導語：如何才能寫好一篇統計學意義，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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統計學產生于應用，在應用過程中發展壯大。隨著經濟社會的發展、各學科相互融合趨勢的發展和計算機技術的迅速發展，統計學的應用領域、統計理論與分析方法也將不斷發展，在所有領域展現它的生命力和重要作用。

統計學是一門研究隨機現象，以推斷為特征的方法論科學。她是研究如何搜集、整理、分析反映事物總體信息的數字資料，并以此為依據，對總體特征進行推斷的原理和方法。統計的主要功能是推斷。

（來源：文章屋網 ）

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1．1所謂客觀問題主要是由于學科本身的特點造成的矛盾

1．1．1理論性和系統性

《醫學統計學》是將概率論和數理統計的原理和方法應用于醫學科研的一門應用性學科，貫穿醫學科研工作的全過程，對培養醫學生科研能力方面具有特別重要的意義。《醫學統計學》理論性和系統性較強，因此，要“真正”掌握統計方法，應該在先掌握數理統計學原理后，再繼續學習《醫學統計學》。這樣，在學習時間上至少需要200個學時才行!但這在醫學院校是絕對行不通的。目前，應該讓醫學生對統計學理論掌握到何種程度?一直是一個熱點的爭議問題]。

1．1．2抽象性

《醫學統計學》雖然是一門應用型學科，但其思考方式仍然屬于抽象性的。而醫學生普遍受到醫學課程形象思維的訓練，對《醫學統計學》中的抽象概念和邏輯推理較難接受，導致學生在學習《醫學統計學》課程時不去主動思考，不善于總結，而只是機械記憶。因此，經常聽到學生抱怨《醫學統計學》內容抽象枯燥、公式多、計算繁雜，記公式、背概念需要花大量的時間和精力，難以真正掌握這門學科[2]。

1．2提高所謂主觀問題主要是由于醫學生自身專業特點和學習態度以及老師對教學認識不同出現的問題

1．2．1學生的重視態度問題

一方面，由于醫學生認為畢業后主要工作是臨床醫生，認為怎樣看病、看好病才是真本事。另外，由于統計課程的內容不能直接看到其應用價值，因此，在學習階段普遍重視臨床知識和醫學技能的學習，認為《醫學統計學》在他們今后實際工作中沒有什么用處，故不重視此門課程的學習。作行一次調查中發現2／3的學生對《醫學統計學》的重要性沒有體會，表示“不清楚或不知道”。另一方面，由于學生缺乏概率論和數理統計方面的背景知識，對《醫學統計學》中的概念不能正確理解，特別是難以把握概念間的聯系及區別，多靠死記硬背，以應付考試。學生一般期望像其他醫學課程一樣，在考試前幾天進行突擊，以通過考試。但往往由于統計學的系統性，不可能征短時間內達到效果，所以，學生普遍形成統¨學課程難學的印象，產生應付了事的態度。

1．2．2科研思維問題

現在，很多人沒有意識到《醫學統計學》的知識貫穿于醫學科學研究的整個過程中，從研究的開始就必須有統計方面的考慮。如實驗設計是整個科研過程的關鍵步驟，不合理的實驗設計必將導致不可信的結論。這些設計中如何對照、隨機化、樣本量估計、指標確定、療效標準、后期數據處理方法等，均要用到統計學的知識。而現在常見的實驗設計錯誤主要有隨機化觀念淡漠、缺乏適當的對照組、實驗計劃不完善、用單因素設計取代多因素設計等，甚至有些研究生對統計學在科研工作中的作用認識模糊，僅在實驗數據出來后才開始考慮統計學問題口]。

1．2．3靈活應用問題

雖然學生在本科和研究生階段學過統計學，但當他們開始做科研設計時，仍然不會選用恰當的統計學方法進行分析。在統計咨詢的過程中，作者發現這其中有很多統計學方法都是他們已學過的，但當這些方法以一種新面孔出現時，他們就不會應用了。另外，不能根據數據類型選擇恰當的統計學分析方法。無論實驗設計是幾組數據，一概用t檢驗來解決，明明是配對資料，卻用兩組資料t檢驗來解決。此外，在運用各種統計學分析方法時，忽略其前提條件，對資料的正態性及方差齊性未做考證，直接套用公式，常常出現張冠李戴的現象。

1．2．4教師的認識問題

近幾年，針對《醫學統計學》教學效果不理想問題，許多教學工作者進行了探索研究。目前，主要的改進措施包括：教學內容的調整、教學模式的調整、考試模式的調整、軟件教學和實習課的調整等]。但是，由于各個學校的具體情況和老師的認識程度不同，很難達成統一意見。

2對教學問題的一些新的思考

2．1對教學目標的思考

目前《醫學統計學》教學的目標為掌握所講授的基本內容，包括基本理論、基本方法；能應用基本的統計學分析處理軟件進行數據的計算和分析；能閱讀專業文獻的統計學方法，能進行基本的科學研究統計設計。醫學生對《醫學統計學》掌握和應用到何種程度是值得討論的問題。作者認為醫學統計學是一門理論性和系統性很強的學科，醫學生沒有經過系統的理論學習，他們的思維方式屬于生命科學“形態性”，而不是數理認知邏輯“抽象性”。因此，要讓醫學生或臨床醫生全面、透徹地掌握統計學是很難的，也是不太現實的。作者認為，醫學生或臨床研究者只能掌握基本的統計學概念和方法。所謂掌握基本的統計學概念，即要求掌握統計學的作用、思考問題的基本方式、解決問題的基本思路；所謂掌握基本的統計學方法，即要求掌握有哪些基本的統計學方法，這些方法應用的前提條件，這些方法應用結果如何解釋?總之，當醫學生或臨床醫生在進行科研時，應該清楚必須考慮哪些統計學問題，應該使用何種統計學方法。而當他們遇到具體的細節問題時，可以查閱有關書籍或文獻，或者咨詢有關統計學專家。因此，作者認為學習《醫學統計學》的要求是：具備查閱有關書籍或文獻的能力和與統計學家交流和對話的基礎。

2．2引導學習態度的思考

引導學生樹立良好的學習態度，人們常說“態度決定一切”，而良好的學習態度能激發學生的學習興趣并充分調動他們學習的積極性。那么，如何激發學生樹立良好的《醫學統計學》學習態度?講好“第一堂課”是關鍵!突出《醫學統計學》在他們今后實際工作中所起的巨大作用，通過大量的科研實例來例證《醫學統計學》在科研設計、資料收集、數據分析、論文撰寫中的重要作用，甚至邀請統計學和臨床專家，以講座的形式，引導學生樹立良好的學習態度。當然，引進實例教學、PBL教學、統計實習等手段，也是激發學習興趣的重要方式l_1]。

2．3對教學內容的思考

傳統的教學內容包括3方面：(1)基本概念和方法；(2)公式的來源、推導和詳細的手工計算步驟；(3)統計結果的解釋與分析[2]。雖然公式的推導有利于對統計基本概念的理解，手工計算能夠使學生對公式的印象加深，但對醫學生來講，冗長的公式推導已很難理解，更談不上對它的記憶了。因此，學生即使在學習了較多的統計學課程后，仍然不理解基本的統計學概念，不會自如地運用統計學公式。作者認為，在《醫學統計學》教學中首先應該將基本概念講清楚，對于一些簡單的統計分析可以獨立完成；對于復雜的方法，如對于樣本量大小的計算，臨床醫生只要知道為什么要算樣本量，至于怎么算就可以交給統計學家來解決。

2．4統計學家參與的思考

美國食品藥品管理局(FDA)一位著名統計學專家稱，統計學在醫學研究中起到關鍵性的核心作用。統計學家應該全程參與醫學研究，從研究設計開始到分析數據得出結論。特別是研究設計階段，制定主要觀察指標、確定樣本量、隨機化等，都需要很精深的統計學專業知識，如果臨床醫生沒有很好的統計學概念，試驗沒有設計好，研究的科學性就會大打折扣，收集的數據以及后期的數據分析實際上都是無意義的。

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統計的出發點是收集數據，然后再科學的分析數據和整理數據。不列顛百科全書對統計學下了如下定義：“統計學是收集和分析數據的科學與藝術”。這就是說，統計學不僅是一門科學，而且是一門收集和分析數據的藝術，要求從數據中挖掘出新的信息，而不是死記硬套現有的公式和定理。為了突出收集和分析數據的重要性，我們在教學的過程中，可以考慮以下幾個方面：（1）首先展現給學生一系列的實際數據，比如一批電燈泡的壽命、某年級外語考試成績等，讓學生對數據有一個明確的感性認識，意識到統計是從數據出發的，先有數據，然后才有公式和定理。不同的數據具有不同的實際意義，弄清楚這些數據的分布規律和性質是統計的基本任務。（2）強調如何有效地收集數據是統計中的重要問題，通常是從總體中抽取樣本，抽樣的方法是多種多樣的，在教學中可以結合實例作抽樣試驗，比如從同一種型號的汽車中隨機抽取5輛，測量每公里的耗油量；觀察吞某類藥物的病人的反應情況；調查部分學生的外語考試成績；等等。（3）分析數據是統計工作的核心，分析數據就是對數據進行加工處理，從而獲取數據中關于總體的信息。通過構造各種不同的統計量，對所研究的總體進行推斷，達到從部分認識全體的目的。在教學中可以通過計算機軟件對數據的結構、統計量的分布作動畫演示，比如數據頻率直方圖、經驗分布函數曲線、樣本均值分布直方圖等，從而提高學生對分析數據的興趣。

二、結合實例強調統計方法的重要性

概率統計是數學的一個重要分支，它的方法別具一格，無論對自然科學還是社會科學，現代統計方法是必不可少的。在教學的過程中，結合實例強調統計方法的重要性，既能加深對于概率統計理論知識的理解，又能激發學生對這門課程的興趣，具體可從以下幾個方面進行考慮：（1）結合日常生活實例進行教學，比如統計學生中同生日的人數，隨著統計人數的增加，至少有兩人同生日這一事件的頻率會接近于1，然后將這一結果與理論概率進行比較；統計吸煙與非吸煙人群中患肺癌的比例，檢驗吸煙與患肺癌是否存在某種依賴關系；觀測一天中某人手機的呼喚次數，然后與泊松分布進行擬合優度檢驗；統計某年級的外語考試成績，根據數據進行正態分布的擬合優度檢驗；等等。（2）結合實例突出統計中的基本方法，參數估計和假設檢驗是進行統計推斷的兩種最基本的方法，其涉及的范圍十分廣泛，在教學的過程中應首先理解方法的基本原理和理論依據，結合典型實例進行分析，比如通過估計湖中魚的條數，使學生了解矩法和最大似然法的原理和步驟；通過檢驗自動包裝機工作是否正常，使學生掌握假設檢驗的方法步驟。（3）結合實例系統介紹統計中的基本內容，使學生進一步認識到統計方法的實用性和廣泛性，為學生在今后的學習和研究中提供廣闊的應用空間。

三、從統計觀點出發進行概率論的教學

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1《衛生統計學》的課程特點

《衛生統計學》是利用統計學的原理對人群健康問題進行解決的一門應用性的學科。《衛生統計學》的課程特點就是概念抽象、理論深奧、數據枯燥。在學習的過程中又和《醫學統計學》有所不同，學習的重點不是公式的推導和證明；同時，又不同于醫學學科的學習，學習的重點也不在于記憶和背誦，而是需要在學習的過程中進行深入的理解，在學習的過程中需要大量的實踐，所以《衛生統計學》又具有了邏輯性強、實踐性強的特點[1]。

2《衛生統計學》的教學現狀

2.1定位不明確

《衛生統計學》在教學的過程中經常出現和《醫學統計學》交叉的現象。《衛生統計學》以統計學的原理和方法為基礎，將其運用在公共衛生領域，比較側重公共衛生學的社會性；《醫學統計學》側重的是醫學的生物性。所以兩者之間具有很大的區別。但是，目前在醫學院校的教學中，兩者的區別并不是很大。《衛生統計學》和《醫學統計學》的區分不明主要體現在教學安排、課程設置、教材編寫等方面，比如，有的醫學院校為《衛生統計學》專設了教學部門，但是這個部門開展的工作卻是編寫醫學統計學的教材，進行醫學統計學的教學；甚至有的醫學院校雖然設立了《衛生統計學》的碩士點，卻進行的是醫學統計學的考試。并且，在教學過程中，兩者也經常被混為一談。這樣的情況給《衛生統計學》的教學帶來了很大的困難[2]。

2.2教學重點不合理

第一，《衛生統計學》的教學內容包括兩個方面，一方面是統計學基礎，其中涉及到的知識是數據資料描述、統計和分析，推斷統計分析，相關回歸分析，調查設計等；另一方面是專業知識，其中涉及到的內容是橫斷面研究資料統計分析，病例對照研究分析、隊列研究的分析和設計、生存分析、壽命表和Meta分析。目前，在很多醫學院校的教學中，教學的重點依然集中在基礎知識的學習方面，對于專業性知識部分涉及的內容非常少，甚至衛生統計調查方法、衛生統計制度等很多內容都沒有在現行的《衛生統計學》中涉及。這種情況給《衛生統計學》課程的普及帶來了很大的麻煩。第二，《衛生統計學》在教學過程中，醫學院校的教學重點普遍是基本原理的介紹和具體公式的推導，沒有完善的培養學生統計思維的內容。統計思維對于《衛生統計學》的學習來說非常重要，它是一種透過數據就能對現象進行分析和判斷的方法。在《衛生統計學》的教學中，忽視了對統計思維的培養，對《衛生統計學》教學的發展會產生非常不利的作用。

2.3缺乏電腦實驗課程

《衛生統計學》課程的應用性很強，為了保證課堂效果，在講授理論的同時，還要和電腦實驗相結合，通過具體軟件將抽象性比較強的統計學概念轉變為直觀的數據結果或者是形象生動的圖形，可以在增強學生的實踐能力，同時還可以提高學生的學習興趣。但是，目前在大部分的醫學院校中，因為資金和課時的問題，還沒有開設電腦實驗課程，影響了《衛生統計學》的教學效果[3]。

2.4教學形式過于單一

目前，在大多數的醫學院校中，在教學形式方面存在的問題就是過于強調單一統計方法的學習，過于強調理論知識的學習。缺乏《衛生統計學》知識的實踐應用，導致學生在遇到統計學問題的時候，不能運用統計學的相關知識對其進行解決，影響了《衛生統計學》的教學效果。

3《衛生統計學》的教學模式

為了改變上述問題，就需要對《衛生統計學》的教學模式進行探討。在《衛生統計學》的教學過程中，使用多元化的教學模式，通過多媒體教學、案例分析教學、小組交流互動式教學、基于問題教學法等方法來改善《衛生統計學》的教學效果。

3.1案例教學法

案例教學法指的是在《衛生統計學》的課堂教學中引入案例，通過案例為學生設計某種情境，引導學生調動自己的理論知識對實際問題進行解決的教學方法。案例教學法的特點是：注重實踐，具有很強的能動性、創造性、仿真性，能夠很好的將啟發式教學、民主式教學和參與式教學融為一體。案例教學法的優點是：充分調動學生學習的主動性和積極性，能夠有效的培養學生的創新思維，能夠有效的提升學生解決問題的能力，以實現《衛生統計學》的教學目的[4]。案例教學法的應用流程如下。第一，準備教學案例。在課程開始之前，要嚴格執行集體備課制度，以教學大綱為基礎，結合具體的教材內容，融合相關的科研成果和工作實踐，根據以上內容精心選取案例，對案例進行實際的分析，保證案例符合教學設計，符合學生的學習興趣，并且保證選擇的案例在學生可以接受的范圍內。第二，運用案例進行教學。運用案例進行教學，需要按照以下的流程來進行：案例介紹—提出問題—學生討論—教師評價和分析—問題解決的實際應用方法。具體的應用步驟如下：首先，在課程開始時教師引入案例，通過案例引發學生的思考，讓學生對案例所反映的知識有一個明確的了解；然后，在學生經過一段時間的思考之后，教師要組織學生展開討論，討論的方式可以是小組討論，也可以是集體辯論，還可以是個人發言；最后，教師針對學生的討論進行客觀的點評，對討論過程中的錯誤點和錯誤原因進行分析，然后對討論過程中不準確、不完整的方面給予指正。

3.2基于問題教學法

基于問題教學法（PBL）的應用核心是“問題”，應用流程是：提出問題—收集資料—建立假設—論證假設—總結。這種教學法實施的目的是培養學生的自主學習能力，培養學生捕捉、整合、判斷信息的能力，培養學生的創新能力和質疑能力[5]。基于問題教學法的具體應用流程如下：第一，理論的講授。應用基于問題法進行教學，在教學的過程中，將教學的內容和各個章節的內容相結合，然后結合案例教學法，通過在教學的過程中引入案例，從而引出問題，然后將處理問題的統計方法和統計思路運用到教學的過程中。第二，問題的確定。在理論講授完成之后，授課老師根據授課的內容，結合自身的工作經驗或者在文獻中曾經出現的統計問題，來確定學生的具體問題，在確定問題的過程中還要對學生的學習任務和學習目標進行明確。第三，討論學習。教師在提出問題之后，要將學生分成不同的學習小組，然后由學習小組來收集解決問題需要用到的資料，在收集資料的過程中，學習小組可以針對文獻中的不足之處和教師或者同學進行交流分析，或者還可以對如何實現課堂效果的改進進行討論，對討論的結果進行總結匯報。第四，總結評定。教師針對學生在收集資料的過程中出現的問題進行指導，并給出具體的建議，同時要對各個小組的討論報告進行總結歸納，然后對學生的成績進行評定。評定的方式可以有三種，分別是：學生互相評價、小組自我評價和教師評價。通過基于問題教學法的實施，可以通過問題的設置來引導學生的學習，激發學生的學習興趣，提高學生學習的主動性，讓學生在收集資料和小組合作的過程中豐富自己的知識系統，從而提高學生解決問題和團隊合作的能力。

3.3實驗教學法

實驗教學法就是在《衛生統計學》的理論教學中，運用計算機的相關軟件來訓練學生實際解決問題的能力。目前，很多醫學院校的《衛生統計學》在教學過程中遇到相關的計算和檢驗問題時，大都是通過計算器來完成的。計算器在《衛生統計學》教學過程中的應用不僅增加了計算量，導致計算過程繁瑣，而且還會浪費大量的課程時間，導致在《衛生統計學》教學過程中學生學習主動性難以得到發揮[6]。實驗教學法的應用因為涉及到配套設施的購買問題和相關課時的安排問題，所以要循序漸進的來實現。首先，實驗教學的應用可以從預防醫學專業開始，在進行實驗課的教學過程中，針對其部分內容可以使用實驗教學的方法來進行教學。比如在學習方差分析的時候，因為這部分內容涉及的公式比較多，計算過程比較復雜，如果應用計算器進行教學，在教學的過程中在計算方面會浪費過多的時間。所以在教學過程中可以引進電腦教學，將方差分析時需要的數據，比如：SS處理、SS總、SS區組、SS誤差等，通過幻燈片對學生進行講授，讓學生以這些數據為基礎對其進行方差分析。通過這樣的方式，《衛生統計學》在教學的過程中可以節約部分實驗課課時，并且在教學的過程中還可以向學生介紹相關軟件的操作和使用，可以取得很好的教學效果。

3.4搭建非實時課堂學習平臺

因為《衛生統計學》的內容非常抽象、實踐性非常強，通過上述方法進行教學可以取得很好的教學效果，但是因為教學課時有限，僅僅通過課堂教學時間，學生很難取得很好的學習效果。在這樣的情況下，搭建非實時課堂學習平臺就具有非常重要的意義。學生在實時課堂中可以對課程的難點、重點進行學習，在非實時課堂平臺中，通過網上課程輔導、網上討論、課件練習、網上作業、資料查找、網上論文指導、期末復習等環節，可以很好的實現師生之間的溝通和交流，可以靈活學生的學習時間，提高學生的學習興趣，增強學生的學習能力，促進《衛生統計學》的開展。

4結語

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統計學為探索隨機現象統計規律性，必須正確處理必然性與偶然性之間的辨證關系。在總體中諸個體某種數量標志表現偶然，而諸標志值平均則為必然。重復測量某種同一客體出現不同的數值屬偶然，而同一客體本身真實數值則為必然。必然性通過大量偶然性的數量差異為自己開辟道路。統計研究中經過綜合平均，將大量偶然性所形成的數量差異，互相抵消，顯露出平均則為必然。必然性與偶然性的對立統一關系在統計抽樣調查問題上表現極為明顯。客觀事物極其復雜，表現千差萬別，同一總體各單位的數量差異也非常大，從個別單位，往往因偶然因素的影響而無法探索其本質和規律性。然而，通過大量觀察，排除偶然性因素影響，就可暴露出事物的真象，顯現其本質。在進行抽樣調查時，只有隨機抽取的個體足夠多，消除諸多偶然因素影響，才能通過抽樣總體的數量特征正確地推斷總體的數量特征。

2共性和個性的統一

實踐和科學都證明矛盾的普遍性，矛盾無處不在、無時不在。矛盾著的事物是普遍存在的，況且同一事物或過程的矛盾有其共性。而對于每個事物或過程的矛盾也各有其個性。因此說，共性和個性的關系就是一般與特殊或普遍與個別的關系，它們是辨證統一的關系。統計學中存在著各種矛盾，每一矛盾具有不同特點。在統計認識中，個體的差異性中蘊含著總體的同一性。統計方法就是運用科學的手段抽象掉各個個體的差異性，探求總體的同一性，并用差異性去標志同一性的內在質量。差異性是統計產生和存在的前提，沒有差異性就沒有統計；而同一性則是統計的目的，為了求得同一性才需要進行統計。因此，統計研究要運用大量觀察法與個別觀察法相結合使用的統計方法。

統計研究中運用大量觀察法，實現從個別到一般，從個性到共性的認識過程。同時，根據共性寓于個性之中的對立統一規律，統計研究在大量觀察的基礎上，運用個別觀察所搜集的資料來說明總體的基本狀況和發展趨勢，使認識更深刻、更具體。

矛盾的共性與個性的對立統一規律指導統計研究必須是將統計中的平均數與分組法結合，用組平均數補充說明總平均數，用反映現象的離散趨勢的變異指標與反映現象集中趨勢的平均數結合使用，以使研究更全面，更完善。

3整體與局部的統一

統計學的研究著眼于總體，著手于樣本，立足于個體；同時從總體出發，分解剖析，認識局域（類、層、組）甚至個體，并對其進行調查研究，觀察計量，搜集資料。接著對個體的調查所獲得的資料進行計算分析，或歸納演繹，用樣本來推斷總體，達到對總體的系統性認識。即為“統而計之”和“計而統之”的總和，以實現以統定計，以計達統的目的。所以，統計學的思維是一種系統思維，要求一切認識對象不僅它本身作為一個整體來認識，而且它還要作為某個更大系統的要素來認識。這種對系統客體的“主體”認識，是一種對研究對象進行整體性度量的系統思維方式。

因而，統計認識充分體現了整體和局部的有機統一，這是統計研究的一大優點，也是統計認識比較接近客觀、真實的主要原因之一。其它認識方法往往是就某一要素而研究某一要素，就某一系統而認識某一系統，忽略或沒有充分重視各要素的整合作用和系統環境對系統的制約作用。

4定性分析和定量分析的統一

從統計認識過程而言，充分體現著定性分析和定量分析對立統一的關系。定量分析研究是統計研究的特色所在，但統計的定量分析不是純粹數量意義的，即不是就數量論數量，而是基于所研究事物本身的特點，并且從所研究事物的有關聯系或現實背景中，緊緊扣住認識所研究事物內在本質這一主題來展開的，他注重的是定量分析背后的具體含義和意義，這也正是統計學與數學的區別所在。那么統計研究怎樣才能通過數量來體現其具體含義與現實意義？這就必須結合定性分析，即以定性分析為起點，并以定性分析為終點。具體來說，統計研究總是按照“初步（感性）的定性認識——客觀科學的定量認識——高級（理性）的定性認識”這一過程來進行的，即從定性開始，確定認識事物有關方面的指標，經過定量過程，搜集，整理，進而對其分析研究，上升到更高的認識，深入認識事物的質，完成定性認識。統計認識活動遵循質與量對立統一規律，從初始的定性入手，依設計的科學的方案一整套統計指標體系，按要求搜集有關數據資料，經過整理和分析對比，認識事物的本質和規律性。也就是說統計的定量分析是人類在認識事物的過程中，實現從感性認識到理性認識這個飛躍的重要途徑，是避免產生認識主觀偏差的重要手段。

因此，統計研究最終是為人類定性認識服務的，是為了定性認識才進行定量分析研究的，前面所講的統計的方法性、應用性也正體現在這里。實際上，如何才能真正做到統計研究的定性分析與定量分析的統一，才是需要我們關注的重點。所以，我們需要不斷地探求質與量變化的規律和界限，研究質的規定性與量的規定性的關系，將質與量同一與度中，即量的規定性定性于度中，質的規定性定量于度中，以實現定性分析和定量分析的真正統一。

5分析與綜合的統一

在統計研究過程中，分析和綜合是揭示事物的本質和規律性的一個基本方法。統計認識活動的根本目的是在各個局部進行剖析的基礎上達到對總體的認識，揭示其本質和規律性。

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    統計設計是整個研究中最重要的一環,是研究工作應遵循的依據。常見的統計設計問題有:忽視組間均衡性,樣本缺乏代表性,樣本例數不足,未設置對照組,未隨機分組,未提出統計分析方法等。針對以上問題,在科研設計中一定要遵循實驗設計的四大原則即“隨機、對照、均衡、重復”的原則[6]。

    1.1不遵循或不重視隨機化原則

    隨機化是科研設計的重要原則,直接影響研究結果的可信度。隨機化既要隨機抽樣,還要隨機分組,并有足夠的樣本量作前提。然而,在醫學論文中許多作者對此不夠重視,主要表現在論文中統計處理隨機化不突出,隨機化缺失情況比較常見,有的論文甚至將隨機誤解為隨意、隨便,不采用隨機化處理方法,導致結果缺乏可靠性。還有些文章中沒有提出“隨機”抽樣的設計與方法,沒有排除標準,給人隨意選擇病例之感,且病例數少,因此沒有代表性,所得出的結論不可靠。部分文章雖然注明了“隨機”,但未提及采取什么方法進行隨機化研究或兩組間的例數相差甚遠,不符合隨機化的一般規律,沒有臨床參考價值[7]。

    1.2缺少對照研究或對照組設計不合理

    正確設立對照是臨床或實驗研究的一個核心問題,設立對照的意義在于說明臨床試驗或實驗研究中干預措施的效應,減少或防止偏倚和機遇產生的誤差對試驗結果的影響。目前,國內許多期刊發表的論文對照組設計不合理現象比較普遍,尤其有些作者對某種新藥或新技術在臨床的應用觀察研究中,不設對照組,缺乏對照觀察,得出的結論缺乏科學性,令人懷疑。有的文章雖然設立了對照組,但在分析結果時,卻沒有將試驗組與對照組的結果進行比較,而僅將各組間的自身前后進行比較,從而使該研究失去對照意義。對照組選擇不當,還表現在兩組間重要的臨床特征和基線情況相差太大,無可比性,如性別、年齡、病情、經濟情況和文化程度等不一致,如有些論文將健康人或志愿者作為對照組,使結果受到非處理因素的影響,產生偏倚或系統誤差,使結論不可信[7]。

    1.3均衡性原則掌握不夠

    均衡性原則要求實驗中的各組之間除處理因素不同外,其他可控制的非處理因素要盡可能保持一致。特別對疾病預后有重要影響的臨床特性一定要在組間分布均衡。各組間越均衡,可比性越強。有些作者在對病例進行分組時,忽視了均衡性原則,兩組之間沒有可比性,結論自然是錯誤的。具體表現在:有的文章對治療組與對照組的相應統一指標沒有設在均衡的水平上。對治療組情況交代的比較詳細,而對對照組的年齡、性別、病情等不予交代,或所選對照組的年齡與治療組不在一個年齡段,影響了作者對指標的觀察[7]。

    1.4重復的原則掌握不好

    所謂重復,一是指重復試驗或平行試驗,二是指各樣本組的例數要有一定的數量,即樣本的例數要足夠大。雖然隨機化是增強非處理因素均衡性的重要方法,但當各組內例數過少時,盡管采用了隨機化分組的方法,也難以保證非處理因素的均衡一致。在隨機化分組的基礎上,只有樣本例數足夠大,才能使非處理因素均衡一致,同時也才能使抽樣誤差減小,增強樣本對總體的代表性。一般來說,在隨機分組的前提下,樣本例數越大,各組之間非處理因素的均衡性越好;但當樣本量太大時,往往又會給整個實驗和質量控制工作帶來更多的困難,同時也會造成浪費。為此,在實驗設計時,還應保證在實驗結果具有一定可靠性的前提下,確定最少的樣本例數。一般說來,計數指標每組樣本不得少于20~30例,計量指標每組樣本不得少于5~10例。在多因素分析時,一般認為樣本例數至少為觀察指標的5~10倍[8]。

    1.5樣本的含量

    樣本的含量的大小直接影響到結論的可靠性。樣本量過少,則抽樣誤差大,結果可靠性差,且經不起重復驗證;反之,盲目加大樣本量也會造成人、財、物的浪費,同時也造成非抽樣誤差增大。故應在保證研究結果精確可靠的前提下,確定最小的樣本量。如某篇論文報道某藥治療的臨床療效,實際總例數為10例,其中6例有效,于是作者得出有效率為60%。顯然,有限的病例數不能充分說明該藥是否有效,作者貿然得出結論,容易給他人造成假象甚至誤導[9]。

    2統計方法選擇與使用不當

    在選擇統計方法之前,首先應確定研究資料是計數資料還是計量資料。只劃分其類別而得到的資料為計數資料,也叫定性資料,如根據治療結果計算出的治愈率、陰性率、陽性率等。測定某個具體數值而得到的資料為計量資料,如血壓值、血細胞計數、血氧分壓測定等許多物理診斷和化驗檢查的結果。目前,醫學論文中計數資料最常用的統計方法為χ2檢驗,計量資料最常用的統計方法為t檢驗。值得注意的是,各種假設檢驗方法均有其適用條件,應根據資料特點來選用最適當的方法。均數與標準差分別是描述正態分布資料集中和離散趨勢的指標。能否選用“均數±標準差”來描述某一資料的分布特征,關鍵看該資料是否符合正態分布。當資料不符合正態分布或方差不齊時,應將資料轉換使之符合正態分布,方差齊性后再用t檢驗或方差分析,否則用秩和檢驗。有些作者在使用t檢驗時,未考慮到上述適用條件而盲目使用,造成統計學處理不當或統計學計算錯誤[10]。

    2.1統計指標應用不當

    2.1.1描述計量資料的統計指標描

    述計量資料的統計指標主要有平均數指標(算術均數、中位數M等)和變異指標(標準差s和四分位數間距Q等),在應用時一定要注意它們各自的適用范圍。對于非對稱分布資料,算術均數不能反映數據的平均水平,應采用中位數描述。一般地,正態資料或對稱資料用描述,偏態資料用M和Q來描述。在不能確定數據的分布類型時,應選用M和Q進行統計描述。四分位數間距Q是75%分位數P75和25%分位數P25之差,即Q=P75-P25,所謂百分位數Px是將全部觀察值分為兩部分,理論上x%的觀察值比它小,(100-x)%的觀察值比它大,中位數M是50%分位數P50。、s、M、Px與Q可通過統計軟件直接輸出[9]。

    2.1.2描述計數資料的統計指標描

    述計數資料的統計指標有絕對數和相對數。絕對數是原始資料經匯總得到的小計或總計數。相對數是兩個有關的絕對數之比,主要包括率和構成比(百分比)。醫學論文中相對數應用的主要問題之一是分母較小。分母較小時,相對數的可靠性不能保證,在這種情況下,宜直接用絕對數進行描述而不宜計算相對數。醫學論文中相對數應用的主要問題之二是將構成比誤用來說明事物發生的強度。構成比只能反映事物的內部構成,不能說明事物的發生強度。醫學的研究對象主要是人以及與人體有關的各種因素。由于生物現象的變異較大,各種影響因素又錯綜復雜,研究常是抽樣觀察,使事物本質差異與抽樣誤差混雜,故需用統計方法透過偶然現象來探測其規律性。如果不能正確運用統計學方法,造成統計學上的偏差或失誤,就很容易把本來成功的結果當成失敗而放棄,或把失敗的教訓誤認為成功的結論而加以宣傳。在進行科研設計時要嚴格遵循科學的統計學分析方法,不能留下隱患,否則,再高明的統計學專家和統計學軟件也無法彌補科研設計缺陷造成的損失。總之,統計學分析在醫學研究和論文寫作中意義重大。作者在撰寫論文時,應注意識別、總結有代表性的、有借鑒意義的統計學領域的缺陷、失誤或錯誤的多發點,特別留心易出現統計錯誤的險區,從而使論文中的統計學問題減到最低限度。認真檢查、仔細核驗,盡量避免上述錯誤,必要時還可以請統計學專家幫助把關[12]。

    2.2統計方法描述或選擇不當

    統計方法選擇非常重要,它直接影響結論的可靠性[12]。臨床資料的結果變量可分為計數資料、計量資料和等級資料。計數資料指將觀察對象按兩種屬性分類,如生存、死亡,治愈、未治愈,有效、無效等,通常轉化為率。如果是兩組間的比較,則采用四格表χ2檢驗或其校正公式,如果是多組間率的比較,則采用行×列表資料χ2檢驗。計量資料指對某一個研究對象用定量的方法測定某項指標得到的資料,一般均有計量單位。通常資料呈正態分布時,兩組間均數比較用t檢驗,多組間均數比較用方差分析和q檢驗。當資料不呈正態分布或方差不齊時,也可用秩和檢驗等非參數檢驗法。

    2.2.1統計方法描述不清

    醫學論文中常可發現作者未交代所用的統計方法,如是配對設計的t檢驗還是成組設計的t檢驗,是Ridit分析還是χ2檢驗,是作相關分析還是作回歸推斷。統計方法交代不清或根本不予交代,使讀者對論文結論的正確與否無法判斷。有的作者只提一句“經統計學處理”后,就寫出結論。有的甚至直接用P值說明問題,籠統地以P<0.05或0.01、P>0.05便稱結果差異有無顯著性,P值的大小不說明差值的大小,它還與抽樣誤差大小有關[13]。因此,還應寫明具體的統計方法,如有特殊情況,還應說明是否采用了校正,應寫出描述性統計量的可信區間,注明精確的統計量值和P值,然后根據P值大小作出統計學推斷,并作出相應的醫學專業結論。

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關鍵詞：初等數學；概率和統計；教學方法

概率和統計是既有聯系又有區別的兩部分內容，就其內容而言，初等概率論屬于數學思維的范疇，而描述性的統計學屬于數學常識的范疇。中學“概率和統計”教學也只是初步傳授概率思想和介紹數據的分析與描述。當然，概率論的教學能提供更多的培養數學思維的機會，而統計是不能離開思維而進行的，它對發展學生邏輯思維能力、提高運算能力、培養良好的個性品質等都有很大益處。更重要的是，它對于完成教學大綱的教學要求，學生今后的全面學習和走上社會從事勞動生產及研究現代技術都有很大幫助。

一、通過介紹數學史使學生明確學習概率和統計的意義

教學應從概率論的淵源講起，如關于賭場的概率論從16世紀就開始了，1797年第一次出現了統計這個詞。歷史上，帕斯卡、費爾馬和貝努利都對統計學作出了開創性的貢獻，但與研究確定性現象的數學問題相比它起步較晚，直到20世紀才作為一種數學思想和科學方法登入科學殿堂。教學時，應引導學生認識我國概率統計學科教育的現狀，20世紀60年代大學數學系才有概率課，80年代以后才在理工大學普及，但也出現了許寶J這樣馳名世界的數理統計學家。通過數學史的講述，使學生明確學習概率統計基礎知識的重要性，它是我們在日常生活和生產實踐中經常用到的工具，也是今后進一步深入學習的基礎。

二、發展學生的邏輯思維能力，提高學生的運算能力

“概率”部分中概念較多，公式規律性較強。教師應通過大量實例講清它們的意義，使學生正確理解并準確區分概念，學會利用有關定義和公式計算事件的概率，掌握求解一些事件概率的方法。在統計部分主要和數據打交道，如計算很大數據的平均數、方差等，需要一定的計算能力和靈活的計算方法，應該引導學生選擇最簡便的方法，使學生熟悉數學工具的正確使用方法。

三、引導學生領會數學思想方法，形成數學觀念

在眾多數學問題中，隨機性數學與確定性數學緊密聯系。一方面，概率論的使用方法主要是確定性的數學方法，只是對推導出的結論作不同的解釋。如初等概率論中的概率計算主要使用排列組合的計算方法，而將結果給予概率解釋。另一方面，概率思想反過來推動確定性數學的發展，例如著名的蒙特卡洛方法就是用隨機數學方法求確定性的數學問題，這些都可舉例向學生闡述。

統計數據隱藏著概率特性，統計數字雖然枯燥，但有概率分析就活了起來。統計的任務是通過對樣本分析來推斷總體的特性。統計部分滲透了許多數學思想，如轉化、比較、估計等。當數據較大且在一定位置上下波動時求平均數或方差，若用常規方法計算量大且較煩瑣，因此可以“轉化”為用簡化公式的方法，通過對眾數、中位數和平均數的“比較”，從不同角度描述一組數據的集中趨勢，還可以通過樣本平均數或方差來“估計”總體平均數或方差。

四、展現知識形成過程，激發學習興趣

本章概念較多，而正確理解概念是準確解題的關鍵。如引入概率定義時，可舉“生日問題”，與學生打賭，激發其學習興趣。統計部分中涉及的問題與學生生活密切相關，如求數學平均成績，比較兩班學生成績哪個班較好，計算商店銷售額與純利潤相關程度等。這些問題學生都很感興趣，都能主動閱讀本章內容。教學時要充分利用課后的習題激發學生的求知欲，調動學生學習的積極性，從而使學生感到數學并非枯燥無味。本章教學若能注意到這一點，將會取得很好的教學效果。

五、引導學生透過偶然看必然

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關鍵詞：微課教學模式；醫學統計學；教學效果；

作者簡介：姜麗英，E-mail：jiangliying1900@sina.com

教育部《教育信息化十年發展規劃(2011-2020年)》提出要建成人人可享有優質教育資源的信息化學習環境，基本形成學習型社會的信息化支撐服務體系[1]。基于計算機技術、信息技術和新型教育理念的微課程的出現，為實現這些目標提供了現實可能性。2008年，美國新墨西哥州胡安學院正式提出了基于微視頻的“微課程”[2]，其核心理念是要求教師把教學內容與教學目標緊密地聯系起來，以在線學習或移動學習為目的，強調突出關鍵的概念、主題和活動，引導學生利用網絡工具，根據所提供的資源和活動，建構自己的知識，產生“更加聚焦的學習體驗”[3]。

《醫學統計學》是關于醫學數據收集、整理、推斷和分析的一門理論和應用相結合的學科[4]。隨著醫學的發展，醫學統計學已成為醫學領域中的重要組成部分，并被定為醫學各專業本科生和研究生的必修課程[5]。然而，醫學生普遍對《醫學統計學》有懼怕情緒，究其原因，是以教師為中心的傳統教學模式，使學生處于被動接受和被灌輸狀態，在激發其主觀能動性方面存在先天缺陷，難以發揮教育的最大效率[6]。因此，改進教學方法、提高教學效果勢在必行。本研究擬通過研究微課教學模式在《醫學統計學》的教學效果，以尋求一種滿足學生個性發展、提高學生創新思維能力培養的《醫學統計學》教學方法。

對象與方法

1.研究對象

采用隨機分組的方法，將南通大學醫學檢驗專業本科2013級的4個班級學生分為兩組，每組兩個班級。對其中一組學生實施微課教學模式，稱為微課教學組，另一組學生仍然給予原有傳統的授課方式，稱為對照組。教材均使用于浩主編，中國統計出版社出版的《醫學統計學》(第三版)[7]，課程學時數均為36學時，每次授課為3學時。

2.研究方法

本研究采用南通大學提供的Blackboard技術平臺(BB平臺)對微課教學組進行視頻授課。教師根據教學內容、目標要求、重點難點，將教學知識點按層次劃分，拍成15~20分鐘分微課視頻，上傳至BB平臺，并通過BB平臺設置微課視頻觀看學生名單和視頻觀看時間，避免兩組學生間可能存在的交流以及學習資料共享。對照組的班級主要由課堂型理論教學完成，每學時講授時間為40分鐘，所講授的知識點和微課組相同。

每次授課結束后，兩個組的同學均完成一份內容相同的小測試，以比較兩組的授課效果，題型為選擇題，共20題，總分為20分。測試卷采用當場收卷的方式，以避免交叉偏倚。

課程開始前先進行一份基本情況的調查問卷，內容包括學生的學號、性別、年齡、是否拿獎學金、是否為學生干部等，調查采用統一發卷，共發放問卷129份，收回有效問卷129份。總課程結束后再通過問卷調查方法對學生的課程滿意情況進行調查，評價指標問卷是由既往本科室所設計的教學質量評價問卷修改而成[8]，問卷讓學生在課堂上以無記名方式獨立填寫，共發放問卷129份，收回有效問卷129份。兩份問卷均采用當場收卷的方式，以確保調查結果的真實、可靠。

3.統計學處理

數據采用Epidata3.1錄入，使用軟件stata12.0進行數據分析。計量資料采用±s表示，兩組比較采用兩樣本t檢驗，計數資料采用確切概率法，等級資料采用秩和檢驗。規定P≤0.05為差異有統計學意義。

結果

1.一般情況調查結果

實際接收調查的學生共129人，其中混合式教學組77人，對照組52人，年齡從19~22周歲。分析顯示兩組學生在年齡、性別、獎學金情況、學生干部情況和其他獎勵情況上差別無統計學意義；采用前一學年中某學期的平均成績比較兩組的基線學習情況，結果顯示差別亦無統計學意義。見表1。

2.兩種教學模式下學生對課程的滿意度比較

兩組學生對《醫學統計學》的課程目標清晰程度方面沒有統計學意義(P>0.05)。除此之外，在對課程總體滿意度、現行授課方式、課程內容安排、教學內容充實新穎程度、總體知識理解程度和對各部分知識的理解程度方面，微課教學組都要優于對照組，見表2。

3.兩種教學模式下的課堂測試成績比較

由表3可見，在8次課堂測驗中，“統計描述”和“正態分布”的成績兩組比較差別無統計學意義，“假設檢驗和t檢驗”成績對照組分數高于微課組，其余五次考試微課組成績均高于對照組。

討論

隨著信息技術的發展，傳統的教學模式已經不能滿足現代教育的需求，將Internet轉換成高效的教育環境，依托網絡資源建設多媒體教學環境已經成為現代教育中不可或缺的重要教學方式之一[9]。微課作為一種在線互動學習方式，以其短時間、脈沖式學習、主題單一、形式豐富、內容跨越領域廣而成為現代社會尤其是網絡社會中普遍受歡迎的教學手段，也成為教育研究領域的新熱點[10]。本研究通過微課教學和傳統教學的比較，從主、客觀上反映學生對教學效果的評價。首先，主觀調查問卷顯示學生對微課教學模式的滿意度較高，表明此模式得到了多數學生的認可。雖然兩組的學生在對《醫學統計學》課程目標清晰程度方面上沒有差別，但對課程總體滿意度、現行授課方式、課程內容安排、教學內容充實新穎程度、總體知識和對各部分知識的理解程度方面上差別均有統計學意義，微課教學組的滿意程度優于對照組，說明微課教學模式引入了能夠充分發揮學生自主性，凸顯其主體地位的網絡教學活動并將其與傳統課堂教學的優勢結合起來，強調了教師的主導作用和學生主體地位的有機統一，使同學對整個《醫學統計學》課程的學習更加滿意。

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【關鍵詞】  教學模式; 醫學統計學; 教學效果

醫學統計學是醫學類專業學生的必修課，也是一門應用性很強的基礎課程，其中實驗課是其教學的重要組成部分[1]。長期以來，傳統的醫學統計學實習教學一般是在某一章節理論知識講授完之后，安排一次相應內容的統計實習課。實習課上，指導老師在重復理論課內容后再布置相應章節的作業，學生利用計算器套用課本例題格式，參照公式進行統計運算、作練習、交作業。然而這種以授課為基礎的教學模式(lecturebased learning，lbl)最大的弊端就是忽略了學生發現問題、分析問題和解決問題的能力培養，因此已不能滿足現代醫學生的需要。以問題為基礎的教學模式(problembased learning，pbl)可以有效地改變教學中“填鴨式”的知識灌輸、學生參與性主動性差以及對學生綜合能力培養不足等弊端[2]。因此嘗試將pbl教學法運用于醫學統計學的實驗教學，現將相關結果報告如下 。

1 對象和方法

1.1 研究對象

選擇某院2007級臨床醫學d班和e班本科生168人作為研究對象，隨機抽取急救醫學和心理學作為傳統組(即lbl組，83人)，口腔醫學和兒科專業學生作為教改組(即pbl組，85人)。

1.2 教學方法

lbl組實習教學模式是僅安排學生做教科書上的有關思考題和練習題，pbl組實習教學模式是指除安排學生做教科書上的有關思考題和練習題之外，還指導學生進行醫學統計學相關內容的案例討論，具體過程如下：老師在講授專業理論知識基本完成后，將本章節相關內容的案例及資料分發給學生，讓學生在實習課時提前以小組形式對該問題進行思考和準備，實習課時由指導老師引導各小組討論并做出總結，在此基礎上提出新的問題，留給學生課后進一步查閱文獻資料。兩組的授課時數相同，均為18學時。

1.3 調查方法

根據研究目的自行設計調查表，內容包括一般情況(如性別、年齡、來源地、高考得分等)和認知態度等。調查表在pbl組和lbl組同時統一發放，學生當場填完經核實無漏項后當場收回。

1.4 統計分析方法

資料經統一編碼后使用epidata3.1軟件建立數據庫，由2人2次平行錄入，在對數據進行邏輯查錯及整理后形成最終分析數據庫;數據分析應用spss for windows 12.0 統計軟件包，使用均數±標準差、頻數、率等指標進行資料的一般性統計描述，采用t檢驗和χ2檢驗分別進行兩組資料均數和構成比的比較。

2 結果

2.1 一般情況比較

本研究共有學生168 名，其中pbl組85人，lbl組83人。兩組學生入學前的數學基礎(以數學成績占高考成績的百分比計算)、性別、來源地、戶籍構成差異和年齡差異上均無統計學意義(p>0.05)，提示兩組資料的人口學特征上具有可比性，均衡性較好。具體見表1。貴陽醫學院學報 35卷 1期嚴 征等 不同實習模式下醫學統計學教學效果的對比分析表1 pbl組和lbl組的一般情況比較(

2.2 不同實習模式的課程總體評價(重要程度)

在回答“你認為《醫學統計學》對你今后從事醫學專業工作的重要程度?”時，兩組學生回答選項的構成差異無統計學意義(p>0.05)，均認為“有必要”的比例為最多，“沒有必要”為最少。具體見表2。表2 pbl組和lbl組課程重要性和主觀興趣的比較

2.3 不同實習模式的認知態度比較

對實習模式教學效果的認知態度涉及5題，具體內容見表3。經χ2檢驗，結果顯示兩組之間的認知態度在“提高解決實際統計問題的能力”、“培養和提高批判思維能力”和“促進師生互動”上回答的差異有統計學意義(p≤0.05或p<0.01)，且均以pbl組的肯定回答比例為高，但其余項目上的差異無統計學意義(p>0.05)。表3 pbl組和lbl組的認知態度肯定回答比較

3 討論

近年來，隨著醫學科技及衛生事業的快速發展，社會對醫學生的知識、能力和素質提出了更高的要求，培養醫學生的科學素質和科研能力已成為現代醫學教育的重要內容[3]。醫學統計學是將概率論和數理統計的原理和方法應用于醫學科研的一門應用性學科，貫穿了醫學科研工作的全過程，對培養醫學生科研能力方面具有特別重要的意義。然而，本次調查結果顯示，無論何種教學模式，兩組學生對醫學統計學的重要程度的看法并無差異，即均只有一半左右的學生能明確認識到醫學統計學對今后醫學科研工作的重要性，甚至還有二三成的學生對此表示“不清楚或不知道”。這可能一方面是因為與其他醫學課程相比，醫學統計學理論性和系統性較強，某些章節內容比較枯燥和抽象，公式難以辨別和記憶;另一方面是因為醫學生往往形象思維能力和記憶力較強，而數學演算和邏輯推理能力較弱，因此學生對學習醫學統計學的認同程度低，普遍存在畏難和煩躁情緒，甚至有個別同學表達出“應該取締”這門課程的過激觀點。

雖然目前大多數pbl研究采用學生的考試成績來評價其教學效果[4～6]，然而由于這一方式受主觀因素的影響較大，如出題教師和帶教教師的水平及側重點不同結果會有比較大的差異，再加上醫學統計學這一應用學科的教學改革目標并不是片面追求考試分數，關鍵是培養學生應用統計理論知識去解決醫學科研實際中數據的收集、整理和分析的能力，學生的主觀評價應該是最能直觀反映教學的效果。本次調查結果顯示，與lbl組比較，pbl組在“提高解決實際統計問題的能力”、“培養和提高批判性思維能力”和“促進師生互動”三方面給予了較高的肯定，說明本次以問題為主的pbl教學法可以引導學生主動思考，有助于學生對知識的深化和應用，提高學生分析、解決問題的能力，尤其在培養學生對學術領域問題的批判思考能力方面顯得更為重要。

綜上所述，pbl方法為醫學生將來在實踐中獨立進行科學研究打下了基礎，具有極強的可操作性，但在實踐過程中也發現了一些問題：(1)學生畏難情緒普遍存在，缺乏學習興趣。由于醫學統計學課程常需要涉及紛繁復雜的數學理論和公式，學生或教師常常將學習興趣的缺乏與較低的數學基礎聯系起來，但本次調查結果卻顯示兩組學生的數學基礎并無差異，因此有理由認為在培養和提高學生的學習興趣過程中教師應處于主導地位，可首先考慮從高年資、科研經驗豐富的教師中開展，在學校硬件設施尚不完備的情況下，應淡化計算，注重統計學基本概念的學習、統計思維的培養，然后以點帶面完成全校學生的醫學統計學教學改革;(2)考核方式單一。作為方法性、技巧性和應用性很強的統計學來說，傳統的期末一次性考試方式不能充分反映出學生統計學知識的學習水平和運用能力，應轉向多形式的評估方法(如筆試、機考等)，尤其應大大增加平時(或實習)成績的比例。例如本次教學改革活動中，不同于lbl法中學生的實習成績單純是以每次作業的成績相加取平均來計分，pbl模式下帶教老師以小組為單位進行評分，具體到每一位組員則采取小組自評方式進行，二者結合形成個人的本次實習成績，這一評分方式的出現可以有效地促進小組之間和小組內部的學習和競爭，從而更好地發揮每個學生的學習主動性。

【參考文獻】

 

[1]王萍玉，謝書陽.pbl教學法在醫學本科生醫學統計學實驗教學中的應用[j]. 醫學教育探索，2008(9)：932-934.

[2]周忠信，陳慶，林藝雄，等. pbl教學模式的研究進展和現實意義[j]. 醫學與哲學(人文社會醫學版)，2007(8)：72-74.

[3]胡剛，羅雯，張芳林，等. 試論醫學生科研能力培養[j].基礎醫學教育，2002(4)：317-318.

[4]徐繼承，黃水平，孫桂香，等. 兩種不同實驗教學模式下醫學統計學教學效果的比較分析[j].中國實用醫藥，2008(26)：195-196.

篇10

護理研究被認為是護理學發展的基礎[1]，同時，護理論文的數量和質量可在一定程度上反映一個國家和地區的護理水平，關系到其學科的發展[2]。但由于知識結構的限制，二級醫院開展護理科研的能力遠遠低于三級醫院，資料的分析和處理能力的欠缺在較大程度上限制了二級醫院護士的科研開展[3，4]。而且在醫學科研論文中錯誤的統計分析普遍存在，統計軟件的學習和正確使用可在一定程度上提高護士的科研能力，提高的數量和質量。本文主要了解二級醫院臨床護士對醫學統計軟件了本文由收集整理解情況和學習需求，旨在為提高二級醫院護士的統計分析水平、降低論文中統計分析的錯誤率提供參考。

1對象與方法

1.1研究對象

采用整群抽樣的方法抽取吉林省某市兩家二級醫院全體護士，納入標準：獲得護士資格證和執業證的在職、在崗的本院臨床一線護士。排除標準：未取得護士資格證和執業證；非本院護士；由于請假、進修等原因暫時不在職、不在崗的護士；行政部門和醫技科室等非病房護士。本次調查共發放問卷127份，回收122份，回收率96.1%，有效問卷116份，有效率95.1%。

1.2調查工具

本研究調查工具為自行設計的調查問卷，主要內容有兩個部分：第一部分為調查對象的基本信息；第二部分為調查對象目前統計學分析軟件的掌握情況、認知情況和學習需求情況。

1.3統計學方法

通過epidata3.1軟件建立數據庫，去除不合格問卷，雙錄入后對數據進行核對，按照原始數據修改。采用spss17.0進行統計學分析，主要統計分析方法為一般統計描述和χ2檢驗，p < 0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1調查對象基本情況

本次調查對象均為女性，年齡21～46歲，平均（33.8±20.5）歲。21～30歲60例，占51.7%；31～40歲46例，占39.7%；41歲以上10例，占8.6%；學歷以中專為主76例，占65.5%，本科學歷8例，占6.9%，大專32例，占27.6%；職稱以護士為主，有64例，占55.2%，護師41例，占35.3%，主管護士及以上11例，占9.5%。

2.2論文寫作中統計軟件應用情況

在116例護士中，發表過論文的6例，占5.2%，嘗試寫過論文的31例，占26.7%；在寫過的論文中，以護理綜述類居多，占86.5%，調查研究較少，為13.5%；在有關調查研究論文中，一般采用的分析工具為excel軟件，占94.6%。

2.3護士對統計分析軟件的了解和掌握情況

本研究主要針對excel和spss護士常用的兩個統計分析工具進行調查。非常了解excel在論文統計分析中的正確應用僅8例，一般的有63例，了解較少的45例。對excel在論文中統計分析中應用的掌握程度與是否嘗試寫過論文及是否發表過論文差異有統計學意義。（χ2=10.754，p = 0.000）。聽說過spss統計分析軟件的11例，使用過的5例，能正確進行簡單的統計描述分析的4例，但能正確進行t檢驗、f檢驗、非參數檢驗等統計分析的僅2例。

2.4 護士對統計軟件在統計分析中的地位的認識

84（72.4%）例護士認為統計分析軟件在統計分析中重要，23（19.8%）例護士認為一般，9（7.8%）例護士認為不重要。不同年齡（χ2=12.426，p = 0.031）、不同學歷（χ2=6.521，p = 0.000）及不同職稱（χ2=7.365，p = 0.000）的護士對統計軟件在統計分析中的重要作用的認識差異有統計學意義。

2.5統計分析軟件的學習需求情況

2.5.1學習統計軟件類型 在調查的所有護士中，87.9%的護士認為學習統計分析軟件是有必要的。78例認為學會excel在統計分析中的應用即可，占67.2%；38例認為還需要學習spss軟件，占32.8%。

2.5.2學習途徑 59例希望通過學習班中老師面對面講解，32例希望通過網絡課程進行學習，25例則希望通過雜志或書本自學，分別占50.9%、27.6%和21.6%。

2.5.3學習方式 102例希望在學習的過程中有實際操作練習，占87.9%；通過計算機進行操作演示的71例，占61.2%；同時希望補充理論知識講解62例，占53.4%；統計分析作業指導的選擇人次數為53次，占45.7%。

2.5.4學習內容 選擇學習分析方法如χ2檢驗、t檢驗、f檢驗、秩和檢驗等的95例，占81.9%；如何用統計軟件繪制正確圖表的56例，占48.3%；學習統計方法適用條件和原理的僅12例，占10.3%；學習統計分析結果的解釋的10例，占8.6%；同時學習統計學基本概念和理論者13例，占11.2%。

3討論

3.1護士職業成熟度較低、護理科研參與率較低

從調查對象的基本情況來看，護士的高職稱較少，學歷較低，反映了護士的職業成熟度較低，這也是我國護理領域普遍存在的問題。職業成熟度在一定程度上影響了護士參與科研的意識和能力，因此，護理管理人員應充分發揮管理職能作用，采取相應的措施，鼓勵護士不斷學習，提供培訓、進修和繼續教育的機會，提高護士的職業成熟度，同時，引導護士參與科研，并給予一定的激勵，提高護士科研的參與率及科研能力[5，6]。

3.2護士對統計分析軟件的應用能力較差

由以上結果可以看出，護士常用的統計軟件為excel，但掌握excel軟件在論文統計分析中的正確應用的較少，同時，對統計分析中常用的spss軟件了解的人也較少，可能與護士的知識結構簡單、科研水平較低、很少參與科研等有關。

3.3加強護士對科研統計分析軟件的學習