序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇統計學的性質范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

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實際上，經濟統計學就是統計學的一個分支。當前，隨著社會的快速發展，應對經濟統計學的學科性質加以充分的認識，加強經濟統計學專業辦學模式，這對于我國統計科學的發展以及專業統計人才的培養有著十分重要的現實意義。本文首先論述了經濟統計學學科性質，其次對經濟統計學的應用模式進行了一番思考。旨在為相關人員提供一定的借鑒。

一、充分認識經濟統計學學科性質

雖然統計學已經形成與發展了數百年之久，但是，至今為止，相關專家仍然在對這一學科的性質與內容進行著激烈的爭論。從學術發展過程上來看，統計學一詞的產生是在17世紀由德國的“國勢學派”按照國家一詞而發展起來的。初期階段，統計學有著極為明顯的社會學科色彩。所以說，統計學不僅屬于一項可以對社會現象進行研究的學科，同時，其還是一項可以對自然現象進行研究的方法論的學科。如果從數理的統計學觀點上看，可以明顯的看出經濟統計學實質上就是利用數理統計的方法在世界整個經濟范圍中的廣泛應用。統計學已經有了數百年的發展歷史，目前，其已經跨越了社會科學與自然科學的各個領域中，并且和數學進行了有機的結合。為了更好的討論，應先給出一個現階段國內統計學界學者都能夠接受的統計學定義“統計學是相關如何測定、收集以及分析反映實際現象總量的一個數據，以提供合理的方法論科學”。這一定義主要是在大統計學的觀點上而制定的。如果從橫向的角度上分析，任何一項統計學均和上述所述的內容相同，從而可以形成一個大學科。如果從縱向角度上分析，將統計學方法充分的應用到諸多的實質性科學中，彼此間有機的結合，會形成諸多的專業范圍內的統計學。

我們可以將統計學氛圍兩大類即將抽象的數量作為研究對象，主要對一般收集數據及分析數據方法的理論統計學進行研究；另一種是將各個不同領域的具體數量作為研究對象的應用統計學。前一種統計學具有通用方法論的理學性質，它的特征是只計量不計質；后一種統計學和不同領域中的所有實質性學科之間的聯系十分密切，是具有具體對象的方法論，所以，其體現出了兩種性質，一種是復合性學科，一種是邊緣學科。這里所說的應用不僅涵蓋了統計方法的應用，還涵蓋了各自領域中實質性科學理論的應用。以往的“數理統計學派”只認可前一種統計學，對于后一種統計學表示反對，這是極為不妥的。而傳統的“社會統計學派”不認可理論統計學具有通用方法論的性質，將整個統計學劃歸到了社會科學中，這也是不合適的。經濟統計學主要將經濟數量作為對象的一種方法論科學，要想確保統計方法在經濟范圍內廣泛的應用，前提條件就是對設置指標方面的問題進行有效的處理，而這就要求對相關經濟情況進行質的研究。

應將相關經濟理論作為重要指導，對各種經濟問題進行統計分析。所以，經濟統計學具有的特征是將質與量緊密的聯系起來，對實際事物的數量特征以及表現加以充分的研究。另外，由于社會經濟活動有著一定的復雜性與特殊性，經濟統計學除了要采用普通的統計方法之外，還應積極的研究出一套自己特有的方法，比如估算的方法、核算的方法等。因此，從整體角度上來看，筆者認為，經濟統計學就是社會科學的范疇，其不僅屬于統計學的分支，同時，還屬于經濟學科下的二級學科。

經濟統計學和其他統計學間的不同之處就是：研究的對象不相同，并且與其相聯系的實質性學科也存在著不同。經濟統計學和其他經濟學下的二級學科不同之處是：其并不直接對經濟規律進行研究，主要任務是提供科學的方法與專門的工具，以服務于其他經濟學科。特別說明一下，將經濟統計學當做經濟學下的二級科目，不會對這一學科自身的方法論性質造成影響。比如，將諸多的數學與統計學方法應用到經濟計量學中，在方法論性質中也屬于一門較強的學科。實際上，經濟統計學的發展，依賴于將通用的統計方法進一步完善以及依賴于經濟學給出相關研究背景以及相關研究課題。

二、對經濟統計學應用模式進行一番思考

當前，隨著市場經濟的迅猛發展，我們能夠明顯的看出，在我國各個高校中關于統計學專業課程的設置，沒有加以充分的思考，過細的劃分了專業，所以，統計專業最終所培養出的人才大都無法與當前社會的發展情況相適應，存在著各種弊端行為。由于學校教學有著諸多的不完善之處，多數教育者與相關專家一致提出了將專業進一步淡化的意見，并且，也充分的說明了應培養何種人才。所以，應根據社會對人才的需求，培養出與其相適應的人才隊伍。

長期以來，統計專業所遵循的辦學方向是強調各種類型的統計學自身所涵蓋的特征，這主要是因為統計學涉及了諸多領域的學科，同時，還屬于交叉的學科性體系。所有人都無法精通統計學各個領域。所以，實際應用過程中，必須全方位的思考。一方面，統計學在社會應用過程中應通過人才的培養來進行，社會實際發展中，對于統計學的人才有著一定的需求。應時刻的保持著一種開闊的胸懷，同時還應積極開展一系列的與其相關的學習模式，各個高校應結合自身具有的特色和現代市場現狀進行有效的調節與控制，了解社會對統計專業人才的實際需求量，以此對教學進一步的調整，從而滿足時展過程中的要求。另一方面，從目前我國社會的發展速度上看，未來中對經濟統計人才的需求將會遠遠高出數理統計類的需求。主要有三方面的原因：第一，統計干部隊伍以及政府經濟部門的生存與發展仍然缺少不了復合型的經濟統計人才；第二，社會中的各個行業對于既懂經濟，熟知科學合理的數量分析法，并且計算機信息處理能力水平高的人才迫切需求，而真正稱得上有這種知識經濟結構的人才只有經濟類統計專業人員方可勝任。同時，隨著先進計算機技術的快速發展以及統計軟件系統開發的進一步加快，使得以往十分復雜的統計方法和實際應用變得更加的簡單化。能夠實現社會發展實際需求的是數理統計專業的人才。所以，我們可以很明顯的看出，社會實際發展過程中，經濟類統計的應用將會高于純粹的統計人才。現階段，我們應有效的解決經濟統計中存在的問題并積極的應用，緊跟時展步伐，將現實中存在的問題處理好，只有這樣，才能夠進一步推動現代社會與經濟的健康發展。

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人們的印象里，統計學就是對數據進行簡單的運算，然后通過圖表、表格把它們表示出來，這是長久以來人們對統計學的一些片面認識。統計學的定義有很多種，每種定義對統計學闡述的側重點不同。其中維基百科是這樣定義統計學的：“統計學是研究如何測定、收集、整理、歸納和分析反映客觀現象總體數量的數據，以便給出正確認識的方法論科學，被廣泛的應用在各門學科之上，從自然科學和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上”。簡單來說，統計學就是數據的科學，是一門收集、整理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。

二、統計學的研究對象及其特點

統計學研究必須要求明確統計學研究的客體是什么，即統計學的研究對象。統計學中某種性質相同的個體所組成的集合叫總體。統計學就是研究客觀總體的數量特征、數量關系和變動規律，或者說統計學是研究統計過程的規律和方法以及客觀現象統計規律的科學，它的研究對象既涉及到自然科學領域，又涉及到社會科學領域。統計學研究對象的特點有以下幾點：

（1）依賴性。

依賴性即統計學研究對象的寄生性，依賴性是統計學獨有的特點，統計學研究的數據是來自各領域的，是依靠解決其他領域的問題而存在和發展的。統計學現在已經發展成為一門媒介科學，它研究的對象是其他學科的邏輯和方法論。

（2）數量性。

數量性即統計學研究對象是通過數量特征和數量關系表示的。數量性是統計學研究對象的基本特征，因為數字是統計的語言，統計是通過數量方面來認識事物的，對統計數據進行分析，歸納統計規律性，就可以達到統計分析研究的目的。

（3）總體性。

總體性即統計學以研究對象總體的數量為研究對象。每一個個體都有自身的隨機性，而這些研究對象的總體又具有共同的特征和共同趨勢，所以統計學研究是通過對大量的個體特征進行研究，從而過渡到對總體普遍存在的事實進行觀察和綜合分析，進而得出研究對象總體的數量特征和統計規律。只有掌握研究對象的總水平、總規模、總體特征和共同趨勢才能體現統計學規律的作用。

（4）變異性。

變異性即構成統計學研究對象總體中的各個個體，除了在某一方面必須是同質的以外，在其他方面又要表現出一定的差異和變異。如果各個個體之間沒有區別和差異，統計研究就是沒有意義的。統計學的這種變異既可以表現為數量上的，也可以表現為非數量上的，但是因為統計學具有數量性，所以表現為數量上的變異才是統計學所要研究的對象。

（5）具體性。

具體性即統計學研究對象是具體的數量方面。統計學所研究的數量是具體、現實的，而不是抽象的，并且統計學研究的數量是有現實意義的。比如，要研究城鄉居民收入差距，必須確定具體年份的具體范圍內的城鎮和農村居民收入數量、收入構成、收入變化以及計算方法，才能對研究對象進行統計分析。（6）廣泛性。廣泛性即統計學研究數量方面的范圍的很廣泛。其廣泛性包括政治、經濟、文化、軍事、教育等各類社會現象的數量方面。統計學研究對象的廣泛性是統計學成為媒介學科的必要特征。

三、統計學的研究方法

每個學科都有自己獨特的研究方法，統計學也不例外，統計學在長期實踐中總結、歸納出了一系列專門的研究方法，如實驗法、大量觀察法、統計分組法、綜合指標法、統計描述法等。

（1）實驗法。

統計學的實驗法包括假設檢驗和實驗設計。假設檢驗就是在對在總體參數提出假設的基礎上，利用樣本信息來判斷假設是否成立的統計方法。實驗設計就是設計合理的實驗程序，使得收集得到的數據符合統計分析方法的要求，以便得出有效的客觀的結論，其中最常用的實驗設計是正交設計法。

（2）大量觀察法。

大量觀察法就是對全部或者足夠數量的研究現象進行觀察和研究，推理歸納出客觀現象的本質特征和發展變化規律。通過對大量的研究對象進行觀察和研究，才能排除偶然因素造成的影響，揭示研究對象的統計規律和本質特征。

（3）統計分組法。

由于所研究現象具有差異性、復雜性及多樣性，需要我們對研究現象進行分組研究，進而來區別研究現象的類型，研究不同組別之間的區別和聯系。統計分組法包括傳統分組法、聚類分析法和判別分析法等。

（4）綜合指標法。

綜合指標法是利用總量指標、平均指標、相對指標、標志變異指標等對研究現象的數量關系和數量特征進行分析，來反映統計學研究現象的數量方面特征。綜合指標法在統計學的經濟應用中具有重要的作用。

（5）統計描述和統計推斷。

統計描述指對調查或實驗得到的統計數據進行整理、分類、計算出各種能反映總體數量特征的綜合指標，并加以分析研究，從而得出有價值的信息，用表格和圖形表示出來。統計推斷指以一定的置信水平，根據樣本數據資料來判斷總體數量特征的歸納推理方法。統計描述和統計推斷在統計學研究中應用非常廣泛。

四、統計學的發展趨勢

（1）統計學實際應用的范圍擴大。

在大數據時代的背景下，統計學開始被各行各業運用起來。統計學逐漸應用到企業管理、保險金融、政府決策、國家經濟安全等方面。統計學在企業管理方面可以提高企業的管理能力和效率。在保險金融方面可以監控分析金融風險和保險問題來保證金融保險市場的正常運行。在政府決策方面可以幫助政府宏觀調控，從而減少決策失誤。在國家經濟安全方面可以監控經濟安全問題，預防經濟危機。

（2）統計學與其他學科交叉融合。

統計學的性質決定了統計學是一門媒介學科，統計學的發展是建立在各類學科的基礎上的，其涉及領域非常廣泛。因此，統計學與其他學科交叉融合更能發揮它的作用，例如，統計學與經濟學、管理學等學科進行融合等，在融合中能不斷完善統計學體系，創新統計學研究方法。

（3）統計學與網絡、計算機的結合。

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關鍵詞：統計學；統計思想；認識

1關于統計學

統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。

2 統計學中的幾種統計思想

2.1 統計思想的形成

統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。

2.2 比較常用的幾種統計思想

所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：

2.2.1 均值思想

均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.2.2 變異思想

統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

2.2.3 估計思想

估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

2.2.4 相關思想

事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

2.2.5 擬合思想

擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

2.2.6 檢驗思想

統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

2.3 統計思想的特點

作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

3 對統計思想的一些思考

3.1 要更正當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。

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一、統計學專業實踐教學體系構建的意義

1.構建統計學專業實踐教學體系是應用型本科院校辦學定位的要求。應用型本科院校同傳統的本科院校相比，人才培養應突出“應用”，實踐能力和應用能力是培養重點，要特別注意學生實踐能力的培養和訓練，在教學過程中要注重實踐教學。我們學院作為一所具有地方特色的應用型本科院校，在統計學人才培養方面更應突出應用型本科院校的辦學定位和特色，強調實踐教學的意義，努力提高學生的實踐應用能力。因此，學校的辦學定位要求應用型本科院校需要構建統計學專業實踐教學體系。

2.構建實踐教學體系是統計學學科性質的內在要求。統計學是一門方法論學科，主要包括統計數據收集與挖掘、數據存儲與管理、數據加工與分析，要求學生在掌握統計理論知識的基礎上，通過實踐環節來真正掌握統計數據收集與整理、模型建立與分析等方法和技術。可見，構建統計學實踐教學體系是統計學學科性質的內在要求。

二、統計學專業實踐教學體系的設計原則

實踐教學環節是大學教學的重要組成部分，實踐教學體系的設計必須體現本科教學大綱的要求，同時還應充分考慮當今社會對專業人才的具體要求。構建統計學實踐教學體系應遵循以下原則：

1.科學性與客觀性相結合原則。統計學專業實踐教學體系設計應以科學的理論為指導，牢牢把握現代教學的客觀規律。實踐教學是大學教育的一個重要組成部分，實踐教學體系的構建應統籌考慮科學性與客觀性，培養出符合社會經濟發展需要的高素質人才。

2.系統性與層次性相結合原則。統計學實踐教學體系是一個復雜、多元、全面的系統，實踐教學體系應著力培養學生各個方面的能力，因此，實踐教學體系是一個由多個子系統構成的多層次的立體的有機系統。各個子系統又包含若干模塊，子系統與子系統之間以及各模塊之間既相互獨立，又相互聯系。

三、統計學專業實踐教學體系的主要內容

統計學專業實踐教學體系應該是一個具有綜合性、相關性以及開放性的系統。該系統主要由三個子系統構成，分別是：課內實踐子系統、社會實踐子系統、畢業實習子系統。

1.課內實踐子系統。課內實踐教學主要包括兩個方面：案例教學和實驗教學。本文選取實驗教學作為課內實踐教學子系統的代表，分析實驗教學在統計學實踐教學體系中的重要作用。課程實驗教學環節是統計學實踐教學體系的基礎，包括課外實驗、實驗室操作等，也包括學生自行設計的綜合實驗等。

（1）模擬數據收集。數據是統計分析的直接對象。數據的有效性直接關系到統計分析結果的科學性。作為統計學專業的學生，首先要對數據有科學的認識，在學習數據的過程中培養對數據的專業情感。模擬數據收集一般以開展市場調研等活動的形式進行，學生設計調查問題和抽樣方案，親自深入調查。這是統計過程的基礎階段。

（2）統計軟件分析數據。在學生學習和掌握了數據收集后，接下來需要運用統計軟件對數據進行整理和分析，統計軟件的學習是統計學專業課程實驗的核心內容。目前，常用的統計軟件較多，如Excel、SAS、SPSS、EViews等。為了能更好地學習和掌握各軟件的功能和應用，需要對各軟件的特點有所了解。Excel是電子表格處理軟件，它具備描述性統計分析的功能，能夠進行一些簡單的統計分析和處理，它主要適用于一些基礎性課程中偏描述性分析的實驗。SAS是大型應用集成軟件，可以對不同平臺、不同數據庫、不同軟件和用戶進行有效處理，具有數據訪問、管理、分析等強大功能。SPSS稱之為社會科學統計軟件包，有窗口菜單、程序和混合的三種運行管理方式可供選擇，運用SPSS可以進行相關分析、方差分析、聚類分析、回歸分析等。EViews軟件功能強大，可以進行數據處理和分析、繪圖、統計建模、模擬和預測，常用于時間序列數據分析。各功能模塊以對象為基礎，所有的對象都保存在工作文件中，該軟件功能強大，操作簡單。

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關鍵詞：統計；數據；對象；調查ExcelR語言；SASSPSS

一、統計學的內涵

統計學是關于收集、整理、分析和解釋統計數據的科學，是一門認識方法論性質的科學，其目的是探索數據內在的數量規律性，以達到對客觀事物的科學認識。統計學的研究對象是指統計研究所要認識的客體。一般來說，統計學的研究對象是客觀現象總體的數量特征和數量關系，以及通過這些數量方面反映出來的客觀現象發展變化的規律性。它是一門研究隨機現象，以推斷為特征的方法論科學，“由部分推及全體”的思想貫穿于統計學的始終。具體地說，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物總體信息的數字資料，并以此為依據，對總體特征進行推斷的原理和方法。

二、全面了解統計研究對象，做好統計準備工作

要做好統計工作我們首先要全面了解研究對象所具有哪些特點，以便有針對性地更好地開展我們的工作。數量性是統計學研究對象的基本特點，統計學以客觀現象總體的數量作為自己的研究對象的，是對總體普遍存在著的事實進行大量觀察和綜合分析，得出反映現象總體的數量特征和資料規律性。自然、社會經濟現象的數據資料和數量對比關系等一般是在一系列復雜因素的影響下形成的。在這些因素當中，有起著決定和普遍作用的主要因素，也有起著偶然和局部作用的次要因素，對于每個個體來說，就具有一定的隨機性質，而對于有足夠多數個體的總體來說又具有相對穩定的共同趨勢。我們研究總體的統計數據資料，不排除對個別事物的深入調查研究，是為了更好地分析研究現象總體的統計規律性，統計研究對象的總體各單位，除了在某一方面必須是同質的以外，在其他方面又要有差異，而且這些差異并不是由某種特定的原因事先給定的，總體各單位除了必須有某一共同標志表現作為它們形成統計總體的客觀依據以外，還必須要在所要研究的標志上存在變異的表現，否則就沒有必要進行統計分析研究了。

三、在統計工作中采取的調查方法

統計學常用的統計調查方式有定期統計報表、普查、抽樣調查、重點調查、典型調查等。定期統計報表是我國統計調查工作的一種重要的組織形式，它是按照國家有關規定，自上而下地統一布置，自下而上逐級按照統一要求提供基本統計資料的一種報告制度。普查是專門組織的一次性的全面調查。重點調查是一種非全面調查，它是對所要調查的總體中選擇一部分重點單位進行調查。抽樣調查是從研究的總體中按隨機原則抽取部分單位作為樣本進行觀察研究，并根據這部分單位的調查結果來推斷總體，以達到認識總體的一種統計調查方法。典型調查是根據調查的目的與要求，在對被調查對象進行全面分析的基礎上，有意識地選擇若干具有典型意義的或具有代表性的單位進行的調查，還有就是各種統計調查方式要根據不同的情況加以結合運用。其中重點調查和典型調查都是非全面調查，不能混淆，比如一個公司底下有若干個相同子單位，有目的的抽取幾家具有代表性的進行調查稱為典型調查；如一個公司開展調查活動，領導會安排要對哪幾項工作是當期比較急或重要的，然后重點調查哪幾項工作就稱為重點調查。簡單地說典型調查是有目的的對具代表性的事物進行調查；重點調查是在調查范圍內需要調查更仔細的事物。

四、運用計算機軟件做好統計工作

我們針對統計研究對象的特點，采用適當的調查方式，要得出精確的統計結果，這無疑離不開計算機軟件的應用。在統計研究對象中，我們利用統計自身特有的方法，探索現象去發展規律，對于最基本的統計圖表，微軟公司辦公軟件Office中的Excel就可以完成。對于Excel2007以前的版本只能畫簡單的柱狀圖、餅圖、圓環圖、散點圖等，還能運用統計函數做一些相關的計算，生成數據匯總表或數據透視表。Excel2007以后的版本在做統計分析前，要安裝一個“數據分析”功能包，安裝好后它會出現在數據菜單下的“分級顯示”模塊的右邊。有了這個數據分析包就可以做時間數列分析（如：移動平均法、指數平滑法、趨勢推測法）、假設檢驗（如：均值的假設檢驗、兩樣本方差的F檢驗、獨立性卡方檢驗）、相關與回歸分析等。我們也可以使用R、SAS或SPSS。R語言給人的第一印象是免費開源，它小巧好用，源代碼開放，可以根據自己的需要進行更改，也可以在R的綜合檔案網絡CRAN中下載安裝不同的功能包，R語言也是現今統計學界比較流行的工具軟件，廣泛被用于經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智能，但由于隨意性大對于非常用函數還是自己寫比較好，下載別人的函數包使用風險比較大，要做好統計工作我們應該很好的掌握并運用它。

SAS是由美國Northcarolina州立大學1966年開發的統計分析軟件。SAS系統主要完成以數據為中心的四大任務，數據訪問、數據管理、數據呈現和數據分析。但是由于它專業性強，需要一定的編程基礎，而且要付費購買正版軟件，所以只適用于大型公司或企業里進行統計分析。

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【關鍵詞】統計學；統計思想；認識

1關于統計學

統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。

2 統計學中的幾種統計思想

2.1 統計思想的形成

統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。

2.2 比較常用的幾種統計思想

所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：

2.2.1 均值思想

均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.2.2 變異思想

統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

2.2.3 估計思想

估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

2.2.4 相關思想

事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

2.2.5 擬合思想

擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

2.2.6 檢驗思想

統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

2.3 統計思想的特點

作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

3 對統計思想的一些思考

3.1 要更正當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如gnp、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。

3.2要不斷拓展統計思維方式

統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化對數據分析的認識

任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(dda)、推斷性數據分析(ida)和探索性數據分析(eda)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。

參考文獻:

[1] 陳福貴.統計思想雛議[j]北京統計, 2004,(05) .

[2] 龐有貴.統計工作及統計思想[j]科技情報開發與經濟, 2004,(03) .

篇(7)

一、統計學中的幾種常見統計思想

統計思想主要包括：均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等。統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

1.均值思想

均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.變異思想

統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

3.估計思想

估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

4.相關思想

事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

5.擬合思想

擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

6.檢驗思想

統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

二、對統計思想的若干思考

1.要改變當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜，越科學。在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。

2.要不斷拓展統計思維方式

統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息（尤其是不完全甚至劣質的信息）去產生新的知識或去驗證一個假設。即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。