序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇統計學的原理和方法范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

關鍵詞：生物統計學；教學方式；實踐教學

中圖分類號：G642.41 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2014）48-0145-03

生物統計學是數理統計在生物學中的應用，它是用數理統計的原理、方法來分析解釋生物學中各種現象和實驗調查資料的一門科學。生物統計學是本科生專業必修課，對提高學生的科研能力和綜合素質有重要意義。生物統計學，不僅提供設計科學試驗和收集數據的方法，而且也提供整理和分析數據、得出科學結論的方法。同時，生物統計學也是一門理論性和實踐性較強的課程，課程內容廣、概念多、公式多；加上學生缺乏背景知識，對該課程認識不夠，使這門課程有教師難教，學生難學、難記、難用的“四難”課程之稱[1，2]。從2012年開始，我校生物統計學教研組針對課程特點，重新確立了教學目標和教學計劃，改進教學方式，增加學生上機操作訓練，使學生由傳統的學習統計基礎知識向掌握具體數據處理和分析方法的目標上轉變，將過去以筆試為主的考試方式轉變為基礎知識測試和統計分析方法應用相結合的考核制度，從源頭上使教學模式向注重人才培養和提高學生科研素質上轉變。經過教研組全體教師的努力，生物統計學的教學質量和教學水平得到了大幅提升。筆者根據兩年來的生物統計學教學工作的實踐，結合課程特點，對生物統計學課程教學方法的探索和實踐作如下總結。

一、確立教學目標、調整教學計劃

2012年前，我校生物統計學，主要由數學專業的老師進行講授，教學內容以數理統計為主。學生學習本課程后，仍然無法將統計學這一工具應用于生物學的相關領域。針對這一情況，學院領導研究決定生物統計學這門課程由學院相關專業的教師授課，教研組接到通知后進行了研究部署。筆者在確立人才培養目標時，首先將生物統計學課程定義為工具課。在確保這一基礎后，筆者根據我校本科生培養目標，將生物統計學的目標明確為：以一線教師和科研工作中最常用的統計分析方法為內容，要求學生了解現代科學研究的基本方法、統計學基本概念和主要參數的意義；理解生物學實驗設計方法和常用統計模型的應用條件；掌握實驗設計和統計分析方法，掌握EXCEL和STATISTICA軟件操作方法，能夠獨立進行生物學試驗結果的統計分析，并具有綜合運用所學知識分析問題和解決問題的能力。

根據上述教學目標，筆者選擇合適的課程教材，制定教學計劃，將生物統計學的課程重心放在讓學生了解統計學的一般原理和方法、掌握實驗設計和數據分析的原理、掌握統計軟件處理和分析數據的方法上。

二、優化教學內容，突出課程重點

教學內容貫穿整個教學過程，是人才培養的主要落腳點。生物統計學的教學內容非常龐雜，筆者根據教學目標和教學計劃，將生物統計學課程進行了梳理，主要以一線教師和科研工作者最常用到的統計學知識為基礎。教學內容，主要包括數據和數據類型、總體和樣本、數據的描述性統計、概率和分布、統計推斷、t檢驗、方差分析、數據轉換、多重比較、相關和回歸、因子分析、非參數檢驗、實驗設計等。教學的重點，是讓學生理解各種統計方法的使用條件和基本原理，通過在計算機上運行EXCEL和STATISTICA軟件，結合生物學實例掌握各類統計模型和檢驗方法的具體操作步驟，得出統計檢驗結果，并根據實驗數據運用已掌握的生物學原理解釋實驗數據所產生的科學意義。此外，我們在教學過程中，會將近年來生物學方面有重要意義的一些統計學方法和原理做簡單的普及，如將系統發生關系納入形態數據中，檢驗形態特征進化的譜系依賴性；利用不同地理種群的生活史特征和形態特征計算物種的表型分化，結合遺傳分化數據分析物種分化的原因等。我們通過這樣的方式，在學生心中埋下進一步學習統計學的種子，為他們以后的科研和學習提供幫助。從教學內容上，筆者將以往所注重的統計原理介紹和統計模型推導的部分轉變為讓學生理解統計模型的原理和應用條件，內容上側重于讓學生掌握統計分析方法的應用。因此，筆者在授課過程中，上機實習的學習時間約占整個課時的50%。根據人才培養目標，生物統計學課程重點要求學生掌握實驗數據分析處理的一般方法，并利用EXCEL和STATISTICA軟件綜合分析數據并得出科學結論。教學過程中，筆者注重生物學實例教學，利用已發表文章的數據為訓練內容，將課程所涉及的各類統計模型貫穿于實例教學中，使學生在學習理論知識的同時，將所學方法應用于實際科研項目中，激發學生學習的積極性和主動性。

三、“以學生為本”，優化教學方式

現代教學觀念認為，課程是學生的發展，課程是教師與學生之間的契約[3]。這里體現了一種“以學生為本”的教學理念，傳統教學較多地體現在對教師和教材的關注上，而“以學生為本”的教學思想，則更多地關注在課程教學活動過程中學生的參與和知識的獲得，關注在課程教學過程中為學生創造出充滿生機的學習、研究氛圍，為學生提供張揚個性、充分發展的環境[4]。在“以學生為本”的教學思想指導下，針對生物統計學理論性較強，內容枯燥、乏味等特點，筆者在教學過程中，以多媒體教學為主，輔以傳統的板書教學。教學過程，筆者為學生提供大量的實驗數據，啟發和引導學生主動挖掘數據，通過小組討論等形式探究數據處理方式，應用已學習的統計模型分析實驗數據并得出科學結論。

在教學過程中，將傳統的教師講授模式轉變為教師講授和實例教學相結合的模式，筆者將上課的地點安排在計算機機房進行，每次上課根據教學內容的不同設置1～2課時的實例教學。從應用統計方法解決實際科研問題的角度組織課堂教學，以小組的形式就某個實際問題展開討論，教師的角色定位成課程組織者，充分調動學生學習的積極性和主動性。例如，我們在講解t檢驗時，前1個課時，我們通過多媒體教學結合板書的形式講解t檢驗的應用條件和計算原理；其余2個課時，我們提供一定的生物學實驗和中學生考試成績相關的數據，以小組討論的方式要求學生對數據進行統計檢驗并得出科學結論。在學習相關與回歸時，我們要求學生將生物化學實驗和生態學實驗的數據拿到生物統計學上進行統計檢驗，如分子量和電泳遷移距離的實驗數據，可以用來檢驗蛋白質分子量和電泳遷移距離的相關性，并預測已知遷移距離的蛋白質分子的分子量；通過卡方檢驗驗證果蠅雜交結果是否符合實驗預期等。我們通過對自己實驗數據的統計檢驗，讓學生深刻體會到學習生物統計學的重要性，從而激發學習的主動性，變被動接受為主動學習和探究。

四、“學以致用”，加強實踐教學

實踐教學是高校實現人才培養目標的重要環節，是高校生物專業教育教學體系的重要組成部分，是培養學生專業技能及實踐技能的重要途徑。它對提高學生的綜合素質，培養學生的創新能力，造就學生成為具有社會競爭力和國際競爭力的高素質人才具有特殊作用[5，6]。因此，筆者根據大學生人才培養目標，將生物統計學的教學內容融入到學生實踐教學中。在教學過程中，我們將整個班級按照每6個人一個小組進行分組，在教授不同的教學內容時，給每組同學收集一定的數據，采用研究型教學的方式讓學生根據已有的知識對數據進行分析和整理，并得出相應的統計結果。我們通過研究型教學的方式，可以使學生積極參與到教學和科研實踐中，對提高學生利用生物統計學的原理解決實際生物學問題有積極的推動作用。

此外，筆者利用動物、植物和微生物野外實習和大學生創新訓練等實踐教學活動引導學生將所學的統計學知識應用到實際科研訓練中。教師根據已學過的統計學原理組織和指導學生在開展野外調查和創新訓練前，針對性地查閱文獻、設計實驗方案，學生在實習過程中根據已確定的實驗方案進行數據的收集和采樣工作，完成野外實踐活動并獲得相應實驗數據后，對數據進行統計分析得出科學結論。我們通過完整的實驗設計、獲得數據、分析數據和得出結論等過程，使學生更好地掌握生物統計學這門工具課，提高學生的科研創新能力和綜合素質。

五、注重實效，改革考核形式

考試是教育教學工作的重要環節，正確理解和掌握考試的目的對促進學生學習和改進教學工作、提高教學質量有重要意義。在以往的教學過程中，考試以筆試為主，考試內容主要偏重于概率論和統計學的原理和基本概念等，期末考試的成績決定了這門課的最終成績。在這種考試指揮棒的作用下，學生往往是平時松、考前緊，考后不復習。這種考試方式不能全面考查學生對各種統計分析方法的掌握和應用情況，同時也不利于學生形成良好的學習習慣，學習課程后也不能將具體的統計學方法應用到今后的科研或教學實踐中。為了扭轉這種局面，對學生進行準確、客觀、公正地評定學習成績和能力的改革勢在必行。筆者根據人才培養目標，將課程最終考核成績分為以下三個部分：平時成績（占總成績的40%，主要由出勤和課后作業成績組成）、期末筆試成績（占總成績的24%，主要是生物統計學一些重要的概念和統計原理）和實驗數據分析（占總成績的36%，根據給定的實驗數據，利用EXCEL和STATISTICA軟件選擇正確的統計分析方法，得出可靠的實驗結論）。

在教研組實施上述教學改革后，我院學生應用統計學處理和解決科學問題的能力有了明顯提高。在大學生科研訓練中，我們要求學生不斷地把統計的方法應用到解決實際科學問題上，使他們形成了一個不斷鞏固統計學方法和學習新的統計學知識的良性循環中，對統計學的學習有了更進一步的提高。總之，我們通過對教學內容、教學模式、教學方法和考核形式的一系列改革，可以有效地將學生從機械地學習生物統計學的理論知識向利用統計學的原理解決實際生物教學和科研的實際問題上轉變，讓學生能夠在理解統計學理論的基礎上，正確選擇和熟練運用統計方法解決實際問題。作為專業教師，我們也會在今后的教學中，仍需要不斷學習統計理論，探索教學規律，完善教育體系，提高課程教學質量，為培養具有較強社會適應能力和競爭能力的高素質應用型人才而努力。

參考文獻：

[1]鄒永梅.《生物統計學》課程建設的探索[J].江蘇教育學院學報，2012，28（5）：51-52.

[2]王春強，馬巍，王洪才.高校《生物統計附實驗設計》課程現狀分析[J].中國校外教育，2012，（11）：102.

[3]葛岳靜.關于精品課程建設的幾點看法（精品課程建設專家談）[J].中國大學教學，2003，（4）：4-6.

[4]郭祥群，阮源萍，楊利民，黎朝.以學生主體的教學優化模式探析[J].廈門大學學報，2004，增刊：1-4.

[5]洪梅.深化實踐教學改革，構建合理實踐教學體系[J].科技信息，2008，（12）：201.

篇(2)

關鍵詞：大數據;醫學統計學;教學

Suggestions on Medicostatistics Teaching in the Age of Biomedical Big Data

Li Shenghui Xu Zhiwei Zheng Zhijie

（School of Public Health affiliated with Shanghai Jiaotong University，Shanghai 200027，China）

Abstract：With the development of electronization， informatization， digitalization， and intelligentization in residents’ health records management system， along with the increasing accumulation of biomedical research data， a large amount of biomedical data （Big data） has been and will be generated. Consequently， there is an increasing need to better understand and mine the data to further knowledge on health management stratege and health policy making. This article discusses the challenges of big data on statistical theory and methods， furthermore， attempts to give some suggestions on how to adjust medicostatistics teaching strategy in the age of biomedical big data.

Key words：big data;medicostatistics;teaching

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

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

一、大數據對統計學原理和方法提出的挑戰

1.統計數據產生由“問題導向”到“數據驅動”

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

2.數據格式和結構復雜多樣化

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

3.大數據的整合及跨庫分析方法亟待建立

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

4.大數據對于統計學核心理論的沖擊

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

二、在大數據時代對統計學教學的幾點思考

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

1.補充和加強數學基礎和計算機應用課程

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

2.滲透大數據基本知識和統計思維

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

3.擴充實驗教學內容，夯實基本軟件操作

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

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

參考文獻：

[1]Fan J，Han F，Liu H.Challenges of Big DataAnalysis[J].Natl Sci Rev，2014 Jun，1（2）：293-314.

[2]Ohno-Machado L.NIH'sBig Data to Knowledge initiative and the advancement of biomedical informatics[J]. J Am Med Inform Assoc，2014 Mar-Apr，21（2）：193.

[3]Margolis R，Derr L，Dunn M，Huerta M，Larkin J，Sheehan J，Guyer M，Green ED.The National Institutes of Health's Big Data to Knowledge（BD2K）initiative：capitalizing on biomedical big data[J].J Am Med Inform Assoc，2014 Nov，21（6）：957-8.

[4]Zhang Z.Big data and clinical research：focusing on the area of critical care medicine in mainland China[J].Quant Imaging Med Surg，2014 Oct，4（5）：426-9.

[5]耿直.大數據時代統計學面臨的機遇與挑戰[J].統計研究，2014，31（1）：1-9.

[6]Kaplan RM，Chambers DA，Glasgow RE.Big data and large sample size：a cautionary note on the potential for bias [J]. Clin Transl Sci.2014 Aug，7（4）：342-6.

[7]沈文海.氣象數據的“大數據應用”淺析――<大數據時代>思維變革的適用性探討[J].中國信息化，2014，6（235）：20-31.

[8]張學敏.大數據時代的數據分析[J].探索與觀察，2014，8（16）：5.

基金項目：上海市高校一流學科建設（公共衛生與預防醫學）;上海市公共衛生優秀學科帶頭人培養計劃（編號：GWDTR2012

篇(3)

關鍵詞： 畜牧獸醫 SPSS軟件 教學效果

生物統計學是收集、整理、分析數據資料，以數字為語言，描述和分析客觀事物數量方面的科學，它的應用已經滲透到自然科學和社會科學的各個領域。生物統計學課程是高等農業類院校為畜牧獸醫各專業學生開設的基礎必修課，是一門應用性很強的課程。生物統計學課程的目的在于培養學生統計方面的基本技能，了解這些方法在實際領域中的具體應用，理解統計方法背后隱含的統計思想，培養學生應用統計方法分析問題和解決問題的實際能力。

在傳統的生物統計學教學過程中，統計公式的計算是通過計算器和手工完成的，對于含有大量復雜數據的案例很難引入教學中；與此同時，數據的圖表、圖形在生物統計的教學過程中有著很重要的作用，面對大量數據，手工繪圖極其困難，并且精確度難以把握。這些都對生物統計學課程的教學產生較大的障礙，不利于學生對生物統計學理論和方法的深入理解，不利于培養學生運用統計方法分析與解決實際問題的能力。

SPSS統計軟件是國際上公認的權威的統計分析軟件，相對于SAS、SATA、R語言等統計軟件來說，其最大的優勢是入門快，也就是操作簡單。對于初學者，完全利用菜單命令就能完成操作。其對用戶的計算機編程能力要求不高，所以在自然科學與社會科學研究中SPSS統計軟件得到廣泛應用。SPSS統計軟件作為解決統計問題的一個工具，在畜牧獸醫生產中應用越來越廣泛，結合SPSS開展統計學教學，對調動學生的學習積極性、提高其解決問題的能力具有較強的現實意義。SPSS統計軟件在畜牧獸醫專業生物統計教學中有以下優勢。

（一）SPSS統計軟件能夠方便、快捷地處理大量數據，并且精確地繪制圖形、圖表，直觀、形象地展示統計結果。

畜牧獸醫專業是應用性極強的學科，在傳統教學方式下，對于實際生產過程中遇到的數據，很難在短時間內利用計算器和手工完成統計分析，同時難以手工繪制出精確的圖形來展示統計結果，然而，采用SPSS軟件教學后，這些問題都可以解決。SPSS軟件可以方便、快捷地處理復雜的數據，在很短的時間里就可以得到統計結果，同時可以精確的繪制圖表、圖形，把統計結果形象直觀地展示出來，加深學生對概念的理解。

（二）SPSS統計軟件的應用有利于提高學生的學習興趣。

在傳統的生物統計學教學過程中，數據的計算都是通過計算器和手工完成的，講授重點內容是統計學的基本原理和方法。由于受到課時和學生數學基礎知識的限制，講授內容的廣度與深度都很難擴展，很難滿足實際生產的需要。事實上，只要學生正確運用SPSS軟件，就能很方便快捷地把生物統計學課程的習題例題在很短的時間內演算完成。教師可以把授課重點從統計學的基本原理和方法轉向對實際生產過程中遇到的實際問題的解析和理解，讓學生貼近實際生產，更容易理解和掌握。

（三）SPSS統計軟件的應用有利于培養學生的創新實踐能力。

對于生命科學領域而言，隨著測序技術的迅猛發展，每天都會有大量數據完成，面對海量的數據，統計分析工作顯然無法用手工方式完成，需要運用計算機統計軟件實現。在傳統統計學教學中，不論是老師教學，還是學生完成作業，都是通過手工計算，這樣很難培養學生的創新精神和實踐能力。使用SPSS統計軟件輔助教學，能讓學生在學習理論知識的同時掌握實踐操作技能，在使用生產過程中遇到的具體案例獲得實踐經驗，使用數據快速做出基于事實的決策，使用各種技巧找出處理特定數據類型最佳的統計方法，有利于培養學生的創新精神和實踐能力。

生物統計學是一門應用性很強的課程，是將數理統計的原理和方法分析和解釋生物界的現象與數據資料規律的科學。在傳統教學中，一般偏重于統計的原理和方法的教學，老師和學生用計算器進行數值計算。這一教學方法可以在短時間內使學生學到盡可能多的內容，培養學生嚴謹的邏輯思維，但由于數據的龐大或公式、圖表的復雜，導致哪怕是求一組數據的方差、計算相關系數或建立回歸方程，都無法在課堂上較短的時間內完成，更不可能精確顯示相關圖形和進行預測。傳統的教學模式讓學生認為其難學且枯燥無味，甚至懷疑所學知識在實際中無用武之地，失去學習和實踐的興趣。隨著信息技術迅猛發展，學生能夠通過手機、網絡等多媒體資源接收豐富多彩的課程信息，學生追求新穎、趣味方面的需求非常強烈，這給傳統的教學模式帶來巨大的挑戰。如果在課堂上給學生引入SPSS統計軟件，就能在講課時一邊講解理論，一邊利用統計軟件對數據進行處理，可以有效解決計算量大的困難，增強學生學習的信心，即使面對計算量大、數學原理復雜的推斷統計學知識，利用SPSS統計軟件一樣可以輕松解決，這樣可行大大提高課堂教學效率，加深學生對基本概念的理解，有利于培養學生的創新精神和實踐能力，有利于今后的學習和工作，提高就業競爭力。

總之，結合SPSS統計軟件開展生物統計學教學，能有效激發學生的學習熱情，充分調動學生的積極性與主動性，切實提高學生應用統計方法解決實際問題的能力，增強統計學課程教學效果。

參考文獻：

[1]郭菊喜.統計軟件SPSS教學研究與實踐[J].數學學習與研究，2016.9.

[2]張克儉.SPSS軟件在高職統計學教學中的應用[J].天津市經理學院報，2010（2）.

[3]趙秀敏.Excel和SPSS在生物統計課程教學中的應用[J].河南農業，2014（9）.

篇(4)

本課程包括流行病學與醫學統計學兩個部分，均為醫學科研中必不可少的重要手段，是醫學生應掌握的一門必修課，對于培養創新意識、畢業后在實際工作中開展醫學科學研究有著重要作用。

流行病學是流行病學與醫學相結合，以病人群體為主要研究對象，應用流行病學、醫學、醫學統計學、衛生經濟學及醫學社會學等的原理和方法，研究疾病自然史、病因和危險因素，以及診斷、治療、預后的評定等問題的一門科學。醫學統計學則是從人群健康與疾病具有變異性觀點出發，運用數理統計學的原理與方法，研究醫學研究中數據的收集、整理和分析，揭示醫學現象內在的本質規律，為醫學工作的決策提供依據。

第1集

第2集

第3集

第4集

第5集

第6集

第7集

第8集

第9集

第10集

第11集

第12集

第13集

第14集

第15集

第16集

第17集

第18集

第19集

第20集

篇(5)

【關鍵字】統計軟件 統計理論 融合 應用型本科高校

隨著計算機技術的飛速發展，在經濟、金融、生物、醫學等各行業數據量都在呈爆炸式增長，這就需要使用專業的統計軟件進行數據處理與分析。而目前統計學的教學主要集中在統計理論和方法，導致學生統計理論扎實，但應用能力不足；因此單純的統計理論的教學已經不能適應當前社會發展的需求，這就需要高校統計專業教師在不斷的加強實踐環節的教學。對于應用型本科高校統計學專業，培養應用型人才更需要加強實踐環節的教學。要加強實踐教學，那統計軟件和統計理論教學融合就成為一種必然的趨勢。統計學專業的學生若能熟練運用統計軟件，無異于“站在統計家的肩膀上，又借助了計算機專家的智慧”。

1、y計理論教學中統計軟件使用的現狀

目前國外統計學的教學重點已經逐步從統計理論和方法介紹轉為介紹統計分析方法、研究設計和統計軟件的應用。國內大多數高校統計學教學的重點還主要側重于統計理論和方法的介紹，通過題海戰術，訓練學生的邏輯推理能力，最后再以紙質試卷的形式考察學生的學習情況。這種教學模式雖然能有效促進學生對理論知識的掌握，但在培養學生運用理論解決實際問題等方面存在一些不足之處。回顧這一教學過程，不難發現在教學過程中不能很好的將統計軟件作為一種輔助的教學手段，導致學生理論扎實，但不能有效地運用于實踐。目前一些應用型本科高校統計學專業已經意識到統計軟件在統計學專業人才培養的重要性，逐步增加實踐教學課時，但是還沒有做到專業課程教學與統計軟件使用的融合。

2、統計理論教學中存在的問題

統計學是關于數據的學問，是從數據中提取信息、知識的一門科學，它通過收集、整理、分析、解釋數據以達到推斷和預測的目的。統計學理論是以數學為基礎，導致統計學在一定程度具有較強的理論性；在教學模式上，一定程度上沿用了數學的教學模式，出現了現代的統計教學主要側重于統計原理和方法的講解。統計軟件僅僅作為一門課，在其他一些統計專業課程教學中看不到統計軟件的影子。統計學研究的對象是數據，數據的處理和分析若離開了統計軟件和計算機，就無法從龐大的數據中提取到有價值的信息，這樣統計學就失去其本身推斷對象本質的價值。現階段統計理論教學與統計軟件脫節，不但使理論不能更好的應用于實踐，而且阻礙了統計理論進一步學習。

3、統計理論與統計軟件融合的必要性

（1）統計軟件離不開統計理論。毫無疑問，統計軟件的開發需要開發人員具有深厚的統計學理論功底。對于軟件使用人員來講，理解統計軟件中這種分析方法運行的理論基礎，不僅能對該方法適用的對象更明確，而且對軟件得出結果分析的更準確。

案例1

主成分分析是一種多元分析中最常見的降維和賦權方法。然而，在實際的應用中，許多人在沒有搞清楚方法的原理時就盲目的使用，只是片面的追求方法的應用，導致對結果的錯誤理解。

例全國10個沿海省市經濟指標的主成分分析，使用SAS的princomp過程得到如下信息：

根據上述的結果，不少人會得出如下主成分的得分公式：

Prin1=0.40*x1+0.03*x2+0.41*x3+0.41*x4+0.41*x5+0.40*x6+0.40*x7

Prin2=-0.17*x1+0.97*x2+0.04*x3-0.003*x4+0.14*x5+0.03*x6-0.12*x7

這個主成分的得分公式是錯誤的，為什么？由主成分的定義知 ,主成分的原理是通過對原來指標的線性組合的形成新的綜合指標，并且使得盡可能少的綜合指標包含盡可能多的原指標的信息。在主成分分析方法中,由于指標量綱和數量級上有差異,為了消除這種差異,就需要對收集到的數據進行標準化,用標準化后的數據計算協方差矩陣（即相關系數矩陣）。通過計算相關系數矩陣的特征根和特征向量,根據特征值判斷貢獻率，進而得到主成分。回顧這一過程，可以發現這時主成分得分公式中的指標x1不再是原始指標了,而是標準化后的指標。 所以,在計算主成分得分時,直接把原指標數據代入主成分表達式是錯誤的 ,而把標準化后原指標數據代入計算才是正確的。

（2）統計軟件促進統計理論學習。理論教學過程使用統計軟件能使統計理論、方法直觀的展現出來，能顯現出其實際應用價值，能使學生對統計理論的精髓有更深入的理解，并且能提升學生學習統計的興趣。

案例2

某學院500名學生“大學英語”的課程考試成績中，隨機抽取60名學生的考試成績如下：

63 75 83 91 50 81 93 30 72 80 82 83 76 79 65 84 72 58 83 64

90 63 75 99 74 76 92 88 83 61 82 53 85 56 88 72 66 94 68 78

80 71 92 85 80 79 96 86 82 87 85 50 70 82 87 79 78 65 92 76

求：（1）計算均值、標準差、偏度、峰度；

（2）計算平均成績的置信水平為0.95的置信區間。

這類問題是在數理統計課程中描述性統計這一節最常見的問題。若上例中這一問題不借助一些軟件，手工處理起來會相當復雜。借助于統計軟件可以快速的得出相關的結果（見下圖1），并且精度很高。通過在統計理論教學過程中使用統計軟件作為輔助教學手段的教學模式，在掌握理論知識的基礎上，還能使得理論應用展現的更直觀；這不但能讓學生體會到理論知識的實際應用價值，而且能培養學生學習統計學其他課程的興趣。

4、結束語

培養學生的實踐能力，是應用型人才培養的重要手段。對于統計學專業應用型人才培養，培養學生熟練掌握統計軟件的使用是一條重要途徑。統計學是一門理論性很強、應用性很廣的學科，在各專業課程教學過程中，應將統計軟件作為輔助教學手段。這樣不僅加深了學生對統計思想和方法的理解，而且激發了學生的學習興趣，進一步提高了學生運用各種統計分析方法解決實際問題能力。讓學生將實際問題和統計分析技術有機結合起來，鍛煉挖掘信息的能力。總之，統計軟件與統計理論教學的融合是統計學專業應用型人才培養的必然趨勢。

參考文獻：

[1]李愛軍，劉兵.SPSS軟件在統計輔助教學中的應用[J] 滁州學院學報 2006,8(3):114-116

[2]丁潔麗.論統計軟件與高校統計學教學的融合[J] 成功（教育版），2013，（11）

[3]華歡歡,吳楊.統計學專業應用型人才培養教學改革[J] 銅陵學院學報 2015,4:111-114

篇(6)

1《衛生統計學》的課程特點

《衛生統計學》是利用統計學的原理對人群健康問題進行解決的一門應用性的學科。《衛生統計學》的課程特點就是概念抽象、理論深奧、數據枯燥。在學習的過程中又和《醫學統計學》有所不同，學習的重點不是公式的推導和證明；同時，又不同于醫學學科的學習，學習的重點也不在于記憶和背誦，而是需要在學習的過程中進行深入的理解，在學習的過程中需要大量的實踐，所以《衛生統計學》又具有了邏輯性強、實踐性強的特點[1]。

2《衛生統計學》的教學現狀

2.1定位不明確

《衛生統計學》在教學的過程中經常出現和《醫學統計學》交叉的現象。《衛生統計學》以統計學的原理和方法為基礎，將其運用在公共衛生領域，比較側重公共衛生學的社會性；《醫學統計學》側重的是醫學的生物性。所以兩者之間具有很大的區別。但是，目前在醫學院校的教學中，兩者的區別并不是很大。《衛生統計學》和《醫學統計學》的區分不明主要體現在教學安排、課程設置、教材編寫等方面，比如，有的醫學院校為《衛生統計學》專設了教學部門，但是這個部門開展的工作卻是編寫醫學統計學的教材，進行醫學統計學的教學；甚至有的醫學院校雖然設立了《衛生統計學》的碩士點，卻進行的是醫學統計學的考試。并且，在教學過程中，兩者也經常被混為一談。這樣的情況給《衛生統計學》的教學帶來了很大的困難[2]。

2.2教學重點不合理

第一，《衛生統計學》的教學內容包括兩個方面，一方面是統計學基礎，其中涉及到的知識是數據資料描述、統計和分析，推斷統計分析，相關回歸分析，調查設計等；另一方面是專業知識，其中涉及到的內容是橫斷面研究資料統計分析，病例對照研究分析、隊列研究的分析和設計、生存分析、壽命表和Meta分析。目前，在很多醫學院校的教學中，教學的重點依然集中在基礎知識的學習方面，對于專業性知識部分涉及的內容非常少，甚至衛生統計調查方法、衛生統計制度等很多內容都沒有在現行的《衛生統計學》中涉及。這種情況給《衛生統計學》課程的普及帶來了很大的麻煩。第二，《衛生統計學》在教學過程中，醫學院校的教學重點普遍是基本原理的介紹和具體公式的推導，沒有完善的培養學生統計思維的內容。統計思維對于《衛生統計學》的學習來說非常重要，它是一種透過數據就能對現象進行分析和判斷的方法。在《衛生統計學》的教學中，忽視了對統計思維的培養，對《衛生統計學》教學的發展會產生非常不利的作用。

2.3缺乏電腦實驗課程

《衛生統計學》課程的應用性很強，為了保證課堂效果，在講授理論的同時，還要和電腦實驗相結合，通過具體軟件將抽象性比較強的統計學概念轉變為直觀的數據結果或者是形象生動的圖形，可以在增強學生的實踐能力，同時還可以提高學生的學習興趣。但是，目前在大部分的醫學院校中，因為資金和課時的問題，還沒有開設電腦實驗課程，影響了《衛生統計學》的教學效果[3]。

2.4教學形式過于單一

目前，在大多數的醫學院校中，在教學形式方面存在的問題就是過于強調單一統計方法的學習，過于強調理論知識的學習。缺乏《衛生統計學》知識的實踐應用，導致學生在遇到統計學問題的時候，不能運用統計學的相關知識對其進行解決，影響了《衛生統計學》的教學效果。

3《衛生統計學》的教學模式

為了改變上述問題，就需要對《衛生統計學》的教學模式進行探討。在《衛生統計學》的教學過程中，使用多元化的教學模式，通過多媒體教學、案例分析教學、小組交流互動式教學、基于問題教學法等方法來改善《衛生統計學》的教學效果。

3.1案例教學法

案例教學法指的是在《衛生統計學》的課堂教學中引入案例，通過案例為學生設計某種情境，引導學生調動自己的理論知識對實際問題進行解決的教學方法。案例教學法的特點是：注重實踐，具有很強的能動性、創造性、仿真性，能夠很好的將啟發式教學、民主式教學和參與式教學融為一體。案例教學法的優點是：充分調動學生學習的主動性和積極性，能夠有效的培養學生的創新思維，能夠有效的提升學生解決問題的能力，以實現《衛生統計學》的教學目的[4]。案例教學法的應用流程如下。第一，準備教學案例。在課程開始之前，要嚴格執行集體備課制度，以教學大綱為基礎，結合具體的教材內容，融合相關的科研成果和工作實踐，根據以上內容精心選取案例，對案例進行實際的分析，保證案例符合教學設計，符合學生的學習興趣，并且保證選擇的案例在學生可以接受的范圍內。第二，運用案例進行教學。運用案例進行教學，需要按照以下的流程來進行：案例介紹—提出問題—學生討論—教師評價和分析—問題解決的實際應用方法。具體的應用步驟如下：首先，在課程開始時教師引入案例，通過案例引發學生的思考，讓學生對案例所反映的知識有一個明確的了解；然后，在學生經過一段時間的思考之后，教師要組織學生展開討論，討論的方式可以是小組討論，也可以是集體辯論，還可以是個人發言；最后，教師針對學生的討論進行客觀的點評，對討論過程中的錯誤點和錯誤原因進行分析，然后對討論過程中不準確、不完整的方面給予指正。

3.2基于問題教學法

基于問題教學法（PBL）的應用核心是“問題”，應用流程是：提出問題—收集資料—建立假設—論證假設—總結。這種教學法實施的目的是培養學生的自主學習能力，培養學生捕捉、整合、判斷信息的能力，培養學生的創新能力和質疑能力[5]。基于問題教學法的具體應用流程如下：第一，理論的講授。應用基于問題法進行教學，在教學的過程中，將教學的內容和各個章節的內容相結合，然后結合案例教學法，通過在教學的過程中引入案例，從而引出問題，然后將處理問題的統計方法和統計思路運用到教學的過程中。第二，問題的確定。在理論講授完成之后，授課老師根據授課的內容，結合自身的工作經驗或者在文獻中曾經出現的統計問題，來確定學生的具體問題，在確定問題的過程中還要對學生的學習任務和學習目標進行明確。第三，討論學習。教師在提出問題之后，要將學生分成不同的學習小組，然后由學習小組來收集解決問題需要用到的資料，在收集資料的過程中，學習小組可以針對文獻中的不足之處和教師或者同學進行交流分析，或者還可以對如何實現課堂效果的改進進行討論，對討論的結果進行總結匯報。第四，總結評定。教師針對學生在收集資料的過程中出現的問題進行指導，并給出具體的建議，同時要對各個小組的討論報告進行總結歸納，然后對學生的成績進行評定。評定的方式可以有三種，分別是：學生互相評價、小組自我評價和教師評價。通過基于問題教學法的實施，可以通過問題的設置來引導學生的學習，激發學生的學習興趣，提高學生學習的主動性，讓學生在收集資料和小組合作的過程中豐富自己的知識系統，從而提高學生解決問題和團隊合作的能力。

3.3實驗教學法

實驗教學法就是在《衛生統計學》的理論教學中，運用計算機的相關軟件來訓練學生實際解決問題的能力。目前，很多醫學院校的《衛生統計學》在教學過程中遇到相關的計算和檢驗問題時，大都是通過計算器來完成的。計算器在《衛生統計學》教學過程中的應用不僅增加了計算量，導致計算過程繁瑣，而且還會浪費大量的課程時間，導致在《衛生統計學》教學過程中學生學習主動性難以得到發揮[6]。實驗教學法的應用因為涉及到配套設施的購買問題和相關課時的安排問題，所以要循序漸進的來實現。首先，實驗教學的應用可以從預防醫學專業開始，在進行實驗課的教學過程中，針對其部分內容可以使用實驗教學的方法來進行教學。比如在學習方差分析的時候，因為這部分內容涉及的公式比較多，計算過程比較復雜，如果應用計算器進行教學，在教學的過程中在計算方面會浪費過多的時間。所以在教學過程中可以引進電腦教學，將方差分析時需要的數據，比如：SS處理、SS總、SS區組、SS誤差等，通過幻燈片對學生進行講授，讓學生以這些數據為基礎對其進行方差分析。通過這樣的方式，《衛生統計學》在教學的過程中可以節約部分實驗課課時，并且在教學的過程中還可以向學生介紹相關軟件的操作和使用，可以取得很好的教學效果。

3.4搭建非實時課堂學習平臺

因為《衛生統計學》的內容非常抽象、實踐性非常強，通過上述方法進行教學可以取得很好的教學效果，但是因為教學課時有限，僅僅通過課堂教學時間，學生很難取得很好的學習效果。在這樣的情況下，搭建非實時課堂學習平臺就具有非常重要的意義。學生在實時課堂中可以對課程的難點、重點進行學習，在非實時課堂平臺中，通過網上課程輔導、網上討論、課件練習、網上作業、資料查找、網上論文指導、期末復習等環節，可以很好的實現師生之間的溝通和交流，可以靈活學生的學習時間，提高學生的學習興趣，增強學生的學習能力，促進《衛生統計學》的開展。

4結語

篇(7)

論文關鍵詞：統計學教學；問題；對策

1 目前高等職業院校管理專業統計學課程教學存在的問題

統計學課程具有兩個明顯特點： 一是“ 三多兩難” ，即概念多 、 原理多、 公式多、 難理解、 難記憶。二是高度抽象性。 統計學中的很多概念都非常抽象， 如果不和統計實踐緊密聯系， 往往是很難理解的， 如置信區間、 參數檢驗等。 一般來說 ，統計學課程主要闡明統計工作的四個階段 ： 統計設計、統計調查、統計整理和統計分析。前三個階段所占比重較小，真正的難點在第四階段， 當然在學習統計分析前， 必須弄清相關基礎概念。作為一門應用性很強的學科，其教學目的不僅僅是讓學生理解和掌握統計學的基本理論和方法，關鍵是讓學生能運用這些原理和方法處理實際經濟與管理問題 但目前管理類專業的統計學教學卻沒能實現這一目的，還有一些急需解決的問題。

1.1 教學模式單一

目前， 各職業院校管理類專業的統計學教學模式單一，嚴重阻礙了統計教育的發展。 具體表現在以下幾個方面。

1.1.1 教學目的單一

許多統計教師在制定管理類專業教學目的時，往往只注重統計基本原理和方法的傳授， 很少考慮如何培養學生的統計思維模式、 提高學生的統計素養、 真正提高學生的統計水平。

1.1.2 教學內容單一

管理類專業的統計教學內容多是抽象地介紹定義、 理論和方法， 很少涉及統計在各專業的具體應用。大多數非統計專業的學生來說 ，由于缺乏恰當的應用背景， 對于統計理論和統計意識的理解 、 統計分析方法的掌握就會大打折扣。因此 ，學生學完統計學之后，既難以理解統計學的意義和作用，具體的應用更是無從著手，統計學對自身所學專業的幫助也就無從談起。

1.1.3 教學方式單一

填鴨式的滿堂灌仍普遍存在于管理類專業的統計教學中，這種教學方式的功能僅僅停留在統計知識的傳授上，上課記筆記 ，復習背筆記 。課后做作業也只是為了掌握和鞏固所學理論知識 ，考試還是考筆記 ，這樣往往縮小了學生思考、 判斷、 發揮、 創新的空間， 大大削弱了學生的學習興趣。

1.2 學習難度大，學生興趣不足

學生的知識結構是一個斷層，由于接觸的社會經濟現象少，事物顯得抽象 ， 難理解，加上傳統統計學教學中大量冗長的數學計算，使學生在學習中覺得枯燥，缺乏興趣。 而且，職業院校的學生知識底子較差，有些院校管理類專業招生都是文理兼招的，在文科學生中有相當一部分同學看到數字和公式就頭疼，對統計學有著本能式的排斥 ，缺乏學習信心。

（1）統計學課程概念多而且概念之間的關系十分復雜，公式多且計算有一定難度，如果學生不做必要的課外閱讀、 練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于管理類專業的本科學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。

（2）對于管理類專業的本科學生來說，其數學或者數理統計的基礎不是特別好，推斷統計將是他們學習的困難。

1.3 考核內容和方法比較陳舊

統計學多為考試課 ，考試形式多采用閉卷考試的方式， 常用的題型包括單項選擇 、 多項選擇 、 判斷、 簡答和計算， 考核內容多注重對基本知識點的測試， 忽視對統計方法綜合應用能力的考察 。在這樣的考核設計中，學生對知識點的短期突擊和強化也往往能夠在考試中奏效， 甚至取得不錯的成績， 而對統計綜合應用能力卻缺乏客觀真實的評價。 考試是教學工作的最后一個環節， 考試雖不是教學的目的，但考試的形式和內容卻在某種程度上像一根指揮棒指引學生的學習 。 這就需要教師在考核方式和方法上多動腦筋。在平時的教學過程中有意識地引導學生做一些綜合性的訓練，以培養和提高學生利用統計方法解決實際問題的能力。

1.4 缺乏與統計實踐的有機結合

教師在講授統計理論 、 統計方法時缺乏針對性 在實際的教學中，雖然強調統計的應用 ，但主要是從概念 、公式 、定理出發對統計理論和方法的介紹， 而不是從現實管理工作實際需要出發，說明統計理論和方法產生的背景、 應用的條件等，由此造成學生畢業后適應工作的能力較差，不能用所學的理論知識解決實際工作和科研問題。同時，現有的統計學教材中統計案例很少，即使有也是過于簡單的設例， 或是純“ 編寫 ” 的案例 ，基本上都與實際的經濟 、管理工作脫節， 很難達到應有的教學效果。從而導致學生學習了統計學課程，卻難以應用統計理論和方法解決本專業實際問題，不會利用統計方法和技術對專業問題進行統計推斷和統計預測 。 　2 統計學課程教學改革相關建議

2.1 加強信息技術手段在教學中的應用

（1）充分利用多媒體技術。教師利用形象生動的多媒體課件來進行統計學教學， 不但避免了枯燥的板書和講解 ，而且降低了教學的抽象性 ，使一貫以枯燥 、難懂而著稱的統計學變得生動而充滿現實生活氣息 ，還增加了課堂容量。學生的積極性 、接受程度都會得到一定的提高。 但在運用多媒體教學時，必須注意師生傳統教學，即：語言描繪、手勢比劃、模型展示 、實物演示等，只有教師和多媒體兩方面的優勢都充分發揮出來，才能達到一種完美的結合。

（2）在教學內容上， 依據EXCEL的函數功能、 電子表格功能 、 數據分析功能， 結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。統計軟件的使用， 不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確， 而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、 由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，學生不僅會使用普通函數計算器進行求和、平均、方差和標準差、相關系數等統計功能鍵，還會利用EXCEL的函數功能、 電子表格功能 、 數據分析功能，提高學生實際處理數據信息的能力。

2.2 改革教學方式，積極運用案例教學法

注重引導學生運用所學知識來解決實際問題， 給學生多做一些教學案例，教學案例與教科書上的例題不同， 例題的作用是單一的、有限的， 通過例題只是掌握和熟練所學的統計方法及計算公式，而案例的作用是多方面的， 它讓學生了解了分析問題的思路， 要解決什么問題 ， 如何解決， 應用什么理論和方法， 需要什么數據， 怎樣解讀計算結果， 并根據分析結果，提出針對性的對策和措施，訓練學生綜合運用所學知識去解決實際問題的能力，激發學生學習的興趣和求知的欲望。

2.3 增加統計實踐教學內容

讓學生在應用種學習多媒體教學比傳統的教學手段優勢明顯，但僅僅采用多媒體演示 ，還不能改變學生被動學習的問題 要真正提高學生運用統計方法分析、解決實際問題的能力，還需要變學生被動學習為主動學習。這樣才能使得教學活動收到事半功倍的效果。 例如： 在講解分層抽樣的時候 。 可以讓學生自行分組 ， 每組獨立抽樣 ， 然后計算樣本指標均值和標準差，并對總體均值作出區間估計 ， 最后將各組的結果匯總在黑板上進行比較分析。這樣 ， 可以把一節原本比較枯燥的課上得立體、生動。還可以就某一個實際問題進行統計分析，包括問卷設計 、 抽樣和數據收集、 數據處理、 分析方法的選擇、 撰寫分析報告等幾個環節， 可先由學生 自己完成 ， 然后再由教師組織學生進行討論和評價 這種邊學邊用的教學方式， 不僅能使學生由消極學習、 被動學習轉變為積極學習、 主動學習， 增強學生的實踐動手能力 ， 而且還能提高學習效率 ， 減輕學生課余學習壓力。

2.4 采用綜合考核形式