前言：一篇好的文章需要精心雕琢，小编精选了8篇统计学范例，供您参考，期待您的阅读。
统计学范文1
在医学论文写作中,医学统计学方法应用是必不可少的,正确使用能保证科研工作顺利进行,并使科研成果更具有科学性、代表性和可靠性。反之,如果使用不当或者误用,会直接影响研究结果的质量,反而会使读者产生误解,甚至有时会导致错误的结论。近年来，医学统计学方法在医学科研中的应用越来越受到国内广大医学科研工作者的重视，统计分析结果表达已成为医学论文中一个不可缺少的重要组成部分。医学统计学是评价医学科技论文质量优劣的重要依据，然而从近年发表的论文来看,有不少作者对统计方法的使用还不熟悉,实际应用中统计方法滥用、错用和误用的情况时有发生[1]。据国外20世纪60年代到80年代对不同医学期刊的调查，有统计学错误的论文比例最高者达66％，最低者也有20％[2-4]。国内有学者对5种中华医学会系列杂志论著中统计学方法的应用状况进行了调查，结果显示，1985年统计错误的论文比例为24％,1995年为36％[5]。这些调查研究均说明统计方法误用的严重性以及正确应用的紧迫性。国外从20世纪70年代起就有针对医学论文的科研设计与统计方法应用情况的调查研究，国内学者也进行了相关研究[6]。这种研究有助于及时了解医学科研论文中统计方法的应用质量，发现存在的问题，提高医学科研工作者应用统计方法的水平。笔者总结了近年来已发表的医学科技论文中常见的统计学问题，希望能引起各位专家学者和临床医生的共识与重视，促进我国医学期刊质量的提高。
1 统计设计存在的常见问题
统计设计是整个研究中最重要的一环,是研究工作应遵循的依据。常见的统计设计问题有:忽视组间均衡性,样本缺乏代表性,样本例数不足,未设置对照组,未随机分组,未提出统计分析方法等。针对以上问题,在科研设计中一定要遵循实验设计的四大原则即“随机、对照、均衡、重复”的原则[6]。
1.1不遵循或不重视随机化原则
随机化是科研设计的重要原则，直接影响研究结果的可信度。随机化既要随机抽样，还要随机分组，并有足够的样本量作前提。然而，在医学论文中许多作者对此不够重视，主要表现在论文中统计处理随机化不突出，随机化缺失情况比较常见，有的论文甚至将随机误解为随意、随便，不采用随机化处理方法，导致结果缺乏可靠性。还有些文章中没有提出“随机”抽样的设计与方法，没有排除标准，给人随意选择病例之感，且病例数少，因此没有代表性，所得出的结论不可靠。部分文章虽然注明了“随机”，但未提及采取什么方法进行随机化研究或两组间的例数相差甚远，不符合随机化的一般规律，没有临床参考价值[7]。
1.2缺少对照研究或对照组设计不合理
正确设立对照是临床或实验研究的一个核心问题，设立对照的意义在于说明临床试验或实验研究中干预措施的效应，减少或防止偏倚和机遇产生的误差对试验结果的影响。目前，国内许多期刊发表的论文对照组设计不合理现象比较普遍，尤其有些作者对某种新药或新技术在临床的应用观察研究中，不设对照组，缺乏对照观察，得出的结论缺乏科学性，令人怀疑。有的文章虽然设立了对照组，但在分析结果时，却没有将试验组与对照组的结果进行比较，而仅将各组间的自身前后进行比较，从而使该研究失去对照意义。对照组选择不当，还表现在两组间重要的临床特征和基线情况相差太大，无可比性，如性别、年龄、病情、经济情况和文化程度等不一致，如有些论文将健康人或志愿者作为对照组，使结果受到非处理因素的影响，产生偏倚或系统误差，使结论不可信[7]。
1.3均衡性原则掌握不够
均衡性原则要求实验中的各组之间除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致。特别对疾病预后有重要影响的临床特性一定要在组间分布均衡。各组间越均衡，可比性越强。有些作者在对病例进行分组时，忽视了均衡性原则，两组之间没有可比性，结论自然是错误的。具体表现在：有的文章对治疗组与对照组的相应统一指标没有设在均衡的水平上。对治疗组情况交代的比较详细，而对对照组的年龄、性别、病情等不予交代，或所选对照组的年龄与治疗组不在一个年龄段，影响了作者对指标的观察[7]。
1.4重复的原则掌握不好
所谓重复,一是指重复试验或平行试验,二是指各样本组的例数要有一定的数量,即样本的例数要足够大。虽然随机化是增强非处理因素均衡性的重要方法,但当各组内例数过少时,尽管采用了随机化分组的方法,也难以保证非处理因素的均衡一致。在随机化分组的基础上,只有样本例数足够大,才能使非处理因素均衡一致,同时也才能使抽样误差减小,增强样本对总体的代表性。一般来说,在随机分组的前提下,样本例数越大,各组之间非处理因素的均衡性越好;但当样本量太大时,往往又会给整个实验和质量控制工作带来更多的困难,同时也会造成浪费。为此,在实验设计时,还应保证在实验结果具有一定可靠性的前提下,确定最少的样本例数。一般说来,计数指标每组样本不得少于20～30例,计量指标每组样本不得少于5～10例。在多因素分析时,一般认为样本例数至少为观察指标的5～10倍[8]。
1.5样本的含量
样本的含量的大小直接影响到结论的可靠性。样本量过少,则抽样误差大,结果可靠性差,且经不起重复验证;反之,盲目加大样本量也会造成人、财、物的浪费,同时也造成非抽样误差增大。故应在保证研究结果精确可靠的前提下,确定最小的样本量。如某篇论文报道某药治疗的临床疗效,实际总例数为10例,其中6例有效,于是作者得出有效率为60%。显然,有限的病例数不能充分说明该药是否有效,作者贸然得出结论,容易给他人造成假象甚至误导[9]。
2 统计方法选择与使用不当
在选择统计方法之前,首先应确定研究资料是计数资料还是计量资料。只划分其类别而得到的资料为计数资料,也叫定性资料,如根据治疗结果计算出的治愈率、阴性率、阳性率等。测定某个具体数值而得到的资料为计量资料,如血压值、血细胞计数、血氧分压测定等许多物理诊断和化验检查的结果。目前,医学论文中计数资料最常用的统计方法为χ2检验,计量资料最常用的统计方法为t检验。值得注意的是,各种假设检验方法均有其适用条件,应根据资料特点来选用最适当的方法。均数与标准差分别是描述正态分布资料集中和离散趋势的指标。能否选用“均数±标准差”来描述某一资料的分布特征,关键看该资料是否符合正态分布。当资料不符合正态分布或方差不齐时,应将资料转换使之符合正态分布,方差齐性后再用t检验或方差分析,否则用秩和检验。有些作者在使用t检验时,未考虑到上述适用条件而盲目使用,造成统计学处理不当或统计学计算错误[10]。#p#分页标题#e#
2.1统计指标应用不当
2.1.1描述计量资料的统计指标描述计量资料的统计指标主要有平均数指标(算术均数、中位数M等)和变异指标(标准差s和四分位数间距Q等),在应用时一定要注意它们各自的适用范围。对于非对称分布资料,算术均数不能反映数据的平均水平,应采用中位数描述。一般地,正态资料或对称资料用描述,偏态资料用M和Q来描述。在不能确定数据的分布类型时,应选用M和Q进行统计描述。四分位数间距Q是75%分位数P75和25%分位数P25之差,即Q=P75－P25,所谓百分位数Px是将全部观察值分为两部分,理论上x%的观察值比它小,(100-x)%的观察值比它大,中位数M是50%分位数P50。、s、M、Px与Q可通过统计软件直接输出[9]。
2.1.2描述计数资料的统计指标描述计数资料的统计指标有绝对数和相对数。绝对数是原始资料经汇总得到的小计或总计数。相对数是两个有关的绝对数之比,主要包括率和构成比(百分比)。医学论文中相对数应用的主要问题之一是分母较小。分母较小时,相对数的可靠性不能保证,在这种情况下,宜直接用绝对数进行描述而不宜计算相对数。医学论文中相对数应用的主要问题之二是将构成比误用来说明事物发生的强度。构成比只能反映事物的内部构成,不能说明事物的发生强度。医学的研究对象主要是人以及与人体有关的各种因素。由于生物现象的变异较大,各种影响因素又错综复杂,研究常是抽样观察,使事物本质差异与抽样误差混杂,故需用统计方法透过偶然现象来探测其规律性。如果不能正确运用统计学方法,造成统计学上的偏差或失误,就很容易把本来成功的结果当成失败而放弃,或把失败的教训误认为成功的结论而加以宣传。在进行科研设计时要严格遵循科学的统计学分析方法,不能留下隐患,否则,再高明的统计学专家和统计学软件也无法弥补科研设计缺陷造成的损失。总之,统计学分析在医学研究和论文写作中意义重大。作者在撰写论文时,应注意识别、总结有代表性的、有借鉴意义的统计学领域的缺陷、失误或错误的多发点,特别留心易出现统计错误的险区,从而使论文中的统计学问题减到最低限度。认真检查、仔细核验,尽量避免上述错误,必要时还可以请统计学专家帮助把关[12]。
2.2统计方法描述或选择不当
统计方法选择非常重要，它直接影响结论的可靠性[12]。临床资料的结果变量可分为计数资料、计量资料和等级资料。计数资料指将观察对象按两种属性分类，如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、无效等，通常转化为率。如果是两组间的比较，则采用四格表χ2检验或其校正公式，如果是多组间率的比较，则采用行×列表资料χ2检验。计量资料指对某一个研究对象用定量的方法测定某项指标得到的资料，一般均有计量单位。通常资料呈正态分布时，两组间均数比较用t检验，多组间均数比较用方差分析和q检验。当资料不呈正态分布或方差不齐时，也可用秩和检验等非参数检验法。
2.2.1统计方法描述不清
医学论文中常可发现作者未交代所用的统计方法，如是配对设计的t检验还是成组设计的t检验，是Ridit分析还是χ2检验，是作相关分析还是作回归推断。统计方法交代不清或根本不予交代，使读者对论文结论的正确与否无法判断。有的作者只提一句“经统计学处理”后，就写出结论。有的甚至直接用P值说明问题，笼统地以P<0.05或0.01、P>0.05便称结果差异有无显著性，P值的大小不说明差值的大小，它还与抽样误差大小有关[13]。因此，还应写明具体的统计方法，如有特殊情况，还应说明是否采用了校正，应写出描述性统计量的可信区间，注明精确的统计量值和P值，然后根据P值大小作出统计学推断，并作出相应的医学专业结论。
2.2.2假设检验方法交代不清不交
代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体、不清楚是医学科研论文中常见的错误。如果不交代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体，读者就无法考察论文的统计学方法选择的是否正确，无法核对计算结果是否准确。每一种假设检验方法都有其特定的适应条件和严格的适用范围。对于同一组资料，采用不同的假设检验方法可能得出截然相反的结论。如将配对设计的资料按成组设计资料的方法处理，将会损失样本提供的信息、降低检验效率，可能使原本有统计学意义的结果无统计学意义[14]。在论文写作时，不但要交代选用的是什么统计学方法，而且统计学方法要尽可能具体。如选择t检验，要说明是配对t检验，还是成组t检验；选择方差分析时，要说明是完全随机设计的方差分析，还是配伍组设计的方差分析。对于四格表资料，应说明是一般四格表χ2检验、配对四格表χ2检验及四格表资料的精确概率法等。
2.2.3统计方法选择常见错误
①误用χ2检验。χ2检验有一定的适用条件,n>40且理论数(T)>5时,可用一般χ2检验;n>40,但至少有1个T>1且T<5时,可用校正χ2检验;n<40或T<1时用χ2检验的确切概率法[15]。②t检验误用于多组资料的比较。在医学期刊中常会出现将t检验误用于多组资料的比较。多组资料的比较应该采用方差分析(F检验),当差异具有统计学意义时,再进一步作两两比较。当各组均与一个对照组比较时采用Dunnettt检验;当各组相互循环比较时,则常采用Student-Newman-keuls(SNK)检验,又称q检验[16]。③配对t检验与成组t检验误用。大部分论文只注明采用t检验,而未注明是配对t检验还是成组t检验。配对t检验常用于处理前后的自身对照,即差值均数与总体均数“0”的比较;成组t检验适用于成正态分布的两个小样本均数间的比较。④资料不呈正态分布时未用非参数检验。t检验F检验等适用于呈正态分布、方差齐且有确切的测量数值的资料,而非参数检验(如符号检验、秩和检验Wilcoxon法、秩检验-KruskalWallis法、Friedman法、Ridit分析、Seperman相关等)对资料无特殊要求,对按大小顺序、评分、等级、反应程度甚至色调深浅等资料都可进行分析比较[17-18]。因此,对于多组计量资料的比较,呈正态分布且方差齐时用F检验,方差不齐时可用变量变换,或采用秩和检验;对于两个小样本均数的比较或处理前后的比较,方差齐时用成组t检验或配对t检验，方差不齐时用t′检验[19]。
3结果解释时存在的问题
统计分析的结果是推翻无效假设或是不能推翻无效假设。无效假设在一般的统计检验为两组总体参数相等。推翻无效假设只能说两组总体参数不相等而并不能说两组相差很大。两组相差如何要对可信区间进行研究观察后得出。由于统计检验不能得出差别的大小,因而结论不能说“有明显差异”或“有显著差异”,也不能说“差异非常显著”,更不能说“差异明显”。在国外的统计书籍上的英语表达为“significant”,它的正确意义应当是“有意义的、有重要性的”。俄语为“Значмый”和日语中的“有意”也是这个意思。国内只有极个别的英汉词典把“significant”误译为“显著的”。正确的说法应当是“差异有统计学意义”或“差异有高度统计学意义”等[20]。在解释差别有统计学意义的结果时，有些人常常根据P值的大小作出对实验效应差别程度不同的专业结论[21]。例如某实验研究，比较甲、乙两种治疗方法对某病的治疗效果(假定甲法的疗效优于乙法)，若得到“P<0.001”，则认为甲法极显著优于乙法；若得到“P<0.01”，则认为甲法非常显著优于乙法；若得到“P<0.05”，则认为甲法显著优于乙法。犯这种错误的原因是错误的理解了统计学中P值的概念[7]。统计学上根据假设检验原理推算出来的P值表示拒绝特定的无效假设可能犯假阳性错误的概率。P值的大小并非指差异的太小，只能反映两者相同或不相同。P值越小，说明越有理由认为两种处理方法效果不同，而不能反映对比的两组或多组之间差异的大小。差异的大小只能根据专业知识来确定。此外，甚至在部分投稿文章中未交代所采用的统计分析方法，也未见应用统计学的迹象，仅从各组数据的均数大小做出了统计推断。医学期刊论文中暴露出来的统计学错误，从表面上看是编辑部和审稿者把关不严所致。事实上，即使审稿时发现了上述错误，也无法改正。因为实验设计的错误只有在科研工作开始之前才有可能得到纠正。即使编辑工作者能够阻止有严重统计学问题的，也仅仅是治标而已。如何使广大医学论文作者在医学研究中正确应用统计学，提高科研质量才是治本[7]。#p#分页标题#e#
4对策与建议
众所周知，统计学是从事科学研究不可缺少的工具。从试验设计、资料收集与表达、数据处理和结果分析，每一个环节都需要正确地运用统计知识，才能真正发挥统计学在科学研究中应起的作用。然而，在已出版和发表的一些学术专著和论文中、通过评审的科研成果和答辩的学位论文中，经常可以看到忽视、轻视和误用统计学的现象[22]。
4.1提高编辑人员的统计学
知识应完善编辑人员的知识结构,保证统计学应用的准确性。为此,可定期聘请统计学专家对审稿人员进行统计学知识培训。科技期刊的群体效应理论[23]认为,期刊编辑的专业结构应多元化,以利于编辑互相学习,实现知识互补。医学期刊编辑部可考虑聘用统计学专业的研究生作为编辑。编辑应将医学统计学作为自己的必修课,通过多种方式,如自学自修,参加讲座或培训班学习统计学知识,有条件的编辑部,如医学院校学报编辑部,可以有计划地组织编辑参加本科生或研究生医学统计学课程的学习,也可鼓励编辑人员在职攻读统计学专业研究生学位。这样,可以提高全体编辑人员的统计学水平,最终使编辑和审稿人都能够发现论文中存在的统计学错误,并指导作者修改,正确进行医学论文中有关统计学分析的描述[24]。另外，有关职能部门或学会可组织与医学统计学相关的培训班,聘请统计学专家讲课,对编辑人员进行定期统计学知识培训,加强科研设计、统计学知识的学习[19]。
4.2加强医学统计学专家审稿
医学研究论文专业性强,经常涉及统计学处理问题,有时会遇到统计方法复杂的稿件,这不仅需要本学科专家审稿,而且需要医学统计专家把关,只有这样,才能保证论文所报道的研究成果的真实性和可靠性。医学期刊编委会中应有统计学专家,专门负责稿件统计学方面的审查工作。
4.3强化作者的统计学意识
统计学范文2
一、医学期刊编辑提升统计学素养的意义
（一）满足作者群体提升统计学水平的要求
在医学科研事业与医学人员研究水平不断提高的前提下，在统计学方法的误用上，作者群体在低水平计量与计数资料的误用上升到违反实验设计原则与多因素多水平资料的误用上。虽然很多误用从表面上看貌似合理，但要是按照统计学的严谨性去解析与衡量，就会突显很多问题，这就需要医学期刊编辑拥有非常高的统计学素养来辨识这些错误问题。所以，不断提升医学期刊编辑的统计学素养，能够对医学论文中不易辨析或较为隐蔽的统计学误用更为准确地发现出来。
（二）发挥医学期刊服务科研的作用，提高医学科研水平
医学期刊编辑通过对论文作者在科研中的实验设计、统计学方法与创新性进行评析，将科研中一些不足的地方标注出来反馈给作者，以便作者更好地完善科研方法，最终获得准确、严密的科研成果，这对作者以后的科研工作有很大的帮助。如果医学编辑的统计学素养不高，在审查论文时就很难发现统计中错误的地方，一旦发表就会造成学术的不严谨性，还会对期刊的声誉与质量产生一定影响，这就发挥不出服务科研的功能，作者群体的统计学水平也难以提高。
二、提升医学期刊编辑统计学素养的难点
（一）没有形成正确的统计学思维
为了充分理解统计学中的方法，医学期刊编辑在学习中应培养正确的统计学思维。概率论是培养统计学思维的基础，充分了解概率论，才是掌握统计学意义的有效途径，为科学实验的严密性与结果的可靠性提供保障，然而当前很多学者不能深刻领悟概率论的真正意义，不能很好地设计科研实验与处理数据，不能正确应用统计学方法。另外，医学专业的编辑在学校时就形成了固定的思维模式，难以树立正确的统计学思维，这对稿件的审查会造成一定的影响。
（二）缺乏统计学的实践经历与教育
统计学自身的实践操作性对实践与理论的要求理论和实践具有非常高的契合度。目前的医学编辑职位要求不高，一般都是本科毕业，不但没有经过专业的统计学方法的培训，也没有具体的科研实践经历，所以也就缺乏统计学方法应用的实践经验。在这种情况下，医学编辑将实践忽略，只注重理论知识的学习，仅靠死记硬背不能深入理解统计学原理。因此，缺乏统计学实践经历与教育是医学编辑学习统计学过程中非常难的课题。
（三）缺乏有效的培训机制与自学方法
目前医学期刊编辑主要是通过自学或编辑部邀请统计学专家进行授课。但是由于专家授课的时间有限且间隔较长，再加上授课内容比较浅显，缺乏专业与系统的统计学教育机制。另外论文编辑自学也有很大的问题，坚持不下来、难度太大等，自学的效果太差，缺乏有效的学习方法和途径。并且学习后缺少实际的应用。
三、提升医学期刊编辑统计学素养的策略
（一）参加学历教育与科研活动
医学期刊编辑要想提升统计学素养，就要积极参加学历教育与科研活动，增强对科研的感性认识，通过科研实习提高对科研活动的感性认识，以加深对统计学方法与概念的理解。
（二）多种途径自学
目前的医学期刊编辑主要是自学统计学知识，所选择的教材除了统计学基础理论书本以外，还选读与论文案例评析相关的书本，这类教材浅显易懂，主要讲述的是论文统计学方面较容易的纠正。再就是通过图书馆查阅统计学相关资料，或以浏览统计学网站与下载文献的方式丰富统计学方面的知识，提高辨错能力，也可以将学习过程中遇到的难题在论坛上体现出来，再由相关专业的网友进行解答，还可以利用手机微信等功能进入统计学公众号。
（三）加强统计学思维与辨析能力
医学期刊编辑只有具备强大的统计学思维能力，才能很好地运用统计学方法与理论解决论文中的难点，熟练掌握统计学的基础理论知识，形成统计学的思维方式，习惯从概率的角度分析科研实验结果。另外，医学期刊编辑的审查工作并不是简单地做出统计学的计算，而是要能够及时发现论文中的错误，需要加强对实验设计、资料类型以及统计学方法使用原则的理解，从而提升辨析论文中统计学错误的能力。
（四）善于发现问题、总结问题
在审稿期间，医学编辑要能够认真仔细地审查论文中统计学方面的各种错误与疑点，再将这些问题系统总结起来，融入到之后的统计学理论学习当中，并进行集中汇总、仔细分析，也可以整理成论文投稿，从而让自我总结的能力得到提高。
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1重要意义
1．1培养高质量作者队伍，充分服务科研
对于作者来说，编辑的统计学素养在一定程度上会对他们产生积极影响［6］。具备高统计学素养的编辑通过对论文的实验设计、统计学方法及创新性进行评析，能够指出研究的不足之处并提出建设性的修改意见，可以帮助作者完善实验设计，合理使用科研方法，最终得到准确、严谨的科研结果，这对作者今后的科研工作及论文写作都有很大帮助［7］。有期刊专门开设了介绍统计学基本方法的栏目，刊登与其刊物关系紧密的统计学方法及常见统计学错误，希望提高作者规范应用统计学方法的能力［8］。编辑的正确引导对于“新手”作者培养良好的写作习惯十分重要，编辑对于论文中医学统计学的高要求也可以推动“老手”作者不断进行知识储备的更新。编辑的统计学素养提高了，对作者也会产生很大的帮助，这种反馈激励机制可以高效强化作者的统计学意识，提升科研人员的统计学水平，进而有助于医学期刊培养高质量作者队伍，吸纳更多优质稿源，充分服务科研。
1．2促进青年编辑职业成长
研究［9］表明，多数医学期刊青年编辑由于自身编辑知识和能力的局限性，工作信心降低，职业自我效能感缺失，遇到困难和挑战时，容易出现紧张、焦躁的情绪。医学统计学因其在医学论文中的重要地位，相关内容已成为医学期刊编辑审阅稿件时的重要工作内容，统计学素养低容易造成医学期刊青年编辑职业自我效能感的缺失，进而影响其职业成长。因此建立广博的知识结构，提升统计学素养，熟练掌握统计学知识，顺利发现稿件中的统计学错误并提出建设性意见可以培养青年编辑的工作自信心，能提高其职业自我效能感，促进其职业成长。
1．3丰富编辑学内涵
编辑学是研究编辑活动、工作的学问，编辑学的理论来源于对编辑活动的总结，又指导编辑活动的发展［10］。当今要求编辑具有更高的综合素质和能力，编辑学相关研究也日趋复杂化［11］，只有顺应时代潮流，不断吐故纳新，才能更好地指导编辑工作，推动编辑学向前发展。目前有些编辑过于重视稿件形式的编校，而忽略了对稿件研究方法的审核［12］。提高青年编辑的统计学素养、加强医学论文中统计学问题的编辑鉴审无疑将丰富编辑学内涵。
1．4提高期刊学术质量
随着医学的发展，医学的研究领域越来越宽，医学稿件的数量不断增加，加大了编辑部审核医学稿件并遴选优秀稿件的难度。医学论文中各种各样的统计学错误依然常见，如实验设计不严谨，错误应用统计学方法等现象较为严重，这样的在医学期刊上不仅降低期刊学术质量，还浪费学术资源，甚至会错误引导其他研究者［12］;因此，医学期刊青年编辑提升统计学素养，可以提高鉴别审查能力，快速排除问题稿件，降低稿件审核成本，高效遴选出优秀稿件，提高医学期刊学术质量。
2影响因素
2．1学校教育
医学期刊编辑职业不仅要求具备编辑能力，也要求具备医学学术背景，因此多数医学期刊青年编辑是从医学类高校、而非编辑专业直接进入到编辑队伍的［9］。虽然大多数医学期刊青年编辑在工作之前接受过医学统计学理论学习，但往往由于重视程度不高及课堂计算手段的限制，对于统计学基本概念及思维方法的理解不够深入，更缺乏使用近代统计学方法解决实际问题的能力［13］。薄弱的医学统计学基础使医学青年编辑面对论文中的统计学错误(如统计研究设计错误、数据收集与表达错误、统计方法选择错误等)时，往往需要花费较多时间、精力甚至无法准确发现。
2．2继续教育
目前，医学期刊编辑的继续教育有参加培训班、各种学术会议及利用网络进行学习3种方式［14］。其中，继续教育培训班和医学学术会议一般是以专家授课及讲座形式向编辑讲授编辑出版规范、医学最新研究动态等，专门面向医学编辑以医学统计学为重点培训内容的培训班和学术会议很少。而且，培训班由于受限于授课时间，授课内容通常浅显，授课模式多是“一对多”的单向传输，缺乏灵活性和互动性［15］;医学学术会议通常邀请资深编辑参加，青年编辑参会较少。利用网络进行学习成为医学青年编辑继续教育的主要方式，虽然网络上有丰富的医学统计学学习资源，但对于医学统计学基础薄弱的青年编辑，选择适合自己的学习资源并长期坚持学习的难度较大。
2．3实际运用
科技期刊青年编辑的工作内容繁杂，几乎涵盖了期刊出版的全部流程，因沉溺于分散、繁冗的事务性工作，青年编辑的个人学术能力无法施展、提升。医学期刊青年编辑面临着同样的困境，繁杂琐碎的事务性工作占据了青年编辑的大量时间。医学统计学的学习需要理论学习与实际运用相结合，且应长期坚持、大量实践;但医学期刊青年编辑进行医学统计学学习后缺乏应用所学知识解决实际问题的锻炼，从而导致理论学习和编辑实践相互脱节，在面对论文中各种各样的统计学问题时缺乏灵活性和变通性，无法游刃有余地发现论文中的统计学错误，这在很大程度上使医学期刊青年编辑的学习积极性受到影响［7］。
3提升策略
3．1编辑部的引导和环境创造
医学期刊编辑肩负着医学期刊发展的责任和使命，医学期刊的目标和远景最终要由医学期刊编辑来实现［16］。编辑，特别是青年编辑的素质及其建设在一定程度上影响学术期刊的发展。
3．1．1引导青年编辑重视培养统计学素养
医学期刊编辑部应重视医学统计学在医学期刊中的重要作用，将其纳入青年编辑的入职培训课程和未来的继续教育规划中［17］，并且在青年编辑业绩考核中增加医学统计学考核项目或不定期进行医学统计学知识测试、竞赛［18］，以此激发青年编辑提升统计学素养的积极性。通过提供“挑战性”的锻炼机会或创新激励机制，使青年编辑在思想上重视统计学素养的培养，认识到统计学素养在编辑工作中的重要地位。
3．1．2创造学习和实践环境
编辑部可以通过与医学院校统计学研究团队或相关科研机构建立长期协作关系，定期聘请统计学专家对医学期刊青年编辑进行系统培训，指导其规范应用统计学方法。培训应结合编辑审稿中的实际问题，以分析论文中常见统计学错误为主，澄清编辑对统计学问题的模糊认识，进而增强编辑对常见统计学问题的认识及辨析能力。培训结束后，编辑部可组织青年编辑开展科研课题设计训练，通过案例模拟、实习实践等方法来加强对统计学理论的融会贯通，提高编辑应用能力。
3．2青年编辑的自身努力
3．2．1联系工作实际定位学习重点
研究［19］发现，医学相关科研论文中绝大部分都采用的是最基础的医学统计学方法，如单因素方差分析、t检验、χ2检验等，在这些统计学方法的应用过程中，假设检验和选择不同检验方法是难点所在。对于医学期刊编辑而言，无须进行具体的统计学计算，主要任务是发现文章中的统计学错误;因此，青年编辑应重点理解公式的内涵，掌握各种统计学方法的使用范围、应用条件及注意事项，由浅入深、由简到繁、循序渐进逐渐提高识别、辨析论文中统计学错误的能力。从工作实际需要中定位学习重点，可以使青年编辑减小学习压力，更加高效地将统计学素养应用到实际工作中，更快体验到统计学素养提高带来的益处。
3．2．2多途径、多渠道学习
青年编辑要充分利用各种资源进行多途径、多渠道学习。其中，参与科研活动、增强科研实践、培养逻辑思维方式是青年编辑提高统计学素养的有效途径。青年编辑可以积极参与科研院校举办的实验室实习观摩活动，并通过科研设计训练、运用统计学方法处理数据、撰写研究论文等方式提升统计学素养。青年编辑还可通过统计学相关网站、论坛(例如医学统计之星、统计新视野、丁香园论坛统计学板块等)获取学习资源，并以此作为学习平台，与其他学习者交流学习经验和学习难题。此外，青年编辑还可利用碎片化时间通过手机微信公众号随时随地阅读、学习统计学相关知识。
3．2．3建立学习档案
青年编辑可将学习、审稿、编辑加工过程中常见的统计学问题和错误进行积累、总结并建立学习档案。建立学习档案的过程也是青年编辑巩固学习的过程，这不仅能够加深学习印象，也可方便日后的查阅、使用，还有助于编辑部同事之间的相互学习交流，优秀的学习档案甚至可以作为撰写论文的素材。
统计学范文4
对非数学或者经济学专业的人士来说,统计学是陌生的;对我国研习法学或者刑事司法的人士来说,统计学更是一门枯燥而且令人望而生畏的学问。但是,统计学是很有用的。客观世界中有许多令人不解的现象,对这些现象的解答绝大多数不是非“黑”即“白”的,而是处在“黑”“白”之间的“灰色地带”。要揭示这些“灰色地带”的规律,非统计学莫属。由于诸多原因,我国的侦查学教育甚至侦查学研究中都几乎找不到统计学的身影,这在一定程度上阻碍了侦查学的发展,使侦查学教育长期徘徊在经验传授的低水平层次上,使侦查学无法摆脱“技艺”的身份而难以跻身于真正的学问之林。为了使人们认识到统计学在侦查学教育中的必要性,本文从正面讨论统计学对侦查学意义的同时,亦从反面分析了统计学缺位给侦查学教育带来的后果,从而论证了在侦查学教育中开设统计学这一课程的必要性。
一、统计学对侦查学的意义
事实上,在我国,统计学对侦查学的意义远被低估了,因为我国侦查学者没有真正认识到统计学能够为侦查学做些什么,当然也就不知道统计学对侦查学的意义。时至今日,我国侦查学界的研究成果中,能够找到熟练运用统计学的简直是凤毛麟角。侦查学研究者们的知识库中,能够找到统计学的更是少之又少。这便是我们没有认识到统计学对侦查学的意义的有力证据。那么统计学对侦查学有什么意义呢?或者更为直白地说,统计学能为侦查学做些什么呢?
(一)统计学能够帮助侦查学较为精确地揭示各类犯罪的特点
和犯罪学一样,侦查学也要研究各种犯罪类型的特点。只不过,二者的研究角度是不同的。犯罪学研究犯罪特点的目的在于预防和改造犯罪人,它反映的是犯罪现象背后深层次的社会根源和心理根源;而侦查学研究犯罪特点的目的在于发现和证明具体的犯罪事件,因此,侦查学中的犯罪特点反映的是犯罪人在具体环境中的行为方式以及这些行为对环境的影响。比如,犯罪人的职业习惯、教育水平、生活方式、社会经济地位等等因素是犯罪学和侦查学都要关心的问题。然而,犯罪学只关心这些因素的差异是如何导致犯罪人犯罪的,又如何利用这些因素来预防、惩罚和改造犯罪人;而侦查学则要追问这些因素如何通过犯罪现场、犯罪痕迹、犯罪遗留物、目击证人、被害人等途径反映出来,又如何通过这些途径来识别这些因素,从而最终识别犯罪人,建立特定犯罪人和犯罪事件的关联。当然,应该承认,这些差异在侦查学著作中表现得也不是那么一目了然;但是,无论如何,侦查学是要研究各类犯罪的特点是没有疑问的。要研究各类犯罪表现出来的行为特点或犯罪行为改变环境表现出来的特点,统计学在其中大有可为。还是拿犯罪人的职业习惯、教育水平、生活方式、社会经济地位等等因素来说,这些因素在多大程度上能够通过犯罪现场或者其他途径反映出来?对此问题,侦查学著作都不同程度地有所解答。但让人遗憾的是,对这些问题的解答常常不能让人满意;因为缺少统计学这一工具,我们无法准确得知犯罪人的这些个人特征在多大程度上决定了犯罪类型、犯罪手法,这些个人特征各自是在多大程度上能够通过特定途径表现出来,是否有些因素并不是我们想象的那么重要,是否这些因素之间的关系和作用也要影响具体的犯罪行为本身?我们习惯的方法是通过与侦查实务人员的经验交流,通过案例的总结,根据个人生活经验想当然地“反思”,对这些问题进行简单化处理;到头来,这些问题的答案在我们的著作中始终是一片混沌。反之,如果我们吸取社会学发展的经验,对每个因素在犯罪中的反映程度、反映方式,以及因素之间的关系如何影响反映程度、反映方式等问题进行统计分析,对前面提出的这些问题相信会有一个准确的回答,而且还可能会有让人意外的发现。
(二)统计学能够帮助侦查学准确评价侦查方法和策略
特定类型的案件的特定侦查方法、策略是什么?这些方法、策略的效度(effectiveness)、效益(efficien-cy)及正当性(justifiableness)如何?随着时代和社会的变迁,这些方法、策略是否发生了改变?发生了多大改变?这些侦查方法、策略在多大程度上打了法律的擦边球?公众、其他司法机关、犯罪嫌疑人、侦查机关对有违法嫌疑的方法、策略有多大的容忍度?这些问题在我国侦查学著作中几乎是没有答案的,即使有,得出答案的过程也是非常草率的。然而,如果我们应用了统计学这一工具来进行研究,对不同类型的案件就会发现不同的侦查策略和方法,侦查学著作中就再也不会有所有案件的侦查方法大同小异的现象。如果我们对方法、策略在特定类型案件中的效度、效益和正当性进行了统计分析,就会减少侦查实践中侦查方法、策略的设计与运用的盲目性和随意性,也会促使侦查学界、诉讼法学界、侦查实务界就某些侦查方法和策略正当性这一问题达成一定程度的共识。应用统计分析的工具,我们就会发现一些侦查方法、策略的效度、效益及正当性的问题都随着时代和社会的变迁也在发生变化,对变化的程度、导致变化的因素都会有一个全面而准确的认识。总之,统计学可以帮助侦查学较为准确地评价侦查策略。实际上,将统计学应用于侦查策略的研究,在国外已经有了成功的范例,而这一成功范例是由侦查心理学家提供的。讯问策略和技术的评估,是国外侦查心理学家们长期研究的侦查策略问题。在1986年出版的一本侦查讯问手册中,Inbau等人竭力推荐在讯问中使用“里德讯问技巧(ReidTech-nique)”,这项技巧是由Inbau和Reid二人于1962年提出的,技巧分为九个步骤[1]:直接正面接触;帮助犯罪嫌人找到借口;对否认和抵赖的操控;平息异议;抓住并维持嫌疑人的注意力;控制嫌疑人的消极情绪;换一种形式提问;使嫌疑人口头交代犯罪的各个细节;将口头供述转化为书面供述。这项“里德讯问技巧”也是无数审讯人员的经验总结,而且这项技巧一直以来用于培训美国的审讯人员,而且还一直为一些学者所引用。然而,有的侦查心理学专家对这项技术也有疑问:和强制程度较低的讯问技巧(里德讯问技巧具有较大的强制性)相比,运用里德讯问技术能获得更多的供述吗?使用雷德讯问技巧导致的虚假供述所占的比例是多大?[2]这些问题显然是对里德讯问技巧的评估。而且,很明显,单纯从侦查人员的经验感知出发,很难对这两个问题有准确的答案,而且即使有答案,也只是凭个人感觉而得出的想当然的结论。经过侦查心理学专家们的研究发现,即使是犯罪嫌疑人在没有犯罪的情况下,犯罪嫌疑人都有可能说自己有罪,冰岛和北爱尔兰的研究分别显示20%和22%的犯罪嫌疑人都会如此[3];而Leo等人认为讯问成功的策略以及在讯问中成功使用的几率如下[4]:诉诸犯罪嫌疑人的道德良心(97%);发现犯罪嫌疑人供述的矛盾(91%);“夸奖”(91%);为犯罪行为提供伦理和心理上的“正当”理由(90%)。从冰岛、北爱尔兰以及Leo的研究成果来看,这些研究成果都对“里德讯问技巧”提出的疑问进行了间接回答。而且,从上可以看出,对这些疑问的回答,依靠了统计学这一工具。可见,对侦查方法、策略的评估研究是应当应用统计学的,而如果引入统计学这一工具,将把我国侦查学中侦查方法、策略的研究引入一个崭新的阶段。#p#分页标题#e#
(三)统计学能够为侦查学建立证据的科学评估体系
目前,我国的侦查实践中,对证据的评估完全是一种“跟着感觉走”的状态,规范性和科学性很低。之所以如此,是因为我国的侦查学没有为侦查实践提供一个科学的证据评估体系。到目前为止,我国的侦查学著作描述的多是对证据资格而非证明力的评估,对证明力也多是定性评估而非定量评估。然而,在侦查实践中,证据资格评估和证明力评估是同等重要的;定性评估虽然不可少,但定量评估更有说服力。然而,要在侦查学中建立一个能够定量评估证据证明力的方法体系,是离不开统计学的。在侦查中评估证据的证明力,要同时考虑肯定、否定两个方面的情况。单纯考虑某一证据可以确证或者可以否证某一犯罪事件或者犯罪事件中的某一要素,都是不科学的。客观地说,任何一个证据对某一犯罪事件或者犯罪事件中的某一要素,既有确证能力又有否证能力,只是能力的强弱不同而已。而且,犯罪嫌疑人没有最后定罪之前,证据对犯罪事件的确证和否证都实际上是一种假设。是否要选取某一证据,就要将证据对犯罪事件的确证假说和否证假说进行一番量化对比,然后根据量化标准来选取证据。根据这一思想,我们将证据标记为E,证据的确证假设标记为Hp,证据的否证假设记为Hd;那么,证据支持确证假设的概率可以表示为p(E|Hp),而证据支持否证假设的概率可以表示为p(E|Hd)。而要比较这两个概率的大小,同时用于决定是否选取证据,则要引入一个概念,即概率比(LikelihoodRatio,LR)。这个概率比等于证据支持确证假设概率p(E|Hp)除以证据支持否证假设概率p(E|Hd):LR=p(E|Hd)[5]可见,若证据支持确证假设的概率越大,则概率比值越大;若证据支持否证假设概率的概率越大,则概率比值越小。假如,经统计分析发现,犯罪现场找到的某一枚弹头由某一枪支发射的概率为80%,而并非由这一枪支发射的概率为10%,则两个概率的比值为LR=80%/10%=8。那么,这个概率比值要达到多大才能作为证据呢?经过研究发现,可以将这些比值用自然语言划定等级,用于帮助选取或者排除证据。表1列出了与LR等值的自然语言。当然,侦查实践中远比这上面的情况复杂得多:首先,证据可能会很多,其次,证据的两个概率值不易获得。对于证据很多的问题,是可以解决的,只需将前面的LR公式推广就行了(由于推广的过程有些繁琐,兹不赘述);对于证据的两个概率值的问题,诚然,并非所有证据的概率都容易量化,但可以肯定的是,侦查实践中有相当一部分证据的概率值是可以量化的。所以,这一评估证据的方法体系,可以应用到侦查学中去,当然这一方法的实质还是统计学。其实,类似的方法早已在国外的法庭科学实践中运用了。总之,在侦查学中,统计学是可以大有作为的,但是我国侦查学研究者中具有统计学知识背景的人却少之又少,导致侦查学研究很少运用统计学。之所以如此,很大成程度上是由我国侦查学教育中统计学缺位造成的。
二、统计学课程缺位给侦查学教育带来的后果
据Robertson和Fields二人于1986年对美国大学刑事司法专业开设统计学课程的调查显示,绝大多数四年制本科刑事司法专业都必修统计学这一门课程[7]。这还只是1986年调查显示的结果,现在开设统计学的范围应该更加广泛了。而相反,只要了解一下国内数十所警察、政法院校侦查专业教学课程的设置情况,我们就会发现,侦查专业的教学计划中是没有统计学这一门课程的。那么,统计学课程在侦查学教学中的缺位,到底带来了什么不良后果呢?
(一)使侦查专业人才的知识结构很不合理
侦查实践是一项复杂的社会实践,侦查人员需要有广泛的人文、社会、自然科学知识,还需要有丰富的生活经验,才能胜任现代社会的犯罪侦查工作。因此,侦查学教育应该坚持通识教育的理念,在通识教育理念的指导下,侦查专业课程的设置应当坚持科技与人文并重、理论与实务并重的格局。然而,实际情况是,不管是警察院校还是政法院校的侦查学专业,其课程设置以人文学科为主,缺少科学技术学科;并且,侦查学教育长期重实践、重应用,因此侦查课程设置也是重实务、轻理论。在这种课程设置的框架之下,是没有统计学这一课程的,似乎也不需要有这门课程。然而,由于没有设置统计学这一工具,使侦查专业人才的知识结构表现出不合理的特点:人文学科知识比重大而科学技术学科比重小;实务经验比重大而理论比重小。因为,只有开设了统计学这门课程,现代自然科学技术才容易为侦查学专业的学生所接受;之所以如此,是因为现代科学技术都必须要运用统计学这一工具,而如果没有这一工具,学生对任何自然科学技术都不可能深入学习、研究下去;这样一来,在侦查学专业中培养学生的科学素养将成为空谈。此外,由于缺少统计学知识,学生便缺少了一项研究社会的工具,对侦查实践这一社会现象的认识只能停留于侦查实务人士的工作经验总结这一水平上,根本无法利用现代社会科学的研究工具,从而展开有计划、有条理的、系统的侦查学理论探索;这样的结果便是,实务经验的价值被无限拔高,而理论思考和探索的价值被无限贬低。这一切都是因为没有培养侦查学专业的学生的科学精神所造成的,而科学精神的培养,少了统计学是不可能的。此外,由于缺少统计学的训练,在侦查实践中,侦查专业人员常常不知道利用统计学工具来分析侦查实践中的问题,也不知道使用统计学工具来对具体案件中的证据进行科学评估。
(二)使侦查学研究长期处于“缺少问题”的状态
科学哲学认为,科学探索开始于问题。[8]也就是说,科学的发展是因为人们对自然、社会等等现象有疑问,而又有力图解决疑问的强烈冲动,因而才有人花费无数的精力、财力和时间来进行科学探索。可见,提出问题在科学中的地位是无比重要的,而科学研究中最重要的意识就是问题意识;而如果有无数的问题需要某一门科学解决,那么这门科学将获得无穷的发展动力,这门科学的发展前途将无限宽广。我国的侦查学研究却处于“缺少问题”的状态。我们经常可以听见从事侦查学研究的人士感叹:侦查学的问题太少了!事实真的是这样吗?不是的,实际情况完全相反。且不说侦查学的概念体系需要厘清,学科体系需要完善,基础理论需要完善和深化;就侦查实践来说,亦有无穷无尽的问题需要侦查学研究者去研究、去解决。然而,人们为什么要感叹侦查学“缺少问题”呢?道理很简单,缺少发现问题的工具,而统计学则是一个发现问题的工具。侦查实务人士最关心的是具体工作目标怎么达成,如何清除阻碍工作目标实现的因素。对这些问题,侦查学界常常没有一个好的答案,其原因在于没有从这些表面问题看到更深入的问题,当然不会有好的答案。而要从表面问题看到更深刻的问题,没有统计学这一工具是不行的;因为统计学可以将十分庞杂的社会调查资料进行深入分析和解释,“统计学能使我们从资料中发现行为模式、设计有效的研究计划、对大量信息进行简化描述”。[9]然而,我们的侦查学教学计划中却没有统计学这门课程,而这样培养出来的侦查学研究者当然也没有统计学知识,那么在研究中当然也就无法应用这一研究工具;因此,我国当今的侦查学研究者除了只能进行一下概念上的分析、观念上的推演外,只能充当侦查实务人员的传声筒,根本无法对侦查这一社会现象进行科学、独立的研究;这样一来,侦查学研究怎么会有“问题”呢?没有“问题”的科学是没有前途的科学,我国的侦查学要找到自己的“问题”,得利用统计学。而侦查学要利用统计学,则需要有懂统计学的研究者,而懂统计学的侦查学研究者则绝大多数来自于学过统计学课程的学生。因此,在侦查学教育中开设统计学课程可以造就懂统计学的侦查学研究者,可以帮助侦查学找到“问题”,从而推动侦查学的发展。#p#分页标题#e#
(三)使我国侦查学研究者长期无法与国外同行进行有效对话
托马斯•库恩(ThomasKuhn)在《科学革命的结构》一书中提出了科学研究的范式这一概念,他指出“‘范式’就是彼此纠缠的、复杂的理论信念和方法信念体系,它指导人们(在科学研究中)进行选择、评估、批评”。[10]同样,侦查学也有研究范式。我国侦查学的研究范式是借助自然语言对现象的描述进行观念推演,而推演的过程和结论缺乏精度。而国外的同行进行的刑事司法研究(包括侦查学在内),深受西方社会科学范式转换的影响(从单纯观念推演转换到观念推演与定量研究并重),一定程度实现了定量化研究。这主要体现在研究中大量利用统计学工具来获取、分析、解释资料。现在,国外的刑事司法学者(其中包括侦查学研究者)出版的论文、著作已经达到了这样一种程度,即“大多数公开发表的研究实际上都是定量化了的,而且还要求用统计学方法分析资料”;[11]而查阅包括犯罪侦查在内的刑事司法文献的学人会遇到这样一种情况,即“如果不怎么熟悉统计学,就几乎不可能读懂绝大多数公开发表的刑事司法文献和社会科学文献”。[12]然而,不熟悉统计学,正是我国侦查学研究者的“软肋”。于是,我国侦查学研究者与国外同行之间的对话出现了这样的局面:国外同行不习惯我们的研究范式,认为我们的研究缺乏科学方法和科学依据;而国内学者只能知道国外同行对侦查实践中某一问题的研究结论,根本无能力对研究方法进行评估。这样一来,我国的侦查学研究无法介绍给国外同行;同时,我们也只能被动接受国外同行的研究结论,结论是对是错,根本无力进行评估。显然,这是一个让人无奈的对话过程。这样的对话并没有使双方真正了解对方,是一种无效的对话。而这一切很大程度上是由我国侦查学研究者没有受过统计学训练所造成的,其根本原因同样可以追溯到侦查学教育中统计学的缺位。
统计学范文5
关键词：翻转课堂；文献学习；卫生统计学；教学效果
卫生统计学是一门实践性、应用性和综合性极强的学科，不仅是预防医学专业的一门核心课程，更是医学科研工作者的必备应用工具［1］。该课程着重于培养学生的科学思维以及分析和解决实际问题的能力，以更好地适应和应对大数据时代所面临的机遇与挑战［2］。然而，该课程的理论深奥、概念抽象、公式繁多、内容枯燥，一直以来被学生反映难学［3］，传统的灌输式教学模式教学效果较差，教学改革势在必行。为了进一步提高教育教学水平和公共卫生人才培养质量，本着科学性、导向性、多元化、激励性、可行性等原则，在卫生统计学课程中实施翻转课堂联合文献学习的教学模式，以便更好地提高学习效率，满足学生的个性需求。而在教学过程中学生的反馈评价对于改善学习效果、提升教学质量，推进教学改革尤为关键［4］。本文通过对预防医学专业本科生进行问卷调查，评价卫生统计学课程的实施翻转课堂与文献评价模式的效果，为优化现阶段卫生统计学教学，进一步提高教学效果提供参考依据。
1对象与方法
1.1调查对象
调查对象为本校2021—2022年第一学期采用翻转课堂联合文献学习教学模式进行卫生统计学课程的预防医学专业2018级本科生。2018级共2个班，其授课方式、授课教师、教材及考核方式等均无差异。
1.2教学模式
翻转课堂是一种基于深度学习的思想，彰显混合式学习的优势，以学生为中心的新教学模式［5］。其推进并实践了个性化学习，让学生在课堂外完成对教学知识点的自主学习，在教学课堂中，通过互动实现解答疑惑、合作讨论等教学。目的是更好地调动学生积极性、自主性、主动性，发展学生的思维、问题解决等高阶能力，进而促进教学绩效最大化。文献学习是指结合相关专业文献的阅读、自讲、自评的新型教学模式［6］，可锻炼学生的自学能力、团队合作能力和语言表达能力。该模式可通过学生自主阅读文献，评价文献并采取PPT形式进行课堂汇报，在知识点的学习上亦是一个有效补充。
1.3教学效果及评价
1.3.1考试成绩
2018级2个班考试均在授课结束后，采用传统闭卷考试，由教研室统一命题，每名学生的试题内容、题目顺序，考试时间均相同。
1.3.2评价问卷
学生对翻转课堂联合文献学习在卫生统计学教学中的实施效果问卷包括四个部分：①基本信息，②翻转课堂的实施评价，③文献学习（文献评判与PPT汇报）的实施评价，④创新、批判能力的自我评价，每个部分包括10个问题。课程结束后，采用自填式问卷对学生开展问卷调查，由教学老师向学生们解释调查的目的，获得学生的理解，以提高学员填写信息的准确性。采用匿名填写方式以保证调查对象的信息隐私、问卷填写的依从性和获取信息的真实性；问卷经检查以保证资料填写完整。
1.4统计学分析
采用EXCEL2007对数据进行收集、双录入核对和整理，采用SPSS21.0进行统计分析，可靠性分析检验问卷的内部一致性信度，计量资料用均数±标准差描述，满足正态分布，用t检验或方差分析，不满足正态分布则采用非参数秩和检验；计数资料用百分比描述，采用卡方检验比较构成比差异，双侧P<0.05为差异有统计学意义。
2结果
2.1基本情况
共发放116份问卷，有效问卷回收率为100.0%。答卷者均为2018级预防医学专业学生，其中男性42人、占36.2%，女性74人、占63.8%；第一志愿为预防医学专业36人、占31.0%。认为卫生统计学重要112人、占96.5%，学习该课程的动机是能力追求66人、占56.9%。见表1。
2.2学生对翻转课堂教学模式的评价
能接受翻转课堂教学模式61人、占52.6%，认为有利于掌握教学内容69人、占59.5%，认为有利于提高自主学习积极性72人、占62.1%，认为有利于培养剖析疑点难点的能力76人、占65.5%，认为有利于提升统计学习的深度和广度81人、占69.8%，认为自主学习能力有提高64人、占55.2%。见表2。
2.3学生对文献学习教学模式的评价
能接受文献学习教学模式占61.2%，希望继续开展文献学习教学模式占52.6%，认为有利于掌握教学内容占68.1%，认为有利于提高自主学习积极性占54.3%，认为有利于培养剖析疑点难点的能力占67.2%，认为有利于提升统计学习的深度和广度占62.9%，文献学习教学实施后认为统计应用能力有提高占53.4%，认为自主学习能力有提高占47.4%，认为创新思维能力有提高占61.2%，认为团结合作能力有提高占57.8%。见表3。
2.4创新、批判能力的自我评价
针对“我认为我是一个很有创造性和创新力的人”、“我总是关注，究其根源，提出新见解”、“我有勇气和信心主动承担多数人认为很难的任务”、“我善于提出问题”、“我常常主动发现问题和问题有关的各种联系”和“认为坚信创新不是凭空想象的，是有方法可寻得”等问题，自我评价为“基本符合“的学生占比较高；其中“我认为坚信创新不是凭空想象的，是有方法可寻得”的学生最多为63人、占54.3%；针对“遇到困难和挫折时，我往往没有勇气去战胜”、“当解答与别人不一致时，我总是怀疑自己”、“我总怕出错，不敢尝试新事物、落实新想法“等问题，自我评价为“基本不符”的学生较多；其中“我总怕出错，不敢尝试新事物、落实新想法”的学生最多人55人、占47.4%。
2.5考试成绩
2018级1班期末平均成绩为73.98分，及格率为85.5%，优秀率为25.8%，与2018级2班相比均略高，差异无统计学意义（P>0.05）。
3讨论
翻转课堂联合文献学习教学在卫生统计学上的尝试，从学生角度出发，大部分学生对卫生统计学运用该教学模式效果评价较高，能接受翻转课堂教学模式的学生占52.6%、能接受文献学习教学模式的学生占61.2%，从以下几方面取得了较好的教学效果。
3.1提高了学习效率
在翻转课堂模式下学生能利用线上教学资源，课前做好预习，课中解决学习的难点和重点，课后巩固知识要点［7］。基于文献阅读的教学是对教科书的课本学习的一个补充。在教师的课堂教学过程中，因为时间等方面的限制，无法对于每个知识点都做非常详细地介绍。而学生在翻转课堂与文献学习的联合模式下，会对所涉及的知识点有更为全面的了解，实现了课堂教师教学和学生自学的结合，加深了学生对所学知识点的掌握［6］。
3.2培养了自主学习能力
相对于文献学习模式，62.1%的学生认为翻转课堂有利于提高自主学习积极性。针对卫生统计学这门实践性强的课程，翻转课堂的教学模式以学生为中心，培养学生独立学习、交流和讨论的能力，培养和锻炼学生将知识和内容归纳总结，一定程度上缓解了学生课前不预习、课后不复习的问题。这种模式改变了传统教学的先教后学，将学生被动接受转变为主动学习，增强了学生在教学中的参与感，并通过自主学习培养学生的兴趣，提高了教学的有效性［8］。
3.3培养了创新思维能力
统计学范文6
伴随着改革制度的不断发展，无论是经济、生物科技还是计算机等各方面的领域对统计的需求是越来越大，统计学中的数据统计方法是适合所有学科领域分析和研究客观事物，是一种强有力的武器。统计学科是一门应用性非常强的学科，甚至成为高等院校中非统计专业学生的一门重要科目，统计学课程的开设目的是为了培养学生的数据分析和统计处理的能力。为了迎合社会市场经济对专业统计人才的需求，统计学课程教学应该进一步的改革和完善，使之满足社会对统计人才的渴求。
二、现阶段统计学课程的教学现状
统计学科是一门应用性非常强的学科，教学的重点是让学生运用统计学中的原理和方法处理实际的经济问题与管理问题。现阶段，大部分的统计学教学都是侧重于概念理论，比如如何进行指标的设计和计算方面，统计的方法也是侧重于纯手工运算。教师实际教学中，在讲解关于统计方法时缺乏针对性，通常是从公式定理着手讲解统计的理论和方法，而没有从实际的经济管理问题针对性的讲解统计方法的实际运用条件，造成了学生适应工作的能力较差，无法运用所学的统计知识解决实际的工作问题。课程上采用的教学案例也与实际不相符。教材中设计的案例通常相对简单，与实际会出现的统计案例还有很大的差距。统计的案例分析不能很好的与统计软件相结合，像Excel、SPSS等数据处理分析非常强的软件也很少运用。
三、改善课程内容，适应现实统计工作需要
伴随着经济社会的不断发展，市场经济对专业化数据统计人才的渴求不断扩大，将经济现象中对数据的收集、整理、分析和判断的方法作为教学课程的主要方向。改善统计学课程的内容应该以“实用、合理”为原则，可以适当的扩展知识领域，增加梳理统计学的课程内容。大部分工作中主要是采用统计实证进行研究，因此在实际讲授统计基础理论知识的同时，应加强统计的实际考察、统计推测和判断和假设检验等各类统计方法的学习和运用，增加实例教学、模拟统计实验和上机操作等课程内容侧重培养学生统计分析能力。因此在统计学的课程内容中，大体上必须包含的内容有基础理论、实际案例、模拟实验、将实验结果结合统计学软件进行实际上级操作等四个大内容，通过这样调整，进而适应现实统计工作的需要。
四、将统计软件与教学有机联合，加强学生实际应用能力
统计学是将数据进行收集、分析，进而使用科学合理的方法进行推断的全过程。在实际教学中，都要处理大量的数据。科学技术的不断发展，使得软件也能很好的应用到统计学中。统计软件的合理应用可以使得统计数据的运算变得非常的简单和准确，而且改善了统计学教学以往出现的繁琐抽象问题。因此，在实际统计学教学中，将统计学中的基本理论、公式、定理解释分析清楚后，可以运用统计软件进行实际的数据处理，通过客观的方法将计算结果进行科学合理的分析。统计的软件有很多种，有Excel、SPSS、SAS等，每个统计软件他们统计分析处理数据的功能都是不相同的。在教学过程中，可以依据学生应用的各个软件的水平层次进行选择，通过结合统计学软件可以将书籍的分析结果清楚、直观的展现，为加强学生的应用能力做了很大的铺垫。例如在学到《数据分布特征的描述》和《方差分析》等此类课程时，教师可以结合统计学软件中中图表的展示功能直观的讲解相关的理论知识。
五、将课程实际案例结合统计软件具体分析，加深学生对案例的印象
在实际统计学教学课程中，结合案例进行教学是必不可少的部分。案例教学是教师结合实际数据，引导学生参与实分析，让学生在实践中理解和掌握理论知识，以此达到理论结合实践的目标。教师在案例教学中，应充分激发学生积极性，结合实际案例培养学生分析和应用理论知识的能力。案例教程的主要目的是让学生分析思考实际问题的能力。在案例教程中，要将课程中大量的数据进行分析、处理和计算，而这些操作通过手工运算是不可能完成的，所以必须借助统计软件，将数据分析的结果用统计图表展示出来，更能直观的进行案例教学。例如在《抽样与抽样估计》这一课程中，教师可以直接将抽样的数据结合统计软件进行授课讲解，通过软件的操作和数据的真实性，直观、准确的展示出来，加深了学生对统计学中的统计分析、处理方法的印象，从而提高了统计教学的质量。
六、结束语
统计学范文7
关键词：数据思维；统计学；教学改革；大数据
大数据与“互联网+”时代的到来，“数据决策”已经深入人心[1]。毋庸置疑，人们对数据分析与信息挖掘意识倾向愈加明显，社会对应用型人才的需求呈现复合型、多样化。与此同时，学生多元化、个性化的发展方向[2]，高校教学面临着改革发展的巨大压力。如何充分理解大数据与“互联网+”，探索新时代技能人才培育的课程教学改革体系，成为最棘手的议题。统计学是高校经管专业的基础核心课程之一，在整个专业课程体系中起着关联纽带作用。同时，作为经管专业最先接触数据的课程，面对大数据与“互联网+”的时代背景[3]，课程教学改革创新势在必行。如何正确理解数据，挖掘隐含在数据背后的真实情报，需要数据思维逻辑和统计分析技能的支撑[4]。因此，大数据思维的课程教学体系改革已经提上日程。
一、面向大数据传统教学模式存在的弊端
在经管领域，统计分析的重要性被广泛认可。统计学已经成为高校经管类专业培养计划的必修课程[1]。但长期以来，传统教学模式的沿用，课程教学内容的固定统一，课堂集中灌输式的教学方法，学生的技能素养和创新潜能没有得到开发。
（一）课堂教学方式单一
受传统教学模式的影响，对于侧重概率论的统计学课程而言，“讲授式”教学方法仍居主导地位。然而，随着大数据与互联网+的不断渗透，技术创新频率和方法更新速度越来越快。在巨量信息、知识、数据借助互联网不断涌入校园的环境下，课程教学内容体系不断膨胀，仅仅局限于教师的“讲”，在课时有限的条件下，教师疲于追赶课程进度，忽视了对学生理解与应用能力的把握，导致学生对课程学习的关注全部放在了课堂聆听与硬性记忆[4]，会计算，会考试，但在需要实践应用时茫无头绪。另一方面，智能手机的普及，学生多种渠道、即时性地获取更多、更新、更生动的知识，对于枯燥、乏味、难懂的课堂内容自然兴趣不佳，沉迷于低头玩手机，教学效果不理想。此外，对于课程中包含的实验教学环节，仍然延续传统实验课教学方式，教师操作演示、学生练习、教师指导，整个实验教学过于程式化，学生仅仅掌握了软件操作流程，而对于软件与实践的有效结合欠缺独立思考的时间和空间。
（二）教材欠缺应用指导性
现有的统计学教材大多倾向于在简单阐述统计基本原理之后，随之给出相应的例题，给定数据进行解答[5]。对于为什么采用这种统计方法，在什么情境下应用该统计方法，还有没有其他方法，不同统计方法之间存在什么样的逻辑关系，对数据的获取与筛选有什么样的要求，如何选择适当的参数，计算结果如何展开分析，如何与实际问题相结合，如何给出恰当的决策建议等等，这些内容却很少涉及。同时，现有教材对于统计方法的应用，多以计算题的形式给出，数据多数都是给定的、孤立的，经管领域实践应用数据相对较少，抽象的统计方法与专业实际难以对口衔接，缺乏对数据库数据处理应用的操作技能。
（三）课程考核方式过于陈旧
大多数高等院校经管专业的统计学课程一直沿用传统的闭卷笔试的考试方式[6]，在考题设计中多采用选择、判断、填空、计算的题目类型。这种传统的考核方式只能测试出学生对该门课程基本理论的掌握情况与方法计算的能力，却不能反映出学生的统计实践应用能力和操作技能。因此，普遍存在统计学课程考试成绩不错，计算题目做的很好，但在综合运用时，尤其是经管类本科专业，很多学生对于实际问题与统计情景的衔接对应、实践数据与统计软件的融合运算，软件分析结果对现实问题的指导意义感到迷茫无措。课程考核方式过于单一守旧，导致学生“高分低能”，只知“所以”而不知“所以然”[7]，动手操作实践能力弱，与数据时代经管领域实践工作的需求相背离。
二、大数据思维下的课程教学目标与改革思路
统计学是一门应用型学科，是经管类学生工作实践中必备的知识与技能。面对大数据与互联网+的时代，信息、资料、数据爆炸式增长，不仅仅意味着对技术处理与更新的迫切需求，更多的是需要对数据逻辑思维的建立与扎根。与数据渊源颇深的统计学不能再是简单的“数据+公式+计算+笔试”，课程教学改革迫不及待。而经管专业的学生生源文理兼收、数理基础差异凸显，再加上活泼跳跃的性格特点，更需要将枯燥、抽象的统计理论中融入一些与他们相契合的时代元素。因此，经管专业统计学课程教学目标是通过课程学习培养大数据视野、建立大数据思维，具备数据分析实践应用能力，能够理性应对经济管理决策问题。具体而言，经管专业统计学课程教学的教学改革应向综合应用技能素养方向调整，要将数据分析与资源整合的思维意识灌输给我们的学生，要将现代学习技术、工具融入到课程教学过程中，研究实战性的实验教学，培养学生对数据的敏锐度，强调数据思维对经济管理现象的分析解读。经管专业统计学课程的教学过程，不仅要注重统计基础理论、方法的讲解与逻辑梳理，更应注重学生在信息资料搜集能力、数据高效处理能力、预测决策分析能力等方面的锻炼。
三、大数据思维下课程教学改革的主要内容
在大数据与互联网+的时代，经管专业统计学课程教学的改革并不意味着所有的问题都要用海量的数据的应对，并不意味着传统的统计理论与方法被削弱讲授，并不意味着所有的问题都要用大数据处理技术。而是，从单方面知识讲授向注重数据思维与统计技能培养的方向转变，需要在教学理念、教学内容、教学方法及考核方式等众多方面不断创新[1]，适应大数据时代专业人才培养的应用性需求。
（一）借力大数据平台优化课程资源
在信息爆炸的时代，仅仅依靠传统课堂教学，对课程内容的传授是苍白而紧促的，借助大数据平台，开发统计学网络课堂，将课堂教学与数字化学习相结合，一方面有效扩充了课程教学内容，丰富了课程教学资源，将老师从高压力、赶进度的紧张课堂氛围中解脱出来，将课堂讲授的重点放在基本原理与方法的适用情景、应用条件、数据诉求、结果分析和注意事项；另一方面，线上线下教学的融合，为学生提供了课程学习时间、空间的自由选择，无形之中搭建起教师与学生间的学习共同体，自主学习的同时，教学相长[5]。中国石油大学经管专业统计学课程尝试建立使用了统计学云课堂，将教学计划、电子教案、教学课件、专题视频、软件操作、答疑辅导、测验检测、教学互动等课程资源全部上传网络平台，并根据经管专业学生学习的诉求，精心设计了十大课程模块，包括课程认知、章节导学、软件应用、案例分析、研究型教学、课程作业、在线测试、知识拓展八个教学模块和答疑讨论、课程问卷两个互动交流模块，对教学资源进行了合理安排，如图1所示。这种公开化、生动化、系统化、精细化的网络课程界面设置，将大数据、互联网+的元素与课程教学相契合，尊重学生自主、沟通、成长、差异化的诉求，彰显了教与学的人性化特点。在当前经管专业统计学课程内容多、课时少、任务重、课堂互动有限的情况下，网络教学平台的实践应用大大提高了教学效率；同时，这种更加丰富、自主、生动的学习模式，激发了学生深入学习的积极性与能动性。
（二）配套教材建设
课程配套教材是实施教学活动的依据，是学生获取知识能力的重要工具，是进一步深化课程教学改革，培养专业人才的基本保证。传统统计学教材主要以培养学生学习能力为编写目的，近几年，随着对统计分析技能认知的不断加深，案例引用、软件操作等内容在统计教材中也逐步加入，但总体上依然以考试考核为目的认知，几乎所有的国内教材都以例题计算、习题练习的模式编写。这与大数据思维下统计学课程教学改革的目标与思路不相匹配，经管类非统计专业的配套统计学教材应有别于统计专业，应在遵循应用性、方法性、逻辑性、简明性的原则下确定统计学的教学内容[8]，以分析思路培养、知识逻辑应用、实操技能考核为编写目的，避免繁琐抽象的理论推导和数理证明，改变传统章节框架布局体例，而采用专题布局体例，将传统的统计学教材章节内容进行适当拆分、调整、组合，结合经管专业领域统计应用实践过程，设计经济管理实践情景专题，由认知到应用，由浅入深，由简单到复杂，逐步加深知识点的综合运用程度。这也是中国石油大学经管专业统计学课程“十三五”规划教材的编写初衷。
（三）创新适应大数据思维的课程教学方法
面对经管专业学生的特点，借力课程资源数据平台，创新适应大数据思维的教学方法。传统的以理论阐释、公式推导、例题计算为主的“填鸭式”教学方法已经不能满足学生的要求，借助数字课堂，充分利用院校地域优势与人才资源，将传统集体授课方法与大型开放式网络课程等新兴教学方法相结合，结合学生的专业兴趣爱好，确立学生的主体学习地位，发挥学生的主观学习能动性。在统计学课程网络资源平台的基础上，尝试翻转课堂、微课、MOOC等先进的教学方式，让手机在课堂上用起来，探索案例教学、模拟实验、社会调查、技能实训、论文撰写等方法，充分发挥教师自身主导作用，引导学生将统计理论方法与经济管理实践活动相结合，开通课程微信与在线互动，增加学生学习主动性和创新意识，培养学生对大数据的搜集、挖掘、整理、分析、处理和利用的能力，同时锻炼学生的团队意识、合作精神、组织沟通、交流互动能力[9]。
（四）强化统计技能实践环节
大数据思维下统计学课程教学更注重数据分析意识与处理技能的培养，强调数据统计分析的实践落地。尤其对经管这类偏文的专业而言，由于软件和硬件方面的限制，如何通过技能训练环节的教学提高学生动手能力是一个亟待解决的问题。对经管专业的学生而言，统计技能的培养主要通过三种途径：实验课程训练、实践项目申请、毕业设计撰写。在数字课堂和配套教材建设的基础上，统计学课程可以适当增加实验教学的课时，改变传统操作步骤讲授与单机练习的教学模式，以典型案例为素材，提前将问题交给学生，分组完成数据搜集、整理与讨论，教师提供解决问题的方法与线索，学生由被动听变为主动参与，教师的角色“讲述者”转变为“解惑者”。另一方面，随着高校“大学生创新创业项目”计划的推广和实施，鼓励学生积极申请、主动参与。通过项目和任务，在指导教师的指导下，完成实践问题统计分析全过程训练。此外，高校数据库的不断充实，实证论文的比例不断提升。论文撰写是培养学生使用统计分析方法、梳理已学过经济管理理论知识的良好途径。
（五）创新全过程考核方式
课程考试改革是统计学课程教学改革中不可或缺的环节。在对中国石油大学经管专业学生的调查发现，统计学课程在配套教材、教学方式与网络平台“多管齐下”的教改措施下，学生普遍反映课堂内能轻松听懂，方法都会运算，考试成绩感觉不错，学习自信心高涨。同时，随着统计学习兴趣、知识认知的大步提升，学生们认识到了统计应用的重要性，积极主动地在其毕业论文、创新创业大赛、国内外专业大赛（如：CMA、AMA、建模大赛等）中尝试应用统计方法分析解决问题。学生们这种意识的确立肯定了课程教学方向与内容改革的正确性，这是值得课程组老师欣慰和骄傲的。然而，在学生实践活动指导与交流中，普遍发现，学生们对于统计知识与分析方法的理论与计算说得头头是道，面对实际问题的综合情境，如何选择适当的方法体系，却是毫无头绪，一团乱麻，无从下手，无从选择，理论和实践没有充分结合，统计分析难以落地。因此，改革统计学课程考试方式，侧重考核学生的数据逻辑思维、统计应用技能、创新思维的能力，才能真正实现大数据思维下统计学课程的教学目标。大数据与互联网+时代，社会对人才综合素质的要求越来越凸显，统计学作为一门应用性强的专业基础课程，建立“以技能测试”为中心的考试改革理念，对技能人才培养和高校素质教育具有重要的现实意义。而统计学理论中所贯彻的或然性归纳推理思想与“技能测试”的考试改革理念不谋而合。建立以“技能测试”为中心的考试理念，打破传统“一锤定音”的考卷模式，将课程考试与日常教学相融合。设置日常教学过程中的考察环节，考核学生熟练运用统计知识开展分析，做出结论的分析应用技能；同时，辅之以期末考核环节，考核学生透彻理解统计知识内涵，辨析统计分析结果的应用判断技能。“双管齐下”的考核方式，实现了统计学课程学习的全过程评价，既要日常“做的好”统计分析，又要期末“看的明”数据结果。
四、结束语
在大数据与互联网+的时代，统计课程必须教会学生用数据进行思考。高校经管专业统计课程的教学重点应放在培养和形成学生的数据思维能力上，通过教与学，睿智的解读数据，挖掘经济现象背后的信息和情报，抓住管理决策的机会和机遇，最终从统计思维中获益，为今后的学习、工作和生活夯实基础。为此，高校经管专业统计课程的教学改革需要教师首先转变教学的理念，在课程资源建设、教学内容、教学方法上进行数字化创新改革，注重对学生数据思维逻辑的建立和统计应用技能的训练，同时建立全过程课程考核体系，真正实现经管专业统计学课程培养学生数据思维能力、提高学生技能素质的教学改革目标。
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统计学范文8
关键词：统计学；教学改革；实践能力；科研能力
一、问题的提出
统计学是一门实践性较强的学科，提升学生的统计实践能力成为各大院校统计学教学改革的目标和重点。本人将大作业驱动教学法应用于统计学教学中，这种教学方法的主要内容之一是要求学生自己提出研究问题，搜集数据，同时运用统计学方法和SPSS软件分析数据，并对分析结果进行解释和对研究问题进行分析汇报，最终完成大作业。从学生的反馈意见来看，这种教学方法能够调动学生学习统计学的积极性，有助于加深学生对统计学原理的理解，能够提升学生统计学实践能力。但是在实施这一教学方式的过程中本人发现，在实践环节学生最常问的问题不是SPSS操作，而是“我的研究问题是什么，我要研究哪些变量之间的关系？”。即使学生自己设计调查问卷，学生仍然不清楚自己到底要分析什么问题。学生对科学研究中提出问题和假设、搜集数据、检验假设的真伪、分析结果的研究思路和研究步骤既不了解也不掌握。由于缺乏问题导向和科研思维，多数学生并不清楚自己的研究问题是什么，在大作业开始阶段盲目设计调查问卷，在大作业的后期盲目使用统计方法。这种现象导致虽然学生会使用统计软件，但是他们却不会用统计方法分析自己的问题，因为根本就没有研究问题。如果把研究问题比作“的”，统计分析方法比作“矢”，则统计方法的运用则是有的放矢。如果要切实提高学生运用统计方法的能力，就需要培养学生会从实际中发现问题和分析问题的能力，即科研能力。
二、以培养科研能力为导向的统计学课程体系设计
本人认为，以提升学生科研能力为出发点，促进统计实践能力的提高可以从以下几个方面进行课程设计。第一，从授课内容上，仍然要将重点放在对统计学原理的讲授上。如果学生不理解统计方法的原理将如同不懂药的药理和药性，因此谈不上对症下药，也就谈不上运用统计方法，因此对统计学原理的讲授这一教学重点在统计学教学改革中不能变。对统计学原理的讲解应当有适当的公式推导，某些公式推导对非统计专业学生可以不作为考试要求，但是应当通过推导过程让学生了解统计学方法的原理，这将有助于学生在后续学习比如计量经济学中理解对该种方法的发展。第二，加大科研论文和科研课题项目在统计学教学案例中的比例。国外本科统计学教学的一个教学要求是学生能够看懂学术文章。老师会发给学生一份学术论文，要求学生向其他同学解释这篇文章的研究过程，包括研究问题和研究假设是怎样提出的、数据是怎样搜集的以及统计方法是如何验证假设的。重点要求学生解释该篇论文中用到了哪些统计方法、这些统计方法分析了哪些变量、解决了什么问题以及统计方法在运用上存在哪些不足。通过这些训练，学生就可以在借鉴他人学术论文研究思路的基础上设计自己的研究方案，并进行数据搜集和分析。授课教师也可以以自己的课题或论文为例来说明统计方法在课题研究中的使用。教师在讲解的时候，要注重介绍研究问题的提出和研究假设的设立，而不是只谈数据搜集和数据分析。而且要详细地介绍不同的统计方法是如何分析和解答所提出研究问题或研究假设的，比如在哪里用了描述统计、哪里用了推断统计方法、为何采用这种方法并且对于统计结果是如何分析的。第三，要有学生进行调查研究的实践环节，以提交调查报告作为任务驱动。分析自己的研究问题是提高学生统计实践能力的关键。统计学练习题不应该只包括课后练习题，应当放手让学生自己搜集数据分析研究问题。教师可以在课程开始时就将总任务下达给学生，明确学生应当完成任务。这样学生会带着解决问题的心态来学习，其学习的主动性和积极性会提高。实践兴趣是培养大学生实践能力的内在驱动要素，因此调查报告的选题要尊重学生兴趣，自主选题，可不限于本专业。第四，注意对学生研究报告撰写能力的培养。统计学实践能力的一个重要内容是对统计结果进行解释，进而对研究问题进行综合分析，这一点能体现学生对统计方法的理解和掌握程度。学生要能够把这种分析过程用规范的写作方式形成文字。关于对论文或者研究报告的格式和思路的讲解可以在案例授课环节完成。在学生撰写调查报告的过程中，需要教师和学生不断地沟通，对其报告提出修改意见，直到达到一定的要求。这个沟通的过程可以提高学生科研写作能力，更能提高学生对统计方法的应用能力。学生的调查报告可作为统计学课程考核成绩之一。第五，增加学生对研究结果的汇报展示能力和互评能力。可以安排小组进行展示汇报，通过这个过程让学生口头解释自己的研究问题、所运用的统计方法以及为何要运用这种方法。如果调查报告是小组作业，可以通过这个环节看出每个学生对调查报告的贡献，以此作为给每个学生的评分依据。此外，这个环节可以增加学生之间的互评。学生互评是实现学生在学习主体地位的方式之一，在互评活动中学生既是评价者也是被评价者，通过这个活动他们能认识到自身的优势和不足，进而互相学习，共同提高。
三、探索以研究为本的本科教育教学改革
学生基本科研能力和基本科研素养的养成不是只靠统计学课程就可以获得的。无论学生毕业后是否从事科研工作，科研能力或者分析问题的能力都应当成为本科生在大学期间应该具有的能力之一，因此我国本科教育改革的一个重点应该是探索以研究为本的课程体系创新。对学生分析能力的培养应当渗透到每门课的教学中。大学本科层次的课程中应当减少对概念死记硬背的内容，教师应当加入对学生分析能力的训练，引导学生学会发现问题、提出问题和解决问题。需要指出的是，学生科研能力的提高需要老师额外的付出，对于统计学课程，学生的统计调查报告选题各不相同，所采用的统计方法也不相同，需要教师一对一指导统计方法的运用和对结果的分析，因此增加了教师的工作量和付出。与能够为教师带来晋升和加薪相比，指导本科科研活动给教师带来的有形的东西很少。因此，如何增加对教师的补偿、调动教师的积极性应当成为我国以研究为本的本科教育改革关注的重点。
四、结论
大作业驱动教学法在统计学教学实施的过程中，学生能很快掌握统计软件的使用方法，但是由于学生不清楚自己的研究问题而导致无法选择相应的统计方法去分析问题。同时，学生统计学实践能力的提高需要掌握能够发现问题和分析问题的科研能力。本文认为，今后统计学教学改革要加大科研论文和科研项目在教学案例中的比例，应当让学生自己选择研究问题搜集数据。此外，探索以研究为本的本科教育教学改革将有助于学生科研能力的提高，进而有助于学生统计学实践能力的提高。
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