時(shí)間：2023-08-24 09:27:56
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【關(guān)鍵詞】教學(xué)方法；存在問(wèn)題；統(tǒng)計(jì)學(xué)
一、統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)存在的問(wèn)題
1.學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的重視不夠
一提到統(tǒng)計(jì)，很多學(xué)生會(huì)想到統(tǒng)計(jì)局、大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)報(bào)表等，覺(jué)得枯燥無(wú)味，并且認(rèn)為統(tǒng)計(jì)學(xué)在工作和生活實(shí)際中作用不大，因此重視程度也僅停留在獲得學(xué)習(xí)內(nèi)容的表面上，使教師難以在學(xué)生不夠重視的情況下，把統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)講清、講透。另外，統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)涉及范圍廣，知識(shí)面比較廣，而中專(zhuān)學(xué)生的基礎(chǔ)薄弱，統(tǒng)計(jì)課程與現(xiàn)實(shí)生活緊密聯(lián)系，其中的知識(shí)點(diǎn)很豐富，而學(xué)生在沒(méi)有接觸經(jīng)濟(jì)、金融學(xué)、高中數(shù)學(xué)的相關(guān)課程的前提下進(jìn)行學(xué)習(xí)，會(huì)感到迷茫，無(wú)從下手。
2.課程內(nèi)容的規(guī)范性不強(qiáng)
目前使用的統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)用教材，在教學(xué)內(nèi)容上，多是以統(tǒng)計(jì)工作過(guò)程為主線，先后介紹統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)整理、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、時(shí)間數(shù)列、指數(shù)、相關(guān)與回歸、抽樣推斷等內(nèi)容，不同的教材側(cè)重點(diǎn)也不相同。不同的教師在教學(xué)內(nèi)容上側(cè)重點(diǎn)也不相同，有的教師重視數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，在抽樣推斷上花大量的時(shí)間，而有的教師又側(cè)重于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法，統(tǒng)計(jì)學(xué)所涉及的基本知識(shí)點(diǎn)很多，重要部分需要精講，教師不同的處理方法有時(shí)會(huì)造成重點(diǎn)知識(shí)的落實(shí)不到位。
3.教學(xué)方法的單一
教學(xué)方法是教學(xué)質(zhì)量種中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，但從目前來(lái)看，統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)方式仍然是以傳統(tǒng)的教師講授為主，學(xué)生接受知識(shí)比較被動(dòng)，教學(xué)方法的多元化應(yīng)用還不夠，而且?guī)熒g的互動(dòng)和交流也比較缺乏。這種教學(xué)方法在教學(xué)內(nèi)容上重視理論傳授，輕視實(shí)踐能力的培養(yǎng)，忽視知識(shí)在實(shí)踐中的應(yīng)用。在這種傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)教學(xué)模式下，學(xué)生只能學(xué)會(huì)書(shū)本中的理論知識(shí)，但不利于學(xué)生的統(tǒng)計(jì)實(shí)際應(yīng)用能力地的提高，而且在學(xué)習(xí)過(guò)程中很容易使學(xué)生產(chǎn)生厭學(xué)的情緒。在教學(xué)中必須改變陳舊的教學(xué)方法，更新教學(xué)理念了。
二、統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)方法的創(chuàng)新與探索
1.加強(qiáng)理論知識(shí)學(xué)習(xí)，增強(qiáng)自身素質(zhì)
統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)教學(xué)理論是優(yōu)秀教師必須要熟練掌握和運(yùn)用的。教師本身必須嚴(yán)格要求自己，端正學(xué)習(xí)態(tài)度，加強(qiáng)理論知識(shí)的學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)，查閱一些相關(guān)的資料，多瀏覽一些相關(guān)書(shū)籍、報(bào)紙、雜志、網(wǎng)頁(yè)，多關(guān)注金融社會(huì)經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)，有目的的地把教材中理論知識(shí)融入到對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的分析中加深對(duì)教材理論知識(shí)的理解，增強(qiáng)自身的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)和分析能力。
2.結(jié)合生活實(shí)際進(jìn)行課堂教學(xué)
教師在授課之前可結(jié)合教材相關(guān)內(nèi)容查找一些與教學(xué)內(nèi)容密切相關(guān)的案例，在教學(xué)過(guò)程中讓學(xué)生根據(jù)所學(xué)知識(shí)對(duì)案例進(jìn)行分析，結(jié)合老師的講解，使學(xué)生變被動(dòng)接受知識(shí)為主動(dòng)地閱讀、思考、分析、判斷；教師通過(guò)對(duì)案例的歸納、整理，引導(dǎo)學(xué)生在實(shí)踐中掌握具體的統(tǒng)計(jì)分析方法。這樣的課堂模式實(shí)際上是統(tǒng)計(jì)實(shí)踐過(guò)程的一種模擬，既能激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，又能夠有效地將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為專(zhuān)業(yè)技能，教會(huì)了學(xué)生如何在實(shí)踐中探究學(xué)習(xí)方法。
3.改變教師角色，活躍課堂氣氛
調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性才能更好地搞好教師可以采用多媒體教學(xué)等新興的教學(xué)手段激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。對(duì)于理論部分內(nèi)容，教師的講授會(huì)令學(xué)生覺(jué)得很枯燥，在這種情況下，教師可以穿插一些學(xué)生熟知的內(nèi)容或者結(jié)合我國(guó)的實(shí)際來(lái)講解，這樣可以轉(zhuǎn)變課堂沉悶的氣氛，使課堂活躍起來(lái)，在輕松愉悅的氣氛下氛圍里學(xué)習(xí)，可以加深學(xué)生對(duì)所講述內(nèi)容的理解，提高學(xué)習(xí)效率，加強(qiáng)教學(xué)效果。
4.將課堂知識(shí)與社會(huì)實(shí)踐結(jié)合
枯燥的課堂知識(shí)必須和社會(huì)實(shí)踐結(jié)合，這樣才有生命力。在教學(xué)中，應(yīng)適當(dāng)結(jié)合課程內(nèi)容安排學(xué)生進(jìn)行社會(huì)實(shí)踐。比如可以組織學(xué)生對(duì)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的課題做市場(chǎng)調(diào)查，比如中專(zhuān)生的就業(yè)問(wèn)題、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的利與弊、學(xué)生厭學(xué)現(xiàn)象等學(xué)生們感興趣的問(wèn)題進(jìn)行具體的抽樣調(diào)查，從調(diào)查對(duì)象的確定、問(wèn)卷的發(fā)放、回收與審核，數(shù)據(jù)輸入與資料整理，估計(jì)與分析到調(diào)查報(bào)告的編寫(xiě)，調(diào)查或體會(huì)的形成等全部過(guò)程，都有由學(xué)生獨(dú)立完成。這樣，在整個(gè)社會(huì)實(shí)踐過(guò)程中，學(xué)生通過(guò)親力親為參與了統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)整理和統(tǒng)計(jì)分析的整個(gè)過(guò)程，鞏固了基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí)又學(xué)會(huì)了理論的應(yīng)用。
教師在教學(xué)過(guò)程中要時(shí)刻明確學(xué)生是課堂的主體，教師要結(jié)合學(xué)生狀況，靈活設(shè)計(jì)課堂模式，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，了解和貫徹課程內(nèi)容對(duì)學(xué)生能力和學(xué)生個(gè)性發(fā)展的要求，把學(xué)生放在教學(xué)的主導(dǎo)地位，引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮其主觀能動(dòng)性，培養(yǎng)學(xué)生的信息學(xué)習(xí)的積極性、創(chuàng)造性。建立起能促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展的教育教學(xué)模式。
參考文獻(xiàn)：
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關(guān)鍵詞：小學(xué)數(shù)學(xué)；統(tǒng)計(jì)；教學(xué)方法
《義務(wù)教育數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)》強(qiáng)調(diào)，要讓學(xué)生經(jīng)歷運(yùn)用數(shù)據(jù)繪圖、制表，發(fā)展學(xué)生統(tǒng)計(jì)觀念，使學(xué)生養(yǎng)成數(shù)據(jù)觀念，學(xué)習(xí)判斷分析的能力，要求學(xué)生從收集的信息中提煉信息，找尋規(guī)律。使學(xué)生在具體的實(shí)踐活動(dòng)中體驗(yàn)收集、整理、表述和分析的環(huán)節(jié)，學(xué)會(huì)最為基本的統(tǒng)計(jì)方法。
一、引導(dǎo)學(xué)生全身心地投入到統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中
教學(xué)中，教師關(guān)注到學(xué)生，將學(xué)生放于主動(dòng)地位上，充分展現(xiàn)課程標(biāo)準(zhǔn)中所要求的學(xué)生是數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的主人這一教學(xué)理念。我們師者要成為統(tǒng)計(jì)教學(xué)中的倡導(dǎo)者、指引者、交流者、合作者，引導(dǎo)學(xué)生積極參與，充分體驗(yàn)統(tǒng)計(jì)教學(xué)的那種自主、交流、探究的氛圍。在學(xué)生自主參與下觀察、操作、交流中學(xué)習(xí)探究統(tǒng)計(jì)知識(shí)，理解掌握比較簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)方法，充分感受到統(tǒng)計(jì)知識(shí)在生活中的應(yīng)用，從統(tǒng)計(jì)角度去思考問(wèn)題，親身經(jīng)歷數(shù)據(jù)的收集、整理及分析的過(guò)程，再進(jìn)行進(jìn)一步的提煉，使學(xué)生掌握統(tǒng)計(jì)知識(shí)。
二、關(guān)注學(xué)生已有的生活經(jīng)驗(yàn)，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的情感
統(tǒng)計(jì)教學(xué)中，教師應(yīng)該密切關(guān)注學(xué)生自身的生活經(jīng)驗(yàn)，選擇與學(xué)生密切相關(guān)的日常活動(dòng)，讓學(xué)生感覺(jué)數(shù)學(xué)就在我們的身邊，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的那份情感，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)探究統(tǒng)計(jì)知識(shí)的積極性，增強(qiáng)學(xué)生學(xué)好統(tǒng)計(jì)知識(shí)的那份自信，使學(xué)生打心眼里去喜歡學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)。
例如，在元旦聯(lián)歡會(huì)班級(jí)準(zhǔn)備買(mǎi)什么樣的水果時(shí)，調(diào)查班級(jí)同學(xué)最喜歡吃的水果，制定在規(guī)定的數(shù)額之內(nèi)的購(gòu)買(mǎi)計(jì)劃。教學(xué)時(shí)，先讓學(xué)生先做一些實(shí)際調(diào)查，而后再去思考具體的統(tǒng)計(jì)方法，較為詳細(xì)地咨詢(xún)班級(jí)同學(xué)中每一個(gè)人的喜愛(ài)，統(tǒng)計(jì)每一種水果的人數(shù)。最后再對(duì)統(tǒng)計(jì)的結(jié)果做進(jìn)一步的表達(dá)與交流，解決課堂上教師提出的問(wèn)題。
三、引導(dǎo)學(xué)生將統(tǒng)計(jì)知識(shí)運(yùn)用于現(xiàn)實(shí)生活情境中
1、大量觀察法：指從社會(huì)現(xiàn)象的總體出發(fā)，對(duì)其全部單位或足夠多數(shù)單位進(jìn)行數(shù)量觀察的統(tǒng)計(jì)方法。
2、統(tǒng)計(jì)分組法：指根據(jù)統(tǒng)計(jì)研究的任務(wù)，將所研究的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象總體按照一定標(biāo)志劃分為若干組的方法。
3、綜合指標(biāo)法：指運(yùn)用各種統(tǒng)計(jì)綜合指標(biāo)來(lái)反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象總體的一般數(shù)量特征和數(shù)量關(guān)系的研究方法。
關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)學(xué)興趣；趣味性教學(xué)；案例教學(xué)；實(shí)踐活動(dòng)
中圖分類(lèi)號(hào)：G712 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1002-7661（2012）10-021-02
《統(tǒng)計(jì)學(xué)》作為財(cái)經(jīng)專(zhuān)業(yè)中職學(xué)生的一門(mén)必修的專(zhuān)業(yè)課程，是一門(mén)適用性很強(qiáng)的科學(xué)，是對(duì)客觀實(shí)際進(jìn)行調(diào)查、分析和研究，找出事物的發(fā)展規(guī)律，并在此基礎(chǔ)上做出預(yù)測(cè)或決策的學(xué)科。這門(mén)課程涉及的內(nèi)容既有概念和原理也有一些數(shù)據(jù)的計(jì)算，不僅要掌握理論知識(shí)，更重要的是要懂實(shí)際操作，重在實(shí)際動(dòng)手能力的培養(yǎng)。而大部分中職生基礎(chǔ)太薄弱，理解能力不強(qiáng)，學(xué)習(xí)目標(biāo)不明確，缺乏學(xué)習(xí)興趣，所以學(xué)習(xí)起來(lái)比較枯燥。如何提高學(xué)生學(xué)習(xí)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》的興趣呢？下面談幾點(diǎn)提高學(xué)習(xí)興趣的方法：
一、教學(xué)中突出趣味性，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣
1、創(chuàng)設(shè)趣味性的情景，提高學(xué)生的注意力
學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣之一是對(duì)書(shū)本知識(shí)發(fā)生興趣，所以在教學(xué)中要以學(xué)生的興趣為出發(fā)點(diǎn)，將統(tǒng)計(jì)問(wèn)題融于學(xué)生喜聞樂(lè)見(jiàn)的情境中，以此激發(fā)學(xué)生求知欲及探求新知識(shí)的積極性，促使他們?nèi)硇牡耐度氲叫轮R(shí)的學(xué)習(xí)中。例如，在講解抽樣調(diào)查中重復(fù)抽樣和不重復(fù)抽樣的概念及兩種方式下的抽樣誤差時(shí)，可事先將該班所有學(xué)生的統(tǒng)計(jì)成績(jī)分別做成簽，并放入一個(gè)盒子里。上課時(shí)教師先請(qǐng)一名學(xué)生從盒子里抽取一個(gè)簽，并登記分?jǐn)?shù)后，再放入盒中進(jìn)行下次抽取，如此進(jìn)行10次，抽取10個(gè)簽，即10名同學(xué)的成績(jī)。然后再請(qǐng)一名同學(xué)從盒中抽取一個(gè)簽，登記分?jǐn)?shù)后不放回盒中，再進(jìn)行下次抽取，如此進(jìn)行10次，抽取10名同學(xué)的成績(jī)。教師提問(wèn)：兩名同學(xué)都抽取了10名同學(xué)的成績(jī)，但抽取的方法有什么不一樣，由該問(wèn)題引入重復(fù)抽樣和不重復(fù)抽樣的概念。接下來(lái)教師分別讓同學(xué)們計(jì)算所有同學(xué)的平均成績(jī)；第一名同學(xué)抽取的10名同學(xué)的平均成績(jī)；第二名同學(xué)抽取的10名同學(xué)的平均成績(jī)。并通過(guò)結(jié)果分析如用10名同學(xué)的平均成績(jī)估計(jì)全班學(xué)生的平均成績(jī)，哪個(gè)誤差大，哪個(gè)誤差小。從而得出重復(fù)抽樣方式下的抽樣誤差大于不重復(fù)抽樣方式下的抽樣誤差。這比傳統(tǒng)的教師講述兩者的概念及兩種方式下的誤差大小更容易理解，學(xué)生更感興趣。
2、運(yùn)用趣味性的事例，提高學(xué)生的理解力
在講解《統(tǒng)計(jì)學(xué)》中的概念性問(wèn)題時(shí)，如果不舉一些事例，學(xué)生不僅感覺(jué)枯燥無(wú)味而且難以理解，教師舉出一些有趣的事例講解，既可以幫助學(xué)生理解又能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。例如，在講解抽樣調(diào)查的用途時(shí)教師可舉出：通過(guò)品嘗一勺湯來(lái)推斷一鍋湯的味道；通過(guò)抽取少量的血液來(lái)檢驗(yàn)我們的身體健康情況；通過(guò)調(diào)查市場(chǎng)上食品色素含量來(lái)檢驗(yàn)食品是否符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)等等，這些都需采用抽樣調(diào)查。通過(guò)這些有趣的例子讓學(xué)生能夠體會(huì)到抽樣調(diào)查在生活中運(yùn)用較廣，并能快速的記住它的用途，增強(qiáng)學(xué)習(xí)興趣。
3、使用趣味性的語(yǔ)言，提高學(xué)生的領(lǐng)悟力
作為一個(gè)教師，課堂語(yǔ)言?xún)H具規(guī)范性和形象性也是不夠的，中職學(xué)生每天一堂接一堂45分鐘的課，一輪又一輪的不斷被“轟炸”，學(xué)生也是會(huì)乏味和走神的，好動(dòng)并好奇才是學(xué)生的天性，枯燥的教學(xué)語(yǔ)言只可能成為一種難耐的“煎熬”。針對(duì)這種現(xiàn)象，教師應(yīng)利用具有趣味性的課堂語(yǔ)言來(lái)激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，切忌平鋪直敘，平淡無(wú)奇，采用生動(dòng)、有趣的課堂語(yǔ)言，才能使教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)過(guò)程也變得生動(dòng)有趣起來(lái)，使學(xué)生能從原以為可能無(wú)趣的課堂中得到意想不到的樂(lè)趣。
二、案例導(dǎo)入教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣
在《統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)過(guò)程中使用案例教學(xué)法，首先，要做好預(yù)備工作，精心選擇適當(dāng)?shù)陌咐Ｆ浯危M織好案例教學(xué)的課堂教學(xué)。它是以學(xué)生為教學(xué)的主體，教師是組織者和引導(dǎo)者，引導(dǎo)所有學(xué)生積極參與在討論中。學(xué)生會(huì)積極思考，相互啟發(fā)、討論，他們會(huì)覺(jué)得這一學(xué)習(xí)過(guò)程很有趣，會(huì)主動(dòng)積極地參與到這一過(guò)程中，對(duì)抽象的理論知識(shí)能有更直觀、透徹的理解。在《統(tǒng)計(jì)學(xué)》授課中正確運(yùn)用案例教學(xué)法，能得到比較好的教學(xué)效果。例如，在講解標(biāo)志變異指標(biāo)的作用時(shí)，可列舉案例：
現(xiàn)請(qǐng)比較兩個(gè)企業(yè)的供貨均衡性，并說(shuō)明理由。同學(xué)之間相互討論，然后讓學(xué)生們各自說(shuō)出自己的方法、理由。最后師生共同總結(jié)歸納出供貨均衡的企業(yè)，也就是供貨的差異大小來(lái)評(píng)判，得出甲企業(yè)的供貨情況較均衡，也就得出標(biāo)志變異指標(biāo)可衡量社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的均衡性這一作用。
起源于上世紀(jì)七十年代的層次分析法(簡(jiǎn)稱(chēng)AHP)是由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T.L.Sattyti提出的，主要是對(duì)多指標(biāo)系統(tǒng)方案給出一種層次化、結(jié)構(gòu)化的決策方法。該方法綜合考慮了定性與定量?jī)煞N決策分析方法，在決策分析問(wèn)題中有著廣泛的應(yīng)用。
層次分析法主要是一個(gè)模型化、數(shù)量化的過(guò)程，通過(guò)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的分解，將其轉(zhuǎn)化為若干因素，在各因素之間通過(guò)比較和計(jì)算，從而得出不同方案的權(quán)重，該權(quán)重可為最佳方案的選擇提供依據(jù)。在處理實(shí)際問(wèn)題的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)遇到諸如目標(biāo)準(zhǔn)則層次較多以及非基本結(jié)構(gòu)的復(fù)雜決策問(wèn)題，此時(shí)如何能夠?qū)⒃搯?wèn)題簡(jiǎn)化主要取決于如何從少量的定量信息入手，深入探究問(wèn)題的本質(zhì)及其內(nèi)在關(guān)系，將思維的過(guò)程數(shù)字化，從數(shù)學(xué)的角度思考，用數(shù)字說(shuō)話，達(dá)到準(zhǔn)確計(jì)量的目的。
層次分析法中各層次的結(jié)構(gòu)反映了各因素之間的關(guān)系，如何確定該結(jié)構(gòu)是關(guān)鍵所在。通常準(zhǔn)則層中的各準(zhǔn)則在目標(biāo)衡量中所占的比重并不一定相同，處理的關(guān)鍵在于如何較為準(zhǔn)確的將這些比重進(jìn)行量化。很多時(shí)候，對(duì)某個(gè)因素有影響的因子比較多，如若直接給出各個(gè)因子的比重，難免出現(xiàn)偏差，主要原因有：?jiǎn)栴}考慮不全面、首尾數(shù)據(jù)顧此失彼、所有數(shù)據(jù)可能不符合整體性為1的隱含條件等。
比如我們有這樣的生活常識(shí)：假如有若干個(gè)大小不一的西瓜，每個(gè)人都能按照自己的感覺(jué)給出每個(gè)西瓜所占總體重量的大致比重，但是由于不知道每個(gè)西瓜具體的重量，每個(gè)人給出的數(shù)據(jù)都不盡相同，而且由于只是估計(jì)值，可能所有的比值會(huì)出現(xiàn)相互矛盾的情況，也容易出現(xiàn)比值和不等于1的情形。因此，當(dāng)影響某因素的因子較多時(shí)，通常將眾多專(zhuān)家研判的均值作為各因子的比重，但這些比重只是初始值，通常要在初始值的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)一系列嚴(yán)格的轉(zhuǎn)化、換算，才能最終得出各準(zhǔn)則層的相對(duì)權(quán)重。
各準(zhǔn)則層相對(duì)權(quán)重求解的過(guò)程大致可以分為三個(gè)步驟：1.構(gòu)造判斷矩陣——分析系統(tǒng)中各因素間的關(guān)系，對(duì)同一層次各元素關(guān)于上一層次中某一準(zhǔn)則的重要性進(jìn)行兩兩比較，從而構(gòu)造得出兩兩比較的判斷矩陣;2.構(gòu)造判斷轉(zhuǎn)化矩陣——由上一步中的判斷矩陣中數(shù)據(jù)計(jì)算各比較元素所在準(zhǔn)則的相對(duì)權(quán)重，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。通常由判斷矩陣到判斷轉(zhuǎn)化矩陣的轉(zhuǎn)化方式不唯一，不同的轉(zhuǎn)化構(gòu)造方式往往對(duì)應(yīng)不同的適用和使用效果;3.計(jì)算各層次對(duì)于系統(tǒng)的總排序權(quán)重，并進(jìn)行排序。以上三個(gè)步驟中，第二步是關(guān)鍵，最終可以得到各方案對(duì)于總目標(biāo)的總排序。
在用層次分析法解決某些具體問(wèn)題時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)相對(duì)權(quán)重明顯集中，權(quán)重差距較大的現(xiàn)象。因此，需要對(duì)層次分析法相對(duì)權(quán)重進(jìn)行改進(jìn)計(jì)算，努力提升層次分析法實(shí)際應(yīng)用效果。本文主要介紹確定相對(duì)權(quán)數(shù)的一種新算法—方程法，并且通過(guò)實(shí)例檢驗(yàn)其使用效果。1層次分析法中相對(duì)權(quán)重的算法新思路
1.1建立判斷矩陣
判斷矩陣是在對(duì)每一層次中的所有因素進(jìn)行相對(duì)重要性的兩兩比較的基礎(chǔ)上而建立的矩陣，即：
R=r111…1R1n
1
rn11…1rnn，其中r11。，r22，…，rnn=0.5，rij表示第i個(gè)元素相對(duì)于第j個(gè)元素的重要程度關(guān)系，采用0.05-0.95標(biāo)度給予數(shù)量表示，且rij+rji=1。江蘇理工學(xué)院學(xué)報(bào)第20卷第6期孫丹丹：確定統(tǒng)計(jì)權(quán)數(shù)的新方法——方程法
rij的取值不應(yīng)由個(gè)別人來(lái)確定，應(yīng)由眾多專(zhuān)家共同研判，最終取其均值。專(zhuān)家研判的取值是第i個(gè)元素相對(duì)于第j個(gè)元素的重要程度確定：特別重要(0.85-0.95)、重要(0.75-0.85)、相對(duì)重要(0.65-0.75)、稍重要(0.55-0.65)、重要程度相當(dāng)(0.5)。
1.2判斷轉(zhuǎn)化矩陣
判斷轉(zhuǎn)化矩陣：A=a111…1a1n
1
an11…1ann，其中a11，a22，…，ann=1。
判斷轉(zhuǎn)化矩陣，需要將rij轉(zhuǎn)化為aij。
判斷轉(zhuǎn)化矩陣中aij和aji必須滿(mǎn)足兩個(gè)條件：①aij*aji=1;②aij-aji=rij-rji(其中i為i和j兩個(gè)元素中較重要者，否則條件②改為aij-aji=rij-rji)。
將以上兩個(gè)條件進(jìn)行變換，即aij-11aij=rij-rji或aji-11aji=rji-rij，求解可以得aij或aji(取正數(shù)解)。
1.3準(zhǔn)則層的相對(duì)權(quán)重的計(jì)算
①計(jì)算判斷矩陣中各行元素乘積：Mi=∏N1j=1aij=ai1·ai2…ain(i=1，2，....n)。
②計(jì)算Mi的n-1次方根：Wli=n-11Mi。
判斷轉(zhuǎn)化矩陣中涉及元素是n個(gè)，反映元素間的關(guān)系應(yīng)是n-1個(gè)關(guān)系。事實(shí)上，由于判斷轉(zhuǎn)化矩陣中a11，a12，…，ann=1，因此對(duì)角線上的元素對(duì)計(jì)算判斷轉(zhuǎn)化矩陣中各行元素之乘積是沒(méi)有影響的。基于以上考慮，應(yīng)該計(jì)算Mi的n-1次方根。
③對(duì)Wli進(jìn)行正則化處理：Wi=Wli/∑n1i=1Wli，其中Wli為判斷矩陣中各行元素乘積的n-1次方根。正則化處理后，∑n1i=1Wi=1。
從上述過(guò)程可以看出，新方法中準(zhǔn)則層的相對(duì)權(quán)重計(jì)算過(guò)程與傳統(tǒng)層次分析法相比，區(qū)別主要在于第二步，即判斷轉(zhuǎn)化矩陣的計(jì)算。在判斷轉(zhuǎn)化矩陣中，aij保留了最初判斷矩陣中rij之間的差異性，并進(jìn)一步將最初判斷矩陣的對(duì)角線相應(yīng)因素和為1轉(zhuǎn)化為了判斷轉(zhuǎn)化矩陣中的對(duì)角線相應(yīng)因素積為1，這在一定程度上解決了相對(duì)權(quán)重明顯集中，權(quán)重差距較大的現(xiàn)象。下面將通過(guò)實(shí)例，來(lái)驗(yàn)證該方法在處理權(quán)重差距較大問(wèn)題時(shí)的可行性和優(yōu)越性。2層次分析法中相對(duì)權(quán)重的改進(jìn)算法實(shí)際應(yīng)用
全部國(guó)有及規(guī)模以上非國(guó)有工業(yè)企業(yè)主要經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)：工業(yè)增加值率、總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、全員勞動(dòng)生產(chǎn)率、產(chǎn)品銷(xiāo)售率，記這7個(gè)指標(biāo)分別為1、2、3、4、5、6、7。
2.1判斷矩陣：11121314151617110.510.2510.8010.5510.7010.8010.75210.7510.510.9010.8010.8510.9510.90310.2010.1010.510.3510.3510.8010.40410.4510.2010.6510.510.5510.8510.60510.3010.1510.6510.4510.510.7510.60610.2010.0510.2010.1510.2510.510.25710.2510.1010.6010.4010.4010.7510.52.2判斷轉(zhuǎn)化矩陣
由上述矩陣結(jié)合算法新思路中判斷轉(zhuǎn)化矩陣的求法，不妨以a12與a21為例。
由r12=0.25，r21=0.75可知：a21·a12=1，
a21-a12=r21-r12，即a21·a12=1，
a21-a12=0.5。
解方程組可得：a12=0.780 8;a21=1.280 2。
同理，可求得所有a1ij，i，j=1，2，…，7。
匯總整理后可得如下判斷轉(zhuǎn)化矩陣：1112131415161711110.780 811.34411.051 211.219 811.34411.280 8211.280 81111.47711.34411.409 511.546 611.477310.74410.6771110.861 210.861 211.34410.905410.951 310.74411.161 21111.051 211.409 511.105510.819 810.709 511.161 210.951 31111.280 811.105610.74410.646 610.74410.709 510.780 81110.780 8710.780 810.67711.10510.90510.90511.280 8112.3準(zhǔn)則層的相對(duì)權(quán)重的計(jì)算
由上述矩陣結(jié)合算法新思路中準(zhǔn)則層的相對(duì)權(quán)重的計(jì)算方法可得：Mi分別為：2.316 294，8.186 244，0.454 378，1.345 582，0.909 344，0.154 815，0.612 73。Mi的n-1次方根分別為：1.150 268，1.419 648，0.876 805，1.050 715，0.984 286，0.732 772，0.921 605。
從而可以求得每個(gè)Mi相對(duì)權(quán)重，匯總整理如下：
%11121314151617統(tǒng)計(jì)局公布權(quán)重116120112115114110113新算法權(quán)重116.12119.89112.29114.72113.79110.27112.91傳統(tǒng)層次分析法權(quán)重123.36146.5913.1518.95111.8611.5414.55本例中，由最后的計(jì)算結(jié)果可以看出：若使用傳統(tǒng)層次分析法，則最終計(jì)算出的權(quán)重值差距較大且僅集中于個(gè)別因素;而使用新方法所計(jì)算出來(lái)的相對(duì)權(quán)重明顯更接近于統(tǒng)計(jì)局所公布的數(shù)值，且由此方法計(jì)算出的權(quán)重值也有更為合理的解釋。3結(jié)語(yǔ)
本文在傳統(tǒng)層次分析法權(quán)重計(jì)算的基礎(chǔ)上，提出了一種確定統(tǒng)計(jì)學(xué)權(quán)數(shù)的新方法—方程法。不僅給出了新方法的推導(dǎo)過(guò)程，并且通過(guò)實(shí)例計(jì)算，證實(shí)了該方法在解決實(shí)際問(wèn)題中的可行性和優(yōu)越性。
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)學(xué) 數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法
隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程的不斷加快，人們對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的科研成果應(yīng)用需求越來(lái)越大。然而，在實(shí)際研究過(guò)程中，數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法這一研究重要工具并未引起相應(yīng)的重視，這就在一定程度上影響了經(jīng)濟(jì)學(xué)科研項(xiàng)目成果的準(zhǔn)確性與可靠性。基于此，相關(guān)建設(shè)人員應(yīng)在認(rèn)識(shí)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法作用重要性的基礎(chǔ)上，通過(guò)明確其基本應(yīng)用概念和實(shí)際作用過(guò)程，來(lái)找出該方法作用于經(jīng)濟(jì)學(xué)研究最佳使用方案。這是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)科學(xué)研究成果作用效果和可靠性目標(biāo)的關(guān)鍵，相關(guān)人員應(yīng)將其作為重點(diǎn)研究對(duì)象，以實(shí)現(xiàn)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的目標(biāo)價(jià)值。
一、研究數(shù)學(xué)化經(jīng)濟(jì)學(xué)結(jié)合的重要性
經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)與高等數(shù)學(xué)這門(mén)學(xué)科中的知識(shí)是分不開(kāi)的，如果相關(guān)建設(shè)人員沒(méi)有將其重視起來(lái)，就難以將經(jīng)濟(jì)理論應(yīng)用到模型建設(shè)中去。因此，研究人員應(yīng)加大經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)學(xué)結(jié)合方面的研究，以實(shí)現(xiàn)解釋模型作用的結(jié)果目標(biāo)。相關(guān)研究表明，數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的數(shù)學(xué)化是實(shí)現(xiàn)其發(fā)展應(yīng)用的重要?dú)w宿之一。具體來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究人員的“問(wèn)題意識(shí)”，來(lái)將以往的方法導(dǎo)向轉(zhuǎn)變?yōu)閱?wèn)題導(dǎo)向，從而使經(jīng)濟(jì)學(xué)成為數(shù)學(xué)化的經(jīng)濟(jì)學(xué)。這樣一來(lái)，經(jīng)濟(jì)學(xué)就能依據(jù)數(shù)學(xué)化實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化，進(jìn)而建立起“新范式”的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究課題。針對(duì)這一問(wèn)題，相關(guān)學(xué)者分析了數(shù)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)結(jié)合研究的必要性。此科研內(nèi)容，通過(guò)分析《投入產(chǎn)出經(jīng)濟(jì)學(xué)》中數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用過(guò)程，進(jìn)一步證明了上述理論實(shí)踐的作用效果。此外，研究人員還提出了要將基于“抽象力”的數(shù)學(xué)方法作為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的工具，從而提高科學(xué)研究工作的效率。值得注意的是，經(jīng)濟(jì)學(xué)的數(shù)學(xué)化也要有所節(jié)制，不能無(wú)限度的覆蓋于全部研究歷程。此過(guò)程，還要應(yīng)用合理的經(jīng)濟(jì)假設(shè)、更新數(shù)學(xué)分析方法、進(jìn)行現(xiàn)實(shí)性解釋以及定性到定量的轉(zhuǎn)換，這些均為滿(mǎn)足經(jīng)濟(jì)學(xué)研究發(fā)展目標(biāo)的重要組成部分[1]。
針對(duì)數(shù)學(xué)化與經(jīng)濟(jì)學(xué)結(jié)合研究過(guò)程中存在的問(wèn)題，相關(guān)建設(shè)人員還要將數(shù)學(xué)模型建立方法應(yīng)用進(jìn)行質(zhì)量控制。這是解讀數(shù)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)中意義價(jià)值的重要組成部分，相關(guān)人員應(yīng)將堅(jiān)持客觀事實(shí)以及實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單解決復(fù)雜，作為實(shí)際方法應(yīng)用的原則和目標(biāo)。從實(shí)踐的角度講，相關(guān)學(xué)者還應(yīng)提高經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型的建立方法以及建立要點(diǎn)的研究力度。例如，明確數(shù)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)際應(yīng)用中的意義價(jià)值，確立實(shí)踐方法應(yīng)用的原則等。在經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)學(xué)化的研究人才方面，相關(guān)人員應(yīng)以創(chuàng)新原則作為體系培養(yǎng)的目標(biāo)原則，這是使科研項(xiàng)目成果滿(mǎn)足現(xiàn)代化發(fā)展需求的關(guān)鍵。因此，科研人才的培養(yǎng)除了要實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)的結(jié)合外，還要研究未來(lái)經(jīng)濟(jì)學(xué)科研項(xiàng)目的應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)。只有這樣才能不斷更新經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)學(xué)化研究的人力資源力量，從而盡早實(shí)現(xiàn)該類(lèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究成果的作用發(fā)揮。此外，在研究經(jīng)濟(jì)學(xué)項(xiàng)目使用規(guī)律的過(guò)程中，還要運(yùn)用數(shù)學(xué)化的抽象性特點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)具體問(wèn)題的解決控制。由此可見(jiàn)，經(jīng)濟(jì)學(xué)在沒(méi)有數(shù)學(xué)化支撐的前提下，非常有可能成為經(jīng)濟(jì)哲學(xué)，即不能真正作用于實(shí)際的社會(huì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)[2]。
二、經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的基本應(yīng)用概念
在EM算法中數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的出現(xiàn)是在20世紀(jì)70年代，該時(shí)期計(jì)算機(jī)技術(shù)以及EM算法得到了快速地發(fā)展。與此同時(shí)，經(jīng)濟(jì)學(xué)研究傳統(tǒng)的回歸分析方法以及方差分析方法雖然實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用普及，但其已經(jīng)難以滿(mǎn)足科研人員對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)快速開(kāi)發(fā)建設(shè)的需求。而數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法通過(guò)結(jié)合概率論以及統(tǒng)計(jì)科學(xué)，成功的為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究提供技術(shù)保證。具體來(lái)說(shuō)，該方法的應(yīng)用就是從研究總體中抽取一定數(shù)量的樣本進(jìn)行檢測(cè)，并根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)信息來(lái)推斷關(guān)于研究總體的結(jié)論。因此，其應(yīng)用的原理在于歸納。為提高獲得信息的利用效率以及降低總體推斷的誤差，相關(guān)研究人員應(yīng)充分應(yīng)用以下數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，即：追蹤數(shù)據(jù)分析方法（Longi-tudinal Data Analysis）、結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Model）、項(xiàng)目反應(yīng)理論（Item Response Theory）、元分析（Meta-Analysis）以及多層分析方法（Multilevel Data Analysis）[3]。
而從經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用的角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)學(xué)（Economics）是一門(mén)具有社會(huì)性作用的科學(xué)，其研究離不開(kāi)定量分析以及信息數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，這就意味著經(jīng)濟(jì)學(xué)也離不開(kāi)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的分析。在實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)化經(jīng)濟(jì)學(xué)的分析過(guò)程中，可供選擇的統(tǒng)計(jì)分析方法包括：經(jīng)濟(jì)參數(shù)檢驗(yàn)法、相關(guān)分析法、描述性統(tǒng)計(jì)法、頻數(shù)統(tǒng)計(jì)法、聚類(lèi)分析法、因子分析法、對(duì)應(yīng)分析法、典型相關(guān)分析法、方差分析法、非經(jīng)濟(jì)參數(shù)分析法、列聯(lián)表分析法以及結(jié)合分析法等。而可供選擇的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)化計(jì)量模型則包括：多元線性回歸模型、一元線性回歸模型、分位數(shù)回歸模型、聯(lián)立方程模型、協(xié)整毓誤差修正模型、離散選擇模型、Tobit模型、區(qū)間估計(jì)模型、卡爾曼濾波、面板數(shù)據(jù)模型、向量自回歸模型、ARMA過(guò)程與 ARCH 模型、狀態(tài)空間模型以及數(shù)學(xué)空間計(jì)量模型。基于經(jīng)濟(jì)計(jì)量的分析方法則是通過(guò)回歸分析方法，來(lái)假定數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分布形式和未知數(shù)學(xué)函數(shù)的。此外，還可采用非參數(shù)分析法和半?yún)?shù)分析法來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)計(jì)量的統(tǒng)計(jì)。值得注意的是，當(dāng)計(jì)量因子分析與回歸分析方法結(jié)合起來(lái)，此研究方法被業(yè)內(nèi)人士稱(chēng)為通徑分析[4]。
三、應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)法于檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)絕對(duì)收入的過(guò)程分析
對(duì)于一些最基本的經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題，相關(guān)研究人員均可采用凱恩斯絕對(duì)收入假說(shuō)，來(lái)進(jìn)行數(shù)學(xué)化分析。以居民收入每增加一元，會(huì)平均拿出多少錢(qián)進(jìn)行消費(fèi)問(wèn)題為例。首先，經(jīng)濟(jì)絕對(duì)收入的計(jì)算需要將消費(fèi)的實(shí)際支出與收入多少聯(lián)系起來(lái)，這是因?yàn)槭杖氲慕^對(duì)水平直接決定了消費(fèi)水平。其次，經(jīng)濟(jì)絕對(duì)收入檢驗(yàn)人員要明確幾方面內(nèi)容，即實(shí)際的消費(fèi)支出與實(shí)際收入之間的穩(wěn)定函數(shù)；邊際消費(fèi)傾向本身是否是隨著收入的增加而遞減；邊際消費(fèi)的傾向是否小于平均消費(fèi)傾向。這里指的實(shí)際收入，是現(xiàn)期絕對(duì)的收入水平。再次，把現(xiàn)實(shí)中存在的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)模型，此過(guò)程是一個(gè)將經(jīng)濟(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)理化的過(guò)程。具體應(yīng)根據(jù)一元回歸模型：
CONSP=α0+α1GDPP+μ，來(lái)進(jìn)行實(shí)際數(shù)理化問(wèn)題的計(jì)算[5]。其中CONSP指的是，人均居民消費(fèi)的常數(shù)項(xiàng)，用來(lái)表示邊際消費(fèi)傾向。而GDPP則指的是，人均的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。根據(jù)凱恩斯的絕對(duì)收入假說(shuō)理論，邊際消費(fèi)的傾向在0到1之間。最后，研究人員就可根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行必要的預(yù)處理。這樣一來(lái)，就可以通過(guò)散點(diǎn)圖來(lái)觀察CONSP和GDPP之間的關(guān)系。相關(guān)研究表明，中國(guó)居民的實(shí)際收入與消費(fèi)支出存在著線性關(guān)系。因此，研究人員應(yīng)采用計(jì)量軟件來(lái)模擬上述數(shù)據(jù)內(nèi)容，并通過(guò)建立模型，來(lái)獲取回歸分析法的應(yīng)用結(jié)果[6]。
四、數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法與經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的結(jié)合方法
前文內(nèi)容分析了經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題研究采用數(shù)學(xué)計(jì)量方法，對(duì)絕對(duì)收入過(guò)程進(jìn)行檢驗(yàn)。此過(guò)程，數(shù)學(xué)化與經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的結(jié)合要點(diǎn)，在于回歸分析結(jié)果以及散點(diǎn)圖的作用狀態(tài)。這兩方面內(nèi)容，通過(guò)幾秒的計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件即可實(shí)現(xiàn)，但其中卻包含著助弱隱性的數(shù)學(xué)知識(shí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)[7]。例如，數(shù)學(xué)化經(jīng)濟(jì)學(xué)研究人員先要利用最小二乘法原理，來(lái)對(duì)研究對(duì)象的參數(shù)進(jìn)行估算。具體估算的內(nèi)容有常數(shù)項(xiàng)和邊際消費(fèi)傾向。此過(guò)程，研究人員要根據(jù)高等數(shù)學(xué)中的微積分極值，來(lái)實(shí)現(xiàn)作用原理的可靠性。對(duì)于參數(shù)估計(jì)值的計(jì)算方面，由于很多計(jì)量軟件均是根據(jù)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言設(shè)定的，這就意味著經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題研究人員要采用矩陣知識(shí)進(jìn)行代碼編寫(xiě)，即利用線性代數(shù)知識(shí)。此外，在對(duì)回歸模型和經(jīng)濟(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)對(duì)象參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的過(guò)程中，研究人員要利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)和概率論知識(shí)。對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行經(jīng)濟(jì)解釋?zhuān)枰?jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)。而收集數(shù)據(jù)，研究人員要對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理，這則需要應(yīng)用到數(shù)學(xué)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。有上述內(nèi)容可以看出，要想實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題的準(zhǔn)確分析，相關(guān)研究人員應(yīng)將統(tǒng)計(jì)學(xué)、理清數(shù)學(xué)以及經(jīng)濟(jì)學(xué)三方面知識(shí)內(nèi)容結(jié)合起來(lái)[8]。
相關(guān)研究表明，數(shù)學(xué)化經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的進(jìn)程中，經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)存在著不同程度的交集關(guān)系。如圖1所示，為數(shù)學(xué)化經(jīng)濟(jì)學(xué)研究涉及學(xué)科的交集關(guān)系。
如圖1所示，每個(gè)交集均有一門(mén)特定的學(xué)科。因此，研究人員在提升這三門(mén)學(xué)科的知識(shí)過(guò)程中，要按照相關(guān)的順序。即要在不同的學(xué)習(xí)階段學(xué)習(xí)不同的知識(shí)，這就避免了替代與混淆研究問(wèn)題的出現(xiàn)[9]。具體來(lái)說(shuō)，科研人員要將經(jīng)濟(jì)學(xué)理論作為學(xué)習(xí)與自身提升的出發(fā)點(diǎn)和最終歸宿，而數(shù)學(xué)方法和相關(guān)統(tǒng)計(jì)方法則是服務(wù)于經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。是學(xué)習(xí)的出發(fā)點(diǎn)和歸宿， 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和數(shù)學(xué)方法服務(wù)并服從經(jīng)濟(jì)理論。據(jù)研究人員對(duì)以往的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題應(yīng)用數(shù)學(xué)方法和統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析得出了，無(wú)論是經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)還是統(tǒng)計(jì)學(xué)，均是認(rèn)識(shí)和厘清現(xiàn)代化社會(huì)建設(shè)所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)生活變化的重要因素。但只要將其充分結(jié)合起來(lái)，才能實(shí)現(xiàn)其對(duì)經(jīng)濟(jì)生活變化規(guī)律的準(zhǔn)確研究目標(biāo)。事實(shí)證明，只有在此情況下，人們才能更好的消化快速經(jīng)濟(jì)建設(shè)所帶來(lái)的不適應(yīng)性，從而促進(jìn)現(xiàn)代化建設(shè)的快速穩(wěn)定發(fā)展。
從另一個(gè)角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)學(xué)反映的是當(dāng)前社會(huì)的演變問(wèn)題，其目的是為人們構(gòu)建出一個(gè)更為科學(xué)合理的經(jīng)濟(jì)生活環(huán)境[10]。就目前來(lái)說(shuō)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀較為復(fù)雜，研究人員要考慮現(xiàn)象產(chǎn)生背后的諸多因素后，才能得出一個(gè)具有實(shí)際意義和作用和理性的答案。這一過(guò)程，是一個(gè)需要精確推理、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪^(guò)程，研究人員必須通過(guò)數(shù)學(xué)手段，來(lái)分析不同因素之間的作用影響。其中很多專(zhuān)家學(xué)者認(rèn)為，數(shù)學(xué)是掌握這種科學(xué)思維方式與運(yùn)算基本技巧的關(guān)鍵。雖然數(shù)學(xué)知識(shí)學(xué)習(xí)起來(lái)最為枯燥、抽象，但其應(yīng)用所帶來(lái)的系統(tǒng)性、精確性，又是經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題研究中必不可少的。因此，經(jīng)濟(jì)學(xué)初學(xué)者和入門(mén)研究既要學(xué)些理論知識(shí)，又要懂應(yīng)用。從宏觀的角度講，數(shù)學(xué)有基礎(chǔ)數(shù)學(xué)（在這里也稱(chēng)之為理論數(shù)學(xué)）和應(yīng)用數(shù)學(xué)用數(shù)學(xué)之分，而經(jīng)濟(jì)學(xué)同樣也有理論經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)之分。因此，研究人員必須將知識(shí)的必須和夠用兩大因素作為提升自身能力的學(xué)習(xí)原則。
結(jié)束語(yǔ)：
總而言之，經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究成果將直接決定當(dāng)前人民生活水平的可持續(xù)性。因此，相關(guān)人員應(yīng)加快數(shù)學(xué)化經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題的研究，從而提高經(jīng)濟(jì)學(xué)科研成果的作用效果。具體要完善的內(nèi)容包括：統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)以及經(jīng)濟(jì)學(xué)。其中數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用效果，要通過(guò)追蹤數(shù)據(jù)分析方法、結(jié)構(gòu)方程模型、項(xiàng)目反應(yīng)理論、元分析以及多層分析方法來(lái)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。事實(shí)證明，對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題研究對(duì)象應(yīng)采用計(jì)算機(jī)技術(shù)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，來(lái)提高數(shù)據(jù)信息獲取的準(zhǔn)確性。而數(shù)學(xué)知識(shí)則是用來(lái)計(jì)算統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息與經(jīng)濟(jì)性問(wèn)題的關(guān)系，從而找出經(jīng)濟(jì)變化問(wèn)題的控制要點(diǎn)。
參考文獻(xiàn)：
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摘 要：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高，各行各業(yè)得到了顯著發(fā)展，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法也變得日趨多樣，數(shù)據(jù)挖掘是建立在數(shù)據(jù)庫(kù)與人工智能基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種高新技術(shù)，其功能是從眾多的數(shù)據(jù)當(dāng)中挖掘到最有價(jià)值的信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)資源的高效利用。聚類(lèi)分析能夠被當(dāng)成一種數(shù)據(jù)分析工具，能真實(shí)反映出數(shù)據(jù)分布情況，本文主要對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用進(jìn)行了探討，從而表現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中的重要性。
關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)學(xué)方法；數(shù)據(jù)挖掘；應(yīng)用分析
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(lái)，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(kù)中的數(shù)據(jù)；也可以通過(guò)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(xún)、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(jiàn)，數(shù)據(jù)挖掘是一門(mén)交叉性強(qiáng)的學(xué)科，加強(qiáng)對(duì)其的研究非常有意義，下面將對(duì)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。
一、數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系
（一）數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵
通常來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘的定義較為模糊，沒(méi)有明確界定，大部分對(duì)其的定義只是停留在其背景與觀點(diǎn)的內(nèi)容上。通過(guò)對(duì)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(duì)這些信息進(jìn)行創(chuàng)造、加工的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘作為一門(mén)重要的交叉學(xué)科，能夠?qū)?shù)據(jù)庫(kù)、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(kù)、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(kù)當(dāng)中發(fā)掘各種隱含的知識(shí)與信息，此過(guò)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。
（二）數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)間的關(guān)系
通常來(lái)說(shuō)，統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要功能是對(duì)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(lái)說(shuō)就是指對(duì)數(shù)字資料進(jìn)行的收集、整理、排序、分析、利用的過(guò)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(zhuān)業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率理論原理等對(duì)各種屬性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)與分析過(guò)程，通過(guò)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(guò)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(lái)之前，統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對(duì)于人們來(lái)說(shuō)更熟悉，也是人們?nèi)粘ｉ_(kāi)展工作、尋找數(shù)據(jù)間規(guī)律最常使用的方法。但是不能簡(jiǎn)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(cè)通常較為準(zhǔn)確，效果能夠讓大部分人滿(mǎn)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)。
統(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(duì)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(zhuān)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(guò)借助數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)大量的數(shù)據(jù)信息不斷挖掘的過(guò)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(duì)觀測(cè)到的數(shù)據(jù)庫(kù)處理有著極高的關(guān)注度。
二、數(shù)據(jù)挖掘的主要過(guò)程
從數(shù)據(jù)本身出發(fā)探討數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程，數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)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^(guò)程。
首先，要將業(yè)務(wù)對(duì)象確定下來(lái)，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(cè)到，但卻需要對(duì)問(wèn)題的可預(yù)見(jiàn)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(duì)這一問(wèn)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(jiàn)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]。
信息收集指的是按照特定的數(shù)據(jù)分析對(duì)象，可以將分析中需要的特征信息抽象出來(lái)，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(kù)中。如果數(shù)據(jù)量較大，則可以選擇一個(gè)專(zhuān)門(mén)的管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的有效保護(hù)與管理；數(shù)據(jù)集成就是指將來(lái)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(guò)聚集、概化、規(guī)范化等方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，對(duì)于一些實(shí)用數(shù)據(jù)，則可以通過(guò)分層與分離方式實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)挖掘就是結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(duì)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(lèi)分析
在統(tǒng)計(jì)學(xué)聚類(lèi)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(lèi)方法當(dāng)中，Cobweb方法是在1987年由Fisher提出的，能夠以分類(lèi)樹(shù)作為層次聚類(lèi)創(chuàng)建的方法，在分類(lèi)樹(shù)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(duì)節(jié)點(diǎn)概率描述的過(guò)程。Cobweb方法還使用了啟發(fā)式估算方式，使用分類(lèi)效用對(duì)分類(lèi)樹(shù)的構(gòu)建進(jìn)行指導(dǎo)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)最高分類(lèi)的劃分目的，能夠?qū)⒉煌诸?lèi)對(duì)象全部歸類(lèi)到一個(gè)類(lèi)別中，并依據(jù)這些內(nèi)容創(chuàng)建出一個(gè)新的類(lèi)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。
只有在掌握了Cobweb算法以后才能對(duì)概念聚類(lèi)算法的特點(diǎn)進(jìn)行探究。Cobweb算法能夠以分類(lèi)樹(shù)方式創(chuàng)建層次聚類(lèi)，可以將概率表現(xiàn)為p（Ai=Vii/Ck）條件概率，其中，Ai=Vij是一個(gè)類(lèi)別下的，同屬于一個(gè)值對(duì)，Ck是概念類(lèi)中的一種。在給出一個(gè)特定的對(duì)象以后，Cobweb能夠?qū)⑷繉?duì)象整合到一個(gè)節(jié)點(diǎn)上，從而計(jì)算出分類(lèi)效應(yīng)，分?jǐn)?shù)最高的效用就是對(duì)象所在的節(jié)點(diǎn)位置[8]。如果對(duì)象構(gòu)建失去節(jié)點(diǎn)，則Cobweb能夠給出一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)使用，這種節(jié)點(diǎn)計(jì)算方法起步較晚，能夠?qū)ΜF(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)與計(jì)算相互對(duì)比，從而劃分出最高的分類(lèi)指標(biāo)，將全部對(duì)象統(tǒng)一到已有的分類(lèi)中，從而構(gòu)建出一個(gè)新的類(lèi)別。
Classitci是Cobw eb方法的一種延伸與發(fā)展，能夠使用其完成聚類(lèi)數(shù)據(jù)的處理，在該方法下，節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)存儲(chǔ)屬性都是處于連續(xù)分布狀態(tài)中，能夠?qū)⑵渥鳛榉诸?lèi)效果修正的方法，并以度量的形式表現(xiàn)出來(lái)，這種度量基礎(chǔ)上能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)性的積分，從而降低分散發(fā)生率，該方法是積分過(guò)程而不是對(duì)屬性的求和過(guò)程。
Auto Class方法也是一種應(yīng)用較為普遍的聚類(lèi)方法，該方法主要采用統(tǒng)計(jì)分析對(duì)結(jié)果類(lèi)的數(shù)目進(jìn)行估算，還可以通過(guò)模型搜索方式分析空間中各種分類(lèi)的可能性，還能夠自動(dòng)對(duì)模型數(shù)量與模型形態(tài)進(jìn)行描述。在一定類(lèi)別空間中，不同的類(lèi)別內(nèi)屬性存在關(guān)聯(lián)性，不同的類(lèi)別間具有相互繼承性，在層次結(jié)構(gòu)當(dāng)中，共享模型參數(shù)是非常重要的。
還有一種使用較為普遍的模型是混合模型，混合模型在統(tǒng)計(jì)學(xué)聚類(lèi)方法上使用也非常普遍。該方法最為基本的思想就是概率分布決定著每一種聚類(lèi)狀態(tài)，并且模型中的每一個(gè)數(shù)據(jù)都是由多個(gè)概率在分布狀態(tài)下產(chǎn)生的。混合模型還能夠作為一種半?yún)?shù)密度評(píng)估方法，其能夠?qū)?shù)估計(jì)與非參數(shù)估計(jì)的優(yōu)點(diǎn)全部集中到一起，并將參數(shù)估計(jì)法與非參數(shù)估價(jià)法的諸多優(yōu)點(diǎn)融合到一起，因?yàn)槟Ｐ途哂幸欢◤?fù)雜性，為此，不能將其限制在概率密度函數(shù)表達(dá)形式上，這種復(fù)雜性決定了模型與求解存在關(guān)聯(lián)，與樣本集合的聯(lián)系非常少。通過(guò)以上的研究可以了解到，數(shù)據(jù)發(fā)掘中應(yīng)用聚類(lèi)方法非常有效，并且較為常見(jiàn)。比如，構(gòu)建出Cobweb模型與混合模型，采用Clara與Clarans方法中的抽樣技術(shù)，將Denclue方法用在概率密度函數(shù)中。
結(jié)束語(yǔ)
統(tǒng)計(jì)學(xué)方法自產(chǎn)生開(kāi)始已經(jīng)有非常久遠(yuǎn)的歷史，將嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)邏輯作為基礎(chǔ)，將分類(lèi)算法假定作為獨(dú)立條件，屬性值之前能夠相互保持獨(dú)立，對(duì)假定進(jìn)行計(jì)算，當(dāng)假定成立時(shí)，可以再與其他分類(lèi)算法進(jìn)行對(duì)比，這種分類(lèi)算法準(zhǔn)確性非常高。為此，其不僅能夠?qū)B續(xù)值進(jìn)行預(yù)測(cè)，還可以通過(guò)線性回歸方程對(duì)系數(shù)進(jìn)行比較，從而歸納出結(jié)果。
（作者單位：中國(guó)人民大學(xué)）
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《醫(yī)學(xué)科研方法》的主要內(nèi)容包括醫(yī)學(xué)基本科研方法的講解、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的閱讀、醫(yī)學(xué)科研論文的寫(xiě)作等，可以使醫(yī)藥專(zhuān)業(yè)的學(xué)生了解醫(yī)學(xué)科研的基本方法和基本程序，開(kāi)闊學(xué)生的視野，激發(fā)學(xué)生對(duì)醫(yī)學(xué)科學(xué)研究的興趣以及對(duì)專(zhuān)業(yè)的熱愛(ài)。為今后的就業(yè)和繼續(xù)深造做好鋪墊。
隨著高校人才培養(yǎng)模式的轉(zhuǎn)變，從原來(lái)的培養(yǎng)臨床醫(yī)生轉(zhuǎn)變到了培養(yǎng)全面的醫(yī)學(xué)創(chuàng)新人才。醫(yī)學(xué)創(chuàng)新型人才應(yīng)有濃厚的創(chuàng)新意識(shí)、高尚的創(chuàng)新人格、豐富的創(chuàng)新知識(shí)、飽滿(mǎn)的創(chuàng)新精神、活躍的創(chuàng)新思維、高超的創(chuàng)新能力、科學(xué)的創(chuàng)新實(shí)踐[2-3]。為了適應(yīng)這種轉(zhuǎn)變，很多醫(yī)學(xué)類(lèi)院校都在研究生中開(kāi)設(shè)了《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《醫(yī)學(xué)科研方法》這兩門(mén)課程，以達(dá)到培養(yǎng)全面型人才的目的。近年來(lái)，逐漸在本科學(xué)生中也開(kāi)設(shè)了這兩門(mén)課程。
在醫(yī)學(xué)科研相關(guān)內(nèi)容的學(xué)習(xí)中，《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《醫(yī)學(xué)科研方法》是相輔相成、相互促進(jìn)的兩門(mén)課程[4-6]，但是我在教學(xué)中發(fā)現(xiàn)，我校的醫(yī)學(xué)類(lèi)專(zhuān)業(yè)學(xué)生的課程設(shè)置中，有的專(zhuān)業(yè)兩門(mén)課程都學(xué)習(xí)了，有的專(zhuān)業(yè)只學(xué)習(xí)了一門(mén)課程，兩門(mén)課程都學(xué)習(xí)的專(zhuān)業(yè)中，有的設(shè)置在同一學(xué)期，有的設(shè)置在不同的學(xué)期。為了探討課程設(shè)置的最佳效果，我對(duì)這幾類(lèi)班級(jí)做了調(diào)查。
一、對(duì)象與方法
1.1 研究對(duì)象
以2012級(jí)醫(yī)學(xué)本科本學(xué)期開(kāi)設(shè)了《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》的班級(jí)為研究對(duì)象，分成三大類(lèi)，分別是在學(xué)習(xí)《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》之前沒(méi)有學(xué)習(xí)過(guò)《醫(yī)學(xué)科研方法》的班級(jí)、在學(xué)習(xí)《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》之前的某學(xué)期學(xué)習(xí)過(guò)《醫(yī)學(xué)科研方法》的班級(jí)、以及在學(xué)習(xí)《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》的同時(shí)正在學(xué)習(xí)《醫(yī)學(xué)科研方法》的班級(jí)，在這三類(lèi)中分別隨機(jī)選擇一個(gè)班級(jí)作為研究對(duì)象，稱(chēng)為甲班、乙班和丙班，共208人。這三個(gè)班級(jí)所使用的《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》和《醫(yī)學(xué)科研方法》的教材一致，授課學(xué)時(shí)、內(nèi)容相同。
1.2 研究方法
采用問(wèn)卷調(diào)查的方式，給研究對(duì)象發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷。
1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理
資料錄入和分析均采用SPSS17.0軟件，計(jì)數(shù)資料采用卡方檢驗(yàn)的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
二、結(jié)果
2.1 調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果
在整個(gè)學(xué)期的教學(xué)結(jié)束以后，對(duì)所選三個(gè)班的同學(xué)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，結(jié)果見(jiàn)表1、表2。
三、討論
《醫(yī)學(xué)科研方法》這門(mén)課程主要的教學(xué)內(nèi)容為：科研設(shè)計(jì)的基本概念、科研設(shè)計(jì)的三要素、科研設(shè)計(jì)的原則、科研設(shè)計(jì)的類(lèi)型、動(dòng)物實(shí)驗(yàn)、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的閱讀、醫(yī)學(xué)論文的寫(xiě)作等。《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》的主要教學(xué)內(nèi)容為：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念、數(shù)據(jù)的分類(lèi)、t檢驗(yàn)、方差分析、卡方檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)等。
在本次調(diào)查中，上過(guò)《醫(yī)學(xué)科研方法》的班級(jí)對(duì)科研的興趣和了解比未上過(guò)《醫(yī)學(xué)科研方法》的班級(jí)要高，差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)，這說(shuō)明醫(yī)學(xué)科研方法確實(shí)有開(kāi)設(shè)的必要，能讓學(xué)生們?cè)诒究频膶W(xué)習(xí)階段對(duì)科研有所了解，為以后的深造打下基礎(chǔ)。
在內(nèi)容上，醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中學(xué)生們會(huì)學(xué)習(xí)到的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，都是與醫(yī)學(xué)科研方法中學(xué)習(xí)到的科研設(shè)計(jì)類(lèi)型相對(duì)應(yīng)的，在沒(méi)有上過(guò)醫(yī)學(xué)科研方法課程的班級(jí)中，就需要教師額外給學(xué)生講解相對(duì)應(yīng)的科研設(shè)計(jì)類(lèi)型，并且還要給學(xué)生解釋統(tǒng)計(jì)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用，這就耗費(fèi)了上課的時(shí)間，且很多學(xué)生在上課時(shí)簡(jiǎn)單的講解中并不能很好的理解各種科研設(shè)計(jì)類(lèi)型。如果兩門(mén)課程分開(kāi)兩個(gè)學(xué)期進(jìn)行教學(xué)，學(xué)生們對(duì)之前的內(nèi)容就會(huì)有所遺忘，因此乙班和丙班兩個(gè)班級(jí)的大部分學(xué)生都覺(jué)得將兩門(mén)課程放在同一個(gè)學(xué)期教學(xué)能促進(jìn)相互的理解，內(nèi)容上顯得更加的連貫。
本次研究只是對(duì)《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》和《醫(yī)學(xué)科研方法》這兩門(mén)課程在內(nèi)容理解上的相互促進(jìn)進(jìn)行了初步的探索，為以后的學(xué)生培養(yǎng)方案的改革提供了一定的依據(jù)。但在任何課程的教學(xué)中，教學(xué)效果不僅僅是由培養(yǎng)方案中的課程開(kāi)課順序決定的，對(duì)教學(xué)效果有影響的還有教學(xué)模式，要將好的教學(xué)模式與合理的培養(yǎng)方案結(jié)合起來(lái)，才能培養(yǎng)出具有實(shí)際運(yùn)用能力的、全面發(fā)展的學(xué)生。
