统计学论文篇1

　　【论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。

　　一、关于统计学

　　统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

　　二、统计学中的几种统计思想

　　2.1统计思想的形成

　　统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

　　2.2比较常用的几种统计思想

　　所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

　　2.2.1均值思想

　　均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

　　2.2.2变异思想

　　统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

　　2.2.3估计思想

　　估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

　　2.2.4相关思想

　　事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

　　2.2.5拟合思想

　　拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

　　2.2.6检验思想

　　统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

　　2.3统计思想的特点

　　作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

　　三、对统计思想的一些思考

　　3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

　　英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

　　3.2要不断拓展统计思维方式

　　统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

　　3.3深化对数据分析的认识

　　任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

　　参考文献:

　　[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

　　[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

　　[3]范文正.几种基本统计思想的现实意义[J]统计与决策,2007,(08).

　　统计学论文篇2

　　【

　　1关于统计学

　　统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

　　2统计学中的几种统计思想

　　2.1统计思想的形成

　　统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

　　2.2比较常用的几种统计思想

　　所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

　　2.2.1均值思想

　　均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

　　2.2.2变异思想

　　统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

　　2.2.3估计思想

　　估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

　　2.2.4相关思想

　　事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

　　2.2.5拟合思想

　　拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

　　2.2.6检验思想

　　统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

　　2.3统计思想的特点

　　作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

　　3对统计思想的一些思考

　　3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

　　英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

　　3.2要不断拓展统计思维方式

　　统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

　　3.3深化对数据分析的认识

　　任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

　　论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。

　　参考文献:

　　[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

　　[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

　　[3]范文正.几种基本统计思想的现实意义[J]统计与决策,2007,(08).

　　统计学论文篇3

　　建构主义对学生学习活动的本质进行了科学的分析，认为学生学习有如下特点：

　　1、学生学习不是从零开始的，而是基于原有知识经验背景的建构。即学生在学习统计课程之前，头脑里并非一片空白。学生通过日常生活的各种渠道和自身的实践，对客观世界中各种自然现象已经形成了自己的看法，建构了大量的朴素概念或前学科概念。这些前概念形形色色，共同构成了影响学生学习统计学概念的系统。学生的前概念是极为重要的，它是影响统计学学习的一个决定性的因素。前概念指导或决定着学生的感知过程，还会对学生解决问题的行为和学习过程产生影响。

　　2、学生学习知识是一个主体建构的过程，要突出学习者的主体作用。学习不仅仅是知识由外到内的转移和传递，而是学习者主动地建构自己的知识经验的过程，即通过新经验与原有知识经验的反复的、双向的相互作用，充实、丰富和改造学习者原有的知识经验。在这种建构过程中，学生一方面对当前信息的理解要以原有的知识经验为基础，超越外部信息本身；另一方面，对原有知识经验的运用又不只是简单地提取和套用，个体同时需要依据新经验对原有经验本身也做出某种调整和改造，即同化和顺应两方面的统一。学生不是被动信息的吸收者，而是主动地建构信息，这种建构不可能由其他人代替。因此，教师不能直接将知识传递给学生，而是要组织、引导，使学生参与到整个学习过程中去。

　　3、学生学习既是个体建构过程，也是社会建构过程。虽然知识是在个体与环境的相互作用中建构起来的，但社会性的相互作用也很重要，甚至更重要。因为人的高级心理机能的发展是社会性相互作用内化的结果（正如统计的特点具有社会性）。此外，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者对某种问题可以有不同的假设和推论，学习者可以通过相互沟通和交流，相互争辩和讨论，合作完成一定的任务，共同解决问题，从而形成更丰富、更灵活的理解。同时，学生可以与教师、统计专家等展开充分沟通。这种社会性相互作用可以为知识建构创设一个广泛的学习共同体，从而为知识建构提供丰富的资源和积极的支持。因此，课堂上师生交互和生生交互活动起到了很重要的作用，“学习共同体”的形成以及对课堂社会环境和情境的营建是学生获得学习成效的重要途径。

　　二、建构主义理论教师“教”的特点

　　建构主义理论认为教师在课堂中的作用，可以概括为教师是课堂教学的组织者、发现者和中介者。

　　1、教师是课堂教学的组织者，起主导作用和导向作用。教师应当发挥“导向”的作用和教学组织者的作用，努力调动学生的积极性，帮助他们发现问题，进而去“解决问题”。

　　2、教师是课堂教学的发现者。教师要高度重视对学生错误的诊断与纠正，并用科学的原理和原则，给予正确的引导与指引。

　　3、教师是课堂教学的中介者。教师是学生与教育方针及知识的桥梁。教师既要把最新的知识和分析方法提供给学生，也要注意提高学生的综合素质。

　　从辩证法的角度看，教学是一个不断发展的动态过程，教与学是对立统一的矛盾运动，随着教学活动的变化，矛盾的主要方面，或在教师，或在学生。分开来看，“教”的主体是教师，客体是学生，教师发挥主导作用，学生发挥能动作用；“学”的主体是学生，客体是教师，学生进行认识活动和实践活动，教师则对这些活动施加影响。合起来看，在教学活动这一不断发展、循环往复的全过程中，教师与学生的主体客体地位是相互依存、相互规定，又在一定条件下相互转化的。因此，“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师可以实行“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学。

　　“基于学生为主体，教师为主导”的教学思想，在教学过程中，“学”与“导”的活动、学生与教师之间的关系应该是互动的、融合的，在和谐中不断向前发展。因此，按照“学与导和谐发展”的教学要求，教师在课堂教学中按照“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学时，可以采取“诱导试学——引导探学——开导活学”方法组织课堂教学。

　　（1）设置情境，提出问题，激发学生学习的兴趣和热情

　　教师引导学生学习首先要从现实的、有兴趣的、富有挑战性的真实问题情境开始。让学生一开始进入学习探索就真切地感受到统计就在自己身边，体验到学习统计的价值，从而激发起学习统计的兴趣，萌发积极主动探索统计理论和方法的求知欲望。教师要通过对课堂的组织，让学生对学习统计产生学习兴趣，“热爱是最好的老师”，兴趣盎然地进入了对统计学知识的探索，学生才能学有所长。（2）探索问题，增强学生主角意识，激励学生积极参与

　　“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，课堂教学方式应从根本上改变原有的教师讲、学生听，教师指挥、学生操作的教学现象。学生要在自己生活经验的基础上不断地提出问题，分析问题，对各种信息进行加工转换，对新经验和旧经验进行综合概括，解释有关现象。在教学过程中，教师可以提供一定的支持和引导，设计有思考价值、有意义的问题。学生可以进行小组合作研究探索，教师允许学生从不同的角度去观察分析，允许学生用自己喜欢的方法学习，通过各自想法的交流、碰撞，发现学生有价值的建设性建议及方法措施，及时制止学生运用统计方法计算分析问题时可能出现的偏差，使问题得到正确的解决。

　　（3）解决问题，培养学生创新能力，提高学生综合素质

　　在以往统计学教学中，我们关注比较多的是学生能否记住计算公式、方法、意义、应用条件，能否利用这些知识完成所设问题的正确计算。而“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师在课堂中，就应该更加关注学生能否将科学知识与自己的生活经验紧密联系起来，关注学生在灵活应用统计学知识、创造性地解决实际问题时所表现出来的情感、态度和价值观。并通过实践活动，使学生对学习统计产生兴趣，变抽象的科学法则、科学方法为得心应手的工具，从而使学生在解决问题过程中，体验参与学习统计的快乐，享受成功解决实际问题的愉悦。

　　三、以建构主义理论为指导统计学教法探讨

　　1、设计课堂教学新模式

　　统计学课程旨在培养学生能够运用统计学基本理论和定量分析方法，对经济现象进行定性和定量的分析和评价。统计学课程内容基本分为三个模块两个层次。第一模块：研究统计学的一般问题，属于基础理论。第二模块：推断统计的理论与方法，相关与回归分析，属于一般的统计方法及其在社会经济领域的运用。第三模块：时间序列分析与预测，统计指数与因素分析，统计综合评价，属于社会经济统计方法的特有问题，侧重于各种统计分析方法运用。两个层次即理论部分和计算分析部分，两部分知识比为30：70

　　。反映了知识、能力、素质培养的要求。在建构主义学习环境下，教师和学生的地位、作用和传统教学相比已发生很大变化。因而首先教师必须改变传统的教育思想与教育观念，以现代教育思想和学习理论为指导，利用多媒体等现代化技术优势，探索最优的课堂教学模式。课堂教学中应进一步发挥好学生的主体作用，让学生主动地参与到获取知识的过程中去，做到：(1)合理处理好教材，创造性地使用教材，充分展示学习内容的实用意义。(2)教学思路清晰，过程流畅、自然。(3)采用启发式、精讲多练式、答疑式、案例式等教学方法，构建情景逼近式的教学模式，努力提高课堂教学效果。

　　2、设计课内课外相融共生的大课堂

　　课堂教学不仅要教会想要传授给学生的知识，还要教会学生在书本之外查阅图书、报刊、杂志、网络等资料，以开阔视野，扩大知识面，吸取精华，为我所用，要教给学生发现问题、分析问题、解决问题的方法。此外，还要通过课内设计的实训教学内容激发学生主动参与的热情，实训教学内容主要包括统计调查方案的编制、调查问卷的设计、统计表统计图的制作、综合指标分析、统计案例分析等内容。统计实训的课内教学采用精讲、示范、多练、答疑的方式；课外教学采用学生自行分散复习和有组织分组制表、制图、社会调查、整理计算分析等方式。

　　3、实行点、线、面、体相结合的大统计

　　“点”是指让学生根据某一知识点完成作业、实习。“线”是指让学生针对某一问题进行深入分析。“面”是指让学生把若干知识点联系起来进行综合的分析和实训。“体”是指让学生能就学科体系及相关学科的内容进行深入、全面、综合的分析与应用。在讲授基本理论和基本知识的同时，注重学生基本技能培养、综合能力培养、设计能力的培养。使学生能从高度整体把握统计的思路和统计分析、评价思想。

　　4、充分发挥学生的主体作用

　　建构主义理论强调学习者在建构性学习中的积极作用，是要求教师在课堂教学中善于激发学生的好奇心和求知欲，使学生主动积极的学习。教学中应根据统计教学内容和学生特点，选择适当的教学方法，灵活运用适当的教学手段，设置悬念，使学生产生好奇心和强烈的求知欲。统计学教学过程中涉及到特有的概念及科学家，教学中可以适当拓展，开阔学生的视野，影响学生的心智，塑造学生的灵魂，在潜移默化中激发学生学习统计的兴趣；教师的教学语言要准确生动形象，善于设疑，启发学生思维，活跃课堂气氛，使学生充满求知思索的激情；做到理论联系实际，强化学习的动机，激发学生学习统计持久的浓厚的兴趣，激励学生不断提高对自己能力的欲求，不断增强自己的学习信心，不断地在自我实现中超越自我。

　　5、设置情境，在交互中实现教学目标

　　学校是社会的一个细胞，是社会的一个重要组成部分。课堂也不单纯是“老师教、学生学”的木讷课堂。课堂中的社会性环境主要包括两方面，一是师生之间的交互，二是学生之间的交互。建构主义认为，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者可以对某种问题形成不同的假设和推论。师生在课堂上可以通过合作解决问题、小组讨论、意见交流、辩论等形式，促进学习者之间的沟通和互动。统计教学要从过去主要关注“人机交互”到关注“人际交互”；从只关注学生与教师、教学信息的交互到关注学生之间的交互以及学生与校外专家、实践工作者的交互；从关注个别化学习到同时关注学习共同体的建立。教学中要充分利用社会性资源，调动学生的学习情趣，拓展学生的知识面，在交互中实现最佳的教学效果。

　　6、构建科学的考核评价体系

　　建构主义理论强调学习是诊断性学习和反思性学习和自主性学习，这意味着学生必须从事自我监控、自我测试、自我检查、自我约束等活动，以诊断和判断学习中所追求的是否是自己设置的目标。在教学中，应该根据理论和实训教学的不同特点、不同教学内容的具体组织方式，不断的反馈，使学生自己及时评价。同时，在学生成绩考试评定中，应采取了灵活的考试方式

　　，有笔试、有口试，也有设计方案和调查报告，笔试内容也应着重考核学生运用所学知识分析问题解决问题的能力，注重知识、能力和素质的综合评价。

　　以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法，统计教学是一门艺术，艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时，统计教学会取得更好的教学效果。

本文运用建构主义理论分析了统计学课堂教学的“教”与“学”的特点，并以此为指导，探讨了统计学课堂教学新方法。

　　关键词：教育理论；统计学教育；教学方法

　　统计学论文篇4

　　目前流行的统计软件有SAS、SPSS、Statistica、EViews、Excel等，但上述软件的特点和功能优势各不相同，所以要根据学生的专业特点和教学要求选用不同的统计软件或者软件组合。但是由于专业统计软件需要安装后才可以使用，不便于课堂教学使用，也不便于学生的自主学习。而与上述专业统计软件相比，微软公司开发的MSOfficeExcel被广泛应用于统计学的课堂教学当中［4－9］。作为当前使用最普遍的电子表格软件，它不仅能够制作图表，而且还提供了较为强大的统计分析功能，更为重要的是，该软件比其他专业统计软件简单易学、便于掌握、易于推广。利用Excel提供的统计函数和数据分析工具，结合电子表格技术，可以实现数据管理、描述统计、假设检验、方差分析和回归分析等统计功能，基本能够满足管理专业教学对统计分析方面的要求。因此，在统计学课程实验教学软件的选择上，我们首先选择了Excel软件，依据Excel软件中的电子表格功能、函数功能、数据分析功能，形成以Excel为主要统计决策工具的实验教学内容。但是由于Excel软件中没有直接提供箱线图、茎叶图、无交互作用可重复的双因素方差分析、方差分析中的多重比较、非参数检验、质量控制图等方法［9］，所以，在学生掌握Excel软件统计分析功能的基础上，进一步为学生介绍SPSS专业统计软件的使用，以提升学生对统计数据的进一步处理能力。这样就可以更好地满足统计学课程的教学需要，实现其教学目标。

　　2实验教学内容设计

　　统计学课程的理论教学是实验教学的基础和前提，因此必须对实验教学内容进行合理的设计与安排，使之与理论教学进度协调一致。按照管理专业统计学课程教学大纲的要求，该课程教学的内容基本上可以分为以下几个部分:数据的整理与展示、描述性统计分析、抽样分布、推断统计学、方差分析和回归分析。因此，统计学实验教学内容设计为:以收集数据、整理数据、分析数据和根据数据所提供的信息进行统计决策为主线，将统计学课程的实验教学内容相应地分为四个模块，即收集数据模块、整理数据模块、分析数据模块和决策分析模块。将各模块的内容依据Excel的电子表格功能、函数功能、数据分析功能，结合SPSS软件的统计功能，形成的统计学课程实验教学体系。将统计学课程的54学时，按照理论教学与实验教学学时2∶1进行分配，即其中的18学时为实验教学。可以看出，统计学课程实验教学的主要内容及学时安排如下:

　　(1)收集数据模块的教学内容主要包括3部分，一是统计数据的录入;二是统计数据的排序、筛选与数据透视表;三是抽样方法。安排两个教学学时。

　　(2)整理数据模块的教学内容主要包括2部分，一部分是数据的图表展示，另一部分是统计函数的学习和运用。安排5个教学学时。其中数据的图表展示是整理和反映统计资料的主要工具。常用的表格就是频数分布表;常用的统计图有:饼图、条形图、柱形图、折线图、散点图、雷达图、直方图等。本节内容要求学生能够按照不同的统计数据类型对数据进行分类处理，正确计算和绘制频数分布表，掌握基本统计图形的绘制，最重要的是能够针对不同数据类型，选择适当的统计图形来展示其规律。而统计函数主要涉及到数据集中趋势的测量、数据离散趋势的测量、以及相关关系等内容，实现对数据的描述性统计分析。通过对统计函数的学习，要求学生熟练掌握表示数据集中趋势的统计函数，如总和(sum)、均值(average)、众数(mode)、中位数(median)、百分位数(percentile);表示数据离散程度的统计函数，如方差(variance)、标准差(standarddeviation)、极差(range)、四分位差(quartiledevia-tion)、异众比率(variationration)、离散系数(coeffi-cientofvariation);以及表示数据分布形状特征的统。除了基本统计图表和统计函数以外，这部分内容还包括如何使用Excel数据分析中的描述统计命令和直方图命令，并将这两个命令的统计输出结果和统计函数两者一一对应起来，以巩固和强化基本统计知识。

　　(3)分析数据模块的教学内容涉及到的统计学理论知识较多，主要包括:参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。所以基础理论知识的掌握程度对学生理解和分析相应的统计输出结果具有很大的影响。但是这一模块的实验教学内容相对比较简单，涉及到的计算机操作命令主要都集中在Excel的数据分析功能中，如:关于假设检验的命令有t－检验(平均值的成对二样本分析、双样本等方差假设、双样本异方差假设)以及z－检验(双样本平均差检验);关于方差分析的命令有单因素方差分析、可重复双因素方差分析、无重复双因素方差分析;关于回归分析的命令有相关系数和协方差，以及回归命令。此外，在这一模块的教学当中，还要注意与统计函数的相互融合，要求学生掌握如:参数估计中的置信区间;假设检验中卡方检验、F检验、t检验和z检验;回归分析中的相关系数、协方差、线性回归、线性回归拟合方程的斜率和截距等统计函数。鉴于这部分内容的难度及其重要性，安排5个教学学时。

　　(4)在决策分析这个模块，主要是培养学生的综合统计分析能力，使学习过程成为进行研究、探索和应用的新型教学过程。具体方法是将学生分成若干小组，选择有兴趣的问题，以小组为单位进行社会调查实践活动，综合应用各种统计分析工具，对数据进行系统的审核、整理、统计和分析，并完成调查报告。这部分内容可以安排3～6个教学学时，让学生在课外进行。除了上述四个基本模块的实验内容以外，根据课程需要，还需补充以下两个内容，一是概率与概率分布的计算，要求学生掌握经典随机变量的概率计算，如二项分布、POISSON分布、指数分布和正态分布;二是分位数和p值的计算，如统计中常用的四个分位数的计算。安排3个教学学时。最后，利用3个教学学时，为学生展示和介绍SPSS专业统计软件的主要功能，重点强调该软件与Excel操作中的不同之处，譬如在数据输入前，要先定义变量;箱线图和茎叶图的展示;方差分析中的多重比较;非参数检验等内容。这部分教学内容也可以结合学生的社会调查实践活动，以学生的需求为导向，充分发挥学生的主观能动性，培养学生的自主研究性学习能力。

　　3实验教学方式

　　数学实验课程内容一般分为基础实验、验证性实验、探究性实验、应用性实验和拓展性实验五类。在统计学课程的实验教学中，一方面我们强调基础实验，要求学生必须掌握统计软件的基本操作和主要功能，如统计函数的使用、图形的绘制和数据分析功能的操作。另一方面，适当增加验证性实验和应用性实验。如运用统计软件的基本操作和主要功能来展示抽样分布和中心极限定理的基本内容，加深对抽象理论的感性认识;结合统计实践调查活动，采用应用性实验方法，锻炼学生的数据搜集、整理和加工的能力，以及统计分析能力，综合运用所学统计学知识去解决实际问题。

　　4实验教学的实施保障措施

　　(1)统计学课程的实验教学必须与课堂理论教学同步进行，按照理论教学进程有针对性地设计实验教学环节，保持与课堂理论教学内容的协调一致。

　　(2)为了确保实验教学目标有计划、高质量地实现，应当编写实验教学指导手册，给出详细而完整的实验教学设计，包括具体内容、操作步骤、结果分析、时间安排。通过精心选择的实验例题、练习题和思考题，促成学生的有效学习和实验，充分体现实验教学目标。

　　(3)必须重视学生实验报告的撰写及完成质量。实验报告不是简单地将课堂上的实验过程记录一遍，而是对实验中的各种问题及相关知识的总结和思考。所以每次实验课程结束后，都应要求学生对所学内容进行总结和思考，独立完成实验报告，并将实验报告成绩作为评定实验成绩的重要依据。

　　(4)要加强对实验教学的考核。对实验教学成效的考核内容包括以下几方面:实验教学基础材料的准备工作;教师在实验教学过程中的履责情况;学生对教师个人和教学过程的评估及反馈建议;以及对学生实验课成绩的评价。对学生实验课成绩的评价也应当是全方位的综合评价，包括课堂上的上机操作表现、实验报告的完成质量、以及实践调查活动成果。通过实验教学的考核方式和内容，引导教师和学生共同努力，实现统计学课程的基本教学目标，提升学生的统计应用能力。

　　5结语

　　围绕管理专业统计学课程的培养目标，通过构建以Excel软件为主、SPSS软件为辅助统计决策工具的实验教学体系，对统计学课程实验教学进行全面深入的改革，使学生不仅能熟练操作统计软件，对统计输出结果做出正确的分析，而且能加深学生对统计思想和方法的理解与应用。当然，在实验教学的开展过程中，仍需进一步加强对学生统计调查实践活动的指导，保证统计调查项目的完成质量，使学生将统计理论与方法和社会实践有机地结合起来，提升学生的统计应用能力。

　　统计学论文篇5

　　建构主义对学生学习活动的本质进行了科学的分析，认为学生学习有如下特点：

　　1、学生学习不是从零开始的，而是基于原有知识经验背景的建构。即学生在学习统计课程之前，头脑里并非一片空白。学生通过日常生活的各种渠道和自身的实践，对客观世界中各种自然现象已经形成了自己的看法，建构了大量的朴素概念或前学科概念。这些前概念形形色色，共同构成了影响学生学习统计学概念的系统。学生的前概念是极为重要的，它是影响统计学学习的一个决定性的因素。前概念指导或决定着学生的感知过程，还会对学生解决问题的行为和学习过程产生影响。

　　2、学生学习知识是一个主体建构的过程，要突出学习者的主体作用。学习不仅仅是知识由外到内的转移和传递，而是学习者主动地建构自己的知识经验的过程，即通过新经验与原有知识经验的反复的、双向的相互作用，充实、丰富和改造学习者原有的知识经验。在这种建构过程中，学生一方面对当前信息的理解要以原有的知识经验为基础，超越外部信息本身；另一方面，对原有知识经验的运用又不只是简单地提取和套用，个体同时需要依据新经验对原有经验本身也做出某种调整和改造，即同化和顺应两方面的统一。学生不是被动信息的吸收者，而是主动地建构信息，这种建构不可能由其他人代替。因此，教师不能直接将知识传递给学生，而是要组织、引导，使学生参与到整个学习过程中去。

　　3、学生学习既是个体建构过程，也是社会建构过程。虽然知识是在个体与环境的相互作用中建构起来的，但社会性的相互作用也很重要，甚至更重要。因为人的高级心理机能的发展是社会性相互作用内化的结果（正如统计的特点具有社会性）。此外，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者对某种问题可以有不同的假设和推论，学习者可以通过相互沟通和交流，相互争辩和讨论，合作完成一定的任务，共同解决问题，从而形成更丰富、更灵活的理解。同时，学生可以与教师、统计专家等展开充分沟通。这种社会性相互作用可以为知识建构创设一个广泛的学习共同体，从而为知识建构提供丰富的资源和积极的支持。因此，课堂上师生交互和生生交互活动起到了很重要的作用，“学习共同体”的形成以及对课堂社会环境和情境的营建是学生获得学习成效的重要途径。

　　二、建构主义理论教师“教”的特点

　　建构主义理论认为教师在课堂中的作用，可以概括为教师是课堂教学的组织者、发现者和中介者。

　　1、教师是课堂教学的组织者，起主导作用和导向作用。教师应当发挥“导向”的作用和教学组织者的作用，努力调动学生的积极性，帮助他们发现问题，进而去“解决问题”。

　　2、教师是课堂教学的发现者。教师要高度重视对学生错误的诊断与纠正，并用科学的原理和原则，给予正确的引导与指引。

　　3、教师是课堂教学的中介者。教师是学生与教育方针及知识的桥梁。教师既要把最新的知识和分析方法提供给学生，也要注意提高学生的综合素质。

　　从辩证法的角度看，教学是一个不断发展的动态过程，教与学是对立统一的矛盾运动，随着教学活动的变化，矛盾的主要方面，或在教师，或在学生。分开来看，“教”的主体是教师，客体是学生，教师发挥主导作用，学生发挥能动作用；“学”的主体是学生，客体是教师，学生进行认识活动和实践活动，教师则对这些活动施加影响。合起来看，在教学活动这一不断发展、循环往复的全过程中，教师与学生的主体客体地位是相互依存、相互规定，又在一定条件下相互转化的。因此，“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师可以实行“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学。

　　“基于学生为主体，教师为主导”的教学思想，在教学过程中，“学”与“导”的活动、学生与教师之间的关系应该是互动的、融合的，在和谐中不断向前发展。因此，按照“学与导和谐发展”的教学要求，教师在课堂教学中按照“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学时，可以采取“诱导试学——引导探学——开导活学”方法组织课堂教学。

　　（1）设置情境，提出问题，激发学生学习的兴趣和热情

　　教师引导学生学习首先要从现实的、有兴趣的、富有挑战性的真实问题情境开始。让学生一开始进入学习探索就真切地感受到统计就在自己身边，体验到学习统计的价值，从而激发起学习统计的兴趣，萌发积极主动探索统计理论和方法的求知欲望。教师要通过对课堂的组织，让学生对学习统计产生学习兴趣，“热爱是最好的老师”，兴趣盎然地进入了对统计学知识的探索，学生才能学有所长。（2）探索问题，增强学生主角意识，激励学生积极参与

　　“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，课堂教学方式应从根本上改变原有的教师讲、学生听，教师指挥、学生操作的教学现象。学生要在自己生活经验的基础上不断地提出问题，分析问题，对各种信息进行加工转换，对新经验和旧经验进行综合概括，解释有关现象。在教学过程中，教师可以提供一定的支持和引导，设计有思考价值、有意义的问题。学生可以进行小组合作研究探索，教师允许学生从不同的角度去观察分析，允许学生用自己喜欢的方法学习，通过各自想法的交流、碰撞，发现学生有价值的建设性建议及方法措施，及时制止学生运用统计方法计算分析问题时可能出现的偏差，使问题得到正确的解决。

　　（3）解决问题，培养学生创新能力，提高学生综合素质

　　在以往统计学教学中，我们关注比较多的是学生能否记住计算公式、方法、意义、应用条件，能否利用这些知识完成所设问题的正确计算。而“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师在课堂中，就应该更加关注学生能否将科学知识与自己的生活经验紧密联系起来，关注学生在灵活应用统计学知识、创造性地解决实际问题时所表现出来的情感、态度和价值观。并通过实践活动，使学生对学习统计产生兴趣，变抽象的科学法则、科学方法为得心应手的工具，从而使学生在解决问题过程中，体验参与学习统计的快乐，享受成功解决实际问题的愉悦。

　　三、以建构主义理论为指导统计学教法探讨

　　1、设计课堂教学新模式

　　统计学课程旨在培养学生能够运用统计学基本理论和定量分析方法，对经济现象进行定性和定量的分析和评价。统计学课程内容基本分为三个模块两个层次。第一模块：研究统计学的一般问题，属于基础理论。第二模块：推断统计的理论与方法，相关与回归分析，属于一般的统计方法及其在社会经济领域的运用。第三模块：时间序列分析与预测，统计指数与因素分析，统计综合评价，属于社会经济统计方法的特有问题，侧重于各种统计分析方法运用。两个层

　　反映了知识、能力、素质培养的要求。在建构主义学习环境下，教师和学生的地位、作用和传统教学相比已发生很大变化。因而首先教师必须改变传统的教育思想与教育观念，以现代教育思想和学习理论为指导，利用多媒体等现代化技术优势，探索最优的课堂教学模式。课堂教学中应进一步发挥好学生的主体作用，让学生主动地参与到获取知识的过程中去，做到：(1)合理处理好教材，创造性地使用教材，充分展示学习内容的实用意义。(2)教学思路清晰，过程流畅、自然。(3)采用启发式、精讲多练式、答疑式、案例式等教学方法，构建情景逼近式的教学模式，努力提高课堂教学效果。

　　2、设计课内课外相融共生的大课堂

　　课堂教学不仅要教会想要传授给学生的知识，还要教会学生在书本之外查阅图书、报刊、杂志、网络等资料，以开阔视野，扩大知识面，吸取精华，为我所用，要教给学生发现问题、分析问题、解决问题的方法。此外，还要通过课内设计的实训教学内容激发学生主动参与的热情，实训教学内容主要包括统计调查方案的编制、调查问卷的设计、统计表统计图的制作、综合指标分析、统计案例分析等内容。统计实训的课内教学采用精讲、示范、多练、答疑的方式；课外教学采用学生自行分散复习和有组织分组制表、制图、社会调查、整理计算分析等方式。

　　3、实行点、线、面、体相结合的大统计

　　“点”是指让学生根据某一知识点完成作业、实习。“线”是指让学生针对某一问题进行深入分析。“面”是指让学生把若干知识点联系起来进行综合的分析和实训。“体”是指让学生能就学科体系及相关学科的内容进行深入、全面、综合的分析与应用。在讲授基本理论和基本知识的同时，注重学生基本技能培养、综合能力培养、设计能力的培养。使学生能从高度整体把握统计的思路和统计分析、评价思想。

　　4、充分发挥学生的主体作用

　　建构主义理论强调学习者在建构性学习中的积极作用，是要求教师在课堂教学中善于激发学生的好奇心和求知欲，使学生主动积极的学习。教学中应根据统计教学内容和学生特点，选择适当的教学方法，灵活运用适当的教学手段，设置悬念，使学生产生好奇心和强烈的求知欲。统计学教学过程中涉及到特有的概念及科学家，教学中可以适当拓展，开阔学生的视野，影响学生的心智，塑造学生的灵魂，在潜移默化中激发学生学习统计的兴趣；教师的教学语言要准确生动形象，善于设疑，启发学生思维，活跃课堂气氛，使学生充满求知思索的激情；做到理论联系实际，强化学习的动机，激发学生学习统计持久的浓厚的兴趣，激励学生不断提高对自己能力的欲求，不断增强自己的学习信心，不断地在自我实现中超越自我。

　　5、设置情境，在交互中实现教学目标

　　学校是社会的一个细胞，是社会的一个重要组成部分。课堂也不单纯是“老师教、学生学”的木讷课堂。课堂中的社会性环境主要包括两方面，一是师生之间的交互，二是学生之间的交互。建构主义认为，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者可以对某种问题形成不同的假设和推论。师生在课堂上可以通过合作解决问题、小组讨论、意见交流、辩论等形式，促进学习者之间的沟通和互动。统计教学要从过去主要关注“人机交互”到关注“人际交互”；从只关注学生与教师、教学信息的交互到关注学生之间的交互以及学生与校外专家、实践工作者的交互；从关注个别化学习到同时关注学习共同体的建立。教学中要充分利用社会性资源，调动学生的学习情趣，拓展学生的知识面，在交互中实现最佳的教学效果。

　　6、构建科学的考核评价体系

　　建构主义理论强调学习是诊断性学习和反思性学习和自主性学习，这意味着学生必须从事自我监控、自我测试、自我检查、自我约束等活动，以诊断和判断学习中所追求的是否是自己设置的目标。在教学中，应该根据理论和实训教学的不同特点、不同教学内容的具体组织方式，不断的反馈，使学生自己及时评价。同时，在学生成绩考试评定中，应采取了灵活的考试方式

　　笔试、有口试，也有设计方案和调查报告，笔试内容也应着重考核学生运用所学知识分析问题解决问题的能力，注重知识、能力和素质的综合评价。

　　统计学论文篇6

　　如上所述，较低的回答率将会破坏样本的代表性，从而产生较大的无回答偏差。那么，什么样的回答率是可以接受的呢？这一问题目前尚没有一个明确的、公认的结论。科克伦和伯恩鲍姆（A.Birnbaum）等人认为对一般调查而言，回答率应在90％甚至95％以上。美国广告研究基金会则建议邮寄调查的回答率应80％以上。我国学者卢淑华也持这种看法。爱尔达斯（Erdos）则认为一个可靠的邮寄调查应有50％以上的回答率，或能用某种方法证实不回答者与回答者是相似的。莱斯勒（J.T.Lessler）认为对这一问题的回答不应是绝对的，而应考虑多方面因素。她指出应结合如下因素来讨论：（1）调查前对回答率的期望值，它取决于调查的内容、总体与数据收集方式；（2）提高回答率的成本；（3）是否对无回答采用补救方法以及采用何种方法。（4）调查内容及其结论的重要性。应该指出的是，在调查报告或研究结果中说明回答率是一项良好的调查研究应有的内容。

　　三、无响应问题的处理方法

　　为了尽量减少无响应误差的影响，统计学家们提出了许多的处理方法。这些处理方法可以归纳成两类，一类是在进行统计分析之前的处理，即在调查阶段的处理，一类是在统计分析中进行的处理，即调查完成之后的处理。

　　1.分析前的处理。分析前的处理方法的主要目标是提高回答率。主要方法包括：（1）认真选聘、培训、督导调查员。（2）对被调查者进行适当激励。（3）由有名望的机构出面组织调查。（4）多次访问。（5）改进调查方法。如，科学地设计调查项目与问卷外观，以使被调查者能较轻松地回答问题；调查前先与被调查者联系；仔细分析不同受访者最可能在家的时间；等等。（6）在无响应的样本单位中再次抽样。（7）使用随机化回答技术。如果引起无响应的主要原因是问卷或某些项目为敏感性问题（如隐性收入、偷税漏税、吸毒等），则可用使用随机化回答技术来进行调查。这种调查技术通过设置巧妙的“随机化装置”，使得被调查者可以说出实情而调查者并不会知道他的回答的真正含义。但调查者可以由整个样本的回答获得某类人数所占比重或某敏感性指标的均值等的估计值。

　　2.分析中的处理。如果由于某些原因未能采用上文所述的分析前的处理方法，或者虽已采用但仍未能达至足够高的回答率，我们就需要采取事后的补救措施。各国统计学家已为此而提出了许多方法。（1）波利兹－西蒙斯（Politz-Simmons）方法。这种方法是预先在调查时询问回答者在K个类似的期间里他有多少期间可以被找到，然后在分析时用他可被找到的期间数对其Y变量值（Y为所研究的指标的测度）作“倒数加权”。例如，对于在调查的前5天中在相同时间内呆在家里并可以接受调查的天数分别为0、1、2、3、4和5的回答者，分别用6/1、6/2、6/3、6/4、6/5、6/6作为其Y变量值的权数（分母是前5天可接受调查的天数加1，即加上调查的当天）。这种方法的隐含假设是在家天数越少者，其Y变量值越接近不在家者。（2）时间趋势法。这种方法通过考察连续各批回答者（如邮寄调查中按时间先后对回件分批）的答案，分析其中的趋势，然后将此趋势延伸，以此推测出无响应者的答案。比如，如果各批回答者的收入呈上升趋势，则推测无响应者的收入是最高的。（3）分组加权估计。这种方法要求按某些辅助信息将总体单位分成若干组，使组内各单位的Y变量值尽可能相近。在抽样调查之后，若出现无响应问题，则按各组的单位数占总体单位数的比例进行加权调整。我们用一个简化的例子来说明，设总体分成两组，第一、二组单位数分别占总体单位数的30％与70％。假设抽样调查的结果如下表。

　　如果不作加权调整，则对总体的Y变量均值的估计为：（3230×300＋2110×500）／800＝2530但考虑到第2组的不回答率远高于第一组，为减少无响应偏差，使用分组加权估计，则总体的Y变量均值的估计调整为：3230×30％＋2110×70％＝2446。（4）替代方法。概括地说，替代方法是用“精心选择”的回答单位的数据或者用按辅助信息推测的数据来“替代”无响应单位数据的方式来处理无响应问题。而具体的替代方法则多种多样。———均值替代法。指将总体分组，用组内回答单位的样本均值替代无响应单位的值。这种方式实质上与“分组加权估计”方法非常类似。———完全匹配替代法。使用某些外部来源的记录来替代无响应单位或无响应项目的数据。如从工商、税务、海关等管理部门取得无响应的被调查企业的注册资本、所得税、出口货物情况等来作替代值。———最后回答者替代法。以最后一批回答者的答案替代无响应者的答案。比如，在邮寄调查中，以几次追踪后最后寄回问卷者来代表未回件者。———演绎估计法。如果所研究的Y变量与另一变量X存在已知的函数关系，即Y＝F（X），且可了解到X的值，则可用此方法得出Y的缺失值。———回归替代法。如果所研究的Y变量与另外一些变量存在高度的相关关系，则可建立一个回归模型，并利用回答数据对模型参数进行估计。然后利用估计的回归方程预测Y的缺失值。———“热层”（Hot-deck）方法。通常用于项目无响应。一般做法是对调查中的项目缺失值用同一调查中具有类似背景的回答者的数值来替代。———最近距离替代法。通常用于项目无响应。这种方法要选择一些辅助变量及一种距离测度。它按照辅助变量距离最近的原则选择替代者。有人认为“热层”方法采用的是非数值分类的方式，而最近距离替代法采用的是数值分类方式，因而后者是前者的修正。几十年来，统计学家们针对无响应问题提出了许多的处理方法，本文难以一一介绍。统计学教材应按照所针对的学生层次、教学时间等来选择介绍适当的方法。

　　统计学论文篇7

　　纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。

　　（一）统计学与实质性学科结合的趋势

　　统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有"双重"属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。

　　这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。

　　（二）统计学与计算机科学结合的趋势

　　纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining,又译"数据掏金"）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？"面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。

　　因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。

　　所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。

　　二、统计教育的改革

　　(一)统计专业课程建设问题

　　专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题是课程设置和规范课程内容。课程设置主导学生的知识结构，培养统计理论人才应当设置较多的数学课程，目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程，目的是让学生如何能将统计方法正确地运用到相关领域。例如培养从事经济管理的统计人才，在课程设置上至少应当包括四方面的知识：（1）经济理论课程，让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；（2）研究社会经济问题主要统计方法，包括常用的统计数据搜集方法，统计数据处理方法和分析方法；（3）适用电脑技术，让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能；（4）有关统计理论和统计实践中的前沿性问题，目的不在于要学生真正掌握这些问题，而是让学生了解统计理论和统计实践的前沿发展动态，启迪学生的科学思维能力。

　　(二)教学方法和教学手段的改革

　　统计教学方法和教学手段改革中，有两个焦点问题：一是如何激发学生学习统计学的兴趣；二是应用什么教学手段来达到较好的统计教学效果等。充分运用现代教育技术、教学手段，更新教学方法，促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。

　　1.改灌输式教学为启发式教学，特别注重教育多样化和多层次性，不仅让学生掌握如何搜集、整理数据的技术，还要教学生读懂数字背后的事实。学会按照具体与抽象、动态与静态、个体与总体、绝对与相对、一般与特殊、演绎与归纳等不同的思维方式分析问题和解决问题。注重利用一题多解与一题多变，开拓学生的发散思维。

　　2.改单向接受式的教学为双向互动式教学，以案例分析与情景教学开启学生的思维闸门，使学生更形象、快捷的接受知识，发挥其独立思考与创造才能，培养学生创造性思维能力。

　　3.构建以课堂、实验室和社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时，加强实践能力锻炼，提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用，找到应用的结合点，才能使统计学获得最大的生命力。

　　（三）统计学与计算机教学相结合

　　教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家，现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生不会用统计软件分析数据，不管哪一个层次，都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科，统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体，让学生掌握一些常用统计软件的使用。除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外，还要培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。

　　（四）教学与实际的数据分析相结合

　　统计的教学不能只停留在课本上，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。统计教学和教材增加统计实际案例，通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。

　　（五）要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师

　　电脑、网络的出现，不仅改变了教学的手段，还深深地影响着教学的内容，因为它影响着经济、生活的发展和需求。语文（中文、外文）、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质，它们之间不是分离的，而是要尽可能结合在一起来进行教学，各管各教一套的办法已不适应现代化教育教学的需要，现代教育特别注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次，有了电脑、网络，必需要更新，要培养出一批能用电脑、网络来教学的新型教师，以便培养出新型的21世纪的人才。

　　[参考文献]

　　[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计,2001.9.

　　[2]袁卫.国外统计高等教育发展的趋势及对我国统计教育改革的思考.中国统

　　计,2001.10.

　　统计学论文篇8

　　出于制定科技政策的需要，科技统计和科技指标已日益为世界各国和国际组织所重视。经济合作与发展组织（OECD）是最早系统收集科技统计数据的国际组织，在世界科技统计界处于领先地位，对科技统计的国际标准化和规范化作出了重要的贡献。OECD的科技统计与科技指标具有以下主要特点：

　　在组织上有一套机构，并有专业人员专门从事统计调查、统计分析、指标研究工作，并把科技统计、科技指标与管理决策紧密的结合在一起；

　　注意统计数据的国际可比性，研究并制定了一整套科技统计手册，为科技统计工作提供了共同遵循的统一标准与规范；

　　系统地收集科技统计数据，并建立了科技统计数据库；

　　定期出版科技统计和科技指标出版物，并充分利用INTERNET信息网传输信息；

　　为满足制定科技政策对指标的要求，十分重视研究能测独创新以及与知识经济有关的指标；

　　注意加强与非OECD成员国在科技统计和科技指标方面为合作、收集非成员国的科技统计数据并建立数据库。

　　以下对OECD的科技统计和科技指标的这些具体情况和特点分别进行简要介绍。

　　二、组织机构

　　OECD成立于1961年，其前身是欧洲经济合作组织（OEEC），目前共有29个成员国，包括了几乎所有发达国家，国民生产总值占全世界三分之二。OECD的职能主要是研究分析和预测世界经济的发展走向，协调成员国关系，促进成员国合作，经常为成员国制定国内政策和确定在区域性、国际性组织中的立场提供帮助。

　　OECD的权力机构是理事会，由OECD成员国和欧共体各派一位大使级代表组成。理事会下设委员会，委员会是OECD成员国举行会议和交换信息的机构，由各成员国以及一些国际组织如联合国、欧盟派代表组成，委员会内可设有专家组和工作组。针对不同的领域和议题，OECD共设有200多个委员会、工作组和专家组。

　　OECD的日常工作机构是秘书处，设在巴黎OECD总部。秘书处下设司或部，每一个司服务于一个或若干个委员会、委员会的工作组或专家组。秘书处为OECD政府间的交流与协商提供信息和分析材料。为此，收集数据、分析和研究指标就成为秘书处的极为重要的职能和工作。

　　OECD的科技统计和科技指标主要涉及该组织的科技政策委员会（CSTP）和秘书处的科技工业司（DSTI）。CSTP是OECD的常设委员会，由成员国以及作为观察员会的非成员国和国际组织的代表组成，其主要职责是协调成员国的科技政策、促进在科技领域内的合作。CSTP（以及OECD的工业委员会）服务的工作机构，CSTP所需要的科技统计数据、科技指标以及其他信息和分析材料都是DSTI提供的。DSTI下设的经济分析和统计处（EAS）是主要从事科技统计和科技指标的机构。EAS的主要工作是：对各成员国和部分非成员国进行R&D调查、收集数据；处理数据并建立数据库、编辑出版科技统计资料；编写科技指标为科技政策委员会提供信息和分析资料；组织专家研究科技统计方法和指标、组织编写各类统计手册和规范。

　　为了确保科技统计数据和科技指标的可靠性和国际可比性，不断改进科技统计和科技指标以满足CSTP的需求并提高反映科技政策和国家特点的有效性，CSTP下设科技指标国家专家组（NESTI）。NESTI由各成员国以及联合国和观察员国家的代表组成，它是对科技统计和科技指标方面的工作进行监督、检查、审核、建议和协调的机构。EAS的有关科技统计和科技指标的工作计划、各项工作的结果、提交给科技政策委员会的分析材料、科技指标、科技统计的标准与规范等都得经NESTI进行检查和审核。该专家组还可以就科技统计和科技指标工作向CSTP提出建议，经批准后由EAS具体实施。此外，NESTI还可以协调各成员国的科技统计，各成员国和观察员通过各自代表可以交流在科技统计和科技指标方面的经验和做法，也可以组织各成员国有关专家进行科技统计和科技指标研究。

　　三、科技统计标准与规范

　　制定科技统计标准和规范是科技统计的基础性工作，OECD为此作出了重要的贡献。自1963年以来，OECD相继编撰正式推出了5本手册，按出版时间顺序依次是弗拉斯卡蒂手册、TBP手册、奥斯陆手册、专利手册以及科技人力资源手册，统称为《弗拉斯卡蒂系列手册》。这些手册涉及到科技统计的广泛领域。弗拉斯卡蒂手册和科技人力资源手册是计量投入R&D的资源和投入科技活动的人力资源的标准和规范，奥斯陆手册是计量科技与经济结合的技术创新活动的标准和规范，而TBP手册和专利手册则是计量科技活动产出（技术国际收支和专利）的标准和规范。从功能上看，弗拉斯卡蒂手册和奥斯陆手册主要是为统计调查而制定的，而其他3本手册则是为从其他已有数据资源获取数据而制定的。

　　（1）弗拉斯卡蒂手册

　　1963年正式出版，又称为《为调查研究与发展（R&D）活动所推荐的标准规范》，这是在国际上最早推出的针对R&D统计调查的标准和规范。该手册对研究与发展统计的概念、定义、范围和分类进行了规范。手册出版后，共进行了5次修改和补充，先后增加了许多内容。按照这一手册，OECD成员国从60年代开始就系统地开展了R&D活动的调查，一些非OECD国家也逐步按照此手册实施了本国的R&D活动调查。联合国科教文组织（UNESCO）也以该手册为基础，分别在1978年和1979年提出了《科技统计国际标准化建议案》和《科技活动统计手册》

　　（2）TBP手册

　　手册的全称是《收集和说明技术国际收支数据的标准方法建议》，这是OECD组织制定的第一本用于计量科技活动产出的手册，为对国家之间无形技术贸易进行调查和收集数据提供了标准和规范。该手册由OECD科技政策委员会批准于1990年正式出版。

　　手册共分五部分。第一部分介绍了基本定义和概念，主要有技术与技术转移、技术的循环及国际技术转移、技术国际收支。第二部分叙述了技术国际收支的界定及其所包含主要内容。第三部分是数据收集和分析时所采用二种的分类，按转让者的特征分类以及按合同的特征分类。第四部分讨论收集数据的方法。第五部分讨论不同国家间或不同时间的技术国际收支数据进行比较时的货币换算和减缩折算及其有关问题。

　　（3）奥斯陆手册

　　新技术的开发与扩散是产出增长和生产率提高的关键。出于反映科技对经济发展的促进作用和制定创新政策的需要，80年代以来，技术创新调查引起了发达国家的高度重视。为了指导和规范技术创新统计，根据OECD科技指标国家专家组的建议，在北欧工业发展基金会的合作下，经OECD科技政策委员的认可，于1992年正式推出了技术创新统计手册，即《推荐的技术创新数据采集和解答指南》，也简称为奥斯陆手册。

　　手册从统计的角度对技术创新（产品创新和工艺创新）进行了界定，为制造业领域的技术创新统计制定了技术规范。其主要内容有，创新过程模型、创新费用的测度、创新调查的分类和调查步骤。OECD和欧洲委员会于1997年又推出技术创新手册的修订版。修定后的手册虽然仍采用原有的概念、定义和方法论框架，但是在定义上更为准确，所提供的说明更为广泛，使对技术创新的定义和测度从制造业扩大到服务业，此外还采用了最新的国际分类标准。手册出版以来，迅速为大多数OECD成员国作为测度产业创新活动的参改，并在欧共体创新调查（CIS）中得到成功的运用，还被翻译为多种文字，推动了技术创新调查在世界范围内的实施。

　　（4）专利手册

　　OECD从70年代后期就开始重视利用专利统计数据，为在成员国之间就使用专利数据作为技术指标达成共识并保持国际上的一致性而开始酝酿和起草手册。1992年与1993年在科技指标国家专家组的年度会议上讨论了手册的初稿，经修改，并由科技政策委员会批准，于1994年公开发行。

　　专利手册是继TBP手册和奥斯陆手册之后，又一本集中描述R&D效果和影响指标的手册。手册的主要目的是向希望利用专利统计数据建立科技指标的人员，提供一个标准化的工具，从而使所用的方法协调一致。手册共分四部分。第一部分把专利置于一个总体概念框架中，说明专利指标与其他科技指标的关系，使用专利指标的方法论问题，以及专利指标的优点。第二部分主要介绍专利法律体系，这对于进一步理解反映技术产出的专利指标是非常必要的。第三部分介绍专利的几种分类法和数据库，讨论专利能够提供的技术信息。第四部分讨论专利指标、各种分析思路以及与R&D、科学、创新和经济等各类指标的联系。

　　（5）科技人力资源手册

　　该手册为测度和分析科技人力资源提供了标准和规范。这是由OECD和欧洲委员会共同组织制定的，1992年和1993年在OECD的研讨会上进行了讨论，1994年OECD的科技指标国家专家组进行了讨论，修改后，经OECD科技政策委员会批准于1995年正式出版，也称为《堪培拉手册》。

　　手册给出了科技人力资源的基本定义，并从统计的角度对科技人力资源的范围进行了界定，提出了科技人力资源存量和流量的模型，为编制和分析流量和存量数据提供了依据，介绍了科技人力资源数据的统计分类及有关定性信息，讨论了收集和编制科技人力资源资料的各种数据来源。

　　四、数据收集、数据库及统计资料

　　1.统计数据收集

　　OECD的科技统计数据主要来自对成员国所进行的R&D调查。该调查每两年进行一次，年初向成员国发调查表，各成员国填好后，可以通过邮寄或E-mail向OECD传送数据。调查的内容具体有，R&D支出和R&D人员总量及其分类数据、政府R&D预算拨款、技术国际收支等。

　　此外，OECD还充分利用其他国际组织的统计资料，经过处理形成科技指标。例如，利用国际上和美国的专利统计资料，通过加工形成一些专利指标，反映科技活动的产出情况。

　　2.科技统计数据库

　　OECD的科技统计数据库分两类：第一类是OECD或其它国际机构从成员国收集的数据，其内容主要有R&D数据、技术收集数据和专利数据、技术创新数据库；第二类数据库所保存的是科技指标或经济分析指标的数据。OECD的这些数据库是相互独立的，而且也是由不同的专业人员建立和维护的。

　　R&D数据库

　　该数据库存有OECD成员国的R&D基础数据，主要有：R&D支出与R&D人员总量及其主要结构数据；企业部门、高等教育部门以及私人非营利部门的R&D支出与R&D人员的总量及其结构数据；政府R&D预算拨款（GBAORD）及其社会经济目标结构数据。这些数据来自对各成员国进行的R&D调查。

　　技术国际收支（TBP）数据库

　　该数据库存有各成员国的技术国际收支总量数据，这些数据来自对各成员国进行的R&D调查。目前，正在建设技术收支总量及其详细结构的数据库。

　　专利数据库

　　建有两个专利数据库。一是关于专利申请指标的数据库，是在WIPO提供的专利数据库基础上建立的，第二个是美国授权并按产业分类的专利指标数据库。

　　技术创新数据库

　　才开始着手建立的数据库，存放成员国第二轮（CIS-2）技术创新调查数据。

　　主要科技指标数据库（MSTI）

　　该数据库是由最常使用的科技指标数据组成，共有89个指标、29个成员国的时间序列数据，其中有70个指标为R&D指标，另19个指标为科技活动的产出和影响指标，即专利、技术国际收支以及R&D密集产业的进出口贸易。R&D指标主要是全国以及企业、高等学校和政府部门的R&D支出和R&D人员，R&D支出中包括不变价增长率，购买力平价的比值以及R&D与GDP或工业增长值的比。

　　企业部门R&D支出分析用数据库（ANBERD）与R&D研究人员分析用数据库（ANRSE）

　　这两个数据库为分析人员提供企业部门R&D支出和R&D研究人员按行业分类的数据。由于采用估值技术对缺损数据进行了处理，这两个数据库中的数据在时间进程上都是完整的，具有国际可比性，便于进行对比和分析。ANBERD数据库存有R&D支出最大的15个国家的企业部门R&D支出的详细数据，ANRSE数据库存有OECD7个主要成员国的企业部门R&D研究人员的详细数据。

　　3.统计数据出版物

　　OECD的统计数据以文学和电子版本形式定期出版，此外科技指标专家组的各成员国专家经秘书处许可还可以通过国际互联网查阅部分统计数据。

　　基本科技统计数据（BSTS）

　　每两年出版一本，刊登有29个成员国的R&D、科技活动产出、专利申请和技术国际收支的基本数据，这些数据来自OECD的R&D数据库。OECD的另一本出版物“主要科技指标（MSTI）”中的指标值就是基于这些基本数据计算出的。该出版物的电子版本每年第4季度发表，并含有1981年以来的数据，在OECD的网站上也可以查阅其中部分数据。

　　主要科技指标（MSTI）

　　每年出版两次（分别于6月与12月），刊登了29个成员国投入R&D的资源及产出指标，即R&D、专利、技术国际收支、R&D密集产业的外贸方面的指标，以及用于计算这些指标的经济指标数据，这些指标可以进行国际对比。该出版物的电子版本可以从OECD的网站查阅。

　　工业研究与发展

　　该出版物包括有OECD15个最大的R&D投入国家企业部门R&D经费按行业分布的详细数据，以及7个经济发达国家的R&D研究人员的详细数据。这些数据来自ANBERD和ANRSE数据库。这些数据还以电子版本形式出版，在OECD网站上也可以查到。

　　五、科技指标及科技指标出版物

　　1.科技指标编写

　　应用统计数据编写科技指标是经济分析与统计处的重要工作，每两年编写一本。科技指标提交给科技政策委员会，供委员会分析比较各国的科技状况，以及成员国的科技政策研究与分析人员和决策者使用。该处编写科技指标注重为决策服务，坚持创新，具有以下特点：

　　1.科技指标从对R&D资源即R&D投入的描述已逐步发展为把科技和经济紧密融合在一起进行描述和分析的模式。例如OECD1984年出版的《经济合作与发展组织科学技术指标》，就是典型的R&D投入描述模式，以R&D经费和R&D人员这两类指标对成员国的R&D资源总量、变化趋势以及结构特征进行了分析，这是典型的R&D投入描述模式。与之相比，1999年出版的《OECD科学技术和产业指标》截然不同。该书共分为3部分。第一部分“以知识为基础的经济”，从无形投资、以知识为基础的产业、信息和通讯以及R&D经费这4各方面选择指标进行描述和分析。第2部分是“全球化的挑战”，从国际贸易、外国投资、技术的国际化、产业R&D的国际化4个方面选择指标进行描述和分析。第3部分是“经济的表现和竞争力”，从生产铝、单位劳动成本、科技产出以及国际贸易等方面用指标来分析。

　　2.科技指标的编写接收了对科技指标进行研究的最新成果。为使科技指标能更好地为研究、分析以及制定科技政策服务，OECD十分重视对科技指标进行研究，可以说科技指标是在一系列研究的基础上编写的，是对科技指标研究工作的总结和结晶。例如，上面所提到的1991年出版的《OECD科学技术与产业指标》中的有关对知识经济、无形投资、高技术等都是最近几年的研究成果。

　　3.为使科技指标能更好地为研究人员和决策人员所掌握，注重在编写形式上不断进行改革。这些变化主要有：增加对各指标的说明，对容易引起误解的地方要进行解说，并予以说明。

　　2.科技指标的研究

　　自1963年《弗拉斯卡蒂手册》出版以来，OECD为开发能测度科技投入活动与产出指标体系作了不懈的努力。从OECD推出的《弗拉斯卡蒂手册系列》可以清楚地看出，科技指标已从当初的R&D资源指标逐步发展为包括科技与经济结合的创作以及从专利和技术国际收支反映科技产出的指标体系。

　　以投入为主体的科技指标体系，长期以来得到广泛的应用，然而它仍然难以描述科技活动的产出、知识的传播与扩散以及创新系统的行为，对政策制定所起的作用也是十分有限的。为此，1995年OECD科技政策委员会的部长级会议一致同意开发能测度创新行为和与知识经济产出有关的“新科技指标”，并着重强调，应进一步研究科学系统的趋势和面临的挑战，为评价、监测及制定政策提供数据。对新科技指标的研究，主要是通过10个项目来进行的，它们是：人力资源的流动，基于专利的指标，创新的经济价值，科技系统活动与网络，服务业的科技活动，企业的创新，公司的创新能力与吸收能力，产业R&D的国际化，政府对创新的支持，信息与通信技术。经过几年的努力，目前已取得一些进展，发表了一些研究报告，其中有一些分析结果已被编入1999年出版的《科学技术工业指标》。然而，在此须要指出的是，要想达到研究新科技指标的预定目标，仍然困难重重，尚需时日。

　　3.科技指标的主要出版物

　　科学技术和工业指标

　　采用最新数据和定量指标，对OECD成员国以及北美、欧洲和亚太地区的科学技术和工业的状况及其结构进行分析和比较，每两年出版一本。

　　知识经济：一组事实和数据

　　科学技术和工业展望

　　以定量指标对OECD成员国在向知识经济转变过程中的发展趋势以及科学技术和工业领域的一些主题进行分析和评价。

　　为OECD科技政策委员会部长级会议准备的材料，该出版物是科学技术和工业指标的简本，以数据、表格和简要说明为主。

　　六、与非成员国的合作

　　近10年来OECD十分重视与非成员国的合作。1990年，OECD成立了经济转型国家合作中心（CEET），1998年CEET又扩大并改名为非成员国合作中心（CCNM），全面负责与非成员国的合作，合作的重点国家是巴西、中国、印度、印度尼西亚和俄罗斯。在CCNM设有中国合作组，专门负责与中国进行合作的立项、预算和计划。

　　加强与非成员国在科技统计和科技指标方面的合作，帮助这些国家了解、掌握和采用OECD在科技统计和科技指标工作方面的经验和做法，是CCNM的一项重要任务。为此，近10年来OECD采用了多种合作与交流的形式，其中主要有：进行培训和研讨，组织成员国和非成员国进行交流和学习；接受访问学者在OECD秘书处工作，熟悉和掌握OECD的科技统计和科技指标以及经济分析和统计处和科技指标专家组的工作；协助部分非成员国例如OECD科技工业政策委员会观察成员国以及部分APEC国家收集R&D数据；采用OECD的做法对非成员国的科技政策进行评价。

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