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導語：在多元統(tǒng)計學方法的撰寫旅程中，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(yōu)秀范文，愿這些內(nèi)容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領您探索更多的創(chuàng)作可能。
關(guān)鍵詞： 心理統(tǒng)計學 哲學 方法論
一、引言
哲學是關(guān)于世界觀和方法論的學說，研究自然、社會和思維的最一般的規(guī)律，在人們認識世界和改造世界的過程中發(fā)揮了重要的作用［1］。哲學在發(fā)展過程中，不僅在自身領域的研究中取得了重大進展，而且推動了其他的一些學科的誕生，如天文學、數(shù)學、教育學、美學等。統(tǒng)計學也當然可以歸于哲學的發(fā)展框架下。因此，可以從某種程度上來講，哲學可稱為“萬學之母”，抑或“元科學”。
統(tǒng)計學作為一門研究客體特征和規(guī)律的方法論學科，有很強的數(shù)學基礎做支撐。它不但可以作為一門基礎學科創(chuàng)造和發(fā)展理論，完善學科結(jié)構(gòu)，而且可以作為一種應用型很強的學科，為人們認識世界和改造世界，進行量化研究提供強有力的工具手段。掌握好統(tǒng)計學，對進行科學研究，尤其是量化的科學研究必將大有裨益。然而正是由于其要求較強的數(shù)學基礎，因此對于缺乏數(shù)學訓練的人，尤其是文科學生來說，對統(tǒng)計學的掌握就可能成為一件比較讓人頭疼的事情，有的甚至是“談‘統(tǒng)計’色變”。即使不從理論研究的深度來學習，哪怕只是在統(tǒng)計學的應用層面上來掌握，強調(diào)實用性，也需要費些心思，再加上沒有適當?shù)姆椒?，就可能更加懊惱了。但是，由于哲學對統(tǒng)計學起指導作用，為統(tǒng)計科學研究和統(tǒng)計工作提供一般指導原則和思維方法，因此如果能將哲學中的一些方法論知識運用到統(tǒng)計學習中，可能會起到事半功倍的效果。
二、哲學思想的運用
哲學的眾多原理和方法論都可以作為統(tǒng)計學習的有力指導，本文選擇三方面加以闡釋。
1.“從一到多”的思想，也可以稱為“從簡單到復雜”的思想。事物的狀態(tài)有繁有簡，有的表現(xiàn)在量的層面上，有的則表現(xiàn)在質(zhì)的層面上。單從量的層面上來講，就可以看到從1個、2個到3個乃至多個的變化。比如，線性回歸中，從最初的回歸模型中只包含一個自變量的最簡單模型到后來的回歸模型中包含2個甚至更多個自變量的情況，是一種從自變量的角度來觀察模型由簡單到繁瑣的過程［2］。再比如，從t檢驗到方差分析的變化。t檢驗可以有三種情況，即單樣本t檢驗，獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗（后兩者均可以檢驗兩個總體的均值是否有差異，只是在具體的操作過程中有些差別）。但是對于三個及以上的均值是否存在顯著差異的檢驗，t檢驗則顯得力不從心了（多次兩兩比較可能增大一類錯誤的概率），而方差分析則會很好地解決這一問題，因為其不僅可以處理獨立樣本的問題，還可以處理重復測量的問題，在很大程度上彌補了t檢驗的不足［3］。不難看出，從t檢驗到方差分析，又是一個針對平均數(shù)個數(shù)從簡單到繁瑣的過程?；仡櫳厦娴睦?，可以對這一形式的統(tǒng)計方法有一個比較性的認識。首先，它們都是從一個向多個的變化過程?！岸唷眰€的發(fā)展是以“一”個的發(fā)展為前提的，換句話說，多個變量的模型要想發(fā)展，必須滿足一個變量的單個模型發(fā)展所需要的假設條件。比如，多元回歸要想進行就必須滿足一元回歸所要求的一系列條件（如正態(tài)性、連續(xù)性和方差齊性）。而方差分析若要進行也必須滿足獨立t檢驗所需要的條件（方差齊性）。如果不能滿足，那么即使統(tǒng)計方法再先進，其科學性差的結(jié)果也是不容置疑的。其次，還要看到“多”與“一”的不同。這表現(xiàn)在：一方面，從前提假設方面來講，“多”除了要滿足“一”所需要的基本前提條件外，還有自己的額外要求。比如，多元回歸中的多重共線性檢驗、多元正態(tài)分布及方差分析中的協(xié)方差分析。另一方面，從功能上講，“多”的功能與“一”的功能既存在一致性，又存在區(qū)別，比如一元回歸所能解決的問題運用多元回歸也能解決，但是一個含有兩個自變量的二元回歸的功能卻不能由分別以每個自變量作一次回歸的兩個簡單回歸的功能之和。對于方差分析，如前所述，亦不能分別進行多次兩兩比較的t檢驗來完成。了解這一思想后，在處理類似的情況時，便可以通過比較分清異同之處，查找前提條件，選用適當?shù)姆椒ā?/p>
2.“整體與部分的關(guān)系”的思想。整體是由部分組成的，整體是部分的整體，離開部分，整體即不會存在；部分是整體的部分，離開整體談部分，部分也會喪失其原來的意義。這一思想要求我們要正確處理好整體與部分之間的關(guān)系。由于統(tǒng)計研究中經(jīng)常會涉及處理多個變量的數(shù)據(jù)的情況，多變量及多層關(guān)系的情況，或是為了更好地分析事物之間的關(guān)系，通過假設將多個數(shù)據(jù)變?yōu)橐粋€（如利用平均數(shù)來代表整組數(shù)據(jù)的信息），將幾個變量合并為一個（如某一概念的結(jié)構(gòu)分為了幾個維度），將多個相互復雜的關(guān)系合并為一個（如結(jié)構(gòu)方程及利用多元線性模型處理嵌套關(guān)系）。這就會使某些變量為了滿足統(tǒng)計分析的需要而臨時組成一個小的整體。比如，多層線性模型中，就會出現(xiàn)一個由不同層次的回歸模型而組成的層次結(jié)構(gòu)，每一層的回歸模型均可看做是這一多層模型中的一部分，而且是必不可少的一部分；而由多個層次的單個模型所組成的模型又很好地囊括了每一個層次的部分［4］。然而，各個部分所組成的整體可能有各個部分單獨所不具有的功能，亦即整體的功能并不是各個部分的簡單相加。比如，多層線性模型中就存在每個單層的回歸模型所不具有的擬合特性，能夠充分發(fā)揮其模型的整體擬合優(yōu)度來實現(xiàn)對各個層次的信息的最大限度的完美組合，而作為部分的每個層次的單一回歸模型，則只能依據(jù)下一層的回歸結(jié)果來考慮本層次的信息，并在一定程度上為更上一層的分析提供一定的信息基礎。但就單一層次來講，雖然可能會與相鄰層次發(fā)生關(guān)系，但是絕對不可能夠表現(xiàn)出所有層次的整體效果，即使是在層級次數(shù)很少的情況下。此外，對于模型的好壞程度的檢驗也是如此［5］。對于整個模型的評價，既要有整個模型的擬合優(yōu)度的指標，又要求其所組成的各個部分均達到顯著性水平；而對于各個部分的考察，則更多地只考察其自身的顯著性即可。這一點除了多層線性模型，在結(jié)構(gòu)方程處理一般概念結(jié)構(gòu)時也有所體現(xiàn)。一般認為，如果想要證明所建構(gòu)的概念（如自尊）的結(jié)構(gòu)效度比較好的話，除了要使整體的結(jié)構(gòu)方程的各項指標（如NFI，GFI）符合要求外，還要保證模型（概念）的各個維度也都要符合要求，甚至于對于每一層的各個項目的各項測量學指標（四度）也要符合通行的標準，因為一旦一個不符合要求的題項進入模型之中，將直接影響到維度的各項指標的要求，進而影響整個模型。而當僅僅對某一個維度或題項進行考察時，一般只對于其自身的數(shù)據(jù)所包含的信息進行分析，很少涉及其他的部分。整體與部分的思想要求我們在處理涉及模型的統(tǒng)計分析時，一要分清整體界限，認清整體的模型到底是什么；二要通過理論分析和數(shù)據(jù)驗證，認清整體模型相對于各個部分模型的獨特之處，即整體的優(yōu)越性，通過模型的擬合最大限度地利用數(shù)據(jù)所蘊含的統(tǒng)計信息。此外，還不應忽視的一點是，對模型的整體檢驗，既要有對模型的整體的檢驗，又要包含對局部的評估，將兩者綜合考慮，通過比較選擇出最適合的模型。
形式邏輯的研究表明［6］，類屬關(guān)系和整體與部分的關(guān)系是不同的。類屬關(guān)系中的屬相具有類項所具有的全部功能，而各類的功能則沒有其屬的很多功能。而整體與部分關(guān)系中的部分則不可能具有整體的全部功能，但是部分所組成的整體則具有各個部分所不具有的功能。比如，在前面談到的回歸中，一元回歸與多元回歸都歸屬于“回歸分析”這一類，當然無論一元回歸還是多元回歸都具有探索自變量與因變量的因果關(guān)系的傾向性這一回歸分析的特性，但是如果因為一元回歸和多元回歸乃至于其他的回歸類型歸屬了回歸分析這一類從而就使回歸分析增加了很多的其他功能（如真正確定因果關(guān)系），這顯然是不合適的。另一方面，由各個維度所組成的結(jié)構(gòu)方程會有比各個部分更加優(yōu)越的功能，但各個部分卻不能夠擁有這些功能（因為其分析只是基于自身數(shù)據(jù)）。弄清楚了這一點，就能夠很好地區(qū)分開類屬關(guān)系和整體與部分的關(guān)系，也就不至于遇到多個變量的統(tǒng)計分析時不知道該以何種方法論來進行指導。這樣，無論是對于統(tǒng)計的技術(shù)分析，還是基于研究假設對技術(shù)理論的解說，都是使人受益匪淺的。
3.具體問題具體分析的方法論。統(tǒng)計學作為一門學科，其必有自己的知識體系。心理統(tǒng)計學也必然是如此。所謂的知識體系，通俗來講，就是知識組成的方式與結(jié)構(gòu)，或稱“知識樹”。知識體系的把握對于學好一門課程來說至關(guān)重要。當前國內(nèi)外有關(guān)統(tǒng)計方法的書目中對統(tǒng)計知識體系的呈現(xiàn)不盡相同。有按照“從事物屬性上的排他性”來安排的，比如，講到平均數(shù)的檢驗時，就把三種平均數(shù)（單樣本、兩樣本獨立和相關(guān)）的檢驗全部呈現(xiàn)出來，依次講完。也有按照東方思維方式的“功能性分類”來展現(xiàn)，比如當講到方差分析時，最先側(cè)重講一元（one way）方差分析，之后是更復雜的兩個自變量的方差分析，之后進入“析因設計”（factorial design）的方差分析，從此采用多變量方差分析（MANOVA），以考察交互作用為首要任務［7］，而不是一氣呵成地把各種多變量的方差分析全部講完。誠然，每種體系具有各自的特點，不同書目有不一樣的體系，甚至于對于同一本書不同章節(jié)的知識可能適合于不同的知識體系。因此，要針對不同的內(nèi)容采用不同的呈現(xiàn)方式來構(gòu)建各具特色的知識體系。
三、結(jié)語
其實，從科學的整體結(jié)構(gòu)來看，哲學是處在統(tǒng)計學之上層的，而統(tǒng)計學也可以追根于哲學這一母體。因此，哲學中所蘊含的方法論思想理論理應適合于統(tǒng)計學這一學科的發(fā)展的指導。正如哲學中的“對立統(tǒng)一”觀點、“質(zhì)量互變理論”、“矛盾的偶然性與必然性”等理論在統(tǒng)計學中得到了廣泛的應用一樣［8］，哲學的其他方法論思想也理應被吸納到統(tǒng)計學學習的方法中，并將其很好地運用到實際中去。這樣一來，統(tǒng)計學的學習就如同有了前進的探照燈，即使數(shù)學基礎不扎實，在統(tǒng)計學學習的道路上也會存在諸多的平坦。
參考文獻：
［1］王振龍.統(tǒng)計哲學研究.［博士學位論文］.東北財經(jīng)大學，2001，（5）.
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［3］Barry H.Cohen..Explaining Psychological Statistics（Third Edition）.上海：華東師范大學出版，2008.
［4］張雷，雷厲，郭伯良.多層線性模型應用.北京：教育科學出版社，2002.
［5］侯杰泰，溫忠麟，成子娟.結(jié)構(gòu)方程模型及其應用.北京：教育科學出版社，2002.
［6］金岳霖.形式邏輯.北京:人民出版社，2005，（1）.
醫(yī)學統(tǒng)計學是根據(jù)概率論和數(shù)理統(tǒng)計的原理, 結(jié)合醫(yī)藥衛(wèi)生工作的實際情況, 研究實驗設計和數(shù)字資料的搜集、整理、分析和推斷的一門科學, 廣泛應用于基礎醫(yī)學、臨床醫(yī)學、預防醫(yī)學、藥學和衛(wèi)生事業(yè)管理等諸多領域。它是人們認識客觀世界的一種重要手段, 現(xiàn)代科技工作者做科學研究或撰寫論文, 很少看到不用統(tǒng)計學。
與此同時，如果統(tǒng)計學方法應用不當，不僅不能準確地反映科研結(jié)果，而且還可能帶來錯誤的結(jié)淪。Rosenfeld 等比較了不同年表的文章，在20 世紀90年代以后有更多的文章使用了統(tǒng)計推斷，而且比較復雜的統(tǒng)計分析方法如多因素分析等也更多的應用于臨床研究中，但同時也存在使用統(tǒng)計方法欠妥或敘述不清的情況。
因此本文將對醫(yī)學科技論文常見統(tǒng)計學方法的正確應用進行討論，希望加強作者的統(tǒng)計思維，進而提高期刊論文的統(tǒng)計質(zhì)量及學術(shù)水平。
2、統(tǒng)計學方法的內(nèi)容
統(tǒng)計軟件包、統(tǒng)計分析方法及檢驗水準是統(tǒng)計學方法必須描述的3 方面內(nèi)容。SPSS (statistics package for social science) 和SAS(statistical analysis system ) 是全世界學術(shù)界公認且最常用的兩大統(tǒng)計軟件包[6]。檢驗水準即A，表示組間實際無差別而統(tǒng)計結(jié)果判斷為有差別，犯這類錯誤的概率[1]。實際工作中常取 A=0.05，表示本次研究計算所得P 值必須小于0.05,才能認為組間差異有統(tǒng)計學意義。統(tǒng)計分析方法的準確描述是科技論文科學性的關(guān)鍵所在。統(tǒng)計學方法一般包括統(tǒng)計描述和組間差異性檢驗(即：假設檢驗) 兩部分內(nèi)容。
3、統(tǒng)計學方法的正確選用
統(tǒng)計方法的選擇取決于研究設計、數(shù)據(jù)資料類型和變量值的分布。計量資料常用u檢驗、t檢驗(.配對t檢驗)、 F檢驗；計數(shù)資料用 檢驗；等級資料、偏態(tài)資料或不明分布的資料可用秩和檢驗等。每種顯著性檢驗方法均有其適用范圍, 如方差分析（F檢驗）.要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布, 且各總體方差齊, 否則不宜作方差分析, 若改用非參數(shù)統(tǒng)計方法, 則會降低統(tǒng)計效率, 故常在可能情況下, 通過變量變換（如對數(shù)變換、平方根變換、反正弦函數(shù)變換、例數(shù)變換等）使資料轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布, 以滿足方差分析或t檢驗的應用條件。醫(yī)學期刊中最常見的是t檢驗和 檢驗, 這兩種方法誤用也較為多見。
3.1重復t檢驗
多個樣本均數(shù)間的兩兩比較(又稱多重比較)不宜用t檢驗, 因為重復數(shù)次,t檢驗將增加第一類錯誤的概率, 使檢驗效率降低。此時宜用方差分析, 并在此基礎上用兩兩比較方法..(如.SNK、LSD、Duncan法等)。對于同一對均數(shù)間的差異, 用t檢驗無顯著性, 而兩兩比較可能有顯著性, 可見錯誤選用統(tǒng)計方法將推出錯誤結(jié)論。
3.2行列標 檢驗誤用
行列表 檢驗用于2個或多個樣本率（或構(gòu)成比）.比較, 它要求行列表中不宜有1/5以上格子的理論頻數(shù)T
3.3需要注意的統(tǒng)計學問題
3.3.1無足夠的統(tǒng)計學信息
論文中未說明統(tǒng)計方法和 取值, 無均數(shù)、標準差或率及t值、 值等統(tǒng)計量, 甚至未作假設檢驗直接下結(jié)論。不少臨床醫(yī)學論文作者只在文中提及P值大小并據(jù)此推斷結(jié)果的顯著性。實際上, 臨床醫(yī)學研究關(guān)心的是各組之間結(jié)局(如療效)的差別大小, 而不單純是統(tǒng)計學顯著性, 因此應同時說明檢驗方法、 水平、統(tǒng)計量值、P值和可信區(qū)間, 以便讓讀者了解所用的方法和結(jié)論是否適當及其臨床的實際意義。
3.3.2統(tǒng)計圖、表
統(tǒng)計圖、表是統(tǒng)計描述的重要工具。統(tǒng)計圖宜少而精, 應按資料性質(zhì)和分析目的選用適合的統(tǒng)計圖形, 統(tǒng)計圖雖直觀但不能代替精確的數(shù)據(jù)或統(tǒng)計量同。統(tǒng)計表宜簡單明了, 層次清楚, 一般采用三線表。常見的統(tǒng)計表運用不當有.. 標題復雜或過于簡略甚至無標題, 輔助線過多, 標目繁雜, 層次不清。另外, 表內(nèi)不宜留空格, 暫缺或未記錄可用“…” 表示, 無數(shù)字用“一”表示, 數(shù)字若是“0”則填明“0”。
3.3.3統(tǒng)計軟件使用的誤區(qū)
目前計算機應用已十分普及, 統(tǒng)計軟件的使用也非常方便, 但軟件只能解決計算問題, 并不能替代人腦的統(tǒng)計思維。根據(jù)資料的分布特征和數(shù)據(jù)特點選擇統(tǒng)計方法, 正確地解釋分析結(jié)果并推導出正確的結(jié)論, 這是科研工作者在做統(tǒng)計分析時必須首先掌握的, 計算只是一種工具。有了諸如SASA、SPSS等高級統(tǒng)計軟件包, 復雜了多元分析如多重回歸、多因素方差分析等已變得十分容易, 于是一些作者片面追求使用高深的多元統(tǒng)計方法且多種方法一起用, 誤以為統(tǒng)計方法用得越高級, 文章水平越高。實際上如果使用不當, 多元統(tǒng)計方法使用得越多, 錯誤可能也越多。一個精心設計的臨床研究, 資料可能用簡單的t檢驗或 檢驗就足以說明問題, 若濫用多元分析、結(jié)果會適得其反。
4.結(jié)語
通過上面的分析，在醫(yī)學研究中必須正確運用統(tǒng)計學，這是科研工作的科學性所決定的。搞科研，首先必須尊重科學。借助統(tǒng)計學這個有用的工具，可以去探索未知事物，揭示和闡明客觀事物變化的規(guī)律性。
參考文獻：
[1]于國藝, 周曉彬, 王俊. 醫(yī)學論文常見統(tǒng)計方法誤用分析.編輯學報, 1998;10(3):132.
[2]楊樹勤, 主編.衛(wèi)生統(tǒng)計學.第3版.北京: 人民衛(wèi)生出版社, 1995;145-147.
隨著對《經(jīng)濟分析與SAS》課程認識的加深，以及《經(jīng)濟分析與SAS》在實踐中的作用越來越大，我校經(jīng)濟學、金融學專業(yè)從2004年開始也開始開設該門課程。在授課中，考慮到不同專業(yè)的知識結(jié)構(gòu)以及實際需要，經(jīng)濟學和金融學專業(yè)要求相對較低，課時也相對較少（48學時）；對統(tǒng)計學沒有降低要求，課時仍然為56學時。另外，統(tǒng)計學專業(yè)在《多元統(tǒng)計學》、《時間序列分析》等相關(guān)課程中還有相應課時保證該專業(yè)學生能夠更多地掌握SAS軟件及其應用。2001年，本課程率先在我校統(tǒng)計學專業(yè)中開設。鑒于該課程的實用性以及對理論教學的補充性，2004年經(jīng)濟學、金融學專業(yè)也相繼開設了該門課程。繼2003年在數(shù)量經(jīng)濟學專業(yè)研究生課程中開設《多元統(tǒng)計分析與SAS》課程之后，該課程逐漸向其他相關(guān)研究生專業(yè)推廣。目前經(jīng)濟、管理、管理科學與工程等專業(yè)研究生都開設了該門課程。
二、課程教學存在的問題與改革思路
（一）課程教學存在的問題
《經(jīng)濟分析與SAS》由最初的SAS學習到后來的研究生課堂教學，發(fā)展日臻完善，但其面臨的挑戰(zhàn)也是顯而易見的，主要體現(xiàn)在以下兩個方面：一是SAS軟件本身面臨的挑戰(zhàn)。SAS功能強大而且可以實現(xiàn)自由編程，備受高級用戶的青睞，但同時它帶來的問題是一般用戶難以掌握。在平時我們安排學生上機練習的過程中，許多學生反映SAS程序不太容易寫，很容易出錯，哪怕在程序中出現(xiàn)一個小小的錯誤，找到并改正這個錯誤比較困難。SAS數(shù)據(jù)管理也是非常強大的，例如可以使用SQL語言進行數(shù)據(jù)管理，但學習掌握它卻需要很長時間。SAS軟件能夠從事回歸分析、生存分析、方差分析、因子分析、對應分析、聚類分析等各種統(tǒng)計分析，但存在著一些不足，例如有序和多元logistic回歸以及穩(wěn)健方法等內(nèi)容難以實現(xiàn)和掌握。在所有的統(tǒng)計軟件中，SAS有最強大的繪圖工具，SAS/Graph模塊專為繪圖設計，但圖形制作主要使用程序語言，不易掌握，并且繪出的圖形沒有其他軟件如STATA繪出的美觀。二是SAS軟件在經(jīng)濟分析中的應用問題。這一問題可能更為重要，限制了一些使用SAS軟件從事經(jīng)濟分析的專業(yè)范圍。在我校，雖然經(jīng)濟學和金融學專業(yè)均開設了《經(jīng)濟分析與SAS》這門課，但由于經(jīng)濟學和金融學的專業(yè)特點原因，SAS的實際運用效果并不理想。經(jīng)濟學專業(yè)研究主要集中于截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)的回歸分析，而金融學專業(yè)研究則集中于時間序列數(shù)據(jù)的回歸分析。這使得計量回歸分析成為了經(jīng)濟學和金融學專業(yè)最為常用的分析方法，而這僅為SAS軟件中的STAT和ETS模塊，其從事計量回歸分析的專業(yè)化程度遠沒有Stata、Eviews等計量軟件表現(xiàn)卓越。從學術(shù)研究角度來看，如果我們?yōu)g覽一下AER、JPE等國際頂尖期刊，無論是在經(jīng)濟學、管理學還是社會學等人文社會科學領域，Stata軟件使用率極高。Stata軟件是國際主流計量軟件，在計量分析領域的專業(yè)化程度遠高于SAS軟件。因此，對于經(jīng)濟學和金融學專業(yè)，《經(jīng)濟分析與SAS》教學應該將重點放在SAS軟件具有比較優(yōu)勢的數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)挖掘和高級統(tǒng)計分析等方面。然而，目前的教學大綱內(nèi)容僅是基本的數(shù)據(jù)處理和描述性統(tǒng)計分析，離理想的課程內(nèi)容設置還存在差距。
（二）課程改革思路
針對《經(jīng)濟分析與SAS》課程教學當前存在的問題，我們提出三點改革思路：一是強化學生SAS基本編程能力的訓練。SAS學習的最初困難在于其編程，但SAS處理數(shù)據(jù)的高度靈活性也在于其編程。因此，學好SAS必須先要掌握SAS的基本編程。我們一開始學習SAS編程時感到十分困難是必然的，不必大驚小怪、也不必垂頭喪氣，只要堅持學習下去，能夠熟練掌握SAS基本編程，接下來它將為我們隨心所欲處理統(tǒng)計數(shù)據(jù)帶來便捷。二是提高學生統(tǒng)計分析理論水平。除了統(tǒng)計學專業(yè)以外，我校開設《經(jīng)濟分析與SAS》這門課的經(jīng)濟學和金融學專業(yè)學生對于一些比較實用的統(tǒng)計分析方法掌握得很少。在各自的教學培養(yǎng)計劃中，經(jīng)濟學和金融學專業(yè)僅開設了《統(tǒng)計學原理》這門課，而這門課僅僅涉及統(tǒng)計學的一些基本概念和描述性統(tǒng)計，對于高級統(tǒng)計學理論如主成分分析、因子分析、聚類分析、判別分析、對應分析以及層次分析法等并沒有涉及。三是突出SAS軟件在不同專業(yè)領域運用時的針對性。對于非統(tǒng)計學專業(yè)，SAS教學應該強調(diào)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的整理和分析能力。統(tǒng)計數(shù)據(jù)整理涉及SAS編程，統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析涉及多元統(tǒng)計理論的SAS運用。這就要求我們針對經(jīng)濟學、金融學等非統(tǒng)計學專業(yè)，我們應該注重SAS/BASE和SAS/STAT模塊的教學。其中，SAS/BASE是SAS系統(tǒng)的核心，承擔著數(shù)據(jù)和用戶環(huán)境的管理以及用戶語言的處理，調(diào)用其他SAS模塊。除了本身所具有數(shù)據(jù)管理、程序設計及描述統(tǒng)計功能以外，SAS/BASE還是SAS系統(tǒng)的中央調(diào)度室。另外，SAS/STAT是最為常用的統(tǒng)計分析模塊，覆蓋了所有實用數(shù)理統(tǒng)計分析方法，提供了多個過程可進行各種不同模型或不同特點數(shù)據(jù)的回歸分析，如正交回歸、響應面回歸、logistic回歸、非線性回歸等，且具有多種模型選擇方法?？商幚頂?shù)值型、有序和屬性數(shù)據(jù)，并能提供各種有用的統(tǒng)計量和診斷信息。尤其是在多元統(tǒng)計分析方面，SAS/STAT為典型相關(guān)分析、主成分分析、因子分析、判別分析和聚類分析等提供了許多專用過程。
三、總結(jié)
多元統(tǒng)計分析，是指一種綜合性質(zhì)的分析方法，通過對不同研究對象和目標關(guān)聯(lián)性的分析，統(tǒng)計出之間的規(guī)律，在現(xiàn)代統(tǒng)計學中被廣泛的運用．多元統(tǒng)計分析被分為很多種，包括了多重回歸分析、聚類分析、對應分析等等，本文中詳細列舉的是其中較為重要的幾類．MATLAB軟件是一種高科技高效能的計算系統(tǒng)，由MATHWORKS公司研制開發(fā)，自誕生以來便在眾多領域得到廣泛運用，它具有豐富的功能，除了最基本的數(shù)值分析和計算外，還有繪圖和圖像處理、仿真與通信等，當然其最大的特點是簡單快捷易操作，這就使得其在多元統(tǒng)計分析教學中的應用成為必然．
二、MATLAB軟件的應用意義
MATLAB是一款功能十分強大的軟件系統(tǒng)，它在多元統(tǒng)計分析中的運用具有十分重要的意義，首先因為其效率極高的計算能力，能夠處理海量且關(guān)系復雜的數(shù)字信息，所以提高了多元統(tǒng)計分析的工作效率，能夠更快的完成任務;其次因為其具備圖形處理能力，可以實現(xiàn)可視的編程與計算，并通過交互界面使得使用者更容易操作;最后是豐富的輔助工具使得多元系統(tǒng)分析更加快捷方便．
三、具體應用
(一)判別分析教學中的應用判別分析，顧名思義就是對研究目標的類型歸屬的一種分析法．因為在實際的經(jīng)濟科研活動和日常生產(chǎn)生活中，要根據(jù)信息資料分析一種現(xiàn)象或行為的種類問題十分普遍，所以這種分析方法是被廣泛運用的，比如在醫(yī)學領域，要根據(jù)身體指標傳達的信息來分析是否患病以及患的是什么病;比如在經(jīng)濟領域，地區(qū)發(fā)展要根據(jù)當?shù)氐娜丝?、土地和資源等信息來分析發(fā)展方向．MATLAB軟件在其中的應用，是通過使用命令classify來實現(xiàn)的，其軟件調(diào)用的格式是classify(sample，group，training)=［err．class］，其中輸入?yún)?shù)sample為待判樣品，training為訓練樣品;group為訓練樣本的分類變量，輸出參數(shù)class為待判樣品的分類結(jié)果，err為誤判率的估計．
(二)聚類分析教學中的應用聚類分析，可以從其字面意思看出，就是對研究目標進行歸類集合的一種分析方法，所以這種分析方法又叫作群分析．它通過對信息資料的分析，對各個對象的內(nèi)在含義和外部聯(lián)系作出判斷，將相似的對象集合為群．在實際生活中，這也是一種常見的分析方法，比如在生物科學中，常常通過對動植物的外部共同特征和內(nèi)部基因進行分析，劃分出物種．在MATLAB軟件中，要實現(xiàn)聚類分析，可以采用兩種方法，一種是動態(tài)聚類，一種是系統(tǒng)聚類．
(三)主成分分析教學中的應用在實際問題研究中，為了全面系統(tǒng)地分析問題，通常需要考慮大量的影響因素．這些因素一般稱為指標，在多元統(tǒng)計分析中也稱為變量．因為每個變量都在不同程度上反映了所研究問題的某些信息，并且彼此之間有一定的相關(guān)性，因而所得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)反映的信息在一定程度上有重疊，這會增加分析問題的復雜性和計算量．主成分分析是將多個相關(guān)變量綜合成幾個不相關(guān)變量的一種多元統(tǒng)計分析方法．其目的在于簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并揭示變量間的關(guān)系．每個主成分都是初始變量的線性組合，所有的主成分間相互正交，因而沒有冗余信息，可以有效地來處理變量間的相關(guān)關(guān)系，為解決多指標的綜合評價提供了一種有效的手段．
四、結(jié)語
【關(guān)鍵詞】 多元化 人才培養(yǎng)模式 復合型人才
對競爭激烈的市場經(jīng)濟環(huán)境，我國結(jié)構(gòu)性失業(yè)問題嚴重。社會對人才的需求呈現(xiàn)出多樣化、多層次化的趨勢。把握住這種需求特點和變化趨勢，進行多元化統(tǒng)計人才培養(yǎng)模式的探索，推出具有創(chuàng)新的統(tǒng)計人才培養(yǎng)模式，保證統(tǒng)計人才培養(yǎng)的規(guī)格與質(zhì)量。滿足我國社會主義市場經(jīng)濟的發(fā)展對統(tǒng)計人才的需要，實現(xiàn)學校和社會的雙贏。
1. 構(gòu)建“理論-實踐-應用相結(jié)合，突出創(chuàng)新能力”的統(tǒng)計多元化人才培養(yǎng)模式
統(tǒng)計人才培養(yǎng)模式是統(tǒng)計教育思想、教育觀念、課程體系、教學方法手段、教學資源、教學管理體制、教學環(huán)境等方面按一定規(guī)律有機結(jié)合的整體教育教學方式。
統(tǒng)計學多元化人才培養(yǎng)的理念有二個層面的意思:第一，培養(yǎng)學生要具有較好的統(tǒng)計知識體系、專業(yè)索質(zhì)和應用統(tǒng)計知識的能力，把統(tǒng)計學技術(shù)運用到工作中。第二，以社會需求為導向，服務地方為宗旨，確立人才培養(yǎng)理念、人才培養(yǎng)目標和人才培養(yǎng)模式，在兼顧培養(yǎng)統(tǒng)計科學理論研究人才的同時，積極探索復合型、多樣性、多層次的統(tǒng)計應用型人才培養(yǎng)目標、人才培養(yǎng)模式及人才培養(yǎng)途徑。
在統(tǒng)計多元人才培養(yǎng)的理念指導下制定多樣化、多層次的人才培養(yǎng)模式。培養(yǎng)方案是人才培養(yǎng)模式改革的頂層設計，根據(jù)學校辦學指導思想和定位，提出夯實專業(yè)基礎、拓寬知識口徑、因材施教、分類培養(yǎng)的人才培養(yǎng)思路。明確專業(yè)定位：立足寬專業(yè)、厚基礎，依托財經(jīng)院校優(yōu)勢體現(xiàn)三個特色：一是重應用，注重培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力，二是多學科交叉滲透，統(tǒng)計定量分析方法特別要與經(jīng)濟學科、管理學科、現(xiàn)代計算軟件的應用結(jié)合起來。三是突出“理論實踐結(jié)合，課內(nèi)課外并舉，知能品德兼修”。實現(xiàn)強基礎、重實踐、尊個性、重品德的教育思想和理念。
2. 提高學生實踐和創(chuàng)新能力的統(tǒng)計多元化人才培養(yǎng)模式的課程體系的改革
2.1理論課程體系和課程內(nèi)容改革。分學術(shù)型和應用型兩類構(gòu)建由學科基礎課、專業(yè)主干課、專業(yè)選修課和通識課組成的新課程體系，并通過“精中間、延兩邊”，增加交叉學科課程，優(yōu)化課程體系。
重組課程內(nèi)容，強調(diào)提煉課程基礎性內(nèi)容和方法，形成以課堂講授為主的基本知識部分；深化及延伸內(nèi)容采用以點帶面方式，以典型實例分析及專題講解方式進行。拓展內(nèi)容由學生在參考相關(guān)材料基礎上以討論或分析報告方式完成。
2.2實踐課程體系和課程內(nèi)容改革。 建立以基本技能為主線，典型案例為載體的實踐課程體系。重組實驗內(nèi)容，選擇實用流行的SPSS、Excel統(tǒng)計軟件，形成以嚴謹?shù)恼n堂訓練為主的基本訓練部分；改革訓練內(nèi)容，引入最新的統(tǒng)計軟件、操作方式和一些科研成果。
統(tǒng)計學專業(yè)實踐教學體系的三個層次。
一是以課內(nèi)實驗為主的基礎性實驗。包括兩個方面的實驗：統(tǒng)計學、運籌學、計量經(jīng)濟學、多元統(tǒng)計分析、時間序列分析、宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計分析、SAS分析軟件和數(shù)據(jù)挖掘等課程的課內(nèi)實驗，這類實驗的主要目的是培養(yǎng)學生使用統(tǒng)計軟件和其它應用軟件的能力；計算機網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)庫原理、常用工具軟件等課內(nèi)實驗，這類實驗的主要目的是培養(yǎng)學生的計算機應用能力。
二是單獨開設的綜合性實驗。包括抽樣調(diào)查實踐、市場調(diào)研實踐、學年論文、統(tǒng)計軟件應用與實驗、畢業(yè)實習、畢業(yè)論文，這類實驗的主要目的是培養(yǎng)學生統(tǒng)計方法、計算機技術(shù)等方面的綜合應用能力。
三是社會實踐教學。重點推行“三個結(jié)合”的辦法，即“社會實踐與當?shù)卣块T統(tǒng)計工作相結(jié)合”、“社會實踐與社會經(jīng)濟發(fā)展相結(jié)合”、“社會實踐與教師科研課題相結(jié)合”。我們可以自選項目，有條件的情況下，也要承擔社會各單位的委托項目。
3. 統(tǒng)計多元化人才培養(yǎng)模式的實施途徑
3.1設置課內(nèi)特殊訓練環(huán)節(jié)，培養(yǎng)學生創(chuàng)新能力
專業(yè)基本素養(yǎng)的訓練。理論教學以啟發(fā)式教學法為主，特別注重教育多樣化和多層次性，結(jié)合政府工作報告統(tǒng)計指標解讀，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維發(fā)散思維，提高學生統(tǒng)計科學素養(yǎng)。
無標準答案問題的研討。使用一題多解與一題多變方法，進一步培養(yǎng)學生的統(tǒng)計科學創(chuàng)新思維。
綜合實驗及相關(guān)綜合訓練。專門開設《社會經(jīng)濟調(diào)查實務》和《數(shù)學建?！氛n程，學生在教師指導下，可以沿著統(tǒng)計“調(diào)查方案制定，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)庫建立，數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)整理，撰寫分析報告或類似的路徑進行綜合實驗。學生以小組為單位，獨立完成一個真實的《XX調(diào)查分析報告》，《XX模型應用》。建立學生參加全國大學生數(shù)學建模大賽和全國大學生社會調(diào)查報告評比兩項大賽制度。
3.2課外社會實踐活動強化創(chuàng)新訓練
課外社會實踐我們重點推行“三個結(jié)合”的辦法。就是學生社會實踐“與當?shù)卣y(tǒng)計部門工作相結(jié)合；與國家組織的各項普查和重點調(diào)查工作相結(jié)合；與教師科研課題相結(jié)合”。
3.2.1積極參加國家組織的大型普查等工作。國家大型普查工作基本上每三年有一次，統(tǒng)計專業(yè)學生有很多機會參加。
3.2.2參與老師的科研課題研究。引導學生參與教師的科研工作。加強統(tǒng)計理論在實踐中的應用。教師組織學生學習文獻、討論、數(shù)據(jù)采集，資料整理和分析，提高學生的分析能力。
3.2.3運用現(xiàn)代教學手段與方法保障教學改革的順利進行
現(xiàn)代化教育技術(shù)和手段的運用使教育模式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變。我們在教學實踐中根據(jù)不同的教學內(nèi)容，采用多媒體教學、網(wǎng)絡課堂、雙語教學、項目教學、案例教學等多種教學方法和手段，倡導“多元并重”和“互動教學”。
參考文獻：
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關(guān)鍵詞：多元統(tǒng)計分析；教學內(nèi)容；教學方法
中圖分類號：G424.21 文獻標識碼：A 文章編號：
多元統(tǒng)計分析是統(tǒng)計學中的一個重要分支，是收集、處理和分析多維樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法。特別是隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，計算軟件的普及，多元統(tǒng)計分析已成為分析多元數(shù)據(jù)的一個重要工具，在自然科學、管理和社會科學、經(jīng)濟領域等都有廣泛的應用。
多元統(tǒng)計分析是我校財經(jīng)管理類本科生大部分專業(yè)的一門必修課程，總學時為45學時，其中理論教學時數(shù)36學時，實踐教學時數(shù)時。該課程涉及到許多數(shù)學知識，有大量的理論和公式推導，且計算量比較大。同時，本課程的學生為財經(jīng)管理類的本科生，大多數(shù)學基礎不好，且學生基礎差異較大，部分學生感覺本門課程學習有困難。本文根據(jù)本學科的特點和學生的實際情況，結(jié)合自己從事多元統(tǒng)計教學的實踐和體會，提出幾點思考，以供同行參考，共同探討。
一、重視統(tǒng)計方法的應用
針對財經(jīng)管理類本科生數(shù)學基礎較弱的情況，在教學過程中，理論推導部分不必講解過多，也不應該過分強調(diào)復雜的數(shù)學證明和公式推導。對于多元統(tǒng)計分析的每一種統(tǒng)計方法，重點闡述它們的統(tǒng)計思想，結(jié)合實例介紹涉及到的背景，在實際應用中需要解決什么問題，如何用這種統(tǒng)計來解決這些問題，用了這種統(tǒng)計方法后可以得到什么結(jié)果。以及各種方法應用的前提條件、適用范圍和局限性等，教學重點從理論轉(zhuǎn)移到實際應用中。為了加深學生對概念的理解，適當做一些數(shù)學推導，可以省略復雜的證明。例如在聚類分析的教學中， 借助“物以類聚，人以群分”的道理給出了“就近原則”， 聚類分析的基本思想就容易被學生接受， 然后再逐步引入為了實現(xiàn)就近原則的度量遠近的距離及各種具體聚類方法。學生在短時間內(nèi)就對統(tǒng)計方法有了理解，效果非常明顯。
二、重視各種多元統(tǒng)計方法的聯(lián)系
各種多元統(tǒng)計分析方法雖各自具有不同的特點，但它們彼此之間均有著緊密的聯(lián)系。在解決實際的問題中，也需要用多種方法結(jié)合起來解決問題，對于這一點一定要講清楚。在聚類分析和判別分析的介紹中，我們介紹了在度量工具選擇上兩種方法的共同點。同時，聚類分析與判別分析有以下的不同點：①聚類分析可以對樣本進行分類，也可以對指標進行分類；而判別分析只能對樣本進行判別歸類；②聚類分析事先不知道事物的類別，也不知道應分幾類；而判別分析必須事先知道事物的類別；③聚類分析直接對樣本進行分類，而判別分析根據(jù)訓練樣本建立判別函數(shù)，然后對新的觀測對象進行判別歸類。在實際問題處理中，針對聚類分析歸類，判別分析分類的特點，常常將兩種統(tǒng)計方法結(jié)合使用。在因子分析的基本思想、數(shù)學模型、因子載荷矩陣的估計方法、因子得分等幾個環(huán)節(jié)的學習中， 我們隨時將主成分分析的相關(guān)內(nèi)容拿來與之比較分析， 分析了兩種方法在模型、參數(shù)唯一性、取舍因子等問題上的不同與使用環(huán)境等方面的共同之處， 學生不僅對因子分析有了深入理解，而且對主成分分析的內(nèi)容有所復習，更容易實現(xiàn)對著兩種統(tǒng)計方法的掌握。
三、重視統(tǒng)計軟件地使用
各種多元統(tǒng)計方法解決的是大量多維數(shù)據(jù)的分析問題，自然離不開復雜數(shù)據(jù)的計算，所以在教學中必須重視統(tǒng)計軟件的學習，完成大量的計算過程。SPSS軟件簡單易學，操作方便、功能強大、應用廣泛，可以進行大部分多元統(tǒng)計分析方法的操作，基本能滿足教學和實踐上計算的需要。且在多元統(tǒng)計分析課程之前，學生已學過SPSS課程，對軟件的應用也基本掌握。在教學過程中，當介紹每一種統(tǒng)計方法的基本思想、原理后，先對教材上的已有詳細步驟和結(jié)果的例題進行操作，使學生將統(tǒng)計軟件操作結(jié)果與其進行比較。進一步要求學生針對某一專題或結(jié)合自身專業(yè)，對某一實際問題收集數(shù)據(jù)，整理數(shù)據(jù)，利用軟件進行具體分析操作，得到自己需要的結(jié)果。但是在教學過程中，需要讓學生知道統(tǒng)計軟件只是一種分析工具， 重點還是掌握各種統(tǒng)計分析方法的基本原理和科學選用上。同時，結(jié)合自己的一些研究課題，與學生一起探討、研究，培養(yǎng)學生初步的科研能力。
四、合理制定考試方式和內(nèi)容， 科學評定學生成績
針對多元統(tǒng)計分析課程的特點，本門課程考核不僅要注重基本知識點的掌握，也要包括各種統(tǒng)計方法的理解、分析和應用。在考試的方式上，可以采用閉卷考試，開卷考試和課程論文相結(jié)合，從而多角度、全方位對學生的學習成績給予綜合評價。通過以上多種方式，考察學生理解能力、跨學科綜合能力、解決實際問題的能力及創(chuàng)新能力。在考試的內(nèi)容上，閉卷考試著重考查學生對各種統(tǒng)計方法和理論知識的掌握程度，并對量不大的數(shù)據(jù)進行處理；開卷考試以學生上機操作的方式進行，著重考查學生利用統(tǒng)計軟件處理多元數(shù)據(jù)的熟練程度，以及對統(tǒng)計軟件輸出結(jié)果進行分析判斷和解釋說明的統(tǒng)計素養(yǎng)；課程論文側(cè)重于考查學生運用多元統(tǒng)計方法解決實際問題的能力及創(chuàng)新能力?？偝煽儎t有閉卷考試成績（占60%）、開卷考試（占20%）和課程論文成績（占20%）三部分組成，從而科學評價學生對本門課程的掌握情況。
多元統(tǒng)計分析作為多元數(shù)據(jù)處理的一個重要工具， 必將隨著社會的需要而不斷的有廣泛的應用。多元統(tǒng)計分析教學模式的選擇必須根據(jù)教學的需要和學生的實際接受水平發(fā)生改變。而作為教師，需要不斷地總結(jié)經(jīng)驗，完善自己的教學，不懈努力，傳授給學生正確的統(tǒng)計思想， 實用的統(tǒng)計方法和綜合的統(tǒng)計能力。
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關(guān)鍵詞：農(nóng)經(jīng)專業(yè)；數(shù)據(jù)分析；教學改革
2019年12月，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、中央網(wǎng)絡安全和信息化委員會辦公室關(guān)于印發(fā)《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃（2019-2025年）》的通知，部署了用數(shù)字化引領驅(qū)動農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營、管理服務的數(shù)字化改造的發(fā)展戰(zhàn)略，將全面提升農(nóng)業(yè)農(nóng)村生產(chǎn)智能化、經(jīng)營網(wǎng)絡化、管理高效化、服務便捷化水平作為農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的目標[1]。農(nóng)業(yè)農(nóng)村的數(shù)字化建設離不開專業(yè)人才的培養(yǎng)。農(nóng)林經(jīng)濟管理專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)方向主要有農(nóng)業(yè)經(jīng)營單位、面向農(nóng)業(yè)農(nóng)村的政府管理部門、事業(yè)單位、科研院所等。隨著農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略的推進，給傳統(tǒng)的農(nóng)經(jīng)人才培養(yǎng)帶來了一系列的挑戰(zhàn)[2]。在數(shù)字經(jīng)濟和智慧農(nóng)業(yè)的時展背景下，數(shù)據(jù)分析能力是農(nóng)經(jīng)專業(yè)學生重要的核心競爭力。如何提升農(nóng)經(jīng)專業(yè)學生數(shù)據(jù)分析能力，是農(nóng)經(jīng)專業(yè)人才培養(yǎng)中面臨的重要課題[3]。
1農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略給農(nóng)經(jīng)人才培養(yǎng)帶來的挑戰(zhàn)
1.1對農(nóng)經(jīng)人才的數(shù)據(jù)思維的更高要求
在大數(shù)據(jù)時代，無論是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動，還是農(nóng)村的行政管理中都有大量的數(shù)據(jù)資源。農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)業(yè)合作經(jīng)營組織、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷數(shù)據(jù)、農(nóng)產(chǎn)品溯源數(shù)據(jù)為農(nóng)業(yè)經(jīng)營者提供了生產(chǎn)、物流、銷售環(huán)節(jié)大量的數(shù)據(jù)資源。經(jīng)營者需要認識到數(shù)據(jù)是一種新的生產(chǎn)要素，要調(diào)動數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的屬性，讓數(shù)據(jù)分析為管理決策服務[4]。在數(shù)字中國的建設進程中，各級政府部門工作人員通過各級各部門的行政管理智能，收集了大量省、市、區(qū)、縣級的區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展數(shù)據(jù)。社區(qū)網(wǎng)格化管理下收集了微觀層面的農(nóng)業(yè)經(jīng)營單位數(shù)據(jù)、農(nóng)村常住人口數(shù)據(jù)、醫(yī)保數(shù)據(jù)、扶貧數(shù)據(jù)、農(nóng)村小額信貸數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)資源是政府提高行政效率、提高政務服務質(zhì)量的寶貴資源。
1.2對農(nóng)經(jīng)人才的數(shù)據(jù)分析能力的更高要求
在大數(shù)據(jù)時代，每天都有海量數(shù)據(jù)生成，如何能更好地利用這些數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)能發(fā)揮其為管理決策服務的功能，與數(shù)據(jù)使用者的數(shù)據(jù)分析能力是密切相關(guān)的。例如，農(nóng)業(yè)經(jīng)營單位在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的農(nóng)業(yè)投入數(shù)據(jù)、農(nóng)產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、電商平臺的客戶反饋評論、農(nóng)產(chǎn)品庫存的動態(tài)數(shù)據(jù)，如何整合分析這些數(shù)據(jù)，要求農(nóng)業(yè)經(jīng)營者系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、文本分析等多元化的數(shù)據(jù)分析方法。政府管理部門掌握的農(nóng)業(yè)人口的遷移數(shù)據(jù)、農(nóng)村常住人口網(wǎng)格管理數(shù)據(jù)、農(nóng)村居民醫(yī)保數(shù)據(jù)、扶貧數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)類型豐富，數(shù)據(jù)量龐雜，如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的整合，要求政府部門工作人員掌握數(shù)據(jù)庫管理、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。
2農(nóng)經(jīng)專業(yè)數(shù)據(jù)分析課程群建設中存在的問題
2.1課程之間連貫性不足
以筆者所在的高校為例，為農(nóng)經(jīng)專業(yè)本科生開設的數(shù)據(jù)分析類課程，見表1。數(shù)據(jù)分析課程群包括了通識教育、專業(yè)教育和實踐教育。從目前的課程設置來看，涵蓋了數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學、經(jīng)濟計量學、多元統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)分析等領域，內(nèi)容豐富。數(shù)據(jù)庫應用由計算機學院開設，是一門通識教育課程，在授課時教師往往將其視為一門計算機類的入門課程，在教學中沒有針對農(nóng)經(jīng)專業(yè)學生的特質(zhì)，將數(shù)據(jù)庫的教學與其在農(nóng)經(jīng)領域的應用結(jié)合起來。學生在學習中往往會覺得該課程與專業(yè)聯(lián)系不夠緊密，教學內(nèi)容枯燥，缺乏學習興趣。
2.2學生學習的軟件種類繁多，但不夠深入
在統(tǒng)計學和多元統(tǒng)計課程中，學生將學習EXCEL、SPSS或者R語言的應用，在經(jīng)濟計量學課程中學生將學習Eviews或STATA的應用，在數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析課程中學生將學習Python語言的應用。在每一門課程中學習的軟件都不同，對于軟件的學習缺乏連貫性和延續(xù)性，雖然學生接觸的軟件種類多，但是由于學時所限，每一種軟件都只是入門級的介紹，無法進入到深度學習。
2.3與專業(yè)課學習聯(lián)系不夠緊密，缺乏應用機會
學生缺乏在專業(yè)課學習中運用數(shù)據(jù)分析類課程所學知識的機會。數(shù)據(jù)分析類課程主要介紹數(shù)據(jù)分析方法和軟件的應用，但大部分都安排在第5學期和第6學期。學生在學習了數(shù)據(jù)分析方法后，缺少在專業(yè)學習領域里運用這些方法的機會。例如學生若要完成產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學、農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟學、農(nóng)產(chǎn)品國際貿(mào)易學的專題研究、課程論文，需要用到統(tǒng)計學、經(jīng)濟計量學、大數(shù)據(jù)分析的方法，但在第2-4學期開設大量專業(yè)課的學期，數(shù)據(jù)分析類課程還沒有開設。若能將數(shù)據(jù)分析類課程盡量靠前安排，學生可以在后續(xù)的專業(yè)學習、課題研究中運用所學的方法，一方面夯實數(shù)據(jù)分析技能，另一方面也可以增加學生對專業(yè)課的學習興趣。
2.4排課不夠科學
在大三階段，學生可以選修多元統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析、Python語言三門選修課。但到了大三，學生專業(yè)課的學習任務重，選修課種類考慮繁多，學生選課可能出于興趣、學分安排或者準備考研保研考慮，并不是每一位同學都會選修上述課程。尤其是計算機能力不太強、對數(shù)學類課程感到困難的同學，會傾向于選擇難度小的課程。
3基于項目驅(qū)動式教學理念的數(shù)據(jù)分析課程群改革
3.1開展項目驅(qū)動式教學的意義
項目驅(qū)動教學法是基于行動導向的探究式教學方法，是將真實的或模擬的項目轉(zhuǎn)化為教學項目，結(jié)合課程內(nèi)容將項目分解為若干工作任務，創(chuàng)設工作情境，引導學生完成任務，進而實現(xiàn)項目教學目標的教學活動[4-5]。項目驅(qū)動式教學法最顯著的特點是“以項目為主線、教師為主導、學生為主體”，改變了以往“教師講，學生聽”被動的教學模式，完善了學生主動參與、自主協(xié)作、探索創(chuàng)新的新型教學模式。與傳統(tǒng)教學方法相比，教學實施過程中，學生的目標更清晰明確，可避免傳統(tǒng)課堂教學的被動性，進而提高學生學習知識的興趣和主動性[6]。在數(shù)據(jù)分析課程群中引入項目驅(qū)動教學，一方面能讓學生運用所學的數(shù)據(jù)分析方法分析現(xiàn)實問題，創(chuàng)設數(shù)據(jù)分析情境，加深對所學方法的理解和運用，激發(fā)學習興趣，培養(yǎng)自主學習能力；另一方面也可以有針對性地創(chuàng)設圍繞“三農(nóng)”問題的數(shù)據(jù)分析項目，讓學生從數(shù)據(jù)分析中加深對“三農(nóng)”問題的感性認識，培養(yǎng)對農(nóng)經(jīng)專業(yè)學習的興趣，提升對農(nóng)經(jīng)專業(yè)的認同度。具體來講，可以從以下方面開展對數(shù)據(jù)分析課程群的改革[7]。
3.2統(tǒng)籌規(guī)劃教學內(nèi)容，加強課程間的連貫和遞進
農(nóng)經(jīng)專業(yè)數(shù)據(jù)分析課程群目前主要包括必修課數(shù)據(jù)庫應用、統(tǒng)計學和經(jīng)濟計量學，選修課多元統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析，以及實踐課R語言與統(tǒng)計應用、Python語言。統(tǒng)計學教學的重點在于對基礎性的統(tǒng)計方法的運用，經(jīng)濟計量學教學的重點在于讓學生掌握經(jīng)濟計量分析的范式，如何利用經(jīng)濟計量模型開展實證分析。多元統(tǒng)計強調(diào)對復雜多維數(shù)據(jù)信息的提煉。數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析教學的重點在于大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘方法的應用。此外，針對于目前學生所學的軟件門類過多，軟件操作不夠熟練，建議在統(tǒng)計學、多元統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)分析中統(tǒng)一采用R語言進行教學，讓學生通過幾門課程的學習，能夠熟練掌握一種統(tǒng)計分析軟件。
3.3基于項目驅(qū)動對教學內(nèi)容進行整合及優(yōu)化，調(diào)動學生主動參與
例如統(tǒng)計學課程介紹了基礎性的統(tǒng)計分析方法，在后續(xù)課程經(jīng)濟計量學、多元統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析中引導學生運用基礎性統(tǒng)計分析方法，對數(shù)據(jù)進行初步的統(tǒng)計分析和整理，為經(jīng)濟計量分析、多元統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘做好數(shù)據(jù)處理上的準備，讓學生體會到關(guān)聯(lián)課程中所學知識的聯(lián)結(jié)。鼓勵學生積極參與“三下鄉(xiāng)”活動，開展田野調(diào)查實踐，圍繞“三農(nóng)”開展調(diào)研，運用統(tǒng)計和計量方法對調(diào)研數(shù)據(jù)進行分析，鼓勵學生參與到教學中來，培養(yǎng)學生的學習興趣，學以致用。
3.4建設“項目驅(qū)動”實踐教學模塊
結(jié)合農(nóng)經(jīng)專業(yè)課程體系，建設數(shù)據(jù)分析課程群“項目驅(qū)動”實踐教學模塊。在農(nóng)經(jīng)專業(yè)的課程體系中開設的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學、農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易、農(nóng)村社會學等專業(yè)性課程對大量的“三農(nóng)”問題進行了探討，這類課程中涉及的城鄉(xiāng)差異問題、收入和消費問題、農(nóng)產(chǎn)品價格波動、農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易等現(xiàn)實問題的研究，都離不開基于現(xiàn)實數(shù)據(jù)的定量分析。因此，在農(nóng)經(jīng)專業(yè)的數(shù)據(jù)分析課程群中可以結(jié)合教學內(nèi)容引導學生對專業(yè)課學習中熱點問題的研究，圍繞課程教學大綱，建設“項目驅(qū)動”實踐教學模塊，理論聯(lián)系實際，讓學生在研究項目中運用所學的數(shù)據(jù)分析方法，加深對專業(yè)知識的理解。
4農(nóng)經(jīng)專業(yè)數(shù)據(jù)分析課程群優(yōu)化方案
在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析能力是學生的核心競爭力之一。數(shù)據(jù)分析類課程在建設中要強調(diào)理論與實踐的結(jié)合，不能只是將教學停留在課堂上，引入體現(xiàn)專業(yè)特色的實踐教學環(huán)節(jié)?？梢詮囊韵聨追矫骈_展數(shù)據(jù)分析課程群的優(yōu)化：第一，數(shù)據(jù)分析基礎類必修課安排在大一學年。在第1學期，可以安排R入門、Python入門、數(shù)據(jù)可視化課程，讓學生盡早接觸當前主流的數(shù)據(jù)分析軟件，激發(fā)學生對R或Python的學習興趣，讓學生自我拓展學習空間。R入門、Python入門、或者數(shù)據(jù)可視化課程都屬于數(shù)據(jù)分析的基礎課程，無需其他先修課程。在這一時期，讓學生開始接觸數(shù)據(jù)分析軟件，學習數(shù)據(jù)可視化的分析工具，有利于培養(yǎng)學生的數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)意識和軟件實操能力。第二，將與農(nóng)經(jīng)專業(yè)課有關(guān)的專業(yè)必修課統(tǒng)計學、經(jīng)濟計量學安排在第3-4學期學習。統(tǒng)計學課程需要學生先行修讀高等數(shù)學和概率論課程，經(jīng)濟計量學需要學生先行修讀微觀經(jīng)濟學、宏觀經(jīng)濟學，因此可安排在第3-4學期。讓學生在掌握了一定經(jīng)濟管理專業(yè)知識后，可以更好地體會統(tǒng)計學、經(jīng)濟計量學方法論學科的應用價值。第三，將數(shù)據(jù)分析進階類選修課多元統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等課程安排在第5-6學期。為高年學生提供豐富的數(shù)據(jù)分析類選修課，讓學生結(jié)合自己的興趣、未來的發(fā)展規(guī)劃學習更加多元化的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。鼓勵學生能在專業(yè)論文習作、學科競賽中有更多的機會運用自己所學的數(shù)據(jù)分析方法，增加學生的收獲感和成就感，挖掘?qū)W生的學習潛力。第四，改革課程考核評價體系，采用項目式管理和評估的思路，由學生自主開展一個數(shù)據(jù)分析項目，從收集數(shù)據(jù)、提出問題、分析數(shù)據(jù)到提煉研究結(jié)論，開展小組團隊成員互評。教師跟蹤學生的項目開展過程，從學生的學習態(tài)度、投入程度、數(shù)據(jù)分析質(zhì)量等綜合評價學生的學習效果。
5結(jié)束語
將項目驅(qū)動教學引入到農(nóng)經(jīng)專業(yè)數(shù)據(jù)分析課程群的建設，讓學生參與到教學中去，突破傳統(tǒng)教學中“教師教學生學”的局面，讓學生通過參與項目，運用數(shù)據(jù)分析方法解決項目中的實際問題，激發(fā)學生的學習興趣和潛能，讓學生體會到所學知識的應用價值，讓學生不再對數(shù)據(jù)分析類課程望而生畏。本文的研究對于農(nóng)經(jīng)專業(yè)學生數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)有重要的意義，強調(diào)理論與實踐的結(jié)合，提高學生數(shù)據(jù)分析的高階能力，也能為同類課程開展項目驅(qū)動教學提供借鑒。
參考文獻：
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[關(guān)鍵詞]：地質(zhì)統(tǒng)計、礦物質(zhì)、勘測、發(fā)展方向
中圖分類號： P624 文獻標識碼： A 文章編號：
一、地質(zhì)統(tǒng)計學的產(chǎn)生及現(xiàn)狀。
地質(zhì)統(tǒng)計學是由法國著名學者馬特隆教授(G.Matheron)于1962年創(chuàng)立的。地質(zhì)統(tǒng)計學是以區(qū)域化變量理論為基礎，以變異函數(shù)為基本工具，以克立格法為基本方法,研究那些在空間分布上既有隨機性又有結(jié)構(gòu)性的自然現(xiàn)象的科學。
地質(zhì)統(tǒng)計學經(jīng)過40多年的發(fā)展,已成為能表征和估計各種自然資源的工程學科，并由法國、南非及一些法語國家推廣到幾乎全世界。經(jīng)過長期的追新發(fā)展逐漸演變成以G.馬特隆為首的參數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計學派和以A.G儒爾奈耳(A.GJournal)為首的“斯坦福地質(zhì)統(tǒng)計學派”又稱“非參數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計學派”。不同的數(shù)學方法不斷地引進克立格法,多學科滲透形成各種新的克立格法。
二、地質(zhì)統(tǒng)計學在礦物勘測與開采中的應用。
1、運用地質(zhì)統(tǒng)計學進行礦物儲量勘測。
地質(zhì)統(tǒng)計學是DIMINE礦業(yè)軟件進行礦量估算的基礎,文中的估值結(jié)果建立在該軟件之上,估值必須經(jīng)過建立礦體三維可視化模型、地質(zhì)數(shù)據(jù)庫、理論變異函數(shù)等過程。
地質(zhì)統(tǒng)計學法被認為是一種較好的品位估值方法，尤其適用于品位變化大，礦巖界線由品位控制的礦床。在估值計算過程中，當有了足夠的地質(zhì)鉆孔數(shù)據(jù)時，對礦床進行正式可行性評價時，選用地質(zhì)統(tǒng)計學法是一種較好的方法，而在對礦床進行初步評價或是數(shù)據(jù)量不足時，就要首選較簡單的方法(一般是距離N次方反比法)?；诘刭|(zhì)統(tǒng)計學原理和礦體三維可視化建模技術(shù)的DIMINE礦業(yè)軟件，實現(xiàn)了按照不同的邊界品位動態(tài)圈定礦體，能夠以市場經(jīng)濟為向?qū)?，快速計算出礦體范圍內(nèi)的礦石量,并進行儲量分級，在此過程中所得到的各中間參數(shù)，可以為投資決策和日常管理提供必要的參考依據(jù)。
2、運用地質(zhì)統(tǒng)計學進行露天開采。
通過地質(zhì)統(tǒng)計學勘測出礦物質(zhì)的儲量之后就是驗證礦物的價值，進而安排相應的工序進行開采，根據(jù)儲量合理的安排生產(chǎn)力，開采技術(shù)條件對生產(chǎn)能力的作用體現(xiàn)在礦山工程延伸速度和臺階水平推進速度。露天礦可能達到的生產(chǎn)能力與垂直延伸速度的關(guān)系為：
通過公式計算出來的結(jié)果進行生產(chǎn)能力的分配，為了更好的生產(chǎn)，盡可能的減少人力開工，節(jié)約成本開支，而且秩序嚴明的生產(chǎn)團隊才能確保工作的有效性，為國家的重工業(yè)發(fā)展提供源源不斷的能源原料，同樣也為鋼鐵等金屬行業(yè)做出極大的貢獻。
三、地質(zhì)統(tǒng)計學研究存在的問題和發(fā)展方向。
1、地質(zhì)統(tǒng)計學研究存在的問題。
地質(zhì)統(tǒng)計學研究存在的最大問題應該是在相關(guān)軟件上面，地質(zhì)統(tǒng)計本身就是一項龐大的工程，軟件當然順理成章成為地質(zhì)學中重大幫手，這項工程同樣也是需要廣大從業(yè)者一起努力才能實現(xiàn)最完美發(fā)展。儲量計算的過程受到礦床規(guī)律、特征及經(jīng)濟的、技術(shù)的諸多因素的影響，是一個創(chuàng)造性的認識過程，并非只是數(shù)學數(shù)字的簡單組合運算。所以軟件問題直接影響地質(zhì)統(tǒng)計學的發(fā)展。
由于中國的發(fā)展制度，即使很多知名的礦業(yè)自主研發(fā)出了比較完善的軟件，出于無法上市而被拒絕市場上進行競爭，同樣沒有壓力也同樣沒有動力，對我國地質(zhì)統(tǒng)計學軟件的應用與發(fā)展有著巨大影響；在地質(zhì)勘探和礦業(yè)開發(fā)領域的軟件系統(tǒng)中，礦產(chǎn)資源儲量評估軟件在很多情況下，往往只是這些軟件系統(tǒng)中的一個子系統(tǒng)軟件?！罢J定”這個子系統(tǒng)軟件，那么其它與此相關(guān)的子系統(tǒng)功能軟件要不要認定？整個系統(tǒng)軟件是否要認定？都是實際存在的問題。在市場中，有些企業(yè)還把子系統(tǒng)軟件的認定，說成是對整個系統(tǒng)軟件的認定，而影響用戶的正確選擇；礦產(chǎn)資源儲量管理部門實施的這項“認定”工作，在時間的安排上有較大的隨意性。政策性變化、機構(gòu)調(diào)整、人員變動……甚至主管人員有無時間等因素都能影響到軟件“認定”時間的安排。有些研發(fā)成功的資源儲量估計軟件已在礦山生產(chǎn)應用多年，取得很好的效果，只因得不到及時認定，一拖幾年，無法在市場上發(fā)揮作用。這種情況讓人無可奈何。
2、地質(zhì)統(tǒng)計學研究的發(fā)展方向。
（1）經(jīng)過幾十年的理論研究與實踐，線性平穩(wěn)地質(zhì)統(tǒng)計學的研究較為成熟和普及，但還應對其研究方法加于提高與改進，以便更能反映所研究區(qū)域化變量的空間結(jié)構(gòu)特征，提高品位估值和儲量計算精度。
（2）目前地質(zhì)統(tǒng)計學的應用主要是二維或三維靜態(tài)估值,應加強對時間-空間區(qū)域的地質(zhì)統(tǒng)計學的研究，加上時間作為第四維即可真正地進行動態(tài)估值。
（3）我國引進的地質(zhì)統(tǒng)計學軟件和程序庫，多為英文界面和基于DOS平臺的“第三代”結(jié)構(gòu)化編程語言，在Windows成為計算機操作系統(tǒng)的主流的今天，應加強面向?qū)ο缶幊痰牡谒拇绦蛘Z言以軟件開發(fā)，編制出完全漢化、操作更為簡單，界面更加優(yōu)美的軟件，以方便礦山工程技術(shù)人員使用。
（4）研制一批高水平、實用性強的人工智能型的地質(zhì)統(tǒng)計學專家管理信息系統(tǒng),并對成果實行商品化,以適用市場經(jīng)濟的發(fā)展,并以此激勵科研人員的創(chuàng)新能力。
（5）加強線性非平穩(wěn)地質(zhì)統(tǒng)計學(如泛克立格法)，非參數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計學、穩(wěn)健地質(zhì)統(tǒng)計學，多元地質(zhì)統(tǒng)計學，非線性地質(zhì)統(tǒng)計學，條件模擬，以及特異值的識別與處理等的研究。引進現(xiàn)代數(shù)學如空間拓撲學、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等理論，以豐富和發(fā)展地質(zhì)統(tǒng)計學的理論方法。
地質(zhì)統(tǒng)計學總的發(fā)展趨勢是由單元向多元發(fā)展，由點估計向區(qū)間估計發(fā)展，由空間克立格法向空間-時間克立格法發(fā)展，由參數(shù)方法向非參數(shù)方法發(fā)展，由估計向模擬發(fā)展，與其它數(shù)學分支相結(jié)合，引入更多的地質(zhì)信息，從線性向非線性發(fā)展?？傊?地質(zhì)統(tǒng)計學正朝著理論體系化、方法多樣化、手段現(xiàn)代化、成果實用化方向發(fā)展。
參考文獻：
【關(guān)鍵詞】腎病綜合癥（PNS）；醫(yī)院感染；危險因素；護理對策
【中圖分類號】R473 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004—7484（2013）11—0228—02
原發(fā)性腎病綜合征（PNS）是一種較為常見的腎小球疾病，由于疾病自身以及患者自身機體免疫功能較弱，感染為其主要的并發(fā)癥，感染嚴重會對疾病的臨床治療產(chǎn)生不良影響，還會使得住院時間延長，直接對患者的預后產(chǎn)生影響[1-2]。本研究回顧性分析了2009年7月至2013年7月入住我院的100例腎病綜合征（PNS）患者的臨床資料，對其影響醫(yī)院感染的危險因素進行分析，以探討PNS患者的護理對策。
1 資料及方法
1.1 臨床資料 選擇2009年7月至2013年7月入住我院的100例腎病綜合征（PNS）患者作為研究對象，按照是否發(fā)生醫(yī)院感染將其分為感染組與非感染組，分別為41例及59例。感染組患者中，男27例，女14例；年齡13～72歲，平均（32.86±1.29）歲。非感染組患者中，男35例，女24例；年齡12～75歲，平均（34.05±1.73）歲。兩組患者在一般資料方面無統(tǒng)計學差異（P>0.05），具有可比性。
1.2 研究方法 兩組所有患者分別對其年齡、性別、發(fā)病至入院時間、入院后24hr尿蛋白定量、白蛋白、IgG、IgA、IgM、血肌酐、尿素氮以及膽固醇等水平，住院時間、感染部位等。查找發(fā)生醫(yī)院感染的危險因素，并據(jù)此提出具體的護理對策。
1.3 統(tǒng)計學方法 采用統(tǒng)計學軟件SPSS17.0對數(shù)據(jù)進行處理及分析，采用Spearman單因素及多元Logistic回歸分析的方法對影響PNS患者醫(yī)院感染的危險因素進行分析；組間差異以P
2 結(jié)果
2.1 感染組與非感染組PNS臨床特征對比分析 見表1。
2.2 多元Logistic回歸分析 以是否出現(xiàn)醫(yī)院感染作為因變量（Y），以年齡、住院時間、病程、24hr尿蛋白定量、IgG、IgA、血肌酐、尿素氮、血膽固醇等12個因素作為自變量，對資料進行多元Logistic回歸反分析，以α=0.05的水平，進行線性回歸分析。得出如下結(jié)果：血肌酐（B=0.002，STDEV=0.000，β=0.254，t=2.720，P=0.003），24hr尿蛋白定量（B=0.050，STDEV=0.018，β=0.278，t=2.980，P=0.004）。
3 討論
3.1 影響PNS醫(yī)院感染的危險因素
PNS是一組由多種病因而引起的腎小球基底膜通透性顯著增大，導致血漿之中的大量蛋白質(zhì)從尿液中丟失的臨床綜合征。由于大量蛋白從尿液中丟失，患者出現(xiàn)低免疫球蛋白血癥，造成機體免疫功能低下是引起PNS患者出現(xiàn)醫(yī)院感染的一個主要原因[3]。本研究結(jié)果顯示：感染組與非感染組患者在24hr尿蛋白定量、血清白蛋白、肌酐以及尿素氮水平相比，差異均具有統(tǒng)計學意義（P
3.2 護理對策
3.2.1 加強病區(qū)環(huán)境監(jiān)測
病區(qū)定期做空氣及物表細菌培養(yǎng)，及時發(fā)現(xiàn)環(huán)境中各種潛在的危險因素，及時給予處理。保持適宜溫度和濕度，保持室內(nèi)空氣流通，每日用消佳凈拖地及擦拭床頭桌椅，地拖應與感染病房分開使用。
3.2.2 合理營養(yǎng)，提高機體免疫功能
積極控制蛋白質(zhì)的丟失，盡快提升血清白蛋白水平。NS患者蛋白質(zhì)攝人的質(zhì)和量十分重要。蛋白質(zhì)的推薦用量：提供優(yōu)質(zhì)的蛋白，如乳、蛋、魚、瘦肉等，每日蛋白質(zhì)攝人量以0.8～1.0 g/kg·d。
參考文獻：
[1] 梁春利，曹綏琳.成人腎病綜合征并發(fā)感染的危險因素[J].延安大學學報（醫(yī)學科學版），2009，7（3）：44-45.