广义的语言，是教学者与教学对象的多种感官的交流;同时，也是一种人文文化的载体，是一种民族文化的展示。教学语言的设计，就是通过调动教学对象的听觉、视觉、感觉等多方面来实现教学目标。
统计学专业的教学语言主要包括：口语语言、文字语言、符号语言、图表语言和肢体语言，本文将从上述五个方面对统计学专业的教学语言设计展开讨论与研究。
一、充分运用口语语言阐述教学内容
口语语言，是教学内容阐述的主要载体之一，是师生之间思想、情感交流的主要工具。由于统计学是与自然科学、社会科学相结合的多学科相交叉的边缘学科，统计学专业教学的口语语言与一般教学的口语语言既有联系，又有区别，主要具有以下特点：
1.对于基础理论的教学，口语语言要准确、规范
由于统计学的基础理论主要是基于各种模型，通过逻辑推导来进行分析和推断，并以高等数学形式来描述，因此相关教学的口语语言应以标准的数学口语语言来准确、规范地阐述相应的数学理论，特别要注意相应的模型理论的提出和逻辑关系的表述、推导等，依此来帮助学生准确地理解、把握统计学的基础理论; 同时，对复杂的逻辑关系及符号含义，要做出准确的表述，帮助学生在有限的课堂教学时间内了解、体会相应的含义，并能进行熟练、独立的运用。
2.对于后续课程的具体教学内容，口语语言要亲切、生动
在针对特定的知识点的教学过程中，教师要通过口语设计，把抽象的数学理论转换为具体的形象感觉，并结合适当的现实案例加以说明。特别是抽象的概念，比如随机过程中“下鞅”、“上鞅”、“鞅”以及“遍历性”等概念，要努力避免平铺直叙、照本宣科地进行授课，而是把该概念与日常实例相结合。
该定理是其后重要结论的基础，具有重要意义，但其证明太过数学化，因此在课堂教学中，并不进行证明，而采用简明的语言来进行说明。对第一个不等式，可以强调为“在每个样本点上，取所有随机变量的最小值，做成一个新的随机变量，它的均值不会大于所有随机变量先做平均再取最小的那个值”，即“最小值的期望，小于等于期望的最小值”;从而整个定理叙述为“最小值的期望，小于等于期望的最小值，小于等于期望的最大值，小于等于最大值的期望”。
由此可见，在课堂教学过程中，通过语言设计来调动学生的积极性，再结合语音、语调、语速等变化来突出重点、强调难点、控制教学节奏，可以让学生更好地理解具体教学内容。
二、准确运用文字语言刻画基本内容
文字语言，是教学内容可视化的主要载体之一，是学生明确认知教学内容的主要途径。统计学专业教学的文字语言的“准确性”，应具有如下特点：
1.对于基础理论的教学，注重文字语言的“数学性”
由于统计学是以数学理论为基础的，因此，文字语言要符合数学描述的一般要求;同时，也要注重结合教学目的，进行适当的调整来强调重点。
比如，统计量的定义：“设x1，x2，…，xn为取自某总体的样本，若样本函数T=Tx1，x2，…，xn中不含有任何未知参数，则称T为统计量”。在该定义中，应当注意三个非常重要的细节：“x1，x2，…，xn”、“任何”和“未知”。如果在教学过程中，不强调这几个细节，就可能忽略了小标“n”这个已知参数，从而产生对统计量概念的混淆，影响对统计量“样本均值”的认识。
2.对于后续课程的案例教学，强调文字语言的“概括性”
统计学处理的是实际的、非数学的对象，特别是一些来自社会经济活动的、真实物理环境的或现实遗传学科的具体实例。此时的文字语言，不仅要具有抽象性，抛弃不必要、不相关的、过多的背景描述，还要朴实易懂，最大限度地概括试验的理论背景、数据的研究意义。其意义在于，既利于学生理解研究的问题，明确研究的目标，同时也为学生的思考留出相应的空间。
三、简明地运用符号语言，压缩复杂意义
符号，是一些基本概念、基本性质、运算法则的缩写;符号语言，就是利用基本符号，以简单、明确和形式化的方式来简化复杂关系及大量文字性描述。在形式上，符号语言可以简化计算和推理过程，明确其中的逻辑过程，展现其抽象性;在意义上，通过结合具体试验背景，符号语言精练了相关信息的描述，体现其简洁性。由此可见，符号语言对相应学科的发展、传播和普及都有重要的推动作用。
对统计学专业而言，其基础理论部分的符号语言基本与高等数学的符号语言是相似的，因此，在教学过程中，教师要有意识地训练学生对符号的灵活运用，并提及相应符号的意义。
对统计专业低年级学生，教师要通过符号语言的设计，消除学生对符号的陌生感，使学生牢固地掌握各类符号的意义，熟练地运用各类符号描述相对复杂的含义，并将复杂的文字性描述利用符号来进行简化描述，进而培养学生利用符号语言来压缩复杂意义的能力。
例如，在概率统计中，随机变量的期望EX是一个重要概念，通过不同的角度可以得到不同形式的符号描述。在符号语言下，概率空间记为Ω，F，P，随机变量记为X，对应的密度函数和分布函数分别记为px和Fx，从而随机变量的数学期望EX有如下表述记为
其中，EX是数学期望(expectation)的符号，第一个等式为实空间R中的数学期望描述，这是一般概率论中的结论;第二个等式为实空间中的一般随机变量的数学期望表达式;第三个等式则为在概率空间Ω，F，P中的描述形式，是Riemann-Stieltjes积分，这是在随机分析范围下常用的描述方式。因此，在教学过程中，教师应强调上述关系式的意义及使用范围。
再如Lindeberg-Levy中心极限定理：设{Xi}∞i=1是相互独立、同分布的随机变量序列，且EXi=μ，VarXi=σ2& gt;0都存在;若记Y*n = X1 + X2 + 上述定理中的符号沿袭了高等数学的符号方式，同时，将σn改写为nσ2，其目的在于强调正态分布关于参数μ和σ2的依赖关系。强调这种依赖关系，有利于学生对正态分布的掌握，进一步明确随机变量与其特征参数的关系，也为后续其他重要分布和统计量的学习奠定基础。
对统计学专业高年级的学生，教师要注意引导学生基于基本符号，在特定的实际问题中，创造性地定义一些新符号，并赋予明确的含义，从而把特定问题进行符号化描述，简化统计分析、推断过程。这里需要注意的是，所定义的新符号首先要遵循一般的符号原理与意义，不只是符号的数学意义，还有在特定问题下的符号意义;其次，满足问题分析的需要，充分利用特有名词的缩写、符号的上、下标等。
比如，在回归分析中，基于多变量的多项式回归模型中，因变量y关于自变量x1，x2的二元二次回归模型为：y = β0 + β1 x1 + β2 x2 + β11 x21 + β22 x22 + β12 x1 x2 + ε。在该表达式中，β的小标1、2分别代表与变量x1，x2有关，而重复出现的次数则表征了相应变量的阶数。因此，建议在教学过程中，对该类下表可以进行改进，比如将β12改记为β1，2，即下标中的“12”改为“1，2”，通过添加“，”进一步明晰变量的交互关系。
四、合理运用图表语言，明晰基本关系
图表语言，是利用图像、表格等直观的形象来描述复杂的概念、关系以及抽象数据所具有的含义。与符号语言的简洁和抽象相比，图表语言更具形象、直观的特性，能记录数量变化趋势、表达变量之间的关系以及展现概念之间的相关关系，因此，在统计学专业教学中，图表语言具有非常重要的意义与作用。
1.数据图表，记录数量变化趋势
数据图表，主要是对试验结果所获得的数据的形象表达，比如某地区的生产总值、居民消费额、空气中污染物含量等具体数据的excel表格或柱状图，以及对抽象数据处理之后所形成的频数直方图、频率直方图、盒子图等。依据不同的目的，选用不同的数据图表来说明进行统计分析的依据，并掌握进行统计推断的方向。
2.分析图表，表达变量之间的关系
分析图表，主要是指基于概率论与统计分析所得到的分析结论的图表，目的在于展示分析结论，进而解释变量关系。主要包括：(1)教材所附的典型分布的分布表，如正态分布表、F分布表、t分布表等;(2)数据分析表，如回归分析中所得到的Model Summery、ANVOA、Coefficients等;(3)结论预测表，如变量拟合图、时间序列分析表等。
3.关系图表，展现概念之间的相关关系
关系图表，主要是指为了那些抽象描述多个概念之间的相关关系，是对各种概念、方法、思想等的总体描述。从大的角度上讲，借助于关系图表，学生对统计学的发展、不同统计思想与方法间的异同等方面，会形成整体认识，常见于导论一类课程。从小的角度上讲，通过建立关系图表，学生可以进一步区分具体的概念，深化知识点的理解和运用。
五、巧妙运用肢体语言，深化教学效果
肢体语言，主要是指教师在教学过程中通过动作、姿势、表情等肢体的动作和变化来传达教学内容、实现教学目的的行为。首先，肢体语言具有形象、生动、操作性强;其次，易于学生的模仿与体会，以形成对抽象概念的形象认识;再次，可以很好地控制教学进程，如加速新课程的引入、教学内容的转换等。同时，可以活跃课堂气氛，调动学生的积极性，传递教师对学生的关怀。
总之，教学设计是指为实现教学目标，教师依据学习原理和教学理论，对各个环节进行具体计划，进而形成完整、有效的教学方案的过程。为了充分、有效地利用课堂教学，教师应该运用多种方法和技巧来实现与学生的交流。因此，教学语言的设计就显得更为重要。通过不断地研究与实践，教师的教学语言设计能力将会得以丰富和提高，取得事半功倍的效果。
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课程名称
管理统计学
英文名称
Management Statistics
课程编号
060319HI02
课程性质
学科、专业基础课
学 分
2.5学分
适用专业
信息管理与信息系统专业
总 学 时
40学时
学时
分配
理论学时34学时，实验学时0学时，上机学时0学时，
翻转0学时，案例6学时，实践0学时，创新0学时
开课学期
第三学期
教 材
刘金兰．管理统计学[M]．天津大学出版社，2007．
参考资料
[1] 马庆国．管理统计——数据获取、统计原理SPSS工具与应用研究[M]．北京：科学出版社，2004：67-92，126-157，203-225．
[2] 马永开，唐小我．基于跟踪误差的证券组合投资决策模型研究[J]．系统工程理论与实践，2001，21(12)：11-16．
[3] MAKARAND H. A framework for life-cycle cost assessment of composites in construction [J]. Journal of Reinforced Plastics and Composites, 2003, 22(15): 55-60.
前导课程
管理学、概率论与数理统计
后续课程
技术经济学、大数据与数据挖掘、多元统计分析及案例、系统工程
1、 页面设置：A4，上边距2.5cm，下、左、右2.2cm，页眉、页脚1.5cm。
2、 标 题：一级标题为小二字号、黑体（不加粗），1.5倍行距、段前12磅，居中；二级标题为四号字、黑体（不加粗），1.5倍行距、段前12磅，左顶格；三级标题为小四字号、楷体加粗，1.5倍行距。
3、 段落文字：五号字、单倍行距，汉字使用宋体，英文和数字使用新罗马字体。
4、 参考资料：学科、专业基础课应指定教材，并选择国内（外）权威规划教材；专业平台课除有教材外，还应提供参考资料，如书籍、网课等，并指出参看的章节或页码；专业方向课可不指定教材，但需提供参考的书籍或期刊论文，并指出需参看的章节或页码。
Courses Description
Management statistics is applied discipline that using statistical methods and theories to study management problems, economic problems. It mainly includes two aspects: First, it is an economic and management theory based on the description and inference methods to study the phenomenon of socio-economic and management characteristics of the number of objects, the number of relations, the development trend and laws study, the final solution to the disciplines of management and economic issues; Second, it is an application of the methodology of science, based on the theories and methods of mathematical statistics, constantly absorbing information theory, cybernetics, systems theory and decision theory aspects research, statistical functions expanded to reflect and monitor inference, forecasting and decision-making disciplines.
五号字，新罗马字体，单倍行距；使用半角标点符号，每个标点后空一格。
二、教学定位
（一）课程教学目标
通过本课程的学习，使学生掌握（？？？）知识，培养学生（？？？）能力。具体的教学目标及其对毕业要求的支撑关系如下：
1、掌握统计学的基本思想、基本理论和基本方法。支撑毕业要求1；
2、理解统计理论所能够解决的问题以及解决问题的思路、方法和工具。支撑毕业要求2；
3、利用SPSS软件进行数据的预处理和综合计算分析的能力。支撑毕业要求5；
4、能够综合运用统计理论与其它管理理论去分析和解决实际问题的能力。支撑毕业要求3；
此处所列的支撑关系要与修订报告中的“各教学环节对毕业要求的支撑关系图”一致。
（二）课程的主要特点
课程的主要特点应从课程自身挖掘，如教学目标的确立，教学内容的组织设计，教学方式的选择，考核方法的采用，等等；也可依据课程属性与其它课程，或同行高校同一课的设置进行横向比较得出。如“本课程在教学上突出管理特色，将统计学的理论方法与经济管理中的具体问题相结合”
（三）教学方法
教学方法要具体，如传统授课，案例教学，翻转课堂，课程实验，O2O，等等，并明确指出各教学方法在不同章、节中的应用。例如：
1、传统授课。
2、翻转课堂。运用于3.3和5.2中。将学生分成6个学习小组，每个小组集体预习这部分内容并整理出相应的知识点，推荐其中一个学生做课上汇报，以提高学生的自主学习能力和团队合作能力。
3、案例教学。
三、知识点与学时分配
第1章 统计资料的整理和综合
1.1 统计资料的定义（理解，核心）
1.2 统计资料收集（理解，核心）
1.3 统计调查（理解，核心）
1.4 统计资料的综合（理解，核心）
1.5 案例分析与统计软件应用（运用，核心）
共4学时（其中，1.1、1.2和1.3占2学时，1.4和1.5占2学时）
自主学习内容：可以是课前预习、在线网课学习、小组案例讨论，也可以是课后参考资料自学、作业或大作业、论文或研究报告写作，等等。自学工作量的负荷应该是所对应课内学时的1~1.5倍，要可操作、可考核，并作为学生学习过程的行程记录计入最终的总成绩。（课内学时的最小单位为2学时）
第2章 统计抽样与抽样分布
2.1 抽样的基本概念（了解，核心）
2.2 几种与正态分布有关的概率分布（理解，核心）
2.3 样本平均数的抽样分布（理解，核心）
2.4 中心极限定理（了解，核心）
2.5 案例分析与统计软件应用（运用，核心）
共6学时（其中，2.1和2.2占2学时，2.3和2.4占2学时，2.5占2学时）
自主学习内容：
四、案例设计
4.1案例1（方差分析案例）：
案例设计原则：满足实用性、普适性及创新性原则。
目标：通过此案例的设计使学生掌握方差分析。
解决问题：单因素方差分析(单因素多个样本均数的比较)
覆盖知识点：方差分析。
4.2案例2（回归分析案例）：
案例设计原则：满足实用性、普适性及创新性原则。
目标：通过此案例的设计使学生掌握回归分析。
解决问题：多元回归分析案例
覆盖知识点：回归分析。
五、讲授提示及方法
第1章 统计资料的整理和综合
重点：统计资料收集，统计资料综合。
难点：调查问卷设计。
讲授提示与方法：运用案例，重点教授调查问卷设计与表示集中位置与分散程度特征数，在讲清楚基本原理后，由学生自己收集统计资料，运用统计软件进行计算，写出相应分析报告。
第2章 统计抽样与抽样分布
重点：简单随机抽样概念，几种与正态分布有关的概率分布。
难点：样本平均数的抽样分布。
讲授提示与方法：运用案例，重点教授简单随机抽样的原理以及分层抽样与整群抽样的特点，运用动画描述正态分布、F分布、t分布特点及其中心极限定理含义。
六、习题与实验设计
（一）习题设计
由于本课程主要讲述管理统计学的理论与应用，因此本课程的作业应以综合性分析、设计题目为主，使学生综合运用教师在课堂上讲述的方法来解题，另外对于重点的单元技术附以适量习题。要求习题具有连贯性，把大部分的习题连贯起来，即可等同于一项大作业。习题涵盖的主要方面：
1. 统计调查设计
2. 统计调查方式
3. 问卷调查表的基本设计
4. 统计数据整理和描述
5. 抽样推断和假设检验
6. 相关分析
7. 简单线性回归模型
8. 多元线性回归模型
（二）实验设计
培养方案中有实验学时的，必须做实验设计。
七、考核与成绩记载
（一）考核的方式及成绩的评定
学生成绩的构成：平时成绩20%，过程考核成绩30%，期末成绩50%。
平时成绩的构成：上课表现、提问、随堂小测验等。
过程考核的构成：作业或大作业、论文或报告、案例分析等。
期末考试的方式：闭卷或开卷。
（二）考题的设计
（1）概念型题。重点考察学生对基本概念的理解程度，相似概念的辨析程度。考试将从如下形式中选择：选择题、判断题。共占40%。
（2）综合应用题。重点考察学生运用所学知识设计方法的能力，考试的形式为：计算、分析。共占60%。
采用项目报告方式的评价标准表
所占
比重
优秀
（100＞x≥90）
良好
（90＞x≥80）
中等
（80＞x≥70）
及格
（70＞x≥60）
不及格
（x＜60）
基本知识
点的理解
与掌握
30%
熟练掌握了本课程的基本知识点，能够达到学以致用的水平
基本掌握了本课程的基本知识点，但存在某些盲点
基本掌握了本课程的核心知识点，对核心知识点能够简单应用
基本了解本课程的核心知识点，在指导下能够应用本课程知识点
不了解本课程的知识点，不知如何应用
报告的
撰写
30%
报告内容完整、考虑全面、基本都是原创性内容
内容比较完整、考虑比较全面、具有一定的原创性内容
报告内容较完整，但是存在明显内容粘贴痕迹，基本没有原创性内容
报告内容存在不完整性，较多内容有粘贴痕迹，无原创性内容
报告内容不完整，存在明显缺失，报告内容粘贴痕迹明显
报告形
式以及
创新性
20%
报告形式新颖，内容创新性明显
报告形式较新颖，内容有一定创新
报告形式一般，内容无创新
报告无任何形式，内容无创新
团队协作
能力
20%
团队分工明确、队员能够发挥各自作用，各部分内容都做得都出色
团队分工明确、队员较能够发挥各自作用，各部分内容都做得都可以
团队分工不明确、队员基本能够发挥各自作用，各部分内容基本完成
团队分工不明确、队员不能发挥各自作用，各部分内容完成的不完整
团队分工不明确、队员不能发挥各自作用，内容严重缺失
教学内容对教学目标的支撑关系表
教学目标
教学内容
教学目标1
教学目标2
教学目标3
教学目标4
教学目标5
第1章
1.1
1.2
1.3
第2章
2.1
2.2
2.3
第3章
3.1
3.2
3.3
篇9
一、如何把握新增内容的教学
这是教师在新课程实施中遇到的一个挑战.为此，我们首先要认识和理解为什么要增加这些新的内容，在此基础上，把握好“标准”对这些内容的定位，积极探索和研究如何设计和组织教学.
1.随着科学技术的发展，现代社会的信息化要求日益加强，人们常常需要收集大量的数据，根据新获得的数据提取有价值的信息，做出合理的决策.统计是研究如何合理地收集、整理和分析数据的学科，为人们制定决策提供依据；随机现象在日常生活中随处可见；概率是研究随机现象规律的学科，它为人们认识客观世界提供了重要的思维模式和解决问题的方法，同时为统计学的发展提供了理论基础.因此，可以说在高中数学课程中统计与概率作为必修内容是社会的必然趋势与生活的要求.例如，在高二“排列与组合”和“概率”中，有一个重要内容“独立重复试验”，作为这部分内容的自然扩展，本章中安排了二项分布，并介绍了服从二项分布的随机变量的期望与方差，使随机变量这部分内容比较充实一些.本章第二部分“统计”与初中“统计初步”的关系十分紧密，可以认为，这部分内容是初中“统计初步”的十分自然的扩展与深化，但由于学生在学习初中的“统计初步”后直到学习本章之前，基本上没有复习“统计初步”的内容，对这些内容的遗忘程度会相当高，因此，本章在编写时非常注意联系初中“统计初步”的内容来展开新课.再如，在讲抽样方法的开始时重温：在初中已经知道，通常我们不是直接研究一个总体，而是从总体中抽取一个样本，根据样本的情况去估计总体的相应情况，由此说明样本的抽取是否得当对研究总体来说十分关键，这样就会使学生认识到学习抽样方法十分重要.又如在讲“总体分布的估计”时，注意复习初中“统计初步”学习过的有关频率分布表和频率分布直方图的有关知识，帮助学生学习相关的内容.另外，在学习统计与概率的过程中，将会涉及抽象概括、运算求解、推理论证等能力，因此，统计与概率的学习过程是学生综合运用所学的知识，发展解决问题能力的有效过程.
2.由于推理与证明是数学的基本思维过程，是做数学的基本功，是发展理性思维的重要方面；数学与其他学科的区别除了研究对象不同之外，最突出的就是数学内部规律的真确性必须用逻辑推理的方式来证明，而在证明或学习数学过程中，又经常要用合情推理去猜测和发现结论、探索和提供思路.因此，无论是学习数学、做数学，还是对于学生理性思维的培养，都需要加强这方面的学习和训练.因此，增加了“推理与证明”的基础知识.在教学中，可以变隐性为显性，分散为集中，结合以前所学的内容，通过挖掘、提练、明确化等方式，使学生感受和体验如何学会数学思考方式，体会推理和证明在数学学习和日常生活中的意义和作用，提高数学素养.例如，可通过探求凸多面体的面、顶点、棱之间的数量关系，通过平面内的圆与空间中的球在几何元素和性质上的类比，体会归纳和类比这两种主要的合情推理在猜测和发现结论、探索和提供思路方面的作用.通过收集法律、医疗、生活中的素材，体会合情推理在日常生活中的意义和作用.
二、教学中应使学生对基本概念和基本思想有更深的理解和更好的掌握
在数学教学和数学学习中，强调对数学的认识和理解，无论是基础知识、基本技能的教学、数学的推理与论证，还是数学的应用，都要帮助学生更好地认识数学、认识数学的思想和本质.那么，在教学中应如何处理才能达到这一目标呢？
首先，教师必须很好地把握诸如：函数、向量、统计、空间观念、运算、数形结合、随机观念等一些核心的概念和基本思想；其次，要通过整个高中数学教学中的螺旋上升、多次接触，通过知识间的相互联系，通过问题解决的方式.使学生不断加深认识和理解.比如：对于函数概念真正的认识和理解，是不容易的，要经历一个多次接触的较长的过程，要通过提出恰当的问题，创设恰当的情境，使学生产生进一步学习函数概念的积极情感，帮助学生从需要认识函数的构成要素；需要用近现代数学的基本语言――集合的语言来刻画出函数概念；需要提升对函数概念的符号化、形式化的表示等三个主要方面来帮助学生进一步认识和理解函数概念；随后，通过基本初步函数――指数函数、对数函数、三角函数的学习，进一步感悟函数概念的本质，以及为什么函数是高中数学的一个核心概念.再在“导数及其应用”的学习中，通过对函数性质的研究，再次提升对函数概念的认识和理解，等等.这里，我们要结合具体实例（如分段函数的实例，只能用图象来表示等），结合作为函数模型的应用实例，强调对函数概念本质的认识和理解，并一定要把握好对于诸如求定义域、值域的训练，不能做过多、过繁、过于人为的一些技巧训练.
三、 加强对学生基本技能的训练
熟练掌握一些基本技能，对学好数学是非常重要的.例如，在学习概念中要求学生能举出正、反面例子的训练；在学习公式、法则中要有对公式、法则掌握的训练，也要注意对运算算理认识和理解的训练；在学习推理证明时，不仅仅是在推理证明形式上的训练，更要关注对落笔有据、言之有理的理性思维的训练；在立体几何学习中不仅要有对基本作图、识图的训练，而且要从整体观察入手，以整体到局部与从局部到整体相结合，从具体到抽象、从一般到特殊的认识事物的方法的训练；在学习统计时，要尽可能让学生经历数据处理的过程，从实际中感受、体验如何处理数据，从数据中提取信息.在过去的数学教学中，往往偏重于单一的“纸与笔”的技能训练，以及对一些非本质的细微未节的地方，过分地做了人为技巧方面的训练，例如对函数中求定义域过于人为技巧的训练.特别是在对于运算技能的训练中，经常人为地制造一些技巧性很强的高难度计算题，比如三角恒等变形里面就有许多复杂的运算和证明.这样的训练学生往往感到比较枯燥，渐渐的学生就会失去对数学的兴趣，这是我们所不愿看到的.我们对学生基本技能训练，不是单纯为了让他们学习、掌握数学知识，还要在学习知识的同时，以知识为载体，提高他们的数学能力，提高他们对数学的认识.
事实上，数学技能的训练，不仅是包括“纸与笔”的运算、推理、作图等技能训练，随着科技和数学的发展，还应包括更广的、更有力的技能训练.例如，我们要在教学中重视对学生进行以下的技能训练：能熟练地完成心算与估计；能正确地、自信地、适当地使用计算机或计算器；能用各种各样的表、图、打印结果和统计方法来组织、解释、并提供数据信息；能把模糊不清的问题用明晰的语言表达出来；能从具体的前后联系中，确定该问题采用什么数学方法最合适，会选择有效的解题策略.也就是说，随着时代和数学的发展，高中数学的基本技能也在发生变化.教学中也要用发展的眼光、与时俱进地认识基本技能，而对于原有的某些技能训练，随着时代的发展可能被淘汰，如：以前要求学生会熟练地查表，像查对数表、三角函数表等.当有了计算器和计算机以后，就能使用计算机或计算器这样的技能替代原来的查表技能.
四、鼓励学生积极参与教学活动，帮助学生用内心的体验与创造来学习数学，认识和理解基本概念、掌握基础知识
随着数学教育改革的展开，无论是教学观念，还是教学方法，都在发生变化.但是，在大多数的数学课堂教学中，教师灌输式的讲授，学生以机械的、模仿、记忆的方式对待数学学习的状况仍然占有主导地位.教师的备课往往把教学变成一部“教案剧”的编导的过程，教师自已是导演、主演，最好的学生能当群众演员，一般学生就是观众，整个过程就是教师在活动，这是我们最常规的教学，“独角戏、一言堂”，忽略了学生在课堂教学中的参与.
为了鼓励学生积极参与教学活动，帮助学生用内心的体验与创造来学习数学，认识和理解基本概念，掌握基础知识，在备课时不仅要备知识，把自己知道的最好、最生动的东西给学生，还要考虑如何引导学生参与，应该给学生一些什么，不给什么、先给什么、后给什么；怎么提问，在什么时候，提什么样的问题才会有助于学生认识和理解基本概念、掌握基础知识等等.例如，在用集合、对应的语言给出函数概念时，可以首先给出有不同背景，但在数学上有共同本质特征（是从数集到数集的对应）的实例，与学生一起分析他们的共同特征，引导学生自己去归纳出用集合、对应的语言给出函数的定义.当我们把学生学习的积极性调动起来，学生的思维被激活时，学生会积极参与到教学活动中来，也就会提高教学的效率，同时，我们需要在实施过程中不断探索和积累经验.
五、借助几何直观揭示基本概念和基础知识的本质和关系
几何直观形象，能启迪思路、帮助理解.因此，借助几何直观学习和理解数学，是数学学习中的重要方面.徐利治先生曾说过，只有做到了直观上理解，才是真正的理解.因此，在“双基”教学中，要鼓励学生借助几何直观进行思考、揭示研究对象的性质和关系，并且学会利用几何直观来学习和理解数学的这种方法.例如，在函数的学习中，有些对象的函数关系只能用图象来表示，如人的心脏跳动随时间变化的规律――心电图；在导数的学习中，我们可以借助图形，体会和理解导数在研究函数的变化：是增还是减、增减的范围、增减的快慢等问题中，是一个有力的工具；认识和理解为什么由导数的符号可以判断函数是增是减，对于一些只能直接给出函数图形的问题，更能显示几何直观的作用了；再如对于不等式的学习，我们也要注重形的结合，只有充分利用几何直观来揭示研究对象的性质和关系，才能使学生认识几何直观在学习基本概念、基础知识，乃至整个数学学习中的意义和作用，学会数学的一种思考方式和学习方式.
当然，教师自己对几何直观在数学学习中的认识上要有全面的认识，例如，除了需注意不能用几何直观来代替证明外，还要注意几何直观带来的认识上的片面性.例如，对指数函数y=ax（a>1）图象与直线y=x的关系的认识，以往教材中通常都是以2或10为底来给出指数函数的图象.在这种情况下，指数函数y=ax（a>1）的图象都在直线y=x的上方，于是，便认为指数函数y=ax（a>1）的图象都在直线y=x的上方，教学中应避免类似的这种因特殊赋值和特殊位置的几何直观得到的结果所带来的对有关概念和结论本质认识的片面性和错误判断.
篇10
中图分类号：G4
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.05.071
0引言
多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合自然科学和社会科学的特点。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关（Ⅰ）和（Ⅱ）、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。
多元统计分析是一门研究多指标随机现象统计规律的统计学科，随着计算机的普遍应用和软件的迅猛发展以及大数据时代的来临，使得自然科学和社会科学的各个领域都广泛的用到多元统计分析方法，比如在经济、金融保险、生物医学、环境数据、管理工程等相关领域。尤其是多元分析方法在处理多维数据时，它必不可少的分析工具。作为统计学的主要分支，多元统计分析方法正在向人类生活和生产的每一个角落渗透，其分析理论也在实际应用中逐步的完善和发展。多元统计分析也可以对国家的宏观经济形势进行深入分析，并以直观的方式进行宏观经济建模，为经济决策提供了理论支持。
所以，作为讲授多元统计分析这门课程的老师，扮演着相当重要的角色，那就是如何引导学生学习和掌握这门课程，为学生进入理论研究部门和实际应用部门打下夯实的基础。培养应用型统计学人才，应当是既能够胜任企事业和行政职能部门的统计人才，又是能从事市场调查与分析、经济统计与预测的经济人才。于是本了如下的践与探索。
1《多元统计分析》课程实践教学现状
1.1数理统计学基础知识不足
《多元统计分析》是运用数理统计学的方法来研究多指标随机现象统计规律的一门统计学科。它是一元统计分析在维度上的推广。同时，《多元统计分析》也是数理统计学的一个重要分支。所以数理统计学基础是至关重要的，而数理统计学基础偏理论一些，不会有太多的应用题，抽象的概念很多，之所以感觉抽象是因为忽略了定义的来源和下定义的出发点，这样就很难理解抽象的概念，运用就更谈不上了；很多同学在学习过程中不注重各种定理的来源和证明，其实这些定理的证明过程也是必须要理解并能掌握其证明方法的。整个几门数理统计学基础课程线性代数基础、矩阵论、概率论与数理统计基础知识的不牢固，更何谈融会贯通了，而多元统计分析这门课程是建立在有一定数理统计学基础上的，尤其是概率论与数理统计方面的基础知识，因为教材中都是一些联系很紧凑的理论，而且有些推证简化了过程的证明和计算，如果没有一些数理统计学基础，就不知道定理结论的来源，这样只能是死记结论，导致不能很好的应用所学知识，如果没有这些就不能更好的掌握多元统计分析的理论与方法，也不能更好的理解多元统计分析中的基本概念。
1.2重传统的数理逻辑的推证，轻统计思想的讲解
我们在整个实施教学过程中，经常使用的教学方式是强化传统的数理逻辑的推证，简化对统计方法适用性的变别能力以及利用这些方法分析经济数据能力的练习，这是老师们在讲授多元统计分析这门课程时经常会忽略的问题。学习多元统计分析的最终目的是要应用于现实，分析和解决现实问题。老师在讲授这门课程时往往侧重在数理方法的推导上，这也导致很多同学把重点放在反复推敲理解这些证明过程上，而对于分析方法和公式在现实中的应用并不重视。因此学生只是被动性学习，没有主动去探索问题，最终也不知道如何使用统计分析方法。
课程教学方法还是照搬我国传统的理科教学方法，即“重点知识+例子说明+技巧解题”，这种固定的教学过程，看似完成了教学任务，但是学生的学习效果不能得到保证，这些技巧大多情况是学过之后很快就会忘记，所以我们也可以感觉到，当前多元统计分析在教学中存在一些问题，我们只是一味的强调怎样运用技巧解题，不去教学生如何用方法处理实际问题，这样的教学失误只注重理论上的教与学，既缺乏探究性和开创性，又缺乏实际运用训练。很多学生反映总是有种学到的不能用到实处的感觉，学习也是为了应付考试，所以这种传统的教学方式难以培养应用技术型统计学人才，与其他先进的学科教育相比缺乏生动性与普遍性。
1.3案例教学中存在的问题
案例教学法的采用给多元统计分析学科的教学实践带来很多好处，然而，如果运用不适当，其好处和作用就不能真正体现出来。但是如果忽略理论知识的学习，只是重视案例的学习，此类主要体现在学生身上。例如在教学实践中老师们经常会遇到学生建议少讲理论知识，多增加案例分析的情况。在学生们看来，理论性的概念和统计原理太单调乏味，然而忽视理论知识的学习，没有牢固的基础，不能积极参与到具体案例分析的讨论中来，听而不思考，思维过程就难免具有依赖性，即被动的接受学习，这类学生普遍缺乏体验性学习和研究性学习。而且，目前大多数高校统计学科教师在案例教学中所采用的案例素材也有不少问题，主要体现在以下几个方面：第一，不能很好地结合教学目的选择案例。任何学科案例教学所使用的案例都应该服务于教学目的，若是不能明确案例教学要解决的是统计领域内什么层次的问题，要提高的是学生哪方面的能力水平，案例教学就无法达到预计的效果。第二，教学实践中使用的案例时效性较差。没有结合社会经济的热点问题开展案例教学，难以被学生理解、接受和认可。在这种传统教学案例中，我们只看到知识的积淀而感觉不到对求索的追求；只看到记忆与理解而感觉不到质疑与批判；只看到“学会”的成果而感觉不到“会学”的收获、“乐学”的体验。
2应用技术型统计学人才培养中《多元统计分析》课程实践教学的创新研究
我们要以统计学思想的培养以及统计学方法在经济管理领域中的应用作为本R到萄У幕本目标，推动教学方法的改革。我们经过自己的教学实践与思考指出了多元统计分析学科教学中存在的问题，并就改进多元统计分析学科教学提出了若干建议。
2.1以我国经济真实数据编写案例，结合社会热点开展案例教学
在进行案例教学的过程中，多元统计分析要注意以我国现行经济运行中的真实数据为素材编写案例，并结合社会经济的热点问题开展案例教学。比如“以我国2013年-2015年的社会消费品零售总额的真实数据为样本建立统计预测模型，并利用该模型对2015年-2017年进行社会消费品零售总额的预测分析”；“以我国2013年1季度至2016年4季度的GDP季度真实数据，建立统计预测模型，估计与检验，然后预测2017年1季度至4季度的GDP。”如果我们准备这样的案例进行教学，就能使学生对所学的东西感兴趣、有好奇心和探究欲。
作为一种综合分析方法，多元统计分析只能作为一种定量和定性分析的工具，对案例进行深刻剖析。在案例教学实施中，应当以学生为主体，教师处于主导地位。任课老师需要及时掌握案例教学的进度，把握住同学们课堂讨论的内容和方向。案例教学法有利于激发学生学习的积极性和主动性，我们学习多元统计分析这门课程就是要学会处理数据并能进行定量分析，如统计预测法、核算的方法、指数模型方法、经济计量方法等，因此，在教学实践中任课教师需充分利用案例法开展教学活动，注重对学生们进行统计方法适用性的识别能力以及利用这些方法分析数量经济数据能力的训练。而在选取教学案例方面则应该注意把握选取案例的目的性、时效性和实用性，即要使所选取的案例既符合理论知识一致，服务于教学目的，又能紧跟当前社会经济发展，同时还一定要选择教师自己能够把握，学生便于理解、掌握和认可的案例。
2.2积极开展实验教学，将理论教学与实验教学相结合
实验教学是多元统计分析课程教学中必不可少的环节。学生通过亲自操作，能够加强对各统计分析方法的理解，并从中探索出一些新问题。然而，在教学过程中也出现了一些新问题。具体的来说，理论教学和实验教学有些脱离，理论教学的原理及其步骤的推导与实验基本脱节，使学生感到理论推证的没必要，实验教学中，使用统计MATLAB软件、SPSS软件、SAS软件、R软件等的缺点是只求结果不论原因和运行环境，理论的学习得不到实践环节的练习和巩固，使学生难以琢磨，就像“雾里看花”，这样实质上没有达到课程教学真正的要求。作为一套可以提供一些集成的统计工具，统计软件更重要的是它可以提供各种数学计算、统计计算的函数，并使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至还可以创造出符合需要的新的统计计算方法。例如MATLAB软件就是借助软件的统计工具箱中计算的函数完成，在实验教学过程中，我们强调训练对实验结果详细的统计分析能力，要学生根据所学的多元统计分析方法的理论步骤，分步骤编程独立完成。这样不仅使学生确实掌握各个多元统计分析方法的基本原理与步骤，而且也有针对性的使学生学习了MATLAB软件中相关基本的操作方法，真正地做到掌握该软件，在实验环节又一次巩固了学生对理论问题的学习，在实验完成后要求同学根据自己的亲自体验写实验报告。这样在每次实验中，大多数学生在实验中都有收获而且会有更深刻的思考，从而达到了教学目的。
2.3拓宽学生视野，加强师资建设
除了从实践中寻求帮助外，还应尽可能给学生们提供与统计学专业相关的、教师交流的机会和平台，使学生们切身感受到学习多元统计分析的重要性，从而调动学生学习统计学的积极性；适当吸纳优秀学生加入到教师的相关科研活动中，充分挖掘学生学习和研究的潜力，这样不仅注重了学生的“学”，同时还让学生体会到学习不仅是学的过程还是一个探究的过程，这样不仅优化了教学质量，还能取得更佳的教学效果。与此同时，统计学教师要保证有充分的时间去学习和掌握经济统计领域相关的实务操作，因此学校可适当安排教师分批去企业培训和锻炼，以此提高教师自身在统计实务方面的处理能力，增强教师的实践经验；有条件的学生还可以定期组织部分教师外出培训学习，提高教师在统计实践方面的水平，鼓励专业教师积极参加统计专业相关的技术资格考试以取得相应资格证书，达到“双师型”教师的要求；聘请国内高校相关专业知名教授做学校的兼职教授来指导青年教师，通过与本专业知名专家学者的亲身交流和学习提高青年教师的专业理论水平和实践教学水平；在教学实践方面，学校可以充分调动各方资源，如聘请公司、企事业、地方统计部门等实践能力强的专家或青年教师担任学生专业实践的指导教师，开阔学生们的眼界，帮助提升统计学课程实践教学的质量。
2.4在教学中融入数学建模思想
数学建模方法侧重于对实际问题的处理，在实际问题中庞大的信息数据量往往在对数据的处理和分析上提出更高的要求，要从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出有规律性的结论，必须要掌握必要的统计分析工具，一些具有实际意义的数学建模实例，成为多元统计学分析应用的经典材料，这正是多元统计分析的“用武之地”，用多元统计分析方法解决了实际问题，这也正是多元统计分析解决了数学建模问题，即所谓融入数学建模思想，也提高了学生处理实际问题的能力。在讲授多元统计学分析课程中融入数学建模思想与方法，结合元统计学分析中基本概念、公式、统计理理以及分析方法的教学，鼓励学生积极运用统计软件和工具，对现实生活和产生的真实现象和数据等信息加以整合、归纳，经过演绎、求解以及推断，从统计学专业角度给出分析与预测，再经过翻译和解释，返回到实际生活中，用实践来检验这些数据的准确性。通过“实践―理论―再实践”的循环，让学生采用数学建模的理论与方法在平常的学习中掌握多元统计分析。
3结束语
通过《多元统计分析》课程实践教学的创新研究，一方面，可以理清今后统计类专业建设的方向，即以培养学生综合运用统计理论知识和方法解决实际问题的综合能力和实践能力，作为统计人才培养改革与专业建设的导向。另一方面，通过对统计类专业实践教学创新模式的探索，可以使该专业的课程实验、毕业设计、生产实习等与统计实际工作联系较密切的环节既按照教学要求实施，又能有针对性地增强教学效果，这对提高该专业的实践教学质量具有关键的教学研究意义。更重要的是，对实践教学创新的探索，能够充分体现该专业产学研结合的统计人才培养特色，进一步推动该专业教育教学改革和发展，也更加拉近该专业学生与经济管理部门、相关企业的距离，进一步消除学生对统计工作的陌生感，缩短毕业生进入统计工作岗位的适应期，这对扩大毕业生就业面，增强毕业生就业能力，提高该专业以及学校的社会知名度，也具有现实意义。此外，统计学是作为我校学科整体布局中的一个重要组成部分，构建培养技术应用型人才的统计学专业实践教学体系，将推动统计学专业的教学模式改革，也将给其他学科专业的教学改革以一定的示范和启发。
参考文献
[1]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京：北京大学出版社，2005.
[2]王静敏.多元统计课程的创新改革研究[J].统计教育，2007，（10）：2425.
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组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库领域内的研究成果，其他还包含了可视化、信息科学等内容。不同的教材从不同的方面结合其基础学科知识讲述数据挖掘技术，不同专业和技术背景的学生或数据挖掘研究人员和应用人员可以根据自身的专业方向选择不同的数据挖掘切入点。下面简单归纳目前比较主流的数据挖掘和机器学习方面的教材。
数据挖掘：概念与技术
原书名：Data Mining：Concepts and techniques
作者：Jiawei Han
本书主要从数据库的角度(数据管理和数据计算的角度)讲解数据挖掘，作者Jiawei Han现任UIUC CS Dept.教授。本书第2版在丰富和全面的第1版基础上进行了更新和改进，并增添了新的重要课题，例如挖掘流数据、挖掘社会网络和挖掘空间、多媒体和其他复杂数据。本书对数据挖掘基本概念、算法及其相关技术有比较全面的阐述，是国内大多数高校指定教材，它不要求太高的数学基础，非常适合数学功底一般的学生使用。
数据挖掘：实用机器学习技术(原书第2版)
原书名：Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
作者：Ian H. Witten, Eibe Frank
本书主要从机器学习的角度，也有称从数据挖掘的应用实现角度来讲解数据挖掘，描述了各种算法、模型及其Java实现，重点是以应用的观点利用案例来说明数据挖掘的算法模型，对于具体算法的原理介绍不是非常详细。它对数据挖掘的Java软件包Weka有比较深的介绍。该书作者都是Weka项目组主要成员。图灵奖获得者Jim Gray如此评价：假如你需要对数据进行分析和应用，本书以及相关的Weka工具包是一个绝佳的起步。
数据挖掘原理
原书名：Principles of Data Mining
作者：David J. Hand
很多学科都面临着一个普遍问题，即如何存储、访问异常庞大的数据集，并用模型来描述和理解它们。这些问题使得人们对数据挖掘技术的兴趣不断增强。长期以来，很多相互独立的不同学科分别致力于数据挖掘的各个方面。本书把信息科学、计算科学和统计学在数据挖掘方面的应用融合在一起，是第一本真正跨学科的教材。主要从统计学的角度来解析数据挖掘以及其与统计的关系。其中如建模、测量、评分函数、模型等术语都是从统计者的角度出发。书中并没有具体说明KDD与DM之间的关系，比较适于统计系和数学系的学生采用。
机器学习
原书名：Machine Learning
作者：Tom Mitchell
本书是CMU等许多国际知名大学机器学习课程的教材。目前发表的各种机器学习专著或论文基本都会引用这本书的内容。作者Tom Mitchell是CMU的教授，美国人工智能协会的主席，《机器学习》杂志和“国际机器学习”年度会议的创始人，他在ML领域久负盛名。本书也是最经典和采用率最高的机器学习教材。本书需要的数学基础也很少，但对必要的背景介绍相当丰富，非常适合初学者。
模式分类(原书第2版)
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1、物理学数学化的开始――数学实验方法
伽利略被誉为近代物理学之父，他把实验与数学相结合，开创了近代科学的有效研究方法――数学实验方法。伽利略起初的研究可以分为三个步骤：（1）提取出从现象中获取的直观认识的主要部分，用最简单的数学形式表示出来，以建立量的概念；（2）由此式用数学方法导出另一易于实验证实的数量关系；（3）通过实验证实这种数量关系。[3]匀加速运动规律的研究展示了他的跨时代研究方法。
伽利略从斜面滚球实验开启了物理实验现象到推理的进化，而在落体运动的研究中，伽利略改变了中世纪物理学虚假的世界，改变了物理学形而上学和常识“观察”相结合中盘旋的状态。确立了正确的“自由落体定律”： 、 。伽利略对运动基本概念，包括重心、速度、加速度等都作了详尽研究并给出了严格的数学表达式。否定了“亚里士多德的主要错误是，他的物理学忽略了，甚至排除了不可动摇的数学哲学这个基础。[1]”
经过后人的巩固与整理，形成了目前的实验――数学方法是：在实验的基础上，重视把数学概念、理论、公式用于对物体运动的研究，把物理概念及其相互联系用简洁的数学形式表达出来，从而使物理概念量化，形成物理量，并用数学形式揭示自然界的物理本质，把观察与实验的结果上升到理论的高度。
2、物理学数学化的形成――《原理》的出版
尽管伽利略、开普勒运用数学所作的尝试是卓越的，但都只是用数学的方法解决局部问题，试探性地对客观自然现象和经验事实进行部分的定量研究。牛顿在自然科学史上真正实现了物理科学的系统的数学化。牛顿在物理学上革命性举动正像他的巨著《自然哲学之数学原理》的名称所要表明的那样，建立起“自然哲学”的数学原理。在他看来，数学方法对于研究自然是有效的，是符合物理学的研究本性的也是符合物理学研究的抽象化方向的，微积分与万有引力定律对物理学以及对航天事业的影响，足以证明物理学的数学化是一次正确的革命。
牛顿在研究经典力学规律和万有引力定律时，碰到了一些无法解决的数学问题，而这些数学问题用欧几里德几何学和16世纪的代数学是无法解决的，因此牛顿着手研究新的以求曲率、面积、曲线的长度、重心、最大最小值等问题的方法―――流数法（后演变为微积分）。牛顿的微积分是从力学脱胎而来的物理模型的痕迹，以机械运动的数学模型出现，其中的基本概念，如初生量、消失量、瞬、最初比和最后比等概念都来自机械运动，是机械运动瞬间状态的数学抽象。从某种角度上推动了数学的发展。
3、物理学数学化的成熟――麦克斯韦方程
电磁学从远古到18世纪中晚期是电磁现象的早期研究阶段，以对电磁现象的观察实验以及定性研究为主，直到18世纪晚期到19世纪早期，库仑定律、电流磁效、大陆派超距论电动力学体系才相继出现， 1861～1865年，麦克斯韦提出电位移和位移电流的概念，把电磁场明确地定义为是一种物质，为了定量地刻画电磁场的转化和电磁波的传播规律，麦克斯韦运用应用应力、变形、压力、涡动及其他概念、矢量分析和微分方法，并把它的全部表现形态用个带可变数的方程式表述出来，引进了两组偏微分方程。后来，科学家用这些方程式建立了精密的麦克斯韦方程组。后来赫兹于1886～1888年通过实验证实了麦克斯韦的预言，也因此彻底否定了电超距论思想，导致了无线电的诞生，开辟了电磁波通讯的新纪元。并从理论上预言了电磁波的存在，建立了麦克斯韦方程组。
或
通过麦克斯韦方程组，可导出一系列不同波长和频率的电磁波，并由于波长的量变引起了波特性和功能的质变。诸如在这之前就已发现的红外线、可见光、紫外线，在这以后陆续被发现的x射线、微波和超短波、中波、长波等无线电波，都属于电磁波，都可以从这组奇妙的方程中找到各自的位置。
5、物理学数学化的深入――热力学和统计物理的数学化
麦克斯韦精湛的数学功底不仅促成了电磁学的统一与发展，它还极大的推动了统计物理学的发展。麦克斯韦在对土星环的研究过程中，遇到了许多概率理论的问题，同时又受到克劳修斯《关于气体分子的平均自由路程》（该文将概率思想引入物理学及其计算之中，文章用统计方法推求分子运动平均自由程时采用了速率相等的假定）的影响，从而开始了对气体动力学的研究。 他于1859年9月21日做了题为《关于气体动力理论的说明》的报告，考虑到各个分子实际运动速度不同，利用概率论和统计方法确立了气体分子按速度分布的统计规律（麦克斯韦速度分布律），提了著名的分子运动速度分布律，纠正了前辈学者伯努利和克劳修斯在这方面的错误。这个报告初次把统计学用于描述物理现象，标志着新的科学发展时期的来临。1860年，麦克斯韦用分子速度分布律和平均自由程的理论推出一个粘滞系数公式，得到粘滞系数与气体分子密度无关的结论，并在1866年亲自做实验验证了这个结果。1872年，玻尔兹曼引进分子分布函数定义的H函数和熵发表了研究气体从不平衡过度到平衡的过程的玻尔兹曼方程；1873年，吉布斯用系统参数的变化表示系统内能的变化，得到热力学基本方程， ，后又将热学的唯象论和分子运动论综合到一个整体，系统研究系综，发表《统计力学基本原理》完成统计物理的伟大统一。
参考文献
[1]牛顿.牛顿自然哲学著作选北京：商务印书馆1962；
[2]杨庆余.唐福元.物理学史.中国物资出版社；
[3][美]KlineM.古今数学思想，第4册.[M].上海：上海科学技术出版社，1981：324；
[4]周经伟.伽利略科学研究方法探究.海南大学理工学院570228；
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生物统计学是应用概率论和数理统计的原理和方法研究生物界数量变化规律的学科，属于数学在生命科学领域中的应用学科。其基本任务是研究生物学领域数据资料的收集、整理和分析方法，并对数据分析结果做出合理的解释。[1]生物统计学是生物类、植物生产类、动物生产类、食品科学类、水产类、环境科学类等相关专业的专业基础课，是一门应用性很强的方法论学科。尽管在基本概念和基本原理的讲述上，各专业相差不多，但在有限学时内具体授课内容的选择上，在例题、习题的选择与编写上，在试验设计方法等问题上，不同专业差别还是很大的。21世纪以来，随着社会的发展和科学的进步，高等教育的培养目标从以知识传授为重点转向以能力培养为重点;从培养能够继承和使用知识的人才转向培养能够发现和创新知识的人才。[2]这种人才培养目标的转变给高校课程教学提出了更新、更高的要求，同时随着水产学院申博增硕的成功获批，针对水产类专业的生物统计学课程特色建设与教学改革也势在必行。
一、问题分析
(一)课程设置
广东海洋大学水产学院现有三个专业，即水产养殖学专业、海洋渔业科学与技术专业和海洋科学专业。作为一门重要的应用数学，多年来生物统计学一直是各专业的专业基础课，普遍应用于各专业的毕业试验设计和毕业论文撰写中，其在水产科学研究中具有十分重要的作用。然而各专业在本门课程的设置上并不一致，如教学大纲不一致、授课学时不一致、授课方式不一致、考试方法不一致、授课学期不一致等。不同专业的授课教师各自为政，缺乏沟通与交流，这不利于整个水产学科的发展，也不利于课程的后续发展与建设，更不利于硕、博课程的衔接与深化。
(二)教学内容与方式
首先，生物统计学应用数理统计对随机现象的统计规律进行演绎和归纳，涉及概率论、统计学、生物学及它们的综合应用等多方面，概念多、公式多、数据多，一些内容较为抽象，很多学生对该门课程有畏惧心理。学生普遍认为该课程较难，表现在概念难以理解、思维难以展开、问题难以入手、方法难以掌握、习题难做，因此对本门课程缺乏兴趣，课堂学习积极性不高。此外，由于课堂互动少，与水产科学实践联系不紧密，教师过分重视教的过程，学生不能亲自体验收集、处理数据的过程，因此学生难以深刻理解统计学的本质原貌。
其次，在教材的选用上，以《概率论和数理统计》为名的教材很多，但大多仍是基本沿用数学专业的教材体系，数学学科性太强[3]，重数学理论，轻水产应用，数学与水产不能相互融合。以《生物统计学》为名的教材也较多，如杜荣骞的《生物统计学》(高等教育出版社)[4]、明道绪的《生物统计附试验设计》(中国农业出版社)[5]等，其编写主线都是先概率、后统计、再试验设计。这些教材较传统的概率论与数理统计更加合理，充分考虑了授课学时的安排，少概率、多统计;理论部分恰到好处地压缩，应用部分适当加强，在实践中更易于被学生所接受。我们曾采用杜荣骞主编的《生物统计学》，虽然其强调了在生物科学上的应用，但其例题和习题多为以动植物的遗传、变异为主，需要有较好的生物知识，对水产学科来说有些脱节，学生在学习了较难的理论后难以具体化、形象化，容易丧失学习的兴趣。
最后，为了应付传统的单一笔试的考核方式，学生需要进行大量的习题练习。学生把精力都放在了记背公式、过程的推导和演算当中，忽略了对知识背景的理解，如果题型一变，马上不知如何解答。一道简单的方差分析就要花费学生大量的时间，考试信息量受到限制，这些考试内容在学生以后的计算机应用中又基本用不上，这无疑加重了学生的学习负担。
二、课程改革对策
(一)课程设置改革
为充分利用教学与教师资源，我们将课程更名为水产生物统计学，并作为院级限选课提出，强调了本课程在整个水产学院各专业课程设置中的重要性。课程采用统一的课程名称、课程号，课程教学大纲及课程考核，课程学时设置为48学时，其中理论授课学时为36学时，实验上机学时为12学时，理论与实验学时比为3∶1，基本保证了该门课程理论教学和实践教学的要求(对多数高校而言，一般设置为40学时或更少)。为了保证本课程先修课程的顺利完成，让学生掌握必要的专业知识，且与学生毕业论文设计相衔接，授课学期设置在第六学期较为合理。
(二)注重学生思维方式的培养
在学生思维方式的培养上，应注重启发式的教学原则。广东海洋大学是一所以教学型为主的大学，而水产学院在学校的发展中扮演着教学、科研并重的角色。水产生物统计学是一门理论基础强、实践强的学科，在学时较少、学科研究日益深入发展的要求下，如何充分发挥学生的主动性和积极性，从“接受知识”转向“主动应用”，是生物统计学教学与实践的主要内容。启发式的教学原则，就是以激发学生的主动性思维、唤起学生的求知欲和兴趣为出发点，科学地引导学生主动思考，让学生将知识融会贯通形成技能，发展学生智力、挖掘学生潜力。首先，在知识的传授上，要“两少两多”，即“少概率、多统计;少理论，多应用”。学习什么情况下用什么方法进行统计分析，要比学习这个方法本身如何统计更重要。现在的统计方法，都可以由很多专业的统计软件来完成，甚至你只要知道用什么方法，怎么输入数据，一个菜单就搞定了，也就是说，不管你方法对不对，总会有结果出来的。因此，培养学生主动分析的能力更为重要。
(三)教学内容与方式改革
1.强化海洋、水产特色
根据水产学院各专业的人才培养特色与课程体系特征，我们以海洋水产类试验方案设计、数据分析与处理等为课程应用导向，突显海洋、水产特色。我们以蔡一林、岳永生主编的《水产生物统计》[6]为教材，以各专业教师科研实践的实际案例为补充例题及习题，深入浅出地介绍试验设计的基本原理，并引导学生学习和掌握如何合理有效地获得数据并对数据进行分析推断的原理和方法。由于与专业紧密相连，举例对象学生熟悉，这自然减少了学生学习的畏难情绪。
2.优化教学内容
在教学内容的设计上，除基本统计原理外，我们根据各专业实践在有限的课时内优化教学内容。概率论是整个统计的理论基础，在教学上要注意讲清概念、减少理论，加强引导。在概念的讲解上，要注意深入浅出，简明易懂。对于一些证明推导，则可以适当略去，只要说明问题的背景、来源、结果及应用的方面即可。在统计上，要加强对基本统计理论的讲解。基本的分布、方差分析、简单的相关和回归基本就解决了水产学科本科教学、科研的大多数问题。我们没有必要为了解决10%的问题而去花90%的时间。此外，一些简化公式都是为了手工计算而设计的，由于可以使用电脑完成计算，这部分内容完全可以略去。
3.改革教学方法
水产生物学科是门实验性的学科，很多生物学现象及其原理都是在试验中发现，并通过实验加以验证得出结论的，因此，试验设计的好坏直接影响到结果的分析及其结论的正确、可靠与否。本课程把理论与实践相结合的教学作为重要的教学手段。
(1)在理论教学中做到以下几点。①从各专业的背景出发，建立抽象理论与学生熟悉的具体问题之间的联系，通过比较研究，使学生掌握各种试验模型的假定及其应用。②采用探索探究式、互动式教学方法，启发学生思维，拓宽学生思路，引导学生用科学研究的思维方式思考问题;由以教师“讲”为主，转变为以学生“学”为主，使得教师讲授与学生自学、讨论和研究有机地结合起来，提高学生分析问题和解决问题的能力。③采用课外阅读文献、课堂评述等方法，重视培养学生独立获取知识的能力，为学生终身学习和创新奠定基础。④精心设计多媒体课件。多媒体课件除具有一般多媒体课件形象、生动的特点外，还要根据本课程特点展示数据的动态分析过程，尽可能使课件融教学性、科学性、艺术性和技术性为一体，激发学生的学习兴趣，提高教师的教学效率。
(2)在实践教学中，分三个层次进行实践性教学。①通过试验设计的方法练习，加深学生对基本原理理解的基础实践。②结合专业提出课题，由学生组织设计及分析，并进行课堂讨论的综合性、设计性实践。③根据专业，由学生自行选题、设计并分析推断的研究性实践。
4.切实用好“多媒体教学”
随着计算机技术的发展，多媒体日益成为重要的教学手段。[7]它以计算机为主要媒介，把文字、图形、图像、音频和视频等信息媒体结合起来表达教学内容。多媒体教学能使课堂变得生动活泼，从而实现传统的教学方式无法达到的效果，是高校教学改革的一项重要内容。然而在实践中，“多媒体”的“多”往往被单一计算机取代，多媒体课件也往往成了简单的PPT演示。笔者曾在《浅谈高等教育多媒体教学中存在的问题》[8]一文中，阐述了现代多媒体教学在带来利的同时其弊同样不可忽视。就生物统计学的多媒体教学而言，其概念多、公示多、统计计算过程烦琐乏味，计算机的应用无疑能起到事半功倍的效果。然而传统黑板的作用也不能忽视。在教学中笔者就曾发现，学生对统计量不知道怎么书写;重要的推导过程在多媒体课件中一闪而过，跟学生的认知思维衔接不上，这反而增加了学生的厌恶感，使学生不能跟着教师的节奏学习。由此可见，多媒体教学也存在一定的弊端。
此外，要注意生物统计学多媒体课件的制作不同于物理、化学等学科(它们强调计算机的模拟功能)，生物统计学多媒体课件必须同统计分析软件“链接”。在实践中笔者发现，普通计算器、Excel软件和SPSS统计软件是较为适合的本科教学统计软件。也许大家都忽略了普通计算器的应用，实际上，在任何一台Windows机器上，程序的附件中都有一个计算器，这个计算器虽然不能进行复杂的统计功能，但对于统计中经常用到的统计量基本都能够计算。此外，在电脑上机课上，可以重点介绍Excel的统计功能。严格说来Excel并不算是统计软件，而只是数据处理工具。但它几乎是每台电脑上装机必备的软件，对于大多数的学生来说，Excel统计功能的学习能为他们以后从事非专业统计工作起到很好的帮助作用。专业统计软件采用SPSS软件，由于该软件不需要编程，因此学生较易接受。除了课堂涉及的统计方法外，这些大型软件包的一个主要好处就是菜单丰富，功能齐备，只要有一本参考书，学生就可以方便地掌握各种统计方法。
最后，要充分运用计算机网络。网络教学将为学生提供广阔的学习空间、充足的学习资料和多样的学习方式。比如西安科技大学的生物统计学网站，除了具有精品课程的内容外，还在“参考资料”栏目内设有“教学篇”、“人物篇”、“历史篇”、“故事篇”、“软件篇”、“应用篇”等内容，这不仅能为学生提供丰富的学习资源，还增加了学生的学习兴趣，并可以通过学生反馈来丰富学习资料。
三、考核方式的改革
成绩考核是督促学生复习、巩固所学知识并对教学效果进行检查的重要手段。在传统的笔试考核方式中，学生要把大量的时间花在计算公式的背诵和数学计算上，这种考核方式不能全面、准确地考查学生对各种统计分析方法的掌握和应用情况。要改革考核方式，除笔试外，还应增加电脑上机考试。笔试部分应加强概念的理解和实际应用，不要求背条文、记大量的公式，也不要求繁杂的计算。电脑上机考试部分，应让学生用所学的统计知识和原理，选取合适的统计命令进行统计运算，并能对统计结果进行分析和解释。这样就能将学习、考核和应用真正结合起来，既解决了学生死记硬背的问题，又加强了学生灵活应用所学知识的学习兴趣，真正达到了本门课程的培养目标。
四、课程建设
