統計學研究方法精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇統計學研究方法范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

關鍵詞：統計學;非統計專業;教學方法

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）06-0195-02

統計學是收集數據、整理數據和由數據得出結論的一門科學。當今大數據時代，各行各業中都存在大量的復雜數據，如何由數據客觀地得出結論及對未來進行預測，是很多實際領域都面臨的一個重要問題。統計學作為處理數據的一個重要利器，在很多學科中都有很大的應用性?；跁r代的需求，目前我國高校很多非統計專業都設置了統計學作為專業必修課。本文基于作者多年來對非統計專業的統計學教學過程的經驗和感受，探討對非統計專業統計學教學的一些認識和建議。

一、非統計專業學生對統計學的誤解

1.對學習難度認識的兩極化。在非統計專業的統計學教學中，有一種很奇怪的現象，部分同學認為統計學比較簡單，而部分同學認為統計學很難。情況往往是這樣，女生認為統計學簡單，她們只注重統計學的計算層面上，沒有認識到統計方法的本質;而男生則認為統計學較難，性別差異很明顯。而這些簡單的認識，往往都是對統計學的片面了解造成的，并沒有把握到統計學學習的本質。

2.缺乏學習的主動性。對于非統計專業的學生，統計學課程和他們的專業課程（尤其是文科性質的專業）相差較大，部分學生覺得統計學很難，看到統計學的符號和公式就頭大，故對統計學的學習興趣較小，缺乏主動性。還有一部分非統計專業的學生，覺得統計學無非是利用一些軟件算出一些數值，非常簡單，現用現學或者臨陣磨槍即可，無須去下較大的功夫，致使學習的主動性較差。

3.陌生感與距離感。對于非統計專業的學生，尤其是沒有學過高等數學和概率論專業的學生，看到統計學的一些符號、公式有著一種與生俱來的陌生感，于是會對統計學的學習產生一些本能的排斥。其實，統計學只需要有中學的數學基礎就可以學習很多的統計思想和統計方法。統計學既是一門科學也是一門藝術，統計思想對統計學的理解和學習非常重要，而這往往會使初學者產生一種距離感，導致了一些消極的學習態度。

4.對統計學的價值缺乏認同。部分非統計專業的學生對統計學的學習價值缺乏認同，尚未了解統計學的意義和作用。部分學生認為自己距離處理數據比較遙遠，對于統計方法的實用性也缺乏認識，學習統計學僅限于完成上課任務并且通過考試而已。造成這種誤解的原因很多，既有學生自身的問題，也有社會環境的問題，或者是相關專業的其他教學中對統計學的涉及不足，也可能是教師或者教材存在的問題。

二、統計學在非統計專業教學中可能存在的問題

教學是教師的“教”與學生的“學”兩個過程的有機結合，教學效果的好壞既取決于學生的學習過程，更取決于教師的教授過程。恰當的教學方式和方法能夠有效地激發學生的學習興趣和主觀能動性，從而使得教學活動收到很好的教學效果。作為教學活動的組織者，教師在不斷增強自身知識體系的接觸上，應該在教學活動的組織方式和方法上多下功夫，而這點也是非統計專業的統計學教學過程中至關重要的。目前，非統計專業的統計學教學過程中存在一些問題，主要體現在以下幾個方面：

1.教學內容過于“程式化”。統計學與數學是有一定區別的，對于統計學的教學，每一種統計方法都包含著一定的統計思想，其提出具有實際的應用背景。在教學實踐中，部分教師過分強調統計方法的實施步驟，而忽視了統計思想的自然性及其傳授，導致其學生對統計方法的認識過于機械化、程式化，往往對于數據能夠熟練地計算其結果，而對于結果的解釋及其應用條件的判斷卻束手無策。例如，很多教師在講方差時，往往著重于方差的計算，而忽略了對其定義的理解和認識，而這往往會導致學生認為統計就是一些數字的誤解。

2.與具體專業的結合不夠。統計學無所不在，只要有數據的地方就有統計方法的應用。而統計學真正的意義在于解決實際問題。在非統計專業的統計學教學實際中，盡管要教授統計學的基本理論和方法，但是案例教學是必不可少的。教學中的實際例子除了要有代表性還要和具體的專業緊密結合。而部分教師由于對相關專業的應用情況了解不足，教學過程中的例子往往和相關專業結合不夠，這樣會使學生對統計學產生一定的距離感，不利于學習興趣的激發。

3.多媒體在統計學教學中的使用問題。傳統的教學手段主要是板書。板書是教師的基本技能，也是最重要的一種教學手段。對于統計學教學而言，板書教學不利于展示統計方法對于具體數據的實現。隨著現代化教學手段的進步，在統計學的教學實踐中，多媒體教學逐漸占據了重要的地位。多媒體教學的優點是圖文并茂，有利于展示統計方法在統計軟件中的實現，在學生掌握統計理論基礎的同時提高了他們的動手能力。在統計學教學過程中，不應忽視多媒體教學的最要重要。但是多媒體容易使教學速度加快，不便于學生的理解和吸收。因此，在統計學教學中，過分使用多媒體或者基本絕緣于多媒體都存在一定的問題，要結合所教授的內容，恰當把多媒體教學引入到傳統教學當中，會獲得更好的教學效果。

4.考核方式略顯單一。在非統計專業中，統計學多為考試課。考試形式多采用閉卷考試，試題類型常包括單項選擇、多項選擇、判斷、簡答和計算，缺乏對統計方法應用能力的考核。在這樣的考核方式下，往往使得臨陣磨槍型的學生考試成績也不錯，使學生對統計學的學習和認識產生誤解。而這種考核方式，對學生的思想也有一定的束縛，很難培養學生用統計學方法解決實際問題的認知。因此，教師需要對統計學的考核方式多做些思考，在考核學生理論水平的同時，注重培養學生用統計學方法解決實際問題的能力。

三、統計學在非統計專業中教學方法的幾點建議

1.注重統計思想的傳承。統計學不是一門孤立的學科，它是人們客觀認識自然界和人類社會中各類隨機現象的經驗總結。任何一種統計方法的產生并不是憑空的，總是有它的實際應用背景和啟發的問題，可以說統計方法是實際中使用方法的一種理論提升。因此，在統計學的教學過程中，要注重統計思想的傳承，培養學生的統計思維和解決實際問題的應變能力，這樣不僅有利于增強學生學習統計學的積極性，也是創新思維形成的一個前提。

2.注重統計方法的實際應用。統計學來源于實踐，也必定扎根于解決實際問題。實際問題，往往不是經典統計方法的一個簡單應用，這要求把實際問題首先提煉成統計學的問題，這就要求統計學教師不僅要不斷拓寬專業知識，還要多多接觸非統計專業領域的問題，善于交流與合作，這樣統計學才有生存和發展的空間。在教學的過程中，有意識地應用具體專業的實例來傳授統計學的方法，這樣容易使學生產生共鳴，深刻體會統計學在本學科中的應用價值。比如，在講授回歸方法的時候，首先把數據的散點圖呈現給學生們，然后讓學生們分組討論，從直觀的想法出發，如何對一個新的個體進行預測。這樣在學習統計方法的同時，也讓學生了解統計方法如何應用。

3.多媒體和板書有機結合。在統計學教學過程中，板書和多媒體要有機地結合起來，用板書來傳授理論知識，用多媒體生動地來解釋實例和演示統計軟件。這樣，兩種教學手段充分利用，相互補充，才會達到更好的教學效果。比如，在講解Logistic回歸模型時，首先應用板書來講授Logistic模型的模型框架及其建模方法。其次，對于不同的問題，哪些適用于Logistic模型。對于不同的統計軟件，如何實現Logistic回歸，這需要用多媒體來演示統計軟件的Logistic回歸流程。最后對于軟件的輸出結果，如何解釋。這樣的多媒體和板書結合的教學方式，對于統計方法的教學過程是十分必要和有效的。

4.培養學生用統計方法解決實際問題的能力。統計學教師的教學不僅限于課堂，還應該組織學生進行多種實踐活動，這樣才能更好地調動學生學習的積極性，培養學習解決實際問題的能力。例如，在學習聚類分析時，讓學生們3人一組，對已有的考試成績進行聚類分析，首先面臨的問題是數據的處理，對優良中差這類分級的成績如何賦分，然后選擇合適的聚類方法，對得出的結果如何進行解釋。這個過程中，小組成員需通過上網或者圖書館查閱相關文獻，用計算機模擬不同的方法，最后把研究成果用文字報告或者PPT呈現。這樣，原本看似枯燥的方法在實際問題中會變得既有意義又生動，留給學生們很大的空間去選擇和應用統計學方法，結論也不一定是唯一的，更有利于調動學生的主觀能動性，培養學生用統計方法解決實際問題的能力。

統計學是實用性極強的一門學科，在非統計專業的數據處理中統計學將起到不可替代的作用。隨著大數據時代的到來，高維、海量及復雜數據的出現，統計學與各領域的結合更加密切。對于非統計專業的學生而言，掌握統計學的基本理論知識，了解統計學在所學領域的應用，這對非統計專業學生能力的提高將會起到重要的作用。

參考文獻：

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applied Statistics, and pointed out that Applied Statistics textbook has pay more and more emphasis on training to students statistical applica-

tions ability. Owing to shortcomings of Applied Statistics textbook in composition, the arrangement mode of Applied Statistics textbook in materials, which includes seven elements of unity and follows the law of human cognition - Inductive deductive method, is put forward from the cited cases, problem-solving thinking, problem-solving model, con-

cept, exercise, case studies, statistical software.

【Key words】 applied statistics, materials arrangements, cognitive law

統計學在自然科學與社會科學的研究中，作為通用的數據分析方法，日益受到社會各界的重視。教育部將統計學科上升為與經濟學、數學等學科并列的一級學科，成為非統計專業的專業基礎課程。作為一門應用性極其廣泛的學科，統計學教材是教學過程的載體，是統計思想和方法的集合。只有統計學教材上檔次了，統計學教學才能上層次，才能培養出具有統計思維與統計分析能力的高素質應用型人才。

1、應用統計學教材建設情況評述

張曉慶（2009）指出：非統計專業核心課程的《統計學》教材，其建設目標定位應是以統計學學科知識為基礎內容，以綜合素質培養和實際能力訓練為基本目標，努力貫徹先進教育理念，遵循學習認知規律，合理規劃教材結構，爭取形成內容豐富、功能齊全、形式多樣、系統完整、使用方便的綜合性《統計學》教材內容體系?！稇媒y計學》教材作為《統計學》教材的一個分支，更加注重統計學的基本原理在實踐中的應用，該種類的教材重點培養學生應用統計分析方法的實踐能力，其教材的建設主要體現在以下幾個方面。

（1）教材適用的范圍、適用層次不斷深化、細化

統計學應用于社會經濟生活的各個方面，相應的統計學教學不斷涌現。如：張愛華的《通信管理中的應用統計學》、謝彥君的《旅游管理應用統計學簡明教程》、李林杰的《經濟應用統計學》、向蓉美的《網絡經濟條件下統計學的應用與發展》、劉金蘭的《管理統計學》、陳國英的《心理與教育統計學》、謝邦昌的《生物統計學》、楊永年《畜牧統計學》、黃振平的《水文統計學》等，其中經濟與管理類應用統計學教學出版的最多。應用統計學適用的層次涵蓋了各類職業學校、?？?、本科、研究生，如：粟方忠的《統計學原理》、立信會計出版社出版的《統計基礎》、于聲濤的《統計學原理》等適用于高職高專的教材；張開玉、張耀有、陳星的《現代應用統計學》、吳伯林、曹立人的《現代統計學極其應用》、張梅林的《應用統計學》、龔曙明的《應用統計學》、謝忠秋的《應用統計學》、王淑芬的《應用統計學》等適用于本科的教材，適用于本科教材的最多；吳喜之的《統計學?D?D從數據到結論》、馬慶國的《應用統計學》、衛海英的《應用統計學》、趙瑋、溫小霓的《應用統計教程》、葛新權、王斌的《應用統計學》等適用于研究生的教材。

（2）案例教學成為發展趨勢

案例教學在應用統計學教材中越來越受到重視，它把學生引導到實際事件中，通過個人分析和與他人討論或辯論，針對事件中的問題進行認真、冷靜的思考，找出解決問題的基本途徑和方法，追求的是一種“生存教育”，而不是傳統的“書本教育”。如：張曉慶的《統計學》、趙振倫的《統計學?D?D理論、實務、案例》、謝忠秋的《應用統計學》、向書堅的《統計學》、袁衛的《統計學》、陳菊春的《應用統計學》等以引例的方式提出本章將要研究的內容或以案例分析的方式對本章的內容進行綜合的運用，注重學生綜合能力的培養，增強分析問題和解決問題的綜合能力。、崔文田、徐青川的《應用統計學教學實踐案例集》、中國統計出版社出版的《統計學教學案例》、董逢谷、朱榮明的《統計學案例集》等以案例集的形式，培養學生的統計應用能力。

（3）統計軟件成為必備工具

應用統計學教材越來越重視統計方法和計算機軟件的緊密結合，培養具有統計方法和統計信息現代化處理技術的實用型人才，EXCEL、SPSS等適用于統計教學的統計軟件在統計教材內體現出來。EXCEL提供了一個功能強大的數據分析工具，它比專業統計軟件易學、易用，大多數計算機里都裝有該軟件,學習起來非常方便。多數經管類非統計專業的統計學教材將EXCEL在統計中的應用重點編入其中，作為輔助教學工具。

近年來，國內的統計學教材，尤其是應用統計學的教材出現了上述三點變化，同時，教材形式逐漸向美式教材傾向，側重教材的易學性與應用性。重視學生的統計思維與統計實踐能力。

2、統計學教材編寫的認知規律

應用統計學教材的側重點應當是統計理論的實踐能力。這需要把握兩個方面，一個是統計理論的掌握能力，一個是統計理論的應用能力，這兩點都需要在教材的編寫中充分的體現出來。筆者認為，能夠依據認知規律安排應用統計學各章節內容，有助于培養學生的統計素質與統計能力。

人的認知通常采用兩種邏輯思維方法：歸納與演繹。歸納是由個別或特殊的具體知識出發推出一般結論，得到普遍原理的思維方法，是由個別或特殊上升到一般，由感性經驗上升到理性思維的重要思維方法。歸納法主要表現為兩個方面：一方面，運用這種方法整理科學事實從經驗事實中找出普遍特征，總結出定律和公式。另一方面，運用歸納法可以啟發思路，提出假說或猜想，促進科學研究的深入發展。

因此，統計教學的編寫也應當按照歸納、演繹的認知順序進行安排?，F有的教材，并沒有重視人的認知規律來編寫教材。主要體現在：每章的第一節就是關于這一章概念的定義、分類、作用等的介紹。案例應當是掌握統計知識的基礎上，培養學生的統計應用能力，內容安排順序應是采用演繹法的認知規律，案例應是先有案例目的后有分析解決，以此加深學生的統計思維能力。

3、應用統計學教材編寫的七要素分析

現以統計學中統計指數這一章的內容編寫為例，說明統計教材在編寫過程中的內容順序的安排要與人的認知規律相符合。主要體現在以下幾方面：

（1）引例。各小節應以引例開始，引例中提出需要解決的現實問題。例如：綜合指數這一節，以某商店在報告期與基期銷售三種商品價格與銷售量：

提出：1）各種商品的銷售量變動方向？

2）三種商品的銷售量總體變動方向？

這四個問題的解決是為了引出什么是個體指數，什么是綜合指數，什么是同度量因素，使同學在對現實問題的解決過程中歸納出相應的概念。

（2）解決思路、解題模型。根據引例中的問題，尋找解題路徑：問題1可通過以學過的綜合指標中的總量指標和相對指標解決。問題2的解決思路是：由于這三種商品的使用價值不同，計量單位也不同，因此不能直接把銷售量簡單相加。但我們知道：銷售量×銷售價格＝銷售額。如果我們將各種商品的銷售量分別乘上它們的銷售價格，把各種商品的銷售額可以直接相加，得到銷售總額。這樣就使不能直接相加的銷售量變成可以直接相加的銷售額，為說明銷售量總變動，用銷售額進行對比，就必須把價格固定下來，這樣得到的報告期銷售總額與基期的銷售總額的不同就是由于銷售量變化引起的。由此得到綜合的銷售量指數。由此得出銷售量變動方向或，在此過程中，鍛煉學生的解決問題的能力。

（3）概念。對現實中解決的問題進行歸納總結，由此引出相應的概念。通過上例可歸納出：同度量因素的概念，它是在編制指數時，為解決現象不能直接相加時引入的一個媒介因素，它具有同度量的作用和權數的作用。同理可以歸納出個體指數、總指數、綜合指數、質量指標指數、數量指標指數的概念，并進一步推導出指數的作用。通過實例教學，采用歸納認知方法，自然得出相應的概念與作用。

（4）習題。課后習題應采用先計算題后概念理解題的安排順序。通過前面章節的學習，采用歸納的認知方法，對統計指數的相關概念、解題方法有了一定的理解，課后題應是對這些內容的加深理解。

（5）案例。案例分析題的安排應采用演繹式的安排。統計學的案例是檢驗學生通過本章知識的學習，解決實際問題的能力，這是由理論到實踐的認知規律，即由演繹到歸納的認知規律。因此，統計案例的設計應遵循演繹的方式，首先是本案例的教學目的，然后是教學要求、案例背景資料、提出問題、解題過程、現實含義。

（6）統計軟件。統計軟件應當在習題的運算與案例分析中應用，不應以單獨的形式介紹軟件的應用，使同學在解決問題中提高自身的統計工具應用素質。這是直接在實踐中增強學生的統計理論認知能力。

通過以上論述，可以得到統計學教材內容的安排與歸納演繹法的認知規律相結合的模型（如：圖1）。在這一過程中，遵循了人們的認知規律，使學生通過解決引例中的問題，理解統計理論、統計模型、統計概念的實際含義，通過習題解決強化所學的統計知識，通過案例分析達到統計理論的應用，提高自身的應用統計能力。

4、結語

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前言：隨著社會的發展，統計學在生活中的作用逐漸的增大，并且統計學不僅僅是一個單獨的學科，同時也與其他的學科有著很大的聯系，并且對其他的學科有著巨大的推動作用。現今統計學經過不斷的發展，其發展的空間不斷的拓展，由原始的單一的發展思路，逐漸的走向了信息化的發展道路。并且隨著信息社會的進步，計算機技術的發展，統計學知識在計算機領域得到了廣泛的應用，同時也為計算機科學的發展作出了很大的貢獻。因此統計學知識在現今的社會中，具有很高的研究價值，在很多的發達國家，都十分重視統計學的研究，并且都將其作為了一種主要的大學學科，這樣在很大程度上促進了統計學的研究發展。但是在現今我國，對于統計學的研究仍然處于一個比較落后的地位，我國僅僅是處于起步的階段，因此國家必須要能夠加強對統計學的研究，從而確立出統計學的重要地位。

一、統計學的提出與發展

配第主要是利用統計學的方式，利用數量比較方法來進行政治經濟的分析研究，這充分的表示統計學是一個獨立的學科。之后相關的學者也利用統計學知識進行相應的問題研究，并且都取得了很好的效果。逐漸的，統計學在生活中逐漸的得到了應用，人們開始利用數據來對問題進行研究。隨后在十八世紀到十九世紀，相關學者開辟了統計學的新路徑，學者們將概率論引入到了統計學之中，并且將統計學劃分為邊緣學科，將統計學中實質性的學科過渡到了通用的方法論學科。并且在統計學中，其中概率論是基礎，對統計學有著很好的指導作用，在現今的統計學之中，概率論也是占有很重要的作用。隨著社會的發展，到了十九世紀末期，統計學在社會經濟研究領域取得了很大的效果，并且隨著相關學者的不斷研究，統計學在物價指數編制、國民經濟測定以及經濟前景預測中都得到了廣泛的應用，并且都取得了很大的效果。之后社會步入了二十世紀，社會科學技術飛速發展，為統計學的研究提供了條件，并且統計學也在不斷的發展，并且其發展的空間也在不斷的拓展，逐漸的呈現出多樣化的發展空間，各個學派林立，不斷的進行討論研究，使統計學科不斷的發展并且完善，在統計學中，其中社會經濟經濟統計與數理統計不斷的進行討論完善，并且多年來都形成了自身獨特的體系以及理論，但是隨著不斷的研究發展，這兩種統計學理論終會匯聚到一起，從而來形成新型的統計學發展理論，那么將會更加促進統計學的發展，使其進入一個全新的階段。學者們經過研究發現，統計學最終將會徹底的擺脫數學學科的約束，最終而形成自身獨立的學科。經過不斷的研究，統計學來最終不斷的突破不斷的完善，在現今很多領域都得到了廣泛的應用。國外的相關學者，為了能夠確立社會經濟統計學體系，將社會經濟現象中的數量問題作為了相應的研究對象，最終建立了統計觀察法、指標法等，從而來確立了一個相對完善的應用體系。在二十世紀末。二十一世紀初，計算機激技術迅速發展，為統計學的發展提供了路徑。

二、統計學提出的現實依據

在現有的學科中，沒有一種學科的存在落實充滿充分與爭論的，但是唯有統計學除外，統計學是充滿的沖突的一個學科，是一種邊緣學科，同時也是一種通用的方法論科學，對于統計學的分類，根據不同的性質可以分為不同的類別，統計學屬于社會科學同時也屬于自然科學，并且統計學既屬于社會經濟統計范疇，同時也屬于數理統計范疇，因此對于統計學的了解十分的重要，一定從不同的角度對其進行相應的研究分析，從而來加強對統計學的認識，促進統計學的發展。在統計學中，其中存在的最為關鍵的問題就是對于統計學的歸類，由于統計學中設計到的方面十分的復雜，并且很多，因此在統計學中，無法很好的來對其進行相應的分類，統計學技術與自然科學的范圍，同時也是屬于社會科學的范圍，同時也屬于其他一些范圍，因此必須要對統計學進行相應的研究，要對其中的一些問題進行明確的回答，要能夠對統計學中的問題進行全面的思考，這是極其重要的。在統計學中，會設計到很多的數據的收集以及社會經濟方面的一些問題，但是同時統計學也涉及到了很多自然現象中的數據的收集以及分析，這充分的展現出了在統計學中的自然科學以及社會科學方面的屬性。另外統計學的這一點特性也充分的展現出了其復合性以及綜合性，因此，相關的學者基于統計學的復雜性，將劃分為一個全新的科目。

在二十世紀九十年代，我國對于統計學的科學建設，進行了大量的研究，并且在很大的程度上，推動了統計學的發展以及進步。根據相關的研究，最終可以發現，對于統計學的研究，主要是一種思想上的認識，統計思想主要是以一些零散的思想進行完善確立，主要是認為社會經濟方面的統計則是屬于社會經濟學，而數學統計則是屬于數學領域，將其進行了細致的劃分。這樣的劃分，其本質就是屬于社會經濟以及數理統計的分立。對于統計學的研究，主要是對統計學的共性以及特性進行相應的研究，并且在不同的領域以及方向，對于統計學的研究也各不相同，在統計學中，對于統計思想的研究還是不夠完善，各個研究學者都是利用相應的方法，將統計學的各個學科的分支相互融通并且由開辟出獨立的發展空間，從而來促進統計學的研究發展。

對于我國的統計學研究來說，主要是以科學差異取代了學科性質的慣性差異，另外，我國主要是將統計學分為了兩個方面，首先是將統計學列入了一個獨立的社會科學，其中包括了社會經濟科學，并且在其中主要是對經濟資料進行收集，對數據進行相應的分析研究。而另一種則是實質性的社會科學，其中主要的含義是要將各個方面的學科都有效的聯系在一起，從而來將各個方面的思維路徑得到肯定。其次我國的統計學是關于數學分支的統計，主要是數學分支學科為主要的理論，以概率學為主要基礎。

三、我國統計學發展面臨的任務

（一）注重對象的統一

統計學的研究對象是大量的社會經濟現象的數量方面，即通過社會經濟現象在時間、地點、條件下的數量表現、現象應運的數量關系及數量界限來揭示其規律性。由于統計學與統計工作是理論與實踐的關系，因此，統計學的研究對象應該是一致的，即統計工作的對象也應是大量的社會經濟現象的數量方面。同時，統計學中對象的統一是很有必要的。統計學的研究對象，一般是事物總體數量方面的實質論與統計活動的規律和方法，而事物總體數量方面的實質論與統計活動的規律和方法是完全應該統一的，這兩者相結合才有完整的統計學。統計學是指導統計活動的理論，反映出了事物總體數量方面的統計指標，而研究對象的統一是“大統計學”思想的需要，也是推動統計學發展的必要措施。

（二）實現學科體系的綜合

統計學是一門科學，也是一種定量認識問題的工具，其中貫穿著方法論，因此，要發揮出其強大的數量分析功效，就必須要統計方法與具體的實質性學科相結合，只有做到結合科學體系，才能夠最大程度的發揮統計學的價值?；诮y計方法，我們可以將現代統計方法歸類于一些實質性學科的研究活動，現代統計方法是經過歷史上一些著名的統計學家或者生物學家或經濟學家創新與改進過的，這些改進和創新是經過他們應用和實踐的。從另一個方面來說，基于學科體系的方面，統計學與實質性學科之間是相交的關系，而統計學中相應的統計學分支則是在統計方法與相應的實質性學科相結合的情況下才產生的，比如經濟統計產生于統計學與經濟學的結合，而統計學與教育學相結合產生了教育統計。統計學的這些分支學科的屬性都是雙重的，它們既是統計學的分支，也是相應實質性學科的分支，因此經濟統計學不僅屬于統計學，同時是屬于經濟學的，教育統計學不僅是統計學的分支，同時也是教育學的分支，而這些分支的存在則解決了很多實質性學科研究中的有關定量分析的問題。因此，統計學與科學體系的緊密結合，已然成為了統計學發展的路線方向和必然模式。統計學與科學體系的結合為統計學的應用提供了更廣闊的發展領域，也為統計學的發展提供了更多的機會和可能。

（三）促進研究方法的完善

隨著研究層次的加深和領域的擴展，統計學在統計探索和實踐中不斷進步，不斷發展。不過，統計學領域依然有很多沒有解決的問題，因此，我們必須抓住統計實踐中各工作環節上突出的理論和方法問題去進行研究，以促進研究方法的發展和完善。一方面，要堅持“大統計”思想，遵循學科發展的一般規律，在鼓勵統計學各分支學科相對獨立發展的同時，也要促進各分支學科的相互融合，因此，在統計學的領域，學科發展的結果是各學科的相對獨立，而學科發展的前提是各學科的相互融通。在做到各學科相互融合的基礎上，還需要聯系實質科學研究，用與統計方法應用領域相關的學科推進分支統計學科的深入發展。另一方面，還要堅持把概率論當作指導，并且加深對統計方法的理性認識，同時提高統計科學水平，和政府統計實際相聯系，在新的層次領域中找出統計工作各個環節上的問題所在，解決問題，并且研究和發展新的統計技術。

結語：統計學是一門實質性的社會科學，它在研究社會生活的客觀規律的同時也在研究統計方法。在基礎的統計的理論的基礎上，統計學繼承和發展統計的理論成果，并且在此基礎上堅持著統計學的社會與科學性質，以便使統計理論研究與統計工作實際更加的接近，在國家和社會中得到更廣闊的發展領域和發展條件。

參考文獻

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1)統計學與統計學學科體系的初創階段

 

我們將20世紀以前都劃歸為這一階段統計學在這一階段的發展過程中有幾個重?要史實：

 

1.從17世紀中葉開始，英國威廉。配第等的“政治算術”以數量分析為特征，用數量比較的方法進行政治經濟分析，就其所使用的獨創的方法來看應當是統計學的起源

 

2德國海爾門?？盗畹鹊摹皣鴦輰W”，從理論上開始對國情調查和國情記錄問題進行探討，并為統計學這門學科起了一個沿用至今仍為公認的名稱一一“統計學”

 

3.歷經18世紀至19世紀，法國的拉普拉斯將概率論引入統計學，使統計理論與方法發生了重大飛躍比利時的阿德夫。凱特勒利用概率論原理分析人類各種知識中具有數量變化性的各種現象，概括出需要用統計學進行研究的有氣象、物理、化學、植物動物農業人類共七大類，實際上是明確提出了統計學是可應用于自然科學和社會科學的通用方法論科學，開拓了統計研究的新視野19世紀末，英國的卡爾。皮爾遜的“復相關和偏相關”理論、“矩估計”“X2檢驗”等一系列貢獻，將描述統計發展到一個新階段，使其有了較完整的體系。經過200年的發展，描述統計與推斷統計的基本內容逐漸形成

 

從統計學在這一階段的發展過程中可以看出：

 

第一，統計學起源于對社會現象的實質性研究，將概率論引入統計學后，統計學的性質發生了根本的變化，統計學由實質性科學過渡到通用的方法論科學。

 

第二，“政治算術”和“國勢學”對統計學的創立做出了重大貢獻，并在這一歷史階段占有學術優勢。

 

第三，“政治算術”、“國勢學”與數理統計學的研究領域不同，但己開始出現了逐漸融合的趨勢。例如，由政治算術學派英國的格蘭特開創的人口統計學一開始就成為數理統計學的重要研究領域之i?;而凱特勒把統計學作為一門通用科學，除研究自然現象外，還廣泛研究各種社會經濟現象

 

第四，統計學己由以收集數據資料為主轉變到初步的統計推斷，描述統計和推斷統計的基本內容正在形成，一些重要的統計思想和方法己初見端倪，但統計學仍主要在各縱向學科的層次上發展，統計學學科體系還不完整。

 

二)統計學和統計學學科體系的發展階段

 

從19世紀末20世紀初至今是統計學迅速發展并取得突破性成就的黃金時代從統計學初創階段起，各學派之間的學術爭論就沒有停止過，在本世紀一百年的時間里，統計學各學派在爭論中互相促進、互相融合，使統計學不斷得到發展

 

1.德國恩格爾、梅爾到美國查多克和德國弗拉斯科波的社會統計學使社會統計學由實質科學向方法論科學過渡①，也標志著社會統計學和數理統計學在方法論上的結合2從20世紀初開始，英國戈賽特的“小樣本t分布”?，費希爾的“F分布”“極大似然估計”“方差分析”與“試驗設計”③，內曼與小皮爾遜的“置信區間估計”與“假設檢驗”?，英國杰費萊和意大利菲納特系統發展并形成的“貝葉斯統計”⑤，費希爾創立的“信念學派”⑥，美國沃爾德的“統計決策函數”⑦以及隨計算技術發展而出現的“多元統計分析”“探索性數據分析”“現代時間序列方法”等等，使得推斷統計的理論研究和應用研究獲得了全面發展

 

3.19世紀后期開始，經濟統計學也進入了表現最豐富的時期，國民收入的測定、物價指數的編制時間數列分析經濟前景預測SNA的創立等等都促進了統計學在經濟領域中的應用和發展

 

4.在前蘇聯形成了社會經濟統計學，明確提出統計學是一門社會科學，以大量社會經濟現象的數量方面為研究對象，大量觀察法、分組法、指標法是它的基本方法，并以的哲學和政治經濟學作為其理論基礎，將統計學視為具有鮮明階級性的社會科學。在這一時期，我國的統計學走過了一段艱難曲折的道路考察統計學在這一階段的發展狀況，可以得出以下結論：

 

第一，統計學成為多分科、多層次的學科，描述統計與推斷統計的理論方法體系日臻完善同時，由于社會制度等原因，形成了數理統計學和社會經濟統計學兩門統計學并存的局面;而數理統計學在這一階段占有優勢地位

 

第二，數理統計學和社會經濟統計學在多年的爭論中逐漸形成了各自的理論和方法體系，從不同側面、不同角度為統計學向新階段的發展準備了必要的前提，做出了各自學科的貢獻再者，兩門統計學在爭論中相互滲透，在社會經濟統計的教科書和實踐中大量引入數理統計理論與方法，一些社會科學的思想方法也注入數理統計學的研究中。

 

第三，統計學的應用在這一階段發生了巨大變化統計應用的領域越來越寬廣，覆蓋了理、工、農、醫、文各個分科，己經很難提出一個不需要統計的領域統計應用的成果也越來越顯著。有人統計，在科學技術的重大進展中，自1900年以來有2/3來自定量研究和統計學的貢獻，1940年以來，定量研究和統計學占了5/逆。反過來，統計在各縱向學科中的應用研究又使得統計理論與方法向橫向學科發展

 

第四，第二次世界大戰后，受計算機、信息論等現代科學技術以及由現代科學技術引起的人類科學思想體系變革等各方面的影響，統計理論與方法一方面得到了迅速發展，另一方面又面臨著挑戰，在信息時代孕育著再一次變革(三)“大統計學”階段

 

近年來，我國統計界提出了“大統計學”的設想，1992年的中華人民共和國國家標準《學科分類與代碼》也將統計學列為一級學科這對提高統計學的學科地位、推動統計學學科的發展、建設統計學學科體系起到了很大的推動作甩

 

“大統計學”是一個不嚴格的用語，對于“大統計學”的內涵，聶皖生博士概括為五個方面：研究對象的擴大、統計方法的拓展、應用研究范圍的延伸統計學科地位的上升、統計理論研究與應用研究的融合②筆者以為，建設“大統計學”更重要的方面是統計基礎理論研究的深化在“大統計學”學科研究中，應進行系統的理論總結，提取和概括新的理論、方法和思想，而不是將社會經濟統計學數理統計學和其他統計學科簡單地結合或合并。“大統計學”的提出不是偶然的，它不是“統計學是一門還是兩門”之爭的延續，而是統計學在現代社會中發展的產物，是統計學及其學科體系進入一個新的歷史發展階段的征兆

 

一一社會經濟統計學數理統計學和統計學的其它一些學科，歷經數百年的發展己趨于成熟，形成了各自的理論和方法這些理論和方法，有些是共通的，如一些基本的統計思想和統計分析方法具有天然的血緣關系，可說是殊途同歸;有些理論和方法是相互借鑒的，如社會經濟統計學中引入大量的數理統計學的理論和推斷方法，數理統計學和其它一些科學技術統計學在研究一些社會系統工程項目時，也得到了社會經濟統計學的理論支持;有些理論和方法則是互補的，例如，在建設“大統計學”過程中，可進一步完善統計認識理論、統計邏輯思想、統計指標理論等，在綜合的過程中填補學科的空白從分化到綜合，是統計科學自身發展的趨勢。

 

一一現代化社會和現代科學技術的發展，正在逐漸打破數理統計學、社會經濟統計學以及其它統計學科之間的界限，時代呼喚著“大統計學”20世紀后半葉，人類社會和科學正在經歷著重大變革，幾百年來形成的科學思想體系受到嚴重的挑戰，社會、物理天文、生物、化學以至統計學中都發現了許多新的現象，如社會變遷、混沌現象、化學振蕩、耗散結構“測不準”原理等等，使得傳統科學思想體系顯得力不從心，難以應付在這種困惑面前，不少學科轉向哲學統計學以尋求答案因果決定論也正逐漸轉向統計決定論。統計學這門具有探索性的科學，以獨特的研究思想探索未知、探索未來，用統計規律逼近物理規律、逼近社會客觀發展規律統計學有可能成為21世紀社會和科學發展的基礎。但是統計學科縱向越分越細的分化、學科之間孤立分割的研究現狀，遠遠不能適應現代社會和現代科學技術的挑戰，無法解決困擾人類社會和自然界的人口資源、環境等各方面的困惑。

 

一一“大統計學”的提出，可能成為中國對統計學的貢獻“大統計學”是在我國特定歷史背景下提出來的首先，社會主義市場經濟體制的逐步建立科教興國戰略的實施和國民經濟信息化進程的加快，都對統計學提出了挑戰社會經濟統計學只有不斷豐富自己的理論和方法，數理統計學只有打破純理論和方法研究模式而在社會經濟領域的應用上下功夫，才能滿足改革開放的要求其次，社會經濟統計學和數理統計學在中國都得到舉世矚目的發展改革開放以來，社會經濟統計在國民經濟核算體系研究、投入產出研究、社會總供給與總需求的測算統計調查制度的改革等諸多方面取得一批豐碩的成果而且，中國社會經濟統計還面對這樣一個現實：有一支龐大的政府統計機構，有數百萬人的統計隊伍，有100多所大專院校設有社會經濟統計專業同時，我國的數理統計研究在國際上并不落后，很多研究成果己達到國際領先水平①建立“大統計學”是歷史的選擇，也是現實的選擇再次，社會經濟統計學與數理統計學有真誠合作的機遇嚴格講，多年來，社會經濟統計學與數理統計學之間的爭論并不是兩門統計學之間的爭論，而是社會經濟統計學界內兩種觀點的爭論社會經濟統計學與數理統計學并沒有開展過真正的學術爭論，這既是歷史的悲劇，也是現在合作的契機因此說，“大統計學”不是“大”在與西方統計的接軌上，而是可能成為中國對統計科學發展的貢獻

 

按照“大統計學”思想建設統計學學科體系，需要對統計學的研究對象、學科性質、理論基礎和方法體系重新思考總體而言，統計學是研究隨機現象大量數據資料的收集、整理、描述和分析的方法論科學，其目的是探索現象的數量規律性，是相對獨立的知識體系

 

(一)統計學的研究對象是大量隨機現象的數量表現

 

統計學研究的量不等同于哲學意義上的量，而是與之相聯系的數據資料，統計學研究的是隨機現象的數量表現一句話，統計學研究的是客觀現象的隨機變量這些本是簡明而又不爭的事實，但目前仍有一些觀點以此對“大統計學”提出質疑問題的關鍵是，社會經濟現象是不是隨機現象目前，完全否認社會經濟現象具有隨機性的觀點己不多見，但仍有觀點認為，社會經濟領域中既有隨機性現象，又有確定性現象筆者認為，這種觀點是正確的，但不能理解為社會經濟現象中一部分是隨機的，一部分是確定的;而應解釋為一方面是隨機的，一方面是確定的。

 

客觀現象為什么是隨機的，這是本體論的問題，本文不作探討。是不是隨機的，是認識論的問題，屬于統計學研究的范疇客觀現象的隨機性包括客體本身的不確定性和主體對客體認識能力的局限性而產生的不確定性，二者往往是相互交錯的。何謂隨機性呢?簡言之，是在給定的一組條件下，某現象可能出現的結果不止一個且事先無法肯定。具有隨機性的現象要滿足三個條件：一是在相同的條件下，它可以在大量觀察中反復發生，重復出現;二是它的結果有多種可能性;三是某一次觀察出現何種結果事先無法肯定這三個條件也是判斷客觀現象是否具有隨機性的標準。

 

任何一種社會經濟現象，其數量結果，都可以在人的有意識的活動中，即主體控制的在一定時期內大體相同的條件下反復發生，重復出現每一次統計調查的結果，包括抽樣調查和其它調查方式取得的數據，都是可以反復發生的結果的一次實現而且社會經濟現象的數量結果不論事先預測得多么準確、計劃得多么周密、控制得多么嚴格，也必定會有多種可能性計劃規定經濟増長率控制在，實際統計結果不多不少正好等于10%，這只能是一種巧合。正是由于一個現象有多種可能結果，所以某次統計調查出現哪一種結果事先無法肯定因而，社會經濟現象是典型的隨機現象，其數量表現為隨機變量。

 

社會經濟現象雖然是隨機的，但并不是虛無飄渺、捉摸不定的，當試驗或觀察結果充分大時，隨機性就轉化為確定性，即呈現出統計規律丨性隨機性和確定性是客觀現象對立統一的兩個方面

 

一一客觀現象可能出現的結果會有多種且事先無法肯定，因而它是隨機的，但它的結果必定依一定的統計分布出現，必定表現為一定的統計規律，因而它又是確定的。

 

一一客觀現象的某種結果在被觀察之前是否會出現也是不能準確預知的，因而它是隨機的;但它的結果在統計觀察后一旦出現，就轉化成一個實實在在的量，一個不會改變的原始數據，因而它又是確定的

篇(5)

關鍵詞：生物統計學；教學；研究生；科研能力

中圖分類號：G642.3 文獻標識碼：A

基金項目：江蘇省研究生教育教學改革研究與實踐課題“研究生教育質量文化建設的研究與實踐――以揚州大學為例”（JGZZ15_100）。

作者簡介：孫 偉（1972―），男，江蘇睢寧人，教授，博士，揚州大學研究生院副院長，研究方向：動物遺傳育種與繁殖；

呂曉陽（1992―），男，江蘇無錫人，揚州大學碩士研究生，研究方向：動物遺傳育種與繁殖。

生物統計學是農學、生物科學等專業學科重要的專業基礎課，是關于科學試驗的設計、實施、試驗數據的收集、整理、分析以及結果解釋和推斷的一門科學。[1]生物統計學包含了正確地設計試驗和收集數據的方法，也包含了如何正確地整理和分析數據、最后得出科學結論的方法。學生通過本門課程的學習，應具備正確處理和分析試驗數據的能力，具有統計思維，開闊的思路，可以利用生物統計學原理指導實驗設計。揚州大學的生物統計學課程主要針對農學院、動物科學與技術學院、獸醫學院、園藝與植物保護學院、生物科學與技術學院等本科生及研究生。近年來，在該課程的教學過程中，筆者注重將教學與科研相結合，不僅把它作為專業基礎課，還把它作為研究生培養科研素質和邏輯思維的重要工具。

一、生物統計學課程對培養研究生科研能力具有重要作用

1.對研究生歸納推理思維的培養

具有生物統計學歸納推理思想能提高學生素質，并有利于加深學生對生物統計學知識的理解以及提高學習效率。在掌握了生物統計學的基本知識并且能熟練運用后，面對一些問題時，學生可以先通過統計學去分析，通過統計學思路逆向設計實驗方案。比如驗證FecB基因對產羔數的影響，通過統計分析比較有FecB基因的母羊的產羔數與無FecB基因的母羊的產羔數之間有無顯著差異，就可以設計實驗先檢測母羊中是否含FecB基因，再查閱相關資料，這樣就能制訂基本的實驗設計框架。生物統計學給了學生一個不同尋常的思維方式，使得學生的科研過程更加輕松、準確。

2.研究生科研素質的培養

研究生科學素養的培養主要體現在發現問題與科研課題設計、實施等方面。生物統計學由試驗設計和統計學方法兩個部分組成，通過試驗設計能提高研究生設計科研課題試驗方案的能力，利用統計學方法能對課題結果進行分析。[2]

生物統計學中使用的統計分析方法會導致試驗誤差，而試驗誤差是影響統計假設結果的重要因素。試驗誤差主要來源于試驗材料的差異、試驗操作水平以及外界因素的影響，試驗誤差控制包括保持試驗材料一致，最佳的試驗設計，試驗中只保持唯一差異原則等，[3]因此，研究生在研究工作中可通過各種方法降低試驗誤差、提高試驗精度，使研究生在科研中做到采樣認真，操作仔細，善于思考，從而達到提高研究生的科研素質和水平的學習目的。同時，在科研工作中，研究生選擇不同的統計方法進行試驗，能讓學生弄清各種統計方法的內涵，還能使學生準確靈活地運用統計學方法發現試驗材料中的潛在信息，從而更好地進行研究。

二、生物統計學教學過程中需要注意的問題

1.采用靈活多樣的教學方式，培養創新人才

教學內容和課程體系是人才培養的主要落腳點，是學生獲取知識的來源，根據現代科研的教學信息和教學內容開展教學是提高教學質量和提高學生科研能力的保證。[4]在教學過程中要根據學生需要的不同，有針對性地選擇一些內容進行講解，并結合本專業自身的特點，形成具有本專業特色和滿足學生實際需要的課程內容。在實際的授課過程中，應掌握一元統計方法、方差分析、回歸分析等基本方法。

生物統計學是既需要理論支撐也需要進行實踐的一門課程，所以在學習理論課程的同時，增加實踐課是必不可少的。開展統計軟件的學習，能擴大學生的視野，提高學生素質。理論課程教學時數并不能達到所需的教學內容，為此，通過統計軟件的學習，可起到以點帶面，提高學習質量的作用。實踐課程采用統計分析軟件SPSS、SAS以及MATLAB軟件來進行生物數據分析，它們各有特點：SPSS操作性大，無須編程；SAS需要簡單程序，功能更加強大；MATLAB具有強大的矩陣運算程序和自編程序的功能。結合實際問題選擇合適的數據處理方法在生物統計學學習中很有必要。[5][6]

2.采取更加自主的教學方法與教學手段

生物統計學主要以概率論和數學統計為基礎，理論抽象，學習時需要很強的邏輯思維能力以及掌握復雜的運算方法，為此在本課程的教學中可以采取以下幾個解決方法。

（1）注重啟發式教學。在教會學生如何搜集、整理數據的同時， 還要教學生學會分析數字背后的含意，要求學生能全面分析問題，通過發散思維解決問題。如在平均數的教學中，可以通過直觀性的次數分布以及現實生活中班級男同學的平均身高、全班英語平均成績等實例使學生正確地理解和使用統計方法；講解t分布時可以通過畫直角坐標看圖進行分析講解，將抽象的問題具體化呈現出來。通過諸如此類的教學方法，學生會更加容易掌握教學內容。生物統計學教學中采用實例法、圖示法等能提高學生的理解能力，達到培養目標。

（2）將多媒體課件與板書相結合進行教學。傳統板書教學相對其他教學手段雖然費時，但針對一些重要的統計學相關公式的推導和證明，則有著其他教學形式不可比擬的優勢，能讓學生在老師的帶領下有足夠的時間理解和消化教學內容。多媒體課件演示具有內容豐富、信息量大、有層次感、抽象問題具體化的特點。在教學過程中，教師應利用圖片、影像、聲音甚至不同字體顏色和背景來吸引學生注意力，從而形象生動地進行教學。[7]將傳統板書與多媒體結合來開展教學，不僅能保證學生跟上教學進度，還能向學生傳遞相關的教學信息，使學生清晰、直觀地掌握抽象的概念，提高學生分析和解決問題的綜合能力。

（3）借助科研案例進行教學，激發學生學習積極性。學習生物統計學的目的在于更好地進行科研，在教學過程中，將生物統計學中的各種分析方法結合本專業具體案例進行教學和解析，利用案例能讓學生更清晰了解分析方法的使用技巧，在課堂上學以致用。通過熟知的理論和前沿研究，讓學生切實認識到生物統計學在生命科學研究中的作用，深刻認識到學習生物統計學的重要性，從而激發學生學習積極性，從被動接受變為主動學習。

（4）運用連貫式教學手段，充分理解教學內容。生物統計學的連貫性非常強，每節課都要將之前學到的知識進行梳理、總結、鞏固，并且通過之前所學引出新的內容，使得學生頭腦中有一個連貫的體系，教學內容難度層層遞進，充分把握之前的內容，再由淺入深讓教學內容更具連貫性，幫助學生理清思路，融會貫通，使學生從“學”到“會”，完整地掌握教學內容。

（5）通過網絡平臺進行教學。學生與老師之間的交流時間并不長，甚至很短，交流上的困難造成學生在課堂上留有的問題不能得到及時解決，久而久之問題越積越多，就會影響學生的學習積極性，教學質量得不到提高，甚至會下滑。利用網絡平臺可以加強學生與老師間的溝通，老師不僅可以將每一章的內容到網上，以便于學生及時掌握重難點知識；而且能加強師生間溝通， 學生可以通過教學平臺提問，老師可以通過平臺對學生的問題進行及時的回答并且布置作業，師生間的交流加強，使得課程體系更加完善。

3.筆試與實踐相結合的考核方式

以往生物統計學采用閉卷筆試考試方法，主要注重對書本理論知識和方法的考核，這種考核方式可能會導致學生突擊復習，死記公式，并不能完全掌握各種統計方法。由于生物統計學是一門實踐性非常強的課程，所以除理論筆試外，還有計算機考試，在計算機上進行試驗設計、統計假設測驗和統計推斷，并對統計分析結果進行解釋分析，這樣可以加強學生平時對實際操作的重視。將平時作業以及上機時實際的軟件操作技巧和統計分析結果作為一部分成績，這種考核方式不僅能使學生掌握理論知識和方法，也能提高學生使用統計軟件解決實際問題的能力。

4.科研教學相互促進

將科研成果運用到教學之中，結合實際運用的需要，使教學與實踐緊密結合。教學過程中以實際科研為例，做到隨堂學，隨堂用，同時可加深學生對統計理論的理解，從而不斷地利用統計學知識對實際問題進行探討，從而解決問題，加強學生對統計學知識的重視，促使學生在撰寫論文時自覺地運用統計學，從提高論文質量提高寫作水平。

參與科研，使學生將已掌握的生物統計學知識在科研中發揮作用，除課堂教學外，到生產實踐第一線設計試驗、收集數據和進行統計學分析，加深對理論知識的理解。例如在驗證FecB基因是否對產羔數有影響時，在試驗前應正確選擇試驗設計方法，在實驗過程中控制試驗條件差異，保持唯一差異原則，并獲取正確的試驗數據，選擇合適的統計分析方法進行分析。將理論運用到實際科研中可以使得學生在不斷摸索中更加深刻地理解和運用統計學知識，在運用所學知識解決實際問題過程中能培養自身的統計思維，逐漸靈活使用統計方法，在實際操作中不斷熟悉、掌握統計學方法。同時統計學的優勢提高了學生學習的積極性，能更自主地利用統計學去提升自己的科研能力。

參考文獻：

[1]楊澤峰，張恩盈，徐辰武，等.《生物統計與試驗設計》課程建設與學生科研素質培養[J].中小企業管理與科技（下旬刊），2013，（10）.

[2]任 妍，許海霞，程西永，等.農業院校生物統計學教學改革探討[J].現代農業科技，2014， （4）.

[3]李 輝，蔡惠芬，施曉麗.《生物統計附試驗設計》課程教學實踐探討[J].時代教育，2014，（8）：45-49.

[4]李玉閣.“生物統計學”課程教學初探[J].生物學雜志，2006，23（5）：52-56.

[5]李玉紅，陳 菊，黎嬌凌.提高《生物統計學》學習效果之初探[J].黔南民族師范學院學報，2014，34（6）：99-101.

篇(6)

在中國，統計學經過幾十年的發展，于2011 年成為一級學科，這標志中國的統計學正進入一個新的全面發展階段。與此同時，不少人對統計學的一些分支，特別是經濟統計學、計量經濟學和數理統計學這些學科的定位、作用以及它們之間的相互關系與發展前景的認識并不一致，在某些方面可能存在認識誤區，甚至將經濟統計學和數理統計學的發展對立起來。這些認識誤區的產生，有其歷史的原因，也有現實因素的影響。但是，這不利于統計學的發展。因此，有必要厘清統計學科內部分支，特別是經濟統計學、數理統計學、計量經濟學與經濟理論等之間的相互關系及其發展前景。本文的主要目的，是從統計學與經濟學統一的視角，論述統計學各個分支，特別是數理統計學、經濟統計學、計量經濟學和經濟理論( 包括數理經濟學) 各自的學科定位、作用，以及這些學科之間的相互關系。本文的分析表明，作為現代統計學的一個重要發展方向，數理統計學在中國正在迅速興起。在經濟學中，經濟統計學和計量經濟學由于與經濟理論的密切結合，在量化描述經濟現象并透過現象揭示內在經濟規律的過程中發揮著重要作用，兩者一起構成了經濟研究特別是實證研究完整的方法論，其中經濟統計學作為測度方法論是經濟實證研究與計量經濟學的前提條件與基礎，有其深厚的學科根基以及廣闊的發展前景，不可替代。

作為統計推斷的一般方法論，數理統計學的發展不會弱化經濟統計學與計量經濟學在經濟學中的方法論作用，相反地，隨著這些學科之間的交叉與融合，經濟統計學與計量經濟學將得到迅速的發展，從而進一步提升中國經濟實證研究的水平與科學性。本文的結構如下: 第二部分分析并論述統計學、概率論、數理統計學、經濟統計學、計量經濟學以及經濟理論( 包括數理經濟學) 等學科之間的相互關系，特別是它們的區別與聯系。第三部分討論經濟統計學的主要特點，以及其在經濟研究與經濟管理中發揮的基礎性作用。第四部分討論發展經濟統計學的主要途徑。第五節是結論。

二、經濟統計學與計量經濟學等相關學科的相互關系

統計學是一門關于數據的科學，是關于數據的搜集、整理、加工、表示、刻畫及分析的一般方法論。統計學就其研究范疇來說，包括描述統計學( descriptive statistics ) 與推斷統計學兩大領域。描述統計學主要是數據搜集、整理、加工、表示、刻畫和分析等，包括概括性的數據處理與分析; 而推斷統計學則是基于樣本信息，對產生樣本數據的母體或系統進行推斷的方法論科學?，F代統計學的迅速發展有兩個主要歷史原因，一是各個國家、政府和社會部門基于管理目的搜集社會經濟信息的客觀需要; 二是數學學科中的概率論的發展。在人類社會中，數據搜集的歷史非常悠久，描述統計學特別是數據搜集、整理、描述、刻畫與分析的重要作用是不言而喻的。數據的搜集及數據質量本身是任何有意義的數據分析的基礎與前提。沒有高質量的數據，任何數據分析及其結論將毫無意義。在當今信息爆炸時代，如何用簡潔、方便、易于解釋的方式，從大量復雜數據中概括其最有價值的信息，也是描述統計學的一個重要作用。

但是，現代統計學的發展及其在自然科學與人文社會科學中很多領域的應用，主要是由概率論的產生與發展推動的。概率論的產生最初主要是對賭博研究的需要，后來成為研究不確定性現象最主要的數學工具，廣泛地應用于自然、工程、社會、經濟等各個領域。在統計應用中，人們一般無法獲得整個母體的信息，而只能搜集到母體的一部分信息，即樣本信息，其主要原因是因為獲取整個母體信息的成本太高、時間太長或者因為客觀原因而無法獲得。因此，人們只能從有限的樣本信息推斷母體的規律特征。在這個推斷過程中，概率論對描述樣本信息與母體規律特征之間的關系提供了一個非常有用的數學工具; 更重要的是，它對基于樣本數據的統計推斷所獲得的結論能夠給出某種可靠性描述。這奠定了推斷統計學的科學基礎，也是統計推斷區別于其他形式的推斷( 如命理師根據手相或面相等樣本信息推斷一個人一生的命運) 的最為顯著的特點。

因為這些原因，概率論的發展極大地推動了推斷統計學的發展，特別地，概率論提供了很多數學概率模型，可用于對母體的概率分布進行建模。因此，統計推斷就轉化為從樣本數據推斷數學概論模型參數值以及其他重要特征等信息。這樣，推斷統計學就主要表現為數理統計學的形式。數理統計學有兩個主要內容，一個是模型參數的估計，另一個是參數假設的檢驗。經過幾十年的發展，數理統計學發明了很多推斷理論、方法與工具。這些推斷理論、方法與工具能夠從樣本信息推斷母體特征、性質與規律，并提供所獲結論的可靠性判斷。由于自然科學與社會科學大多是從實驗數據或觀測數據推斷所研究的系統或過程的內在規律，因此，數理統計學被廣泛而迅速地應用于各個學科和領域的實證研究。數理統計學之所以成為現代統計學的一個重要的發展方向，就是因為它作為一門嚴謹的實證研究方法論，符合人類科學探索的過程與需要，即從有限樣本信息推斷系統或過程的性質與規律。隨著中國科學的發展與研究水平的提高，包括人文社會科學在內的各個學科，對實證研究的方法論的需要將與日俱增。

因此，統計學特別是數理統計學今后將得到日益廣泛的應用與迅速的發展。描述統計學幾十年來也有長足的進展，在包括實驗或調查方案設計，數據的搜集、整理以及分析，無論在方法論、調查手段還是工具方面，都有極大改進。數據挖掘作為一門關于數據分析方法與技術的新興學科，可視為描述統計學的范疇。在描述統計學和推斷統計學之間，描述統計學發揮著基礎性作用，因為描述統計學牽涉到數據的搜集、解釋、整理、測度、表示、刻畫與分析，而數據及其質量是推斷統計學結論科學性的重要前提和基礎。描述統計學在刻畫數據特征時所使用的一些統計方法與統計量，也是推斷統計學的基礎工具。與描述統計學相對應，經濟統計學是對經濟系統中各個主體、部門、變量和各種經濟現象的一種數量描述。經濟統計學的本質是經濟測度學。經濟統計學可視為描述統計學的一個分支，但不是描述統計學在經濟學領域的簡單應用，而是描述統計學和經濟理論的有機結合。前蘇聯以及中國改革開放前的計劃統計，特別是部門統計，就是在社會主義計劃經濟理論和實踐基礎上建立起來的。隨著中國經濟從計劃經濟模式轉為市場經濟模式，部門統計乃至計劃統計越來越不適用于描述中國經濟的實際運行。經濟統計學需要經濟理論的指導。這其實是著名經濟統計學家錢伯海( 1997)在他的晚年將精力從研究經濟統計學轉向研究社會勞動價值論的主要原因，因為傳統社會主義計劃經濟理論已經落后于中國經濟轉型以及中國經濟統計學發展的需要。經濟統計學主要是在描述統計學和經濟理論兩者基礎上發展起來的，具有統計學與經濟學雙重學科屬性。

由于研究對象經濟系統的復雜性，經濟統計學中量化描述經濟現象與測度經濟變量的理論、方法與工具，比描述統計學標準教科書所介紹的理論、方法與工具要豐富和復雜得多。這也是經濟統計學的魅力所在。同經濟學可劃分為宏觀經濟學與微觀經濟學一樣，經濟統計學也可劃分為宏觀經濟統計學、中觀經濟統計學和微觀經濟統計學。所謂宏觀經濟統計學就是國民經濟統計學，主要是搜集和整理整個國民經濟運行全過程的所有數據信息，對包括存量與流量、總量與結構、國內與國外，靜態與動態等各種方面進行量化描述與分析。

微觀經濟統計學也稱為企業經濟統計學，主要是對企業本身各種經濟活動、經濟行為、經濟現象進行量化描述。以企業財務為主要對象的會計學，在某種意義上是微觀經濟統計學的一個重要組成部分，即企業財務統計學。所謂中觀經濟統計學，是指對介于整個國民經濟與企業之間的中觀部門，如政府部門、產業部門，不同地區的經濟活動和經濟現象進行以數據為基礎的量化描述。與經濟統計學密切相關的一門學科是計量經濟學。計量經濟學假設經濟系統是一個隨機過程，服從某一客觀運行規律; 任何觀測經濟數據，都是從這個隨機經濟系統產生出來的。計量經濟學的主要任務就是基于觀測經濟數據，以經濟理論為指導，利用統計推斷的方法，識別經濟變量之間的因果關系，揭示經濟運行規律。有關計量經濟學的學科定位與方法論作用，可參看洪永淼( 2007，2011)，李子奈和齊良書( 2010)。

可以說，計量經濟學是推斷統計學在經濟學的應用，但并不是簡單的應用，而是統計推斷理論和經濟理論的有機結合。

首先，在數理統計學中，統計推斷是通過數學概率模型對樣本數據建模。在計量經濟學中，計量經濟模型不僅僅是數學概率模型，其模型設定需要經濟理論的指導( 如選擇哪些經濟解釋變量) 。

其次，數理統計學的一些方法論并不能直接用于對經濟數據的統計推斷，因為經濟數據有其特殊性。比如很多高頻金融數據，有所謂的波動聚類現象( volatility clustering) ; 在勞動經濟學中，很多數據存在所謂的內生性，這種內生性對識別經濟變量之間的因果關系造成很大困擾。另外，一些計量經濟模型，如宏觀經濟學和金融學領域的動態資產資本定價模型( Hansen、Singleton，1982)，是通過歐拉方程條件矩刻畫的，其中經濟理論( 如理性預期理論) 并沒有假設相關經濟變量的概率分布已知。因此，數理統計學沒有現成的方法可用于估計、檢驗這個模型。這就是為什么2013 年經濟學諾貝爾獎得主Hansen( 1982)提出廣義矩( GMM) 估計方法的原因。

第三，使用什么樣的計量經濟模型，要由所研究的經濟問題來決定。什么時候需要用回歸模型，什么時候需要用波動模型，什么時候需要用整個概率分布模型，這并不是由研究者個人隨其偏好而定，而是取決于所研究的經濟問題的本質。例如，用歷史數據研究市場有效率理論以及資產收益率的可預測性時，合適的計量經濟模型是時間序列回歸模型( 即條件均值模型) 。這是因為預期收益率可由條件期望來刻畫( 陳燈塔和洪永淼，2003)。

第四，計量經濟學是經濟計量模型的推斷方法論，包括如何估計參數和進行檢驗參數假設，判斷模型是否正確設定，以及如何進行經濟解釋。參數假設與原始的經濟假說既密切相關又有區別。經濟學家關心的是經濟理論、經濟假說的正確與否，為此必須首先將經濟理論和經濟假說轉化為可檢驗的計量經濟模型的參數假設，然后利用經濟數據進行參數假設檢驗，并解釋參數假設檢驗結果的經濟含義。計量經濟學建立在經濟觀測數據的基礎上，即建立在經濟統計學的基礎上。經濟統計學對經濟變量和經濟現象進行量化測度，這些測度首先表現為經濟數據。經濟數據是計量經濟學實證研究的原材料。計量經濟學的推斷結論的科學性很大程度取決于原材料即經濟數據的質量優劣。

絕大多數經濟數據是現實經濟生活中的觀測數據，不能用可控的實驗方法獲得，因此經濟數據的測度具有巨大的挑戰性。同時，由于經濟觀測數據的不可實驗性，計量經濟學需要一些基本假設，如假設經濟系統是一個隨機過程，經濟觀測數據是經濟隨機系統的一個( 偶然) 實現，經濟隨機系統滿足某種平穩性或同質性條件，等等。這些假設是否符合客觀經濟現實也會影響計量經濟實證研究結論的科學性。對經濟變量、經濟現象的準確測度，是經濟實證研究的先決條件與基礎。沒有高質量的經濟數據，任何經濟實證分析及其結論將毫無意義。

與此同時，經濟統計學可以揭示、刻畫重要經濟變量的性質以及它們之間的數量關系，也就是通常說的典型經驗特征。這些典型經驗特征實際上是經濟實證研究與經濟理論創新的重要基礎與出發點。測度與刻畫經濟變量的數據特征，包括它們之間數量關系的特征，是經濟統計學的范疇。如何更進一步地揭示經濟變量之間的因果關系以及內在規律，則需要經濟理論與統計推斷。經濟理論在某種意義上就像概率論一樣，可以指導對經濟現象的建模。因此，在經驗典型特征事實基礎上，以經濟理論為指導，對經濟現象進行建模( 所建模型即為計量經濟模型) ，并基于經濟觀測數據對計量經濟模型進行統計推斷，從中找出經濟變量的因果關系及經濟運行規律，并解釋經驗典型特征事實。這是計量經濟學的范疇?？梢钥闯觯嬃拷洕鷮W是經濟統計學、經濟理論( 包括數理經濟學) 與數理統計學三者的有機結合，是一個交叉學科。正如著名計量經濟學家Goldberger( 1964)指出的，計量經濟學可以定義為這樣的社會科學: 它把經濟理論、數學和統計推斷作為工具，應用于經濟現象的分析。

隨著中國經濟學研究從定性分析為主轉為定量分析為主，特別是轉為實證研究為主，可以預計，計量經濟學作為實證研究最主要的方法論，將發揮越來越重要的作用。綜上所述，經濟統計學和計量經濟學有不同的研究對象和研究范疇。經濟統計學是對各種經濟現象、經濟行為和經濟主體的一種量化描述，其本質是經濟測度學。而計量經濟學是在觀測經濟數據的基礎上以經濟理論為指導進行計量經濟學建模與統計推斷，從而檢驗經濟理論和經濟假說的有效性與正確性，并揭示經濟變量的因果關系和內在經濟運行規律。

很明顯，經濟統計學是計量經濟學的重要前提與基礎。經濟統計學和計量經濟學兩者結合在一起，構成了經濟實證研究的完整的方法論。經濟統計學是經濟研究的基礎方法論，是整個經濟研究過程中的一個前置環節。計量經濟學的推斷方法，包括計量經濟學模型的構建( 由經濟理論指導) ，模型參數的估計、檢驗及其經濟解釋，是經濟實證研究的主要內容。1970 年經濟學諾貝爾獎得主薩繆爾森曾說過，計量經濟學可以定義為實際經濟現象的數量分析，這種分析基于理論與觀測的并行發展，而理論與觀測又是通過適當的推斷方法得以聯系。換言之，計量經濟學是建立在經濟理論和經濟測度兩者基礎上的，而經濟理論和經濟觀測又是通過統計推斷方法，即通過數理統計學而聯系在一起。與經濟統計學一樣，計量經濟學同樣具有統計學與經濟學兩種學科屬性，并不是數理統計學的一個分支。以上各個相關學科之間的關系，可用圖1 表示。

三、經濟統計學的地位與作用

前文分析指出，經濟統計學是對經濟現象的量化描述與對經濟變量的測度，而計量經濟學則是在觀測經濟數據的基礎上，以經濟理論為指導，結合統計推斷，揭示經濟變量的因果關系與經濟運行規律。經濟統計學和計量經濟學一起，構成經濟實證研究完整的方法論，其中，經濟統計學是經濟實證研究與計量經濟學的重要方法論前提，它起著一種基礎性方法論的作用。那么，經濟統計學在社會經濟管理和經濟研究中具體能夠發揮什么樣的作用呢?

首先，作為經濟測度學，經濟統計學用數字描繪經濟系統的各種經濟現象、各個經濟主體、各個經濟部門、各個經濟層面在不同時間的動態立體圖景。Samuelson 和Nordhaus( 2000)指出，雖然GDP 和國民經濟核算似乎有些神秘，但它們是20 世紀最偉大的發明。如同人造衛星探測地球上的氣候，GDP描繪出一幅經濟運行狀況的整體圖形。這種對經濟現象的數字描述，為經濟學者、政府官員、企業家以及社會公眾了解整個經濟現狀以及進行相關的經濟決策，提供了非常有價值的信息?？梢哉f，在現代經濟學中，宏觀經濟學和微觀經濟學是經濟理論的基礎，而在經濟統計學中，國民經濟統計學是宏觀經濟學的統計版本，企業經濟統計學則是微觀經濟學的統計版本。宏觀經濟學和微觀經濟學是對經濟系統的理論描述，而宏觀經濟統計學和企業經濟統計學是對經濟系統的一種現實描述，以數量的形式描繪了整個經濟運行的實際狀況。

第二，統計學有一個重要思想，是通過構造簡單、方便、易于解釋但又具有科學性的統計方法與統計工具，從大量數據中概括其最主要特征與最有價值信息。經濟統計通過收集每時每刻都在產生的大量經濟數據并且進行分析，從中獲取最有價值的信息，這是經濟統計的最主要任務與最主要功能。在信息爆炸時代，從海量數據中總結有價值的信息，并及時地以簡單、方便、易于解釋的方式將信息傳遞給政府官員、經濟學者、企業家、社會公眾，這些重要經濟信息是政府宏觀經濟管理與決策、企業微觀管理與決策及社會公眾了解社會經濟現象的重要基礎。舉幾個例子: 第一個例子，各國中央銀行的一個重要任務，是控制通貨膨脹。根據通貨膨脹率的變化趨勢，及時調整央行的貨幣政策，而通貨膨脹率，主要是CPI 的測度，其有效性、精確性與科學性是央行制定政策的依據。第二個例子是經濟增長率。GDP增長率是政府進行宏觀經濟決策與經濟管理的一個主要目標，是衡量經濟發展的一個重要指標。如何測算GDP 是一個重要問題。第三個例子是如何測算中國的人力資本( human capital) ，這也是一個具有挑戰性的問題。一段時間以來，社會公眾對官方的經濟統計數字經常表示質疑，這種質疑一方面表明，中國經濟統計學家與經濟統計工作者還需要做大量的解釋工作和改進工作，另一方面也表明經濟統計學知識在中國的普及勢在必行。

第三，經濟統計學是經濟研究特別是實證研究的前提與基礎。經濟統計學提供的數據質量的優劣，直接影響實證研究結論的科學性。眾所周知，經濟學研究的最主要任務是通過對所觀察到的各種經濟現象進行理論思維與理論創新，揭示經濟運行規律。經濟統計學可以從觀測經濟數據中找出重要的經濟變量之間的數量關系。這些數量關系構成經驗典型特征事實。經驗典型特征事實是對復雜經濟現象的一種概括性刻畫，是經濟學實證研究與理論創新的重要基礎。在宏觀經濟學中， Phillips( 1958)從英國宏觀經濟數據中發現貨幣工資增長率和失業率之間存在負相關的關系，這后來被轉化為刻畫通貨膨脹與失業率之間的負相關關系并稱為菲利普斯曲線。菲利普斯曲線作為宏觀經濟學的一個經驗典型特征事實，構成了凱恩斯以后宏觀經濟學理論發展的基礎。所有宏觀經濟理論都必須能夠解釋為什么通貨膨脹和失業率之間存在負相關關系。上個世紀70 年代，以美國為代表的西方經濟陷入了滯漲階段，菲利普斯曲線變為正斜率，這個新的經驗典型特征事實推動了后凱恩斯宏觀經濟理論的發展。另一個例子，是由Mehra 和Prescott( 1985)提出的所謂證劵風險溢價之謎( equityrisk premium puzzle) ，即美國證券市場收益率遠高于無風險債券市場收益率。這一經驗典型特征事實，對宏觀經濟學與金融學領域的資本資產定價理論的發展起著巨大的推動作用。

在微觀經濟學中，有所謂的恩格爾曲線，即一個家庭消費所占的比例隨收入的增加而逐漸減少。這是恩格爾通過微觀經濟統計數據發現的經驗典型特征事實。在金融學方面，早在1960 年代，金融經濟學家就發現，股票市場存在波動聚類現象，即今天一個大的波動，明天常常伴隨另一個大的波動; 今天一個小的波動，明天常常會伴隨一個小的波動，這兩種變化交替進行，而不是大小波動均勻分布。2003 年經濟學諾貝爾獎獲得者Engle( 1982)提出的著名的ARCH 波動模型之所以流行，一個重要原因是它可以解釋金融市場波動聚類這個重要經驗典型特征。在中國，引起中國經濟學者、政府官員和社會公眾關注的很多重要經濟問題，其實都有經濟統計學的貢獻。

例如，經濟學家在分析中國經濟統計數據過程中發現，勞動收入在整個國民經濟收入中所占的份額在過去近20年中逐步降低。這個經驗典型特征事實成為一段時間以來中國經濟學者的熱門研究課題。中國經濟研究特別是實證研究水平的提升，關鍵就是要能夠在細致、準確地搜集與分析中國經濟數據的基礎上，總結反映中國經濟在轉型期的經驗典型特征事實，在此基礎上提出經濟轉型理論解釋中國經濟的運行及發展趨勢，并運用計量經濟學方法驗證經濟理論的有效性。如果中國經濟學能夠遵照這種研究范式，那么中國經濟學的研究水平將得到很大提升，并對經濟轉型理論做出自己創新性的貢獻。但是，目前中國經濟統計學家、計量經濟學家和經濟學家在總結中國經濟經驗典型特征事實方面，做得還很不夠，對重要經驗典型特征事實在經濟研究與理論創新過程中的作用與重要性，也認識不足。

第四，經濟測度對計量經濟學的學科發展有重要的推動作用。首先，經濟測度的質量決定了計量經濟學實證分析結論的科學性。其次，經濟數據，特別是經濟數據的類型，對計量經濟學學科發展影響巨大。舉幾個例子: 首先是經濟數據觀測的誤差( measurement errors) ，對計量經濟學的推斷，包括參數估計和參數假設檢驗，有很大的影響，如導致不一致的參數估計。為了研究測度誤差的影響，計量經濟學很早就有了一個分支，即變量誤差的計量經濟學。當然，變量誤差也可能由其他因素而非測度誤差引起。第二個例子是時間序列計量經濟學的發展。Nelson 和Plosser( 1982)在一個實證研究中發現，絕大部分宏觀經濟時間序列，包括GDP、CPI和股票價格，都是非平穩時間序列。這對當時以平穩時間序列作為主要研究對象的時間序列計量經濟學提出了挑戰，因為平穩時間序列計量經濟學的理論與方法，不適用于分析非平穩時間序列。

后來的單位根和協整等現代時間序列經濟學理論，就是為了研究非平穩時間序列而發展起來的。第三個例子是不完全識別計量經濟學( partialidentification econometrics) 。在微觀經濟數據中，有一些經濟變量不能獲得精確測度，比如在美國問卷調查一個人或家庭收入時，因各種原因只能調查收入處于哪個區間，不能獲得一個精確測度。這種不精確經濟測度，對計量經濟學實證研究造成了很大影響。特別地，在估計計量經濟模型參數值時，不能獲得點估計，只能得到區間估計。這種統計推斷的方法催生了一個新的計量經濟學分支，即部分或不完全識別計量經濟學。第四個例子，在大數據時代，各種以前沒辦法獲得的數據，現在通過現代信息技術可以得到，比如在金融市場，可以獲得每筆交易數據，即tick by tick data，每次交易的價格、交易量以及交易的時間點，都可以完整地記錄下來。這種新型的交易數據，包含很多交易行為和市場微觀結構的信息。除金融市場外，超級市場或商店通過信用卡完成的交易，其交易以及交易者的信息，也同樣可以獲得。對這種實時交易數據進行計量經濟學建模及推斷，產生了一個新的計量經濟學分支超高頻數據計量經濟學( econometrics ofultra-high frequency data ) 。更多討論參見Engle( 2000)和Engle Russell( 1998)。

最后一個例子是面板數據。以前大部分經濟數據，要么是時間序列數據，要么是橫截面數據。現在，越來越多的二維數據，即對每個橫截面單位( 如個人、家庭、國家等) ，可以在不同時期跟蹤并測度。這種二維數據稱為面板數據。一個很著名的例子，是美國密歇根大學PSID 調查數據。這個數據庫調查了很多美國的個人和家庭，而且在不同時期跟蹤測度，對研究美國勞動力市場與收入分配發揮了重要作用。這種數據推動了面板數據計量經濟學的發展。實際上，不僅是面板數據，現在也可每天觀測到一個曲線，如IBM 股票價格每天從開盤到收盤隨時間變化的曲線，又如不同城市每天溫度隨時間變化的曲線，這些在統計學上稱為函數數據，有相應的統計模型，更多討論參見Ramsey 和Silvema ( 2005)。上面幾個例子表明，數據的類型，即經濟測度的類型，在很多方面都推動了計量經濟學學科的發展，這其實是經濟統計學對計量經濟學發展的影響和重要貢獻。第五，一個多世紀前，有一位美國學者說過，統計思想與統計思維總有一天會和要求一個人能夠讀、寫一樣，是一個人在現代社會中所具備的基本能力。培養大量具有經過系統訓練的經濟統計人才，對完善一個國家的治理體系與提高治理能力是非常重要的。中國經濟統計學的一個重要任務就是培養大量高素質、具有系統的經濟統計學訓練的專門人才，推動中國市場化經濟轉型、提高宏觀與微觀經濟管理水平，提高國家社會治理水平。尤其是，現代社會是信息爆炸的社會，需要培養大量懂得搜集數據、分析數據、解釋數據、基于數據進行決策與管理的經濟統計人才

四、如何推動經濟統計學的發展

如何在新的歷史條件下提升與發展經濟統計學?第一，堅持經濟統計學是經濟測度學這個基本學科定位。經濟統計學用數字描繪各種經濟現象、各種經濟主體、各個經濟部門和各個不同層次在不同時間的動態全景圖像。經濟統計學的最主要任務是經濟測度方法論的創新，發展能夠更精確地測度經濟現象、經濟行為和經濟變量的理論方法與工具，并應用于實踐。這個基本定位將保證經濟統計學在經濟學中的基礎地位，從而不會受到包括數理統計學和計量經濟學在內的其他相關學科在中國興起的可能沖擊與影響。一些學者曾提出廣義經濟統計學的建議，將作為推斷方法論的計量經濟學作為其中一部分。

這種想法符合統計學的范疇定義，即如統計學分為描述統計學和推斷統計學那樣，經濟統計學也可分為經濟測度學和計量經濟學。然而，由于歷史的原因，計量經濟學作為一個學科在國外已有80 多年歷史，在中國也有30 多年發展歷史。如果將計量經濟學作為經濟統計學的一個組成部分，有可能會出現計量經濟學取代經濟統計學的情形。因此，堅持經濟測度學的基本定位可以更加明確經濟統計學的學科特色，有利于經濟統計學的長遠發展。在這方面，邱東( 2013)對國民經濟統計學科的定義與內涵、外延發展，做了精確闡述。

事實上，在國外，經濟統計學主要也是定位在經濟測度學方面。第二，發展經濟統計學必須立足本土化。在中國，經濟統計，特別是現代統計學意義上的經濟統計，歷史不是很長。中國地大物博、不同地區之間、城鄉之間與不同群體或階層之間差異巨大，經濟統計不但水平較低，而且面臨的挑戰與困難也特別巨大。這種基本國情為在中國發展經濟統計學提供了一個很大的空間，比如，關于宏觀經濟數據的構建，一個重要問題是處理季節性因素。在西方的經濟統計工作中，季節性因素對經濟變量的影響，比如感恩節、圣誕節、元旦等等，其處理都有一套成熟的方法，但是這些方法并不完全適合一些具有中國特色的季節性因素。比如中國的端午節、中秋節、春節，都是根據中國農歷而定，而不是根據西方公歷而定的季節性因素。這些季節性因素的處理方法將與國外季節性因素的處理方法有所不同，這是中國特色。

又如，中國在過去30 多年，成功地從計劃經濟模式轉為市場經濟模式。但是，與西方發達國家相比，中國市場經濟發育、成熟的程度還比較低。中國經濟統計學家能否提出一套刻畫中國市場經濟發展成熟程度的指標，以測度中國市場經濟完善的程度? 還有，中國過去30 多年，以要素投入為主要特征的粗放型經濟增長模式已經面臨一個轉折點。中國經濟必須經濟轉型，以確保持續穩定發展。對中國過去30 多年粗放型經濟增長模式所帶來的一些不可持續的因素制約，如對環境污染的經濟成本，在統計方法上還沒有一個系統的、有說服力的量化描述與估計。最后，中國正處于實現以民族復興、人民幸福為主要內容的中國夢過程中，對中國夢的量化指標的構建，包括對人民幸福感指數的構建，也是中國經濟統計學家，計量經濟學家與經濟學家可以做的具有理論與現實意義的研究工作?？傊⒆惚就?、立足國情、服務國家社會經濟發展需要，將使經濟統計學煥發出巨大的發展活力。第三，大力促進學科交叉與融合，通過學科交叉與融合，推動中國經濟統計學的發展與現代化。上文在描述經濟統計學的重要作用時，討論了經濟統計學對發展其他學科，特別是計量經濟學的重要作用。同樣地，包括經濟理論、計量經濟學、概率論與數理統計學在內的其他相關學科的發展，對發展經濟統計學也有很大的推動作用。前面提及，著名經濟統計學家錢伯海在他的晚年，集中精力從事社會勞動價值論的研究，他從經濟統計學研究中深深感受到要發展經濟統計學，特別是國民經濟綜合平衡核算體系，必須有新的經濟理論作為指導。作為經濟測度學，經濟統計學不可避免地涉及到統計抽樣調查。

在這方面，數理統計學特別是抽樣理論的最新發展可以提供很大幫助。在國民經濟統計學中，對宏觀經濟變量的測度，以及對宏觀經濟變量之間數量關系的描述及解釋，也需要經濟理論的指導。宏觀經濟變量是微觀經濟變量在一定時期內的加總( aggregation) 。由于微觀個體的異質性，加總以后的宏觀經濟變量的性質，以及宏觀經濟變量之間的數量關系，與原始的微觀經濟變量以及它們之間的關系可能有很大的不同。在微觀經濟學中，一個著名的例子，就是需求函數，即微觀個體需求與個體收入之間的關系，如果對微觀層面個體的需求函數加總，所獲得的總需求與總收入之間的關系與原來個體的需求函數將有所不同，除非微觀個體消費者的效用函數滿足所謂的hypathetic utility function 假設。由此可以看出，對宏觀經濟變量的測度( 類似加總) 之后，如何理解宏觀經濟變量的性質以及它們之間的數量關系，需要有微觀基礎，而這就涉及到經濟理論。另一方面，概率論與數理統計學對理解宏觀經濟變量的性質也是很有助益的。例如，Granger( 1980)討論了微觀消費函數的加總問題。他假設個體之間的邊際消費傾向系數有所不同，而且微觀個體的邊際交易傾向的數值可視為是從 分布中產生的實現。

加總以后的宏觀消費變量與原始個體消費變量的統計性質將出現本質區別: 雖然微觀個體的消費是一個短記憶的時間序列，但是加總以后的宏觀消費變量將具有長記憶( longmemory) 的時間特性?？傊?，推動各個統計學科的交叉與融合將促進各個學科的發展，包括經濟統計學。不管是計量經濟學、經濟統計學或是數理統計學，這些相關學科都有它們共同的基礎，即統計思想與統計思維。因此這些學科完全能夠在互相交叉融合中不斷完善。同時，也有可能因此產生一些新的交叉學科。例如，實驗產生的數據與現實觀測經濟數據有很多不同特點。特別地，經濟觀測數據是各種因素聯合作用的結果，而且具有不可實驗性( 即不能通過重復實驗獲得) ，因此一般情況下沒有辦法將其中某一或某些因素所產生的經濟后果準確地分離測度出來。而實驗經濟學則借鑒自然科學的研究方法，通過控制實驗條件排除其他因素的影響，從而可以較精確地測度所關注因素所產生的后果。實驗經濟學實質上是通過可控實驗改進經濟測度，從而可以更好地研究經濟行為與經濟規律，包括經濟因果關系。

事實上，實驗經濟學與經濟測度學及計量經濟學的交叉與融合，正在產生一個新的交叉學科，即實驗計量學( experimetrics)。第四，為了發展經濟統計學，必須大力推動國際化，通過國際化推動經濟統計學的發展。在中國，經濟統計的歷史相比西方國家短得多，特別是中國社會主義市場經濟的實踐只有30 幾年歷史，而西方成熟的市場經濟已有幾百年歷史，我們在統計資料搜集、統計方法與工具等各個方面，還有較大差距。上個世紀70、80 年代，中國國家統計局和廈門大學合作，提出了中國國民經濟核算體系，這是西方經濟統計學、現代經濟學和中國經濟實際相結合的一個范例。今天中國的經濟統計學同樣可以從國外相關學科學到很多有益于自己學科發展的知識。例如，眾所周知，GDP 大體反映了一個經濟體社會財富水平。但是GDP 作為描述經濟發展的指標，有很多缺陷，既不能精確地反映總量，也不能反映經濟活動的質量與效益，更不能反映經濟結構、社會分配、民生改善、以及對環境破壞的程度等等。

認識到GDP 的種種缺陷，國外學者，包括經濟統計學家、經濟學家，過去幾十年提出各種指標，試圖修正GDP 的缺陷，比如Nordhaus 和Tobin( 1972)提出了去除環境污染和交通堵塞等成本的凈經濟福利指標; Repetto等( 1989)提出了扣除資源損耗成本的國內生產凈值; Daly、Cobb( 1989)提出了將財務分配狀況、社會成本等因素計算在內的所謂可持續經濟福利指標; Pinter、Hard( 1995)提出可持續發展指數; VonWeizsacker 等( 1997)提出了綠色GDP 概念，等等。這些對構建適合刻畫中國宏觀經濟增長與發展水平的指標都有很好的借鑒意義。第五，必須順應時展潮流，與時俱進地發展經濟統計學。我們正處于一個大數據的時代，大數據提供了極其豐富的信息。如何有效地獲取大數據中的有用信息，統計學無疑提供了非常重要的方法、理論與工具。與此同時，大數據也為包括經濟統計學在內的統計學等分支學科的發展提供了一個新的廣闊空間。例如，包括跨境電商在內的電子商務，正在中國蓬勃興起，深刻地影響了貿易、購物、消費乃至生產形態。如何統計電子商務成為一個迫切需要解決的現實經濟統計問題，這也為經濟統計學的發展提供了一個難得的機遇，又如，大數據使得以較高頻率測度宏觀經濟變量成為可能。目前絕大多數的宏觀經濟變量( 如CPI) 最高頻率只有月度數據，在大數據條件下，完全有可能獲得更高頻( 如每周) 的宏觀經濟數據，這樣可更及時反映客觀經濟運行情況。第六，加速經濟統計學教材更新換代，盡可能地全面反映幾十年來中國乃至世界上經濟統計學和現代統計學的研究成果。在國外，不論是統計學還是經濟學相關專業，大都沒有經濟統計學課程設置，因此也就沒有相應的教材。這與宏觀經濟學、微觀經濟學、計量經濟學等其他經濟學課程有很大不同。因此，中國經濟統計學教育必須更加注重教材建設，在明確學科定位的基礎上，總結國內外各個相關學科以及經濟統計的理論與實踐，盡量汲收國內外所有有用的研究成果與經驗，爭取使經濟統計學的研究與教育不但成為中國經濟學教育的一大特色，同時也成為引領世界前沿研究的國際化學科。

五、結論

本文從統計學和經濟學統一的視角出發，分析論述了現代統計學若干分支，特別是概率論、統計學、描述統計學、數理統計學、經濟統計學、計量經濟學以及經濟理論( 包括數理經濟學) 之間的內在聯系，包括它們的區別與聯系，以及發展前景。分析表明，統計學的這些相關學科，各自定位非常清晰，在各自學科發展方面，都有自己不可替代的發展空間。其中，經濟統計學既是統計學的分支，也是經濟學的分支，是統計學與經濟學結合的交叉學科，具有統計學和經濟學雙重學科身份。經濟統計學本質是經濟測度學，是經濟測度的方法論，是經濟學實證研究的前提與基礎。這是經濟學其他任何相關學科，包括計量經濟學，經濟理論，數理經濟學等無法替代的;也是統計學的其他相關學科，包括數理統計學無法替代的。

隨著中國自然科學和社會科學的發展，作為推斷方法論的數理統計學與計量經濟學，因為有日益增加的需求而得到迅速發展。作為從樣本數據推斷母體特征的一般方法論，數理統計學因為符合科學研究與探索的過程與需求而在自然科學和社會科學很多領域有廣泛的應用。作為經濟實證研究的推斷方法論，計量經濟學在中國過去30 多年來有了巨大的發展。在《經濟研究》、《統計研究》、《管理世界》等國內頂尖學術期刊，可以看到大量應用計量經濟學理論與方法的實證研究，而專門研究經濟測度的經濟統計學的文章的數量則相對減少，這主要是因為經濟實證研究對推斷方法論日益增加的需求。計量經濟學方法的大量使用，顯著地提升了中國經濟實證研究水平與規范程度。

篇(7)

關鍵詞：大數據;應用統計學;教學改革

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）43-0101-03

一、研究背景

自2002年桂林理工大學在廣西開辦了第一個統計學本科專業以來，針對當時理學學位的統計學專業培養的學生雖然數理基礎相對扎實，但普遍統計思想不夠，實際應用能力較弱的現狀和特點，對統計學專業進行了全方位的改革研究，確立了"數學與統計學相融，從培養學生扎實的數理基礎和極強的統計分析應用能力有機相結合的理念出發，構建了新的課程體系和教學內容，取得了系列研究成果。2009年研究成果開創“應用性、實驗性、案例性”一體化的統計學專業課程體系和教學模式，獲得廣西高等教育自治區級教學成果二等獎[1]，并在其后分別把統計學學科建成廣西重點學科和廣西高等學校優勢特色專業，以及把應用統計實驗室建成廣西高等學校重點實驗室。

雖然我校統計學專業的教學改革和建設取得了許多成果，但近幾年，我們也逐漸感覺到在大數據新形勢下，我校應用統計學專業的教學體系還有一些不適應的地方，且某些問題還有日益凸顯的趨勢，我們原來的某些研究成果已不再適應新時代的要求，這就迫使我們繼續進行改革研究，探討在大數據背景的新形勢下，如何培養統計學專業復合型和應用型人才，如何準確把握統計學的發展方向與發展形勢，如何調整人才培養模式，如何調整相關課程和課程內容，以培養適應大數據背景下社會經濟發展需要的統計學專業人才。

許多國家越來越重視數據在大數據時代重要作用，我國也不例外，2012年9月，國家統計局第7次局務會提出，盡快開展在政府統計中應用大數據的研究。2013年可以看作是我國政府統計之大數據元年。2015年9月《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》（國發〔2015〕50號）[2]頒布，標志著我國正逐步進入大數據建設的新時代，為此，國家統計局積極推動大數據在各方面的應用與實踐。而大數據的核心是數據，應用統計學學科是與數據分析處理聯系最為緊密的應用性學科，因此，應用統計學專業的教學體系應順應大數據發展的趨勢。在大數據背景下，應用統計學專業在繼承傳統數據分析技術的基礎上，對所需的數據處理技能提出的需求更高了。這就是說，大數據對應用統計學的培養目標，以及教學內容等的沖擊無疑是最大且不可避免的，這給應用統計學專業帶來了巨大的挑戰，同時也為應用統計學學科的發展帶來了前所未有的機遇。

大數據逼迫人們改變分析、處理數據的手段、思維和理念，這就逼迫應用統計學專業改革必須引入新手段、新思維和新理念。培養應用統計學人才必須與時俱進，才能不斷適應大數據新時代的要求，這關系到應用統計學專業培養的人才能否適應和滿足社會的需求，因此，這一研究是十分必要、十分迫切且有著重要的理論和實際應用意義。

二、大數據背景下應用統計學專業的改革探討