统计学范例

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

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

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3

【关键词】大数据;统计学教育;融合

信息技术的快速发展,给人们的生活带来了翻天覆地的变化,其中大数据时代的到来,使得不少专家,学者及教育工作者越来越深刻认识到统计学的重要性。统计学作为研究数据的科学,必然需要思考如何使传统意义上的统计学教育,在新形势下更具有现代“信息”的含义,培养适合社会发展的人才。下面,我将根据自己的教学情况,给出一些个人的建议和思考。

一、树立全新教学理念

目前,统计学的教学依然离不开传统的教学思想,并不是全盘否定统计学传统教学思想,片面认为传统教学思想没有可取之处,而是,在当前形势下,传统教学思想已经明显不适用于当下的统计学科的发展,没能及时跟上时展的脚步。究其根源,主要还是任课教师教学思想没有及时转变。大多数的时候,我们的教学很可能还是停留在课堂着论教学为主,侧重点依然在统计理论和统计方法的传授上。在统计学课程设置上虽然也有实践环节,但是实践的环节并不意味着学生可以走出课堂,进入社会,进行真正意义上的学以致用。当然,这一现象的存在,并不能完全归咎于学校,受国情和体制等各方面的制约,学生的实践活动获取数据主要来源于相关职能部门公布的官方数据。传统教学思想的转变,并不是一蹴而就的,这得有个过程。任何事物的发展,都不是一帆风顺的,在教学这件事情上,更是如此。教育者面对的是一群有智慧,有头脑的大学生。现在大学生,基本是00后了,这对我们的教学也提出了挑战。因为他们不光有智慧,头脑,更有个性。他们有着诸多获取信息的途径,每天的各类信息应接不暇,对学生来讲,也无疑在一定程度上分散了他们学习的注意力。同时,统计学作为一门处理数据的科学,在他们眼里是枯燥无味的,纵然教师对统计学发展和应用都会进行详尽的介绍,但他们依然茫然于不知道学了以后对自己以后有什么用。于是,课堂教学效果大打折扣。来自外围大环境的压力,来自学生的压力,不得不使教师重新思考如何教学,才能取得好的教学效果。无疑,这就需要教师付出更多的劳动,根据当前形势,树立全新的教学理念。在教学内容的安排上,符合教学要求的同时,能更好地调动学生学习的积极性,在最大程度上,让学生参与到教学活动中。“超星学习通”、“雨课堂”等智慧教学方式,可以合理地应用到课堂教学中。这类智慧教学方式,可以有效替代传统教学模式。比如说,传统教学,大部分时间都是教师在不停地讲,要么板书,要么PPT,学生坐在下面,或许在听,或许根本就没有听,而是在玩手机或者睡觉,这种情况在课堂上并不少见。但是,如果采用智慧课堂呢,教师就可以提前把教学内容布置给学生,并设置提醒,督促学生课前完成相关的预习任务。当然,根据任务完成的质量,给出平时成绩,作为期末成绩考核的依据,同时也是对学生完成预习任务的一种肯定和鼓励。当学生完成为了预习内容来到课堂,学习效果就会好很多。在课堂上,教师依然可以利用智慧教学方式,对学生进行考勤,随时可以和学生互动,对于教学的内容以及学习效果可以及时得到反馈,可以有效的提高教学效果。不仅如此课后教师仍可以应用智慧教学方式,向学生推送习题,并监督学生完成相应练习。这种有效地将课前、课中、课后有机融合在一起的教学思想,必然可以有效提高课堂教学效果。

二、注重学习能力培养

衡量课堂教学实效,并不是靠期末考试的一个分数来说明的。教育者培养学生的目的是把他们培养成有用的人,而作为统计学专业的学生而言,有用就是毕业后能很好地适应社会需求,找到适合自己的工作。因此,要注重学习能力的培养。现在社会发展速度,固守旧知识显然是要被淘汰的,需要具备的是学习能力。学习能力的培养主要包括数据的搜集,软件的应用。数据搜集是统计学的根基,没有数据,何谈用统计的方法解决实际问题。传统数据的收集基本都是事后数据,以此作为样本推断总体,这在新形势下已经不能满足快速、高效分析处理数据的需求。因此,在当今的大数据时代,需要教师具备大数据管理,云计算以及数据挖掘技能和扎实的理论基础,以培养学生较强的数据搜集能力。有了真实的数据,还要有能力处理这些数据。一般来说,统计学数据都比较多,需要用专业的软件进行处理,这就需要学生具有学习和使用软件的能力。比较适合本科生掌握的常用统计学专业软件主要有SPSS、R、SAS等,通过上机实验增强学生的动手能力,提升学生的专业素质。作为教师来说,学生学习能力的培养还可以通过数学建模来实现,简单来说就是通过对统计模型的讲解,主要是建模的思想和方法,结合实际案例进行分析,引导学生用统计学思想看待和解决问题,开拓学生思维,培养创造性专业人才。综上,在新形势下,统计学课堂教学的有效性既需要教师在思想上加以转变,树立全新的教学理念,又需要教师在实际教学中突出对学习能力的培养,两者有机融合,必然可以使统计学课堂教学效果得到提高。

参考文献:

[1]赵智兴,朱代琼.一流大学特色专业建设的影响因素[J].成都大学学报(社会科学版),2018(2):89-96.

[2]康元宝.大数据时代统计学教学行动变革的思考[J].高教学刊,2018(20):126-128.

[3]杜栋.对统计学科“统计信息系统”方向建设的思考[J].统计教育,2007(4):40-41.

统计学范文4

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。

统计学范文5

统计学与其他学科不同,要求用统计思维分析问题、解决问题。统计思维,就是能够从统计学角度思考,并能运用统计的方法分析和解决问题。然而,传统的教学方法存在着不注重学生统计思维的培养,只强调统计方法运用的误区,往往只侧重于统计理论知识的灌输。学生对统计学的很多概念、原理没有完全理解,遇到实际问题只能机械地照搬统计方法,或者思维混乱,不知该用何种方法。如果在教学过程中注重案例教学,将现实生活中的场景与统计理论结合,讲授完统计方法后介绍一个案例,让学生利用所学的统计方法去解决案例中涉及到的问题,通过学生讲解、教师点评的方式,可以培养学生的统计思维和应用能力。典型的统计案例具有较强的针对性和应用性,易于被学生接受,使学生积极主动地参与案例的讨论,提高教学效果,克服传统统计教学的弊端。另外,案例教学的应用也是时代的发展和教学改革的必然。社会的发展,更强调人才的实践能力。对于统计专业的学生而言,要通过对统计学课程的学习,熟练地运用统计分析软件,选择恰当的方法分析现实生活中存在的实际问题,并能够透彻地理解每一个统计分析结果的含义,而不仅仅局限于知道概念,会用公式计算,以及计算结果是否正确。如在回归分析中,计算出回归方程后要能够解释回归系数的经济学意义;在假设检验中,计算出的结果表示要拒绝原假设,那么拒绝之后什么样的选择才是合理的等等。要实现这样的教学效果,案例教学是一个不可或缺的重要的教学手段。

二、案例教学在统计学教学中的实践

案例教学在统计学教学过程中起着至关重要的作用,有利于激发学生学习统计学课程的积极性和主动性;有利于师生之间通过互相启发、彼此交流,达到教学相长的目的;有利于提高学生的思维和沟通能力,学会团结协作。为保证案例教学法取得预期的效果,在统计学教学过程中需要注意以下几点。

1.案例的选择要适当

根据教学内容安排案例,案例要能够体现出知识点,符合客观实际情况。比如在讲解方差分析知识点后,安排这样一个案例:消费者协会在零售业、旅游业、航空公司、家电制造业四个行业抽取部分企业,这些企业被投诉的次数用统计表给出,分析四个行业的服务质量是否有显著性差异。通过这个案例,先让学生指出方差分析中的有关术语,如因子、水平、观测值等在这个案例中各是什么;再逐步讲解方差分析中的知识点是怎样在这个案例中体现的,如方差分析的原理等。这样学生才能深刻理解所讲授的知识点,并且举一反三,灵活运用。另外,案例需经常更新,能够跟上时代变更的步伐,富于趣味性,才能够吸引学生的注意力,使学生乐于参与其中,保持课堂气氛的活跃。如对在校大学生恋爱观的调查,对大学生电脑使用情况的调查等等。

2.案例的安排要循序渐进

根据相应知识点安排的案例分析与解决的问题通常较简易,随着教学内容的不断积累和深入,当学生掌握的统计知识逐渐增多时,可以编排融合多个知识点的综合性案例,有利于学生全面地分析问题,提高学生综合分析问题的能力。如在学习完时间序列分析这一章后,可以通过查阅统计年鉴获得某市国内生产总值的时间序列数据,然后进行预测分析。学生可以尝试平均增长量法、平均发展速度法、移动平均法、指数平滑法、曲线拟合法、ARIMA模型预测等多种方法,通过对实证结果的比较和分析,使学生认识到对同一问题的解决,可以采取不同的方法,但存在一个比较优良的解决方案,学生应该根据限制条件在各种方案的优缺点比较中找出比较优良的方案。通过该案例,学生不仅掌握了时间序列分析中常用的预测方法,而且提高了分析解决实际问题的能力。

3.鼓励学生积极参与

统计学有很强的实践性,应当鼓励学生参与到案例的讨论中来,最好是让学生自己编写案例,用所学统计知识分析解决案例中涉及到的问题。每个学生的知识结构都是不同的,学生积极参与讨论不仅可以锻炼自己的口头表达能力和与人沟通的能力,还可以在听取他人的发言后,对自己的观点和思路进行修正和完善,使自己的认识更加全面、深刻。让学生参与到案例的编写当中,可以调动学生学习的积极性。如针对大学生的月消费设计调查问卷,在问卷的设计过程中,可能会遇到书本上没有的知识,这就促使学生通过查阅资料、请教老师来解决,提高了学生的自学能力。在数据的收集、分析和整理的过程中,有些问题是教师已经讲授过的,运用这些知识成功解决实际问题后,学生会很有成就感,进而激发学习统计学的兴趣和热情。

4.重视统计分析软件的应用

案例教学中涉及到的大量数据必然要求使用统计软件进行计算求解,常用的统计软件有SPSS,Sas,S-plusR等专业软件和简单易学的Excel。利用这些软件不仅可以对实际数据进行统计处理,如方差分析、回归分析等,还可以进行数据模拟和试验,演示概率统计的原理。在统计学案例教学过程中引入统计软件,首先使学生从烦琐的数据处理和计算中解放出来,把精力集中在统计方法和统计结果的解释分析等方面。其次许多统计结果可以在统计软件中以图形的形式输出,这样更加直观形象,更好地帮助学生理解各种统计方法和统计结果。

三、结语

统计学范文6

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7

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8

[关键词]大数据时代;统计学;课程建设

一、引言

GoogleMapReduce和GoogleFileSystem(GFS)宣称,大数据不仅仅可以用来描述海量的数据,还包含了处理数据的速度[1]。大数据时代指涵盖多学科领域的巨量数据资源通过互联网、云计算等现代网络工具实现数据存储、价值提炼、智能处理和反馈的信息时代。在大数据时代,统计学获得更加快捷的发展[2-4]。在2013年,我国统计类本科专业经历了一次较大的调整,目前的专业课程建设和教学内容改革还处于探索阶段。美国统计学会颁布的指导性教学纲要对推进我国统计类本科专业教育改革有一定的借鉴意义[5]。在大数据时代背景下,我国高校统计学本科教学面临诸多挑战,统计学专业的课程建设亟须与时俱进,以适应新时代的要求。本文拟从校本教材编写、课堂教学设计、师资建设等几个方面探讨统计学的课程建设模式,以期抛砖引玉,促进统计学课程建设再上新台阶。

二、我国统计学课程建设存在的问题

2013年以来,我国统计学本科专业主要指数理统计学、应用统计学和经济统计学。目前,尽管各高校统计学课程建设亮点频出,特色各异,但整体而言,困境不少,后继乏力。突出表现在课程建设观念、课程内容建设、师资队伍建设等方面依然存在一些不容忽视的问题。本文以此探讨普通高校统计学课程建设的措施与方向,以期投砾引珠。

(一)课程建设理念落后

当前我国高校统计学课程建设观念一度倾向于技术化和实用化,这种倾向过于关注课程建设的知识本位而忽略了人本位。因为统计学课程建设根源于人,又用之于人,“为人”是根本。由于受应试教育和长期以来实行的教材统编模式的影响,学校、教师和学生都过分依赖和迷信统编的教材,身陷陈旧的课程观念包围圈而不能自拔。表现在:一是对统计学课程建设开发的认识不到位,二是统计学课程建设开发能力有限。这种根深蒂固的惯性思维与学科建设的愿景之间存在强大的反差和深刻矛盾,将严重制约课程建设的发展。如何尽快改变这种现状,将是一个棘手的问题。

(二)课程内容建设缺乏动态规划管理

一方面,相同专业开设的统计学课程基本没有体现出学校的差异性,没有特色可言;另一方面,相同专业的全体学生基本都选择相同的课程,没有体现出学生的个性差异,动态管理几乎成为“笑话”。与此同时,大而全的课程体系,容易导致总课时量加大,这既加重了学生的学习负担,又致使学生自学与选学时间大量缩水,学生的主观能动性难以发挥。这样学生自主学习的积极性容易受挫,势必影响教育教学质量的提高。如果课程设置一味追求专业化,这容易导致课程结构封闭性较强,而开放性较差,学生由于无法领略统计学课程的前沿风貌而成为“井底之蛙”,夜郎自大,这自然会影响人才培养质量的提高,动态管理形同虚设。如今统计学的教学内容并没有紧跟时代脚步,多数教学内容还停留在侧重统计理论与统计方法的传授上,很少涉及大数据时代的统计思想或统计能力的培养,特别是有关大数据的教学内容少之又少。还有一个不容忽视的严峻现实是,由于受课时所困,统计学教学主流模式依然是以课堂理论教学为主,即使实践如市场调查等,学生也没有真正融入社会的实践中,如此种种,不一而足。目前的统计学课程教学内容已不能满足从事非结构型和半结构型的大数据研究,这已是不争的事实,毋庸置疑,统计学的教学内容有待更新与深化。

(三)教材建设亟待开发校本课程

随着大数据时代的到来,统计学课程的教材建设刻不容缓,特别是校本课程的开发逐渐成为新课改的重中之重,立体化教材建设的需要显得尤为迫切。现今的统计学教材不能很好地适应时代需要,只有与时俱进,主动开发校本课程,积极应对大数据时代的挑战,才能适应新时代的需要。

(四)师资队伍建设有待加强

1.课程团队建设力量薄弱

这种现象在地方院校尤为明显。由于统计学课程多、课时少,这导致教师疲于教学而疏于教学研究和学术研究,教学效果难以提高,教学团队建设几乎不能落地。

2.教师队伍质量亟待提高

当下,高校教师队伍的质量问题,不能单纯看学历与职称的高低,更要关注其实际教学能力、教学艺术以及教学效果层面上的问题。同时,由于知识结构的局限,大部分教师比较缺乏有关大数据技术的理论与技能,知识容易出现断层。统计学的师资队伍建设问题,已引起各高校的共鸣。

3.师资队伍结构需要优化

首先,科研队伍结构需要优化,既要扶持学术带头人,又要培育学术生力军;其次,年龄比例不匹配,年龄扎堆现象比较普遍,不利于教师梯队建设。同时,有些高校统计学专业教师性别比例失衡,致使一些工作难以展开。

(五)教学管理机制建设不完善

目前,统计学教学管理机制尚不健全,在某种程度上会影响学科课程建设的效度,具体表现为以下几方面。一是院系两级管理体制不够完备。一般是院级教学管理机制相对比较健全,但系级管理职责和机制却很难落实到位,尤其是被动应付的管理状态比较突出,管理的主动性不足。二是教学管理制度执行不力。从制度的执行结果来看,奖励制度一般能够执行顺利,但惩罚制度的执行却大打折扣。这种管理制度在一定程度上形同虚设,教学工作的严肃性和规范性没有得到体现。三是教学评价机制不完善。目前课堂教学评价往往以学生、各种督导为主要评价主体,却忽略了教师的自我评价作用。这是因为实际上教学活动比较复杂,它是教师、学生、教材及其他诸多因素相互作用的混合体,其中存在不少难以量化的元素,如师生间的相互影响、情感、价值观等。

三、统计学课程建设教学改革探索与思考

统计学课程建设要以构建“主干课程+特色课程+实践课程”的创新课程体系为依托,对于不同的课程类型,课程建设方案在某些方面也相应有所不同。

(一)更新理念更新理念,开发校本教材,抢占课程建设的制高点

“为人”的统计学课程建设首先应尊重并维护人本位,满足人的精神需求,体现人的主体性。其次,统计学课程建设的实施应遵循人的发展需求,其目标在于培养人的主体性人格和充分彰显自由精神。我们所呼吁的教师主导,学生主体,正是新时代统计学课程建设理念的精神追求。校本教材编写是统计学课程建设的重要一环。好的教材是长期教学实践的结晶,理应随着时代和科学的发展而不断发展。首先,统计学作为一门应用性很强的学科,校本教材开发应着重强调与校本实际(师资力量、学生素质、办学条件等)及其应用紧密结合。其次,还要通过引入案例,增加教材的趣味性。生动有趣的案例往往有助于提高学生学习的热情,寓教于乐,让学生能够轻松愉快地掌握比较复杂的统计学理论与方法。最后,通过引入计算机、大数据等相关教学内容,确保学生尽可能利用现代化统计手段实现数据搜集、整理、分析与处理统计资料,特别是借助大数据统计技术进行数据处理和统计分析。总之,统计类校本教材的开发,应以统计思想为主线,以实际案例为依托,以介绍统计方法应用为目的,突出教材的科学实用性和实践性,让学生拥有结合实际的教材,轻松学习统计学。此外,还可以选择一些优秀的统计学外文教材进行双语教学,开阔学生的国际化交流的知识视野与合作意识。可以进一步开发并完善网络教材,开展课程设计的系列讲座、电子教案与多媒体课件并举,催生较为完善的立体教材,以助推统计学课程建设,发挥效益。

(二)课堂教学是课程建设的主体与灵魂

1.不同的课程对应不同的教学设计

对于统计类主干课程,重点在于培养学生具有宽厚的理论基础,相应地,教学设计应侧重引导学生主动获取知识,而对于核心课程则应注重统计应软件的实践操作。比如,在统计学等课程中讲到假设检验、方差分析和回归分析,推荐使用R或SAS等统计软件完成实践模拟。以问题驱动式、探究式等方法针对前沿特色课程进行教学设计,提出与教学内容相关、有一定难度的问题,让学生搜集根据相关的文献资料,提出合理的解决办法。对于实践课程,宜采用案例式教学方式,通过教师课堂上的合理引导,进行案例讨论、多媒体演示,以此完成教学任务。

2.实践教学是课堂教学的延伸与补充

统计学课程实践教学环节主要包括现场参观考察、市场调查与抽样以及专业见习等内容。其涉及两个方面:一是提高学生创新能力的实验教学;二是提升学生应用能力的实习实践教学。社会实践可引导学生选择适当的项目进行从问卷调查设计到完成调查报告的全过程的演练,强化学生创新能力的提升,培育学生的实践创新能力。在课程教学实践中以“问题—学习—训练—实践”的4环节能力训练模式进行教学,以调动学生的积极性,借助学生感兴趣的实践课题,培养学生的团队合作能力、增强学生的沟通交流能力,让学生适应社会,并与就业接轨,全方位提高学生素质和课程建设水平。

3.教学研究是课堂教学的一面旗帜

以教促研,以研兴教。一方面,教师要鼓励学生乐于参加统计调查实践活动,通过数据收集、处理与分析,使其将“学中干”和“干中学”相结合,提升课堂教学质量。另一方面,激励教师通过积极参与课程教学改革、课题立项、撰写教学教改研究论文等方式促进课程建设。

(三)课程评价是课程建设的重要环节课程评价是课程建设的重要环节,是课程质量的检查手段

任何课程最终都离不开考核评价,统计学课程的考核评价应该多元化。一方面,既要考查学生对统计理论知识的掌握程度,又要考核学生对统计知识的综合运用能力,还要考查学生在参与统计实践中的组织能力、团队协作精神、沟通能力、表达能力等,特别要关注对学生统计职业道德的培养,比如从关心数据质量、科学选择统计方法、客观呈现分析结论的良好习惯等进行评价;另一方面,还需要对教师的教学水准、态度与能力进行评价,以及对第三方课程质量的评价等。完善的课程评价体系是课程建设的有效防线。

(四)师资队伍建设是课程建设的基础

师资队伍建设彰显课程建设的效度。大数据时代对统计学专业的教师提出了更高的期望,促使统计学专业教师与时俱进:既要有良好的统计理论水平,又要有大数据的理论与技术素养,而且还需要不断更新专业知识结构,构建全方位、多学科交叉的立体专业课程体系。为此,应根据统计学课程建设的需求和教师自身的特点和优势,抓好教师团队建设,逐步造就一支年龄、性别、职称、学历层次等结构比较合理,教学、科研和实践能力强、高水准的师资梯队。这是统计学课程建设、学科建设的关键和保证。为了使课程建设可持续发展,还需要大力扶持中青年师资队伍建设,特别是要加强对青年教师的指导和帮助,迅速提高青年教师的教学能力,这对促进统计学课程建设大有裨益。

(五)优化教学管理机制建设是课程建设的保障