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導語：在統計學科評估的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優秀范文，愿這些內容能夠啟發您的創作靈感，引領您探索更多的創作可能。
【關鍵詞】管理系統;教學專業評估;計算機平臺;系統開發;數據庫
我國關于大學本科的高等教育已經進入的普遍化階段，現如今全國各大高校紛紛響應擴招政策，大學生的層次也越來與多樣化。然而，隨著高等教育大眾化帶來的是接受本科教育的人數激增，現有的教學理論和人才教育評估方案已經難以適應這種形勢發展的需要。開發更具有實用性、針對性的高校本科專業教學評估信息管理系統刻不容緩。合理運用穩定、良好的評估管理系統，可以促進教學管理工作更加科學化、規范化、全面化。
一、系統技術架構
本系統把評估內容中涉及的學生常規教育資料管理、畢業生論文設計管理、學生綜合測評成績管理、學生歷年成績管理、教師教學科研成果情況管理等多項數據建立成規范的數據庫，通過利用SQL SERVER數據庫系統等技術實現對數據庫的查詢、編輯、上傳和下載打印功能，滿足教學質檢部準確、高效調取檔案的需要，便于資料的有效管理。本系統根據程序對評估項目中所有項目的文字數據材料進行管理，采用Web數據庫技術開發基于B/S的三層結構模型對系統進行架構的管理系統，分類所有的評估數據，建立對應管理子系統，并根據一般高校的教學工作的實際操作流程，設計更易于銜接處理的、應用性更強的開發架構。
本系統基于Web數據庫進行整個管理系統的構建，采用J2EE、XML、SQL SERVER數據庫等技術進行系統開發，最終實現完成專業教學評估管理系統的目的。本系統通過進行數據的收集、加工和整理，和設計系統架構模型，同時用E-R圖描述了各實體間的聯系;利用SQL Server數據庫系統和面向數據的設計方法創建了對應的數據庫;最終結合三層架構，完成了本系統的實現功能。
二、設計與實現
本系統總體設計包括兩個部分：第一部分是系統總體技術核心架構（功能需求分析設計圖、系統功能圖、系統流程圖）;第二部分是系統模塊設計（如模塊圖和流程圖）;詳細設計也包括數據庫核心設計（如數據庫邏輯結構、數據庫表、數據流圖、E-R圖）。
本系統實現了包括評估基本信息管理、學生常規教育資料管理、教師教學科研成果管理、學生綜合測評成績管理、畢業生論文設計管理和系統管理等功能模塊。通過用戶管理實現了普通學生、評估系統管理員、高校領導、教學質檢部四個參與者的管理權限設置;通過學生綜合測評成績管理實現了上傳提交綜合測評成績（如德育素質、智育素質、文體素質、創新素質等）等功能;通過畢業生論文設計管理實現了分配任務、審核論文、制定方案、成果展示等功能;通過基本信息管理實現了檔案資料、綜合信息表、組織問卷調查等功能;通過常規教育資料管理實現了填寫反映情況、查看違紀處分、查看班團日志等功能;通過系統管理實現了系統角色權限分配和查看系統日志等功能。本系統的設計與實現使專業教學評估進一步的加強了高校學生評估管理建設。
三、技術與特點
（一）實用性強：整體來說是基于B/S結構，通過系統分析和設計來嚴格定義。
（二）可操作性強，系統的開發和維護都在服務器端，對網頁瀏覽、實時調取、數據管理等操作應用非常簡單方便。
（三）開發符合實際，通過調試嚴格把關，充分考慮用戶的需求，并利用可靠的數據庫事務處理，保證了數據庫操作的安全可靠性。
（四）安全性強，制定靈活的權限管理機制來分配系統的使用功能，做到了安全可靠。
四、結語
高校學生專業教學評估管理系統力求給操作用戶快捷準確的途徑來處理所有繁瑣的數據，因此建立一套科學合理的高校本科專業教學評估管理系統是我國以大學為主題的高等教育管理成功的關鍵。引用計算機平臺并借助計算機開發工具構建數字一體化教學管理體系，滿足了教學需求，是協助提高大學生綜合素質的有力保證，具有較強的實用性和推廣價值。
參考文獻
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[2]陳金剛.基于web的本科教學評估管理系統的設計與實現[J].武漢工程大學學報，2007.5.
[3]姚鎖寧.基于MATLAB/VC的教學評估系統研究與開發[D].西安理工大學，2008.
[4]王峰.構建本科教學評估網絡信息平臺的研究[J].黑龍江高教研究，2006（8）.
[5]薛成華.管理信息系統（第三版）[M].清華大學出版社，2000.
關鍵詞教育測驗教育測量教育評價
教育評估、教育評價是20世紀30年代在美國興起，60年代興盛于西方世界并傳入我國。這些學科雖然在我國大力已有20余年，但
的進展不大，學科的成熟度不高，與我國廣泛開展的教育評價活動很不適應．我國各省市都有院（中心），也成立了許多評估、評價機構，廣泛展開了對教育測評估評價活動。而與此相應的教育測驗、教育統計、教育測量、教育評估、教育評價理論很不成熟．尤其值得重視的是教育評價與教育研究和發展，以及對教育評價實踐的指導．鑒于此，本文對與教育評價相關概念進行簡述和辨析．
一.關于教育評價相關概念簡述
教育測驗：即為考試，它是對人的知識、技能和能力以及某些心理特征的測量。考試是教育評價的一種手段。考試是個系統，它由主考、
被考（考生）、試卷（試題的集合及其評分標準）、考分四要素組成。考試的過程就是主考組織編制試題，通過試題作用于被考，將正確答案、評分標準與被考的反應（答案）相比較，然后給出考分的過程。考試從宏觀上可分為考試和教育考試兩大類。教育考試又可分為校內考試和校外考試兩類。按考試分數的解釋與使用，可分為常模參照性考試和標準參照性考試。按考試對象分，有學業的成就考試、學術能力傾向測驗（其目的在于測量考生的潛在能力、發展傾向，如能力傾向測量）、人格測驗（如測量態度、興趣、情緒、性格等）．按測驗人數分，有個別測驗、團體測量．接測驗方式分，有紙筆測驗（用筆時試卷作答）和非紙筆測驗（如口試、實驗操作、表演等）。其它可分為難度測驗、速度測驗、性測驗、診斷性測驗以及大規模測驗（其成績的使用有權威性，要求嚴格，標準化程度高）、教師自編測驗（即教師自編用于課堂教學的測驗）等．[1]
教育統計（學）：運用數理統計學的原理和研究教育現象中的數量關系的一門學科。它通過數據的和處理，準確地掌握教育
情況，為制定教育方針、政策提供依據，為開展教育科學研究，探索教育，制定教育方案，檢查教育效率提供科學方法，也為教育管理和教育評價提供有效的工具．它分為兩大類：一是描述統計學，研究簡縮數據和描述這些數據，二是推斷統計學，用數據進行統計檢驗，統計分析和非參數統計法作出決策。前者只是分析某一樣本的特點，而后者則是通過抽取母體的一個樣本，并以此樣本為根據來分析母體的特點．它是在教育的研究中，描述樣本，分析樣本，分析樣本與總體的關系，從而進行教育科學推論的一種原理和方法．其研究方法一般有：大量觀察法、統計分組法、綜合指標法、統計資料檢驗法、統計資料圖示等。[2]
教育測量（學）：研究如何測量學生的學業成績、學習能力、興趣愛好、思想品德以及教育效益等問題的一門教育學科。它運用各種測量
手段和數理統計方法等數學工具，根據教育目標或教學計劃的要求，研究如何測量和評價教育效果，如何編制測量計劃，各種類型試題的優缺點，衡量一個學業成績測驗好壞的數量指標，如何進行測驗結果的統計分析，測驗分數的解釋和評價等．其主要包括：測量原理、項目分析、效度、信度、標準化測驗、測驗的設計和編制、測驗的常模、測驗的實施和評分、測驗結果的解釋等。[3]
教育評估：是一種有系統地去尋找并搜集資料，對評估對象作預測性、估計性的評判，以便協助教育決策者從若干種可行的策略中擇一而
行的過程．在我國教育評估與教育評價不作嚴格區別，在實踐中具體運用時，不同的范圍和場合有不同的習慣用法．如高等教育中多用評估，在督導部門也稱督導評估，而在普通教育領域多用教育評價不過兩個概念是有一定區別的．評估有估價的含義，較為模糊粗略，而評價相對而言是較為精確的價值判斷，評估多用于群體或單位的狀態及效果的估價，而評價則既有對群體和單位的價值判斷，也有對個人的判斷．教育評估的一個重要目的就是為教育決策提供重要依據，國家教育管理部門要根據教育評估的結果，及時調整教育的決策。教育評估的結果對國家、對學校都是一份咨詢材料，而不是行動綱領．[4]
教育評價（學）：以教育為對象，研究各類教育目標與相應的教育現象之間的關系，并給予一定的價值判斷的學科．它的研究范圍可劃分
為：宏觀教育評價（研究教育思想評價和教育制度評價）和微觀教育評價（研究學校教育系統內部各類教育思想和教育活動的評價，如學校辦學思想、學校領導管理質量、教師教育和教學質量、學生德智體全面發展質量的評價等）。它的基本范疇是：教育評價的對象，教育評價的范圍，教育評價的模式，教育質的規定性評價，教育量的規定性的評價，教育質和量變化的度的評價，教育評價的指標體系，教育評價的類型．其研究的基本原則有：客觀性原則、理論聯系實際原則、發展性原則和聯系性原則．其種類包括目標評價、過程評價、條件評價、貢獻評價等．[5]
教育評價（學）：教育評論學是研究教育評論現象和教育評論活動規律的科學．或者說它是研究教育評論的、現狀，教育評論現象的
本質聯系，教育評論工作的性質、任務和作用，以及教育評論工作的原則、方法的科學．教育評論學是與教育理論、教育史并列的一門教育學科．要建立教育評論學的學科體系，必須解決兩大難題，即建立教育評論學的范疇體系和概念體系，并給予科學的揭示和闡述，使這些概念和范疇形成一個有機整體．同時，還要運用這些概念、范疇及其所固有的內在聯系，采取科學的方法論證教育評論活動中最普通、最一般的科學原理；從而揭示出整個教育評論活動及其形成和發展的基本規律。教育評論學的研究對象和任務，從根本上規定了教育評論學的學科性質和范疇．首先，教育評論活動是一種教育科研活動，它的直接結果是鑒別、評判教育文化的優劣，進而對教育界產生社會輿論導向作用；而教育文化本身及其所產生的依附于受教育者身心的精神產品，都屬于意識形態范疇，可見教育評論家屬于研究意識形態和揭示教育評論活動的本質規律，建立完整的教育評論學學科體系。所以，教育評論學也屬于基礎理論學科。再次，教育評論學的研究對象決定了教育評論學涉及整個教育領域，內涵十分豐富。也可從不同視角，針對不同范疇建立多部門、多層次的分支學科（如：教育理論評論學、教育史評論學、教育行政評論學、教育家評論學等），所以教育評論學又是一門綜合性的學科[6]
二、關于教育評價相關概念與教育評價的關系
教育評價與教育測驗的關系：教育測驗是對人的知識、技能和能力以及其他某些心理特征的檢測，是教育評價的一種手段，確切地說它是
教育評價獲得評價信息的工具之一．教育評價獲取信息的測驗法就是來自于教育測驗．
教育評價與教育統計的關系：教育統計是運用數理統計的原理和方法研究教育現象中的數量關系，通過數據的分析和處理確切地掌握教育
情況，也是教育評價的一種手段和工具。教育評價中獲取信息的統計法就來自于教育統計。
教育評價與教育測量的關系：教育測量通過對學生知識的掌握、智能的發展、思想品德的變化、體質的狀況以及教育活動的各個方面的測
定，為教育評價提供依據，是教育評價信息的主要來源．如果沒有教育測量提供的資料，教育評價將成為無源之水，失去了作價值判斷的依據，其科學性、準確性便無從談起。另外，教育測量的結果只有通過教育評價才能獲得實際意義，成為改進教育工作有價值的信息．[7]
教育評價與教育評估的關系：教育評價與教育評估是非常相近的兩個概念，在許多場合是通用的。評價是精確的價值判斷；而評估是估計
的、預測性的價值判斷。在我國從政府的文件到學者的文章論著，以及教育實踐都把評估與評價混用。我個人傾向于把教育評估的對象限定在以宏觀、中觀的復雜教育系統的戰略性、預測性估價方面，對于微觀的較簡單的教育系統的過去和現存實態則作為教育評價的對象。
教育評價與教育評論的關系：教育評論是對教育文化的反思和展望，它的對象是以教育文化中的精神文化和制度文化為主的，以真善美作
為評論標準的觀念活動。嚴格講它與教育評價雖只一字之差，但它與教育評價分屬于教育科學的不同領域，有著重大區別。比如，教育評價是一種管理活動，而教育評論則為觀念活動；教育評價由評價機構按嚴密的程序實施，而教育評論則由教育評論家個人采用靈活多樣的方式方法評述；教育評價有明確的指標體系并要求量化，而教育評論無需指標體系更不用量化，教育評價的對象是具體的可控的，而教育評論的對象是抽象的，不可控的；教育評價的結果多用于改進工作，而教育評論的結果則多用于改變觀念；等等。這不是說教育評價與教育評論一點關系都沒有，它們的關系表現在教育評價的結果可以成為教育評論的論據教育評論，而教育評論的結果可以作為教育思想觀念影響教育評價所依據的教育價值觀。
三、從價值論角度看與評價相關概念的區別
唯物主義的價值論認為，價值判斷和事實判斷是人們把握客觀世界和兩種不同方式。兩者反映的對象、意義和參加的心理成份都有著質的
區別。事實判斷是以客體的本質和為對象的，它探討客體“是怎樣的“、”是什么“，探討事物的現象、本質和規律等實體屬性，即以理性認識這種抽象思維形式反映客體的本質及其規律。而價值判斷是以客體與主體需要的關系為對象，它探討客體的價值屬性，即客體的意義------對社會需要意味著什么，它以多種意識形式-----認識（價值與事實判斷）、情感（對價值的態度體驗）、意志（對價值的自覺保證）等諸種形式的綜合來反映客體與主體需要的關系。
從前面的可以看出，教育評價對評價的對象不僅要借助教育測驗、教育統計、教育測量進行量的測定和分析，而且要進行質的分析，
把所有考查績效的材料和分析綜合起來，在多大程度上達到了預期的目的作出價值判斷。從這里可以看出，教青評價行為是建立在事實判斷基礎上的價值判斷．教育評價中的事實判斷在于診斷與鑒別教育的性狀，價值判斷則是對診斷鑒別而得的結果或結論，按其價值取向進行合乎目的的推斷和判斷；事實判斷是價值判斷的基礎，價值判斷是事實判斷的目的性追求。而教育評論是依據一定的教育價值觀和教育價值取向，對教育的一種價值判斷。從教育測驗到教育評論是一個由事實判斷向價值判斷的變化過程，我們不能說教育測驗絲毫沒有價值判斷，如在測驗什么不測驗什么的上是有價值判斷的；同樣，我們也不能說教育評論就無點滴的事實判斷，教育評論需要通過事實判斷的真憑實據作論據。
四、對教育評價學及其學科群的建議
教育評價學經過幾十年的已初步形成了學科體系，盡管概念、體系有待完善，但已為下一步的研究打下了堅實的基礎。與此相應的考
試學（研究教育測驗的學科）、教育統計學、教育測量學、教育評估學、教育評論學都已有相應的發展，形成了一個共生的教育評價學科群。21世紀，要使這個學科群得到良好的發展，我認為首先對各個學科的研究范圍有個明確的劃分，尤其是對教育評價學要有合理的定位，不要再把學、教育統計學、教育測量學的納入自己的努力范圍，要讓它們以獨立的學科更好地為教育評價學服務。另外，教育評價學還要把屬于教育精神文化、制度文化類的抽象的，教育評價無力評價的范圍還給教育評論學，讓教育評論學更快地發展．同時，要把教育評估與教育評價的關系處理好，可將兩者合二為一，形成統一的學科．其次，各學科要明確自己的研究對象，形成概念體系和學科體系，把一些已成熟的概念和約定俗成穩定下來，逐步形成相對穩定的學科知識和概念體系。第三，要處理好理論與實踐的關系，加強理論研究，使其適應實踐的要求，要積極實踐經驗并升華為新的理論，豐富和發展教育評價學學科體系．第四，要處理好引進與消化吸收的關系問題。無論是從國外引進的教育評價學理論，還是從教育界以外引人教育的評價理論都要結合我國的教育理論和教育實踐，進行修正使其“本土化”和“教育化”。
綜上所述，搞清教育評價相關概念的關系，對理清教育評價學科群內各學科的關系，促進該學科群的發展，為豐富和發展教育科學，加快
教育事業的發展有重大的理論和實踐意義。
[1][5]見李冀主編·《教育管理辭典》（第二版）·海南出版社·1997年版·第216頁、第167頁
[2]參見曹延亭編著·《教育統計學基礎》·遼寧人民出版社·1984年版·第2--5頁
[3]見李冀主編·《教育管理辭典》（第二版）·海南出版社·1997年版·第216頁
[4]參見許茂祖編著·《高等教育評估理論與》·鐵道出版社·1997年版·第16--27頁
[6]見劉堯著·《教育評價學》·中國文聯出版社·2000年版·第7--23頁
一 課程體系設計和實踐實訓設計整體思路
1.遵照教育部對經濟統計學專業的要求
嚴格遵照教育部對經濟統計學專業的要求。主干學科為理論經濟學、應用經濟學、統計學,其中核心課程為西方經濟學(微觀經濟學、宏觀經濟學),計量經濟學,財政學,貨幣金融學,會計學,經濟統計學,國民經濟統計學,概率論與數理統計,抽樣技術與應用,應用時間序列分析。實踐性教學環節包括實驗課程(含基本統計分析軟件應用、統計實務模擬等),社會實踐(含經濟社會統計調查、統計工作實習等),科研和論文寫作(含畢業論文、學年論文、科研實踐等)。專業實驗包括計算機基本技能實驗、統計分析應用軟件實驗、經濟計量分析軟件實驗、數據挖掘技術與應用實驗。
2.參照其他院校的培養方案和課程設置
它山之石,可以攻玉。我們選擇了部分具有代表性的財經院校(如上海財經大學、中央財經大學、東北財經大學、西南財經大學、中南財經政法大學、北京工商大學、上海金融學院、 河南財經大學、浙江財經學院和山東工商學院)和綜合類院校(如浙江大學、吉林大學、南京大學和云南大學)以及師范類院校(如北京師范大學、華東師范大學、東北師范大學、南京師范大學)作為參照院校。通過比較分析得出,在統計學經濟統計、商務統計、金融統計方向中,財經類院校主要突出經濟學課程,招生偏重理科生。綜合性院校和師范類院校主要課程為理學類,招生偏重理科生。
綜上所述,經濟統計學專業應培養適應信息化社會需要,熟練掌握現代統計理論和經濟數量分析方法,具有扎實的統計學、經濟學和金融學基礎,能熟練應用計算機軟件處理統計數據的復合型高素質經濟管理統計人才。學生畢業后可在政府部門、金融機構、外資企業和大中型公司等從事經濟統計分析、管理咨詢、市場調研和商務數據分析等管理工作。
3.與學院培養方案形式統一
新制訂的培養方案和整個學院的形式保持了統一,以便于教務人員管理工作的開展。
二 經濟統計學培養方案專業課的設置
經濟統計學的培養目標與基本規格和招收對象為理科生,設置了保險精算、金融統計和商務統計三個方向。學生修滿培養方案規定的學分并達到學位授予要求者,授予經濟學學士學位。
由于經濟統計學對統計學和經濟學知識的要求較高,我們提高了課程總學分和總學時,注重主干學科和專業課程的開課順序和教學周學時分配,強化實訓實踐課程,實行理論和實踐并行。
培養方案確定了5門學科基礎課程,分別為宏觀經濟學、微觀經濟學、C語言程序設計、概率論與數理統計、管理學。確定了5門專業基礎課程,分別為基礎會計學、經濟統計學、貨幣金融學、財政學、計量經濟學。確定了9門專業核心課程,分別為國民經濟統計學、多元統計分析、統計預測與決策、抽樣技術與應用、應用時間序列分析、金融統計學、市場調查與分析、投資學、數據挖掘。
分設了三個專業方向,分別為保險精算(開設保險學、保險統計學、利息理論、壽險精算、非壽險精算5門課程)、金融統計(開設商業銀行經營管理、金融市場、金融資產評估、金融工具與金融風險管理、投資組合分析 5門課程)和商務統計(開設信息檢索與利用、企業經營統計學、投入產出分析、項目管理、質量控制統計方法5門課程)方向。
[關鍵詞]統計學；大數據；機遇；挑戰；發展趨勢
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.14.178
[中圖分類號]C81 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2016）14-0-02
統計學是指通過應用數學以及其他學科的專業知識，來搜索、整理、分析、評估數據，從而達到推斷、預測所研究對象的未來發展情況的一門綜合性學科。隨著大數據時代的來臨，全球的數據量急速增長，這使在短期內完成收集、整理、分析數據的任務，變得十分困難，同時也影響到了統計學的正常教學。但是，大數據時代也為統計學提供了眾多的數據研究對象，為統計學的發展提供了一個良好的平臺。在這個平臺上，統計學遇到了許多機遇，比如：統計學科體系得到延伸。在大數據時代下，只要相關人員把握住這些機遇，順應大數據的脈絡走向，那么統計學的發展趨勢必將趨于良好。
1 統計學在大數據時代面臨的機遇
1.1 統計學應用范圍的增大
以往傳統的統計是根據所要研究的問題而去收集相關數據，再進行整理、分析、最后得出結論。這種統計，一方面，無法保證收集到的數據即是所需要的數據，也就是說數據的時效性得不到保證；另一方面，在大數據時代下，數據量巨大，欲收集到某一方面的代表性數據或者全部數據是十分困難的一件事，這就導致相關人員的工作量巨增，工作壓力增大。然而，在大數據時代下，統計學不僅僅根據問題研究數據，還根據數據挖掘其背后的信息。這一研究方向的轉變意味著大數據帶給統計學新的機遇。隨著社會的發展，許多新型產業應運而生，但是多數人不了解這些產業的運營情況以及促進這些產業發展的奧秘。在大數據背景下，通過分析、研究新型數據往往可以解開一個產業的“秘密”，或者是將數據涉及的信息全面地展現出來，從而促進相關產業的發展。因此，統計學應用范圍的增大對產業的發展具有重大意義。
1.2 統計效率的提高
傳統的統計在收集數據方面，常常會出現數據滯后、失效等情況，而在大數據時代下，數據量大，數據的更新速度快，因此，收集到的數據的質量得到了大幅度提升。不僅如此，在大數據時代下，數據及時性的特點，給數據收集提供了極大的便利，比如：相關人員可以定期進行數據收集，這樣不僅能減少工作量，還能確保數據的時效性和準確性。另外，在統計的過程中，數據多樣性的特點，給數據分析提供了極大的便利，比如：大數據可以被反復應用在不同方面的研究中。因為，數據的多樣性就決定了數據應用范圍的廣泛性，特別是在數據的統計方面。因此，統計數據時就不該將數據局限于一種用途，而應該深度挖掘數據的應用價值，將數據應用于各類相關的研究方面，從而達到降低相關人士的工作量、控制統計成本、提高統計效率的目的。
1.3 統計學科體系的延伸
在統計學中引入大數據，雖然會給統計學帶來一些挑戰，但是同時也會給統計學帶來機遇。現今，大數據逐漸進入統計學科，數據的龐大性使樣本統計中的樣本選取和標準確定受到了極大的影響。再加上，在大數據時代下，數據具備總體的特征，簡單的抽樣調查無法滿足新時代對統計的要求。因此，傳統統計中的樣本統計會朝著總體統計的方向發展，統計學科體系將會成為樣本統計與總體統計齊發展的體系，以此掩蓋樣本統計中的不足，保證統計的有效性。
2 統計學在大數據時代面臨的挑戰
2.1 樣本選取及其標準確定的難度增大
樣本統計是現今統計學中最重要的統計方法，統計學正是通過運用該方法對客觀事物的數據展開數量特點及數量間關系的研究。樣本的選取和其標準的確定，是考察樣本統計是否具備價值的重要依據。隨著大數據時代的來臨，樣本選取和其標準的確定，變得越來越困難。一方面，大數據意味著數據量不僅十分巨大，甚至大到超乎想象，而且數據還有分散性和多樣性的特點。這使在選取樣本的過程時，收集數據的難度系數將變高，標準將很難界定，工作量將加大；另一方面，在大數據背景下，人們面對海量數據，不會只想知道出現這些數據的原因，還會想了解這些數據代表的涵義。這不僅改變了傳統統計對數據的訴求，還迫使統計學進行改革、創新。另外，隨著眾多電商和社交網絡的興起，互聯網上的數據量不斷增多，其研究價值也越來越高。但是，網絡數據大都屬于非結構化數據，而統計學研究的是結構化數據。因此，在運用樣本選取方法的過程中，難免會錯失很多有價值的數據，使樣本選取不夠全面。總之，大數據時代給統計學帶來了挑戰。具體的挑戰體現在：能否將非結構化數據轉化為結構化數據和是否能找到準確分析非結構化數據的方法。
2.2 統計軟件及統計方法欠缺
統計軟件是基于計算機運算環境下，信息計算機技術迅速發展而研制出來的。它主要用于提升統計學的數據分析和處理的效率，提高一般性的統計實踐操作質量，并通過設置統計模型來簡化統計的復雜操作。在大數據時代，常見的統計軟件有Eviews、SPSS、SAS、Stata等，但是這些軟件要運用于大數據，在存儲、傳輸方面還有欠缺，它們還需要得到進一步的完善和升級。可是，完成升級、完善統計軟件的任務相對困難，并且無法與互聯網、電子商務等公司相提并論。另外，在大數據背景下，數據不僅具備海量化，多樣化的特點，而且其獲取途徑眾多，因此，分析、研究數據變得困難，再加上，我國的統計方法相對欠缺，所以，統計學在大數據時代下面臨著挑戰。
3 統計學在大數據時代下的發展趨勢
3.1 加大應用型統計教學力度
統計學和其他理論型學科不同，它是一門實用性極強的學科，無論是非統計學人士，還是統計人員，或多或少的都需要掌握統計學的應用方法和技巧。在大數據時代，數據具有多樣性、總體性、分散性及海量性等特點，因此，欲從數據背后得到精確結論，必須對所研究數據進行全面且精準的統計分析。另外，根據大數據的這些特點，不難看出，新時代對統計人才的要求越來越嚴，對統計學教育也更加重視，因此，在統計學教學過程中，加大應用型統計的教學力度必不可少。應用型統計是指輕理論、重實踐的統計教學。這種教學類型，在提高學生的實踐操作能力，幫助積累實踐經驗，掌握統計技巧方面，具有重大意義。教師加大應用型統計學的教學力度，主要從三方面入手。第一，加大數據收集的教學力度。收集數據是統計的基礎步驟，也是初步判斷統計結論是否有效的參考因素。就某種意義而言，只有加強對數據收集的教學力度，才能保證學生在大數據時代下，能收集到保質保量的數據。第二，加強數據整理的教學力度。由于，在大數據背景下，收集到的數據具有多樣化、海量化的特點，所以如何高效地整理這些數據成為一大難題。正因為如此，才在高校中呼吁教師加大對數據整理的教學力度。第三，加大數據透視的教學力度。數據的透視是指通過數據透視化技術，來使非結構化數據直觀化的一項教學內容。因為在大數據時代下，會出現許多非結構化數據，而傳統的統計方法只能統計結構化數據，所以，加強數據透視的教學力度，有助于提高統計的高效性，幫助培養統計人才。
3.2 提高大數據統計思維
無論是在傳統的統計學教育中，還是在大數據時代下，統計思維一直都是教師著重培養的一方面。良好的統計思維，不僅能提高學生收集、整理數據的能力，還是將理論有效地付諸實踐的重要保證。從另一角度看，如果統計人員不具備統計思維，那么在海量的大數據下，就無法準確分辨出所需的數據，也就無法高效地完成工作。傳統的統計思維包括平均思維、變異思維、普遍聯系思維、動態思維等，面對大數據時代下，數據的混雜性和總體性，提高統計思維還需注重培養學生的大數據統計思維。大數據思維不僅具備容錯性和復雜性，其還強調數據之間聯系和注重相關數據間的分析。
3.3 加強基礎性統計知識教學力度
現今，統計學教學現狀不容樂觀，學生在學習統計學時，普遍會出現基礎知識薄弱，畏難情緒較嚴重的現象。為了改善統計學教學現狀，緩解大數據時代下統計學的危機，教師應加大基礎性統計知識的教學力度，確保每位學生都能掌握良好的統計學知識，從而促進統計學的發展。由于統計學中的概念、公式較多，而且較抽象，學生不易理解，所以，教師要盡量做到深入淺出，保證學生準確掌握相關知識。但是，不是所有教學內容都可以做到深入淺出，所以，教師應重視基礎知識的教學。只有在學生對統計學的基礎概念、公式、原理等都充分了解的情況下，才能為后續的學習打下堅實的基礎，才能提高后續教學的效率。大數據時代的到來，促使統計學進行改革。在改革后，統計學的教學要求更嚴，教學內容更深，所以，不具備良好的統計學基礎是無法完成學業的，更無法促進統計學的發展，培養出新型統計學人才。
3.4 重視復合型人才培養
統計學不僅能為數學、物理等學科提供數據分析方法，還在生活、經濟等領域具備重大意義。以前，數據簡單化，來源較單一，所以對統計人才的要求并不高。然而，隨著大數據時代的來臨，統計人才不再是單純具備良好統計知識的人，而是復合型人才。在大數據時代下，許多數據比較混亂、龐雜，只有具備良好的編程技能、統計能力的人，才能將其收集、整理為有價值的數據。在大數據時代下，行業間競爭十分激烈，數據的統計工作也變得十分艱辛，只有具備大數據專業知識，超強的數據分析、處理能力的人，才能在這個時代具備強大的競爭力。在大數據時代，統計不是單純的加減運算，只有具備統計思維、數據甄別能力、計算機專業技術的復合人才，才能高效地進行統計工作。因此，在大數據背景下，培養復合型人才十分必要。
4 結 語
統計學作為教育階段最重要的學科之一，不僅能促進物理、數學等學科的發展，在推動政府的情報決策、工商業的發展方面也具有重大意義。地方政府在進行市場經濟的宏觀調控、指導、規劃等方面離不開統計，也只有對數據開展精細的分析、統計工作，才能得到更具說服力、更具價值的結論，實踐于生活中才更有利。而且，在人口普查、環境評估等方面也會經常運用到統計學。由此可見，統計學十分重要。雖然，我國的統計學教學現狀不容樂觀，在大數據背景下，統計學還面臨眾多挑戰，但是，相關人員更應看見其中的機遇，把握好時機，共同努力，攜手推進統計學的發展。
主要參考文獻
[1]田茂再.大數據時代統計學重構研究中的幾個熱點問題[J].統計研究，2015（5）.
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。
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。
關鍵詞：多學科團隊協作護理；鼻咽癌；自護能力；生存質量
鼻咽癌是頭頸部常見的惡性腫瘤之一，手術是鼻咽癌患者治療主要手段之一，手術創傷可導致患者術后存在焦慮、抑郁的情緒，影響患者預后[1]。有效的護理方法可改善患者負性情緒，促進患者康復。多學科合作團隊干預模式是目前國際上公認的疾病康復期有效的干預措施，它以多專業小組為基礎，通過各學科護理人員相互協作而為患者提供全面、規范、系統的康復護理干預，旨在促進患者病情預后，改善患者生活質量[2，3]。本研究為促進鼻咽癌患者康復，提高患者術后生存質量，于2012年1月～2014年1月對鼻咽癌患者應用多學科合作團隊干預，效果理想，現報告如下。
1 資料與方法
1.1一般資料 選取2013年6月～2015年6月選取本院收治的鼻咽腫瘤切除術患者為研究對象，納入標準：①患者均經病理組織學確診；②患者FIGO分期為IIa期以下；③卡氏評分>70分；④患者均簽署知情同意書；⑤入選患者及護理人員均為雙盲隨機選取。同時排除如下患者：①肝腎功能異常；②癌細胞發生轉移者；③存在手術禁忌癥；④精神疾病史、認知功能障礙的患者。共有84例患者符合入組要求，根據隨機數字表將患者分為觀測組及對照各42例，對照組：男 22例，女 20例，患者年齡38～78歲，平均年齡（48.96±3.78）歲，臨床分期：I期 22例，II期20 例；文化程度：小學5例，初中 15例，高中 10例，大專或以上12例。觀察組：男 20例，女 22例，患者年齡38～80歲，平均年齡（49.02±5.36）歲，臨床分期：I期 20例，II期22 例；文化程度：小學5例，初中 14例，高中 10例，大專或以上13例。兩組患者性別、年齡、臨床分期及文化程度無統計學差異（P>0.05），具有可比性。
1.2方法 兩組患者住院期間均給予常規性護理，對照組出院后定期進行門診隨訪，隨訪過程中對患者進行健康宣教。觀察組在對照組基礎上應用多學科合作團隊實施干預，具體干預措施如下：組間團隊，并進行成員分工及培訓：團隊由腫瘤科醫生、責任護士、康復醫生、營養師、團隊協調人員及心理咨詢師組成。通過集體、院內外結合等方式對小組成員進行培訓，針對每個成員專科知識向患者發放鼻咽癌術后康復培訓手冊。各成員職責主要如下：①腫瘤科醫生：由主治醫師擔任，負責對患者進行專科診斷、治療及病情評估。②護士：由主管護師以上的護士擔任，主要負責對患者入院情況、住院期間康復護理（包括定期為患者舉辦健康講座、指導患者術后飲食、做好吸痰、排痰工作，以防止切口感染，定期向患者發放健康宣教手冊）及社區隨訪服務（包括家庭訪視、電話隨訪、社區健康講座）。③康復師：由熟悉腫瘤康復知識的康復治療師擔任，負責指導及協助患者完成康復訓練（主要以有氧運動為主）。④營養師：由獲得國家公共營養師資格證的專業人員擔任，負責為患者制定營養套餐及進行營養評估。⑤心理咨詢師：由具備國家心理咨詢資格證書的專人人員擔任，主要負責對患者實施心理干預及咨詢。⑥團隊協調人員：由腫瘤科護士長擔任，負責對團隊中各成員進行協調及聯絡工作。兩組患者隨訪時間為1年。
1.3觀察指標 ①自護能力測定量表（ESCA）[5]：該問卷是在Orenm自護理論的基礎上制定的，量表共包含健康知識水平、自護責任感、自我護理技能、自我概念等4個維度共43個條目，總分為172分，分值越高患者自護能力越好。兩組患者分別于入院時及干預后發放量表填寫。②生存質量：采用生活質量綜合評定問卷（GQOLI-74）對患者生活質量進行評定，量表內容包括生活狀態、軀體功能、心理功能及社會功能等4個維度，分值越高患者生活質量越理想。
1.4評估方法 兩組患者分別于出院當天及干預結束后應用ESCA量表、GQOLI-74量表進行評估，當場向患者發放問卷并于填寫前告訴患者相關注意事項。共發放問卷84份，有效回收84份，有效回收率為100%。
1.5統計學分析 應用SPSS17.0對結果進行統計分析，組間計量資料以均數標準差（x±s）表示，兩組比較采用t檢驗，P
2 結果
2.1兩組患者干預前后自我護理能力對比 觀察組干預后自我概念、自護責任感、自護技能、健康知識水平及自護能力評分顯著高于對照組，差異有統計學意義（P
2.2兩組患者干預前后生存質量對比 觀察組干預后物質生活、軀體功能、社會功能、心理功能及生活質量評分顯著高于對照組（P
3 討論
多學科合作團隊是指由各學科專業人員組成的康復隊伍，通過將不同學科專業人員有機結合從而對慢性疾病患者實施全面的康復護理[4]。多學科合作團隊建立目的在于提高社區慢性疾病患者對疾病的認識水平及康復治療效果，從而提高患者生存質量[5]。相關研究表明[6]，對慢性疾病患者或者疾病康復期患者應用多學科、多專業結合制定的綜合護理康復方案能有效改善患者負性情緒，促進患者康復，提高患者生存質量。
自護能力是指患者促進及維護身心健康所獲得一種能力，是個體形成自我護理行為的基礎[8]。研究表明[9]，患者自我護理能力越強，其對疾病認知程度越高，治療疾病的信心越強，預后效果越理想。本研究結果顯示，觀察組干預后自護能力總評分及各維度評分顯著提高（P
綜上所述，多學科團隊管理能有效提高鼻咽癌患者自我護理能力，改善患者負性情緒及生存質量。
參考文獻：
[1]王詠梅，杜新香.責任制優質護理全程追蹤模式對鼻咽癌放療患者的臨床護理作用[J].國際護理學雜志，2014，（6）：1333-1335.
[2]唐華英，郭真，趙巧云，等.心理干預在鼻咽癌調強放療患者臨床護理中的應用[J].護士進修雜志，2012，27（6）：510-512.
[3]楊萌萌，薛桂芬，蘇蘭，等.多學科團隊協作護理會診模式在全喉切除術后病人中的應用[J].護理研究，2014，28（5）：574-575.
[4]陳俊娥，王志學，陳俊榮，等.MDT協作護理模式在白內障手術患者中的應用效果[J].中華現代護理雜志，2015，21（9）：1027-1029，1030.
[5]陳家琴，趙小燕，嚴愛芳，等.多學科團隊協作模式下綜合治療胃癌25例護理配合[J].交通醫學，2014，（5）：544-545.
[6]張西菊，李遵清.多學科團隊服務模式對社區糖尿病患者的干預[J].護理學雜志，2012，27（21）：77-80.
[7]呂召霞，賈榮娟，李惠云，等.多學科團隊強化干預對糖尿病高危人群代謝指標的影響[J].國際醫藥衛生導報，2013，19（10）：1409-1413.
[8]馮惠霞，蔣紅花，李桂容等，.晚期鼻咽癌局部同期放化療聯合西妥昔單抗治療的護理觀察[J].護士進修雜志，2012，27（10）：898-899.
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：
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截止到2007年，我國有160所高校設有統計學本科專業，163所培養統計學碩士研究生。2006年授予統計學學士學位5300余人，碩士學位1566人，博士學位186人。可以說統計學專業達到前所未有的繁榮，但統計學專業在我國的發展并非一帆風順，而是經過了非常艱難、曲折的過程。筆者認為在袁衛教授劃分的“三個階段”基礎上，結合目前統計學的發展狀況，我國統計學的發展大致可以分為以下四個階段。
第一階段：從統計學傳入我國到1949年。20世紀初統計學由日本傳入我國，其研究內容和授課內容基本與國外一致，主要是介紹統計學的初步知識，整體水平較低。
第二階段：從1949~1978年峨嵋山會議。這一階段可以說是統計學的分裂和衰退時期。1949年，大學教學模式及專業設置完全參照前蘇聯體制，從此，統計學就被分割成兩部分：數理統計學和社會經濟統計學。數理統計學被認為是數學的分支，不再稱為“統計學”，被置于數學專業之下，僅在北京大學、南開大學等綜合類大學或科學院系統所等研究機構開設。而另一部分就是社會經濟統計學，占據了統計學的主導地位，被稱為“統計學”，實際上是政府統計工作的解釋，主要講解各部門統計指標和統計工作制度，更極端時還被賦予了階級性，被視為階級斗爭的有力武器，完全扭曲了陳希孺先生強度的“數理統計方法是一個中立性的工具”。這30年的統計學教學和研究是以所謂的“部門統計學”為主線設計的，統計學專業大部分設置在“計劃統計系”，與計劃經濟運行體制高度相關，與國家統計工作保持高度一致，從政府統計工作角度講解統計學，當時確實為國家的經濟管理做出了一定貢獻，但作為一門“科學”卻走進了死胡同，研究領域和方法越來越窄，為使其看上去像一門“科學”被迫提出了一些常識性的概念如“標志”、“總量指標”、“總體單位”等繁瑣概念作為研究對象，將簡單問題復雜化，嚴重影響了我國統計學的發展。
第三階段：從1978~1998年教育部將統計學設置為本科一級專業學科。隨著1978年以來的改革開放，特別是峨嵋上會議以后，統計學界逐漸由過去的僵化、教條的局面出現了討論和爭鳴，大家開始思考統計學是一門還是兩門學科，數理統計學到底是不是統計學。上個世紀80年代整個統計學界出現了百花齊放、百家爭鳴的繁榮景象。到90年代“大統計”的主張逐漸被大家認可，特別是原“社會經濟統計學”專業人士認識到統計學再也不能僅僅作為政府統計工作的解釋，必須回歸到“數據”才是唯一的出路。90年代初，經濟體制改革進入關鍵時期，提出了“社會主義市場經濟”，人們認識到“計劃”和“市場”都是調節經濟的手段，國家也不再包大學生分配工作，“計劃統計”專業遭遇前所未有的艱難局面，招生沒人報，分配沒人要，很多院校的計劃統計專業為求生存去掉“計劃”二字改為“統計學專業”或者徹底拋棄“統計”而改為“投資經濟專業”。但面對困難，大部分“統計人”本著“不放棄，不拋棄”的精神默默地更新統計學專業知識，逐漸改造統計學課程設置，為迎接統計學的全面發展奠定基礎。在此期間一些綜合類大學和財經類院校陸續恢復或重建了統計學專業，關于統計學究竟是一門學科還是兩門學科的爭議也逐漸平息，大家基本都公認“統計學是關于收集、分析、表述和解釋數據的科學與藝術”，1992年國家標準委員會將統計學專業由經濟學下的二級學科上升為獨立的、理學中的一級學科，特別是1998年教育部在本科專業中設置了一級專業學科統計學，并根據實際情況設置了經濟學和理學兩個學科的統計學學位。從此，統計學進入了全面發展的新時期。
第四階段：1998年至今，統計學全面、快速發展時期。經過上個世紀20年的爭論，統計學界對統計學的認識基本取得一致，2003年11月，高等學校統計教學指導分委員會在廈門召開年會，根據不同的學位授予情況分別制定了統計學專業的教學規范，確定了培養目標、培養規格、課程結構、學制及學分安排，極大地促進了統計學的發展，形成了目前統計學欣欣向榮的大好局面。
為了進一步詳細了解統計學專業的發展過程，筆者從首都經濟貿易大學檔案館搜集了原北京經濟學院開設的統計學專業課，并查閱了中國人民大學教務處編制的歷年（包括1986年、1987年和1991年）本科課程內容簡介，各年課程設置可見表1。
表1清晰地呈現出了統計學專業由部門統計向現代統計發展的歷程。
2新形勢下統計學的發展趨勢
進入21世紀以來，統計學教學出現了新的發展趨勢，主要表現在以下五個方面：
第一，由部門統計為主的課程結構轉向以統計方法為主的課程結構，逐步與國際接軌。
從表1可以看出，以前的統計學專業主要講解《工業統計學》、《農業統計學》等與政府統計工作相對應的課程，現在主要講解《抽樣技術》、《回歸分析》、《隨機過程》等與各種統計方法相對應的課程。說明統計學作為方法論科學的學科定位得到了大家的認可。
第二，《統計學》課程授課內容徹底改造。經過多年的爭論，學界對統計學課程有了新的認識，在統計學專業和非統計學專業學科建設中體現明顯。
統計學專業不再開設《統計學》課程。目前大多數院校的統計學專業不再開設《統計學》這門課程。原《統計學》授課內容與其他專業課如數理統計、抽樣技術等重復太多，不再專門開設《統計學》課。對于有些《統計學》課程中有的內容而其他課程中不包括的知識多以《統計思想》、《統計初步》或《描述統計》等課程的形式予以彌補。對于非統計學專業，仍保留了《統計學》課程，但其內容有了很大改變。表2列出了傳統統計學（以上世紀80年代廣為采用的教材《社會經濟統計學原理教科書》為例）與現代統計學（以吳喜之教授編著《統計學：從數據到結論》為例）的主要章節結構：
由表2不難發現，現在的《統計學》刪去了原課程中很多不能說沒有用但肯定是常識性的內容，如總量指標與相對指標等，大量增加了多元統計、非參數統計等內容，并細化了參數估計、假設檢驗等傳統內容。使統計學回歸到了關于數據的方法論本質。
第三，統計教學中強化了計算機技術、統計軟件的應用。隨著計算機的普及，統計方法得到了極大的提升和推廣，原先很多手工無法計算的方法變得容易實現，海量數據和復雜的計算不再是統計發展的障礙。在教學中普遍使用SPSS、SAS、R語言等統計軟件，一般的非統計專業最起碼也挖掘了Ex-cel中的統計功能。
第四，強化了統計教學實踐，增加了統計調查內容。統計學是關于數據的科學，數據從哪里來、如何判別數據的適用性是科學使用數據的前提。現在統計教學中比較強調統計實踐和統計調查，開設了《統計調查》或《市場調查》課程，并增加了調查教學實踐，讓學生親自動手設計問卷、訪問調查，并錄入數據、分析數據，撰寫調查分析報告。有效提高了學生對數據的認識，不再懼怕數據。
第五，教學管理規范化。2003年11月高等學校統計學教學指導分委員會在廈門召開的年會上，各方面統計專家達成一致，分別制定了授予理學學位的統計學、授予經濟學學位的統計學教學規范，對課程設置、學分安排等提出了指導性意見。各院校在教育部教學評估的要求下對統計學教學工作也作出了規范性要求，制定了關于教學大綱、統計教材、掛牌上課、教考分離等相關措施，在教學環節上強化了統一管理。
3新形勢下出現的新問題
應該承認統計學經過30年的爭論、改革，有了很大發展和進步，逐漸走向正規化和系統化，逐步縮小與國際先進統計教育水平的差距。但也應該承認，在發展的過程中也出現了一些問題，筆者認為主要有以下四個問題：
(1)統計學專業不開設《統計學》課程，造成學生對統計學課程體系和統計方法體系缺乏整體認識
現在，原《統計學》中每一章基本上都單獨開設為一門課，如回歸分析、抽樣技術、非參數統計等，各門課由不同教師在不同學期開設，分別零散地教給學生，學生缺乏對統計學整體的認識。另一方面有些《統計學》中講授的知識其他課程沒有包含，造成一些遺漏，如綜合評價的方法，在各專業課中都沒有講授。
(2)隨著計算機的普及和統計軟件的使用，本科統計教學出現了“傻瓜化”教學趨勢
統計軟件的應用和數據海量化的趨勢，使得在平常的統計教學中不再強調統計計算，基本上只講統計軟件操作，結果學生只會利用統計軟件對原始數據進行統計數據處理，離開計算機就不會處理數據。另一方面，一般的統計軟件對數據有一定的格式要求，大部分認可原始數據，而對于組距式的分組數據不能處理，或者如果只給出基本的調查結果如樣本均值、樣本方差等，現在的學生大多不會依據現有數據進行統計推斷，他們只會看統計軟件運行的“P值”，而不知道統計量是如何計算出來的。況且現在很多單位并沒有像SPSS等這樣的專業統計軟件，這種知識結構會給未來的工作造成一定影響，對于非統計專業學生來講可能會更明顯。
(3)對統計思想的講授不夠充分，學生對統計結果的理解不夠確切
一般來講，非統計專業學生數理統計不單獨開課，而是與概率論合并成《概率論與數理統計》開一個學期，主要講概率論，一般只講到大數定律、中心極限定理，好一點的講到相關與回歸，很多不講假設檢驗。而在《統計學》課程有限的課時中主要側重講統計方法的基本思路和操作，由于要講的統計方法比較多，還要結合統計軟件的應用，實際上對統計思想的講授并不到位。造成象前文所說，學生學完統計學，只知道看“P值”，“P值”小于0.05就是拒絕原假設，大于0.05就不拒絕原假設，但到底什么是P值，為什么P值小于0.05就可以拒絕原假設，甚至連原假設是什么，拒絕原假設說明什么問題都不知道，這樣的學生不要說非統計專業，就是統計專業四年級學生也不在少數。我們的統計教育被真正徹底地“傻瓜化”了。
(4)統計學專業新課程體系中各課程之間內容的劃分和銜接還有待完善
新的統計學專業課程體系基本是按照統計方法體系構造的，但也保留了若干統計方法應用的課程，如社會統計、商務統計等，如何處理這類課程與純統計方法如回歸分析、時間序列分析等課程間的關系還需要進一步研究。現階段來看，問題出現在兩個方面，從社會統計等課程本身看，其內容設置與授課對象有一些沖突，一般來講，社會統計學課開課對象是社會學專業學生，商務統計學開課對象是工商管理專業學生，主要講解一些基本統計知識和統計技能就可以了，而我們的開課對象是統計學專業學生，就不能僅講一些基本統計方法，但講些什么，應該怎么講，還沒有答案。另一方面是統計方法課，如時間序列分析、統計預測與決策等課程，更多地是講一些該課程的基本方法應用，不是詳細地講解該課程的數學原理證明和推導過程，這就會與統計方法應用類課程內容相重復，故從課程名稱上看我們的統計學與國際接軌了，但授課內容還有很大差距。
4完善統計教學的建議與措施
（1）開設好《描述統計》或《統計初步》等性質的課。這些課程的出現與統計學專業《統計學》課程的調整有極大的關系，該課程的設置在很大程度上是對刪除《統計學》課程的補充。雖然這些課程有其固有的研究內容，但應在一定的彈性范圍內，盡可能彌補其他課程講不到的統計方法，如統計指數、綜合評價等。
（2）科學界定各課程的講授內容，做到既要銜接又不重復。組織各門課程負責人介紹本課程講授的主要知識點和講授程度及要求，在充分協商、溝通的基礎上劃定各課程的授課范圍，確保各課程講授自己該講授的內容，如數理統計學與統計學在參數估計、相關與回歸分析、方差分析等內容。