統計學相關概念精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇統計學相關概念，期待它們能激發您的靈感。

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1.要把注意力放在基本概念上部分學生只重視知識體系中的重點、難點，而不重視基本概念和基礎知識。如果教師直接告訴學生重點內容，在應試教育的背景下，學生會直接去復習重點而忽略基礎知識的重要性。心理統計學是一門非常注重理解基礎概念的課程，重點、難點都是建立在對基本概念的把握的基礎上，是對基本概念的整合與深入，如總體、樣本、平均數、方差、標準差等基礎概念是房屋的地基，重點、難點如方差分析、兩獨立樣本t檢驗等是房梁，地基與房梁都很重要，不能拆開，心理統計學的這種特點是由統計學科的邏輯性決定的。在心理統計學教學實踐過程中經常發現，有些學生平時在課堂上表現很好，最后的考試成績卻不好，理解的也不好。經總結發現這些學生就是對基本概念的理解不到位，課堂上的所謂“表現好”只是記憶的表現，知識沒有經過加工進入長時記憶，從而產生了一種學生在課堂上好像是對知識理解很好的假象。所以在心理統計學的課堂上，學生一定要放棄在高中時只重視重點、難點那種學習方法，要把基本功扎扎實實地打好。

2.加深對統計符號的記憶與理解心理統計學也是一門符號學，對不同符號所代表的意義的記憶與理解是很重要。心理統計學課程越到后期，教師在講授的過程中運用專業術語越多，用符號也越多。如果學生忘記了前面學習的符號所代表的意義和功能，后面的課就聽不下去。教師在講解基本概念、統計符號所代表的意義時要放慢速度，讓盡量多的學生參與到對基本概念的理解中來，對后面的教學工作有著不可估量的意義。

二、注重掌握各種統計方法

使用的條件學生在解決具體的心理統計學問題時，經常不能夠準確地判斷使用什么統計方法。如在解題時學生經常不能判斷出在什么情況下使用獨立樣本t檢驗、在什么情況下使用相關樣本t檢驗。究其原因還是對獨立樣本t檢驗及相關樣本t檢驗的使用條件不清楚。所以在教學過程中，教師要經常強調各種統計方法使用前提條件的重要性。在什么前提條件下使用什么心理統計學方法是對理論“具體問題具體分析”的最好體現。

三、注重及時復習

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【關鍵詞】 客體依戀;自我概念;回歸分析;精神衛生;學生

【中圖分類號】 R 179 R 395.6 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1000-9817(2010)02-0214-03

伯恩斯(Burns)[1]認為:個體如何理解自己是其內在一致性的關鍵部分,自我概念積極的學生成就動機與學習投入及成績也明顯優于自我概念消極的學生。他還認為一定的經驗對個人具有怎樣的意義是由個人的自我概念決定的。不同的人可能會獲得完全相同的經驗,但對這種經驗的解釋卻可能是高度不同的[2]。當個人的既有自我概念消極時,每一種經驗都會被與消極的自我評定聯系到一起;反之則可能被賦予積極的含義。在各種不同的情境中,人們對事情發生的期待、對于情境中其他人行為的解釋及自己在情境中如何行為,都受到自我概念極大的影響。戀愛是當代大學生生活的中心內容之一。戀愛關系可以對青少年的發展產生正面影響,也可以產生負面影響而導致問題的產生。在整個青少年期的發展過程中,戀愛經驗是不斷變化的。本研究旨在考察已具有戀愛經驗大學生的依戀模式及親密關系心理對戀愛持續時間及戀愛次數的影響,以及依戀模式及親密關系心理對自我概念發展的影響。

1 對象與方法

1.1 對象 2008年10-12月,由研究者在某師范院校中招募已有戀愛經驗的大學生進行問卷調查。共發放問卷220份,回收有效問卷209份,回收有效率為95%。其中男生107名,女生102名;戀情持續時間為3個月以下者32名,3～6個月42名,6～12個月28名,12個月以上105名,有2人未報告;戀愛次數為1次94名,2次64名,3次及以上45名,有6人未報告戀愛次數。年齡為21～24歲,平均21歲。

1.2 工具

1.2.1 成人依戀問卷 由關系問卷中文版(RQ)和親密關系經歷量表組成。關系問卷包括4段短文,分別描述4種依戀類型,要求被試者從中選出一種最符合自己的依戀類型。親密關系經歷量表包括36題,其中18道題測量依戀回避,18道題測量依戀焦慮,為Likert 7點量表,計算其平均分作為維度得分。該量表被證明有很好的信度和效度[3]。本研究中2個分量表的內部一致性系數分別為0.82和0.77。

1.2.2 田納西自我概念量表(Tennessee Self-Concept Scale,簡稱TSCS) 該量表由美國田納西心理治療醫生Williams于1965年編制,臺灣心理學家林邦杰于1978年進行了修訂。研究表明,量表的Cronbach系數α=0.869 4 ,Spearman-Brown分半信度系數為0.965 6,且證明有很高的效度[4]。量表共有70道題,形成生理自我、道德自我、心理自我、家庭自我、社會自我、自我批評、自我認同、自我滿意、自我行動和自我總分。除了自我批評得分越高說明其自我概念越低外,其余各項得分越高表示他越喜歡自己、信任自己,認為自己是個有價值的人。

1.3 數據分析 采用SPSS 16.0統計軟件包對數據進行整理和分析。

2 結果

2.1 成人依戀類型和親密關系經歷 成人依戀問卷調查結果顯示,戀愛學生的依戀類型為安全型90人(43.1%),輕視型49人(23.4%),傾注型42人(20.1%),害怕型28人(13.4%);親密關系經歷量表測量結果顯示,依戀回避(3.74±0.34)分,依戀焦慮(3.87±0.56)分。

2.2 不同依戀類型對戀愛持續時間及戀愛次數的影響 比較戀愛持續時間分別為3個月以下、3～6個月、6～12個月及12個月以上。大學生依戀類型差異無統計學意義(χ2=12.56,P>0.05)。比較戀愛次數分別為1次、2次、3次及以上者,大學生依戀類型差異也無統計學意義(χ2=4.73,P>0.05)。

2.3 親密關系經歷量表、田納西自我概念量表測評結果

2.3.1 不同戀愛持續時間、戀愛次數親密關系經歷量表和田納西自我概念量表得分比較 以戀愛持續時間為自變量,對親密關系經歷量表、自我概念的各個因素得分進行方差分析,結果顯示,戀愛持續時間不同的大學生依戀回避和依戀焦慮得分差異無統計學意義;在自我概念各維度得分上,除道德自我、家庭自我、自我滿意、自我行動及自我總分上得分差異均有統計學意義(F值分別為3.14,2.91,4.29,2.87,3.76,P值均

2.3.2 不同性別大學生親密關系經歷量表、田納西自我概念量表得分比較 以性別為自變量對親密關系經歷量表、自我概念的各個指標進行t檢驗,結果見表1。在親密關系體驗上,女性依戀焦慮高于男性,差異有統計學意義(t=4.81,P

2.3.3 不同依戀類型個體自我概念得分比較 以依戀類型作為自變量,以田納西自我概念量表的各個指標作為因變量,進行單因素方差分析,除道德自我和自我批評外,不同依戀類型個體在田納西自我概念各維度上的得分差異均有統計學意義(P值均

2.3.4 成人依戀和自我概念的相關分析 從表3中可以看出,依戀焦慮除與自我批評呈正相關外,與自我概念其他各維度均呈負相關;依戀回避與自我概念各維度間均無相關。

2.3.5 依戀類型和自我概念的回歸分析 見表4。

以性別、戀愛次數、戀愛持續時間、依戀焦慮、依戀回避等5個分指標預測自我概念總分,進行逐步回歸分析,結果見表4。

3 討論

調查表明,擁有戀愛經歷的大學生的依戀類型,安全型高于40%,而矛盾型(即傾注型)占20%;男生在依戀焦慮上的得分顯著低于女生,而在依戀回避上不存在性別差異,與

李同歸等[5]對成人的研究結果不一致。自我概念的整體情況男大學生在各項因子上的得分均高于女大學生,說明具有戀愛經驗的男大學生與女大學生相比,更敢于承認自己的優點和長處,能夠更好地接納自己。這與以往的研究結果[6]不一致。可能與本研究關注的群體與以往研究不同有關,也可能反映了社會期望對有戀愛經驗的男女自我概念的影響。

方差分析結果顯示,不同依戀類型的大學生在自我概念各維度上,除在道德自我和自我批評維度得分差異無統計學意義外,其他各維度得分差異均有統計學意義,安全型被試的得分均高于其他3種非安全型的被試。這說明安全型被試對自己各方面的感受均好于非安全型的被試,更能認識自己、接納自己、肯定自己的價值,并能以此采取積極的行為。

調查結果表明,依戀焦慮與自我概念各維度相關均有統計學意義。相對于依戀回避而言,依戀焦慮對自我概念有較好的預測性。此外,戀愛持續時間也能預測自我概念,戀愛持續時間越長自我概念總分越高,個體越喜歡自己、信任自己并認為自己是個有價值的人。

4 參考文獻

[1] BURNS RB. The self-concept: Theory measurement,development and behavior. New York:Longman, 1982:58-76.

[2] 劉岸英. 自我概念的理論回顧及發展走向. 心理科學, 2004, 27(10):248-249.

[3] 李同歸,加藤和生. 成人依戀的測量:親密關系經歷量表(ECR)中文.心理學報,2006,38(3):399 -406.

[4] 林邦杰.田納西自我概念量表之修訂.中國測驗年刊(臺灣),1980,27:71-78.

[5] 李同歸,李楠欣,李敏. 成人依戀與社會支持及主觀幸福感的關系.中國臨床康復,2006, 10(46):47-49.

[6] 萬德智.大學生自我概念發展特點及其與應對方式的相關性研究.濟南:山東大學,2007.

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【關鍵詞】統計學 平均思想 應用

一、統計學的基本內容

統計學的基本內容由描述統計、推斷統計和實驗設計三部分構成。

（一）描述統計（descriptive statistics）

是對實驗或調查所獲得的數據加以整理（如制表、繪圖），并計算其各種代表量數（如集中量數、差異量數、相關量數等），其基本思想是平均。如在集中量數中將原始數據進行平均，在差異量數中將離均差進行平均，在相關量數中將積差進行平均等。通過描述統計的工作，我們可以把大量零散的、雜亂無章的資料加以簡化、概括，從而更加清晰明確地顯示出這些數據的分布特征。

（二）推斷統計（inferencial statistics）

又稱抽樣統計（sampling statistics），它是根據對部分個體進行觀測所得到的信息，通過概括性的分析、論證，在一定可靠程度上去推測相應的總體。換言之，就是根據已知的情況推測未知的情況。推斷統計主要用于兩個方面，一是從單一樣本得到的統計量去推斷較大總體的有關特征，我們稱之為統計估計或參數估計。二是比較多個樣本或總體的差別情況，評價一項實驗的結果，我們稱之為假設檢驗。

描述統計和推斷統計均是針對數據進行計算的分析方法，因此，只要有數字我們就可以進行計算和分析。然而，要使這些數據真實、可靠地反映客觀現實，首先要保證其本身的可靠性和有效性，因此僅靠分析方法是遠遠不夠的，還需要一種獲得準確數據的理論與方法，即實驗設計。

（三）實驗設計（experimental design）

是研究如何更加合理、有效地獲得觀測資料，怎樣更正確、更經濟、更有效地達到實驗目的，以揭示實驗中各種變量關系的實驗計劃。實驗設計的具體內容包括怎樣選擇被試，控制那些無關因素，提出什么樣的假設，觀察哪些實驗內容，如何安排實驗步驟，采取何種統計方法來處理和分析實驗結果等。實驗設計時，每一項調查、測量和實驗事先都必須進行合理的設計才能實施。有人曾說，假如給我三天的時間做研究，我會用兩天的時間進行設計，用一天的時間進行實施，可見實驗設計在整個統計學中的地位。

三者之間的關系：統計學的內容之間既互相區別，又互相聯系。從統計學發展的歷史來看，先有描述統計，后有推斷統計，再有實驗設計，因此描述統計為前驅，推斷統計為核心，實驗設計為后衍。但是從實驗研究進程來說，則應先進行實驗設計，再進行描述統計和推斷統計。

二、幾種基本的統計思想

統計要認識的對象是一個總體，按統計總體的定義，它必須是許多事物的集合。統計的總體思想使統計始終要站在研究對象的整體角度來看問題，形成了大量觀察方法和一系列認識規律。既然統計學是通用的數量認識模式，就需要我們對這些模式進行總結。這既是學科內的必需，也有利于弄清統計學與其他學科的區別。

統計思想包括平均思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。平均概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想，算術平均數是簡明而重要的代表。均值思想告訴我們統計認識問題是從其發展的一般規律來看，側重點不在總規模或個體；所謂變異指的是個別對一般的偏離程度，個體變異在宏觀上看就是方差。可以說，算術平均數與方差這兩個概念分別起到“隱異顯同”和“知同察異”的作用。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量；估計的本質是類比，把已知的事物特征推廣到更大的范圍，以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法；相關概念表現事物之間的關系，它的度量對象是“關系”，是多維現象，是前述統計思想的重要擴展；擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。擬合的成果是模型，反映一般趨勢，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和基于此而預示的可能性；統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程是保證判斷可靠的邏輯要求。

三、平均思想的基本內容

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一、國內文獻綜述

筆者通過對一些高校統計學課程調查及知網搜集資料，發現很多講授統計學的教師認為傳統統計學教學內容、方法很難適應現代社會的需求。通過資料搜集和文獻查找，如何更好的編排統計的教學內容和運用更好的教學方法主要體現在以下幾方面：石秀麗（2011）學者認為根據經管類學生的特點應把統計方法、數量分析作為教學內容的重點，李慧敏（2016）等學者認為對經管類統計學的教學應激發學生的學習興趣，大量的引入現實生活中的典型案例進行教學；宋繼華（2013）等學者認為采用項目驅動方法教學能引導學生的思維，從而提高學生的積極性和應用能力。這些專家學者對統計學的教學內容都提出了創新性的研究，尤其是高職高專對經管類學生的統計學教學很多高校都采用了項目驅動的模式。

二、教學內容和教學方法創新

我國經濟快速發展，很多決策都需要數據來支撐，統計方法及數據分析應用越來越廣泛，并應用于管理、金融等領域，而今天又處于大數據時代，因此，掌握統計方法和數量分析的專業人才成為時下的新寵。所以，在經管類統計學教學中，我們必須大刀闊斧地改革傳統統計學的教學內容、教學方法成為高校經管類統計學改革的重要課題。

1.教學內容編排上增加統計實務部分。統計學原理的內容主要包括總論、統計調查、統計整理、綜合指標、動態數列分析、指數分析、抽樣推斷、相關分析等內容，這些內容主要是基本理論知識，針對當前社會需求和統計變化的特點，應該加大統計實務部分的內容，可以適當增加企業統計標準（常用統計標準）、主要統計指標（采購經理指數、消費信心指數等）、企業主要統計報表（生產活動統計）、國民經濟核算體系、統計報告撰寫（統計報告寫作要求、原則、流程）等內容。

2.教學過程中引入實驗教學。統計學教學過程中運用到大量的公式，主要是定量的分析，在傳統教學中比較側重這些公式的推導、計算。但在信息技術高速發達的今天，計算機統計軟件的廣泛應用，使計算變得更加簡單、準確。因此，在統計教學過程中，統計計算技術已經不是教學的重點。由于大量復雜的計算可以交給計算機去完成，統計學教學應從數據技巧教學轉向數據整理分析的訓練，統計教學中適當增加實驗教學，把統計方法與計算機的應用緊密結合，實現統計學教材的內容與EXCEL的應用全面結合。在一些章節可以專門增加一節內容，介紹如何用EXCEL實現本章數據處理問題，例如：在講解統計整理、總量指標與相對指標、動態數列、統計指數、抽樣調查、相關和回歸分析時都可以借助于EXCEL來進行數據處理、分析。還可以利用計算機SPSS軟件對回歸分析和相關分析進行分析，利用計算機對平均數和標準差中等內容進行處理。通過實驗教學可以在一定程度上改變學生統計思想，同時幫助其掌握一定的軟件應用技能，如EXCEL、SPSS、SAS等。

3.引入綜合案例教學法。案例教學在國外課程教學中運用較多，因為案例來源于生活，更能引起學生的學習興趣，在傳統統計學教學中也引入了一些案例，但這些案例大都是孤立的只是為了學習某個知識點而設定，這些案例并不是真實的案例，而且缺乏前后因果，與實際生活脫鉤，學生學起來就沒有深刻的記憶和興趣。針對這種情況，在統計學課程教學中可以引入現實生活中實際發生的案例，將統計計算方法與數據分析方法用到解決實際管理問題中去，這樣可以使教學效果事半功倍。例如：在綜合指標這部分內容就可以設定某個企業的實際案例，通過這個案例可以解決總量指標、相對指標和平均指標的計算應用。

4.圖表歸納教學法。統計學第一章內容是學習整個統計學的基礎，只有把統計學的一些基本概念學懂了，才能更好的學習以后的內容，可是很多學生學了第一章以后對這些概念之間的關系還是模糊，為了解決這些問題設疑解惑，不斷啟疑思導，經過苦心孤詣，可以把這些基本概念編成如圖1。

通過框圖，可以把這些抽象的名稱聯系在一起，然后層次加以剖析，提綱挈領地板書這些名詞的特點與作用，用形象生動的比喻語言說明各概念之間的聯系和異同。采用這樣直觀清晰的框圖教學，讓學生一目了然，分析清楚這些概念之間的區別與聯系，便于學生的理解與記憶。在講完第四、五、六章后也總結歸納如圖2。

篇5

成人繼續教育對象不同于普通高等教育對象。他們在專科階段已系統學習過醫學基礎知識,有一定工作經驗。由于社會對衛生技術人員的素質要求越來越高,整個社會逐步樹立起終身教育和終身學習的觀念,他們深感自身的知識和技能不能滿足現代醫學的要求,有了進一步提高的愿望。許多人在實際工作已經遇到了諸如不知該用何種統計方法、計算什么統計指標來處理相關數據的問題,是帶著問題來聽課的。他們在繼續教育階段的學習目的也更明確,不以廣泛學習理論為主,而是有針對性地提高專業理論和技能[3]。但多年的醫學專業學習和工作往往使他們形成思維定勢,側重于形態、功能記憶而淡化了邏輯思維和數量概念,在醫學統計學課程的學習中表現出更多的困難。他們在繼續教育階段對醫學統計學課程學習和提高的目標就是學會在實際工作中如何分析醫學統計資料而非廣泛學習理論。

雖然成人教育的學生許多在專科階段已經學習過醫學統計學,但學生學習效果差,老師授課難,是許多教師的普遍感受。如何提高學生的學習興趣,改善學習效果,幫助他們達到提高自身專業素養的目的,應根據成人教育對象的特點和統計學的授課目的進行改革。

1教學方法的改革

傳統的醫學統計學課堂教學模式是以授課為基礎的學習(lecture-basedlearning,LBL),課堂教學以教師按章節講授為主。由于教師并不了解學生的具體情況,教學過程中師生交流較少,往往出現教學內容是專科階段課程學習的重復,不能做到有的放矢,因材施教。學生在學習中處于被動接受的狀態,雖然能領會統計學的基本原理和方法,但到了實際應用中仍然不能確定用哪種統計方法。

根據成人教育對象的特點和統計學的授課目的,改革現有的教學方法,采用以培養學生實際應用能力為主,以問題為基礎的學習方式(problem-basedlearning,PBL)以提高教學效果。

PBL教學模式強調基本概念和統計思維,統計分析結果的解釋,淡化公式推導和計算,從而使學生不斷自我更新知識、自覺的實現終身學習[4]。與傳統的LBL教學強調以教師講授為主不同,它以學生主動學習為主,提倡以問題為基礎的討論式教學和啟發式教學。目的在于提高學生的主動學習能力,分析和解決問題的能力,以及獨立思考的能力[5]。這與目前社會所提倡的終身教育和終身學習的觀念、目標一致,對于成人繼續教育的對象尤為適合。

1.1醫學統計學教學中引入PBL教學模式的具體步驟在實施PBL教學法前,將該方法向學生做簡單介紹,獲得學生配合。每種統計方法作為一個教學單元,按提出實例,歸納問題-學習教材,查閱資料,尋找答案-解決問題,歸納總結,幾個步驟來學習。

1.1.1收集和篩選實例教師向學生介紹醫學統計學的基本概念、工作步驟,了解學生在醫學統計學的大致水平。向學生征集實際工作中遇到的相關問題,并進行篩選,根據所要講授的章節將學生所提出的問題進行歸類,每個章節準備2~3個問題,其中1個作為案例進行討論,其余用于練習應用。

1.1.2提出實例,引導提問,歸納問題教師根據每章的教學內容和學習目的舉出1個收集來的問題。由學生主持,討論解決該問題所涉及到的基本概念,需要理清的問題。教師在一旁啟發指導,控制討論問題的方向。

例如:欲比較市區和郊區幼兒園兒童的超重肥胖率,調查了市區和郊區各3所幼兒園,結果見表1。問市區和郊區幼兒園的兒童超重肥胖率有無差異。

由此問題理出需要掌握的概念:為什么要進行統計學檢驗?什么是總體、樣本?所提供的資料是總體還是樣本?應該用什么方法檢驗,這種方法適用于哪些情況?這種方法對資料有什么要求?如何進行檢驗?等等。

1.1.3學習教材,查閱資料,尋找答案學生在教師引導下歸納出相關問題后,教師指導學生學習教材相關章節。并提供參考書目,鼓勵學生分頭查閱參考文獻,尋找答案。

1.1.4解決問題,歸納總結根據教材學習和資料查閱的結果,各人將學習成果共享,相互補充,得到各個問題的答案。教師對整個問題的解決思路進行整理,并對其中所用到的重要概念和知識點歸納總結。本例涉及到的基本概念和知識點有:總體、樣本、計數資料、χ2檢驗的基本思想和公式、χ2檢驗條件和校正公式等。最后,提出1~2個課前所收集到的問題,供學生練習和應用,以作為鞏固。

1.2PBL教學法的優點教師在整個PBL教學過程中并不是簡單地填鴨式灌輸概念、提供答案,而是引導學生提問,啟發學生思考,指導學生查閱資料、學習材料,根據學生的表現給予相應的指導,使其達到學習的目的。這種教學方式有下述優點:目標明確:學生在每個單元的學習中學習目的都很明確,教師授課的針對性強,能獲得較好的教學效果。充分調動學生積極性、主動性:每單元的案例都來自學生的實際工作,能調動學生的積極性,意識到統計學離他們的醫療實際工作并不遙遠,也并不可怕。培養他們學會自己分析問題、解決問題,積極主動學習新知識,解決實際工作中遇到的新問題。

2計算工具的改革

統計學學習中學生最感吃力的是公式推導和大量的數學計算。既往的教學以計算器為計算工具,許多教學學時用在了計算上,學生成為計算工具,影響了重點掌握統計原理和方法。繼續教育對象許多已經過多年的醫學專業學習和工作,淡化了邏輯思維和數量概念,醫學統計學學習中涉及的公式推導、復雜計算難以勝任,這一缺陷表現的更為突出。

改變以往的計算方式,以計算機和統計軟件為計算工具,從而使學生擺脫繁瑣演算的束縛,把注意力集中于統計學基本概念的掌握和統計思維的建立。與PBL教學模式相結合,從醫學實際問題引出統計學概念和方法,側重于不同統計方法的適用條件、適用設計類型,深入淺出,統計計算則由統計軟件來完成。

幾種權威的統計軟件中,SPSS界面友好,以窗口式操作為主要方式,與SAS、STATA等以編程為主要操作方式的統計軟件相比,更適合于非統計學專業的醫學生。對于非預防醫學專業的學生,主要借助SPSS軟件進行統計計算。SPSS軟件輔助教學的要點如下。

2.1數據的錄入格式教材所列數據類型多為整理加工過的數據,而自己搜集的科研數據應該如何記錄,用什么統計方法,是許多學習過醫學統計學的人依然會碰到的問題。往往是以教材形式出現的數據類型和格式尚能應付,而實際工作中的科研數據就不知如何處理了。對于已有醫療衛生工作經驗的繼續教育對象而言,他們在醫療衛生和科研中所積累的數據通常不是經過歸納整理的、以教材形式出現的數據格式,而是病例的積累。如何把實際醫療和科研工作中積累的數據和統計學學習的統計分析方法聯系起來,需要掌握數據庫建立的基礎,數據錄入的標準格式。

SPSS軟件對其標準的數據格式進行統計分析時無需進一步加工就可直接進行分析,也可以整理成教材中的數據格式再做分析。如表1原始數據的標準錄入格式見表2。

為了反映地區與超重肥胖的關系,可將原始數據標準記錄格式的第4、5列整理成表1所示的格式,與教材提供的數據格式一致。

掌握實際工作中原始數據的標準錄入格式是應用統計軟件進行數據分析的重要基礎,也是理論聯系實際,把統計方法和實際工作相聯系的關鍵步驟。通過學習數據庫的建立,原始數據的錄入,學生對于統計方法的認識不僅停留于做題和考試,而是與他們的日常工作、病例積累相結合,從而有的放矢,加深對統計學的理解和認識。

2.2輸出結果的解釋以統計軟件作為計算工具,不需要繁瑣的計算,只需編程或窗口式操作即可輕松獲得計算結果。因而輸出結果解釋成為統計軟件輔助教學的關鍵。