基礎統計學全文(5篇)

摘要:醫學統計學是一門運用概率論和數理統計原理方法，結合醫學實際，研究醫學資料的收集、整理、分析和推斷的學科。其中概率論是該課程的數學基礎。但是在醫學相關專業教學過程中，概率論不會作為一門專門基礎課程進行教學。這樣的課程設置是否可能會對學生醫學統計學的學習造成影響呢?本研究基于49名醫學相關專業學生，發現概率論基礎與其醫學統計學成績分數存在顯著正相關(p＜0．05)。表明概率論的學習會對學生后續醫學統計學的學習產生相當的激勵作用。因此，本文提出在醫學統計學教學過程中融合概率論等數學基礎知識，并在教學內容、教學模式、考核方式上提出具體的改革思路。

關鍵詞:醫學統計學;概率論;本科生;教學改革

一、課程背景

醫學統計學是一門以概率論與數理統計為基礎，為解決醫學實際問題而對醫學數據資料的收集、整理、分析、推斷進行研究的一門學科［1］。該門課程的特點在于應用概率論等數學知識與醫學實際科學問題結合。其主要目標是在隨機偶然事件中找出其中潛在的必然性，即隨機事件的客觀規律性。例如，判斷某種新療法是否對疾病具有顯著療效;不同年齡的病人對某種藥物的反應是否一致等問題。醫學統計學在20世紀20年代后逐漸成為一門學科，近幾十年由于電子計算機的飛速發展，極大地促進了醫學統計學在醫學研究領域中的應用。目前醫學統計學在醫學研究與數據分析領域得到極廣的應用。可以說，沒有醫學統計，就沒有醫學科學研究。統計在醫學研究領域已經成為一種基礎技能，因此目前國內高校大多數醫學相關專業都開設了醫學統計學課程。對于學生來說，掌握醫學統計這項重要技能對于今后的工作或者繼續深造都至關重要。所有統計都是基于概率論基礎的，統計推斷的基本思想是基于小概率事件在單次試驗中不可能發生的原則。采用類似反證法的思想，首先假定0假設，然后基于概率論計算事件的發生概率，如果該事件是小概率事件，則認為對應顯著性水平上0假設不成立。該過程設計較多的概率論知識，而醫學相關專業學生缺乏概率論學習的系統性，難以理解統計學基礎原理部分。根據學生學習情況反饋，醫學統計學在醫學類相關專業學生中屬于學習較為困難的科目［2］。因此，相對于統計學與數理統計等專業課程，醫學統計學更多地側重于統計方法的介紹，著重了解各種現有統計方法，如T檢驗、F檢驗，相關分析等的適用范圍與具體操作。

二、教學問題分析

那么概率論等數學基礎的缺失對于學生學習醫學統計學是否會造成影響呢?為解決這個問題，我們設計了一項教學試驗進行驗證，試驗流程如右圖所示。試驗對象為貴州大學醫學院護理學專業大二學生，共49人。在第一次教學課程時發放概率論試卷，對學生當前概率論知識水平進行簡單測試，為保證試驗的雙盲，對試卷進行封存處理。在所有教學課程完畢，期末成績出來之后對概率論試卷進行批改。然后統計學生的概率論知識水平，這里采用偏相關分析概率論分數與醫學統計學分數是否存在顯著相關，其余非數學類課程平均成績作為協變量放入用于排除學生個體因素，例如學習努力程度等的干擾。統計分析后發現醫學院護理學學生醫學統計學分數與概率論分數呈顯著正相關(p＜0．05)。值得注意的是，醫學統計學試卷分為理論部分與上機操作部分，學生概率論分數與上機操作部分總分也呈顯著正相關(p＜0．05)。這部分試驗結果顯示學生本身的概率論基礎知識水平會極大地影響后續醫學統計學課程的學習效果，值得注意的是概率論基礎知識水平不僅影響了醫學統計學理論課程的學習，在看似不相關的上機實踐操作中也產生了顯著影響。這可能與學生理論學習過程中由于基礎知識不足而對本門課的學習信心產生了影響有關。

三、教學改革方案

摘要:生物統計作為畜牧學科的核心課程一直是高校的講授重點與難點。本文將結合筆者在講授生物統計學課程中發現的一些現實問題,如:理論課與實操分割,學生的數理基礎薄弱,課堂交流的缺乏等探討生物統計學課程的教學改革方向。

關鍵詞:生物統計 教學改革

統計學可以分為數理統計和應用統計兩大范疇。生物統計學就是應用統計學中的一個重要分支,同時也是生物信息分析和超級計算機平臺上進行大數據分析的重要理論基礎。隨著國際大數據時代的到來,中國不論從政府,企業還是高等學府越來越重視統計學的相關課程。通過生物統計學課程的講授,筆者發現了一些生物統計學課程講授中一些值得探討的問題。

1高校教學安排中通常將理論課的講授和實踐操作分割開來

舉個例子來說,在高校的生物統計學課程通常是先進行基礎理論的講授,內容包括統計資料的整理,資料的描述統計,常用的概率分布,假設檢驗,方差分析,卡方檢驗,直線回歸與相關分析,以及試驗設計方法。所有的理論課程講完以后,一般情況下就過去10個教學周了。之后是安排一整周的教學實習。教學實習的安排通常是一種統計學軟件(如SAS)的操作,以SAS軟件為例,主要教授如下內容:SAS軟件的基本操作,SAS程序結構、程序的輸入、修改調試和運行,常用生物統計方法的SAS程序(描述性統計、資料的正態性檢驗、t檢驗、方差分析、直線回歸分析等)[1]。這里有幾個小問題值得高等教育的工作者去思考。首先,學生的記憶能否再10周以后對于抽象的理論知識依舊清晰。在微機課程開始的時候,所學的知識已經是幾周以前講授的內容了,在教學中,我經常發現當我提出一個指令讓學生輸入的時候,一部分學生還可以馬上跟上教師的節奏,另一部分學生在線面瞪著眼睛茫然不知所措。其次就是實踐操作的部分內容和理論課程脫節。這樣講授的后果就是不論理論課程還是實踐操作,學生學習結果都是半桶水,而生物統計學課程也成為同學們心目中的難點課程。

2涉及大量的抽象概念和公式,導致學生缺乏學習該課程的興趣

生物統計學涉及大量抽象概念,例如:總體與樣本,參數與統計量,準確性與精確性,隨機誤差與系統誤差,小概率事件實際不可能原理等[2]。生物統計學涉及大量的數學知識。雖然我院的學生在開設生物統計學課程之前已經學習了部分高等數學的知識。但對于理工口的學生而言,農科口的學生對數學的掌握和運用程度仍然有所欠缺。而這些抽象的概念和公式導致了部分學生的恐懼心理。

1課程改革的主要成效

1．1可有效解決學生數學水平對本課程的影響

已有研究揭示，高中階段數學基礎較好的學生對心理統計學課程的學習態度、學習信心和其統計成績均好于基礎較差學生］，我們在教學實踐中也深刻感受到學生數學能力高低會直接影響這門學科的教學效果。在教學過程中，數學功底差的學生很容易對這門課產生厭學、抵觸情緒，對學好這門課程失去信心;數學水平較好的學生也會因統計學計算多、容易出錯等問題而感到這門課難度大。高中數學基礎成為制約這門課程教學效果的首要因素。作為民族高校，心理學專業學生文理兼招，數學基礎不僅薄弱，而且層次差距很大，在傳統教學中很難改變高中數學基礎對學生學習這門課所造成的困難。將SPSS軟件納入到心理統計學的教學中，將學生從繁瑣的計算中解放出來，計算、公式等困擾學生學習的數學問題得到有效解決，學習積極性、主動性都得到提高。

1．2有利于突出心理統計學的教學重點

心理統計學課程教學中必然會涉及到計算問題，借助SPSS統計軟件，有效解決了困擾學生的計算、公式問題，在使用軟件的過程中，學生感受到的是用數據描述心理問題，揭示心理問題簡明、便捷與高效。當學生不再擔心自己的數學能力，不再為概念計算、公式推導所困擾時，教學內容就容易突出概念的應用、各類統計方法的適用條件與要求等內容上來，增強了統計思想的教學內容，突出了教學的重點內容，使學生的學習重點從關注計算向關注原理與思想轉變。

1．3擴大了心理統計學的教學內容

與軟件結合的教學，不僅沒有降低教學的難度，反而擴大了教學內容，提升了學生的能力。應用統計學的教學目的是培養學生處理、分析、挖掘數據的能力，這需要有一定的統計學理論與思想為基礎。當學生不再被計算與繁瑣的公式所困擾，統計理論的應用空間就自然打開了。通過對描述統計、推斷統計的具體操作，學生逐漸明白，相同的問題可以采用不同的試驗設計，不同的試驗設計都有彼此不同的數據處理方法，學生科學研究的思路隨著教學內容的不斷擴展而不斷豐富、發展。借助統計軟件，數據描述能夠用多種圖表的形式自由展示，幫助學生從多角度了解數據分布的特點與意義;對假設檢驗的適用條件與要求的理解，幫助學生理解實驗設計的條件與要求，提高了他們對統計原理的實踐能力。

摘要:統計學是高職院校物流管理專業重要的基礎課，在實際工作中有廣泛的應用。受各種因素的影響，在教學中還存在著學生缺乏正確認識、教學內容與專業契合度低、教學方法單調、考核方式單一等問題。通過對問題產生原因進行剖析，闡述只有全面推進課程改革、明確課程定位，從優化教學內容、豐富教學方法、創新考核評價等方面進行探索，才能提升教學質量，滿足現代物流企業對人才統計能力的需求。

關鍵詞:高職院校;物流管理;統計學;課程改革

統計學是經濟管理類專業一門重要的基礎課程，通過課程的學習，可以培養學生的數理推導與邏輯分析能力，掌握統計學的基本理論知識和實用技術，能夠搜集、整理、分析數據，反映出所研究的經濟社會現象的規模、水平、速度、效益，揭示現象發展的內在規律，為管理決策提供依據，因此是一門應用性極強的工具性課程［1］。當前，各高職院校物流管理專業基本都開設了統計學課程，但是在教學過程中，卻存在著一些問題，影響著教學目標的實現和人才培養質量的提升。

一、高職院校物流統計學教學中存在的問題

(一)學生缺乏對統計學的正確認識

統計學是一門理論性和邏輯性較強的課程，涉及一定的運算與推導，具有良好數學基礎的學生在學習時占有一定優勢。而高職院校物流類學生的數學基礎普遍較弱，這使許多學生存在畏難心理，認為統計學就是數學，就是繁瑣的數據運算、抽象的公式推導與枯燥的報表匯總，沒有扎實的數學基礎是學習不好的。據統計，超過90%的物流管理學生認為統計學是最難學習的課程之一。此外，學生對本門課程在專業中的作用認識不清，認為統計學與今后從事的工作沒有關系，學好學壞一個樣，這種心理導致其在有限的教學時間里無法將課程學好。

(二)強調理論教學，內容與專業契合度低

【摘要】數學統計學能夠提高學生數字敏感度，統計學知識也是就業時必不可少的基本能力。在高職院校中，開展統計學教學時應該重視知識的實踐運用，統計學教師應該通過引入多樣化的教學方式，開展分層教學以及鼓勵學生自由討論等模式，提高統計學課程的教學效率。

【關鍵詞】高職院校統計學教學質量

一、引言

數學統計學教學是高職院校教學的基礎內容。統計學的課堂教學是一門藝術，對學生的數學能力以及數字敏感度有更高的要求。隨著信息時代的發展，越來越多的信息手段被運用到高職院校的數學統計學教學中。對于高職院校而言，學習數學統計學課程主要以幫助今后更好的就業為導向，對技能操作以及基本概念的理解較為重視。

二、高職院校數學統計學學習現狀分析

（一）大班教學無法兼顧所有學生需求

由于教師資源以及教學設備資源、教學書籍是有限的，因此，我國絕大多數的高職院校往往是實施大班教學模式。在大班教學模式中，教師需要一次性面對幾十名學生，在傳統的數學統計學課堂上，往往遵循“教師講解例題———布置習題———學生思考習題———教師講解習題”的模式。但這種教學模式并沒有考慮到學生的實際需求。例如，在學習樣本與總體概念時，某些學生總是無法區分抽樣樣本和總體之間的聯系與區別，但大多數學生能夠快速理解，教師為了照顧所有學生進度，不得不花費額外的時間進行講解。