醫學統計學課件(匯編十五篇)

醫學統計學課件(匯編十五篇)。

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1，統計中測定變量數列離中趨勢的指標主要是（ D ）。 A，算術平均數 B，全距 C，平均差 D，標準差 2，20某地區城市與鄉村平均每人居住面積分別為7.3和18平方米，標準差分別為2.8和6平方米。居住面積的變動度是（ A ）

A、城市大 B，鄉村大 C，城市與鄉村一個樣 D，城市與鄉村居住面積變動度不能比較。

3，在其它條件不變的情況下，要使抽樣平均誤差減少一半，則樣本容量（ C ）。 A，增加一倍 B，增加兩倍 C，增加三倍 D，增加四倍 4，抽樣平均誤差的實質是（ D ）。

A，總體標準差 B，抽樣總體的標準差 C，抽樣誤差的標準差 D，樣本平均數的標準差 5，在其它條件不變的情況下，抽樣單位數增加一半，則抽樣平均誤差（ A ）。 A，縮小為原來的81.6% B，縮小為原來的50%C，縮小為原來的25% D，縮擴大為原來 四倍

6，在重復的簡單隨機抽樣中，當概率保證程度從68.27%提高到95.45%時，必要的樣本量將會（ C ）。 A，增加一倍 B，增加兩倍 C，增加三倍 D，增加四倍

7，相對指標數值的表現形式有（ D ）。

A，無名數 B，實物單位與貨幣單位 C，有名數 D，無名數與有名數 8，某市年重工業增加值為輕工業增加值的85%，該指標是（ C ）。

A，比較相對指標 B，結構相對指標 C，比例相對指標 D，計劃相對指標 二、 問答題

1．常見的相對指標有哪些？各有什么作用？

答：常見的有：結構相對指標、比例相對指標、比較相對指標、強度相對指標、動態相對指標、計劃完成程度相對指標等六種。

作用：結構相對指標是以總體總量為比較標準，計算各組總量占總體總量的比重，來反映總體內部組成情況的綜合指標。

比例相對指標是總體不同部分數量對比的相對數，用以分析總體范圍內各個局部之間比例關系和協調平衡狀況。

比較相對指標是不同單位的同類指標對比而確定的相對數，用以說明同類現象在同一時期內各單位發展的不平衡程度。

強度相對指標是兩個性質不同而有聯系的總量指標的對比，來反映現象的程度，密度和普遍程度。

動態相對指標又稱發展速度，表示同類事物的水平報告期與基期對比發展變化的程度。 計劃完成程度相對指標簡稱計劃完成程度指標、計劃完成百分比，主要用于檢查、監督計劃執行情況。

2．什么是眾數和中位數？它們為何稱為位置平均數？怎樣運用？

答：在分配數列中，具有最多次數的標志值就是眾數；將現象總體中的各單位標志值按大小順序，處于數列中點位置的標志值就是中位數。

眾數和中位數是根據處于特殊位置的一部分標志值計算的，所以說它們稱為位置平均數。

運用：單項式數列確定眾數，找出次數最多的標志值為眾數；組距數列確定眾數，利用下限公式或上限公式計算出眾數的近似值；

中位數的確定方法，未分組資料，先將標志值按大小排序，根據公式確定中位數的位次，依位次找出相應的標志值；單項式分組資料，依據公式確定中位數的位次，按此位次找出對應的標志值；組距式資料確定中位數，依據下限公式或下限公式計算出中位數。 3．為什么要計算變異系數？

答：為了對比、分析不同水平的變量數列之間標志值的變異程度，就必須消除數列水平高低的影響，這就要計算變異系數。

4．什么是抽樣誤差？抽樣誤差的大小受哪些因素影響？ 答：抽樣誤差指由于抽樣的偶然因素使樣本各單位的結構不足以代表總體各單位的結構，而引起抽樣指標和全及指標之間的絕對離差。

影響抽樣誤差大小的因素有：總體各單位標志值的差異程度、樣本的單位數、抽樣方法和抽樣調查的組織形式。

5．單項式分組與組距式分組分別是在什么情況下運用的？

答：單項式分組適合于離散變量，且變量值變動幅度小的情況下采用； 組距式分組適合于離散變量的變動幅度很大，或連續變量的情況下采用。 三、 計算題

2，抽樣調查某林地上100株云杉，分組整理得到如下分配數列，試計劃性胸徑全距、標準差、平均差和變異系數。

；

4， 某高校的經濟系與機械系教師的月工資狀況如表所示。請計算說明哪個系教師的月平均

工資更具代表性。經濟系教師60人，機械系教師40人。

；

；

；

5、某商場有個營業員，用簡單重復抽樣的方法抽出100個營業員作為樣本，調查他們

1．計算樣本平均數和樣本平均誤差。

，

，即為1436.24～1543.76；

工資總額區間：2000*1436.24～2000*1543.76，即為2872480～3087520

。

6、某工貿公司銷售一批食品，規定每包食品規格不能低于150克，現在用不重復抽樣的方法抽取其中的1%進行檢驗，其結果如下表所示。要求：1，以95。45%的概率估計這批食品平均每包重量的范圍，以便確定平均重量是否達到規格要求；2，以同樣的概率保證估計這批食品的合格率范圍。

；

由題意可知Z＝2，則得出該批食品合格率范圍：

，

，即為60.88％～79.12％。

7．某大學有2000名學生參加期末《統計學原理》課程考試，用不重復隨機抽樣方式抽取了100個學生進行試卷分析，發現有5個不及格。請計算合格率的抽樣平均誤差；計算在95%概率保證度下的合格率區間范圍；如果極限誤差要求縮小一半，在同樣的概率保證度下應隨機抽取多少學生的卷子做樣本？ 解：

，即為90.84％～99.16％ ；

，

如極限誤差縮小一半，則在同樣概率保證下應抽取的樣本為：

8．某公司有職員2000名。按簡單隨機重復抽樣方式抽取了40名職員，對他們的業務成績進行考核，出來如下的一組分數：

68 89 88 84 86 87 75 73 72 68 75 82 99 58 81 54 79 76 95 76 71 60 91 65 76 72 76 85 89 92 64 57 83 81 78 77 72 61 70 87

要求：A．把上述資料分組成變量分配數列，并以95.45％的概率保證程度推斷全體職員業務考核成績的區間范圍；B．如其它條件不變，將允許誤差范圍縮小一半，應抽取多少名職員？

則以95.45％的概率推斷全體職工的考核成績的區間范圍：73.66～80.34。

B.如其他條件不變，將允許誤差范圍縮小一半，應抽取的職工人數：

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《醫學統計學》是運用數理統計學的基本原理與方法，結合醫學實際，統計分析醫學領域研究設計、收集資料、整理資料、分析資料、結果報告與結論表達的一門學科，對科研過程中手機的數據進行研究，從而得出科研結論。

《醫學科研方法》的主要內容包括醫學基本科研方法的講解、醫學文獻的閱讀、醫學科研論文的寫作等，可以使醫藥專業的學生了解醫學科研的基本方法和基本程序，開闊學生的視野，激發學生對醫學科學研究的興趣以及對專業的熱愛。為今后的就業和繼續深造做好鋪墊。

隨著高校人才培養模式的轉變，從原來的培養臨床醫生轉變到了培養全面的醫學創新人才。醫學創新型人才應有濃厚的創新意識、高尚的創新人格、豐富的創新知識、飽滿的創新精神、活躍的創新思維、高超的創新能力、科學的創新實踐[2-3]。為了適應這種轉變，很多醫學類院校都在研究生中開設了《醫學統計學》、《醫學科研方法》這兩門課程，以達到培養全面型人才的目的。近年來，逐漸在本科學生中也開設了這兩門課程。

在醫學科研相關內容的學習中，《醫學統計學》、《醫學科研方法》是相輔相成、相互促進的兩門課程[4-6]，但是我在教學中發現，我校的醫學類專業學生的課程設置中，有的專業兩門課程都學習了，有的專業只學習了一門課程，兩門課程都學習的專業中，有的設置在同一學期，有的設置在不同的學期。為了探討課程設置的最佳效果，我對這幾類班級做了調查。

一、對象與方法

1.1 研究對象

以20xx級醫學本科本學期開設了《醫學統計學》的班級為研究對象，分成三大類，分別是在學習《醫學統計學》之前沒有學習過《醫學科研方法》的班級、在學習《醫學統計學》之前的某學期學習過《醫學科研方法》的班級、以及在學習《醫學統計學》的同時正在學習《醫學科研方法》的班級，在這三類中分別隨機選擇一個班級作為研究對象，稱為甲班、乙班和丙班，共208人。這三個班級所使用的《醫學統計學》和《醫學科研方法》的教材一致，授課學時、內容相同。

1.2 研究方法

采用問卷調查的方式，給研究對象發放調查問卷。

1.3 統計學處理

資料錄入和分析均采用SPSS17.0軟件，計數資料采用卡方檢驗的方法進行統計分析。

二、結果

2.1 調查問卷結果

在整個學期的教學結束以后，對所選三個班的同學進行問卷調查，結果見表1、表2。

三、討論

《醫學科研方法》這門課程主要的教學內容為：科研設計的基本概念、科研設計的三要素、科研設計的原則、科研設計的類型、動物實驗、醫學文獻的閱讀、醫學論文的寫作等?！夺t學統計學》的主要教學內容為：醫學統計學的基本概念、數據的分類、t檢驗、方差分析、卡方檢驗、非參數檢驗等。

在本次調查中，上過《醫學科研方法》的班級對科研的興趣和了解比未上過《醫學科研方法》的班級要高，差別有統計學意義(P<0.05)，這說明醫學科研方法確實有開設的必要，能讓學生們在本科的學習階段對科研有所了解，為以后的深造打下基礎。

在內容上，醫學統計學中學生們會學習到的統計學方法，都是與醫學科研方法中學習到的科研設計類型相對應的'，在沒有上過醫學科研方法課程的班級中，就需要教師額外給學生講解相對應的科研設計類型，并且還要給學生解釋統計在醫學中的應用，這就耗費了上課的時間，且很多學生在上課時簡單的講解中并不能很好的理解各種科研設計類型。如果兩門課程分開兩個學期進行教學，學生們對之前的內容就會有所遺忘，因此乙班和丙班兩個班級的大部分學生都覺得將兩門課程放在同一個學期教學能促進相互的理解，內容上顯得更加的連貫。

本次研究只是對《醫學統計學》和《醫學科研方法》這兩門課程在內容理解上的相互促進進行了初步的探索，為以后的學生培養方案的改革提供了一定的依據。但在任何課程的教學中，教學效果不僅僅是由培養方案中的課程開課順序決定的，對教學效果有影響的還有教學模式，要將好的教學模式與合理的培養方案結合起來，才能培養出具有實際運用能力的、全面發展的學生。

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統計學(statistics)：收集、處理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。

描述統計(descriptive statistics)：研究數據收集、處理和描述的統計學方法。

推斷統計(inferential statistics)：研究如何利用樣本數據來推斷總體特征的統計學方法。

變量(variable)：每次觀察會得到不同結果的某種特征。

分類變量(categorical variable)：觀測結果表現為某種類別的變量。

順序變量(rank variable)：又稱有序分類變量，觀測結果表現為某種有序類別的變量。

數值型變量(metric variable)：又稱定量變量，觀測結果表現為數字的變量。

均值(mean)：均值也就是平均數，有時特指算術平均數，這是相對其他方式計算的均值，求法是先將所有數字加起來，然后除以數字的個數，這是測量集中趨勢，或者說平均數的一種方法。

中位數(median)：也就是選取中間的`數，要找中位數，首先需要從小到大排序，排序后，再看中間的數字是什么。

眾數(mode)：眾數也就是數據集中出現頻率最多的數字。

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[1] 馮克忠，萬慶，勵惠國. 基于組件技術的GIS廣義空間分析[J]. 地球信息科學. (01)

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[3] 肖斌，趙鵬大，陳玉玲，侯景儒. 時空多元協同克立格的理論研究[J]. 物探化探計算技術. (01)

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[8] 馮錦霞. 基于GIS與地統計學的土壤重金屬元素空間變異分析[D]. 中南大學 2007

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【摘要】 統計學作為一門辦法論學科,對其思想的認識是控制統計辦法的根底。引見了統計思想,重點對統計思想之間的關系作了剖析和討論。

統計學是一門辦法論學科,是就如何對數據進行加工、處置及剖析辦法進行研討的學科。作為一門辦法論學科,對它的根本思想的認識,是深化對統計認識的主要手腕,也是更好地運用統計辦法的請求。在統計教學工作中,如何有效地將統計根本思想貫徹在日常教學中,是提高學生對本門學科的認識、加強興味的重要手腕。

統計不好學的緣由有很多,其中有兩個重要的緣由:一是在學習中有很多復雜的公式;二是學生關于統計辦法的認識還沒有完整擺脫中學數學的思想形式和根本思想。其本質就是對統計思想的認識問題。詳細說,就是關于統計的學習僅僅從其公式自身去學習,未能深入領會“為什么”,僅僅著眼于“怎樣做”的問題,這就使得學生在學習中難以真正認識到統計的作用而無法運用。

統計思想是指在統計工作和統計理論研討中必需遵照的根本理念和指導思想。它是樹立在根本世界觀根底上的。統計對世界認識的根本觀念主要有:數量觀、總體觀和推斷觀。這是統計認識世界的出發點,是統計工作和理論研討的思想指南,也是統計工作和理論研討的根本思想形式。

(1)數量觀。任何事物都是質量和數量的統一,數量觀請求統計學從事物的定性認識出發,研討事物總體數量方面的特征,到達認識事物的開展趨向及其變化規律。這不只請求提高對事物數量特征方面的認識,也提出了將數學學問應用于統計中的思想。

(2)總體觀。統計要認識的對象是一個總體,必需是許多事物的匯合。統計的總體思想使統計一直要站在研討對象的整體角度來看問題,要對總體中各單位普遍存在的事實進行大量察看和綜合剖析,得出反映現象總體的數量特征?？偙憩F象是相對穩定的,表現出某種共同的傾向,是有規律可循,社會現象的規律通常具有總體的性質。

(3)推斷觀。統計研討主要基于對現象的規律性的認識,從這個角度講,規律所寓于的對象是無量無盡的,所要察看的群體總是有限的,總結出來的規律,對整表現象的判別都是基于推斷。推斷思想通知我們認識的世界是無限,如何應用已知的某些信息來推斷這無限世界中的一些規律、特征。推斷有兩種狀況:由已發作事物的局部推斷整體;由已發作的事物推斷未發作的事物。但無論哪種狀況,所推斷的對象和結論都是客觀存在的,只是人們還沒有認識而需求去認識而已。有些推斷是無法對總體進行全面檢驗的,前者如驗血、毀壞性產品實驗,后者如城鎮居民生死水平、價錢變動調查等。推斷思想是一種應用現有信息進行的概率推理。抽樣推斷是統計推斷思想的集中表現。

從詳細統計剖析辦法來看,統計的根本思想包括均值的思想、變異的思想、估量的思想、相關的思想、擬合的思想和檢驗的思想。

均值的思想觸及統計理論的方方面面,它是統計的根本思想。均值集中表現了統計認識事物的根本過程和根本觀念。統計是研討總體的數量特征。在描繪總體的數量特征時,我們的重點常常在于總體的普通程度,不是個體程度或總體總量程度。個體的數量特征中常常包含了必然性要素的影響,總體總量程度常常又遭到總體范圍大小的影響,不能有效地反映統計總體的普通程度。相關于個體,用普通程度可以較消弭必然性要素的影響,表現出總體內在的特征。這在統計上表現為均勻指標,經過均值來反映數據的`集中趨向。

沒有變異就沒有統計。固然統計的目的在于尋覓總體的普通程度,即尋覓個體中具有普通性的規律,這種認識過程是從變異出發。變異反映的是事物變化的必然性,反映變異的根本指標是方差。

用樣本揣測總體是統計剖析的辦法。在實踐工作中,常常無法或很難得到總體數據,只能應用樣本的材料來推斷總體,用樣原本推斷總體,到達對總體的系統性認識。

所謂相關的思想就是表現事物間的關系,也就是哲學是普遍聯絡的觀念在統計中的應用。它既反映了事物之間的聯絡,又反映了這種聯絡的不肯定性,客觀地表現了事物之間的真實關系。

擬合本質是對事物間不肯定關系的一種籠統的反映。這種辦法就是對規律或趨向的擬合,其根本出發點是對必然性的消弭,最終反映出偶爾背后的必然。擬合的成果是模型,反映普通趨向,趨向表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所表現的形式和基于此而預示的可能性”。

統計剖析辦法是基于歸結的辦法,是一種從個體到總體、從部分到全部的過程。其結論由于所選擇的個體的不同(即樣本的不同)必然具有差別,即必然包括必然性,在樹立模型時,由于必然性的影響,需求基于一定的假定。其結果的牢靠性是需求檢驗的。所謂檢驗就是基于樣本數據而對總體做出了一定的假定,對這個假定的正確性進行檢驗。

在統計的思想中,最根本的是均值的思想和變異的思想。

(一)從對事物的數量特征的認識來看,統計是從特殊到普通的過程,從個體到總體的過程

一方面我們從個體出發,要找出事物的普通性的、帶有實質的特征,這是我們統計辦法的最終目的;另一方面個體間的差別是客觀存在的,不能對其僅僅是消弭了事,必需要對這種差別進行照實的反映。這種差別同時也是對總體普通程度(即均值)所具有的效果的一種評價。均值和變異從相反的角度全面地反映了總體的根本特征,有均值就有變異,二者從兩個不同的角度反映了總體的根本特征,缺一不可。

從估量思想來看,在估量過程中不能分開均值。在用樣本估量總體時,只能用樣本的普通程度來估量總體的普通程度,不可能用樣本的總范圍來估量總體的總范圍,即對總體數量特征的估量常常表現為對總體均值的估量,對估量結果的檢驗卻離不開變異,簡直一切的假定檢驗都是基于離差。固然假定檢驗無論從指標上來看,還是從目的上來看或是從根本出發點來看,都表現出了很大的差別,但究其實質來看,都是樹立在對離差大小的評價根底上。

(1)相關的思想。統計中的相關包含兩個要點:一是變量間具有聯絡;二是這種聯絡的不肯定性。而經過均值來反映變量間的聯絡(即變量間消弭了必然性要素后的聯絡),用變異反映聯絡的不肯定性。

(2)擬合的思想。在擬合對事物不肯定性關系的反映中,首先是反映事物的普通關系,即消弭了必然性要素影響的關系。在擬合模型的過程中,不同的辦法具有不同的模型,但同樣,各種模型的擬合過程中,其消弭必然性要素的辦法均基于均值的思想。

相關思想是擬合思想的根底,估量的思想是檢驗思想的前提,四個之間存在互相依賴的關系。在理論中,需求對相關關系進行反映和描繪,并據此來認識事物開展的實質規律;認識相關關系的辦法就是擬合模型;在擬合模型時,常常是應用樣本材料來估量總體模型;由于樣本中存在的必然性,使得我們必需對樣本模型進行假定檢驗。

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統計學是一門很古老的科學，始于古希臘的亞里斯多德時代，迄今已有兩千三百多年的歷史。它起源于研究社會經濟問題，在兩千多年的發展過程中，統計學至少經歷了“城邦政情”，“政治算數”和“統計分析科學”三個發展階段。

統計學是一門通過搜索、整理、分析數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的`使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。?

統計學主要又分為描述統計學和推斷統計學。給定一組數據，統計學可以摘要并且描述這份數據，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推斷統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。另外也有一個叫做數理統計學的學科專門用來討論這門科目背后的理論基礎。

所謂“數理統計”并非獨立于統計學的新學科，確切地說它是統計學在第三個發展階段所形成的所有收集和分析數據的新方法的一個綜合性名詞。概率論是數理統計方法的理論基礎，但是它不屬于統計學的范疇，而屬于數學的范疇。

統計學Statistics專業畢業生，國內和國外主要從事的職業：

簿記員、會計和審計員

出納員

證券、期貨以及理財服務代理商

文職人員

精算師

福利管理員

預算分析

成本估算

數據庫管理器

財務經理

投資分析師

數學家

數值分析

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探究式教學法是教師在教學過程中以問題為教學研究對象，組織教學內容，使學生通過對問題的了解、資料查詢、閱讀、思考、研究、探討、交流和聽講，學會獲取知識和應用知識，收集和辨析有效數據，系統地分析問題，獲得解決問題的答案，并進行交流、評價的一種教學方法。其核心內容是通過問題的設定進而激發學生的學習熱情，變被動為主動，把學生真正當成教學主體，培養學生養成創新思維模式。在摸索和探究中不斷前行，從而系統地掌握課程知識內容并形成完整知識體系。

統計學原理課屬于經濟與管理類專業的一門必修基礎課程。對構建學生基本知識體系，逐步形成分析和解決問題的方法體系尤為重要。然而該課程內容較多，包括了統計工作過程、綜合指標體系、動態數列分析、指數分析、抽樣調查推斷、統計預測等多項內容。每一項內容均由完整的理論知識和獨特的方法構成。知識點較多且晦澀難懂，學生不易理解掌握。尤其在以往的傳統教學模式下，老師賣力地講，拼命地試圖將理論知識與生產生活實踐相結合，卻始終無法有效激發學生的學習熱情。最終是“教師講得累、學生打瞌睡”。鑒于此，我們結合經濟與管理專業的非統計類專業特點，在我校四個經濟與管理類專業的統計學原理教學中逐步引入“探究式教學”方法，把教學的主體定位到學生，充分挖掘學生的主觀能動潛力，拓展學生的創新思維模式，增加學生實際動手能力。把教學課堂變成探究討論場所，讓傳統的教學活動重新激起一個又一個的思維漣漪，收到了較好的教學效果。

要依據教學大綱的定位，同時又要結合非統計專業的現有實際，結合我校應用型本科的基本定位，選擇難易適中且和工作實踐緊密結合的內容。做到由易到難，逐漸加大難度，穩步推進，慢慢形成學生的探究思維定式。

在實施探究式教學的初期階段，應選取單一的并能夠在較短時間內完成的問題。最好是能夠當堂形成結論且給學生較深的印象。隨著探究問題的不斷深入，結合教學大綱，問題的.選取進一步深化，逐步設置有一定探究壓力但系統性不強并限定探究學習難度的問題。此時可以按照不同的抽樣標準實施抽樣，讓各抽樣小組分別觀察其組內的方差水平。在此基礎上一旦實施整群抽樣，則誤差水平可能的變動趨向。也可以就靜態指標和動態指標的特點提出問題，讓學生分別去對應會計課程的存量指標和流量指標，以學科之間的交叉和連貫激發學生的探究熱情。等到學生逐步適應探究式學習這一新的學習模式后，教師就可以布置系統的、需要學生分組分任務在較長時間內才能完成的任務。

將選取的問題布置給各個小組。小組根據問題的大小與多寡，通常5～6人為一個小組。對于較單一的問題，可以多分幾個組，各組的問題不強調其唯一性，可以重復，以便于比較不同小組的完成質量。對于較為復雜的問題，可根據問題的數量和工作任務情況，先確定各組組長(初期組長可由教師根據學生的綜合能力統一指定，但隨著探究活動的逐步開展，組長應鼓勵個人報名或學生推薦)，然后由學生根據自己的知識側重和個人喜好選擇小組成員。每一個小組承擔不同的探究任務。但無論問題難易程度如何，都必須確保每一個學生分擔不同的探究任務，不允許有學生輪空，也禁止探究能力較強的學生大包大攬(但不排除必要的協作)。

各組領取任務后，在較短時間內由組長在本組內根據個人的特長確定組內分工(3～5分鐘即可)。制定抽樣方案、實施抽樣、搜集整理數據、查閱資料、分析推斷、撰寫報告等。對于具有共性并較為重要的知識點，應要求每一個學生都獨自完成，不因分工而隔斷知識體系。

教師可收集各組分工情況的書面結果，根據分工結果分別講授各方面、各環節涉及的知識內容。講解應詳略得當，有針對性，可以打破書本固有的知識點順序。告訴學生在各自的工作中可能涉獵的知識內容，資料查找的方向以及分析解決問題要用到的方法。說到統計指數，涉及同度量因素，就涉及了物量指標和價值指標問題，涉及派氏、拉氏指數的選取，常用的CPI確定方法同樣會牽扯到基期的選擇、權數的確定。因而鼓勵學生去查找相應的文獻資料，并進一步思索可能出現的新問題。拉氏、派氏指數分別代表了哪一種思維定勢和探究趨向?指數體系的確立基于什么考量和出發點?指數體系的確立和因素分析的實際意義在哪里?等等。這種串講，既為學生指明了工作的方向，幫助學生打開思路，同時又告知了基本的分析方法。

學生根據教師的點撥，依據各自工作任務，分頭查閱相關文獻資料。指導學生利用圖書館、互聯網查閱相關的統計公報、統計年鑒、報紙雜志和相關學科的理論知識。并在此基礎上對所持問題進行初步探究。資料文獻的查閱也是一個循序漸進的過程。學生很可能在探究初期只是查閱了和問題直接相關的表象資料，而忽略了深層探究所需數據的收集，結果出現“頭疼醫頭、腳疼醫腳”的局面。

各小組成員在收集相關資料并形成初步意見后，可及時組織大家集中討論。每個人均可闡述自己觀點，對所選用數據資料的可信度，使用方法是否得當等，聽取他人意見。討論過程中可有效實施相互的智力激勵，迸發出靈感火花，為進一步發現深層次問題，探究和解決深層問題打下良好基礎。

學生在組內討論探究的基礎上，各自完成分工任務。形成統一意見后，應將成果制作成PPT文檔。在規定時間內由教師組織集中進行課堂交流、匯報。由各組主講人通過PPT演示本組工作過程和工作成果，允許組內其他成員加以補充完善。

根據各組匯報結果，教師要進行及時講評。既要對學生的分析運用能力給予充分肯定，又要對其在方法、思路上存在的問題給予指正。指導學生及時轉換思路，回歸正確的探究方向。探究式教學雖能夠有效激發學生的探究熱情，但由于學生認識問題和所學知識的局限性，極易形成學生“鉆進去、出不來”。問題的疊加效應可能會打擊學生探究熱情，或導致“不可知論”。教師的及時講評和肯定，是進一步引導學生回歸探究學習正途的指南針。

探究式教學可以很好地調動學生的學習積極性，最大程度激發學生的探究創新活力，提升教學質量和強化教學效果。但是在實際應用時必須注意以下幾個問題。

1 教師要充分認識探究式教學組織的重要意義，加大對各教學環節的組織力度，并不斷提升自身知識運用能力

探究式教學從表面看是把探究學習的主體轉化為學生，但實質上繩子的另一端是教師。教師的備課、引導、啟發在整個教學環節中起著至關重要的作用。教師的備課任務不僅不能削弱，而且更應該得到加強。從問題的選取設定到最后的驗收講評，教學的主線仍然緊握在教師手中。哪些問題可以選來作為探究目標，什么樣的問題可以實施分組討論、協作完成，都需要教師精心設計。這就需要教師具備完備的知識體系和對教學方法的綜合把控能力。需要教師不斷充電并擇機走向生產實踐一線，了解學科發展動態，始終站在學術發展前沿。

在實施這種教學方法的初期，由于學生對新的教學模式一時難以適應，會因各小組組織不力，學生無從下手，不了解整個教學活動的核心內容，而產生畏懼情緒。因而教師要及時地加以引導，為學生指明工作的方向并及時答疑解惑。教師可以利用常規教學課堂平臺，也可以利用互聯網的相應溝通平臺或手機飛信、微信等方式，收集學生意見和問題并及時給予指導，將學生引導到獨立探究、合作探究的學習環境中，逐步形成探究式學習的良好氛圍。

對于學科的基礎知識、基本概念我們很難將之歸為探究式問題。加之學生在接收一門新的課程知識時往往出現短暫的不適應。因而教師仍要利用講堂這一平臺向學生講解基礎知識。教師在講授這些內容的時候應著力使用啟發式教學方法，多列舉實例，多提出問題，逐步培養學生思考問題的能力，并產生探究問題的沖動和欲望。進而實現從傳統教學模式向探究式教學的自然過渡。

教師要合理安排探究式教學內容。挑選有針對性和實際意義的內容作為選題，并適度調整教材體系中的相關章節。做到教學有重點、探究有實效。把一些容易理解和掌握的知識交給學生自我消化，或由教師使用傳統方式串講帶過，把核心知識且具有探究的條件和意義的章節認真組織學生探究學習。避免全面開花、拘于形式，結果造成學生到最后勞神費力、難有所獲。

統計學原理課程內容較多，結構復雜且難懂。但卻是經濟與管理類專業學生必修的一門方法論學科，在整個學科知識體系中占有重要位置。傳統的課堂講授模式無法激發學生的學習熱情，很難收到良好的教學效果。實施探究式教學法，可以充分調動學生主觀能動性，培養學生學習探究的良好習慣，為今后的實際工作和終身學習奠定基礎。教師要先弄清楚探究式教學的真正意義，對探究式教學的實施環節、問題的選取、節奏的把控、效果的評定有著全面而深刻的認識。欲使探究式教學能夠實現預期教學目的而非只是“標新立異”，則需要教師不斷充實完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。

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東北財經大學始建于1952年，由東北財政專門學校、東北銀行專門學校、東北計劃統計學院及東北人民大學財政信貸系、會計統計系合并組建，校址在沈陽。2012年，東北財經大學成為財政部、教育部、遼寧省人民政府共建高校。東北財經大學以“培育卓越財經人才，服務經濟社會發展”為使命，致力于人才培養彰顯財經特色，以德為先、能力為重、全面發展，追求卓越品質，突出引領作用。

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截至目前,開設應用統計學專業的大學共計152所,在這些高校中,應用統計學專業最好的大學有哪些呢?以下是小編為大家搜索整理的應用統計學專業排名，希望能給大家帶來幫助!

1、最新應用統計學專業排名

2、應用統計學專業排名大學介紹

中山大學由孫中山先生創辦，有著一百多年辦學傳統，是中國南方科學研究、文化學術與人才培養的重鎮。作為中國教育部直屬高校，通過部省共建，中山大學已經成為一所國內一流、國際知名的現代綜合性大學?，F由廣州校區、珠海校區、深圳校區三個校區、五個校園及八家附屬醫院組成。中山大學正在向世界一流大學邁進，努力成為全球學術重鎮。

中國人民大學(RenminUniversityofChina)是一所以人文社會科學為主的綜合性研究型全國重點大學，直屬于教育部，由教育部與北京市共建。學校的前身是1937年誕生于抗日戰爭烽火中的陜北公學，以及后來的華北聯合大學和華北大學。著名教育家吳玉章、成仿吾、袁寶華、黃達、李文海、紀寶成、陳雨露先后擔任校長?，F任黨委書記為靳諾教授，校長為劉偉教授。

浙江工商大學坐落于風景秀麗的浙江省會城市杭州，2004年經教育部批準更名為浙江工商大學。學校擁有管理學、經濟學、工學、文學、法學、理學、歷史學、哲學、藝術學等9大學科，擁有博士學位、碩士學位、學士學位授予權，碩士專業學位授予權，外國留學生、港澳臺學生招生權。全日制普通在校生26900余人，含本科生22800余人、研究生3300余人、學歷國際生750余人.

上海財經大學源于1917年南京高等師范學校創辦的商科，著名社會活動家、愛國民主人士楊杏佛任商科主任。1921年，隨著以南京高等師范學校為基礎建設國立東南大學計劃的實施，商科擴充改組并遷址上海，成立國立東南大學分設上海商科大學，這是中國教育史上最早的商科大學，著名教育家郭秉文任校長，著名經濟學家馬寅初任教務主任。

南京郵電大學具有光榮的傳統，為新中國的建立和建設發展做出了卓越的貢獻。2013年10月，根據教育部和江蘇省人民政府文件，原南京人口管理干部學院正式并入南京郵電大學。學校以信息學科為特色，理、工、經、管、文、教、藝、法等多學科相互交融，博士、碩士、本科等多層次教育協調發展的`高校。學校坐落于歷史文化名城南京，現有仙林、三牌樓、鎖金村、江寧四個校區。

就業方向：畢業生的就業前景非常好;主要到政府統計部門、經濟管理部門，銀行、證券公司、保險公司等金融機構以及信息咨詢公司等從事研究和教學工作或者到大型企業部門從事數據分析工作。應用統計學專業的畢業生主要到企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作。具體來講，主要有升學(攻讀博士學位);出國留學;金融和保險部門;投資、證券及社會保障機構;市場調研、咨詢及信息產業部門;國家統計部門;各類公司等就業途徑。

就業前景：應用統計學專業主要包括一般統計和經濟統計兩類專業方向，從培養目標上講，主要是培養具有堅實的統計學基礎理論，具有系統的研究方向專門知識，具有獨立從事實際數據采集、處理和分析的能力，能為實際問題的解決和決策提供量化的依據，具有能夠繼續進行博士課程學習和研究的能力，成為統計分析，風險管理和精算方面的高級人才。

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醫學統計學的讀后感，來自京東商城的網友：初翻這本書不會發現與同類教材有什么兩樣之處，然而細讀下，可以說這是一本很有志向的教材。本書不甘于對統計學作中規中距的表述，而是結合研究方法予以啟發式的引導，偏重培養讀者實際應用和分析的能力。能讀出作者對充斥學術市場統計學誤用的痛心，因此本書在統計思想部分下了很大的功夫。而且不是為了統計思想而統計思想，并沒有獨立成章節，而是分散到例題和敘述當中了。選例精當，簡練典型，體現了編者的教科書寫作功底。如前所述，偏重應用，側重于思維培養而不糾纏于數理推導。不用算式、表格嚇唬人，取而代之是簡明的表述、精當的選例，為醫學統計學教學帶來了清新的氣息……

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隨著醫學健康檔案“電子化、信息化、數字化、智能化”的管理和醫學研究資料的不斷積累，醫學信息大數據時代悄然開啟。如何有效地利用這些海量信息為健康管理和健康決策提供支持，本文分析了大數據對統計學原理和方法提出的挑戰，列出了在醫學統計學課程教學中應該思考的一些問題。

所謂大數據(Big Data)，是指具有4V特征且用目前的管理、處理技術手段難以進行有效管理和分析的數據。4V的含義是數據量大(Volume Big)，數據量級擴大至PB以及ZB級別;數據產生、輸入和處理快速化(Velocity Fast);數據結構和類型多樣化(Variable Type)及數據價值密度低(Value LowDensity)。大數據的目的是將數據轉化為知識，探索數據的產生機制和過程，進行預測和政策制定。隨著醫學健康檔案“電子化、信息化、數字化、智能化”的管理，隨著物聯網在醫學健康領域的應用，醫療、護理、康復、保健工作流程中產生的數據存儲量呈指數增長。如何有效地利用這些海量信息為健康管理、臨床治療、醫院決策及衛生政策制定提供支持，是大數據時代醫學信息化帶來的挑戰。美國國家衛生研究院(NIH)為此特設立生物醫學大數據研究中心及專項基金。在我國，科技部、國家自然科學基金委、國家社會科學基金委陸續醞釀和啟動了“大數據的處理與應用”系列重大研究項目。

統計是一門數據科學，醫學統計學是關于醫學健康數據的收集、整理、分析和解釋的方法論學科?！按髷祿碧幚韺y計學的發展提出了新的命題，如何將“醫學信息大數據”處理技術融入相關統計學課程教學以促進現代醫學信息分析技術的發展?本文做了相關的分析，并提出應該思考的一些問題。

一、大數據對統計學原理和方法提出的挑戰

1.統計數據產生由“問題導向”到“數據驅動”

目前，統計數據的產生主要是基于所要研究的問題而主動進行的“數據收集”，落腳點在于如何獲取數據。在大數據時代，海量數據隨處可得，由數據驅動而進行問題研究將非常普遍。那么，獲得數據的關鍵點不在于如何獲得，而在于如何識別與選擇。由“問題導向”產生的結構數據是經過嚴格抽樣設計獲取的，具有系統誤差小、總體代表性好的優勢，但是信息量有限，且數據獲取周期長。大數據流環境下，海量數據中有價值的數據可能并不多，即數據的價值密度低，且難以避免和判斷數據獲取的誤差和偏倚。在很多情況下，統計數據不需進行抽取，而是“數據樣本即總體”;同時，也要研究如何從源源不斷的數據中抽取足以滿足統計目的和精度的樣本，這需要研究新的序貫性和動態性的抽樣方法。

2.數據格式和結構復雜多樣化

目前統計數據都是結構化數據，如疾病空間分布和時間序列數據等，可使用二維表格表示，可以方便地被常規統計軟件讀取和進行分析。在大數據背景下，除少量數據具有結構化特征外，更多的是半結構和非結構化數據，如各種格式的文檔、圖片、網頁、圖像、音頻和視頻等。目前，這些半結構和非結構化的大數據僅能做到初步的實時業務應用。如在研究氣候變化與人類健康相關的命題時，需要處理龐大的氣象數據，而80%以上的氣象數據均為非結構化的大數據，如何將這些非結構化的大數據做到降維、分解和長時間序列儲存無疑是統計學面臨的新命題。

3.大數據的整合及跨庫分析方法亟待建立

傳統上，數據集的合并和拆分都是利用關系數據庫技術，如共同的編碼或關鍵字進行操作。在大數據環境，很多數據集不再有標識個體的關鍵字，關系數據庫鏈接方法不再適用，需要探討利用數據庫之間的重疊項目來結合不用的數據庫。此外，還可以改變分析思路，如直接利用局部數據進行推斷，然后整合這些數據集的統計結論。

4.大數據對于統計學核心理論的沖擊

一個新生事物的出現將必定導致傳統理論和技術的變革。大數據對傳統統計學原理和方法的沖擊是劃時代的。傳統的統計學方法和理論立足于應用抽樣技術在總體中抽取小樣本進行分析，通過樣本統計量推斷總體的參數和性質。在大數據背景下，我們更關心的不是數據量的大小，而是數據所蘊含的信息量及信息的識別和選擇。因此，大數據的預處理如數據清洗、糾偏完全跳出了傳統小樣本研究的范疇。同時，大數據充滿了各種隨機的、非隨機的誤差和偏倚，很難滿足小樣本數據精度和分布的要求。在大數據時代，需要進一步拓展統計思維，豐富現有統計學的理論和方法，賦予統計學新的生命力。

二、在大數據時代對統計學教學的幾點思考

《“十二五”時期統計發展和改革規劃綱要》中明確提出，“建立現代統計體系就是建立以現代信息技術為支撐的統計系統”。根據這個綱要，計算機技術、互聯網系統、多媒體等現代信息技術在統計技術中將發揮更重要的作用。在醫學信息大數據時代背景下，醫學統計學教育是否能夠與時俱進，迎接大數據帶來的機遇與挑戰?為此，筆者談幾點思考：

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1.補充和加強數學基礎和計算機應用課程

在大數據背景的沖擊下，統計學教育首先要面臨兩大沖擊。一是大數據背景下的統計模型將會跳出原有的傳統統計模型框架，需要更廣泛的學習一些數學概念，如拓撲、幾何和隨機場，這些數學知識將會在龐大數據分析的背景下扮演重要的角色。二是算法和計算機上的實現是傳統教育面對的更大挑戰，大數據環境下的數據是海量的，同時又是結構化、半結構化、非結構化的混合數據，處理這些技術需要先進的計算機技術平臺。在大數據和信息化的時代背景下，在目前醫學生的通識教育中，是否應該加強數學基礎及計算機應用等相關課程的教育?值得思考。

2.滲透大數據基本知識和統計思維

統計思維的培養，是提高學生處理數據和運用數據分析實際問題能力的重要一環。在大數據時代，并非所有的醫學健康問題都通過大數據方式去處理，基于小樣本的分析仍然是最基本和最有效的實現方式。因此，傳統統計學基礎和原理仍然為醫學統計學教育的核心和重點。與此同時，結合大數據技術的特點，對統計學的基本知識進行拓展教育，有計劃地將大數據的統計分析思維滲透在教學工作中。將大數據的基礎知識，如數據來源、數據結構和格式、收集和篩選，在教學中進行適當補充。引導學生將已有的統計學基本原理和方法運用到大數據處理中。

3.擴充實驗教學內容，夯實基本軟件操作

統計學是一門處理數據的.方法學科，重在應用。因此，在系統統計原理教學的基礎上，更加側重實踐性和應用性的訓練。在目前的統計學教學中，學生普遍比較缺乏的不能將醫學實際問題正確的轉化為統計學問題，不能根據資料根據資料的設計類型、性質和分析目的靈活選用合適的統計分析方法。通過綜合性的實際案例，將醫學科研中的實際問題納入教學，使學生虛擬的置身于科研一線，去感受和完成科學研究中的統計學應用。大數據時代，數據、資料的產生方式發生了很大變化，因此，需要增加部分大數據方面的數據、資料收集和整理方法的訓練內容。大數據背景下，數據中除了一些結構性數據外，更多的是半結構和非結構化數據，很難用傳統的二維數據表顯示方式予以直觀化。因此，除了目前常用的統計圖、統計表外，還應該逐步補充一些比較復雜的數據透視化技術方面的教學，如探索性可視化描述工具、Tableau、TIBCO和QlinkView以及敘事可視化工具等。

在大數據時代，在統計學的教與學中，不應要求死記有關概念、定理和計算公式，而應加強統計學基礎性原理與知識的教學，凸出統計學理論與方法的應用性，建立起大數據統計思維。學習統計學是為了應用和解決實際問題。對教師來說，教好醫學統計學的標志是教會學生運用統計思維思考問題和選擇合適的統計方法解決實際健康決策及健康管理問題。對學生來說，學好統計學的標志是建立統計思維，能夠以問題為導向，在統計思想的引導下，選擇合適或最優的統計方法，或者通過創新統計方法，有效地解決實際問題。

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2.1資料與方法中具體統計路徑的描述“統計學處理”的內容常位于論文資料與方法的最后一段,一般來說包括統計軟件名稱及版次、統計描述、統計方法、檢驗標準等內容,亦可細致交待每個表格的具體統計方法。經典例子如下,“統計學處理:采用SPSS(版次)統計軟件分析數據。計量資料用均數±標準差表示,采用單因素方差分析,兩兩比較采用SNK法及LSD法。檢驗水準為0.05”。上述內容包括了大致的統計方法,即具體的統計路徑。此部分內容,沒有絕對統一的規定[6]。常見的問題有:統計學方法描述不全、內容過于簡單、存在粘貼抄寫痕跡等。如部分論文的統計學處理中提及“以α=0.05為檢驗水準,P<0.05為差異有統計學意義”這句話,這在統計學上實質是一個重復句,保留其一即可。

2.2結果中具體P值的標注現在的統計學處理手工計算的較少,一般均應用統計軟件,最常用的軟件如SPSS、SAS均能給出具體P值。但部分論文的結果表述中卻未標明具體P值,作為科技論文是不夠嚴謹的,建議作者在表述研究結果時注明具體P值,增加論文可信度的同時,可用于再次分析。

2.3表格制作統計表設計需規范,應體現統計設計內容。部分表格存在內容割裂、組別名稱違反表格簡潔化原則、表下注釋繁瑣、橫標目與縱標目顛倒等情況。建議作者寫作論文時參閱相關統計學教程及雜志稿約。醫學統計學教學在中國的醫學教育特別是高層次教育中舉足輕重。一項課題從一個好的創意開始到實施、結題,統計學方法始終貫徹其中。不管是臨床試驗研究、實驗性研究、觀察性研究,還是臨床測量誤差與診斷試驗,如果沒有規范性的統計設計、精確的統計分析、科學的統計學解釋與表述,很難獲得學術上的認可[1]。目前在統計學的具體應用中,研究課題開始設計時就有統計學專家參與已成為較流行的趨勢。許多專業統計學專家或研究者在不停的進行“統計基礎”的研究,以創造更多的數理統計方法。對于非統計專業的研究者來說,統計學的學習主要側重于應用。在應用統計學教學中,一般分為4個檔次或階段來進行,首先通過學習醫學統計學課本獲取統計學思想、原理和方法,其次學習統計軟件相關書籍掌握數據到統計結果的轉化,再學習統計表達與描述書籍達到書寫統計學報告能力,最后可以學習如何出具統計審閱報告。醫學科技工作者亦可按照這個順序學習以提高統計能力。

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關于統計學類專業解讀

【提要】高考 : 統計學類專業解讀

統計學是應用數學的一個分支，主要利用概率論建立數學模型，收集相關系統的數據，進行量化分析、總結，并做出推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。它被廣泛應用于各門學科，從物理和社會科學到人文科學，以至工商業及政府的情報決策。

所學課程：

核心課程包括高等數學、統計學、數理統計、計算機應用基礎、計算機程序設計、統計軟件應用等等，由于各院校專業培養方向不同，課程設置也有所差異。一般分 為兩個方向：一個是數理統計方面的，另一個是經濟方面的。經濟統計學是統計學的方法和理論應用在經濟學上所形成的一門學科。其本科課程涉及大量經濟類科 目，主要針對財經領域培養相關統計人才。

無論是數理統計還是經濟統計，都是以數學為基礎，要求學生同時具備較高的計算機分析處理能力。因此，絕大部分高校統計學專業只招理科生。部分高校的統計學 專業還有特定的培養方向，如中國人民大學統計學專業分統計學方向、風險管理與精算方向。報考統計學專業的考生，要對理科有濃厚的興趣，并且有扎實的數學基 礎。在報考時，家長和考生需要研讀所報院校的招生章程，了解未來分流方向是否是自己喜歡的。

院校推薦：

目前，全國有300多所本科院校開設統計學專業。 招收統計學專業的院校主要集中在綜合性大學和財經類院校。

北京大學統計學專業設在數學科學學院的概率統計系。學院按數學大類招生，學生入學兩年后可自由選擇進入五個系之一學習。

中國人民大學統計學專業是全國重點學科，是教育部人文社會科學重點研究基地，設立了“應用統計科學研究中心”。學科建設、師資隊伍都處國內領先地位。本科 生中，約 1/3出國深造;1/3在國內攻讀研究生;1/3選擇就業，主要在金融業、信息領域和政府部門等從事與統計和風險管理相關的工作。

廈門大學統計系包括統計學(理學)、經濟統計(含經濟管理統計和投資決策分析兩個方向)、信息管理3個本科專業，廈門大學統計學專業名列全國第三。

上海財經大學、中央財經大學、華中科技大學、西南財經大學、中南大學、吉林大學、中南財經政法大學等這些實力強的院校均在本科一批次錄取，且分數較高。家長和考生除了了解院校招生章程外，還需根據自己的分數、實力選報學校。

就業方向：

金融部門(銀行、保險、證券和投資公司等)從事相關工作;政府部門(統計局、海關、財稅等)從事統計咨詢;市場調研、咨詢及信息產業部門，各類企事業單位 從事數據開發、統計、經濟分析等;國內外高校繼續深造等。一般大學本科統計專業畢業生就業的最好的幾個地區是北京 ，上海，廣州和深圳。

業內有專家說統計學專業的就業形勢不大看好，本科生的求職壓力可能會較大，很多人都會選擇繼續深造或者出國，但是現在互聯網、移動互聯的發展，對數據分析、數據挖掘、數據運營的職位需求量還是比較大的`，因此對于具有大數據分析能力的統計學人才是個機遇。應用統計學專業

應用統計學專業主要包括一般統計和經濟統計兩類專業方向，培養具有良好的數學或數學與經濟學素養，掌握統計學的基本理論和方法，能熟練地運用計算機分析數 據，能在企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作的高級專門 化應用型人才。

院校推薦：

黑龍江科技大學、 中國人民大學、安徽大學、上海財經大學、上海對外經貿大學、南京郵電大學、中央財經大學、中國傳媒大學、浙江財經大學東方學院、中山大學、濱州學院、廣州 醫科大學、南京醫科大學、南方醫科大學、華北水利水電大學、西安財經學院、湖北大學、廣西財經學院等 。

就業方向：

1、到政府統計部門、經濟管理部門、社會保障機構從事統計調查、統計信息管理。

2、銀行、證券公司、保險公司等金融機構從事統計分析等工作。

3、以及信息咨詢公司等從事研究和教學工作或者到大型企業部門從事數據分析工作。

4、繼續深造。為了將來工作起點高，可以選擇考研或留學深造。統計學專業vs應用統計學專業 辨析

統計學偏向于理論統計學，而其他各行業領域與統計學交叉衍生出來的分支學科更偏向于應用統計學。理論統計學的研究內容是模型的推導證明和建立新的統計模型，應用統計學的研究重點則是統計模型的實際應用。

這兩個專業大一大二都是在學基礎數學課程，比如數學分析、高等代數、實變函數、泛函分析之類的。大三大四開始接觸統計的必修和選修課，像計量經濟學、保險精算、應用時間序列分析之類的。

通俗點說：統計學專業主要是研究基礎理論為主，注重理論推導和證明;應用統計學專業更注重解決各類實際問題，基本上就是利用各種數學模型以及

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◆專業介紹

簡單地說，進行統計學研究的目的就是尋求各種現象變動的規律性，預測未來。統計學主要分為一般統計和經濟統計兩類專業方向。一般統計主要是對統計學的基本理論和方法進行研究;經濟統計則是提供科學地調查、搜集經濟信息，以及描述、分析經濟數據并對社會經濟運行過程進行預測、監督的一門科學。統計學可以幫助生產者認識市場、認識自身，以求得生存和發展，也能幫助各級管理部門依據現行經濟規律進行宏觀決策、調控、監測，以實現社會經濟良性運行。另外，你還可以運用統計學方法，進行醫藥衛生統計、生物統計、工業統計等等，總之，統計學已越來越深入地滲透到我們生活的各個方面，成為各行各業分析和解決問題的重要工具和手段。

　　◆培養目標

培養能在國家各級管理機構，各類企業事業單位從事計劃、統計、經濟信息的收集、整理、分析、市場調研預測等實際工作的專門管理人才以及在高校和研究單位從事教學和研究工作的德才兼備的高級專門人才。

統計學專業主要培養具有良好的教學或數學與經濟學素養，掌握統計學的.基本理論和方法，具有較好的科學素養，能熟 練地運用計算機分析數據，能在企事業單位和經濟、金融和管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析、市場研究、質量控制以及高新技術產品開發、研究、 應用和管理工作，或在科研教育部門從事研究和教學工作的高級專門人才。

現在，中國的經濟將和世界融合，隨著社會經濟的發展，要求統計提供更多的統計方法，社會科學本身 不斷地向細分化與定量化發展，也要求統計能提供更有效的調查整理、分析資料的方法。這樣一來，社會對統計人才的要求就更多了，這種社會需求，促使統計學專 業的教育發展已迫在眉捷。而且，由于國際化的產生，中國的統計學專業也要和國際接軌，以便于更好地為宏觀和微觀主體服務。就以上而言，統計學專業的發展趨勢將會有三種。

第一、本專業要改進和完善國民經濟的換算體系，逐步與聯合國SNA接軌。隨著數學的發展，本專業將越來越廣泛地應用數學方法。本專 業的新分支或以數理統計為基礎的邊緣學科將形成，新分支如抽樣理論，非參數統計，多變量分析和時間序列分析等;邊緣學科如經濟計量學，工程統計學，天文統 計學等等。今后尤其要借助電子計算機，促使本專業的教學逐步完善。

第二、本專業將進一步推進中國官方統計與國際接軌教育，首先是統計標準體系的接軌，其次是統計調查方法的國際化，再次是調查表設計的國際化，統計指標計算方法的國際化，再次是統計信息發布的國際化，最后是嚴格遵循為調查者保密的原則。

第三、本專業要著力于改進有關統計指標體系的教學。包括清理現行統計指標體系，規范統計指標的名稱、定義、口徑及計算方法，使之盡量與國際通用標準一 致。計算一些派生指標，以反映我國經濟，特別是服務業的現狀。進一步加強三資統計，了解外資進入我國的情況，為宏觀決策提供準確、可靠的依據。

中國經濟發展的對外合作度明顯增大，風險也隨之增加，各個貿易、外資獨資、合資伙伴出現得越多，風險就會越大，因而，統計學專業的教學，將加大力培養人才，盡快建立健全我國國民經濟運作的安全預警監測系統，以保障國家的安全。

統計學專業畢業生，國內和國外主要從事的職業：

簿記員、會計和審計員

出納員

證券、期貨以及理財服務代理商

文職人員

精算師

福利管理員

預算分析

成本估算

數據庫管理器

財務經理

投資分析師

數學家

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關于體育統計學的論文

一、引言

體育統計是運用數理統計的原理和辦法對體育范疇里各種隨機現象規律性進行研討的一門根底應用學科。隨著體育科學的開展，體育范疇中許多問題都需求運用統計學原理、辦法來處理。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討或解釋體育范疇中的各種問題。但大學生參與科研活動的時機較少，運用統計學問的理論時機也很少，形成他們對《體育統計學》的學習目的不明白，且存在一定的成見。所以，有必要對《體育統計學》的教學辦法、方式進行考慮與研討，以提高體育系大學生學習《體育統計學》的積極性。

二、研討辦法

（一）研討對象

山西體育職業學院09級的全體學生，共6個班級，237人。

（二）研討辦法

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，并做好訪談記載。訪談內容包括對體育統計學的學習目的及意義、學習辦法、學習中存在的問題及對教學的倡議等。

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以為開設《體育統計學》課程十分必要，僅18%的學生以為開設此課程很有必要，82%的學生以為該課程的開設是沒有必要的，以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

固然在教學過程中不斷強調《體育統計學》是應用性學科，屬辦法論范疇，重點是控制辦法，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：側重教科書中羅列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，不會靈敏運用到其他類同的實踐教學、鍛煉及科研問題中。學體育的學生數學根底比擬單薄，招致學習興味低落。

（三）大學生對《體育統計學》教材的見地

《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，但合適于教學的卻較少。經訪談后，學生以為教材中的例題比擬空，且與實踐相差較遠；還以為教材中統計理論學問較多，引見的多是統計辦法的推導、計算與步驟，太籠統，不是很契合體育院校學生控制學問的特性。

四、對大學生學習《體育統計學》的倡議

（一）擺正學習態度，明白學習目的

學生不論學什么課程首先要擺正學習態度、明白學習目的，學校開設《體育統計學》課程的目的是為了使學生可以體會體育統計的根本思想、概念、根本思緒，并能把體育范疇中存在的實踐問題，運用科學合理的統計思想及辦法進行定量處理，并為未來畢業論文設計或從事體育科研工作打下堅實的根底。

（二）熟習常見的根本概念及其統計學意義

體育統計中常見的根本概念有正態散布、均勻數、方差、規范差、規范誤、誤差、相關系數等，學生在學習過程中應該重點控制這些根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求記憶。

（三）控制假定檢驗的根本思想

假定檢驗的根本思想：統計假定有兩個類型H0和HA。在詳細的研討工作中，樣本統計量之間或樣本統計量與總體參數之間普通是存在偏向的，這種偏向存在的緣由有兩種：抽樣誤差和非抽樣誤差。

（四）熟知常用假定檢驗辦法的適用條件

體育統計學中常見的假定檢驗辦法有t檢驗、方差剖析、卡方檢驗、正態性檢驗、相關剖析、回歸剖析等，不同的檢驗辦法適用的條件是不同的，在進行數據統計的過程中必需嚴厲依照適用條件選擇正確的統計推斷辦法。

（五）純熟控制SPSS軟件處置數據的過程

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，按統計辦法請求整理數據格式，是運用SPSS進行統計剖析前首先要進行的工作。數據的輸入格式要嚴厲依照相對應的統計辦法請求進行編輯，不同的統計辦法數據的錄入格式不同，假如數據錄入錯誤，就不能進行統計剖析，以至統計出錯誤的結果。

2.在SPSS軟件中的統計辦法選擇及處置步驟

在SPSS軟件中提供了很多統計辦法，大局部的統計辦法在數據編輯窗“Analyze”的下拉菜單中。在保證數據錄入正確的前提下，依據本人研討需求選擇適宜的統計辦法，在翻開的窗口中導入相對應變量，并在復選框當選擇想要的統計指標，再點擊 “ok”，即可得到統計剖析結果。

3.正確解釋SPSS軟件處置數據的結果

關于統計結果的剖析，首先要依照假定檢驗思想進行剖析，用小概率程度來控制，其次要聯絡實踐問題進行剖析，從統計結果去估量發作某種體育事情的緣由，進而來反映實驗或調查的科學性、理論性、合理性，并依據研討結果的適用性投入理論。

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