统计学相关理论范文

导语：如何才能写好一篇统计学相关理论，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关键词： 《社会统计学》 课程定位 教学理念 教学目的

一、导言

《社会统计学》是社会学专业的分支学科，也是社会学的基础课程之一，是用统计学的方法来研究社会现象和社会问题，即用“统计学”为“社会学”服务的一门应用性课程。《社会统计学》可以为社会学专业学生的课题调查和研究提供基础和有效的手段和工具，可以为学生学好SPSS等统计软件提供理论依据，同时也可以为社会上的许多行业培养合格的统计人才，扩大社会学专业学生的就业范围。总之，在当今社会，社会统计教育的重要性正在不断凸显。但是，在我国，作为社会学方法课程的《社会统计学》起步较晚，发展尚不成熟，课程体系也不甚完善，因此，《社会统计学》教学改革还有很长的路要走。教学改革是一项“系统工程”，是一个整体性的改革，但作为其理论基础，教学实施的主导思想尤为重要，只有将主导思想进一步明确，才能够以此为基础，指导教学内容、手段等具体方面的改革。我通过对本课程的教学实践与经验总结，以及在此基础上的调查、研究，尝试性地完成这项研究，以期为我国的《社会统计学》教学改革提供一些有益的启迪。

二、当今《社会统计学》教育存在的问题

我国当前的《社会统计学》教育存在着一些普遍性的问题，其中比较重要的就是理论内容“大而全”，不论是各高校的课程大纲还是教材都显示出：《社会统计学》的理论内容普遍偏多、偏难、主次不分。文科专业的学生数学基础薄弱，若要求他们在有限的课时内，学大量庞杂、深奥的统计原理，学习会过于吃力，从而影响到学习兴趣和学习质量。有学生说：作为文科生，潜意识中没有“理科自信心”，在学习上，稍微碰上一点难度较高的统计知识，积极性马上就没了，这门课的目标也成了“考试混及格就成”。翻翻几本常用的社会统计学教材也会发现，内容非常全面，无论是社会学学生能用到的还是不能用到的内容都有涉及，一些基础性的数学理论如微积分、概率的运算、公式的推导过程等占了一定的比重。教材的针对性还不甚清晰，这在我国的统计教育中还是一个很大的问题。而国外已经比较重视这一问题，北大袁卫教授曾经在论文中说过，“我们翻译的15本国外优秀著作和教材中，绝大多数是为统计学专业本科生和研究生而编的。而刚刚影印的7本英文原版教材中，也都注明了教材的使用对象。为不同的对象编好不同的教材，是我们教材编写中需要认真对待的问题”［1］。

三、课程定位与教学理念的探讨

不论是授课内容的选择，还是案例教学的实施和实践的开展，其偏离社会及学生自身都需要的一个根本原因在于：许多学校和教师没有真正认清《社会统计学》这门课程的性质，其学科定位、理念、目的是什么？只有弄明白这一基础性的问题，课程实施具体环节的难题才能迎刃而解。以下我主要将主导思想分解为学科定位、教学理念与教学目三个理论方面来具体分析。

1.学科定位

学科定位即其所属的上级学科及与其它学科的关系，它决定了本课程是属于什么专业、为什么专业范围服务及学科的倾向性如何。从《社会统计学》课程来看，它是社会学的一门分支学科，是用统计学的方法研究社会现象。“用统计学的方法”即以统计作为工具、手段或者辅方法，而目的是“研究社会现象”，即社会学范畴内的问题。归根到底，这门课程是为社会学服务的，其主要授课对象是社会学专业学生，其学习目的是社会学研究，因此，课程应定位于社会学范围内。我们选择教授内容应本着“能为社会学研究服务的统计方法我们纳入课程体系；与社会学研究毫无关联，或者基本不会用到的统计学内容则予以剔除”。这就区分了《社会统计学》与《统计学》、《经济统计学》等其他统计相关课程的不同。与其说《社会统计学》是统计学的下属课程，不如说它是社会学的分支学科，这才符合它的学科定位、适用对象及开设目的。因此，我们对这门课程内容与方法的安排、设计都要根植于社会学的需要。教学改革的方向也要强调其对“社会学”的服务性和课程本身的“实用性”，以培养学生的操作能力为目标，以“简明实用”为其根本原则。此外，《社会统计学》是一门应用性课程，这决定了我们应千方百计体现其应用性，尤其重视学生的操作能力，使教学更好地发挥其应用性作用。

2.教学目的

我将《社会统计学》的教学目的分为长远目的与直接目的。从长远看，《社会统计学》是为了培养学生处理、分析数据的能力及用统计学原理与方法解决社会问题的能力，为将来从事社会调查和统计工作打下基础，成为社会需要的专门人才，扩大就业范围和就业选择，增强择业优势。具体目的为《社会统计学》可作为即将要学习的SPSS、STATA等统计软件的理论基础。当今时代，做统计分析几乎都用SPSS等统计软件，使用计算机软件可以节省大量笔算的程序和计算，只要操作正确，可使数据的整理和分析变得更加快速、简便、准确，是人算所无法比拟的。用软件进行统计分析是统计学发展的必然趋势，学习各种统计学的人必须掌握至少一种统计软件的操作方法，因此，我们都要开设统计软件使用的课程，让学生适应学科的发展趋势。但是，单纯的软件操作只能传授我们如何操作和如何输入、输出数据，而对于目标变量的性质、意义，操作方法的比较和选择，数据分析的原理，输出结果的解释，以及如何用其解释社会问题等，如果没有统计学的理论基础，计算机是不会告诉我们的。如果不知道以上这些内容，即使输出结果，也是无意义的，甚至会使操作失去方向和目的性。而这些内容都是《社会统计学》的原理部分，是需要从《社会统计学》课程中学到的，只有在扎实的理论指导下，统计软件的操作才能发挥强大的作用，才能创造实际价值。因此，《社会统计学》最直接的目的即作为统计软件的理论基础，并在此基础上指导软件的使用。

3.教学理念

“教学改革，理念先行”，教学理念是教学开展的指导思想，也是课程设置的基本价值体现，它决定了课程开展的方向和具体实施。只有树立正确科学的理念，教学活动才能真正地为教育服务、为学生服务、为社会服务。

专业学习分为应用导向型学习和知识导向型学习，前者重在应用并解决现实问题，在此类课程的开展中要偏重应用部分，理论为应用服务；而后者则强调理论思辨和思考能力，目的是丰富相关方面的理论，解决理论问题，在此类课程的教学中应偏重理论思维和逻辑推理能力的训练。对于统计学，姬海丽指出：“非统计专业的统计学习为应用导向型学习；统计专业的统计学习为知识导向型学习。”［2］社会统计学是非统计专业的学习，因此它应向应用导向型发展。“社会学为体，统计学为用”，这就是《社会统计学》的教学理念。我们开展《社会统计学》要遵求“简明实用”的原则，内容简化，重点突出，以实用性知识为主，充分发挥统计学的工具作用和辅助作用。这一教学理念不但要让教师铭记于心，而且要让学生深刻认识到，这样才能使学生在这一理念的指导下有目的地学习，有的放矢地安排时间与侧重点，知道为什么学、怎么学、什么需要了解、什么需要记住，只有教师和学生都深知教学理念，互相配合，才能达到良好的教学效果。

如何将“简明实用”的教学理念具体应用于《社会统计学》课程教学，即解决《社会统计学》课程内容中理论与实践孰轻孰重的问题。《社会统计学》应按照“理论够用、适度，强化技能，重在应用”［3］这一原则进行安排和整合。统计学教学侧重理论知识的学习和解题能力，而忽视学生分析问题、解决问题的能力。“《社会统计学》作为一门应用统计课程，不应过于数学化，也无需搞题海战术”，不能将它当作“思维体操”来学。诚然，《社会统计学》是理论与实践的结合，但理论须控制在社会学范围所需要的界限内，能足够指导社会学实践就足矣。因此，对于《社会统计学》这类非统计专业的统计类课程要特别强调统计思想、应用和案例教学，着重于数据分析能力的培养。

四、结论

《社会统计学》应强调其对“社会学”的服务性和课程本身的“实用性”；以培养学生的操作能力为目标；以“简明实用”为根本原则。高度重视统计思想的培养，统计思想为学生指出一个清晰的学习方向和思路，沿着正确的学习思路可以节省学习时间、提高学习效率。建议任课老师在具体授课前就将总的统计思想介绍给学生，包括学习《社会统计学》的目的、意义、重点、难点，强调其为社会研究服务的本质，提醒学生不要以学数学类课程的方式接受这门课程，不要钻牛角尖，不要搞题海战术，要特别注重其应用性，有针对性、有重点地进入学习，并使他们知道在学习结束时应达到什么样的水平。其次，教师应在讲解每章具体内容之前，详细说明本章内容所贯穿的统计思想。例如，在教授假设检验时，首先告知学生只有在概率分布上有显著的偏离，才能否定原假设，而在概率上不是显著小的，即使样本统计值与假设值表面上区别很大，也不能否定假设。假设检验是以概率为基础的粗略估计，不同于数学上的精确计算，如某均值的假设值为400，而用于检验假设的样本值为350，如果显著度上不明显，不属于小概率事件，我们仍认为原假设是正确的，即证实了原假设的命题。类似这类情况都要先做一定的解释，以免学生感到困惑和迷茫。

参考文献：

［1］袁卫，刘畅，张云.我国统计教材建设的历史回顾与现实思考.统计研究，2004，6：55.

［2］罗晓娟.从社会统计需求看非统计专业统计教学改革.统计与咨询，2008，4：56-57.

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经济统计学是统计学的重要分支之一。近年来，社会不断进步，经济不断发展，当前社会对于经济统计学的应用需求越来越多，且为统计学提供了很好的发展机遇，但是对于经济统计学的相关研究却不够深入，且统计理论相对落后。因此，应充分了解经济统计学的发展方向，正确看待经济统计学存在的弊端，并针对相应的问题提出有效的解决策略，这对于我国统计学的进一步发展具有重要的价值与意义。

一、经济统计学的发展方向

关于统计学的性质，业界不同专业人员有不同的说法。一般认为，统计学包含自然科学与社会科学两个领域，与数学具有非常密切的关系。而以上两个领域可互相融合，形成统一学科。

长期以来，数理统计学在国际上占据重要地位，且社会统计学对国家的发展也发挥着积极的作用。据相关学术会议报告显示，现如今，统计学发展趋势为统计学与计算机的关系日益密切，与经济等实质性学科有一定结合，而与数学的关系逐渐分离。在过去很长一段时间内，我国学者对于经济统计学的理解较为片面，且在一定程度上对数理统计学产生忽略，对我国统计学的发展造成不利影响，进而对经济的发展产生一定的阻碍。改革开放后，数理统计学的重要性逐渐凸显，并受到许多学者的重视，其地位逐渐得以提升。

正所谓，实践是检验真理的唯一标准。在统计学理论得到重视的同时，应将其付诸实践，将理论作为实践的重要指导思想，并以实际研究结果为依据，对理论内容适当补充，促进统计学理论的进一步发展。

二、经济统计学存在的弊端

（一）理论基础相对薄弱

对于经济统计学而言，应用性与实践性均较强。在确定研究目的、设计统计公式与指标、研究统计分析等方面，都需要社会经济理论的指导。但是，当前阶段，经济统计学内容缺乏社会经济学理论根据，仅仅采用统计定量方法分析社会经济现象，因理论基础薄弱，缺乏深度，使得社会经济现象分析仅仅停留在表面阶段，在很大程度上对统计学在社会经济领域的应用产生一定局限，进而制约经济统计学的发展。

（二）统计学应用性相对较差

当前，就经济统计学内容设置来看，受计划经济影响较大，过多涉及对相关指标的解释、计算，导致统计学应用性较差。不仅难以满足当前市场经济背景下，经济发展对经济统计学的实际需要，而且随着社会的进步，统计学逐渐不能满足当前社会对统计专业人才的需求。当前，许多统计学理论知识在实际工作实践中很难发挥其有效作用，很少能解决真实问题。

（三）理论知识难以满足实践需要

统计学理论源于实践，应高于实践。如果理论知识不能对实践发挥指导作用，那就失去了其存在的意义。但就当前阶段而言，许多统计学分析方法及相关指标，并非专业统计人员提出，只是针对实际需要，提出的非专业指标，包括贡献率、区位商及结构效应等。很显然，统计理论知识以难以满足当前实践需要与社会需求，导致经济统计学的发展受到一定阻碍。

三、经济统计学的改进措施

（一）提高经济统计学理论基础

对于经济统计学的改进，首先应提高其理论基础，积极吸收相关学科理论知识，融合先进统计理论中的合理成分，将经济学提升到社会经济统计学的高度，强调经济学与统计学的密切联系与有机结合。当前，在市场经济背景下，经济统计学应面向全社会，以社会需求为依据，向全社会反馈信息，并对其提供咨询与监督功能，为经济决策的制定提供有效指导。在对经济统计学课程的设置上，应涉及多个领域，以满足社会各行业、各部门对于统计人才的实际需求。

（二）完善统计工作模式

在经济统计学的应用过程中，要想充分发挥其作用，就要建立健全科学、合理的统计工作模式，不管是在统计数据的收集、统计方法的应用上，还是在统计数据的分析、报告格式的整理上，都应以科学统计工作模式为坚实的后盾。同时，作为政府或企业方面，应对当前经济工作特征、自身面临的困难以及实际发展需求等方面进行全面分析，建立完善的统计工作模式，进一步提升统计工作的实效性，保证其作用的充分发挥。

（三）改进经济统计方法

通常而言，统计方法不同，会导致相同的数据信息出现不同的统计结果。经济统计方法的使用过程中，其应用数据主要来源于实际科学调查，其中包含了多种真实反映经济发展水平及变化趋势的变量，如果一味地采取一种经济统计方法，统计数据中许多变量的作用就会很容易被忽视，导致统计结果存在一定的片面性，缺乏科学性与准确性。因此，应进一步改进经济统计方法，不断创新统计手段，进而保证统计结果的科学性，为经济决策的制定提供科学合理的依据，促进经济发展水平的提高，从而为社会的发展发挥重要推动作用。

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【关键词】统计学课程；教学方法改革

统计学作为一门研究大量数据的搜集、整理、分析和应用的学科，在经济、社会领域的作用日益突出，为此，培养学生的实际动手能力，使之能在出社会后，能运用统计学的相关知识和技能解决实际工作中的问题，已成为现在形势下统计学课程改革的主要目标。

我系管理类专业普遍都开设了应用统计学这一门专业基础科。但是，传统的统计学教材都主要注重于统计理论知识的培养，而管理类专业的学生数学基础相对薄弱，学生认为统计学概念抽象，公式繁多、复杂，因此其常常对学习统计学报以抵触情绪，使得老师在教授和学生在学习的过程中，都遇到了很大的困难。同时，大部分毕业生在毕业论文的撰写过程中也存在不会使用统计学相关方法搜集数据、分析课题等现象。

针对这种情况，在鹿山学院学院推行“3+1”教学模式改革的契机下，本文提出我系管理类专业的统计学课程教学改革措施的若干建议。

一、减少理论教学学时、增加实践教学学时

目前管理类专业的统计学课程普遍开展了理论课和实验课，

在我系的人才培养方案设计中，工商管理专业（物流管理方向）和工商管理专业（港口管理方向）应用统计学的课程学时为48学时，其中，理论教学学识为40学时，实践教学8个学时，实践学时占总学时的16.7%；工商管理专业（市场营销方向）应用统计学的课程学时为64学时，其中，理论教学学识为52学时，实践教学12个学时，实践学时占总学时的18.75%。由于期末考试多为闭卷考试，老师为了保证学生的通过率，需要大量增加理论课、习题课的学时，因此，实验课部分学时远远不能满足培养学生动手能力的需求。

二、将培养学生实践能力的实践项目统一成为一个专题进行训练

统计学是一门搜集、整理、分析数据，得到结论的一门学科。因此，授课教师为了培养学生的实践能力，不应只将重点放置在统计相关软件的使用上面。因此，可将专题调查引入统计学课堂教学中，让学生从课题的选择、调查问卷的制作、间接数据的查找、数据的整理分组到运用EXCEL、SPSS、SAS等统计软件进行数据分析，得出结论。参与完成一个完整的统计调查、整理、分析的过程，从而了解如何运用统计的相关知识。

通过这样一个完整的专题训练，级可以充分调动学生的自主性，激发他们的学习兴趣，让学生切身体会到统计学的在实际生活中的运用。在专题训练中，教师可以分配学计划的任务，注意为学生进行选题和分组，这样才能达到良好的实践训练效果。总之，统计学教学中，只要充分发挥学生的主导作用，日常教学注重与学生交流，理论教学与实践教学相结合，必将会逐步解决目前教学中存在的问题，从而提高教学质量，提高学生定量分析问题的能力。

三、将调研报告引入统计学课程的考核

管理类专业统计学课程的传统的测评方法一般为闭卷考试，测试题目主要为选择题、判断题、名词解释、简答题、计算题等类型，主要考核学生对统计学相关概念、统计原则和方法步骤的理解程度。闭卷考试很难考察出学生对于统计学知识的理解和运用的程度，也很难体现出学生的搜集、整理、分析数据的能力。

使得学生无法从理论考试中真正检验出自己对于统计学相关知识的实际水平及掌握程度，甚至有学生认为，所谓考试的过程就是“书本进，书本出”的过程，考试前把老师上课讲解的习题都背下来，就能考一个好分数。考完试就把所有的东西还给老师了。这种考试形式，只会使得学生习惯于死记概念、公式、硬套知识，不善于结合实际问题对计算结果进行合理科学地分析和解释，不能活学活用。没有一个完整的逻辑思路，老师改变题目中数据的设置后，不能理解题目的意思。如此下去，纵然是得到高分的学生，难免在今后工作时难免会不能理解数据背后真实的经济内涵，并准确的做出符合实际情况的判断。

因此，对于管理类的学生来说，更重要的是培养他们的搜集、整理、分析数据的能力。为了达到这一目的，所以，管理类专业统计学课程可采用闭卷考试和调研报告的撰写相结合的考核方式。

总之，统计学知识的应用已成为撰写论文、探寻现象的规律的有效的工具之一，管理类专业开设统计学课程以成为一种趋势。因此我们关注如何使学生在学到理论知识的同时，更能培养他们的实践能力；把他们培养成为既具备良好的专业知识，又能胜任统计设计、统计调查、统计整理、统计分析等实践能力较高的工作的人才。因此，改革现有的教学方式，树立新的课程设计模式、新的学习观，完善考核制度，才能培养学生的独立性和创造性，从而培养适应时代需要的全面发展人才，为学生以后工作奠定一个更好的基础。

参考文献：

[1]赵宁.统计学教学方法改革尝试[J].辽宁教育行政学院学报，2007（12）.

[2]唐芳.统计学基础一体化课程设计思路探析.广州番禺职业技术学院学报.2010.09（4）

[3]马昊光.《统计学基础》教学模式改革初探.沈阳教育学院学报.2007.9（2）.

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在中国，统计学经过几十年的发展，于2011 年成为一级学科，这标志中国的统计学正进入一个新的全面发展阶段。与此同时，不少人对统计学的一些分支，特别是经济统计学、计量经济学和数理统计学这些学科的定位、作用以及它们之间的相互关系与发展前景的认识并不一致，在某些方面可能存在认识误区，甚至将经济统计学和数理统计学的发展对立起来。这些认识误区的产生，有其历史的原因，也有现实因素的影响。但是，这不利于统计学的发展。因此，有必要厘清统计学科内部分支，特别是经济统计学、数理统计学、计量经济学与经济理论等之间的相互关系及其发展前景。本文的主要目的，是从统计学与经济学统一的视角，论述统计学各个分支，特别是数理统计学、经济统计学、计量经济学和经济理论( 包括数理经济学) 各自的学科定位、作用，以及这些学科之间的相互关系。本文的分析表明，作为现代统计学的一个重要发展方向，数理统计学在中国正在迅速兴起。在经济学中，经济统计学和计量经济学由于与经济理论的密切结合，在量化描述经济现象并透过现象揭示内在经济规律的过程中发挥着重要作用，两者一起构成了经济研究特别是实证研究完整的方法论，其中经济统计学作为测度方法论是经济实证研究与计量经济学的前提条件与基础，有其深厚的学科根基以及广阔的发展前景，不可替代。

作为统计推断的一般方法论，数理统计学的发展不会弱化经济统计学与计量经济学在经济学中的方法论作用，相反地，随着这些学科之间的交叉与融合，经济统计学与计量经济学将得到迅速的发展，从而进一步提升中国经济实证研究的水平与科学性。本文的结构如下: 第二部分分析并论述统计学、概率论、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 等学科之间的相互关系，特别是它们的区别与联系。第三部分讨论经济统计学的主要特点，以及其在经济研究与经济管理中发挥的基础性作用。第四部分讨论发展经济统计学的主要途径。第五节是结论。

二、经济统计学与计量经济学等相关学科的相互关系

统计学是一门关于数据的科学，是关于数据的搜集、整理、加工、表示、刻画及分析的一般方法论。统计学就其研究范畴来说，包括描述统计学( descriptive statistics ) 与推断统计学两大领域。描述统计学主要是数据搜集、整理、加工、表示、刻画和分析等，包括概括性的数据处理与分析; 而推断统计学则是基于样本信息，对产生样本数据的母体或系统进行推断的方法论科学。现代统计学的迅速发展有两个主要历史原因，一是各个国家、政府和社会部门基于管理目的搜集社会经济信息的客观需要; 二是数学学科中的概率论的发展。在人类社会中，数据搜集的历史非常悠久，描述统计学特别是数据搜集、整理、描述、刻画与分析的重要作用是不言而喻的。数据的搜集及数据质量本身是任何有意义的数据分析的基础与前提。没有高质量的数据，任何数据分析及其结论将毫无意义。在当今信息爆炸时代，如何用简洁、方便、易于解释的方式，从大量复杂数据中概括其最有价值的信息，也是描述统计学的一个重要作用。

但是，现代统计学的发展及其在自然科学与人文社会科学中很多领域的应用，主要是由概率论的产生与发展推动的。概率论的产生最初主要是对赌博研究的需要，后来成为研究不确定性现象最主要的数学工具，广泛地应用于自然、工程、社会、经济等各个领域。在统计应用中，人们一般无法获得整个母体的信息，而只能搜集到母体的一部分信息，即样本信息，其主要原因是因为获取整个母体信息的成本太高、时间太长或者因为客观原因而无法获得。因此，人们只能从有限的样本信息推断母体的规律特征。在这个推断过程中，概率论对描述样本信息与母体规律特征之间的关系提供了一个非常有用的数学工具; 更重要的是，它对基于样本数据的统计推断所获得的结论能够给出某种可靠性描述。这奠定了推断统计学的科学基础，也是统计推断区别于其他形式的推断( 如命理师根据手相或面相等样本信息推断一个人一生的命运) 的最为显著的特点。

因为这些原因，概率论的发展极大地推动了推断统计学的发展，特别地，概率论提供了很多数学概率模型，可用于对母体的概率分布进行建模。因此，统计推断就转化为从样本数据推断数学概论模型参数值以及其他重要特征等信息。这样，推断统计学就主要表现为数理统计学的形式。数理统计学有两个主要内容，一个是模型参数的估计，另一个是参数假设的检验。经过几十年的发展，数理统计学发明了很多推断理论、方法与工具。这些推断理论、方法与工具能够从样本信息推断母体特征、性质与规律，并提供所获结论的可靠性判断。由于自然科学与社会科学大多是从实验数据或观测数据推断所研究的系统或过程的内在规律，因此，数理统计学被广泛而迅速地应用于各个学科和领域的实证研究。数理统计学之所以成为现代统计学的一个重要的发展方向，就是因为它作为一门严谨的实证研究方法论，符合人类科学探索的过程与需要，即从有限样本信息推断系统或过程的性质与规律。随着中国科学的发展与研究水平的提高，包括人文社会科学在内的各个学科，对实证研究的方法论的需要将与日俱增。

因此，统计学特别是数理统计学今后将得到日益广泛的应用与迅速的发展。描述统计学几十年来也有长足的进展，在包括实验或调查方案设计，数据的搜集、整理以及分析，无论在方法论、调查手段还是工具方面，都有极大改进。数据挖掘作为一门关于数据分析方法与技术的新兴学科，可视为描述统计学的范畴。在描述统计学和推断统计学之间，描述统计学发挥着基础性作用，因为描述统计学牵涉到数据的搜集、解释、整理、测度、表示、刻画与分析，而数据及其质量是推断统计学结论科学性的重要前提和基础。描述统计学在刻画数据特征时所使用的一些统计方法与统计量，也是推断统计学的基础工具。与描述统计学相对应，经济统计学是对经济系统中各个主体、部门、变量和各种经济现象的一种数量描述。经济统计学的本质是经济测度学。经济统计学可视为描述统计学的一个分支，但不是描述统计学在经济学领域的简单应用，而是描述统计学和经济理论的有机结合。前苏联以及中国改革开放前的计划统计，特别是部门统计，就是在社会主义计划经济理论和实践基础上建立起来的。随着中国经济从计划经济模式转为市场经济模式，部门统计乃至计划统计越来越不适用于描述中国经济的实际运行。经济统计学需要经济理论的指导。这其实是著名经济统计学家钱伯海( 1997)在他的晚年将精力从研究经济统计学转向研究社会劳动价值论的主要原因，因为传统社会主义计划经济理论已经落后于中国经济转型以及中国经济统计学发展的需要。经济统计学主要是在描述统计学和经济理论两者基础上发展起来的，具有统计学与经济学双重学科属性。

由于研究对象经济系统的复杂性，经济统计学中量化描述经济现象与测度经济变量的理论、方法与工具，比描述统计学标准教科书所介绍的理论、方法与工具要丰富和复杂得多。这也是经济统计学的魅力所在。同经济学可划分为宏观经济学与微观经济学一样，经济统计学也可划分为宏观经济统计学、中观经济统计学和微观经济统计学。所谓宏观经济统计学就是国民经济统计学，主要是搜集和整理整个国民经济运行全过程的所有数据信息，对包括存量与流量、总量与结构、国内与国外，静态与动态等各种方面进行量化描述与分析。

微观经济统计学也称为企业经济统计学，主要是对企业本身各种经济活动、经济行为、经济现象进行量化描述。以企业财务为主要对象的会计学，在某种意义上是微观经济统计学的一个重要组成部分，即企业财务统计学。所谓中观经济统计学，是指对介于整个国民经济与企业之间的中观部门，如政府部门、产业部门，不同地区的经济活动和经济现象进行以数据为基础的量化描述。与经济统计学密切相关的一门学科是计量经济学。计量经济学假设经济系统是一个随机过程，服从某一客观运行规律; 任何观测经济数据，都是从这个随机经济系统产生出来的。计量经济学的主要任务就是基于观测经济数据，以经济理论为指导，利用统计推断的方法，识别经济变量之间的因果关系，揭示经济运行规律。有关计量经济学的学科定位与方法论作用，可参看洪永淼( 2007，2011)，李子奈和齐良书( 2010)。

可以说，计量经济学是推断统计学在经济学的应用，但并不是简单的应用，而是统计推断理论和经济理论的有机结合。

首先，在数理统计学中，统计推断是通过数学概率模型对样本数据建模。在计量经济学中，计量经济模型不仅仅是数学概率模型，其模型设定需要经济理论的指导( 如选择哪些经济解释变量) 。

其次，数理统计学的一些方法论并不能直接用于对经济数据的统计推断，因为经济数据有其特殊性。比如很多高频金融数据，有所谓的波动聚类现象( volatility clustering) ; 在劳动经济学中，很多数据存在所谓的内生性，这种内生性对识别经济变量之间的因果关系造成很大困扰。另外，一些计量经济模型，如宏观经济学和金融学领域的动态资产资本定价模型( Hansen、Singleton，1982)，是通过欧拉方程条件矩刻画的，其中经济理论( 如理性预期理论) 并没有假设相关经济变量的概率分布已知。因此，数理统计学没有现成的方法可用于估计、检验这个模型。这就是为什么2013 年经济学诺贝尔奖得主Hansen( 1982)提出广义矩( GMM) 估计方法的原因。

第三，使用什么样的计量经济模型，要由所研究的经济问题来决定。什么时候需要用回归模型，什么时候需要用波动模型，什么时候需要用整个概率分布模型，这并不是由研究者个人随其偏好而定，而是取决于所研究的经济问题的本质。例如，用历史数据研究市场有效率理论以及资产收益率的可预测性时，合适的计量经济模型是时间序列回归模型( 即条件均值模型) 。这是因为预期收益率可由条件期望来刻画( 陈灯塔和洪永淼，2003)。

第四，计量经济学是经济计量模型的推断方法论，包括如何估计参数和进行检验参数假设，判断模型是否正确设定，以及如何进行经济解释。参数假设与原始的经济假说既密切相关又有区别。经济学家关心的是经济理论、经济假说的正确与否，为此必须首先将经济理论和经济假说转化为可检验的计量经济模型的参数假设，然后利用经济数据进行参数假设检验，并解释参数假设检验结果的经济含义。计量经济学建立在经济观测数据的基础上，即建立在经济统计学的基础上。经济统计学对经济变量和经济现象进行量化测度，这些测度首先表现为经济数据。经济数据是计量经济学实证研究的原材料。计量经济学的推断结论的科学性很大程度取决于原材料即经济数据的质量优劣。

绝大多数经济数据是现实经济生活中的观测数据，不能用可控的实验方法获得，因此经济数据的测度具有巨大的挑战性。同时，由于经济观测数据的不可实验性，计量经济学需要一些基本假设，如假设经济系统是一个随机过程，经济观测数据是经济随机系统的一个( 偶然) 实现，经济随机系统满足某种平稳性或同质性条件，等等。这些假设是否符合客观经济现实也会影响计量经济实证研究结论的科学性。对经济变量、经济现象的准确测度，是经济实证研究的先决条件与基础。没有高质量的经济数据，任何经济实证分析及其结论将毫无意义。

与此同时，经济统计学可以揭示、刻画重要经济变量的性质以及它们之间的数量关系，也就是通常说的典型经验特征。这些典型经验特征实际上是经济实证研究与经济理论创新的重要基础与出发点。测度与刻画经济变量的数据特征，包括它们之间数量关系的特征，是经济统计学的范畴。如何更进一步地揭示经济变量之间的因果关系以及内在规律，则需要经济理论与统计推断。经济理论在某种意义上就像概率论一样，可以指导对经济现象的建模。因此，在经验典型特征事实基础上，以经济理论为指导，对经济现象进行建模( 所建模型即为计量经济模型) ，并基于经济观测数据对计量经济模型进行统计推断，从中找出经济变量的因果关系及经济运行规律，并解释经验典型特征事实。这是计量经济学的范畴。可以看出，计量经济学是经济统计学、经济理论( 包括数理经济学) 与数理统计学三者的有机结合，是一个交叉学科。正如著名计量经济学家Goldberger( 1964)指出的，计量经济学可以定义为这样的社会科学: 它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。

随着中国经济学研究从定性分析为主转为定量分析为主，特别是转为实证研究为主，可以预计，计量经济学作为实证研究最主要的方法论，将发挥越来越重要的作用。综上所述，经济统计学和计量经济学有不同的研究对象和研究范畴。经济统计学是对各种经济现象、经济行为和经济主体的一种量化描述，其本质是经济测度学。而计量经济学是在观测经济数据的基础上以经济理论为指导进行计量经济学建模与统计推断，从而检验经济理论和经济假说的有效性与正确性，并揭示经济变量的因果关系和内在经济运行规律。

很明显，经济统计学是计量经济学的重要前提与基础。经济统计学和计量经济学两者结合在一起，构成了经济实证研究的完整的方法论。经济统计学是经济研究的基础方法论，是整个经济研究过程中的一个前置环节。计量经济学的推断方法，包括计量经济学模型的构建( 由经济理论指导) ，模型参数的估计、检验及其经济解释，是经济实证研究的主要内容。1970 年经济学诺贝尔奖得主萨缪尔森曾说过，计量经济学可以定义为实际经济现象的数量分析，这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又是通过适当的推断方法得以联系。换言之，计量经济学是建立在经济理论和经济测度两者基础上的，而经济理论和经济观测又是通过统计推断方法，即通过数理统计学而联系在一起。与经济统计学一样，计量经济学同样具有统计学与经济学两种学科属性，并不是数理统计学的一个分支。以上各个相关学科之间的关系，可用图1 表示。

三、经济统计学的地位与作用

前文分析指出，经济统计学是对经济现象的量化描述与对经济变量的测度，而计量经济学则是在观测经济数据的基础上，以经济理论为指导，结合统计推断，揭示经济变量的因果关系与经济运行规律。经济统计学和计量经济学一起，构成经济实证研究完整的方法论，其中，经济统计学是经济实证研究与计量经济学的重要方法论前提，它起着一种基础性方法论的作用。那么，经济统计学在社会经济管理和经济研究中具体能够发挥什么样的作用呢?

首先，作为经济测度学，经济统计学用数字描绘经济系统的各种经济现象、各个经济主体、各个经济部门、各个经济层面在不同时间的动态立体图景。Samuelson 和Nordhaus( 2000)指出，虽然GDP 和国民经济核算似乎有些神秘，但它们是20 世纪最伟大的发明。如同人造卫星探测地球上的气候，GDP描绘出一幅经济运行状况的整体图形。这种对经济现象的数字描述，为经济学者、政府官员、企业家以及社会公众了解整个经济现状以及进行相关的经济决策，提供了非常有价值的信息。可以说，在现代经济学中，宏观经济学和微观经济学是经济理论的基础，而在经济统计学中，国民经济统计学是宏观经济学的统计版本，企业经济统计学则是微观经济学的统计版本。宏观经济学和微观经济学是对经济系统的理论描述，而宏观经济统计学和企业经济统计学是对经济系统的一种现实描述，以数量的形式描绘了整个经济运行的实际状况。

第二，统计学有一个重要思想，是通过构造简单、方便、易于解释但又具有科学性的统计方法与统计工具，从大量数据中概括其最主要特征与最有价值信息。经济统计通过收集每时每刻都在产生的大量经济数据并且进行分析，从中获取最有价值的信息，这是经济统计的最主要任务与最主要功能。在信息爆炸时代，从海量数据中总结有价值的信息，并及时地以简单、方便、易于解释的方式将信息传递给政府官员、经济学者、企业家、社会公众，这些重要经济信息是政府宏观经济管理与决策、企业微观管理与决策及社会公众了解社会经济现象的重要基础。举几个例子: 第一个例子，各国中央银行的一个重要任务，是控制通货膨胀。根据通货膨胀率的变化趋势，及时调整央行的货币政策，而通货膨胀率，主要是CPI 的测度，其有效性、精确性与科学性是央行制定政策的依据。第二个例子是经济增长率。GDP增长率是政府进行宏观经济决策与经济管理的一个主要目标，是衡量经济发展的一个重要指标。如何测算GDP 是一个重要问题。第三个例子是如何测算中国的人力资本( human capital) ，这也是一个具有挑战性的问题。一段时间以来，社会公众对官方的经济统计数字经常表示质疑，这种质疑一方面表明，中国经济统计学家与经济统计工作者还需要做大量的解释工作和改进工作，另一方面也表明经济统计学知识在中国的普及势在必行。

第三，经济统计学是经济研究特别是实证研究的前提与基础。经济统计学提供的数据质量的优劣，直接影响实证研究结论的科学性。众所周知，经济学研究的最主要任务是通过对所观察到的各种经济现象进行理论思维与理论创新，揭示经济运行规律。经济统计学可以从观测经济数据中找出重要的经济变量之间的数量关系。这些数量关系构成经验典型特征事实。经验典型特征事实是对复杂经济现象的一种概括性刻画，是经济学实证研究与理论创新的重要基础。在宏观经济学中， Phillips( 1958)从英国宏观经济数据中发现货币工资增长率和失业率之间存在负相关的关系，这后来被转化为刻画通货膨胀与失业率之间的负相关关系并称为菲利普斯曲线。菲利普斯曲线作为宏观经济学的一个经验典型特征事实，构成了凯恩斯以后宏观经济学理论发展的基础。所有宏观经济理论都必须能够解释为什么通货膨胀和失业率之间存在负相关关系。上个世纪70 年代，以美国为代表的西方经济陷入了滞涨阶段，菲利普斯曲线变为正斜率，这个新的经验典型特征事实推动了后凯恩斯宏观经济理论的发展。另一个例子，是由Mehra 和Prescott( 1985)提出的所谓证劵风险溢价之谜( equityrisk premium puzzle) ，即美国证券市场收益率远高于无风险债券市场收益率。这一经验典型特征事实，对宏观经济学与金融学领域的资本资产定价理论的发展起着巨大的推动作用。

在微观经济学中，有所谓的恩格尔曲线，即一个家庭消费所占的比例随收入的增加而逐渐减少。这是恩格尔通过微观经济统计数据发现的经验典型特征事实。在金融学方面，早在1960 年代，金融经济学家就发现，股票市场存在波动聚类现象，即今天一个大的波动，明天常常伴随另一个大的波动; 今天一个小的波动，明天常常会伴随一个小的波动，这两种变化交替进行，而不是大小波动均匀分布。2003 年经济学诺贝尔奖获得者Engle( 1982)提出的著名的ARCH 波动模型之所以流行，一个重要原因是它可以解释金融市场波动聚类这个重要经验典型特征。在中国，引起中国经济学者、政府官员和社会公众关注的很多重要经济问题，其实都有经济统计学的贡献。

例如，经济学家在分析中国经济统计数据过程中发现，劳动收入在整个国民经济收入中所占的份额在过去近20年中逐步降低。这个经验典型特征事实成为一段时间以来中国经济学者的热门研究课题。中国经济研究特别是实证研究水平的提升，关键就是要能够在细致、准确地搜集与分析中国经济数据的基础上，总结反映中国经济在转型期的经验典型特征事实，在此基础上提出经济转型理论解释中国经济的运行及发展趋势，并运用计量经济学方法验证经济理论的有效性。如果中国经济学能够遵照这种研究范式，那么中国经济学的研究水平将得到很大提升，并对经济转型理论做出自己创新性的贡献。但是，目前中国经济统计学家、计量经济学家和经济学家在总结中国经济经验典型特征事实方面，做得还很不够，对重要经验典型特征事实在经济研究与理论创新过程中的作用与重要性，也认识不足。

第四，经济测度对计量经济学的学科发展有重要的推动作用。首先，经济测度的质量决定了计量经济学实证分析结论的科学性。其次，经济数据，特别是经济数据的类型，对计量经济学学科发展影响巨大。举几个例子: 首先是经济数据观测的误差( measurement errors) ，对计量经济学的推断，包括参数估计和参数假设检验，有很大的影响，如导致不一致的参数估计。为了研究测度误差的影响，计量经济学很早就有了一个分支，即变量误差的计量经济学。当然，变量误差也可能由其他因素而非测度误差引起。第二个例子是时间序列计量经济学的发展。Nelson 和Plosser( 1982)在一个实证研究中发现，绝大部分宏观经济时间序列，包括GDP、CPI和股票价格，都是非平稳时间序列。这对当时以平稳时间序列作为主要研究对象的时间序列计量经济学提出了挑战，因为平稳时间序列计量经济学的理论与方法，不适用于分析非平稳时间序列。

后来的单位根和协整等现代时间序列经济学理论，就是为了研究非平稳时间序列而发展起来的。第三个例子是不完全识别计量经济学( partialidentification econometrics) 。在微观经济数据中，有一些经济变量不能获得精确测度，比如在美国问卷调查一个人或家庭收入时，因各种原因只能调查收入处于哪个区间，不能获得一个精确测度。这种不精确经济测度，对计量经济学实证研究造成了很大影响。特别地，在估计计量经济模型参数值时，不能获得点估计，只能得到区间估计。这种统计推断的方法催生了一个新的计量经济学分支，即部分或不完全识别计量经济学。第四个例子，在大数据时代，各种以前没办法获得的数据，现在通过现代信息技术可以得到，比如在金融市场，可以获得每笔交易数据，即tick by tick data，每次交易的价格、交易量以及交易的时间点，都可以完整地记录下来。这种新型的交易数据，包含很多交易行为和市场微观结构的信息。除金融市场外，超级市场或商店通过信用卡完成的交易，其交易以及交易者的信息，也同样可以获得。对这种实时交易数据进行计量经济学建模及推断，产生了一个新的计量经济学分支超高频数据计量经济学( econometrics ofultra-high frequency data ) 。更多讨论参见Engle( 2000)和Engle Russell( 1998)。

最后一个例子是面板数据。以前大部分经济数据，要么是时间序列数据，要么是横截面数据。现在，越来越多的二维数据，即对每个横截面单位( 如个人、家庭、国家等) ，可以在不同时期跟踪并测度。这种二维数据称为面板数据。一个很著名的例子，是美国密歇根大学PSID 调查数据。这个数据库调查了很多美国的个人和家庭，而且在不同时期跟踪测度，对研究美国劳动力市场与收入分配发挥了重要作用。这种数据推动了面板数据计量经济学的发展。实际上，不仅是面板数据，现在也可每天观测到一个曲线，如IBM 股票价格每天从开盘到收盘随时间变化的曲线，又如不同城市每天温度随时间变化的曲线，这些在统计学上称为函数数据，有相应的统计模型，更多讨论参见Ramsey 和Silvema ( 2005)。上面几个例子表明，数据的类型，即经济测度的类型，在很多方面都推动了计量经济学学科的发展，这其实是经济统计学对计量经济学发展的影响和重要贡献。第五，一个多世纪前，有一位美国学者说过，统计思想与统计思维总有一天会和要求一个人能够读、写一样，是一个人在现代社会中所具备的基本能力。培养大量具有经过系统训练的经济统计人才，对完善一个国家的治理体系与提高治理能力是非常重要的。中国经济统计学的一个重要任务就是培养大量高素质、具有系统的经济统计学训练的专门人才，推动中国市场化经济转型、提高宏观与微观经济管理水平，提高国家社会治理水平。尤其是，现代社会是信息爆炸的社会，需要培养大量懂得搜集数据、分析数据、解释数据、基于数据进行决策与管理的经济统计人才

四、如何推动经济统计学的发展

如何在新的历史条件下提升与发展经济统计学?第一，坚持经济统计学是经济测度学这个基本学科定位。经济统计学用数字描绘各种经济现象、各种经济主体、各个经济部门和各个不同层次在不同时间的动态全景图像。经济统计学的最主要任务是经济测度方法论的创新，发展能够更精确地测度经济现象、经济行为和经济变量的理论方法与工具，并应用于实践。这个基本定位将保证经济统计学在经济学中的基础地位，从而不会受到包括数理统计学和计量经济学在内的其他相关学科在中国兴起的可能冲击与影响。一些学者曾提出广义经济统计学的建议，将作为推断方法论的计量经济学作为其中一部分。

这种想法符合统计学的范畴定义，即如统计学分为描述统计学和推断统计学那样，经济统计学也可分为经济测度学和计量经济学。然而，由于历史的原因，计量经济学作为一个学科在国外已有80 多年历史，在中国也有30 多年发展历史。如果将计量经济学作为经济统计学的一个组成部分，有可能会出现计量经济学取代经济统计学的情形。因此，坚持经济测度学的基本定位可以更加明确经济统计学的学科特色，有利于经济统计学的长远发展。在这方面，邱东( 2013)对国民经济统计学科的定义与内涵、外延发展，做了精确阐述。

事实上，在国外，经济统计学主要也是定位在经济测度学方面。第二，发展经济统计学必须立足本土化。在中国，经济统计，特别是现代统计学意义上的经济统计，历史不是很长。中国地大物博、不同地区之间、城乡之间与不同群体或阶层之间差异巨大，经济统计不但水平较低，而且面临的挑战与困难也特别巨大。这种基本国情为在中国发展经济统计学提供了一个很大的空间，比如，关于宏观经济数据的构建，一个重要问题是处理季节性因素。在西方的经济统计工作中，季节性因素对经济变量的影响，比如感恩节、圣诞节、元旦等等，其处理都有一套成熟的方法，但是这些方法并不完全适合一些具有中国特色的季节性因素。比如中国的端午节、中秋节、春节，都是根据中国农历而定，而不是根据西方公历而定的季节性因素。这些季节性因素的处理方法将与国外季节性因素的处理方法有所不同，这是中国特色。

又如，中国在过去30 多年，成功地从计划经济模式转为市场经济模式。但是，与西方发达国家相比，中国市场经济发育、成熟的程度还比较低。中国经济统计学家能否提出一套刻画中国市场经济发展成熟程度的指标，以测度中国市场经济完善的程度? 还有，中国过去30 多年，以要素投入为主要特征的粗放型经济增长模式已经面临一个转折点。中国经济必须经济转型，以确保持续稳定发展。对中国过去30 多年粗放型经济增长模式所带来的一些不可持续的因素制约，如对环境污染的经济成本，在统计方法上还没有一个系统的、有说服力的量化描述与估计。最后，中国正处于实现以民族复兴、人民幸福为主要内容的中国梦过程中，对中国梦的量化指标的构建，包括对人民幸福感指数的构建，也是中国经济统计学家，计量经济学家与经济学家可以做的具有理论与现实意义的研究工作。总之，立足本土、立足国情、服务国家社会经济发展需要，将使经济统计学焕发出巨大的发展活力。第三，大力促进学科交叉与融合，通过学科交叉与融合，推动中国经济统计学的发展与现代化。上文在描述经济统计学的重要作用时，讨论了经济统计学对发展其他学科，特别是计量经济学的重要作用。同样地，包括经济理论、计量经济学、概率论与数理统计学在内的其他相关学科的发展，对发展经济统计学也有很大的推动作用。前面提及，著名经济统计学家钱伯海在他的晚年，集中精力从事社会劳动价值论的研究，他从经济统计学研究中深深感受到要发展经济统计学，特别是国民经济综合平衡核算体系，必须有新的经济理论作为指导。作为经济测度学，经济统计学不可避免地涉及到统计抽样调查。

在这方面，数理统计学特别是抽样理论的最新发展可以提供很大帮助。在国民经济统计学中，对宏观经济变量的测度，以及对宏观经济变量之间数量关系的描述及解释，也需要经济理论的指导。宏观经济变量是微观经济变量在一定时期内的加总( aggregation) 。由于微观个体的异质性，加总以后的宏观经济变量的性质，以及宏观经济变量之间的数量关系，与原始的微观经济变量以及它们之间的关系可能有很大的不同。在微观经济学中，一个著名的例子，就是需求函数，即微观个体需求与个体收入之间的关系，如果对微观层面个体的需求函数加总，所获得的总需求与总收入之间的关系与原来个体的需求函数将有所不同，除非微观个体消费者的效用函数满足所谓的hypathetic utility function 假设。由此可以看出，对宏观经济变量的测度( 类似加总) 之后，如何理解宏观经济变量的性质以及它们之间的数量关系，需要有微观基础，而这就涉及到经济理论。另一方面，概率论与数理统计学对理解宏观经济变量的性质也是很有助益的。例如，Granger( 1980)讨论了微观消费函数的加总问题。他假设个体之间的边际消费倾向系数有所不同，而且微观个体的边际交易倾向的数值可视为是从 分布中产生的实现。

加总以后的宏观消费变量与原始个体消费变量的统计性质将出现本质区别: 虽然微观个体的消费是一个短记忆的时间序列，但是加总以后的宏观消费变量将具有长记忆( longmemory) 的时间特性。总之，推动各个统计学科的交叉与融合将促进各个学科的发展，包括经济统计学。不管是计量经济学、经济统计学或是数理统计学，这些相关学科都有它们共同的基础，即统计思想与统计思维。因此这些学科完全能够在互相交叉融合中不断完善。同时，也有可能因此产生一些新的交叉学科。例如，实验产生的数据与现实观测经济数据有很多不同特点。特别地，经济观测数据是各种因素联合作用的结果，而且具有不可实验性( 即不能通过重复实验获得) ，因此一般情况下没有办法将其中某一或某些因素所产生的经济后果准确地分离测度出来。而实验经济学则借鉴自然科学的研究方法，通过控制实验条件排除其他因素的影响，从而可以较精确地测度所关注因素所产生的后果。实验经济学实质上是通过可控实验改进经济测度，从而可以更好地研究经济行为与经济规律，包括经济因果关系。

事实上，实验经济学与经济测度学及计量经济学的交叉与融合，正在产生一个新的交叉学科，即实验计量学( experimetrics)。第四，为了发展经济统计学，必须大力推动国际化，通过国际化推动经济统计学的发展。在中国，经济统计的历史相比西方国家短得多，特别是中国社会主义市场经济的实践只有30 几年历史，而西方成熟的市场经济已有几百年历史，我们在统计资料搜集、统计方法与工具等各个方面，还有较大差距。上个世纪70、80 年代，中国国家统计局和厦门大学合作，提出了中国国民经济核算体系，这是西方经济统计学、现代经济学和中国经济实际相结合的一个范例。今天中国的经济统计学同样可以从国外相关学科学到很多有益于自己学科发展的知识。例如，众所周知，GDP 大体反映了一个经济体社会财富水平。但是GDP 作为描述经济发展的指标，有很多缺陷，既不能精确地反映总量，也不能反映经济活动的质量与效益，更不能反映经济结构、社会分配、民生改善、以及对环境破坏的程度等等。

认识到GDP 的种种缺陷，国外学者，包括经济统计学家、经济学家，过去几十年提出各种指标，试图修正GDP 的缺陷，比如Nordhaus 和Tobin( 1972)提出了去除环境污染和交通堵塞等成本的净经济福利指标; Repetto等( 1989)提出了扣除资源损耗成本的国内生产净值; Daly、Cobb( 1989)提出了将财务分配状况、社会成本等因素计算在内的所谓可持续经济福利指标; Pinter、Hard( 1995)提出可持续发展指数; VonWeizsacker 等( 1997)提出了绿色GDP 概念，等等。这些对构建适合刻画中国宏观经济增长与发展水平的指标都有很好的借鉴意义。第五，必须顺应时展潮流，与时俱进地发展经济统计学。我们正处于一个大数据的时代，大数据提供了极其丰富的信息。如何有效地获取大数据中的有用信息，统计学无疑提供了非常重要的方法、理论与工具。与此同时，大数据也为包括经济统计学在内的统计学等分支学科的发展提供了一个新的广阔空间。例如，包括跨境电商在内的电子商务，正在中国蓬勃兴起，深刻地影响了贸易、购物、消费乃至生产形态。如何统计电子商务成为一个迫切需要解决的现实经济统计问题，这也为经济统计学的发展提供了一个难得的机遇，又如，大数据使得以较高频率测度宏观经济变量成为可能。目前绝大多数的宏观经济变量( 如CPI) 最高频率只有月度数据，在大数据条件下，完全有可能获得更高频( 如每周) 的宏观经济数据，这样可更及时反映客观经济运行情况。第六，加速经济统计学教材更新换代，尽可能地全面反映几十年来中国乃至世界上经济统计学和现代统计学的研究成果。在国外，不论是统计学还是经济学相关专业，大都没有经济统计学课程设置，因此也就没有相应的教材。这与宏观经济学、微观经济学、计量经济学等其他经济学课程有很大不同。因此，中国经济统计学教育必须更加注重教材建设，在明确学科定位的基础上，总结国内外各个相关学科以及经济统计的理论与实践，尽量汲收国内外所有有用的研究成果与经验，争取使经济统计学的研究与教育不但成为中国经济学教育的一大特色，同时也成为引领世界前沿研究的国际化学科。

五、结论

本文从统计学和经济学统一的视角出发，分析论述了现代统计学若干分支，特别是概率论、统计学、描述统计学、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 之间的内在联系，包括它们的区别与联系，以及发展前景。分析表明，统计学的这些相关学科，各自定位非常清晰，在各自学科发展方面，都有自己不可替代的发展空间。其中，经济统计学既是统计学的分支，也是经济学的分支，是统计学与经济学结合的交叉学科，具有统计学和经济学双重学科身份。经济统计学本质是经济测度学，是经济测度的方法论，是经济学实证研究的前提与基础。这是经济学其他任何相关学科，包括计量经济学，经济理论，数理经济学等无法替代的;也是统计学的其他相关学科，包括数理统计学无法替代的。

随着中国自然科学和社会科学的发展，作为推断方法论的数理统计学与计量经济学，因为有日益增加的需求而得到迅速发展。作为从样本数据推断母体特征的一般方法论，数理统计学因为符合科学研究与探索的过程与需求而在自然科学和社会科学很多领域有广泛的应用。作为经济实证研究的推断方法论，计量经济学在中国过去30 多年来有了巨大的发展。在《经济研究》、《统计研究》、《管理世界》等国内顶尖学术期刊，可以看到大量应用计量经济学理论与方法的实证研究，而专门研究经济测度的经济统计学的文章的数量则相对减少，这主要是因为经济实证研究对推断方法论日益增加的需求。计量经济学方法的大量使用，显著地提升了中国经济实证研究水平与规范程度。

篇5

关键词 体育科学 体育科研方法 体育统计

中图分类号：G80 文献标识码：A

近20年体育统计在我国已经成为十分重要和最常用的体育科研方法。但是，与此同时也有不少体育学术研究，误用统计方法，乃至以挂上统计公式作为“科学性”的幌子，使体育统计界同仁和体育科研工作者感到不自在。体育统计专业委员会也认为应该作一些有关体育统计和体育科研方法的诠释，以减少体育统计方法的误用，提高体育科研水平。

1中国体育统计现状概要

在80年代以前，包括体育统计在内，我国应用统计学科处于萎缩状态。改革开放后，统计方法的应用与统计教育重新得到重视。80年代初，教育部在武汉与襄阳两地举办体育统计教师培训，培养了改革开放后新一代的体育统计的师资与各地体育统计学术骨干。此后，体育院校、师范院校的体育系逐步开设了体育统计课程。1981年在研讨师范院校体育统计教学大纲的时候，成立了全国体育统计研究会。在中国体育科学学会的积极支持下，1984年成立了中国体育科学学会体育统计专业委员会。近20年间，许多统计方法在体育领域得到应用，如抽样理论、实验设计、估计理论、假设检验、决策理论、非参数统计、序贯分析、多元分析、时间数列等都已有研究成果的发表或报道。

然而，我国从80年代开始重新普及体育统计，与20世纪初已经发表因子分析应用研究的美国，或70年表《行动科学的因子分析》专著的日本相比，难免显得基础薄弱。正如著名社会学家教授所说，“一个学科，可以挥之即去，却不可能招之即来”。于是就出现了评析体育统计应用情况的论文，如杨震的《体育统计中应注意的问题》，梁荣辉的《体育科学研究中应用统计方法需注意的问题》，刘炜的《线性模型在体育科研中应用的常见误区》等等。要解决这些问题，不仅是统计知识的问题，也有科研方法的问题。因此必须从科学的发展，俯视体育科学研究方法，从统计学的发展端详体育统计现状。

2统计学的发展

要了解体育统计的发展趋势，有必要简要了解统计学的发展。

人类的统计活动有悠久的历史，古代已有统计整理描述的应用；13世纪欧洲有国势调查；17世纪英国的配第发表了《政治算术》；1790年美国第一次人口普查，同时农业普查；1853年由比利时政府邀请，在布鲁塞尔召开有26个国家150人参加的第一次国际统计会议；1857年，恩格尔根据家庭收入越多，则饮食支出的比例越小这一法则，引申出恩格尔系数，以饮食支出的比例作为度量生活水平升降的标准，它一直延用至今；1903年德国柏林的第九次国际统计会议上，抽样调查得到世界上多数统计学家的认同； 1930年前后美国举行盖洛普民意测验。19世纪中期奠定了概率论的理论基础。19世纪中叶起，数理经济学、生物计量学和应用数学促进了数理统计的形成和发展。社会统计学、社会经济统计学和数理统计学构成了现代统计学的枝叶。现代数理统计学可以分为两个侧面：一是理论数理统计学，它研究抽样理论、实验设计、估计理论、假设检验、决策理论、非参数统计、序贯分析、多元分析、时间数列与博弈论等；二是应用数理统计学，高尔顿、K・皮尔逊用于生物学，埃奇沃思、鲍利用于经济学，R.A.费希尔用于遗传学、农学。在宏观层次上，科学系统的发展主要表现为整体化、高度数学化和科学技术一体化。数学的应用已突破传统的范围而向人类一切知识领域渗透。二次大战以来，统计学的巨大进展已使它成为数学科学的重要而独特的组成部分。

21世纪，统计学将面临更大的挑战。统计作为由观察样本获得尽可能多的总体信息的方法，关系到信息的本质和数据处理。计算机与信息化的时代，爆炸式积累的信息与数据必须借助于统计学才能得到充分有效的利用。大规模的信息处理所遇到的信息压缩、特征检测、可靠性分析，以及数字、符号、图形乃至语言的加工等一系列问题，都要依靠统计方法与计算技术来解决。现实中的许多统计难题需要引进新的统计概念与方法甚至理论体系。当然对于体育统计的这些问题，就目前的研究力量与人才资源，是难以承担如此重任的。

计算机与商品化大型统计软件的出现，为统计学的发展提供了技术上的可行性，使更多的人有可能进行大样本数据处理和多元分析。可以预见，体育院校统计教学研究都将使用专业化的大型统计软件。即将改版的体育统计教材，已将spss的使用列入教学内容。科学、统计学的发展给体育统计和体育科研奠定了宽厚的基础，那么体育统计和体育科研的关系又如何呢？

3体育统计与体育科研方法

3.1体育科研的复杂性

虽然体育对于健康和社会的作用已被社会各界接受。然而，体育学科的复杂性还未被教育界乃至社会所理解。体育外在粗犷，却蕴含了众多的自然学科和社会学科，而使投身体育的研究者感到力不从心。谁也无法夸口能解决体育科学的众多难题。体育与健康的研究，涉及医学、生理学、心理学、人类学、健康社会学、抗衰老的研究等等；体育的动作技术分析会涉及理论力学、材料力学、流体力学、空气动力学和解剖学等等；运动训练理论会涉及技能学习、体能的提高和战术，它与生理、生化、心理、认知科学、博弈论以及教育科学的许多理论直接相关。许多体育科研，出身于相关学科的研究人员，会因为没有从事体育的感性知识而产生困难，竞技体育的研究会因为没有体验训练而难以深入。显然，在体育科研中狂妄、自负只能反照自己的浅薄。

3.2体育科研中统计方法应用的几类问题

3.2.1实验设计的基本原理

虽然研究有专业设计，但是无论你研究自然现象还是社会现象，大多需要实验或调查。

无论是实验设计还是调查设计都离不开统计。最基本的我们应该了解实验设计的三个基本原理：重复，随机化以及区组化。由重复使我们得到实验误差估计值与效应值更精确的估计；由试验对象、试验次序等随机化使观察值或误差为独立分布的随机变量，就可以使用各种统计方法；由相似试验对象的区组化使我们可能提高实验的精确度。如果不注意基本原理，你的研究难免出现方法错误。

3.2.2实验方法

体育的影响因素，如运动强度等，常常是难以控制的，实验对象经常是人，常难以齐同对比，不便重复试验，还不能对实验对象造成伤害等，这使许多主要源于农业试验的试验设计，很少能应用于体育。因此，需根据具体研究目的、研究对象等制约因素，慎重选择合适的试验方法。

3.2.3取样

无论是试验还是抽样调查都需要样本。由于经费、工作量或对抽样方法了解不够等原因，在体育科研论文的研究方法里，包括不少学位论文，对于抽样方法没有明确的交代，抽样方法有较大的随意性。如果精度要求不高，仅作探索性研究，而不是由样本推测估计总体，有时也可用非概率抽样。社会科学中的大样本研究，有时也用非概率抽样。但是，离开了概率抽样，许多统计方法就失去了应用的前提。概率抽样有多种方法，适用不同的情况。因此从研究方法的严密性看，需要在体育科研方面增补这方面的内容。

3.2.4统计分析方法

现代统计学可以借鉴的方法应该有不少，在体育统计基础相对薄弱，原创方法几乎没有的情况下，对于体育统计分析方法，首要的是开阔视野，学习、应用前人或相关学科已有的统计方法。在此基础上，研究前人已有方法不能解决的、有待建立的体育统计方法。当然，方法的建立相当困难，必须重视人才的培养和引进。按照前20年的进程，期望建立新的体育统计方法，形成较为完整的体育统计学科，都是十分困难的。

目前，体育统计应用中存在不少问题，这些问题的根源还是在于对统计基本理论的理解。如：

（1）推测性数理统计是由样本研究总体，由于样本信息是不完整的信息，必然有抽样误差存在，必然有出错的可能性。而在统计分析中却有人得出完全肯定或完全否定的结论。

（2）统计方法仅仅对试验的可靠性和有效性提供准则，但是并不证明变量间的因果关系。如均数比较的假设检验，可以给出比较对象来自同一总体的概率，但统计分析不可能给出它的原因，比如并不说明训练方法好坏等。

（3）实际的差别显著与统计显著性的差别。虽然统计上的显著性与差别大小有关，但是它的直接含义是来自同一总体的概率大小，而不是你误指的差别大小或差别显著。

（4）当训练强度与成绩提高相关，P

（5）统计方法为研究目的服务，要选择合适的方法，而不是选择复杂的方法。

（6）统计模型对于数据的测度水平，变量是连续型还是离散型，是计数资料还是计量资料，相关变量是对称还是不对称等等有不同的要求，所以在研究设计的时候就要考虑统计分析的方法。

（7）体育问卷调查有大量的名义（定类）测度与序次测度。不能不问数据资料的测度水平，一概用均数表示集中趋势，用标准差代表离散程度，用它们作线性回归、因子分析等等。

（8）不注意模型要求乱套统计公式。如不知变量的分布，作小样本的t检验；在自变量间关系过于密切的情况下作回归分析，在变量间关系不密切的情况下作因子分析。

4用好体育统计方法，提高体育科研水平的建议

（1）科学数学化特征及科学发展趋势。可以预见，体育科学必然向数学化方向发展，体育统计无论对于体育自然学科或体育社会学科都将成为重要的研究方法。体育高等学校应重视体育统计学科对于体育科学发展的重要作用。体育科研人员应从方法论高度学习科研方法，吸收相关学科的研究方法。

（2）体育统计要注重抽样研究本质的研讨。重视与概率相联系的思想方法，研究相关学科的统计方法，加强方法的移植研究，明确统计方法建立的条件，避免统计方法误用。

（3）体育科研应加强实验设计、抽样研究及社会科学常用统计方法的普及。提高体育科研人员应用国际通用统计软件包的能力。

（4）体育统计学科的纵深发展必须有跨学科人才的引进与培养。

参考文献

[1] 侯灿.医学科学研究入门[M].上海：上海科学技术出版社，2010

[2] 王维.科学基础论[M].北京：中国社会科学出版社，2005.

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前言：随着社会的发展，统计学在生活中的作用逐渐的增大，并且统计学不仅仅是一个单独的学科，同时也与其他的学科有着很大的联系，并且对其他的学科有着巨大的推动作用。现今统计学经过不断的发展，其发展的空间不断的拓展，由原始的单一的发展思路，逐渐的走向了信息化的发展道路。并且随着信息社会的进步，计算机技术的发展，统计学知识在计算机领域得到了广泛的应用，同时也为计算机科学的发展作出了很大的贡献。因此统计学知识在现今的社会中，具有很高的研究价值，在很多的发达国家，都十分重视统计学的研究，并且都将其作为了一种主要的大学学科，这样在很大程度上促进了统计学的研究发展。但是在现今我国，对于统计学的研究仍然处于一个比较落后的地位，我国仅仅是处于起步的阶段，因此国家必须要能够加强对统计学的研究，从而确立出统计学的重要地位。

一、统计学的提出与发展

配第主要是利用统计学的方式，利用数量比较方法来进行政治经济的分析研究，这充分的表示统计学是一个独立的学科。之后相关的学者也利用统计学知识进行相应的问题研究，并且都取得了很好的效果。逐渐的，统计学在生活中逐渐的得到了应用，人们开始利用数据来对问题进行研究。随后在十八世纪到十九世纪，相关学者开辟了统计学的新路径，学者们将概率论引入到了统计学之中，并且将统计学划分为边缘学科，将统计学中实质性的学科过渡到了通用的方法论学科。并且在统计学中，其中概率论是基础，对统计学有着很好的指导作用，在现今的统计学之中，概率论也是占有很重要的作用。随着社会的发展，到了十九世纪末期，统计学在社会经济研究领域取得了很大的效果，并且随着相关学者的不断研究，统计学在物价指数编制、国民经济测定以及经济前景预测中都得到了广泛的应用，并且都取得了很大的效果。之后社会步入了二十世纪，社会科学技术飞速发展，为统计学的研究提供了条件，并且统计学也在不断的发展，并且其发展的空间也在不断的拓展，逐渐的呈现出多样化的发展空间，各个学派林立，不断的进行讨论研究，使统计学科不断的发展并且完善，在统计学中，其中社会经济经济统计与数理统计不断的进行讨论完善，并且多年来都形成了自身独特的体系以及理论，但是随着不断的研究发展，这两种统计学理论终会汇聚到一起，从而来形成新型的统计学发展理论，那么将会更加促进统计学的发展，使其进入一个全新的阶段。学者们经过研究发现，统计学最终将会彻底的摆脱数学学科的约束，最终而形成自身独立的学科。经过不断的研究，统计学来最终不断的突破不断的完善，在现今很多领域都得到了广泛的应用。国外的相关学者，为了能够确立社会经济统计学体系，将社会经济现象中的数量问题作为了相应的研究对象，最终建立了统计观察法、指标法等，从而来确立了一个相对完善的应用体系。在二十世纪末。二十一世纪初，计算机激技术迅速发展，为统计学的发展提供了路径。

二、统计学提出的现实依据

在现有的学科中，没有一种学科的存在落实充满充分与争论的，但是唯有统计学除外，统计学是充满的冲突的一个学科，是一种边缘学科，同时也是一种通用的方法论科学，对于统计学的分类，根据不同的性质可以分为不同的类别，统计学属于社会科学同时也属于自然科学，并且统计学既属于社会经济统计范畴，同时也属于数理统计范畴，因此对于统计学的了解十分的重要，一定从不同的角度对其进行相应的研究分析，从而来加强对统计学的认识，促进统计学的发展。在统计学中，其中存在的最为关键的问题就是对于统计学的归类，由于统计学中设计到的方面十分的复杂，并且很多，因此在统计学中，无法很好的来对其进行相应的分类，统计学技术与自然科学的范围，同时也是属于社会科学的范围，同时也属于其他一些范围，因此必须要对统计学进行相应的研究，要对其中的一些问题进行明确的回答，要能够对统计学中的问题进行全面的思考，这是极其重要的。在统计学中，会设计到很多的数据的收集以及社会经济方面的一些问题，但是同时统计学也涉及到了很多自然现象中的数据的收集以及分析，这充分的展现出了在统计学中的自然科学以及社会科学方面的属性。另外统计学的这一点特性也充分的展现出了其复合性以及综合性，因此，相关的学者基于统计学的复杂性，将划分为一个全新的科目。

在二十世纪九十年代，我国对于统计学的科学建设，进行了大量的研究，并且在很大的程度上，推动了统计学的发展以及进步。根据相关的研究，最终可以发现，对于统计学的研究，主要是一种思想上的认识，统计思想主要是以一些零散的思想进行完善确立，主要是认为社会经济方面的统计则是属于社会经济学，而数学统计则是属于数学领域，将其进行了细致的划分。这样的划分，其本质就是属于社会经济以及数理统计的分立。对于统计学的研究，主要是对统计学的共性以及特性进行相应的研究，并且在不同的领域以及方向，对于统计学的研究也各不相同，在统计学中，对于统计思想的研究还是不够完善，各个研究学者都是利用相应的方法，将统计学的各个学科的分支相互融通并且由开辟出独立的发展空间，从而来促进统计学的研究发展。

对于我国的统计学研究来说，主要是以科学差异取代了学科性质的惯性差异，另外，我国主要是将统计学分为了两个方面，首先是将统计学列入了一个独立的社会科学，其中包括了社会经济科学，并且在其中主要是对经济资料进行收集，对数据进行相应的分析研究。而另一种则是实质性的社会科学，其中主要的含义是要将各个方面的学科都有效的联系在一起，从而来将各个方面的思维路径得到肯定。其次我国的统计学是关于数学分支的统计，主要是数学分支学科为主要的理论，以概率学为主要基础。

三、我国统计学发展面临的任务

（一）注重对象的统一

统计学的研究对象是大量的社会经济现象的数量方面，即通过社会经济现象在时间、地点、条件下的数量表现、现象应运的数量关系及数量界限来揭示其规律性。由于统计学与统计工作是理论与实践的关系，因此，统计学的研究对象应该是一致的，即统计工作的对象也应是大量的社会经济现象的数量方面。同时，统计学中对象的统一是很有必要的。统计学的研究对象，一般是事物总体数量方面的实质论与统计活动的规律和方法，而事物总体数量方面的实质论与统计活动的规律和方法是完全应该统一的，这两者相结合才有完整的统计学。统计学是指导统计活动的理论，反映出了事物总体数量方面的统计指标，而研究对象的统一是“大统计学”思想的需要，也是推动统计学发展的必要措施。

（二）实现学科体系的综合

统计学是一门科学，也是一种定量认识问题的工具，其中贯穿着方法论，因此，要发挥出其强大的数量分析功效，就必须要统计方法与具体的实质性学科相结合，只有做到结合科学体系，才能够最大程度的发挥统计学的价值。基于统计方法，我们可以将现代统计方法归类于一些实质性学科的研究活动，现代统计方法是经过历史上一些著名的统计学家或者生物学家或经济学家创新与改进过的，这些改进和创新是经过他们应用和实践的。从另一个方面来说，基于学科体系的方面，统计学与实质性学科之间是相交的关系，而统计学中相应的统计学分支则是在统计方法与相应的实质性学科相结合的情况下才产生的，比如经济统计产生于统计学与经济学的结合，而统计学与教育学相结合产生了教育统计。统计学的这些分支学科的属性都是双重的，它们既是统计学的分支，也是相应实质性学科的分支，因此经济统计学不仅属于统计学，同时是属于经济学的，教育统计学不仅是统计学的分支，同时也是教育学的分支，而这些分支的存在则解决了很多实质性学科研究中的有关定量分析的问题。因此，统计学与科学体系的紧密结合，已然成为了统计学发展的路线方向和必然模式。统计学与科学体系的结合为统计学的应用提供了更广阔的发展领域，也为统计学的发展提供了更多的机会和可能。

（三）促进研究方法的完善

随着研究层次的加深和领域的扩展，统计学在统计探索和实践中不断进步，不断发展。不过，统计学领域依然有很多没有解决的问题，因此，我们必须抓住统计实践中各工作环节上突出的理论和方法问题去进行研究，以促进研究方法的发展和完善。一方面，要坚持“大统计”思想，遵循学科发展的一般规律，在鼓励统计学各分支学科相对独立发展的同时，也要促进各分支学科的相互融合，因此，在统计学的领域，学科发展的结果是各学科的相对独立，而学科发展的前提是各学科的相互融通。在做到各学科相互融合的基础上，还需要联系实质科学研究，用与统计方法应用领域相关的学科推进分支统计学科的深入发展。另一方面，还要坚持把概率论当作指导，并且加深对统计方法的理性认识，同时提高统计科学水平，和政府统计实际相联系，在新的层次领域中找出统计工作各个环节上的问题所在，解决问题，并且研究和发展新的统计技术。

结语：统计学是一门实质性的社会科学，它在研究社会生活的客观规律的同时也在研究统计方法。在基础的统计的理论的基础上，统计学继承和发展统计的理论成果，并且在此基础上坚持着统计学的社会与科学性质，以便使统计理论研究与统计工作实际更加的接近，在国家和社会中得到更广阔的发展领域和发展条件。

参考文献

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[6]崔智超，王青建.数理统计学源流及应用[J].大连教育学院学报，2011，5（6）：53一55.

篇7

一、大数据的概念

大数据即大的数据集，它不像我们过去那些数值型数据那么简单，但至今它也尚无确切、统一的定义。通过参照多方对大数据概念的理解，作者认为大数据的概念是指在对海量数据进行传输、采集、储存、处理、分析和挖掘的基础上，获得凭直觉难以发现的有用信息，从而揭示数据隐藏的规律和发展趋势，为决策者所用，它是科技，是讯号，是机会。

二、大数据时代对统计学的影响

大数据时代的到来，对统计工作者而言，为了更好的服务于经济社会的发展，最大的考验和“本领”就是如何深度开发和利用海量的数据信息，这就要求统计学既从理论上又在方法上必须进行改革。一方面需要统计学解决更多、更复杂的问题，另一方面也对统计学提出了更高的要求。不仅要求对统计学的理论与方法进行创新，还要求对统计学进行教学改革，尤其是注重培养对象的统计思维的养成。因为统计学是一门方法论科学，在长期的发展过程中，形成了很多具有特色的统计思维，如静态思维、变异思维、动态思维、指数思维、推断思维、相关思维、假设思维等等。而这些统计思维对处理不确定现象、分析数据和解释数据等都有巨大的影响，成为统计学的核心内容。但在大数据时代背景下，由于数据分析直接针对总体，而且具有复杂性和混杂性，因此，有些统计思维可能用不上，就必须摒弃掉，但也需要统计学随着环境的变化不断创新新的统计思维。

三、当前统计学课程教学中存在的问题

目前统计学课程在教学中存在以下几个主要问题：

（一）教学内容偏重理论，学生学习兴趣不高

目前的统计学教学中一般采用的是理论的教学模式，虽然也在提倡项目化教学，但是教师主要依托教材，对与统计学相关理论和方法逐一进行介绍，对涉及到的公式和定理进行推导。学生听和记，真正理解的内容并不多，应用则更谈不上。在这样的教学模式下，学生对该课程的学习不仅兴趣不高，而且容易对课程产生抵触心理。

（二）忽略对统计相关软件的教学

统计理论和方法很重要，但要真正用统计作为一个工具来解决实际问题，单凭会动笔计算相关的统计指标是远远不够的，尤其是在目前大数据时代背景下。高职院校经济管理类专业的学生所接触的统计相关软件从表面上只有WORD和EXCEL，而这两软件往往是在计算机基础课程中介绍的，在统计学课程中几乎不作介绍，导致不少高职院校学生没有意识，更不会使用甚至根本不知道大多数普通函数计算机都具备的求和、平均、方差和标准差、相关系数等统计功能键，这也限制了很多学生不会运用统计学思维和方法去看待和解决身边遇到的实际问题。目前许多统计学课程的教学过程中，由于受到学生基础差和实训条件不够等的限制，教师在讲授的统计知识内容的时候主要围绕描述统计和简单的推断统计，而对于分析社会问题的多元统计方法在课堂上涉及不多，另外目前高职可用的教材中也缺乏统计软件相关理论知识的介绍，导致学生在学习和应用统计软件进行实际问题的操作时增加难度。

（三）缺乏校企合作

在我国目前国情环境中，大多数高职院校与企业之间很难找到利益共同点，所以实训条件、实训项目等受到限制，使得大多数高职院校的在安排该课程教学时偏重理论教学，而实践教学课时所占课时比重偏低，对开展社会调查的活动仅仅局限于本校学生，并没有跨出校门，更不能与当地的政府部门、市场调研公司、市场咨询公司以及企业建立协作和参与机制，导致学生在学习统计和运用统计之间不能较好地衔接。

四、对统计学课程教学改革的思考

在大数据时代背景下，企业和政府对统计工作者要求较高，不但要求具备一定的统计学理论与方法，而且更重要的是要求能够运用现代化的信息处理工具对海量数据进行采集、处理、分析和挖掘，从而为企业、政府的决策使用者提供正确、快速、全面的数据支撑资料。为此，作者结合十多年的统计教学经验，对统计学课程在教学中的改革提出以下几个方面的思考。

（一）统计学课程教学内容的改革

1.着重介绍统计方法的应用

统计方法有很强的实用性，加之统计学课程的课时限制，所以应该着重介绍统计方法的在实践中应用。因此，教学中设计并引入好的统计项目，然后从项目中的数据来源入手，着重介绍现成数据如何收集，若项目中没有现成的数据，则如何采用不同的调查组织方式开展数据的搜集活动？怎样组织学生设计调查方案？怎样开展调查活动？怎么做好调研员等知识内容就被引出来，从而让学生产生对统计课程学习的兴趣；若采用抽样调查，则会涉及到样本单位数的如何确定？抽样框如何取得？如何才能保证样本具有足够的代表性？如何减少抽样误差等。当然，对高职院校学生除了介绍传统的统计方法外，还是有必要引入国外比较通行的、实践证明有现实应用价值的一些统计方法，比如时间序列分析、相关分析、回归分析等，以提高统计方法的可学性和运用性，为高职院校学生踏入社会运用统计方法解决本专业领域问题奠定良好的基础。故该课程的教学内容可根据专业的特殊要求、课时的安排情况进行适当的改革，而且重点体现统计方法的有用性和可行性。

2.在教学内容中增加Excel软件的运用能力

目前在实际统计学课程教学中，教师并没有把Excel软件作为教学内容教给学生，而是认为计算机基础中学生已经学习了，然后让学生在课外自行复习和运用，这样效果就大打折扣。作为高职院校应结合学生的特点有针对性的将Excel应用软件作为统计学课程的实训内容，增加实训课时，提高学生的Excel基础应用、Excel函数、Excel图表与图形以及Excel数据透视表等方面的应用能力。

（二）创新教学模式，激发学生兴趣

统计学是一门实用性很强的课程，我们应该结合高职院校学生的特点创新教学模式，激发学生学习统计学课程的兴趣。例如在课程教学中以“练———学———思———拓”能力训练模式进行课堂教学模式改革，让学生在快乐中学习、快乐中成长，同时挖掘学生学习趣味性、调动学生积极性、注重团队合作、增强沟通交流，并与就业接轨，全方位、全过程提高学生素质等，打破了僵化死板的教学方式，树立以学生为本的教学思想，着力培养学生的个性化发展和自主学习能力、创新思维能力和综合实践能力、开发思维能力、竞争能力，有助于学生理解、掌握统计方法的应用条件和应用思路，强化了学生的统计思维。

（三）加强校企合作，提高学生实践创新能力

社会经济现象是错综复杂的，其表现的各种数据信息在相互影响、相互作用，这就要求学生不仅学会在实践中去寻找各种异常出现的原因，而且也要求学生能对事物的关联、因果、发展等方面进行分析，培养学生严谨的数据处理态度，同时增强学生创新统计思维。为此，在开展社会与企业实践活动时，建议并组织学生以小组为单位，然后再来选择和确定实践课题，当然，研究课题可以是学生日常生活中所关心的问题，如大学生校园恋爱观的调查，也可以是社会经济中的热点问题，如生态功能区环境保护统计监测研究。因此，在学院“会－站－室”的整体框架下，在学院公共服务平台的支撑下，在系专业共建委员会的有力支持下，通过加强与当地的统计局、市场咨询公司、市场调查公司、企业等单位之间的合作，让学生真正参与社会统计实践活动，从而使得学生在实践中体会统计理论与方法的美感，感受统计的在生活中的乐趣。

（四）优化课程考核评价方法

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笔者针对管理专业人才培养目标及统计学课程自身的特点，结合国内外管理专业统计学课程的教学现状及发展趋势，以学生应用统计能力的培养为目标，对管理专业统计学课程从教学内容、教学模式、实践教学等方面进行了积极的教学改革探索与实践，构建了管理专业统计学课程“课堂讲授、实验教学、统计调查实践”三位一体的教学模式。

一、教学现状及存在问题分析

在承担管理专业统计学课程教学任务伊始，首先针对该课程的原教学内容和教学模式在学生中进行了访谈调查，调查结果显示，在以前的管理专业统计学课程教学中主要存在以下问题：

(一）教学内容与先导课程和后续课程内容之间不銜接

统计学课程的先导课程是概率论与数理统计，相关后续课程有多元回归分析、社会调查理论与方法、结构方程模型等。由于教学科研基层组织的改革而撤销了教研室，致使课程教学活动缺乏有效的组织和规划，任课教师之间没有有效的沟通渠道。因此，统计学课程中的统计推断内容与概率论与数理统计课程存在着交叉重复，造成学时的浪费；而另外一部分非常重要的内容，如方差分析、回归分析等，却又没有足够的学时进行讲授，为学生后续课程的学习造成困难。

(二）重理论讲授，轻实践教学环节

重理论轻实践这一现象广泛存在于许多高等院校统计课程的教学中。这一教学模式以课堂讲授为主，偏重于统计学基本概念、基本模型和基本方法的学习，系统性强，有利于学生全面了解统计学的知识体系。但是，这一教学模式对统计方法的应用性重视不够，忽视了对学生自主学习能力的培养，忽视了对学生运用统计理论和方法分析解决实际问题能力的培养和训练。

(三）缺乏统计软件的学习与训练

在现代计算技术如此发达的今天，不会使用计算机手段和相应的统计分析软件，统计学就没有了用武之地。因此，在统计学教学过程中，只有教师演示统计软件的使用而缺失对学生的计算机操作训练，将导致学生只掌握了统计学的“皮毛”而没有抓住统计学的核心，只记住了统计学的基本概念和理论，却没有掌握将统计理论和方法应用到实践当中的工具和手段。只有通过大量的上机操作训练，学生才能真正掌握统计分析软件，并能正确地应用。

二、管理专业统计学课程的教学发展趋势

笔者在悉尼大学做访问学者期间，曾选修了悉尼大学、新南威尔士大学等当地高校商学院的统计学课程，并与授课教师进行了深入的交流。此外，还与美国西华盛顿大学、香港城市大学的学者就其商科统计学课程的教学内容和教学模式进行了深入的交流与探讨，并对国内高校特别是“985”院校管理专业统计学课程的发展现状进行了充分的调查研究。笔者认为，管理专业统计学课程的教学发展趋势呈现出以下特点a_a：

第一，重视案例教学法。在教学中，对统计理论和方法的讲授不是从僵化死板的概念和公式定理出发，而是基于社会活动中的实际问题来阐述统计理论和方法产生的背景、应用的条件以及基本统计思想。

第二，重视统计分析软件的学习。通过学习进而掌握各类统计分析软件，可以快速而简单地对大量统计数据进行处理，从而将重点转移到对统计输出结果的分析与解释上，真正体现统计学的实用价值。

第三，重视学生综合应用能力的训练。要求学生针对现实中的具体问题进行统计分析，能熟练运用收集数据和分析数据的手段与方法，不仅拓展了学生所掌握统计学知识的广度和深度，且提高统计学成果的社会效益。

三、教学改革探索与实践

针对管理专业学生，统计学课程的教学目标应突出学生统计能力的培养，使学生能够熟练应用统计理论和方法分析和解决实际问题。围绕这—教学目标，按照图1所示的教学改革思路对管理专业统计学课程的教学内容、教学模式等问题进行了研究探索，从实用角度出发，构建统计学课程“课堂讲授、实验教学、统计调查实践”三位一体的教学模式，建立将统计学原理、统计软件应用以及应用统计学进行人文社会科学研究的方法相结合的应用型统计学知识体系。

(一）优化教学内容，加强课程内容之间的銜接

针对管理专业教学计划，与统计学相关课程主讲教师进行充分沟通，协调统计学课程与前导课程和后续课程的教学内容，制订管理专业统计学课程的教学大纲。根据现代社会发展对人才培养的要求和现代管理学科的发展需要，将统计学教学内容分为理论教学和实验教学两部分。其中理论教学内容主要包括数据的整理与展示、描述性统计分析、抽样分布、方差分析和回归分析，将数据的收集方法放在社会调查理论与方法课程中，而统计推断内容仍放在概率论与数理统计课程中。实验教学内容主要是统计软件的使用，教学重点集中在对统计输出结果的分析和解释上。据此，一方面，管理专业与统计学相关课程之间的教学内容界限分明，分配合理，在有限的学时内尽可能多地传授学生以知识；另一方面，理论和实验教学的完美协调，使学生不仅掌握统计的基本知识、理论和方法，而且全面认识统计的思想和方法的应用范围，提高解决实际问题的能力。

(二）增加实验教学内容，培养学生应用统计分析能力

信息技术的发展以及实验室建设条件的加强，为统计学方法的学习和应用创造了有利条件。充分利用计算机技术进行统计学实验，一方面加深学生对所学理论知识的理解，另一方面训练学生的软件操作及应用能力，提高学生的应用统计分析能力。这也是统计学课程改革的重点。

首先，针对上述理论教学内容设计了相应的实验教学计划，将理论教学与实验教学进行有机地整合。理论教学和实验教学学时比例为2:1,并通过增加课外实验练习，以期达到理论教学和实验教学学时1:1的比例。在实验教学中，将统计方法和计算机软件应用结合在一起，用所学理论方法指导实验教学，在实验练习中把一些抽象、难懂的统计理论和方法直观地展示出来，加深学生对理论知识的理解和掌握，二者互相促进，有效结合。

其次，微软公司开发的MSOfficeExcel不仅能够制作图表，而且还提供了比较强大的统计分析功能，便于掌握，更易于推广使用。因此，统计学课程的实验教学,以Excel软件的统计分析功能的学习和应用为重点，在掌握了Excel软件统计分析功能的基础上，辅以SPSS专业统计软件的学习和运用，学生更容易理解和掌握SPSS专业统计软件。计算机软件的使用，可使学生从大量繁琐的统计计算中解脱出来，将学习重点放在统计模型和结果的分析上。

最后，撰写实验报告，这是实验教学中不可或缺的一个重要环节。学生在撰写实验报告的过程中，一方面可以巩固和加强对所学统计分析方法的掌握和理解；另一方面也强化了学生运用统计软件的能力；更重要的是，通过对统计输出结果的分析，有利于提高学生对统计方法应用效果的认识和理解，提升综合分析能力。

(三）改革课程教学模式，培养学生自主学习能力

统计学课程本身具有科学性与艺术性相结合的特点3。其科学性要求知识的传授必须关注基本概念、基本模型、基本方法；而艺术性在于它更重视统计学基本概念、基本模型、基本方法在经济管理、企业管理中的应用以及应用的技巧，强调管理统计学的正确实践。正因如此，统计学课程的教学模式也要一改以理论讲授为主的教学模式，积极引进研究性教学，培养学生主动探索的理念，提高学生统计知识的应用能力。

研究性教学是一种启发式、探究式、讨论式、参与式教学模式，是培养高素质创新型人才的重要途径®。在课堂教学中，基于杜威的“五步教学法”，即“情境一问题一假设一解决一验证”5个步骤通过创设一种类似于科学研究的情景，引导学生通过自主地探索发现和掌握统计学的基本理论和方法。学生在问题讨论、相互激发、协作和互助解决问题的过程中进行探索性学习，培养思考能力、分析和解决问题的能力，养成探究的态度和习惯，逐步形成探索的技巧。

统计学教学既强调理论学习，又强调实际操作，而案例教学正是连接统计学理论与实践之间的桥梁。案例是现实问题的一个缩影，案例的引入给学生提供了逼真的练兵场，学生对案例中待解决的问题进行思考、分析、研究和讨论，选择若干统计学方法进行实际计算和分析，并对计算过程和计算结果进行讨论、分析和比较评价，最后得出统计结论。在这一过程当中，学生的主动性得到了充分的调动，对如何应用统计方法解决实际问题更为了解，同时也提高了他们独立分析问题和解决问题的能力。

(四）强化实践教学环节，培养学生实践创新能力

实践教学既包括课堂实践，如课堂案例讨论及实验课，也包括课后的个人实践和团体实践。课后个人实践主要是指课后作业和独立上机练习；团体实践主要是以小组形式在教师的指导下进行的活动。这里的实践教学环节主要是指团体实践。为此，我们组织学生以小组为单位进行社会实践调查，由学生独自完成“选题一样本选择一数据收集一描述统计分析一统计推断”完整的统计调研过程。在社会实践调查过程中，学生要独立承担以下具体工作：（1)观察分析实际问题，查阅相关文献，提出研究选题；（2)设计抽样调查方案；（3)收集整理数据，进行统计分析；（4)进一步做出统计推断和相关性分析；（5)撰写统计调查报告。最后，安排适当的时间让各小组在课堂上对其调查研究成果进行展示，并由其他同学和教师进行点评。通过这样的实践教学环节既培养了学生自主学习、积极思考、主动探索的意识和团结合作的精神，又培养了学生独立分析问题、解决问题的创新意识和能力，达到提高学生综合素质的目的。

篇9

关键词：应用统计学；独立院校；经济类

一、独立院校经济类学生的特征

1．独立院校经济类学生的基础

独立院校高考分数线普遍介于普通二本和大专录取线之间，学生的基础没有一本和普通二本的学生基础扎实，但是很多独立院校的学生存在的主要问题是偏科，偏科也是导致很多被独立院校录取的学生没能考上更好的大学的主要原因之一。独立院校经济类学生普遍存在理科学科基础薄弱、文科学科基础较好的特点，特别是大多数学生的数学基础薄弱、数学思维不理想、逻辑思维较差。

2．独立院校经济类学生的学习习惯

大多数独立院校经济类学生的学习习惯不够理想，很少有学生能够做到课前预习、课后及时复习。大多数学生善于背诵，不善于理解逻辑较强的理论和较为抽象的公式。另外，不少学生养成了平时不认真听课、考前进行突击的不良学习习惯。独立院校的收费较高，选择独立院校的学生的家庭普遍较为富裕，所以不少学生没有刻苦学习的钻研精神。

二、独立院校经济类学生学习应用统计学的困难

1．应用统计学的特点

应用统计学主要运用概率论建立模型，收集数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。应用统计学分为描述性统计学和推断性统计学，描述性统计学主要是收集数据并进行整理得出数据的一些特征，推断性统计学主要是运用样本数据对总体特征进行推断，推断性统计学的主要内容包括参数估计和假设检验，推断性统计学是统计学的重难点。应用统计学是一门应用非常广泛的学科，特别是在经济学领域的应用非常普遍，所以大多数高校都把应用统计学列为经济类专业学生的必修课。应用统计学用到了很多的数学及其它相关学科的专业知识，不少理论较为抽象，不少公式较为复杂，要想弄懂这些理论公式的来龙去脉有时是很困难的。随着现代科技的发展，计算机应用到了很多学科，应用统计学的学习也离不开计算机，应用统计学主要是运用计算机软件例如EXCEL、SPSS等进行数据处理。

2．学生学习统计学的难处

在上文我们已经分析了独立院校经济类学生的特征以及应用统计学的特点，由此可以知道学生在学习应用统计学时存在的问题主要有：（1）畏惧心理：不少学生在学习应用统计学之前就对这门课抱有畏惧心理甚至“敌意”。（2）基础薄弱：首先不少学生数学基础薄弱、逻辑思维较弱；其次，不少独立院校经济类专业并没有开设概率论这门课程，而应用统计学是建立在概率论的基础上的一门学科。（3）无用论：不少经济类的学生认为应用统计学主要是数学专业学生该学的课程，他们会觉得应用统计学这门课对他们以后的工作和生活没有什么帮助。（4）缺乏兴趣：应用统计学这门课程相对于大多数经济类课程来讲，会更加枯燥，再加上这门课较为抽象，所以不少经济类专业的学生对这门课程的学习缺乏兴趣。

三、如何提高学生学习统计学的效率

1．虽然应用统计学这门课程存在理论抽象、公式复杂等特点，但是学生学习这门课程的主要目的是为了能够应用统计学的知识去解决现实中的一些相关问题，特别是对于独立院校的学生来讲，能够对理论进行运用胜过对理论的理解。所以对于一些特别抽象的理论和特别复杂的公式，在教学的过程中可以告诉学生先不用花太多时间和精力去理解，可以要求学生先记住公式和定理的结论，并教会学生如何运用这些公式定理去解决问题。这样不仅可以减少学生学习应用统计学的畏惧心理，还可以提高学生学习应用统计学的兴趣。

2．对于一些较为复杂或者抽象的知识点，可以在讲授这些知识点之前给学生巩固或者补充一些较为基础的知识，循序渐进的引导学生去理解较为复杂或者抽象的知识点。例如大学的应用统计学教材在介绍概率密度函数曲线的时候，大都是直接给出概率密度函数曲线的定义，而这个定义对于大多数经济类的学生来讲会比较抽象，要想让学生比较轻松的理解概率密度函数曲线这个抽象的知识点，可以先给学生复习高中数学的频率分布直方图和折线图，然后再给学生介绍概率密度函数曲线与频率分布折线图之间的联系，通过这样一种循序渐进的方式引导学生，会使得大多数的学生比较轻松的掌握概率密度函数曲线这个较为抽象的概念。

3．由于应用统计学是一门理科性质的学科，学生在听课的过程中，往往存在听的懂不会做的情况，所以在教学的过程中最好要讲练结合，讲完一定数量的例题之后要及时给出相应的练习题让学生在课程中练习，学生可以通过练习发现自己是否真的掌握了对知识的运用，教师也可以通过观察学生的练习及时发现学生的疑难点在哪里，从而及时的给学生总结出难点和易错点。

4．在授课的过程中多举一些运用应用统计学解决与人们生活息息相关的一些问题的例子，并告诉学生应用统计学是一门非常实用的学科。

5．适当布置一些作业，由于独立院校学生的学习自律性普遍不高，所以很少学生会课后主动去复习，通过布置课后作业可以迫使大部分学生去进行课后复习；条件允许的话还可以布置一些更加有趣味性的课后作业，比如要求学生亲自去做问卷调查收集数据，然后让学生用所学的应用统计学知识去处理自己收集的数据，这样既可以增加学生学习应用统计学的兴趣，还可以让学生觉得应用统计学是一门有用的学科。

作者:姚兴财 单位:华南理工大学广州学院

参考文献：

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关键词：概率论；数理统计；理论对比；大统计

0.引言

在统计学领域，有关讨论和争议时间最长同时也是范围最广的问题就是统计学科问题。统计与数学社会经济统计现状纠纷愈演愈烈，消除门户之见，越来越多的人们趋向于建立大统计学科的；现阶段，有人提出将数理统计的数据取向作为唯一取向。

1.两门统计学的对比分析

1.1内容与特点对比

就科学内容而言，社会经济统计主要涵盖以下两个部分：社会经济体量的核算工作和社会经济的定量工作。社会经济体量的核算工作的主要核心内容是宏观经济核算表，设计到统计雪中的分类理论、数据收集和整理、会计理论和统计理论等，同时还涉及到已经开发或者准备开发的科学、环境等相关的社会统计数据的会计核算。社会经济的定量工作则更多的涉及到有关社会经济数据的总量、社会结构、经济效益及其动态趋势发展等。

概率论从整体上来研究，主要是围绕统计学的目标进行的，在经济管理中起着直接的作用，研究的内容是有关数据计量、指标分析以及数据索引等内容。数理统计主要涉及两方面：描述统计和推论统计，在内容上，这两门统计学科相互关联，但是两者依然存在差异性。数理统计的基本上是围绕模型假设、研究和论证。在概率论分析所用方法群中，数理统计方法是一门最基本同时也是最重要的研究方法，同时，数理统计学也是其中应用的一个范围较广的领域。可以这样说，社会经济统计和数理统计之间的差异大于相似，社会经济统计数据具有独特的服务对象，它与实际工作之间有着密切的关系。数理统计一般认为是自然科学的一个科学的方法，所采用的理论基础是概率论，主要源自于生物学研究和农业试验等方面。

1.2发展与创新机理对比

社会经济统计和数理统计在统计领域影响不同，都受到各自的内容限制，导致这两门学科研究的驱动力也具有差异性。社会经济统计的经济核算主要研究力量来自一些政府机构和高等院校，主要服务于官方统计机构等一些宏观管理部门；数理统计理论的主要理论源于实践，通过数学推导，由分析研究人员经过一系列的推算和理论得出分析结果。科学实验在早期的研究方法中具有重要的影响。、是比较大的。在不久的将来，数学推导、社会实践的影响及其作用将进一步扩大。

1.3地位与影响对比

在国际统计学界中，数理统计学占据着重要的地位，世界上最有影响力的数学统计学会是一个国际统计学会，这个学会所采用的统计学术基本上是以数理统计为主。然而，概率论的发展是逐步进行的，其采用的统计方法也越来越多，同时概率论在很多研究应用领域的重要性越来越突出，包括社会生活、国家和地区经济的宏观调控和企业管理。

2.大统计学现状与发展趋势

2.1统计学观点的价值判断

近几年，有关概率论和梳理统计学的研究和讨论越来越多，态势也越来越激烈，许多人从学科发展角度，以视觉的辩论的广度观察，提出了将概率论和梳理统计学作为一个整体的“大统计”学科的理论。从观念上看，由于概率论和梳理统计学的统计口径不同，即使可以形成一个大的统计体系，但就大统计学科的内部关系而言，这一门新兴的学科更像是一个松散的学科群。此外，通过对包括概率论和梳理统计学在内的多门学科统一性的强调，并不足以否定在更多方面多分支学科的差异性。

数理统计学是从统计学科中纵向转变而得，例如生物统计数据、气象数据经以及济统计数据等是从中分离出来的，这有利于提取方法本身的改进，同时也是学科发展的必然，更加有利于方法的应用推广。事实上，隐藏在这学科分化的表面真实的理论基础，正是在更多的水平和综合领域中使用不同的统计方法的融汇与综合。到目前为止没有很好的理由认为：数理统计和社会经济统计数据（或其他的纵向统计）将来会重新在一起。

2.2核算统计理论大有学问

大家都知道，随着我国改革开放，原先长期沉闷学术气氛被打破，过去在统计学界一直相信的理论也在一步步的研究中开始反思和讨论。由于长期以来，我国在社会经济统计数据方面，包括概率论和数理统计学等在理论、时间等方面存在许多问题，有些学者虽然有关社会经济统计数据持有怀疑的态度，但考虑到社会经济统计学仅仅只是一个政府工作中的一个统计数据而已，缺乏必要的历史、辩证的使用态度，导致负面的社会经济统计数据链反应。

通过对指标和指标体系在统计理论的经济统计数据的研究，以及在社会经济现象的数量之间关系的研究，现阶段概率论和数理统计学科依然具有活力，也就是核算统计理论不会消失，在现阶段，导致核算统计理论大有学问主要是由于：一方面，是一种特殊的社会现象及其复杂性的数量变化边界的决定统计理论的价值。另一方面，价格因素决定着会计理论的价值，包括广泛性和综合性统计调查的内容。

2.3统计理论研究极端化现象的根源

随着我国改革开放，原先长期沉闷学术气氛被打破，国内统计行业兴起对统计学科的改革性思考。现阶段在统计学领域，国内统计学科研究者一方面要面对着国内外有关统计双向的问题的研究，另一方面，由于我国统计学科基本单薄，国内一些学者运用传统的统计理论的彻底批判国内理论，固执地独自理解西方寻求理论并寻求经验支持，逐步走向极端化，试图通过国外，尤其是西方有关“大统计”学的定义和理论对我国的统计理论设计和规划的发展目标“指手画脚”。

在极端的趋势下，是对西方通用的统计理论和应用的假设的有效性的“肯定”，思维模型的研究，这个假设是简单的二分法处理。当谈到过去和现在的中国统计理论，就“以一概全”的、自觉或不自觉地、统一文字修改，这给我国传统统计理论造成负面影响，所谓的现代统计理论往往根据西方社会因素发展的经验和成果的统计理论抽象，或是任意类型的处理来界定，传统与现代的相互渗透性从根本上被否定了。这种观点认为，传统的就是落后的，落后的阻碍现论的进一步发展；这种“错误”的观念的研究，忽略传统统计中所隐含的向现代统计转型的深厚的正确性资源。割断历史，闭塞本国经济统计学科的理论和实践发展，或者一味的坚持传统理论，另起炉灶，抵御国外整体统计学发展理论结果。而应该站在在国家统计科学有效的、合理的基础上，积极与国际合作，因为任何一个单纯地模仿他国的理论成果都没有成功的先例。

3.结束语

统计学产生于应用，在应用过程中发展壮大。随着经济社会的发展、各学科相互融合趋势的发展和计算机技术的迅速发展，统计学的应用领域也将不断发展，、统计学的应用展现它的生命力和重要作用。

在应用统计这门学科中，概率论与数理统计的应用过程将会更加的发展壮大。随着经济和社会的发展以及计算机技术的飞速发展，统计理论与分析方法在更多领域应用广泛，统计学的应用将会展现它的生命力和重要作用。（作者单位：福建师范大学）

参考文献

[1] 韩琳.关于统计学科若干问题的理性思考[J].西安金融.2000（05）