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篇（1）

醫學統計學的教學應以提高研究生解決實際科研問題的能力為目標，使研究生形成正確的和嚴謹的統計學思維方法和技能，幫助醫學研究生在今后的科研工作中正確運用醫學統計學方法，順利完成研究生學業以及將來在工作中的科研任務。然而，筆者在教學實踐中發現有一些需要改進的問題。

 

一、研究生醫學統計學教學中遇到的主要問題

 

(一)研究生統計學基礎知識較為薄弱

 

雖然大部分學生在大學本科期間學習過統計學，但多數人僅學習過較簡單的統計學基礎知識，進入研究生階段醫學統計學學習后，學習比較吃力，并且由于總學時數的限制，教師在理論課的教學中對單個統計學方法的使用講解較多，而對一些研究生在完成學位論文期間或將來畢業后較為實用的統計學方法卻沒有時間講解，這就造成了研究生對學過的統計學方法一知半解，而將來可能用得上的統計學方法卻沒有學會。筆者在解答一些已經畢業參加工作的研究生的問題時，發現有些問題十分基礎，本應該在研究生學習階段掌握而沒有掌握。

 

(二)課題設計統計學缺陷較常見

 

目前，國內大部分高校研究生醫學統計學課程一般安排在研一上學期，而研究生應用統計學知識進行課題設計要到研究生二年級才啟動。許多研究生在課堂學習階段對統計學知識本來就沒有徹底學透，又要再經過一年多才進入課題設計有實驗研究，對學習過的統計學知識已經有一些遺忘，所以在進行課題設計時不能正確運用學過的相關知識，造成課題設計中有較多的統計學缺陷。而課題設計如果不正確，無法保證后續的研究結果的科學性和可信性。

 

(三)學位論文統計學錯誤普遍存在

 

國內外期刊對論文中的統計學方法要求都很高，因此研究生的科研論文需要正確運用統計學知識對研究數據進行分析、整理。但與此形成鮮明對比的是，很多研究生不能把學習過的統計學知識正確運用到研究論文中。尤其是學習臨床專業的醫學研究生，很多研究資料和數據來源于人群研究，涉及樣本量、對照組的選擇等基本的統計學常識，這些基礎性錯誤卻在研究生的論文中大量存在。這些問題與現在對高素質人才的培養已經不相適應，需要加以改進。

 

二、對策與建議

 

(一)強化課堂教學，鞏固醫學統計學知識基礎

 

鞏固基本統計方法和知識是醫學統計學的基礎，通過課堂教學，使學生掌握基本的統計方法原理、計算過程和結果解釋。在教學中既要注重基本原理和基本概念的講解，使研究生切實掌握基本的統計學知識，在論文寫作中不出現低級的統計學錯誤。在此基礎上，老師在課堂上應該由簡到繁，深入淺出，逐步增加難度和深度，講解一些研究生在學習階段和將來工作中有用的、較為高級的統計學方法。目前，科學技術更新速度很快，同樣統計學的重要工具——統計軟件也更新很快，因此，老師要及時更新自己的知識，并向學生介紹最新、最先進的統計方法和軟件。

 

(二)注重學用銜接，提升研究生課題設計的科學性

 

研究生的課題設計是科學研究成敗的關鍵之一，教師在教學過程中要向學生強調其重要性，讓學生帶著課題設計中的問題進入課程學習，讓學生結合自己的專業，做好論文前期的準備工作，完成科研選題，為畢業論文開題做好準備。要指出課題設計中應當注意的統計學問題，如樣本量、對照組選擇等，使學生意識到統計學的基本知識是保證自己課題設計科學性的關鍵，在今后的課題設計中自覺以正確的統計學方法作為指導，從而保證課題設計的科學性，為其成長為高層次的醫學科研人才打下良好的基礎。

 

(三)采用實例分析，減少研究論文中的統計學錯誤

 

篇（2）

【摘要】現階段，統計學方法在我國企業管理中有廣泛應用。本文嘗試對統計學方法的誕生以及發展情況進行了簡要的分析，同時還對統計學方法在現今大數據時代的應用情況進行了探索。

【關鍵詞】統計學方法發展大數據應用

對于統計學方法來說，誕生的最初只是為了進行單純的計數以及描述，隨著統計學方法的不斷發展，其所涉及到的內容更加多樣化。在統計學家以及各個領域專家的不懈努力之下，統計學方法正在不斷的進步以及完善，在實際應用的過程中也發揮出了較為理想的效果。在現階段大數據的時代背景之下，對統計學進行深入探究是非常重要的，會對今后多個行業的快速發展起到促進作用。

一、統計學基本發展探析

對世界統計學的發展情況進行分析，會發現，其與科學界的發展趨勢較為類似，隨著統計學的不斷完善，也開始與其他科學進行融合發展。對統計學進行總結，可以發現，其主要具備兩個基本結合趨勢，即與實質性學科結合的趨勢以及與計算機學結合的趨勢。對于統計學來說，其與經濟學結合發展我國有廣泛的應用，并且產生了經濟統計這一專業；而統計學與教育的結合產生了教育統計。對于這些分支學科來說，其具有雙重屬性。一方面是統計學的分支；另一方面是實質性學科的分支。隨著計算機信息技術的不斷發展，其運算能力不斷提升，這也使得大規模的統計調查工作在實際展開的過程中取得了理想效果，不僅保證了數據計算的準確性，同時也保證了計算的高效性。因此，在進行統計學技術研究發展的過程中，與計算機技術的深入結合應用是重要發展途徑。通過對計算機軟件的有效應用可以使統計計算過程中一些疑難的部分得到有效解決，同時也使得統計計算的展開更加方便。從現階段我國經濟類統計專業的教育情況來看，一方面在對統計方法進行創新教育，另一方面在對學生利用商品化統計軟件包裝能力進行提升。由此我們可以看出，在今后統計學的發展過程中，勢必不能離開計算機技術的支持。在今后統計學相關專業的教育過程中，應該對學生的計算機程序設計以及利用能力進行培養提升，使得在展開統計工作的時候可以通過統計模型的編程來實現。

二、統計學方法在大數據中的應用趨勢

（一）統計學方法及相關領域的動態分析

目前，國內外對統計學都有較為廣泛的應用，主要應用在教育行業、生產制造行業以及企業管理當中，取得了較為理想的應用效果。根據CNKI數據庫中統計方法、機器學習分布情況可以看出，在機器學習領域的論文數量從2013年以后一直呈現出持續增長的勢頭，并且在2016年超過了統計方法領域的論文數量。由此可以說明，我國在機器學習領域的發展速度正現出穩定提升的趨勢，反映了我國在大數據領域研究方面越來越深入，所應用的研究方法也開始呈現出多樣化的特點。從總體上來看國內在統計學方法研究過程中已經取得了階段性的成果，并且其所面臨的拐點與國家上的統計學發展拐點基本保持一致，大概都是在2013年開始對大數據以及將其學習等方面有了深入的探究，并且開始逐漸取得突破性的成果。而機器學習方法的論文數量都是在2016年開始超過統計方法的論文數量。但是與此同時，我們也看出其差異性也很明顯，國內在統計方面研究的論文以及在機器學習方法方面研究的論文與國際相比較尚且存在較為明顯的差距，并且這種差距呈現出了持續性的特點，這也使得我國在這兩個領域方面還有很大的發展空間。

（二）統計學方法及相關領域研究方向分析

經過對CNKI數據庫中的統計方法以及大數據領域期刊論文分布情況進行分析之后，可以看出，統計方法領域中出現頻次最高的是“統計分析”以及“數理統計”、“人工智能”；在大數據領域出現頻次較高的是“云計算”、“圖書館”以及“物聯網”等關鍵詞。通過上述關鍵詞來看，其所涉及到的內容都是反映當前我國統計以及大數據技術所研究的重點以及熱點，同時我們也可以看出，現階段我國在統計與大數據領域方向的研究存在著一定的重合。在進行的數據研究的時候，需要應用到統計學方法，同時統計學方法在利用的時候往往也需要與大數據進行結合。

（三）統計學方法的發展展望

有數據的地方勢必就會涉及到統計學。從17世紀開始，國勢學派以及算數學派的爭論到今天大數據計算、計算機技術的相互作用，使得統計學的內容正在不斷完善，并且其應用領域也在不斷擴大，隨著大數據時代的來臨，使得傳統的統計學發展方向發生了一定轉變，開始從小樣本的統計推斷分析走向大數據量的挖掘分析，從而使其所掌控的數據量不斷提升。在未來統計學方法發展的過程中，應該注意將統計學與新的數據思維相結合，從而產生一種新型的、應用范圍更廣的大數據算法。從現階段我國大數據方法創新發展的情況來看，其與國際研究在深度以及廣度上還存在不小的差距，這也恰恰說明了我國在大數據統計學方面還有很大的進步空間。現階段，國內的大數據研究更多的是停留在信息化產業上，與其他行業的融合發展趨勢尚且不明顯，這也使得信息服務以及數據產業的創新發展受到了一定影響。在今后統計學發展的過程中，其研究熱點勢必會從數據分析以及數據發掘向算法方向轉移，這樣也使得大數據技術與統計學方法二者之間的聯系更加緊密。

結束語

綜上所述，我國統計學方法在今后發展過程中應該充分考慮到實際需求，積極適應時代變化，現階段大數據時代已經全面到來，并且大數據技術在我國有廣泛應用，在實際應用的過程中取得了較為理想的效果。將大數據與統計方法進行結合可以使統計學方法的作用得到更好的體現，也使得統計學方法不斷的進步以及拓展，在大時代背景之下，其功能性得到了更加充分的展現。

統計學畢業論文范文模板(二)：線上線下混合式教學在生物統計學教學中的實踐與研究論文

[摘要]為提升生物統計學課程的教學水平，針對傳統生物統計學教學中的局限，分析和實踐基于線上網絡教學+線下面授教學的混合式教學模式在生物統計學教學中的應用策略和方法。實踐表明，通過線上+線下的互動與教學，能激發學生學習的興趣與動力，豐富生物統計學的教學形式與內容，促進生物統計學教學質量的提升。

[關鍵詞]線上線下；混合式教學；生物統計學；實踐

[作者簡介]嚴明（1981—），女，重慶人，博士，講師，研究方向：生物技術。

[中圖分類號]G642[文獻標識碼]A[文章編號]1674-9324（2020）25-0273-02[收稿日期]2020-03-18

生物統計學是生物醫學類專業的必修課程，學生通過學習本課程掌握實驗設計的原理和方法，并學會對實驗數據進行統計分析和處理。然而，生物統計學涉及到大量基礎理論，單純通過教師講解，學生理解度較低，學習效果不佳。如何在有限的課時內，改革傳統的以講授為主的教學方式，有效提高教學效果是生物統計學教學亟待解決的難題。

近年來，隨著互聯網信息技術的發展，一種基于線上網絡教學+線下面授教學的混合式教學模式應運而生。該模式可避免傳統教學模式中以教師為主導，學生學習主動性差的缺點，又可克服學生完全在線學習缺乏監管、學習效果不佳的困難。本文嘗試將混合式教學方法運用到生物統計學教學中，以期在有限的教學時間內最大限度實現教學目標，提升課程教學效果。

一、線上線下混合式教學的概念及內涵

線上線下混合式教學是一種新興的教學模式，授課教師利用網絡教學平臺向學生提供教學視頻和課件等教學資源，并設置作業、調查等互動模塊，學生利用課外時間自主完成學習任務，并通過平臺與教師交流。在線下課堂，教師根據學生在線學習的情況，對疑難問題進行有針對性的講授，幫助學生理解、掌握教學難點。

線上線下混合教學模式打破了教學的時空限制，學生可以靈活安排學習時間，通過學習在線資料提出問題，并帶著問題進行課堂學習，有效提升學習效率。線上線下混合教學還可幫助教師動態掌握學生學習情況，生成客觀的過程性評價材料，并豐富課程的教學形式，拓寬教學路徑，因此正逐漸成為高等教育領域的一大趨勢。

二、生物統計學課程教學面臨的困境

1.教學時長受限。目前，本校生物統計學面向生物醫學工程和醫學信息工程專業開設，每學期共32個課時。由于教學內容抽象，而且學生要通過大量實踐才能掌握統計學原理在生物研究中的應用，因此，教學難度高，課堂教學時間很難滿足教學需求。

2.教與學不同步。傳統教學模式下，教師與學生之間的溝通以課堂為主，教師按照教學安排按部就班地進行教學，對學生需求重視不足；學生缺乏主動反饋的意識，教師很難掌握學生的真實學習狀況，教與學處于不同步狀態。

上述困境對如何拓展教學時間，完成課程教學并指導學生學以致用提出了新的挑戰。

三、線上線下混合式教學在生物統計學教學中的實踐探究

1.構建線上教學平臺，實現課前線上自主學習。授課教師首先以超星泛雅平臺和學習通APP為依托構建線上教學平臺。教師在平臺上將課程每章的重難點列示出來，搭建課程框架體系，并上傳包括課件和教師根據課程知識體系錄制的教學視頻等資料。教學視頻時長控制在15分鐘以內，并保證精煉、易懂，讓學生不會因視頻過長而放棄觀看，提高學習時效。同時，在教學平臺提供視頻配套的課件資料，方便學生下載并配套觀看。教師還在平臺設置了視頻彈幕問答和闖關式章節測試，學生通過答題和測試后才能進入后續章節的學習。

在教學實踐中發現，線上教學平臺還可以為理論教學提供良好的拓展實踐平臺。教師可以在線上平臺提供實驗設計及實驗數據分析的實例供學生練習，實現對課時壓縮的有效彌補。學生普遍反映網絡教學平臺十分有利于自主學習，尤其是遇到知識難點時，學生可以通過反復線上觀看教學視頻來幫助理解，能達到較好的學習效果。

此外，線上教學平臺可以通過視頻回放次數、測試完成程度等數據統計幫助教師了解學生之間的差異性，既方便教師掌握學生學習狀態，分析存在的問題，也為線下課堂教學提供依據，在后續教學中因材施教，滿足不同層次學生的個性化學習需求提供依據。

2.線下檢測自主學習效果，實施針對性教學。采用線上線下混合模式教學，課堂教學的任務發生轉移。教師要集中精力對知識點進行梳理和歸納，并針對重難點以及學生在線上學習過程中的困難進行答疑解惑和查漏補缺。在教學實踐中，為完成上述任務，在每個章節的線上學習完成后均安排答疑和小組討論，讓每位學生通過多種方式修正和完善遺漏或理解錯誤的知識點。全部授課結束后，授課教師向學生發放了關于教學效果的調查問卷，結果顯示，78.2%（18/23）的學生認為采用混合式教學方法可以把重要知識點學透，在課堂上有更充裕的時間進行消化吸收，更有利于教學內容的掌握。

在線下教學中，教師還對教學場景進行了編排和優化。教師提供具體的實驗案例，并以某一具體實驗案例（如抗癌藥物篩選）為背景貫穿整個課程教學始終，模擬真實實驗場景，讓學生從實驗參與者的角度設計實驗流程、整理實驗數據、統計分析和解讀呈現的全部流程。幫助學生實踐生物學研究提出假說—實驗驗證—得出結論的基本流程，理解生物統計學對生物學研究的重要指導作用，培養學生知識遷移、應用和分析并解決科學問題的能力。

3.課后回顧學習并提升。在課堂教學完成后，師生的教學活動都還沒有結束。教師要對線上線下教學過程中容易出現的問題進行整理總結，并將解決方案到網絡平臺，供學生回顧性學習。學生要對課堂上遇到的問題，搜集學習資料進一步思考和鞏固。教師還要對學生課后學習情況進行挖掘，并根據學生的不同情況進行個性化的學習支持。對于有困難的學生，教師要單獨輔導和監管，幫助學生完成課程學習；對于學有余力的學生，可以鼓勵學生走進實驗室，跟隨教師的科研工作，完成真正的動手實踐，實現素質提升。最終通過師生配合，完成對課程教學效果的提升。

篇（3）

摘要：學習成績是評價學生素質的重要方面，也是教師檢驗教學能力、反思教學成果的重要標準。利用大連民族大學統計學專業本科生有關數據（專業基礎課成績、平時成績和回歸分析期末成績），建立多元線性回歸模型，對影響回歸分析期末成績的因素進行深入研究，其結果對今后的教學方法改進和教學質量提高具有十分重要的指導意義。

關鍵詞：多元線性回歸；專業基礎課成績；平時成績；期末成績

為了實現教學目標，提高教學質量，有效提高學生學習成績是很有必要的。我們知道專業基礎課成績必定影響專業課成績，而且平時成績也會影響專業課成績，這兩類成績與專業課成績基本上是呈正相關的，但它們之間的關系密切程度有多大？它們之間又存在怎樣的內在聯系呢？就這些問題，本文主要選取了2016級統計專業50名學生的四門專業基礎課成績以及回歸分析的平時成績和期末成績，運用SPSS統計軟件進行分析研究，尋求回歸分析期末成績影響因素的變化規律，擬合出關系式，從而為強化學生的后續學習和提高老師的教學質量提供了有利依據。

一、數據選取

回歸分析是統計專業必修課，也是統計學中的一個非常重要的分支，它在自然科學、管理科學和社會、經濟等領域應用十分廣泛。因此研究影響統計學專業回歸分析成績的相關性是十分重要的。

選取了統計專業50名學生的專業基礎課成績（包括數學分析、高等代數、解析幾何和概率論）、回歸分析的平時成績和期末成績，結合多元線性回歸的基礎理論知識[1-2]，建立多元回歸方程，進行深入研究，可以直觀、高效、科學地分析各種因素對回歸分析期末成績造成的影響。

二、建立多元線性回歸模型1及數據分析

運用SPSS統計軟件對回歸分析期末成績的影響因素進行研究，可以得到準確、科學合理的數據結果，全面分析評價學生考試成績，對教師以后的教學工作和學生的學習會有較大幫助。自變量x1表示數學分析成績，x2表示高等代數成績，x3表示解析幾何成績，x4表示概率論成績，x5表示平時成績；因變量y1表示回歸分析期末成績，根據經驗可知因變量y1和自變量xi，i=1，2，3，4，5之間大致成線性關系，可建立線性回歸模型：

（1）

線性回歸模型通常滿足以下幾個基本假設，

1.隨機誤差項具有零均值和等方差，即

（2）

這個假定通常稱為高斯-馬爾柯夫條件。

2.正態分布假定條件

由多元正態分布的性質和上述假定可知，隨機變量y1服從n維正態分布。

從表1描述性統計表中可看到各變量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的標準差分別為10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的標準差為8.141；有效樣本量n=50。

回歸分析期末成績y1的多元回歸模型1為：

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

+0.334x4+0.347x5

從表2中可以看到各變量的|t|值，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，通過t分布表可以查出，自由度為44的臨界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代數x2的|t|值為0.651小于t？琢/2（44），因此x2對y1的影響不顯著，其他自變量對y1都是線性顯著的。下面利用后退法[3]剔除自變量x2。

三、后退法建立多元線性回歸模型2及數據分析

從模型1中剔除了x2變量，多元回歸模型2為：

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

在表4中，F統計量為90.326，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的臨界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自變量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回歸模型2的線性關系是顯著的。

四、結束語

通過對上述模型進行分析，即各個自變量對因變量的邊際影響，可以得到以下結論：在保持其他條件不變的情況下，當數學分析成績提高一分，則回歸分析成績可提高0.242分[4-5]；同理，當解析幾何成績、概率論成績和平時成績每提高一分，則回歸分析成績分別提高0.149分、0.377分和0.293分。

通過對學生專業基礎課成績、平時成績與回歸分析期末成績之間相關關系的研究，一方面有利于教師把控回歸分析教學課堂，提高教師意識，注重專業基礎課教學的重要性，同時，當學生平時成績不好時，隨時調整教學進度提高學生平時學習能力；另一方面使學生認識到，為了更好地掌握回歸分析知識，應加強專業基礎課的學習，提高平時學習的積極性。因此，通過對回歸分析期末成績影響因素的研究能有效的解決教師教學和學生學習中的許多問題。

統計學畢業論文范文模板(二)：大數據背景下統計學專業“數據挖掘”課程的教學探討論文

摘要：互聯網技術、物聯網技術、云計算技術的蓬勃發展，造就了一個嶄新的大數據時代，這些變化對統計學專業人才培養模式的變革起到了助推器的作用，而數據挖掘作為拓展和提升大數據分析方法與思路的應用型課程，被廣泛納入統計學本科專業人才培養方案。本文基于數據挖掘課程的特點，結合實際教學經驗，對統計學本科專業開設數據挖掘課程進行教學探討，以期達到更好的教學效果。

關鍵詞：統計學專業；數據挖掘；大數據；教學

一、引言

通常人們總結大數據有“4V”的特點：Volume（體量大），Variety（多樣性），Velocity（速度快）和Value（價值密度低）。從這樣大量、多樣化的數據中挖掘和發現內在的價值，是這個時代帶給我們的機遇與挑戰，同時對數據分析技術的要求也相應提高。傳統教學模式并不能適應和滿足學生了解數據處理和分析最新技術與方法的迫切需要。對于常常和數據打交道的統計學專業的學生來說，更是如此。

二、課程教學探討

針對統計學本科專業的學生而言，“數據挖掘”課程一般在他們三年級或者四年級所開設，他們在前期已經學習完統計學、應用回歸分析、多元統計分析、時間序列分析等課程，所以在“數據挖掘”課程的教學內容選擇上要有所取舍，同時把握好難度。不能把“數據挖掘”課程涵蓋了的所有內容不加選擇地要求學生全部掌握，對學生來說是不太現實的，需要為統計學專業本科生“個性化定制”教學內容。

（1）“數據挖掘”課程的教學應該偏重于應用，更注重培養學生解決問題的能力。因此，教學目標應該是：使學生樹立數據挖掘的思維體系，掌握數據挖掘的基本方法，提高學生的實際動手能力，為在大數據時代，進一步學習各種數據處理和定量分析工具打下必要的基礎。按照這個目標，教學內容應以數據挖掘技術的基本原理講解為主，讓學生了解和掌握各種技術和方法的來龍去脈、功能及優缺點；以算法講解為輔，由于有R語言、python等軟件，學生了解典型的算法，能用軟件把算法實現，對軟件的計算結果熟練解讀，對各種算法的改進和深入研究則不作要求，有興趣的同學可以自行課下探討。

（2）對于已經學過的內容不再詳細講解，而是側重介紹它們在數據挖掘中的功能及綜合應用。在新知識的講解過程中，注意和已學過知識的融匯貫通，既復習鞏固了原來學過的知識，同時也無形中降低了新知識的難度。比如，在數據挖掘模型評估中，把混淆矩陣、ROC曲線、誤差平方和等知識點就能和之前學過的內容有機聯系起來。

（3）結合現實數據，讓學生由“被動接收”式的學習變為“主動探究”型的學習。在講解每種方法和技術之后，增加一個或幾個案例，以加強學生對知識的理解。除了充分利用已有的國內外數據資源，還可以鼓勵學生去搜集自己感興趣的或者國家及社會大眾關注的問題進行研究，提升學生學習的成就感。

（4）充分考慮前述提到的三點，課程內容計劃安排見表1。

（5）課程的考核方式既要一定的理論性，又不能失掉實踐應用性，所以需要結合平時課堂表現、平時實驗項目完成情況和期末考試來綜合評定成績。采取期末閉卷理論考試占50%，平時實驗項目完成占40%，課堂表現占10%，這樣可以全方位的評價學生的表現。

三、教學效果評估

經過幾輪的教學實踐后，取得了如下的教學效果：

（1）學生對課程的興趣度在提升，課下也會不停地去思考數據挖掘有關的方法和技巧，發現問題后會一起交流與討論。

（2）在大學生創新創業項目或者數據分析的有關競賽中，選用數據挖掘方法的人數也越來越多，部分同學的成果還能在期刊上正式發表，有的同學還能在競賽中取得優秀的成績。

（3）統計學專業本科生畢業論文的選題中利用數據挖掘有關方法來完成的論文越來越多，論文的完成質量也在不斷提高。

（4）本科畢業生的就業崗位中從事數據挖掘工作的人數有所提高，說明滿足企業需求技能的人數在增加。繼續深造的畢業生選擇數據挖掘研究方向的人數也在逐漸增多，表明學生的學習興趣得以激發。

篇（4）

0引言

當前，我國的高等教育正處在改革和發展的關鍵時期，高等教育如何才能更好地適應新時代的發展和需要，這是每一個從事高等教育的人必須認真思考的問題.全面深化高等教育綜合改革的工作也在有序推進.高校應該在人才培養模式和實踐教學等關鍵環節進行綜合改革，高校教師應該加強教學研究和教學改革工作，對人才培養模式進行改革.其中，課程教學內容、教學方法以及考核方式等方面的改革尤顯重要.下面將對普通高等師范院校“生物統計學”課程如何改革考核方式進行一些探討.

1“生物統計學”課程的地位和作用

“生物統計學”是一門應用數學，是高等師范院校生物學專業本科生的專業基礎課程.該課程要求學生能夠運用統計學原理和方法來分析和解釋生物學界的各種現象，對實驗所獲得的數據能進行科學分析，從而做出符合實際的推斷，生物統計學已成為生物科學研究所必需的重要手段.實驗設計本身并不是生物統計學的內容，但是，只知道統計分析方法，而不知道如何設計符合統計學要求的實驗，知識并不系統、全面.因此，多數統計學教材都加入了實驗設計的內容.通過學習實驗設計的內容，可以使學生掌握正確的數據收集、整理和分析的方法，并掌握常用的實驗設計方法(簡單實驗設計、單因素實驗設計、兩因素實驗設計、多因素實驗設計)，為完成其他專業課程的學習、畢業論文以及以后從事科學研究工作奠定基礎，這對學生分析和解決問題能力的培養起著重要的作用.按照目前高等教育綜合改革對人才培養模式的要求，學生應該具備較強的綜合能力，而這些能力需要通過扎實的科技知識訓練和系統的能力培養來實現.此外，生物統計學也是培養和提高大學生科技素質的一個很重要的方面.由于生物統計學要求學生具有一定的數學基礎和較好的邏輯推理能力，普通高等師范院校的生物學專業雖然在大一時開設了高等數學這樣的基礎課，但是，數學基礎仍然相對較差，所以，該課程一直被認為是生物學專業最具難度的課程之一.

2“生物統計學”課程考核方式現狀分析

課程考核是教學的必要環節，既能檢驗學生對知識的掌握程度，又可以衡量教師的教學效果.現階段我國許多高校的考試制度缺乏合理性和靈活性，如在課程的期末考試中規定必須要通過完成試卷的方式來考核，有的高校還規定必須具有一定數量的題型.傳統的考核方式主要以考試(閉卷或開卷)為主，試題的內容主要體現在基本概念、基本原理和相關的統計分析方法的應用，期末考試成績基本決定了課程的學期綜合成績.但是，不同的課程有不同的特點和要求，就生物統計學課程而言，考試的考核方式雖然可以通過讓學生完成相應題目來考察學生對生物統計學原理的掌握及運用能力，但是，完成試題的過程需要使用計算器進行大量的運算，而在實際運用環節中，很少會使用計算器進行計算，都是通過相關的統計軟件來進行統計分析.由此可見，通過完成試卷來考核的方式與實際應用脫節，缺乏合理性.此外，由于普通高等師范院校生物相關專業學生數學基礎稍顯薄弱，所以，這種傳統的完成試題的考核方式會導致學生的考試分數不理想，不及格的學生比例較高.從生物統計學的教學目標來看，主要由試卷考核來評價學生的學習效果顯得不夠全面.前述考核方式可能還存在以下一些不足之處:首先，部分高校的課程總評成績由考勤成績、平時成績和期末成績三部分組成，各部分所占比例不同.

這種考核方式在一定程度上重視了學生的課題出勤率和平時完成作業的情況，避免了期末考試成績在課程學期總成績起主要作用的弊端.但是，部分同學在平時完成課后作業的過程中，由于沒有學會相應的知識，無法獨立完成作業，于是采用抄襲的方法來完成作業，這樣就無法通過完成作業的過程來鞏固相應的理論知識.其次，與多數課程一樣，部分學生平時不認真學習，考前通過突擊復習，即便考試通過，但是對知識掌握不牢靠，一段時間后就會忘記所學知識，當然更談不上會運用統計學知識來解決生物學問題，到做畢業論文需用到統計學知識時，很多學生顯得毫無頭緒.第三，學生雖然掌握了統計學的基本理論知識，但缺乏基本的統計思維能力和實踐經驗，對理論知識不能靈活運用，也不能舉一反三.這樣的一些考核方式將學生引向了一種為了應付考試而學習的軌道，學生為了完成試題，需要花大量時間去進行計算，理論與實踐脫節，當然會限制學生學習主動性和積極性的發揮.對于“生物統計學”這種注重分析和應用能力并且實踐性較強的課程而言，這樣的考核方式不夠靈活，也不能使學生有較好的學習效果.

3“生物統計學”課程考核方式的改革探索

高等教育綜合改革要求改變人才培養模式，培養出創新性人才是當下時代的需求.這樣就要求學生擁有較強的學習能力以及運用所學的專業知識解決實際問題的能力.課程的考核是教學活動的必要環節，靈活合理的考核方式能很好地促進學生鞏固教材上的學習內容，并培養其解決實際問題的能力.為了達到上述教學目標，對生物統計學課程進行考核方式的改革是必要的.在教學工作中，可以根據高等教育綜合改革的具體要求，按照教學目標，對考試觀念、內容和形式等方面進行改革，充分發揮考核的功能.改變傳統的課程總成績的測評方式，將考勤成績、平時成績、統計軟件應用成績、期末考核成績相結合而綜合考核.考勤成績可以督促學生進入教室聽課;平時成績可以督促學生通過完成作業來加強對所學理論知識的掌握，只是，要避免學生為了平時作業的成績較好而去抄襲作業的情況發生;統計軟件的應用已經普及，通過統計軟件應用這個項目的考核，可以督促學生掌握相應的統計軟件的使用方法;期末考核內容可以結合學生之前學過的專業知識以及將要進行的畢業論文內容，學生可以查閱有關參考資料后選擇一個小的研究課題，獨立設計實驗，并能夠獨立完成相關的統計分析內容，最后給予合理的生物學解釋.生物統計學的教學主要是培養學生如何進行實驗設計，如何收集并整理數據，并能用相關的統計分析方法分析出結果，最后得出相應的專業解釋的能力.因此，教師首先要轉變觀念，認識到大趨勢下進行高等教育綜合改革的必要性，認識到人才的培養模式要有所調整，認識到教學改革的重要性.

對于生物統計學的教學，教師應根據學生的知識基礎和學習能力，因材施教，以培養學生綜合運用統計學原理和知識為目標，重點培養學生運用統計學原理和方法解決實際問題的能力.傳統的用試卷進行考試的方法的實際應用價值并不是太大，這種考核方式要求學生使用計算器等工具進行大量的計算.而隨著計算機技術的發展，相關的統計軟件可以完成基本統計分析，因此這種傳統的考核方式的實際應用價值并不太大.同時，由于該門課程本身較難，可能會導致學生花了太多的時間復習應考卻并不能及格.大學生科學研究素養的培養主要體現在如何發現科學問題以及如何對所要研究的課題進行設計和實施兩個方面.而生物統計學的教學正好可達到這一培養目標.“生物統計學”的教學內容包括實驗設計和統計分析方法兩塊大的內容.通過實驗設計內容的學習，可培養學生獨立設計研究課題的能力(實驗因素與水平的選擇、實驗設計方法的選擇);

通過統計學原理和相關統計分析方法的學習，培養其利用統計學知識解決生物實際問題的能力.上述兩個方面綜合起來，還可以培養學生的邏輯思維能力，鍛煉其科研能力.因此，考核方式和內容就應該通過改革來反應學生對這些能力的運用能力，摒棄單純以理論知識的難度、深度和完成試卷的好壞來衡量學生對知識的掌握程度的做法.經過在普通高等師范院校多年的生物統計學教學實踐，筆者提出如下針對期末考核方式的改革內容:可以采用開放式考核的方式，擯棄傳統的試卷考試的方法.把生物統計學的考核與學生的畢業論文結合起來，畢業論文的前面一部分工作通過課程考核的方式來完成，讓學生自己擬定實驗計劃書(包括題目選取、文獻查閱、設計實驗等).由于學生并沒有實際開展實驗，只能通過文獻中的數據，列出相應的統計分析方法的計算步驟，再運用統計學軟件進行統計分析.

通過這種開放式的考核，可以使學生在結合應用實際的基礎上掌握相應的統計分析方法，綜合培養學生的多方面能力，達到能夠獨立進行相應的統計分析的目的.到了畢業論文的實驗部分完成后，對數據的整理以及統計分析方法的應用就能輕車熟路，達到較好的學習效果.具體內容可以從如下方面進行考慮:結合教材的兩個大的方面的內容，統計分析和實驗設計，讓學生自己編制實驗計劃書，計劃書包括選題、國內外研究動態、實驗目的、預期結果、實驗方法、實驗設計(重點內容)、確定統計方法，并從文獻中收集相關的數據來進行統計分析，列出分析步驟，最后運用統計軟件進行分析，對結果進行解釋.通過上述考核內容，還可以引導學生樹立良好的學術道德觀念.學生選題后進行實驗設計時知道需要遵循的隨機、重復、設置對照等原則，通過這個過程，應該認識到實驗所獲得的數據是分析問題、解釋問題的基礎，所獲得的任何數據和結果一定要經得起別人的檢驗，不能為了得到理想的結果而去修改或者編造數據.這對他們今后從事科學研究或其他方面的工作保持良好的道德操守影響深遠.

4結語

經過幾年的教學實踐，結果表明，通過以上考核方式的改革，學生沒有了應付試卷的壓力，學習的主動性和積極性都會有所提升.在完成期末考核內容的過程中，也鍛煉了學生運用生物統計學原理和統計分析方法解決生物學實際問題的綜合能力.此外，還能提高學生的邏輯思維能力和獨立分析能力，使其具備基本的科研能力.今后，該課程的考核方式還需要進行如下的完善:更深層次將該課程考核與學生畢業論文進行融合，具體與學生的論文指導教師進行溝通，確定選題的大方向;可以將統計軟件應用能力的考核與期末考核的內容結合起來，讓學生上機分析從文獻中獲得的數據并給予適當的生物學解釋.

參考文獻:

［1］朱漢春，程龍．《生物統計學》教學改革與實踐［J］．西南農業大學學報(社會科學版)，2006，4(3):270－272．

［2］張恩盈，程麗巧，趙永厚，劉芳，宋希云．高校《生物統計學》課程教學改革、探索與實踐［J］．教育教學論壇，2016(11):149－150．

［3］丁建華．《生物統計學》教學方法與技巧探討［J］．安徽農學通報，2011，17(19):171－172．

篇（5）

隨著生物科學的發展，只有定性的結論已不能滿足實踐的需要，實現生物科學結論定量化是人們長期追求探索的目標；生物統計學是生物學科定量化的重要分析理論與方法，生物統計學是生物學科應具備的基本知識和素質，與生命活動有關的各種現象中普遍存在著隨機現象，大到森林陸地生態系統，小至分子水平，均受到許多隨機因素的影響，表現為各種各樣的隨機現象，而生物統計學正是從數量方面揭示大量隨機現象中存在的必然規律的學科。因此，生物統計學是一門在實踐中應用十分廣泛的工具學科，它是生命科學各專業的專業基礎課，對后續生命科學課程學習和生物科研有重要作用。

同時，生物統計作為數理統計在生本論文由整理提供物學領域的應用，是教學難度較大的一門課程。因此，在生物統計學精品課程建設過程中，針對各專業培養目標的定位，因材施教，更新教育理念，加強實踐訓練，在教學方法和教學手段上進行改革和大膽探索。

二、二十一世紀對生物統計學課程的重新定位

（一）新世紀對生物統計學課程提出的新要求。

二十世紀上半葉農業和遺傳統計學首先獲得了發展，在其基礎上發展起來的生物統計學、統計流行病學、隨機化臨床試驗學已經成為攻克人類疾病的一個里程碑。這在過去的半個世紀里顯著提高了人類的期望壽命。

21世紀人類基因組，基因芯片等實驗科學產生出的巨量數據，需要新工具來組織和提取重要信息。

將數據轉化為信息需要統計理論和實踐本論文由整理提供方面的洞察力、技術和訓練。

未來的生物統計學將會與信息技術密切結合，較少側重傳統數理統計，而會更多注意數據分析，尤其是大型數據庫的處理。生物統計學越來越不同于其它數學領域，計算機和信息科學工具至少和概率論一樣重要。

（二）生物統計學對大學生素質培養的作用。

生物統計學的一個重要特點就是通過樣本來推斷和估計總體，這樣得到的結論有很大的可靠性但有一定的錯誤率，這是統計分析的基本特點，因此在生物統計課程的學習中培養了一種新的思維方法———從不肯定性或概率的角度來思考問題和分析科學試驗的結果。

生物統計學是通過個別的試驗研究得出其一般性結論，屬于歸納推理的范疇。但其有別于簡單枚舉法和科學歸納法，是一種或然性歸納推理或者概率歸納推理。在生命科學的研究中絕大多數涉及到的是隨機事件，因此，生物統計學不僅是試驗設計與統計方法的教學，更重要的還是大學生思維方式的培養，這對提高大學生的素質很有必要。

生物統計學包括試驗設計和統計方法兩個有機聯系的組成部分。通過試驗設計的教學可提高大學生設計研究課題試驗方案的能力，使之明確課題的研究目的、試驗因素與水平以及試驗設計方法等方面的內容。通過統計方法的教學除讓學生弄清各種統計方法的內涵外，還需要使學生能夠正確地選擇最適合的統計方法，以揭示資料潛在的信息，達到研究的最終目的，從而提高大學生科學研究素質。

三、教學方法和教學手段的改革

（一）加強電子課件及網絡平臺本論文由整理提供建設。

生物統計學是應用概率論和數理統計原理研究生物界數量變化的學科，而概率統計的理論和思維方法對本科生來說有一定的難度，加之課程學時的減少（由原來的60-70學時，降到現在的40學時左右）,如何深入淺出地引導學生入門，并使學生在了解概率統計思想的基礎上，掌握常用統計分析方法的應用及使用條件是課程的教學難點。為此，我們利用多媒體技術，制作了與教材配套的課件，通過在課堂上把抽象內容形象化與直觀化，收到了良好教學效果。建設了一個生物統計學教學網絡支撐平臺，現有課程簡介、教學大綱、師資力量、授課教案、電子版《生物統計學》教材、課程錄像、實習指導、在線測試題、參考文獻、其它教學資源等欄目，免費向全校師生開放。

（二）將多媒體教學優勢與學生的認知規律有機結合，用較少的學時得到良好的教學效果。

多媒體具有信息量大、形象化、直觀化的特點。

但是如果不能很好地將多媒體這些特點與學生的認知規律相結合，多媒體教學就可能會帶來一些弊端諸如：（1）內容多，幻燈片變換快，由照本宣科變為照屏宣科，為新的“滿堂灌”；（2）課件圖片多，內容以展示為主，缺乏啟發性；（3）教學內容常用滿屏的方式顯示（即所謂“死屏”）,老師照著屏幕上的內容給學生講解，失去了傳統教學方法，老師邊講邊板書能給學生留下比較深刻印象的特點，缺乏吸引力。

而多媒體在教學中只能充當工具的角色，在教學過程中必須將多媒體信息量大、形象化、直觀化的特點與學生的認知規律緊密結合在一起。在制作課件時，采用啟發式教學方式，精煉教學內容，模仿傳統教學書寫板書的過程，根據教學內容的難易程度，采用逐字、逐句、逐段顯示教學內容的動畫方式。在課堂教學中，老師仍然保持傳統教學方法的教姿教態，在授課的過程中與學生保持互動，根據學生在課堂上接受知識的能力，掌握屏幕上顯示內容的速度，必要時輔以板書進行講解。這樣做既發揮了多媒體教學的特點，又充分照顧到學生的認知規律，在內容沒本論文由整理提供有縮減，學時減少近三分之一的情況下，仍然取得良好的教學效果。

（三）長期堅持教育教學方法及教學規律的研究。

生物統計學的理論基礎是概率論與數理統計，從這個層面上講，它有非常濃的數學味道，但是它又有別于概率論與數理統計，生物統計學更主要強調的是概率論及數理統計的思想和方法在解決生命科學中一些具體問題的應用。因此在教學過程中就存在一個“度”的把握問題，如果將概率論及數理統計的原理講得太多，一是學時不允許，二是學生難以消化，得不到好的教學效果；如果只注重方法的講解，學生知其然不知其所以然，就會誤入亂套公式的歧途。經過將教學的重點放在教學中引導學生重點掌握統計方法的功能與用途，方法與步驟，防止各類方法的誤用，淡化定理的證明與公式的推導。在教學內容的安排上采用“保干削枝”，即在學時減少很多的情況下，將一些次要的統計方法去掉，也要保證有足夠的學時講授理論分布與抽樣分布、統計假設測驗等方面的內容，讓學生掌握生物統計學中所蘊含的概率論及數理統計的思想精髓，從而避免學生亂套統計公式。

（四）密切跟蹤生命科學發展的前沿動向，探索生物統計學解決前沿問題的理論與方法。

統計學在生物學中的應用已有長遠的歷史，本論文由整理提供許多統計的理論與方法也是自生物上的應用發展而來，而且生物統計是一個極重要的跨生命科學各研究領域的平臺。現在基因組學、蛋白質組學與生物信息學的蓬勃發展，使得生物統計在這些突破性生物科技領域上扮演著不可或缺的角色。

在課程建設中，隨時注意納入生物統計學在前沿領域研究應用的內容，增強課程的活力，提高教師和學生面向生物產業主戰場解決實際問題的能力。

四、加強實踐教學，注重學生能力培養

生物統計學要不要開實驗課，怎樣開實驗課，一直存在爭議，在此認為生物統計學不僅應該開設實驗課，而且還要將實踐教學的重點放在計算機技術和統計軟件的應用上，讓學生不僅掌握統計方法，而且加深對原理的認識，獲得就業或升學的必備計算機統計技能，提高解決復雜問題的能力。

（一）開展統計軟件的實習，擴大學生的視野，提高學生素質。

20世紀20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，所以充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。在課程體系改革中，各課程的教學時數與達到培養目標所需完成的教學內容相比還是不足的。為此，可以通過標準的統計軟件的教學實習來達到以點帶面，擴大學生視野，提高學生素質。超級秘書網

為此我們建立了一個專用于實習教學的生物統計電腦實驗室。現共有50余臺電腦，并連接到校園網。實驗室配備有指導教師，負責對上機的學生答疑。除按教學計劃進行的正常實習教學外，實驗室還對優秀學生免費開放，鼓勵他們結合教師的科研活動，應用所學生物統計學知識，學習新的生物統計學知識，掌握應用計算機解決生物統計學問題的技能。

（二）全方位、多層次的實踐教學。

為了進一步培養學生實際動手能力和科學嚴謹的治學態度，必須將本課程的實踐教學活動延伸到課堂教學外，開展全方位、多層次的實踐教學。

在原綿陽農專期間，主要在作物育種、作物本論文由整理提供栽培、動物營養等課程實驗與實習中，根據相關內容加入了試驗設計方法以及數據統計分析的相關內容。

組建了西南科技大學生命科學與工程學院以后，由原來的單一農科專業變成了理、工、農三大學科均有專業的格局。雖然專業的學科歸屬不同，但有一點是相通的，其內涵均屬于生命科學的范疇。以科學研究的方法進行劃分，均屬于實驗科學。

掌握正確的實驗設計方法，從不確定性數據中挖掘事物的客觀規律，是實驗科學工作者必備的技能。因此，我們將原來只是在農科專業上延伸實踐教學的作法推廣到全院的所有專業，結合實驗課教學的改革，對發酵工藝學實驗、植物細胞工程實驗、食用菌實驗、微生物學實驗等課程的內容全部或部分改為用生物統計學指導學生自主進行實驗設計，把過去單一的實驗流程、樣品觀察或檢測實驗改變為試驗條件的優化試驗，提出在不同條件下對樣品測定的比較試驗設計、單因素試驗設計、多因素試驗設計、正交試驗設計、均勻試驗設計，對試驗結果要求學生使用統計學的方法對進行分析和討論，最后得出最佳試驗條件。

這樣的實驗教學改革起到了一箭雙雕的作用，從專業基礎課或專業課的角度看，改驗證性實驗為設計型、綜合性實驗，增強了學生解決實際問題的能力，培養了學生創新思維的能力；從生物統計學角度看，將課程的教學實踐延伸到課程外，彌補了學時的不足，更重要的是學生將自己學到的統計學知識，轉化為解決實際問題的能力，知識得到很好的內化。

此外，在學生課外科技活動中指導學生選用正確的實驗設計和數據的統計分析方法，提升科技作品的檔次；在畢業論文（設計）中要求學生采用恰當的生物統計學方法進行設計與分析，寫出高質量的畢業論文（設計）。

通過這樣的教學實踐，訓練了學生的統計思維能力，使學生充分認識到掌握生物統計學這一工具的重要性和必要性，增強了學生學好用好這門工具的信心，提高了學生從復雜的生命現象中挖掘事物客觀發展規律的能力。

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中圖分類號 R3 文獻標識碼 B 文章編號 1674-6805（2014）3-0157-02

在編寫醫學論文時，經常要運用收集到的數據進行各種醫學統計的分析，醫學統計方法應用不當，常常會帶來錯誤的結論，影響整個論文的質量[1]。因此，統計學方法是否正確運用是判斷論文科學性的主要依據[2]。本文對醫學論文中統計方法的正確應用進行探討，通過結合一些論文中出現的統計學方法運用錯誤的實例，分析如何正確選擇恰當的統計學方法，以提高醫學論文的統計質量及學術水平。

1 統計學方法簡介

統計學方法包括統計軟件包、統計分析方法以及檢驗水準三方面的內容。其中醫學論文中常提到檢驗水準即α，它是用來表示組間實際無差別而統計結果判斷有差別，犯這類錯誤的概率[3]。實際工作中常取α=0.05，當研究數據計算的P值小于0.05時，組間差異比較被認為有統計學意義[4]。統計學方法包括統計描述和假設檢驗兩個方面的內容。統計描述是指根據資料及原始數據分布的類型，選擇正確的指標來描敘資料及數據的特征。而假設檢驗即組間差異性檢驗，是醫學論文中最常用的統計學方法。資料類型則包括能用具體數據表示的定量資料與不能用具體數值表示但能反映被觀察對象某一特征的定性資料。定性資料的統計描述包括率、相對比和構成比。而參數法及非參數法是常用的定量資料統計分析方法。參數法一般包括t檢驗、方差分析，非參數法常用的有秩和檢驗[5]。

2 試驗設計中的統計學原理

合理的試驗設計與統計處理的可信度存在直接聯系，研究者在編寫醫學論文時應對醫學研究設計方法進行說明。在進行試驗設計時應遵循隨機、對照、均衡和重復四大原則[6]。在進行試驗設計的時候通常會涉及到研究對象的選擇，研究對象的分組及選擇合理的檢測指標三個方面的內容。

醫學論文就是通過對樣本的研究來進行推斷總體，找出其共性，得出結論。因此研究者在選擇研究對象時應注意選擇樣本應具有一定數量，能反映出該事物的規律性特征，但又應注意例數不能太多，以免造成不必要的浪費。其選擇的原則就是在保證試驗結果可靠性的前提下選擇最少的樣本例數。研究者在選擇樣本對象后應對其基本特征進行詳細的描述，比如患者的年齡、性別、病理分期、疾病診斷的標準等。此外在試驗中所用到的試劑、儀器的型號、規格等都應作出說明，以供讀者借鑒和做出判斷。選定好研究對象后就要對其進行分組。在進行分組時研究者一般遵循統計學中的“隨機分配”、“設立對照”以及“均衡”、“重復”的原則。隨機化原則是提高組間均衡性的一個重要手段，也是資料分析時進行統計推斷的前提。有對照才有比較，在進行組間比較時，應確定好處理因素與實驗效應的關系。均衡性則是要使得對結果產生影響的非處理因素盡可能保持一致，這樣才能保證對照的結果讓人信服。觀察實驗效應的指標主要有主觀指標與客觀指標。正所謂主觀指標就是通過問答的方式調查受試者自己判斷的主觀感受；而客觀指標則是通過儀器來檢驗和測量所得出的結果。在進行試驗設計時應選擇客觀性較強、高靈敏性和精確性的指標。

3 統計學方法的選擇

統計學方法的正確選擇是直接影響到論文結論可信度的重要依據，因此研究者在編寫論文時應注意選擇合適的統計學方法。不同的統計學方法應用的范圍不同。研究者在編寫醫學論文時常根據論文研究的目的、資料類型、試驗設計的方案、樣品大小、水平數、特定條件、數據分布特征以及綜合分析等來選擇對應的統計方法，同時還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇。當定性資料正態分布時，研究者一般用均數和標準差來表示統計描述指標；當定性資料不符合正態分布時，則可選用中位數及級差來表示；當定量資料正態分布且組間方差齊時一般選用參數法，反之則選用非參數法。t檢驗一般適用于小樣本（n

4 常見統計學方法的誤用分析及對策

4.1 統計方法誤用

最常見統計方法誤用是對等級資料進行比較時應用秩和檢驗而誤用卡方檢驗。例如：在評價采取不同治療方法的兩組急性腦血管病患者療效中，治療組顯著有效、有效、無效三種分型分別為15例、10例、8例，對照組分別為14例、11例、9例。本資料例數較少，應選用等級比較的秩和檢驗，而有些作者卻認為只要是率的比較就可以采用字2檢驗。研究者在選擇統計學方法時應根據相應的原則，對文章研究目的、資料類型、樣品大小、水平數、數據分布特征等進行綜合分析后，再來選擇對應的統計方法。

4.2 統計方法應用錯誤

例如在一組資料中將臨床疑似為支原體肺炎的201例患兒作為研究對象，分別采用三種檢測方法檢測實際患病人數以進行確診，比較其檢測率。則原文結果顯示：MP-IgM組、咽拭子培養法陽性檢出率與MP-PCR組比較，差異均有統計學意義（字2=6.38，字2=16.72，P

表1 小兒支原體肺炎三種不同檢測方法陽性檢出率比較

檢測方法 陽性（例） 陰性（例） 檢出率（%）

MP-PCR組（n=76） 42 34 55.26

MP-IgM組（n=91） 32 59 35.16

咽拭子培養法（n=34） 5 29 14.71

4.3 處理定量資料時均數表達問題

處理定量資料時常出現均值表達不準的問題。在定量資料平均數的計算時，研究者常用平均數（x）來反映平均水平。但只適合于定量資料中呈正態分布的資料。而對于偏態分布資料或信息不全的資料則需使用中位數。例如9例手足口病患兒年齡為1、1.5、2、2、2.5、3、5、7、12的平均數（x）為4，中位數為2.5。為更準確地反映年齡分布的集中位置，宜采用中位數而不是平均數。

4.4 選用檢驗方法錯誤

在有些論文中，作者常將本應用方差分析和q檢驗的誤用t檢驗。t檢驗一般適用于小樣本（n

5 結論表述中的統計學應用

資料的統計處理不是醫學研究工作的最終目的，而是通過統計學分析為研究結論提供依據或者線索。因此，在對統計資料進行分析后應把握統計學術語，對結論做出科學的分析跟解釋。在根據統計結果得出專業結論時研究者應遵循一個重要原則，就是統計結論都是概率性的，不能絕對地肯定或否定。研究者習慣上將“P

總之，不同的統計分析方法均有其適用的范圍和應用的條件，研究者在書寫醫學論文時應根據論文設計及資料的類型進行合理的試驗設計，選擇恰當的統計分析方法，切記勿盲目套用。同時，還應注意得出的結果和結論應滿足設計的要求。醫學統計方法的正確運用，是充分利用試驗研究獲得的數據，也是最終得出科學、可信的結論的必要條件。

參考文獻

[1]方積乾，陸盈.現代醫學統計學[M].北京：人民衛生出版社，2002：210-217.

[2]劉惠剛，胡良平.醫學論文中統計分析錯誤辨析與釋疑[J].中華醫學雜志，2004，84（13）：166-168.

[3]王玖，徐天和，祁愛琴，等.醫學論文統計學誤用及其防范對策[J].編輯學報，2002，14（6）：417-418.

[4]孫振球.醫學統計學[M].第2版.北京：人民衛生出版社，2006：55-56.

[5]楊湘華，尚磊，徐勇勇.重視統計學在科技論文中的正確應用[J].中華醫學寫作雜志，2004，11（13）：1081-1083.

[6]唐軍.中國醫學統計百科全書：單變量推斷統計分冊[M].北京：人民衛生出版社，2004：25-35.

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1 《統計學》實踐教學中存在的主要問題

1.1 實踐教學體系不完善

我國大學一般是以學科—專業—課程路徑來設置專業與設計大學課程，從學科邏輯出發制定相應的人才培養方案，將學科體系和專業知識以課程形式呈現并傳授給學生。當前，我國大學各專業人才培養方案仍以理論課為主，實踐教學所占比例一般不足20%，實踐教學體系不完善。受人才培養方案總學分限制，《統計學》課時安排多為48學時，課程教學內容較多課時又不夠情況下，教師只好壓縮實踐教學學時。其次，許多高校教師使用的多是偏重理論講解的教材，鮮有配備專門實踐教學教材；教學大綱的編寫多針對理論課，對實踐教學的描述較為簡略，客觀上導致《統計學》課程理論教學與實踐教學脫節，難以銜接，教學效果差強人意。

1.2 缺乏有效的實踐教學考核方式

目前大部分高校《統計學》授課教師采用綜合成績來評定學生成績，期末考試成績占總成績的權重多為70%，平時成績（一般指出勤率、課后練習題完成情況、課堂問答等占20%左右）和上機課成績（一般占到10%左右）在總成績中所占比例過小。其次，期末考試多采用閉卷考試，導致學生在期末復習時死記硬背公式，漠視統計方法的應用。

1.3 學生實踐能力不足，缺乏可雇傭性

部分《統計學》任課教師思想觀念陳舊，將實踐教學理解為習題課，或者是單純的上機課，安排學生完成練習冊，或是照著書上操作步驟在計算機上簡單演示一遍，學生只知其然不知其所以然，不會運用統計學的思維和方法去分析和解決實際問題，實踐能力不足，難以將所學統計方法用于經濟現象的分析中去，缺乏可雇傭性。例如在進行統計調查時，不懂選用何種方法收集資料，如何進行概率抽樣。

2 《統計學》實踐教學設計思想

近年來，隨著高校擴招大學畢業生人數陡增，2013年將近700萬大學生畢業，相比而言就業崗位增加有限，這導致用人單位在選拔人才時特別看重學生能力，尤其是可雇傭性技能。約克（yorke，m.）認為可雇傭性即“使個人能更好地就業并使他們成功勝任所選擇職業的一組能力、理解力和個人特質”。可雇傭性是一個較為抽象的概念，為了對其進行更細致的分析，國外學者將其細化為可操作的指標—可雇傭性技能。比較有代表性的是約克（yorke，m.）等提出的usem模型，在該模型中，可雇傭性由理解力、技能、自我效能、元認知4個部分構成。

奈特（knight，p.t.）等認為可雇傭性教育應該融合進課程，而且只有整合進課程時才會得到最大程度的開發。就如何融入課程，代表性觀點有瓦倫（warren，d.）的三分法和奈特（knight，p.t.）等的五分法。瓦倫（warren，d.）認為將采用獨立式、半整合式或整合式將可雇傭性的培養融入課程。奈特（knight，p.t.）則提出將可雇傭性嵌入課程的五種方式：“將可雇傭性融入全部課程”，“將可雇傭性融入核心課程”，“在課程中融入基于工作的或者與工作相關的內容”，“在課程中設計專門的培養學生可雇傭性技能的模塊”，“與課程并行的、基于工作的或工作相關的學習”。

《統計學》作為一門實務性較強的專業基礎課程，在經濟管理類人才培養中具有十分重要的地位和意義。其實踐教學的基本出發點是立足理論、強化操作，突出應用，將對學生可雇傭技能的培養融入課程；在課程中融入基于工作的或者與工作相關的內容，充分利用現代統計分析方法解決經濟管理中的實際問題；在課程中設計專門的培養學生可雇傭性技能的模塊，強調實踐教學在學生可雇傭性技能培養方面的重要性。

3 可雇傭性視域下《統計學》實踐教學改革

3.1 完善實踐教學體系

從統計學學科邏輯出發，將學科體系和專業知識以課程實踐教學形式呈現并傳授給學生。一是適當增加《統計學》實踐教學學時，強調統計分析軟件在教學中的重要性，注重培養學生分析問題和解決問題的能力。二是針對各學校生源特點編寫專門的《統計學》實踐教材，從各學校實際出發培養學生可雇傭能力。三是完善《統計學》實踐教學大綱，強調教師對課程的理解和對有關課程專業知識的研究，并結合培養學生可雇傭性技能開發實踐教學大綱。

3.2 實踐教學環節模塊重組

依據培養學生可雇傭性原則，對實踐教學環節進行模塊重組。將《統計學》實踐環節模塊化為上機操作環節、課

題申報環節、學年論文和畢業論文環節。

《統計學》上機操作環節主要在各實驗室進行，著重于幫助學生增加理論教學環節的感性認識，利用excel、spss、sas等統計軟件對統計數據進行定量分析，提高學生動手操作能力。

課題申報環節一般在課程教學中后期進行，學生在授課教師的指導下，利用所學知識就經濟管理中感興趣的問題開展課題申報，設計調查方案、收集數據并進行統計分析，撰寫調查報告和項目報告等實踐活動，全部由學生自行完成，強調學生學習自主性，注重統計學知識的遷移性。通過課題申報環節，不僅提高了學生運用統計相關理論知識分析和解決問題的能力，而且加深了他們對統計學課程的理解，認識到統計學不是一堆復雜的公式加統計軟件，而是一種思想，是認識社會經濟現象的重要工具，從而真正建立起統計思維，并將其轉化為自身的可雇傭性技能。

學年論文和畢業論文環節。學生學習完《統計學》課程后，通過e-mail、qq、課程教學網站等多種方式和渠道與授課教師保持長期聯系，在學年論文和畢業論文寫作過程中遇到統計數據處理的問題，隨時進行咨詢，授課教師可進一步指導學生如何應用統計學知識和統計方法解決實際問題。

3.3 改革實踐教學方法

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2“體育科研方法”課程的局限性

直到1991年，國家教委出臺的第三套體育教育專業《教學計劃》中，才在限制選修的課程模塊中，設置了“體育方法學”課程，并明確規定在第8學期安排“科學研究與畢業論文”這一環節，其目標是“培養學生的科學思維和文字表達能力”[4]。2003年教育部出臺新課程方案中“體育科研方法”規定為一般必修課程，但不硬性規定學分、學時，明確其為研究方法的入門課程，其宗旨是讓學生掌握基本科研方法，培養體育科研的能力[5]。“體育科研方法”課程的學習對學生科研能力的掌握，撰寫畢業論文至關重要，但目前唐山師范學院相應課程教學存在一定問題。第一點，對課程的重視度不夠，體育教育專業培養大綱雖然將“體育科研方法”列為必修課，但考核性質安排為一般考察課，平時和期末考核比較松散，學生簡單完成一個考核作業即完成任務，大綱修訂時學分、學時的調整比較頻繁，效果不理想。第二點，課程安排和“體育統計學”重合較多“，體育科研方法”課程和“體育統計學”課程學時都安排為32學時，兩門課程在研究方法的章節教學中重合較多，較多內容重復教學，而且兩門課程都是以課堂理論面授為主，內容枯燥，課后實踐較少。第三，教師執教能力有待完善，同其他院校類似“，體育科研方法”課程教學由本專業科研能力突出的教師擔任，該課程需要教師有豐富的跨學科知識，不但要掌握一定扎實的統計學知識，對本學科科研特點及學術前沿要有深入理解，但近幾年教學工作以青年教師為主，教師缺乏系統的科研方法學習，只是根據自身優勢科研方向對“體育科研方法”進行一定角度的闡述，而且以理論性灌輸為主，與體育科研實踐結合較少。結果就是授課內容與學生畢業論文需要不相符合，如教師講授很多調查性研究方法，一旦學生選擇應用實驗法相關題目，論文如何撰寫就將極大困擾學生，不得不求教指導教師。

3體育教育專業畢業論文引入實驗研究的可行性分析

3.1選題內容可行性分析

體育學屬于交叉性學科，各專業均涉及大量文科及理科課程。根據黃漢升[3]對2004-2009屆全國優秀本科畢業論文的調查，認為運動人體科學類論文是學士論文中總體質量較高的文章，選題能夠反映該學科熱點問題，實驗設計較嚴謹，儀器比較先進，學生獨立操作的能力較強，優秀論文多集中在運動生理、生化方向。體育教育專業和運動人體科學專業雖然培養方向不一樣，但體育教育專業課程方案中依然保留大量自然科學類必修課程，可以從理科方向選題去探索體育實踐問題，分析動作技術特點，可以從運動生物力學方向選題，涉及人體機能評定，研究評價方法可以從運動生理等角度選題。但體育教育專業選題一大問題就是大量重復，選題困難，無新意和亮點，實驗方法應用太少，唐山師范學院體育專業近幾年學生畢業論文選題也存在同樣問題，學生選題追求簡單、易寫，以學校體育調查類選題為主，運動人體科學類選題極少。原因是多方面的，首先，學生理論基礎極為薄弱，缺乏應用多種研究方法去深度挖掘運動人體科學類論文的內容，不敢有質疑，不了解通過何種渠道去獲取文獻資料，因此對此類選題不敢涉及，實踐訪談中有學生對大學生減肥方法感興趣，但考慮到要進行實驗設計，使用體成分儀進行測試獲取數據，還要進一步統計分析，感覺困難，選擇放棄。此類情況不少見，實際上對于本科畢業論文的實驗設計和要求對于體育教育專業學生并不復雜，需要相關課程教師，尤其是理論課教師教學中引導學生多思考，扎實掌握理論基礎。其次，教師的實驗教學工作不足，學生實驗課學習不夠扎實，不能利用現有條件去設計實驗思路，還有一個常見原因，那就是學生有良好的實驗基礎，但不了解此類選題而遺漏，個別地方院校教學和畢業工作思路較為保守，墨守成規，學生畢業論文工作以穩為主，很多指導教師并未引導學生在自然科學方向去選題，一屆照搬一屆，選題內容上無新意，沒有突破。唐山師范學院體育系針對以上情況，2010年開始引導學生選擇運動人體科學類選題，并進行精心指導，幫助學生充分利用實驗室，進行合理實驗設計，個別學生畢業論文質量明顯提高，同時也帶動了其他學生學習，取得不錯效果，證明利用實驗室，進行實驗設計完成運動人體科學類畢業論文是可行的。例如，有學生對運動性疲勞評價感興趣，設計體育課后各類恢復手段對疲勞消除影響的實驗，測定不同方式恢復方式后人體心率、血壓和血乳酸的水平，實驗采用重復測量設計，取得良好效果，觀察到了積極性恢復手段的應用起到加速心率和血壓恢復的過程，學生通過論文的完成也加深了對相關理論的學習。另有學生選擇應用性研究，比較不同力量訓練方式對跆拳道大學生運動員下肢肌肉爆發力的影響差異，取得預期效果，論文均入選本校優秀本科畢業論文。以上表明，體育教育專業學生采用實驗性、測量性等方法，充分利用實驗室條件，可擴大選題范圍，提高畢業論文的研究價值和質量。

3.2研究方法可行性分析

畢業論文引入實驗性工作，一個前提是必須具備相應的實驗條件，教育部2005年頒布的《高等學校基礎課教學實驗室評估標準表》及大學實驗室評估標準明確了高校實驗室應具備的條件，目前我國體育類院校、師范類體育院系均不同程度建有實驗室，唐山師范學院自2007年迎評以來，實驗室經過擴建，添置先進設備和儀器，條件滿足現有教學和師生的科研要求。實驗室條件滿足需要，但部分師生對實驗重視不夠，實驗課程沒有形成獨立的教學體系，實驗教學方法不夠靈活，考核評價體系不健全，儀器利用率不高，實驗教學師資隊伍薄弱。這些問題影響了實驗室的利用，這也是學生畢業論文利用實驗室較少的原因。理論課教師和實驗室相關人員要高度重視實驗教學，首先思想上予以重視，不能把理論課實驗邊緣化，改進實驗教學方法，增加綜合性、設計性實驗，讓學生主動利用實驗室發現問題，解決問題，大力鼓勵學生參與到教師科研工作中，使其熟悉實驗，喜歡實驗，有能力完成運動人體科學選題論文。學院可以制定各種政策鼓勵師生充分利用實驗室現有的儀器設備，提高科研水平。以前學生畢業論文大部分是問卷調查類型，實驗室先進儀器設備利用率不夠，實質上與院系整體科研業務水平不高相關。不但實驗教學人員科研業務水平要提高，其他理論教學人員也需要熟悉專業理論知識，對實驗室加深了解，熟悉相關儀器的原理和用途，形成普遍能夠指導學生在自然科學領域選題的能力，建議定期培訓師生了解實驗室具備的條件和功能定位，也可通過運動人體科學領域學術講座給師生提供相關信息，要鼓勵師生積極學習實驗理論。

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中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）33-0110-02

針對科研工作的特點及其規律，應用心理學專業基本科研能力結構包括資料搜集與處理能力、問題發現與解決能力[1]。可見在課程設置上需要特別重視這兩種能力。統計是收集數據、對數據進行分析和解讀的科學。數據無處不在，作為一門和數據打交道的科學，統計學已被應用到各個科研領域。科研統計課程是應用心理學專業學生必修的專業基礎課，開設目的是學習后續專業課程做準備，并為以后解決實際科研問題提供方法和手段。統計課程的基本內容包括收集數據、整理數據、用恰當的方式描述數據[2]。但不同專業教材傾向使用不同的例子，如心理統計多使用問卷、量表的例子，同時側重于統計思想的培養。如何激發學生的學習熱情，引導他們增強科研能力，參與科研項目，撰寫論文，筆者是日常教學做了一些探索。

一、結合實際，因材施教

應用心理學專業同時招收文科和理科生，尤其文科生的數學基礎相對薄弱。本科生經過前兩年的基礎課和專業基礎課的學習，基本上形成了聚合與發散、正逆則反、聯想類比的固化思維模式[3]。但應用心理學專業在課程設置上沒有安排高等數學的內容。同時文科生缺乏推理論證與批判性思維的訓練。而統計學是心理學專業的重要專業課。對于沒有數學基礎的學生，接觸統計學，難度較大。因此，在教學中，教師應該以實例為主，結合上機練習，適當補充課后作業。而對于原理的講解不是教學的重點，也就是在教學中應該重實踐而輕理論。以問題為導向的教學方法類似真實的研究過程，學生需要在教師的指導下自己去探究問題答案，在此過程中鍛煉統計應用能力。這一教學過程需要教師、學生共同參與，教師給學生提供了腳手架，幫助學生在活動的參與過程中提升能力。學生在教師指導下分析數據、理解研究設計，以利于學生將統計思想融入生活實踐和專業知識中。

二、夯實基礎，突出重點

基于醫學院校的傳統，應用心理學專業學生的課程負擔比較繁重。如我校開設《基礎醫學概論》、《臨床醫學概論》、《預防醫學概論》，三門課程總課時為304學時。但對于學生較難掌握的《社會統計學》、《社會調查方法與分析》為113學時。心理學是一門自然科學與人文社會科學交叉的學科，學習醫學課程對于突出醫學院校的心理學專業特色，促進學生的心理學與醫學知識的有機結合十分重要且必須。但統計學知識的內容多，較難理解，課時相對不足，這是教學中遇到的實際問題。教師在統計課程的教學中，不需要把過多時間花在計算和公式推理上，而應該重點講解研究設計的思路和軟件的操作，同時結合課后的作業讓學生真正掌握各種統計方法間的差異和關系。努力做到概念清晰，推理嚴密，抓住重點，突破難點，教會方法。

三、選對教材，事半功倍

高質量的教材有兩個基本要求：知識脈絡清晰完整，反映當前心理學研究的發展趨勢。好的教材使得教師易教，學生易學。目前在大部分醫學院校的心理學專業，使用的是《醫學統計學》或《衛生統計學》教材。這些教材并沒有起到好的教學效果，存在符號公式多，很多概念難以直觀理解，或者案例、術語、符號和概念與心理學專業的表述不相符的情況。這類問題的存在，不僅為學生參加全國性的心理學專業考研制造了障礙，也不便于追蹤國外期刊，獲取最新研究信息。特別是教材中的醫學案例與心理學專業聯系不緊密，打擊了學生的積極性。在教學中可以注意與《實驗心理學》的教學結合，增加調查問卷設計和抽樣設計的內容，也可以從心理學核心期刊中選擇一些經典文章，組織學生討論，可提高學生解決實際問題的能力。

四、方法靈活，提高質量

利用科研實踐、畢業論文撰寫輔助教學。針對科研課程的實踐性和應用性強的特點。我校在2年級開始實行導師制，請學術造詣深厚的老師擔任本科生的指導老師。從參與導師的科研項目開始，導師對學生的科研統計能力進行全方位個性化的培養。教學形式從以“教”為中心向以“學”為中心轉變，使得學生發揮了主觀能動性，深受廣大學生的歡迎。值得注意的是，現在實際科研中普遍運用統計軟件。計算機雖然可以使復雜的計算變得快速、簡單，但也不能因突出上機操作而忽視原理的教學。不能知其然不知其所以然，要讓學生認識到思維比計算更重要。在實際的科研工作中，軟件完成的只是數值計算，但如何設計實驗，選擇那些樣本，應用何種統計方法，如何解釋數據都需要人去決定。如果對統計思想一無所知，就會出現“垃圾進垃圾出”現象。另外，一些新出現的統計方法未必有現成的軟件可以使用。

五、強調思想，掌握內涵

統計思想主要包括：估計、相關、擬合、檢驗、均值、變異[4，5]。在教學中應該強調用統計的觀念及思想，去探索事物背后的規律性。應該先談談估計思想：我們做實驗的方法常常以樣本推測總體，這是對同類事物探索其規律采用的由此及彼的認識方法。一般樣本必須與總體具有很多相同的性質，樣本才能代表總體。但樣本的代表性又受很多不確定因素影響，這里強調置信區間是保持邏輯嚴謹的必要步驟。再談談相關思想：世界上任何事物都有千差萬別，在這千差萬別的事物中中能找到事物的普遍聯系，從普遍聯系中總是可以找到一些事物共變的情況。總體和個體之間、個體與個體之間是能找到一些相互關聯的。再談一下擬合思想：擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象，就是對規律或趨勢的擬合。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物互相之間的關系都表現得非常復雜，擬合的成果只是個模型，這種擬合思維方法反映的是一般趨勢，而趨勢表達的是事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式，反映的是基于此而預示的可能性而以。然后談到檢驗思想：統計方法是歸納性的思維方法，其結論永遠帶有一定的或然性，所以基于局部特征和規律所推廣出來的，統計出來的判斷不一定完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。然后談談均值思想：均值思想是指人們從總體上看問題，往往觀察其一般發展趨勢，盡量避免個別偶然現象的干擾，求出事物的均值范圍，也體現了思維的總體觀。另外，最后談談變異思想：統計學研究同類事物、同種現象的總體特征，但是任何事物和現象的特征總是存在著差異的，統計方法的使用就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況最基本的概念是方差，是表示變異的一般水平的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。我們強調以上幾個思想方法，真正掌握其中的內涵才能進一步提升本專業科學研究的能力。

六、特色發展，發揮優勢

為了培養學生的科研統計能力，提升學生的復合競爭力和教育水平，增強學生社會適應性和就業競爭力，在課程設置實施了學生復合競爭力提升暨“五個一工程”計劃項目。主要措施是：通過課程體系改革，以《社會統計學》、《科研方法與論文寫作》、《專業外語》等核心課程為抓手，強調理論結合實際，提升學生的專業能力與實踐動手能力。組合式教學法能提高學生對科研統計的認識，特別是加強基礎知識的學習和掌握。在教學實踐中能體會到提倡組合式教學法是十分有利并有效的。按照我們現行的教學大綱，尚不能滿足組合式教學法的需要，很多東西還需要我們去探討。能否在本科高年級階段推行組合式教學法已有“文獻選讀報告和課題研究”。教學實踐中我們指導學生以課題小組的形式在一起研究探討，互相啟迪，同時結合導師指導本科畢業論文的進行，這樣可能比較有收獲。今后在教學研究中更要注重指導學生統計學基本知識、方法和技能的培養訓練。對繼續要讀研的同學，指導他們本科高年級學習階段就奠定一定基礎，重視科研統計能力的培養和提升。教師根據學生的特長，指導他們注重特色發展，盡可能發揮優勢，提升專業方面能力與實踐動手的能力。

應用心理學專業科研統計教學能力要得到提升，對心理學專業教師們提出了進一步要求，心理學專業教師不僅要有相當嫻熟的心理學知識，有較強的科研能力和一定的統計學知識，還要求教師與時俱進能熟悉目前流行的各項統計軟件，有一定的軟件編程能力，才能更好地培養提升應用心理學專業學生們的科研統計能力。

參考文獻：

[1]夏世龍.陜西師范大學文科碩士研究生科研能力培養問題研究[D].陜西師范大學碩士論文，2011.

[2]孟萬金.研究生科研能力結構要素的調查研究及啟示[J].高等教育研究，2001，（6）：58-62.

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1研究方法

1 ．1 問題分解

采用循證醫學標志性的PICOS5 要素分解本研究的研究問題。(1)P(participants，研究對象):江西中醫藥大學2016 和2017 級中醫藥專業研究生。(2)I(intervention，教改措施):項目驅動式教學法。(3)C(control，對照措施):傳統教學法。(4)O(outcomes，結果評價指標):論文報告質量、成績綜合評定。(5)S(studydesign，研究設計):縱向對比研究。

1 ．2 研究對象

教改班為選修循證醫學課程的2017 級研究生，1 個班級共49 人。對照班為選修循證醫學課程的2016 級研究生，1 個班級共33 人。教改班和對照班的師資力量完全相同，由3 名教師主講，分別講授循證醫學概論和基本方法、文獻檢索與管理以及系統評價/meta分析制作方法3 個部分。

1 ．3 教改實施步驟

(1)學生分組。由于制作系統評價/Meta分析需團隊配合，故將全班分為4 ～6 人為1 組，小組成員盡量為相同或相似專業。每組通過自薦或推選方式選出1 名組長，有一定科研經歷、科研熱情較強者優先。(2)項目擬定。研究生循證醫學課程總共32 課時。首先通過9 個課時的理論授課，讓學生熟悉、理解和夯實循證醫學基礎理論知識。然后，各小組通過組內討論擬定一個項目主題。項目擬定方式為學生自擬，教師協助確定。題目要求:① 研究問題有創新性;② 具備可行性，即預期工作量適中;③ 與中醫藥專業相關，最好與組內學生的研究方向相關。(3)項目實踐。系統評價/Meta分析的核心實踐環節包括:文獻檢索、文獻篩選、數據提取、質量評價、數據分析、論文撰寫，對應第10 ～32 課時理論課程。項目驅動式教學要求包括:① 學生在學習理論課前需預習授課內容，帶著項目實施過程中所遇問題聽課并思考解決方案;② 教師在課堂講授時深度剖析中醫藥系統評價/Meta分析項目實例《溫針灸與其他針灸方法治療原發性肥胖癥療效比較的Meta分析》，讓學生逐步結合理論熟悉實踐過程;③ 每次理論課后，學生開始進行當前課程內容對應的項目實踐，由組長牽頭，小組分工協作。鼓勵學生在遇到問題時通過主動分析、組內討論、組間協作等方式尋找解決方案;④ 每次課程設置10 ～20min提問時間，學生可提出實踐過程中所遇問題，教師即時答疑解惑;⑤ 設立每周課后答疑時間，教師集中解答課堂上未完全解決的疑難問題。上述步驟隨理論課程循環循序推進，直至完成論文撰寫。(4)對照班教學方法。對照班級采用傳統教學法，在理論課程中穿插講授相同的系統評價/Meta分析實例，并分組布置項目任務。但不實施項目驅動式教學法，不要求學生隨理論課程推進實踐項目，學生一般在課程全部結束后完成項目。

1 ．4 結果評價指標

(1)論文報告質量。用國際公認的系統評價/Meta分析報告規范PRISMA(PreferredReportingI-temsforSystematicReviewsandMeta-Analyses)評定項目論文的撰寫質量。該清單包含27 個條目，去除2 個本研究不涉及的條目“計劃書發表情況的報告”和“利益沖突的報告”后剩余25 個條目，每個條目根據報告的完整性和正確性兩方面進行評分:最低0 分，最高4 分，滿分100 分。分數越高表明論文報告質量越符合PRISMA規范要求，教學效果越好。(2)學生成績綜合評定。學生成績依據個人負責部分的論文報告質量結合平時表現綜合評定，滿分為100 分:① 個人部分論文報告質量:本研究要求小組內每名學生均需主要負責項目中的一部分(如:文獻檢索、文獻篩選、數據提取、質量評價、數據分析等，每個環節的實際評分根據難度系數加權)，該部分相應的報告質量評分在綜合評定中占比60%;② 平時表現:根據項目參與積極性和團隊貢獻，采用教師評價、自評互評等評價方式，在綜合評定中占比40%。在該評定方法中，某篇論文整體報告質量高并不意味著組內某名學生的課程成績一定好，反之亦然。

1 ．5 統計分析

縱向對比分析教改班和對照班的PRISMA報告規范評價結果。本研究的結果評價指標均為數值型資料，故采用均數和標準差進行描述性統計，采用獨立樣本t檢驗進行組間對比;組間差異采用均數差(meandifference，MD)及95%可信區間(confidenceinterval，CI)表示。采用亞組分析檢驗不同性別和不同專業學生(臨床醫學類vs非臨床醫學類)對成績綜合評定得分的影響。檢驗水準取α=0 ．05 。統計分析軟件采用R3 ．6 ．0 。

2結果

2 ．1 學生基本資料

本次教改實踐歷時2 年，教改班和對照班的每個小組均完成1 篇系統評價/meta論文的寫作。教改班共49 人，其中男生24 人，女生25 人;臨床專業19 人，非臨床專業30 人。對照班33 人，其中男生15 人，女生18 人;臨床專業12 人，非臨床專業21 人。兩班學生的性別(P=0 ．754)和專業(P=0 ．825)構成差異均無統計學意義，可比性較好。

2 ．2PRISMA報告質量得分

教改班和對照班分別完成了9 篇和8 篇系統評價/Meta分析論文。根據PRISMA報告規范評價，兩班論文報告質量總分分別為(58 ．0 ±12 ．7)分和(41 ．1 ±7 ．8)分。組間比較結果顯示:教改班的論文報告質量總分高于對照班，差異有統計學意義。對各分項得分的比較結果顯示:教改班的研究方法和討論與結論兩部分得分高于對照班，差異有統計學意義;討論與結論部分教改班的研究背景和研究結果部分得分絕對值高于對照班，但差異無統計學意義;兩班標題與摘要部分得分接近，差異無統計學意義。

2 ．3 成績綜合評定

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生物統計學是所有生命科學專業里面最重要的專業課程之一，它的基礎是高等數學，概率論、微積分及線性代數是這門課程理論知識體系的核心工具，學好這門課程具有相關的數學基礎是基本要求。生物統計學歸根結底是為了應用，掌握相關的分析軟件是學好這門課程的另一個基本要求。如何把理論體系和實踐應用有機地結合起來，是教學中最核心的任務。作者在多年的生物學統計教學的基礎上，從以下幾個方面闡述這個問題。

1.理論知識的掌握

生物統計學是統計學的手段運用到生物學研究中，因此學好這門課程首先要熟練地掌握統計學相關理論知識。一般來說，高校在學生大一大二的時候開設與數學相關的所有課程，如概率論、線性代數等，為了更好地銜接，生物統計學課程就安排在大三的上學期。生物統計學很多的知識點和概率論與數理統計這門課程高度重合，很多情況下就是對這門課程的一個回顧，這對剛剛學完這門課的學生來說，掌握起來相對簡單。而整個理論體系里面的難點是如何把統計學知識和生物學結合起來，這需要學生從思維上真正認識到統計學只有運用到實踐中才能發揮作用，尤其在生物學領域中，統計學這個工具在具體的方案解決中的運用才是其生命力的體現。這就需要在教學過程中通過一個個案例分析讓學生真正了解統計學是如何運用到實際應用中的，這對他們以后進行畢業論文實驗結論的分析有重要的意義。

2.案例分析

上面提到理論知識的真正掌握是運用在實踐中，生物統計學教材上也給予大量生物研究方面的案例，但不同的教材偏重點不同，如杜宋騫主編的教材，就是偏重于遺傳學方面的知識運用。而你所面對的學生，以后進行的畢業論文研究涉及生物領域的方方面面，因此你所需要進行的案例分析不要僅局限于課本上，而要在各個領域搜尋典型的案例，盡可能地涵蓋生命科學的幾個主要學科，使學生以后面對任何方面的問題都能夠找到相關的借鑒。另外，案例分析要注重案例的代表性和普遍性，盡可能地通過一個案例衍生出多種生物統計學的解決方案，讓學生掌握在何種情況下運用何種分析方法，每種分析方法的適用條件是什么，各自的優缺點等。這是生物統計學最精髓的地方，經過這門課程的學習，讓學生把這個工具真正運用到實踐中，因此這是生物統計學教學的重中之重。這對教師的要求非常高，只有親身在科研領域進行多年研究的老師才能勝任。因此在選擇授課老師方面，科研經驗豐富，帶過多屆研究生的導師是最佳人選。

3.分析軟件的運用

生物統計學的計算是一個非常復雜的過程，一個簡單的生物統計學分析要伴隨大量的計算，如果僅靠人力計算，效率低不說，而且容易出錯。在很多年前，統計學相關的軟件就已經開始應用到生物統計學的領域。最著名的是SPSS軟件，其他的像R，METLAB，ORIGIN等也在各個領域得到廣泛的使用。正如前面所說，生物統計學授課的最根本目的是應用，因此理論知識轉化到軟件的操作，是這門課程的最后一步。SPSS功能強大，可以實現絕大多數的生物統計學分析，如果完全熟練地掌握這個軟件工具，所需要的時間遠遠大于這門課的課時；因此在有限的教學時間里，應盡可能地把生物統計學最基本和最典型的分析教授給學生，并以此作為一個引子，在課余的時間里，讓學生自學，根據自己的需要確定掌握到什么程度。老師的作用是把這個軟件介紹給他們，并且開啟應用的大門，里面的“寶藏”讓學生自己挖掘。