統計學基本概念和方法精選(九篇)

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第1篇：統計學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

本書是由美國Albert Einstein醫學院流行病學和群體健康系流行病學室Sylvia Wassertheil Smoller教授編著的。第一版于1990年出版，第二版于1995年出版，現為第三版。本書的特點是根據流行病學和統計學的基本框架，使讀者理解流行病學與生物統計學的基本原理，理解“為什么做”和“做什么？”學會“如何做、如何解釋”。書中的內容都是臨床試驗和基礎研究中最常用的、或是在文獻中經常引用的。

全書共分9章。第1章講述科研方法問題，包括邏輯推理、變異、研究設計、變量的量化、無效假設、假設檢驗、檢驗錯誤的類型、顯著性水平等；第2章敘述概率的一些基本概念；第3章介紹常用的統計學檢驗方法；第4章介紹流行病學的基本概念，包括流行病學的應用、常用指標、流行病學研究類型、偏倚、混雜、交互、多變量分析等；第5章介紹篩檢的基本概念；第6章是敘述隨機對照臨床試驗；第7章介紹生活質量的評價，包括量表的結構、可靠性、真實性、敏感性（反應性）以及用量表評價生活質量的局限性；第8章介紹遺傳流行病學的基本概念，包括雙生子研究、連鎖和聯系分析、傳遞不平衡檢驗等；第9章闡述科研倫理學與統計學的關系。第8、9兩章的內容在人類研究中十分重要，是第三版新增加的，是一般流行病學或統計學入門書籍中所沒有的。

書后附有9項附錄，介紹正文中各種統計學計算的實例，以使讀者能夠更順利閱讀本書、以及如何實際計算，包括卡方、Z值及t-值的臨界值表、Fisher精確檢驗、幾組比較的Kruskal-Wallis非參數檢驗、相關系數計算、率的年齡調整、比值比的可信性、兩個變量的“J”或“U”型關系、量表記分改變的適宜性（敏感性）評價、以及遺傳學基本原理和知識。書后還附有參考文獻及建議閱讀的書目，讀者如需了解更深入的、超出本書范圍的內容、或涉及高等數學方面的內容，可閱讀這些推薦的教科書。書末附有主題索引，便于讀者檢索。

本書以科學的哲學和邏輯學原理，討論統計學檢驗的基本原理，而不是讓讀者去做具體的統計學檢驗。全書各章節都是獨立的，讀者可不按順序閱讀，只閱讀感興趣的部分。本書特別適合那些沒有或很少有數學背景的讀者，使他們能夠讀得懂、用得上。

本書內容既簡明，又適合范圍較廣的讀者需要，所闡述原理和方法適合多種領域，包括醫學、公共衛生、心理學、教育學。本書是一本簡明的流行病學與生物統計學教科書，適合從事臨床和基礎研究的醫生、醫學專業本科生、研究生，或非醫學專業學生參考，也可供程度較高的讀者、以及對生物統計學與流行病學的邏輯學和方法學感興趣的研究人員參閱。

烏正賚，教授

（中國醫學科學院基礎研究所）

第2篇：統計學基本概念和方法范文

摘 要 《體育統計學》屬于基礎應用學科，在很多體育院校中開設，此課程的學習有助于提高學生用科學方法研究、解釋體育領域中各種問題的能力。但很多學生對《體育統計學》學習目的不明確，學習方法不熟悉，甚至對此課程的開設必要性存在一定偏見。體育運動的發展、創新離不開《體育統計學》的理論支撐，所以有必要對其教學方法、方式進行研究。本文通過調查發現了學習中存在的問題，并提出了相對應的學習建議。

關鍵詞 體育統計學 教學

一、引言

體育統計是運用數理統計的原理和方法對體育領域里各種隨機現象規律性進行研究的一門基礎應用學科。隨著體育科學的發展，體育領域中許多問題都需要運用統計學原理、方法來解決。體育系的大學生學習《體育統計學》有助于提高他們科學地研究或解釋體育領域中的各種問題。但大學生參加科研活動的機會較少，運用統計知識的實踐機會也很少，造成他們對《體育統計學》的學習目的不明確，且存在一定的偏見。所以，有必要對《體育統計學》的教學方法、方式進行思考與研究，以提高體育系大學生學習《體育統計學》的積極性。

二、研究方法

（一）研究對象

山西體育職業學院09級的全體學生，共6個班級，237人。

（二）研究方法

運用簡單隨機抽樣法中的隨機數表法隨機在每個班抽取10名學生，共60名學生進行座談，并做好訪談記錄。訪談內容包括對體育統計學的學習目的及意義、學習方法、學習中存在的問題及對教學的建議等。

三、大學生學習《體育統計學》的現狀及存在的問題

（一）大學生對《體育統計學》課程開設的誤解

經訪談發現山西體育職業學院沒有學生認為開設《體育統計學》課程非常必要，僅18%的學生認為開設此課程很有必要，82%的學生認為該課程的開設是沒有必要的，認為上體育統計學課就像是在上數學課，學習計算一些統計指標，計算步驟及過程，覺得在今后的學習、工作中運用不到。

（二）大學生在學習《體育統計學》過程中存在的問題

雖然在教學過程中一直強調《體育統計學》是應用性學科，屬方法論范疇，重點是掌握方法，但經過與學生訪談后，發現學生在這門課程學習中存在的主要問題是：偏重教科書中列舉的各個指標的計算過程和統計推斷的計算步驟，也僅限學習書中的例題，不會靈活運用到其他類同的實際教學、訓練及科研問題中。學體育的學生數學基礎比較薄弱，導致學習興趣低落。

（三）大學生對《體育統計學》教材的看法

《體育統計學》課程在體育院校開設已有二十幾年，體育統計教材多達幾十本，但適合于教學的卻較少。經訪談后，學生認為教材中的例題比較空，且與實際相差較遠；還認為教材中統計理論知識較多，介紹的多是統計方法的推導、計算與步驟，太抽象，不是很符合體育院校學生掌握知識的特點。

四、對大學生學習《體育統計學》的建議

（一）擺正學習態度，明確學習目的

學生不管學什么課程首先要擺正學習態度、明確學習目的，學校開設《體育統計學》課程的目的是為了使學生能夠領會體育統計的基本思想、概念、基本思路，并能把體育領域中存在的實際問題，運用科學合理的統計思想及方法進行定量解決，并為將來畢業論文設計或從事體育科研工作打下堅實的基礎。

（二）熟悉常見的基本概念及其統計學意義

體育統計中常見的基本概念有正態分布、平均數、方差、標準差、標準誤、誤差、相關系數等，學生在學習過程中應該重點掌握這些基本概念及統計指標的統計學意義，而不是去弄清每一個指標的計算步驟，計算過程能看明白即可不需要記憶。

（三）掌握假設檢驗的基本思想

假設檢驗的基本思想：統計假設有兩個類型H0和HA。在具體的研究工作中，樣本統計量之間或樣本統計量與總體參數之間一般是存在偏差的，這種偏差存在的原因有兩種：抽樣誤差和非抽樣誤差。

（四）熟知常用假設檢驗方法的適用條件

體育統計學中常見的假設檢驗方法有t檢驗、方差分析、卡方檢驗、正態性檢驗、相關分析、回歸分析等，不同的檢驗方法適用的條件是不同的，在進行數據統計的過程中必須嚴格按照適用條件選擇正確的統計推斷方法。

（五）熟練掌握SPSS軟件處理數據的過程

1.在SPSS軟件中的數據輸入與編輯

SPSS軟件是以數據為操作對象，按統計方法要求整理數據格式，是使用SPSS進行統計分析前首先要進行的工作。數據的輸入格式要嚴格按照相對應的統計方法要求進行編輯，不同的統計方法數據的錄入格式不同，如果數據錄入錯誤，就不能進行統計分析，甚至統計出錯誤的結果。

2.在SPSS軟件中的統計方法選擇及處理步驟

在SPSS軟件中提供了很多統計方法，大部分的統計方法在數據編輯窗“Analyze”的下拉菜單中。在保證數據錄入正確的前提下，根據自己研究需要選擇合適的統計方法，在打開的窗口中導入相對應變量，并在復選框中選擇想要的統計指標，再點擊 “ok”，即可得到統計分析結果。

3.正確解釋SPSS軟件處理數據的結果

對于統計結果的分析，首先要按照假設檢驗思想進行分析，用小概率水平來控制，其次要聯系實際問題進行分析，從統計結果去估計發生某種體育事件的原因，進而來反映實驗或調查的科學性、實踐性、合理性，并根據研究結果的實用性投入實踐。

參考文獻：

[1] 孫芝娟.正確選用體育統計方法的若干思考[J].體育成人教育學刊.2006.22（2）：49-50.

第3篇：統計學基本概念和方法范文

一、國內文獻綜述

筆者通過對一些高校統計學課程調查及知網搜集資料，發現很多講授統計學的教師認為傳統統計學教學內容、方法很難適應現代社會的需求。通過資料搜集和文獻查找，如何更好的編排統計的教學內容和運用更好的教學方法主要體現在以下幾方面：石秀麗（2011）學者認為根據經管類學生的特點應把統計方法、數量分析作為教學內容的重點，李慧敏（2016）等學者認為對經管類統計學的教學應激發學生的學習興趣，大量的引入現實生活中的典型案例進行教學；宋繼華（2013）等學者認為采用項目驅動方法教學能引導學生的思維，從而提高學生的積極性和應用能力。這些專家學者對統計學的教學內容都提出了創新性的研究，尤其是高職高專對經管類學生的統計學教學很多高校都采用了項目驅動的模式。

二、教學內容和教學方法創新

我國經濟快速發展，很多決策都需要數據來支撐，統計方法及數據分析應用越來越廣泛，并應用于管理、金融等領域，而今天又處于大數據時代，因此，掌握統計方法和數量分析的專業人才成為時下的新寵。所以，在經管類統計學教學中，我們必須大刀闊斧地改革傳統統計學的教學內容、教學方法成為高校經管類統計學改革的重要課題。

1.教學內容編排上增加統計實務部分。統計學原理的內容主要包括總論、統計調查、統計整理、綜合指標、動態數列分析、指數分析、抽樣推斷、相關分析等內容，這些內容主要是基本理論知識，針對當前社會需求和統計變化的特點，應該加大統計實務部分的內容，可以適當增加企業統計標準（常用統計標準）、主要統計指標（采購經理指數、消費信心指數等）、企業主要統計報表（生產活動統計）、國民經濟核算體系、統計報告撰寫（統計報告寫作要求、原則、流程）等內容。

2.教學過程中引入實驗教學。統計學教學過程中運用到大量的公式，主要是定量的分析，在傳統教學中比較側重這些公式的推導、計算。但在信息技術高速發達的今天，計算機統計軟件的廣泛應用，使計算變得更加簡單、準確。因此，在統計教學過程中，統計計算技術已經不是教學的重點。由于大量復雜的計算可以交給計算機去完成，統計學教學應從數據技巧教學轉向數據整理分析的訓練，統計教學中適當增加實驗教學，把統計方法與計算機的應用緊密結合，實現統計學教材的內容與EXCEL的應用全面結合。在一些章節可以專門增加一節內容，介紹如何用EXCEL實現本章數據處理問題，例如：在講解統計整理、總量指標與相對指標、動態數列、統計指數、抽樣調查、相關和回歸分析時都可以借助于EXCEL來進行數據處理、分析。還可以利用計算機SPSS軟件對回歸分析和相關分析進行分析，利用計算機對平均數和標準差中等內容進行處理。通過實驗教學可以在一定程度上改變學生統計思想，同時幫助其掌握一定的軟件應用技能，如EXCEL、SPSS、SAS等。

3.引入綜合案例教學法。案例教學在國外課程教學中運用較多，因為案例來源于生活，更能引起學生的學習興趣，在傳統統計學教學中也引入了一些案例，但這些案例大都是孤立的只是為了學習某個知識點而設定，這些案例并不是真實的案例，而且缺乏前后因果，與實際生活脫鉤，學生學起來就沒有深刻的記憶和興趣。針對這種情況，在統計學課程教學中可以引入現實生活中實際發生的案例，將統計計算方法與數據分析方法用到解決實際管理問題中去，這樣可以使教學效果事半功倍。例如：在綜合指標這部分內容就可以設定某個企業的實際案例，通過這個案例可以解決總量指標、相對指標和平均指標的計算應用。

4.圖表歸納教學法。統計學第一章內容是學習整個統計學的基礎，只有把統計學的一些基本概念學懂了，才能更好的學習以后的內容，可是很多學生學了第一章以后對這些概念之間的關系還是模糊，為了解決這些問題設疑解惑，不斷啟疑思導，經過苦心孤詣，可以把這些基本概念編成如圖1。

通過框圖，可以把這些抽象的名稱聯系在一起，然后層次加以剖析，提綱挈領地板書這些名詞的特點與作用，用形象生動的比喻語言說明各概念之間的聯系和異同。采用這樣直觀清晰的框圖教學，讓學生一目了然，分析清楚這些概念之間的區別與聯系，便于學生的理解與記憶。在講完第四、五、六章后也總結歸納如圖2。

第4篇：統計學基本概念和方法范文

目前，數理統計的發展突飛猛進，已經得到社會各界人士的普遍關注，在國際上也受到相當的重視。由于數理統計的應用十分廣泛，統計學專業也因此而成為西方國家的熱門專業，包括美國、加拿大等國家都十分熱衷。數理統計的應用范圍十分廣泛，包括生物、醫學、物理、化學、工程、環境保護、金融、經濟、科學計算、心理學、認知科學等領域都會進行涉獵與交叉。甚至，對于眾多諾貝爾經濟學獲獎者而言，其主要貢獻也都與數理統計有著密切聯系。因此在科技飛速發展的新時代，數理統計方法與技術的應用也將占有越來越重要的地位。

1 數理統計的基本概念

1.1 數理統計的學科特點

數理統計，主要是針對隨機現象進行有限次的觀測或試驗的結果進行數量研究的一門學科，具有非常強烈的學科特點，能夠依靠對數量規律的總體性來做出具有一定可靠性的推斷，屬于應用數學學科。所以可以認為，統計學的基礎就是數理統計學，通過對怎樣有效地收集、整理和分析帶有隨機性的數據進行分析研究，用以來推斷或預測出想要考察的問題，甚至對于將要進行的決策和行動來提供合理的依據和建議。通過數理統計學的角度可以看出，數理統計是一門非常活躍但又十分重要的學科。從學科劃分角度來講，數理統計應歸屬于數學學科，但它的研究重點又不是純的數學理論或方法，而是這種理論或方法的應用。因此通常用歸納法來進行研究，而不是數學的演繹法。

1.2 數理統計基本概念

數理統計的最基本概念是總體和樣本，它的基本思想就是通過對樣本信息的分析來推斷出總體的進行情況。所以我們把研究對象的全體叫做總體。在數理統計上，通常用研究對象的一個或多個指標的隨機變量來刻畫出總體，所以統計問題以及統計模型都是針對總體而提出來的。統計方法的產生是出于對總體推斷的需要， 通過總體進行推斷的相關統計處理過程中，統計思想也應運而生。

2 數理統計學在社會經濟領域的優勢和作用

2.1 數理統計學在社會經濟領域的優勢

數理統計方法具有很多優點，它不僅可以節約成本，使投資風險得到有效降低，同時也能夠幫助投資者獲得更加合理的決策，進而對經濟的發展起到促進作用。數理統計的另一關鍵作用就是對經濟領域中的損失進行評估。現代經濟的發展突飛猛進，由事故類的意外傷害所帶來的經濟損失也越來越多，為了解決這種經濟損失，越多越多的單位及個人都選擇了保險。運用數理統計的知識，既能夠對意外事故做出有效評估，同時也能夠分析出事故發生后所帶來的經濟損失。由此得出的有效結果對于減少事故發生以及提高人們對事故性災難的重視，都起到非常重要的作用。另外，利用數理統計知識分析企業銷售的經濟狀況，可幫助企業從中獲取最大利潤。怎么使利潤最大化，一直以來是商界人士追求的終極目標，而采用數理統計中隨機變量函數期望值，可以提供一種新的解決思路。在經濟預測方面，數理統計方法也有重要運用。依據統計原理，根據市場獲得的信息資料，分析推測各種經濟現象，可以得出經濟中未來數據的出入情況，這是企業經營中的重要運用。數理統計在企業經濟中的運用，可以促進經濟良性發展，把握經濟發展命脈，使得社會主義經濟可持續發展中能不斷減少資金損耗。

2.2 數理統計學在社會經濟領域的作用

數理統計學的研究對象是隨機現象中的統計規律，所以在經濟飛速發速的新形式下，受到經濟全球化的影響，越來越多的人們對數理統計學在社會中的重要性得到認可。在人們的日常生活中，抽樣調查的方式已經被人們普遍接受，數理統計學的知識在社會與經濟方面都具有十分重要的作用，是近代數學研究的重點。無論在工農業發展還是在軍事科學技術方面以及在社會經濟上，數理統計學都具有十分廣泛的應用，具有非常重要的意義。個人以及個人組成的家庭構成了我們這個社會大家庭。從宏觀角度看，可以按地區區域劃分我們的組成，而且與自然界的事物間存在的差異不同，這種區域差異無法通過直觀觀察而得到明顯差異。因此，我們對于社會的經濟活動的研究，可以采用數理統計的方法。我們以大部分人的利益或價值為關注點，根據數理統計數據分析及調查結果，從而得到相應結論。特別是在商品銷售中，商品在某個城市中某種商品未來銷售情況預測，或者國家國民經濟狀況估計，經濟發展計劃制定，都與數理統計知識密切相關。除此之外，數理統計在社會經濟的其它方面也發揮著重要作用。尤其是經濟領域，數理統計方法已經是一個普適方法，廣為采用。社會經濟中還經常用到隨機統計過程、人口發展動態模擬、抽樣調查等多種數理統計方法。因其實用性便捷性等特征，社會經濟研究中發揮著重要作用。

3 數理統計在社會經濟領域中的運用

隨著我國經濟的不斷發展，數理統計學也取得了突破性的進展。它對社會經濟的實際情況進行分析，同時也搜集整理過很多資料，因此數理統計已經成為社會主義現代化經濟建設的一項重要工作。因此我們應當善于運用數理統計學的知識來解決經濟中出現的問題。我們首先應當明確數理統計在經濟管理決策中的重要作用。在經濟管理中的任務重要決策都需要一定的基礎依據，而經濟中的各種不同數據就是依據的根本。由于經濟中有許多不確定性的隨機因素存在，所以任務重要決策都存在著一定的風險。只有通過數理統計知識的合理應用，才能夠使決策的風險降到最低，獲得最大可能的安全保障。

第5篇：統計學基本概念和方法范文

一、《統計學》的應用

1.內容日益豐富

隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、專業《統計學》教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容，如統計學的研究對象方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等；同時也系統的充實了統計推斷的內容，如：統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。這一變化使得《統計學》的內容更適合相關實質學科的發展需要。

2.學生的學習難度加大

首先，結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次，對于財經類專業的本、專科的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。

二、《統計學》教學的發展趨勢分析

1.統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練

在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方本文由收集整理法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。

2.通過統計實踐學習統計

也就是以學生為中心，通過課堂現場教學、引導學生先讀后寫再議、模擬實驗、利用課余時間完成項目、利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等方法。全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。

三、基于 excel 的《統計學》教學設想

如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，同時還要使學生容易掌握并有機會輔之于實踐。教師的導向是第一位的，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。

1.微軟公司開發的 excel 軟件無疑是我們最好的選擇專業的統計分析軟件 spss、sas、bmdp、systat 其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具，此外專業統計分析軟件的英文操作界面，也讓中國人用起來不是很順手。微軟公司開發的excel 軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。在 windows 操作系統極為流行的今天，excel 也是隨處可見。對于《統計學》這門課程而言，利用 excel 提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。

2.基于 excel 的《統計學》教學設想

第6篇：統計學基本概念和方法范文

【關鍵詞】口腔義齒修復；認知

患者口腔義齒修復已成為目前最常見的口腔科醫療服務[1]，同時它也是評價患齒治療質量好壞的重要指標[2]之一。我們在本院治療的780例口腔義齒修復患者進行了回顧性調查研究，規范口腔義齒修復操作技術。本文從不同角度分析影響患者口腔義齒修復的認知相關因素，從而為口腔疾病的控制和預防提供科學依據。

1對象與方法

1.1調查對象通過在2009年1月至2011年12月在我院采用整群隨機抽樣，隨機抽樣的方法，在780受試者的口腔修復體的所有患者，平均年齡為52.15±7.29年。其中430人是男性，平均年齡為53.17±7.21歲。女性為350人，平均年齡51.43±7.34歲。

1.2研究方法

1.2.1問卷調查在另一項調查中，使用統一的調查問卷的選項，包括：人口學資料，生活狀況，健康狀況，病史。口腔修復的基本概念的理解，調查項目包括患者的口腔修復，概念和種植義齒[1]，固定義齒和可摘局部義齒意義的成功率的定義和分類，口腔義齒治療前的了解，過程中，包括可能的第一顆牙齒修復，如何修復提取后，我們可以接受內科治療恢復前部，維修可能需要進行牙體預備，牙齒需要麻醉和其他項目在牙體預備，常規口腔義齒治療診視理解，包括移動和固定義齒需要訪問和恢復后的不適，提高入學率，如項目的數量；口腔修復過程的理解，包括遇到的牙體預備中的常見問題，問題的模[1]了解口腔不適和紙漿癥狀的；義齒修復后的理解，包括可能首先使用的假牙不適，甚至疼痛的不良反應，修復后不能馬上吃，可出現口齒不清，口水增多的問題的材料，了解和理解的結構，包括內，外兩層結構，全瓷修復體，PFM結構的理解，以及價格的PFM金屬烤瓷修復體的口腔義齒修復的主要是由結構和材料[2]這個項目的理解，口腔修復科，注意了解后，包括清洗方法和哺乳期禁忌的活動義齒，修復后應定期到醫院檢查，義齒保修期，以及活動義齒的使用數年后的項目進行修改或重做[3]。

1.2.2調查方法使用的研究方法，流行病學，調查和分析相關的口腔義齒修復的認知因素。詢問患者在治療過程中患者在治療過程中，觀察并記錄，觀察記錄，臨床研究，并要求結合病房的負責人，在病案室，收集相關信息。

1.3統計學方法選擇因素的口腔義齒修復患者的認知擬合分析研究，分類和量化的應用SPSS18.0統計軟件包進行描述性分析數據。

2結果

780份有效問卷平均得分是2.103。為了了解情況的高與低的分數，患者義齒修復知識如下：治療的患者口腔及假牙的治療時機最清楚，了解之后的第二個得分為25.78，義齒修復不良反應，得分2.187；其次，在了解的過程中，一些常規口腔義齒治療，病人對材料的理解和口腔義齒修復的口腔義齒治療前，了解結構的口腔義齒后要注意的常見問題，維修項目理解基本概念的口腔義齒修復過程的理解，分別為2.125，2.063，1.958，1.956，1.877和1.849。因此，了解患者的口腔修復過程中最缺乏的，得分最低的常見問題。

3討論

了解患者的口腔修復知識，我們必須先了解口腔修復的基本概念。但研究結果表明，概念和定義成功的患者，口腔假體植入率不知道的太多。這可能是由于患者的術語“修復”，“假牙”不理解。對于病人來說，種植義齒修復技術是一個新的，沒有特別的了解，因此應廣泛宣傳。如何修復和牙齒的拔牙后，患者需要麻醉，以了解這方面的知識是不夠的牙體預備，這表明，臨床醫生應告知患者在拔牙后維修事宜，以免錯過最佳的修復時機。在活髓牙固定前需要修理告訴病人，麻醉是為了不害怕。

常規口腔義齒治療診所就診，如可移動的和固定義齒需要訪問的口腔及假牙治療的過程中，信息是非常重要的。但調查的結果顯示，如果不是處理前和充分理解患者，患者在面對修復后的不適和增加數量的訪問將被生成時的不耐煩，厭倦，或者甚至懷疑醫生的水平，不信任的醫生，最終導致修復效果不好或失敗。因此，在患者的維修應告訴病人訪問或增加的可能，從而改變患者的心理狀態，讓他們積極愉快的配合。口腔修復過程中常見問題的匹配程度直接影響患者的治療與情感和患者，醫生的治療作用[4]結果表明，在模不適，并減少牙體預備的知識與患者有牙齒過敏現象，所以我們應該擴大這兩個方面的宣傳在今后的工作中，利用各種方法宣傳，使病人一更好地理解兩個方面的知識。

參考文獻

[1]張衛紅，裘麗娟.口腔修復患者健康教育需求的調查分析[J].中國實用護理雜志，2006，22（3）：56-58.

[2]陳治清.口腔材料學[M].3版.北京：人民衛生出版社，2009：24-29.

第7篇：統計學基本概念和方法范文

概率論是風險研究的必備工具，它能幫助工程師通過建模來進行決策分析，以降低工程項目的風險系數。這本教科書是工程學學生及其研究者、應用數學和經濟學學生的主要教科書，讀者僅需具有大學本科工程數學的基礎知識，或是選修過統計學課程就可以閱讀。

本書共有1O章，主要向讀者提出了風險統計處理的基本概念及其在工程風險和安全分析領域的應用。第1～5章介紹了概率論的基礎知識，包括離散型和連續型隨機變量及其典型分布；第6～10章涉及了各種類型的概率問題及其在風險和安全分析領域中的應用。各章內容如下：1　概率入門；2　風險分析中的概率；3　隨機變量及其分布；4　數據擬合分布：古代的經典推論；5　條件分布及其應用；6　貝葉斯推論；7　密度和泊松模型；8　失效概率和安全系數；9　分位數估計；10　設計荷載和極值。

本書有以下幾個特點：多為說明性語言并用案例；每章后面都有部分練習，并在附錄中做了簡單的解答；前幾章的練習僅檢測基本概念，后續的練習注重實際問題的解決，體現了循序漸進的學習方法；注重理論的實際應用，所有實例問題的設計都是以實際數據為依據；作者在序言中簡要概括了每章學習的主要內容。

作者Igor Rychlik自1986年在瑞典隆德大學獲得博士學位后一直留校任教，2007年7月1日獲得隆德大學數理統計學院教授職稱。他的研究興趣包括隨機過程理論在工程中的應用、建筑與環境的安全分析、隨機過程的極值理論及其統計估計技巧和非線性變量系統動力學的統計估計技巧。

本書不僅是一本教課書，而且也是風險研究者和從事工程決策分析等研究人員的參考書。對于上述相關專業的大學高年級學生和研究生而言它也是必備的。

侯玉梅，教授

秦皇島市燕山大學經濟管理學院

北京理工大學管理與經濟學院博士后

Hou Yumei，ProfessorThe college of economics and management，

第8篇：統計學基本概念和方法范文

1.強調教學案例的經典性，忽視學生案例分析能力的提升

學科基礎課教學中使用的教學案例或多或少受到使用的教材案例的影響，教材中的經典案例雖然影響大，但是往往背景復雜，編撰案例時前因后果的交代不是很清楚，不利于學生對實質性問題的把握。同時，忽視了案例在內容和作用上層層遞進，一方面案例教學在強化學生對“基本概念、基本理論、基本方法”理解方面做得不夠扎實，另一方面沒有將案例的作用導向對學生實際操作能力的提高。其結果是學生的學習積極性不能很好地調動起來，案例分析中學生的參與熱情不高，案例教學起不到應有的效果。

2.強調教學實驗的演示性、驗證性，忽視綜合性、設計性

在諸如會計學、統計學、財政與金融等學科基礎課中，往往安排有教學實驗課，但是這些教學實驗課主要是演示性、驗證性的，而不是綜合性、設計性的。演示性、驗證性實驗以直觀演示的形式，增進學生對相應知識點的認識，以驗證實驗結果、鞏固和加強有關知識內容、培養實驗操作能力；綜合性、設計性實驗涉及本課程的綜合知識或與本課程相關課程知識，在給定實驗目的、要求和實驗條件，由教師給定實驗目標，學生自行設計實驗方案并加以實現的實驗，旨在激發學生的創新意識，培養學生的動手能力和創新能力。因此，強調教學實驗的演示性、驗證性，忽視綜合性、設計性，其結果是學生的潛能難以得到挖掘，學生只會停留在一般技能型人才的層面，不利于高級應用型管理人才的培養。

3.強調期末教學考核，忽視教學過程考核

學科基礎課現行的考核方式一般采用以“平時成績+期末考試成績”的方式來評定學生的綜合成績（諸如會計學、統計學、財政與金融等課程的實驗成績往往單獨計算）。一般平時成績只占總成績的20%，主要根據考勤、平時作業和課堂回答問題計算成績；期末考試成績占總成績的80%，計算依據是期末考試成績。這種考核方式的弊端在于忽視教學過程考核，其結果造成過程管理缺失，考試死記硬背；缺乏對知識的系統掌握、深入理解和綜合運用；不能有效激發學生的積極性和主動性，不利于學生綜合素質的養成等問題。

二、面向應用型人才培養的工商管理類專業學科基礎課教學改革的主要措施

安徽科技學院工商管理類專業團隊在多年教學實踐的基礎上，以落實學校2010版應用型創新創業人才培養方案為契機，不斷探索工商管理類專業學科基礎課教學中暴露出的問題的解決措施，現將主要工作總結如下：

1.以校本教材為抓手，在兼顧教學內容系統性的基礎上，突出針對性

組織本校工商管理類專業教學團隊優秀師資或聯合省內外同類院校編寫校本教材。截至目前，已編寫管理學、會計學、統計學、市場營銷學等教材。校本教材的編寫本著“以學生為中心的學習”理念，在把握學科基礎課教材內容科學性、系統性的基礎上，設計以學生為主體的教學內容，注重教材內容的可讀性，注重應用基礎理論解決實際問題的能力培養，充分調動學生的潛能和創造性。同時，考慮到學校地方性的特點，注重引入本省企業經營管理的相關素材作為教學案例，增強學生的感性認識。

2.安排與啟發式、互動式教學方法相適應的教學內容，充分調動學生學習的積極性和主動性

在目前情形下，我們不能減少思想政治類課程、語言類課程（一般為英語）、計算機工具類課程、數學類工具課程等四類課程的學分，也就意味著專業類課程的教學改革只能在有限學分的情況下進行。具體到學科專業類課程的教學內容設計方面，精練教學內容不僅可以滿足學科基礎課的系統性要求，而且可以擠出一定時間安排“以創新性的案例研究法為主，以情景模擬法、實踐性教學法等為輔”的教學方法相適應的教學內容，有效地調動了學生的學習積極性，促進了學生的積極思考，培養了學生的實踐能力，也提升了教師的教學水平。

3.提高教學案例的編選質量，注重互動式案例教學法的應用

在案例編選時，在案例的內容和作用上考慮理解性案例、對比性案例和綜合性案例的層層遞進，在案例的形式上考慮文字型案例、視頻型案例和情景型案例的有機組合。一方面可以在案例教學中強化學生對“基本概念、基本理論、基本方法”理解的反饋，另一方面將案例的作用導向對學生實際操作能力的提高。通過互動式案例教學使學生全方位參與到案例教學中。

4.重視演示性、驗證性實驗的基礎地位，逐步增加綜合性、設計性實驗比例

在強調演示性、驗證性實驗項目基礎地位的同時，不能忽視綜合性、設計性實驗項目的開設。如在統計學實驗教學中，安排了“用Excel作統計分析圖形”“、用Excel計算描述統計量”、“用Ex-cel作數據透視表、模擬抽樣”“、用Excel求置信區間和進行假設檢驗”、“用Excel進行回歸分析”、“用Excel進行時間序列分析”等六個演示性、驗證性實驗項目和一個“綜合業務實驗”項目。通過演示性、驗證性實驗鞏固和加強了學生對統計學有關知識內容的理解和掌握，培養了學生統計實驗操作能力；通過綜合性、設計性實驗，培養了學生綜合應用所學統計學知識的能力，激發了學生的創新意識和創新能力，從而有力地助推了學生突破一般技能型人才這一基本層面，邁向高級應用型管理人才階段。

5.重視教學過程考核，全程調動學生學習積極性

為了全面考核學生學科基礎課的學習情況，了解學生綜合運用所學學科基礎課知識的能力，根據學科基礎課課程特點我們對考試方法進行了改革，將期末考試成績在學生總成績比例由80%降低為50%，將原來單一的平時成績占總成績的20%，改為平時課堂案例討論和發言占20%，作業占20%，出勤占10%。這種改進后的考試方法的目的在于鼓勵學生間的相互競爭。通過綜合而定量地評價學生的成績，提高學生的參與學習的意識與應用知識解決實際問題的動手能力，奠定了學生后續專業類課程的學習能力，提高了學生在未來人才市場上較強競爭力的基礎。

三、結束語

第9篇：統計學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.

關鍵詞：變量標志統計指標統計數據

Key words: Variable Symbol Statistical target Statistical data

作者簡介：魯瑜，女，1963年9月出生，講師。籍貫：安徽省桐城縣，出生地：河南省洛陽市。1986年洛陽大學計劃統計專業專科畢業，1997年中南財經政法大學財務會計學本科畢業，2007年西安建筑科技大學工業工程碩士畢業。研究方向為統計核算、企業會計。

那么統計學中講的“變量”該如何理解呢？變量的概念是發展變化的，按發展變化的時序有以下幾種理解：第一、統計中的變量是指可變的數量標志；第二、變量是指可變的數量標志和全部統計指標；第三、變量是指可變的數量標志和可變的統計指標；第四、變量是說明現象某種可變特征的概念，更明確一點，即：變量包括可變的品質標志和可變的數量標志和可變的統計指標。普遍的認為第四種理解更符合客觀實際，筆者也贊同第四種理解。

一、統計中的變量是指可變的數量標志這種理解較狹隘，通過講解引入可變的品質標志也是變量，即“可變的標志”都應作變量看待。

一般變量的講解是這樣進行下去的：首先明確統計學中的幾個基本概念，三對六個：第一對是統計總體和總體單位，簡稱總體和單位；第二對是統計標志和統計指標，簡稱標志和指標；第三對是變異和變量。總體是所研究對象的全體，是由具有某種共同性質的許多個體所構成的整體，構成總體的各個個別單位，簡稱單位，也稱個體，總體和單位的概念是隨著研究目的的不同而發生變化的；標志是說明單位特征的名稱，強調單位是標志的承擔著，指標是反映現象總體數量特征的概念或名稱和具體數值（指標名稱+指標數值構成完整的統計指標，但只有概念或名稱的指標是統計設計和統計理論中使用的指標概念），是綜合各單位的某一標志而得到的，通過對指標概念的理解，首先明確指標是說明總體的，其次明確指標都是用數值表示的，沒有不用數值表現的統計指標，這是指標和標志的區別之一，由于總體和單位之間存在著變換關系，標志和指標之間也會發生變換；變異和變量，我多年的教學經驗通常是通過對標志的分類講下去的，標志按在總體單位上的表現是否穩定可分為不變標志和可變標志，一個總體中，各個單位的某一標志的具體表現都相同的標志為不變標志（強調同質性），一個總體中，各個單位的某一標志的具體表現不都（盡）相同的標志為可變標志（強調變異性），如人口總體性別是可變標志，男性人口總體性別就是不變標志；可變標志在總體各個單位上具體表現上的差別就是變異，變異有品質變異和數量變異，如人口總體性別就是品質變異，年齡就是數量變異，數量變異也稱變量，即可變的數量標志稱為變量，變量的具體取值為變量值。很顯然，通過以上的講解，通常認為變量是指可變的數量標志，即第一種變量的概念。

這種理解，未免太過于狹隘。教師若以此思想去指導教學，難免會陷入不能自圓其說的境地。我們知道，一切總體單位都具有屬性特征和數量特征，統計學中將其稱為品質標志和數量標志。例如人口總體，這些特征可能是性別、民族、籍貫、文化程度，也可能是身高、體重、年齡、工齡等。對統計研究對象而言，無論其屬性特征還是數量特征，往往均具有可變性。并且一個具體的特征可能在一種場合是可變的，而在另一場合是不變的。例如，上述所說人口總體性別是可變標志，男性人口總體性別就是不變標志了。可見性別這個品質標志有時也是可變的。推而廣之，品質標志也具有可變性。這樣，凡是“可變的標志”都應作變量看待。

然而，這只是對總體內部各單位的差異作靜態考察時的變量。如果僅僅把變量定義為“可變的標志”，那么可變的統計指標怎么解釋？它是否屬變量范疇呢？所以，還得對統計總體作考察。

二、變量是指可變的數量標志和全部統計指標這種理解也不準確，不是所有的統計指標都是變量，通過講解引入可變的統計指標才是變量，即只有“可變的統計指標”才應作變量看待。

統計有數量性、總體性、具體性和社會性的特點（《基礎統計》，梁前德主編，高等教育出版社，2000年8月第1版），由統計的具體性可知，統計所研究的社會經濟現象的數量方面是具體的量，是具體的社會經濟現象在具體時間、地點、條件下的數量表現、數量關系和數量界限。例如，甲公司2005年的銷售收入60億元就是一個統計指標，而且是具體的、唯一的數值。對于2005年的來講，銷售收入這個指標只有一個數字。因而并非所有的統計指標都是變量。但是若把甲公司2005年至2008年的銷售收入60萬元、69萬元、80萬元、84萬元依次排列，這時銷售收入就是一個變量。可見，只有當同一統計總體的同一指標在不同時間的指標數值形成數列時，統計指標才可能成為變量。

因此，從靜態上看，某總體的某一統計指標是常量，但把若干總體的同一指標放在一起，指標就變成變量了。例如，以洛陽市為總體時，2005年各公司銷售收入指標是各不相同的，它是一變量。從動態上看，我們常常使用時間數列來處理統計數據，時間數列中的指標數值往往隨時間變化而變化。如上，這種不斷變化的指標也是變量，前后不同的指標數值就是變量值。可見，統計指標也有可變與不變之分，因而，“可變的統計指標”才應看作變量。

上述第二種觀點是把全部統計指標視為變量了，但不是所有的統計指標都是變量，只有可變的統計指標才是變量，因而我認為是不妥的。第三種觀點倒是把可變的統計指標視為變量了，但未包括可變的品質標志因而我認為也是不妥的。第四種觀點我認為比較可取，但在文字表述上還可進一步具體化，由于說明現象某種特征的概念可以是標志（說明總體單位的），也可以是指標（說明總體的），因而我們不妨對變量作如下明確的定義：所有可變標志和可變的統計指標都是變量，即變量是說明現象某種可變特征的概念。

三、變量的分類：

（一）變量按具體表現不同分為分類變量（品質變量）和數值變量（數量變量）。

分類變量是用于說明事物所屬類別方面的可變特征的變量，分類變量具體表現為分類數據，它又可以分為定類變量和定序變量。定類變量是用于區分現象不同類別的變量，它的取值表現為定類數據（如產業部門）。定序變量是說明現象的有序類型的變量，它的取值表現為定序數據（如產品的質量等級）。數值變量是用于說明事物數值方面的可變特征的變量，數值變量具體表現為數值數據，按數值數據的性質不同它可以分為定距變量和定比變量。定距變量是用于測度事物次序之間的距離的變量，它的取值表現為定距數據（如考試分數）。定比變量是說明現象的比例數據的變量，它的取值表現為定比數據（如體重）。

(二)變量按所使用的測量尺度不同分為定類變量、定序變量、定距變量和定比變量。

四種變量的概念已如上所述。四種變量對事物的反映是由低級到高級,由粗略到精確逐步遞進的,高級變量能轉化為低級變量,但不能反過來。如可將考試成績百分制轉化為五分制,但不能反過來。另外,四種變量適合于不同的統計計算方法。定類變量適合計算頻數、頻率、x2檢驗、列聯相關系數等；定序變量適合計算中位數、四分位差、等級相關、非參數檢驗等；定距變量適合計算算術平均數、方差、積差相關、復相關、參數檢驗等；定比變量適合所有的統計計算方法。幾乎所有的物理量和絕大多數經濟量都屬于定比變量。因此,不僅可以計算總量指標反映它們的總規模、總水平,還可以計算相對指標和平均指標反映它們的相對水平和一般水平。

（三）數值變量按變量取值是否連續分為連續型變量和離散型變量。

連續型變量是指可取無窮多個值,其取值是連續不斷的,不能一一列舉。它是用測量或計算的方法取得的數據，如溫度、身高等。離散型變量是指只能取有限個值,而且其取值都是從整數位數斷開,可一一列舉。它只能用計數的方法取得的數據，如企業數、人數等。

（四）數值變量按性質不同分為確定性變量和隨機變量。

確定性變量是具有某種或某些起決定性作用的因素致使其沿著一定的方向呈上升、下降或水平變動的變量，如我國國民經濟總是不斷發展的，具體表現為各種經濟指標數值上升或下降（如人均收入和單位能耗），雖然也有些波動，但變化的方向和趨勢是不可改變的，這些經濟指標就是確定性變量。隨機變量是指受多種方向和作用大小都不相同的隨機因素影響，致使其變動無確定方向即呈隨機變動的變量，如，在正常情況下某種機械產品的零件尺寸就是一個隨機變量。

總之,統計學是一門邏輯嚴密的傳統學科體系,作為統計學中幾個基本概念之一的變量應有一個公認的正確的解釋。這對今后統計學理論的研究發展都是很重要的。

參考文獻：

[1]王軍虎主編．統計學基礎[M]．武漢：武漢理工大學出版社，2007年7月：10

[2]梁前德主編．基礎統計[M]．北京：高等教育出版社，2000年8月：6~9

[3]高凱平．關于社會經濟統計學原理中變量概念的思考[J]．山西財政稅務專科學校學報．1999（6）