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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
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在教学内容方面做到突出实用性，适当地减少或减弱概率论部分的理论性和难度，以直观、趣味和易于理解的方式把概率论作为数理统计的基础知识加以介绍.在假设检验部分注意阐述数理统计方法的思想、应用的背景及应用中所需的条件，重点讲解假设检验应该如何选取原假设和备择假设，如何对得出的结论进行合理的解释;在参数估计部分着重地讲解参数估计在实际应用中的重要性、合理性及应用中应注意的问题，区间估计中置信区间的理解及单侧置信限在应用中的意义等;在方差分析部分讲清楚引进方差分析的意义、假设检验的方法对多个总体进行多次t检验时的缺点、方差分析应用的条件及合理解释检验结果等;在回归分析部分注意阐述量与量之间的关系、回归方程的理论意义及对回归方程结果在应用中的解释等.目前SPSS软件是国际医学论文中应用最广泛的统计软件［2］，国内的大部分医学期刊也要求论文数据统计分析要应用统计软件处理，统计检验结果要用P值来表示，更要求学生了解统计软件的使用方法，做到正确使用统计软件.
3互动式的教学方法培养应用、创新型人才
传统的教学方式是知识传授型教学，即教师在课堂上灌输知识，在有限的时间内按教学大纲要求把大量的教学内容尽可能地讲授完毕，不能有效地调动学生对学习的主动性，忽视学生应用能力的发展，结果导致学生把主要精力投入到统计计算上，很难有时间去深入分析统计结果.互动式教学方法要求教师在教学中充分发挥教师的主导作用，同时让学生处于教学的中心，在加强课堂讨论的同时，由教员归纳总结，充分调动学生的学习兴趣，提高学生的主动性和创造性.统计学应用能力的培养主要指可正确选择和应用统计分析方法解决医药学科学研究和医药工作中的实际问题［3］.为了避免学生滥用及错用统计方法，教师要重点讲清各种方法的适用条件及特点.在考试方法上亦采用开卷考试，使学生不再花大量时间去推敲和死记那些复杂的公式，不再难于分清和理解符号及公式.通过几年来的改革实践，发现上述教学内容、方法及手段的改革增强了学生的学习兴趣，使学生真正体会到数理统计学的内容在医药及日常生活中的应用价值，激发学生的创造性思维，取得了良好的效果.
［参考文献］
［1］刘定远.医药数理统计方法［M］.第3版.北京:人民卫生出版社，1999.20.
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Keywords:medical master graduates;thesis;statistics;in-vestigation
Abstract:AIM Analysis case of using statistical theory in the thesis of2000～2001master graduates.METHODS 100thesis of this year’s medical master graduates in Henan Medi-cal University were taken out randomly.Their theoretical scores and practical application of health statistics in their thesis were analyzed.RESULTS Master graduate has grasped the theory of health statistics preferably.The abso-lute majority，namely97.9%of the total students，have used the basic statistic method in their thesis，75.7percent could use statistic method correctly.The main problem arising in using parametric test is that they hadn’t judged the applying condition，while in non-parametric test is that the conclusion is wrong.CONCLUSION Ought to strengthen checkup health statistical in the thesis of master graduates.
0 引言
数理统计的应用正确与否是论文科学性的重要标志.近年在医学学术期刊（包括国内著名的核心期刊）上发表的论著，数理统计方面还存在问题，甚至导出错误的结论［1-4］ .数理统计作为一门应用学科已成为医学硕士研究生学位课程的主要内容之一，越来越受到硕士研究生的重视.为了解医学硕士生学位论文中数理统计的应用情况，为课题的统计设计和论文审查提供科学依据，为教学改革提供参考，作者随机抽取河南医科大学应届硕士学位论文100篇，对其数理统计应用情况进行分析.
1 材料和方法
2000/2001年河南医科大学共有医学硕士研究毕业生222人，应用随机数表随机抽取100名硕士研究生学位论文的初稿作为研究对象，对实验设计类型、使用的统计学分析方法及使用的统计学工具，存在的问题等进行调查.结果推断利用SAS（6.12）统计分析系统进行分析.
2 结果
2.1 实验设计类型 硕士学位论文中采用单因素设计的比重较大，占94.0%，统计学设计正确率较高（Tab1）.
2.2 统计学方法 论文中使用经典的基本统计学方法的占绝对多数，为97.9%（856/874），统计学方法的正确应用率为75.7%，且不同的统计学方法之间的正确应用率存在着差别.应用参数统计方法者518次，应用正确者357次，正确应用率为68.9%;应用非参数统计方法者346次，应用正确者305次，正确应用率为88.1%.对参数统计方法的正确应用率低于非参数统计方法（χ2 =35.8，P
表1 硕士论文的实验设计类型及正确应用情况 略
表2 论文中应用的统计学方法分布及正确应用情况 略
表3 获取结果时使用的计算工具 略
2.3 数理统计问题 论文中存在的问题在参数统计与非参数统计中的构成不同，应用参数统计时出现的问题是未进行使用条件判断者159次，未正确应用统计方法者9次，推断结论有误者19次;而应用非参数统计时出现问题是未进行使用条件判断者8次，未正确应用统计方法者14次，推断结论有误者21次（两者相比χ2 =48.31，P
3 讨论
在硕士研究生的基础理论教学中，开设数理统计学的主要目的是为了指导研究生正确地应用统计学的原理与方法，解决医学研究中如何科学地进行科研资料的搜集、整理和分析推断问题.传统的经典的和基本的统计学理论与方法仍然是当前硕士研究生进 行科研工作的统计学方面的主要工具.论文中采用的完全随机、配对及配伍等单因素设计的比重较大占94.0%，多因素设计占的比重较少为6.0%，总的来说，其统计学设计的正确率是比较高的.说明学生对统计学设计理论比较重视并能正确应用.论文中使用经典的基本统计学方法占绝对多数为97.9%（856/874），主要为t检验、F检验、χ2 检验及秩和检验等，这与这些方法成熟、简单明了且实用性极强有很大关系，而近些年来新发展的比较前沿的统计学分析方法［5-12］ ，由于对设计要求严格，使用过程复杂，非专业人员在短时间内难以掌握而实际应用较少.这提示在今后的研究生教学过程中，除应继续进行基础部分内容的学习外，还应加强新的统计学方法和使用条件的教学力度.
论文中以基本的经典的统计学方法为主，但实际应用时的正确应用率仅为75.7%，且不同的统计学方法之间的正确应用率存在着差别，对参数统计方法的正确应用率低于非参数统计方法.经进一步分析，应用参数统计时出现的主要问题是未进行适用条件判断，而应用非参数统计时出现的主要问题则是推断结论有误.作为一门应用学科，数理统计学有着其独特的逻辑性，概念多、公式多且连贯性强，众多的公式和分析方法既有联系又有区别，同时有着严格的适用条件.传统的教材编写和教学重点是统计学方法的计算技巧，其结果容易将学生引导到仅注重学习统计计算方法上，忽略了各种方法的适用条件和对资料的综合分析.所以t检验、F检验等经典的统计方法虽看似简单，但要正确应用到实际工作中，对学生来说仍有相当难度.秩和检验等非参数统计由于其适用条件较参数统计宽松，使得其正确应用率高于参数检验，而并非学生对非参数检验掌握的比参数检验更好.
随着计算机技术和统计软件的完善与普及，各种复杂的统计计算不必再用手工计算.本次研究表明大部分人（91.0%）通过应用著名的统计分析软件SPSS及SAS获取结果，这些结果比手工计算的更准确、更规范，所以各种统计方法的计算过程大可不必细致介绍，而要重点介绍各种数理统计方法的使用条件，加强资料分析实践，提高硕士生解决实际问题的能力.
参考文献
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1.实验设计方面存在的问题
实验分组仅从专业角度考虑问题，未从统计学角度考虑问题。作者仅从专业上想如何设计分组，而没有想到其涉及的实验因素以及每个因素包含的水平，组与组之间是否具有可比性等一系列问题。
1.1不遵循或不重视随机化原则随机化是科研设计的重要原则，直接影响研究结果的可信度。随机化既要随机抽样，还要随机分组，并有足够的样本量作前提。然而，在医学论文中许多作者对此不够重视，主要表现在论文中统计处理随机化不突出，随机化缺失情况比较常见，有的论文甚至将随机误解为随意、随便，不采用随机化处理方法，导致结果缺乏可靠性。还有些文章中没有提出“随机”抽样的设计与方法，没有排除标准，给人随意选择病例之感，且病例数少，因此没有代表性，所得出的结论不可靠。部分文章虽然注明了“随机”，但未提及采取什么方法进行随机化研究或两组间的例数相差甚远，不符合随机化的一般规律，没有临床参考价值。
1.2缺少对照研究或对照组设计不合理正确设立对照是临床研究的一个核心问题，设立对照的意义在于说明临床试验中干预措施的效应，减少或防止偏倚和
机遇产生的误差对试验结果的影响。目前，国内许多期刊发表的论文对照组设计不合理现象比较普遍，尤其有些作者对某种新药或新技术在临床的应用观察研究中，不设对照组，缺乏对照观察，得出的结论缺乏科学性，令人怀疑。有的文章虽然设立了对照组，但在分析结果时，却没有将试验组与对照组的结果进行比较，而仅将各组间的自身前后进行比较，从而使该研究失去对照意义。
对照组选择不当，还表现在两组间重要的临床特征和基线情况相差太大，无可比性，如性别、年龄、病情、经济情况和文化程度等不一致，如有些论文将健康人或志愿者作为对照组，使结果受到非处理因素的影响，产生偏倚或系统误差，使结论不可信。
1.3均衡性原则掌握不够均衡性原则要求实验中的各组之间除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致。特别对疾病预后有重要影响的临床特性一定要在组间分布均衡。各组间越均衡，可比性越强。有些作者在对病例进行分组时，忽视了均衡性原则，两组之间没有可比性，结论自然是错误的。具体表现在：有的文章对治疗组与对照组的相应统一指标没有设在均衡的水平上。对治疗组情况交代的比较详细，而对对照组的年龄、性别、病情等不予交代，或所选对照组的年龄与治疗组不在一个年龄段，影响了作者对指标的观察。
2.统计分析方面存在的问题
统计方法选择非常重要，它直接影响结论的可靠性。临床资料的结果变量可分为计数资料、计量资料和等级资料。计数资料指将观察对象按两种属性分类，
如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、无效等，通常转化为率。如果是两组间的比较，则采用四格表x2检验或其校正公式，如果是多组间率的比较，则采用行X列表资料x2检验。计量资料指对某一个研究对象用定量的方法测定某项指标得到的资料，一般均有计量单位。通常资料呈正态分布时，两组间均数比较用t检验，多组间均数比较用方差分析和q检验。当资料不呈正态分布或方差不齐时，也可用秩和检验等非参数检验法。
2.1统计方法描述不清，结论欠科学文中未交代所用统计方法，如是配对设计的t检验还是成组设计的t检验，是Ridit分析还是x2检验，是作相关分析还是作回归推断。统计方法交代不清或根本不予交代，使读者对论文结论的正确与否无法判断。有的作者只提一句“经统计学处理”后，就写出结论。有的甚至直接用P值说明问题，笼统地以P<0.05或0.01、p>0.05便称结果差异有无显著性，值的大小不说明差值的大小，它还与抽样误差大小有关[5]。因此，还应写明具体的统计方法，如有特殊情况，还应说明是否采用了校正，应写出描述性统计量的可信区间，注明精确的统计量值和P值，然后根据P值大小作出统计学推断，并作出相应的医学专业结论。
2.2假设检验方法和结果的表达不交代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体、不清楚是医学科研论文中常见的错误。如果不交代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体.读者就无法考察论文的统计学方法选择的是否正确，无法核对计算结果是否准确。每一种假设检验方法都有其特定的适应条件和严格的适用范围。对于同一组资料，采用不同的假设检验方法可能得出截然相反的结论。如将配对设计的资料按成组设计资料的方法处理，将会损失样本提供的信息、降低检验效率，可能使原本有统计学意义的结果无统计学意义。
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1〃1多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析，其分析计算过程相对复杂。常用的有回归分析；相关分析以及判别分析、聚类分析、主成分分析和因子分 析等。多因素分析多用于计量资料。
1〃2 单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。首先，计数资料主要是针对要求某现象的频率和比例，利用率或比的相应计算方法。如做不同样本问的比 较则采用计数资料的显著性检验，样本率与总体率的比较用u检验；两个样本率的比较可用u检验或四格表的x 检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或2XC表的卡方检验。其次，计量资料要结合研究目的确定相应的统计方法。对于显著性检验通常有T检验和F检验，T检验是用于两个均数问的比较，按研究设计与比较内容的不同又分为样本均数和总体均数的比较，两个样本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。F检验用于多个样本均数的比较，按设计类型分完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和组内分组资料的方差分析。
2、根据研究目的选用统计分析方法
不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方法来分析和表达。研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的目的主要有：
2〃1某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，
采用频率指标，构成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。 2〃2某人群的特征值，如平均身高、体重、血压等，采用平均水平和变异的统计指标。 2 . 3 临床正常值范围如血红蛋白、血糖、尿铅含量，多采用中位数法或平均数法。
2〃4 临床诊断方法效率评价，可分别计算各种诊断方法对某病诊断的准确度和可靠度，如x线对肺癌的诊断。
2〃5 临床疗效分析比较 如几种药物疗效的比较，视资料性质作显著性检验。
2〃6 现象间关联情况分析如眼PSRT与屈光度的关系，用线形相关和回归分析。 2〃7 人群的归类、评价，可选用判别分析、聚类分析、主成分分析等。
临床研究和实践中决不能通过统计学方法去实现自己的想象。根据已确定的结果刻意去套用某种统计方法，用目的去规划统计过程，只要分析比较，就一定要求结果显著等 等现象，只能使文章更为空洞，有失科学性。
3 严格把握统计方法的适用条件
各种统计分析方法都有其适应条件，在选用统计方法时，应严格把握，充分考虑所分析的资料是否符合其适用条件。对于计量资料在计算均数或显著性检验时，其基本条件
是正态分布、方差齐性，在资料分析时要通过图示或检验看是否符合这些基本条件，若不符合则需要做相应的处理。计算集中趋势指标可使用中位数或几何均数。做统计学检验
可通过数据转换使其成为正态分布，常用的转换方式有对数转换、幂指数转换、平方根转换等，或者改非参数检验。计数资料各种方法均有其自身的适应条件，如上列举的方法其基本条件是某一事件概率不会太小，若发生概率太低，则改用小概率事件显著性检验。 4 充分理解资料样本含量的概念
统计学是对研究样本进行抽象归纳的科学，没有足够的样本量就不可能得出正确的结论，而且统计方法也有其样本量的要求。如四格表的卡方检验要求样本量大于40，方格中理论数大于5(n~>40，t>5)，若不符合则用校正卡方检验或精确概率法。行x列表的卡方检验要求理论数均大于1且小于5者不超过表中数的1／5，若不符合则改用其它方法(合理合并)。 5 合理控制混杂因素的影响
任何一种现象的发生都不是单纯的，要受多种因素的影响。当分析比较不同人群某现象的发生或存在状况时，要考虑除研究因素以外比较组之间其它条件是否相同，内部构成是否一致，其它因素对研究现象的影响如何。例如，有人研究文化素质对生育水平的影响，按年龄分组，发现50岁以上年龄组比20岁以上年龄组生育水平高而文化素质低，因而结论是文化素质与生育水平呈负相关。这一结论的错误就在于做缺乏资料的综合分析认识能力和混杂因素对研究现象的影响，忽视我国计划生育政策对不同年龄妇女生育的作用。
混杂因素应在研究之前通过研究对象选择、设立对照、随机、匹配、双盲法等控制，但如果事先没有良好设计，则通过统计方法可以控制。若资料内部构成不同，存在混杂因
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1.2方法
对于室颤或无脉性室性心动过速以及其他血流动力学不稳定的快速室性心律失常先进行同步或非同步直流电复律1~3次。如电复律无效或血流动力学稳定的快速室性心律失常给药方法为:①利多卡因治疗组:立即静脉注射利多卡因1~1.5mg/kg,无效者5~10min后重复相同剂量,静脉注射总量不超过300mg,有效后1~4mg/kg静滴维持,每小时不超过300mg,并逐渐减量。②胺碘酮治疗组:室颤或无脉性室性心动过速静脉注射胺碘酮方法是:初始负荷剂量为300mg溶于10~20ml生理盐水或葡萄糖液内10min缓慢静推,无效者3~5min后再推注150mg,维持剂量为1mg/min持续静滴6h。对反复或顽固性室颤或室性心动过速,必要时可以再快速静推150mg。每日最大剂量不超过2000mg。其余快速室性心律失常静脉注射胺碘酮方法是:150mg用10min以上时间缓慢静脉给予,随之以1mg/min静脉滴注6h,然后以0•5mg/min静脉滴注18h以上。对复发性或耐药性心律失常可每10min重复给予150mg,直至最大总日用量2000mg。③胺碘酮联合CP治疗组:在胺碘酮治疗组给药方法基础上同时加用CP(2•0g/次静脉滴注,1次/d,连续3d)。
1.3观察指标及疗效判定标准
持续心电监护和生命体征监测,随时记录心律失常发生情况及用药前后心律、心率的变化,每日记录十二导联心电图并测定QTc。疗效判定标准:室早或室速消失,室颤复律为显效;室早减少≥50%,室速或室颤24h内未复发为有效;重复用药室早无明显减少或室速、室颤反复发作为无效。
1.4统计学处理
采用SPSS11.0软件统计,统计方法采用χ2检验,检验水准α=0.05。
2结果
2.1临床疗效的比较
胺碘酮治疗组、联合治疗组总有效率分别为85.7%、92.3%,与利多卡因治疗组总有效率57.1%相比较,χ2值分别为5.03和6.17,差异有显著性意义(P<0.05),说明胺碘酮治疗组、胺碘酮联合CP治疗组疗效均优于利多卡因治疗组。联合治疗组显效率为65.4%,与利多卡因治疗组显效率33.3%相比较,χ2值为4.78,差异也有显著性意义(P<0.05),而胺碘酮治疗组显效率与利多卡因治疗组显效率相比较,差异无显著性(P>0.05),说明在显效率方面,胺碘酮联合CP治疗组疗效优于胺碘酮治疗组和利多卡因治疗组。
2.2不良反应
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2 中西医结合治疗实例
例1 某临床医生收集了如下的资料（表1），在各组内进行配对设计定量资料的t检验，在任何两组之间，用差量进行成组设计定量资料的t检验。请问：错在哪？正确的做法是什么？
对差错的辨析与释疑 原作者的做法是错误的！因为这样做割裂了整体设计，每次分析时，仅用了部分数据，数据的利用低，自由度小，结论的可信度低；无法分析药物种类与测定时间之间的交互作用。正确的做法是：先检查资料是否具备参数检验的前提条件，然后正确判定资料所对应的实验设计类型。假定本例中的定量资料满足参数检验的前提条件，而实验设计类型表面上看是“4个自身配对设计”同时存在，应叫做“具有一个重复测量的两因素设计（其中，测定时间因素与重复测量有关，除此因素之外，还有一个‘药物种类’因素）”。正确的统计分析方法为“具有一个重复测量的两因素设计定量资料的方差分析”。对本例而言，更合适的分析策略是：将“治疗前”视为“协变量”，即设法使各药物组治疗前尽可能取相等的平均水平，从而推算出治疗后的平均测定结果（称为校正的平均值），提高各药物组之间的可比性，其统计分析方法叫做“单因素4水平设计定量资料的一元协方差分析”（每次只分析一个定量指标）；若每次需要同时分析3个定量观测指标，其统计分析方法可叫做“带有一个协变量的单因素4水平设计定量资料3元方差分析”。
表1 各组治疗前后肝功能检测结果比较（略）
例2 很多人用成组设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析处理表2资料。请辨析：这样做错在哪里？为什么？正确的统计分析方法是什么？
表2 两组不同组织类型的NSCLC肺部ROI的Max SUV和Mean SUV比较（略）
对差错的辨析与释疑 表2中最后两列为两个定量的观测指标，原则上，当实验中涉及两个或两个以上定量指标时，看专业上是否需要同时考察它们的变化，若不需要，就视为两个一元定量资料；若需要，就视为一个二元定量资料。关键是检查资料的前提条件（此处从略）和正确判定定量资料所对应的实验设计类型，以下就不再赘述了。原作者所用的两种统计分析方法都属于分析单因素设计定量资料的统计分析方法，是不正确的。属于未正确辨析实验设计类型，就盲目套用统计分析方法的一种坏习惯，其结论是不可信的。该定量资料中涉及两个实验因素，一个是中医上的分型（非血瘀证与血瘀证），另一个是癌细胞类型。两个因素共有6种水平组合，各组合下都有一组独立的患者，两个因素同时出现在实验中，尚无专业知识保证它们对观测指标的影响谁是主要或次要，故这个定量资料所对应的实验设计类型应叫做两因素析因设计或叫2×3析因设计，当定量资料满足参数检验的前提条件时，以选用相应设计定量资料的方差分析处理为宜。例3 很多人用成组设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析处理表3资料。请辨析：这样做错在哪里？为什么？正确的统计分析方法是什么？
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表3 两组不同分期的NSCLC肺部ROI的Max SUV和Mean SUV比较（略）
对差错的辨析与释疑 原作者所用的两种统计分析方法都属于分析单因素设计定量资料的统计分析方法，是不正确的。属于未正确辨析实验设计类型，就盲目套用统计分析方法的一种坏习惯，其结论是不可信的。该定量资料中涉及两个实验因素，一个是中医上的分型（非血瘀证与血瘀证），另一个是疾病分期。两个因素共有8种水平组合，各组合下都有一组独立的患者，两个因素同时出现在实验中，尚无专业知识保证它们对观测指标的影响谁是主要或次要，故这个定量资料所对应的实验设计类型应叫做两因素析因设计或叫2×4析因设计，当定量资料满足参数检验的前提条件时，以选用相应设计定量资料的方差分析处理为宜。例4 很多人用成组设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析处理表4资料。请辨析：这样做错在哪里？为什么？正确的统计分析方法是什么？
表4 各组肺组织病理图像分析结果比较（略）
对差错的辨析与释疑 原作者所用的两种统计分析方法都属于分析单因素设计定量资料的统计分析方法，是不正确的。属于未正确辨析实验设计类型，就盲目套用统计分析方法的一种坏习惯，其结论是不可信的。该实验共有8个实验组，每组中的10只动物都在三个区被检测某定量指标的结果，故“三个区”是与重复测量有关的因素。要判断该定量资料所对应的实验设计类型，关键是要弄清“组别”是一个实验因素还是一个复合因素。显然，“组别”中涉及到很多因素，如“是否建模”、“是否用药”、“用何种药”、“用药种数”，这4个因素每个至少有2个水平，全面组合至少应有16个小组，现在只有8个组，说明这些因素的水平未全面组合，属于“多因素非平衡组合实验”，而不是一个标准的多因素实验设计。对于这种定量资料，应对“组别”进行合理拆分。可能的拆分结果如下。组合1：正常对照组与模型组；组合2：模型组、丹参组、黄芪组、雷公藤组、氢化考的松组、硫唑嘌呤组；组合3：模型组、雷公藤组、硫唑嘌呤组、硫唑嘌呤+雷公藤组。将上述三种组合分别与三个区同时考虑，构成不同的实验设计类型，具体地是，组合1叫做“具有一个重复测量的两因素设计”，其设计格式见表5。
组合2也叫做“具有一个重复测量的两因素设计”，其设计格式见表6。
表5 两组肺组织病理图像分析结果比较（略）
表6 各组肺组织病理图像分析结果比较（略）
组合3应叫做“具有一个重复测量的三因素设计”，因为该组合中的4个实验分组本身形成了一个2×2析因设计结构，再加上与重复测量有关的因素“三个区”，其结构用统计表表达出来（表7），便可一览无余，层次清晰，易于辨析其真正的实验设计类型。
表7 4组肺组织病理图像分析结果比较（略）
例5 很多人用配对设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析（两两比较用LSD法）处理多因素影响下的定量资料，如本刊2006年第4卷第3期第287页上的表1资料（为节省篇幅，详细资料此处从略）。请辨析：这样做错在哪里？为什么？正确的统计分析方法是什么？
对差错的辨析与释疑 在此资料中，第1列“Group”之下的5个组不是单因素5水平之间的关系，它是多因素非平衡组合实验，因此，需要对“Group”进行合理地“拆分”：如组合①，前4组可同时比较；组合②，“第1组，第2、3、4三组中取一组，第5组”可同时比较。还应考虑放置在表中纵向上的“时间”因素，第1个时间点为“处理前”，应将其视为“协变量”，而且，“时间”是与重复测量有关的因素，简称重复测量因素。同时考虑某种组合和时间，则分别与组合①、组合②对应的统计分析方法都叫做“具有一个重复测量的两因素设计定量资料的一元协方差分析”。
【参考文献】
篇8
1 误用概率（probability）
概率是描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P表示。如某例患者的结果为治愈，这个事件记为A，则该患者治愈的概率可记为P（A），或简记为P，这是医生颇为关心的数值。假如我们用200例的样本，求得治愈率为75%，这只是一个频率。在实际工作中，当概率不易求得时，只要观察单位数充分多，可以将频率作为概率的估计值。但在观察单位数较少时，频率的波动性是很大的，用于估计概率是不可靠的[1]。随机事件概率的大小在0与1之间，即0≤P≤1，常用小数或百分数表示。习惯上将P≤0．05，称为小概率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小，可以视为很可能不发生。
2 以“比”代“率”
2．1 构成比（proportion）又称构成指标，说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。
常以百分数表示，计算公式为：
2．2 率（rate）又称频率指标。说明某现象发生的频率或强度。常以百分率（%）、千分率（‰）、万分率（1/万）、十万分率（1/10万）等表示。计算公式为：
医学中常用某一时点发病率、患病率、死亡率、病死率、治愈率等。
2．3 分析时不能以构成比代替率 例1：甲、乙两市乙型脑炎普查资料见表1。由此得出甲市10岁以上患乙型脑炎情况比乙市严重，10岁以下乙市比甲市严重（结论错误，犯以比代率的错误）。
2．4 注意不能用构成比的动态分析代替率的动态分析 例2：表2为某市1990年和1995年5种常见传染病的发病情况。1995年与1990年相比，痢疾的构成比有明显下降，而肝炎、流脑、麻疹及腮腺炎的构成比均上升，但以肝炎的构成比上升最为明显。若据此做出痢疾发病下降、肝炎发病上升最明显的结论，显然是错误的。因为1995年与1990年相比，5种传染病发病的实际数都在下降。若要反映5种传染病的发病强度，应计算1990年和1995年各种传染病的发病率，再做比较。
4 计算相对数的分母一般不宜过小[2]
通常观察单位足够多时，计算出的相对数比较稳定，能够正确反映实际情况，观察单位过少，偶然性大，则可靠性差，一般当例数较少，如少于30例时以用绝对数表示为好。如必须用率表示时，可列出可信区间。
例4：某医生用某法矫治25名学生的近视眼，其中3名近期有效，该法有效率的95%可信区间为（3%，31%）。
5 讨论
对样本率（或构成比）的比较应随机抽样，并做假设检验 遵循随机抽样的原则才能以该“样本”来推断总体。由于样本率和构成比也有抽样误差，所以不能仅凭数字表面相差的大小做结论，而需进行样本率差别的假设检验。
篇9
一、班级管理中的人际关系
班级管理就是人的管理，管理人尤其是管理好人前提是了解人。对班级的每一个学生所处的“位置”及任课老师评价都应非常透彻，这样才能帮助学生协调好人际关系，从而实现优化管理。
目前，班级内的人际关系现状如下：在老师和学生的眼中，班级中的学生可分为三类：人缘型，中间型，嫌弃型。他们都有自己本质特点，表现如下。
人缘型学生的特点：（1）表里如一的健康人格；（2）积极向上的生活态度；（3）健壮的体魄；（4）优异的成绩；（5）较强的工作能力；（6）良好的品德等一系列的特点。这些学生大多都有良好的家庭背景，生活目标明确，有主见，有坚强的意志，善于自我观察，自我解剖。
中间型的学生特点：（1）渴求进步，但又害怕困难。这些孩子普遍有较好“天姿”，也追求进步，但意志薄弱，遇事犹豫不决，做事“虎头蛇尾。”（2）满足现状，努力程度不够，有少数中间型学生自我认识自我评价水平不高，（即自信心差），不能正确对待成功和失败。研究表明，这些学生一般家庭条件优越，父母对他们疼爱有加，过分依赖父母，自立自强能力差，缺乏竞争意识，这类学生占班级绝大多数。固而帮助这类学生搞好人际关系，对管理好班级工作有决定性意义。
嫌弃型学生特点：（1）学习意识不浓，成绩差，具有攻击。（2）品行不良，难以与人相处。这类学生一般不受老师和学生的欢迎，最主要原因是品行不良。他们经常被冷眼相待，自尊心、自信心不强，被人们忽略。这类学生虽不多，但教育不当，对管理班级来说是一大障碍。改善好他们的人际关系，具有特别意义。
针对以上问题，我们应该确立“以生为本”思想，充分调动每一类学生的积极性、主动性，具体做法如下：
对待人缘型的学生：既要肯定长处和优点，让他们充满信心不断进取，还要一分为二地分析他们的所作所为，让他们明白自己也有缺点和不足，不过平时被自己的长处所掩盖。从而让他们保持清醒头脑，克服不足、克服骄傲自满情绪，不断完善自己，另外还要求他们主动接触其他同学，帮助他们。关心他们，搞好自己的人际关系。
对待中间型的学生：首先，合理安排他们工作，让他们自己发觉自身的价值，帮他们树立信心、志向。因而逐步培养起良好的性格，其次，开展形式多样的课外活动，鼓励他们参加，自觉自愿地接触周围的同学和老师，让他们感受到集体的力量，从而协调他们的人际关系。
对待嫌弃型学生：大部分人们认为，他们与班集体距离较远，对待师生的关怀有拒绝和抵触情绪，处于破罐破摔的状态中，自尊的脆弱。帮助他们搞好人际关系，（1）要尊重他们的人格，不允许任何人以任何形式讽刺挖苦他们。（2）要找出他们身上的闪光点，让他们对自己一方面的特长，挽救他们各方面的发挥，从而鼓起勇气，努力做好每一件事。这样这类学生与老师和学生的距离缩小。
怎样才能建构起班级人际关系，而且要达到最优化呢？具体有如下方法：
（1）情境熏陶法。情境对班级人际关系改善有一种潜移默化的作用，用这种方法要注意下边的问题：加强班级内的学风、班风建设，使班内形成和谐的文化氛围，促进凝聚能力形成正确的集体舆论，对协调人际关系有不可替代作用。
（2）实践锻炼法。实践对学生来说，即包括课堂内也包括课堂外的。首先，在课堂学习中，建构集体性学习模式，受传统地师生单向交流影响，尽管有些教育者曾做过相当大努力，力图打破旧模式，但都跑不出传统思想怪圈，总忽视学生的主体性。事实证明上述师生关系不得于学生之间的信息交流。妨碍人际关系建构。因而课堂上也应采取集体式学习，我曾在课堂上采取前后四人一组学习，提高了学生的积极性，主动性，学习效率大大提高。当然这种模式可灵活多变，先采取水平相当原则，再采取优差结合原则，每节课10分钟时间集体学习。这样有利于同学间交往，改善人际关系。更有利于嫌弃型学生民主意识和合作意识增强，满足他们的表现欲。而且也提高不同层次学生的学习成绩，其次，开展课外活动，这种方式一般都是分小组进行，增进了团结，开阔了眼界，加深了师生间、生生间感情，促进了人际关系形成。
（3）心理教育法。影响班级人际关系形成的因素很多，但来自学生本身心理方面是最关键因素，不少学生在交往上存在心理障碍，尤其是嫌弃型学生，要么自卑退缩，要么过火失态。因而初中政治专门设置一学年心理知识教育课。当然这只是理论，要和实践相结合，让学生从实践中吸收教训，身体力行，切实体现良好人际关系，给自己的学习、生活等方面带来的便捷和快乐。使每位同学能有一种良好心态处理一切，为班级营造良好的人文环境。
二、班级管理中的公平问题
班级管理能否从公平的角度进行，直接影响着学生的身心发展。然而现在中小学存在着不公平的现象有以下几方面：
1、重视班级的社会化功能，忽视班级的个性化功能。班级对学生的社会化功能主要表现在按照社会要求对个体的社会同一性的教化，定向和控制，其功能的作用方式是对学生施以环境和教育的外部影响。班级对学生的个表现为按照学生身心发展特征，水平及其形成和发展的规律，以社会化影响为媒体，形成和发展学生的个性。
青少年时期是个人发展的重要时期，也是个体社会化的重要时期，而班级管理的任务之一就在于有效地促进学生的社会化和个性化。社会化并不排斥，统一性并不排斥个体的自由发展，一个真正社会化的人，应该是一个有独立个性的人。学生的学习，不仅是社会化功能，而且也是个性化过程，而目前的现状过分强调班级管理中的社会化功能，忽视了班级管理的个性化功能。这也即管的过严过死的管理主义。这种管理主义对学生的危害表现为：（1）不利于学生的个性发展。班级活动中，过分强调“听话”和“遵守纪律”，把班主任在班级中地位、权力绝对化。（2）不利于学生创新意识和创造能力培养。因为它所强调一种简单的规范和服从，而不是一种个性和主动，强调同一性，步调一致，所以这种管理主义不能为学生创新意识和创新能力的培养提供一个比较好的环境，在一定程度上限制了学生装的想象力和探索精神。（3）不利于学生全面发展，因为它强调的是标准化，模式化和整体划一，对学生来说，是失去一部分发展的机会，是对学生内在潜能的遏制，实际上造成学生发展的不公平。班主任应关注班级活动中的管理主义倾向的消极影响，使社会化和个性达到和谐的统一。从公平的角度来讲，班级需要科学管理，班主任老师要重视学生的主体地位承认学生之间的差别，让所有的学生认识到在班级体都是平等的，形成民主和谐，宽松的班级气氛，使学生的主体性得到充分发挥。
2、重视正式群体，忽视非正式群体。
正式群体通常包括：班级学生集体，班共青团集体和少先队等负责组织开展全班性的活动，此外还有些兴趣小组也属于正式群体，这个群体目的任务明确，成员稳定，有一定纪律和计划，经常开展活动。非正式群体是学生自发形成或组织起来的群体，它包括志趣相同，感情融洽，或因地域等关系，以及其它需要而形成的学生群体。非正式群体特点是自发性、相容性、不稳定性和易变性。正式群体和非正式群体共存，对学生身心发展有不可忽视的影响。但在班级管理中存在着班主任重视正式群体，忽视非正式群体的不平等现象，甚至对非正式群体产生歧视。
班主任应正确对待非正式群体。非正式群体即有积极的一面，又有消极的一面。它确有活力，是学生进行学习、娱乐、生活和交往所必需的，可以弥补正式群体的不同。因为课后每位同学都有过非正式的小群体生活。当然，非正式群体也有盲同性、消极性。例如：过分投入非正式群体生活，不关心学业；有的具有排他性，不允许其他同学加入，不团结同学；有的则迷恋于吃喝玩乐，甚至违法乱纪。这就需要班主任老师的正确引导，化消极为积极因素。如果老师不正确对待非正式群体，将使他们和正式群体同学对立，不利于班级管理。因而老师应公平地对待每一位学生，不可偏爱正式群体，非难、歧视和打击非正式群体要善于引导他们和正式群体团结起来共同实现共同和目标，为建设好班集体发挥各自的作用。
3、重视优秀学生，忽视差生由于学生生活背景不一样，学习习惯不一样等差别导致学生在班级中的表现不一样。因而有的占据优势地位，部分学生处于不利地位，而班主任老师管理中存在着重视优势学生，而忽视处于劣势学生。这就出现教育不公平现象，最终导致班内出现两极分化。作为班主任老师，应该坚持一致看待原则不管何背景，都是我班级中的一员，都应平等对待。
对待“差生”。歧视差生是班级管理中最普遍现象。最明显的表现是：座位安排上，差生都在班内的最后一排，不管他近视或个子不高等原因，而优秀生个子再高，也在前几排。而这样无疑使“差生”好象分隔出课堂一样。其次是教育评价中歧视差生。一个优秀生犯了错误，班主任老师能原谅，还是受老师喜欢。而如果差生犯了同样错误，班主任会从重处理。把不公平摆在了桌面上。这些差生并不是真“差”，而是由于没养成良好学习习惯生活习惯，或者没有良好的家庭环境而使他成为所谓“差生”。只要在老师帮助下，差生转变为优秀的。
三、班级管理中的资信制度
所谓资信制度，指在充分尊重学生、信任学的前提下给班上每个学生的信誉进行计分量化，以此来促进学生自觉、自主地遵守学校和班级的规章制度，管理班级。有两层含义，一是受教育者向着有信誉的方向发展；二是教育者应培养受教育者自觉爱护自己信誉的良好习惯。
1、实行资信制度的需要。
中学生下处于一个人成长的关键时候——塑型期，在此阶段，如果不能培养出守信的好品德，今后是很难发展并有所成就的。这就需要中学阶段培养学生爱护自己信誉的迫切性、重要性。如果从大的方面说，社会发展，进步也需要品德优良的人，守信的人，我们的民族才有希望。作为教育者便有义务承担这个责任，培养而且要有意识地培养学生形成爱护自己信誉的良好习惯，为社会输送品德优秀的人。
2、实行资信制度的理论根据。
班级管理中实行资信制度有一定的理论基础，从教育学角度出发，我们应当培养有道德、有文化、有纪律，能为社会作出贡献的人，从心理学角度来看，每个人都渴望自己被认可，当然也就希望自己成为被人称为守信的人。根据以上两点，我们要对学生的信誉评分，表扬高分者，提醒落后者，使其内化为进步的动力，达到自我提高的效果。
我国古代伟大的思想家，教育家孔子曾在＜＜学问＞＞中提到了“谨而信”，意思是做人要谨慎讲信用。孟子也曾说过：“父子有亲、君臣有义、夫妇有别、长幼有序、朋友有信”。这里的“朋友有信”指朋友之间相互讲信用。国处的思想家也谈到过信誉问题。十七世纪英国著名的哲学家、思想家洛克曾指出：“我认为一个人－者一个绅士的各种品性之中，德行是第一位，最不可缺少的。如果没有德行，我觉得他在今生来世都得不到幸福。”据此，我们认为德育是重要的，也为班级实行资信制度提供了理论基础。
3、实行班级管理资信制度的具体设想
鉴于以上分析，在班级管理中可实行资信制度，具体设想如下：
目的：以培养学生守信等优良品德。
班级管理机构：实行以班长为领导核心的班委负责制，具体事物由资信评价委员负责。为保持公正、公开，资信评价委员可设两名，轮流记分、统分、报分，并及时向班主任和全体同学汇报。
篇10
统计学为探索随机现象统计规律性，必须正确处理必然性与偶然性之间的辨证关系。在总体中诸个体某种数量标志表现偶然，而诸标志值平均则为必然。重复测量某种同一客体出现不同的数值属偶然，而同一客体本身真实数值则为必然。必然性通过大量偶然性的数量差异为自己开辟道路。统计研究中经过综合平均，将大量偶然性所形成的数量差异，互相抵消，显露出平均则为必然。必然性与偶然性的对立统一关系在统计抽样调查问题上表现极为明显。客观事物极其复杂，表现千差万别，同一总体各单位的数量差异也非常大，从个别单位，往往因偶然因素的影响而无法探索其本质和规律性。然而，通过大量观察，排除偶然性因素影响，就可暴露出事物的真象，显现其本质。在进行抽样调查时，只有随机抽取的个体足够多，消除诸多偶然因素影响，才能通过抽样总体的数量特征正确地推断总体的数量特征。
2共性和个性的统一
实践和科学都证明矛盾的普遍性，矛盾无处不在、无时不在。矛盾着的事物是普遍存在的，况且同一事物或过程的矛盾有其共性。而对于每个事物或过程的矛盾也各有其个性。因此说，共性和个性的关系就是一般与特殊或普遍与个别的关系，它们是辨证统一的关系。统计学中存在着各种矛盾，每一矛盾具有不同特点。在统计认识中，个体的差异性中蕴含着总体的同一性。统计方法就是运用科学的手段抽象掉各个个体的差异性，探求总体的同一性，并用差异性去标志同一性的内在质量。差异性是统计产生和存在的前提，没有差异性就没有统计；而同一性则是统计的目的，为了求得同一性才需要进行统计。因此，统计研究要运用大量观察法与个别观察法相结合使用的统计方法。
统计研究中运用大量观察法，实现从个别到一般，从个性到共性的认识过程。同时，根据共性寓于个性之中的对立统一规律，统计研究在大量观察的基础上，运用个别观察所搜集的资料来说明总体的基本状况和发展趋势，使认识更深刻、更具体。
矛盾的共性与个性的对立统一规律指导统计研究必须是将统计中的平均数与分组法结合，用组平均数补充说明总平均数，用反映现象的离散趋势的变异指标与反映现象集中趋势的平均数结合使用，以使研究更全面，更完善。
3整体与局部的统一
统计学的研究着眼于总体，着手于样本，立足于个体；同时从总体出发，分解剖析，认识局域（类、层、组）甚至个体，并对其进行调查研究，观察计量，搜集资料。接着对个体的调查所获得的资料进行计算分析，或归纳演绎，用样本来推断总体，达到对总体的系统性认识。即为“统而计之”和“计而统之”的总和，以实现以统定计，以计达统的目的。所以，统计学的思维是一种系统思维，要求一切认识对象不仅它本身作为一个整体来认识，而且它还要作为某个更大系统的要素来认识。这种对系统客体的“主体”认识，是一种对研究对象进行整体性度量的系统思维方式。
因而，统计认识充分体现了整体和局部的有机统一，这是统计研究的一大优点，也是统计认识比较接近客观、真实的主要原因之一。其它认识方法往往是就某一要素而研究某一要素，就某一系统而认识某一系统，忽略或没有充分重视各要素的整合作用和系统环境对系统的制约作用。
4定性分析和定量分析的统一
从统计认识过程而言，充分体现着定性分析和定量分析对立统一的关系。定量分析研究是统计研究的特色所在，但统计的定量分析不是纯粹数量意义的，即不是就数量论数量，而是基于所研究事物本身的特点，并且从所研究事物的有关联系或现实背景中，紧紧扣住认识所研究事物内在本质这一主题来展开的，他注重的是定量分析背后的具体含义和意义，这也正是统计学与数学的区别所在。那么统计研究怎样才能通过数量来体现其具体含义与现实意义？这就必须结合定性分析，即以定性分析为起点，并以定性分析为终点。具体来说，统计研究总是按照“初步（感性）的定性认识——客观科学的定量认识——高级（理性）的定性认识”这一过程来进行的，即从定性开始，确定认识事物有关方面的指标，经过定量过程，搜集，整理，进而对其分析研究，上升到更高的认识，深入认识事物的质，完成定性认识。统计认识活动遵循质与量对立统一规律，从初始的定性入手，依设计的科学的方案一整套统计指标体系，按要求搜集有关数据资料，经过整理和分析对比，认识事物的本质和规律性。也就是说统计的定量分析是人类在认识事物的过程中，实现从感性认识到理性认识这个飞跃的重要途径，是避免产生认识主观偏差的重要手段。
因此，统计研究最终是为人类定性认识服务的，是为了定性认识才进行定量分析研究的，前面所讲的统计的方法性、应用性也正体现在这里。实际上，如何才能真正做到统计研究的定性分析与定量分析的统一，才是需要我们关注的重点。所以，我们需要不断地探求质与量变化的规律和界限，研究质的规定性与量的规定性的关系，将质与量同一与度中，即量的规定性定性于度中，质的规定性定量于度中，以实现定性分析和定量分析的真正统一。
5分析与综合的统一
在统计研究过程中，分析和综合是揭示事物的本质和规律性的一个基本方法。统计认识活动的根本目的是在各个局部进行剖析的基础上达到对总体的认识，揭示其本质和规律性。
所谓分析方法，就是把研究对象分解为若干组成部分，并分别加以研究，从而认识事物的基础或本质的一种思维方法。任何事物的整体都是有若干组成部分构成的，将客观事物在一定条件下分解成各组成部分，分别研究其结构与功能、各部分相互联系、相互作用的特点以及在各种外界条件作用下所表现出来的事物的属性和特点，从而达到对事物本质及内在规律性的认识之目的。可见，分析方法是以客观事物的整体与部分关系为客观基础的。在统计研究中诸如分组分析、因素分析、因果分析、结构分析、定性和定量比较分析、比例分析等等。这些分析在人们的认识中起着重要作用。但是，要把分析所得到的认识变为对整体的认识，揭示整体的本质和规律性，就必须进行综合。
所谓综合方法，就是把研究对象的各个部分联系起来加以研究，从而在整体上把握事物的本质和规律的一种思维办法。与分析方法相比，综合方法认识过程的方向完全相反。它是将事物的各个部分联结为整体，通过全面掌握事物各部分、各方面的特点以及它们之间的内在联系，并加以概括和上升。从事物各部分及其属性、关系的真实联系和本来面目，复现事物的整体，综合为多样性的统一体。在统计中，诸如人口统计的将分组、结构、比例分析化为对整个人口状况分析；商品销售总额分析时分解为价格和销售量变动的影响，进而从总体上分析其因素影响；社会总产值的变化，分解成各个部门行业的影响，进而综合研究其全貌等等。
分析与综合是对立统一，分析是综合的基础，综合统领分析。没有具体的分析，就不能具体深入地把握事物的各部分、各侧面和各种属性与诸因素，从而也就无法综合；同时，分析也离不开综合，它在综合统领下，以综合为目的，达到确切地揭示事物的总体和本质和规律性，使认识升华。因此，没有分析的综合，其结论就只能是空洞的、无根据的，是一个混沌的、外在的、直观的整体。“思维既把相互联系的要素联合为一个统一体，同样也把意识的对象分解为它的要素。没有分析就没有综合（《马克思恩格斯选集》第三卷人民出版社1972年版第81页）。”分析的结果，也就是综合的出发点。统计认识的发展总是沿着“分析——综合——新的分析——新的综合……”轨迹不断前进的，促使统计认识活动不断深化，揭示事物的本质和规律性。6归纳与演绎的统一
所谓归纳推理，就是从特殊到一般，给出新认识；但新认识是不确定的，可能是错的；特殊材料的组合不同，给出的认识也不同甚至矛盾；基于不完善甚至劣质信息作出决策。所谓演绎推理就是从前提（公理）到命题，不提供超越前提的新知识；容许选择多个前提，但前提可能是错的；大前提里的不同小前提（公理系统里的不同子集合）会给出不同甚至矛盾的结论。以观察为基础对事物的不确定性进行度量主要属于归纳推理问题；但若已知各种事件发生的结果和发生的概率，不确定性下的决策则可以转化为演绎推理问题。
统计认识是通过个别研究认识一般的，所以统计思维必然是一种归纳（即必须通过归纳才能实现）。统计不仅要根据所构建的原始信息通过统计推理获得一般的“知识”，而且还必须进行假设检验、机理检验等，对所获得的知识进行论证。所以说，统计思维是归纳与演绎的统一。归纳方法论强调了方法和外来信息的重要性，而演绎方法论则强调了问题和先存知识的重要性。实际上，二者是一个有机的整体，需要相互补充和协调才能真正解决问题。比如在统计思维中的回归分析既是归纳，又是演绎。所以说，统计思维将归纳和演绎高度而有效地结合运用，收到了很好的认识效果。也只有通过归纳、演绎和实践的相互作用才能找到可靠的科学真理。
7具体和抽象的统一
按照统计认识要运用材料来看，统计学的实际应用具有具体性，它是依据一定的数据和事实，使人们得到启发，运用已有的经验知识，对客观事物的本质及其规律性作出迅速的识别和直接的理解，并对对象的总体状况作出判断。统计认识在取得统计数据之后，首先就是根据数据的特点，运用一定的数据整理手段（如分组、直方图、茎叶图、频率图等）和统计研究人员积累的统计认识经验，充分发挥主体的能动性，获取初步认识。在此基础上再对统计数据的背景资料进行分析研究，必要时还要进行典型剖析或抽样验证。所以说，在统计认识的数据收集、分析与所做结论需要具体化。同时，对统计理论方法研究时具有抽象性，在一定理论指导下进行的数理研究，是具有抽象思维的特点。属于抽象思维的范畴，它舍弃具体向客体的规客规律性逼近。因此，统计学是具体和抽象的统一。
8经验思维和理性思维的统一
统计认识过程不仅是通常所说的实证性研究活动，同时也是探索性研究活动。它自始至终都是理性认识和感性材料的相互结合和相互渗透。
按照统计认识属于实证性研究来说，它具有经验思维
的特点。经验思维就是运用实践经验、感性认识和感性材料进行的思维活动。它的功能主要是认识具体事物的外部状况、表面联系和现象，通过经验思维能够对丰富的大量材料初步加工，把握事物多种多样的具体状态，并且能够在一定程度上把握事物的内在联系和规律。描述性统计就是一种比较典型的经验思维。它依据的是客体的个体的实际状况或者是客体过去的、现在的状态，是事实的归纳、概括、整理。从推断性统计来看，它在描述性统计提供的经验材料的基础上，运用一定的理论、概念，依据严密的逻辑规则和推理过程进行假设检验、数理推断、悖论分析，对描述信息、经验认识进行理论思考，使经验认识升华，这又是有理性思维的特点。它抽象掉具体个体数量上的差异，得出有关对象的共同本质特征的认识；抽象掉所依据的经验材料的特殊，得出有关“类”的一般的认识。
实际上，描述性统计是推断性统计的重要基础，在某种程度上讲，推断是另一种描述；有时候描述性统计与推断性统计是交织在一起的。因此，统计认识是经验思维和理性思维的统一，兼具有两种思维的成分，两种思维相互交叉，相互补充，使统计认识更系统、更具体和更深刻。
总之，统计学是一门认识方法论，统计活动是一种认识活动，是要研究探索和发现认识客体本质及其规律性的方法。哲学是关于世界观和方法论的学说，它研究自然、社会和思维的最一般的规律。它和统计学是一般和个别、共性和个性的关系。哲学对统计学起着指导作用，为统计科学研究和统计工作提供一般指导原则和思维方法；统计学是哲学一般认识方法的具体化。所以，对统计思想进行较深入的探讨和归纳，有利于推进统计理论研究，廓清人们对统计的认识，有助于更合理、广泛的运用统计方法。
参考文献
［1］李金昌.关于统计思想若干问题的探讨［J］.统计研究，2006，(3).
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高校装饰艺术设计专业培养目标明确要求学生具有现代审美意识和掌握扎实的艺术造型能力和设计能力的同时要对祖国传统工艺美术艺术知识有深入了解。对此装饰艺术设计专业课程体系应当加强对传统工艺美术元素的研究，寻找现代装饰艺术设计与传统工艺美术审美趋向的融合点，提炼其内涵并运用到教学实践中。传统工艺美术与现代装饰艺术在形态语言方面保留了较多的相似点，可结合装饰艺术设计专业核心课程《设计初步》、《设计色彩》、《图形创意》、《装饰工艺》、《软装饰品设计》、《装饰材料与工艺》、《项目模拟训练》、《项目综合训练》等进行形式多样的专业教学。在此基础上经过加工逐步在形态语言方面寻找新的结合点。在装饰艺术设计专业具体课堂教学的第一阶段教师可采取案例教学法，通过分析优秀案例，讲解这些案例是如何借鉴传统工艺美术形成独特风格，通过对案例设计过程的剖析，使学生知道如何吸收传统工艺美术元素中的精髓，借鉴其中的造型元素，使学生能够了解整个传统工艺美术制作流程，学习并掌握其中的方法。在《设计素描》、《图形创意》、《装饰工艺》等课程中，安排课堂练习绘制设计草图，特别是针对典型人物、器皿进行造型元素提炼，研究其人物的神情表达和器皿的构成特点，吸取传统工艺美术适度夸张的表现手法，利用嫁接、移植、拼合等设计元素与手段，表现具有象征意义和夸张的造型效果。在装饰艺术设计专业具体课堂教学的第二阶段可采取项目模拟训练法，引入工艺美术企业真实的实践项目，在真实的“工作情境”中按照项目需要，将学生分成若干个项目小组，每组完成一个项目。明确组员的分工，要求学生首先通过实地调研中国泥人博物馆、中国宜兴紫砂博物馆、无锡非遗传承与创新中心，借鉴其造型设计手法，提出创作方案和构想，最终确定创作方案。在《软装饰品设计》、《装饰材料与工艺》、《项目模拟训练》、《项目综合实习》、《毕业设计》等课程中，鼓励学生探索和尝试多种不同的表现风格，指导学生设计出符合现代人审美趣味，有市场需求、有地方特色和有文化内涵的作品，改变当下本土装饰艺术设计作品模仿外国、缺乏本土特色的局面。
三、装饰艺术设计对传统工艺美术本土语言吸收与借鉴的实践与思考
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1教学内容应结合专业实际
1.1概率论部分
教材中概率论偏重于理论基础，理论性较强。但概率论部分作为数理统计入门阶段，更应注重基本概念的理解，便于后期的教学。因此在教学中应适当减弱概率论部分的理论性和难度，多结合专业知识和用简洁易懂的阐释来介绍概率论部分的内容。
1.2数理统计部分
数理统计偏重于应用，在教学内容方面要做到突出实用性。注重假设检验部分的讲解，注意阐述数理统计方法的思想、应用的背景及应用中所需的条件，重点讲解假设检验应该如何选取原假设和备择假设，如何对得出的结论进行合理的解释［2］；在区间估计中置信区间的讲解中结合在生产中片重差异或含量质量时正常值的范围，以确定药品是否合格等；在方差分析部分结合药理学中如何进行药效学实验分组结果的分析与多重比较的应用等；在一元线性回归部分结合药品质量分析时如何建立标准工作曲线的应用等。
1.3定理公式部分
教材中定理、公式、法则比较抽象，较难理解。在定理、公式、法则的教学中更应结合专业知识，加深理解与应用。一般不要求对公式等进行推导，也不要求记忆。课后做适量的作业加深定理公式的应用与理解。但样本的均值、方差、变异系数的公式要求掌握，这些不仅是后续课程的基础，更在药品质量分析中如重现性、回收率等实验中有着广泛应用。
2以试验设计为导向讲述统计应用
在药学专业中，特别是制剂工艺研究中，有多种比较性试验设计方法，每种方法有其特点和适用范围，较常用的有两组比较试验设计、多组比较试验设计、析因设计、正交设计和均匀设计等［3］。在讲完教材内容后，再以试验设计为导向梳理阐释t检验、方差分析、回归分析等知识的具体应用。
两组比较试验设计用于不同处理间指标差异的比较，常采用t检验分析方法，分为配对比较和两组比较。配对比较常用于用药前后观察指标的变异情况等，两组比较一般用于两种技术或工艺对指标差异的比较。多组比较试验设计用于多组试验处理结果的比较，常采用方差分析与多重比较，如研究不同浓度乙醇提取某中药有效成分的影响等。正交试验设计与均匀试验设计均是适合多因素多水平的试验设计，在制药工艺研究中应用更为广泛，前者是基于方差分析模型，后者是基于回归分析模型。这两部分教学中结合自己在工作中的应用重点讲述如何选因素水平，如何利用相应的表来安排试验，对试验结果的分析处理及相关软件如正交设计助手的应用等。
3重视现代方法在教学中的应用
教学中，应对部分内容尝试引入计算机辅助教学。利用现代化学习工具学习当今社会发展所需要的知识是时代的要求，本课程是以应用为主要目的，教学重点讲解数理统计的概念、思考方法、形成及应用背景等，引导学生用数理统计学的知识去思维，理解数理统计，而不是大量的计算。因此，结合实际，利用计算机讲述Excel在统计学中的应用、SPSS统计软件的使用等。
4不断提高自身素质
作为应用性很强的课程，在教学过程中，要不断进行高等数学、数理统计、教学方法等方面的研究，夯实基础，不断提高教学质量。更要通晓在药学科研工作中数理统计应用方面的知识，结合教材便于更好地组织教学，使学生学到统计知识并能在专业领域正确应用。因此，教师须不断研究、探讨教育思想、教学观念和教学方法，不断提高自己的教学能力，才能培养出合格的应用型药学人才。
【参考文献】
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（二）迁移应用、自主提升
在学生掌握旧的操作方法之后，面对新知识的学习，虽然它们涉及的操作方法都是学生熟悉的，完全可以“穿新鞋，走老路”。然而，从旧知识至新问题这条“路”上，大部分学生遇到了断层。究其本质，学生缺乏的恰恰是如何把知识和能力迁移到新问题中去。我在教学中合理利用“求同”引导、训练学生的知识和能力迁移应用。如在学生已经有了几个软件的使用经验后，再学习新软件时，一些简单的操作，如运行软件、在软件中保存文件等，教师就不需要告诉学生，而应该引导学生去回忆“在其他软件时是如何做的”。这样的处理效果，明显好于直接告诉或演示，发展了学生的自主探究能力。学习的目的是应用，学习的本质是自学。在初中信息技术教学过程中利用“求同”，培养学生的求同思维、引导学生迁移知识，使学生对所学的内容更加感兴趣，感到新知识都是通过转化成已经解决的问题来达到解决新问题的目的，提升自我学习和操作能力，从而形成完整的、清晰的知识体系。
二、求异，发散、扩展思路
（一）求异，发散、拓展思路
如果说“求同”是一把钥匙开多把锁，那么“求异”就是多把钥匙开一把锁。“求异”有利于锻炼学生思维的灵活性，活跃思路，创新思维以及训练学生的发散思维。信息技术中不论是理论知识，还是实践操作，求解方法都存在多样性和灵活性。如在“应用文档”Word软件中学习“复制或粘贴”，可以使用快捷键Ctrl+C/V，也可用“编辑”菜单中的“复制”或“粘贴”，也可以使用常用工具栏中的“复制”、“粘贴”工具，也可使用右击菜单中的“复制”或“粘贴”。这些例子在初中信息技术教学中不胜枚举，教师引导学生通过“求异”不满足于一种操作方法达到某种效果，从而“发散”学生思维，启发学生从各种角度去考虑，寻求不同的解决策略，提高处理信息的能力。
（二）灵活选择，提高效率
在教学过程中，教师可通过语言或学生示范等方式引导学生从多个角度来考虑，通过选择恰当的操作方法，从而提高学习的效率。如在“数据统计与分析”这一章节的“数据处理”的教学时，在学生掌握这些不同的方法后，教师可通过语言引导、学生示范、对比学生作业等方法帮助学生分析、总结每种操作方法应用的场合。如当“数据记录”比较少时要计算数据结果，可采用系统自带“计算器”简便计算出结果；当“数据记录”比较多时，可采用“函数”快速进行计算；当“数据记录”多并且计算要求复杂时，可采用自定义“公式”进行计算。通过比较分析后，学生快速总结出每种方法适用于哪种问题，在应用时能“灵活选择”从而提高学习效率。
