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時(shí)間：2022-04-11 02:20:52
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中圖分類號(hào)：G424.21 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：
多元統(tǒng)計(jì)分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個(gè)重要分支，是收集、處理和分析多維樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法。特別是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算軟件的普及，多元統(tǒng)計(jì)分析已成為分析多元數(shù)據(jù)的一個(gè)重要工具，在自然科學(xué)、管理和社會(huì)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域等都有廣泛的應(yīng)用。
多元統(tǒng)計(jì)分析是我校財(cái)經(jīng)管理類本科生大部分專業(yè)的一門必修課程，總學(xué)時(shí)為45學(xué)時(shí)，其中理論教學(xué)時(shí)數(shù)36學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)時(shí)數(shù)時(shí)。該課程涉及到許多數(shù)學(xué)知識(shí)，有大量的理論和公式推導(dǎo)，且計(jì)算量比較大。同時(shí)，本課程的學(xué)生為財(cái)經(jīng)管理類的本科生，大多數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好，且學(xué)生基礎(chǔ)差異較大，部分學(xué)生感覺(jué)本門課程學(xué)習(xí)有困難。本文根據(jù)本學(xué)科的特點(diǎn)和學(xué)生的實(shí)際情況，結(jié)合自己從事多元統(tǒng)計(jì)教學(xué)的實(shí)踐和體會(huì)，提出幾點(diǎn)思考，以供同行參考，共同探討。
一、重視統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用
針對(duì)財(cái)經(jīng)管理類本科生數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較弱的情況，在教學(xué)過(guò)程中，理論推導(dǎo)部分不必講解過(guò)多，也不應(yīng)該過(guò)分強(qiáng)調(diào)復(fù)雜的數(shù)學(xué)證明和公式推導(dǎo)。對(duì)于多元統(tǒng)計(jì)分析的每一種統(tǒng)計(jì)方法，重點(diǎn)闡述它們的統(tǒng)計(jì)思想，結(jié)合實(shí)例介紹涉及到的背景，在實(shí)際應(yīng)用中需要解決什么問(wèn)題，如何用這種統(tǒng)計(jì)來(lái)解決這些問(wèn)題，用了這種統(tǒng)計(jì)方法后可以得到什么結(jié)果。以及各種方法應(yīng)用的前提條件、適用范圍和局限性等，教學(xué)重點(diǎn)從理論轉(zhuǎn)移到實(shí)際應(yīng)用中。為了加深學(xué)生對(duì)概念的理解，適當(dāng)做一些數(shù)學(xué)推導(dǎo)，可以省略復(fù)雜的證明。例如在聚類分析的教學(xué)中， 借助“物以類聚，人以群分”的道理給出了“就近原則”， 聚類分析的基本思想就容易被學(xué)生接受， 然后再逐步引入為了實(shí)現(xiàn)就近原則的度量遠(yuǎn)近的距離及各種具體聚類方法。學(xué)生在短時(shí)間內(nèi)就對(duì)統(tǒng)計(jì)方法有了理解，效果非常明顯。
二、重視各種多元統(tǒng)計(jì)方法的聯(lián)系
各種多元統(tǒng)計(jì)分析方法雖各自具有不同的特點(diǎn)，但它們彼此之間均有著緊密的聯(lián)系。在解決實(shí)際的問(wèn)題中，也需要用多種方法結(jié)合起來(lái)解決問(wèn)題，對(duì)于這一點(diǎn)一定要講清楚。在聚類分析和判別分析的介紹中，我們介紹了在度量工具選擇上兩種方法的共同點(diǎn)。同時(shí)，聚類分析與判別分析有以下的不同點(diǎn)：①聚類分析可以對(duì)樣本進(jìn)行分類，也可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類；而判別分析只能對(duì)樣本進(jìn)行判別歸類；②聚類分析事先不知道事物的類別，也不知道應(yīng)分幾類；而判別分析必須事先知道事物的類別；③聚類分析直接對(duì)樣本進(jìn)行分類，而判別分析根據(jù)訓(xùn)練樣本建立判別函數(shù)，然后對(duì)新的觀測(cè)對(duì)象進(jìn)行判別歸類。在實(shí)際問(wèn)題處理中，針對(duì)聚類分析歸類，判別分析分類的特點(diǎn)，常常將兩種統(tǒng)計(jì)方法結(jié)合使用。在因子分析的基本思想、數(shù)學(xué)模型、因子載荷矩陣的估計(jì)方法、因子得分等幾個(gè)環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)中， 我們隨時(shí)將主成分分析的相關(guān)內(nèi)容拿來(lái)與之比較分析， 分析了兩種方法在模型、參數(shù)唯一性、取舍因子等問(wèn)題上的不同與使用環(huán)境等方面的共同之處， 學(xué)生不僅對(duì)因子分析有了深入理解，而且對(duì)主成分分析的內(nèi)容有所復(fù)習(xí)，更容易實(shí)現(xiàn)對(duì)著兩種統(tǒng)計(jì)方法的掌握。
三、重視統(tǒng)計(jì)軟件地使用
各種多元統(tǒng)計(jì)方法解決的是大量多維數(shù)據(jù)的分析問(wèn)題，自然離不開(kāi)復(fù)雜數(shù)據(jù)的計(jì)算，所以在教學(xué)中必須重視統(tǒng)計(jì)軟件的學(xué)習(xí)，完成大量的計(jì)算過(guò)程。SPSS軟件簡(jiǎn)單易學(xué)，操作方便、功能強(qiáng)大、應(yīng)用廣泛，可以進(jìn)行大部分多元統(tǒng)計(jì)分析方法的操作，基本能滿足教學(xué)和實(shí)踐上計(jì)算的需要。且在多元統(tǒng)計(jì)分析課程之前，學(xué)生已學(xué)過(guò)SPSS課程，對(duì)軟件的應(yīng)用也基本掌握。在教學(xué)過(guò)程中，當(dāng)介紹每一種統(tǒng)計(jì)方法的基本思想、原理后，先對(duì)教材上的已有詳細(xì)步驟和結(jié)果的例題進(jìn)行操作，使學(xué)生將統(tǒng)計(jì)軟件操作結(jié)果與其進(jìn)行比較。進(jìn)一步要求學(xué)生針對(duì)某一專題或結(jié)合自身專業(yè)，對(duì)某一實(shí)際問(wèn)題收集數(shù)據(jù)，整理數(shù)據(jù)，利用軟件進(jìn)行具體分析操作，得到自己需要的結(jié)果。但是在教學(xué)過(guò)程中，需要讓學(xué)生知道統(tǒng)計(jì)軟件只是一種分析工具， 重點(diǎn)還是掌握各種統(tǒng)計(jì)分析方法的基本原理和科學(xué)選用上。同時(shí)，結(jié)合自己的一些研究課題，與學(xué)生一起探討、研究，培養(yǎng)學(xué)生初步的科研能力。
四、合理制定考試方式和內(nèi)容， 科學(xué)評(píng)定學(xué)生成績(jī)
針對(duì)多元統(tǒng)計(jì)分析課程的特點(diǎn)，本門課程考核不僅要注重基本知識(shí)點(diǎn)的掌握，也要包括各種統(tǒng)計(jì)方法的理解、分析和應(yīng)用。在考試的方式上，可以采用閉卷考試，開(kāi)卷考試和課程論文相結(jié)合，從而多角度、全方位對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)給予綜合評(píng)價(jià)。通過(guò)以上多種方式，考察學(xué)生理解能力、跨學(xué)科綜合能力、解決實(shí)際問(wèn)題的能力及創(chuàng)新能力。在考試的內(nèi)容上，閉卷考試著重考查學(xué)生對(duì)各種統(tǒng)計(jì)方法和理論知識(shí)的掌握程度，并對(duì)量不大的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；開(kāi)卷考試以學(xué)生上機(jī)操作的方式進(jìn)行，著重考查學(xué)生利用統(tǒng)計(jì)軟件處理多元數(shù)據(jù)的熟練程度，以及對(duì)統(tǒng)計(jì)軟件輸出結(jié)果進(jìn)行分析判斷和解釋說(shuō)明的統(tǒng)計(jì)素養(yǎng)；課程論文側(cè)重于考查學(xué)生運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)方法解決實(shí)際問(wèn)題的能力及創(chuàng)新能力。總成績(jī)則有閉卷考試成績(jī)（占60%）、開(kāi)卷考試（占20%）和課程論文成績(jī)（占20%）三部分組成，從而科學(xué)評(píng)價(jià)學(xué)生對(duì)本門課程的掌握情況。
多元統(tǒng)計(jì)分析作為多元數(shù)據(jù)處理的一個(gè)重要工具， 必將隨著社會(huì)的需要而不斷的有廣泛的應(yīng)用。多元統(tǒng)計(jì)分析教學(xué)模式的選擇必須根據(jù)教學(xué)的需要和學(xué)生的實(shí)際接受水平發(fā)生改變。而作為教師，需要不斷地總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，完善自己的教學(xué)，不懈努力，傳授給學(xué)生正確的統(tǒng)計(jì)思想， 實(shí)用的統(tǒng)計(jì)方法和綜合的統(tǒng)計(jì)能力。
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>> 2014年全國(guó)化學(xué)農(nóng)藥原藥產(chǎn)量情況 統(tǒng)計(jì)局：2013年11月我國(guó)化學(xué)農(nóng)藥產(chǎn)量同比增長(zhǎng)2.79% 2012―2015年我國(guó)煤礦瓦斯事故統(tǒng)計(jì)分析 2008年～2012年我國(guó)高校檔案學(xué)研究生統(tǒng)計(jì)分析 2000—2012年：我國(guó)教育技術(shù)相關(guān)著作統(tǒng)計(jì)分析 1998年-2008年我國(guó)網(wǎng)球碩博論文統(tǒng)計(jì)分析 我國(guó)媒介融合研究統(tǒng)計(jì)分析 我國(guó)能源結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)分析 近30年我國(guó)綜合檔案館研究論文統(tǒng)計(jì)分析 2002年～2011年我國(guó)“棄檔”現(xiàn)象研究論文的統(tǒng)計(jì)分析 2005年～2015年我國(guó)檔案安全應(yīng)急預(yù)案研究文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析 《檔案管理》2012年載文統(tǒng)計(jì)分析 2012年我中心門診使用抗高血壓藥物統(tǒng)計(jì)分析 1985～2007年我國(guó)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力論文的統(tǒng)計(jì)分析 19877―20166年我國(guó)檔案法規(guī)研究期刊論文統(tǒng)計(jì)分析 2013年10月中國(guó)化學(xué)農(nóng)藥產(chǎn)量同比下調(diào)6.08% 基于多元統(tǒng)計(jì)分析的我國(guó)各省級(jí)區(qū)域經(jīng)濟(jì)分析 USPTO中我國(guó)專利引用狀況的統(tǒng)計(jì)分析 FDI與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析 我國(guó)入境旅游人數(shù)統(tǒng)計(jì)分析與模型預(yù)測(cè) 常見(jiàn)問(wèn)題解答 當(dāng)前所在位置：中國(guó) > 科技 > 2012年我國(guó)化學(xué)農(nóng)藥原藥產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)分析 2012年我國(guó)化學(xué)農(nóng)藥原藥產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)分析 雜志之家、寫作服務(wù)和雜志訂閱支持對(duì)公帳戶付款！安全又可靠！ document.write("作者： 本刊編輯部")
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一、引言
隨著數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論的發(fā)展，作為它的分支的“多元統(tǒng)計(jì)分析方法”在近20年越來(lái)越受到人們的重視。這不僅是因?yàn)楹芏嗍虑槎际菐в须S機(jī)因素，而且在具體分析問(wèn)題的時(shí)候，人們需要考慮的因素不止有一個(gè)。比如在購(gòu)物的時(shí)候，我們?cè)u(píng)價(jià)商品并不是僅僅看其價(jià)格，還要關(guān)注質(zhì)量、保修期等多方面的因素。在學(xué)校里，評(píng)價(jià)一個(gè)學(xué)生也是至少需要“德、智、體”三方面的指標(biāo)。多元統(tǒng)計(jì)分析就是用統(tǒng)計(jì)的方法分析這種帶有多指標(biāo)的隨機(jī)性問(wèn)題。上述的例子所涉及的指標(biāo)其實(shí)并不多，但更多的時(shí)候會(huì)遇到很多指標(biāo)，如考察一個(gè)企業(yè)，需要了解其規(guī)模、產(chǎn)量、產(chǎn)值、稅收、員工數(shù)、利潤(rùn)等，如果我們關(guān)注所有的指標(biāo)就會(huì)大大增加分析的復(fù)雜性，而且也不宜抓住主要的因素。因此有必要對(duì)這些原始的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，亦即用較少的新指標(biāo)來(lái)代替原始指標(biāo)，這就是主成分分析與因子分析在解決問(wèn)題時(shí)所要體現(xiàn)的思想?？梢哉f(shuō)，出于數(shù)據(jù)降維的目的它們是沒(méi)有區(qū)別。
二、具體實(shí)例分析
但是在新生成的指標(biāo)的解釋方面，它們還是有較大不同的。首先看一下兩種方法的數(shù)學(xué)模型。主成分分析是考慮原來(lái)的指標(biāo)的線性組合，把原始指標(biāo)的線性組合叫做主成分。從這一點(diǎn)可以看出，主成分其實(shí)就是原來(lái)指標(biāo)的壓縮綜合。而因子分析模型則是把原始指標(biāo)表示成因子的線性組合（如果姑且不去考慮隨機(jī)擾動(dòng)的因素），也就是說(shuō)因子分析的目的是要找出影響所有原始指標(biāo)的內(nèi)在因素。因此盡管兩種方法都是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，得到新的指標(biāo)，但是在對(duì)新指標(biāo)的解釋是有不同的。下面分析一個(gè)具體例子。該例通常出現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)教科書中因子分析一章，但本文從主成分分析和因子分析兩方面同時(shí)對(duì)其進(jìn)行剖析。
考察某校學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)狀況。隨機(jī)抽取了30個(gè)學(xué)生，關(guān)注起數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、語(yǔ)文、歷史、英語(yǔ)六門課程的成績(jī)。故形成了如下的30行、6列的原始數(shù)組。我們需要從中提煉出1，2個(gè)新指標(biāo)。
通過(guò)MATLAB軟件中的主成分分析與因子分析程序，可以看到通過(guò)兩種方法的數(shù)據(jù)降維處理后按照累計(jì)貢獻(xiàn)率均提煉出了兩個(gè)新的指標(biāo)，它們都是從上述的原始二維數(shù)組出發(fā)，計(jì)算其協(xié)方差距陣的特征值與特征向量，因此很容易搞不清楚所得到的兩個(gè)新變量到底是主成分變量，還是因子變量。其實(shí)，我們此時(shí)回顧一下前文中提到的數(shù)學(xué)模型就清楚了。主成分分析是原始變量的線性組合，結(jié)合此例，即為所獲得的兩個(gè)新指標(biāo)是原始指標(biāo)的綜合。又注意到原始變量前的組合系數(shù)（也叫作載荷）大小，不難發(fā)現(xiàn)，在其中的一個(gè)新指標(biāo)中數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、三科占的比重比較大，因此可以把該綜合指標(biāo)形象地稱為“理科”主成分；而在另一個(gè)新指標(biāo)中語(yǔ)文、歷史、英語(yǔ)三科占的比重比較大，因此可以把該綜合指標(biāo)形象地稱為“文科”主成分。此時(shí)再考慮因子分析的模型。如前文所講，原始變量表示成了因子的線性組合。結(jié)合此例，即數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、語(yǔ)文、歷史、英語(yǔ)這原六個(gè)指標(biāo)表示成了兩個(gè)新的指標(biāo)的線性組合?？紤]到因子的組合系數(shù)，發(fā)現(xiàn)在數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)這三科的線性表示中一個(gè)因子的組合系數(shù)比較大，而另一個(gè)比較小，因此可以把所占分量較大的那個(gè)因子形象地理解成“理性思維”因子，同樣的道理可以把另一個(gè)新指標(biāo)理解為“文性思維”因子。
三、總結(jié)
從此例可以看出，雖然主成分分析與因子分析都是從原始數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣（有時(shí)是相關(guān)系數(shù)陣）出發(fā)，計(jì)算特征值與特征向量，按照累計(jì)貢獻(xiàn)率大于85%的原則確定新的指標(biāo)個(gè)數(shù)。但是為了避免搞混兩種方法，在解釋新的指標(biāo)時(shí)應(yīng)回饋到各自的模型上面來(lái)。即：按照主成分分析理論，新指標(biāo)僅僅是原始指標(biāo)的簡(jiǎn)單匯總，如果想用較少的幾個(gè)變量替代原來(lái)的變量則用主成分分析；而對(duì)于因子分析，新指標(biāo)則是對(duì)所有原始指標(biāo)皆有影響的那些公共因子，所以當(dāng)需要尋找潛在的影響要因時(shí)，傾向于用因子分析。明白了這一點(diǎn)，對(duì)新指標(biāo)的解釋也就變得順理成章了。
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[4]陸恒芹 蘇勤 陳麗榮 女性旅游者行為特征分析及其動(dòng)機(jī)研究―以西遞、宏村為例 2006
1.遵照教育部對(duì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的要求
嚴(yán)格遵照教育部對(duì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的要求。主干學(xué)科為理論經(jīng)濟(jì)學(xué)、應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué),其中核心課程為西方經(jīng)濟(jì)學(xué)(微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)),計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),財(cái)政學(xué),貨幣金融學(xué),會(huì)計(jì)學(xué),經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué),國(guó)民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué),概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì),抽樣技術(shù)與應(yīng)用,應(yīng)用時(shí)間序列分析。實(shí)踐性教學(xué)環(huán)節(jié)包括實(shí)驗(yàn)課程(含基本統(tǒng)計(jì)分析軟件應(yīng)用、統(tǒng)計(jì)實(shí)務(wù)模擬等),社會(huì)實(shí)踐(含經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)工作實(shí)習(xí)等),科研和論文寫作(含畢業(yè)論文、學(xué)年論文、科研實(shí)踐等)。專業(yè)實(shí)驗(yàn)包括計(jì)算機(jī)基本技能實(shí)驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用軟件實(shí)驗(yàn)、經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析軟件實(shí)驗(yàn)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)。
2.參照其他院校的培養(yǎng)方案和課程設(shè)置
它山之石,可以攻玉。我們選擇了部分具有代表性的財(cái)經(jīng)院校(如上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、中央財(cái)經(jīng)大學(xué)、東北財(cái)經(jīng)大學(xué)、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)、北京工商大學(xué)、上海金融學(xué)院、 河南財(cái)經(jīng)大學(xué)、浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院和山東工商學(xué)院)和綜合類院校(如浙江大學(xué)、吉林大學(xué)、南京大學(xué)和云南大學(xué))以及師范類院校(如北京師范大學(xué)、華東師范大學(xué)、東北師范大學(xué)、南京師范大學(xué))作為參照院校。通過(guò)比較分析得出,在統(tǒng)計(jì)學(xué)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、商務(wù)統(tǒng)計(jì)、金融統(tǒng)計(jì)方向中,財(cái)經(jīng)類院校主要突出經(jīng)濟(jì)學(xué)課程,招生偏重理科生。綜合性院校和師范類院校主要課程為理學(xué)類,招生偏重理科生。
綜上所述,經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)應(yīng)培養(yǎng)適應(yīng)信息化社會(huì)需要,熟練掌握現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)理論和經(jīng)濟(jì)數(shù)量分析方法,具有扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)基礎(chǔ),能熟練應(yīng)用計(jì)算機(jī)軟件處理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的復(fù)合型高素質(zhì)經(jīng)濟(jì)管理統(tǒng)計(jì)人才。學(xué)生畢業(yè)后可在政府部門、金融機(jī)構(gòu)、外資企業(yè)和大中型公司等從事經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析、管理咨詢、市場(chǎng)調(diào)研和商務(wù)數(shù)據(jù)分析等管理工作。
3.與學(xué)院培養(yǎng)方案形式統(tǒng)一
新制訂的培養(yǎng)方案和整個(gè)學(xué)院的形式保持了統(tǒng)一,以便于教務(wù)人員管理工作的開(kāi)展。
二 經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)培養(yǎng)方案專業(yè)課的設(shè)置
經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的培養(yǎng)目標(biāo)與基本規(guī)格和招收對(duì)象為理科生,設(shè)置了保險(xiǎn)精算、金融統(tǒng)計(jì)和商務(wù)統(tǒng)計(jì)三個(gè)方向。學(xué)生修滿培養(yǎng)方案規(guī)定的學(xué)分并達(dá)到學(xué)位授予要求者,授予經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位。
由于經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)的要求較高,我們提高了課程總學(xué)分和總學(xué)時(shí),注重主干學(xué)科和專業(yè)課程的開(kāi)課順序和教學(xué)周學(xué)時(shí)分配,強(qiáng)化實(shí)訓(xùn)實(shí)踐課程,實(shí)行理論和實(shí)踐并行。
培養(yǎng)方案確定了5門學(xué)科基礎(chǔ)課程,分別為宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、管理學(xué)。確定了5門專業(yè)基礎(chǔ)課程,分別為基礎(chǔ)會(huì)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、貨幣金融學(xué)、財(cái)政學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。確定了9門專業(yè)核心課程,分別為國(guó)民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、多元統(tǒng)計(jì)分析、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策、抽樣技術(shù)與應(yīng)用、應(yīng)用時(shí)間序列分析、金融統(tǒng)計(jì)學(xué)、市場(chǎng)調(diào)查與分析、投資學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘。
一、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的內(nèi)涵
數(shù)據(jù)分析是指運(yùn)用一定的分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而獲得解決管理決策或營(yíng)銷研究問(wèn)題所需信息的過(guò)程。所謂的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析就是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在實(shí)際的市場(chǎng)調(diào)研工作中，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能使我們挖掘出數(shù)據(jù)中隱藏的信息，并以恰當(dāng)?shù)男问奖憩F(xiàn)出來(lái)，并最終指導(dǎo)決策的制定。
二、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的原則
（1）科學(xué)性。科學(xué)方法的顯著特征是數(shù)據(jù)的收集、分析和解釋的客觀性，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析作為市場(chǎng)調(diào)研的重要組成部分也要具有同其他科學(xué)方法一樣的客觀標(biāo)準(zhǔn)。（2）系統(tǒng)性。市場(chǎng)調(diào)研是一個(gè)周密策劃、精心組織、科學(xué)實(shí)施，并由一系列工作環(huán)節(jié)、步驟、活動(dòng)和成果組成的過(guò)程，而不是單個(gè)資料的記錄、整理或分析活動(dòng)。（3）針對(duì)性。就不同的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法而言，無(wú)論是基礎(chǔ)的分析方法還是高級(jí)的分析方法，都會(huì)有它的適用領(lǐng)域和局限性。（4）趨勢(shì)性。市場(chǎng)所處的環(huán)境是在不斷的變化過(guò)程中的，我們要以一種發(fā)展的眼光看待問(wèn)題。（5）實(shí)用性。市場(chǎng)調(diào)研說(shuō)到底是為企業(yè)決策服務(wù)的，而數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析也同樣服務(wù)于此，在保證其專業(yè)性和科學(xué)性的同時(shí)也不能忽略其現(xiàn)實(shí)意義。
三、推論性統(tǒng)計(jì)分析方法
（1）方差分析。方差分析是檢驗(yàn)多個(gè)總體均值是否相等的一種統(tǒng)計(jì)方法，它可以看作是t檢驗(yàn)的一種擴(kuò)展。它所研究的是分類型自變量對(duì)數(shù)值型因變量的影響，比如它們之間有沒(méi)有關(guān)聯(lián)性、關(guān)聯(lián)性的程度等，所采用的方法就是通過(guò)檢驗(yàn)各個(gè)總體的均值是否相等來(lái)判斷分類型自變量對(duì)數(shù)值型因變量是否有顯著影響。（2）回歸分析。在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中，存在著大量的一種變量隨著另一種變量的變化而變化的情況，這種對(duì)應(yīng)的因果變化往往無(wú)法用精確的數(shù)學(xué)公式來(lái)描述，只有通過(guò)大量觀察數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)工作才能找到他們之間的關(guān)系和規(guī)律，解決這一問(wèn)題的常用方法是回歸分析?；貧w分析是從定量的角度對(duì)觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、計(jì)算和歸納。
社會(huì)科學(xué)的實(shí)證研究在應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)時(shí),統(tǒng)計(jì)分析是其關(guān)鍵環(huán)節(jié),資料性質(zhì)分析、資料類型的判斷、統(tǒng)計(jì)方法的選擇等各個(gè)環(huán)節(jié)都應(yīng)把握好,否則,其分析結(jié)果將是沒(méi)有意義的。本文擬通過(guò)對(duì)社會(huì)科學(xué)實(shí)證研究論文中應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析方法出現(xiàn)的問(wèn)題,從描述性分析、定量資料的統(tǒng)計(jì)分析、定性資料的統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)與回歸分析等方面進(jìn)行解析。
一、描述性分析問(wèn)題
在社會(huì)科學(xué)實(shí)證研究中,一般首先要對(duì)社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,以發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的規(guī)律性,再選擇進(jìn)一步的分析方法。描述性統(tǒng)計(jì)分析要對(duì)調(diào)查總體所有變量的有關(guān)數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)性描述,主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、集中趨勢(shì)分析、離散程度分析、分布形態(tài)以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。
描述性統(tǒng)計(jì)分析雖然較為簡(jiǎn)單,但如果對(duì)某個(gè)事件或某種現(xiàn)象的描述不清楚或存在偏差,那么其后的所有分析都將值得懷疑,而描述的偏差可能會(huì)引起公眾或?qū)W術(shù)界對(duì)某些社會(huì)現(xiàn)象的誤解,甚至誤導(dǎo)政府決策。
1.均值的誤用
均值是用于描述樣本集中趨勢(shì)的最常用指標(biāo),但應(yīng)注意,對(duì)于正態(tài)或近似正態(tài)的對(duì)稱分布樣本,它是較好的指標(biāo),一般與離散趨勢(shì)指標(biāo)中的標(biāo)準(zhǔn)差一起描述數(shù)據(jù)資料(即形式);而對(duì)于偏態(tài)分布的樣本,則常用中位數(shù)來(lái)描述集中趨勢(shì),一般與離散趨勢(shì)指標(biāo)中的四分位數(shù)間距一起描述數(shù)據(jù)資料(即形式),究其原因是均值容易受到極端值的影響。
對(duì)于兩個(gè)分布完全不同的樣本,可能會(huì)得到相同的均值,因此均值在某種程度上抹殺了樣本內(nèi)部的差異,而往往這種內(nèi)部差異正是需要進(jìn)行深入研究或應(yīng)當(dāng)引起人們注意的。為了彌補(bǔ)均值的這種缺陷,一般在報(bào)告均值的同時(shí),也應(yīng)該報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)差,或用直方圖或散點(diǎn)圖的形式描述分布,以展示群體內(nèi)部的差異。
2.絕對(duì)數(shù)的誤用
因?yàn)樯鐣?huì)調(diào)查研究比較容易得到大容量的樣本,所以對(duì)任何小概率事件,用絕對(duì)數(shù)報(bào)告都會(huì)出現(xiàn)較大的數(shù)字,單純對(duì)絕對(duì)數(shù)的強(qiáng)調(diào)往往會(huì)產(chǎn)生誤解。比較合理的方式一般是在報(bào)告某事件絕對(duì)數(shù)的同時(shí),給出該事件的發(fā)生率或占研究樣本的比例。
3.相對(duì)數(shù)的誤用
相對(duì)數(shù)常用于描述定性資料的內(nèi)部構(gòu)成情況或相對(duì)比值或某現(xiàn)象的發(fā)生強(qiáng)度,一般有比與率兩種形式。雖然比與率的計(jì)算形式是相同的,即兩個(gè)絕對(duì)數(shù)之商乘以100%,但它們的含義是不同的。率用于反映某種事物或現(xiàn)象發(fā)生的強(qiáng)度,而比則用于反映部分與整體或某一部分與另一部分之間的關(guān)系。當(dāng)數(shù)據(jù)的比較基礎(chǔ)相差懸殊,用絕對(duì)數(shù)表述沒(méi)有可比性時(shí),就要借助于相對(duì)數(shù)。
應(yīng)用相對(duì)數(shù)也容易出現(xiàn)一些問(wèn)題,如:百分比與百分率的混用;當(dāng)分母很小時(shí),只計(jì)算百分比或百分率,而沒(méi)有報(bào)告樣本量;當(dāng)比較兩個(gè)或多個(gè)總體率時(shí),沒(méi)有考慮到各總體對(duì)應(yīng)的內(nèi)部構(gòu)成情況是否一致,而直接比較等。
例如在報(bào)告流動(dòng)人口犯罪問(wèn)題時(shí),給人的印象往往是流動(dòng)人口犯罪率高于常住人口,其實(shí)是忽視了流動(dòng)人口的年齡和性別構(gòu)成與常住人口完全不同,且青年男性是犯罪率較高的人群,這樣對(duì)兩個(gè)不同群體的比較往往會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。
二、定量資料的統(tǒng)計(jì)分析問(wèn)題
定量資料的統(tǒng)計(jì)分析是指所觀測(cè)的結(jié)果變量是定量的,而且希望考察定性的影響因素取不同水平時(shí),定量觀測(cè)結(jié)果的均值之間的差別是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。定量資料的統(tǒng)計(jì)分析在統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用中占有很大的比重,出現(xiàn)的誤用也比較多。
正確選擇定量資料統(tǒng)計(jì)分析方法的關(guān)鍵有兩點(diǎn):一是正確判斷統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)的類型;再是檢驗(yàn)定量資料是否滿足“獨(dú)立性、正態(tài)性及方差齊性”的前提條件[1]。前者要求使用者對(duì)統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)的類型較為熟悉,后者則需要進(jìn)行預(yù)分析,可適當(dāng)借助于統(tǒng)計(jì)分析軟件。根據(jù)前提條件是否滿足來(lái)決定用參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)或方差分析,還是用非參數(shù)檢驗(yàn)方法,進(jìn)而根據(jù)對(duì)統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)類型的判斷,確定采用具體的統(tǒng)計(jì)分析方法。
對(duì)定量資料作統(tǒng)計(jì)分析時(shí),常犯的錯(cuò)誤有:
1.不管統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)類型,盲目套用t檢驗(yàn)或單因素方差分析;
2.不驗(yàn)證“獨(dú)立性、正態(tài)性及方差齊性”前提條件,而直接應(yīng)用參數(shù)檢驗(yàn)法;
3.將多因素設(shè)計(jì)定量資料人為拆成多個(gè)成組設(shè)計(jì)定量資料,采用t檢驗(yàn)法;
4.將多因素設(shè)計(jì)定量資料用單因素多水平方差分析解決,或用一元分析替代多元分析等。
三、定性資料的統(tǒng)計(jì)分析問(wèn)題
定性資料的統(tǒng)計(jì)分析是指觀測(cè)結(jié)果為定性變量的統(tǒng)計(jì)處理問(wèn)題。定性資料的統(tǒng)計(jì)分析在社會(huì)科學(xué)研究中的應(yīng)用也是很廣泛的,通常根據(jù)影響觀測(cè)結(jié)果的原因變量性質(zhì)分為三種情況:
1.原因變量都為定性變量,此類資料就是通常理解的定性資料。常用的統(tǒng)計(jì)分析方法有:檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)或Ridit分析、Spearman秩相關(guān)分析、線性趨勢(shì)檢驗(yàn)、一致性檢驗(yàn)(也稱Kappa檢驗(yàn))、加權(quán)檢驗(yàn)、對(duì)數(shù)線性模型等。
2.原因變量中既有定性變量,又有定量變量。這類資料的統(tǒng)計(jì)分析通常有兩種處理方法:一是結(jié)合專業(yè)知識(shí)先將定量的原因變量離散化,使其轉(zhuǎn)化為定性變量,然后采用上面3.1的統(tǒng)計(jì)方法處理;二是先對(duì)定性的原因變量,采用啞變量技術(shù)進(jìn)行處理,轉(zhuǎn)化為多個(gè)二值變量,賦予0或1值,然后采用Logistic回歸分析方法或多值有序變量Logistic回歸分析處理。
3.原因變量全部為定量變量。這類資料的分析可以直接采用Logistic回歸分析方法或多值有序變量Logistic回歸分析處理。
定性資料的最常用表達(dá)形式是列聯(lián)表,列聯(lián)表有多種類型,如橫斷面設(shè)計(jì)的四格(或稱2x2)列聯(lián)表、隊(duì)列研究設(shè)計(jì)的四格列聯(lián)表、配對(duì)研究設(shè)計(jì)的四格列聯(lián)表、雙向無(wú)序的R×C列聯(lián)表、單向有序的R×C列聯(lián)表、高維列聯(lián)表等,不同類型所用統(tǒng)計(jì)方法也不同,所以處理這類資料的關(guān)鍵是分辨出列聯(lián)表的類型,從而選擇相應(yīng)統(tǒng)計(jì)分析方法。
在社會(huì)科學(xué)研究中,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析常犯的錯(cuò)誤主要就是列聯(lián)表的誤判,從而錯(cuò)誤的選用統(tǒng)計(jì)方法。
四、相關(guān)與回歸分析問(wèn)題
相關(guān)分析是研究變量之間的相互關(guān)系,常局限于統(tǒng)計(jì)描述,較難從數(shù)量角度對(duì)變量之間的聯(lián)系進(jìn)行深入研究;回歸分析則是研究變量之間的依賴關(guān)系,可實(shí)現(xiàn)對(duì)自變量進(jìn)行控制,對(duì)因變量進(jìn)行預(yù)測(cè),及對(duì)隨機(jī)變化趨勢(shì)進(jìn)行適當(dāng)修勻。
相關(guān)分析可用于對(duì)定類、定序、定距及定比等尺度的各類資料進(jìn)行定量描述,但各類資料的計(jì)算公式是不同的,所以應(yīng)用時(shí),需要判明資料的類型;而回歸分析則要根據(jù)因變量性質(zhì)的不同,選用不同的回歸分析方法,一般可分為兩類:一是因變量為連續(xù)型變量,具體的,當(dāng)為非時(shí)間性的連續(xù)型變量時(shí),可用線性回歸分析、多項(xiàng)式回歸分析、非線性回歸分析等;當(dāng)為時(shí)間變量時(shí),可用COX半?yún)?shù)回歸分析、指數(shù)分布回歸分析及威布爾回歸分析等;當(dāng)為隨時(shí)間變化的連續(xù)型變量時(shí),則需要利用時(shí)間序列分析。二是因變量為離散型變量,需要利用Logistic回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型分析及多項(xiàng)Logit模型分析等。
在社會(huì)科學(xué)研究中,相關(guān)與回歸分析的應(yīng)用非常廣泛。但應(yīng)用時(shí)也經(jīng)常出現(xiàn)一些錯(cuò)誤:
1.沒(méi)有結(jié)合問(wèn)題的專業(yè)背景和實(shí)際意義,就進(jìn)行相關(guān)與回歸分析。其結(jié)果有時(shí)可能是莫名奇妙的,可能出現(xiàn)所謂的虛假相關(guān)。
2.對(duì)于較簡(jiǎn)單的線性相關(guān)與回歸分析,不注意應(yīng)用條件,盲目套用。一般地,Pearson相關(guān)分析要求兩變量都是隨機(jī)變量,且都服從或近似服從正態(tài)分布,若不滿足條件,應(yīng)采用其它相關(guān)分析法,如Spearman相關(guān)分析等。而線性回歸分析則要求因變量必須是隨機(jī)變量,且服從或近似服從正態(tài)分布,在回歸分析前,先要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),證實(shí)兩變量的顯著相關(guān)性,再進(jìn)一步進(jìn)行回歸分析才有意義。
3.只求得相關(guān)系數(shù)或回歸方程,而不進(jìn)行參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)就下統(tǒng)計(jì)分析結(jié)論。因?yàn)橄嚓P(guān)系數(shù)或回歸方程都是由樣本數(shù)據(jù)求得的,是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,必須通過(guò)其相關(guān)參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)來(lái)判定。
4.多元回歸分析策略的錯(cuò)誤。在社會(huì)科學(xué)實(shí)證研究中,對(duì)多元回歸分析的應(yīng)用,不少人采取的策略是先用單變量分析,得到有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的多個(gè)變量,再將它們引入回歸方程進(jìn)行多變量分析,用逐步回歸法進(jìn)行篩選,從中選出有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量,這種分析策略是不正確的。因?yàn)樽宰兞恐g可能存在不同程度的交互作用,在單變量分析中無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量并非在多元回歸分析中也沒(méi)有意義。正確的處理方法應(yīng)該是先綜合分析各種變量之間的作用、實(shí)際意義及關(guān)系,有些可作為控制變量(如性別、年齡等),將經(jīng)過(guò)初步篩選的所有變量代入回歸方程進(jìn)行分析,再采用逐步回歸方法,必要時(shí)可多用幾種篩選變量的方法,同時(shí)要注意自變量間的交互作用,進(jìn)行綜合分析,這樣才能得到較為可靠的結(jié)果。
參考文獻(xiàn):
[1]王在翔:社會(huì)統(tǒng)計(jì)理論與實(shí)踐[M].青島:中國(guó)海洋大學(xué)出版社,2008
[2]胡良平等.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)與典型錯(cuò)誤辨析[M].北京:軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)出版社,2003.148-239
關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)論文
1.統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì):應(yīng)交代統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)的名稱和主要做法。如調(diào)查設(shè)計(jì)(分為前瞻性、回顧性還是橫斷面調(diào)查研究),實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(應(yīng)交代具體的設(shè)計(jì)類型,如自身配對(duì)設(shè)計(jì)、成組設(shè)計(jì)、交叉設(shè)計(jì)、析因設(shè)計(jì)、正交設(shè)計(jì)等),臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)(應(yīng)交代屬于第幾期臨床試驗(yàn),采用了何種盲法措施等);主要做法應(yīng)圍繞4個(gè)基本原則(重復(fù)、隨機(jī)、對(duì)照、均衡)概要說(shuō)明,尤其要交代如何控制重要非試驗(yàn)因素的干擾和影響。
2.資料的表達(dá)與描述:用x±s表達(dá)近似服從正態(tài)分布的定量資料、用M(QR)表達(dá)呈偏態(tài)分布的定量資料;用統(tǒng)計(jì)表時(shí),要合理安排縱橫標(biāo)目,并將數(shù)據(jù)的含義表達(dá)清楚;用統(tǒng)計(jì)圖時(shí),所用統(tǒng)計(jì)圖的類型應(yīng)與資料性質(zhì)相匹配,并使數(shù)軸上刻度值的標(biāo)法符合數(shù)學(xué)原則;用相對(duì)數(shù)時(shí),分母不宜小于20,要注意區(qū)分百分率與百分比。
3.統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇:對(duì)于定量資料,應(yīng)根據(jù)所采用的設(shè)計(jì)類型、資料所具備的條件和分析目的,選用合適的統(tǒng)計(jì)分析方法,不應(yīng)盲目套用t檢驗(yàn)和單因素方差分析;對(duì)于定性資料,應(yīng)根據(jù)所采用的設(shè)計(jì)類型、定性變量的性質(zhì)和頻數(shù)所具備的條件以及分析目的,選用合適的統(tǒng)計(jì)分析方法,不應(yīng)盲目套用χ2檢驗(yàn)。對(duì)于回歸分析,應(yīng)結(jié)合專業(yè)知識(shí)和散布圖,選用合適的回歸類型,不應(yīng)盲目套用簡(jiǎn)單直線回歸分析,對(duì)具有重復(fù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的回歸分析資料,不應(yīng)簡(jiǎn)單化處理;對(duì)于多因素、多指標(biāo)資料,要在一元分析的基礎(chǔ)上,盡可能運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法,以便對(duì)因素之間的交互作用和多指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系作出全面、合理的解釋和評(píng)價(jià)。
4.統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋和表達(dá):當(dāng)P<0.05(或P<0.01)時(shí),應(yīng)說(shuō)對(duì)比組之間的差異具有顯著性(或非常顯著性)的意義,而不應(yīng)說(shuō)對(duì)比組之間具有顯著性(或非常顯著性)的差別;應(yīng)寫明所用統(tǒng)計(jì)分析方法的具體名稱(如:成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、兩因素析因設(shè)計(jì)資料的方差分析、多個(gè)均數(shù)之間兩兩比較的q檢驗(yàn)等),統(tǒng)計(jì)量的具體值(如:t=3.45,χ2=4.68,F=6.79等),應(yīng)盡可能給出具體的P值(如:P=0.0238);當(dāng)涉及到總體參數(shù)(如總體均數(shù)、總體率等)時(shí),在給出顯著性檢驗(yàn)結(jié)果的同時(shí),再給出95%置信區(qū)間。
關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)論文
1.統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì):應(yīng)交代統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)的名稱和主要做法。如調(diào)查設(shè)計(jì)(分為前瞻性、回顧性還是橫斷面調(diào)查研究)，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(應(yīng)交代具體的設(shè)計(jì)類型，如自身配對(duì)設(shè)計(jì)、成組設(shè)計(jì)、交叉設(shè)計(jì)、析因設(shè)計(jì)、正交設(shè)計(jì)等)，臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)(應(yīng)交代屬于第幾期臨床試驗(yàn)，采用了何種盲法措施等);主要做法應(yīng)圍繞4個(gè)基本原則(重復(fù)、隨機(jī)、對(duì)照、均衡)概要說(shuō)明，尤其要交代如何控制重要非試驗(yàn)因素的干擾和影響。
2.資料的表達(dá)與描述:用 x±s表達(dá)近似服從正態(tài)分布的定量資料、用M(QR)表達(dá)呈偏態(tài)分布的定量資料;用統(tǒng)計(jì)表時(shí)，要合理安排縱橫標(biāo)目，并將數(shù)據(jù)的含義表達(dá)清楚;用統(tǒng)計(jì)圖時(shí)，所用統(tǒng)計(jì)圖的類型應(yīng)與資料性質(zhì)相匹配，并使數(shù)軸上刻度值的標(biāo)法符合數(shù)學(xué)原則;用相對(duì)數(shù)時(shí)，分母不宜小于20，要注意區(qū)分百分率與百分比。
3.統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇:對(duì)于定量資料，應(yīng)根據(jù)所采用的設(shè)計(jì)類型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統(tǒng)計(jì)分析方法，不應(yīng)盲目套用t檢驗(yàn)和單因素方差分析;對(duì)于定性資料，應(yīng)根據(jù)所采用的設(shè)計(jì)類型、定性變量的性質(zhì)和頻數(shù)所具備的條件以及分析目的，選用合適的統(tǒng)計(jì)分析方法，不應(yīng)盲目套用χ2檢驗(yàn)。對(duì)于回歸分析，應(yīng)結(jié)合專業(yè)知識(shí)和散布圖，選用合適的回歸類型，不應(yīng)盲目套用簡(jiǎn)單直線回歸分析，對(duì)具有重復(fù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的回歸分析資料，不應(yīng)簡(jiǎn)單化處理;對(duì)于多因素、多指標(biāo)資料，要在一元分析的基礎(chǔ)上，盡可能運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法，以便對(duì)因素之間的交互作用和多指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系作出全面、合理的解釋和評(píng)價(jià)。
4.統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋和表達(dá):當(dāng)P<0.05(或P<0.01)時(shí)，應(yīng)說(shuō)對(duì)比組之間的差異具有顯著性(或非常顯著性)的意義，而不應(yīng)說(shuō)對(duì)比組之間具有顯著性(或非常顯著性)的差別;應(yīng)寫明所用統(tǒng)計(jì)分析方法的具體名稱(如:成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、兩因素析因設(shè)計(jì)資料的方差分析、多個(gè)均數(shù)之間兩兩比較的q檢驗(yàn)等)，統(tǒng)計(jì)量的具體值(如:t=3.45，χ2=4.68，F(xiàn)=6.79等)，應(yīng)盡可能給出具體的P值(如:P=0.0238);當(dāng)涉及到總體參數(shù)(如總體均數(shù)、總體率等)時(shí)，在給出顯著性檢驗(yàn)結(jié)果的同時(shí)，再給出95%置信區(qū)間。
關(guān)鍵詞：多元統(tǒng)計(jì)分析 中藥成分分析
中藥物質(zhì)基礎(chǔ)的闡明和科學(xué)質(zhì)量控制方法的建立是中藥現(xiàn)代化和國(guó)際化的關(guān)鍵，在化學(xué)計(jì)量學(xué)中，多元統(tǒng)計(jì)分析方法得到了很好的應(yīng)用，通過(guò)優(yōu)化了化學(xué)量測(cè)過(guò)程，提高分析效果，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析方法及其他數(shù)學(xué)方法和計(jì)算機(jī)軟件的應(yīng)用對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，已較好的闡明了中藥物質(zhì)成分，結(jié)構(gòu)與其性能之間的復(fù)雜關(guān)系。
一、應(yīng)用現(xiàn)狀
1.1方法
在中藥成分分析中，多元統(tǒng)計(jì)分析方法如多元回歸，多元相關(guān)分析，逐步回歸分析，最大似然法，判別分析，聚類分析和主成分分析，利用電子計(jì)算機(jī)能迅速而大量地處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，還廣泛采用了蒙特卡洛（Monte Carlo）統(tǒng)計(jì)模擬法，都能在某一特定方面很好的說(shuō)明其成分，但尚未有統(tǒng)一理論支撐整個(gè)體系，也是國(guó)內(nèi)著力于建立中成藥數(shù)據(jù)庫(kù)的緣由之一。要進(jìn)一步定性定量的確定中藥成分，并很好的分析中藥成分還需不斷努力。
在應(yīng)用中，應(yīng)用最多的為多元線性回歸和Logistic回歸方法，其次是通徑分析，因子分析和聚類分析的運(yùn)用較少，比如風(fēng)險(xiǎn)模型，典型相關(guān)，MCA分析和Probit分析。
1.1.1成分提取
在對(duì)中藥復(fù)方有效成分的整體提取方法，指紋圖譜條件優(yōu)化及定量評(píng)價(jià)指標(biāo)，以及基于藥理活性的組方條件優(yōu)化的基礎(chǔ)上，化學(xué)模式識(shí)別方法引入中藥分析體系，模式識(shí)別，指通過(guò)相關(guān)軟件等用數(shù)學(xué)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)模式的自動(dòng)處理和判別，模式識(shí)別可大致分為用監(jiān)督模式識(shí)別（判別分析方法），是實(shí)現(xiàn)規(guī)定分類的標(biāo)準(zhǔn)和種類的數(shù)模，并且通過(guò)大批已知樣本的信息處理找出規(guī)律，再預(yù)報(bào)未知樣本的類型，如貝葉斯法（Bayes）逐步判別分析方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別法等，無(wú)監(jiān)督模式識(shí)別（聚類分析方法），是對(duì)一組尚無(wú)明確分類的樣本，根據(jù)它們所變現(xiàn)的變量特征，按相似程度的大小加以歸類，最終通過(guò)信息處理找出合適的分類方法并實(shí)現(xiàn)樣本的分類，如系統(tǒng)聚類分析，模糊聚類分析等以及基于特征投影的降維顯示方法，另外還有一類基于特征投影的降維顯示方法，如主成分分析方法，基于偏最小二乘法的降維方法等，中藥的化學(xué)模式識(shí)別方法可以從復(fù)雜的化學(xué)測(cè)量數(shù)據(jù)出發(fā)，進(jìn)一步揭示復(fù)雜化合物之間的隱藏規(guī)律，為中藥整體研究提供十分有用的信息。
1.1.2質(zhì)量控制
在中藥復(fù)方質(zhì)量控制方面，近年來(lái)，有監(jiān)督的模式識(shí)別和無(wú)監(jiān)督的模式識(shí)別往往聯(lián)合起來(lái)使用，即當(dāng)某中藥方劑的總體質(zhì)量分類不清楚時(shí)，可先用聚類分析對(duì)原來(lái)的樣品進(jìn)行分類，然后再用判別分析建立判別式以對(duì)新樣品進(jìn)行判別。
1.1.3藥效檢驗(yàn)
在化學(xué)計(jì)量中運(yùn)用多變量統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制（multivariate statistical process control,MSPC） 方法來(lái)處理中藥成分組成，在中藥分析中，結(jié)合對(duì)無(wú)知復(fù)雜多組分進(jìn)行同時(shí)定性定量分析的方法，連用色譜儀器等，包括HPLC-DAD.CE-DAD(毛細(xì)管電泳二極管陣列聯(lián)用儀),HPLC-MS,HPLC-IR,GC-MS.GC-IR等因其將分離與分析技術(shù)集于一體，已有很大突破，目前國(guó)內(nèi)在中藥成分分析中，運(yùn)用了在中藥化學(xué)成分研究的手段方面，如薄層色譜，氣相色譜，高效液相色譜，紫外光譜，紅外光譜等已得到普遍使用，還包括超臨界色譜，高效逆流色譜，色譜質(zhì)譜連用技術(shù)（GC/MS、HPLC/MS），核磁共振（NMR）指紋圖譜，x-射線衍射指紋圖譜等。其中產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，有關(guān)研究人員運(yùn)用數(shù)學(xué)中多元統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)其分析，得到相關(guān)結(jié)論，進(jìn)而對(duì)藥效進(jìn)行更有效的分析。
1.1.4組分分析
借助各類分析儀器以及光譜色譜聯(lián)用手段，可以再較短的時(shí)間內(nèi)得到大量的多元性化合物信息，該過(guò)程所用到的具體方法有聚類分析，主成分分析以及偏最小二乘法，判別式分析法等，中藥藥效，由定量構(gòu)效關(guān)系到定量組效關(guān)系研究
1.2數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用實(shí)例
在對(duì)藥材產(chǎn)地區(qū)分和鑒別研究方面，徐永群等在黃苓的紅外光譜的指紋圖譜基礎(chǔ)上，采用主成分分析法，對(duì)多個(gè)產(chǎn)地進(jìn)行了聚類分析。
王繼國(guó)等分析中藥血竭樣品的高效液相色譜中，把指紋圖譜信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，用重疊率與相關(guān)系數(shù)兩個(gè)參數(shù)，從兩個(gè)方面定量地對(duì)圖譜進(jìn)行了相似性評(píng)價(jià)，在此基礎(chǔ)上用系統(tǒng)聚類分析法定性地對(duì)樣品進(jìn)行了分類和鑒別，建立了一種相對(duì)完善的中藥血竭的化學(xué)模式識(shí)別技術(shù)。
楊紅娟等對(duì)金銀花的種類進(jìn)行了模式識(shí)別研究，利用高效液相色譜分析獲得金銀花的化學(xué)信息，并進(jìn)行了系統(tǒng)聚類分析，同時(shí)用微生物法進(jìn)行抑菌活性測(cè)定，用多重線性回歸揭示化學(xué)信息與藥理指標(biāo)之間的關(guān)系。
孫麗新等用典型相關(guān)分析對(duì)獲得反映樣品整體化學(xué)特征的數(shù)據(jù)做了處理，并運(yùn)用聚類的方法將樣品分類，得到效果良好的質(zhì)量控制方法。
周立東等提出在天然藥物演技中建立定量組效關(guān)系，用以解決中藥復(fù)雜成分的化學(xué)組成與生物活性之間的關(guān)系問(wèn)題，在中藥的多變量的化學(xué)祖墳空間和中藥的多變量空間之間建立起定量的關(guān)系，在多元統(tǒng)計(jì)分析中，如回歸分析，聚類分析以及因子分析西歐提供了操作方法，
二、存在的主要問(wèn)題
統(tǒng)計(jì)方法的選擇在一定程度上取決于變量的測(cè)度水平，多元統(tǒng)計(jì)分析，自變量中包括名義變量的最多，自變量全部為間距測(cè)度的很少，多元統(tǒng)計(jì)分析方法中序次測(cè)度變量和名義測(cè)度變量的處理方法一樣，所以一般并不加以區(qū)分，序次測(cè)度變量作為名義測(cè)度變量來(lái)用，把二者合成為分類變量，本次研究的論文數(shù)據(jù)中應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)方法時(shí)大多數(shù)的分析中是分類變量。
2.1方法使用錯(cuò)誤
在多元統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用中，如通經(jīng)分析等存在一些錯(cuò)誤，通徑分析是建立一組線性回歸方程，因此對(duì)變量的要求和多元線性回歸一樣，多元線性回歸要求因變量必須為間距測(cè)度或以上的變量，自變量可以使分類變量，但當(dāng)自變量中有分類變量時(shí)，必須做虛擬變量回歸，而不是普通的線性回歸。
2.2數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)和檢驗(yàn)
對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的最終評(píng)價(jià)是要反映該藥效的最好方式，即數(shù)據(jù)在多大程度上能很好解釋了因變量的間的關(guān)系，每一種統(tǒng)計(jì)分析方法都有自己的數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)和方法。
三、總結(jié)
化學(xué)計(jì)量學(xué)提供了一整套區(qū)別于傳統(tǒng)復(fù)方研究的思路，在中藥化學(xué)，質(zhì)量控制，藥效檢驗(yàn)，組方分析，代謝組學(xué)以及建立中藥數(shù)據(jù)等各個(gè)領(lǐng)域都已有了初步的應(yīng)用和發(fā)展。多元統(tǒng)計(jì)分析方法作為數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的主要分析方法，雖在中藥分析方法中應(yīng)用存在少數(shù)問(wèn)題，但其應(yīng)用前景及意義極其樂(lè)觀。（作者單位：沈陽(yáng)師范大學(xué)）
參考文獻(xiàn)：
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2教學(xué)變革的嘗試
由于課程的實(shí)用性和重要性，學(xué)生普遍對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程比較感興趣。如何調(diào)動(dòng)學(xué)生的主觀能動(dòng)性，變“被動(dòng)灌輸”為“主動(dòng)探索”，在有限的課時(shí)內(nèi)學(xué)習(xí)較多的統(tǒng)計(jì)知識(shí)呢?我們教學(xué)變革主要采取如下措施。
2．1教學(xué)內(nèi)容的調(diào)整為了避免重復(fù)學(xué)習(xí)，我們對(duì)原來(lái)本科時(shí)已經(jīng)學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)量與抽樣分布、參數(shù)估計(jì)這部分內(nèi)容只簡(jiǎn)單復(fù)習(xí)，溫故知新，不再細(xì)講。而對(duì)目前生物醫(yī)學(xué)工程中應(yīng)用較普及的方差分析、回歸分析，我們補(bǔ)充了生物醫(yī)學(xué)方面的實(shí)例，運(yùn)用軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并對(duì)運(yùn)行結(jié)果詳細(xì)講解。對(duì)于教材未介紹的非參數(shù)檢驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)部分，補(bǔ)充幾種常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)方法。對(duì)于較復(fù)雜的多元統(tǒng)計(jì)和現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)部分，我們引入PBL教學(xué)模式，通過(guò)分組、問(wèn)題探究、成果匯報(bào)、反思和完善幾個(gè)步驟，完成學(xué)習(xí)內(nèi)容。
2．2教學(xué)方式的改進(jìn)在課程的教學(xué)中，我們盡量做到深入淺出，回避復(fù)雜的推導(dǎo)、運(yùn)算和證明，強(qiáng)調(diào)對(duì)統(tǒng)計(jì)思想的理解以及統(tǒng)計(jì)方法的運(yùn)用，同時(shí)注重和統(tǒng)計(jì)軟件的結(jié)合。統(tǒng)計(jì)從某種意義上說(shuō)是與數(shù)據(jù)打交道的科學(xué)，沒(méi)有實(shí)際數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，不利于學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)方法的理解和應(yīng)用。教學(xué)中如果仍然當(dāng)成數(shù)學(xué)課程，注重統(tǒng)計(jì)理論中定理和公式的推導(dǎo)演算，而缺乏實(shí)際的數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練，學(xué)生就無(wú)法對(duì)統(tǒng)計(jì)的廣泛應(yīng)用性及重要性有深刻的體會(huì)，也不利于保持和提高他們的學(xué)習(xí)興趣。我們補(bǔ)充了生物醫(yī)學(xué)方面的實(shí)例，通過(guò)數(shù)據(jù)分析，提高他們對(duì)統(tǒng)計(jì)方法的實(shí)際應(yīng)用能力，也為后續(xù)PBL教學(xué)的順利開(kāi)展做準(zhǔn)備。大部分學(xué)生在本科階段已學(xué)習(xí)Matlab軟件，而且工科學(xué)生計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力較強(qiáng)，因此我們要求學(xué)生自學(xué)一門統(tǒng)計(jì)軟件(如SPSS、R等)或使用Mat-lab，對(duì)所有的實(shí)例在軟件中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。軟件輸出的是數(shù)值或圖表，并沒(méi)有詳細(xì)的解釋、分析和結(jié)論，學(xué)生必須結(jié)合數(shù)據(jù)背景知識(shí)，應(yīng)用所學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，進(jìn)行分析推斷，最后給出結(jié)論和合理的解釋。
2．3考核方案的變革注重平時(shí)考核，淡化期末考試。考試不是最終目的，只是促進(jìn)學(xué)習(xí)而已。因此，成績(jī)是對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)情況的全面評(píng)價(jià)，不僅包括教材知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，還有自主學(xué)習(xí)和實(shí)際應(yīng)用的能力。我們將PBL案例分析的評(píng)價(jià)和期末考試的成績(jī)各設(shè)置為50%的比例，鼓勵(lì)學(xué)生自主學(xué)習(xí)，提高實(shí)際數(shù)據(jù)分析的能力。
3結(jié)合PBL教學(xué)模式
統(tǒng)計(jì)學(xué)的飛速發(fā)展要求研究生掌握必備的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)外，能夠進(jìn)行知識(shí)的自我更新，具有不斷學(xué)習(xí)現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)新知識(shí)的能力。PBL教學(xué)模式在提高學(xué)生分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力，培養(yǎng)學(xué)生成為自主學(xué)習(xí)者、終身學(xué)習(xí)者等方面已被廣泛認(rèn)同。雖然生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)研究生基礎(chǔ)知識(shí)比較扎實(shí)，但統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展以及軟件的學(xué)習(xí)交叉，要想學(xué)好這門課程并不輕松。在研究生教班開(kāi)展PBL教學(xué)的有利條件是:①教班人數(shù)較少，分組進(jìn)行問(wèn)題探索可以實(shí)現(xiàn)。②學(xué)生對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程比較感興趣，積極性較高。③現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)緊密聯(lián)系，但醫(yī)學(xué)工程學(xué)生計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力較強(qiáng)，在統(tǒng)計(jì)軟件的學(xué)習(xí)和編程方面具有優(yōu)勢(shì)。④教研組在數(shù)模競(jìng)賽培訓(xùn)和本科畢業(yè)設(shè)計(jì)中積累了一些素材，可以將內(nèi)容完善成PBL問(wèn)題。我們引入PBL教學(xué)模式，進(jìn)行了初步探索。
3．1前期準(zhǔn)備推薦一些統(tǒng)計(jì)應(yīng)用的網(wǎng)站和書籍。簡(jiǎn)單介紹前沿的方法和知識(shí)，補(bǔ)充回歸、相關(guān)、時(shí)間序列分析以及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等內(nèi)容，對(duì)于隨機(jī)模擬、MC-MC方法也舉例說(shuō)明。教師將原先積累了一些實(shí)例設(shè)計(jì)成若干問(wèn)題，讓學(xué)生進(jìn)行選題，組成學(xué)習(xí)小組(每組5－8人)，確定分工。我們將多元統(tǒng)計(jì)分析和傳染病預(yù)測(cè)的案例編寫成4個(gè)問(wèn)題，提前半個(gè)月交給學(xué)生，等他們分組確定后，分別給予一定指導(dǎo)。
3．2問(wèn)題探究小組成員分工合作，查找文獻(xiàn)、學(xué)習(xí)算法，圍繞選定的問(wèn)題進(jìn)行準(zhǔn)備。通過(guò)交流和討論，將各自學(xué)到的知識(shí)進(jìn)行整合，進(jìn)而運(yùn)用這些知識(shí)重新分析上一階段提出的問(wèn)題，思考并提出解決方案。最后，對(duì)問(wèn)題形成一個(gè)附有詳細(xì)統(tǒng)計(jì)算法和計(jì)算結(jié)果的論文報(bào)告交給教師。
中圖分類號(hào) G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2013）15-148-02
生物統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理和方法在生物學(xué)中的應(yīng)用，不僅在生命科學(xué)領(lǐng)域、而且也在其他學(xué)科領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，是一門工具學(xué)科[1]。生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論性和實(shí)踐性均較強(qiáng)，涉及的基本原理、公式和概念較多，需有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和邏輯推理能力才能學(xué)好，相對(duì)于其他專業(yè)課程，師生普遍反映難教、難學(xué)、難記[2]。《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》不容易理解和掌握，導(dǎo)致學(xué)生缺乏學(xué)習(xí)興趣和動(dòng)力，考試前通過(guò)死記硬背接受理論知識(shí)，形成短暫記憶，隨著時(shí)間的延長(zhǎng)，所學(xué)內(nèi)容逐漸忘記。這門課程講授完之后，學(xué)生不會(huì)靈活運(yùn)用其中的方法，也不會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的試驗(yàn)，更不會(huì)將生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本理論、技術(shù)和常用統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用到本科畢業(yè)論文設(shè)計(jì)中，導(dǎo)致理論教學(xué)與實(shí)踐應(yīng)用脫節(jié)，顯然未達(dá)到教學(xué)目的。以往《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)以單純理論教學(xué)為主，不設(shè)或很少開(kāi)設(shè)實(shí)驗(yàn)課。因此，筆者結(jié)合《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》的基本原理，利用計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)軟件，開(kāi)設(shè)了《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》實(shí)驗(yàn)課，并嘗試對(duì)該課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)方法進(jìn)行改革探索。
實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)非常有利于提高大學(xué)生的培養(yǎng)質(zhì)量，而《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程教學(xué)的實(shí)踐環(huán)節(jié)亟待加強(qiáng)。在《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程中，我們利用計(jì)算機(jī)輔助實(shí)驗(yàn)教學(xué)，開(kāi)設(shè)以下實(shí)驗(yàn)課：（1）《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》某章節(jié)理論知識(shí)講授完之后，利用計(jì)算機(jī)和相關(guān)統(tǒng)計(jì)軟件，開(kāi)設(shè)相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)課。在實(shí)驗(yàn)課上，教師通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件演示例題的計(jì)算和分析過(guò)程，并講授統(tǒng)計(jì)軟件的使用方法，學(xué)生根據(jù)所學(xué)理論知識(shí)，結(jié)合實(shí)例在計(jì)算機(jī)上借助統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行操作，這樣使學(xué)生獲得知識(shí)更加直接與快速。（2）學(xué)生參與試驗(yàn)設(shè)計(jì)和科學(xué)試驗(yàn)。學(xué)生要在生產(chǎn)實(shí)踐或?qū)嶒?yàn)室中設(shè)計(jì)試驗(yàn)，親自參與試驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集，并對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，這樣有利于加深學(xué)生對(duì)所學(xué)內(nèi)容的理解?！渡锝y(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)開(kāi)設(shè)了如下實(shí)驗(yàn)：
1 利用Excel繪制常用統(tǒng)計(jì)圖
Excel繪制圖形功能強(qiáng)大，各種版本的Excel軟件均提供了14種標(biāo)準(zhǔn)圖表類型，每種圖表類型中又含有2～7種子圖表類型；還有20種自定義圖表類型可以套用。講授完試驗(yàn)資料的搜集和整理后，開(kāi)設(shè)利用Excel繪制常用統(tǒng)計(jì)圖的實(shí)驗(yàn)課。學(xué)生在實(shí)驗(yàn)課上利用Excel繪圖時(shí)，可以對(duì)圖表區(qū)、繪圖區(qū)、數(shù)據(jù)系列、坐標(biāo)軸、圖例、圖表標(biāo)題的格式，例如文字的顏色、字體、大小，背景圖案、顏色等進(jìn)行修改和調(diào)整，使修飾后的圖形更加美觀好看，爽心悅目。當(dāng)圖和數(shù)據(jù)放在一張工作表上、學(xué)生改變繪制圖形的數(shù)據(jù)時(shí)，其圖形將發(fā)生相應(yīng)變化；將鼠標(biāo)放在圖中某數(shù)據(jù)點(diǎn)上，在鼠標(biāo)下方將彈出一個(gè)文本框給出數(shù)據(jù)點(diǎn)的具體數(shù)值；用鼠標(biāo)單擊繪圖區(qū)中的“數(shù)據(jù)系列”標(biāo)志，其圖所屬數(shù)據(jù)單元格將被彩色框線圍住，便于用戶查看圖形的數(shù)據(jù)引用位置。在“數(shù)據(jù)系列”點(diǎn)擊右鍵可以向散點(diǎn)圖、線圖、條形圖等添加趨勢(shì)線，并可給出趨勢(shì)線的方程與決定系數(shù)。
2 利用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)分析
講授完試驗(yàn)資料特征數(shù)的計(jì)算后，開(kāi)設(shè)利用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)分析的實(shí)驗(yàn)課。首先選用與生活聯(lián)系緊密的數(shù)據(jù)資料，讓學(xué)生利用Excel計(jì)算這些數(shù)據(jù)的平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)，測(cè)定和分析這些數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)，然后利用Excel測(cè)定樣本標(biāo)準(zhǔn)差、總體標(biāo)準(zhǔn)差和四分位數(shù)，讓學(xué)生分析這些數(shù)據(jù)的離散趨勢(shì)。另外，讓學(xué)生利用Excel分析總體次數(shù)的分布形態(tài)，計(jì)算總體平均值的置信區(qū)間，有助于識(shí)別總體的數(shù)量特征。總體的分布形態(tài)可以從兩個(gè)角度考慮，一是分布的對(duì)稱程度，另一個(gè)是分布的高低。前者的測(cè)定參數(shù)稱為偏度或偏斜度，后者的測(cè)定參數(shù)稱為峰度。
3 利用Excel進(jìn)行統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)
講授完統(tǒng)計(jì)推斷之后，利用Excel進(jìn)行統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)課。統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)是根據(jù)隨機(jī)樣本中的數(shù)據(jù)信息來(lái)判斷其與總體分布是否具有指定的特征[1]。我們選擇實(shí)際案例，讓學(xué)生提出假設(shè)，利用Excel中適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法計(jì)算檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量及其分布，確定顯著性水平和決策規(guī)則，最后推斷是否接受假設(shè)，得出科學(xué)合理的結(jié)論，這個(gè)過(guò)程就稱為假設(shè)檢驗(yàn)或統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的方法多樣，通過(guò)比較就會(huì)發(fā)現(xiàn)它們的基本方法和步驟大同小異，例如t檢驗(yàn)、u 檢驗(yàn)、x2檢驗(yàn)等，可以詳細(xì)講述其中1～3種假設(shè)檢驗(yàn)方法，其它假設(shè)檢驗(yàn)方法可以采用啟迪和推導(dǎo)方式讓學(xué)生利用統(tǒng)計(jì)軟件自行輕松地學(xué)習(xí)和操作。
4 利用Excel和SAS軟件進(jìn)行方差分析
講授完方差分析之后，開(kāi)設(shè)利用Excel和SAS軟件進(jìn)行方差分析的實(shí)驗(yàn)課。利用Excel只能進(jìn)行單因素或雙因素（包括可重復(fù)雙因素和無(wú)重復(fù)雙因素）方差分析，而涉及雙因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)、三因素試驗(yàn)和裂區(qū)試驗(yàn)等試驗(yàn)數(shù)據(jù)的方差分析，即讓學(xué)生利用SAS軟件進(jìn)行多重方差分析。另外，Excel中的單因素或雙因素方差分析只能給出方差分析表，不能進(jìn)行平均數(shù)的多重比較，也無(wú)法用不同字母標(biāo)記法表示差異顯著性的結(jié)果，這些也都需要利用SAS軟件。
5 利用多種統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行回歸分析
由一個(gè)或一組非隨機(jī)變量來(lái)估計(jì)或預(yù)測(cè)某一個(gè)隨機(jī)變量的觀測(cè)值時(shí)，所建立的數(shù)學(xué)模型及所進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)分析，稱為回歸分析[1]。按變量個(gè)數(shù)的多少，回歸分析有一元回歸分析與多元回歸分析之分，多元回歸分析的原理與一元回歸分析的原理基本相似。按變量之間的關(guān)系，回歸分析可以分為線性回歸分析和非線性回歸分析。利用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行回歸分析時(shí)，首先讓學(xué)生如何確定因變量與自變量之間的回歸模型；如何根據(jù)樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)，估計(jì)并檢驗(yàn)回歸模型及未知參數(shù)；在眾多的自變量中，讓學(xué)生判斷哪些變量對(duì)因變量的影響是顯著的，哪些變量的影響是不顯著的。在方差分析實(shí)驗(yàn)課上，先讓學(xué)生利用Excel進(jìn)行簡(jiǎn)單的線性回歸分析，然后利用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)與回歸分析，最后利用SAS軟件進(jìn)行多元線性回歸分析和逐步回歸分析，使學(xué)生了解不同統(tǒng)計(jì)軟件的特點(diǎn)、功能和作用。
6 利用基本原理設(shè)計(jì)試驗(yàn)
試驗(yàn)的精確度高低取決于試驗(yàn)設(shè)計(jì)的各個(gè)方面，只有通過(guò)有效地控制試驗(yàn)誤差才能提高試驗(yàn)精確度。因此，教師有必要正確引導(dǎo)大學(xué)生在試驗(yàn)過(guò)程中要做到操作仔細(xì)，這樣有利于提高學(xué)生的科研素質(zhì)。在試驗(yàn)工作中，從試驗(yàn)資料中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律性是極其重要的，這需要科學(xué)合理地運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理和方法。講授完試驗(yàn)設(shè)計(jì)之后，要求學(xué)生根據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理，在生產(chǎn)實(shí)踐或?qū)嶒?yàn)室內(nèi)提出試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本思路，制定試驗(yàn)方案。然后，學(xué)生分組討論試驗(yàn)設(shè)計(jì)的可行性，并進(jìn)行糾正和修改。在試驗(yàn)前期，學(xué)生應(yīng)進(jìn)行試驗(yàn)前期準(zhǔn)備工作。在試驗(yàn)過(guò)程中，學(xué)生要考慮試驗(yàn)條件的差異對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的影響，可根據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)的原理和技巧分析試驗(yàn)出現(xiàn)的問(wèn)題，使學(xué)生獲得的理論知識(shí)與實(shí)際聯(lián)系起來(lái)，從而加深對(duì)理論知識(shí)的理解。試驗(yàn)結(jié)束后，獲得大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，需要選擇正確的統(tǒng)計(jì)方法分析試驗(yàn)資料，得出科學(xué)合理的結(jié)論，以達(dá)到研究目的。最后，教師根據(jù)學(xué)生設(shè)計(jì)的試驗(yàn)思路、方案、步驟及作出的試驗(yàn)報(bào)告給予評(píng)價(jià)。通過(guò)開(kāi)設(shè)試驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)踐課，可以使學(xué)生明確試驗(yàn)的目的、試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法、試驗(yàn)因素及水平等內(nèi)容，有利于提高學(xué)生設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案的能力。
實(shí)踐證明，開(kāi)設(shè)《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》實(shí)驗(yàn)教學(xué)后，學(xué)生能夠在計(jì)算機(jī)上借助相關(guān)統(tǒng)計(jì)軟件親自統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用所學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析和檢驗(yàn)試驗(yàn)結(jié)果，最后得出可靠的結(jié)論。最后畢業(yè)時(shí)，學(xué)生能根據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理，可獨(dú)立完成畢業(yè)論文試驗(yàn)設(shè)計(jì)，實(shí)施設(shè)計(jì)的試驗(yàn)方案，獲得試驗(yàn)數(shù)據(jù)資料。由于試驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析耗時(shí)，而且繁瑣，因而過(guò)去畢業(yè)生害怕對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。自從我們結(jié)合《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》的基本原理，利用計(jì)算機(jī)和計(jì)軟件開(kāi)設(shè)了該課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)后，學(xué)生輕松地掌握了該課程的基本原理和統(tǒng)計(jì)分析方法，統(tǒng)計(jì)和分析數(shù)據(jù)的速度、精確度均大幅度提高?，F(xiàn)在部分學(xué)生還能幫助教師進(jìn)行科研課題的數(shù)據(jù)處理和分析，畢業(yè)論文水平也大大提高。
《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)實(shí)驗(yàn)課的開(kāi)設(shè)，使學(xué)生從被動(dòng)學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極主動(dòng)地學(xué)習(xí)，培養(yǎng)了學(xué)生進(jìn)行科學(xué)試驗(yàn)設(shè)計(jì)的能力，初步掌握開(kāi)展科學(xué)試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法；培養(yǎng)學(xué)生掌握正確收集、整理試驗(yàn)資料的方法，能利用生物統(tǒng)計(jì)方法對(duì)試驗(yàn)資料進(jìn)行正確的統(tǒng)計(jì)分析；培養(yǎng)學(xué)生掌握常見(jiàn)統(tǒng)計(jì)軟件的使用方法和統(tǒng)計(jì)方法?！渡锝y(tǒng)計(jì)學(xué)》實(shí)驗(yàn)課深受學(xué)生的歡迎，這也是對(duì)該課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)的嘗試和改革探索的肯定。在該課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程中，筆者深刻體會(huì)到要提高《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果和質(zhì)量，教師需要投入時(shí)間與精力，鉆研實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容，提高教學(xué)水平，轉(zhuǎn)變實(shí)驗(yàn)教學(xué)理念，不斷探索和優(yōu)化多元化的實(shí)驗(yàn)教學(xué)方法。
參考文獻(xiàn)
