統計學論文范文第1篇
【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
一、關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
二、統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
三、對統計思想的一些思考
3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
[3]范文正.幾種基本統計思想的現實意義[J]統計與決策,2007,(08).
統計學論文范文第2篇
生物統計學是生物學學科不同專業學生都應該掌握的一門重要的工具課，是許多高等院校生物學、農學、醫學等專業的必修課程之一。它是現代生物學研究不可缺少的工具，是培養學生科學研究和綜合分析問題能力的重要課程，也是生物學等工作者必備的基礎，同時該課程又是其他專業課程的重要基礎。因此該課程在生物學、農學、林學、醫學、食品、環保等專業中占有十分重要的地位[12]。生物統計學需以生物材料進行研究，但通常所涉及的材料數量較大，很難也沒有必要全部參加試驗，必須通過科學的方法抽取有代表性的試驗個體進行試驗，以獲得相關的數據，實現由樣本推斷總體的重要功能。因此生物統計學與試驗設計緊密聯系，主要講授數據資料收集和整理的方法、數據資料的統計分析方法和手段以及在概率論的基礎上對統計結果做出科學的推斷，從而幫助我們認識研究對象的現象和本質[13]。因此，生物統計學已成為生物科技工作者必備的基礎，也有利于培養和提高大學生的科學研究能力以及獨立分析問題和解決問題的能力，是當代大學生系統的能力培養和全面的素質教育的具體體現。
二、生物統計學教學存在的主要問題
1.生物統計學教材方面。教材是體現教學內容和教學要求的知識載體，也是教學最基本的工具，它不僅是教師進行教學的依據，而且是學生獲取知識的重要資料，選擇適合教師和學生的生物統計學教材，能夠保證教學過程的順利進行，而且還能提高教學質量，達到良好的教學效果[14，15]。目前，國內所出版的生物統計學教材種類較多，各大高校由于教師和學生的情況不同，在教材方面的選擇和使用也不一樣。盡管如此，目前國內所出版的生物統計學教材主要包括兩大類。第一大類完全是傳統生物統計學的知識和內容，不涉及統計軟件的介紹和使用，這一大類教材包含兩小類，一類主要側重理論教學，過分強調課程體系的完整性和理論講授，注重公式的推導而忽視了實際應用例題的講解。這類教材忽略了對大學生統計思維和綜合分析問題能力的培養，因此有一定的缺陷。另一類是目前各大高校使用較多的生物統計學教材，該類教材雖然也存在一些必要的公式推導，但更側重于統計學理論與實際結合，清楚介紹每一個統計原理理論后，再通過具體實例分析和鞏固統計學的基本原理和基本方法，注重培養學生分析實際問題和解決實際問題的能力，因此這類教材比較適合現在生物科學等本科專業的使用。但這類生物統計學教材由于不涉及統計軟件的內容，也存在一定的不足。如果教師在授課過程中未涉及一些統計軟件的介紹和使用，那么即使學生完全掌握了相關的統計原理和方法，學生在復雜的試驗設計及龐大的數據面前可能也會束手無策，即使會計算，在復雜及龐大的數據計算中也可能會算錯，因此可能會得出相反的結論。第二大類統計教材完全是統計軟件的介紹和使用，如Excel軟件、SAS統計軟件、SPSS統計軟件、DPS統計軟件、R統計軟件等的介紹和使用。生物科學、技術等飛速發展的今天，這類統計軟件發揮了很大的優勢，給科技工作者帶來了極大的方便。但這類教材也存在一定的不足，它只注重統計過程的運算和統計，沒有統計原理的介紹，因此對沒有相關統計學知識或統計學基礎較差的學生或老師來說，即使按照教材上的步驟計算出相應的結果，但也不知道具體的含義，也不知道怎么分析。因此這類教材不適合大學本科生的教學。另外，這兩大類教材要么只注重數理統計方法的講授，要么只重視統計軟件的使用，而忽視了統計學中的數理統計分析方法是建立在正確的試驗設計以及所獲數據資料準確的基礎上才能發揮正確的作用，這是這兩大類生物統計學教材共同存在的不足之處。因此，目前市場上還未見有統計學理論與實際結合，試驗設計與統計原理相結合，統計軟件與統計學原理相結合的較為完善的生物統計學教材。筆者認為這類生物統計學教材是當前生物科學專業、生物技術專業、生物工程專業、農學專業、醫學專業、食品專業等本科專業較為適合的教材。
2.生物統計學與高等數學方面。①生物統計學與高等數學開課時間上的不一致性。國內許多高等學校生物科學等本科專業的培養方案中都把高等數學課程作為一門必修的基礎課，學生通過對該門課程的學習，系統獲得函數、極限、連續、導數、微積分及常微分方程等基礎知識，它為后續課程的學習和解決實際問題提供必不可少的數學基礎知識及常用的數學方法。而且，通過各個知識點的學習，逐步培養學生具有較為熟練的基本運算能力和自學能力，綜合運用所學知識分析和解決實際問題的能力。更重要的是，高等數學課程是學習生物統計學的關鍵，生物統計學中的許多原理和方法都需要高等數學中相應的知識作為基礎。②生物統計學與高等數學教學上的脫節性。高等數學課程作為生物科學本科專業一門必修的基礎課，各高校均認識到它在生物科學本科專業中的重要性。但長期以來，高等數學和生物統計學均作為兩名獨立的課程開設，一般情況下，高等數學課程由數學專業教師講授，由于數學專業的教師沒有生物學專業的相關知識，不清楚生物統計學課程的知識體系，只注重數學知識的推導、講授。因此所講授的知識內容之間通常存在許多不銜之處，形成了不利于生物統計學課程教學的知識的斷層。同樣，這也是生物統計學中教師難教，學生難學、難懂、難用的原因之一。
3.生物統計學教師知識結構和科研能力方面。常言道，學生需要一滴水，教師至少要有一桶水。生物統計學的教學，相對于其他課程而言，對教師的要求更高，不僅要求教師要有一定的數學知識，較為淵博的統計學知識，還要求教師要有較強的科研能力。教師只有具備一定的數學知識和淵博的統計學知識，才能很好把握生物統計學相關原理、理論、統計分析方法等。具備較強的科研能力，才能很好將生物統計學相關原理、理論、統計分析方法與實際相結合，才能很好地進行案例教學。4.考試制度方面。考試制度在高等教育中占有非常重要的地位，考試是教學質量評價的一項重要指標，它既是對教師教學質量的反映，也是對學生學習效果的檢驗。考試制度是否合理
，決定著教學質量的好壞以及學生學習積極性是否能得到最大限度地調動[16]。但是現階段我國許多高校的考試制度較為死板，缺乏合理性和靈活性。如在學期期末考試中規定一定數量的題型，當然，這種考試制度對于規范考試是必須的，但是應該根據具體課程而定，而不能一概而論。就生物統計學課程而言，如果規定一定數量的考試題型（比如四種題型），那么教師只能根據考試規定勉為其難考慮四種題型。比如說名詞解釋、填空、問答、計算這四種題型。很明顯，這種考試方式只是較為死板的考試，不能真證體現生物統計學課程的本質，不能很好考察學生對生物統計學原理的掌握及運用。
三、生物統計學教學策略
針對目前生物統計學存在的問題，筆者根據自己近十年的生物統計學教學實踐，就如何提高生物統計學的課堂教學效果，提出如下建議。
1.選擇合適的教材并優化教學內容。教材是教學最基本的工具，選擇適合的生物統計學教材，能夠保證教學過程的順利進行，并能提高教學質量。針對目前市場上的不同種類教材，結合學生的實際，選擇統計學理論與實際相結合，試驗設計與統計原理相結合，統計軟件與統計學原理相結合的生物統計學教材進行教學較為合適。據筆者過去的教學實踐，該課程授課內容不宜過多和過深，授課內容過多學生精力會分散，分不清重點，而過深則影響學生的接受效果[17]。因此應根據學生實際優化教學內容，堅持以試驗研究實例為線索，以科學的試驗研究方法為主線，理論原理和實際例子相結合，從試驗研究的選題和設計、試驗方案的制定和實施、試驗數據的收集和整理到試驗數據的統計分析，最后做出科學的推斷等，盡可能把抽象的統計學概念和原理轉變為具體的實例，提高學生的學習興趣，使其更好地理解和掌握所學的課程內容[7]。很好激發學生學習生物統計學課程的興趣，從而更好地提高教學效果和教學質量。
2.處理好高等數學和生物統計學的關系。高等數學作為生物科學本科專業的基礎課，是學習生物統計學的關鍵。一方面，高等數學一般在第一學年開設，因此生物統計學安排在第二學年開設為宜，這樣能避免高等數學和生物統計學課程開設在時間上形成的斷層，有利于學生對生物統計學的學習。另一方面，高等數學和生物統計學不應分別讓不同專業的教師講授，而均應由生物學專業教師講授，因為生物學專業的教師清楚生物統計學課程的知識體系，在講授高等數學時，能夠根據生物統計學的相關原理和內容，優化高等數學的教學內容，有側重點進行知識的講授。從而能避免生物統計學與高等數學教學在知識上的脫節性，也有利于學生對生物統計學的學習。
3.提高自身知識結構和科研能力，注重案例教學。生物統計學教材大多理論性強，內容枯燥，容易使學生產生厭煩感。照本宣科的傳統授課方法，更會使學生失去興趣，對于培養學生的獨立思考能力和創造能力十分不利。在現代教學中，教師既是知識的傳授者，也是教學活動的組織者，在教學過程中起到關鍵的作用，教師知識水平的高低直接影響學生的學習效果[18]。因此教師應不斷加強對生物統計學基本原理、基本理論和基本方法的學習與實踐。另外，教師還應不斷加強自身的科研能力，在教學過程中將自己的科研工作或生產實踐案例貫穿到教學中，以自身科研實例輔助教學，增加學生的學習興趣，培養學生的統計學思維以及對統計學的實際應用能力。
4.加強試驗設計的教學和實踐。試驗設計又稱為實驗設計，它以概率論和數理統計的原理和方法為理論基礎，科學地、經濟地設計研究方案的一項技術。一個良好的試驗設計，可以用最少的實驗次數，得到足夠的實驗數據，從而能減少人力、物力和財力的投入[6]。由于生物統計學理論性和實踐性較強，且涉及大量的數學公式、抽象的概念和復雜的內容。因此在生物統計學的教學中應充分調動學生學習的主動性，加強學生對生物統計學原理、知識的理解和綜合運用，強化學生綜合試驗設計的鍛煉及其應用。提高學生利用統計原理、方法分析和解決實際問題的能力。生物統計學教學中，一方面，教師應該有淵博的統計學知識及其豐富的科研經歷，另一方面，應讓學生走出教室，加強實踐，使學生不但能夠掌握統計分析的原理和方法，而且可以解決一些生產中的實際問題，真正達到生物統計學教學的目的。
5.改革傳統的考核方式，著力培養學生綜合運用生物統計學知識的能力。很多學校傳統的考試以閉卷筆試的考核方式為主，試卷內容主要測重基本概念、理論知識和方法的考核，期末考試成績基本決定了學期的成績，這種考試方式造成的結果是學生平時可以不聽課，考試前通過突擊，也能考合格，但考后就可能全忘了。更重要的是學生學完生物統計學，學期考試后，都不知道學了些什么，更不知道怎么用，到做畢業論文需用到統計學原理和知識時，很多學生不會用或者亂用。一些高校期末考試總評成績由平時成績、期中成績和期末成績三部分組成。這種方式在一定程度上重視了學生平時學習情況和期中考試成績，避免了期末考試成績基本決定了學期成績的弊端，但是某些高校規定了每門考試課必須有四種以上的題型，對于一般的學科而言，這種規定也許是可行的，但對于生物統計學而言，這種規定是不合理的。因為生物統計學的教學主要是培養學生綜合運用統計學原理和知識的能力，培養學生如何進行試驗設計、試驗數據的統計、分析以及對統計結果的解釋等。因此筆者認為，對于生物統計學的教學，教師應從學生的實際情況出發，以培養學生綜合運用統計學原理和知識為目標，合理講授統計學的相關內容。期末考試以開卷考試為宜，學期總評成績由平時成績、期中成績和期末成績三部分組成，考試題型只需考察計算題和試驗設計題兩種題型，即重點考察學生對基本知識的掌握程度及靈活運用統計學原理和方法解決實際問題的能力。生物統計學是一門理論性較強的應用學科，涉及的內容多、公式多、概念多，對學生而言，難懂、難記、更難用，而且很多學生不愿意學習。因此在生物統計學教學過程中，教師應從學生的實際情況出發，選擇合適的教材并優化教學內容，提高自身知識結構和科研能力，改變教學方法，加強試驗設計的教學和實踐，改革傳統的考核方式，著力培養學生綜合運用生物統計學原理和知識的能力為教學目標，充分調動學生學習生物統計學的主動性和積極性，同時增加學生上機學習統計軟件的操作，掌握EXCEL、SPSS、DPS等統計軟件的使用，提高學生利用生物統計學的原理和相關統計軟件解決實際問題的能力。
統計學論文范文第3篇
【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
一、關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
二、統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
三、對統計思想的一些思考
3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
[3]范文正.幾種基本統計思想的現實意義[J]統計與決策,2007,(08).
統計學論文范文第4篇
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1關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
2統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
3對統計思想的一些思考
3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
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[3]范文正.幾種基本統計思想的現實意義[J]統計與決策,2007,(08).
統計學論文范文第5篇
建構主義對學生學習活動的本質進行了科學的分析，認為學生學習有如下特點：
1、學生學習不是從零開始的，而是基于原有知識經驗背景的建構。即學生在學習統計課程之前，頭腦里并非一片空白。學生通過日常生活的各種渠道和自身的實踐，對客觀世界中各種自然現象已經形成了自己的看法，建構了大量的樸素概念或前學科概念。這些前概念形形，共同構成了影響學生學習統計學概念的系統。學生的前概念是極為重要的，它是影響統計學學習的一個決定性的因素。前概念指導或決定著學生的感知過程，還會對學生解決問題的行為和學習過程產生影響。
2、學生學習知識是一個主體建構的過程，要突出學習者的主體作用。學習不僅僅是知識由外到內的轉移和傳遞，而是學習者主動地建構自己的知識經驗的過程，即通過新經驗與原有知識經驗的反復的、雙向的相互作用，充實、豐富和改造學習者原有的知識經驗。在這種建構過程中，學生一方面對當前信息的理解要以原有的知識經驗為基礎，超越外部信息本身；另一方面，對原有知識經驗的運用又不只是簡單地提取和套用，個體同時需要依據新經驗對原有經驗本身也做出某種調整和改造，即同化和順應兩方面的統一。學生不是被動信息的吸收者，而是主動地建構信息，這種建構不可能由其他人代替。因此，教師不能直接將知識傳遞給學生，而是要組織、引導，使學生參與到整個學習過程中去。
3、學生學習既是個體建構過程，也是社會建構過程。雖然知識是在個體與環境的相互作用中建構起來的，但社會性的相互作用也很重要，甚至更重要。因為人的高級心理機能的發展是社會性相互作用內化的結果（正如統計的特點具有社會性）。此外，每個學習者都有自己的經驗世界，不同的學習者對某種問題可以有不同的假設和推論，學習者可以通過相互溝通和交流，相互爭辯和討論，合作完成一定的任務，共同解決問題，從而形成更豐富、更靈活的理解。同時，學生可以與教師、統計專家等展開充分溝通。這種社會性相互作用可以為知識建構創設一個廣泛的學習共同體，從而為知識建構提供豐富的資源和積極的支持。因此，課堂上師生交互和生生交互活動起到了很重要的作用，“學習共同體”的形成以及對課堂社會環境和情境的營建是學生獲得學習成效的重要途徑。
二、建構主義理論教師“教”的特點
建構主義理論認為教師在課堂中的作用，可以概括為教師是課堂教學的組織者、發現者和中介者。
1、教師是課堂教學的組織者，起主導作用和導向作用。教師應當發揮“導向”的作用和教學組織者的作用，努力調動學生的積極性，幫助他們發現問題，進而去“解決問題”。
2、教師是課堂教學的發現者。教師要高度重視對學生錯誤的診斷與糾正，并用科學的原理和原則，給予正確的引導與指引。
3、教師是課堂教學的中介者。教師是學生與教育方針及知識的橋梁。教師既要把最新的知識和分析方法提供給學生，也要注意提高學生的綜合素質。
從辯證法的角度看，教學是一個不斷發展的動態過程，教與學是對立統一的矛盾運動，隨著教學活動的變化，矛盾的主要方面，或在教師，或在學生。分開來看，“教”的主體是教師，客體是學生，教師發揮主導作用，學生發揮能動作用；“學”的主體是學生，客體是教師，學生進行認識活動和實踐活動，教師則對這些活動施加影響。合起來看，在教學活動這一不斷發展、循環往復的全過程中，教師與學生的主體客體地位是相互依存、相互規定，又在一定條件下相互轉化的。因此，“基于教師在課堂中組織者、發現者和中介者”的角色作用，教師可以實行“提出問題──探索問題──解決問題”的模式組織課堂教學。
“基于學生為主體，教師為主導”的教學思想，在教學過程中，“學”與“導”的活動、學生與教師之間的關系應該是互動的、融合的，在和諧中不斷向前發展。因此，按照“學與導和諧發展”的教學要求，教師在課堂教學中按照“提出問題──探索問題──解決問題”的模式組織課堂教學時，可以采取“誘導試學——引導探學——開導活學”方法組織課堂教學。
（1）設置情境，提出問題，激發學生學習的興趣和熱情
教師引導學生學習首先要從現實的、有興趣的、富有挑戰性的真實問題情境開始。讓學生一開始進入學習探索就真切地感受到統計就在自己身邊，體驗到學習統計的價值，從而激發起學習統計的興趣，萌發積極主動探索統計理論和方法的求知欲望。教師要通過對課堂的組織，讓學生對學習統計產生學習興趣，“熱愛是最好的老師”，興趣盎然地進入了對統計學知識的探索，學生才能學有所長。（2）探索問題，增強學生主角意識，激勵學生積極參與
“基于教師在課堂中組織者、發現者和中介者”的角色作用，課堂教學方式應從根本上改變原有的教師講、學生聽，教師指揮、學生操作的教學現象。學生要在自己生活經驗的基礎上不斷地提出問題，分析問題，對各種信息進行加工轉換，對新經驗和舊經驗進行綜合概括，解釋有關現象。在教學過程中，教師可以提供一定的支持和引導，設計有思考價值、有意義的問題。學生可以進行小組合作研究探索，教師允許學生從不同的角度去觀察分析，允許學生用自己喜歡的方法學習，通過各自想法的交流、碰撞，發現學生有價值的建設性建議及方法措施，及時制止學生運用統計方法計算分析問題時可能出現的偏差，使問題得到正確的解決。
（3）解決問題，培養學生創新能力，提高學生綜合素質
在以往統計學教學中，我們關注比較多的是學生能否記住計算公式、方法、意義、應用條件，能否利用這些知識完成所設問題的正確計算。而“基于教師在課堂中組織者、發現者和中介者”的角色作用，教師在課堂中，就應該更加關注學生能否將科學知識與自己的生活經驗緊密聯系起來，關注學生在靈活應用統計學知識、創造性地解決實際問題時所表現出來的情感、態度和價值觀。并通過實踐活動，使學生對學習統計產生興趣，變抽象的科學法則、科學方法為得心應手的工具，從而使學生在解決問題過程中，體驗參與學習統計的快樂，享受成功解決實際問題的愉悅。
三、以建構主義理論為指導統計學教法探討
1、設計課堂教學新模式
統計學課程旨在培養學生能夠運用統計學基本理論和定量分析方法，對經濟現象進行定性和定量的分析和評價。統計學課程內容基本分為三個模塊兩個層次。第一模塊：研究統計學的一般問題，屬于基礎理論。第二模塊：推斷統計的理論與方法，相關與回歸分析，屬于一般的統計方法及其在社會經濟領域的運用。第三模塊：時間序列分析與預測，統計指數與因素分析，統計綜合評價，屬于社會經濟統計方法的特有問題，側重于各種統計分析方法運用。兩個層次即理論部分和計算分析部分，兩部分知識比為30：70
。反映了知識、能力、素質培養的要求。在建構主義學習環境下，教師和學生的地位、作用和傳統教學相比已發生很大變化。因而首先教師必須改變傳統的教育思想與教育觀念，以現代教育思想和學習理論為指導，利用多媒體等現代化技術優勢，探索最優的課堂教學模式。課堂教學中應進一步發揮好學生的主體作用，讓學生主動地參與到獲取知識的過程中去，做到：(1)合理處理好教材，創造性地使用教材，充分展示學習內容的實用意義。(2)教學思路清晰，過程流暢、自然。(3)采用啟發式、精講多練式、答疑式、案例式等教學方法，構建情景逼近式的教學模式，努力提高課堂教學效果。
2、設計課內課外相融共生的大課堂
課堂教學不僅要教會想要傳授給學生的知識，還要教會學生在書本之外查閱圖書、報刊、雜志、網絡等資料，以開闊視野，擴大知識面，吸取精華，為我所用，要教給學生發現問題、分析問題、解決問題的方法。此外，還要通過課內設計的實訓教學內容激發學生主動參與的熱情，實訓教學內容主要包括統計調查方案的編制、調查問卷的設計、統計表統計圖的制作、綜合指標分析、統計案例分析等內容。統計實訓的課內教學采用精講、示范、多練、答疑的方式；課外教學采用學生自行分散復習和有組織分組制表、制圖、社會調查、整理計算分析等方式。
3、實行點、線、面、體相結合的大統計
“點”是指讓學生根據某一知識點完成作業、實習。“線”是指讓學生針對某一問題進行深入分析。“面”是指讓學生把若干知識點聯系起來進行綜合的分析和實訓。“體”是指讓學生能就學科體系及相關學科的內容進行深入、全面、綜合的分析與應用。在講授基本理論和基本知識的同時，注重學生基本技能培養、綜合能力培養、設計能力的培養。使學生能從高度整體把握統計的思路和統計分析、評價思想。
4、充分發揮學生的主體作用
建構主義理論強調學習者在建構性學習中的積極作用，是要求教師在課堂教學中善于激發學生的好奇心和求知欲，使學生主動積極的學習。教學中應根據統計教學內容和學生特點，選擇適當的教學方法，靈活運用適當的教學手段，設置懸念，使學生產生好奇心和強烈的求知欲。統計學教學過程中涉及到特有的概念及科學家，教學中可以適當拓展，開闊學生的視野，影響學生的心智，塑造學生的靈魂，在潛移默化中激發學生學習統計的興趣；教師的教學語言要準確生動形象，善于設疑，啟發學生思維，活躍課堂氣氛，使學生充滿求知思索的激情；做到理論聯系實際，強化學習的動機，激發學生學習統計持久的濃厚的興趣，激勵學生不斷提高對自己能力的欲求，不斷增強自己的學習信心，不斷地在自我實現中超越自我。
5、設置情境，在交互中實現教學目標
學校是社會的一個細胞，是社會的一個重要組成部分。課堂也不單純是“老師教、學生學”的木訥課堂。課堂中的社會性環境主要包括兩方面，一是師生之間的交互，二是學生之間的交互。建構主義認為，每個學習者都有自己的經驗世界，不同的學習者可以對某種問題形成不同的假設和推論。師生在課堂上可以通過合作解決問題、小組討論、意見交流、辯論等形式，促進學習者之間的溝通和互動。統計教學要從過去主要關注“人機交互”到關注“人際交互”；從只關注學生與教師、教學信息的交互到關注學生之間的交互以及學生與校外專家、實踐工作者的交互；從關注個別化學習到同時關注學習共同體的建立。教學中要充分利用社會性資源，調動學生的學習情趣，拓展學生的知識面，在交互中實現最佳的教學效果。
6、構建科學的考核評價體系
建構主義理論強調學習是診斷性學習和反思性學習和自主性學習，這意味著學生必須從事自我監控、自我測試、自我檢查、自我約束等活動，以診斷和判斷學習中所追求的是否是自己設置的目標。在教學中，應該根據理論和實訓教學的不同特點、不同教學內容的具體組織方式，不斷的反饋，使學生自己及時評價。同時，在學生成績考試評定中，應采取了靈活的考試方式
，有筆試、有口試，也有設計方案和調查報告，筆試內容也應著重考核學生運用所學知識分析問題解決問題的能力，注重知識、能力和素質的綜合評價。
以上探討了在建構主義理論指導下統計學課堂教學方法，統計教學是一門藝術，藝無止境。相信當建構主義理論真正走進統計課堂教學時，統計教學會取得更好的教學效果。
摘要：本文運用建構主義理論分析了統計學課堂教學的“教”與“學”的特點，并以此為指導，探討了統計學課堂教學新方法。
關鍵詞：教育理論；統計學教育；教學方法
統計學論文范文第6篇
長期以來，各級統計部門（包括政府統計部門的綜合統計和政府其他職能部門的專業、行業統計）年年講天天講的是，統計要為政府服務，要為領導服務。這種提法本沒有錯，但卻是不全面的。隨著社會主義市場經濟體制的逐步完善，隨著政府職能的逐步轉變，面向公眾、為社會服務，應該成為統計工作的一個重要組成部分。
統計面向公眾是統計工作的性質所決定的。統計用數字描述、反映事物的發展變化及其規律；任何事物都有其數量特征。統計數字覆蓋經濟和社會生活的各個領域；對統計數字的需求自然也來自社會的方方面面，而絕不僅限于政府部門或有關領導。如果無視或輕視更為龐大的社會需求群體，統計工作就是不全面、也是不完整的。
統計面向公眾是發展市場經濟、轉變政府職能的要求所決定的。一方面，隨著市場對資源配置的基礎作用愈來愈強，社會對統計信息的需求也必然愈來愈多。另一方面，所謂政府職能，從本質上說，就是運用法律賦予的管理手段為社會公眾服務。隨著市場經濟的發展，政府應該逐步變管理為服務，政府統計部門自然也要轉變觀念和職能。
統計面向公眾是與國際接軌的需要所決定的。定期、經常通過各種媒體向社會公眾統計信息，是一種國際慣例。在許多國家，各級政府部門及其首腦也是通過媒體或其它載體的來獲取非機密的統計信息，而很少提出特殊的“領導需要”。擴大對外開放，“迎接入世”挑戰，中國的統計信息從計算方法、采集渠道到公布形式，無疑應該更加公開和透明。
統計學論文范文第7篇
醫學統計學常用三種類型的資料：計量資料、計數資料、等級資料。計量資料是指通過度量衡的方法，測量每一個觀察單位的某項研究指標的量的大小等一系列數據資料，如身高（cm）、體重（kg）、血壓（mmHg）等。計數資料是指將全體觀測單位按某種性質或特征分組，然后再分別清點各組觀察單位的個數。如性別、血型、職業等。等級資料是介于計量資料和計數資料間的一種資料，通過半定量的方法測量得到。如臨床療效、癌癥分期等。醫學論文中常用的統計學方法有計量資料用t檢驗、方差分析，計數資料常用卡方檢驗、確切概率法等，等級資料常用秩和檢驗、Ridit分析等。當然，有些資料可以相互轉換，數量變量可以轉換成等級資料，等級資料可以轉換成計量資料。那么醫學論文中統計學方法使用情況如何呢？王倩等人研究了五種中華醫學會系列雜志論著中十年來統計學的應用狀況，結果表明，1995年發表的論著較1985年有顯著進步，文章中統計分析的使用率從40%上升到60%，使用了更多較復雜的統計分析方法；t檢驗和聯列表分析均為最常用的統計分析方法。最近幾年調查顯示，近5年國內不同醫學核心期刊的統計學使用情況中，t檢驗占25.9%、方差分析占10%、卡方檢驗占21%、Fisher概率占1.1%、秩和檢驗占2.1%、Ridit分析占1.1%。滕洪松等對山東省醫學院校學報論著中統計學方法應用狀況調查發現，常用的方法是t檢驗、χ2檢驗、相關分析和方差分析。許小幸等對2005年1月至2009年12月《臨床兒科雜志》共發表的776篇論著統計學使用情況調查發現，方法中提到統計學分析者占73％～85％，實際使用者占87％～90％，兩種方法的使用比和多因素分析的使用比在2008～2009年有所上升。而賴娟等人對國內有較高水平兩種中華臨床醫學雜志（《中華心血管雜志》《中華消化雜志》）2005—2006年發表的643篇論著中統計學方法的使用情況進行調查，統計學方法的使用率為86.5%，正確率為82.7%，t檢驗和列聯表分析為常見的統計學方法。認為統計分析方法的使用率和正確率均有明顯提高，方法更加多元化，但統計學方法的未用、誤用現象仍然存在。
二、常見的統計學錯誤類型
統計學是衡量統計研究設計是否嚴謹、資料收集和表達是否正確、統計分析方法選用是否合理、計算和結果解釋是否準確的方法。正確應用醫學統計學方法是保證論文科學性的主要環節。然而很多調查顯示作者正確使用統計學的狀況并不樂觀，很多作者（特別是臨床一線的作者）對統計學知識了解不夠，不能正確使用統計學方法，導致論文中統計學的錯誤較多。有些是科研設計錯誤；有些是統計方法描述不清，結論欠科學，或統計檢驗方法應用不正確；還有些則是統計表圖不規范。王倩等人調查顯示，最常見的問題是文章中僅有P值而所用統計方法不明、用t檢驗代替方差分析進行多組間的比較。滕洪松等的調查也表明，較常見的統計問題有：只寫P值而未注明所用統計學方法，用t檢驗代替方差分析進行多組均數間的比較，等級資料比較用χ2檢驗等。沈進等人對8種醫學期刊544篇論著的統計學應用情況進行分析，發現136篇論著中有明顯的統計學錯誤，錯誤率為25.00%。主要錯誤類型及構成依次為：資料處理方法不當占61.76%，圖表錯誤占14.71%，未作統計學處理占8.82%，率、比混淆占8.82%，其他錯誤占5.88%。章新生等辨析醫學稿件中常見統計學方法誤用情況包括兩大類，χ2檢驗的常見誤用類型有誤用χ2檢驗替代秩和檢驗、誤用χ2檢驗替代四格表確切概率法、誤用χ2檢驗替代配對χ2檢驗、誤用χ2檢驗處理相關性分析；而t檢驗的常見誤用類型有誤用兩兩t檢驗替代方差分析和q檢驗、誤用t檢驗替代配對t檢驗，作者認為誤用χ2檢驗主要是未結合實際情況和統計分析的目的來正確選用統計學方法；誤用t檢驗主要是未充分理解研究資料是否滿足參數檢驗的條件，以及不能正確判斷計量資料所對應的實驗設計類型。因此，作為科研工作者，應加強學習和掌握最基本統計學分析方法的概念和經典統計學方法的使用要求。另外，有學者對比中文、外文醫學期刊論文各388篇在統計學方法使用上的差異，在10種統計學應用錯誤中，缺檢驗統計量、缺P值或P值不精確、配對t檢驗未給出差值的均數和標準差及生存分析未報告中位生存期，這4種錯誤中文論文的出錯率顯著高于外文文獻。
三、統計學方法的選擇
由于統計學對醫學科技論文的重要性，而其錯用率又比較高，那么該如何正確選擇統計學方法？梁明佩等通過自制的統計學審核線路圖對醫學文稿進行快速審核，首先把握資料的屬性，其次理順文稿的統計邏輯，最后根據統計學公式進行核算，這樣就可以較好地掌握三種資料（計量資料、計數資料、等級資料）的統計學問題。王曉瑜等認為在統計學方法的選擇上，應針對不同性質的資料，注意參數檢驗方法的使用范圍，選用合適的統計分析方法。對于定性資料分析，不能將χ2檢驗視為萬能工具，而對于定量資料分析也不能將t檢驗視為萬能工具。另外，各種檢驗方法均有特定的應用條件，應根據設計類型以及變量類型選擇相應的統計分析方法，否則將影響論文的學術價值和實用價值。而要選擇正確的統計學方法，必須要有一定的統計學理論知識，掌握一定的技巧，有些人雖然接受過系統的醫學統計學的學習，但由于傳統教學模式的缺陷，不能靈活應用、舉一反三，遇到相同問題會處理，稍有變化則束手無策。筆者在參閱相關文獻后發現，按照許小幸等的四步驟選擇統計學方法比較實用，即明確論文的統計學分析目標（統計描述或統計推斷）判斷指標性質（定量資料、定性資料或等級資料）判斷指標分布類型（正態分布或偏態分布）判斷研究設計類型（是兩組還是多組，配對還是成組），其所設計的統計學分析常用方法選擇樹形結構圖也讓人一目了然，無論是作者撰稿還是編輯審稿，都可以參照這四個步驟來選擇統計學方法。總之，以上資料說明醫學論文統計學應用總的趨勢是：統計學方法的使用率越來越高，使用的種類越來越多、越來越復雜，但誤用率也較高。對于作者而言，有必要更加重視統計學的掌握，正確應用統計學方法。而對于編輯而言，應為作者當好把關人，嚴格對待每一篇論文的統計學，保證論文的科學性、嚴謹性。
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