教学课程资源库 更多>>

关键词： 析因设计   交叉设计   临床试验设计   概要说明   自身配对设计   正交设计   统计学符号   实验设计  

摘要： 1.统计学符号:按GB3358—1982《统计学名词及符号》的有关规定,统计学符号一律采用斜体。2.研究设计:应告知研究设计的名称和主要方法。例如:调查设计分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究;实验设计应告知具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等;临床试验设计应告知属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等。主要做法应围绕重复、随机、对照、均衡4个基本原则概要说明,尤其要告知如何控制重要非试验因素的干扰和影响。

关键词： 案例教学法   高校统计学   应用研究  

摘要： 在高校统计教学过程中,传统的教学模式多侧重于理论知识的教授,缺少实践中的情景和案例,不利于学生解决问题、动手能力和创造性思维能力的提高,所以,将案例教学模式运用到大学统计教学中是很有必要的,本文针对案例教学模式在高校统计教学中的运用进行了探讨,并对其在高校统计教学中的效果进行了分析。运用案例教学方法,可以使学生更好地了解和运用统计知识,更好地训练他们的问题解决和动手操作的能力,从而激发他们的学习兴趣,增强他们的创造力。

关键词： 教学模式   医学统计学   实践教学  

摘要： 我国高等中医药院校普遍不够重视医学统计学的教育教学改革工作。医学统计学的教学仅维持在完成基本工作量的水平,存在忽视学生的身心特质、先前经验、学习动机以及未从学生角度分析学习需求等问题。特别是实践教学,缺乏整体顶层设计,无法达到学习后能综合应用相关知识并解决科学研究中的实际问题的最终教学目标。因此,对于医学统计学多元化实践教学体系的重构迫在眉睫。

关键词： 算术平均数   检验值   学术论文撰写   卡方检验   英文大写   F检验   希文   t检验  

摘要： (1)样本的算术平均数用英文小写x(中位数仍用M);(2)标准差用英文小写s;(3)标准误用英文小写sx;(4)t检验用英文小写t;(5)F检验用英文大写F;(6)卡方检验用希文小写χ^(2);(7)相关系数用英文小写r;(8)自由度用希文小写υ;(9)概率用英文大写P,P值前应给出具体检验值,如t值、χ^(2)值、q值等。

关键词： 方差齐性检验   统计学方法   计量数据   析因设计   交叉设计   数据资料   反应变量   配对设计  

摘要： 研究论文如有量化测试指标时须有统计学分析的内容,并在方法部分提供统计学方法的描述,反应变量为单变量时请提供测量指标数据资料的性质(如计量数据资料及计数数据资料的表达方式)、多个样本计量数据资料正态分布检验方法的名称及方差齐性检验方法的名称、实(试)验设计方法及与之相匹配的统计学设计(如配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等)、与统计设计相应的统计方法名称(如t检验、方差分析)以及检验水准。

关键词： 单因素方差分析   算术平均数   统计学方法   盲目套用   定量资料   散布图   检验值   列联表  

摘要： 按GB 3358—1982《统计学名词及符号》的有关规定书写,常用如下:1)样本的算术平均数用英文小写x(中位数用M);2)标准差用英文小写s;3)标准误用英文小写s;4)t检验用英文小写t;5)F检验用英文大写F;6)卡方检验用希文小写χ^(2);7)相关系数用英文小写r;8)自由度用希文小写v;9)概率用英文大写P(P值前应给出具体检验值,如t值、χ^(2)值、q值等),以上符号均用斜体。关于资料的统计学分析:对于定量资料,应根据实验或调查设计类型和资料的条件选用合适的统计学分析方法,不能盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据实验或调查设计类型、列联表中定性变量的性质和分析目的选用合适的统计学分析方法,不能盲目套用χ^(2)检验;对于回归分析,应结合专业知识和散布图选用合适的回归类型,不能盲目套用简单直线回归分析。

关键词： 析因设计   交叉设计   临床试验设计   撰写要求   统计学方法   自身配对设计   正交设计   统计学研究  

摘要： (1)统计学研究设计:交代统计研究的名称和主要做法。如调查设计分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究;实验设计应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等;临床试验设计应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等。

关键词： 大数据   经济类统计学   课程教学  

摘要： 在大数据背景下,经济类统计学课程教学面临着多重挑战,如数据隐私问题、跨学科整合难度等。针对这些问题,可采取加强隐私教育、跨学科团队合作等对策。强化隐私教育包括教材更新、法律法规培训和技术实践,以提高学生对数据隐私的认识与保护能力。加强跨学科团队合作则涵盖教师团队建设、共同课程设计和实际项目合作,促进不同领域知识的整合,培养学生的综合分析与解决问题能力。这些对策不仅有助于适应大数据时代的挑战,还能为学生的职业发展提供更多可能性。

关键词： 统计学处理   来稿  

摘要： 1.统计研究设计:应交代统计研究设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性或横断面调查研究);实验设计(应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等);临床试验设计(应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等)。主要做法应围绕4个基本原则(随机、对照、重复、均衡)概要说明,尤其要交代如何控制重要非试验因素的干扰和影响。

关键词： 交叉学科   数理统计   统计学   大数据时代   大数据背景下   政策和建议   数据化时代   典型案例  

摘要： 本文从统计学在学科发展中的重要性出发,分析了如何实现统计学与交叉学科的融合发展,进而剖析了统计学在交叉学科中的典型案例,并给我校统计专业人才培养提出了针对性的政策建议。随着大数据时代的到来,人类已经进入了数据化时代。那么,对数据的分析和处理显得十分重要,而统计学就是利用数理统计的方法分析处理数据,进而挖掘出数据里面的信息,为学科和行业的发展提供相应的政策和建议。