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摘要:《统计学》作为基础教程,其内容体系的构建十分重要。在国内外同类统计教程出版繁荣的今天,在“大统计”的潮流中,在统计软件盛行的时代,在学习者追求务实高效的年月,《统计学》在内容、形式上都面临着有一个极好的发展契机。如何根据新情况和新发展以构建新型的《统计学》内容体系,这是一个引人入胜的问题。本文将《统计学》现行的模式列示出来,提出并分析了这种模式值得商榷的六个问题,并在此基础上推出了新型的模式。笔者不揣陋见,抛出所想,只求统计基础教程的内容体系模式能在争鸣和探讨中更臻完美。
关键词:统计学;内容体系;现行框架;疑点;新款框架
统计学是研究统计数据的艺术和科学。我等引以为荣的是:凡需要用数字来分析的地方,就有统计存在,简化为口号是:统计无处不在。既然统计统天计地,统计生灵万物,视野自是浩浩荡荡的了。
《统计学》作为基础教程,不论厚薄,不论来历,都应有框架体系。比如建筑,施工图必不可少。《统计学》的框架设计,是将累累数几十万字的学习内容,用精当的字眼,凭线条勾画,展示各章节部分相互的关联。显然,施工图的绘制要遵循一些基本规则,但却不会强求一致,有怎样的施工图,就有怎样的建筑风格。愚以为,《统计学》的框架设计,既要有章可循,也大可不必搞一个模式,搞千书一面。因为,没有任何一个模式是一成不变的,没有哪个模式是不需要完善的。
●现行框架
表一 三本统计教材章目一览
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教材名称
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教材章次
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教材来源
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1.统计学
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第一章 绪论
第二章 统计数据的搜集与整理
第三章 数据分布特征的描述
第四章 概率与概率分布
第五章 抽样与抽样估计
第六章 假设检验
第七章 方差分析
第八章 相关与回归分析
第九章 时间序列分析
第十章 统计指数
第十一章 统计决策
第十二章 产品质量的统计管理
第十三章 国民经济统计概述
附录一 Excel在统计中的应用
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袁卫、庞皓、曾五一主编,高等教育出版社,2002年。
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2.统计学──基本概念和方法
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第1章 统计学:随机性和规律性
第2章 数据的收集
第3章 数据的描述:图和表
第4章 数据的描述:计算和汇兑统计量
第5章 概率
第6章 作出结论:估计
第7章 作出结论:假设检验
第8章 变量间的关系
第9章 两个分类变量的X2
分析
第10章 两个数值型变量的回归分析和相关分析
第11章 一个分类变量和一个数量变量的方差分析
第12章 两个顺序变量的秩方法
第13章 多元分析
第14章 日常生活中的统计
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Gudmund
R.Iversen and Mary Gergen著,吴喜之、程博、柳林旭、仝莉萍、钟文瑄、熊怀羽译,高等教育出版社与Springer联合出版,2000年。
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3.概率论与数理统计教程
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第一章 随机事件与概率
第二章 随机变量及其概率分布
第三章 随机变量的数字特征
第四章 统计量及其分布
第五章 参数估计
第六章 假设检验
第七章 方差分析与回归分析
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茆诗松、程依明、濮晓龙著,高等教育出版社,2004年。
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三本统计学教材,代表了国内外统计教材的主流。在第一本国内权威的《统计学》教材的章次里,不难看到,国外统计框架和数理统计框架内容的大批量融入。这种格局,显然与近年来国外统计学教材的进口,以及国内大统计的融合紧密相关。
从三本统计学教材显示的目录来看,如果是初学者,实在很难一眼看出各章之间的关联,并有可能误读成:各种方法的零乱罗列。如果是已学者,对现行统计学教材里的分析方法,忽前忽后的自由摆放,也会感到困惑不解。章与章之间有什么关联?它们之间凭什么来构建?流行的说法能够自圆其说吗?
在第一本统计教材里,有全书内容体系构建的思路,我们来看看。
图一 统计学探索客观现象数量规律性的过程
图一的资料来自第一本统计教材。书中写道:从图中可以看到,统计研究过程的起点是统计数据,终点是探索出客观现象内在的数量规律性。在这一过程中,如果搜集到的是总体数据(如普查数据),则经过描述统计之后就可以达到认识总体数量规律性的目的了;如果所获得的只是研究总体的一部分数据(样本数据),要找到总体的数量规律性,则必须应用概率论的理论并根据样本信息对总体进行科学的推断。
书中接着写道:显然,描述统计和推断统计是统计方法的两个组成部分。描述统计是整个统计学的基础,推断统计是现代统计学的主要内容。由于在对现实问题的研究中,所获得的数据主要是样本数据,因此,推断统计在现代统计学中的地位和作用越来越重要,已成为统计学的核心内容。当然,这并不等于说描述统计不重要,如果没有描述统计收集可靠的统计数据并提供有效的样本信息,即使再科学的统计推断方法也难以得出切合实际的结论。从描述统计学发展到推断统计学,既反映了统计学发展的巨大成就,也是统计学发展成熟的重要标志。
●六大疑点
纵观上述摘录及翻阅第一本统计书的内容,笔者疑窦重重。不解堵塞于心久矣,不如一吐为快,以求教方家。
疑点清单:
第1点,为什么要从方法上构架内容体系?
第2点,统计研究过程的起点是统计数据吗?为什么绝口不提统计的设计?
第3点,为什么忌讳说统计指标?
第4点,如果描述统计和推断统计是统计方法的两个组成部分,那么其它的统计方法如何归类?
第5点,为什么要将数理统计杵在统计学中?
第6点,为什么要将Excel殿后?
自释疑点:
第1点,为什么要从方法上构架内容体系?
正方:从方法上构架内容体系。
反方:从认识的角度构架内容体系。
从什么角度来构建《统计学》的内容体系?统计学是一门方法论学科,统计方法的创新永无穷尽。不同的统计方法,从不同角度提供认识现象的内容。这里,认识现象才是统计的目的,而统计方法只是认识现象的手段。可以说,从量上来认知现象是统计永恒的主题,创新方法永远要围绕这个主题服务。
如果从方法上构建其内容体系,就会出现这样几个问题。一是统计方法本身具有不定性,而内容体系应具有相对稳定性。统计方法的不定性表现在它是不断发展完善的。统计方法也不会只发展到推断统计学而就此止步。二是统计方法无所依附。认知的现象是主角。如果没有主角,在章节排列中,就容易出现统计方法可前可后,自由散漫的境况。
如果从认识现象的角度构建其内容体系,就可以避免从方法上构建其内容体系出现的问题。因为认识现象是调研永恒的主题,统计认识的过程一般都经历统计设计、搜集数据、整理数据和分析数据,这个过程具有相对稳定性。在分析数据时,考虑到任何现象都是变化的,都存在过去、现在、将来的时态,可将分析数据的方法分为静态分析法、动态分析法两大类。因此,从认识的角度构架内容体系,是以认识现象为研究目的,以现象发展的特点划分统计分析方法,这样构架的体系,既有稳定性,各统计方法也有相应归属。
第2点,统计研究过程的起点是统计数据吗?
正方:统计研究过程的起点是统计数据。
反方:统计研究过程的起点是统计设计。
统计研究过程是一个科学严谨的过程,它需要有一套行之有效的方案,以保证这个过程的顺利实施。如果以统计数据直接作为统计研究过程的起点,那么,请问,这些统计的数据从哪里来?如何得到?有没有用?显然,统计的数据不会从天而降,统计数据自有来龙和去脉。可以说,统计数据只是经过统计活动后得到的结果,是研究分析的依据。而统计设计对为什么进行这次统计研究,搜集什么数据来研究,以及进行研究所需人财物如何安排,以什么方式获得所需数据等问题作出相应回答。统计设计是保证统计数据质量、保证统计研究活动顺利进行的基础。
从搜集数据的人员来看,统计研究过程的起点也是统计设计。对于搜集一手数据的人员来说,没有设计好的问卷、访谈提纲等,而要实施统计调研活动,简直是天方夜谭。我国成功进行的多次调查实践表明,统计设计必不可少。作为大型调查,在正式实行前,必有相应的方案出台,如普查方案的设计、CNNIC互联网统计调查的方案设计等。作为一般的市场调查,拿出调研方案是前提。对于搜集二手数据的人员来说,也要对所为有一个整体谋划,以求有效整合和分析数据。
举例来看,军事医学科学院的胡良平教授指出“许多课题缺乏统计研究设计方案或设计方案经不起推敲等,更为严重的是,这些在错误的统计研究设计指导下收集的错误数据,又用错误的方法进行处理后得出的错误结论常被写进论文,‘证明’了新发现或新发明,然后这些充斥错误统计数据和结论的论文堂而皇之地刊登在我国优秀期刊上。其后果可想而知。有严重统计学错误的论文怎能说明作者的观点,质量不高的杂志怎能推动医学新知识的严肃交流,有错不改或根本不知道有错误存在又怎能促进整个国家医学的发展呢?”
显然,统计设计在前,获得数据在后。设计能力是创新能力的体现。如果在一门讲述统计基础知识的课程中,割舍了统计设计的内容,不训练学习者的设计能力,不注重提高学习者的设计思维能力,那将是一种缺憾,也是一种罪过。
另外,“统计研究过程的起点是统计数据”这句话里,本身就存在值得商榷的地方。按海南会议精神(注①),所谓统计数据是指经过汇总后的数据。这样看来,要将统计数据作为统计研究过程的起点,也不妥。
第3点,为什么忌讳说统计指标?
统计数据就是统计指标。愚以为,统计数据是俗称;统计指标是雅称,是一个统计术语。按理,任何学科都有自己独特的专门术语。譬如音符,人们戏称为“豆芽菜”,正式的学名是“五线谱”。
统计的语言是统计指标,这早已成为国人的共识。可是,不知曾几何时,统计指标竟然在某些统计基础教程上销声匿迹。笔者妄自猜测,难不成,莫不是……不知是否为这种做法找到了理由。一是舶来品的影响。在手头英译中的这类统计教材里,一律没有统计指标的解释与说明。二是患上计划恐惧症。我国实行体制转轨后,凡是与计划沾亲带故的,好像都在努力改变着什么。计划专业的削减,计改委的更名……无疑,计划经济下,工作上指标是层层下达,生活上是按指标供给。指标在人们心目中,成了计划色彩很浓的一个词。但我们是否应该就此将统计指标也扫地出门呢?显然这是十分可笑的。
邱东先生指出:“真说到统计,在我国一些著名经济学家的宏论中,我们倒是常常可以发现某些低级错误,有的‘大学问家’连起码的统计指标常识都不懂。对此民众不会发现,于是社会对他们很宽容,他们也得以继续教导并误导着。”统计指标是起码的常识,是学习统计知识的基础。统计语言运用得是否恰当,是否娴熟,很大程度上取决于对统计指标的理解和掌握。我们的“大学问家”为什么不懂统计指标的常识?我们的民众为什么不会发现这种常识性的错误?他们要么是没有学过,要么是学得不透,要么是有错无人究,以致将错就错而自以为是。但不管怎样,都不会怪罪到统计基础教材头上来。因为统计书里白纸黑字的写着正确运用统计指标的点点滴滴。
反过来,如果国内按国外流行的趋势,在传播统计基础知识的教材中,删除了统计指标这部分内容,那么,不管高等教育是精英教育还是大众教育,所培养出来的不懂统计常识的人,就只能怪罪我们传播统计知识的载体──统计基础教程的不管不顾了。这样下去是令人感到很后怕的。
在社会上,统计指标广泛运用并以此命名。比如GDP指标、社会预警指标、小康指标体系等。国外,同样也有统计指标一说。如联合国教科文组织统计所发布的报告“发展中国家的科学技术统计指标:展望和挑战”。还有不少统计网站,专门开辟“指标解读”等栏目介绍常见的统计指标。
统计指标是统计的语言。有趣的是,不论国内外统计基础教材,都介绍了总体这个术语,也就是我们认识的对象,而统计研究就是利用统计指标来认识总体的。不管统计语言是直呼为统计指标,还是叫做统计数据,都要介绍它的基本构成要素,使人们正确的使用它。如果对统计指标这样的基础常识内容都避而不谈,反而去追逐统计方法的种种,殊不知,统计分析方法也是由若干统计分析指标构成的,一个连统计指标都不知为何物的学子,又怎么可以指盼他进一步理解统计方法呢?至于希望莘莘学子们对统计学问发扬光大,恐怕也是一厢情愿的了。现在是“大学问家”被人指为不懂统计常识,如果到时候统计培养出来的“大学问家”也不懂不通,那就不能不说是统计的悲哀了。
第4点,如果描述统计和推断统计是统计方法的两个组成部分,那么其它的统计方法如何归类?
什么是描述统计和推断统计?在《统计学》教材里给出了相关定义。描述统计学研究如何取得反映客观现象的数据,并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示,进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。内容包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。推断统计学则是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法,它是在对样本数据进行描述的基础上,对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表述的推断。
描述统计和推断统计具体包括哪些内容?在2002年8月,由中国统计教育学会组编的、中国统计出版社出版的《统计学原理》中,除了完全复制图一的内容外,书中的前言部分写道:本教材的内容体系包括描述统计(统计数据的搜集、数据的整理与显示、规模与比例的度量、集中趋势的度量等)、推断统计(概率与概率分布、抽样推断与检验)、经济管理中常用的统计方法(相关与回归分析、时间序列分析、统计指数分析)等几个部分。
以描述统计和推断统计两种方法来主导划分统计内容,其它的统计方法,就只能划分为“其它”类了。从分组法来看,将某一类归为“其它”,一般是因为这一类数值比较小、分布比较杂。那么,按流行的趋势,依现行的划分法,将相关与回归分析、时间序列分析、统计指数分析等几个部分,通通划归于“其它”类,或统一命名为“经济管理中常用的统计方法”,这种划分法,愚以为是不太合适的。
理由有三。
第一,不符合归类中“穷尽法”的原则。既然描述统计和推断统计是统计方法的两个组成部分,其它的归于“经济管理中常用的统计方法”,显然,“其它”这一类,是一个庞大的方法群体。我们要问,这个方法群体又如何进一步划分呢,按照所给定义与安排,这个方法群体既不在描述统计之列,也不在推断统计之中。而事实上,“其它”这一类,是在描述统计中数据整理的基础上进一步所作的分析。而在划分中,看不出它们之间有这层关系,这样在章节安排上,就容易导致“其它”类的统计方法无序摆放的结局。
第二,描述统计与推断统计的关系不是并列的关系,而是包含与被包含的关系。既然描述统计学是“通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征”,那么,推断统计学不是其中所述的分析方法吗?既然是推断统计学是统计分析方法中的一种,那么单独列示,且与描述统计学并行,是否妥当呢?这值得商榷。我们是否可以这样认为,任何统计方法都是对现象的描述,推断的结果无疑也是对总体现象的描述,只是这种方法的存在有它的优势和特点罢了。可以说,推断统计是一种方法,相关与回归分析是一种方法,时间序列分析是一种方法,统计指数分析是一种方法,因此,推断统计方法应与这些所谓“其它”类的统计方法并列才是。而每一种统计方法各有所长,也各有所短,目的都是为了认识现象,用不同的手段、从各个角度来描述和认识现象。因此,推断统计方法与其它统计方法一样,应归属于描述统计的方法中。
第三,推断统计方法与其它统计方法的关系是并列关系。推断统计是统计方法中很普通的一种,我们没必要也不可能在统计基础教程中将这种方法作详尽介绍。统计基础教程是传授什么呢?无外乎是传授统计的基本原理和方法。如果认为“描述统计和推断统计是统计方法的两个组成部分。”将推断统计的方法在整个统计方法体系中,正名为二分天下有其一,势必会有厚此(推断方法)薄彼(其它统计方法),或顾此失彼之嫌。
在统计基础教程中,说推断统计方法没必要也不可能作详尽介绍,是指其学习者阅读的主要目的是为着了解统计的一般知识,并能学有所用。推断统计的方法只能是这些基础内容中的一个知识点。况且,统计基础教程作为院校教材,所教此课的课时有限,(据调查,各个院校给非统计专业的统计教学课时分布不等,大多数院校是80课时,也有一些院校是50课时,少数院校达到100课时。)故在编排教材内容上,需要考虑点到为止,够用就行。
话说回来,纵然在统计基础教程中不惜笔墨介绍推断统计的方法,效果会如何呢?学习者就能完全掌握了这种方法吗?答案是否定的。因为任何一种常用的统计方法,都可以形成一本教科书。比如,全国统计教材编审委员会组织翻译出版了一套“现代外国统计学优秀译丛”,这是“一批外国先进的统计教材”,书目有:《抽样调查》、《调查中的非抽样误差》、《非线性回归分析及其应用》、《应用线性回归》、《时间序列分析:预测与控制》等。从开列书目的清单里,我们看到,推断方法与相关与回归分析、时间序列分析一样,可以单独作为一门课程来开设。因此,作为常用的统计方法,既可以作为通俗读物来推而广之,也可以作为专业进阶来精钻细研。显然,作为统计基础教程,统计方法的介绍还是走通俗化、大众化的路子比较好。
也许有人反问,统计基础教程里,不就是介绍推断统计的基础方法吗?这话不假。但我们如果看看推断统计在方法中的显赫地位,数数它在整个统计基本方法中所占的页数,就会发现,与其它统计方法的介绍相比,推断统计的推介显得过于厚重,这样难免会占用有限的各种资源。写到这里,突然冒出一个念头,现在大行推介这种方法,是不是初学统计者最常用的一种工具呢?假如对所有学过基础统计学的人作一个全面调查,问问他们在工作生活中,哪一种统计方法用得最多,跟别的方法组合得最多,答案会是推断统计的方法吗?不管是怎样的答案,我们要意识到一点的就是,如同没有一个万能的统计指标一样,也不会有一个万能的统计方法,推断方法也不例外。为了全面提高人们的基本统计素养,需要有的放矢来介绍常用的统计方法。
第5点,为什么要将大量概率论与数理统计的内容杵在统计学中?
概率论与数理统计的内容一般划归于数学科,因为在国家级的数学考试里,比如考研哪、自考呀什么的都是将其明列为其中一部分。但由于推断统计的理论基础是概率论,再加上我国纷争多年的数理统计学派与社会经济统计学派终于聚拢在“大统计”的旗职下等等缘故吧,让人人感受得到的是,在统计基础教程里,旋刮起一阵概率风,而且此风似越刮越猛。在表一中,将《统计学》教材与《概率论与数理统计》教材的章次内容一比照,你不得不服,概率精神深入得有多可爱。
来自中国科学院数学与系统科学研究院的冯士雍先生关于“概率的引入,以及概率论在统计学中的作用”有过一段精辟的论述。摘录如下:“尽管概率论与数理统计曾经是(在某种程度现在仍然是)捆绑在一起的。但按学术界现在比较统一的认识,概率论是纯数学的一门分支学科,它与其它数学分支(微积分与线性代数等) 对统计来说都是一种工具。只是由于概率论所研究对象是随机现象,而绝大多数统计数据也是离不开随机性的(数据的内在变异就反映了随机性),因此概率论与统计的联系就更为直接。在推断性统计的理论与方法中,概率论是不可缺的最重要的一个数学工具。由于对许多学习统计学课程的学生来说,概率论没有作为一门课学过,因此将概率论有关内容纳在《统计学》中介绍是有必要的,目前许多教材也正是这样做的。在处理上一定要注意不要将这部分内容按数学教科书的写法来介绍。应该从数据的分布规律、从统计推断的不确定性来引入概率。同样,对概率论的其它内容,不要用太多的数学公式。重要的是要介绍其中的统计含义和思想……并不要求使用上面所涉及的专业术语。”
将概率论的有关知识引入统计基础教程中有没有必要?答案是肯定的。概率知识怎么引入?引入多少为当?冯士雍先生对此明确表态,对概率的其它内容,不要用太多的数学公式,应重在介绍其中的统计含义和思想。而作为数学工具的概率论引入统计学基础内容后,两者磨合得怎么样呢?实际情况正如袁卫先生在海南会议上一言以蔽之的:“数学味还太浓”。随手翻开“目前许多教材也正是这样做的”统计学教程,你不难看到不少概率论的内容成章建制的复制到统计学基础教材里,这使得推断统计的家族立马繁荣起来。推断统计方法畸形的受重视与繁荣,让学生甚至教师倍受困扰。基础是进阶的门坎,一门统计的基础课程,本应该传授通俗易懂的统计知识,但因为添加了概率论中专业术语成堆的介绍,而变得难学难看起来。中央电视台的王小丫在一次接受采访时提起大学生活,她说到最难学的课程就数学和统计。统计基础课程给人的印象是难学,这是大众的普遍心理。如果一门基础课程得不到社会的认同和欣赏,它的前途将一片黯淡,它为之服务的事业也将举步维艰。
我们需要正视的是,很多数理统计专业的教师来到了统计院系施教,这是一件好事,但同样需要增加统计学的修养。我们需要聆听的是,有统计专业的学生叹息:四年的统计专业学习,感觉就像在学数学一样。有非统计专业的学生困惑:统计学的知识在概率论与数理统计课程中都讲过了。
冯士雍先生提到:“之所以将概率论的有关内容放在《统计学》中介绍是有必要的,是由于对许多学习统计学课程的学生来说,概率论没有作为一门课学过。”显然,许多学习统计学课程的学生,是学过概率论的,只是没有作为一门课来开设过。但统计学也没有义务将概率论的知识包揽下来予以传授。对于概率论知识的内容,统计学基础教程只能是取我所用,仅此而已。统计学基础教程在汲取过程中,切不可照抄照转,不顾统计学的需要,不管学生的视觉效果和承受力,而应该以简单的例子来推导推断统计中所需要的原理,将概率论知识有机融合到统计学知识中,实现互补和双赢。否则,机械照搬概率等数学知识,就只会让人觉得这部分内容是杵在那儿。在下奉劝那些囫囵吞枣的教材写手们,在统计学基础教程里,如果无力将概率论知识予以有机融合,那最好就不要拿概率来吓人。当Excel出现后,一些有关统计和概率方面内容的计算,变得容易起来。作为统计初学者,知道基本原理是怎么回事,用不着穷究数学公式的证明等等,统计基本方法只要能用好用就成。
第6点,为什么要将Excel殿后?
推介Excel知识,是统计学基础教程的一个新内容。Excel知识的介绍,将使学习者感到学统计的乐趣和实在。在轻松的点击之下,计算的结果纷至沓来,靓丽的图表呈现眼前。
众所周知,Excel是微软公司出品的Microsoft
Office
系列办公软件中的一个组件,是一个电子表格软件。它是集成数据采集、数据编辑、数据图表化、数据管理和数据分析处理等功能软件工具包。在统计基础教程里,选用Excel的理由有3点:第1点,普及广。第2点,功能强。第3点,易学好用。Excel软件与Word软件一样,是Microsoft
Office
中自带的组件。可以说,我们只要能上机,就能调用Excel。Excel实用、简单、容易操作,具有计算与制作图表的强大功能,我们平常见到的很多图表,都可以用Excel来完成,我们所作的数据分析,Excel的功能已足够满足我们。与Excel相比,专业统计软件价格昂贵,要学会需花相当时间。
Excel的内容怎么推介?一般是给出在Excel操作中的详细步骤,并利用抓图工具,显示出每一步的画面。统计的计算等与利用Excel工具同步,文字步骤与上机显示的画面同步,使学习者可以一边上机,一边参考操作步骤,学用结合,直观见效。
但是,Excel的内容如何摆放?是放在书后作为附录,还是随着统计方法内容的介绍而相应推介?愚以为,既然是一种计算和制作图表的工具,不妨随着章节的递进,内容的需要而加以介绍。这样一方面可以让学习者随时体会到利用Excel软件操作的快捷和美妙,同时还可以及时加深对所学统计知识的理解。正所谓循序渐进、熟能生巧,学习者在摸索到一定火候,经过反复上机操演,有的统计内容还可以无师自通。如果把Excel的内容安顿在书后,很可能就会因为课时的短缺而删减掉这部分精华的内容。另外,集中在最后学习Excel的内容,往往要重温以前学过的知识,费时费力。更重要的是,在学习统计常识的进程里,由于Excel摆放的后置,而丢失了一路享受Excel所带来的美妙。
●新款框架
思路:统计设计
基础:数据的搜集、整理
结果:数据的基本分析
目标:认识总体的数量特征
第1,从认识角度设计统计基础教程的内容体系。根据认识总体数量特征的目的,对整个统计过程进行设计,设计中心是统计指标体系。围绕统计设计的内容,搜集数据并进行整理,在此基础上,对数据进行计算分析,计算结果有助于认识总体的数量特征。
第2,从发展的观点认识现象来划分数据的分析方法。反映现象在某一时间上的分析指标为静态分析指标,计算静态分析指标的方法为静态分析方法。反映现象在一段时间上的分析指标为动态分析指标,计算动态分析指标的方法为动态分析方法。
在静态分析方法中,介绍两种统计方法,即静态指标法、抽样推断法。静态指标法包括绝对数、相对数、平均数,分别说明总体现象的规模、对比程度和一般水平。抽样推断法划归为静态分析方法,主要考虑有两点,一是抽样推断中,只涉及样本与总体之间的关系,不涉及时间的变动。二是在静态指标之后,介绍抽样推断的方法,具有连续性。因为抽样推断的目的是利用样本指标来推断总体指标,即用样本比率(结构相对数)来推断总体比率,用样本平均数推断总体平均数,而相对数、平均数的基本计算为前面已学的内容,在抽样推断中,可根据抽样的特点和要求加以运用。
在动态分析方法中,介绍三种统计方法,即动态指标法、相关分析法、统计指数法。动态指标法和统计指数法是在一段时间内,反映现象变动的动态分析方法。而相关分析法,是建立模型进行预测的方法,这种方法是对现象未来的预测,是对现象关系的测度,故将其放入动态分析方法中。这里,要特别提出来的是:为什么要将动态数列法或时间数列法更名为动态指标法呢?主要考虑有两点:一是与前面的静态指标相呼应,便于理解和记忆。二是根据本章的主要内容来定夺。在以动态数列命名的一章里,实际上介绍的是动态分析指标的运用,如动态水平指标、动态速度指标、动态预测指标,动态数列只是计算这些指标的依据,如何计算动态分析指标才是主要内容。
依据新构建的统计学基础教程的内容体系,基于对图二的说明种种,可有以下章次安排。
表二 统计基础教程章次一览
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章 次
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视 点
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重 点
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第0章 我们相识
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激活Excel
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统计素描
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第1章 统计设计
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设计的思路
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设计的中心
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第2章 数据的搜集
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好数据和坏数据
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查询路路通
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第3章 数据的整理
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好图表和坏图表
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点击靓图表
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静态
分析
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第4章 静态指标
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统计的基本用语
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用数字说话
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第5章 抽样推断
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抽样的基本程序
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抽样法解秘
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动态
分析
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第6章 动态指标
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统计解读经济指标
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翻番等详解
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第7章 相关分析
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男子选美赛中……
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建立模型预测
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第8章 统计指数
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生活中的指数一览
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编制综合指数
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第9章
综合分析
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实例回放
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表二说明:
第0章,我们相识。本章介绍统计在个人生活中运用的实例,勾画与说明全书的章节结构,以及翻阅本书的预备知识点。
第1章,统计设计。开展调研活动,统计设计是龙头,即要进行全盘规划。通过本章学习,学习者可以运用设计原则,独立思考,体验设计的乐趣。
第2章,数据的搜集。按照设计要求,搜集数据。本章的主要内容是:调查方案的制作、问卷表的设计、搜集数据的方式方法。搜集数据是调研的基础。
第3章,数据的整理。从各种渠道搜集到的数据比较零乱、庞杂,这时就要进行汇总、整理,使不系统的数据系统化。本章的主要内容是:数据的汇总方法、表格和图形的作法。整理数据是调研的中间环节。
第4章~第9章,介绍统计分析方法。包括三类:静态分析(第4、5章)、动态分析(第6、7、8章)、综合分析(第9章)。对搜集和整理的数据,再用各种方法进行计算,就能得到更多信息,将这些数据信息,结合现象的情况进行文字分析,就得到千种百样的调研报告了。
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