本文根据目前统计学专业的课程设置及教学现状，阐述了开设统计案例课程的必要性，并根据云南民族大学的教学经验，对开设模式提出了建议。
0引言
统计学是一门应用性极强的学科，主要利用概率模型收集数据，并对数据进行分析处理，包含了调查、收集、分析、预测等各个阶段。目前大多数院校统计学专业除开设《概率论与数理统计》基础课程外，一般还开设多元统计分析，线性回归分析，非参数检验，统计软件等课程，专门开设统计案例课程的并不多见。本文根据目前统计学专业的课程设置及教学现状，阐述了开设统计案例课程的必要性，并根据云南民族大学的教学经验，对课程开设模式提出建议。
1统计学专业课程设置及教学现状
如前所述，大部分院校统计学类专业设置了不少专业课程。但由于课程门次较多，每门课程的学时相对较少，教师要完整系统地讲授一门课非常困难，因此滋生出不少教学问题。主要有：
1.1重理论轻实践
多数统计学专业课程本身包含理论和案例两部分，但很多教师在讲解过程中为防止学生理论不扎实，往往把理论部分讲解得比较清晰，而理论如何应用通常不讲或少讲①，导致学生只知相关的概念和公式，不知如何应用，甚至产生了“统计等同数学”的思想。
1.2重实践轻理论
与上述恰恰相反，也有一些教师更强调统计的应用性，在教学过程中往往要求学生掌握每种方法的实际操作，但对所涉及的知识点一带而过。如在进行聚类分析时，只要求学生掌握聚类分析的操作方法，而对聚类的原理不加过多解释。这样当面对具体问题时，学生由于理论基础不扎实，在方法选择和结果解释方面显得迷茫。②
1.3综合分析问题能力不足
即使教师在讲授课程时，对基础理论和实际操作兼顾，但由于课程设置及教材编写习惯，往往某个知识点后边的案例分析都是针对该知识点而言，综合分析和交叉不够。如因子分析部分的案例主要针对因子分析，很少包含其它知识点。这就导致在课程学习时，学生认为已掌握了各种分析方法，但脱离课本以后，或者涉及多种方法综合时，却又无从下手。
2开设统计案例课程的必要性
根据目前的教学现状，开设专门的统计案例课程非常必要。
2.1巩固理论知识
统计案例课程中的案例主要来源于实际生活，学生在处理案例时，要根据问题本身找寻最适合的方法，这就要求学生熟练掌握各种方法的基本原理，适用条件，对数据的要求等等。即使同一类方法，如t检验和ks检验在检验两组数据是否服从同一分布时也有所不同，前者一般处理样本量少且服从正态分布的数据，而后者通常对大样本进行分析，并且不要求数据服从正态分布。通过对案例使用方法的探索，有助于学生进一步加强理论知识。③
2.2软件应用更加熟练
统计案例的分析离不开统计软件。以往学习统计软件时，学生主要靠模仿教师或课本操作，甚至很多数据都是按照软件分析的格式要求设置的，学生在软件使用熟练度上有所欠缺。实际上，生活中的数据更加复杂，学生一般要对数据本身进行处理，并且在分析过程中可能会使用各种软件，如SPSS，Excel，甚至统计编程如R语言等。这样就更容易掌握各种统计方法的软件操作。
2.3提升综合分析问题能力
统计案例课程中的案例通常会取自一个具体问题，如“购买衣物的首选因素与学生的性别及家庭所在地区是否有关系”，“运动员射击水平稳定性分析”等，④这些问题大多是人们熟悉的经济现象，但要对经济现象进行分析，对分析结果进行解释，或对长期趋势进行预测及决策提出建议，就要求学生从各个方面分析问题，从而提高综合分析问题的能力。
3 统计案例课程开设模式建议
课程开设的目的主要是培养学生对统计学的应用。根据云南民族大学近年开设统计案例课程的经验，对该课程的开设模式提出一些建议。
3.1开课学期和学时
开设统计案例时，要求学生已掌握大部分的专业知识及所需软件(如SPSS，Excel及Matlab)，这些专业课程通常会在大学本科2-3年级基本学完，因此建议开课学期为第六或第七学期。由于课程需要大量的理论知识及上机操作，并会有课堂模拟、分组讨论及项目设计等环节，建议为54或72学时。
3.2主要内容
所设置的案例应尽量涵盖主要的统计理论和方法。课程中，我们主要实践了描述统计，回归分析，时间序列分析，抽样调查，非参数统计，统计计算，聚类分析，因子分析等案例。其中描述统计案例主要使学生掌握分类数据的检验和描述统计量，并能通过选择适当的图形和统计量对数据进行有效分析。回归分析案例主要使学生用回归分析方法分析经济现象，建立回归模型分析变量间的数量关系，正确诊断并处理自变量间的多重共线性。时间序列分析主要使学生掌握对数据进行时间序列分析的步骤与方法。
抽样调查主要让学生学会确定抽样框和分层标志，掌握总样本量和层样本量的确定方法，能对比简单随机抽样和分层随机抽样的估计效率。非参数检验重点使学生掌握非参数单因素方差分析和参数单因素方差分析的异同以及掌握Pearson相关系数与Spearman秩相关系数及Kendall相关系数检验的异同。统计计算案例使学生掌握潜在分类泊松回归模型、EM算法、Beta-二项分布模型、MCMC算法及其应用。聚类分析案例着重培养学生对数据进行聚类，特别是对K均值聚类和系统聚类方法的使用及两者的区别。因子分析使学生掌握因子分析的数学模型，因子载荷阵的估计方法，因子旋转及其必要性，因子得分，回归模型的建立等。通过单个案例的分析，最后设置了一至两个综合案例。通过案例分析，学生对各个知识点的掌握显著提高。
3.3教学模式
该课程以实践环节为主，教师更注重学生的数据处理能力、实际动手能力和综合分析能力。与以往课程教师先讲授理论，再讲解操作，最后学生模拟的方法不同。我们在该课程中，采用倒置教学方法，先给出案例，让学生自己操作及汇总知识点，撰写案例分析论文。然后教师讲授案例，并对学生论文中的主要问题进行点评。实施这一教学模式，不仅学生的理论知识得以有效巩固，上机操作能力也有显著提高。
3.4课程考核方式
案例教学类似于实验教学，主要培养学生对知识点的掌握，对软件操作的熟练程度和对问题的综合分析能力。传统的理论教学考核主要是闭卷考试，而实验教学则通常将实验报告作为考核方式。这两种方式在案例教学考核中都有弊端，如单纯闭卷考试不能反映学生的动手能力，而实验报告则容易造成抄袭。
因此，我们在考核过程中重视各个环节，重点关注学生对案例知识点的准备情况，上机操作时对软件使用的熟练程度以及发现问题、解决问题的能力，并不定期要求学生对案例分析过程及分析结果进行课堂讲解，采取多重考核方式，实验报告或案例分析论文只是其中一个环节。这样极大调动了学生课程参与的积极性，学生在上课时善于发现问题并积极寻求解决问题的方法，提高了学生的动手能力以及综合分析能力，同时在提交论文的过程中对论文写作规范有所了解，取得了较好的教学效果，相信对毕业论文的写作也会有所助益。
4结束语
本文根据目前统计学专业专业课程多，每门课时少，学习过程中同时兼顾理论和实践困难，以及学生综合分析问题能力不足的特点，从巩固理论知识，加强动手能力及提升综合分析能力几个方面论述了开设统计案例课程的必要性，并根据云南民族大学的教学经验，对开设学期、学时、设置内容、教学模式和考核方式等方面提出了建议，当然各个院校可根据实际情况进行调整。
作者：李慧敏 江绍萍 来源：科教导刊 2016年12期
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