前言：我們精心挑選了數篇優質統計教學論文文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

1.1學生對統計學不夠重視

在目前非統計專業的統計學教學中，學生對統計學的認識不夠深入，統計意識淡薄，重視程度不夠。一提及統計，很多學生僅能聯想到統計局、大量統計數據和統計報表等，很難將統計學與自己本身的專業聯系起來，并且認為統計學與實際聯系不大，無法學以致用，因此重視程度也僅停留在獲得學分的層面上。加之學時有限，教師很難在有限的時間里講授數理統計、探索性數據的挖掘、多元統計方法、西方統計制度等新的內容。

1.2課程內容不夠規范

在教學內容上，目前沒有統一規范的教材，而且不同的教材側重點不同。教師在教學內容上多是以統計工作過程為主線，先后介紹統計調查、統計整理、統計指標、時間數列、指數、相關與回歸、抽樣推斷等內容，但有的側重于數理統計方法，在抽樣推斷上花大量的時間，而有的又側重于傳統統計方法，在其它章節上下較大的功夫。

1.3教學方法不夠多元化

教學方法對于教學質量至關重要。但目前統計學教學仍然是以教師講授為主，學生被動地接受知識的傳輸，“啟發式”教學方法應用的還不夠，而且缺乏師生之間的互動和交流。在教學內容上重理論、輕實踐，忽視發展與變化，教會了理論知識，卻忽視了應用知識。在這種傳統的統計教學模式下，學生或許學會了怎樣計算平均指標、抽樣誤差等，但這對提高學生的統計實際應用能力極為不利，而且在學習過程中學生容易產生統計學既難學又枯燥無味的情緒，不利于發揮學生的積極性和創造性。

1.4考試形式和方法過于單一

目前統計學課程的考試形式和方法基本上是以閉卷的形式考查學生對知識的記憶和理解。雖然這種考試模式較充分地考慮了知識本身的邏輯性，并將其與學生的認識發展過程相結合，易于組織教學，但它由于過分追求學科知識的完整性，容易使理論脫離實際。由于考試內容嚴格按照考試大綱，主要以課本上理論知識為主，這就導致教師傳授給學生的前沿知識較少，甚至教師課堂講課本，學生課后背課本，其實際應用能力得不到培養。

1.5文、理科學生的構成比例問題

目前大多高校的經管類專業都是文、理科學生兼收的，同一個專業乃至同一個班級里面可能既有文科學生，又有理科學生。文、理學生的混合構成會給教學過程帶來很大困擾，難以實施因材施教的方略。而統計學又是一門對數學基礎要求比較高的學科，它涉及到了微積分、概率論、數理統計等多門數學理論課程，尤其在抽樣推斷部分，要求學生具有較強的邏輯推理能力。而一般來說，文科學生的數學功底比較差，邏輯演繹思維較弱。如果文科學生比重太大，就會給教學帶來很多障礙。

2非統計專業統計學教學方法初探

2.1結合專業制定教學目的，完善教學內容設置

統計學的教學目的不能孤立地制定，而是要在明確學生文、理科出身及所學專業開設的課程與統計學相關關系的基礎上，制定滿足專業需要的教學目的。在教學內容設置上，根據應用統計學學科特點，結合各專業統計課程教學目的的要求，在統計學基本教學內容設置基礎上，對統計基礎理論、統計分布、統計推斷、時間序列、統計評價決策和多元統計分析、非參數檢驗等中高級統計方法部分的實際應用狀況進行介紹，本著“服務專業，突出應用”的原則，提高學生的統計素養。

2.2在課堂中適當的穿插案例教學

案例教學通過學生自己分析與老師講解相結合，使學生變被動學習為主動地閱讀、思考、分析、判斷。教師通過對案例的歸納、整理，引導學生提煉和掌握具體的統計分析方法，有利于把所學的統計理論落到實處，使抽象的方法、公式變得十分具體，在模擬實驗中接近理論與實際的距離。我們知道統計理論來源于統計實踐過程，反過來它又指導統計工作。統計案例教學作為統計實踐過程的一種模擬，它對激發學生學習興趣、培養學生專業素質、提高學生在實踐中探究學習方法的自覺性、有效地將理論知識轉化為專業技能等方面都發揮著重要作用。

2.3在教學中適當地安排社會實踐

在教學中，應適當結合課程內容安排一定的社會實踐環節，就一些學生關心或與專業相關的課題作市場調查。如可組織學生針對大學生們感興趣的就業問題、逃課問題、電腦使用情況等展開調查，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取(不一定要很大)，問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查或體會的形成，全部都由學生自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析的整個過程，既鞏固了基礎知識的掌握，又鍛煉了應用理論的能力。

2.4將課堂教學與統計分析軟件相結合

統計學課程的特點之一是定量分析的內容較多，因此在平時應加強對統計上應用廣泛的軟件的教學，如EXCEL、SPSS、SAS等軟件，提高學生對于數據的觀察和處理能力，鍛煉學生使用統計軟件解決實際問題。其中，SPSS統計軟件具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能，是非專業統計人員的首選統計軟件，也是經濟管理專業教學的重要工具。經管類非統計專業的學生在文、理科出身和數學功底上都存在著差異，如果采用統計軟件SPSS進行輔助教學，就可以將應用統計學的教學重點轉向對統計結果實際意義的理解上，適度的去掉繁瑣的理論證明、推理和計算，增加SPSS的使用方法，使學生能夠使用統計軟件SPSS解決比較復雜的計算問題。

2.5創新統計學教學考核方式

結合統計學自身特點，打破原有的考核制度，將學生獨立思考和創新意識列入考試評分標準當中，采取“理論＋實踐”的考試形式，從知識、能力和素質等方面綜合評價學生成績。可以將考試分為卷面和實踐操作兩部分，卷面部分主要考察學生的理論知識，實踐操作部分主要考察學生們的實踐應用能力。在實踐操作部分，可以讓學生以團隊的形式自行選題，完成一個完整的統計工作過程。這種考核形式，不僅鍛煉了學生們的實踐操作能力，還可以讓他們對“團隊”、“合作”等概念有更切身的體會。

第2篇

歷史發生原理認為個體的數學認識過程與人類的數學認識過程具有相似性．概率統計教學可以從概率統計的發展史中尋求指導，從而借鑒歷史經驗，優化教學設計，加速學生對概率知識和理論的接受過程．概率是一般教材中的基本概念，其處理方式遵循這樣的主線：概率是事件發生可能性大小的度量—頻率的穩定值—古典概率—幾何概率—公理化定義．概率是隨機事件發生可能性大小的一種度量，這一直觀概念已被普遍認可．但這只是概率的功能性解釋，并不是它的數學定義．概率的解釋與定義是在爭議中發展的．客觀概率學派認為任一事件發生的概率是其客觀屬性；相反，主觀學派則認為概率是人的主觀判斷．客觀概率學派以拉普拉斯在1812年出版的《概率的分析理論》中所提出的概率古典定義為代表，即事件的概率等于有利事件的結果數與所有可能的結果數之比．然而，這種定義討論的范疇有明顯的局限性，只適用于隨機試驗所有可能結果為有限等可能的情形；而且，對于同一事件，從不同的等可能性角度考慮可算出不同的概率，從而會產生悖論．此外，對于概率的概念又有頻率學派、貝葉斯學派、信念學派的不同認識和觀點．其中頻率學派的觀點是大多數現行教材所接受的，即概率是頻率的穩定值，頻率穩定于概率又需要在概率的意義下來刻畫．歷史上著名的貝特朗悖論使人們對“何為概率”的困惑放大到了極致，這個問題解決不了，當時所有研究成果就不能整合，概率理論成了不體系，也無法形成一個獨立的學科．而要解決這個問題，就要給出概率的嚴格定義，將概率論公理化，并在此基礎上推演概率的理論體系．公理化是19世紀末以來數學的各個分支中廣泛流傳的一股潮流——將一些假定作為無需證明的公理，其它結論則由公理演繹推出．在這種背景下，1933年俄國數學家柯爾莫哥洛夫在測度論的基礎上綜合了前人的研究結果提出了概率的公理化定義．概率的公理化定義被廣泛地接受使概率論成為嚴謹的數學分支，對近幾十年來概率論的迅速發展起到了積極的作用．教學中，教師必須了解并熟悉概率這一概念的發展歷史，對概念有清晰準確的認識．在教學時穿插這些內容，不僅可以使學生清晰準確地把握概念，還可以增強學生對概率統計的感性認識，從而加深對概念的理性認識，優化知識接受的銜接過程，體會一個學科知識體系建立的嚴謹性、辯證性和復雜性，從而培養學生嚴密的邏輯思維，發展其創新意識，培養其睿智和實事求是的人格．

2還原知識的歷史進程，降低新知識的抽象性

現代數學教材普遍都是按照知識的內在邏輯進行編排，很少按照數學問題的研究進程進行著作．這樣的安排在邏輯結構上是科學的、嚴謹的，但卻忽略了數學問題研究的歷史痕跡．教師在教學過程中，應盡量地還原知識的歷史進程，降低新知識的抽象性．正態分布是概率論中最重要的一種連續型分布，它屬于概率論的研究領域，但也是解決統計學問題的基石，它的提出具有深刻的理論背景和極其廣泛的應用價值．在教學中對正態分布的學習，通常是直接給出概率密度或分布函數，將其稱為正態分布．但這會讓學生感覺接受生硬，理解抽象，記憶困難．理論背景上，正態分布產生于棣莫弗的p0.5的二項分布極限研究，后來拉普拉斯對p0.5的情況做了更多的分析，并把二項分布的正態近似推廣到了任意p的情況．二項分布的極限分布形式被推導出來，由此產生了正態密度函數，相應的結果稱為棣莫弗-拉普拉斯中心極限定理．經拉普拉斯等學者的研究，20世紀30年代獨立變量和的中心極限定理的一般形式最終完成．此后研究發現，一系列的重要統計量在樣本量n時，其極限分布都具有正態形式．數學家進而合理地解釋了為什么實際中遇到的許多隨機變量或者統計量都近似服從正態分布，可以說這是概率統計中具有里程碑意義的發現．數理統計教材中一般是先認識正態分布，中心極限定理則在此之后學習．在學習正態分布的定義之前，教師可以設計一些具有明顯正態性現象的數據，而后進行描述性統計分析，給出頻率直方圖，并解釋這種具有兩頭小、中間大的分布現象是普遍的，也是常態的．對概率論中常見分布的知識背景的了解和掌握，有助于教師在課程設計和講授過程中注意課程內容的銜接和承上啟下的相互關系．借助數學家研究數學問題的進程史實，可降低新知識的抽象性，使學生易于接受和掌握，并提高應用的靈活性．

3注重統計思想，引導靈活應用

第3篇

關鍵詞：統計學；教學模式；EXCEL

進入21世紀,隨著我國市場化步伐的加快,社會對新知識的需求日益增加,無論是國民經濟管理,還是公司企業乃至個人的經營、投資決策,都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法,統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。教育部也將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的核心必修課程之一。力圖通過《統計學》的學習，使學生掌握探索各學科內在的數量規律性，并用這種規律性的解釋來研究各學科內在的規律。同時，由于統計學所倡導的尊重客觀實事，通過調查研究用實事說話，這也有利于培養學生的實事求是的學習、工作和科學研究精神。

一、《統計學》課程教學面臨的挑戰

1、內容日益豐富。長期以來,在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。20世紀80年代以來,建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大統計學,逐步成為我國統計學界的共識。1992年11月,國家技術監督局正式批準統計學上升為一級學科。國家頒布的學科分類標準已將統計學單列為一級學科。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業《統計學》教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容，如統計學的研究對象方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等；同時也系統的充實了統計推斷的內容，如：統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。這一變化使得《統計學》的內容更適合相關實質學科的發展需要。

2、學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次、對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于專科學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。再說，《統計學》作為專業基礎課，一般安排在一年級或二年級第一學期，在這個學習時段也是大多數專科生和本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段。如果以犧牲授課內容和降低要求來減輕學生的學習負擔，顯然有悖于《統計學》課程的教學和相關專業的發展要求。所有這一切對于學生學好這一課程面臨的困難可想而知。

3、教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；在倡導學生自主性學習的背景下，授課時數大為減少（一般安排一個學期共17～19教學周，每周2～3課時）；高等教育擴招后，由于師資力量一時沒有跟上，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課不再新鮮。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，學會激發學生的興趣，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。作為這門學科的授課教師特別需要認真考慮該怎么辦？

二、《統計學》教學的發展趨勢分析

1、統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。

比如方差分析，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難教學實際問題分析的。現在我們只要講清楚方差分析要做什么，為什么方差分析要解決的中心問題是判斷有無條件誤差，而原假設又是K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗結果表示什么等就可以了，大計算量的工作讓計算機去完成。

2、通過統計實踐學習統計。也就是以學生為中心，通過課堂現場教學、引導學生先讀后寫再議、模擬實驗、利用課余時間完成項目、利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等方法。全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。

比如依同學們在設計調查問卷和調查方案的基礎上，讓他們組成若干調查小組（如以寢室為單位），在校園內真正進行一次統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取（不一定要很大），問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查總結或體會的形成，全部由同學自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析（含統計推斷）的整個過程，效果很好。

三、基于EXCEL的《統計學》教學設想

如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，同時還要使學生容易掌握并有機會輔之于實踐。教師的導向是第一位的，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。

（一）微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇

專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具，此外專業統計分析軟件的英文操作界面，也讓中國人用起來不是很順手。微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。在Windows操作系統極為流行的今天，EXCEL也是隨處可見。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。

（二）基于EXCEL的《統計學》教學設想

1、在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。比如傳統的統計學原理教學過程中，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述；再比如現有統計學教材很多都講根據整理的數據計算平均數時，都用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。我們知道，組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上實際數據往往就不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。其實為了編制變量數列，我們必須輸入原始數據，EXCEL的有關程序可以得到準確平均數，哪里還有必要按加權算術平均的方法計算近似的平均數呢？那么有沒有必要編制變量數列、特別是組距式變量數列呢？有沒有必要按加權的方法計算平均數呢？我們認為有必要，但是組距式變量數列的主要功能不再是提供計算資料了，而是用于表現資料的分布狀況和進行分析用；加權平均方法主要是介紹和要求學生掌握加權平均的思想，用于綜合評價分析中。

2、案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例,深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。既激發了學生的興趣、擴大了學生的視野，也使統計學的課堂不再是教師一塊黑板、一支粉筆、一本教材、一張嘴巴就能將一門專業課程從頭講到尾。

3、改革考試方式和內容，合理評定學生成績。考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內容和方式應更加適應素質教育，特別是應有利于學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算，各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試搞題海戰術，把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不具一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力培養。

參考文獻：

[1]謝安邦.高等教育學[M].北京：高等教育出版社,1999.

[2]賈俊平.統計學[M].北京：中國人民大學出版社,2000.