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常用統計學方法分析范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

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醫學檢驗技術專業對從業者的《衛生統計學》知識有較高要求，不僅包括常用統計圖表的繪制，常用統計原理、統計方法的理解，還包括檢測結果的質量控制和部分多因素分析等。因此《，衛生統計學》是醫學檢驗專業一門重要的必修課。

2高職醫學檢驗專業《衛生統計學》教學改革初探

2.1改革教學內容

2.1.1結合職業崗位需求，精選授課內容:不同的職業崗位對《衛生統計學》知識的需求存在較大差異，教師要對專業崗位需求有清晰的認識，認真研讀該專業的人才培養方案，明確該專業對《衛生統計學》知識的整體需求和知識結構。高職醫學檢驗技術專業對《衛生統計學》專業知識的需求主要包括常用統計圖表的制作、常用資料的統計描述和統計推斷、相關與回歸分析等，很少用到多元回歸分析、醫學科研設計等統計方法。因此，教師要結合專業特點對教材內容進行合理的梳理和篩選。

2.1.2強調對基本原理、概念的理解，形成統計思維，避免死記硬背:五年高職學生普遍存在邏輯思維能力差、喜歡死記硬背概念、生搬硬套公式等情況，課前不預習、課后不及時復習，很容易把各種統計分析方法張冠李戴。作為教師，應在講清《衛生統計學》基本原理和基本概念的基礎上，講清、講透幾種最基本的統計分析方法，逐步培養學生的邏輯思維和統計思維能力。引導學生把學習重點放在掌握統計方法的基本概念和有關公式的應用條件上，讓學生對統計內容進行對比、歸納，建立統計知識的整體觀。課后讓學生及時復習，以滿足將來職業崗位的需要。

2.1.3結合統計軟件，淡化公式的數理推導和記憶《:衛生統計學》具有理論深奧、概念抽象、數據枯燥的特點，但它不是數學，不像數學那樣著重公式的推導、證明、記憶，并通過大量的習題運算來強化公式《。衛生統計學》的主要特點是邏輯性和實踐應用性強，最終的教學目的是讓學生在理解統計學的基本原理和方法的基礎上學會分析問題、解決問題。合適的統計軟件能使復雜的統計過程簡單化，更容易激起學生學好《衛生統計學》的興趣。利用統計分析軟件，如SPSS等，使學生在學習統計學時不再拘泥于繁雜的計算過程，而是更加注重統計方法的實際應用，讓學生能根據資料的類型，利用軟件選擇合適的統計分析方法，熟練地進行數據分析，同時也培養了學生對統計軟件的操作使用能力。

2.2改革教學方法

2.2.1密切結合醫學實例，強調應用能力的培養《:衛生統計學》是一門教師難教、學生難學的應用型學科，多數同學由于對醫學檢驗技術專業的認識不夠，不能深刻認識《衛生統計學》的重要性，導致缺乏學習興趣。傳統的教學方法多以教師講授為主，輔以實習、案例討論。課堂上教師先講解基本概念、原理、公式和計算等，然后讓學生采用手工法計算相應的統計指標，結果是繁瑣的計算使學生對統計學這門課程越來越不感興趣，對所學的內容似懂非懂，遇到具體問題時無所適從《。衛生統計學》授課時應采用多種教學方法，如PBL教學法、實踐教學法、應用教學法等，通過應用統計軟件、分析案例避開繁瑣的運算，著重培養學生使用統計學這一工具分析問題、解決問題的能力。采用多種教學方法不僅課堂氣氛活躍，師生交流多，學生印象深刻，還能充分調動學生學習的積極性、主動性和創造性。

2.2.2適當拓展課本知識:適當拓展對數據量較大的資料的整理和分析能力訓練，如不同數據庫之間的數據如何相互轉換、導入，不同形式錄入的數據如何整理分析，如何選用正確的統計分析方法等。只有通過具體的資料分析、統計方法的應用訓練，才能讓學生充分掌握理論知識，形成統計思維。

2.3改革教學評價的方式

2.3.1注重從結果性評價到過程性評價:高等職業教育的目的主要體現在應用性和操作性上，為了全面考查學生的知識和能力，務必摒棄簡單的以期中或期末考試作為終結性評價的做法。應做到全面評價學生的學習過程和結果，調整考試結構，從基礎知識和基本能力兩個維度進行測試。基本能力的評價要覆蓋課堂考核、課后考核、課前預習、知識掌握、靈活應用程度等方面，以全面考查學生對《衛生統計學》基礎概念、基本原理和基本方法的掌握程度，以及對具體案例的統計分析能力。

2.3.2從知識評價的單一體系向知識、能力、應用分析等多元評價轉變:目前，多數《衛生統計學》教材和各院校開設的《衛生統計學》課程依然使用傳統的教學模式，注重理論知識、公式的推導、運算，很多時間花費在講解基本原理和具體公式上，導致最終的考核評價主要側重于理論知識的掌握程度，而較少側重對于統計思維的養成、具體案例分析能力的考核。為此，對于《衛生統計學》考核的具體評價應該包括課堂知識的掌握、課后的總結歸納、統計軟件的應用、具體的案例分析等多元評價。

2.3.3注重學生對老師的評價，反饋于教學(多元評價主體，多元評價客體):評價主體應多元化，不僅教師對學生進行評價，而且應該包括學生對教師授課內容、授課方法、授課過程中的亮點與不足等進行的定期評價，以期對教師改進教學方法、提高教學效果起到推動作用。

3結語

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【關鍵詞】 醫學論文； 醫學統計方法； 正確運用

中圖分類號 R3 文獻標識碼 B 文章編號 1674-6805（2014）3-0157-02

在編寫醫學論文時，經常要運用收集到的數據進行各種醫學統計的分析，醫學統計方法應用不當，常常會帶來錯誤的結論，影響整個論文的質量[1]。因此，統計學方法是否正確運用是判斷論文科學性的主要依據[2]。本文對醫學論文中統計方法的正確應用進行探討，通過結合一些論文中出現的統計學方法運用錯誤的實例，分析如何正確選擇恰當的統計學方法，以提高醫學論文的統計質量及學術水平。

1 統計學方法簡介

統計學方法包括統計軟件包、統計分析方法以及檢驗水準三方面的內容。其中醫學論文中常提到檢驗水準即α，它是用來表示組間實際無差別而統計結果判斷有差別，犯這類錯誤的概率[3]。實際工作中常取α=0.05，當研究數據計算的P值小于0.05時，組間差異比較被認為有統計學意義[4]。統計學方法包括統計描述和假設檢驗兩個方面的內容。統計描述是指根據資料及原始數據分布的類型，選擇正確的指標來描敘資料及數據的特征。而假設檢驗即組間差異性檢驗，是醫學論文中最常用的統計學方法。資料類型則包括能用具體數據表示的定量資料與不能用具體數值表示但能反映被觀察對象某一特征的定性資料。定性資料的統計描述包括率、相對比和構成比。而參數法及非參數法是常用的定量資料統計分析方法。參數法一般包括t檢驗、方差分析，非參數法常用的有秩和檢驗[5]。

2 試驗設計中的統計學原理

合理的試驗設計與統計處理的可信度存在直接聯系，研究者在編寫醫學論文時應對醫學研究設計方法進行說明。在進行試驗設計時應遵循隨機、對照、均衡和重復四大原則[6]。在進行試驗設計的時候通常會涉及到研究對象的選擇，研究對象的分組及選擇合理的檢測指標三個方面的內容。

醫學論文就是通過對樣本的研究來進行推斷總體，找出其共性，得出結論。因此研究者在選擇研究對象時應注意選擇樣本應具有一定數量，能反映出該事物的規律性特征，但又應注意例數不能太多，以免造成不必要的浪費。其選擇的原則就是在保證試驗結果可靠性的前提下選擇最少的樣本例數。研究者在選擇樣本對象后應對其基本特征進行詳細的描述，比如患者的年齡、性別、病理分期、疾病診斷的標準等。此外在試驗中所用到的試劑、儀器的型號、規格等都應作出說明，以供讀者借鑒和做出判斷。選定好研究對象后就要對其進行分組。在進行分組時研究者一般遵循統計學中的“隨機分配”、“設立對照”以及“均衡”、“重復”的原則。隨機化原則是提高組間均衡性的一個重要手段，也是資料分析時進行統計推斷的前提。有對照才有比較，在進行組間比較時，應確定好處理因素與實驗效應的關系。均衡性則是要使得對結果產生影響的非處理因素盡可能保持一致，這樣才能保證對照的結果讓人信服。觀察實驗效應的指標主要有主觀指標與客觀指標。正所謂主觀指標就是通過問答的方式調查受試者自己判斷的主觀感受；而客觀指標則是通過儀器來檢驗和測量所得出的結果。在進行試驗設計時應選擇客觀性較強、高靈敏性和精確性的指標。

3 統計學方法的選擇

統計學方法的正確選擇是直接影響到論文結論可信度的重要依據，因此研究者在編寫論文時應注意選擇合適的統計學方法。不同的統計學方法應用的范圍不同。研究者在編寫醫學論文時常根據論文研究的目的、資料類型、試驗設計的方案、樣品大小、水平數、特定條件、數據分布特征以及綜合分析等來選擇對應的統計方法，同時還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇。當定性資料正態分布時，研究者一般用均數和標準差來表示統計描述指標；當定性資料不符合正態分布時，則可選用中位數及級差來表示；當定量資料正態分布且組間方差齊時一般選用參數法，反之則選用非參數法。t檢驗一般適用于小樣本（n

4 常見統計學方法的誤用分析及對策

4.1 統計方法誤用

最常見統計方法誤用是對等級資料進行比較時應用秩和檢驗而誤用卡方檢驗。例如：在評價采取不同治療方法的兩組急性腦血管病患者療效中，治療組顯著有效、有效、無效三種分型分別為15例、10例、8例，對照組分別為14例、11例、9例。本資料例數較少，應選用等級比較的秩和檢驗，而有些作者卻認為只要是率的比較就可以采用字2檢驗。研究者在選擇統計學方法時應根據相應的原則，對文章研究目的、資料類型、樣品大小、水平數、數據分布特征等進行綜合分析后，再來選擇對應的統計方法。

4.2 統計方法應用錯誤

例如在一組資料中將臨床疑似為支原體肺炎的201例患兒作為研究對象，分別采用三種檢測方法檢測實際患病人數以進行確診，比較其檢測率。則原文結果顯示：MP-IgM組、咽拭子培養法陽性檢出率與MP-PCR組比較，差異均有統計學意義（字2=6.38，字2=16.72，P

表1 小兒支原體肺炎三種不同檢測方法陽性檢出率比較

檢測方法 陽性（例） 陰性（例） 檢出率（%）

MP-PCR組（n=76） 42 34 55.26

MP-IgM組（n=91） 32 59 35.16

咽拭子培養法（n=34） 5 29 14.71

4.3 處理定量資料時均數表達問題

處理定量資料時常出現均值表達不準的問題。在定量資料平均數的計算時，研究者常用平均數（x）來反映平均水平。但只適合于定量資料中呈正態分布的資料。而對于偏態分布資料或信息不全的資料則需使用中位數。例如9例手足口病患兒年齡為1、1.5、2、2、2.5、3、5、7、12的平均數（x）為4，中位數為2.5。為更準確地反映年齡分布的集中位置，宜采用中位數而不是平均數。

4.4 選用檢驗方法錯誤

在有些論文中，作者常將本應用方差分析和q檢驗的誤用t檢驗。t檢驗一般適用于小樣本（n

5 結論表述中的統計學應用

資料的統計處理不是醫學研究工作的最終目的，而是通過統計學分析為研究結論提供依據或者線索。因此，在對統計資料進行分析后應把握統計學術語，對結論做出科學的分析跟解釋。在根據統計結果得出專業結論時研究者應遵循一個重要原則，就是統計結論都是概率性的，不能絕對地肯定或否定。研究者習慣上將“P

總之，不同的統計分析方法均有其適用的范圍和應用的條件，研究者在書寫醫學論文時應根據論文設計及資料的類型進行合理的試驗設計，選擇恰當的統計分析方法，切記勿盲目套用。同時，還應注意得出的結果和結論應滿足設計的要求。醫學統計方法的正確運用，是充分利用試驗研究獲得的數據，也是最終得出科學、可信的結論的必要條件。

參考文獻

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統計學是高校財經及管理類專業的基礎課程，也是一門實踐性很強的方法論學科，教材涵蓋內容廣泛，圖表數據較多，計算公式也較為復雜。傳統的課堂教學以教師講授為主，處理分析數據主要依賴手工，速度慢且效率低，學生對統計活動的過程和功能只能部分或片面地認識和體驗。多媒體教學很好地解決了這一問題。目前，多媒體教學在我國高校統計學教學領域得到了廣泛應用。統計學課程多媒體教學常用的主要形式有以下幾種。

第一，運用Powerpoint等課件。常用的制作課件軟件有Word、Powerpoint等，后者更實用普遍。教師在占有大量統計資料、認真研究課程特點的基礎上，根據教學規律精心選材并設計課件腳本，使用多媒體教學輔助系統，在Power-point課件中把文字、符號、動畫、聲音和影像等眾多信息有機合成起來，通過操作計算機向學生一邊展示課件內容一邊講授課程內容，包括解釋新概念、講述基本原理、分析論證及實踐應用等，在引入案例時可配以漫畫、動畫及專家解讀等，還可以超鏈接加入視頻和網頁資料，大大豐富了教學內容。

第二，運用Excel、Spss、Eviews等統計分析軟件。在統計學教學中，選擇處理各種數據的科學方法至關重要。常用的數據分析軟件如Excel、Spss、Eviews等，使現代化的計算和分析工具與傳統的統計理論教學有機地結合在一起，能夠將教師從繁雜費勁的數據計算中解脫出來，還可將數值計算、預測、繪圖、制表等過程動態地呈現出來。同時，采用統計軟件輔助教學，可以去掉煩瑣的理論證明和推理計算，增加統計軟件使用方法的傳授，將統計學的教學重點轉向對統計結果實際意義的理解上，提高學生觀察和處理數據的能力，鍛煉學生使用統計軟件解決實際問題的能力。

第三，運用Authorware交互手段。Authorware是一種解釋型、基于流程的圖形編程語言，編制的軟件具有強大的交互功能，可任意控制程序流程，主要實現方式為提問—回答—反饋，在人機對話中，提供按鍵、按鼠標、限時等多種應答方式。在教學活動中，教師可編制各種統計學問題，由學生基于任務或興趣自主檢索解答。由于系統能夠自動反饋并給予指導和幫助，引導學生進行自助式學習，所以被廣泛應用于統計學訓練、答疑和測試中，學生可以通過該交互系統進行自我檢驗，考察對知識原理的理解和對模型方法的掌握程度。

二、統計學課程多媒體教學的主要優點

第一，多媒體教學轉變了教師傳統的教育觀念。傳統的統計學教學主要利用板書形式，教師通過講和問進行教學，教師和學生都拘泥于課堂的講和聽，是一種注入式教學。多媒體教學拓寬甚至顛覆了傳統的教學模式，教師借助多媒體課件、演示文檔及統計分析軟件、互聯網等進行教學，學生從被動的接受者轉變為積極的參與者，有利于培養學生的實際操作能力。

第二，統計分析軟件將教師從繁重的計算和驗算勞動中解脫出來，有助于教師合理安排教學活動。傳統的統計教學建立在手工計算的基礎上，由于受到課時和學生數學基礎的限制，教學重點是統計學基礎理論和原理，教學廣度與深度都無法滿足實際應用的需要。用統計分析軟件如Excel、Spss、Eviews等代替手工計算后，教師能夠快速完成數據資料的處理，將統計學概念和原理演算以課件方式自動演示，節省復雜演算的時間，減少體力勞動的付出，將時間和精力轉向統計學在社會經濟現象中的實踐應用，使學生深入理解和掌握各種統計方法的應用條件和實際效果。

第三，教師根據課程特點制作多媒體課件，可以增大課堂容量，提高教學效率。教師可以在認真研究課程特點的基礎上，根據教學規律精心選材并組織設計教學內容，制作以文字為主，穿插圖片、統計圖表、超鏈接視頻等資料的課件，統計學中的統計圖、統計表、統計公式和計算過程等也可以通過操作Excel軟件完成。演示課件可以幫助教師節省板書時間，大大縮短演示圖表、統計計算的時間，非常適合統計學類課程教學。

第四，互聯網強大的鏈接功能，可以豐富學生視野，激發學生興趣。統計學中的各種統計方法和模型的應用和實踐是課程教學的重點。傳統的統計學教學在實施案例教學時多依賴教師的語言和肢體描述，學生無法真切地體驗統計模型和方法在經濟社會中的具體功用。而多媒體教學充分利用網絡媒介，把文字、圖形、影像、聲音、視頻、動畫等有機融合在一起，克服空間和時間的限制，使抽象內容形象化，為課堂教學營造圖文并茂、形象生動的模擬與仿真情境，有利于激發學生學習統計學的興趣。

第五，學生通過操作計算軟件完成模擬分析，有助于提高他們解決實際問題的能力。由于統計學教學內容涉及大量的計算、演算及分析活動，在傳統的教學條件下，無法讓學生利用多種統計方法處理同一組資料，顯示多種統計圖形，快捷地輸出計算結果，也無法讓學生體驗不同統計方法的優缺點。在統計學實踐教學模塊中，借助計算機能快速完成數據處理，學生在實訓室操作計算機，通過錄入數據、選擇模型、檢驗參數、數據分析、導出統計圖表等一系列活動，對統計理論及計算過程的理解會有很大程度的提高，突出了統計學課程實踐性的特點。

第六，借助多媒體教學手段，開展創新教育，培養學生的創造性思維。統計學教學的核心是訓練學生的統計思維。教師借助現代化教學手段，根據教學內容選擇恰當的教學方法，可以激發學生的思考熱情和學習好奇心，有助于培養學生的創造性思維。例如，在統計調查環節，教師指導并組織學生根據興趣自主選題，從調查方案的設計、制定和實施，統計資料的整理、審核、分析，再到調查報告的編寫都由學生完成，學生在輕松愉悅的氛圍中完成一項完整的統計活動，有助于提升他們的思維能力。

三、統計學課程多媒體教學的弊端

第一，以輔代主，過度依賴多媒體。多媒體教學應與傳統教學相結合提高教學效果。書寫與講解能夠清晰地顯現思維過程，教師的黑板書寫、娓娓道來的講解不僅能將問題講清楚，也使課堂氛圍顯得生動與親切。從目前統計學教學現狀來看，有些學校要求課程教學必須采用多媒體技術，有的教師授課時過分依賴課件，課堂駕馭能力差，難以控制課堂教學活動，甚至在多媒體出現故障時無法正常講課。

第二，缺少高質量的統計學課件。多媒體教學對教師提出了更高的要求，除了要掌握統計學知識之外，還要熟悉計算機操作技能、具備制作課件的能力、能應用至少一種統計分析軟件。教師制作一套直觀、生動、形象的課件絕非易事，如果僅僅是將教材上的文字和圖形搬上課件，其思維方式和設計思路仍停留在傳統教學模式上，就無法達到激發學生學習興趣、提高課堂效率、實現教學過程最優化的多媒體教學初衷。

第三，信息超量，教學沒有重點。信息充分是多媒體教學的優勢，但教學內容不能脫離學生的接受能力。信息量太大、節奏太快，會使學生無法跟上講課進度，只能被動地接受授課內容，缺乏思維過程。而為了迎合學生興趣追求課件的新穎性和動感，過多地運用強烈的色彩、圖片和動畫或插入過多的動畫及視頻文件，學生的注意力就難以集中。從多媒體課堂教學實踐看，過多的課件信息，會使教學顯得主次不分，學生不知教學目的所在。因此，按照統計學的教學目標和教學內容，收集合適的資料，向學生傳遞適量的信息，才能充分發揮多媒體教學的長處，彌補傳統教學的不足。

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關鍵詞 體育科學 體育科研方法 體育統計

中圖分類號：G80 文獻標識碼：A

近20年體育統計在我國已經成為十分重要和最常用的體育科研方法。但是，與此同時也有不少體育學術研究，誤用統計方法，乃至以掛上統計公式作為“科學性”的幌子，使體育統計界同仁和體育科研工作者感到不自在。體育統計專業委員會也認為應該作一些有關體育統計和體育科研方法的詮釋，以減少體育統計方法的誤用，提高體育科研水平。

1中國體育統計現狀概要

在80年代以前，包括體育統計在內，我國應用統計學科處于萎縮狀態。改革開放后，統計方法的應用與統計教育重新得到重視。80年代初，教育部在武漢與襄陽兩地舉辦體育統計教師培訓，培養了改革開放后新一代的體育統計的師資與各地體育統計學術骨干。此后，體育院校、師范院校的體育系逐步開設了體育統計課程。1981年在研討師范院校體育統計教學大綱的時候，成立了全國體育統計研究會。在中國體育科學學會的積極支持下，1984年成立了中國體育科學學會體育統計專業委員會。近20年間，許多統計方法在體育領域得到應用，如抽樣理論、實驗設計、估計理論、假設檢驗、決策理論、非參數統計、序貫分析、多元分析、時間數列等都已有研究成果的發表或報道。

然而，我國從80年代開始重新普及體育統計，與20世紀初已經發表因子分析應用研究的美國，或70年表《行動科學的因子分析》專著的日本相比，難免顯得基礎薄弱。正如著名社會學家教授所說，“一個學科，可以揮之即去，卻不可能招之即來”。于是就出現了評析體育統計應用情況的論文，如楊震的《體育統計中應注意的問題》，梁榮輝的《體育科學研究中應用統計方法需注意的問題》，劉煒的《線性模型在體育科研中應用的常見誤區》等等。要解決這些問題，不僅是統計知識的問題，也有科研方法的問題。因此必須從科學的發展，俯視體育科學研究方法，從統計學的發展端詳體育統計現狀。

2統計學的發展

要了解體育統計的發展趨勢，有必要簡要了解統計學的發展。

人類的統計活動有悠久的歷史，古代已有統計整理描述的應用；13世紀歐洲有國勢調查；17世紀英國的配第發表了《政治算術》；1790年美國第一次人口普查，同時農業普查；1853年由比利時政府邀請，在布魯塞爾召開有26個國家150人參加的第一次國際統計會議；1857年，恩格爾根據家庭收入越多，則飲食支出的比例越小這一法則，引申出恩格爾系數，以飲食支出的比例作為度量生活水平升降的標準，它一直延用至今；1903年德國柏林的第九次國際統計會議上，抽樣調查得到世界上多數統計學家的認同； 1930年前后美國舉行蓋洛普民意測驗。19世紀中期奠定了概率論的理論基礎。19世紀中葉起，數理經濟學、生物計量學和應用數學促進了數理統計的形成和發展。社會統計學、社會經濟統計學和數理統計學構成了現代統計學的枝葉?，F代數理統計學可以分為兩個側面：一是理論數理統計學，它研究抽樣理論、實驗設計、估計理論、假設檢驗、決策理論、非參數統計、序貫分析、多元分析、時間數列與博弈論等；二是應用數理統計學，高爾頓、K?皮爾遜用于生物學，埃奇沃思、鮑利用于經濟學，R.A.費希爾用于遺傳學、農學。在宏觀層次上，科學系統的發展主要表現為整體化、高度數學化和科學技術一體化。數學的應用已突破傳統的范圍而向人類一切知識領域滲透。二次大戰以來，統計學的巨大進展已使它成為數學科學的重要而獨特的組成部分。

21世紀，統計學將面臨更大的挑戰。統計作為由觀察樣本獲得盡可能多的總體信息的方法，關系到信息的本質和數據處理。計算機與信息化的時代，爆炸式積累的信息與數據必須借助于統計學才能得到充分有效的利用。大規模的信息處理所遇到的信息壓縮、特征檢測、可靠性分析，以及數字、符號、圖形乃至語言的加工等一系列問題，都要依靠統計方法與計算技術來解決?，F實中的許多統計難題需要引進新的統計概念與方法甚至理論體系。當然對于體育統計的這些問題，就目前的研究力量與人才資源，是難以承擔如此重任的。

計算機與商品化大型統計軟件的出現，為統計學的發展提供了技術上的可行性，使更多的人有可能進行大樣本數據處理和多元分析。可以預見，體育院校統計教學研究都將使用專業化的大型統計軟件。即將改版的體育統計教材，已將spss的使用列入教學內容?？茖W、統計學的發展給體育統計和體育科研奠定了寬厚的基礎，那么體育統計和體育科研的關系又如何呢？

3體育統計與體育科研方法

3.1體育科研的復雜性

雖然體育對于健康和社會的作用已被社會各界接受。然而，體育學科的復雜性還未被教育界乃至社會所理解。體育外在粗獷，卻蘊含了眾多的自然學科和社會學科，而使投身體育的研究者感到力不從心。誰也無法夸口能解決體育科學的眾多難題。體育與健康的研究，涉及醫學、生理學、心理學、人類學、健康社會學、抗衰老的研究等等；體育的動作技術分析會涉及理論力學、材料力學、流體力學、空氣動力學和解剖學等等；運動訓練理論會涉及技能學習、體能的提高和戰術，它與生理、生化、心理、認知科學、博弈論以及教育科學的許多理論直接相關。許多體育科研，出身于相關學科的研究人員，會因為沒有從事體育的感性知識而產生困難，競技體育的研究會因為沒有體驗訓練而難以深入。顯然，在體育科研中狂妄、自負只能反照自己的淺薄。

3.2體育科研中統計方法應用的幾類問題

3.2.1實驗設計的基本原理

雖然研究有專業設計，但是無論你研究自然現象還是社會現象，大多需要實驗或調查。

無論是實驗設計還是調查設計都離不開統計。最基本的我們應該了解實驗設計的三個基本原理：重復，隨機化以及區組化。由重復使我們得到實驗誤差估計值與效應值更精確的估計；由試驗對象、試驗次序等隨機化使觀察值或誤差為獨立分布的隨機變量，就可以使用各種統計方法；由相似試驗對象的區組化使我們可能提高實驗的精確度。如果不注意基本原理，你的研究難免出現方法錯誤。

3.2.2實驗方法

體育的影響因素，如運動強度等，常常是難以控制的，實驗對象經常是人，常難以齊同對比，不便重復試驗，還不能對實驗對象造成傷害等，這使許多主要源于農業試驗的試驗設計，很少能應用于體育。因此，需根據具體研究目的、研究對象等制約因素，慎重選擇合適的試驗方法。

3.2.3取樣

無論是試驗還是抽樣調查都需要樣本。由于經費、工作量或對抽樣方法了解不夠等原因，在體育科研論文的研究方法里，包括不少學位論文，對于抽樣方法沒有明確的交代，抽樣方法有較大的隨意性。如果精度要求不高，僅作探索性研究，而不是由樣本推測估計總體，有時也可用非概率抽樣。社會科學中的大樣本研究，有時也用非概率抽樣。但是，離開了概率抽樣，許多統計方法就失去了應用的前提。概率抽樣有多種方法，適用不同的情況。因此從研究方法的嚴密性看，需要在體育科研方面增補這方面的內容。

3.2.4統計分析方法

現代統計學可以借鑒的方法應該有不少，在體育統計基礎相對薄弱，原創方法幾乎沒有的情況下，對于體育統計分析方法，首要的是開闊視野，學習、應用前人或相關學科已有的統計方法。在此基礎上，研究前人已有方法不能解決的、有待建立的體育統計方法。當然，方法的建立相當困難，必須重視人才的培養和引進。按照前20年的進程，期望建立新的體育統計方法，形成較為完整的體育統計學科，都是十分困難的。

目前，體育統計應用中存在不少問題，這些問題的根源還是在于對統計基本理論的理解。如：

（1）推測性數理統計是由樣本研究總體，由于樣本信息是不完整的信息，必然有抽樣誤差存在，必然有出錯的可能性。而在統計分析中卻有人得出完全肯定或完全否定的結論。

（2）統計方法僅僅對試驗的可靠性和有效性提供準則，但是并不證明變量間的因果關系。如均數比較的假設檢驗，可以給出比較對象來自同一總體的概率，但統計分析不可能給出它的原因，比如并不說明訓練方法好壞等。

（3）實際的差別顯著與統計顯著性的差別。雖然統計上的顯著性與差別大小有關，但是它的直接含義是來自同一總體的概率大小，而不是你誤指的差別大小或差別顯著。

（4）當訓練強度與成績提高相關，P

（5）統計方法為研究目的服務，要選擇合適的方法，而不是選擇復雜的方法。

（6）統計模型對于數據的測度水平，變量是連續型還是離散型，是計數資料還是計量資料，相關變量是對稱還是不對稱等等有不同的要求，所以在研究設計的時候就要考慮統計分析的方法。

（7）體育問卷調查有大量的名義（定類）測度與序次測度。不能不問數據資料的測度水平，一概用均數表示集中趨勢，用標準差代表離散程度，用它們作線性回歸、因子分析等等。

（8）不注意模型要求亂套統計公式。如不知變量的分布，作小樣本的t檢驗；在自變量間關系過于密切的情況下作回歸分析，在變量間關系不密切的情況下作因子分析。

4用好體育統計方法，提高體育科研水平的建議

（1）科學數學化特征及科學發展趨勢。可以預見，體育科學必然向數學化方向發展，體育統計無論對于體育自然學科或體育社會學科都將成為重要的研究方法。體育高等學校應重視體育統計學科對于體育科學發展的重要作用。體育科研人員應從方法論高度學習科研方法，吸收相關學科的研究方法。

（2）體育統計要注重抽樣研究本質的研討。重視與概率相聯系的思想方法，研究相關學科的統計方法，加強方法的移植研究，明確統計方法建立的條件，避免統計方法誤用。

（3）體育科研應加強實驗設計、抽樣研究及社會科學常用統計方法的普及。提高體育科研人員應用國際通用統計軟件包的能力。

（4）體育統計學科的縱深發展必須有跨學科人才的引進與培養。

參考文獻

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[2] 王維.科學基礎論[M].北京：中國社會科學出版社，2005.

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護理研究被認為是護理學發展的基礎[1]，同時，護理論文的數量和質量可在一定程度上反映一個國家和地區的護理水平，關系到其學科的發展[2]。但由于知識結構的限制，二級醫院開展護理科研的能力遠遠低于三級醫院，資料的分析和處理能力的欠缺在較大程度上限制了二級醫院護士的科研開展[3，4]。而且在醫學科研論文中錯誤的統計分析普遍存在，統計軟件的學習和正確使用可在一定程度上提高護士的科研能力，提高的數量和質量。本文主要了解二級醫院臨床護士對醫學統計軟件了本文由收集整理解情況和學習需求，旨在為提高二級醫院護士的統計分析水平、降低論文中統計分析的錯誤率提供參考。

1對象與方法

1.1研究對象

采用整群抽樣的方法抽取吉林省某市兩家二級醫院全體護士，納入標準：獲得護士資格證和執業證的在職、在崗的本院臨床一線護士。排除標準：未取得護士資格證和執業證；非本院護士；由于請假、進修等原因暫時不在職、不在崗的護士；行政部門和醫技科室等非病房護士。本次調查共發放問卷127份，回收122份，回收率96.1%，有效問卷116份，有效率95.1%。

1.2調查工具

本研究調查工具為自行設計的調查問卷，主要內容有兩個部分：第一部分為調查對象的基本信息；第二部分為調查對象目前統計學分析軟件的掌握情況、認知情況和學習需求情況。

1.3統計學方法

通過epidata3.1軟件建立數據庫，去除不合格問卷，雙錄入后對數據進行核對，按照原始數據修改。采用spss17.0進行統計學分析，主要統計分析方法為一般統計描述和χ2檢驗，p < 0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1調查對象基本情況

本次調查對象均為女性，年齡21～46歲，平均（33.8±20.5）歲。21～30歲60例，占51.7%；31～40歲46例，占39.7%；41歲以上10例，占8.6%；學歷以中專為主76例，占65.5%，本科學歷8例，占6.9%，大專32例，占27.6%；職稱以護士為主，有64例，占55.2%，護師41例，占35.3%，主管護士及以上11例，占9.5%。

2.2論文寫作中統計軟件應用情況

在116例護士中，發表過論文的6例，占5.2%，嘗試寫過論文的31例，占26.7%；在寫過的論文中，以護理綜述類居多，占86.5%，調查研究較少，為13.5%；在有關調查研究論文中，一般采用的分析工具為excel軟件，占94.6%。

2.3護士對統計分析軟件的了解和掌握情況

本研究主要針對excel和spss護士常用的兩個統計分析工具進行調查。非常了解excel在論文統計分析中的正確應用僅8例，一般的有63例，了解較少的45例。對excel在論文中統計分析中應用的掌握程度與是否嘗試寫過論文及是否發表過論文差異有統計學意義。（χ2=10.754，p = 0.000）。聽說過spss統計分析軟件的11例，使用過的5例，能正確進行簡單的統計描述分析的4例，但能正確進行t檢驗、f檢驗、非參數檢驗等統計分析的僅2例。

2.4 護士對統計軟件在統計分析中的地位的認識

84（72.4%）例護士認為統計分析軟件在統計分析中重要，23（19.8%）例護士認為一般，9（7.8%）例護士認為不重要。不同年齡（χ2=12.426，p = 0.031）、不同學歷（χ2=6.521，p = 0.000）及不同職稱（χ2=7.365，p = 0.000）的護士對統計軟件在統計分析中的重要作用的認識差異有統計學意義。

2.5統計分析軟件的學習需求情況

2.5.1學習統計軟件類型 在調查的所有護士中，87.9%的護士認為學習統計分析軟件是有必要的。78例認為學會excel在統計分析中的應用即可，占67.2%；38例認為還需要學習spss軟件，占32.8%。

2.5.2學習途徑 59例希望通過學習班中老師面對面講解，32例希望通過網絡課程進行學習，25例則希望通過雜志或書本自學，分別占50.9%、27.6%和21.6%。

2.5.3學習方式 102例希望在學習的過程中有實際操作練習，占87.9%；通過計算機進行操作演示的71例，占61.2%；同時希望補充理論知識講解62例，占53.4%；統計分析作業指導的選擇人次數為53次，占45.7%。

2.5.4學習內容 選擇學習分析方法如χ2檢驗、t檢驗、f檢驗、秩和檢驗等的95例，占81.9%；如何用統計軟件繪制正確圖表的56例，占48.3%；學習統計方法適用條件和原理的僅12例，占10.3%；學習統計分析結果的解釋的10例，占8.6%；同時學習統計學基本概念和理論者13例，占11.2%。

3討論

3.1護士職業成熟度較低、護理科研參與率較低

從調查對象的基本情況來看，護士的高職稱較少，學歷較低，反映了護士的職業成熟度較低，這也是我國護理領域普遍存在的問題。職業成熟度在一定程度上影響了護士參與科研的意識和能力，因此，護理管理人員應充分發揮管理職能作用，采取相應的措施，鼓勵護士不斷學習，提供培訓、進修和繼續教育的機會，提高護士的職業成熟度，同時，引導護士參與科研，并給予一定的激勵，提高護士科研的參與率及科研能力[5，6]。

3.2護士對統計分析軟件的應用能力較差

由以上結果可以看出，護士常用的統計軟件為excel，但掌握excel軟件在論文統計分析中的正確應用的較少，同時，對統計分析中常用的spss軟件了解的人也較少，可能與護士的知識結構簡單、科研水平較低、很少參與科研等有關。

3.3加強護士對科研統計分析軟件的學習

篇(6)

1χ2檢驗的常見誤用

1．1誤用χ2檢驗替代秩和檢驗例1稿件題目《皖北礦區嬰幼兒氣質特點調查分析》，表1為作者調查不同性別嬰幼兒氣質類型分布比較的原表。

該例作者將不同性別的嬰幼兒氣質分為易養型、中間偏易養型、中間偏難養型、難養型、發動緩慢型，這5種類型實質上是一個等級分類，從易養型到難養型，再到發動緩慢型，是結果變量(氣質類型)為有序變量的單向有序列聯表資料。要觀察此2組分布的差異，不能使用χ2檢驗，應使用成組設計兩樣本比較的秩和檢驗(Wilcoxon兩樣本比較法)，得uc=1．05，P＞0．05。但是，有學者會認為作者使用的方法雖然不恰當，但是結果都是一樣的，不必小題大做。實際上2×C列聯表的χ2檢驗，與結果變量的是否有序沒有關系，用χ2檢驗分析得出的結果是男女不同氣質類型的頻數是否相同，而得不出男女不同氣質類型的差異是否有統計學意義的結論。

例2稿件題目《無創機械通氣聯合硝普鈉治療急性心源性肺水腫》，作者分別采用無創機械通氣聯合硝普鈉(A組)、單純硝普鈉治療(B組)和常規治療(C組)急性心源性肺水腫患者，并統計分析3組的治療效果，見表2。由于例2是多組單向有序資料的分析，應采用成組設計多個樣本比較的秩和檢驗(Kruskal-Wallis法)，得Hc=6．50，P＜0．05，3組療效差異有統計學意義。

1．2誤用χ2檢驗替代四格表確切概率法例3作者觀察白細胞介素-6(IL-6)在正常卵巢組織和卵巢癌組織中的表達情況，見表3。當四格表最小理論頻數＜1或n＜40，宜用四格表確切概率法分析;由于本例n=30，故不能采用一般四格表χ2檢驗，應使用四格表確切概率法分析，得P=0．000。

1．3誤用χ2檢驗替代配對χ2檢驗例4稿件題目《超聲彈性成像及陰道超聲檢查在子宮頸占位性病變診斷中的對比研究》，其中一項觀察是作者應用陰道超聲聯合縱、橫切面彈性成像診斷子宮頸占位性病變，并與病理學診斷比較得出表4結果。

作者在作統計學分析時采用一般四格表資料χ2檢驗進行分析，得出差異均有統計學意義，說明陰道超聲聯合彈性成像診斷的假陽性率高。正確統計學方法是采用配對四格表χ2檢驗分析，要注意是:當b+c＜40時用校正配對χ2檢驗，正如表5，得出差異均無統計學意義，說明陰道超聲聯合彈性成像診斷與病理診斷一致。

1．4誤用χ2檢驗處理相關性分析

例5作者為觀察凋亡抑制基因Livin及PTEN在卵巢上皮性癌組織中表達的相關性，作了表6統計學分析，得出卵巢上皮性癌組織中Livin與PTEN表達無相關性。作者誤用χ2檢驗分析雙向有序且屬性不同列聯表資料;而作者的意圖是分析2種基因的蛋白表達是否有相關關系，所以應用Spearman等級相關分析，得r''''s=－0．336，P＜0．01，卵巢上皮性癌組織中Livin與PTEN的表達呈負相關關系的結論。

2t檢驗的常見誤用

2．1誤用兩兩t檢驗替代方差分析和q檢驗

例6《缺血性腦血管病患者同型半胱氨酸和基質金屬蛋白酶-9與頸動脈粥樣硬化的關系》一文，作者分別觀察比較了正常對照組和缺血性腦血管病患者有斑塊組及無斑塊組的同型半胱氨酸(Hcy)和基質金屬蛋白酶-9(MMP-9)水平，原稿統計學方法中采用兩兩t檢驗，見表7。

該例研究實際上是檢驗3個相互獨立樣本均數差異有無統計學意義，屬于單因素方差分析;而t檢驗只能用于2個成組樣本均數差異有無統計學意義的檢驗，故應采用單因素方差分析進行檢驗。若差異有統計學意義，則可進行多個樣本的兩兩比較，如q檢驗等。本例若直接通過t檢驗作兩兩比較，會增加犯第一類錯誤的概率α，如本例犯第一類錯誤的概率α為0．1426，比0．05大多了，所以應在方差分析的基礎上進行q檢驗，改正后見表8，還要有標記標注各組間差異有無統計學意義。

2．2誤用t檢驗替代配對t檢驗例7稿件題目《單束重建聯合脛骨嵌入重建后交叉韌帶》，作者采用Lysholm膝關節功能評分評定手術前后的膝關節功能，見表9。

本例作者采用自身對照研究，比較治療前后變化觀察療效，而錯誤地采用隨機t檢驗進行統計學處理。隨機t檢驗的應用是完全隨機設計的計量資料，是研究者觀察2樣本x±s差異有無統計學意義。配對t檢驗是適用于配對設計的計量資料，包括自身對照和配對對照研究。由于配對t檢驗最大程度地減少了個體變異對處理間變異的可能影響，用較少樣本可得較多的信息，提高了檢驗效能;但其數據處理主要是研究者對觀察對象處理前后觀察指標的差值平均數和差值標準差的處理。正確處理見表10。例8《醒腦靜治療急性腦出血的臨床觀察》一文，作者分對照組和治療組分別采用常規治療和常規治療基礎上加用醒腦靜治療，于治療14天后評價2組的臨床神經功能缺損程度評分。作者在同組和組間治療前后比較中均采用了成組設計定量資料的t檢驗，見表11。

從臨床應用角度來講，該例中的對照組為臨床常用的有效治療方案，而作者研究的目的是觀察2組治療后的療效誰更好。本例作者對組內治療前后指標變化比較直接采用原始數據計算各自x±s，并作成組比較的t檢驗分析，此時擴大了樣本例數，如治療組由80例擴大到160例，易得出假陽性結果;另外，表11對2組治療后x±s作成組t檢驗只能反映治療組治療后的水平較對照組治療后低，并未能真實反映療效，因為2組治療前的基本數據不完全一樣。欲真實反映療效需作2步分析:第一，每組作治療前后的自身對照分析，評價每組治療是否有效，此時各組樣本數仍各為80例;第二，在2組自身對照差異均有統計學意義的情況下，欲知道治療組的效果是否真正優于對照組，需比較2組的d±sd差異是否有統計學意義。通過計算得出2組治療均有效，但治療組效果更好于對照組，見表12。

篇(7)

一、統計學實驗教學改革的必要性

《統計學》是高等院校經濟管理類專業的基礎核心課程之一，它與經濟、數學和計算機等課程之間有著緊密的聯系，是經管類學生研究經濟現象所必須掌握的一門應用性與實踐性很強的課程。《統計學》實驗是采用計算機及統計分析軟件處理數據資料，運用統計理論知識分析實際問題的一門實驗課程。正是統計理論教學與統計實驗教學相結合，才能真正體現統計的活力。第一，統計學是一門關于大量數據資料如何進行收集、整理和分析的方法論科學，其目的是探索數據內在數量規律性，它必須與社會實際相聯系，應用統計理論對社會實際問題進行分析，探索出社會經濟現象的內在規律和彼此間的聯系；第二，隨著社會經濟和科技的發展，統計所要研究的對象越來越系統，越來越復雜，其一系本文由收集整理列統計分析方法的正確運用必須建立在充分占有大量統計數據的前提下，借用大量的統計表格、統計圖形及統計模型來表現所研究現象的量變規律及內在特征，因此有必要采用諸如spss、mintab、statistica等統計分析軟件分析復雜的社會經濟現象及處理各類現實問題的多變量數據分析；第三，目前我國高等院校每年的財經類畢業生有相當一部分從事統計工作，但這些畢業生在實際工作中多數只能從事簡單的統計工作，不會運用科學的統計方法進行生產經營分析和經濟發展前景的預測，工作中后勁不足，因此有必要在高校加強統計學實驗課程的教育，以提高學生的工作能力。

二、現有統計學實驗教學模式存在的不足

1.實驗課時過少且與教學內容的安排不夠合理

統計學實驗一般課時安排過少（大多數院校經管類學生的統計學理論教學為40學時，而統計學實驗課時只有8個學時），且主要在實驗室中進行。據此統計學實驗教師就只能讓學生大致熟悉常用的統計學軟件，熟悉利用計算機計算及分析數據的過程。但是這種方式教學會產生兩個問題：其一是統計實驗過程不完整。統計工作應該是一個系統的過程，即包括統計數據的收集、統計數據的整理、統計數據的計算、統計數據的分析及預測。但由于課時所限，教師不可能去組織學生采集整理數據。因此學生在做實驗之前，數據基本是已經給定的，統計學實際實驗缺少了前期的工作，這樣不僅容易導致學生在今后實際的工作當中，不知如何收集整理統計數據或對統計數據進行任意的取舍和割裂。而實際上對統計數據的任意取舍會破壞事件原有的表現形式，造成統計結果失真；同時也容易使學生在運用統計資料對問題進行分析研究時，由于缺乏統計知識的功底，在實踐中容易對現象的起因、過程的表現形式和結論隨意加以解釋，統計資料的割裂使用必然人為地改變事件內部的固有構成，使事件產生扭曲、悖向，使統計資料不僅變得毫無價值，更嚴重的是在經濟理論研究和實際管理工作中產生誤導作用；其二是統計學實驗的教學內容安排不夠系統合理。目前有很多常用的統計軟件，但由于課時限制，教師不能詳細對其進行講授，只能選擇其中的任一軟件的一些主要功能進行講授，這樣難免容易造成實驗內容不夠系統，同時與統計學理論教學的相關內容的銜接不夠緊密。

2.實驗教學方法單一，學生缺乏足夠的學習興趣及解決實際問題的能力

目前很多高校的統計學實驗課程主要是在實驗室中進行的，即教師在計算機上先演示一遍統計數據的計算過程，然后讓學生重復這一過程，達到熟悉統計軟件的操作即可。這樣的教學效果與統計學實驗的教學目的產生很大的偏差。統計學實驗的教學目標是讓學生采用統計調查的各個系統環節，通過統計數據的整理分析，找出統計數據的內在規律以達到對客觀事物的認識，是使用統計軟件知識對統計數據進行分析的一個手段。這樣的教學方法既使學生缺乏上課的興趣，同時從實踐中經濟類專業畢業生的工作狀況看，他們對經濟活動往往缺乏定量管理的理念，特別缺乏定量分析的知識工具，搞理論研究的不會收集統計資料并進行實證分析，使得理論結論顯得蒼白無力。搞實際管理工作的，不善于運用統計資料進行量化管理，使得管理工作不深入、不具體。

3.考核手段單一

就目前情況看，很多高校經管類專業只開設了《統計學》課程，而沒有開設相關實驗課程，即便有的院校開設了統計學實驗課程，同時統計學實驗的考核方式也主要采取上機考核的方式，這種單一的考核方式使得很多學生在學習中對統計學實驗課程沒有給予足夠的重視，致使學生對統計學實驗的態度是“為學而學，為考而考”，并不理解統計工作的內涵，沒有充分調動學生學習的積極性。

三、統計學實驗教學改革的具體措施

1.學習相應的統計學軟件，重新整合實驗教學內容，培養學生對數據的采集、整理、計算及分析能力

目前社會中使用的統計軟件非常多，也各有所長，統計學實驗課程有必要結合本校的教學特色及統計學理論教學體系，編制適合學校學生的統計學實驗的教學內容及相應的應用軟件，以便更有利于學生的學習。如桂林電子科技大學將經管類專業的統計學實驗課時延長到16學時，同時以目前常用的spss軟件為依托，結合理論教學的系統體系，將統計學實驗課程整編為統計數據的整理、統計圖表的繪制、平均數的比較、相關分析、回歸分析及統計數據的估計檢驗等幾個模塊進行模擬實驗。

2.開辟“第二”課堂，提高學生親自到社會上采集、分析數據的能力

增加案例分析討論環節，提高學生學習興趣。統計數據是統計學研究的主要對象，統計數據的質量關系到整個統計工作的成敗。以往我們在上課時大多忽視了講授統計數據的采集、整理及編制的內容，而是將統計數據直接給學生并要求他們去計算和分析數據，長此以往，學生們就“為學而學，為考而考”，逐漸喪失了學習興趣。開辟“第二”課堂活動，即教師將學生進行分組，每組布置一個現實中的社會統計問題，（如某某商場的顧客流量、大學生今年的生活費用支出等），要求學生親自去收集整理數據，教師在此過程中監督指導學生統計工作的完成情況，并采取相應的考核方式。這樣不但完善了統計學實驗課程的教學環節，豐富了教學內容，同時也增加了學生和社會的接觸機會，提高了對統計學的學習熱情及實踐能力。

3.從傳統的重視理論考核向重視實踐能力考核轉變