序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。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(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來(lái)了七篇統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的定義范文，愿它們成為您寫作過(guò)程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

 

統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的搜集、整理，對(duì)研究目標(biāo)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)進(jìn)行分析和推斷的學(xué)科，更是一門綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息學(xué)等工具學(xué)科、并與自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)相結(jié)合的多學(xué)科相交叉的邊緣學(xué)科。在我國(guó)，早期的統(tǒng)計(jì)學(xué)設(shè)置比較狹隘，多作為數(shù)學(xué)學(xué)科的概率統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)學(xué)科的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)等子學(xué)科。直到 1998年，國(guó)家教育部設(shè)立了統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)[1]，2011年頒布的《普通高等學(xué)校本科專業(yè)目錄》更把統(tǒng)計(jì)學(xué)提升為一級(jí)學(xué)科!由此可見(jiàn)，統(tǒng)計(jì)學(xué)的專業(yè)地位及其重要性得到了廣泛的認(rèn)可。

 

與之相反，關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)教學(xué)的研究還處于起步階段。相比于其他大類專業(yè)的教學(xué)研究，關(guān)于統(tǒng)計(jì)專業(yè)教學(xué)的教學(xué)語(yǔ)言設(shè)計(jì)的研究還未得到深入發(fā)展。

 

教學(xué)語(yǔ)言是一類廣義的語(yǔ)言，是教學(xué)者與教學(xué)對(duì)象的多種感官的交流;同時(shí)，也是一種人文文化的載體，是一種民族文化的展示。教學(xué)語(yǔ)言的設(shè)計(jì)，就是通過(guò)調(diào)動(dòng)教學(xué)對(duì)象的聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)、感覺(jué)等多方面來(lái)實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)。

 

統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的教學(xué)語(yǔ)言主要包括：口語(yǔ)語(yǔ)言、文字語(yǔ)言、符號(hào)語(yǔ)言、圖表語(yǔ)言和肢體語(yǔ)言，本文將從上述五個(gè)方面對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的教學(xué)語(yǔ)言設(shè)計(jì)展開(kāi)討論與研究。

 

一、充分運(yùn)用口語(yǔ)語(yǔ)言闡述教學(xué)內(nèi)容

 

口語(yǔ)語(yǔ)言，是教學(xué)內(nèi)容闡述的主要載體之一，是師生之間思想、情感交流的主要工具。由于統(tǒng)計(jì)學(xué)是與自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)相結(jié)合的多學(xué)科相交叉的邊緣學(xué)科，統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)教學(xué)的口語(yǔ)語(yǔ)言與一般教學(xué)的口語(yǔ)語(yǔ)言既有聯(lián)系，又有區(qū)別，主要具有以下特點(diǎn)：

 

1.對(duì)于基礎(chǔ)理論的教學(xué)，口語(yǔ)語(yǔ)言要準(zhǔn)確、規(guī)范

 

由于統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)理論主要是基于各種模型，通過(guò)邏輯推導(dǎo)來(lái)進(jìn)行分析和推斷，并以高等數(shù)學(xué)形式來(lái)描述，因此相關(guān)教學(xué)的口語(yǔ)語(yǔ)言應(yīng)以標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)口語(yǔ)語(yǔ)言來(lái)準(zhǔn)確、規(guī)范地闡述相應(yīng)的數(shù)學(xué)理論，特別要注意相應(yīng)的模型理論的提出和邏輯關(guān)系的表述、推導(dǎo)等，依此來(lái)幫助學(xué)生準(zhǔn)確地理解、把握統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)理論; 同時(shí)，對(duì)復(fù)雜的邏輯關(guān)系及符號(hào)含義，要做出準(zhǔn)確的表述，幫助學(xué)生在有限的課堂教學(xué)時(shí)間內(nèi)了解、體會(huì)相應(yīng)的含義，并能進(jìn)行熟練、獨(dú)立的運(yùn)用。

 

2.對(duì)于后續(xù)課程的具體教學(xué)內(nèi)容，口語(yǔ)語(yǔ)言要親切、生動(dòng)

 

在針對(duì)特定的知識(shí)點(diǎn)的教學(xué)過(guò)程中，教師要通過(guò)口語(yǔ)設(shè)計(jì)，把抽象的數(shù)學(xué)理論轉(zhuǎn)換為具體的形象感覺(jué)，并結(jié)合適當(dāng)?shù)默F(xiàn)實(shí)案例加以說(shuō)明。特別是抽象的概念，比如隨機(jī)過(guò)程中“下鞅”、“上鞅”、“鞅”以及“遍歷性”等概念，要努力避免平鋪直敘、照本宣科地進(jìn)行授課，而是把該概念與日常實(shí)例相結(jié)合。

 

該定理是其后重要結(jié)論的基礎(chǔ)，具有重要意義，但其證明太過(guò)數(shù)學(xué)化，因此在課堂教學(xué)中，并不進(jìn)行證明，而采用簡(jiǎn)明的語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行說(shuō)明。對(duì)第一個(gè)不等式，可以強(qiáng)調(diào)為“在每個(gè)樣本點(diǎn)上，取所有隨機(jī)變量的最小值，做成一個(gè)新的隨機(jī)變量，它的均值不會(huì)大于所有隨機(jī)變量先做平均再取最小的那個(gè)值”，即“最小值的期望，小于等于期望的最小值”;從而整個(gè)定理敘述為“最小值的期望，小于等于期望的最小值，小于等于期望的最大值，小于等于最大值的期望”。

 

由此可見(jiàn)，在課堂教學(xué)過(guò)程中，通過(guò)語(yǔ)言設(shè)計(jì)來(lái)調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性，再結(jié)合語(yǔ)音、語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速等變化來(lái)突出重點(diǎn)、強(qiáng)調(diào)難點(diǎn)、控制教學(xué)節(jié)奏，可以讓學(xué)生更好地理解具體教學(xué)內(nèi)容。

 

二、準(zhǔn)確運(yùn)用文字語(yǔ)言刻畫基本內(nèi)容

 

文字語(yǔ)言，是教學(xué)內(nèi)容可視化的主要載體之一，是學(xué)生明確認(rèn)知教學(xué)內(nèi)容的主要途徑。統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)教學(xué)的文字語(yǔ)言的“準(zhǔn)確性”，應(yīng)具有如下特點(diǎn)：

 

1.對(duì)于基礎(chǔ)理論的教學(xué)，注重文字語(yǔ)言的“數(shù)學(xué)性”

 

由于統(tǒng)計(jì)學(xué)是以數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)的，因此，文字語(yǔ)言要符合數(shù)學(xué)描述的一般要求;同時(shí)，也要注重結(jié)合教學(xué)目的，進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整來(lái)強(qiáng)調(diào)重點(diǎn)。

 

比如，統(tǒng)計(jì)量的定義：“設(shè)x1，x2，…，xn為取自某總體的樣本，若樣本函數(shù)T=Tx1，x2，…，xn中不含有任何未知參數(shù)，則稱T為統(tǒng)計(jì)量”。在該定義中，應(yīng)當(dāng)注意三個(gè)非常重要的細(xì)節(jié)：“x1，x2，…，xn”、“任何”和“未知”。如果在教學(xué)過(guò)程中，不強(qiáng)調(diào)這幾個(gè)細(xì)節(jié)，就可能忽略了小標(biāo)“n”這個(gè)已知參數(shù)，從而產(chǎn)生對(duì)統(tǒng)計(jì)量概念的混淆，影響對(duì)統(tǒng)計(jì)量“樣本均值”的認(rèn)識(shí)。

 

2.對(duì)于后續(xù)課程的案例教學(xué)，強(qiáng)調(diào)文字語(yǔ)言的“概括性”

 

統(tǒng)計(jì)學(xué)處理的是實(shí)際的、非數(shù)學(xué)的對(duì)象，特別是一些來(lái)自社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的、真實(shí)物理環(huán)境的或現(xiàn)實(shí)遺傳學(xué)科的具體實(shí)例。此時(shí)的文字語(yǔ)言，不僅要具有抽象性，拋棄不必要、不相關(guān)的、過(guò)多的背景描述，還要樸實(shí)易懂，最大限度地概括試驗(yàn)的理論背景、數(shù)據(jù)的研究意義。其意義在于，既利于學(xué)生理解研究的問(wèn)題，明確研究的目標(biāo)，同時(shí)也為學(xué)生的思考留出相應(yīng)的空間。

 

三、簡(jiǎn)明地運(yùn)用符號(hào)語(yǔ)言，壓縮復(fù)雜意義

 

符號(hào)，是一些基本概念、基本性質(zhì)、運(yùn)算法則的縮寫;符號(hào)語(yǔ)言，就是利用基本符號(hào)，以簡(jiǎn)單、明確和形式化的方式來(lái)簡(jiǎn)化復(fù)雜關(guān)系及大量文字性描述。在形式上，符號(hào)語(yǔ)言可以簡(jiǎn)化計(jì)算和推理過(guò)程，明確其中的邏輯過(guò)程，展現(xiàn)其抽象性;在意義上，通過(guò)結(jié)合具體試驗(yàn)背景，符號(hào)語(yǔ)言精練了相關(guān)信息的描述，體現(xiàn)其簡(jiǎn)潔性。由此可見(jiàn)，符號(hào)語(yǔ)言對(duì)相應(yīng)學(xué)科的發(fā)展、傳播和普及都有重要的推動(dòng)作用。

 

對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)而言，其基礎(chǔ)理論部分的符號(hào)語(yǔ)言基本與高等數(shù)學(xué)的符號(hào)語(yǔ)言是相似的，因此，在教學(xué)過(guò)程中，教師要有意識(shí)地訓(xùn)練學(xué)生對(duì)符號(hào)的靈活運(yùn)用，并提及相應(yīng)符號(hào)的意義。

 

對(duì)統(tǒng)計(jì)專業(yè)低年級(jí)學(xué)生，教師要通過(guò)符號(hào)語(yǔ)言的設(shè)計(jì)，消除學(xué)生對(duì)符號(hào)的陌生感，使學(xué)生牢固地掌握各類符號(hào)的意義，熟練地運(yùn)用各類符號(hào)描述相對(duì)復(fù)雜的含義，并將復(fù)雜的文字性描述利用符號(hào)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)化描述，進(jìn)而培養(yǎng)學(xué)生利用符號(hào)語(yǔ)言來(lái)壓縮復(fù)雜意義的能力。

 

例如，在概率統(tǒng)計(jì)中，隨機(jī)變量的期望EX是一個(gè)重要概念，通過(guò)不同的角度可以得到不同形式的符號(hào)描述。在符號(hào)語(yǔ)言下，概率空間記為Ω，F(xiàn)，P，隨機(jī)變量記為X，對(duì)應(yīng)的密度函數(shù)和分布函數(shù)分別記為px和Fx，從而隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望EX有如下表述記為

 

其中，EX是數(shù)學(xué)期望(expectation)的符號(hào)，第一個(gè)等式為實(shí)空間R中的數(shù)學(xué)期望描述，這是一般概率論中的結(jié)論;第二個(gè)等式為實(shí)空間中的一般隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望表達(dá)式;第三個(gè)等式則為在概率空間Ω，F(xiàn)，P中的描述形式，是Riemann-Stieltjes積分，這是在隨機(jī)分析范圍下常用的描述方式。因此，在教學(xué)過(guò)程中，教師應(yīng)強(qiáng)調(diào)上述關(guān)系式的意義及使用范圍。

 

再如Lindeberg-Levy中心極限定理：設(shè){Xi}∞i=1是相互獨(dú)立、同分布的隨機(jī)變量序列，且EXi=μ，VarXi=σ2& gt;0都存在;若記Y*n = X1 + X2 + 上述定理中的符號(hào)沿襲了高等數(shù)學(xué)的符號(hào)方式，同時(shí)，將σn改寫為nσ2，其目的在于強(qiáng)調(diào)正態(tài)分布關(guān)于參數(shù)μ和σ2的依賴關(guān)系。強(qiáng)調(diào)這種依賴關(guān)系，有利于學(xué)生對(duì)正態(tài)分布的掌握，進(jìn)一步明確隨機(jī)變量與其特征參數(shù)的關(guān)系，也為后續(xù)其他重要分布和統(tǒng)計(jì)量的學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。

 

對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)高年級(jí)的學(xué)生，教師要注意引導(dǎo)學(xué)生基于基本符號(hào)，在特定的實(shí)際問(wèn)題中，創(chuàng)造性地定義一些新符號(hào)，并賦予明確的含義，從而把特定問(wèn)題進(jìn)行符號(hào)化描述，簡(jiǎn)化統(tǒng)計(jì)分析、推斷過(guò)程。這里需要注意的是，所定義的新符號(hào)首先要遵循一般的符號(hào)原理與意義，不只是符號(hào)的數(shù)學(xué)意義，還有在特定問(wèn)題下的符號(hào)意義;其次，滿足問(wèn)題分析的需要，充分利用特有名詞的縮寫、符號(hào)的上、下標(biāo)等。

 

比如，在回歸分析中，基于多變量的多項(xiàng)式回歸模型中，因變量y關(guān)于自變量x1，x2的二元二次回歸模型為：y = β0 + β1 x1 + β2 x2 + β11 x21 + β22 x22 + β12 x1 x2 + ε。在該表達(dá)式中，β的小標(biāo)1、2分別代表與變量x1，x2有關(guān)，而重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)則表征了相應(yīng)變量的階數(shù)。因此，建議在教學(xué)過(guò)程中，對(duì)該類下表可以進(jìn)行改進(jìn)，比如將β12改記為β1，2，即下標(biāo)中的“12”改為“1，2”，通過(guò)添加“，”進(jìn)一步明晰變量的交互關(guān)系。

 

四、合理運(yùn)用圖表語(yǔ)言，明晰基本關(guān)系

 

圖表語(yǔ)言，是利用圖像、表格等直觀的形象來(lái)描述復(fù)雜的概念、關(guān)系以及抽象數(shù)據(jù)所具有的含義。與符號(hào)語(yǔ)言的簡(jiǎn)潔和抽象相比，圖表語(yǔ)言更具形象、直觀的特性，能記錄數(shù)量變化趨勢(shì)、表達(dá)變量之間的關(guān)系以及展現(xiàn)概念之間的相關(guān)關(guān)系，因此，在統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)教學(xué)中，圖表語(yǔ)言具有非常重要的意義與作用。

 

1.數(shù)據(jù)圖表，記錄數(shù)量變化趨勢(shì)

 

數(shù)據(jù)圖表，主要是對(duì)試驗(yàn)結(jié)果所獲得的數(shù)據(jù)的形象表達(dá)，比如某地區(qū)的生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)額、空氣中污染物含量等具體數(shù)據(jù)的excel表格或柱狀圖，以及對(duì)抽象數(shù)據(jù)處理之后所形成的頻數(shù)直方圖、頻率直方圖、盒子圖等。依據(jù)不同的目的，選用不同的數(shù)據(jù)圖表來(lái)說(shuō)明進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的依據(jù)，并掌握進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的方向。

 

2.分析圖表，表達(dá)變量之間的關(guān)系

 

分析圖表，主要是指基于概率論與統(tǒng)計(jì)分析所得到的分析結(jié)論的圖表，目的在于展示分析結(jié)論，進(jìn)而解釋變量關(guān)系。主要包括：(1)教材所附的典型分布的分布表，如正態(tài)分布表、F分布表、t分布表等;(2)數(shù)據(jù)分析表，如回歸分析中所得到的Model Summery、ANVOA、Coefficients等;(3)結(jié)論預(yù)測(cè)表，如變量擬合圖、時(shí)間序列分析表等。

 

3.關(guān)系圖表，展現(xiàn)概念之間的相關(guān)關(guān)系

 

關(guān)系圖表，主要是指為了那些抽象描述多個(gè)概念之間的相關(guān)關(guān)系，是對(duì)各種概念、方法、思想等的總體描述。從大的角度上講，借助于關(guān)系圖表，學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展、不同統(tǒng)計(jì)思想與方法間的異同等方面，會(huì)形成整體認(rèn)識(shí)，常見(jiàn)于導(dǎo)論一類課程。從小的角度上講，通過(guò)建立關(guān)系圖表，學(xué)生可以進(jìn)一步區(qū)分具體的概念，深化知識(shí)點(diǎn)的理解和運(yùn)用。

 

五、巧妙運(yùn)用肢體語(yǔ)言，深化教學(xué)效果

 

肢體語(yǔ)言，主要是指教師在教學(xué)過(guò)程中通過(guò)動(dòng)作、姿勢(shì)、表情等肢體的動(dòng)作和變化來(lái)傳達(dá)教學(xué)內(nèi)容、實(shí)現(xiàn)教學(xué)目的的行為。首先，肢體語(yǔ)言具有形象、生動(dòng)、操作性強(qiáng);其次，易于學(xué)生的模仿與體會(huì)，以形成對(duì)抽象概念的形象認(rèn)識(shí);再次，可以很好地控制教學(xué)進(jìn)程，如加速新課程的引入、教學(xué)內(nèi)容的轉(zhuǎn)換等。同時(shí)，可以活躍課堂氣氛，調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性，傳遞教師對(duì)學(xué)生的關(guān)懷。

 

總之，教學(xué)設(shè)計(jì)是指為實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)，教師依據(jù)學(xué)習(xí)原理和教學(xué)理論，對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行具體計(jì)劃，進(jìn)而形成完整、有效的教學(xué)方案的過(guò)程。為了充分、有效地利用課堂教學(xué)，教師應(yīng)該運(yùn)用多種方法和技巧來(lái)實(shí)現(xiàn)與學(xué)生的交流。因此，教學(xué)語(yǔ)言的設(shè)計(jì)就顯得更為重要。通過(guò)不斷地研究與實(shí)踐，教師的教學(xué)語(yǔ)言設(shè)計(jì)能力將會(huì)得以豐富和提高，取得事半功倍的效果。

 

隨著社會(huì)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，統(tǒng)計(jì)思想與技術(shù)日益受到重視，統(tǒng)計(jì)人才更是供不應(yīng)求。為更好地培養(yǎng)社會(huì)所需的專業(yè)技術(shù)人才，作為統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的教師，在日常的教學(xué)過(guò)程中，應(yīng)該深刻地考慮教學(xué)語(yǔ)言的設(shè)計(jì)，從而更好地實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)，努力做到知識(shí)、技術(shù)、思想的傳播，也做到人文關(guān)懷的傳承，培養(yǎng)出一批具有社會(huì)責(zé)任感的專業(yè)人才。

篇(2)

關(guān)鍵詞：生物統(tǒng)計(jì)學(xué);SPSS;考核方式;改革

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2015）18-0247-02

生物統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法在生物科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，它主要是研究數(shù)據(jù)資料的收集、整理、分析和解釋的科學(xué)[1]。生物統(tǒng)計(jì)學(xué)是我院動(dòng)物科學(xué)、動(dòng)物醫(yī)學(xué)、動(dòng)物藥學(xué)、動(dòng)植物檢疫、水產(chǎn)飼草等專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課，由于該課程理論抽象、公式繁多、內(nèi)容枯燥，是學(xué)生們普遍認(rèn)為難學(xué)的一門課程[2]。實(shí)驗(yàn)教學(xué)是培養(yǎng)學(xué)生理論聯(lián)系實(shí)際，提高創(chuàng)新意識(shí)和實(shí)踐能力的重要環(huán)節(jié)。在生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)工作中充分認(rèn)識(shí)并落實(shí)實(shí)驗(yàn)教學(xué)的地位，對(duì)于培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法解決生物學(xué)領(lǐng)域問(wèn)題的能力、增強(qiáng)創(chuàng)新意識(shí)、提高人才培養(yǎng)質(zhì)量有著重要的作用[3]?？梢?jiàn)實(shí)驗(yàn)教學(xué)在生物統(tǒng)計(jì)學(xué)中占有重要地位，因此我們應(yīng)該注重實(shí)驗(yàn)教學(xué)環(huán)節(jié)并對(duì)其適時(shí)改革。

一、SPSS在生物統(tǒng)計(jì)學(xué)上機(jī)實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用

目前，在生物統(tǒng)計(jì)學(xué)上機(jī)實(shí)驗(yàn)課中，可選用的軟件有Excel、SPSS、SAS、Oringin和R軟件等[4-7]。其中SPSS為專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件，其統(tǒng)計(jì)分析功能較強(qiáng)，是復(fù)雜、大型統(tǒng)計(jì)分析中的常用工具[8]。SPSS即社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包是世界著名的統(tǒng)計(jì)分析軟件之一，“易學(xué)、易用、易普及”是SPSS軟件最大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，也是廣大數(shù)據(jù)分析人員對(duì)其偏愛(ài)有加的主要原因。SPSS主要具有以下優(yōu)點(diǎn)：大量成熟的統(tǒng)計(jì)分析方法、完善的數(shù)據(jù)定義操作管理、開(kāi)放的數(shù)據(jù)接口、靈活的統(tǒng)計(jì)表格和統(tǒng)計(jì)圖形。因此我們?cè)趯?shí)驗(yàn)教學(xué)中首選SPSS軟件作為上機(jī)用統(tǒng)計(jì)軟件。由于SPSS軟件版本多，而且多為英文版，對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)中文版本更為適合，因此我們專門購(gòu)買了SPSS17中文多國(guó)語(yǔ)言版本。

SPSS軟件運(yùn)行時(shí)有多個(gè)窗口，各窗口有各自的作用，但是想快速入門，只需要熟悉兩個(gè)基本窗口即可，他們是數(shù)據(jù)編輯窗口（SPSS Data Editor）和結(jié)果輸出窗口（SPSS Viewer）。數(shù)據(jù)編輯窗口是SPSS的主要程序窗口（見(jiàn)圖1），其功能主要是定義SPSS數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、錄入數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的錄入一般分兩種方法：（1）在數(shù)據(jù)編輯窗口里，新建數(shù)據(jù)，首先打開(kāi)數(shù)據(jù)編輯窗口的左下方“變量視圖”，在里面定義需要錄入數(shù)據(jù)的變量名稱以及其他選項(xiàng)，如圖1中的“品種”、“血糖值”就是變量名，然后回到數(shù)據(jù)視圖，可以在定義好的變量下錄入相應(yīng)的數(shù)據(jù)。（2）在數(shù)據(jù)編輯窗口里，可以直接打開(kāi)已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)，如“.cav、.xls、.dbf、.txt”等形式的數(shù)據(jù)資料。SPSS結(jié)果輸出窗口是SPSS的另一個(gè)主要窗口（見(jiàn)圖2），它的主要功能是顯示管理SPSS統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果、報(bào)表及圖形。SPSS結(jié)果輸出窗口中顯示的結(jié)果等信息可以保存起來(lái)，以后需要時(shí)候可以再打開(kāi)查看結(jié)果。

二、數(shù)顯互動(dòng)系統(tǒng)在生物統(tǒng)計(jì)學(xué)上機(jī)實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用

生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的上機(jī)操作實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)可以提高學(xué)生的動(dòng)手能力，還可以提高其解決實(shí)際問(wèn)題的能力。但是對(duì)于從未接觸過(guò)SPSS統(tǒng)計(jì)軟件的初學(xué)者來(lái)說(shuō)，只是口述SPSS統(tǒng)計(jì)軟件的各種操作是不夠的，學(xué)生不容易接受，而且會(huì)手忙腳亂。因此我們使用的是Motic第二代數(shù)碼顯微互動(dòng)系統(tǒng)，該系統(tǒng)由教師主控單元、學(xué)生終端單元和鏈接教師和學(xué)生間的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)三部分組成。該系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)在于可進(jìn)行圖像的實(shí)時(shí)數(shù)字傳輸，實(shí)現(xiàn)師生雙向信息互動(dòng)和文件傳送[8]。

生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的整個(gè)上機(jī)實(shí)驗(yàn)過(guò)程主要包括以下幾個(gè)環(huán)節(jié)：（1）老師演示：學(xué)生上機(jī)操作前老師要以例題的形式進(jìn)行講解和操作，教師通過(guò)數(shù)碼互動(dòng)系統(tǒng)在主控單元計(jì)算機(jī)屏幕進(jìn)行數(shù)據(jù)分析操作，每名學(xué)生坐在自己的電腦前就可以從電腦上看到教師分析數(shù)據(jù)時(shí)的每一個(gè)操作動(dòng)作，這樣可以使得學(xué)生很快就掌握了該次上機(jī)的詳細(xì)操作步驟。（2）學(xué)生操作：學(xué)生針對(duì)本次實(shí)驗(yàn)內(nèi)容自己上機(jī)運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析，在這個(gè)環(huán)節(jié)里如果學(xué)生遇到不會(huì)操作的地方，可以舉手向老師請(qǐng)教，在老師的指導(dǎo)下能夠順利完成實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。（3）寫電子版實(shí)驗(yàn)報(bào)告：只用SPSS分析完數(shù)據(jù)還不夠，還要會(huì)分析最終結(jié)論（即統(tǒng)計(jì)推斷）。因此學(xué)生要把實(shí)驗(yàn)的主要結(jié)果（圖、表等）和最終結(jié)論填寫到實(shí)驗(yàn)報(bào)告中。最終以Word的形式通過(guò)Email發(fā)送給老師。

三、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)上機(jī)考核方式的改革

考核方式的改革是生物統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革的重要組成部分。合理的考核評(píng)價(jià)體系，對(duì)于客觀、全面評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)業(yè)水平和引導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)方向上發(fā)揮著重要作用，能夠達(dá)到調(diào)動(dòng)學(xué)生積極性，提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率的目的[3]。以往的上機(jī)考核多以上機(jī)實(shí)踐總結(jié)和考勤作為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，學(xué)生在寫上機(jī)實(shí)踐總結(jié)時(shí)往往存在抄襲，而且文筆好的學(xué)生寫的總結(jié)內(nèi)容豐富全面，可能得了高分，這樣對(duì)于學(xué)生的動(dòng)手能力和水平難以準(zhǔn)確地給予評(píng)價(jià)。因?yàn)槲覀冡槍?duì)上機(jī)考核方式進(jìn)行了一些改革。在上機(jī)考核中增加了電子實(shí)驗(yàn)報(bào)告和上機(jī)考試這兩部分。電子實(shí)驗(yàn)報(bào)告是每次實(shí)驗(yàn)課上當(dāng)堂完成實(shí)驗(yàn)操作結(jié)果那部分，既可以作為檢驗(yàn)學(xué)生對(duì)每節(jié)實(shí)驗(yàn)課是否掌握的依據(jù)，還可以提高學(xué)生的電腦運(yùn)動(dòng)能力（Word）。上機(jī)考試主要是針對(duì)整個(gè)上機(jī)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容進(jìn)行抽樣考試，我們事先出各種類型的試卷，針對(duì)不同的班級(jí)隨機(jī)抽取一個(gè)類型的試卷進(jìn)行上機(jī)考試，因?yàn)榘嗉?jí)多，而計(jì)算機(jī)機(jī)房的電腦有限，只能采用各個(gè)班級(jí)輪流上機(jī)考試。為了杜絕了不同班級(jí)考題一樣及考題外漏等問(wèn)題，我們分別出了A、B、C等多種類型試卷。最終，上機(jī)總分=考勤（10%）+電子實(shí)驗(yàn)報(bào)告（20%）+上機(jī)考試（70%）。

四、結(jié)語(yǔ)

通過(guò)以上SPSS軟件的應(yīng)用、數(shù)顯互動(dòng)系統(tǒng)的應(yīng)用以及多元化評(píng)定上機(jī)考核等方面的改革與實(shí)踐，使得學(xué)生對(duì)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)、理解、操作等情況能夠及時(shí)反饋給老師，老師可以根據(jù)情況不斷完善實(shí)驗(yàn)教學(xué)方法和手段，從而提高實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果，同時(shí)增強(qiáng)了學(xué)生的動(dòng)手能力和解決實(shí)際問(wèn)題能力。學(xué)以致用是生物統(tǒng)計(jì)學(xué)最重要的特點(diǎn)之一，因此不僅要求學(xué)習(xí)者掌握知識(shí)，更要學(xué)會(huì)應(yīng)用知識(shí)[9]。尤其是在做本科生或研究生畢業(yè)論文的時(shí)候，學(xué)生應(yīng)該能夠獨(dú)立完成合理試驗(yàn)的設(shè)計(jì)，運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，針對(duì)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，完成高質(zhì)量的畢業(yè)論文。

參考文獻(xiàn)：

[1]張勤.生物統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].第2版.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社，2008.

[2]白俊艷，賈小平，張小輝，等.生物統(tǒng)計(jì)學(xué)課程改革與實(shí)踐[J].畜牧與飼料科學(xué)，2013，34（10）：57-60.

[3]張強(qiáng)，張建平.生物統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)的探索與實(shí)踐[J].實(shí)驗(yàn)室科學(xué)，2012，15（6）：15-18.

[4]梅花，白乙爾圖.SPSS統(tǒng)計(jì)軟件在《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)中的實(shí)例應(yīng)用[J].中國(guó)畜牧獸醫(yī)文摘，20l2，（7）：217.

[5]朱水平.生物統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)教程[M].云南科技出版社，2006.

[6]姜紅霞.origin軟件在生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用[J].陜西教育：高教版，2009，（3）：82-83.

[7]馬相如.自由軟件R及其在生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中的使用[J].科技傳播，2010，（3）：81-82.

篇(3)

【摘要】 目的：通過(guò)幽門螺桿菌與胃癌癌前病變關(guān)系研究的資料，探討單獨(dú)二分類Logit模型中有序分類資料中的應(yīng)用。方法： 選擇293名患有輕度萎縮性胃炎的患者，對(duì)病變進(jìn)展的影響因素分析分別采用累積比數(shù)Logit模型和單獨(dú)的二分類Logit模型，并對(duì)兩種模型的分析結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果：累積比數(shù)Logit模型分析結(jié)果顯示幽門螺桿菌感染對(duì)胃癌癌前病變的影響無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(OR=1.158，95%CI：0.986～2.464)，但得分檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)幽門螺桿菌不滿足累積比數(shù)Logit模型的比例優(yōu)勢(shì)假定條件(χ2=24.100，P

【關(guān)鍵詞】 胃癌癌前病變; 幽門螺桿菌; 累積比數(shù)Logit模型; 單獨(dú)的二分類Logit模型

有序分類資料最常用的分析方法是累積比數(shù)Logit模型[1]，對(duì)多分類有序反應(yīng)資料，如果采用一般的二分類Logit模型，而不是累積比數(shù)Logit模型，只能獲得50%～70%的檢驗(yàn)效能[2]，說(shuō)明在處理有序分類數(shù)據(jù)方面，累積比數(shù)Logit模型要優(yōu)于二分類Logit模型。近幾年累積比數(shù)Logit模型在國(guó)內(nèi)應(yīng)用領(lǐng)域有所增多，但不少忽略了模型的使用條件，盲目套用，以致影響所得結(jié)論的可靠性。本研究通過(guò)累積比數(shù)Logit模型在實(shí)際數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，說(shuō)明了忽視模型應(yīng)用條件所產(chǎn)生的后果，并介紹了如何選擇恰當(dāng)?shù)姆治龇椒ā?/p>

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

資料來(lái)源于1項(xiàng)茂名市某醫(yī)院的隊(duì)列研究數(shù)據(jù)，該研究選擇了360名輕度慢性萎縮性胃炎(CAG)患者，根據(jù)他們的幽門螺桿菌(Hp)感染情況分為陰性組和陽(yáng)性組兩組人群，隨訪3年后重新進(jìn)行病理學(xué)診斷，觀察他們的病變情況。

1.2 胃黏膜病理診斷

用胃內(nèi)窺鏡觀察胃黏膜病變，并在胃體大小彎、胃角、胃竇大小彎、前后壁各取胃黏膜活檢組織1塊。病理切片照全國(guó)胃、十二指腸活檢、病理診斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行診斷。每個(gè)受檢對(duì)象以最嚴(yán)重病變?yōu)榈谝辉\斷。

1.2 統(tǒng)計(jì)分析方法

累積比數(shù)Logit模型的形式為[3]：Logit(P(Y≤k|X))=ln(P(Y≤k|x)1-P(Y≤k|x))=ak-pi=1βixi ，k=1，2，…，K-1。 (1)反應(yīng)變量Y為K個(gè)等級(jí)的有序變量，第k(k=1，2，…，K)類的概率分別為{π1，π2，…，πk}，且Kk=1πk=1 。影響因素xT=(x1，x2，…，xP)為解釋變量，xi(i=1，2，…，p)可以是連續(xù)變量、無(wú)序或有序分類變量。則該模型實(shí)際上是將K個(gè)等級(jí)人為地分成{1，…，k }和{k+1，…，K}兩類，在這兩類基礎(chǔ)上定義的Logit P表示屬于前k個(gè)等級(jí)的累積概率(P(Y≤k|x))與后K-k個(gè)等級(jí)的累積概率(1-P(Y≤k|x))的比數(shù)之對(duì)數(shù)。故該模型稱為累積比數(shù)模型，其應(yīng)用有一個(gè)基本的假定條件，即比例優(yōu)勢(shì)假定(proportional odds assumption)。這一條件要求自變量的回歸系數(shù)應(yīng)與分割點(diǎn)k無(wú)關(guān)，換句話說(shuō)，無(wú)論從哪一點(diǎn)分類，對(duì)所有的累積logit，變量xk都有一個(gè)相同的βk估計(jì)。

單獨(dú)的二分類logit模型(separate binary logistic modes)主要是把反應(yīng)變量按照不同分割點(diǎn)合并為不同的二類，然后分別進(jìn)行二分類的Logistic回歸分析[4]。本研究中的反應(yīng)變量為隨訪5年后的病變，分為輕度CAG、重度CAG、腸上皮化生(IM)、不典型增生(DYS)共4類，有3個(gè)分割點(diǎn)，故定義為3個(gè)二分類Logit：一是將IM、重度CAG和輕度CAG合并，即{DYS}VS{IM，重度CAG，輕度CAG}，表示至少進(jìn)展到DYS;二是將DYS和IM合并，重度CAG和輕度CAG合并，即{DYS，IM}VS{重度CAG，輕度CAG}，表示至少進(jìn)展到IM;三是將DYS、IM和重度CAG合并，即{DYS，IM，重度CAG}VS{輕度CAG}，表示至少進(jìn)展到重度CAG。然后以上述分類分別作3次二分類的logistic回歸分析。整個(gè)分析過(guò)程均由SAS 8.2(SAS Institute， Cary，N.C.)來(lái)完成[5]。

2 結(jié)果

經(jīng)3年隨訪后，共67人因各種原因失訪，293人具有可供分析的完整資料。其中，118人病變?nèi)詾檩p度CAG，91人進(jìn)展為重度CAG，49人進(jìn)展為IM，35人進(jìn)展為DYS。具體進(jìn)展情況見(jiàn)表1。

累積比數(shù)Logit模型分析結(jié)果表明(表2)，除性別因素外，其他因素對(duì)胃癌癌前病變的影響均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。但從得分檢驗(yàn)(score test)結(jié)果來(lái)看(表3)，Hp不滿足比例優(yōu)勢(shì)假定條件(χ2=24.100，P

為了核實(shí)結(jié)果的正確性，并充分利用該資料有序的特點(diǎn)，故采用單獨(dú)的二分類Logit模型進(jìn)一步分析(表4)，可以看出，年齡、性別、吸煙、飲酒這四個(gè)變量在不同分割點(diǎn)的OR值相差不大，而Hp的OR值則差別很大。把DYS、IM和重度CAG合并為一類(即“至少進(jìn)展為重度CAG”)時(shí)，Hp的影響有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(OR=2.334，95%CI：1.402～3.885)。而對(duì)“至少進(jìn)展到DYS”和“至少進(jìn)展到IM”的影響則無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。表4 單獨(dú)二分類Logit模型分析結(jié)果

3 討論

本次研究結(jié)果顯示，年齡、性別、吸煙、飲酒對(duì)胃癌癌前病變的進(jìn)展無(wú)影響。在校正上述因素的影響后，Hp感染主要作用于胃癌癌前病變的早期階段，Hp陽(yáng)性者至少進(jìn)展到重度CAG的可能性是Hp陰性者的2.334倍(OR=2.334，95%CI：1.402～3.885)，而對(duì)進(jìn)展到更高級(jí)的病變?nèi)鏘M、DYS，則Hp陽(yáng)性與陰性并無(wú)差別。這與有學(xué)者提出的Hp主要作用于胃癌癌前病變的早期階段的結(jié)論是一致的[6，7]。

累積比數(shù)Logit模型是分析有序分類資料最常用的方法，但其應(yīng)用需要滿足一定的條件，其中一個(gè)基本條件就是比例優(yōu)勢(shì)假定條件，即自變量的回歸系數(shù)應(yīng)與分割點(diǎn)k無(wú)關(guān)。對(duì)于一個(gè)自變量xk而言，不同累積比數(shù)發(fā)生比的回歸線相互平行，只是截距參數(shù)有所差別。以往有人認(rèn)為，累積比數(shù)Logit模型對(duì)這一條件并不敏感，但在實(shí)際中，這一條件不滿足往往容易導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論，本研究即證明了這一點(diǎn)。Ralf也曾對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了探討[8]，并指出，如果不滿足比例優(yōu)勢(shì)假定條件，最好采用單獨(dú)的二分類Logit模型進(jìn)行分析，否則做出的結(jié)論往往給人以誤導(dǎo)甚至是毫無(wú)意義的。本研究發(fā)現(xiàn)資料不滿足比例優(yōu)勢(shì)假定條件，因此采用了簡(jiǎn)單且易于理解的單獨(dú)的二分類Logit模型進(jìn)一步分析。結(jié)果表明，盡管Hp對(duì)進(jìn)展到更高級(jí)的病變(IM、DYS)無(wú)影響，但對(duì)至少進(jìn)展到重度CAG的影響有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即Hp主要作用于胃癌癌前病變的早期階段。如果忽略比例優(yōu)勢(shì)假定條件的檢驗(yàn)，接受累積比數(shù)Logit模型的分析結(jié)果，便會(huì)得出相反的結(jié)論。

當(dāng)有序分類資料不滿足比例優(yōu)勢(shì)假定條件時(shí)，還有其它一些方法可供選擇[9]，如stereotype模型、偏比例優(yōu)勢(shì)模型(partial proportional odds models)等[10]。這些方法都是基于累積Logits計(jì)算的，因而可與單獨(dú)的二分類Logit模型直接比較，但其計(jì)算過(guò)程繁瑣，且結(jié)果的解釋不如單獨(dú)的二分類Logit模型易于理解。多項(xiàng)Logit模型(polytomous logits models)是基于廣義Logits計(jì)算的，其計(jì)算過(guò)程和結(jié)果解釋均與單獨(dú)的二分類Logit模型不同，因而二者不可直接比較，一般也不作為比例優(yōu)勢(shì)假定條件不滿足時(shí)的首選方法。

總之，對(duì)于有序分類資料的分析，應(yīng)先看其是否滿足模型的使用條件，如不滿足，最好換用其它更為合適的方法。本次研究一開(kāi)始采用累積比數(shù)Logit模型分析，結(jié)果顯示Hp對(duì)胃癌癌前病變的影響無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，這實(shí)際上是由于Hp不滿足比例優(yōu)勢(shì)假定條件所致。在利用單獨(dú)的二分類Logit模型作進(jìn)一步詳細(xì)分析后，則可以發(fā)現(xiàn)，Hp陽(yáng)性者至少進(jìn)展到重度CAG的危險(xiǎn)顯著高于Hp陰性者。

【參考文獻(xiàn)】

1 McCullagh P.Regression Models for Ordinal Data (with Discussion). J.R.Stat Soc，1980，42：109.

2 BG Amstrong，M Sloan.Ordinal Regression Models for Epidemiologic Data.Am J of Epidemiology，1989，129：191～204.

3 Ludwig Fahrmeir，Gerhard Tutz.Multivariate Statistical Modeling Based on Generalized Linear Models.Beijing：World Publishing Cooperation，1998，75～79.

4 Ralf Bender，Ulrich Grouven.Using Binary Logistic Regression Models for Ordinal Data with Non-proportional Odds.Journal of Clinical Epidemiol，1998，51：809～816.

5 Ralf Bender，Axel Bender.Calculating Ordinal Regression Models in SAS and SPlus.Biometrical Journal，2000，42：677～699.

6 Kunio Takeuchi， Yoshihiro Ohno， Yasushi Tsuzuki， etc. Helicobacter pylori Infection and Early Gastric Cancer.J Clin Gastroenterol， 2003，36：321～324.

7 夏志偉，林三仁.幽門螺桿菌與胃癌.幽門螺桿菌感染的基礎(chǔ)與臨床(修訂版).北京：中國(guó)科學(xué)技術(shù)出版社， 2002， 172～178.

8 Ralf Bender，Ulrich Grouven.Ordinal Logistic Regression in Medical research.Journal of the Royal College of Physicians of London，1997，31：546～551.

篇(4)

經(jīng)管類專業(yè)一般都包含經(jīng)濟(jì)學(xué)、國(guó)民經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易、工商管理、市場(chǎng)營(yíng)銷、會(huì)計(jì)學(xué)、金融學(xué)等經(jīng)濟(jì)類為主的專業(yè)。獨(dú)立學(xué)院的培養(yǎng)目標(biāo)是應(yīng)用型本科人才，相對(duì)于一般本科院校的經(jīng)管類專業(yè)，獨(dú)立學(xué)院的經(jīng)管類專業(yè)沒(méi)有過(guò)多的理論研究，而是培養(yǎng)以市場(chǎng)就業(yè)技能為主的專業(yè)，通俗的說(shuō)就是能夠在學(xué)生畢業(yè)后順利走向市場(chǎng)的專業(yè)，所以，作為經(jīng)管類專業(yè)比較重要的公共基礎(chǔ)課―《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》，也應(yīng)以培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用技能為主，但是在教學(xué)中發(fā)現(xiàn)，情況不容樂(lè)觀。本文就以東方科技學(xué)院為例，來(lái)談?wù)劷?jīng)管類專業(yè)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的教學(xué)改革。

二、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教學(xué)的現(xiàn)狀

概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程是一門承前啟后的課程，不同于高中所學(xué)的簡(jiǎn)單概率，只需要排列組合的初等方法就能計(jì)算，大學(xué)中的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程是以微積分為基礎(chǔ)，需要重新定義概念與運(yùn)算規(guī)則，而且，經(jīng)管類專業(yè)課程《統(tǒng)計(jì)學(xué)》又以《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》為基礎(chǔ)的，所以，概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的學(xué)習(xí)與微積分的學(xué)習(xí)好壞有關(guān)，又決定了后續(xù)課程《統(tǒng)計(jì)學(xué)》的學(xué)習(xí)效果。在教學(xué)中發(fā)現(xiàn)，這樣重要的一門課程在學(xué)習(xí)效果上并不好，每年?yáng)|方科技學(xué)院的期末考試不及格率僅次于高等數(shù)學(xué)的不及格率。很多學(xué)生也是怨聲載道，大吐苦水，不知道該如何學(xué)好這門課程，明明都盡力去學(xué)了就是學(xué)不會(huì)。作為每年都讓這門課程的一線教師，經(jīng)過(guò)多年的教學(xué)實(shí)踐發(fā)現(xiàn)主要存在以下幾個(gè)問(wèn)題：

1、概念理解不到位。概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)的課程分兩部分：概率論以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)。概率論是以微積分為基礎(chǔ)，通過(guò)分布函數(shù)來(lái)定義概率，一般包含概率的定義與性質(zhì)、分布函數(shù)、二元分布函數(shù)、數(shù)學(xué)期望與方差、大數(shù)定律與中心極限定理；數(shù)理統(tǒng)計(jì)一般包含：數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析。從內(nèi)容上來(lái)看有點(diǎn)多，一般也不會(huì)全部講解，受到課時(shí)偏少的影響，教師在概念解釋上就講的偏少，主要還是以解題為主，但是概念沒(méi)有解釋清楚的后果就是學(xué)生根本無(wú)法理解隨機(jī)變量、分布函數(shù)、統(tǒng)計(jì)分布的內(nèi)涵是什么。盡管在課堂上一再?gòu)?qiáng)調(diào)隨機(jī)變量與高等數(shù)學(xué)的變量不一樣，隨機(jī)變量?jī)H僅表示事件，不同的數(shù)字變量可以表示為相同的事件，分布函數(shù)是以隨機(jī)變量進(jìn)行定義的，其含義就是隨機(jī)變量所定義事件的可能性-概率。但很多學(xué)生還是以高等數(shù)學(xué)的變量與函數(shù)來(lái)理解隨機(jī)變量與分布函數(shù)，特別是隨機(jī)變量函數(shù)的分布時(shí)候，就更無(wú)法理解，教師講的口干舌燥，學(xué)生聽(tīng)的一臉茫然，那求知若渴卻又無(wú)法理解的眼神讓教師無(wú)可奈何，不得不再次重復(fù)講解。

2、微積分基礎(chǔ)不牢固。概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是以分布函數(shù)為主線串聯(lián)的，但是分布函數(shù)的問(wèn)題就牽涉到高等數(shù)學(xué)的微積分知識(shí)，特別是二元分布函數(shù)需要用到二元微積分，這對(duì)很多學(xué)生是苦不堪言，原因就在于前修課程微積分沒(méi)有學(xué)好。由于高等數(shù)學(xué)的知識(shí)量大，課時(shí)又相對(duì)較少，獨(dú)立學(xué)院學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)本身就很薄弱，教師在講微積分知識(shí)時(shí)就盡量簡(jiǎn)單化，二重積分的知識(shí)就變簡(jiǎn)單很多，這就導(dǎo)致W生學(xué)習(xí)概率論的時(shí)候，再次面對(duì)二重積分就有天然的畏懼感，不熟悉的分布函數(shù)概念以及難懂的二重積分的計(jì)算，使得很多學(xué)生就放棄概率論的學(xué)習(xí)。對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)也是如此，數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí)是以總體樣本為基礎(chǔ)，通過(guò)抽樣來(lái)估計(jì)總體參數(shù)并對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)的過(guò)程，而且，統(tǒng)計(jì)的規(guī)律就是隨著樣本的增大，總體就服從正態(tài)分布，就是通過(guò)一定的方法來(lái)估計(jì)正態(tài)總體的兩個(gè)參數(shù)并進(jìn)行檢驗(yàn)。這樣的知識(shí)點(diǎn)按理來(lái)說(shuō)不難，但是學(xué)生的表現(xiàn)來(lái)看，不盡如人意。這反映出學(xué)生對(duì)新事物的接受能力不適應(yīng)，經(jīng)過(guò)高考對(duì)知識(shí)點(diǎn)反復(fù)強(qiáng)調(diào)講解的習(xí)慣，學(xué)生對(duì)大學(xué)課程沒(méi)有反復(fù)練習(xí)的行為不適應(yīng)，而且其他課程也多，又處于沒(méi)有人監(jiān)管的狀態(tài)，主觀上就放棄了對(duì)難點(diǎn)的探索精神。因?yàn)閿?shù)學(xué)的學(xué)習(xí)不同于其它課程，除課堂教學(xué)外，還需要有一定的時(shí)間做預(yù)習(xí)預(yù)備與復(fù)習(xí)鞏固的。

3、不注重實(shí)踐操作。概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的學(xué)習(xí)只是講解一些基本的概率統(tǒng)計(jì)原理，理論上不需要過(guò)多詳細(xì)講解，而應(yīng)該把重點(diǎn)放在學(xué)生的實(shí)踐操作能力上。特別是數(shù)理統(tǒng)計(jì)方面的知識(shí)點(diǎn)如參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析等這些知識(shí)，讓學(xué)生指導(dǎo)基本的原理即可，學(xué)會(huì)在實(shí)際中會(huì)用到這些知識(shí)才是重中之重，理論與實(shí)踐的結(jié)合，才會(huì)更直觀的讓學(xué)生明白理論的意義所在。經(jīng)管類學(xué)生所需的統(tǒng)計(jì)知識(shí)在以后要用到的地方挺多的，工作上一些簡(jiǎn)單的excel表格就是有求和求平均，如果考上經(jīng)管類研究生，那么學(xué)術(shù)上還需要學(xué)習(xí)《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，得會(huì)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)進(jìn)行實(shí)證分析，統(tǒng)計(jì)軟件如SPSS做模型分析，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行經(jīng)濟(jì)解釋，進(jìn)而來(lái)撰寫相關(guān)的學(xué)術(shù)論文。因此，針對(duì)經(jīng)管類學(xué)生的特殊性，教師應(yīng)該在實(shí)際操作上下一番功夫。

三、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)的改進(jìn)措施

針對(duì)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程一些教學(xué)的問(wèn)題，提出一些改進(jìn)措施。

1、重視概念的解釋。教師在主觀意識(shí)上應(yīng)該認(rèn)識(shí)到解釋概念的重要性。受到應(yīng)試教育的影響，教師在教學(xué)上輕概念重解題的思維一直沒(méi)有改變，認(rèn)為數(shù)學(xué)就是能夠讓學(xué)生解出題目來(lái)就是好效果，殊不知，這樣的教學(xué)只能培養(yǎng)一批會(huì)機(jī)械計(jì)算的學(xué)生工人，根本無(wú)法培養(yǎng)學(xué)生的綜合素質(zhì)。況且，解釋概念比解題重要的多，概念解釋清楚了，學(xué)生就容易理解做題的含義，反而能促進(jìn)解題的進(jìn)展，磨刀不誤砍柴工。學(xué)生應(yīng)該注意甄別新舊知識(shí)的區(qū)別，建構(gòu)主義認(rèn)為，前面的知識(shí)學(xué)習(xí)會(huì)對(duì)后面知識(shí)的學(xué)習(xí)帶來(lái)影響。很多學(xué)生在大學(xué)前已經(jīng)習(xí)慣了數(shù)學(xué)當(dāng)中的數(shù)字計(jì)算，數(shù)字變量的概念，對(duì)概率論當(dāng)中的隨機(jī)變量以及分布函數(shù)還是以原有思維進(jìn)行思考，這樣，就很難走出誤區(qū)。教師即時(shí)在課堂上反復(fù)強(qiáng)調(diào)數(shù)字變量以及隨機(jī)變量的不同，但如果學(xué)生的主觀沒(méi)有意識(shí)到，就很難達(dá)到效果。所以，對(duì)于新舊概念的區(qū)別，教師要詳細(xì)解釋，學(xué)生也應(yīng)該主動(dòng)認(rèn)識(shí)。

2、加強(qiáng)微積分的練習(xí)。如果不會(huì)微積分，那么概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的學(xué)習(xí)也就無(wú)從談起。微積分的學(xué)習(xí)是在高等數(shù)學(xué)中很重要的一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，那么師生就應(yīng)該在高等數(shù)學(xué)中把這個(gè)知識(shí)學(xué)好。如果還是未能學(xué)好，就應(yīng)該采取開(kāi)設(shè)選修課的方式，給予微積分基礎(chǔ)不好的學(xué)生來(lái)補(bǔ)習(xí)，當(dāng)然這個(gè)在實(shí)際操作當(dāng)中有一定的難度，選修課是學(xué)生自愿選擇的，那些微積分本來(lái)就不好的就不會(huì)去選修該課程，教師可以規(guī)定高等數(shù)學(xué)不及格的學(xué)生必須強(qiáng)制的選修微積分，至于會(huì)不會(huì)引起學(xué)生的反感而導(dǎo)致學(xué)生的逆反厭學(xué)情緒，這個(gè)得需要做一定的調(diào)查才行；此外可行的就是成立學(xué)習(xí)小組，讓那些成績(jī)優(yōu)秀的學(xué)生來(lái)幫助后進(jìn)學(xué)生，采取幫扶的方式來(lái)提高微積分的成績(jī)。還有就是教師可以建立qq群、微信群等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)答疑解惑的方式來(lái)解決對(duì)數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)有難度的學(xué)生。

3、注重統(tǒng)計(jì)軟件操作。數(shù)理統(tǒng)計(jì)方面的知識(shí)在后續(xù)課程如《統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》用的很多，這些課程的目的是培養(yǎng)學(xué)生掌握基本統(tǒng)計(jì)軟件的用法。因此，在講解數(shù)理統(tǒng)計(jì)的時(shí)候，教師就可以穿插一些基本軟件方面的知識(shí)，把理論用到實(shí)際操作上，就能讓學(xué)生更加明白理論的含義，當(dāng)然，這里要注意的是，由于課時(shí)不夠，正式課堂上可能無(wú)法講解太多。教師應(yīng)該采取課后作業(yè)的形式進(jìn)行，布置一些跟盡管專業(yè)有關(guān)的習(xí)題，如分析教育水平對(duì)收入的影響這類簡(jiǎn)單可行的統(tǒng)計(jì)練習(xí)，并把做題的批改當(dāng)成平時(shí)成績(jī)的一部分，以監(jiān)督學(xué)生完成課后習(xí)題。

四、結(jié)束語(yǔ)

經(jīng)管專業(yè)的特殊性，使得概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的學(xué)習(xí)顯得較為重要，對(duì)后續(xù)課程有很大的影響，教師與學(xué)生應(yīng)該充分意識(shí)到概率論當(dāng)中一些概念的重要性，加強(qiáng)微積分的練習(xí)，在統(tǒng)計(jì)方面盡可能的講解軟件使用的知識(shí)，來(lái)提高概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的教學(xué)效果。

參考文獻(xiàn)：

[1]李小平. 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M].北京：高等教育出版社， 2013.

篇(5)

[關(guān)鍵詞]零售企業(yè) 跨國(guó)營(yíng)銷 風(fēng)險(xiǎn)管理 理論綜述

一、引言

對(duì)今天的零售企業(yè)來(lái)說(shuō)，國(guó)際化是一個(gè)重要趨勢(shì)（Simpson,Thorpe，1995）[1]。上世紀(jì)90年代以來(lái)，零售企業(yè)特別是大型零售企業(yè)也和其它行業(yè)一樣，正在大力向國(guó)外發(fā)展，零售企業(yè)的跨國(guó)營(yíng)銷已成為當(dāng)今世界的一大潮流。然而，服務(wù)型企業(yè)在國(guó)際擴(kuò)張中面臨的風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于制造業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)（Carman & Langeard，1998）[2]。著名的日本零售企業(yè)八佰伴正是因?yàn)闆](méi)有正視風(fēng)險(xiǎn)管理，盲目投資，最終在亞洲金融風(fēng)暴的沖擊下徹底崩潰，黯然淡出其輝煌了30余年的商業(yè)舞臺(tái)[3]。顯然，零售企業(yè)在國(guó)際化進(jìn)程中由于其跨國(guó)經(jīng)營(yíng)的性質(zhì)，其營(yíng)銷活動(dòng)面臨著比國(guó)內(nèi)企業(yè)更多、更復(fù)雜、破壞力也更強(qiáng)的國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)，零售企業(yè)跨國(guó)營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)管理理論研究逐漸引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。

二、風(fēng)險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)管理的定義

（一）風(fēng)險(xiǎn)的定義

風(fēng)險(xiǎn)的基本含義是損失的不確定性。經(jīng)濟(jì),企業(yè)觀察 經(jīng)濟(jì)學(xué)家把風(fēng)險(xiǎn)定義為損失機(jī)會(huì)，這表明風(fēng)險(xiǎn)是一種面臨損失的可能性狀況，也表明風(fēng)險(xiǎn)是在一定狀況下的概率度；統(tǒng)計(jì)學(xué)家把風(fēng)險(xiǎn)定義為實(shí)際結(jié)果與預(yù)期結(jié)果的離差度，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)；保險(xiǎn)學(xué)者把風(fēng)險(xiǎn)定義為一個(gè)事件的實(shí)際結(jié)果偏離預(yù)期結(jié)果的客觀概率。

本研究采用決策理論家的定義，他們把風(fēng)險(xiǎn)定義為損失的不確定性，這種不確定性又可分為客觀的不確定性和主觀的不確定性。客觀的不確定性是實(shí)際結(jié)果與預(yù)期結(jié)果的離差，它可以使用統(tǒng)計(jì)學(xué)工具加以度量；主觀的不確定性是個(gè)人對(duì)客觀風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，它同人的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、精神和心理狀態(tài)有關(guān)。

（二）風(fēng)險(xiǎn)管理的定義

美國(guó)學(xué)者Christin（1997）認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)管理是企業(yè)或組織為控制偶然損失的風(fēng)險(xiǎn)，，以保全所得能力和資產(chǎn)所做的一切努力；另外兩位美國(guó)學(xué)者Willins,Lichard.Hans（1996）認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)管理是通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的鑒定、衡量和控制，以最低的成本使風(fēng)險(xiǎn)所造成的損失控制在最低限度的管理方法。我國(guó)的陳佳貫(2000)認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)管理是企業(yè)通過(guò)對(duì)潛在意外或損失的識(shí)別、衡量和分析，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行有效的控制，用最為經(jīng)濟(jì)合理的方法處理風(fēng)險(xiǎn)，以實(shí)現(xiàn)最大安全保障的科學(xué)管理方法?？梢?jiàn)，風(fēng)險(xiǎn)管理是一個(gè)系統(tǒng)過(guò)程，包括風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、衡量和控制等環(huán)節(jié)；風(fēng)險(xiǎn)管理的目標(biāo)在于控制和減少損失，提高有關(guān)單位或個(gè)人的經(jīng)濟(jì)利益或社會(huì)效果；風(fēng)險(xiǎn)管理是一種管理方法。

三、跨國(guó)營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)管理的理論研究

隨著跨國(guó)企業(yè)不斷向全球化拓展以及國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的不斷加劇，跨國(guó)企業(yè)將面臨更復(fù)雜的國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)。Gloshal(1987)就曾論述到，對(duì)于跨國(guó)企業(yè)的管理者而言，風(fēng)險(xiǎn)控制是三個(gè)戰(zhàn)略目標(biāo)之一[4]。

1987年，Beamish和Banks提出存在兩種類型的東道國(guó)風(fēng)險(xiǎn)：情境風(fēng)險(xiǎn)和交易風(fēng)險(xiǎn)。1991年，W.Chan Kim和Peter Hwang提出影響國(guó)際市場(chǎng)進(jìn)入模式選擇的兩個(gè)變量是環(huán)境變量和交易變量。

1992年，Miller提出了一個(gè)由三部分變量構(gòu)成的、完整的國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)模式。這三部分是：一般環(huán)境的不確定性；行業(yè)的不確定性；特定企業(yè)的不確定性[5]。Miller的這篇文章在學(xué)術(shù)界引起了極大的反響，他第一次對(duì)公司進(jìn)入國(guó)際市場(chǎng)面臨的不確定性進(jìn)行了系統(tǒng)而全面的分類，并提出一體化框架，為后來(lái)的研究提供了很好的指引，讓更多學(xué)者投入到國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)的研究之中。

1995年，荷蘭學(xué)者Kelth D.Brouthers從實(shí)證的角度對(duì)Miller提出的一體化框架進(jìn)行了檢驗(yàn)，并在此基礎(chǔ)上對(duì)一體化模型進(jìn)行了補(bǔ)充。Bruthers將戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)劃分為兩大類，即管理控制風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)復(fù)雜性風(fēng)險(xiǎn)：管理控制風(fēng)險(xiǎn)，由管理經(jīng)驗(yàn)、文化差異和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三個(gè)變量構(gòu)成；市場(chǎng)復(fù)雜性風(fēng)險(xiǎn)，包括影響企業(yè)進(jìn)入市場(chǎng)的能力、分銷產(chǎn)品/服務(wù)的能力和企業(yè)的獲利能力[6]。在我國(guó)，許暉等學(xué)者又對(duì)此模型加以擴(kuò)展,借鑒Root（1994）對(duì)國(guó)際市場(chǎng)進(jìn)入模式?jīng)Q策影響因素的研究[7]，構(gòu)建一體化國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)感知模型。許暉等人認(rèn)為國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)的感知主要由三部分構(gòu)成,其中控制風(fēng)險(xiǎn)變量與以下三點(diǎn)相關(guān):管理層對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制的意愿；管理層對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)的認(rèn)知程度；替代的控制機(jī)制的可獲取性[8]。

四、零售企業(yè)跨國(guó)營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)管理的理論研究

商業(yè)（包括零售）領(lǐng)域內(nèi)稍具規(guī)模的對(duì)外直接投資開(kāi)始于20世紀(jì)70年代，到20世紀(jì)90年代以后，以零售企業(yè)為主的跨國(guó)營(yíng)銷活動(dòng)進(jìn)入，國(guó)際化戰(zhàn)略成為零售商的一個(gè)重大公司戰(zhàn)略(Steve Burt, John Dawson , Leigh Sparks,2004)[9]，在大多數(shù)零售商中應(yīng)用。綜觀國(guó)內(nèi)外理論研究，學(xué)者們主要從以下三方面對(duì)零售企業(yè)跨國(guó)營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行研究。

（一）零售企業(yè)海外市場(chǎng)選擇中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

篇(6)

【關(guān)鍵詞】  證候研究；變量聚類

近年來(lái),有不少學(xué)者利用系統(tǒng)變量聚類方法對(duì)西醫(yī)病種中中醫(yī)癥狀的分布情況進(jìn)行研究。例如,麻氏等[1]通過(guò)對(duì)739例膽病病案進(jìn)行分析,得到9個(gè)類,并把它們分別詮釋為肝膽濕熱證、肝膽郁熱證、肝膽蘊(yùn)熱證、肝膽氣郁證、血瘀證、脾失健運(yùn)證、陽(yáng)虛寒濕證、陰虛內(nèi)熱證和熱毒亡陽(yáng)證。筆者剖析系統(tǒng)變量聚類結(jié)果的統(tǒng)計(jì)學(xué)含義,并基于此討論把它們?cè)忈尀樽C候的合理性。 我們的結(jié)論是,變量聚類的結(jié)果不能詮釋為證候。

1  變量聚類結(jié)果的統(tǒng)計(jì)學(xué)含義

   

在麻氏等[2]分析的膽病數(shù)據(jù)中,癥狀變量全部是二值的。分析所得的變量類之一如下。

   

類1：發(fā)熱寒戰(zhàn)、右上腹壓痛拒按、黃疸、惡心嘔吐、右上腹疼痛、大便秘結(jié)、小便色黃、苔黃、苔膩、脈滑、脈弦、口苦。

   

本節(jié)以這個(gè)類為例,剖析系統(tǒng)變量聚類結(jié)果的含義。要準(zhǔn)確把握這個(gè)類的含義,需要考慮3個(gè)因素,即“變量”與“事件”這兩個(gè)概念的區(qū)別、變量間相似系數(shù)的定義以及變量類間相似系數(shù)的定義。下面逐一討論這3個(gè)因素。

1.1  變量與事件

   

變量是刻畫事物某方面特征的指標(biāo),它的每一個(gè)取值對(duì)應(yīng)一個(gè)事件。先拿概率論中常用的拋擲硬幣試驗(yàn)為例來(lái)解釋這兩概念。拋擲硬幣試驗(yàn)可以從多個(gè)方面來(lái)看：使用的硬幣是否質(zhì)地均勻、拋擲方式如何、拋擲結(jié)果是什么等等?！皰仈S結(jié)果”這個(gè)指標(biāo)刻畫試驗(yàn)一個(gè)方面的特征,因此它是一個(gè)變量。這個(gè)變量有兩個(gè)可能的取值,即“正面朝上”和“反面朝上”。于是有兩個(gè)事件,即“拋擲結(jié)果正面朝上”和“拋擲結(jié)果反面朝上”。

   

接下來(lái)看一個(gè)中醫(yī)的例子。“有無(wú)口苦”是反映患者身體一個(gè)方面特征的指標(biāo),因此它是一個(gè)變量,稱為癥狀變量。它有兩個(gè)可能的取值,即“有”和“無(wú)”。于是有兩個(gè)癥狀事件, 即 “(患者)有口苦”和“(患者)無(wú)口苦”。如果要考慮不同輕重程度,相應(yīng)的變量是“口苦程度”。 一般情況下,程度變量有4個(gè)可能的取值,即“無(wú)”、“輕”、“中”和“重”。于是有4個(gè)癥狀事件,即“無(wú)口苦”、“有輕度口苦”、“有中度口苦”和“有重度口苦”。為了統(tǒng)一二值和多值情況下癥狀變量的稱謂,可以用“口苦情況” 來(lái)替代“有無(wú)口苦”和“口苦程度”。

   

“有口苦”這個(gè)詞通常被簡(jiǎn)化為“口苦”。同時(shí),“口苦情況”也被簡(jiǎn)化為“口苦”。這樣,“口苦”時(shí)而指“口苦情況”這個(gè)變量,時(shí)而又指“有口苦”這個(gè)事件。在下一節(jié)讀者將會(huì)看到,這種歧義性造成了對(duì)變量聚類結(jié)果之含義的誤解。

   

顧名思義,變量聚類的對(duì)象是變量而不是事件,其結(jié)果是變量的類而不是事件的類。所以,類1的成員是“口苦情況”等癥狀變量,而不是“有口苦”等癥狀事件。為了避免誤解,我們把類1的定義改寫如下。

   

類1：發(fā)熱寒戰(zhàn)情況、右上腹壓痛拒按情況、黃疸情況、右上腹疼痛情況、惡心嘔吐情況、大便秘結(jié)情況、小便色黃情況、苔黃情況、苔膩情況、脈滑情況、脈弦情況、口苦情況。

1.2  變量類相似系數(shù)

   

“口苦情況”等12個(gè)癥狀變量為什么會(huì)被聚成一類呢？它們被聚成一類這件事的含義是什么？一個(gè)粗略的回答是,這意味著“口苦情況”等12個(gè)癥狀變量之間的相似度高。如果要準(zhǔn)確回答這個(gè)問(wèn)題,則需要考慮如何基于變量之間的相似系數(shù)定義類之間的相似系數(shù)。

   

常用的方法有最大相似系數(shù)法、最小相似系數(shù)法和平均相似系數(shù)法。在計(jì)算兩個(gè)類a和b間的相似系數(shù)時(shí),考慮a中變量與b中變量間的相似系數(shù)。最大相似系數(shù)法取其最大者,最小相似系數(shù)法取其最小者,而平均相似系數(shù)法取平均數(shù)[2]。

   

如果類1是用最大相似系數(shù)法獲得的,那么對(duì)類中任意一個(gè)變量v,類中有另外一個(gè)變量u使得v和u間的相似系數(shù)不低于某個(gè)閾值。如果類1是用最小相似系數(shù)法獲得的,那么類中任意兩個(gè)變量間的相似系數(shù)不低于某個(gè)閾值。如果類1是用平均相似系數(shù)法獲得的,那么類中變量間的相似系數(shù)的平均值不低于某個(gè)閾值[2]。

   

上面提到閾值是怎樣決定的呢？在獲得類1的過(guò)程中,需要合并多對(duì)變量類,而每對(duì)類之間都有一個(gè)相似系數(shù)。這些相似系數(shù)的最小者就是上面說(shuō)的閾值。一般說(shuō),最大相似系數(shù)法的閾值最大,平均相似系數(shù)法的閾值次之,最小相似系數(shù)法的閾值最小。

1.3 變量相似系數(shù)

   

變量間相似系數(shù)的高低的直觀含義是什么？這個(gè)問(wèn)題的答案依賴所選用的相似系數(shù)是什么。相似系數(shù)有各種各樣的類型[2]。作為例子,這里只討論jaccard相似度和相關(guān)系數(shù)。

   

jaccard相似度只適用于二值變量。下面用一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明它的定義和直觀含義。用d記脈弦和口苦同時(shí)出現(xiàn)的樣本數(shù),b記脈弦出現(xiàn)而口苦不出現(xiàn)的樣本數(shù),c記脈弦不出現(xiàn)而口苦出現(xiàn)的樣本數(shù)?！懊}弦情況”和“口苦情況”這兩個(gè)變量的jaccard相似度定義為d/(b+c+d)。jaccard相似度的取值在0～1之間,可以視為是癥狀出現(xiàn)的“同步率”。它的值越高,脈弦和口苦出現(xiàn)時(shí)的“同步率”就越高,即脈弦和口苦的出現(xiàn)更接近如下情況：要么兩者都不出現(xiàn),要么兩者都出現(xiàn)。

   

相關(guān)系數(shù)是統(tǒng)計(jì)學(xué)中用來(lái)度量數(shù)字變量間關(guān)聯(lián)程度的一個(gè)指標(biāo)。如果把癥狀的出現(xiàn)表示為1,不出現(xiàn)表示為0,那么就可以定義“脈弦情況”和“口苦情況”間的相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù)的取值在0～1之間。當(dāng)兩個(gè)變量的可能取值相同時(shí),它們之間的相關(guān)系數(shù)也可視為是一種“同步率”。“脈弦情況”和“口苦情況”間的相關(guān)系數(shù)越高,脈弦和口苦同時(shí)出現(xiàn)或同時(shí)不出現(xiàn)的次數(shù)也就越多,反之亦然。

1.4  類1的含義

在分析數(shù)據(jù)時(shí),麻氏等[1]用的是sas軟件。由于他們未提及軟件設(shè)置,所使用的變量相似系數(shù)應(yīng)該是sas默認(rèn)的jaccard相似度,而所使用的變量類相似系數(shù)應(yīng)該是sas默認(rèn)的平均相似系數(shù)。所以,類1是一個(gè)由口苦情況等12個(gè)癥狀變量組成的集合,其含義是這12變量?jī)蓛芍g的jaccard相似度平均不低于某個(gè)閾值,即口苦等12個(gè)癥狀兩兩同步出現(xiàn)的頻率平均不低于某個(gè)閾值。

2  證候的含義

   

證候是一個(gè)具爭(zhēng)議性的概念。但是,在詮釋變量聚類結(jié)果時(shí)人們所使用的證候其意義基本是統(tǒng)一的、清楚的。例如,在把類1詮釋為肝膽濕熱證時(shí),“肝膽濕熱證”對(duì)應(yīng)由口苦等12個(gè)癥狀(事件)組成的癥狀群,其意義如下：①如果這些癥狀全部(或其大多數(shù))在某患者身上同時(shí)出現(xiàn),那么該患者有肝膽濕熱證；②如果這些癥狀中許多不在一患者身上出現(xiàn),那么該患者無(wú)肝膽濕熱證。

3  變量聚類結(jié)果的詮釋

   

現(xiàn)在我們以類1為例來(lái)討論變量聚類的詮釋問(wèn)題。在文獻(xiàn)[1]中,類1被詮釋為肝膽濕熱證。這是由于類1被認(rèn)為是由“有口苦”等12個(gè)癥狀事件組成的集合,進(jìn)而其意義被理解為口苦等12個(gè)癥狀同時(shí)出現(xiàn)。在把類1詮釋為肝膽濕熱之后,進(jìn)一步得出結(jié)論：肝膽濕熱證是肝膽病中的中醫(yī)證候之一。這就是說(shuō),肝膽濕熱證存在于研究涉及的739個(gè)樣本中,即有一部分樣本同時(shí)包含口苦等12個(gè)癥狀或其大多數(shù)。為方便討論,我們將這一段文字涉及的幾件事按邏輯順序整理如下：①把類1認(rèn)為是由“有口苦”等12個(gè)癥狀事件組成的集合；②把類1的意義理解為口苦等12個(gè)癥狀同時(shí)出現(xiàn),從而把它詮釋為肝膽濕熱證。③在②的基礎(chǔ)上,得出肝膽病中有肝膽濕熱證的結(jié)論,即有一部分樣本同時(shí)包含“口苦”等12個(gè)癥狀或其大多數(shù)。

   

根據(jù)第2節(jié)的結(jié)論,類1是癥狀變量的集合而不是癥狀事件的集合。所以,上述第1步是不正確的。再根據(jù)第2節(jié)的結(jié)論,類1的意義不是口苦等12個(gè)癥狀同時(shí)出現(xiàn)。實(shí)際上,句子“口苦等12個(gè)癥狀同時(shí)出現(xiàn)”本身是一個(gè)病句。顯然,口苦等12癥狀不可能在每一個(gè)樣本中都同時(shí)出現(xiàn)。那么它們究竟在哪些樣本中出現(xiàn)呢？句子沒(méi)有指明,因此意義不清。所以,第2步也是錯(cuò)誤的。最后,第3步從“口苦等12個(gè)癥狀同時(shí)出現(xiàn)”這個(gè)含義不清的命題推出“有一部分樣本同時(shí)包含口苦等12個(gè)癥狀或其大多數(shù)”。這是不合邏輯的。

   

上述三步都有問(wèn)題。那么有沒(méi)有可能不通過(guò)它們,而直接從類1的含義出發(fā)得出“有一部分樣本同時(shí)包含口苦等12個(gè)癥狀或其大多數(shù)”這個(gè)結(jié)論呢？回答是否定。類1的含義只是說(shuō)口苦等12個(gè)癥狀兩兩以一定頻率在樣本中同時(shí)出現(xiàn)。這并不意味12個(gè)癥狀同時(shí)出現(xiàn)在某些樣本中。在邏輯上,從兩兩雙邊關(guān)系是無(wú)法推出多邊關(guān)系的。打一個(gè)比方：青年a與一對(duì)好朋友b和c談三角戀愛(ài),a和b常常一起出現(xiàn),a和c常常一起出現(xiàn),b和c常常一起出現(xiàn),但這些并不意味著他們?nèi)藭?huì)同時(shí)出現(xiàn)。

    上面的討論以文獻(xiàn)[1]為例。但是,所指出的問(wèn)題是其它用變量聚類研究證候分布工作共有的。問(wèn)題的根源在于研究目的與研究方法不匹配。這些工作是要通過(guò)分析一組關(guān)于西醫(yī)某病種的樣本,揭示該病種中中醫(yī)證候的分布規(guī)律,這其實(shí)是揭示該組樣本中中醫(yī)證候的分布情況。簡(jiǎn)而言之,這就是要揭示樣本某方面的特征和性質(zhì)。變量聚類方法只考慮變量間的關(guān)系,完全不分析樣本的特征和性質(zhì)。既然如此,它又怎么能揭示樣本中中醫(yī)證候的分布規(guī)律呢？

4  結(jié)束語(yǔ)

   

變量聚類所得到的不是癥狀事件的類,而是癥狀變量的類,其含義不是一些癥狀同時(shí)出現(xiàn)于一些患者,從而不能詮釋為證候。變量聚類不分析樣本的特征和性質(zhì),從而不可能揭示證候在樣本中的分布規(guī)律。

【參考文獻(xiàn)】

 

篇(7)

關(guān)鍵詞 國(guó)有石油企業(yè) 員工敬業(yè)度 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量 差異分析

一、員工敬業(yè)度的概念

目前對(duì)敬業(yè)度（Engagement）的概念都沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)計(jì)的界定，主要有兩個(gè)領(lǐng)域?qū)ζ溥M(jìn)行研究：管理公司和學(xué)術(shù)界。管理公司主要以實(shí)際出發(fā)對(duì)其進(jìn)行實(shí)證研究，學(xué)術(shù)界則是從學(xué)術(shù)角度提出相關(guān)的理論。

第一，在管理公司領(lǐng)域，蓋洛普公司的蓋洛普博士將敬業(yè)度定義為：企業(yè)首先要為員工創(chuàng)造良好的環(huán)境使其優(yōu)勢(shì)能得到有效發(fā)揮，在此基礎(chǔ)上，企業(yè)還應(yīng)讓員工在組織中有一種歸屬感，讓其感受到自己就是組織的一員，具有主人翁的責(zé)任感。蓋洛普公司將員工主要分為敬業(yè)、守業(yè)和怠工員工三類，這主要是根據(jù)員工在情感上認(rèn)同工作和組織的程度，以及由此而帶來(lái)的員工對(duì)工作和組織的投入度；翰威特公司認(rèn)為敬業(yè)度是用來(lái)衡量員工期望留在公司的程度，以及對(duì)工作盡心的程度，據(jù)此翰威特公司提出了積極評(píng)價(jià)、渴望留任和竭盡所能三維度的敬業(yè)度。韜睿公司將敬業(yè)度定義為員工意愿和努力幫助組織取得成功的程度，據(jù)此公司將員工敬業(yè)度分為理性敬業(yè)度和感性敬業(yè)度兩個(gè)維度，即建立在工作給自己帶來(lái)利益前提下的敬業(yè)行為和建立在對(duì)工作認(rèn)同和情感歸屬上的敬業(yè)行為。

第二，在學(xué)術(shù)研究中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者中， Kahn將敬業(yè)度定義為：企業(yè)員工自發(fā)地控制自己，以將自己與工作角色結(jié)合在一起，也就是將自己置于一種“角色內(nèi)狀態(tài)”，并且他還將敬業(yè)度分為三個(gè)維度：行為敬業(yè)度、認(rèn)知敬業(yè)度和情感敬業(yè)度；Maslach等學(xué)者則從工作倦怠的對(duì)立角度出發(fā)將敬業(yè)度定義為對(duì)工作積極的一面，他認(rèn)為敬業(yè)度和工作倦怠分別為一個(gè)三維連續(xù)體的兩極，敬業(yè)度的精力、投入和職業(yè)效能感三個(gè)維度分別對(duì)應(yīng)著工作倦怠的情緒枯竭、犬儒主義和效能感低落三個(gè)維度。相對(duì)于工作倦怠程度高的員工所具有的無(wú)能感和耗竭感，敬業(yè)度高的員工通常精力充沛，不同于在工作和組織中處于疏離狀態(tài)的員工，他們?cè)诠ぷ髦芯哂休^高的自我效能感，能在組織中建立良好的人際關(guān)系，并能有效進(jìn)入工作狀態(tài)； Schaufeli等人與Maslach有相同的觀點(diǎn)，認(rèn)為敬業(yè)度是工作倦怠的對(duì)立面，而他們認(rèn)為敬業(yè)度包含活力敬業(yè)度、奉獻(xiàn)敬業(yè)度和投入敬業(yè)度三個(gè)維度。

綜上，本文所使用的敬業(yè)度概念為：企業(yè)中員工在工作角色中自我表達(dá)和自我投入的程度，以及員工在行為、認(rèn)知和情感三個(gè)維度上對(duì)工作、組織的認(rèn)同程度。

二、國(guó)有石油企業(yè)員工敬業(yè)度在人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量上的差異分析

（一）不同性別的國(guó)有石油企業(yè)員工敬業(yè)度的差異分析

對(duì)不同性別的國(guó)有石油企業(yè)員工的工作敬業(yè)度和組織敬業(yè)度兩個(gè)維度以及整體員工敬業(yè)度的得分平均數(shù)進(jìn)行F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)，所得結(jié)果如表1所示。

（二）不同婚姻狀況的國(guó)有石油企業(yè)員工敬I度的差異分析

對(duì)不同婚姻狀況的國(guó)有石油企業(yè)員工的工作敬業(yè)度和組織敬業(yè)度兩個(gè)維度以及整體員工敬業(yè)度的得分平均數(shù)進(jìn)行F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)，所得結(jié)果如表2所示。

（三）不同年齡的國(guó)有石油企業(yè)員工敬業(yè)度的差異分析

本文將國(guó)有石油企業(yè)的員工劃分為四個(gè)年齡段，采用單因素方差分析方法分析不同年齡段的國(guó)有石油企業(yè)員工在敬業(yè)度各子緯度上的得分。如表3所示。

（四）不同學(xué)歷的國(guó)有石油企業(yè)員工敬業(yè)度的差異分析

采用單因素方差分析方法分析不同年齡段的國(guó)有石油企業(yè)員工在敬業(yè)度各子緯度上的得分，如表4所示。

（五）不同工齡的國(guó)有石油企業(yè)員工敬業(yè)度的差異分析

不同工齡的國(guó)有石油企業(yè)員工敬業(yè)度的差異分析（如表5）。

三、國(guó)有石油企業(yè)員工敬業(yè)度在人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量上的差異

在以上人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量中，只有員工婚姻狀況對(duì)國(guó)有石油企業(yè)員工的敬業(yè)度有較大影響，而石油企業(yè)員工敬業(yè)度在不同性別、不同年齡段、不同學(xué)歷、不同工齡上均無(wú)顯著差異。這與已有的研究結(jié)論有相同之處，但并不完全一致，其原因是受研究對(duì)象，國(guó)有石油企業(yè)這個(gè)群體的特殊性的影響。

不同婚姻狀況的國(guó)有石油企業(yè)員工的工作敬業(yè)度無(wú)明顯差異，但在組織敬業(yè)度這一維度上以及整體員工敬業(yè)度上的差異卻很顯著；石油企業(yè)的已婚員工不論是工作敬業(yè)度、組織敬業(yè)度還是整體敬業(yè)度都高于未婚員工，究其原因，已婚員工其家庭生活相對(duì)穩(wěn)定，親戚朋友等人際圈子范圍也相對(duì)固定，對(duì)家庭承擔(dān)責(zé)任也更大，他們對(duì)于工作穩(wěn)定性的要求更高，同時(shí)已婚員工較未婚員工年齡大，各方面相對(duì)成熟，更有自己明確的目標(biāo)和認(rèn)識(shí)，工作積累和經(jīng)驗(yàn)都相對(duì)較好，對(duì)企業(yè)更有歸屬和認(rèn)同感。

（李季單位為蘭州工業(yè)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院；高海燕單位為中石油西北化工銷售公司）

[作者簡(jiǎn)介：李季（1983―），男，遼寧開(kāi)原人，博士，工程師，研究方向：企業(yè)管理及人力資源管理。]

參考文獻(xiàn)

[1] Heaney C A，Israel B A，House J S . Chronic job insecurity among automobile workers：effectson job satisfaction and health[J]. Social Scienee & Medicine，1994.

[2] Davy J A，Kinicki A J，Scheck C L . A test of job seccurity，s direct and mediated effects on withdrawal cognitions[J]. Journal of organizational Behavior，1997.

[3] Greenhalgh L，Rosenblatt Z . Job security：toward conceptual clarity[J]. Academy of Management Review，1984，9（3）.