統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中存在的問題與對策

目前統(tǒng)計(jì)學(xué)已在各行各業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用，特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們的生產(chǎn)生活已越來越離不開統(tǒng)計(jì)學(xué)。由于統(tǒng)計(jì)學(xué)如此重要，教育部將統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)定為經(jīng)濟(jì)類和工商管理類本科專業(yè)的專業(yè)核心課程。但是，當(dāng)前統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)還存在諸多問題，從而使統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)效果大打折扣。本文將結(jié)合筆者的教學(xué)實(shí)踐，對統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中存在的主要問題進(jìn)行分析，并提出相應(yīng)的對策，期望對統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)改革工作提供一點(diǎn)思路。　　一、統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中存在的主要問題　

　1、在教學(xué)過程中忽視對數(shù)學(xué)知識(shí)的復(fù)習(xí)　　當(dāng)我們在統(tǒng)計(jì)學(xué)的講授過程中涉及到概率分布、假設(shè)檢驗(yàn)以及矩陣運(yùn)算等知識(shí)點(diǎn)的時(shí)候，很大一部分學(xué)生表現(xiàn)出茫然的神情，表明學(xué)生在學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的時(shí)候，已經(jīng)對過去所學(xué)的數(shù)學(xué)知識(shí)有所遺忘?！队?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》教材一般都會(huì)有一個(gè)數(shù)學(xué)附錄，可以幫助學(xué)生用較短的時(shí)間對關(guān)鍵的數(shù)學(xué)知識(shí)進(jìn)行復(fù)習(xí)。《統(tǒng)計(jì)學(xué)》教材一般沒有這樣的數(shù)學(xué)附錄，統(tǒng)計(jì)學(xué)教師也不會(huì)專門給學(xué)生復(fù)習(xí)相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)，而這些數(shù)學(xué)障礙恰好是導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)效率低下的主要原因。中國有句俗語“磨刀不誤砍柴工”，因此筆者認(rèn)為在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)這門課程的教學(xué)時(shí)，有必要專門安排時(shí)間對學(xué)好統(tǒng)計(jì)學(xué)必需的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行復(fù)習(xí)?！　?、在教學(xué)過程中忽視案例的運(yùn)用　　統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科。統(tǒng)計(jì)學(xué)中的每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)都是與實(shí)踐相聯(lián)系的，比如均值、標(biāo)志變異度這些看似簡單的知識(shí)，都包含了豐富的實(shí)踐意義。而有些教師在上課的時(shí)候，主要教學(xué)生如何去計(jì)算相關(guān)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，把統(tǒng)計(jì)學(xué)當(dāng)作一門數(shù)學(xué)課程來教，學(xué)生也把統(tǒng)計(jì)學(xué)當(dāng)作數(shù)學(xué)來學(xué)。教師在教學(xué)中忽視了對實(shí)踐收集整理案例的運(yùn)用，導(dǎo)致學(xué)生不能真正理解相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的真正含義，從而覺得統(tǒng)計(jì)學(xué)又枯燥、又難學(xué)，并失去了學(xué)習(xí)的興趣?！　?、理論講解與統(tǒng)計(jì)軟件教學(xué)脫節(jié)　　統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科，即學(xué)生從統(tǒng)計(jì)學(xué)中學(xué)到的知識(shí)是完全可以應(yīng)用到工作實(shí)踐的。與教科書中的例題不一樣，在工作中所得到的數(shù)據(jù)的樣本容量一般都很大，這就需要通過相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)軟件來進(jìn)行處理。據(jù)筆者了解，許多高校在安排統(tǒng)計(jì)學(xué)這門課程的時(shí)候，一般安排十六周左右的理論教學(xué)，另外安排兩周實(shí)踐教學(xué)，在實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)主要是學(xué)習(xí)SPSS軟件。我們認(rèn)為，這種教學(xué)安排并不能很好地促進(jìn)統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)，其理由主要有兩點(diǎn)：其一，理論講解與統(tǒng)計(jì)軟件的教學(xué)完全脫節(jié)。由于是在理論學(xué)習(xí)完全結(jié)束之后才開始教學(xué)生進(jìn)行軟件操作，學(xué)生可能對學(xué)過的理論知識(shí)已經(jīng)遺忘，在學(xué)習(xí)軟件操作時(shí)，只是進(jìn)行機(jī)械性的操作，而不明白每一步操作的真實(shí)含義。其二，學(xué)習(xí)軟件操作的目的并不是為了簡單地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析，事實(shí)上通過軟件的學(xué)習(xí)還能促進(jìn)對理論知識(shí)的理解。而像這種教學(xué)安排，是先學(xué)完理論之后，再學(xué)習(xí)軟件操作，就不能很好地起到通過軟件操作促進(jìn)理論知識(shí)學(xué)習(xí)的目的?！　《⑻岣呓y(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)效果的對策

　　1、注重案例的講解　　由于統(tǒng)計(jì)學(xué)的實(shí)踐性很強(qiáng)，我們可以從生產(chǎn)生活中找到許多案例來幫助提高統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)效果。通過合理地運(yùn)用案例，既可以增進(jìn)學(xué)生對統(tǒng)計(jì)理論的理解，同時(shí)又能提高學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的興趣。下面將具體介紹筆者在講授假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)是如何通過案例的講解來增加學(xué)生對統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)的理解以及提高學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的興趣的。假設(shè)檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。假設(shè)檢驗(yàn)是利用樣本提供的數(shù)據(jù)資料來檢驗(yàn)事先對總體某些數(shù)量特征所作的假設(shè)是否可信的一種統(tǒng)計(jì)方法。當(dāng)對總體參數(shù)的真實(shí)性感到懷疑，需要通過樣本來考察其正確與否時(shí)，往往借助于假設(shè)檢驗(yàn)作判斷，從而決定接受或拒絕這一假設(shè)。　　筆者在講授這部分內(nèi)容時(shí)，引用了吳喜之在其《統(tǒng)計(jì)學(xué)：從數(shù)據(jù)到結(jié)論》一書中的一個(gè)案例。其內(nèi)容是：如果一個(gè)人要證明他從來沒有罵過人。他能夠證明嗎？要證明他沒有罵過人，他必須出示他從小到大每一時(shí)刻的錄音錄像，所有書寫的東西等等，還要證明這些物證是完全的、真實(shí)的、沒有間斷的，這顯然是不可能的。　　反過來，如果要證明這個(gè)人罵過人很容易，只要有一次被抓住就足夠了。這就相當(dāng)于假設(shè)檢驗(yàn)中的反證法。在假設(shè)檢驗(yàn)中，一般要設(shè)立一個(gè)原假設(shè)，比如可將“從來沒有罵過人”設(shè)為原假設(shè)，設(shè)立該假設(shè)的動(dòng)機(jī)主要是企圖利用人們掌握的反映現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)來找出假設(shè)與現(xiàn)實(shí)之間的矛盾，從而否定這個(gè)假設(shè)。如否定不了，說明證據(jù)不足，無法否定原假設(shè)。許多學(xué)生說他們在學(xué)習(xí)《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》這門課程時(shí)，雖然也學(xué)過假設(shè)檢驗(yàn)，但是從來沒有真正明白假設(shè)檢驗(yàn)的含義，而通過對這個(gè)案例的學(xué)習(xí)，他們對假設(shè)檢驗(yàn)有一種豁然開朗的感覺，并且覺得統(tǒng)計(jì)學(xué)原來這么有趣?！　×硗?，對于假設(shè)檢驗(yàn)中的一類錯(cuò)誤和二類錯(cuò)誤，學(xué)生也很難理解，在講授這部分內(nèi)容時(shí)，筆者又列舉了另外一個(gè)案例來幫助學(xué)生理解。當(dāng)一個(gè)人被控告為罪犯時(shí)，他將面臨審訊。控告方提出控訴后，法官必須根據(jù)證據(jù)做出裁決。事實(shí)上，法官就需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。這里有兩個(gè)假設(shè)需要被證明。第一個(gè)假設(shè)為原假設(shè)H0：被告無罪；第二個(gè)假設(shè)為備擇假設(shè)H1：被告有罪。事先法官并不知道哪個(gè)假設(shè)是正確的，他們將根據(jù)控辯雙方所提供的證據(jù)進(jìn)行判斷，最終的結(jié)果只有兩種可能：判定被告有罪或無罪釋放。在統(tǒng)計(jì)應(yīng)用中，判定被告有罪就相當(dāng)于拒絕原假設(shè)，授受備擇假設(shè)；而判定被告無罪也就相當(dāng)于不能拒絕原假設(shè)，但我們并不能接受原假設(shè)。　

　當(dāng)我們進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，存在兩種可能的錯(cuò)誤。第一類錯(cuò)誤是當(dāng)原假設(shè)正確時(shí)，我們卻拒絕了它。第二類錯(cuò)誤當(dāng)原假設(shè)有錯(cuò)誤時(shí)，我們卻沒有拒絕。在上面這個(gè)法官審案的例子中，第一類錯(cuò)誤就是一個(gè)無罪的人被判定有罪。第二類錯(cuò)誤就是一個(gè)有罪的被告被判定無罪。我們把發(fā)生第一類錯(cuò)誤的概率記為α，通常它也被稱為顯著性水平。第二類錯(cuò)誤發(fā)生的概率為β。發(fā)生錯(cuò)誤的概率α和β是相反的關(guān)系，這就意味著任何嘗試減少某一類錯(cuò)誤的方法都會(huì)使另外一類錯(cuò)誤發(fā)生的概率增加。根據(jù)檢驗(yàn)的一般原則，首先要保證犯第一類錯(cuò)誤的概率α要足夠的小。因?yàn)樗痉▽徟兄?，第一類錯(cuò)誤被認(rèn)為是更加嚴(yán)重的。通過對這個(gè)案例的學(xué)習(xí)，學(xué)生就能很好地理解，為什么我們會(huì)將顯著性水平規(guī)定為0.01或0.05，最大一般不會(huì)超過0.1。 　

2、強(qiáng)化統(tǒng)計(jì)軟件的教學(xué)　　在統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)軟件的教學(xué)，并不僅僅是為了教會(huì)學(xué)生用統(tǒng)計(jì)軟件去整理數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)，另外一個(gè)目的就是通過操作統(tǒng)計(jì)軟件幫助學(xué)生理解統(tǒng)計(jì)理論。目前大多數(shù)學(xué)校為了合理利用比較緊缺的實(shí)驗(yàn)教學(xué)資源，往往對理論教學(xué)和實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)進(jìn)行分開安排，而這樣做的弊端就是不利于上述目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。事實(shí)上現(xiàn)在許多大學(xué)生都有自己的個(gè)人電腦，對一些統(tǒng)計(jì)軟件的學(xué)習(xí)并不一定要去實(shí)驗(yàn)室，教師可以在課堂上進(jìn)行簡單的演示，讓學(xué)生在課后多練習(xí)操作。我們認(rèn)為在統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中使用Stata統(tǒng)計(jì)分析軟件將更加方便，因?yàn)镾tata是世界上最權(quán)威的三大統(tǒng)計(jì)軟件之一，具有占用內(nèi)存小、功能非常強(qiáng)大、運(yùn)算速度快和不需要安裝等優(yōu)點(diǎn)?！　∥覀冊谇懊娴姆治鲋性劦綖榱颂岣邔W(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的效率，很有必要對學(xué)好統(tǒng)計(jì)學(xué)必須具備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行專門的復(fù)習(xí)。如果我們用Stata軟件來幫助學(xué)生復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)知識(shí)，其效率會(huì)更高。下面將列舉用如何用Stata的矩陣命令幫助學(xué)生復(fù)習(xí)矩陣運(yùn)算的相關(guān)知識(shí)?！　∮肧tata錄入一個(gè)新矩陣的方法非常簡單。在Stata的命令窗口輸入以下命令：matrix A=（1，0，1＼2，1，0＼-3，2，-5），就得到了一個(gè)3行3列的矩陣。　　如果要得到矩陣A的轉(zhuǎn)置矩陣，只需要輸入以下命令：matrix A1=A’。A1=（1，2，-3＼0，1，2＼1，0，-5）即為A的轉(zhuǎn)置矩陣。　　如果要得到矩陣A的跡，只需要輸入以下命令：scalar a=trace（A）；如果要得到矩陣A的逆，只需要輸入以下命令：matrix B=inv（A），B=（-2.5，1，-0.5＼5，-1，1＼3.5，-1，0.5）即為A的逆矩陣。　　事實(shí)上，在指導(dǎo)學(xué)生復(fù)習(xí)矩陣的相關(guān)知識(shí)時(shí)，并不需要詳細(xì)地為學(xué)生講解具體的運(yùn)算過程，比如求矩陣的逆，其運(yùn)算過程比較復(fù)雜，如果詳細(xì)地講解運(yùn)算過程，將花費(fèi)大量的時(shí)間，甚至有本末倒置之嫌。只需要簡單講解一下矩陣逆的概念，其運(yùn)算過程可以完全交給軟件去做?！　‘?dāng)然學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)軟件最根本的目的是對搜集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析。當(dāng)學(xué)生在學(xué)習(xí)相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)整理和統(tǒng)計(jì)分析的理論知識(shí)的時(shí)候，也必須能運(yùn)用軟件去得到相應(yīng)的結(jié)果。比如當(dāng)學(xué)生學(xué)完平均指標(biāo)和標(biāo)志變異度指標(biāo)之后，要學(xué)會(huì)如何用軟件來得到相應(yīng)的指標(biāo)。用Stata軟件來得到這些指標(biāo)的方法非常簡單的。如果想得到某個(gè)變量a的平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、極大值、極小值以及25%分位數(shù)、75%分位數(shù)等，只需要輸入命令“sum a，detail”就可以了?！　?、加強(qiáng)實(shí)踐能力的訓(xùn)練　　由于統(tǒng)計(jì)學(xué)的實(shí)踐性很強(qiáng)，因此必須要注重學(xué)生實(shí)踐能力的訓(xùn)練，在目前的統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中有一個(gè)誤區(qū)，認(rèn)為教會(huì)學(xué)生操作相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)軟件，就是在進(jìn)行實(shí)踐能力的訓(xùn)練。事實(shí)并不是這樣，學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的目的主要是為了解決實(shí)際問題，因此在教學(xué)中要根據(jù)相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)不同的課題和任務(wù)，讓學(xué)生實(shí)實(shí)在在地從搜集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)到得出統(tǒng)計(jì)結(jié)論進(jìn)行完整的訓(xùn)練。通過加強(qiáng)實(shí)踐能力訓(xùn)練，可以讓學(xué)生真正明白統(tǒng)計(jì)學(xué)的實(shí)用性，從而產(chǎn)生更大的學(xué)習(xí)興趣，并在實(shí)踐中清楚地知道自己在哪些方面還存在不足，以增加學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的動(dòng)力。 　　

關(guān)于社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的區(qū)別

一、從歷史發(fā)展方面看它們之間的區(qū)別　　社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)自古以來就有，它的歷史有3000多年，大到國家財(cái)政分配，小到百姓生活方面的各種統(tǒng)計(jì)，無所不在。它是一項(xiàng)廣泛的社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)形式，“統(tǒng)而計(jì)之”就是人們對統(tǒng)計(jì)的初步認(rèn)識(shí)。它屬于社會(huì)科學(xué)。數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)僅僅是在100年前伴隨著概率論的發(fā)展而發(fā)展起來的。19世紀(jì)中葉以前已出現(xiàn)了若干重要的工作，如C.F.高斯和A.M.勒讓德關(guān)于觀測數(shù)據(jù)誤差分析和最小二乘法的研究。到19世紀(jì)末期，經(jīng)過包括K.皮爾森在內(nèi)的一些學(xué)者的努力，這門學(xué)科已開始形成。但數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展成一門成熟的學(xué)科，則是20世紀(jì)上半葉的事，它在很大程度上要?dú)w功于K.Pearson、R.A. Fisher等學(xué)者的工作。特別是Fisher的貢獻(xiàn)，對這門學(xué)科的建立起了決定性的作用。1946年H.克拉默發(fā)表的《統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)學(xué)方法》是第一部嚴(yán)謹(jǐn)且比較系統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)著作，它是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)入成熟階段的標(biāo)志。由于數(shù)理統(tǒng)計(jì)其本質(zhì)是帶著概率意義下的結(jié)論。比如：區(qū)間估計(jì)，假設(shè)檢驗(yàn)，方差分析等。因此數(shù)理統(tǒng)計(jì)屬于概率論的應(yīng)用屬于自然科學(xué)。統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展史說明：先有社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)后有數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)，先有變量后有隨機(jī)變量；社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)以變量為基礎(chǔ)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)以隨機(jī)變量為基礎(chǔ)，變量與隨機(jī)變量是在一定的條件下可以相互轉(zhuǎn)化的數(shù)學(xué)概念?！　?/p>

二、從數(shù)學(xué)思路上看它們之間的區(qū)別　　從兩門統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)學(xué)思路來看，社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)主要來源于社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)（主要是初等數(shù)學(xué)），這個(gè)學(xué)科所涉及的內(nèi)容與實(shí)際統(tǒng)計(jì)工作存在著密切的聯(lián)系。當(dāng)統(tǒng)計(jì)工作發(fā)生大的變動(dòng)之后，統(tǒng)計(jì)學(xué)也隨之做出相應(yīng)的反應(yīng)。由于它主要是為國家的宏觀管理服務(wù)的，有著鮮明的服務(wù)對象，因此在國家統(tǒng)計(jì)部門、宏觀經(jīng)濟(jì)管理部門發(fā)揮著直接的作用。本文由畢業(yè)論文網(wǎng)http://lw54收集整理另外，這個(gè)學(xué)科中的一些名詞也不屬于數(shù)學(xué)名詞。如：人口統(tǒng)計(jì)，壽命表。隨著學(xué)科的不斷交融和細(xì)化，相關(guān)于每個(gè)學(xué)科的統(tǒng)計(jì)學(xué)隨之誕生，如生物統(tǒng)計(jì)、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)、地震統(tǒng)計(jì)、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)、衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)等等。而數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論基礎(chǔ)是概率論，它與數(shù)學(xué)，特別是高等數(shù)學(xué)存在著密切的聯(lián)系。它本身是一門數(shù)學(xué)學(xué)科，重在應(yīng)用方法的數(shù)理基礎(chǔ)的研究。由于它有不少方法來源于生物、農(nóng)業(yè)試驗(yàn)。因而被自然科學(xué)界普遍地認(rèn)為是一種科學(xué)方法。從原則上來說它可以用于研究任何隨機(jī)現(xiàn)象的變化。除了它的通用性之外，它還具有很強(qiáng)的派生性，現(xiàn)在許多被人們泛使用的數(shù)理方法都與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)有著不可分割的聯(lián)系?！?/p>

　總之，社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)更側(cè)重于對解決社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等現(xiàn)實(shí)問題數(shù)量分析方法的研究與應(yīng)用，而方法本身的數(shù)理基礎(chǔ)的科學(xué)性研究，則由相應(yīng)的理論統(tǒng)計(jì)學(xué)去研究，事實(shí)上，推斷統(tǒng)計(jì)方法的數(shù)理基礎(chǔ)的科學(xué)性研究，正是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的研究范疇之一。　　三、從應(yīng)用的角度和范圍上看它們之間的區(qū)別　　在研究角度上，二者的區(qū)別表現(xiàn)為，社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)主要包括社會(huì)核算和社會(huì)定量分析兩部分。前者主要包括統(tǒng)計(jì)分類理論、統(tǒng)計(jì)資料搜集與整理理論、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)理論和核算表式理論，其核心內(nèi)容是宏觀經(jīng)濟(jì)核算表，此外還有正在開發(fā)或有待開發(fā)的環(huán)境、科技等核算領(lǐng)域。后者是對社會(huì)經(jīng)濟(jì)總量、結(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)、趨勢等方面進(jìn)行分析。從整體看，統(tǒng)計(jì)學(xué)基本上是圍繞觀測指標(biāo)展開的，指標(biāo)設(shè)定、指標(biāo)測量、指標(biāo)分析是其主要內(nèi)容。而數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)一般包括描述統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)兩大部分。數(shù)理統(tǒng)計(jì)基本上是圍繞模型展開的，模型假設(shè)、模型論證、模型運(yùn)用是其主要內(nèi)容。兩門統(tǒng)計(jì)學(xué)在研究角度上雖有聯(lián)系，但其區(qū)別是明顯的。　

　在研究范圍上，數(shù)理統(tǒng)計(jì)側(cè)重于對樣本數(shù)據(jù)的定量分析；而統(tǒng)計(jì)學(xué)不僅重視樣本數(shù)據(jù)的定量分析，而且重視對所獲得的總體全部數(shù)據(jù)的定量分析，同時(shí)，重視數(shù)據(jù)收集方法、數(shù)據(jù)整理方法的研究。某某統(tǒng)計(jì)學(xué)往往僅限于它所在的學(xué)科的具體應(yīng)用。而數(shù)理統(tǒng)計(jì)給出的公式卻可以應(yīng)用在其他的眾多科學(xué)領(lǐng)域中。如：在農(nóng)業(yè)中，對田間試驗(yàn)進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑O(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)分析；在工業(yè)生產(chǎn)的試制新產(chǎn)品和改進(jìn)老產(chǎn)品、改革工藝流程、使用代用原材料和尋求適當(dāng)?shù)呐浞降葐栴}中起著廣泛的作用；在醫(yī)學(xué)中，可以用來發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證導(dǎo)致疾病的種種因素，確定一種藥物對治療某種疾病是否有用，用處多大，以及比較幾種藥物或治療方法的效力等；在自然科學(xué)和技術(shù)科學(xué)中，可以用于地震、氣象和水文方面的預(yù)報(bào)、地質(zhì)資源的評價(jià)等。數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理是小概率事件，其論證過程是反證法。這也是它與社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的重大區(qū)別。　　四、從詞匯上和圖書分類上看它們之間的區(qū)別　　社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)起源于國家財(cái)政National Finance，數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的英文為Mathematical statistics。社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的圖書分類為F，數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)為O?！　纳鲜鰯?shù)理統(tǒng)計(jì)與社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的比較，可以清楚地看到，隨著現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展及其在社會(huì)政治經(jīng)濟(jì)生活中發(fā)揮作用越來越大的趨勢，數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究問題的理念及其方法已對統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展產(chǎn)生重要的革命性影響，但是，數(shù)理統(tǒng)計(jì)與社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)畢竟是兩門差異較大的學(xué)科，不可能簡單地加以“統(tǒng)一”。 盡管在社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)之間存在著很大區(qū)別，兩門學(xué)科關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論問題的觀點(diǎn)有著明顯的歷史和認(rèn)識(shí)上的局限性，這些卻并不能否定兩大學(xué)派的歷史功績和未來發(fā)展。通過比較分析兩大學(xué)科，全面正確地認(rèn)識(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展，更有利于兩門學(xué)科之間的溝通、交流和借鑒，促進(jìn)整個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展。 　　

淺論統(tǒng)計(jì)學(xué)在市場營銷中的運(yùn)用

當(dāng)今社會(huì)中多數(shù)企業(yè)為了能夠更好地促進(jìn)市場營銷效果，將本企業(yè)或者本行業(yè)幾個(gè)月或者幾個(gè)季度以及幾年內(nèi)的市場營銷數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)加載分析來評估當(dāng)前市場形勢以及以后的發(fā)展趨勢，而對數(shù)據(jù)的分析現(xiàn)代企業(yè)運(yùn)用最多的手段就是統(tǒng)計(jì)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)中的數(shù)理統(tǒng)計(jì)、多元統(tǒng)計(jì)分析，抽樣調(diào)查都為企業(yè)的數(shù)據(jù)分析提供了最科學(xué)和可靠的方法。通過市場營銷管理中統(tǒng)計(jì)學(xué)理論及方法的運(yùn)用，為企業(yè)市場營銷管理工作奠定基礎(chǔ)、為企業(yè)的市場營銷工作提供準(zhǔn)確詳實(shí)的市場信息。針對市場營銷管理中對統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用的需求，現(xiàn)代企業(yè)市場營銷管理中應(yīng)加強(qiáng)對統(tǒng)計(jì)學(xué)理論及內(nèi)容的關(guān)注。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法解決企業(yè)營銷管理中的實(shí)際問題，提高企業(yè)綜合市場競爭力。 　

　一、數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析特點(diǎn)和管理方法 　　數(shù)理統(tǒng)計(jì)中統(tǒng)計(jì)分析的特征是定量和定性分析進(jìn)行結(jié)合；把處理的數(shù)據(jù)作為依據(jù)，以統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)作為結(jié)果；分析方法具有特殊性；分析的范圍具有廣泛性。要緊緊依靠這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，同時(shí)，充分把握好企業(yè)市場營銷這一行業(yè)的特殊性，才能真正做好市場營銷統(tǒng)計(jì)學(xué)分析的工作。正常來講，企業(yè)市場營銷管理的步驟可分為：分析市場所具備的機(jī)會(huì)、選擇合適的目標(biāo)市場、確立正確的營銷組合策略、市場營銷的決策和決策的實(shí)施與控制。這四個(gè)步驟與相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法相配合，才能更好地為企業(yè)贏得更多的市場機(jī)遇，同時(shí)使企業(yè)的市場競爭力不斷提升。 　　二、市場營銷中的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法 　　針對所屬行業(yè)銷售特點(diǎn)選擇統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的應(yīng)用。針對不同行業(yè)的銷售特點(diǎn)，企業(yè)市場營銷管理中的統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用也存在著差異。根據(jù)行業(yè)銷售特點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的運(yùn)用也有著一定的規(guī)律。在飲料、日用化工等快消品的銷售收集整理中，描述統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)、順序變量等方法的應(yīng)用能夠?yàn)榭煜沸袠I(yè)的市場營銷管理提供翔實(shí)準(zhǔn)確的市場信息，為快消品企業(yè)的市場營銷策劃方案提供科學(xué)的數(shù)據(jù)。通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的運(yùn)用使企業(yè)的快消品營銷策劃工作更加符合市場規(guī)律、符合市場銷售特點(diǎn)，進(jìn)而滿足現(xiàn)代快消品企業(yè)銷售目標(biāo)需求、滿足市場銷售需求。 　　在現(xiàn)代社會(huì)里，企業(yè)如果要獲得長遠(yuǎn)的競爭優(yōu)勢，一定離不開目標(biāo)群體的滿意度和支持度。目標(biāo)群體，一般就是指顧客，當(dāng)他們的需求被滿足之后會(huì)產(chǎn)生心理的愉悅感。從統(tǒng)計(jì)學(xué)來分析，這個(gè)滿意度就是指顧客的期望值與實(shí)際感知效果之間的差異函數(shù)，如果顧客實(shí)際感知的效果小于期望值，顧客就不會(huì)感到滿意，反之，就會(huì)表現(xiàn)出滿足。通常，顧客過去的購買經(jīng)歷，競爭者與銷售者對自身產(chǎn)品的宣傳與承諾，身邊朋友的評論等，都會(huì)影響到顧客的期望值。因此，企業(yè)非常有必要通過統(tǒng)計(jì)學(xué)，對顧客滿意度進(jìn)行分析、測量，給企業(yè)的營銷和決策提供更加可靠的依據(jù)。

　三、以數(shù)據(jù)為依托分析當(dāng)前市場狀況 　　通過對統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)的運(yùn)用，以當(dāng)近期市場的數(shù)據(jù)反饋為依托，對當(dāng)前的市場行情進(jìn)行分析與比對。在當(dāng)今市場經(jīng)濟(jì)的營銷管理中，對市場的動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行科學(xué)合理的分析，能夠幫助企業(yè)的決策者們及時(shí)修改營銷方案，滿足市場變化對企業(yè)營銷管理的需求。這一現(xiàn)狀要求企業(yè)的市場營銷管理部門能夠及時(shí)掌握市場動(dòng)態(tài)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)及統(tǒng)計(jì)學(xué)理論中的調(diào)研、整理、分子技巧為企業(yè)的市場營銷管理工作提供準(zhǔn)去的市場信息，確保企業(yè)市場營銷管理工作能夠符合市場銷售的實(shí)際需求。針對現(xiàn)代企業(yè)市場營銷現(xiàn)狀及營銷管理工作的需求，現(xiàn)代企業(yè)的市場營銷管理工作中應(yīng)強(qiáng)化對市場銷售信息的收集與整理。利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理及要知道市場銷售信息收集與管理工作，以此使企業(yè)的市場營銷信息收集、整理、分析以及方案制定在統(tǒng)計(jì)學(xué)理論指導(dǎo)下得到有效開展，滿足現(xiàn)代市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中企業(yè)的營銷管理需求。

四、從市場的定價(jià)角度看統(tǒng)計(jì)分析的重要性 　　通常來說，企業(yè)的市場定價(jià)會(huì)受到多種因素的綜合影響。成本導(dǎo)向、需求導(dǎo)向、競爭導(dǎo)向是企業(yè)市場定價(jià)的三種方法，這三種方法都是對于企業(yè)自身在市場上的競爭力而言，是企業(yè)為了讓自己的產(chǎn)品或服務(wù)在如今激烈的市場競爭中更好的定位，贏得更多更大的市場份額而制定出的價(jià)格策略。這種定價(jià)策略要分析人為訂立的利潤與企業(yè)成本之間的比例，要充分研究競爭對手等各方面的定價(jià)因素，并認(rèn)真分析消費(fèi)者的有效需求，以尋求各個(gè)價(jià)格變量之間存在的近似的線性關(guān)系，從而準(zhǔn)確進(jìn)行營銷策劃。因子分析方法是市場定價(jià)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析較多采用一種方法，根據(jù)幾個(gè)不同因子的比較而獲得多個(gè)值，并對這些值進(jìn)行平均值的計(jì)算，從而確定產(chǎn)品的基準(zhǔn)價(jià)格。本質(zhì)上看，就是把統(tǒng)計(jì)模型的運(yùn)算和決策問題運(yùn)用到市場定價(jià)問題中，不同利潤下的標(biāo)準(zhǔn)差和期望值制定出不同的市場定價(jià)方案。所以，在市場定價(jià)中準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)決策模型，不僅有利于提高資金周轉(zhuǎn)速度，節(jié)約企業(yè)成本，還有利于提高企業(yè)的市場競爭力。在現(xiàn)代企業(yè)市場營銷管理工作中，科學(xué)的市場調(diào)研是掌握市場動(dòng)態(tài)、保障市場銷售信息有效傳達(dá)的關(guān)鍵。因此，在企業(yè)的市場營銷管理工作中，應(yīng)科學(xué)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)調(diào)研方法對企業(yè)所屬行業(yè)市場信息進(jìn)行收集與整理。以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、變量、統(tǒng)計(jì)邏輯學(xué)、管理統(tǒng)計(jì)學(xué)等內(nèi)容及基礎(chǔ)，對銷售人員的調(diào)研信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，對信息的科學(xué)性進(jìn)行甄別。以翔實(shí)準(zhǔn)確為中心進(jìn)行市場信息的收集與調(diào)研、以科學(xué)性為重點(diǎn)進(jìn)行信息的統(tǒng)計(jì)與分析，以此保障現(xiàn)代企業(yè)市場營銷管理方案制定基礎(chǔ)滿足市場需求。統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法在市場調(diào)查過程中，無論是最初的信息收集階段，還是信息處理階段的分析過程和數(shù)據(jù)辨別，都發(fā)揮著無可辯駁的關(guān)鍵作用。在我們當(dāng)前的市場經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，要重視以人為本的管理方法，大力地強(qiáng)調(diào)定性向定量的方向發(fā)展，這一切都會(huì)涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。國家在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)控時(shí)，也往往會(huì)使用到統(tǒng)計(jì)表格來表示一系列經(jīng)濟(jì)收支的情況，以便在宏觀上對未來的經(jīng)濟(jì)投入比例進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。 　　總之，企業(yè)要想得到最優(yōu)化的市場營銷方案，必須通過統(tǒng)計(jì)手段對市場的全面、科學(xué)分析才能獲得，科學(xué)合理的統(tǒng)計(jì)分析，可以隨時(shí)靈活地更改營銷方案。

統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用探究

數(shù)據(jù)挖掘就是指從眾多實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中獲取批量大、有噪聲、且隨機(jī)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)，將潛在的信息與數(shù)據(jù)提取出來，就是從數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的知識(shí)，而大多數(shù)原始數(shù)據(jù)具有一定的結(jié)構(gòu)化特征，比如，關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)；也可以通過文本、圖形、圖像等半結(jié)構(gòu)化發(fā)掘有用知識(shí)，這些知識(shí)可以是數(shù)學(xué)的也可以是非數(shù)學(xué)形式的；數(shù)據(jù)挖掘能以歸納形式存在，能夠被廣泛應(yīng)用到信息查詢、信息管理、信息決策控制中，方便數(shù)據(jù)的維護(hù)與管理。由此可見，數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉性強(qiáng)的學(xué)科，加強(qiáng)對其的研究非常有意義，下面將對統(tǒng)計(jì)方法在數(shù)據(jù)挖掘中的具體應(yīng)用進(jìn)行分析?！?/p>

　一、數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系　?。ㄒ唬?shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵　　通常來說，數(shù)據(jù)挖掘的定義較為模糊，沒有明確界定，大部分對其的定義只是停留在其背景與觀點(diǎn)的內(nèi)容上。通過對不同觀點(diǎn)的統(tǒng)一整理，人們最終將其描述為：從大量多樣化的信息中發(fā)現(xiàn)隱晦性、規(guī)律性等潛在信息，并對這些信息進(jìn)行創(chuàng)造、加工的過程。數(shù)據(jù)挖掘作為一門重要的交叉學(xué)科，能夠?qū)?shù)據(jù)庫、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等眾多的科學(xué)融入到一起，從而實(shí)現(xiàn)技術(shù)與理論的創(chuàng)新與發(fā)展[1]。其中，數(shù)據(jù)庫、人工智能與統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中的三大支柱理論。數(shù)據(jù)挖掘的目的是從數(shù)據(jù)庫當(dāng)中發(fā)掘各種隱含的知識(shí)與信息，此過程的方法非常多，有統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)、遺傳算法、粗集方法、決策法、模糊邏輯法等，還可以應(yīng)用向鄰近的可視技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)等，在以上所有技術(shù)的支持上能夠使數(shù)據(jù)挖掘更為科學(xué)、有序。　?。ǘ?shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)間的關(guān)系　　通常來說，統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要功能是對統(tǒng)計(jì)原理與統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行研究的科學(xué)。具體來說就是指對數(shù)字資料進(jìn)行的收集、整理、排序、分析、利用的過程，數(shù)字資料是各種信息的歸納與總結(jié)，可以將其作為特性原理的認(rèn)知、推理方法[2]。而統(tǒng)計(jì)學(xué)則表示的是使用專業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率理論原理等對各種屬性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)與分析過程，通過分析成功找到屬性間的關(guān)聯(lián)與發(fā)展的規(guī)律。在此過程中，統(tǒng)計(jì)分析方法是數(shù)據(jù)挖掘最為重要的手段之一。

　　在數(shù)據(jù)挖掘這一課題被提出來之前，統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對于人們來說更熟悉，也是人們?nèi)粘ｉ_展工作、尋找數(shù)據(jù)間規(guī)律最常使用的收集整理方法。但是不能簡單的將數(shù)據(jù)挖掘作為統(tǒng)計(jì)學(xué)的延伸與替代工具，而是要將兩者的區(qū)別認(rèn)識(shí)到位，再結(jié)合兩者間的不同特點(diǎn)分析其應(yīng)用特點(diǎn)[3]。大部分的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析技術(shù)都是建立在數(shù)學(xué)理論與技巧上的，預(yù)測通常較為準(zhǔn)確，效果能夠讓大部分人滿意。數(shù)據(jù)挖掘能夠充分借鑒并吸收統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)，在融入到自身特點(diǎn)以后成為一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)?！　〗y(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘存在的目標(biāo)都是一致的，就是不斷對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行發(fā)掘。鑒于統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘在目標(biāo)上的一致性，致使很多研究學(xué)者與專家將數(shù)據(jù)挖掘作為了統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支機(jī)構(gòu)[4]。但是這種認(rèn)知非常不正確，因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘不僅體現(xiàn)在與統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系上還體現(xiàn)在思想、工具與方法上，尤其是在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)挖掘起到的作用非常大。比如，通過借助數(shù)據(jù)庫技術(shù)與人工智能的學(xué)習(xí)，能夠關(guān)注到更多統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘上的共通點(diǎn)，但是兩者存在的差異依然非常大。數(shù)據(jù)挖掘就是指對大量的數(shù)據(jù)信息不斷挖掘的過程，DM能夠?qū)?shù)據(jù)模式內(nèi)的數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行充分挖掘，并對觀測到的數(shù)據(jù)庫處理有著極高的關(guān)注度。　　二、數(shù)據(jù)挖掘的主要過程　　從數(shù)據(jù)本身出發(fā)探討數(shù)據(jù)挖掘過程，數(shù)據(jù)挖掘的過程分為信息的收集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┑冗^程。

　首先，要將業(yè)務(wù)對象確定下來，明確不同業(yè)務(wù)定義，并認(rèn)清數(shù)據(jù)挖掘的目的，這是做好數(shù)據(jù)挖掘最關(guān)鍵的一步，也是最重要的一步，雖然挖掘的結(jié)果不能被準(zhǔn)確預(yù)測到，但卻需要對問題的可預(yù)見性進(jìn)行探索[5]。其次，還要做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，包含數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換等工作，數(shù)據(jù)清理的實(shí)際意義是將噪聲與空缺值補(bǔ)全，針對這一問題，可以使用平滑技術(shù)，而空缺值的處理則是屬性中最常見的，可以將統(tǒng)計(jì)中最可能出現(xiàn)的值作為一個(gè)空缺值[6]?！　⌒畔⑹占傅氖前凑仗囟ǖ臄?shù)據(jù)分析對象，可以將分析中需要的特征信息抽象出來，并在此基礎(chǔ)上選擇出較為科學(xué)、適合的信息收集方法，將全部的信息全部錄入到特定的數(shù)據(jù)庫中。如果數(shù)據(jù)量較大，則可以選擇一個(gè)專門的管理數(shù)據(jù)的倉庫，實(shí)現(xiàn)對信息的有效保護(hù)與管理；數(shù)據(jù)集成就是指將來源不同、格式不同、性質(zhì)不同、特點(diǎn)不同的數(shù)據(jù)集成到一起，進(jìn)而為企業(yè)提供更為全面、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)；數(shù)據(jù)變換就是通過聚集、概化、規(guī)范化等方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，對于一些實(shí)用數(shù)據(jù)，則可以通過分層與分離方式實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)挖掘就是結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)信息點(diǎn)，并選擇正確的分析方法實(shí)現(xiàn)對有價(jià)值數(shù)據(jù)的挖掘，事例推理、規(guī)則推理、遺傳算法等都是應(yīng)用較多的方法[7]。　　三、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法中的聚類分析　　在統(tǒng)計(jì)學(xué)聚類方法基礎(chǔ)上能夠構(gòu)建出潛在的概率分布假設(shè)，可以使用試圖優(yōu)化的方法構(gòu)建數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)模型的擬合效果。基于統(tǒng)計(jì)學(xué)聚類方法當(dāng)中，Cobweb方法是在1987年由Fisher提出的，能夠以分類樹作為層次聚類創(chuàng)建的方法，在分類樹上，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都能代表著一個(gè)概念，該方法就是對節(jié)點(diǎn)概率描述的過程。Cobweb方法還使用了啟發(fā)式估算方式，使用分類效用對分類樹的構(gòu)建進(jìn)行指導(dǎo)，從而實(shí)現(xiàn)對最高分類的劃分目的，能夠?qū)⒉煌诸悓ο笕繗w類到一個(gè)類別中，并依據(jù)這些內(nèi)容創(chuàng)建出一個(gè)新的類別。但是這種方法也存在一定局限性，局限性在于假設(shè)的屬性概率分布都是獨(dú)立的，并不能始終處于成立狀態(tài)中。

統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中存在的問題與對策

目前統(tǒng)計(jì)學(xué)已在各行各業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用，特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們的生產(chǎn)生活已越來越離不開統(tǒng)計(jì)學(xué)。由于統(tǒng)計(jì)學(xué)如此重要，教育部將統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)定為經(jīng)濟(jì)類和工商管理類本科專業(yè)的專業(yè)核心課程。但是，當(dāng)前統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)還存在諸多問題，從而使統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)效果大打折扣。本文將結(jié)合筆者的教學(xué)實(shí)踐，對統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中存在的主要問題進(jìn)行分析，并提出相應(yīng)的對策，期望對統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)改革工作提供一點(diǎn)思路?！　∫弧⒔y(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中存在的主要問題　

　1、在教學(xué)過程中忽視對數(shù)學(xué)知識(shí)的復(fù)習(xí)　　當(dāng)我們在統(tǒng)計(jì)學(xué)的講授過程中涉及到概率分布、假設(shè)檢驗(yàn)以及矩陣運(yùn)算等知識(shí)點(diǎn)的時(shí)候，很大一部分學(xué)生表現(xiàn)出茫然的神情，表明學(xué)生在學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的時(shí)候，已經(jīng)對過去所學(xué)的數(shù)學(xué)知識(shí)有所遺忘?！队?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》教材一般都會(huì)有一個(gè)數(shù)學(xué)附錄，可以幫助學(xué)生用較短的時(shí)間對關(guān)鍵的數(shù)學(xué)知識(shí)進(jìn)行復(fù)習(xí)。《統(tǒng)計(jì)學(xué)》教材一般沒有這樣的數(shù)學(xué)附錄，統(tǒng)計(jì)學(xué)教師也不會(huì)專門給學(xué)生復(fù)習(xí)相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)，而這些數(shù)學(xué)障礙恰好是導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)效率低下的主要原因。中國有句俗語“磨刀不誤砍柴工”，因此筆者認(rèn)為在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)這門課程的教學(xué)時(shí)，有必要專門安排時(shí)間對學(xué)好統(tǒng)計(jì)學(xué)必需的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行復(fù)習(xí)。　　2、在教學(xué)過程中忽視案例的運(yùn)用　　統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科。統(tǒng)計(jì)學(xué)中的每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)都是與實(shí)踐相聯(lián)系的，比如均值、標(biāo)志變異度這些看似簡單的知識(shí)，都包含了豐富的實(shí)踐意義。而有些教師在上課的時(shí)候，主要教學(xué)生如何去計(jì)算相關(guān)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，把統(tǒng)計(jì)學(xué)當(dāng)作一門數(shù)學(xué)課程來教，學(xué)生也把統(tǒng)計(jì)學(xué)當(dāng)作數(shù)學(xué)來學(xué)。教師在教學(xué)中忽視了對實(shí)踐收集整理案例的運(yùn)用，導(dǎo)致學(xué)生不能真正理解相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的真正含義，從而覺得統(tǒng)計(jì)學(xué)又枯燥、又難學(xué)，并失去了學(xué)習(xí)的興趣?！　?、理論講解與統(tǒng)計(jì)軟件教學(xué)脫節(jié)　　統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科，即學(xué)生從統(tǒng)計(jì)學(xué)中學(xué)到的知識(shí)是完全可以應(yīng)用到工作實(shí)踐的。與教科書中的例題不一樣，在工作中所得到的數(shù)據(jù)的樣本容量一般都很大，這就需要通過相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)軟件來進(jìn)行處理。據(jù)筆者了解，許多高校在安排統(tǒng)計(jì)學(xué)這門課程的時(shí)候，一般安排十六周左右的理論教學(xué)，另外安排兩周實(shí)踐教學(xué)，在實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)主要是學(xué)習(xí)SPSS軟件。我們認(rèn)為，這種教學(xué)安排并不能很好地促進(jìn)統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)，其理由主要有兩點(diǎn)：其一，理論講解與統(tǒng)計(jì)軟件的教學(xué)完全脫節(jié)。由于是在理論學(xué)習(xí)完全結(jié)束之后才開始教學(xué)生進(jìn)行軟件操作，學(xué)生可能對學(xué)過的理論知識(shí)已經(jīng)遺忘，在學(xué)習(xí)軟件操作時(shí)，只是進(jìn)行機(jī)械性的操作，而不明白每一步操作的真實(shí)含義。其二，學(xué)習(xí)軟件操作的目的并不是為了簡單地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析，事實(shí)上通過軟件的學(xué)習(xí)還能促進(jìn)對理論知識(shí)的理解。而像這種教學(xué)安排，是先學(xué)完理論之后，再學(xué)習(xí)軟件操作，就不能很好地起到通過軟件操作促進(jìn)理論知識(shí)學(xué)習(xí)的目的?！　《?、提高統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)效果的對策

　　1、注重案例的講解　　由于統(tǒng)計(jì)學(xué)的實(shí)踐性很強(qiáng)，我們可以從生產(chǎn)生活中找到許多案例來幫助提高統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)效果。通過合理地運(yùn)用案例，既可以增進(jìn)學(xué)生對統(tǒng)計(jì)理論的理解，同時(shí)又能提高學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的興趣。下面將具體介紹筆者在講授假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)是如何通過案例的講解來增加學(xué)生對統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)的理解以及提高學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的興趣的。假設(shè)檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。假設(shè)檢驗(yàn)是利用樣本提供的數(shù)據(jù)資料來檢驗(yàn)事先對總體某些數(shù)量特征所作的假設(shè)是否可信的一種統(tǒng)計(jì)方法。當(dāng)對總體參數(shù)的真實(shí)性感到懷疑，需要通過樣本來考察其正確與否時(shí)，往往借助于假設(shè)檢驗(yàn)作判斷，從而決定接受或拒絕這一假設(shè)?！　」P者在講授這部分內(nèi)容時(shí)，引用了吳喜之在其《統(tǒng)計(jì)學(xué)：從數(shù)據(jù)到結(jié)論》一書中的一個(gè)案例。其內(nèi)容是：如果一個(gè)人要證明他從來沒有罵過人。他能夠證明嗎？要證明他沒有罵過人，他必須出示他從小到大每一時(shí)刻的錄音錄像，所有書寫的東西等等，還要證明這些物證是完全的、真實(shí)的、沒有間斷的，這顯然是不可能的。　　反過來，如果要證明這個(gè)人罵過人很容易，只要有一次被抓住就足夠了。這就相當(dāng)于假設(shè)檢驗(yàn)中的反證法。在假設(shè)檢驗(yàn)中，一般要設(shè)立一個(gè)原假設(shè)，比如可將“從來沒有罵過人”設(shè)為原假設(shè)，設(shè)立該假設(shè)的動(dòng)機(jī)主要是企圖利用人們掌握的反映現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)來找出假設(shè)與現(xiàn)實(shí)之間的矛盾，從而否定這個(gè)假設(shè)。如否定不了，說明證據(jù)不足，無法否定原假設(shè)。許多學(xué)生說他們在學(xué)習(xí)《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》這門課程時(shí)，雖然也學(xué)過假設(shè)檢驗(yàn)，但是從來沒有真正明白假設(shè)檢驗(yàn)的含義，而通過對這個(gè)案例的學(xué)習(xí)，他們對假設(shè)檢驗(yàn)有一種豁然開朗的感覺，并且覺得統(tǒng)計(jì)學(xué)原來這么有趣?！　×硗猓瑢τ诩僭O(shè)檢驗(yàn)中的一類錯(cuò)誤和二類錯(cuò)誤，學(xué)生也很難理解，在講授這部分內(nèi)容時(shí)，筆者又列舉了另外一個(gè)案例來幫助學(xué)生理解。當(dāng)一個(gè)人被控告為罪犯時(shí)，他將面臨審訊?？馗娣教岢隹卦V后，法官必須根據(jù)證據(jù)做出裁決。事實(shí)上，法官就需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。這里有兩個(gè)假設(shè)需要被證明。第一個(gè)假設(shè)為原假設(shè)H0：被告無罪；第二個(gè)假設(shè)為備擇假設(shè)H1：被告有罪。事先法官并不知道哪個(gè)假設(shè)是正確的，他們將根據(jù)控辯雙方所提供的證據(jù)進(jìn)行判斷，最終的結(jié)果只有兩種可能：判定被告有罪或無罪釋放。在統(tǒng)計(jì)應(yīng)用中，判定被告有罪就相當(dāng)于拒絕原假設(shè)，授受備擇假設(shè)；而判定被告無罪也就相當(dāng)于不能拒絕原假設(shè)，但我們并不能接受原假設(shè)?！?/p>

　當(dāng)我們進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，存在兩種可能的錯(cuò)誤。第一類錯(cuò)誤是當(dāng)原假設(shè)正確時(shí)，我們卻拒絕了它。第二類錯(cuò)誤當(dāng)原假設(shè)有錯(cuò)誤時(shí)，我們卻沒有拒絕。在上面這個(gè)法官審案的例子中，第一類錯(cuò)誤就是一個(gè)無罪的人被判定有罪。第二類錯(cuò)誤就是一個(gè)有罪的被告被判定無罪。我們把發(fā)生第一類錯(cuò)誤的概率記為α，通常它也被稱為顯著性水平。第二類錯(cuò)誤發(fā)生的概率為β。發(fā)生錯(cuò)誤的概率α和β是相反的關(guān)系，這就意味著任何嘗試減少某一類錯(cuò)誤的方法都會(huì)使另外一類錯(cuò)誤發(fā)生的概率增加。根據(jù)檢驗(yàn)的一般原則，首先要保證犯第一類錯(cuò)誤的概率α要足夠的小。因?yàn)樗痉▽徟兄校谝活愬e(cuò)誤被認(rèn)為是更加嚴(yán)重的。通過對這個(gè)案例的學(xué)習(xí)，學(xué)生就能很好地理解，為什么我們會(huì)將顯著性水平規(guī)定為0.01或0.05，最大一般不會(huì)超過0.1。 　

2、強(qiáng)化統(tǒng)計(jì)軟件的教學(xué)　　在統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)軟件的教學(xué)，并不僅僅是為了教會(huì)學(xué)生用統(tǒng)計(jì)軟件去整理數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)，另外一個(gè)目的就是通過操作統(tǒng)計(jì)軟件幫助學(xué)生理解統(tǒng)計(jì)理論。目前大多數(shù)學(xué)校為了合理利用比較緊缺的實(shí)驗(yàn)教學(xué)資源，往往對理論教學(xué)和實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)進(jìn)行分開安排，而這樣做的弊端就是不利于上述目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。事實(shí)上現(xiàn)在許多大學(xué)生都有自己的個(gè)人電腦，對一些統(tǒng)計(jì)軟件的學(xué)習(xí)并不一定要去實(shí)驗(yàn)室，教師可以在課堂上進(jìn)行簡單的演示，讓學(xué)生在課后多練習(xí)操作。我們認(rèn)為在統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中使用Stata統(tǒng)計(jì)分析軟件將更加方便，因?yàn)镾tata是世界上最權(quán)威的三大統(tǒng)計(jì)軟件之一，具有占用內(nèi)存小、功能非常強(qiáng)大、運(yùn)算速度快和不需要安裝等優(yōu)點(diǎn)。　　我們在前面的分析中曾談到為了提高學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的效率，很有必要對學(xué)好統(tǒng)計(jì)學(xué)必須具備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行專門的復(fù)習(xí)。如果我們用Stata軟件來幫助學(xué)生復(fù)習(xí)數(shù)學(xué)知識(shí)，其效率會(huì)更高。下面將列舉用如何用Stata的矩陣命令幫助學(xué)生復(fù)習(xí)矩陣運(yùn)算的相關(guān)知識(shí)。　　用Stata錄入一個(gè)新矩陣的方法非常簡單。在Stata的命令窗口輸入以下命令：matrix A=（1，0，1＼2，1，0＼-3，2，-5），就得到了一個(gè)3行3列的矩陣?！　∪绻玫骄仃嘇的轉(zhuǎn)置矩陣，只需要輸入以下命令：matrix A1=A’。A1=（1，2，-3＼0，1，2＼1，0，-5）即為A的轉(zhuǎn)置矩陣?！　∪绻玫骄仃嘇的跡，只需要輸入以下命令：scalar a=trace（A）；如果要得到矩陣A的逆，只需要輸入以下命令：matrix B=inv（A），B=（-2.5，1，-0.5＼5，-1，1＼3.5，-1，0.5）即為A的逆矩陣。　　事實(shí)上，在指導(dǎo)學(xué)生復(fù)習(xí)矩陣的相關(guān)知識(shí)時(shí)，并不需要詳細(xì)地為學(xué)生講解具體的運(yùn)算過程，比如求矩陣的逆，其運(yùn)算過程比較復(fù)雜，如果詳細(xì)地講解運(yùn)算過程，將花費(fèi)大量的時(shí)間，甚至有本末倒置之嫌。只需要簡單講解一下矩陣逆的概念，其運(yùn)算過程可以完全交給軟件去做?！　‘?dāng)然學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)軟件最根本的目的是對搜集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析。當(dāng)學(xué)生在學(xué)習(xí)相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)整理和統(tǒng)計(jì)分析的理論知識(shí)的時(shí)候，也必須能運(yùn)用軟件去得到相應(yīng)的結(jié)果。比如當(dāng)學(xué)生學(xué)完平均指標(biāo)和標(biāo)志變異度指標(biāo)之后，要學(xué)會(huì)如何用軟件來得到相應(yīng)的指標(biāo)。用Stata軟件來得到這些指標(biāo)的方法非常簡單的。如果想得到某個(gè)變量a的平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、極大值、極小值以及25%分位數(shù)、75%分位數(shù)等，只需要輸入命令“sum a，detail”就可以了?！　?、加強(qiáng)實(shí)踐能力的訓(xùn)練　　由于統(tǒng)計(jì)學(xué)的實(shí)踐性很強(qiáng)，因此必須要注重學(xué)生實(shí)踐能力的訓(xùn)練，在目前的統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中有一個(gè)誤區(qū)，認(rèn)為教會(huì)學(xué)生操作相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)軟件，就是在進(jìn)行實(shí)踐能力的訓(xùn)練。事實(shí)并不是這樣，學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的目的主要是為了解決實(shí)際問題，因此在教學(xué)中要根據(jù)相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)不同的課題和任務(wù)，讓學(xué)生實(shí)實(shí)在在地從搜集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)到得出統(tǒng)計(jì)結(jié)論進(jìn)行完整的訓(xùn)練。通過加強(qiáng)實(shí)踐能力訓(xùn)練，可以讓學(xué)生真正明白統(tǒng)計(jì)學(xué)的實(shí)用性，從而產(chǎn)生更大的學(xué)習(xí)興趣，并在實(shí)踐中清楚地知道自己在哪些方面還存在不足，以增加學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的動(dòng)力。