统计学专业论文范文

导语：如何才能写好一篇统计学专业论文，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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1.1学生对统计学不够重视

在目前非统计专业的统计学教学中，学生对统计学的认识不够深入，统计意识淡薄，重视程度不够。一提及统计，很多学生仅能联想到统计局、大量统计数据和统计报表等，很难将统计学与自己本身的专业联系起来，并且认为统计学与实际联系不大，无法学以致用，因此重视程度也仅停留在获得学分的层面上。加之学时有限，教师很难在有限的时间里讲授数理统计、探索性数据的挖掘、多元统计方法、西方统计制度等新的内容。

1.2课程内容不够规范

在教学内容上，目前没有统一规范的教材，而且不同的教材侧重点不同。教师在教学内容上多是以统计工作过程为主线，先后介绍统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、指数、相关与回归、抽样推断等内容，但有的侧重于数理统计方法，在抽样推断上花大量的时间，而有的又侧重于传统统计方法，在其它章节上下较大的功夫。

1.3教学方法不够多元化

教学方法对于教学质量至关重要。但目前统计学教学仍然是以教师讲授为主，学生被动地接受知识的传输，“启发式”教学方法应用的还不够，而且缺乏师生之间的互动和交流。在教学内容上重理论、轻实践，忽视发展与变化，教会了理论知识，却忽视了应用知识。在这种传统的统计教学模式下，学生或许学会了怎样计算平均指标、抽样误差等，但这对提高学生的统计实际应用能力极为不利，而且在学习过程中学生容易产生统计学既难学又枯燥无味的情绪，不利于发挥学生的积极性和创造性。

1.4考试形式和方法过于单一

目前统计学课程的考试形式和方法基本上是以闭卷的形式考查学生对知识的记忆和理解。虽然这种考试模式较充分地考虑了知识本身的逻辑性，并将其与学生的认识发展过程相结合，易于组织教学，但它由于过分追求学科知识的完整性，容易使理论脱离实际。由于考试内容严格按照考试大纲，主要以课本上理论知识为主，这就导致教师传授给学生的前沿知识较少，甚至教师课堂讲课本，学生课后背课本，其实际应用能力得不到培养。

1.5文、理科学生的构成比例问题

目前大多高校的经管类专业都是文、理科学生兼收的，同一个专业乃至同一个班级里面可能既有文科学生，又有理科学生。文、理学生的混合构成会给教学过程带来很大困扰，难以实施因材施教的方略。而统计学又是一门对数学基础要求比较高的学科，它涉及到了微积分、概率论、数理统计等多门数学理论课程，尤其在抽样推断部分，要求学生具有较强的逻辑推理能力。而一般来说，文科学生的数学功底比较差，逻辑演绎思维较弱。如果文科学生比重太大，就会给教学带来很多障碍。

2非统计专业统计学教学方法初探

2.1结合专业制定教学目的，完善教学内容设置

统计学的教学目的不能孤立地制定，而是要在明确学生文、理科出身及所学专业开设的课程与统计学相关关系的基础上，制定满足专业需要的教学目的。在教学内容设置上，根据应用统计学学科特点，结合各专业统计课程教学目的的要求，在统计学基本教学内容设置基础上，对统计基础理论、统计分布、统计推断、时间序列、统计评价决策和多元统计分析、非参数检验等中高级统计方法部分的实际应用状况进行介绍，本着“服务专业，突出应用”的原则，提高学生的统计素养。

2.2在课堂中适当的穿插案例教学

案例教学通过学生自己分析与老师讲解相结合，使学生变被动学习为主动地阅读、思考、分析、判断。教师通过对案例的归纳、整理，引导学生提炼和掌握具体的统计分析方法，有利于把所学的统计理论落到实处，使抽象的方法、公式变得十分具体，在模拟实验中接近理论与实际的距离。我们知道统计理论来源于统计实践过程，反过来它又指导统计工作。统计案例教学作为统计实践过程的一种模拟，它对激发学生学习兴趣、培养学生专业素质、提高学生在实践中探究学习方法的自觉性、有效地将理论知识转化为专业技能等方面都发挥着重要作用。

2.3在教学中适当地安排社会实践

在教学中，应适当结合课程内容安排一定的社会实践环节，就一些学生关心或与专业相关的课题作市场调查。如可组织学生针对大学生们感兴趣的就业问题、逃课问题、电脑使用情况等展开调查，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取(不一定要很大)，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查或体会的形成，全部都由学生自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析的整个过程，既巩固了基础知识的掌握，又锻炼了应用理论的能力。

2.4将课堂教学与统计分析软件相结合

统计学课程的特点之一是定量分析的内容较多，因此在平时应加强对统计上应用广泛的软件的教学，如EXCEL、SPSS、SAS等软件，提高学生对于数据的观察和处理能力，锻炼学生使用统计软件解决实际问题。其中，SPSS统计软件具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，是非专业统计人员的首选统计软件，也是经济管理专业教学的重要工具。经管类非统计专业的学生在文、理科出身和数学功底上都存在着差异，如果采用统计软件SPSS进行辅助教学，就可以将应用统计学的教学重点转向对统计结果实际意义的理解上，适度的去掉繁琐的理论证明、推理和计算，增加SPSS的使用方法，使学生能够使用统计软件SPSS解决比较复杂的计算问题。

2.5创新统计学教学考核方式

结合统计学自身特点，打破原有的考核制度，将学生独立思考和创新意识列入考试评分标准当中，采取“理论＋实践”的考试形式，从知识、能力和素质等方面综合评价学生成绩。可以将考试分为卷面和实践操作两部分，卷面部分主要考察学生的理论知识，实践操作部分主要考察学生们的实践应用能力。在实践操作部分，可以让学生以团队的形式自行选题，完成一个完整的统计工作过程。这种考核形式，不仅锻炼了学生们的实践操作能力，还可以让他们对“团队”、“合作”等概念有更切身的体会。

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关键词：非统计专业；统计学；教学

近年来，统计方法在社会上尤其是在市场经济活动中的应用越来越广泛，迅速的扩大到企业管理、市场营销、金融、证券、保险等领域，统计学这门学科也已经成为高等院校经济、管理、工程等专业必须开设的专业基础课之一。然而目前统计学课程教学过程中普遍存在着一些问题，例如，学生的定量分析能力还相当欠缺等。本文试图在查找教学过程中存在问题的基础上，寻找有效的改进措施。

一、非统计专业统计学教学过程中存在的问题

1.1学生对统计学不够重视

在目前非统计专业的统计学教学中，学生对统计学的认识不够深入，统计意识淡薄，重视程度不够。一提及统计，很多学生仅能联想到统计局、大量统计数据和统计报表等，很难将统计学与自己本身的专业联系起来，并且认为统计学与实际联系不大，无法学以致用，因此重视程度也仅停留在获得学分的层面上。加之学时有限，教师很难在有限的时间里讲授数理统计、探索性数据的挖掘、多元统计方法、西方统计制度等新的内容。

1.2课程内容不够规范

在教学内容上，目前没有统一规范的教材，而且不同的教材侧重点不同。教师在教学内容上多是以统计工作过程为主线，先后介绍统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、指数、相关与回归、抽样推断等内容，但有的侧重于数理统计方法，在抽样推断上花大量的时间，而有的又侧重于传统统计方法，在其它章节上下较大的功夫。

1.3教学方法不够多元化

教学方法对于教学质量至关重要。但目前统计学教学仍然是以教师讲授为主，学生被动地接受知识的传输，“启发式”教学方法应用的还不够，而且缺乏师生之间的互动和交流。在教学内容上重理论、轻实践，忽视发展与变化，教会了理论知识，却忽视了应用知识。在这种传统的统计教学模式下，学生或许学会了怎样计算平均指标、抽样误差等，但这对提高学生的统计实际应用能力极为不利，而且在学习过程中学生容易产生统计学既难学又枯燥无味的情绪，不利于发挥学生的积极性和创造性。

1.4考试形式和方法过于单一

目前统计学课程的考试形式和方法基本上是以闭卷的形式考查学生对知识的记忆和理解。虽然这种考试模式较充分地考虑了知识本身的逻辑性，并将其与学生的认识发展过程相结合，易于组织教学，但它由于过分追求学科知识的完整性，容易使理论脱离实际。由于考试内容严格按照考试大纲，主要以课本上理论知识为主，这就导致教师传授给学生的前沿知识较少，甚至教师课堂讲课本，学生课后背课本，其实际应用能力得不到培养。

1.5文、理科学生的构成比例问题

目前大多高校的经管类专业都是文、理科学生兼收的，同一个专业乃至同一个班级里面可能既有文科学生，又有理科学生。文、理学生的混合构成会给教学过程带来很大困扰，难以实施因材施教的方略。而统计学又是一门对数学基础要求比较高的学科，它涉及到了微积分、概率论、数理统计等多门数学理论课程，尤其在抽样推断部分，要求学生具有较强的逻辑推理能力。而一般来说，文科学生的数学功底比较差，逻辑演绎思维较弱。如果文科学生比重太大，就会给教学带来很多障碍。

二、非统计专业统计学教学方法初探

2.1结合专业制定教学目的，完善教学内容设置

统计学的教学目的不能孤立地制定，而是要在明确学生文、理科出身及所学专业开设的课程与统计学相关关系的基础上，制定满足专业需要的教学目的。在教学内容设置上，根据应用统计学学科特点，结合各专业统计课程教学目的的要求，在统计学基本教学内容设置基础上，对统计基础理论、统计分布、统计推断、时间序列、统计评价决策和多元统计分析、非参数检验等中高级统计方法部分的实际应用状况进行介绍，本着“服务专业，突出应用”的原则，提高学生的统计素养。

2.2在课堂中适当的穿插案例教学

案例教学通过学生自己分析与老师讲解相结合，使学生变被动学习为主动地阅读、思考、分析、判断。教师通过对案例的归纳、整理，引导学生提炼和掌握具体的统计分析方法，有利于把所学的统计理论落到实处，使抽象的方法、公式变得十分具体，在模拟实验中接近理论与实际的距离。我们知道统计理论来源于统计实践过程，反过来它又指导统计工作。统计案例教学作为统计实践过程的一种模拟，它对激发学生学习兴趣、培养学生专业素质、提高学生在实践中探究学习方法的自觉性、有效地将理论知识转化为专业技能等方面都发挥着重要作用。

2.3在教学中适当地安排社会实践

在教学中，应适当结合课程内容安排一定的社会实践环节，就一些学生关心或与专业相关的课题作市场调查。如可组织学生针对大学生们感兴趣的就业问题、逃课问题、电脑使用情况等展开调查，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取(不一定要很大)，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查或体会的形成，全部都由学生自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析的整个过程，既巩固了基础知识的掌握，又锻炼了应用理论的能力。

2.4将课堂教学与统计分析软件相结合

统计学课程的特点之一是定量分析的内容较多，因此在平时应加强对统计上应用广泛的软件的教学，如EXCEL、SPSS、SAS等软件，提高学生对于数据的观察和处理能力，锻炼学生使用统计软件解决实际问题。其中，SPSS统计软件具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，是非专业统计人员的首选统计软件，也是经济管理专业教学的重要工具。经管类非统计专业的学生在文、理科出身和数学功底上都存在着差异，如果采用统计软件SPSS进行辅助教学，就可以将应用统计学的教学重点转向对统计结果实际意义的理解上，适度的去掉繁琐的理论证明、推理和计算，增加SPSS的使用方法，使学生能够使用统计软件SPSS解决比较复杂的计算问题。

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统计学论文2000字(一)：影响民族院校统计学专业回归分析成绩因素的研究论文

摘要：学习成绩是评价学生素质的重要方面，也是教师检验教学能力、反思教学成果的重要标准。利用大连民族大学统计学专业本科生有关数据（专业基础课成绩、平时成绩和回归分析期末成绩），建立多元線性回归模型，对影响回归分析期末成绩的因素进行深入研究，其结果对今后的教学方法改进和教学质量提高具有十分重要的指导意义。

关键词：多元线性回归；专业基础课成绩；平时成绩；期末成绩

为了实现教学目标，提高教学质量，有效提高学生学习成绩是很有必要的。我们知道专业基础课成绩必定影响专业课成绩，而且平时成绩也会影响专业课成绩，这两类成绩与专业课成绩基本上是呈正相关的，但它们之间的关系密切程度有多大？它们之间又存在怎样的内在联系呢？就这些问题，本文主要选取了2016级统计专业50名学生的四门专业基础课成绩以及回归分析的平时成绩和期末成绩，运用SPSS统计软件进行分析研究，寻求回归分析期末成绩影响因素的变化规律，拟合出关系式，从而为强化学生的后续学习和提高老师的教学质量提供了有利依据。

一、数据选取

回归分析是统计专业必修课，也是统计学中的一个非常重要的分支，它在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。因此研究影响统计学专业回归分析成绩的相关性是十分重要的。

选取了统计专业50名学生的专业基础课成绩（包括数学分析、高等代数、解析几何和概率论）、回归分析的平时成绩和期末成绩，结合多元线性回归的基础理论知识[1-2]，建立多元回归方程，进行深入研究，可以直观、高效、科学地分析各种因素对回归分析期末成绩造成的影响。

二、建立多元线性回归模型1及数据分析

运用SPSS统计软件对回归分析期末成绩的影响因素进行研究，可以得到准确、科学合理的数据结果，全面分析评价学生考试成绩，对教师以后的教学工作和学生的学习会有较大帮助。自变量x1表示数学分析成绩，x2表示高等代数成绩，x3表示解析几何成绩，x4表示概率论成绩，x5表示平时成绩；因变量y1表示回归分析期末成绩，根据经验可知因变量y1和自变量xi，i=1，2，3，4，5之间大致成线性关系，可建立线性回归模型：

（1）

线性回归模型通常满足以下几个基本假设，

1.随机误差项具有零均值和等方差，即

（2）

这个假定通常称为高斯-马尔柯夫条件。

2.正态分布假定条件

由多元正态分布的性质和上述假定可知，随机变量y1服从n维正态分布。

从表1描述性统计表中可看到各变量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的标准差分别为10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的标准差为8.141；有效样本量n=50。

回归分析期末成绩y1的多元回归模型1为：

y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3

+0.334x4+0.347x5

从表2中可以看到各变量的|t|值，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，通过t分布表可以查出，自由度为44的临界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代数x2的|t|值为0.651小于t？琢/2（44），因此x2对y1的影响不显著，其他自变量对y1都是线性显著的。下面利用后退法[3]剔除自变量x2。

三、后退法建立多元线性回归模型2及数据分析

从模型1中剔除了x2变量，多元回归模型2为：

y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）

在表4中，F统计量为90.326，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的临界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自变量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回归模型2的线性关系是显著的。

四、结束语

通过对上述模型进行分析，即各个自变量对因变量的边际影响，可以得到以下结论：在保持其他条件不变的情况下，当数学分析成绩提高一分，则回归分析成绩可提高0.242分[4-5]；同理，当解析几何成绩、概率论成绩和平时成绩每提高一分，则回归分析成绩分别提高0.149分、0.377分和0.293分。

通过对学生专业基础课成绩、平时成绩与回归分析期末成绩之间相关关系的研究，一方面有利于教师把控回归分析教学课堂，提高教师意识，注重专业基础课教学的重要性，同时，当学生平时成绩不好时，随时调整教学进度提高学生平时学习能力；另一方面使学生认识到，为了更好地掌握回归分析知识，应加强专业基础课的学习，提高平时学习的积极性。因此，通过对回归分析期末成绩影响因素的研究能有效的解决教师教学和学生学习中的许多问题。

统计学毕业论文范文模板(二)：大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨论文

摘要：互联网技术、物联网技术、云计算技术的蓬勃发展，造就了一个崭新的大数据时代，这些变化对统计学专业人才培养模式的变革起到了助推器的作用，而数据挖掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案。本文基于数据挖掘课程的特点，结合实际教学经验，对统计学本科专业开设数据挖掘课程进行教学探讨，以期达到更好的教学效果。

关键词：统计学专业；数据挖掘；大数据；教学

一、引言

通常人们总结大数据有“4V”的特點：Volume（体量大），Variety（多样性），Velocity（速度快）和Value（价值密度低）。从这样大量、多样化的数据中挖掘和发现内在的价值，是这个时代带给我们的机遇与挑战，同时对数据分析技术的要求也相应提高。传统教学模式并不能适应和满足学生了解数据处理和分析最新技术与方法的迫切需要。对于常常和数据打交道的统计学专业的学生来说，更是如此。

二、课程教学探讨

针对统计学本科专业的学生而言，“数据挖掘”课程一般在他们三年级或者四年级所开设，他们在前期已经学习完统计学、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等课程，所以在“数据挖掘”课程的教学内容选择上要有所取舍，同时把握好难度。不能把“数据挖掘”课程涵盖了的所有内容不加选择地要求学生全部掌握，对学生来说是不太现实的，需要为统计学专业本科生“个性化定制”教学内容。

（1）“数据挖掘”课程的教学应该偏重于应用，更注重培养学生解决问题的能力。因此，教学目标应该是：使学生树立数据挖掘的思维体系，掌握数据挖掘的基本方法，提高学生的实际动手能力，为在大数据时代，进一步学习各种数据处理和定量分析工具打下必要的基础。按照这个目标，教学内容应以数据挖掘技术的基本原理讲解为主，让学生了解和掌握各种技术和方法的来龙去脉、功能及优缺点；以算法讲解为辅，由于有R语言、python等软件，学生了解典型的算法，能用软件把算法实现，对软件的计算结果熟练解读，对各种算法的改进和深入研究则不作要求，有兴趣的同学可以自行课下探讨。

（2）对于已经学过的内容不再详细讲解，而是侧重介绍它们在数据挖掘中的功能及综合应用。在新知识的讲解过程中，注意和已学过知识的融汇贯通，既复习巩固了原来学过的知识，同时也无形中降低了新知识的难度。比如，在数据挖掘模型评估中，把混淆矩阵、ROC曲线、误差平方和等知识点就能和之前学过的内容有机联系起来。

（3）结合现实数据，让学生由“被动接收”式的学习变为“主动探究”型的学习。在讲解每种方法和技术之后，增加一个或几个案例，以加强学生对知识的理解。除了充分利用已有的国内外数据资源，还可以鼓励学生去搜集自己感兴趣的或者国家及社会大众关注的问题进行研究，提升学生学习的成就感。

（4）充分考虑前述提到的三点，课程内容计划安排见表1。

（5）课程的考核方式既要一定的理论性，又不能失掉实践应用性，所以需要结合平时课堂表现、平时实验项目完成情况和期末考试来综合评定成绩。采取期末闭卷理论考试占50%，平时实验项目完成占40%，课堂表现占10%，这样可以全方位的评价学生的表现。

三、教学效果评估

经过几轮的教学实践后，取得了如下的教学效果：

（1）学生对课程的兴趣度在提升，课下也会不停地去思考数据挖掘有关的方法和技巧，发现问题后会一起交流与讨论。

（2）在大学生创新创业项目或者数据分析的有关竞赛中，选用数据挖掘方法的人数也越来越多，部分同学的成果还能在期刊上正式发表，有的同学还能在竞赛中取得优秀的成绩。

（3）统计学专业本科生毕业论文的选题中利用数据挖掘有关方法来完成的论文越来越多，论文的完成质量也在不断提高。

（4）本科毕业生的就业岗位中从事数据挖掘工作的人数有所提高，说明满足企业需求技能的人数在增加。继续深造的毕业生选择数据挖掘研究方向的人数也在逐渐增多，表明学生的学习兴趣得以激发。

教学实践结果表明，通过数据挖掘课程的学习，可以让学生在掌握理论知识的基础上，进一步提升分析问题和解决实际问题的能力。

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关键词：预防医学；论文；质量；评价

中图分类号：G642.477 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）29-0230-02

毕业论文是对学生在校期间基础知识、专业技能及知识综合运用能力的检验，也是本科毕业生申请学士学位的必需环节，同时也是衡量教学水平、学生毕业与学位资格的重要依据[1，2]。就此笔者对青海某高校预防医学本科生毕业论文质量进行了回顾性研究，对影响论文质量的相关因素开展了问卷调查和关键人物访谈，现将结果报告如下。

一、资料与方法

1.资料来源。本次调查的资料来源于某高校2003-2014届预防医学及其相关专业方向本科生的毕业论文。对连续12届的789份本科毕业生的论文逐一进行了评价。

2.研究方法。对789份本科毕业生的论文逐一进行了评价，评价体系涵盖论文研究类型、资料来源、撰写格式（题目凝练、中英文摘要、正文、参考文献）、统计方法使用、内容以及研究意义。对即将90名毕业的预防医学专业学生进行了论文质量影响因素的问卷调查。

3.统计分析。使用EpiData2.1软件建库录入调查数据，应用SPSS16.0软件对数据进行统计分析。

二、结果

1.一般情况。789篇论文资料中，预防专业372人，占47.1%；地方病防治方向272人，占34.5%；卫生管理方向67人，占8.5%；妇幼保健方向78人，占9.9%。论文研究类型中描述性研究623篇，占79.0%；实验性研究76篇，占9.6%；分析性研究70篇，占8.9%；Meta分析16篇，占2.0%；其他类型4篇，占0.5%。其中来源于指导老师的课题（为校级或院级）20篇，占2.4%；指导老师协助下设计并完成的760篇，占97.6%；无省级及以上课题。总体来看，每年毕业论文以描述性研究居多，近年Meta分析逐渐增多。

2.写作中常见的错误类型。常见错误和不规范情况中，参考文献格式不规范情况最多，476篇，占60.33%。其次是正文格式有误的359篇，占45.50%，第三位的是统计图表的使用有误的127篇，占16.1%。论文整体质量呈现逐年提高的趋势。2003年论文无误率仅为50.7%（36/71），2014年论文无误率达85%。

3.论文质量的影响因素。通过对90名应届毕业生的调查发现，学生态度是论文质量的决定性因素。毕业论文撰写的重要性调查显示，68%的学生认为重要，22.70%认为不是非常重要，7.60%认为不重要。对毕业论文认识的调查显示，65.10%认为是重要的实践，63.40%认为是对专业知识的总结，50%认为是锻炼自己的机会。毕业论文撰写对科研素养的培养和提高作用的人数调查显示，68.60%的学生认为可提高科研的能力，61%认为可以增加对科研的兴趣，70.30%认为是对大学生综合能力的检验，36.60%认为和学位证挂钩，涉及毕业成绩，不写论文就不能毕业，存在应付。此外，调查显示67.50%的学生认为经费不足，73.60%认为资料来源匮乏，61.90%的学生认为缺少老师指导，58.80%认为缺少设备条件，46.50%认为缺少院系支持，44.10%认为缺少政策激励。指导教师对论文质量影响的调查结果显示，46.20%的学生认为是指导老师的责任意识，38.30%认为是指导老师的科研水平。

4.考核体系演变。整体来看论文考评体系演变可划分为三个阶段：第一个阶段（2003―2007年），考评内容主要涉及论文实际的意义与创新性、论文内容、写作格式及答辩环节等，其内容从论文撰写和现场答辩两个环节进行考量；第二个阶段（2008―2010年），考量体系发生明显变化，涵盖了开题报告和论文两部分；第三个阶段（2011―2014年），其评价体系在前一阶段的基础上更趋于完善不仅注重于论文选题的价值与合理性，还增加了论文写作的规范化程度考量指标。

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【关键词】 医学论文； 医学统计方法； 正确运用

中图分类号 R3 文献标识码 B 文章编号 1674-6805（2014）3-0157-02

在编写医学论文时，经常要运用收集到的数据进行各种医学统计的分析，医学统计方法应用不当，常常会带来错误的结论，影响整个论文的质量[1]。因此，统计学方法是否正确运用是判断论文科学性的主要依据[2]。本文对医学论文中统计方法的正确应用进行探讨，通过结合一些论文中出现的统计学方法运用错误的实例，分析如何正确选择恰当的统计学方法，以提高医学论文的统计质量及学术水平。

1 统计学方法简介

统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率[3]。实际工作中常取α=0.05，当研究数据计算的P值小于0.05时，组间差异比较被认为有统计学意义[4]。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验[5]。

2 试验设计中的统计学原理

合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则[6]。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。

医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。

3 统计学方法的选择

统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n

4 常见统计学方法的误用分析及对策

4.1 统计方法误用

最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字2检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。

4.2 统计方法应用错误

例如在一组资料中将临床疑似为支原体肺炎的201例患儿作为研究对象，分别采用三种检测方法检测实际患病人数以进行确诊，比较其检测率。则原文结果显示：MP-IgM组、咽拭子培养法阳性检出率与MP-PCR组比较，差异均有统计学意义（字2=6.38，字2=16.72，P

表1 小儿支原体肺炎三种不同检测方法阳性检出率比较

检测方法 阳性（例） 阴性（例） 检出率（%）

MP-PCR组（n=76） 42 34 55.26

MP-IgM组（n=91） 32 59 35.16

咽拭子培养法（n=34） 5 29 14.71

4.3 处理定量资料时均数表达问题

处理定量资料时常出现均值表达不准的问题。在定量资料平均数的计算时，研究者常用平均数（x）来反映平均水平。但只适合于定量资料中呈正态分布的资料。而对于偏态分布资料或信息不全的资料则需使用中位数。例如9例手足口病患儿年龄为1、1.5、2、2、2.5、3、5、7、12的平均数（x）为4，中位数为2.5。为更准确地反映年龄分布的集中位置，宜采用中位数而不是平均数。

4.4 选用检验方法错误

在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n

5 结论表述中的统计学应用

资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P

总之，不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。

参考文献

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关键词：计量经济类课程；本科毕业论文；教学改革

中图分类号：G642.41文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）49-0074-03

一、引言

计量经济类分析方法在经济学和管理学研究中的作用日益凸显，促进经济类本科生对该类方法的熟练掌握和应用有助于经济类创新型人才的培养。高校的计量经济类课程是培养学生通过建立经济模型对经济现象进行分析的重要工具。高校开设的计量经济类课程主要有计量经济学、数理经济学、经济统计学、数理金融学、数据模型与决策等。由于计量分析类课程对相关数学和经济学知识基础要求较高，呈现出不同程度的“难教”和“厌学”，但该类课程在本科生撰写毕业论文时被广泛使用，起到重要的研究性作用。

以往文献极少以本科生毕业论文中对计量经济类方法的使用现状作为计量经济类课程教学效果的反映，而这正是本文分析的切入点。本文基于对经济类本科生计量经济类能力的现状分析，发现该类课程教学中存在的问题，有针对性地提出教学模式的改革方向。

二、经济类本科生计量经济类分析能力的现状

经济类专业本科生的学位论文，能够较真实地反映出学生的计量经济类分析能力，也是该类课程研究性教学效果的体现。本文以江苏师范大学商学院2016—2018届金融类专业（包括金融工程和金融学）毕业生共377份学位论文为样本（其中，2016、2017和2018届毕业生论文数量分别为78、108和191份），详细统计了这三届毕业生学位论文采用研究方法的结构分布（见表1所示）。

（一）本科生计量经济类方法使用的特征

由表1呈现的数据结构特征，能够客观地反映经济类本科生对研究方法的掌握情况，主要表现为以下三点：

1.使用定量分析方法的比例逐年提升。定量分析方法比例由2016届的67.07%逐渐上升至2018届的86.54%，即绝大多数毕业生在毕业论文fZu5CHyufTN5Yy/ie48E1w==中加入了经济数据的分析，使分析结论更加科学。相对来说，采用定性分析方法撰写毕业论文的学生比例大幅下降。

2.定量分析中，采用计量经济学方法的比例大幅提高，但计量经济分析仍以简单回归为主。在2016届毕业生中，采用计量经济学分析方法的学生仅有7.32%，到2018届，该比例上升至51.92%，即超过一半的学生采用计量经济建模的方式撰写毕业论文。在采用建模分析的学生中，绝大多数仍以简单的回归分析（包括协整分析、滞后变量模型）为主，对VAR模型、面板分析等较复杂方法的使用较少。

3.统计学分析方法的比例逐渐下降，该方法中以描述统计分析为主。该类论文中大多通过绘制线性图表现数据的时间序列过程，通过绘制饼图或柱状图对比数据的结构，通过绘制表格对比数据的均值、标准差等统计量。描述统计方法是最简单的定量分析，严格来说不属于计量经济类课程的内容，只是初级的统计学内容。2016届有57.32%的学生采用统计学方法撰写论文，在随后的两年，这一比例逐渐降低。值得说明的是，因子分析和主成分分析是多元统计分析方法，掌握该方法的学生具有较好的学习能力。另外，个别同学通过自己设置调查问卷并进行数据调查、获取、审核和清洗，以此为基础做描述统计分析是非常值得鼓励的。

（二）计量经济类分析在本科阶段广泛应用的原因

经济类本科生对计量经济类分析方法的掌握程度快速提升，主要有以下三点原因：

1.系统在毕业论文审核中的广泛应用。随着高校对学位论文要求的提升，众多高校在本科生毕业论文考核中采取了先再答辩的管理模式。例如江苏师范大学要求本科生毕业论文的率不得超过25%，申请校级和省级优秀论文的重复率分别不超过15%和10%，这在很大程度上保证了本科生毕业论文的质量。如果仅采用定性分析方法从理论层面阐述经济问题，并且要保证較低的率，这对经济学专业的本科生来说难度极大，因为经济理论是很难创新的。而通过自己查找经济数据，结合计量经济学方法进行实证分析，每个人的思路、查找数据的途径和范围、选择模型的指标，以及构建模型的框架都各不相同，所得到的结论也具有独立性，因此极大降低了与以往论文的重复率。

2.教学水平提高与教学内容拓展。高校教师的学历层次与研究水平不断提高，计量经济类研究方法也在陆续更新，为了让课程与时俱进，计量经济学类课程教师在课堂上不再拘泥于讲授简单计量模型，以往研究生阶段掌握的计量模型也陆续向本科生进行讲解，甚至DID等更加复杂的计量经济模型也可以对学有余力的本科生有所启发。当然，研究生阶段必须掌握更高深和前沿的计量经济模型，这是计量经济类知识不断外溢的结果，也是经济类科研环境的发展趋势。

3.经济软件教学的有力支撑。随着计量经济模型的不断更新，对应的分析软件也在快速发展，以往众多高校在本科教学中，要求学生掌握Eviews软件和SPSS软件，而近年来，为了让学生接触更新的计量经济学模型，并辅助考研的学生更好地衔接研究生阶段学习，很多高校在本科生教学中加入了State软件或R软件的教学，有效地提升了本科生对计量经济分析软件的掌握程度。

（三）计量经济类课程研究性教学中存在的问题

1.部分数学基础薄弱的学生有畏难情绪。计量经济类课程是数学、统计学和经济学的交叉学科，该类课程的所有模型都以数学和统计学为基础，但教学中应更多地强调对原理的理解而非推导，重视构建适合的模型，再借助软件对模型进行估计并解释。部分数学基础薄弱的学生把计量经济类课程学习等同于数学公式推导，弱化其应用性，内心产生抵触，很难学好该类课程。

2.数据收集过程粗糙，数据质量不高。可靠的经济数据是计量经济建模的重要原料，一个有研究价值且有趣的主题需要科学且高质量的数据，收集工作需要花费很多时间与精力，而且为保证经济模型的质量，数据审查、清洗、筛选等整理过程也很费时。很多本科生论文中的数据收集过程本着省时省力不问质量的态度，更多地通过百度而非源于官方和权威的网站及数据库，数据质量得不到保障，且样本量较小，分析价值有限。

3.建模过程缺乏推敲，大多选择简单模型。建立计量经济模型是一门艺术，模型不深究对错，只关注哪个模型更好，这就注定建模需要多番比较和权衡，经过一次次对变量的筛选、剔除和添加才能确定最终变量和模型的结构。但多数学生没有细致思考，仅通过最易获得的变量建立最简单的模型，完全没有筛选和比较过程，因此估计结果的解释力度十分有限，模型质量不高。

三、计量经济类课程教学模式的改进方向

1.从问题导向入手。兴趣是最好的老师，为培养学生对于计量经济学的兴趣，老师可以在计量经济学类课程的第一节课，就建议每个学生找到自己感兴趣的选题，选题未必紧扣专业，只要能与建模相关即可。老师可以对每个选题进行建议和讨论，梳理变量选择。例如，爱美的女生可以关注“容貌是否有助于劳动者获得更高的工资”，甚至变通为“整容是否有助于劳动者获得更高的工资”。学生通过课程的深入学习，自行查找对应的指标和确定模型的选择，每一节课学生都可能考虑新模型是否有助于解决自己的选题。经过一个学期的深入学习，学生学会了将计量经济类方法用于解决这类有意义且有趣的问题。此外，对有价值的论文选题，老师可以更多地引导，帮助他们获得本科生科研项目资助，最终在学术期刊上进行发表，这会给学生带来极大的成就感，也起到了极好的示范效果。

2.教师用自己的研究成果作为案例，并鼓励学生参与教师的课题。教师研究成果中的模型必定经过多番筛选和细节处理，学生通过了解这些模型，能够深刻体会从论文选题，到变量选择，再到模型确定的整个流程与细节处理，不仅能学到建模的技术，还能深刻体会设计思路，这比学习教材中缺乏前因后果与细节介绍的短小案例更有效。同时，教师也可以鼓励学生参与自己在研的课题，让学生体验具体的研究过程。

3.重视通过板书讲解模型原理。现阶段高校讲课均以PPT讲解为主，教师很少在黑板上写字。但讲解计量经济学模型原理时，通过板书更有助于引导学生的思路，因此教师应重视板书的使用。随着教学技术的不断发展，老师可以更多地利用电子板书，即使用数位板进行书写，使板书随时放大和多彩呈现，也能在PPT或PDF上随时标注，并在课后将板书保存后发给学生，有助于学生在课后整理电子笔记。

4.计量经济类软件教学多元化。部分高校在本科生阶段只开设一门经济软件课程，在这一门课上不可能介绍多种软件，经济类本科生仅掌握一种计量分析软件也是不够的。因此可以在统计学与计量经济学的课时中拿出6—9课时讲解对应的软件，有助于学生理解对应的原理。可以在统计学课程中讲SPSS软件，在计量经济学课程中讲解Eviews软件，在单独开设的经济软件应用课程中讲解Stata软件或R软件，并配合介绍相关的经济模型。

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关键词：综合改革；统计学；教学

统计学作为职业高中会计电算化专业的核心课程，是学生认识问题和解决问题必不可少的工具。然而，学生普遍的感受是统计学概念抽象、公式多而复杂、不好掌握，学生的学习主动性不足。其次，学生对统计学这门核心课程，缺乏认识，未能深刻了解统计学的作用，往往以满足于通过考试或者取得相应的学分为目的。第三，职业高中学生本身素质就差，相当一部分学生看到公式就头疼，对统计学有着本能式的排斥，缺乏学好统计学的自信心。针对以上现状，作为一名统计学教师，就必须在教学改革上有所突破，以教学改革带动、促进学生对统计学的学习。

一、改革考试模式，引导学生学习

考试虽不是教学的目的，但考试的形式和内容却是学生学习的指挥棒，也是检验学生学习情况，评估教学质量的重要手段。传统的统计学考试，通常采用闭卷笔试的方式。常用的题型包括单项选择、多项选择、判断、简答和计算，考试的内容以客观题为主。这种考试方式对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但也存在着缺陷，这种客观题的最大特点是，标准答案具有唯一性，学生答题不必具备较强的分析能力，也无须发挥自己的想象力，只需死记硬背书本中的概念、公式和习题就可以了，导致了学生在学习《统计学》课程的过程中，为应付考试搞题海战术，把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与统计学的教学目的，即培养学生掌握统计基本理论并能运用统计方法分析解决实际问题的能力相差甚远。

改革考试模式，可以大胆地加入调查报告、专题论文、案例分析等考试形式。学生成绩的测评应根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的报告或论文、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。采用这样的考试模式，必将极大地提高学生学习的主动性和自觉性，充分调动学生的求知欲和创造性，变被动学习为主动学习，从而提高学习效率。在考试内容上，应侧重检查学生运用知识的能力，而知识标准化的客观题不宜过多的作为统计学考试的内容，最好使用结合实际经济生活而设计的主观应用题，注重学生各种能力的考查。

二、改革教学的形式和手段，调动学生的学习积极性

首先要变灌输式教学为启发式教学和双向互动式教学。针对学生的实际情况，应尽可能减少公式的推导，手工的运算过程。要启发学生分析统计数字、统计技术背后的含意。课堂上要加强与学生的沟通，开拓学生的发散思维，变灌输式教育为启发式教育，启发式教学有利于激活学生的潜能，引领学生对所学问题进行思考和探究。教师在运用启发式教学时，对所提出的问题的设置要注意讲求质量和层次，要能引发学生的好奇心并能激发学生去思考探究，从而提高学生思考问题和分析问题的能力。提问的形式可以灵活多样，既可以采用在课堂上提问、由学生现场回答的传统形式，也可以采用把问题布置下去，由学生经过独立思考和分组讨论后，再以书面结果回答的形式。

改革教学手段。统计学在教学中需要大量运用数据、统计表、统计图，还会涉及到一些复杂的数学计算。借助多媒体现代化教学手段，可以将大量的统计表、统计图及案例生动的展示在学生的面前。这样既丰富了学生们的视觉效果，也节省了教师在课堂上写板书的时间，又使案例的讲解生动清晰，可使学生忘记在统计课堂上须记住的大量统计公式的枯燥和痛苦。同时，多媒体教学也可大大增加课堂教学的信息量，提高课堂教学的灵活性，是统计学教学改革的重要突破口。

结合案例教学。统计学的案例教学根据教学目的和教学内容的要求，将统计学课程中实际例证的处理过程搬入课堂，引导学生参与分析、讨论、表达等活动，通过学生的独立思考或集体协作，进一步培养学生的设计能力、调查能力、整理能力、分析能力、独立工作能力和团队协作能力的一种教学模式，是对传统统计学教学方法的一种重要补充。案例教学可以锻炼学生以当事人的身份身临其境地解决问题。同时在解决问题的过程中也会让学生发现自己知识中的薄弱环节，并通过分析、讨论和比较，寻求解决问题的最佳办法，并予以弥补，这大大强化了学生学习的积极性和主动性。

三、强化实践教学，提高学生解决问题的能力

统计的生命在于应用，统计学教师不仅要钻研本专业领域的知识，而且还应该多涉猎一些经济与管理专业的知识，了解有关专业的课程体系以及知识体系，并且有意识地将统计学的讲授和具体专业领域的内容相结合，注重统计方法在有关领域的应用，引起学生的共鸣，能够让学生深切体会统计学的应用价值。

如果说案例教学主要是以教师讲授为主，则实践教学更多的需要学生自己动手动脑。实践教学包括两个部分，即课内实验课教学和课外项目教学。通过实践使学生在有关调查方案的设计，问卷表的设计，问卷的发放、回收，数据的整理、分析以及最终调查报告的撰写等全部由学生自己完成。通过这样的训练，不仅让学生真正体验了从数据搜集、整理到数据分析的全过程，而且为以后的学习起到一定地铺垫和促进作用。同时可以让学生把学过的专业知识更灵活的应用到实践中，加深对所学知识的理解。只有将统计学的方法结合实际进行应用，找到应用的结合点，才能使统计学获得最大的生命力。

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1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2011年1月～2013年12月本院收治的120例输尿管狭窄患者为研究对象，其中男性64例，女性56例；年龄39～76岁，平均（52.4±4.9）岁；病程1～9年，平均（4.1±1.2）年；输尿管狭窄分布：左侧43例，右侧48例，双侧29例；患者的主要临床表现为腰部疼痛、血尿、肾积水等。采用随机分组法将所有患者分为观察组和对照组，每组各60例，两组患者的年龄、性别等一般资料差异无统计学意义（P>0.05），具有可比性。

1.2 治疗方法

观察组患者行经输尿管镜针状电极内切术治疗：取硬膜外麻醉，采用F3 Wolf针状电极和F9.5 Wolf硬性输尿管镜治疗，在电视监控系统下完成操作，用灌洗水流扩张输尿管口，导入输尿管镜，当接触到输尿管狭窄部位时开始从下向上进行切开，电切功率为50 W，电凝功率为35 W，根据患者狭窄部位情况的不同，采取正常切开[( dylw.NEt) 专业提供专业论文写作和发表教育论文的服务,欢迎光临]或放射状切开，直至能够从狭窄部位向上看到管腔或输尿管镜能够顺利通过狭窄部位，完成后将输尿管镜退出狭窄处，在下方检测输尿管管腔恢复正常大小后退出输尿管。对照组采用钬激光切开术进行治疗：患者取硬膜外麻醉，输尿管镜下行钬激光切开术，合并有输尿管结石的患者，同时行钬激光碎石治疗，将输尿管镜导入输尿管，接触狭窄后将导丝穿过，之后进行硬性扩张，置入光纤，钬激光能量调整为0.8～1.2 J，频率为15～20 Hz，功率为12～20 W，自上而下切开狭窄处，当输尿管镜不能通过时可先沿导丝从下而上切开狭窄处，再通过输尿管镜。两组患者术后均常规留置双J管，给予抗感染等对症支持治疗。

1.3 观察指标

比较两组患者的疗效、输尿管穿孔以及并发症发生情况[6-7]。

1.4 疗效判定

根据术后造影情况进行疗效判定。显效：狭窄消除，肾积水消失，腰痛、血尿等症状完全消失；有效：狭窄部位消除，肾积水减少>1/2，腰痛、血尿等症状较治疗前明显减轻；无效：未能达到以上两种标准或出现加重。总有效率=（显效+有效）例数/总例数×100%。

1.5 统计学处理

采用SPSS 16.0统计学软件进行数据处理，计量资料用均数±标准差（x±s）表示，组间比较采用t检验，计数资料用率（%）表示，组间比较采用χ2检验，以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者临床疗效的比较

观察组患者的总有效率为95.0%，显著高于对照组的85.0%，差异有统计学意义（P<0.05）（表1）。

表1 两组患者临床疗效的比较（n）

与对照组比较，*P<0.05

2.2 两组患者并发症发生情况的比较

观察组患者术中2例出现输尿管穿孔，发生率为3.3%，术后肾绞痛1例、高热6例，术后并发症发生率为11.7%；对照组患者术中6例出现输尿管穿孔，发生率为10.0%，术后肾绞痛5例、高热15例，术后并发症发生率为33.3%，观察组患者的并发症发生率显著低于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。

3 讨论

目前临床用于治疗输尿管狭窄的方案较多，主要包括钬激光切开术、输尿管镜硬性扩张、冷刀切开术以及球囊扩张术等。

钬激光切开术用于输尿管狭窄的疗效较好，具有止血彻底、创伤小的特点，在治疗过程中能够对结石性输尿管狭窄进行[( dylw.NEt) 专业提供专业论文写作和发表教育论文的服务,欢迎光临]处理，患者出血量少，但钬激光治疗如果功率过大，容易损伤组织，造成输尿管穿孔等并发症[8-10]；经输尿管镜针状电极内切术能够有效切开输尿管狭窄部位，同时电刀治疗也具有钬激光的特点，创伤小、术中止血彻底，对于小血管具有显著凝固作用，且术野清晰，手术简单、安全，且电刀的成本较低，基层医院同样能够开展，适用性广[11-12]。但需要注意的是，针状电极内切术治疗时，一般狭窄长度不要>3.0 cm，以免切开输尿管过长，造成较大的尿路损伤，术后易出现复发[13]。本研究结果显示，观察组患者应用经输尿管镜针状电极内切术的效果显著优于对照组，且术中、术后并发症发生率明显低于对照组，差异有统计学意义（P<0.05），与陈红花[14]的研究结论一致。

综上所述，经输尿管镜针状电极内切术治疗输尿管狭窄的效果显著，在疗效及安全性方面均显著优于钬激光切开术，值得在临床推广应用。

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[5] 徐忠华，郑宝钟，亓天伟，等.腔内技术治疗输尿管狭窄[J].中华泌尿外科杂志，2012，18（4）：2129，2141.

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关键词： 生物统计学 教学方法 实践应用 慕课平台

生物统计学是所有生命科学专业里面最重要的专业课程之一，它的基础是高等数学，概率论、微积分及线性代数是这门课程理论知识体系的核心工具，学好这门课程具有相关的数学基础是基本要求。生物统计学归根结底是为了应用，掌握相关的分析软件是学好这门课程的另一个基本要求。如何把理论体系和实践应用有机地结合起来，是教学中最核心的任务。作者在多年的生物学统计教学的基础上，从以下几个方面阐述这个问题。

1.理论知识的掌握

生物统计学是统计学的手段运用到生物学研究中，因此学好这门课程首先要熟练地掌握统计学相关理论知识。一般来说，高校在学生大一大二的时候开设与数学相关的所有课程，如概率论、线性代数等，为了更好地衔接，生物统计学课程就安排在大三的上学期。生物统计学很多的知识点和概率论与数理统计这门课程高度重合，很多情况下就是对这门课程的一个回顾，这对刚刚学完这门课的学生来说，掌握起来相对简单。而整个理论体系里面的难点是如何把统计学知识和生物学结合起来，这需要学生从思维上真正认识到统计学只有运用到实践中才能发挥作用，尤其在生物学领域中，统计学这个工具在具体的方案解决中的运用才是其生命力的体现。这就需要在教学过程中通过一个个案例分析让学生真正了解统计学是如何运用到实际应用中的，这对他们以后进行毕业论文实验结论的分析有重要的意义。

2.案例分析

上面提到理论知识的真正掌握是运用在实践中，生物统计学教材上也给予大量生物研究方面的案例，但不同的教材偏重点不同，如杜宋骞主编的教材，就是偏重于遗传学方面的知识运用。而你所面对的学生，以后进行的毕业论文研究涉及生物领域的方方面面，因此你所需要进行的案例分析不要仅局限于课本上，而要在各个领域搜寻典型的案例，尽可能地涵盖生命科学的几个主要学科，使学生以后面对任何方面的问题都能够找到相关的借鉴。另外，案例分析要注重案例的代表性和普遍性，尽可能地通过一个案例衍生出多种生物统计学的解决方案，让学生掌握在何种情况下运用何种分析方法，每种分析方法的适用条件是什么，各自的优缺点等。这是生物统计学最精髓的地方，经过这门课程的学习，让学生把这个工具真正运用到实践中，因此这是生物统计学教学的重中之重。这对教师的要求非常高，只有亲身在科研领域进行多年研究的老师才能胜任。因此在选择授课老师方面，科研经验丰富，带过多届研究生的导师是最佳人选。

3.分析软件的运用

生物统计学的计算是一个非常复杂的过程，一个简单的生物统计学分析要伴随大量的计算，如果仅靠人力计算，效率低不说，而且容易出错。在很多年前，统计学相关的软件就已经开始应用到生物统计学的领域。最著名的是SPSS软件，其他的像R，METLAB，ORIGIN等也在各个领域得到广泛的使用。正如前面所说，生物统计学授课的最根本目的是应用，因此理论知识转化到软件的操作，是这门课程的最后一步。SPSS功能强大，可以实现绝大多数的生物统计学分析，如果完全熟练地掌握这个软件工具，所需要的时间远远大于这门课的课时；因此在有限的教学时间里，应尽可能地把生物统计学最基本和最典型的分析教授给学生，并以此作为一个引子，在课余的时间里，让学生自学，根据自己的需要确定掌握到什么程度。老师的作用是把这个软件介绍给他们，并且开启应用的大门，里面的“宝藏”让学生自己挖掘。

4.大学生慕课平台的使用

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一、临床疗效观察的实验设计问题

在各种医学期刊中，半数以上是疗效观察方面的论著。现择其较普遍存在的统计学问题，结合实验设计基本原则加以讨论。

（一）对照与均衡性测定

国内医学期刊有关临床疗效观察的文章甚多，不少杂志刊登了一些事先未设计对照的文章，其结论难以令人信服。如《用柴葛解肌汤治疗上呼吸感染》一文，报道治愈好转率为97.7％，因无对照，无法断定其效果如何，因此，治愈好转率中含有假像。

对照的方法虽有多种，但对照的基本原则是与实验组齐同可比，最好作均衡性测定。

（二）安慰剂与盲法试验

安慰剂与盲法试验是医研（主要是比较性研究）中常用的科研方法，结果准确、误差性小。安慰剂在形、量、色、味等要与实验药物一样，不能给受试者和执行者任何暗示。这种试验就是双盲法试验。但近年来，尚有人用改良的双盲法，此法分两期：第一期（公开期）试验有效者留，无效者弃。有效者进入第二期（双盲试验），以确定疗效是否系安慰剂的作用。在预防效果观察时可采用该法，临床上应用诸多困难，应视具体情况而定。

（三）样本含量与重复原则

没有足够样本的研究结果，是经不起重复试验的，有的论文凭少数病例观实的结果下结论，是不慎重的。如《重症肺炎并发DIC29例》一文，作者观察脑型患者3例，其中死亡一例，就得出“一般脑型病死率高达57％，本组脑型病死率较低，看来及早用肝素阻断DIC过程，对降低脑型病死率可能具有重要意义”的结论。因无对照，结论不可靠。

（四）随机分组与实验设计类型

随机化分组即每个实验对象有同等机会被抽样（分配）到各组去，而不受任何系统因素的影响。常用的实验设计类型有完全随机设计、自身对照设计、交义设计、配偶设计、随机区组设计、拉丁方设计、正文（析因）设计、序贯设计、半数效量实验设计（动物试验），回顾性与前赡性调查研究设计等。科研设计时应根据研究目的要求选择不同类型的实验设计方法，进行相应的统计处理。

（五）诊断与疗效标准——指标设计问题