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時間：2023-07-19 09:29:32
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統(tǒng)計學是一門基于試驗數(shù)據(jù)的搜集、整理，對研究目標的統(tǒng)計性質(zhì)進行分析和推斷的學科，更是一門綜合運用數(shù)學科學、計算機科學、信息學等工具學科、并與自然科學、社會科學相結(jié)合的多學科相交叉的邊緣學科。在我國，早期的統(tǒng)計學設(shè)置比較狹隘，多作為數(shù)學學科的概率統(tǒng)計和經(jīng)濟學科的經(jīng)濟統(tǒng)計等子學科。直到 1998年，國家教育部設(shè)立了統(tǒng)計學專業(yè)[1]，2011年頒布的《普通高等學校本科專業(yè)目錄》更把統(tǒng)計學提升為一級學科!由此可見，統(tǒng)計學的專業(yè)地位及其重要性得到了廣泛的認可。
與之相反，關(guān)于統(tǒng)計學專業(yè)教學的研究還處于起步階段。相比于其他大類專業(yè)的教學研究，關(guān)于統(tǒng)計專業(yè)教學的教學語言設(shè)計的研究還未得到深入發(fā)展。
教學語言是一類廣義的語言，是教學者與教學對象的多種感官的交流;同時，也是一種人文文化的載體，是一種民族文化的展示。教學語言的設(shè)計，就是通過調(diào)動教學對象的聽覺、視覺、感覺等多方面來實現(xiàn)教學目標。
統(tǒng)計學專業(yè)的教學語言主要包括：口語語言、文字語言、符號語言、圖表語言和肢體語言，本文將從上述五個方面對統(tǒng)計學專業(yè)的教學語言設(shè)計展開討論與研究。
一、充分運用口語語言闡述教學內(nèi)容
口語語言，是教學內(nèi)容闡述的主要載體之一，是師生之間思想、情感交流的主要工具。由于統(tǒng)計學是與自然科學、社會科學相結(jié)合的多學科相交叉的邊緣學科，統(tǒng)計學專業(yè)教學的口語語言與一般教學的口語語言既有聯(lián)系，又有區(qū)別，主要具有以下特點：
1.對于基礎(chǔ)理論的教學，口語語言要準確、規(guī)范
由于統(tǒng)計學的基礎(chǔ)理論主要是基于各種模型，通過邏輯推導來進行分析和推斷，并以高等數(shù)學形式來描述，因此相關(guān)教學的口語語言應(yīng)以標準的數(shù)學口語語言來準確、規(guī)范地闡述相應(yīng)的數(shù)學理論，特別要注意相應(yīng)的模型理論的提出和邏輯關(guān)系的表述、推導等，依此來幫助學生準確地理解、把握統(tǒng)計學的基礎(chǔ)理論; 同時，對復雜的邏輯關(guān)系及符號含義，要做出準確的表述，幫助學生在有限的課堂教學時間內(nèi)了解、體會相應(yīng)的含義，并能進行熟練、獨立的運用。
2.對于后續(xù)課程的具體教學內(nèi)容，口語語言要親切、生動
在針對特定的知識點的教學過程中，教師要通過口語設(shè)計，把抽象的數(shù)學理論轉(zhuǎn)換為具體的形象感覺，并結(jié)合適當?shù)默F(xiàn)實案例加以說明。特別是抽象的概念，比如隨機過程中“下鞅”、“上鞅”、“鞅”以及“遍歷性”等概念，要努力避免平鋪直敘、照本宣科地進行授課，而是把該概念與日常實例相結(jié)合。
該定理是其后重要結(jié)論的基礎(chǔ)，具有重要意義，但其證明太過數(shù)學化，因此在課堂教學中，并不進行證明，而采用簡明的語言來進行說明。對第一個不等式，可以強調(diào)為“在每個樣本點上，取所有隨機變量的最小值，做成一個新的隨機變量，它的均值不會大于所有隨機變量先做平均再取最小的那個值”，即“最小值的期望，小于等于期望的最小值”;從而整個定理敘述為“最小值的期望，小于等于期望的最小值，小于等于期望的最大值，小于等于最大值的期望”。
由此可見，在課堂教學過程中，通過語言設(shè)計來調(diào)動學生的積極性，再結(jié)合語音、語調(diào)、語速等變化來突出重點、強調(diào)難點、控制教學節(jié)奏，可以讓學生更好地理解具體教學內(nèi)容。
二、準確運用文字語言刻畫基本內(nèi)容
文字語言，是教學內(nèi)容可視化的主要載體之一，是學生明確認知教學內(nèi)容的主要途徑。統(tǒng)計學專業(yè)教學的文字語言的“準確性”，應(yīng)具有如下特點：
1.對于基礎(chǔ)理論的教學，注重文字語言的“數(shù)學性”
由于統(tǒng)計學是以數(shù)學理論為基礎(chǔ)的，因此，文字語言要符合數(shù)學描述的一般要求;同時，也要注重結(jié)合教學目的，進行適當?shù)恼{(diào)整來強調(diào)重點。
比如，統(tǒng)計量的定義：“設(shè)x1，x2，…，xn為取自某總體的樣本，若樣本函數(shù)T=Tx1，x2，…，xn中不含有任何未知參數(shù)，則稱T為統(tǒng)計量”。在該定義中，應(yīng)當注意三個非常重要的細節(jié)：“x1，x2，…，xn”、“任何”和“未知”。如果在教學過程中，不強調(diào)這幾個細節(jié)，就可能忽略了小標“n”這個已知參數(shù)，從而產(chǎn)生對統(tǒng)計量概念的混淆，影響對統(tǒng)計量“樣本均值”的認識。
2.對于后續(xù)課程的案例教學，強調(diào)文字語言的“概括性”
統(tǒng)計學處理的是實際的、非數(shù)學的對象，特別是一些來自社會經(jīng)濟活動的、真實物理環(huán)境的或現(xiàn)實遺傳學科的具體實例。此時的文字語言，不僅要具有抽象性，拋棄不必要、不相關(guān)的、過多的背景描述，還要樸實易懂，最大限度地概括試驗的理論背景、數(shù)據(jù)的研究意義。其意義在于，既利于學生理解研究的問題，明確研究的目標，同時也為學生的思考留出相應(yīng)的空間。
三、簡明地運用符號語言，壓縮復雜意義
符號，是一些基本概念、基本性質(zhì)、運算法則的縮寫;符號語言，就是利用基本符號，以簡單、明確和形式化的方式來簡化復雜關(guān)系及大量文字性描述。在形式上，符號語言可以簡化計算和推理過程，明確其中的邏輯過程，展現(xiàn)其抽象性;在意義上，通過結(jié)合具體試驗背景，符號語言精練了相關(guān)信息的描述，體現(xiàn)其簡潔性。由此可見，符號語言對相應(yīng)學科的發(fā)展、傳播和普及都有重要的推動作用。
對統(tǒng)計學專業(yè)而言，其基礎(chǔ)理論部分的符號語言基本與高等數(shù)學的符號語言是相似的，因此，在教學過程中，教師要有意識地訓練學生對符號的靈活運用，并提及相應(yīng)符號的意義。
對統(tǒng)計專業(yè)低年級學生，教師要通過符號語言的設(shè)計，消除學生對符號的陌生感，使學生牢固地掌握各類符號的意義，熟練地運用各類符號描述相對復雜的含義，并將復雜的文字性描述利用符號來進行簡化描述，進而培養(yǎng)學生利用符號語言來壓縮復雜意義的能力。
例如，在概率統(tǒng)計中，隨機變量的期望EX是一個重要概念，通過不同的角度可以得到不同形式的符號描述。在符號語言下，概率空間記為Ω，F(xiàn)，P，隨機變量記為X，對應(yīng)的密度函數(shù)和分布函數(shù)分別記為px和Fx，從而隨機變量的數(shù)學期望EX有如下表述記為
其中，EX是數(shù)學期望(expectation)的符號，第一個等式為實空間R中的數(shù)學期望描述，這是一般概率論中的結(jié)論;第二個等式為實空間中的一般隨機變量的數(shù)學期望表達式;第三個等式則為在概率空間Ω，F(xiàn)，P中的描述形式，是Riemann-Stieltjes積分，這是在隨機分析范圍下常用的描述方式。因此，在教學過程中，教師應(yīng)強調(diào)上述關(guān)系式的意義及使用范圍。
再如Lindeberg-Levy中心極限定理：設(shè){Xi}∞i=1是相互獨立、同分布的隨機變量序列，且EXi=μ，VarXi=σ2& gt;0都存在;若記Y*n = X1 + X2 + 上述定理中的符號沿襲了高等數(shù)學的符號方式，同時，將σn改寫為nσ2，其目的在于強調(diào)正態(tài)分布關(guān)于參數(shù)μ和σ2的依賴關(guān)系。強調(diào)這種依賴關(guān)系，有利于學生對正態(tài)分布的掌握，進一步明確隨機變量與其特征參數(shù)的關(guān)系，也為后續(xù)其他重要分布和統(tǒng)計量的學習奠定基礎(chǔ)。
對統(tǒng)計學專業(yè)高年級的學生，教師要注意引導學生基于基本符號，在特定的實際問題中，創(chuàng)造性地定義一些新符號，并賦予明確的含義，從而把特定問題進行符號化描述，簡化統(tǒng)計分析、推斷過程。這里需要注意的是，所定義的新符號首先要遵循一般的符號原理與意義，不只是符號的數(shù)學意義，還有在特定問題下的符號意義;其次，滿足問題分析的需要，充分利用特有名詞的縮寫、符號的上、下標等。
比如，在回歸分析中，基于多變量的多項式回歸模型中，因變量y關(guān)于自變量x1，x2的二元二次回歸模型為：y = β0 + β1 x1 + β2 x2 + β11 x21 + β22 x22 + β12 x1 x2 + ε。在該表達式中，β的小標1、2分別代表與變量x1，x2有關(guān)，而重復出現(xiàn)的次數(shù)則表征了相應(yīng)變量的階數(shù)。因此，建議在教學過程中，對該類下表可以進行改進，比如將β12改記為β1，2，即下標中的“12”改為“1，2”，通過添加“，”進一步明晰變量的交互關(guān)系。
四、合理運用圖表語言，明晰基本關(guān)系
圖表語言，是利用圖像、表格等直觀的形象來描述復雜的概念、關(guān)系以及抽象數(shù)據(jù)所具有的含義。與符號語言的簡潔和抽象相比，圖表語言更具形象、直觀的特性，能記錄數(shù)量變化趨勢、表達變量之間的關(guān)系以及展現(xiàn)概念之間的相關(guān)關(guān)系，因此，在統(tǒng)計學專業(yè)教學中，圖表語言具有非常重要的意義與作用。
1.數(shù)據(jù)圖表，記錄數(shù)量變化趨勢
數(shù)據(jù)圖表，主要是對試驗結(jié)果所獲得的數(shù)據(jù)的形象表達，比如某地區(qū)的生產(chǎn)總值、居民消費額、空氣中污染物含量等具體數(shù)據(jù)的excel表格或柱狀圖，以及對抽象數(shù)據(jù)處理之后所形成的頻數(shù)直方圖、頻率直方圖、盒子圖等。依據(jù)不同的目的，選用不同的數(shù)據(jù)圖表來說明進行統(tǒng)計分析的依據(jù)，并掌握進行統(tǒng)計推斷的方向。
2.分析圖表，表達變量之間的關(guān)系
分析圖表，主要是指基于概率論與統(tǒng)計分析所得到的分析結(jié)論的圖表，目的在于展示分析結(jié)論，進而解釋變量關(guān)系。主要包括：(1)教材所附的典型分布的分布表，如正態(tài)分布表、F分布表、t分布表等;(2)數(shù)據(jù)分析表，如回歸分析中所得到的Model Summery、ANVOA、Coefficients等;(3)結(jié)論預測表，如變量擬合圖、時間序列分析表等。
3.關(guān)系圖表，展現(xiàn)概念之間的相關(guān)關(guān)系
關(guān)系圖表，主要是指為了那些抽象描述多個概念之間的相關(guān)關(guān)系，是對各種概念、方法、思想等的總體描述。從大的角度上講，借助于關(guān)系圖表，學生對統(tǒng)計學的發(fā)展、不同統(tǒng)計思想與方法間的異同等方面，會形成整體認識，常見于導論一類課程。從小的角度上講，通過建立關(guān)系圖表，學生可以進一步區(qū)分具體的概念，深化知識點的理解和運用。
五、巧妙運用肢體語言，深化教學效果
肢體語言，主要是指教師在教學過程中通過動作、姿勢、表情等肢體的動作和變化來傳達教學內(nèi)容、實現(xiàn)教學目的的行為。首先，肢體語言具有形象、生動、操作性強;其次，易于學生的模仿與體會，以形成對抽象概念的形象認識;再次，可以很好地控制教學進程，如加速新課程的引入、教學內(nèi)容的轉(zhuǎn)換等。同時，可以活躍課堂氣氛，調(diào)動學生的積極性，傳遞教師對學生的關(guān)懷。
總之，教學設(shè)計是指為實現(xiàn)教學目標，教師依據(jù)學習原理和教學理論，對各個環(huán)節(jié)進行具體計劃，進而形成完整、有效的教學方案的過程。為了充分、有效地利用課堂教學，教師應(yīng)該運用多種方法和技巧來實現(xiàn)與學生的交流。因此，教學語言的設(shè)計就顯得更為重要。通過不斷地研究與實踐，教師的教學語言設(shè)計能力將會得以豐富和提高，取得事半功倍的效果。
【Abstract】According to the characteristic and the teaching difficulty of Bayesian statistics， we introduce the definition of posterior distribution by comparing the Bayesian formula in classical statistical. Combining with case study and using mathematics software， students can understand the meaning deeply and calculate quickly. Through the importance of posterior distribution in Bayesian statistics， students could have deep experience in the future study. We should also cultivate students' autonomous learning interest and the ability of creative thinking to solve the problem.
【Keywords】Bayesian statistics；Posterior distribution；Comparison method
貝葉斯統(tǒng)計是統(tǒng)計學專業(yè)中唯一一門非經(jīng)典統(tǒng)計學的學科。英國學者貝葉斯的遺作《論有關(guān)機遇問題的求解》，提出了著名的貝葉斯公式和一種歸納推理方法，成為了貝葉斯學派的奠基石。之后，在Jeffreys、Good、Savage、Berger等學者的不斷努力下，把貝葉斯方法在觀點和理論上不斷完善，并在工業(yè)、經(jīng)濟、管理等領(lǐng)域獲得了成功的應(yīng)用[1]。目前，貝葉斯學派已發(fā)展成為一個有影響的統(tǒng)計學派，打破了經(jīng)典統(tǒng)計學一統(tǒng)天下的局面，占據(jù)了統(tǒng)計學的半壁江山。
1 貝葉斯統(tǒng)計的特點和教學難點
貝葉斯統(tǒng)計是在與經(jīng)典統(tǒng)計的爭論中逐漸發(fā)展起來的。其基本思想和觀點是：總體分布中的未知參數(shù)可以看作隨機變量；事件的概率除了用頻率解釋外，還可用個人經(jīng)驗和歷史資料來獲得，即承認主觀概率；在經(jīng)典統(tǒng)計所用的總體信息和樣本信息外，還充分利用了抽樣之前的信息―先驗信息，并可根據(jù)先驗信息獲得先驗分布。而這些觀點在經(jīng)典統(tǒng)計學看來都是不合理的。實際上，人們在生活中都在不知不覺的運用貝葉斯的思想解決問題。比如，醫(yī)生在做手術(shù)之前會根據(jù)病人的病情和自己的經(jīng)驗估計手術(shù)成功的概率；免檢產(chǎn)品的鑒定需要利用該產(chǎn)品以往的不合格品率的歷史資料，若多次在零附近，且每隔一段時間抽查，仍保持該結(jié)果，則認定該產(chǎn)品為免檢產(chǎn)品。這些實例都是在運用了先驗信息后才得到了更好的解決，因此，若能充分利用先驗信息，對于解決很多統(tǒng)計問題，無疑是非常有利且有效的。
然而正是由于貝葉斯統(tǒng)計獨有的思想和方法，學生在習慣于以往所學的經(jīng)典統(tǒng)計的課程思路情況下，接受起來有一定的困難。因此，教師在教授過程中一定要深入淺出，運用實例，易于學生理解。將貝葉斯統(tǒng)計與經(jīng)典統(tǒng)計比較講授相關(guān)內(nèi)容，讓學生從熟悉的知識進入，循序漸進逐步認識貝葉斯方法和理論。
2 比較法引入后驗分布定義，案例加深理解，數(shù)學軟件輔助教學
后驗分布的定義是貝葉斯統(tǒng)計中第一章課程的內(nèi)容，學生剛剛接觸，理解起來有一定的難度?？捎山?jīng)典統(tǒng)計中所熟悉的貝葉斯公式引入講解，比較容易接受。另外通過實用案例，激發(fā)學生的學習興趣，并能更好理解定義。
2.1 貝葉斯公式
這就是概率統(tǒng)計中著名的貝葉斯公式，也叫逆概率公式[2]。我們可將事件B看作是試驗結(jié)果，A1，A2，…，An看作是導致結(jié)果B的原因。則該公式表明了結(jié)果B發(fā)生條件下由第i個原因?qū)е碌母怕?。即?zhí)果索因[3]。
案例1
已知5%的男人和0.25%的女人是色盲，現(xiàn)隨機挑選一人，檢驗為色盲，若男人和女人各占人數(shù)的一半，問此人是男人的概率。
設(shè)B為隨機抽取一人為色盲，A為隨機抽取一人為男人，A為隨機抽取一人為女人。則P（A）=0.5，P（A）=0.5，且P（B|A）=0.05，P（B|A）=0.0025。故根據(jù)貝葉斯公式，有：
在貝葉斯公式中，結(jié)果B可認為是已經(jīng)出現(xiàn)的樣本數(shù)據(jù)x，發(fā)生結(jié)果的原因Ai可認為是未知的隨機變量θ的取值。于是將貝葉斯公式推廣可得到后驗分布的離散形式定義。
2.2 后驗分布的離散形式
設(shè)總體x服從分布密度p（x|θ），其中θ為離散型隨機變量，取值為有限個或可列個。即θ=θi，i=1，2，…。θ的先驗分布為π（θi）=P（θ=θi），i=1，2，…。樣本的觀察值為x=（x1，x2，…，xn），樣本聯(lián)合分布密度為，則θ的后驗分布為：
將離散形式推廣得到連續(xù)形式的后驗分布定義。
2.3 后驗分布的連續(xù)形式
2.若總體x為離散型隨機變量，則總體分布密度p（x|θ）改為分布列P（X=x|θ），后驗分布的離散形式和連續(xù)形式就不難寫出來了。
先驗分布π（θ）反映了人們在抽樣前對參數(shù)θ的認識，而后驗分布π（θ|x）則是在獲得了樣本后，對參數(shù)θ的認識，是人們利用總體信息、樣本信息（統(tǒng)稱為抽樣信息）對先驗分布π（θ）的認識作調(diào)整的結(jié)果。
案例2
英國統(tǒng)計學家Savage（1961年）考察一個統(tǒng)計實驗：一位常飲牛奶加茶的婦女聲稱，她能辨別先倒進杯子里的是茶還是牛奶。對此作了10次試驗，結(jié)果她都說對了。
若不考慮該婦女的經(jīng)驗，則應(yīng)認為每次她猜對的概率為0.5，則10次猜對的概率為0.510=0.0009766非常小，顯然與實際不符，不合理。因此應(yīng)該充分利用經(jīng)驗，即先驗信息。對該婦女的了解，認為有可能她每次猜對的概率為0.95。設(shè)θ為她每次猜對的概率，則取值為0.95或者0.5。
可見，抽樣前后，對于猜中的概率θ=0.95的可能性從先驗概率0.6變?yōu)楹篁灨怕?.9989，提高了很多，這主要是由于考慮了樣本（10次全部猜對）的緣故。后驗分布正是在樣本參與下對參數(shù)θ的認知的改變，這個案例生動形象的說明了后驗分布的含義。在進行計算和分析過程中，如上述的后驗概率計算，可以運用Matlab等數(shù)學軟件輔助教學工具。適當安排數(shù)學實驗課程，使得學生能夠很好的掌握有關(guān)貝葉斯統(tǒng)計課程的數(shù)學軟件的使用。
3 后驗分布在貝葉斯統(tǒng)計中的地位及作用
后驗分布是基于總體信息、樣本信息和先驗信息三種信息的綜合結(jié)果，是一個非常重要的定義，在整個貝葉斯統(tǒng)計學中起著基石一樣的作用。貝葉斯統(tǒng)計的點估計、區(qū)間估計、假設(shè)檢驗及預測等統(tǒng)計推斷問題都是建立在后驗分布基礎(chǔ)之上進行的。而在后驗分布引入損失函數(shù)之后，便構(gòu)成了貝葉斯決策理論的基本框架。顯然，后驗分布在貝葉斯統(tǒng)計中占有舉足輕重的地位，可以說任何貝葉斯統(tǒng)計問題都離不開后驗分布。因此，在學習該定義之初應(yīng)使學生能夠理解好，并靈活運用定義。在后續(xù)其他貝葉斯理論的講授中應(yīng)逐步加深對該定義的認識和應(yīng)用。
4 結(jié)束語
貝葉斯統(tǒng)計課程是在統(tǒng)計學花海中的一支獨秀。通過對后驗分布定義的教學研究探索，我們可以將其方法推而廣之，運用到貝葉斯統(tǒng)計中的其他理論知識的講授中。在教師教學和學生學習的過程中，貝葉斯方法和思維方式都是與其他統(tǒng)計學科非常不同的。因此，可以在與熟知的經(jīng)典統(tǒng)計學的對照中比較學習，深入淺出，列舉實際案例，易于理解。通過案列的講解還能激發(fā)學生的學習興趣，提高主動思考和解決實際問題的能力，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新意識和應(yīng)用能力。當學生遇到某個問題時，若能不僅局限于經(jīng)典統(tǒng)計方法，還能考慮到使用貝葉斯方法結(jié)合解決，也就具備了貝葉斯思想，那么該課程的開設(shè)便達到了目的。若能有部分同學有興趣進一步拓寬貝葉斯方法的應(yīng)用領(lǐng)域，深入研究學習，那么我國的貝葉斯統(tǒng)計研究就后繼有人了。
【參考文獻】
2地質(zhì)統(tǒng)計方法發(fā)展現(xiàn)狀
地質(zhì)統(tǒng)計學作為一個年輕的邊緣學科，正處在蓬勃向前發(fā)展的階段，目前地質(zhì)統(tǒng)計方法的發(fā)展主要有以下幾個方面：
2．1兩大學派地質(zhì)統(tǒng)計學發(fā)展至今，出現(xiàn)了兩個學派。
一個是以A．G儒爾奈耳(A．GJourna1)為首的“斯坦福地質(zhì)統(tǒng)計學派(非參數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計學派)”。這一學派研究了不需要對數(shù)據(jù)的分布做假設(shè)的快速條件模擬、概率克立格法和指示克立格法等方法，并且研究了軟數(shù)據(jù)的使用問題。另一個學派以馬特隆教授為首，他們開展了以正態(tài)的假設(shè)為基礎(chǔ)的析取克立格法和條件模擬研究，把協(xié)同克立格法和主成分分析進行有效結(jié)合，形成簡單克立格法、析取克立格法、泛克立格法和普通克立格法等一系列的方法和理論，這些方法都要用實際的樣品數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，所以也稱“參數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計學”
2．2多學科的滲透形成新克立格法
目前，對于含有一些特異值，接近了高斯分布的具體數(shù)據(jù)，就要把穩(wěn)健統(tǒng)計學思想應(yīng)用到求變差函數(shù)當中，繼而提出了穩(wěn)健克立格法；把多元區(qū)域化的變量引到克立格法中，運用兩個或兩個以上有相關(guān)性的變量對某一個變量估值，繼而產(chǎn)生了協(xié)同克立格法；把多元區(qū)域化的變量引到指示克立格法中，繼而得到了協(xié)同指示克立格法。
2．3多領(lǐng)域應(yīng)用地質(zhì)統(tǒng)計學目前不斷擴展其應(yīng)用領(lǐng)域，深入到生活的各個方面。
3地質(zhì)統(tǒng)計方法在地質(zhì)工程中的重要作用
隨著市場飛速發(fā)展，統(tǒng)計方法運用在地質(zhì)工程是時代潮流發(fā)展的必然。以前我們在計算礦產(chǎn)資源的儲量時，常用不同級別儲量的工程密度，用稀密法得到相對誤差來論證礦產(chǎn)資源儲量的可靠程度，并將相對誤差值作為衡量礦產(chǎn)資源儲量精度的標準。然而，這種方法缺乏科學根據(jù)，被許多人置疑，地質(zhì)統(tǒng)計方法的出現(xiàn)很好地解決了這類問題。地質(zhì)統(tǒng)計工作是深化我國經(jīng)濟體制改革和加強經(jīng)濟發(fā)展的必然要求。地質(zhì)統(tǒng)計不但可以整體估計，還能對局部進行估計，對原有的數(shù)學方法和理論進行選擇創(chuàng)新，把更好地解決面臨的地質(zhì)問題作為目標。地質(zhì)統(tǒng)計估計的克立格方差是一個很好的估計精度，其估計精度高較高。地質(zhì)統(tǒng)計的隨機模擬能很好的再現(xiàn)出地質(zhì)變量變化，從而為定量研究地質(zhì)體提供一個有利的基礎(chǔ)和可靠的保障。
4一維變差函數(shù)
可以假設(shè)空間中一點只在一維數(shù)軸X上變化，把區(qū)域化變量z作者簡介：常維(1990一)，男，江蘇泰興人，本科生，研究方向為統(tǒng)計學。(x)在X，x+／兩點處的數(shù)值的差的方差的一半定義成區(qū)域化變量z(x)在x方向上的變差函數(shù)，記為：‘P(x)=—1V(x)一Z(x+1)]=—1E[Z(x)一Z(x+／)】一{E[Z(x)卜E[Z(x+／)】}z公式中，‘P(x)表示變差函數(shù)；E表示期望值，V表示方差。變差函數(shù)的函數(shù)值僅依賴于x和Z兩個自變量。在本假設(shè)條件下，變差函數(shù)僅依賴于分割它們的距離z和方向，因而變差函數(shù)可定義成：變差函數(shù)是在任一方向，相距f的兩個區(qū)域化變量[z(x)和(x+／)的增量的方差的一半。變差函數(shù)是一個有關(guān)距離的函數(shù)，描述不同位置變量的相似性，‘p值越大，變量的相關(guān)性越差。通常情況下，‘p值隨著距離矢量Z的增大而增大，直到到達一定值時‘p達到極大值，之后保持不變。
5統(tǒng)計方法在地質(zhì)工程中的應(yīng)用
1977年地質(zhì)統(tǒng)計學正式引入我國，經(jīng)過我國對地質(zhì)統(tǒng)計方法的努力學習，地質(zhì)統(tǒng)計方法在我國得到了飛快的發(fā)展，目前廣泛應(yīng)用于以下幾個方面：
5．1用于儲層的預測石油地質(zhì)學研究中的一個重要的難點和熱點，就是對儲層的參數(shù)進行一個有效的科學的預測。我國原先利用的是傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計的方法，這種方法是純數(shù)學的方法，沒有充分考慮到儲層參數(shù)間相關(guān)性和空間連續(xù)性的問題，也不附帶任何的地質(zhì)意義，因此，對儲層的參數(shù)預測有較大局限性。使用地質(zhì)統(tǒng)計方法就可以有效解決這一問題，它以區(qū)域化的變量理論作為基礎(chǔ)，對地質(zhì)參數(shù)的空間變化方向性和趨勢都有了充分的全面的考慮，再克里金方法的外推和插值的功能，算出了與地質(zhì)規(guī)律吻合的統(tǒng)計方法和模型，繼而表征儲層參數(shù)的規(guī)律變化，利用這規(guī)律，針對滲透率和孔隙度等參數(shù)的空間展布開展有效又合理的預測。
5．2用于不確定性描述油藏的復雜變化，很難通過動態(tài)或靜態(tài)的確定性模型來反映。只有運用地質(zhì)統(tǒng)計方法，用不確定性的描述，才能反映出真實的復雜油藏模型。地質(zhì)統(tǒng)計方法最大的一個優(yōu)點就是可以很方便地把不同的資料有效整合應(yīng)用，如生產(chǎn)、測井、地震、地質(zhì)等方面信息，這些對于油藏；隹確的描述是非常關(guān)鍵的。這種不確定性的描述可以給油藏工程師一個可選擇的參考，幫助他們?nèi)娣治觯贫ㄒ粋€合理的科學的開發(fā)方案。
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2015）18-0247-02
生物統(tǒng)計學是數(shù)理統(tǒng)計方法在生物科學領(lǐng)域的應(yīng)用，它主要是研究數(shù)據(jù)資料的收集、整理、分析和解釋的科學[1]。生物統(tǒng)計學是我院動物科學、動物醫(yī)學、動物藥學、動植物檢疫、水產(chǎn)飼草等專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課，由于該課程理論抽象、公式繁多、內(nèi)容枯燥，是學生們普遍認為難學的一門課程[2]。實驗教學是培養(yǎng)學生理論聯(lián)系實際，提高創(chuàng)新意識和實踐能力的重要環(huán)節(jié)。在生物統(tǒng)計學的教學工作中充分認識并落實實驗教學的地位，對于培養(yǎng)學生運用數(shù)理統(tǒng)計方法解決生物學領(lǐng)域問題的能力、增強創(chuàng)新意識、提高人才培養(yǎng)質(zhì)量有著重要的作用[3]?？梢妼嶒灲虒W在生物統(tǒng)計學中占有重要地位，因此我們應(yīng)該注重實驗教學環(huán)節(jié)并對其適時改革。
一、SPSS在生物統(tǒng)計學上機實驗中的應(yīng)用
目前，在生物統(tǒng)計學上機實驗課中，可選用的軟件有Excel、SPSS、SAS、Oringin和R軟件等[4-7]。其中SPSS為專業(yè)統(tǒng)計軟件，其統(tǒng)計分析功能較強，是復雜、大型統(tǒng)計分析中的常用工具[8]。SPSS即社會科學統(tǒng)計軟件包是世界著名的統(tǒng)計分析軟件之一，“易學、易用、易普及”是SPSS軟件最大的競爭優(yōu)勢，也是廣大數(shù)據(jù)分析人員對其偏愛有加的主要原因。SPSS主要具有以下優(yōu)點：大量成熟的統(tǒng)計分析方法、完善的數(shù)據(jù)定義操作管理、開放的數(shù)據(jù)接口、靈活的統(tǒng)計表格和統(tǒng)計圖形。因此我們在實驗教學中首選SPSS軟件作為上機用統(tǒng)計軟件。由于SPSS軟件版本多，而且多為英文版，對于初學者來說中文版本更為適合，因此我們專門購買了SPSS17中文多國語言版本。
SPSS軟件運行時有多個窗口，各窗口有各自的作用，但是想快速入門，只需要熟悉兩個基本窗口即可，他們是數(shù)據(jù)編輯窗口（SPSS Data Editor）和結(jié)果輸出窗口（SPSS Viewer）。數(shù)據(jù)編輯窗口是SPSS的主要程序窗口（見圖1），其功能主要是定義SPSS數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、錄入數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的錄入一般分兩種方法：（1）在數(shù)據(jù)編輯窗口里，新建數(shù)據(jù)，首先打開數(shù)據(jù)編輯窗口的左下方“變量視圖”，在里面定義需要錄入數(shù)據(jù)的變量名稱以及其他選項，如圖1中的“品種”、“血糖值”就是變量名，然后回到數(shù)據(jù)視圖，可以在定義好的變量下錄入相應(yīng)的數(shù)據(jù)。（2）在數(shù)據(jù)編輯窗口里，可以直接打開已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)，如“.cav、.xls、.dbf、.txt”等形式的數(shù)據(jù)資料。SPSS結(jié)果輸出窗口是SPSS的另一個主要窗口（見圖2），它的主要功能是顯示管理SPSS統(tǒng)計分析結(jié)果、報表及圖形。SPSS結(jié)果輸出窗口中顯示的結(jié)果等信息可以保存起來，以后需要時候可以再打開查看結(jié)果。
二、數(shù)顯互動系統(tǒng)在生物統(tǒng)計學上機實驗中的應(yīng)用
生物統(tǒng)計學的上機操作實驗環(huán)節(jié)可以提高學生的動手能力，還可以提高其解決實際問題的能力。但是對于從未接觸過SPSS統(tǒng)計軟件的初學者來說，只是口述SPSS統(tǒng)計軟件的各種操作是不夠的，學生不容易接受，而且會手忙腳亂。因此我們使用的是Motic第二代數(shù)碼顯微互動系統(tǒng)，該系統(tǒng)由教師主控單元、學生終端單元和鏈接教師和學生間的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)三部分組成。該系統(tǒng)的優(yōu)點在于可進行圖像的實時數(shù)字傳輸，實現(xiàn)師生雙向信息互動和文件傳送[8]。
生物統(tǒng)計學的整個上機實驗過程主要包括以下幾個環(huán)節(jié)：（1）老師演示：學生上機操作前老師要以例題的形式進行講解和操作，教師通過數(shù)碼互動系統(tǒng)在主控單元計算機屏幕進行數(shù)據(jù)分析操作，每名學生坐在自己的電腦前就可以從電腦上看到教師分析數(shù)據(jù)時的每一個操作動作，這樣可以使得學生很快就掌握了該次上機的詳細操作步驟。（2）學生操作：學生針對本次實驗內(nèi)容自己上機運用SPSS軟件進行相應(yīng)的統(tǒng)計分析，在這個環(huán)節(jié)里如果學生遇到不會操作的地方，可以舉手向老師請教，在老師的指導下能夠順利完成實驗內(nèi)容。（3）寫電子版實驗報告：只用SPSS分析完數(shù)據(jù)還不夠，還要會分析最終結(jié)論（即統(tǒng)計推斷）。因此學生要把實驗的主要結(jié)果（圖、表等）和最終結(jié)論填寫到實驗報告中。最終以Word的形式通過Email發(fā)送給老師。
三、生物統(tǒng)計學上機考核方式的改革
考核方式的改革是生物統(tǒng)計學實驗教學改革的重要組成部分。合理的考核評價體系，對于客觀、全面評價學生的學業(yè)水平和引導學生的學習方向上發(fā)揮著重要作用，能夠達到調(diào)動學生積極性，提高學生學習效率的目的[3]。以往的上機考核多以上機實踐總結(jié)和考勤作為評分標準，學生在寫上機實踐總結(jié)時往往存在抄襲，而且文筆好的學生寫的總結(jié)內(nèi)容豐富全面，可能得了高分，這樣對于學生的動手能力和水平難以準確地給予評價。因為我們針對上機考核方式進行了一些改革。在上機考核中增加了電子實驗報告和上機考試這兩部分。電子實驗報告是每次實驗課上當堂完成實驗操作結(jié)果那部分，既可以作為檢驗學生對每節(jié)實驗課是否掌握的依據(jù)，還可以提高學生的電腦運動能力（Word）。上機考試主要是針對整個上機實驗內(nèi)容進行抽樣考試，我們事先出各種類型的試卷，針對不同的班級隨機抽取一個類型的試卷進行上機考試，因為班級多，而計算機機房的電腦有限，只能采用各個班級輪流上機考試。為了杜絕了不同班級考題一樣及考題外漏等問題，我們分別出了A、B、C等多種類型試卷。最終，上機總分=考勤（10%）+電子實驗報告（20%）+上機考試（70%）。
四、結(jié)語
通過以上SPSS軟件的應(yīng)用、數(shù)顯互動系統(tǒng)的應(yīng)用以及多元化評定上機考核等方面的改革與實踐，使得學生對生物統(tǒng)計學的學習、理解、操作等情況能夠及時反饋給老師，老師可以根據(jù)情況不斷完善實驗教學方法和手段，從而提高實驗教學效果，同時增強了學生的動手能力和解決實際問題能力。學以致用是生物統(tǒng)計學最重要的特點之一，因此不僅要求學習者掌握知識，更要學會應(yīng)用知識[9]。尤其是在做本科生或研究生畢業(yè)論文的時候，學生應(yīng)該能夠獨立完成合理試驗的設(shè)計，運用SPSS統(tǒng)計軟件，針對不同數(shù)據(jù)進行分析，完成高質(zhì)量的畢業(yè)論文。
參考文獻：
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[4]梅花，白乙爾圖.SPSS統(tǒng)計軟件在《生物統(tǒng)計學》教學中的實例應(yīng)用[J].中國畜牧獸醫(yī)文摘，20l2，（7）：217.
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[6]姜紅霞.origin軟件在生物統(tǒng)計學教學中的應(yīng)用[J].陜西教育：高教版，2009，（3）：82-83.
一、引言
莫迪利亞尼和米勒（1958）的資本結(jié)構(gòu)定理出現(xiàn)以來的六十年中，一系列關(guān)于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的新理論和實證研究得到提出，但仍有爭議，回答了三個問題：
（1）資本結(jié)構(gòu)的決定因素是什么？
（2）企業(yè)怎么選擇資本結(jié)構(gòu)？
（3）資本結(jié)構(gòu)如何影響企業(yè)的價值？
以往的實證研究旨在解釋資本結(jié)構(gòu)的影響因素和尋找支持理論的證據(jù)，主要基于自發(fā)達國家與新興經(jīng)濟的數(shù)據(jù)。最典型蒂特曼和韋塞爾斯（1988），拉詹和津加萊斯（1995）等。尤其，陳.J.J（2004），黃貴海和宋海（2006）都認為，似乎有中國彩色性的新啄食順序假說，優(yōu)先順序是留存盈利、股本及最終為債務(wù)融資。關(guān)于越南企業(yè)，陳挺魁元，拉馬錢德蘭（2006）發(fā)現(xiàn)，企業(yè)規(guī)模與資本結(jié)構(gòu)的各種測量之間具有統(tǒng)計學顯著性正相關(guān)。
研究的目的對越南企業(yè)改革方案實施20年之后的越南企業(yè)資本結(jié)構(gòu)進行更深入、更新的了解。研究中使用135家胡志明市證券交易所自2009至2012年非金融類上市公司的一部數(shù)據(jù)庫以及一群的12個解釋變量，包括國家所有權(quán)的啞變量。
二、越南的財經(jīng)環(huán)境
1986年越共“六大”開始了“革新”路道。據(jù)此，高度集中的計劃經(jīng)濟轉(zhuǎn)換為社會主義定向的市場經(jīng)濟。革新后，越南國營企業(yè)占主導，多種所有制企業(yè)共同發(fā)展。國有企業(yè)轉(zhuǎn)型的過程歸結(jié)如下：自主化-市場化-公司化-股份化-集團化。
為排憂解難國有企業(yè)在于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型時期的早期階段，政府已頒布1992年的國有企業(yè)改革方案，據(jù)此進行轉(zhuǎn)換所有形式而具體就是國有企業(yè)的股份化。它正是將國有企業(yè)的部分或全部價值轉(zhuǎn)讓私人所有權(quán)。這使得企業(yè)逐步變得更加獨立，而不是像此前那樣依靠政府如今公司得自身解決其內(nèi)部如資本、產(chǎn)品出路等問題，重要的是要維持如何合理的資本結(jié)構(gòu)。
20年過去已顯示在國民經(jīng)濟中私營部門和私人資本（私人所有權(quán)資）的作用日益重要和顯著下降國有企業(yè)的。政府現(xiàn)在只控制關(guān)鍵與高公益性的行業(yè)，如電力、航空、石油和天熱氣以及電信。另一方面，越南股市的誕生和發(fā)展正是經(jīng)濟改革的必要成果。到目前為止股市已經(jīng)有點成為一個籌集資金給704家企業(yè)的渠道以及市場資本值占2012年國內(nèi)生產(chǎn)總值的26%。
然而，越南股市有時候已陷入“過熱”期間，被認為很容易“蒸發(fā)”。一方面，是由于投資者的從眾心理和信息不對稱的問題。另一方面，是由于對企業(yè)和投資者參與股市時缺乏強有力及強大的制定。
事實上，國家所有權(quán)在于大多數(shù)上市公司之下不同限度。這表明了民營企業(yè)和合資企業(yè)參與股市不多。解釋的理由很多，其中我們認為由不足“信心和力量”的原因。然而，逆境是股市盡管有非?！盁狒[”的活動時期，但許多公司仍然使用多債務(wù)為其營運提供資金，而主要為短期債務(wù)。因此，可以認為股市仍未事實有效的運作，也顯示了越南的企業(yè)債券市場仍然有很大的限制。另一方面，也顯示了該公司對與債權(quán)人仍不夠信任，并銀行對與長期貸款仍然使用一列安全的措施。這可能由于投資者與企業(yè)、企業(yè)與銀行之間的信息不對稱。
三、變量的描述和建設(shè)
（一）自變量
1、業(yè)務(wù)風險
業(yè)務(wù)風險是指未來公司的運營有關(guān)的風險。業(yè)務(wù)風險變量被定義為利息及稅項前盈利的標準偏差。
2、有形性
公司以高有形資產(chǎn)期望具有有高資本結(jié)構(gòu)并由低債務(wù)成本和負債的問題更少，因為高有形資產(chǎn)的公司可以提供更多的抵押品。本研究采用有形資產(chǎn)/總資產(chǎn)率作為有形性的代表。
3、自由現(xiàn)金流
詹森（1986）指出，自由現(xiàn)金流指的是超過了所有凈現(xiàn)值項目的籌資需求的現(xiàn)金流。企業(yè)具有高自由現(xiàn)金流則預期具有較低的資本結(jié)構(gòu)。自由現(xiàn)金流變量被定為稅前利潤加固定資產(chǎn)折舊減實際繳納的所得稅/總資產(chǎn)的帳面價值。
4、增長機會
高增長機會的公司將使用更少的債務(wù)減少問題。米勒（1977）立論，要是用短期債務(wù)代替長期債務(wù)，問題可得以減少。增長機會變量定義為總資產(chǎn)的變化比例。
5、折舊稅盾
迪安吉羅和馬蘇里思（1980）認為，公司使用非利息賬目為降低企業(yè)的實繳所得稅，如折舊費用、稅收信用及福利基金等賬目。在越南的折舊稅盾中，資產(chǎn)折舊是經(jīng)常使用的最重要的賬目。所以，折舊總資產(chǎn)率使用為本研究的折舊稅盾變量的。
6、盈利能力
靜態(tài)權(quán)衡理論認為，盈利能力的公司將更多借款為稅收的好處。詹森（1986）提出，為了防止管理人員浪費自由現(xiàn)金流，有高盈利能力的公司將使用高債務(wù)。盈利能力變量被定義為利息及稅項前盈利/總資產(chǎn)率。
7、企業(yè)規(guī)模
權(quán)衡理論認為，較大的公司擁有債務(wù)的成本代表較低、現(xiàn)金流的波動較少、接近信貸市場更容易和傾向于更多的債務(wù)為獲得受惠自稅務(wù)盾。啄食順序理論則提出，較大的公司預期較少的信息不對稱，所以導致其股本得更多的吸引力。企業(yè)規(guī)模被定義為總資產(chǎn)的自然對數(shù)作，因為資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)特點將確保其真實性高于銷售收入的。
8、企業(yè)獨特性
公司擁有獨特的產(chǎn)品往往具有較低的財務(wù)杠桿，由于產(chǎn)品的獨特性往往與破產(chǎn)成本較高。言下之意，如果公司倒閉了，企業(yè)的庫存及制造設(shè)備的二級市場帶著競爭性可能不存在。企業(yè)獨特性變量被計量為銷售成本/銷售收入率。
9、流動性
詹森（1986）研究發(fā)現(xiàn)，多現(xiàn)金的公司將增加新貸款，以防止管理者擅自作出浪費自由現(xiàn)金流的決定。公司擁有高流動性似乎給債權(quán)人帶來公司對實現(xiàn)短期債務(wù)義務(wù)的能力的好信號，應(yīng)該讓公司接近更好的貸款資金。流動性變量定義為短期資產(chǎn)/短期債務(wù)的比率。
10、經(jīng)營時間
阿赫塔爾和奧利弗（2009）表明，老年的公司預期更高的債務(wù)由較低的長期債務(wù)的成本。這些公司也有較低的倒閉風險，應(yīng)該有更高的可靠性，從而容易獲得更高的債務(wù)。經(jīng)營時間變量的計量是操作年數(shù)自成立日以來的自然對數(shù)。
11、實際稅率
莫迪利亞尼和米勒（1963）的專題研究提供了稅收有對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的重要性。據(jù)靜態(tài)權(quán)衡理論，實際稅率與財務(wù)杠桿預期正相關(guān)。本研究中希望找到稅對資本結(jié)構(gòu)的影響的清晰證據(jù)，所以實際稅率變量測量為實繳所得稅/應(yīng)稅收入。
12、國家所有權(quán)
國家所有權(quán)的作用仍是一個有爭議的話題。中越兩國有許多相似之處如：都正在于將集中經(jīng)濟轉(zhuǎn)換市場經(jīng)濟的時期；當今的許多企業(yè)都是從國有企業(yè)被私有化、股份化，而其中國家持有控股或部分股份；金融體系仍主要地依賴于銀行，國有商業(yè)銀行仍然占主導地位和給國民經(jīng)濟供應(yīng)大部分的銀行信貸。
本研究提供國有所有權(quán)變量在于一組更大的解釋變量。國家所有作為一個虛擬變量，值為1如果是國有企業(yè)按2005年越南企業(yè)法（含國家控股比例的51%以上），其他為0。
（二）因變量
本研究采用三個因變量來計量資本結(jié)構(gòu)，基于帳面價值。具體是：
（1）債務(wù)率，被計量為總債務(wù)對總資產(chǎn)。
（2）長期債務(wù)率，被計量為長期債務(wù)對總資產(chǎn)。
（3）短期債務(wù)率，被計量為短期債務(wù)對總資產(chǎn)。其中，短期債務(wù)是指可以在一年內(nèi)償還公司的債務(wù)，包括短期借款、銀行信貸、應(yīng)繳稅款及其他負債。
四、研究方法和數(shù)據(jù)說明
（一）研究方法
本文使多元回歸分析進行檢驗上面建成的解釋變量與因變量。我們使用面板數(shù)據(jù)被收集于2009-2012年時間序列?；貧w模型如下：
Ylit=β0+∑βkXkit+uit
其中：Y為因變量，X為自變量
l為因變量的數(shù)目，l=1，2，3
k為解釋變量的數(shù)目，k=1，2，...，12
i為觀察企業(yè)數(shù)量，i=1，2，...，135
t為觀察年數(shù)，t=1，2，3，4
β0為常數(shù)
βk為自變量系數(shù)
uit=μit+εi，εi是隨機誤差與ε～N（0，δ2）和μit板數(shù)據(jù)誤差，
（二）數(shù)據(jù)說明
本文采用一部最新二級數(shù)據(jù)。本數(shù)據(jù)取自胡志明市證券交易所135家非金融類上市公司于2009-2012年期間的經(jīng)審核財務(wù)報表，包括27家國有企業(yè)（國家所有權(quán)的51%以上）。
由越南股市的數(shù)據(jù)限制和“緩解蒸發(fā)性”，所以在本文中我們只能用帳面價值，而不是像其他國際問題研究同時使用上述兩種。此外，由于商業(yè)信用仍然被使用如金融工具，所以我們以計量因變量提供商業(yè)信用。
五、研究結(jié)果與討論
（一）描述統(tǒng)計
表1描述統(tǒng)計數(shù)據(jù)的結(jié)果和解釋變量與因變量之間的關(guān)系。如此：
表1：統(tǒng)計描述
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平均債務(wù)率為48.25%，并國有企業(yè)的債務(wù)率并不顯著高于其他公司。平均長期債務(wù)率為15.44%，并國有企業(yè)的18.22%。平均短期債務(wù)率為36.71%，而國有企業(yè)的是30.68%。這些的表明，越南公司使用長期債務(wù)多于短期債務(wù)，無論國有企業(yè)還是非國有企業(yè)。這解釋了由企業(yè)債券市場未發(fā)達，銀行貸款仍是外部的主要資金。導致公司得主要依靠于股本及短期債務(wù)，該公司還展示了股本比債務(wù)更多地使用。
統(tǒng)計的結(jié)果顯示，2009-2012年期間上市公司的平均增長機會率為8.68%和平均盈利能力率為18.06%高于2002-2003年期間的（對應(yīng)的結(jié)果是7%和3%）。表明了資本市場（股市）的積極效應(yīng)。
（二）實證結(jié)果
表2提出對檢驗解釋變量和因變量運行回歸模型的結(jié)果。其中，X1，X2，X4，X6，X7，X8，X9，X10，X12變量擁有1%和5%的統(tǒng)計學顯著性。分析比較結(jié)果如下：
業(yè)務(wù)風險與債務(wù)率正相關(guān)，但無統(tǒng)計學顯著性，同時與長期債務(wù)率有一個統(tǒng)計上顯著正相關(guān)，但差0很少。言下之意，公司使用長期債務(wù)越高業(yè)務(wù)風險越大，與反之。
有形性是統(tǒng)計學顯著性負相關(guān)與債務(wù)率和短期債務(wù)率，但與長期債務(wù)率正相關(guān)。含義，有高有形資產(chǎn)的公司會傾向使少用短期債務(wù)由于貸款時間與資產(chǎn)特性之間的符合性。
增長機會對三個財務(wù)杠桿測量為正相關(guān)，但只對債務(wù)率和長期負債率有統(tǒng)計學顯著性。這含義，越南股市的發(fā)展仍然顯著限制，雖然國內(nèi)股市有時熱鬧的運營。然而，也表明，越高增長的公司使用越多的債務(wù)。換言之，也表達大公司仍然主要依賴于銀行貸款。這些與啄食順序理論和發(fā)達國家的研究結(jié)果是一致的。
盈利能力負相關(guān)與所有財務(wù)杠桿，但唯一對短期債務(wù)率的測量沒有統(tǒng)計學顯著性。像所有上述研究，這些結(jié)果支持啄食順序理論。
企業(yè)規(guī)模與債務(wù)率和長期債務(wù)正相關(guān)，并與短期債務(wù)率負相關(guān)（所有統(tǒng)計學顯著性）。像中國和一些新興經(jīng)濟體，公司有短期債務(wù)率更高則有規(guī)模更小。與越大的公司更容易獲得長期貸款，并同時顯示較大的上市公司規(guī)?？梢愿菀椎剡x擇長期債務(wù)和短期債務(wù)之間。
企業(yè)獨特性只與短期債務(wù)比率統(tǒng)計學顯著著正相關(guān)。該企業(yè)獨特性越清晰越多的地使用短期貸款。與此同時我們發(fā)現(xiàn)，該公司有日益高的獨特性將少用長期債務(wù)，
原因可能公司破產(chǎn)時沒有對庫存及生產(chǎn)設(shè)備清理的高競爭性的二級市場，然而我們的研究結(jié)果非統(tǒng)計學顯著性。
研究中的指出，流動性跟債率務(wù)和短期債務(wù)率具有正相關(guān)，并與長期債務(wù)率負相關(guān)（都于1%統(tǒng)計學顯著性）。因此，因為越南企業(yè)主要以短期債務(wù)為籌資，所以可說，流動性總體上與資本結(jié)構(gòu)為負相關(guān)。言下之意，高流動性的公司將使用較少的債務(wù)，因高度流動性的資產(chǎn)給該公司的業(yè)務(wù)用于資助。本研究的發(fā)現(xiàn)符合啄食順序理論。
經(jīng)營時間跟短期債務(wù)率有統(tǒng)計學顯著性的正相關(guān)，并與短期債務(wù)率有非統(tǒng)計學顯著性的負相關(guān)。表明了經(jīng)營時間的企業(yè)越久則有越大的資本結(jié)構(gòu)是符合與越南的背景之下，是籌資主要來自短期債務(wù)的地方。這也給各種類型公司作為確實，無論國有公司或非國有的，由于實際上越南的上市公司主要是從國有企業(yè)的股份化。
一些我們的發(fā)現(xiàn)差異越南的以往研究結(jié)果是國家所有權(quán)與債務(wù)率和長期債務(wù)率的正相關(guān)關(guān)系（都于1%統(tǒng)計學顯著性），但跟短期債務(wù)率負相關(guān)（無統(tǒng)計學顯著性）。越高國家所有權(quán)的公司越容易地獲得信貸，特別是長期債務(wù)，由于公司與債權(quán)人之間的關(guān)系已經(jīng)形成公司股份化之前。
三個回歸模型的結(jié)果顯示，所有的三個本研究中的財務(wù)杠桿擁有較高的統(tǒng)計性解釋力。其F檢驗結(jié)果表達沒有自相關(guān)的現(xiàn)象和多重相關(guān)性，也說明了其計量經(jīng)濟模式是合理的。
六、結(jié)束語
本文盡量檢驗135家非金融類越南股市上市公司自2009至2012年期間的最新面板數(shù)據(jù)，得了結(jié)論如下：
首先、資本結(jié)構(gòu)的啄食順序理論和靜態(tài)權(quán)衡理論基本上解釋越南公司的籌資決策。第二、發(fā)達國家及新興經(jīng)濟體（特別中國）的資本結(jié)構(gòu)影響因素可以采用與公司于越南，該國家正在將中經(jīng)濟向市場經(jīng)濟轉(zhuǎn)換的過程中。第三、該公司在股市交易上使用更少的長期貸款，而主要是短期貸款。原因是，越南的企業(yè)債券市場尚未開發(fā)，從而該公司的資金主要地依靠于取決于權(quán)益資本、銀行貸款及商業(yè)信用。最后，國家所有權(quán)率在公司的融資決策中起著重要的作用。本研究的發(fā)現(xiàn)是公司跟越高的國有資本比例，越容易地獲得貸款一般和尤其是長期貸款。綜上所述，一家公司的資本結(jié)構(gòu)決策不但依靠于其自身的特點，而且被很大地影響了自其外部制度環(huán)境。
參考文獻：
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1、相關(guān)系數(shù)越大，說明兩個變量之間的關(guān)系就越強。當相關(guān)系數(shù)為1時，兩個變量其實就是一次函數(shù)關(guān)系。
2、相關(guān)系數(shù)介于0與1之間，用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計指標。相關(guān)系數(shù)是按積差方法計算，同樣以兩變量與各自平均值的離差為基礎(chǔ)，通過兩個離差相乘來反映兩變量之間相關(guān)程度；著重研究線性的單相關(guān)系數(shù)。
3、相關(guān)系數(shù)是最早由統(tǒng)計學家卡爾·皮爾遜設(shè)計的統(tǒng)計指標，是研究變量之間線性相關(guān)程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究對象的不同，相關(guān)系數(shù)有多種定義方式，較為常用的是皮爾遜相關(guān)系數(shù)。
（來源：文章屋網(wǎng) ）
【關(guān)鍵詞】 胃癌癌前病變; 幽門螺桿菌; 累積比數(shù)Logit模型; 單獨的二分類Logit模型
有序分類資料最常用的分析方法是累積比數(shù)Logit模型[1]，對多分類有序反應(yīng)資料，如果采用一般的二分類Logit模型，而不是累積比數(shù)Logit模型，只能獲得50%～70%的檢驗效能[2]，說明在處理有序分類數(shù)據(jù)方面，累積比數(shù)Logit模型要優(yōu)于二分類Logit模型。近幾年累積比數(shù)Logit模型在國內(nèi)應(yīng)用領(lǐng)域有所增多，但不少忽略了模型的使用條件，盲目套用，以致影響所得結(jié)論的可靠性。本研究通過累積比數(shù)Logit模型在實際數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，說明了忽視模型應(yīng)用條件所產(chǎn)生的后果，并介紹了如何選擇恰當?shù)姆治龇椒ā?/p>
1 資料與方法
1.1 資料來源
資料來源于1項茂名市某醫(yī)院的隊列研究數(shù)據(jù)，該研究選擇了360名輕度慢性萎縮性胃炎(CAG)患者，根據(jù)他們的幽門螺桿菌(Hp)感染情況分為陰性組和陽性組兩組人群，隨訪3年后重新進行病理學診斷，觀察他們的病變情況。
1.2 胃黏膜病理診斷
用胃內(nèi)窺鏡觀察胃黏膜病變，并在胃體大小彎、胃角、胃竇大小彎、前后壁各取胃黏膜活檢組織1塊。病理切片照全國胃、十二指腸活檢、病理診斷標準進行診斷。每個受檢對象以最嚴重病變?yōu)榈谝辉\斷。
1.2 統(tǒng)計分析方法
累積比數(shù)Logit模型的形式為[3]：Logit(P(Y≤k|X))=ln(P(Y≤k|x)1-P(Y≤k|x))=ak-pi=1βixi ，k=1，2，…，K-1。 (1)反應(yīng)變量Y為K個等級的有序變量，第k(k=1，2，…，K)類的概率分別為{π1，π2，…，πk}，且Kk=1πk=1 。影響因素xT=(x1，x2，…，xP)為解釋變量，xi(i=1，2，…，p)可以是連續(xù)變量、無序或有序分類變量。則該模型實際上是將K個等級人為地分成{1，…，k }和{k+1，…，K}兩類，在這兩類基礎(chǔ)上定義的Logit P表示屬于前k個等級的累積概率(P(Y≤k|x))與后K-k個等級的累積概率(1-P(Y≤k|x))的比數(shù)之對數(shù)。故該模型稱為累積比數(shù)模型，其應(yīng)用有一個基本的假定條件，即比例優(yōu)勢假定(proportional odds assumption)。這一條件要求自變量的回歸系數(shù)應(yīng)與分割點k無關(guān)，換句話說，無論從哪一點分類，對所有的累積logit，變量xk都有一個相同的βk估計。
單獨的二分類logit模型(separate binary logistic modes)主要是把反應(yīng)變量按照不同分割點合并為不同的二類，然后分別進行二分類的Logistic回歸分析[4]。本研究中的反應(yīng)變量為隨訪5年后的病變，分為輕度CAG、重度CAG、腸上皮化生(IM)、不典型增生(DYS)共4類，有3個分割點，故定義為3個二分類Logit：一是將IM、重度CAG和輕度CAG合并，即{DYS}VS{IM，重度CAG，輕度CAG}，表示至少進展到DYS;二是將DYS和IM合并，重度CAG和輕度CAG合并，即{DYS，IM}VS{重度CAG，輕度CAG}，表示至少進展到IM;三是將DYS、IM和重度CAG合并，即{DYS，IM，重度CAG}VS{輕度CAG}，表示至少進展到重度CAG。然后以上述分類分別作3次二分類的logistic回歸分析。整個分析過程均由SAS 8.2(SAS Institute， Cary，N.C.)來完成[5]。
2 結(jié)果
經(jīng)3年隨訪后，共67人因各種原因失訪，293人具有可供分析的完整資料。其中，118人病變?nèi)詾檩p度CAG，91人進展為重度CAG，49人進展為IM，35人進展為DYS。具體進展情況見表1。
累積比數(shù)Logit模型分析結(jié)果表明(表2)，除性別因素外，其他因素對胃癌癌前病變的影響均無統(tǒng)計學意義。但從得分檢驗(score test)結(jié)果來看(表3)，Hp不滿足比例優(yōu)勢假定條件(χ2=24.100，P
為了核實結(jié)果的正確性，并充分利用該資料有序的特點，故采用單獨的二分類Logit模型進一步分析(表4)，可以看出，年齡、性別、吸煙、飲酒這四個變量在不同分割點的OR值相差不大，而Hp的OR值則差別很大。把DYS、IM和重度CAG合并為一類(即“至少進展為重度CAG”)時，Hp的影響有統(tǒng)計學意義(OR=2.334，95%CI：1.402～3.885)。而對“至少進展到DYS”和“至少進展到IM”的影響則無統(tǒng)計學意義。表4 單獨二分類Logit模型分析結(jié)果
3 討論
本次研究結(jié)果顯示，年齡、性別、吸煙、飲酒對胃癌癌前病變的進展無影響。在校正上述因素的影響后，Hp感染主要作用于胃癌癌前病變的早期階段，Hp陽性者至少進展到重度CAG的可能性是Hp陰性者的2.334倍(OR=2.334，95%CI：1.402～3.885)，而對進展到更高級的病變?nèi)鏘M、DYS，則Hp陽性與陰性并無差別。這與有學者提出的Hp主要作用于胃癌癌前病變的早期階段的結(jié)論是一致的[6，7]。
累積比數(shù)Logit模型是分析有序分類資料最常用的方法，但其應(yīng)用需要滿足一定的條件，其中一個基本條件就是比例優(yōu)勢假定條件，即自變量的回歸系數(shù)應(yīng)與分割點k無關(guān)。對于一個自變量xk而言，不同累積比數(shù)發(fā)生比的回歸線相互平行，只是截距參數(shù)有所差別。以往有人認為，累積比數(shù)Logit模型對這一條件并不敏感，但在實際中，這一條件不滿足往往容易導致錯誤的結(jié)論，本研究即證明了這一點。Ralf也曾對這一問題進行了探討[8]，并指出，如果不滿足比例優(yōu)勢假定條件，最好采用單獨的二分類Logit模型進行分析，否則做出的結(jié)論往往給人以誤導甚至是毫無意義的。本研究發(fā)現(xiàn)資料不滿足比例優(yōu)勢假定條件，因此采用了簡單且易于理解的單獨的二分類Logit模型進一步分析。結(jié)果表明，盡管Hp對進展到更高級的病變(IM、DYS)無影響，但對至少進展到重度CAG的影響有統(tǒng)計學意義，即Hp主要作用于胃癌癌前病變的早期階段。如果忽略比例優(yōu)勢假定條件的檢驗，接受累積比數(shù)Logit模型的分析結(jié)果，便會得出相反的結(jié)論。
當有序分類資料不滿足比例優(yōu)勢假定條件時，還有其它一些方法可供選擇[9]，如stereotype模型、偏比例優(yōu)勢模型(partial proportional odds models)等[10]。這些方法都是基于累積Logits計算的，因而可與單獨的二分類Logit模型直接比較，但其計算過程繁瑣，且結(jié)果的解釋不如單獨的二分類Logit模型易于理解。多項Logit模型(polytomous logits models)是基于廣義Logits計算的，其計算過程和結(jié)果解釋均與單獨的二分類Logit模型不同，因而二者不可直接比較，一般也不作為比例優(yōu)勢假定條件不滿足時的首選方法。
總之，對于有序分類資料的分析，應(yīng)先看其是否滿足模型的使用條件，如不滿足，最好換用其它更為合適的方法。本次研究一開始采用累積比數(shù)Logit模型分析，結(jié)果顯示Hp對胃癌癌前病變的影響無統(tǒng)計學意義，這實際上是由于Hp不滿足比例優(yōu)勢假定條件所致。在利用單獨的二分類Logit模型作進一步詳細分析后，則可以發(fā)現(xiàn)，Hp陽性者至少進展到重度CAG的危險顯著高于Hp陰性者。
【參考文獻】
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木瓜具有平肝和胃、去濕舒筋、護肝降酶、生血和抗菌等功效，在臨床中多用于濕痹拘攣、腰膝關(guān)節(jié)酸重疼痛、吐瀉轉(zhuǎn)筋和腳氣水腫等。在木瓜所含的各種化合物中，黃酮類化合物具有抗感染、抗病毒、解痙、抗癌和保肝等多種生物活性。本文主要介紹木瓜不同炮制品（生品、蒸制和炒制）中，黃酮含量比較的數(shù)據(jù)分析方法。
1 不同制品木瓜的黃酮含量
取皺皮、光皮木瓜各3份，其中2份分別進行蒸制和炒制處理，在不同的溶解時間分別測量生品、蒸制品和炒制品中黃酮含量[1]，結(jié)果見表1。
從表1可以看出，不同品種間測量值有差異，同一時間在不同制品間測量值有差異，同一制品在不同時間測量值也有差異，因此對不同制品中黃酮含量的比較，應(yīng)采用多因素方差分析。由于黃酮含量測量值隨著溶解時間的增加而增加，在多因素方差分析中可以把時間作為協(xié)變量，使用協(xié)方差分析[2]來比較不同品種、不同制品間黃酮含量的差異。
協(xié)方差分析的基本思想是，在作多組均數(shù)Y1，Y2，…YK的比較前，用線性回歸方法建立各組分析變量Y和協(xié)變量X間的數(shù)量關(guān)系，求得在假定變量X相等時各組分析變量的修正均數(shù)，然后用方差分析對各組修正均數(shù)進行分析。協(xié)方差分析要求：①各組分析變量和協(xié)變量的關(guān)系是線性關(guān)系；②各組分析變量Y的殘差服從正態(tài)分布；③各組分析變量Y與協(xié)變量X的回歸斜率相等。其中，第3點回歸斜率相等（即回歸直線平行）是最重要的，在進行協(xié)方差分析前，應(yīng)先對各組回歸直線的平行性進行檢驗。平行性的檢驗可以通過對協(xié)變量和分組變量的交互作用的分析來判斷，若交互作用無統(tǒng)計學意義，則可認為滿足平行性條件。本文中分組因素有“品種”和“方法”（炮制方法），平行性的檢驗可通過對“品種”、“方法”和“時間”的二級交互作用的檢驗來判斷。下面是使用SPSS中General Linear Model[3]（一般線性模式）過程中的Univariate（單因變量多因素方差分析）命令進行協(xié)方差分析的過程和方法。
首先建立分析變量名為“黃酮含量”、因素變量名為“品種”和“方法”、協(xié)變量名為“時間”的SPSS數(shù)據(jù)文件[3]。方差分析要求各組觀察值殘差服從正態(tài)分布，因此需要對變量“黃酮含量”作平方根反正弦轉(zhuǎn)換。在SPSS的“Date View”（數(shù)據(jù)窗口）菜單中“Transform”子菜單中，可使用“Compute Variable”來轉(zhuǎn)換[3]（本文對數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換方法不作詳細的介紹），轉(zhuǎn)換后的變量“轉(zhuǎn)換值”滿足協(xié)方差分析要求的第2條。
2 各組回歸直線平行性的檢驗
在打開的SPSS數(shù)據(jù)文件的Data View（數(shù)據(jù)窗口）中，單擊菜單欄上的“Analyze”，在菜單中移動光標到“General Linear Mode”單擊子菜單中“Univariate”，進入Univariate 分析對話框。在Univariate 分析的對話框中：
把變量“轉(zhuǎn)換值”作為分析變量送入 Dependent Variable: 框中；把因素變量“品種”、“方法”送入 Fixed Factor(s) 框中；把協(xié)變量 “時間”送入 Covariate(s) 框中。
各選項完成后的對話框見圖1。單擊按鈕“Model…”（模式）進入模式定義對話框。在模式對話框中，選擇Custom（自定義）。在左邊的Factors & Covariates列表框中：
依次把變量“品種”、“方法”、“時間”送入右邊的Model文本框中；
選中“品種”和“方法”，把交互項“品種*方法”送入 Mode 框中；
選中“品種”、“方法”和“時間”，把交互項“品種*方法*時間”送入 Model 框中。
各選項完成后的對話框見圖2。單擊“ Continue”（ 返回）返回主對話框，單擊“OK”（確定）后，Univariate 分析的結(jié)果見表2。
從表2中的輸出結(jié)果可以看到，交互項“品種*炮制方法*時間”的顯著性概率 P = 0.884 ，遠大于0.05，無統(tǒng)計學意義?？烧J為各組黃酮含量與溶解時間的回歸斜率沒有顯著性差異，各回歸直線滿足平行的條件。
3 不同制品間黃酮含量差異的比較分析
本文中不同品種木瓜、不同炮制方法加工的制品黃酮含量的比較，是屬于組中分組的實驗，在分析中可以不考慮木瓜品種和溶解時間的交互作用。因此在不同品種、不同制品間黃酮含量差異的分析中，只需在前面Univariate 分析的定義模式（Model）對話框中：
在Model 框中，雙擊“品種*方法”，移出“品種*方法”；
在Model 框中，雙擊“品種*方法*時間”，移出“品種*方法*時間”；
單擊“Continue”（ 返回）返回主對話框，單擊“OK”（確定）后，得黃酮含量差異分析的協(xié)方差分析結(jié)果（表3）。
從表3的輸出結(jié)果中可以看到，不同品種間木瓜間的P=0.000
[參考文獻]
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中圖分類號：C829.2 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）06-0-02
一、引言
作為2011年新成立的一級學科，如今的統(tǒng)計學巧妙地借助數(shù)據(jù)這根紐帶，將原先“藩鎮(zhèn)割據(jù)”的數(shù)理統(tǒng)計、經(jīng)濟統(tǒng)計和醫(yī)學統(tǒng)計等諸多學術(shù)領(lǐng)域融為一體，形成了多種分支協(xié)同發(fā)展，“大統(tǒng)計”格局初步形成的良好勢頭。然而，盡管不同的統(tǒng)計分支中采用的統(tǒng)計學方法論“殊途同歸”，少數(shù)細小的概念似乎仍舊“水火不容”。
例如，在諸多種類的統(tǒng)計調(diào)查中，抽樣調(diào)查以其經(jīng)濟性好、實用性強、適用面廣和準確性高等特點獨占鰲頭，成為我國在1994年確立的新統(tǒng)計調(diào)查方法體系的主體。但直到今天，抽樣調(diào)查理論中最重要的概念之一——“總體”，依舊面臨著無法獲得統(tǒng)一定義的尷尬局面。該現(xiàn)狀的始作俑者是經(jīng)濟統(tǒng)計學和數(shù)理統(tǒng)計學之間“針鋒相對”的學術(shù)較量，而這種較量如若繼續(xù)進行下去，不僅將給今后的學習者帶來有增無減的困擾與疑惑，也與當今統(tǒng)計學各分支“水融”之趨勢格格不入。
基于此，本文通過闡述“總體”在數(shù)理統(tǒng)計和經(jīng)濟統(tǒng)計中定義的差異，初步地梳理出兩大分支在研究方法和概念處理層面的內(nèi)在聯(lián)系與不同取向，最終針對這些分歧提出一種新的、兩全其美的定義方式，以期盡可能多地消除統(tǒng)計學學習者在這類問題上產(chǎn)生的疑惑，為統(tǒng)計學學科體系的完善出一份綿薄之力。
二、經(jīng)濟統(tǒng)計中的總體
美國辛辛那提大學教授戴維·安德森等在其舉世聞名的《商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計》（機械工業(yè)出版社，2012年11月原書第11版）中將總體定義為在一個特定研究中所有個體組成的集合，并用Norris電氣公司的例子加深了讀者對總體和樣本概念的理解——在這一案例中，總體被假定為用新燈絲生產(chǎn)的所有燈泡，這些燈泡的平均使用壽命是未知的。該公司從中抽取了200只燈泡進行實驗，而這200只燈泡便是與總體相對應(yīng)的樣本。有趣的是，作者在此將200只燈泡的使用壽命稱之為“樣本數(shù)據(jù)”，并從中計算出樣本平均數(shù)，借以推斷總體平均數(shù)。由此可見，在作者看來，“總體”并不是一群孤零零的數(shù)據(jù)，而是來源于生活、有實際意義，并包含著一系列需要用樣本數(shù)據(jù)去推斷的參數(shù)。
無獨有偶，國內(nèi)的經(jīng)濟統(tǒng)計教材對總體的定義方式也與《商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計》如出一轍。例如，袁衛(wèi)、龐皓、曾五一和賈俊平主編的《統(tǒng)計學》（高等教育出版社，2009年7月第三版）認為，總體是人們研究的所有基本單位（通常是人、物體、交易或事件）。在這個定義之后，作者亦用電視機廠一例做出了說明：現(xiàn)假設(shè)人們要對某一月份該廠生產(chǎn)的電視機進行質(zhì)量檢查， 則該廠當月生產(chǎn)的全部電視機就是總體， 該廠當月生產(chǎn)的每臺電視機即是一個總體單位。這就表明，在作者看來，全部電視機的某項指標（如使用壽命）僅僅是總體的一個數(shù)量特征，是總體的組成部分，是一個幫助人們認識總體的量化的工具。
一言以蔽之，經(jīng)濟統(tǒng)計中的總體包含一個或一個以上的數(shù)字特征，然而又不局限于數(shù)字本身，它在現(xiàn)實生活中有著具體而形象的存在，常常是看得見、摸得著的。這種思維方式能契合“聯(lián)系實際、聯(lián)系生活、聯(lián)系經(jīng)濟運行”的宗旨，與經(jīng)濟統(tǒng)計學的基本理念遙相呼應(yīng)。
三、數(shù)理統(tǒng)計中的總體
與經(jīng)濟統(tǒng)計截然不同的是，數(shù)理統(tǒng)計更傾向于把“總體”抽象為數(shù)量標志——也就是說，上文舉出的“全體新燈泡”在數(shù)理統(tǒng)計學家看來并不能稱之為總體，“全體新燈泡的使用壽命組成的集合”方可。數(shù)理統(tǒng)計的總體是抽象化的，而非具體化的。盛驟 、謝式千和潘承毅主編的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》（高等教育出版社，2008年6月第四版）在第六章將總體的獲得過程描述為對一個研究對象的某項數(shù)量指標進行的實驗和觀察，而總體便是這些實驗所有可能的觀察值。在這本久負盛名的教材中，作者還舉出男生身高和某種燈泡使用壽命等例證，認為在針對2000個大學一年級男生體檢中，2000個身高觀測值才是嚴格意義上的總體，2000個男生卻不是；當人們研究全國范圍內(nèi)某型號燈泡的使用壽命時，不能將國內(nèi)所有的該型號燈泡作為總體（這與《商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計》的觀點出現(xiàn)了正面沖突），而應(yīng)該采用它們的使用壽命。
茆詩松、程依明和濮曉龍主編的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程》（高等教育出版社，2011年第二版）對這種沖突做了一個說明。該書首先定義總體為“研究對象的全體”，而后指出：對于多數(shù)實際問題，總體中的個體是一些實在的人或物。巧合的是，該書與浙大版《概率論》都使用了大學生身高一例來說明總體這一概念，但相比后者，茆詩松版《概率論》更詳細地說明了在數(shù)理統(tǒng)計中，為什么總體只能取為大學生的身高：每個學生有許多特征，包括姓名、民族、身高、體重等。由于在這一問題中人們只對它們的身高感興趣，對其他特征暫不考慮，故人們把每個學生都擁有的數(shù)量指標值（即身高）看成新的個體，這樣所有身高的全體就自然成為總體。
通過以上兩本主流教材的定義方式，我們不難發(fā)現(xiàn)，數(shù)理統(tǒng)計學的“總體”是拋開實際背景的“一堆數(shù)”，是一個給定但未知的分布。在這種定義下，“從總體中抽樣”和“從某分布中抽樣”其實是一件事情。結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計學作為數(shù)學分支所發(fā)揚的量化、精準化和高效化的治學風格，產(chǎn)生此類定義也就不足為奇了。
四、一例不成熟的創(chuàng)新
即使是經(jīng)濟統(tǒng)計和數(shù)理統(tǒng)計屬于相同一級學科的今天，上述兩種定義方式依舊是各自為政，互不承認。經(jīng)濟統(tǒng)計學家指責數(shù)理統(tǒng)計的定義方式撇下了研究對象的實際意義，而數(shù)理統(tǒng)計學家常將經(jīng)濟統(tǒng)計的總體定義看作是“易產(chǎn)生爭議的”、“不簡潔的”甚至“錯誤的”。然而，隨著“大統(tǒng)計”格局的初見雛形，經(jīng)濟統(tǒng)計和數(shù)理統(tǒng)計的相互滲透與影響不僅是大勢所趨，也關(guān)系著新的統(tǒng)計學知識體系的建立與完善。在此背景下，對“總體”這一概念定下一個兩全其美的、兼收并蓄的新定義，也就顯得尤為重要。
這一方向的嘗試并非前所未有，例如伍業(yè)鋒在《關(guān)于統(tǒng)計總體的界定、分類及其特征探討》一文中就提出，“總體”這一概念可分類為“具體總體”和“抽象總體”，其中具體總體是由現(xiàn)實中存在的具體物體所組成的總體，而抽象總體是由各個具體事物的概念抽象所組成的總體。
筆者認為，這種定義的方法存在明顯的兩面性：一方面，它形象地揭示出經(jīng)濟統(tǒng)計和數(shù)理統(tǒng)計在總體定義這一問題上的直觀區(qū)別，并較為成功地將二者聯(lián)系起來；但與此同時，這種定義方法的漏洞也可謂十分明顯：一方面，“具體總體”是否一定得是現(xiàn)實中存在的具體物體？若果真如此，諸如對某地區(qū)閃電發(fā)生頻率進行的研究（閃電不是物體），又應(yīng)該把“具體總體”定義為何物呢？另一方面，對具體存在的事物進行抽象化的結(jié)果，可以是數(shù)，也可以是其他任何體現(xiàn)共同性和本質(zhì)性的名詞。假設(shè)我們要考察某地區(qū)紅富士蘋果的年產(chǎn)量，從哲學的角度來講，將“紅富士蘋果”轉(zhuǎn)換為“年產(chǎn)量”和“蘋果”均屬抽象，故作者對“抽象總體”的界定含混不清。
五、直接總體與間接總體
在此，筆者斗膽提出一對嶄新的概念——“直接總體”和“間接總體”，其中直接總體是指在一個特定研究中全部的研究對象所構(gòu)成的集合，它們共同包含一種或一種以上的數(shù)量指標；而間接總體是指在一個特定研究中全部研究對象共同包含的某種數(shù)量指標的取值所構(gòu)成的集合。
讀者不難發(fā)現(xiàn)，在這種定義方法中，“直接總體”呼應(yīng)著經(jīng)濟統(tǒng)計的定義法，而“間接總體”與數(shù)理統(tǒng)計的現(xiàn)有概念類似。但必須指出的是，這種定義方法相對傳統(tǒng)概念的改善也是不可小覷的，其優(yōu)勢有三：“直接”和“間接”兩個名詞在概念定義中運用相當廣泛（如“直接引語”和“間接引語”、“直接成本”和“間接成本”），直白如話，通俗易懂，不會給學習者任何的陌生感或距離感。此為其一；“直接”二字意為不經(jīng)過中間事物，它生動地代表著原始的、未經(jīng)處理的研究對象。而“間接”二字則恰如其分地體現(xiàn)了從研究對象中篩去無關(guān)變量，保留數(shù)字特征這一道必備工序。二者相得益彰，相映成趣。此為其二；最為可貴的是，這種定義方法創(chuàng)造了一個嚴密的邏輯體系，即：間接總體來源于直接總體；間接總體是基于共有的數(shù)字特征對直接總體的高度抽象與濃縮；直接總體只有先轉(zhuǎn)化為間接總體方可進行統(tǒng)計調(diào)查、統(tǒng)計分析與統(tǒng)計推斷；來源于間接總體的統(tǒng)計結(jié)果服務(wù)于直接總體。此為其三。
回到電氣公司一例，按照筆者剛剛給出的定義，該調(diào)查中的直接總體應(yīng)為全部的新燈泡。而間接總體則為全部新燈泡的使用壽命所組成的集合。相對于“二選一”的傳統(tǒng)定義，新的界定方法很好地體現(xiàn)著經(jīng)濟統(tǒng)計與數(shù)理統(tǒng)計的融通與交匯。對于全部的新燈泡而言，由于它們是原始的、未經(jīng)處理的，所以對它們的界定可做到一步到位，直接高效。然而，我們在這項研究中只對燈泡的使用壽命感興趣，而無心關(guān)注它的形狀、亮度或是制造成本。因此，我們要對直接總體進行抽象與濃縮，只擷取一項數(shù)字特征，將無關(guān)變量統(tǒng)統(tǒng)篩去。完成這道工序后，由一系列使用壽命所構(gòu)成的間接總體也就產(chǎn)生了。這個額外的步驟無疑是值得的：間接獲得的總體以其精簡、高效的特點保障了一系列統(tǒng)計工作的順利進行。通過研究間接總體得出的結(jié)論，可以很好地服務(wù)于直接總體——也就是說，如果我們有充足的把握認為這些燈泡的使用壽命小于240小時（十天十夜），那么它們無疑是失敗的新產(chǎn)品。
六、總結(jié)與展望
綜上，筆者所提出的新定義使原先相互割裂的兩個概念定義歸入同一套體系，將原先的“分庭抗禮”轉(zhuǎn)變?yōu)椤胺止ず献鳌薄Ｅc此同時，它所具有的簡潔明了，準確精煉等特點，也使這一嘗試具備了成為統(tǒng)計理論主流的潛力。該套定義的提出，不僅給為這一爭論所困的學習者和研究者節(jié)約了寶貴的精力與時光，還體現(xiàn)著統(tǒng)計學“百川入海，分久必合”的大趨勢、大未來，在經(jīng)濟統(tǒng)計和數(shù)理統(tǒng)計之間架起了又一道友誼之橋。
有事物的地方就有數(shù)據(jù)，有數(shù)據(jù)的地方就有統(tǒng)計。今日之中國正昂首踏入嶄新的大數(shù)據(jù)時代，在國家經(jīng)濟發(fā)展和世界格局變化中，統(tǒng)計學所發(fā)揮的支撐作用正變得舉足輕重。我們需要大量的高精尖統(tǒng)計人才，而一套日臻完善的學科建設(shè)與知識體系，對于培養(yǎng)此類國家棟梁尤為重要?，F(xiàn)如今，經(jīng)濟統(tǒng)計和數(shù)理統(tǒng)計的融合為我國統(tǒng)計學專業(yè)的發(fā)展提供了前所未有的寶貴機會。在此歷史關(guān)頭，所有的統(tǒng)計人應(yīng)摒棄成見，張開懷抱，以更為包容與合作的姿態(tài)著力學科間的交流共進，去迎接“大統(tǒng)計”夢想的最終實現(xiàn)，使統(tǒng)計之光廣照天下。
參考文獻：
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[2]伍業(yè)鋒.關(guān)于統(tǒng)計總體的界定、分類及其特征探討[J].統(tǒng)計與決策，2011（16）.
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二、概率論與數(shù)理統(tǒng)計教學的現(xiàn)狀
概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程是一門承前啟后的課程，不同于高中所學的簡單概率，只需要排列組合的初等方法就能計算，大學中的概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程是以微積分為基礎(chǔ)，需要重新定義概念與運算規(guī)則，而且，經(jīng)管類專業(yè)課程《統(tǒng)計學》又以《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》為基礎(chǔ)的，所以，概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的學習與微積分的學習好壞有關(guān)，又決定了后續(xù)課程《統(tǒng)計學》的學習效果。在教學中發(fā)現(xiàn)，這樣重要的一門課程在學習效果上并不好，每年東方科技學院的期末考試不及格率僅次于高等數(shù)學的不及格率。很多學生也是怨聲載道，大吐苦水，不知道該如何學好這門課程，明明都盡力去學了就是學不會。作為每年都讓這門課程的一線教師，經(jīng)過多年的教學實踐發(fā)現(xiàn)主要存在以下幾個問題：
1、概念理解不到位。概率論數(shù)理統(tǒng)計的課程分兩部分：概率論以及數(shù)理統(tǒng)計。概率論是以微積分為基礎(chǔ)，通過分布函數(shù)來定義概率，一般包含概率的定義與性質(zhì)、分布函數(shù)、二元分布函數(shù)、數(shù)學期望與方差、大數(shù)定律與中心極限定理；數(shù)理統(tǒng)計一般包含：數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析、回歸分析。從內(nèi)容上來看有點多，一般也不會全部講解，受到課時偏少的影響，教師在概念解釋上就講的偏少，主要還是以解題為主，但是概念沒有解釋清楚的后果就是學生根本無法理解隨機變量、分布函數(shù)、統(tǒng)計分布的內(nèi)涵是什么。盡管在課堂上一再強調(diào)隨機變量與高等數(shù)學的變量不一樣，隨機變量僅僅表示事件，不同的數(shù)字變量可以表示為相同的事件，分布函數(shù)是以隨機變量進行定義的，其含義就是隨機變量所定義事件的可能性-概率。但很多學生還是以高等數(shù)學的變量與函數(shù)來理解隨機變量與分布函數(shù)，特別是隨機變量函數(shù)的分布時候，就更無法理解，教師講的口干舌燥，學生聽的一臉茫然，那求知若渴卻又無法理解的眼神讓教師無可奈何，不得不再次重復講解。
2、微積分基礎(chǔ)不牢固。概率論與數(shù)理統(tǒng)計是以分布函數(shù)為主線串聯(lián)的，但是分布函數(shù)的問題就牽涉到高等數(shù)學的微積分知識，特別是二元分布函數(shù)需要用到二元微積分，這對很多學生是苦不堪言，原因就在于前修課程微積分沒有學好。由于高等數(shù)學的知識量大，課時又相對較少，獨立學院學生的數(shù)學基礎(chǔ)本身就很薄弱，教師在講微積分知識時就盡量簡單化，二重積分的知識就變簡單很多，這就導致W生學習概率論的時候，再次面對二重積分就有天然的畏懼感，不熟悉的分布函數(shù)概念以及難懂的二重積分的計算，使得很多學生就放棄概率論的學習。對數(shù)理統(tǒng)計也是如此，數(shù)理統(tǒng)計的知識是以總體樣本為基礎(chǔ)，通過抽樣來估計總體參數(shù)并對總體參數(shù)進行檢驗的過程，而且，統(tǒng)計的規(guī)律就是隨著樣本的增大，總體就服從正態(tài)分布，就是通過一定的方法來估計正態(tài)總體的兩個參數(shù)并進行檢驗。這樣的知識點按理來說不難，但是學生的表現(xiàn)來看，不盡如人意。這反映出學生對新事物的接受能力不適應(yīng)，經(jīng)過高考對知識點反復強調(diào)講解的習慣，學生對大學課程沒有反復練習的行為不適應(yīng)，而且其他課程也多，又處于沒有人監(jiān)管的狀態(tài)，主觀上就放棄了對難點的探索精神。因為數(shù)學的學習不同于其它課程，除課堂教學外，還需要有一定的時間做預習預備與復習鞏固的。
3、不注重實踐操作。概率論與數(shù)理統(tǒng)計的學習只是講解一些基本的概率統(tǒng)計原理，理論上不需要過多詳細講解，而應(yīng)該把重點放在學生的實踐操作能力上。特別是數(shù)理統(tǒng)計方面的知識點如參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析等這些知識，讓學生指導基本的原理即可，學會在實際中會用到這些知識才是重中之重，理論與實踐的結(jié)合，才會更直觀的讓學生明白理論的意義所在。經(jīng)管類學生所需的統(tǒng)計知識在以后要用到的地方挺多的，工作上一些簡單的excel表格就是有求和求平均，如果考上經(jīng)管類研究生，那么學術(shù)上還需要學習《計量經(jīng)濟學》，得會用統(tǒng)計學的知識進行實證分析，統(tǒng)計軟件如SPSS做模型分析，并對結(jié)果進行經(jīng)濟解釋，進而來撰寫相關(guān)的學術(shù)論文。因此，針對經(jīng)管類學生的特殊性，教師應(yīng)該在實際操作上下一番功夫。
三、概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教學的改進措施
針對概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程一些教學的問題，提出一些改進措施。
1、重視概念的解釋。教師在主觀意識上應(yīng)該認識到解釋概念的重要性。受到應(yīng)試教育的影響，教師在教學上輕概念重解題的思維一直沒有改變，認為數(shù)學就是能夠讓學生解出題目來就是好效果，殊不知，這樣的教學只能培養(yǎng)一批會機械計算的學生工人，根本無法培養(yǎng)學生的綜合素質(zhì)。況且，解釋概念比解題重要的多，概念解釋清楚了，學生就容易理解做題的含義，反而能促進解題的進展，磨刀不誤砍柴工。學生應(yīng)該注意甄別新舊知識的區(qū)別，建構(gòu)主義認為，前面的知識學習會對后面知識的學習帶來影響。很多學生在大學前已經(jīng)習慣了數(shù)學當中的數(shù)字計算，數(shù)字變量的概念，對概率論當中的隨機變量以及分布函數(shù)還是以原有思維進行思考，這樣，就很難走出誤區(qū)。教師即時在課堂上反復強調(diào)數(shù)字變量以及隨機變量的不同，但如果學生的主觀沒有意識到，就很難達到效果。所以，對于新舊概念的區(qū)別，教師要詳細解釋，學生也應(yīng)該主動認識。
2、加強微積分的練習。如果不會微積分，那么概率論與數(shù)理統(tǒng)計的學習也就無從談起。微積分的學習是在高等數(shù)學中很重要的一個知識點，那么師生就應(yīng)該在高等數(shù)學中把這個知識學好。如果還是未能學好，就應(yīng)該采取開設(shè)選修課的方式，給予微積分基礎(chǔ)不好的學生來補習，當然這個在實際操作當中有一定的難度，選修課是學生自愿選擇的，那些微積分本來就不好的就不會去選修該課程，教師可以規(guī)定高等數(shù)學不及格的學生必須強制的選修微積分，至于會不會引起學生的反感而導致學生的逆反厭學情緒，這個得需要做一定的調(diào)查才行；此外可行的就是成立學習小組，讓那些成績優(yōu)秀的學生來幫助后進學生，采取幫扶的方式來提高微積分的成績。還有就是教師可以建立qq群、微信群等網(wǎng)絡(luò)平臺，通過網(wǎng)絡(luò)答疑解惑的方式來解決對數(shù)學學習有難度的學生。
3、注重統(tǒng)計軟件操作。數(shù)理統(tǒng)計方面的知識在后續(xù)課程如《統(tǒng)計學》、《計量經(jīng)濟學》用的很多，這些課程的目的是培養(yǎng)學生掌握基本統(tǒng)計軟件的用法。因此，在講解數(shù)理統(tǒng)計的時候，教師就可以穿插一些基本軟件方面的知識，把理論用到實際操作上，就能讓學生更加明白理論的含義，當然，這里要注意的是，由于課時不夠，正式課堂上可能無法講解太多。教師應(yīng)該采取課后作業(yè)的形式進行，布置一些跟盡管專業(yè)有關(guān)的習題，如分析教育水平對收入的影響這類簡單可行的統(tǒng)計練習，并把做題的批改當成平時成績的一部分，以監(jiān)督學生完成課后習題。
四、結(jié)束語
經(jīng)管專業(yè)的特殊性，使得概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的學習顯得較為重要，對后續(xù)課程有很大的影響，教師與學生應(yīng)該充分意識到概率論當中一些概念的重要性，加強微積分的練習，在統(tǒng)計方面盡可能的講解軟件使用的知識，來提高概率論與數(shù)理統(tǒng)計的教學效果。
參考文獻：
【中圖分類號】R195 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-7484（2012）13-0449-02
1947 年世界衛(wèi)生組織給健康下的定義為： “健康不僅僅是沒有疾病和病痛， 而且還包括身體、心理和社會方面的完好狀態(tài)[1] ”。1990 年WHO提出了“健康老齡化”，1993 年第15 屆國際老年學會提出了“科學為健康老齡化服務(wù)”[2]的人口老齡化應(yīng)對目標。國內(nèi)外對老年人生命質(zhì)量進行了大量研究，取得了較多的研究成果。本研究以SF-36量表為測量工具，在山東省選擇70歲及以上老年人進行生命質(zhì)量狀況的調(diào)查，以了解其生命質(zhì)量的總體狀況及影響因素，為提高老年人生活質(zhì)量，促進健康老齡化的制度安排提供參考。
1 對象與方法
1.1 研究對象 本次調(diào)查的對象是山東省居家養(yǎng)老和機構(gòu)養(yǎng)老的70歲及以上老年人。采用分層方法把山東省的老年人劃分為沿海、中部、西部3種地區(qū)類型，每個類型隨機抽取3個地級市，在被抽取的地級市中以市（縣）為單位進行隨機抽樣。
1.2 調(diào)查方法 調(diào)查問卷包括一般情況表（養(yǎng)老方式、性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、過去從事的職業(yè)、目前的收入來源、生活狀況等）和健康狀況調(diào)查問卷（SF-36），分為居家養(yǎng)老卷與機構(gòu)養(yǎng)老卷，調(diào)查者是通過專門培訓的研究生及本科生采用統(tǒng)一導語入戶對老年人進行調(diào)查，能獨立填寫問卷的由其獨立填寫，對于沒有閱讀能力或不能填寫問卷的老年人，由調(diào)查人員朗讀問卷內(nèi)容，請其作答，由調(diào)查人員代為填寫問卷。共發(fā)放問卷590份，回收有效問卷558份，回收率94.6%。
1.3 統(tǒng)計學方法 應(yīng)用Epidata3.1數(shù)據(jù)庫雙機錄入，SPSS16.0軟件包進行數(shù)據(jù)處理，對一般人口學特征等進行統(tǒng)計描述；單因素分析應(yīng)用?2檢驗，多因素分析應(yīng)用有序分類變量的Logistic回歸分析。
2 結(jié)果與分析
2.1 人口社會學特征的描述分析
居家養(yǎng)老老人324人，機構(gòu)養(yǎng)老老人234人，共558人，其中男288人（51.6%），女270人（48.4%）。年齡70～79歲393人（70.4%），80歲及以上的高齡老人165人（29.6%）。婚姻狀況：有配偶234人（41.9%），喪偶306人（54.8%），離異4人（0.8%），未婚14人（2.5%）。文化程度：未受過教育269人（48.2%），小學174人（31.2），初中48人（8.6%），高中、中專及技校36人（6.5%），大專及以上31人（5.5%）。居家養(yǎng)老老人和機構(gòu)養(yǎng)老老人年齡、性別，受教育程度分布差異無統(tǒng)計學意義，過去從事的職業(yè)、婚姻狀況、生活狀況差異有統(tǒng)計學意義（P
2.2總體健康狀況自評及相關(guān)因素差異性分析
本研究將老年人的總體健康狀況分為5個等級，分別是“1=差、2=一般、3=好、4=很好、5=非常好”?？傮w健康狀況自評的居家養(yǎng)老老人與機構(gòu)養(yǎng)老老人差異無統(tǒng)計學意義（P>0.05）?！靶詣e”在老年人總體健康狀況之間的差異性無統(tǒng)計學意義（p>0.05），可以認為老年人總體健康狀況在性別分布上無差異。“年齡”、“受教育程度”、“婚姻狀況”與老年人總體健康狀況之間的差異性有統(tǒng)計學意義（P
2.3總體健康狀況自評影響因素的Logistic回歸結(jié)果及分析
單因素分析僅對總體健康狀況自評的差異性進行檢驗，而沒有對影響因素進行歸因分析，因此需要進一步做多因素分析。以總體健康狀況自評為因變量，運用SPSS16.0統(tǒng)計軟件中的有序分類變量回歸方法進行分析，納入模型中的自變量有年齡、性別、受教育程度、目前婚姻狀況、職業(yè)、養(yǎng)老方式以及生活狀況7個自變量。模型檢驗及回歸結(jié)果如下。
2.3.1 模型檢驗
表2為對模型中是否所有自變量偏回歸系數(shù)全為0進行似然比檢驗，結(jié)果P
2.3.2 方程中的有效變量及參數(shù)檢驗
在納入模型的7個變量中有年齡、養(yǎng)老方式及生活狀況3個自變量對總體健康狀況自評的影響具有統(tǒng)計學意義（P
3 討論
3.1 年齡與總體健康狀況評價的程度呈負相關(guān)關(guān)系?！澳挲g”因素在老年人對生命質(zhì)量總體滿意度評價的回歸分析中具有統(tǒng)計學意義?？梢哉J為老人的年齡越大，對生命質(zhì)量的總體滿意度越低，本結(jié)論與景睿、劉曉東等[3]的研究結(jié)果一致。原因在于，年齡越高，身體機能越低，日?；顒幽芰ο陆?。同時對死亡的恐懼加大，故自我健康的評價較低?？梢?，年齡是健康狀況的風險因素，不僅表現(xiàn)在日常活動能力，而且投射出心理狀況的變化。
3.2 經(jīng)濟條件對總體健康狀況評價具有積極作用?！吧顮顩r與當?shù)匾话慵彝サ谋容^”對70歲及以上老人總體滿意度影響因素的回歸分析中，生活狀況“很富裕”“比較富?！薄耙话恪钡睦夏耆耍瑢ι|(zhì)量的總體滿意度更高。原因可能出于以下幾個方面：一是生活狀況水平高，老年人就可能有更大的選擇空間和余地，不為經(jīng)濟所累，過自己想要的生活，生活比較自由[4]。二是生活狀況較好的老年人有更好的條件享受醫(yī)療保健，更多地參加社交活動，在心理上能夠獲得更多的滿足感，因此對生命質(zhì)量的總體滿意度會較高。
3.3 居家養(yǎng)老老人的健康自評好于機構(gòu)養(yǎng)老老人。 “養(yǎng)老方式” 因素在老人對生命質(zhì)量總體滿意度評價的的回歸分析中，居家養(yǎng)老模式下的老人對自我生命質(zhì)量評價的總體滿意度高于機構(gòu)養(yǎng)老老人。首先，老年人觀念相對保守，接受新事物的能力較弱。居家養(yǎng)老是我國傳統(tǒng)的養(yǎng)老方式，在這種環(huán)境中老年人往往具有更高的歸宿感。其次，老年人年齡大，易產(chǎn)生孤獨感與陌生感。居家養(yǎng)老模式能使老年人更容易獲得子女以及鄰里生活照料、精神慰藉的家庭和社會支持，從而減少孤獨感與陌生感[5]，因此對生命質(zhì)量的總體滿意度高。
3.4 受教育程度與總體健康狀況自評之間的差異性有待于進一步研究。在描述性分析的差異性檢驗中，受教育程度在總體健康狀況自評的差異有統(tǒng)計學意義。受教育程度較高的老年人對生命質(zhì)量的總體滿意度高于教育程度較低的老年人。然而在“受教育程度”對總體滿意度自評的影響因素的回歸結(jié)果顯示無統(tǒng)計學意義（見表3），可能的原因在于混雜因素的影響，此問題有待于進一步研究。
參考文獻
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