统计学及其基本概念范文

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《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。

 

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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。

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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

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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》

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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。