20世纪以来,作为数据搜集、整理和分析的一门重要工具,统计学在众多领域里得到了极其广泛的应用,统计学的作用及其重要性已渐渐显现出来。下面是小编为大家整理的统计学毕业论文，供大家参考。

统计学毕业论文范文一：心理统计学教学改革论文

一、心理统计学教学的发展趋势

第一，注重统计意识与心理学理念的结合。心理统计学关注的是对心理学实际问题的解决，而且这个解决过程会随着个体专业素养的积累而不断深入。因此在教学过程中，一方面应当鼓励学生的探索精神，将重点放在统计思维的培养上，而不能局限于就事论事，尤其要避免机械记忆解题步骤的做法;另一方面，心理统计学的大背景是心理学，这对教师的课堂讲授提出了要求:如何高效地实现对实验心理学、心理测量学等相关领域的知识渗透?有研究者提出“将心理统计学的教学目标划分为两大层次:注重统计思维层次和注重统计思维和心理学理念融合层次”，而后者才是心理统计学课程的真正价值所在。第二，教学内容和体例的新探索。计算机软件的普及运用使得大众更深入地进行数据分析成为可能，因此有些教材开始将一般线性模型和多元统计分析纳入其中，并对传统的教学内容进行了重新编排。这不仅进一步表明了培养统计思维的重要性和必要性，也对教师的理论课课堂教学提出了更高的要求:当难以通过纸笔计算助力概念理解，如何将新内容新体例表达得直观形象?第三，基于各种教学方法的教学探索。近年来，随着统计学重要性的突显，人们开始关注统计学的教学改革，尤其是教学方法的改革，例如案例教学、PBL教学等。实际上，选择哪种教学法除了教师在理念上的差异，也受具体的班级情况和授课内容的影响。而无论选择哪种教学方法组织教学，最根本的目的都在于引导学生想学、乐学、学有所得。

二、心理统计学教学改革的实践探索

基于对心理统计学课程的教学现状和发展趋势的分析，笔者尝试从教学内容、教学方法、评价方法3个方面对心理统计学的教学进行改革。

(一)教学内容改革

教学内容的改革主要体现为“一减一增一结合”。

1.一减在保证使学生掌握基本的逻辑和框架的基础上，适当压缩了统计学的基础理论内容，将重点放在统计思维的培养和统计方法的选择上，突出实用性。“……降低解题的难度，降低运算技巧的运用，简化证明过程，但必须重视逻辑思维能力的培养。”例如，在简单线性回归一章，回归模型的建立方法占了一定篇幅，而实际上学生只要了解确定a和b的两个计算式以及这是基于最小二乘法的原理即可。类似这种涉及公式推导的内容，只要不影响概念理解和实际应用，教学中均进行了删减。

2.一增增补了统计检验力、效果量、多元统计分析等内容，并强调其与原有知识点的贯通，力求“将知识转化为认知结构”。关于多元统计分析等内容涉及的相关课程(如实验心理学和心理测量学)衔接问题，笔者将“心理统计学”分为初阶和进阶两部分。初阶部分主要讲述“心理统计学”的基础内容，包括描述统计和推论统计中的主要脉络和基本方法，在低年级开设，其中涉及多元分析的部分，只是简要介绍，使学生能够理解其基本用途即可。进阶部分则主要具体讲述多元分析方法，这一部分内容纳入“心理学研究方法”课程，此门课程的开设时间一般晚于实验心理学和心理测量学。如此既满足了学习实验和测量的统计学要求，又解决了学习较高级统计方法要求代入实际情境的问题。

3.一结合将SPSS软件应用与理论教学结合，即在理论课课堂上，在完成基本的教学任务之后，基于真实研究的数据向学生演示相关知识点的SPSS实现过程，并简要分析输出结果。尤其对于多元统计分析等难以纸笔计算的内容而言，这种方式不仅增进了学生的学习兴趣，而且大大提高了课堂效率。总之，借助直观、迅速的软件，学生可以更清晰地把握数据所传达的信息，同时也为实验课的开展做了良好铺垫。

(二)教学方法改革

第一，使用姓名桌签。请学生用卡纸制作一个桌签，姓名是必选项，也可呈现其他可以表明自己身份的内容，上课时将桌签立在课桌上。这样做的好处在于消除了学生的匿名感，对学生是一种有效的督促，也有利于增进师生之间的沟通。第二，较多采用案例教学。日常教学中经常遇到这样的情景:某道题目如果出现在相应的知识点中，学生可以解出;一旦将各种类型的题目混在一处，有些学生就难以选择恰当的解题办法，甚至会做出削足适履的荒谬之举。也就是说，学生在没有明确要解决的问题是什么的情况下，就急于选择了某个模型开始解决问题。针对性的解决办法即首先培养学生分析问题的能力。案例教学则同时关注了分析问题和解决问题这两方面的能力培养。引入案例教学后，心理统计学课堂基本可以分为4个阶段:案例导入与分析、学生讨论、教师评估指导、总结。在这个过程中，来源于实际的鲜活案例生动形象地例证了数据和分析的意义，学生更有兴趣参与其中，成为分析问题、解决问题的主导者，也发展了分析问题、解决问题的能力。应该说，相比传统教学方法，案例法对统计学教学的促进作用是很明显的。第三，充分发挥讨论的价值。心理统计学课堂上经常涉及讨论环节，不同的问题对讨论时间和讨论形式的要求也有所不同，例如小组讨论、辩论式讨论等。对于有些问题，希望能够最大限度地激发和传播学生的观点，使之成为一个全面深入的大讨论。对于这类讨论，通常会采用如下流程:小组内讨论—小组间讨论—小组内讨论—大组间讨论。以32人的班级为例，平均分为两个大组，每个大组平均分为4个小组，每个小组的成员依次编号为01、02、03、04。小组内讨论结束后，在每个大组内部，编号相同的人汇到一处，将各小组的观点进行交流———此为小组间讨论。小组间讨论结束后，4人返回各自小组，再次进行小组内讨论。之后每个大组内部各选派一名主要发言人对本组的讨论情况进行总结发言。这种方式可以使每个成员都投入其中，彼此互通有无，而且反复的讨论和沟通也有利于知识的澄清与巩固。第四，改革实验课的上课形式。除了惯常的SPSS操作课，心理统计学实验课还增加了习题讨论课的形式。心理统计学的学习是一个循序渐进熟能生巧的过程，一定数量的习题是非常必要的。而且与理论课上呈现的例题不同，实验课中的习题多为源于现实的非典型实例，更考查学生对现实情境的统计化概括能力以及对各种统计方法的综合与变通。第五，加强课外实践。课外实践是课堂教学的延伸，其目的在于引导学生从心理学实践中发展统计学的思维与能力，这也契合心理统计学的本质。有学者提出的自主学习任务，这些自主学习内容一般通过作业的形式督促学生完成，例如，要求学生按照“研究设计—收集数据—分析数据—得出结论”的顺序考察某两个变量之间的关系。对于低年级学生来说，过程和结果可能存在各种缺憾，但作为一种研究性学习，最重要的是强化学生的科学思维方式，逐渐掌握发现问题、分析问题、解决问题的能力。

(三)评价方法改革

教学评价方面，尝试采用终结性评价和形成性评价相结合的方式。也就是说，除了期终考试这种终结性评价方式，日常教学中更多采用形成性评价。作为教育评价领域的一个研究热点，形成性评价最终着眼于提升学生的自主学习能力，但与终结性评价发生在教学结束之后不同，它更强调教学过程中的反馈。就心理统计学的教学过程而言，反馈可以从随堂测验、课堂讨论、课后作业等教学的各个环节进行。而且从统计学课程实际操作的角度，务必要保证反馈的具体性，例如当学生反应出错的时候，避免只给予一个判断式的反馈(“错了”)，而是对学生的反应进行分析，发现学生理解的误区(“能否讲一下你这样做的依据”)。此外，可以发挥学生的主体作用，引导学生开展自我评价和相互评价，例如，以作业的形式请学生就某一阶段的学习进行总结，以实现自我反思和改进。

三、教改效果

上述教改措施符合学生的年龄特点和发展需要，一定程度上改变了学生对统计学的消极认识，有效地激发和维护了学生的学习热情，在能力培养方面的效果也逐渐突显，具体表现在:第一，培养了学生分析问题和解决问题的能力。经过一段时间的磨合，学生慢慢认识到心理统计学区别于其他专业理论课的课程特点，发展了自主学习能力，基本能够遵循发现问题—分析问题—解决问题的逻辑顺序。同时，讨论和表达的技巧也有提升，敢于质疑，勇于探索，这些令人欣喜的变化是在教学中能够切实感受到。第二，提高了学生数据管理和分析的能力。从最初面对数据的束手无策，到逐渐可以比较有条理地总结出数据所传递的信息，课程教学改革发挥了重要作用。尤其是案例教学和讨论式教学，对于学生的信息提取能力是一种有效的训练。第三，发展了学生的科研能力。心理统计学的课外实践环节从整体上强化了学生对心理学的理解和运用。在科技创新基金项目、大学生创业计划等相关项目上，学生们有着不俗的表现，部分学生还在核心期刊上发表了学术论文。总之，教学改革任重道远。上述教改实践旨在使貌似艰涩、枯燥的统计学更接“地气”，使统计教学模式向着有益方向发展。虽然这些措施大多属于局部调整，但已使学生感受到了学习的魅力而且学有所得。希冀未来可以发现更多可为之处，实现教学相长。

统计学毕业论文范文二：医学科技论文统计学误用分析

1统计学应用中存在的常见问题

1.1单因素方差分析(ANOVA)两两比较误用独立样本t检验单因素方差分析设计3组以上的均数比较,如果总体比较有差异,需进行两两比较,一般用SNK法或LSD法。但部分研究者却将资料进行拆分,应用独立样本t检验进行两两比较,导致第Ⅰ类统计学错误发生率(假阳性率)增加,从而掉进了一个常见的“统计陷阱”,使所得结论可信度大大降低甚至得出错误结论。SNK法与LSD法虽然并非等价,实质是一致的。SNK法一般用于经方差分析结果具有统计学意义时才决定进行的两两事后比较,而LSD法可用于方差分析不足以具有统计学意义时也能进行两两比较[1]。比较两种方法在SPSS的输出结果形式,SNK是“分堆”比较,一目了然,对于组别数较多的研究更为好用,但没有具体P值,而LSD是在进行“两两”比较时,能给出具体的P值。

1.2两两比较时检验水准的重新调定χ2检验或秩和检验3组以上整体比较有差异时,需应用分割法进行两两比较,这时检验水准应由原0.05调定为0.0167,否则会增加第Ⅰ类统计学错误的发生率。特别当P值处于0.0167~0.05时,按照P<0.0167的标准,差异无统计学意义,而按照P<0.05的标准,却有意义,与事实相悖,出现假阳性,很容易得出错误结论。这种分割法有时很保守,当行列表资料分组多且为有序时可用Mantel-Haenszel卡方检验,也称线性趋势检验(testforlineartrend)或定序检验(Linear-by-Lineartest)[2]。统计路径:用SPSS进行计数资料的趋势检验,在输出结果中读取线性关联检验统计量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出随着病种级别的升高,检测指标逐渐升高的趋势。

1.3临床诊断试验中的统计学方法应用在临床诊断试验研究中,经常选取单项计量指标或者联合计量指标以诊断某种疾病,若仅用初级统计学方法如t检验、单因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此时应采用受试者工作特征曲线(ROC)对检测结果进行分析评价。ROC曲线分析基本原理是通过诊断界点的移动[3],获得多对灵敏度和误诊率(1-特异度),以灵敏度为纵轴、误诊率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大诊断价值越高。ROC曲线很直观,能根据敏感性与特异性之和最大化原则自动产生最有效的诊断临界点。具体路径可以参考相关统计专著[3]。统计学处理一般描述为:采用SPSS(版次)统计软件分析数据,对单项及联合检测结果作图绘成ROC曲线,计算曲线下面积(AUC)和标准误,其中联合检测结果变量即预测概率由Logistic回归产生(也可以用判别分析得出)。计量资料应用-x±s表示,运用独立样本t检验及单因素方差分析,两两比较采用SNK及LSD法,计数资料采用χ2检验。检验水准为0.05。具体内容可据情而定。

1.4重复测量资料的方差分析误用拆分文件的t检验或方差分析如研究共设3组,每位患者在3个时间点均查某项血指标,部分作者在处理此类数据时,常误将纵向(同一时间点3组的比较)与横向(同组3个时间点的比较)数据均应用拆分文件的t检验或单因素方差分析来处理,结果导致统计学第Ⅰ类错误发生。此组数据实质是重复测量资料,应采用重复测量资料的方差分析。SPSS中的统计路径:数据-分析-一般线性模型-重复度量。研究者可以参考相关书籍进行处理[3]。

1.52×2析因设计及析因方差分析实验是2×2析因设计时,分组有两个因素,A与B,故分组为A、B、O、A+B,这个设计在析因设计研究中很常用,但常会出现分组设计正确,却没有用析因设计方差分析。析因设计与单因素方差分析不同[4],它不但能分析治疗效果中处理因素的单独效应和主效应,还能分析因素间的交互效应,并能提高检验效能。非统计专业的研究者进行析因分析可能稍有难度,可参考相关统计学书籍提供的统计步骤进行此类分析[3]。

1.6Meta分析Meta分析是循证医学系统评价常用的方法[5],应用时需注意统计学处理中计数资料采用比值比(OR)作为效应变量。具体路径:先进行异质性检验,当P>0.05时,认为同质,选择固定模型;P≤0.05时,不同质,此时可采用敏感性分析或分层分析等异质性处理,使之达到同质后再选择固定模型;若采用异质性处理仍未达到同质,则采用随机模型,以上统计路径均需交代清楚。Meta分析的结果是以“森林树”体现的,审校中我们经常遇到作者绘制的“森林树”左上角“文献、对比、结果名称”等内容显示为“?”,这是由于部分版本的RevMan软件不能输入中文,此时可以考虑省去,或用Photo-shop软件添加相应中文。Meta分析作为一种高级统计方法,专业性要求较高,作者可参考循证医学类权威杂志上的文章格式,如《中国循证医学杂志》中“论著•二次研究”栏目的循证文章。

2科技论文中统计学处理的相关表述

2.1资料与方法中具体统计路径的描述“统计学处理”的内容常位于论文资料与方法的最后一段,一般来说包括统计软件名称及版次、统计描述、统计方法、检验标准等内容,亦可细致交待每个表格的具体统计方法。经典例子如下,“统计学处理:采用SPSS(版次)统计软件分析数据。计量资料用均数±标准差表示,采用单因素方差分析,两两比较采用SNK法及LSD法。检验水准为0.05”。上述内容包括了大致的统计方法,即具体的统计路径。此部分内容,没有绝对统一的规定[6]。常见的问题有:统计学方法描述不全、内容过于简单、存在粘贴抄写痕迹等。如部分论文的统计学处理中提及“以α=0.05为检验水准,P<0.05为差异有统计学意义”这句话,这在统计学上实质是一个重复句,保留其一即可。

2.2结果中具体P值的标注现在的统计学处理手工计算的较少,一般均应用统计软件,最常用的软件如SPSS、SAS均能给出具体P值。但部分论文的结果表述中却未标明具体P值,作为科技论文是不够严谨的,建议作者在表述研究结果时注明具体P值,增加论文可信度的同时,可用于再次分析。

2.3表格制作统计表设计需规范,应体现统计设计内容。部分表格存在内容割裂、组别名称违反表格简洁化原则、表下注释繁琐、横标目与纵标目颠倒等情况。建议作者写作论文时参阅相关统计学教程及杂志稿约。医学统计学教学在中国的医学教育特别是高层次教育中举足轻重。一项课题从一个好的创意开始到实施、结题,统计学方法始终贯彻其中。不管是临床试验研究、实验性研究、观察性研究,还是临床测量误差与诊断试验,如果没有规范性的统计设计、精确的统计分析、科学的统计学解释与表述,很难获得学术上的认可[1]。目前在统计学的具体应用中,研究课题开始设计时就有统计学专家参与已成为较流行的趋势。许多专业统计学专家或研究者在不停的进行“统计基础”的研究,以创造更多的数理统计方法。对于非统计专业的研究者来说,统计学的学习主要侧重于应用。在应用统计学教学中,一般分为4个档次或阶段来进行,首先通过学习医学统计学课本获取统计学思想、原理和方法,其次学习统计软件相关书籍掌握数据到统计结果的转化,再学习统计表达与描述书籍达到书写统计学报告能力,最后可以学习如何出具统计审阅报告。医学科技工作者亦可按照这个顺序学习以提高统计能力。

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