统计学相关概念精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇统计学相关概念，期待它们能激发您的灵感。

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1.要把注意力放在基本概念上部分学生只重视知识体系中的重点、难点，而不重视基本概念和基础知识。如果教师直接告诉学生重点内容，在应试教育的背景下，学生会直接去复习重点而忽略基础知识的重要性。心理统计学是一门非常注重理解基础概念的课程，重点、难点都是建立在对基本概念的把握的基础上，是对基本概念的整合与深入，如总体、样本、平均数、方差、标准差等基础概念是房屋的地基，重点、难点如方差分析、两独立样本t检验等是房梁，地基与房梁都很重要，不能拆开，心理统计学的这种特点是由统计学科的逻辑性决定的。在心理统计学教学实践过程中经常发现，有些学生平时在课堂上表现很好，最后的考试成绩却不好，理解的也不好。经总结发现这些学生就是对基本概念的理解不到位，课堂上的所谓“表现好”只是记忆的表现，知识没有经过加工进入长时记忆，从而产生了一种学生在课堂上好像是对知识理解很好的假象。所以在心理统计学的课堂上，学生一定要放弃在高中时只重视重点、难点那种学习方法，要把基本功扎扎实实地打好。

2.加深对统计符号的记忆与理解心理统计学也是一门符号学，对不同符号所代表的意义的记忆与理解是很重要。心理统计学课程越到后期，教师在讲授的过程中运用专业术语越多，用符号也越多。如果学生忘记了前面学习的符号所代表的意义和功能，后面的课就听不下去。教师在讲解基本概念、统计符号所代表的意义时要放慢速度，让尽量多的学生参与到对基本概念的理解中来，对后面的教学工作有着不可估量的意义。

二、注重掌握各种统计方法

使用的条件学生在解决具体的心理统计学问题时，经常不能够准确地判断使用什么统计方法。如在解题时学生经常不能判断出在什么情况下使用独立样本t检验、在什么情况下使用相关样本t检验。究其原因还是对独立样本t检验及相关样本t检验的使用条件不清楚。所以在教学过程中，教师要经常强调各种统计方法使用前提条件的重要性。在什么前提条件下使用什么心理统计学方法是对理论“具体问题具体分析”的最好体现。

三、注重及时复习

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【关键词】 客体依恋;自我概念;回归分析;精神卫生;学生

【中图分类号】 R 179 R 395.6 【文献标识码】 A 【文章编号】 1000-9817(2010)02-0214-03

伯恩斯(Burns)[1]认为:个体如何理解自己是其内在一致性的关键部分,自我概念积极的学生成就动机与学习投入及成绩也明显优于自我概念消极的学生。他还认为一定的经验对个人具有怎样的意义是由个人的自我概念决定的。不同的人可能会获得完全相同的经验,但对这种经验的解释却可能是高度不同的[2]。当个人的既有自我概念消极时,每一种经验都会被与消极的自我评定联系到一起;反之则可能被赋予积极的含义。在各种不同的情境中,人们对事情发生的期待、对于情境中其他人行为的解释及自己在情境中如何行为,都受到自我概念极大的影响。恋爱是当代大学生生活的中心内容之一。恋爱关系可以对青少年的发展产生正面影响,也可以产生负面影响而导致问题的产生。在整个青少年期的发展过程中,恋爱经验是不断变化的。本研究旨在考察已具有恋爱经验大学生的依恋模式及亲密关系心理对恋爱持续时间及恋爱次数的影响,以及依恋模式及亲密关系心理对自我概念发展的影响。

1 对象与方法

1.1 对象 2008年10-12月,由研究者在某师范院校中招募已有恋爱经验的大学生进行问卷调查。共发放问卷220份,回收有效问卷209份,回收有效率为95%。其中男生107名,女生102名;恋情持续时间为3个月以下者32名,3～6个月42名,6～12个月28名,12个月以上105名,有2人未报告;恋爱次数为1次94名,2次64名,3次及以上45名,有6人未报告恋爱次数。年龄为21～24岁,平均21岁。

1.2 工具

1.2.1 成人依恋问卷 由关系问卷中文版(RQ)和亲密关系经历量表组成。关系问卷包括4段短文,分别描述4种依恋类型,要求被试者从中选出一种最符合自己的依恋类型。亲密关系经历量表包括36题,其中18道题测量依恋回避,18道题测量依恋焦虑,为Likert 7点量表,计算其平均分作为维度得分。该量表被证明有很好的信度和效度[3]。本研究中2个分量表的内部一致性系数分别为0.82和0.77。

1.2.2 田纳西自我概念量表(Tennessee Self-Concept Scale,简称TSCS) 该量表由美国田纳西心理治疗医生Williams于1965年编制,台湾心理学家林邦杰于1978年进行了修订。研究表明,量表的Cronbach系数α=0.869 4 ,Spearman-Brown分半信度系数为0.965 6,且证明有很高的效度[4]。量表共有70道题,形成生理自我、道德自我、心理自我、家庭自我、社会自我、自我批评、自我认同、自我满意、自我行动和自我总分。除了自我批评得分越高说明其自我概念越低外,其余各项得分越高表示他越喜欢自己、信任自己,认为自己是个有价值的人。

1.3 数据分析 采用SPSS 16.0统计软件包对数据进行整理和分析。

2 结果

2.1 成人依恋类型和亲密关系经历 成人依恋问卷调查结果显示,恋爱学生的依恋类型为安全型90人(43.1%),轻视型49人(23.4%),倾注型42人(20.1%),害怕型28人(13.4%);亲密关系经历量表测量结果显示,依恋回避(3.74±0.34)分,依恋焦虑(3.87±0.56)分。

2.2 不同依恋类型对恋爱持续时间及恋爱次数的影响 比较恋爱持续时间分别为3个月以下、3～6个月、6～12个月及12个月以上。大学生依恋类型差异无统计学意义(χ2=12.56,P>0.05)。比较恋爱次数分别为1次、2次、3次及以上者,大学生依恋类型差异也无统计学意义(χ2=4.73,P>0.05)。

2.3 亲密关系经历量表、田纳西自我概念量表测评结果

2.3.1 不同恋爱持续时间、恋爱次数亲密关系经历量表和田纳西自我概念量表得分比较 以恋爱持续时间为自变量,对亲密关系经历量表、自我概念的各个因素得分进行方差分析,结果显示,恋爱持续时间不同的大学生依恋回避和依恋焦虑得分差异无统计学意义;在自我概念各维度得分上,除道德自我、家庭自我、自我满意、自我行动及自我总分上得分差异均有统计学意义(F值分别为3.14,2.91,4.29,2.87,3.76,P值均

2.3.2 不同性别大学生亲密关系经历量表、田纳西自我概念量表得分比较 以性别为自变量对亲密关系经历量表、自我概念的各个指标进行t检验,结果见表1。在亲密关系体验上,女性依恋焦虑高于男性,差异有统计学意义(t=4.81,P

2.3.3 不同依恋类型个体自我概念得分比较 以依恋类型作为自变量,以田纳西自我概念量表的各个指标作为因变量,进行单因素方差分析,除道德自我和自我批评外,不同依恋类型个体在田纳西自我概念各维度上的得分差异均有统计学意义(P值均

2.3.4 成人依恋和自我概念的相关分析 从表3中可以看出,依恋焦虑除与自我批评呈正相关外,与自我概念其他各维度均呈负相关;依恋回避与自我概念各维度间均无相关。

2.3.5 依恋类型和自我概念的回归分析 见表4。

以性别、恋爱次数、恋爱持续时间、依恋焦虑、依恋回避等5个分指标预测自我概念总分,进行逐步回归分析,结果见表4。

3 讨论

调查表明,拥有恋爱经历的大学生的依恋类型,安全型高于40%,而矛盾型(即倾注型)占20%;男生在依恋焦虑上的得分显著低于女生,而在依恋回避上不存在性别差异,与

李同归等[5]对成人的研究结果不一致。自我概念的整体情况男大学生在各项因子上的得分均高于女大学生,说明具有恋爱经验的男大学生与女大学生相比,更敢于承认自己的优点和长处,能够更好地接纳自己。这与以往的研究结果[6]不一致。可能与本研究关注的群体与以往研究不同有关,也可能反映了社会期望对有恋爱经验的男女自我概念的影响。

方差分析结果显示,不同依恋类型的大学生在自我概念各维度上,除在道德自我和自我批评维度得分差异无统计学意义外,其他各维度得分差异均有统计学意义,安全型被试的得分均高于其他3种非安全型的被试。这说明安全型被试对自己各方面的感受均好于非安全型的被试,更能认识自己、接纳自己、肯定自己的价值,并能以此采取积极的行为。

调查结果表明,依恋焦虑与自我概念各维度相关均有统计学意义。相对于依恋回避而言,依恋焦虑对自我概念有较好的预测性。此外,恋爱持续时间也能预测自我概念,恋爱持续时间越长自我概念总分越高,个体越喜欢自己、信任自己并认为自己是个有价值的人。

4 参考文献

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

[2] 刘岸英. 自我概念的理论回顾及发展走向. 心理科学, 2004, 27(10):248-249.

[3] 李同归,加藤和生. 成人依恋的测量:亲密关系经历量表(ECR)中文.心理学报,2006,38(3):399 -406.

[4] 林邦杰.田纳西自我概念量表之修订.中国测验年刊(台湾),1980,27:71-78.

[5] 李同归,李楠欣,李敏. 成人依恋与社会支持及主观幸福感的关系.中国临床康复,2006, 10(46):47-49.

[6] 万德智.大学生自我概念发展特点及其与应对方式的相关性研究.济南:山东大学,2007.

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【关键词】统计学 平均思想 应用

一、统计学的基本内容

统计学的基本内容由描述统计、推断统计和实验设计三部分构成。

（一）描述统计（descriptive statistics）

是对实验或调查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关量数等），其基本思想是平均。如在集中量数中将原始数据进行平均，在差异量数中将离均差进行平均，在相关量数中将积差进行平均等。通过描述统计的工作，我们可以把大量零散的、杂乱无章的资料加以简化、概括，从而更加清晰明确地显示出这些数据的分布特征。

（二）推断统计（inferencial statistics）

又称抽样统计（sampling statistics），它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应的总体。换言之，就是根据已知的情况推测未知的情况。推断统计主要用于两个方面，一是从单一样本得到的统计量去推断较大总体的有关特征，我们称之为统计估计或参数估计。二是比较多个样本或总体的差别情况，评价一项实验的结果，我们称之为假设检验。

描述统计和推断统计均是针对数据进行计算的分析方法，因此，只要有数字我们就可以进行计算和分析。然而，要使这些数据真实、可靠地反映客观现实，首先要保证其本身的可靠性和有效性，因此仅靠分析方法是远远不够的，还需要一种获得准确数据的理论与方法，即实验设计。

（三）实验设计（experimental design）

是研究如何更加合理、有效地获得观测资料，怎样更正确、更经济、更有效地达到实验目的，以揭示实验中各种变量关系的实验计划。实验设计的具体内容包括怎样选择被试，控制那些无关因素，提出什么样的假设，观察哪些实验内容，如何安排实验步骤，采取何种统计方法来处理和分析实验结果等。实验设计时，每一项调查、测量和实验事先都必须进行合理的设计才能实施。有人曾说，假如给我三天的时间做研究，我会用两天的时间进行设计，用一天的时间进行实施，可见实验设计在整个统计学中的地位。

三者之间的关系：统计学的内容之间既互相区别，又互相联系。从统计学发展的历史来看，先有描述统计，后有推断统计，再有实验设计，因此描述统计为前驱，推断统计为核心，实验设计为后衍。但是从实验研究进程来说，则应先进行实验设计，再进行描述统计和推断统计。

二、几种基本的统计思想

统计要认识的对象是一个总体，按统计总体的定义，它必须是许多事物的集合。统计的总体思想使统计始终要站在研究对象的整体角度来看问题，形成了大量观察方法和一系列认识规律。既然统计学是通用的数量认识模式，就需要我们对这些模式进行总结。这既是学科内的必需，也有利于弄清统计学与其他学科的区别。

统计思想包括平均思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。平均概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想，算术平均数是简明而重要的代表。均值思想告诉我们统计认识问题是从其发展的一般规律来看，侧重点不在总规模或个体；所谓变异指的是个别对一般的偏离程度，个体变异在宏观上看就是方差。可以说，算术平均数与方差这两个概念分别起到“隐异显同”和“知同察异”的作用。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量；估计的本质是类比，把已知的事物特征推广到更大的范围，以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法；相关概念表现事物之间的关系，它的度量对象是“关系”，是多维现象，是前述统计思想的重要扩展；拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。拟合的成果是模型，反映一般趋势，趋势表达的是“事物和关系”的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性；统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程是保证判断可靠的逻辑要求。

三、平均思想的基本内容

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一、国内文献综述

笔者通过对一些高校统计学课程调查及知网搜集资料，发现很多讲授统计学的教师认为传统统计学教学内容、方法很难适应现代社会的需求。通过资料搜集和文献查找，如何更好的编排统计的教学内容和运用更好的教学方法主要体现在以下几方面：石秀丽（2011）学者认为根据经管类学生的特点应把统计方法、数量分析作为教学内容的重点，李慧敏（2016）等学者认为对经管类统计学的教学应激发学生的学习兴趣，大量的引入现实生活中的典型案例进行教学；宋继华（2013）等学者认为采用项目驱动方法教学能引导学生的思维，从而提高学生的积极性和应用能力。这些专家学者对统计学的教学内容都提出了创新性的研究，尤其是高职高专对经管类学生的统计学教学很多高校都采用了项目驱动的模式。

二、教学内容和教学方法创新

我国经济快速发展，很多决策都需要数据来支撑，统计方法及数据分析应用越来越广泛，并应用于管理、金融等领域，而今天又处于大数据时代，因此，掌握统计方法和数量分析的专业人才成为时下的新宠。所以，在经管类统计学教学中，我们必须大刀阔斧地改革传统统计学的教学内容、教学方法成为高校经管类统计学改革的重要课题。

1.教学内容编排上增加统计实务部分。统计学原理的内容主要包括总论、统计调查、统计整理、综合指标、动态数列分析、指数分析、抽样推断、相关分析等内容，这些内容主要是基本理论知识，针对当前社会需求和统计变化的特点，应该加大统计实务部分的内容，可以适当增加企业统计标准（常用统计标准）、主要统计指标（采购经理指数、消费信心指数等）、企业主要统计报表（生产活动统计）、国民经济核算体系、统计报告撰写（统计报告写作要求、原则、流程）等内容。

2.教学过程中引入实验教学。统计学教学过程中运用到大量的公式，主要是定量的分析，在传统教学中比较侧重这些公式的推导、计算。但在信息技术高速发达的今天，计算机统计软件的广泛应用，使计算变得更加简单、准确。因此，在统计教学过程中，统计计算技术已经不是教学的重点。由于大量复杂的计算可以交给计算机去完成，统计学教学应从数据技巧教学转向数据整理分析的训练，统计教学中适当增加实验教学，把统计方法与计算机的应用紧密结合，实现统计学教材的内容与EXCEL的应用全面结合。在一些章节可以专门增加一节内容，介绍如何用EXCEL实现本章数据处理问题，例如：在讲解统计整理、总量指标与相对指标、动态数列、统计指数、抽样调查、相关和回归分析时都可以借助于EXCEL来进行数据处理、分析。还可以利用计算机SPSS软件对回归分析和相关分析进行分析，利用计算机对平均数和标准差中等内容进行处理。通过实验教学可以在一定程度上改变学生统计思想，同时帮助其掌握一定的软件应用技能，如EXCEL、SPSS、SAS等。

3.引入综合案例教学法。案例教学在国外课程教学中运用较多，因为案例来源于生活，更能引起学生的学习兴趣，在传统统计学教学中也引入了一些案例，但这些案例大都是孤立的只是为了学习某个知识点而设定，这些案例并不是真实的案例，而且缺乏前后因果，与实际生活脱钩，学生学起来就没有深刻的记忆和兴趣。针对这种情况，在统计学课程教学中可以引入现实生活中实际发生的案例，将统计计算方法与数据分析方法用到解决实际管理问题中去，这样可以使教学效果事半功倍。例如：在综合指标这部分内容就可以设定某个企业的实际案例，通过这个案例可以解决总量指标、相对指标和平均指标的计算应用。

4.图表归纳教学法。统计学第一章内容是学习整个统计学的基础，只有把统计学的一些基本概念学懂了，才能更好的学习以后的内容，可是很多学生学了第一章以后对这些概念之间的关系还是模糊，为了解决这些问题设疑解惑，不断启疑思导，经过苦心孤诣，可以把这些基本概念编成如图1。

通过框图，可以把这些抽象的名称联系在一起，然后层次加以剖析，提纲挈领地板书这些名词的特点与作用，用形象生动的比喻语言说明各概念之间的联系和异同。采用这样直观清晰的框图教学，让学生一目了然，分析清楚这些概念之间的区别与联系，便于学生的理解与记忆。在讲完第四、五、六章后也总结归纳如图2。

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成人继续教育对象不同于普通高等教育对象。他们在专科阶段已系统学习过医学基础知识,有一定工作经验。由于社会对卫生技术人员的素质要求越来越高,整个社会逐步树立起终身教育和终身学习的观念,他们深感自身的知识和技能不能满足现代医学的要求,有了进一步提高的愿望。许多人在实际工作已经遇到了诸如不知该用何种统计方法、计算什么统计指标来处理相关数据的问题,是带着问题来听课的。他们在继续教育阶段的学习目的也更明确,不以广泛学习理论为主,而是有针对性地提高专业理论和技能[3]。但多年的医学专业学习和工作往往使他们形成思维定势,侧重于形态、功能记忆而淡化了逻辑思维和数量概念,在医学统计学课程的学习中表现出更多的困难。他们在继续教育阶段对医学统计学课程学习和提高的目标就是学会在实际工作中如何分析医学统计资料而非广泛学习理论。

虽然成人教育的学生许多在专科阶段已经学习过医学统计学,但学生学习效果差,老师授课难,是许多教师的普遍感受。如何提高学生的学习兴趣,改善学习效果,帮助他们达到提高自身专业素养的目的,应根据成人教育对象的特点和统计学的授课目的进行改革。

1教学方法的改革

传统的医学统计学课堂教学模式是以授课为基础的学习(lecture-basedlearning,LBL),课堂教学以教师按章节讲授为主。由于教师并不了解学生的具体情况,教学过程中师生交流较少,往往出现教学内容是专科阶段课程学习的重复,不能做到有的放矢,因材施教。学生在学习中处于被动接受的状态,虽然能领会统计学的基本原理和方法,但到了实际应用中仍然不能确定用哪种统计方法。

根据成人教育对象的特点和统计学的授课目的,改革现有的教学方法,采用以培养学生实际应用能力为主,以问题为基础的学习方式(problem-basedlearning,PBL)以提高教学效果。

PBL教学模式强调基本概念和统计思维,统计分析结果的解释,淡化公式推导和计算,从而使学生不断自我更新知识、自觉的实现终身学习[4]。与传统的LBL教学强调以教师讲授为主不同,它以学生主动学习为主,提倡以问题为基础的讨论式教学和启发式教学。目的在于提高学生的主动学习能力,分析和解决问题的能力,以及独立思考的能力[5]。这与目前社会所提倡的终身教育和终身学习的观念、目标一致,对于成人继续教育的对象尤为适合。

1.1医学统计学教学中引入PBL教学模式的具体步骤在实施PBL教学法前,将该方法向学生做简单介绍,获得学生配合。每种统计方法作为一个教学单元,按提出实例,归纳问题-学习教材,查阅资料,寻找答案-解决问题,归纳总结,几个步骤来学习。

1.1.1收集和筛选实例教师向学生介绍医学统计学的基本概念、工作步骤,了解学生在医学统计学的大致水平。向学生征集实际工作中遇到的相关问题,并进行筛选,根据所要讲授的章节将学生所提出的问题进行归类,每个章节准备2~3个问题,其中1个作为案例进行讨论,其余用于练习应用。

1.1.2提出实例,引导提问,归纳问题教师根据每章的教学内容和学习目的举出1个收集来的问题。由学生主持,讨论解决该问题所涉及到的基本概念,需要理清的问题。教师在一旁启发指导,控制讨论问题的方向。

例如:欲比较市区和郊区幼儿园儿童的超重肥胖率,调查了市区和郊区各3所幼儿园,结果见表1。问市区和郊区幼儿园的儿童超重肥胖率有无差异。

由此问题理出需要掌握的概念:为什么要进行统计学检验?什么是总体、样本?所提供的资料是总体还是样本?应该用什么方法检验,这种方法适用于哪些情况?这种方法对资料有什么要求?如何进行检验?等等。

1.1.3学习教材,查阅资料,寻找答案学生在教师引导下归纳出相关问题后,教师指导学生学习教材相关章节。并提供参考书目,鼓励学生分头查阅参考文献,寻找答案。

1.1.4解决问题,归纳总结根据教材学习和资料查阅的结果,各人将学习成果共享,相互补充,得到各个问题的答案。教师对整个问题的解决思路进行整理,并对其中所用到的重要概念和知识点归纳总结。本例涉及到的基本概念和知识点有:总体、样本、计数资料、χ2检验的基本思想和公式、χ2检验条件和校正公式等。最后,提出1~2个课前所收集到的问题,供学生练习和应用,以作为巩固。

1.2PBL教学法的优点教师在整个PBL教学过程中并不是简单地填鸭式灌输概念、提供答案,而是引导学生提问,启发学生思考,指导学生查阅资料、学习材料,根据学生的表现给予相应的指导,使其达到学习的目的。这种教学方式有下述优点:目标明确:学生在每个单元的学习中学习目的都很明确,教师授课的针对性强,能获得较好的教学效果。充分调动学生积极性、主动性:每单元的案例都来自学生的实际工作,能调动学生的积极性,意识到统计学离他们的医疗实际工作并不遥远,也并不可怕。培养他们学会自己分析问题、解决问题,积极主动学习新知识,解决实际工作中遇到的新问题。

2计算工具的改革

统计学学习中学生最感吃力的是公式推导和大量的数学计算。既往的教学以计算器为计算工具,许多教学学时用在了计算上,学生成为计算工具,影响了重点掌握统计原理和方法。继续教育对象许多已经过多年的医学专业学习和工作,淡化了逻辑思维和数量概念,医学统计学学习中涉及的公式推导、复杂计算难以胜任,这一缺陷表现的更为突出。

改变以往的计算方式,以计算机和统计软件为计算工具,从而使学生摆脱繁琐演算的束缚,把注意力集中于统计学基本概念的掌握和统计思维的建立。与PBL教学模式相结合,从医学实际问题引出统计学概念和方法,侧重于不同统计方法的适用条件、适用设计类型,深入浅出,统计计算则由统计软件来完成。

几种权威的统计软件中,SPSS界面友好,以窗口式操作为主要方式,与SAS、STATA等以编程为主要操作方式的统计软件相比,更适合于非统计学专业的医学生。对于非预防医学专业的学生,主要借助SPSS软件进行统计计算。SPSS软件辅助教学的要点如下。

2.1数据的录入格式教材所列数据类型多为整理加工过的数据,而自己搜集的科研数据应该如何记录,用什么统计方法,是许多学习过医学统计学的人依然会碰到的问题。往往是以教材形式出现的数据类型和格式尚能应付,而实际工作中的科研数据就不知如何处理了。对于已有医疗卫生工作经验的继续教育对象而言,他们在医疗卫生和科研中所积累的数据通常不是经过归纳整理的、以教材形式出现的数据格式,而是病例的积累。如何把实际医疗和科研工作中积累的数据和统计学学习的统计分析方法联系起来,需要掌握数据库建立的基础,数据录入的标准格式。

SPSS软件对其标准的数据格式进行统计分析时无需进一步加工就可直接进行分析,也可以整理成教材中的数据格式再做分析。如表1原始数据的标准录入格式见表2。

为了反映地区与超重肥胖的关系,可将原始数据标准记录格式的第4、5列整理成表1所示的格式,与教材提供的数据格式一致。

掌握实际工作中原始数据的标准录入格式是应用统计软件进行数据分析的重要基础,也是理论联系实际,把统计方法和实际工作相联系的关键步骤。通过学习数据库的建立,原始数据的录入,学生对于统计方法的认识不仅停留于做题和考试,而是与他们的日常工作、病例积累相结合,从而有的放矢,加深对统计学的理解和认识。

2.2输出结果的解释以统计软件作为计算工具,不需要繁琐的计算,只需编程或窗口式操作即可轻松获得计算结果。因而输出结果解释成为统计软件辅助教学的关键。