統計學分析數據精選(九篇)
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第1篇：統計學分析數據范文
關鍵詞：數據分析；統計；數學；教學策略
中圖分類號：G623.5 文獻標志碼：A 文章編號：1008-3561（2017）12-0027-01
能夠根據具體問題背景選擇合適的統計圖是學生統計素養的一個重要內容，也是學生對數據分析能力的一個表征。扇形統計圖是在學生認識了條形統計圖、折線統計圖后的小學階段的最后一個統計內容，該內容增加了選擇合適統計方法的難度，使“數據分析”變得尤為重要。因此，教師在教學中要以數據為載體，以學生原有知識經驗為基礎，引導學生展開漸進式思考，探尋統計的有效方法，培養數據分析觀念。
一、引發認知沖突，點燃統計內需
學習是一種由外而內的過程，學習最大的動力來自學生心靈深處，源自于自身的認知沖突。教師在教學中創設教學情境的目的正是為了借助外部環境的刺激，引發學生的內部認知沖突，促使學生在矛盾中生成新的需要，將學習不斷引向縱深。蘇教版六年級下冊的“扇形統計圖”一課意在使學生通過聯系百分數的意義，體會扇形統計圖描述數據的特點。為了讓學生深刻領會扇形統計圖的特點，教師在教學中改變了教材的編排順序，沒有直接出示例題中的扇形統計圖，而是引導學生感知數據，造成他們認知上的矛盾沖突，點燃他們新的統計內需，逐步引出扇形統計圖。教師這樣給學生出示例題：我國陸地總面積大約是960萬平方千米，其中丘陵占9.9%、山地占33.3%、高原占26.0%、盆地占18.8%、平原占12.0%。“同學們能否根據數據設計出一個統計圖反映出我國陸地各地形分布情況？”教師邊出示條件邊提問。學生一聽說設計統計圖，馬上聯想到以前學習的內容，有的說：“我們可以畫出條形統計圖。”有的說：“我們可以設計成折線統計圖。”教師表揚了學生善于聯系舊知的意識后說：“請同學們想一想條形圖與折線圖分別用來反映什么？例題中的數據表示什么含義，可以用它們來表示嗎？”教師的提示喚醒了學生的數據意識，經過對數據的觀察與思考，學生們一致認為：“條形統計圖用來直觀反映數量多少，折線統計圖反映了數量的增減變化，這道題中的數據都是百分數，表達的是部分量與總量的關系，看來以前學的那兩種統計圖不合適。”“那該怎么辦呢？”一個女生迫不及待地問道。“是啊，我們該用怎樣的圖形來表示部分量與總量之間的關系呢？”教師故意裝作不知，“看來我們必須另找出路了。”
二、引導自主思考，點化繪制圖形
面對學生的急切心理，教師沒有直接將“扇形統計圖”推出，而是借助生活情境的觀察感悟，引導他們自主思考，摸索出扇形統計圖的特點和畫法，逐步點化學生繪制出扇形統計圖。“先請同學們來看一個有趣的拼盤。”教師邊說邊給學生展示了一張課前制作的地地形分布模型：用一個圓形塑料盤代表我國陸地總面積，在圓盤內用各種顏色的橡皮泥分別表示不同地形。教師用這個拼盤圖對學生進行暗示啟發，學生甲一點就通：“原來百分數關系可以用圓與扇形來表達，用一個整圓表示總量，用扇形表示各部分量。”學生乙補充道：“平原占12.0%，表示平原面積占我國陸地總面積的12.0%，我們可以用一個圓來表示我國陸地總面積，在圓內畫出一個扇形表示平原面積。” 教師接著說：“同學們的悟性真高，像拼盤那樣表示各部分量與總量之間關系的統計圖我們稱為扇形統計圖。下面，就請同學們自己嘗試著畫出我國陸地各種地形分布情況統計圖。”然后教師又引導學生根據各百分數的含義，討論如何繪制出各個扇形。學生丙聯系圓心角的知識道出了平原部分的畫法：“一個圓是360°，360°的12.0%是43.2°，在圓內畫出一個圓心角是43.2°的扇形就表示平原的面積了。”在學生丙的引領下，同學們迅速算出其他扇形的圓心角度數，并畫出了完整的扇形統計圖。
三、引領梳理反思，點醒對應思想
為了實現“教是為了不教”，教師在教學中經常引領學生梳理思路，反思學習得失，總結學習經驗，使他們獲得了質的提升。在學習“扇形統計圖”一課的過程中，由于有了先前基于數據分析的精心引導，學生親歷了統計方法的選擇與統計圖的繪制，對扇形統計圖的特點和作用了然于心，讀懂扇形統計圖自然不成問題。因此，在組織學生對統計圖中的信息進行簡單分析之后，教師增設了一個“回顧反思”環節，讓學生回顧整個統計活動經歷，使學生懂得了不同的問題背景需要用不同的數據分析方法，各種統計圖的選用必須與數據意義相適應。如反映數量增減可選擇折線圖，要表達數量多少可選用直條圖，要反映各部分量與總量之間的百分比關系可選擇扇形統計圖。高年級學生的類比分析能力比較強，教師讓他們通過簡要梳理與反思，能使他們明晰數據分析方法的選擇的重要性，對數據分析方法的選擇有清晰的認識，進而點醒他們的數學思想。
四、結束語
總之，統計教學是一個系統而完整的活動過程，從對問題背景的理解、對數據的解讀、對統計方法的選擇，再到圖形的繪制等，這一切都離不開科學嚴謹的分析。數據分析是統計的核心，教師在統計教學中應以數據為核心，引領學生在科學分析中選擇出合適的統計方法，從而圓滿地完成統計任務。
參考文獻：
第2篇：統計學分析數據范文
[關鍵詞]數據結構；算法；數據元素；系統應用
中圖分類號：TP311.52 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）22-0102-01
1 引言
隨著計算機技術日新月異的發展，程序可視化教學在教育和教學中已經顯示了明顯的優越性。所謂可視化教學，是指在計算機軟件與多媒體技術的幫助下，將一些抽象、深奧、復雜的事物以及發展過程，用仿真化、虛擬化、實體化的方式，在教學方法中顯現出來。可視化教學應用方便，可以使計算機學習者直觀地觀察、體驗并利用這些可視化的知識模型，從而使計算機學習者較為輕松地進行課程的學習，對計算機學習者的認知能力與創新能力都會有較大的提升。
可視化教學應用于數據結構算法教學當中，可以改變傳統教學方法中的枯燥乏味局面，吸引計算機學習者的注意力。可以將文字、數據、圖片、源代碼等其它多媒體動態地融合在一起，豐富算法的執行過程。可以讓計算機學習者體會在大量不同的數據結構下，算法執行效率的差異。計算機學習者也可以充分的利用自己的課余時間進行自我學習，通過可視化教學軟件研究算法的執行過程，培養計算機學習者自主學習的能力。
2 數據結構與算法系統的需求分析
傳統的數據結構與算法教學方法中，有些算法的執行過程比較抽象，教師為了講解一個算法往往需要輔助大量的圖形示例。常規的板書和一般的幻燈投影授課均難以有效地展示這種抽象性和動態性，容易造成教學的低效和學時膨脹。有一些學校看到了弊端，苑⒊雋聳據結構教學網站供計算機學習者學習和交流；也有一些學校則開發出了可視化數據結構教學演示系統，將數據結構中算法的執行過程直觀展示在用戶面前。整體上看，這些系統在一定程度上促進了用戶的學習，但還存在著一些不足，如系統以“教”為中心而設計，缺乏以用戶為中心的人機交互理論的指導，學習者與軟件的交互機會少且單一。因此，一個供用戶自主設計算法，在實踐環節上進行創新，提出自己的見解和設計，并得以驗證，從根本上和底層次上深化對數據結構與算法的理解的學習平臺的苑⒂任重要，互聯網支撐的數據結構與算法學習系統將解決這個問題。系統能夠讓用戶熟悉數據結構課程的核心理念，掌握相關算法內部的運行機制。本文在研究數據結構模塊的基礎上，將開發一個數據結構與算法學習系統，聯動演繹各數據結構模塊是如何有機結合的，并為用戶提供自主設計算法的接口，這也是本系統區別于其他系統的一個創新點。
本文提出的數據結構與算法學習系統的設計目標為：系統良好的交互界面，包含數據結構各功能模塊的算法演示，各模塊詳細信息查看，利用計算機圖形界面技術，提供良好的用戶界面。系統實現一系列數據結構的算法，用戶能實時查看算法圖形動態演示過程，并提供各算法和數據結構的詳細中間結果信息，幫助用戶進一步理解算法的執行過程和效率。系統不僅可以為用戶展示數據結構算法的執行過程和中間結果，還提供編程接口讓用戶實現自定義算法，并對該算法進行測評，以圖形界面的方式展示在用戶面前。系統具備良好的穩定性，采用了多種安全機制確保服務器的穩定運行，保證了系統的安全可靠。充分運用面向對象的設計思想來設計系統模塊，使其具有良好的擴展性，方便系統的后期維護和擴展。
3 數據結構的系統總體架構
系統采用典型的三層架構作為開發模型，本系統的三層架構主要劃分為客戶端、服務器端和服務資源層。系統客戶端是一個瀏覽器，顯示用戶的使用界面，不同的用戶通過瀏覽器向服務器端發送請求，然后接收服務器的返回信息展示在用戶界面上。服務器層位于系統的服務器端，包含了數據庫服務器和應用程序服務器，它提供了數據支持，實現了算法引擎和代碼測評，算法引擎提供了經典算法的演示和用戶自定義算法演示，代碼測評負責對用戶提交的源代碼進行測試，并生成y試數據。服務資源層位于系統的服務器，它提供用戶經典算法庫和可視化類庫，經典算法庫包含了相關的代碼以及算法演示的全過程，可視化類庫提供用戶的一些畫圖操作，讓圖形界面的演示更為美觀。
優秀的系統必須能夠滿足系統的擴展和維護需求，數據結構與算法學習系統三層架構側重于設計的簡單化，簡化客戶端的功能，將復雜操作置于服務器端。系統的客戶端，也就是瀏覽器層，僅僅用來顯示用戶工作界面和執行一些畫圖操作。系統的客戶端是前臺用戶瀏覽器，顯然，瀏覽器不會對測評系統產生任何影響，只要客戶端瀏覽器支持環境就可以運行該系統，而目前的瀏覽器都對其進行了支持。不管客戶端有多少不同種類和數目，都不會影響系統的完善和后期維護，這樣就減輕了系統開發和擴展維護的難度。另一方面，系統服務器端承載了絕大多數的負載，基于此情況，服務器端的配置就必須要合理，后臺服務器的一個小小的錯誤都有可能對系統測試服務造成不可預計的影響，因此，保證系統服務器端的安全穩定運行是十分關鍵的。
在本系統的三層架構中，利用基于面向對象的方法進行系統的苑，按照系統需求對服務器做了不同模塊的劃分，主要分為三個部分。分別是數據庫、算法引擎和代碼測評程序。數據庫為用戶提供數據支持，能夠滿足用戶對數據的增加、修改、刪除、更新等操作。算法引擎負責對算法進行解釋，給用戶提供算法的演示功能，并能夠將用戶按照系統要求編寫的代碼轉變成圖形方式展示在用戶面前。代碼測評程序主要對用戶提交的源代碼進行完整的測評，其中包括源代碼編譯，源代碼測試和程序監控等。對于服務資源層，包括兩大部分，分別是經典算法庫和可視化類庫。經典算法庫包含了數據結構九大章節的數據結構模型和相關的算法，供算法引擎調用，在客戶端上展示出來。可視化類庫提供了一系列的數據結構畫圖操作，使算法的演示過程顯得生動形象。
服務器層用分離可縮放結構，算法引擎部分與代碼測評程序兩者沒有直接交互。本文設計的系統將算法引擎與代碼測評分離開來，測評模塊用多線程處理機制，極大的提高了系統的響應速度，雙方通過數據庫進行~合。這種結構的設計也使得測評模塊的復雜性有所降低，首先，測評模塊易于維護，不同模塊的修改不會對其他的模塊造成影響，其次，利于系統的負載均衡。如果算法引擎和代碼測評在同一臺服務器運行，當同時測試的用戶比較多的時候，非常消耗服務器資源，容易照成服務器負載過重。用了分離可縮放結構，代碼測評系統就可以單獨的放在另外一臺服務器上，專門負責源代碼的測評工作，甚至可以放在一個集群上，有效地提升系統的運行效率。通過對系統進行分層，能夠使得系統的各大模塊之間沒有強的Q合，彼此之間相互聯系卻不會相關干擾，使得開發過程方便快捷，對以后的維護和擴展也有著極大的好處。
參考文獻
[1] 在線學習系統的設計與開發[J].李萍.電子世界.2013（13）.
第3篇：統計學分析數據范文
【關鍵詞】數據分析；實踐；統計
中圖分類號：G635.5 文獻標識碼：A 文章編號：1671-0568（2015）36-0122-01
我國相關教學制度規定，在數學教學中，必須重視對學生空間觀念、數據分析觀念及推理觀念等的培養。數據能夠幫助學生正確判斷學習及生活中的相關問題，從而做出正確抉擇，數據現已充斥著整個社會，因此，現代公民必須重視對數據分析、數據收集及數據整理等能力及觀念的培養，從而提升自身決策的合理性與準確性，實現數據的有效傳輸與表達。
一、數據分析觀念內涵
數據分析觀念主要是指現實生活中人們在解決相應的問題時，需要對與問題相關的數據等進行調查研究，同時，通過對相關數據的分析理解其中的內涵，找到解決問題的方法。在數據分析過程中，同樣的數據有多種數據分析方法，這就需要相關人員根據相關問題的具體要求選擇合理的分析方法。數據分析是統計的核心要素，因此，數據分析內的相關要素及相關內涵主要包含以下幾個方面：
1. 具有數據相關意識
數據的應用充斥著人們的現實生活與學習，要合理、準確地解決現實問題需要有數據意識。在解決問題之前，需要對信息及數據進行收集，同時，學生根據數據提煉內部的相關信息及有效數據，幫助學生高效解決相關問題。
2. 選擇合理的數據搜集與分析方法
分析與整理相同數據具有多種分析方法，這就需要學生對相關問題進行分析從而選擇最合理的方法。例如，在對數據統計中的統計圖表進行繪制時，往往具有多種圖表表現形式，但是學生在進行相關統計圖表選擇時會選用最佳的統計圖表，如在對相關數據中的數量關系進行統計時，則可選用條形統計圖，若表現各數據在整體數據中所占比例時，則可選用扇形統計圖。
3. 通過數據分析體驗隨機特征
數據的隨機性主要是指在解決同一問題時，其收集到的數據可能存在差異性，另一方面是指足夠的數據中具有相關規律。例如，探究數學學習中關于學習知識點需要用多長時間時，就可以對數據進行統計。在統計過程中，會發現每天的知識點、學習時間具有差異性，但在多次試驗之后便可發現其中的相關規律。數據雖然具有隨機性，但在多次試驗驗證后其數據又具有相對穩定性。
二、在統計教學中培養學生數據分析觀念的途徑分析
1. 引導學生基于現實參與數據收集及分析活動
在統計學教學中，教師可以積極引導學生參與數據收集及分析活動，促進學生數據分析意識及分析觀念的形成。學生數據分析觀念的養成首先需要數據分析意識的養成，學生在遇到困難時，可產生利用數據解決問題的意識，因此，教師在具體教學中可依照實際生活設計具有現實意義的數學實際情境，這樣可以最大限度地激發學生完全投入到統計活動中，使學生通過實際情景對數據進行收集、整理、分析并做出解決問題的最終決策，通過在活動中的實際體會逐步促進自身數據分析觀念與分析思維模式的養成與提升。
2. 重視情感作用，激發學生的求知欲望
在統計教學中，學生良好的學習情緒以及強烈的求知欲對其學習進步以及智力開發具有非常重要的影響，在數據分析觀念的培養過程中，重視對學生情感的教育與引導可使學生盡快進入學習狀態，營造輕松、和諧的教學氛圍，將學生帶入教學情境中，不僅有利于教學工作的開展與教學任務的實現，同時還有利于良好師生關系的形成。
在“統計”課程教學之前，教師在課堂中可以進行情境創設。例如，周末組織班級學生外出郊游，要求學生思考郊游的地點及郊游活動應怎樣選擇。此時，學生因聽到有關游玩的話題比較興奮，便積極地展開討論，教師再對學生進行統計課程帶入教學，這樣，不僅使得課堂變得生動、活躍，使學生的積極性增強，為課程的展開創造了良好的環境，使教學內容更易開展。
3. 引導學生掌握數據收集、整理及分析等方法
在數學統計學教學中，常用的數據收集方法一般為直接獲取數據的方法，包括實驗、調查，等等，同時也包括資料翻閱等間接獲取方法。收集數據工作結束之后，需要對看似雜亂的數據進行整理、分類，在對數據進行描述時，常用的方式主要有計數、統計圖等，因此，需要學生認識條形統計圖、扇形統計圖及折線統計圖等統計方法，并運用以上方法對數據進行有效分類，同時還可運用自身語言知識解釋其含義，分析數據主要是指對數據進行簡繁分析并達到交流作用。數據分析過程是復雜的思維分析過程，在問題解決的過程中，教師應引導學生根據問題的具體情況選擇合理的分析方式，從而使學生在學習中不斷完善自身的想法并實現對數據分析方法的有效掌握。
例如，對班級學生身高進行分析與相關問題探討：某小學某班級中學生的身高在134～160cm之間，學生根據班級身高記錄單對班級中學生的身高進行分析統計，從而得出學生中最低身高為134cm，最高身高為160cm，若要選擇參與跳高的運動員時，學生可以通過數據進行探討，并對學生的身高按照從高到低的順序進行排列后選出多名身高最高的學生，之后再對整理數據的作用進行相應分析。
4. 引導學生重視數據隨機性，使學生全面認識數據
教師在對學生進行數據分析觀念的培養中，需要選擇適當的問題對學生進行數據隨機性體驗。例如，在對學校校門口一天之內各個時段的人流量統計活動中，教師可引導學生選用合適的方式進行人流量的統計與記錄，同時在開展該活動中，學生還應考慮數據的有效性及數據所需時間，等等，引導學生在所監測的不同數據中找尋相應規律，最終順利解決問題。
在數學統計教學中，學生數據分析觀念的培養，是統計學與概率學教學的開展基礎，同時也是數學問題解決的有效觀念之一。在對學生進行數據分析觀念的培養中，教師應重視對學生具體實踐教學的開展及數據統計方法的教授，使學生選用最合理的數據整理、分析等方法，從而促使學生數據分析統計思維的養成，實現數學教學的最終目標。
參考文獻：
[1] 范明明.中小學生數據分析能力的培養研究[D].武漢：華中師范大學，2014.
第4篇：統計學分析數據范文
關鍵詞：大數據；統計學；前景
一、引言
在現如今的社會，無論是干什么都離不開信息。小到穿衣吃飯，大到國防軍事，每一樣都需要信息才能完成。信息是一個名詞，圍繞著它有信息的產生、信息的處理加工、信息的傳遞、信息技術的發展等等的一系列環節。所以在現代社會信息就如同一個核心細胞，其他細胞的工作都是圍繞它展開進行的。我們對信息一定要敏感而精準。
二、何為大數據時代
大數據最初是由麥肯錫公司所提出來的，它在物理、生物、化學、金融、通訊行業出現并存在已經有一段時日，但它真正為人們所熟知認識卻是因為互聯網行業的飛速發展。人們總是用它來表述現時代是一個信息爆炸、海量、共享的時代。現如今一個決策的出臺不再是憑借昔日的經驗和感覺，而是數據的收集、整理、處理、分析所得出的結論。這就表示了一個新的時代，也就是信息數據時代的到來，經濟、商業、金融、貿易等多個領域，信息已經成為主宰。這就是大數據時代，也是信息的年代。
三、統計學專業基本概況
統計學，從名稱來看貌似是一個新興專業，其實不然，它是一門非常古老的學科。它最早始于希臘雅典的亞里士多德時代，距今已有兩千多年的歷史。統計學是通過對數據信息的搜索、整理、分析、描述，以達到窺測所測對象的本質的目的，它是預測對象未來性的一門綜合性科學。運用到了大量的數學和其他學科的專業知識，它的使用范圍幾乎涵蓋了社會科學和自然科學的各個領域。統計學家王見定的研究已經說明了數理統計學永遠打不敗社會統計學，所以在以后的發展道路上，將是社會統計學與數理統計學共存與互補共同前行的模式。
目前作為高校所開設的一門學科，統計學專業主要有一般統計、經濟統計兩類專業方向，它所培養的是具有良好的數學、經濟學素養，熟練掌握統計學的基本理論和方法，熟練地運用計算機分析數據，在企業、事業單位、經濟管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作的專業型精英類人才。
四、如何很好發展大數據時代下的統計學專業
首先從上文的論述中我們可以得出以下結論：統計學的技術手段是，搜索、整理、分析、描述數據，它的目的是預測、推斷檢測對象的本質，它是一門綜合性非常強的科學性學科。從它的使用廣度上來看，它幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。所以統計學的“勢力”非常大。
而統計學所依賴的基礎則是數據，傳統的統計學中數據的收集主要包括實驗數據、調查數據以及各種途徑收集到的第二次數據。但是在經過一段時期的實踐后人們發現這種方法得到的數據經常會存在一定范圍內的誤差，這對樣本的客觀性是一個根本上的影響，同時樣本選取結果產生影響，因此傳統的數據收集方法很難適應統計學的飛速發展的需要。從這個層面上來說，大數據的出現是科學發展到一定階段的必然結果。因此大數據的產生和統計學的發展有著密不可分的關系。從另一面來看大數據的出現也是統計學中的核心環節實現，也就是數據的采集實現了大幅度的跨越。大數據時代的到來意味著檢測對象的任何數據都能應用到統計過程中，打破了數據采集處理的局限性，再加上精準、合理的統計處理方法，使得統計結果將更具有代表性和說服力。
同時大數據、統計學、云計算技術三者的強強聯合，預計未來的統計學勢必會發生革命性的變革。大數據將對未來產生深刻影響，目前可以預見的統計學未來發展的前景有以下兩個關鍵的點：第一點是在數據中科學性將和數據本身形成聯盟。數據科學獨立門戶成為一門專門的學科勢不可擋，數據的重要性不言而喻。統計學也將乘浪前行迎來新的發展的奇跡。對于數據平臺，也將實現跨領域共享，最終將數據的共享擴展到企業層面，成為未來產業的一員。第二點則是數據的管理處理的競爭力大大增強，數據管理成為企業競爭力中的核心競爭力，直接關乎財務表現。數據資產是一個企業的核心資產，這個理念會逐步深入人心。之后，企業對于數據管理便有了更加精準的定位，企業就會將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關。屆時，統計學的相關知識將會有大作為，每一位統計學專業的學生的就業前景將是不可估量的。統計學的發展前景也是一片大好，大數據、云計算、統計學三者則是珠聯璧合，我國乃至全世界的信息技術又會迎來新的浪潮，并且是一浪高過一浪，讓我們拭目以待。
五、結束語
本文就大數據，統計學二者的定義、概念首先做了介紹。其次是對統計學和大數據包括云計算在內的聯合后的優勢，以及未來的發展前景做了合理的分析與預測。數據時代已經起航，我們每一個人萬萬不可落后，我們要追趕信息技術的時代潮流，乘風破浪，迎難而上。為我國信息技術的發展增磚添瓦，為實現自我的價值奮斗不息。
參考文獻：
[1] 薛艷.大數據時代統計學專業教學體系的改革[J].教育教學論壇，2015（4）：110-111.
[2] 周茂袁.大數據時代統計學專業教學改革的初步探索[J].教育教學論壇，2015（35）：105-106.
[3] 李政，趙彥云.適應大數據時代的美國統計學大學教育（下）[J].中國統計，2015（4）：24-25.
第5篇：統計學分析數據范文
關鍵詞：數控系統數據備份與恢復；單元教學設計；一體化教學
中圖分類號：G712 文獻標識碼：A 文章編號：1672-5727（2013）04-0099-03
當前，中國職業教育已經從規模擴張走向內涵建設，如何提高職業課程教學質量成為職業院校教學改革的最緊迫問題。一體化教學模式由于體現了現代職業教育教學理念，受到教師廣泛關注和深入研究。所謂一體化教學，簡單地說：就是“教學練”一體化。一體化教學通過充分利用現代教育技術，將理論、實訓等教學內容一體化設置；授課過程與實習操作有機結合起來；教室與實訓場地等教學條件一體化配置；教學設備與先進教學理念有機結合；知識、技能與素質等職業要求一體化訓練，由此形成融知識傳授、能力培養、素質教育于一體的一體化教學模式。
下面通過《數控機床裝調與維修》課程的《數控系統數據備份與恢復》單元進行教學設計，對一體化教學組織實施的實踐進行探索。
教學設計
教學設計主要包括學習分析、教學目標、教學內容、教學過程、學習評價等方面的設計。
基本信息
適用專業為數控設備應用與維護；適用課程是數控機床裝調與維修；教學對象為技校二年級學生（高中起點）；所需學時是4課時。
學習分析
教學內容分析 學生通過采用恰當的方式對數控設備的數據進行備份與恢復，從而獲得數控設備數據和相關軟件方面的知識及操作技能。該內容具有以下特點：（1）來源于數控機床裝調流程中非常常見的工作任務；（2）是數控維修中使用最多最快捷的維修手段之一；（3）是國家職業標準考核內容；（4）是實訓過程中必不可少的一環；（5）通過完成項目任務，讓學生理解數控設備數據及相關軟件的含義和作用。
學習者特征分析 學習起點知識和能力：學生對數控系統的硬件、軟件組成已建立概念；具備計算機應用的知識；但缺乏英語閱讀理解能力，在學習中遇到英文信息有發怵情緒。學習態度情感：技校學生動手的愿望甚于動腦。
學習重點及教學方法 重點內容：在各種工況條件下，采用正確的方式進行數控設備數據的備份與恢復。教學方法：（1）教師引導學生通過各種途徑查閱所需的技術資料；（2）教師通過講授、示范操作引導學生掌握數控設備數據的備份與恢復步驟。
學習難點及其化解方法 難點內容：理解人機交互過程中出現的英文信息。化解方法：對于完成任務過程中碰到的語言問題，采用收集相關語匯，教師集中講解的辦法。
教學目標設計
能力目標 （1）能說出數控設備數據類型、功能、存儲地點、各種備份與恢復方式；（2）能夠確定在特定工況條件下采取何種數據備份與恢復方式；（3）能夠在教材、學材、教師的幫助下或利用網絡資源，在各種工況條件下，采用正確的方式進行數控設備數據的備份與恢復；（4）具備根據設備操作和維修說明書（含英文版）完成故障診斷與維修任務的能力，并且能夠按照崗位工作規范要求進行工作。
知識目標 （1）了解除數控設備數據類型、功能、存儲地點；（2）掌握基于存儲卡的數據備份與恢復方式；（3）掌握基于RS232通信的計算機數據備份與恢復方式；（4）掌握數據通信知識。
學習目標框圖 學習目標設計在層次上從低到高，體現了知識的再現、重組、遷移和應用；在維度上反映了專業能力、方法能力和社會能力的結合，見圖1。
教學內容設計
教學理念 做學合一，讓學生經歷完整的工作過程。做的內容：用不同的方式進行數控設備數據備份與恢復，完成調試或維修任務；學的內容：數控設備數據類型、功能、存儲地點、兩種備份與恢復的方式、數據通信知識。
教學順序 在數控系統的連接與調試實訓之后，機床典型故障診斷與維修之前進行。
能力訓練任務及案例 以不同工作（故障）情形為本項目任務的載體：情形一：系統出現CNC報警；情形二：系統出現輔助功能動作不正常；情形三：系統增加了新功能；情形四：新功能調試后，重新進行數據備份。根據以上四種情形，設計4個工作任務：（1）系統出現350報警（同步軸設定錯誤），請恢復系統正常；（2）系統出現面板失效，請恢復系統正常；（3）系統增加了刀號錯誤信息程序，請備份新的系統數據；（4）在FANUC LADDER Ⅲ環境下編制集中程序，請調試功能正常。
教學組織
教學情境 技校二年級的40名學生。配置有10套數控裝調維修裝置的一體化教室。
學習材料 （1）教師自編的《實訓指導手冊》（電子版）；（2）劉江主編的《數控機床故障診斷與維修》（高等教育出版社，2007）；（3）北京發那科機電有限公司的FANUC 0i-D/0i Mate-D 簡明聯機調試手冊（2011）。
教學準備 （1）教師制作PPT、自編學習材料；（2）調試教學設備。
教學方法 采用行動導向的教學方法，工作任務實施過程如圖2所示。學生5人一小組，組內各任務的時間分配、人員分工由小組長決定。
教學過程設計 根據設定的教學內容，圍繞解決怎樣教和怎樣學（做）的問題，將“做”的工作過程轉化成教學過程，體現以學生為中心、行動導向、做中學的教學理念。具體見表1。
學習評價設計 學習評價設計要有利于促進學生專業能力的形成和職業能力的提升。根據教、學（做）的教學目標，參照崗位職業能力要求，進行評價項目、評價標準、評價方式等學習評價的設計，解決教的怎樣和學（做）的怎樣的問題，體現學習評價的科學性、合理性和可操作性。參見表2。
“6+2”原則是一體化教學的核心理念。其中的“6”指的是：（1）工學結合、職業活動導向；（2）突出能力目標；（3）項目任務載體；（4）能力實訓；（5）學生主體；（6）知識理論實踐一體化的課程教學。“2”指的是：（1）某些課程教學內容（如德育內容、外語內容等等）必須更注意采取“滲透”到所有課程中去的方式，而不僅依賴集中上課的方式；（2）對于職業能力中的“核心能力”，如自學能力、與人交流能力、與人合作能力、解決問題能力、信息處理能力、創新能力、數字應用能力、外語應用能力等，必須更注意采取“滲透”到所有課程中去的方式，而不僅僅依賴集中培訓等上課方式。
由于一體化的教學模式契合了當下職業教育的現實訴求，體現著職業教育的實踐性、開放性、實用性，是一種行之有效的教學模式。一體化教學過程和教學評價較以往均有了很大的變化，對教師的職業教育能力也提出了較高的要求。
參考文獻：
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[2]戴士弘，畢蓉.高職教改課程教學設計案例集[M].北京：清華大學出版社，2007.
[3]巨明慶.關于“一體化教學”問題的研究[J].職業教育研究，2010（s1）.
第6篇：統計學分析數據范文
關鍵詞：地質統計學 微量元素化學分析 應用研究
中圖分類號：P628.2 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）07（c）-0098-01
微量元素地球化學是半個世紀以來迅速發展和廣泛應用的地球化學分支。由于同位素稀釋質譜法、中子活化分析、Ber thelot-Nernst分配定律等方法的成功應用，在多種地質過程中微量元素分配演化的定量模型得以實現，也使得微量元素化學分析被系統地應用于解決各類地質問題，成為指示巖石成因的典型標志。20世紀70年代以后，微量元素地球化學的討論從定性認識上升成為定量分析，發展方向也變成微觀、宏觀同時發展，經常需要對地球化學中的主量元素、稀土配分、微量元素等進行定量化學研究和數據分析，此時，一些相關的地質統計方法就變得非常重要和實用。在微量元素化學分析中，地質統計學的各類統計方法作為對地質客觀現象相關數據進行定量分析的重要工具，提供了諸多有效的數據分析途徑。應用地質統計學對微量元素化學分析進行處理，能為研究工作取得客觀成果提供科學的定量依據。
1 地質統計學與微量元素化學分析相關理論知識簡述
1.1 地質統計學
地質統計學是20世紀60年代興起的一門數學地質學科分支，它的出現始于解決礦產普查勘探、礦山開發設計以及礦山開采整個過程中各種儲量計算和生產誤差估計問題。后來，地質統計學逐漸在油氣勘探開發、采礦、水文以及環境科學領域中得到廣泛應用。近年來，地質統計學作為一門新興的科學，在地質領域的發展非常迅速，其應用前景的廣泛性和模型計算的實用性受到地質學家的高度重視。
1.2 微量元素化學分析
微量元素化學分析是地球化學的分支學科，主要研究自然物質和自然體系中微量元素的分布規律、存在形式、活動特點、控制因素及其地球化學意義。一般意義上講，微量元素是指除了O、Si、Al、Fe、Ca、Na、K、Mg、Ti這九種組成99%的地殼和地幔質量之外的80余種元素。當然，這里所指的微量元素是相對而言的，在一個體系中它可能是微量元素，但在另一個體系中卻可能是常量元素。
1.3 地質統計學在地球化學領域的應用現狀
近幾十年年來，地質統計學對地球化學的相關研究中起到了極大的輔助和推進作用。應用地質統計學相關統計方法能夠將大規模原始地球化學數據群體中隱藏的重要信息提煉和挖掘出來，進行分類和解釋，繼而被廣泛地應用在地質找礦、科學研究等各個領域。在地球化學中主量元素、微量元素、稀土配分化學分析等領域的研究中，豐富的地質統計學方法對圈定和評價地球化學異常、提取地球化學找礦信息常常起到決定性的作用。本文則主要研究地質統計學在微量元素化學分析中的應用研究。
2 地質統計學在微量元素化學分析中的應用研究
2.1 方法討論
聚類分析是通過某種距離的測算將數據對象的集合分為類似的對象組所形成的若干個類，其中運用到了降維思想，在對樣品和指標進行分類，采用物以類聚的原理進行的一種多元統計分析方法。在地質找礦領域，聚類分析是研究元素在成礦活動中地球化學行為相似程度的一種有效方法，一般從數字分類角度進行分析。對于這種方法的運用，我們可以借鑒現有的成果和理論進行分析和應用。R型聚類分析是聚類分析方法的一種，原理是以變量之間的相似程度為基礎，將變量分成不同級別的類。R型聚類分析是研究成礦活動中地球化學微量元素行為相似度的一種有效方法。通過對某些礦石或巖樣的微量元素數據進行R型聚類分析，可以得出元素組合特征并將其分類，對元素之間的親疏關系進行判定，進一步為劃分礦化階段、成礦元素遷移和富集的判斷以及礦床成因等問題的研究提供判斷依據。
2.2 案例研究
通過對高松山礦區內巖礦石樣品的微量元素數據進行R型聚類分析后，可以得到圖1中顯示的分類的結果，即，在相似水平的相關系數等于15時，可以把微量元素分成7個類別，分別是：（1）W、Cu；（2）Sn；（3）Au、Ag、As、Sb、Pb、Mo；（4）Bi；（5）Hg；（6）Co、Ni、Mn；（7）Zn。這7個類別之間沒有顯著的相關性，說明礦床成礦具有多期次性和復雜性。從圖中還可以看出，Au不僅和Ag有著強相關關系，而且還和As、Sb、Pb相關。而Au元素與Ag之間有非常密切的關系，當γ=2.5時它們聚成了一類，相關性比較強，同時Sb、As、Pb和它們之間都存在相關性，說明Au、Ag、As、Sb、Pb、Mo之間具有親緣關系，預示著伴隨著多金屬硫化物的形成Au 成礦并且富集。因此，我們可以以Sb、Pb、Ag、As作為礦區找金的近程指示元素。
3 結論
本文采用地質統計學中一類常用方法，R型聚類方法對高松山礦區的銅多金屬礦進行了微量元素組合上的分析研究。統計分析結果使我們對高松山金礦床巖礦石微量元素的數據結構的特點有了清楚的認識。各元素組合具有疊加出現的特征，表明礦床成礦具有多期多階段或成礦物質多來源的特征。分析結果表明Au與Ag、As、Sb、Pb等中低溫元素相關非常大，但是和W、Co、Sn、Mn、Ni、Zn等中高溫元素之間的相關性較差。
地質統計學在地球化學其它領域，比如常量元素分析、稀土元素分析中也有廣泛的應用，筆者認為，采用類似的統計方法對不同類數據的分析是進一步拓展地質統計學在地質科學中應用性的前進方向。
參考文獻
[1]趙倫山，張本仁.地球化學[M].地質出版社，1988，6.
第7篇：統計學分析數據范文
關鍵詞 阿托品 青少年 近視性屈光異常 療效
對于青少年患者來說，由于身體處于生長發育階段，眼部的屈光系統也為完全穩定，不適于手術治療，于是臨床將研究的目光投向藥物治療［1］。本研究就此展開，使用阿托品滴眼液治療患者20例，對臨床數據進行回顧性分析，現將研究過程匯報如下。
資料與方法
2010年2月～2011年2月收治青少年近視性屈光異常患者40例，男28例，女12例；年齡14～19歲，平均15.4歲；經入院檢查，假性近視14例，真性近視16例，混合性近視10例；屈光度+0.25D～-3.00D，平均屈光度-2.56D。按照治療方法將患者分為兩組，對兩組患者的性別、年齡、近視類型及屈光度進行比較，經統計學分析，P=0.053＞0.05差異無顯著性，具有可比性。
病例納入與排除標準：⑴納入標準：①經診斷為近視患者；②年齡14～19歲；③阿托品散瞳驗光屈光度-3.00D～+0.25D，或矯正視力不低于1.0的患者；④愿意接受治療且愿意參與研究，并簽署《知情同意書》的患者。⑵排除標準：①有嚴重的眼部并發癥及遺傳性近視患者；②伴有其他眼部或全身疾病的患者；③伴有混合性散光的患者；④不愿接受研究及不能堅持治療的患者。
治療方法：根據分組對患者進行治療，對照組患者不進行治療，觀察組患者使用阿托品滴眼液滴眼治療。整個治療過程按如下操作進行：①治療前向患者講明使用阿托品滴眼液的療效、不良反應、注意事項及治療時間等，讓患者做好心理準備，配合治療；②使用1%的阿托品滴眼液予以滴眼治療，按1滴/次，3次/日，滴藥后按壓淚囊區5分鐘，連用3天。3個月后重復治療1次。治療6個月后進行療效評價［2］。
統計學處理：將兩組患者的臨床數據進行收集，并采用SPSS13.0軟件進行統計學分析。采用t檢驗，當P＜0.05為差異有統計學意義。
結 果
研究對象按照上述方法治療6個月后進行療效評價：⑴將兩組患者治療后的數據分別與治療前的數據進行比較發現：①對照組治療后各類型近視的屈光度較治療前均無明顯改善或略有增大，經統計學分析，P=0.053＞0.05不具有顯著差異性；②對照組治療后各類型近視的屈光度均較治療前有明顯改善，經統計學分析，P=0.038＜0.05差異具有顯著性。⑵對治療后觀察組和對照組的屈光度按假性近視、真性近視、混合性近視分別進行比較，觀察組均有明顯優勢，經統計學分析，平均P=0.032＜0.05差異具有顯著性。具體數據比較，見表1。
討 論
阿托品應用于對青少年近視眼屈光異常的治療已有很長的歷史，大量臨床實踐了它的療效，最新研究證實阿托品治療青少年近視與藥物的濃度有關，0.5%～1%的阿托品溶液滴眼能使青少年近視中止，而0.1%的阿托品只能減緩近視的進展［3］。但是由于阿托品具有一定的不良反應，在臨床使用中需要采取間斷而有規律的給藥方式，以緩解藥物的不良反應，同時確保藥物的治療作用。
通過研究數據結合臨床相關研究結果，證實阿托品治療青少年近視性屈光異常具有顯著的療效。
參考文獻
1 張慧芝,陳梅.長期應用阿托品治療青少年近視療效及機理［J］.眼科新進展,2009,11:851-854.
第8篇：統計學分析數據范文
（大連大學，遼寧 大連116622）
摘 要：統計學思維與方法已滲透到生物學、農學、藥學及臨床實驗等，但許多生物醫藥學專業學生對統計學重視不足，影響了學生在科研工作中應用統計學的科學性和嚴謹性。文章根據生物醫藥學專業特點，重新定位統計學課程目標，設計適當的實踐教學環節，并提出生物醫學專業學生統計素養的培養路徑。
關鍵詞：統計素養；生物醫藥；路徑
中圖分類號：G640 文獻標識碼：A 文章編號：1002-4107（2015）06-0088-02
統計學的應用越來越廣泛，被譽為“科技工作者從事科學研究的工具和手段”[1]，現在，統計學思維和方法學已經滲透到理工農醫及社會科學等各學科的研究和決策之中。生物學、農學、生物產品工程工藝條件、藥物生物活性實驗及臨床實驗等都尋求統計學家的合作，美國國立衛生研究院（National Institutes of Health，NIH）的基金申請明確要求生物醫學科研項目要有統計人員參與，生物或藥物實驗及產品內容都需詳盡的統計設計與分析。
實際工作中，很多生物學、醫學科研工作者對統計學的作用重視不足，突出表現在分析時盲目套用分析方法，對分析結果輕描淡寫，把統計學當作簡單的修飾工具，甚至把整個統計分析過程變成一個黑箱，那就有可能垃圾進，垃圾出（garbage in，garbage out），嚴重影響了統計學應用的科學性和嚴謹性[2]。為此各高校生物醫藥學相關專業均十分重視培養學生的統計素養，注重統計課程教學方法、教學手段及考核方法等[3-5]，以期通過本課程教學，為學生以后從事相關領域的科研或工作打下良好基礎。
筆者所在學院的生物工程、生物技術和制藥工程三個本科專業都開設了這門課程，今后這些學生將繼續從事本專業研究及生產實踐工作，生物或醫藥統計學課程將作為重要的工具課，對這些學生的專業課學習和畢業論文設計及將來從事相關專業的工作十分重要，但這些專業的學生數學基礎較差，甚至有的學生談“數”色變，提高學生統計素養也因此難度增加。筆者通過教學實踐和調查問卷相結合，根據學生特點和課程特點，從主觀和客觀兩方面尋找存在的問題，對如何提高生物醫學專業學生統計素養提出一些思考。
一、增加主動性——樹立數學應用意識，降低難度
課堂教學和調查問卷結果均顯示多數生物醫學類的學生對數學、概率論統計等相關課程興趣不濃，很多學生是因為學分或學院要求等才選修本課程。盡管大于70%學生認為高等數學和概率統計學很重要，認為統計學有用的學生占比例也很高，但問及是否喜歡統計學課程時，則喜歡程度為“一般般”甚至“不喜歡”的比率達到58%，這種想學但不敢學矛盾的心理伴隨著學生的學習，數學相關課程似乎是陡峻的山，在學習過程中個別學生可能會對統計學課程的畏懼心理轉變為抵觸心理，興趣幾乎變為零。
因此教師首先從心理上幫助學生克服畏難情緒，否則學生會停滯在山腳下。具體教學中講明統計學課程注重應用且應用面廣，可提高學生興趣；點明統計學公式及運算簡單，可消除學生的畏難情緒；介紹現在統計學發展特點，統計軟件應用情況，改善學生的情緒；增加互動教學，讓學生多參與，讓學生體驗統計學并非是不可逾越的高山，進一步提升學生興趣和降低學習難度，具體方法在以下各小節探討。
二、定位準確——強調應用，降低難度
定位準確可使學生學習具有目的性和積極性，增強學生數學學習意識，降低統計學類課程教學難度，本課程是生物醫學類應用工具課程，復雜的公式推導過程只會增加學習難度；實際應用中數據分析可避開公式推導，直接根據統計學的試驗方案、條件及相應的理論公式分析。基于以上思考，可將其定位為培養學生在生物醫學科研或生產實踐中的統計學應用能力，減少公式推導及公式死記硬背過程，提高學生的統計素養。
課程定位后可根據調查問卷和教學實踐進行系統思考：教材、教學方法與手段、考核方式等都需要進行調整。教師要廣泛閱讀各類教材從中優選出適合學生專業的應用型教材；教學過程可用多媒體展示案例，提出問題[6]，板書主要公式，師生互動分析案例的應用條件，確定統計分析方法，并完成案例計算過程；學生也希望教師適當留一些作業，考核方式采用適當寬松的“一紙開卷”方式進行。系統改革思路確定后，學生壓力減輕，積極性極大提高，也期待著在學習過程中提高自己的統計素養。
三、實踐出真知——實例互動與軟件應用整合
既然將本課程作為應用課程對待，則加強實踐教學環節必不可少，調查顯示學生非常關心案例教學和軟件使用教學，高達87%的學生認為需要軟件教學，這也表明學生有對提高自己統計學素養及知識應用的渴望；實踐證明這些教學環節既可提高學生學習積極性，也顯著提高教學效果，往往理論教學花費很長時間，而采用案例或者軟件使用教學，短時間學生即可領悟。
案例教學是根據學生的專業內容提出案例，如生物學專業則主要以生物學的實驗分析為主，藥學專業則以藥物生產、實驗或臨床應用所產生的數據分析為主，因兩學科交叉性強，許多教學案例可通用，因此也擴展了學生視野。根據實例教學，學生會結合專業學習課程，更易主動運用統計學分析實驗數據。軟件教學可讓學生拋開簡單但繁重的計算過程，如方差分析計算量很大，整個教學過程冗長，可以通過向學生介紹統計的應用條件、計算過程，結合案例引導學生進行方差分析計算，并對進行結果分析。
在實際教學中可采取案例導向教學：提出案例案例解析統計方法上機實驗結果報告課堂練習互動辨析常見疑問教師總結，通過典型案例分析和軟件應用操作充分調動同學們聽課以及主動參與的積極性，培養他們的科研中運用統計學思維的意識。
值得注意的是，如果只注重軟件實踐而忽視了原理理解與掌握，學生也難以形成統計學思維甚至濫用統計學方法，因此，軟件教學最好在理論學習結束后引入。軟件實踐教學時間過長、過早都會產生一定的負面影響，學生會誤認為軟件能夠解決一切，而忽視理論的學習，統計素養的培養和正確的統計運用也陷入空談。
四、適當增加難度——實施“一紙開卷”考核
考核不是目的，是手段，考核的實際目的是讓學生在備考過程中進一步扎實地掌握知識。調查顯示相當一部分學生也是喜歡“吃跳一下夠得著的桃子”，即贊成考試難度適當高一些，包括“一紙開卷”和閉卷考試。課程若采用閉卷考試，學生會死記硬背統計學公式，降低學生學習興趣；目前統計學軟件發展迅速，應用統計學課程中公式并不復雜，沒有必要讓學生完全記憶公式，閉卷考試偏難，對學生是一個負擔；但若采用開卷考試，學生可能會不復習而直接上考場，稀里糊涂做題，學習效果較差。筆者根據本課程的多年教學實踐和調查回饋，建議選擇開卷和閉卷考核之間的形式：“一紙開卷”。
“一紙開卷”方法是讓學生復習時把知識點總結到一張給定的紙張上，考試時，學生只能攜帶這一張紙參加考試。這一考試形式可以督促學生總結學習統計學知識，又避免了死記硬背上考場的情況。學生在總結知識過程中，如果不認真看書或筆記，不認真將關鍵知識點記錄在紙上，若想在考場上能順利完成題目，也是有一定難度的。這一考核方法可以適度的“推一把”，讓學生學好基礎的統計理論知識。
調查顯示學生通過以上學習過程只有15%學生感覺有較大壓力，大多數學生感覺有些壓力或壓力一般，且絕大多數學生認為本課程有益于自己的邏輯思維和統計學思維，表明上述教學過程基本實現減輕學生學習壓力，提高統計素養的目的。
五、更上一層樓——注重創新課題與畢業設計應用
統計素養培養只限制于課堂教學是遠遠不夠的，一定要讓學生在其他過程學習中應用。學生在專業實驗課中會得到許多實驗數據，但因是常規實驗，分析方法固定，學生被動分析實驗數據，擴展運用機會極少。大學生創新課題和畢業論文設計是培養統計素養的最佳過程，在這兩個過程中，學生有大量的機會自主運用統計學原理設計試驗方案、搜集數據統計分析，學生可在實踐過程中提高應用統計學分析數據的主動性。
學生學習統計學不免有紙上談兵之嫌，而學生在畢業論文設計中運用統計學分析數據的需求較多，此機會恰可以補充課堂教學之不足，也同時提高學生綜合運用知識的能力。教師在設計創新課題或畢業論文題目的時候可以考慮相關試驗設計，引導學生運用統計學分析方法解決問題，在具體過程中指導學生正確運用試驗設計和統計分析方法應用。統計學目的就是科學地設計生物醫藥學試驗并對所得數據分析，力求減少試驗次數、節約試驗成本、縮短試驗周期、迅速找到優化試驗方案或數學模型[7]，學生在自行根據統計學知識設計實驗時，理論指導實踐過程增加，學生的興趣得以提升，統計素養也自然更易培養形成。
總之，統計學課程把數學語言引入生物醫藥學領域，是一門應用性很強的方法論學科，對生物醫藥學專業學生在今后的科研和生產實踐有重要作用。結合課程特點和專業特點，系統優化應用類統計學教學模式，讓學生在學習中思考、在實踐中解決問題，在實例互動、討論式學習中培養思辨能力，培養理工專業學生的統計素養，讓學生學有所得、學有所用。
參考文獻：
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第9篇：統計學分析數據范文
心理統計學是研究在心理實驗或調查中如何收集、整理、分析數字資料，以及如何根據這些資料所傳遞的信息作出科學推論的應用統計學分支。 心理統計學是心理學研究的有效工具之一。心理學發展的歷史證明，科學心理學離不開科學實驗或調查，而心理實驗或調查又必然要面臨處理數字資料的問題。
例如：怎樣收集資料才能使數字最有意義、最能反映所研究的課題；采用什么方法整理和分析所得數據，才能最大限度地顯現這些數據所反映的信息，從而對實驗或調查結果作出科學的解釋；怎樣才能從所得局部結果推論到總體，作出一般規律性的科學結論等等。要解決這些問題就必須依靠科學的統計方法。 心理統計學與教育統計學、生物統計學、醫學統計學等相似，都是數理統計學在某一學科的具體應用。
（來源：文章屋網 ）
