傳統統計學范例

［摘要］近年來，信息技術的飛速發展，大數據時代隨之來臨。數據信息統計是醫院管理工作的重要組成部分，是醫院合理分配醫療資源的有力依據，關系著醫院醫療水平與服務質量。在信息爆發的時代背景下，各類數據量成倍增長，醫院應積極對自身管理方式進行更新和改革，緊隨時代潮流，使各項工作能夠適應時展，促進整體醫療水平和競爭力的提升，為醫院發展提供基礎。

［關鍵詞］大數據；醫院統計；醫院管理

在信息技術飛速發展的背景下，人們對于各類數據的挖掘、收集、處理和統計能力越來越強，大數據時代隨之來臨。將大量數據進行統計、整合、分析，從中尋找規律和特征，可為相關決策提供數據支持，有效提高了決策的實用性與科學性。醫院統計工作的內容是將醫院內各類信息進行整合、統計和分析，包括臨床醫療工作相關數據、醫療器械相關數據、后勤工作相關數據、財務數據等，其內容繁雜，數量龐大，具有一定的管理難度［1］。在大數據時代背景下，醫院應合理應用現代信息處理技術對統計工作方式進行改革，以提高工作效率與數據統計質量，為醫院各項決策的制定提供更為精細和全面的數據支撐，促進醫院發展，提升整體競爭力。

1醫院統計工作現狀

統計工作的目的在于對同類資料進行匯總、分析，探究其中的規律性。在傳統醫院統計管理中，數據來源包括病案資料、門診或急診工作日志、手術室原始記錄等醫療工作數據信息以及醫療設備、藥品、財務、人事等各方面的原始數據［2］。進行統計工作時統計人員需搜集相關原始信息，并進行錄入，而后再對信息進行統計分析，制作并上報數據報表，工作量大且煩瑣，且各部門間難以實現信息共享，易出現重復統計、信息查找困難等情況。傳統統計工作質量易受到各種因素影響，管理難度高。例如，數據錄入時可能因工作人員粗心、精神不集中、工作態度不端正、責任心不強等主觀因素或程序偏差、系統錯誤等客觀因素導致數據記錄錯誤，給統計工作帶來困難，甚至影響醫院決策的制定和實施［3］。傳統統計方法中，數據資料完整性方面也存在一定缺陷，易出現缺項或漏項的情況，影響同類型資料統計和對比效果。此外，大部分醫院在提升統計人員專業素質方面不夠重視，缺乏相關專業知識培訓，統計人員的專業素質參差不齊，且缺乏專業的計算機人才和統計學人才，導致統計工作模式落后，難以跟上時代的發展。

2大數據時代下醫院統計工作的機遇與挑戰

大數據時代的來臨給醫院管理工作帶來了很大機遇，醫院數據信息統計工作中利用先進信息處理技術可將計算公式、統計指標等錄入信息系統中，快速進行計算、匯總、統計，并生成相關數據匯總表，有效節約人力資源，減少工作人員主觀因素給數據統計質量帶來的影響，可降低管理難度，使管理工作更加規范有序，促進管理質量的提升［4］。但大數據時代帶來的不僅有機遇還有挑戰。隨著醫療事業的快速發展，各類先進醫療技術與器械設備先后投入使用，醫院的相關數據成倍增長，大大增加了統計工作難度，要求統計管理工作能夠緊隨時展的步伐，一旦落后就可能面臨著醫療水平降低和競爭力下降，給醫院發展帶來阻礙［5］。因此，醫院需重視對于各方面管理方式的改革與更新，在統計工作管理中需從數據收集、核查、統計歸納等各個方面進行全面更新與升級，提升統計人員自身專業素質，促進數據統計質量的提升。

一、案例教學應用于統計學教學中的必要性

統計學與其他學科不同，要求用統計思維分析問題、解決問題。統計思維，就是能夠從統計學角度思考，并能運用統計的方法分析和解決問題。然而，傳統的教學方法存在著不注重學生統計思維的培養，只強調統計方法運用的誤區，往往只側重于統計理論知識的灌輸。學生對統計學的很多概念、原理沒有完全理解，遇到實際問題只能機械地照搬統計方法，或者思維混亂，不知該用何種方法。如果在教學過程中注重案例教學，將現實生活中的場景與統計理論結合，講授完統計方法后介紹一個案例，讓學生利用所學的統計方法去解決案例中涉及到的問題，通過學生講解、教師點評的方式，可以培養學生的統計思維和應用能力。典型的統計案例具有較強的針對性和應用性，易于被學生接受，使學生積極主動地參與案例的討論，提高教學效果，克服傳統統計教學的弊端。另外，案例教學的應用也是時代的發展和教學改革的必然。社會的發展，更強調人才的實踐能力。對于統計專業的學生而言，要通過對統計學課程的學習，熟練地運用統計分析軟件，選擇恰當的方法分析現實生活中存在的實際問題，并能夠透徹地理解每一個統計分析結果的含義，而不僅僅局限于知道概念，會用公式計算，以及計算結果是否正確。如在回歸分析中，計算出回歸方程后要能夠解釋回歸系數的經濟學意義;在假設檢驗中，計算出的結果表示要拒絕原假設，那么拒絕之后什么樣的選擇才是合理的等等。要實現這樣的教學效果，案例教學是一個不可或缺的重要的教學手段。

二、案例教學在統計學教學中的實踐

案例教學在統計學教學過程中起著至關重要的作用，有利于激發學生學習統計學課程的積極性和主動性;有利于師生之間通過互相啟發、彼此交流，達到教學相長的目的;有利于提高學生的思維和溝通能力，學會團結協作。為保證案例教學法取得預期的效果，在統計學教學過程中需要注意以下幾點。

1.案例的選擇要適當

根據教學內容安排案例，案例要能夠體現出知識點，符合客觀實際情況。比如在講解方差分析知識點后，安排這樣一個案例:消費者協會在零售業、旅游業、航空公司、家電制造業四個行業抽取部分企業，這些企業被投訴的次數用統計表給出，分析四個行業的服務質量是否有顯著性差異。通過這個案例，先讓學生指出方差分析中的有關術語，如因子、水平、觀測值等在這個案例中各是什么;再逐步講解方差分析中的知識點是怎樣在這個案例中體現的，如方差分析的原理等。這樣學生才能深刻理解所講授的知識點，并且舉一反三，靈活運用。另外，案例需經常更新，能夠跟上時代變更的步伐，富于趣味性，才能夠吸引學生的注意力，使學生樂于參與其中，保持課堂氣氛的活躍。如對在校大學生戀愛觀的調查，對大學生電腦使用情況的調查等等。

2.案例的安排要循序漸進

一、應用型本科院校經管類統計學類課程教學特點和要求

(一)以統計分析軟件為分析工具

在構建案例庫過程中，會面對大量的現實數據，更離不開統計軟件的使用。經過長期的統計學教學實踐總結，Excel、SPSS、Eviews等統計計量軟件普及程度高，簡單易學。這些統計軟件能進行描述統計分析、方差分析、回歸分析、時間序列分析;統計軟件協助學生進行數據模擬，展示抽象統計公式。以統計軟件作為構建案例庫的輔助工具，不僅可以提高對案例數據進行處理和分析的需要，而且統計軟件基本具有強大的繪圖功能，能使后續案例授課直觀明了，從而加深學生對統計理論的運用和認知。

(二)以資源型城市采煤沉陷區為主要調研對象

應用性高等教育人才符合地方區域經濟發展要求，服務地方經濟。作為應用型本科院校的經管統計類課程更具較強的區域性和應用性，讓學生親身調研搜集數據，利用課堂所學的統計理論應用技巧能讓統計學系列課程教學達到最好的效果，也能分析解決區域經濟發展中的實際問題。我們基于資源型城市的本科院校，以資源型城市和采煤沉陷區以及中小企業發展為主要調研對象。每年組織正在學習統計類課程的學生進行系統的實地調查(塌陷區農戶、農村實地調研、中小企業微觀數據調研、消費者行為調研等)。大量開展課外實踐活動，學生可以從實踐中搜集資料，從數據中學會統計軟件，從軟件分析結果中提煉調研結果，從調研結果中凝練統計類課程案例，構建應用性高等教育資源型城市統計學系列課程案例庫。

二、構建統計類課程案例庫的必要性及重要性

筆者通過對國外著名大學(哈佛大學、芝加哥大學、普林斯頓大學、劍橋大學、倫敦經濟學院)的官網課程設置說明的查詢，新浪、網易、優酷名校名師講壇視頻的學結出當前國外統計學教學，案例教學的凸顯特點。傳統統計學類課程授課時，教師基本以經濟理論、統計理論為主。因此，統計教學具有明顯的理論性，但其課程卻還兼具強烈的實踐性、應用性和特色性。因此，“黑板粉筆”理論教學就不再適應統計學綜合特征，構建應用性高等教育統計學類案例庫就成為時代的必然。由德國教育家瓦•根舍因和克拉夫基最先倡導的案例教學法，其意義是“運用精選的范例使學生掌握一般的具有普遍意義的知識，形成獨立和主動學習的能力”。統計學類課程作為一系列應用性和實踐性極強的學科，通過利用理論作為分析現實經濟的分析決策工具，其教學目標是培養學生運用數理統計理論分析解決實際問題，而案例教學則是實現該目標最主要和最有效的途徑。

摘要：隨著進入信息化時代，數據質量是各國關注的一個重要話題，對于社會的發展有著重大的推動作用，但是數據質量的好壞與許多因素息息相關，隨著計算機技術的普及，對于數據質量的評估不再僅僅限于人工操作，我們可以利用相關算法進行數據質量評估以提供更加精確的結果。本文提出了一種基于主客觀賦權的方法，采用主觀層次法和熵權法相結合確定數據質量影響因素的權重主觀性和客觀性，最后采集相關的電交通信息采集系統中數據質量的影響因素數據，對本文所搭建的模型進行驗證。實驗表明，本文提出的模型在數據質量評估方面的結果相較于當前的評估方法更精確有效。

關鍵詞：主觀賦權；客觀賦權；數據質量評估

隨著互聯網技術的普及，進入信息化時代，數據越來越成為公認的最有價值的資產，對于數據質量高低的研究也越來越成為人們孜孜不倦討論的課題。數據質量的提升對于公司決策有著重大的作用，但是，由于數據的復雜性，影響因素太多，它們處于不同的層次，同時也具有不同的重要性權重，很難客觀地評估數據質量。目前，針對數據采集信息系統中數據質量評估的方法大多是從主觀層面得出，主觀評價依賴性過強[1]。因此，針對質量評價體系的評價指標的構建、評價方法的研究等各個方面的不足，本文采用基于AHP-信息熵的數據挖掘方法，通過挖掘隱藏在指標隸屬度中的客觀分類知識信息來定義權重[2]。按照數據質量評價指標在總評選指標中的重要性的不同，分離出決定性的指標維度，并且通過熵權法客觀分析數據中隱藏的權重信息，本文通過實驗驗證了所提出模型的有效性，實現了采集的數據質量的精準有效評估。

1數據質量評估方法背景

1.1方法研究的必要性。在如今的大數據環境下，數據量十分龐大，數據包含的維度也較為復雜,如果不能及時地采集到的數據進行實時有效的評估，在后續的工作中，依舊讓臟數據參與工作，這對于領導決策、有著非常大的危害作用[2]。數據質量評估是一項很重要的事情，因為它對于發揮數據的商業價值有著非常重大的意義。目前，數據質量評價方法的實現主要有兩類，一類是通過人工評價的方式，組成評價小組直接對其進行打分，但是，這種人工的方式僅僅適用于人數較少情況，若是人數較多，統計起來也同樣費時費力、結果也有可能并不準確；另一種便是基于傳統統計學的機器學習方法的評估，主要包括灰色理論、神經網絡等，具有一定的表達能力和學習能力，但是考慮的因素過于簡單，對于評估結果的精確性有一定的影響[3]。因此，受這些想法的啟發，在傳統統計學的基礎上，本文對于這些方法做出了改進，基于層次分析法和客觀熵權法對數據質量評估模型進行了深入的研究。

1.2主客觀賦權法。層次分析法是一種定性與定量結合的方法，它能夠將我們所要研究的問題拆分成許多組成因素，并對于這些組成因素賦予不同程度的重要性比較值，根據相關關系及隸屬關系分成不同的層次，轉化為多層次決策型問題[4]。根據各影響因素的重要程度構造重要性矩陣，通過一致性檢驗便可使用其最終的權重結果。而熵權法中的熵值本是評估系統無序程度的一個重要指標。在多指標權重的確定過程中，熵權法的思路是通過各個指標間的差異大小來求得權重值。若計算出的信息熵值較小，表明該指標的差異程度越大，在綜合評價中起的作用也就越大，提供的信息越多，所偶得到的該指標的權重值也就越大[5]。在電力質量評價、醫療評估各方面熵權法都表現出了良好性能。由于層次分析法（AHP）是根據專家經驗構造重要性比較矩陣，經過逐層檢驗得到的主觀權重值，受到主觀想法影響較多，因此在此基礎上，我們結合基本不受主觀因素影響僅僅通過數據來判斷的熵權法得到的客觀權重值，將二者進行結合，能使各指標的權重值配比更加合理，對于數據質量的評估也更精確，同時也減少了人工的復雜性與干預程度。

2模型及驗證

摘要：在高等教育階段，經管類專業中包含有一門非?；A的課程，那就是統計學課程。在大數據技術快速發展的背景下，很多全新的教育技術不斷涌現出來，這對于統計學課程的教學活動產生了很大的影響，對統計學課程的教學活動，提出了新的要求，統計學課程的教學改革是大勢所趨。本文圍繞大數據背景下統計學課程教學改革展開了討論。

關鍵詞：大數據背景；統計學課程；教學改革

在經濟管理類專業中，統計學課程是一門必修的基礎課程。經管類學生在學習統計學課程后，可以利用所學的統計學知識來解決經濟管理中存在的問題。在現代社會中，企業需要具有超強數據處理能力的人才，所以，教師在開展統計學課程的教學活動時，要緊跟時展的腳步，與時俱進的改革教學理念及教學模式，在教學活動中積極利用大數據技術，培養更多具有超強數據處理能力的人才。

一、傳統的管理統計學教學模式

（一）教學活動的開展側重于理論知識的講授，而忽視了實踐教學部分

受到各種因素的影響與制約，統計學課程的傳統教學模式主要圍繞理論驅動的方式來開展教學活動，教師結合教材，重點講解傳授管理統計學所涉及的基本原理及基本方法，教師與學生都沒有對統計學的實際應用給予應有的重視。雖然在管理統計學的課堂教學中，會涉及到一些案例的分析，但是這些案例存在簡單、陳舊等問題，由于數據的來源非常單一，學生無法接觸到真正的原始數據，在統計建模過程中存在思路固定的問題，學生接觸這樣的教學案例，不能將管理統計學中最新的應用思想及發展變化充分的體現出來，也不能將學生有效的帶入到企業真實的經營情景之中，無法了解企業的決策過程，基于此，學生難以對統計學課程產生興趣，學生無法真正利用統計學知識來對實際問題進行有效的解決，課堂教學效果難以令人滿意。

（二）教學活動中重視數學推導，而對工具的應用比較少

摘要：隨著信息技術的飛速發展，全球迎來了大數據時代，社會經濟得到了飛速的發展，給人們的生產生活方式帶來了天翻地覆的變化。大數據時代背景下，人們的經濟生活水平不斷提高，社會經濟結構發生了較大的變化，這也給經濟統計工作帶來巨大的挑戰。本文介紹了經濟統計學的內涵，分析了大數據時代下的經濟統計學發展現狀，并探索了經濟統計應用創新途徑，以促進經濟統計工作的順利開展。

關鍵詞：大數據時代；經濟統計；應用

一個國家的經濟水平與人們的生產生活息息相關，經濟統計學是國家相關部門為了社會經濟發展制定的經濟政策或標準時，這就需要對人們生產生活的相關經濟數據進行收集與分析。早在17世紀，西方國家開始運用統計學解決經濟問題。利用經濟統計能夠解決一些經濟現象，并為制定經濟決策提供依據?，F在社會，經濟統計學有更廣泛的應用，但是大數據時代的到來，經濟統計問題在應用過程中日益凸顯。因此，應加強對當代經濟統計應用問題的研究與分析，積極創新經濟統計方法，提高經濟統計的效率和應用水平，以保障社會經濟穩健發展。

一、經濟統計學概述及大數據時代下的發展現狀分析

（一）經濟統計學內涵。統計學研究范圍較廣，經濟統計學屬于經濟領域運用中的一個分支，它主要研究統計分析原理和統計分析技術在國民經濟領域的應用，主要內容是研究經濟數據，設置一定要求的經濟指標和經濟范圍，進行相關經濟數據分析，并總結經濟現象和規律。經濟統計可以使人們對經濟活動狀況有更加深刻的了解，使人看到深層次的經濟關系，發現經濟活動的規律和變化趨勢，從而成為政府、企業或個人做經濟決策和經濟決定的重要依據?？偠灾?，經濟統計學有較高的應用意義與價值。

（二）大數據時代下經濟統計發展分析。隨著信息技術的飛速發展，全球迎來大數據時代。大數據時代背景下，經濟數據信息量十分龐大。而且有著復雜多樣的特點，數據信息激增，給經濟統計的數據收集與分析帶來了很多困難。此外，信息化時代，圖片、視頻等數據信息更新增長速度十分快，而且有價值的信息較少，傳統的計算機經濟統計數據處理方法，無法滿足快速提取有效價值的數據信息的需求。當今經濟社會意識形態下，經濟統計工作需要搜索更多的經濟數量資料，對所搜集的信息的整合與分析提出了更高的要求。目前，經濟統計的發展落后于大數據時代的發展速度，使經濟統計在具體應用中因為分析方法與手段等因素的干擾造成無法及時有效地提取并分析有價值的經濟數據資料的問題，嚴重影響了經濟統計結果的科學性和有效性。

二、大數據時代下經濟統計應用存在的問題分析

摘要：在課堂中采用不同的教學模式會帶來不同的教學效果，本文從混合教學模式在統計學課堂教學中的目標設計和在課堂教學中混合教學模式的選擇方面進行理論分析，又從實證方面對該種課堂教學模式所產生的效果進行分析，在打造統計學精品課堂方面進行了有益的探索。

關鍵詞：教學模式；混合模式；課堂教學

傳統統計學課堂教學是一種依據指定教材以教師課堂講授為主的單向性信息傳輸的教學模式。該教學模式不足之處就是一定程度上弱化了作為認知主體的學生在課堂學習過程中的主體作用，與當代高校培養高素質創新型、應用型人才的目標和要求不相符合。為提高《統計學》課堂教學效果，在充分發揮傳統課堂教學模式作用的基礎上，應積極打造能激發學生學習積極性和自主性的混合式課堂教學模式。

1混合教學模式在《統計學》課堂教學中的目標設計

《統計學》是經濟類和管理類專業的基礎課，為各門學科的研究提供分析方法。針對該門課程的特點，教師在課堂教學過程中，要注重基礎知識的教學，讓學生掌握扎實的基礎理論知識；同時通過實踐教學使學生掌握處理統計數據的方法，實現培養學生的認知、能力和情感三大目標。關于認知目標，認知派學習理論強調學習者的自覺能動性和創造性，重視內在的動機與學習活動本身帶來的內在強化的作用，強調通過發現學習對開發學生智慧潛力的重要性。心理學研究突出強調個體的差異對學習產生重要影響，它包括認知與人格方面的個別差異，正是這種個體差異的客觀存在，在學習中需要對學生因材施教，改變傳統的課堂單一教學模式，在充分了解學生個體認知差異的基礎上，根據學生的心理特點和其它具體情況，有針對性地組織課堂教學工作，讓每個學生都能有效的進行學習，達到掌握統計調查、統計整理和統計分析的基本理論和方法，實現滿足學生個性化需求、課堂教學高效化的理想教學狀態。能力目標旨在通過課堂混合教學模式，讓學生在掌握統計基本知識的基礎上，能夠掌握制定統計調查方案、選擇統計調查方法，整理和分析統計資料，撰寫調研報告，提高運用統計分析方法分析、解決問題的能力。情感目標，即優化課堂教學手段，提升學生團隊合作意識和精神，學會運用統計思維，培養學生的實踐能力、創新精神，使他們通過統計實踐和主動學習加深對該課程的認識、思考和理解，提高他們運用數據實證分析社會經濟現象存在的問題及原因，透過現象剖析本質，從而能提出極具針對性的對策和建議，以實現培養新型應用性人才的培養目標。

2《統計學》課堂教學中混合教學模式的選擇

教學模式的選擇主要取決于課程的內容特點和采用該教學模式的學習效果，該課程主要內容包括統計的基本概念、主要統計方法理論和運用，而運用統計方法解決實際問題能力的培養是教學之重。

［摘要］隨著大數據時代的來臨，社會經濟的發展對創新型統計學人才的培養提出了更高的要求。非參數統計作為統計學專業的主干課程之一，在大數據時代的統計工作中發揮著越來越重要的作用。本研究首先分析了案例教學法在創新型統計學人才培養中的重要性；然后從當前非參數統計課程案例教學的現狀入手，分析了案例教學過程中存在的主要問題；最后從非參數統計教學案例庫的設計與更新、教師的執教能力培訓、案例教學過程控制以及相關的激勵和約束機制構建四個方面，詳細討論了非參數統計課程案例教學的設計與實施相關問題，并針對性地給出了合理建議。

［關鍵詞］大數據時代；創新能力培養；非參數統計；案例教學；人才培養

一、大數據背景下案例教學法在創新型統計學人才培養中的重要性

統計學是基于數據處理的一門科學，在當前各領域大數據蓬勃發展的背景下，數據的質和量都在發生著深刻的變化，因此在利用統計學的理論和方法處理數據時，需要做相應的“適應性改變”，也可稱之為“創新性改變”[4]。而這種創新性改變的能力是需要通過大量的、有針對性的前期訓練才能夠具備的。案例教學法就是將非參數統計的理論與方法揉進社會實踐領域內的統計問題，通過對大量真實案例的系統解剖和講解，使學生置身于真實的統計實踐場景之中，思考如何針對各類統計問題的不同特征使用非參數統計的理論和方法進行搜集、處理和分析數據，引導學生實現對非參數統計理論和方法的真正體悟，達到提升學生創新性解決問題的能力。因此，案例教學絕不僅僅是用具有標準答案的“標準案例”為理論做注釋和說明，也不是去找正確的答案，而是根據問題的不同特征去尋找能夠更好解決和處理該類問題的思路與具體做法，這也是創新性能力培養的關鍵環節。案例教學法的最大特點是可以為學生的學習營造一個仿真環境，使其在課堂上就能接觸到實際問題，從而學會在復雜條件下如何利用所學理論解決實際問題[5]。

二、傳統非參數統計課程案例教學現狀及問題分析

案例教學法在傳統的非參數統計課程教學過程中已經有了較為廣泛的應用，但是由于大數據時代的到來，給傳統的非參數統計案例教學過程帶來了諸多挑戰，使得傳統的非參數統計案例教學難以適應社會經濟發展的需要，出現了諸多問題，具體體現在如下四個方面。

（一）案例陳舊且缺乏典型案例案例陳舊且缺乏典型案例，案例庫建設落后