時間：2023-08-03 16:18:26
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起源于上世紀七十年代的層次分析法(簡稱AHP)是由美國運籌學家T.L.Sattyti提出的，主要是對多指標系統方案給出一種層次化、結構化的決策方法。該方法綜合考慮了定性與定量兩種決策分析方法，在決策分析問題中有著廣泛的應用。
層次分析法主要是一個模型化、數量化的過程，通過對復雜系統的分解，將其轉化為若干因素，在各因素之間通過比較和計算，從而得出不同方案的權重，該權重可為最佳方案的選擇提供依據。在處理實際問題的過程中，經常會遇到諸如目標準則層次較多以及非基本結構的復雜決策問題，此時如何能夠將該問題簡化主要取決于如何從少量的定量信息入手，深入探究問題的本質及其內在關系，將思維的過程數字化，從數學的角度思考，用數字說話，達到準確計量的目的。
層次分析法中各層次的結構反映了各因素之間的關系，如何確定該結構是關鍵所在。通常準則層中的各準則在目標衡量中所占的比重并不一定相同，處理的關鍵在于如何較為準確的將這些比重進行量化。很多時候，對某個因素有影響的因子比較多，如若直接給出各個因子的比重，難免出現偏差，主要原因有：問題考慮不全面、首尾數據顧此失彼、所有數據可能不符合整體性為1的隱含條件等。
比如我們有這樣的生活常識：假如有若干個大小不一的西瓜，每個人都能按照自己的感覺給出每個西瓜所占總體重量的大致比重，但是由于不知道每個西瓜具體的重量，每個人給出的數據都不盡相同，而且由于只是估計值，可能所有的比值會出現相互矛盾的情況，也容易出現比值和不等于1的情形。因此，當影響某因素的因子較多時，通常將眾多專家研判的均值作為各因子的比重，但這些比重只是初始值，通常要在初始值的基礎上經過一系列嚴格的轉化、換算，才能最終得出各準則層的相對權重。
各準則層相對權重求解的過程大致可以分為三個步驟：1.構造判斷矩陣——分析系統中各因素間的關系，對同一層次各元素關于上一層次中某一準則的重要性進行兩兩比較，從而構造得出兩兩比較的判斷矩陣;2.構造判斷轉化矩陣——由上一步中的判斷矩陣中數據計算各比較元素所在準則的相對權重，并進行一致性檢驗。通常由判斷矩陣到判斷轉化矩陣的轉化方式不唯一，不同的轉化構造方式往往對應不同的適用和使用效果;3.計算各層次對于系統的總排序權重，并進行排序。以上三個步驟中，第二步是關鍵，最終可以得到各方案對于總目標的總排序。
在用層次分析法解決某些具體問題時，可能會出現相對權重明顯集中，權重差距較大的現象。因此，需要對層次分析法相對權重進行改進計算，努力提升層次分析法實際應用效果。本文主要介紹確定相對權數的一種新算法—方程法，并且通過實例檢驗其使用效果。1層次分析法中相對權重的算法新思路
1.1建立判斷矩陣
判斷矩陣是在對每一層次中的所有因素進行相對重要性的兩兩比較的基礎上而建立的矩陣，即：
R=r111…1R1n
1
rn11…1rnn，其中r11。，r22，…，rnn=0.5，rij表示第i個元素相對于第j個元素的重要程度關系，采用0.05-0.95標度給予數量表示，且rij+rji=1。江蘇理工學院學報第20卷第6期孫丹丹：確定統計權數的新方法——方程法
rij的取值不應由個別人來確定，應由眾多專家共同研判，最終取其均值。專家研判的取值是第i個元素相對于第j個元素的重要程度確定：特別重要(0.85-0.95)、重要(0.75-0.85)、相對重要(0.65-0.75)、稍重要(0.55-0.65)、重要程度相當(0.5)。
1.2判斷轉化矩陣
判斷轉化矩陣：A=a111…1a1n
1
an11…1ann，其中a11，a22，…，ann=1。
判斷轉化矩陣，需要將rij轉化為aij。
判斷轉化矩陣中aij和aji必須滿足兩個條件：①aij*aji=1;②aij-aji=rij-rji(其中i為i和j兩個元素中較重要者，否則條件②改為aij-aji=rij-rji)。
將以上兩個條件進行變換，即aij-11aij=rij-rji或aji-11aji=rji-rij，求解可以得aij或aji(取正數解)。
1.3準則層的相對權重的計算
①計算判斷矩陣中各行元素乘積：Mi=∏N1j=1aij=ai1·ai2…ain(i=1，2，....n)。
②計算Mi的n-1次方根：Wli=n-11Mi。
判斷轉化矩陣中涉及元素是n個，反映元素間的關系應是n-1個關系。事實上，由于判斷轉化矩陣中a11，a12，…，ann=1，因此對角線上的元素對計算判斷轉化矩陣中各行元素之乘積是沒有影響的。基于以上考慮，應該計算Mi的n-1次方根。
③對Wli進行正則化處理：Wi=Wli/∑n1i=1Wli，其中Wli為判斷矩陣中各行元素乘積的n-1次方根。正則化處理后，∑n1i=1Wi=1。
從上述過程可以看出，新方法中準則層的相對權重計算過程與傳統層次分析法相比，區別主要在于第二步，即判斷轉化矩陣的計算。在判斷轉化矩陣中，aij保留了最初判斷矩陣中rij之間的差異性，并進一步將最初判斷矩陣的對角線相應因素和為1轉化為了判斷轉化矩陣中的對角線相應因素積為1，這在一定程度上解決了相對權重明顯集中，權重差距較大的現象。下面將通過實例，來驗證該方法在處理權重差距較大問題時的可行性和優越性。2層次分析法中相對權重的改進算法實際應用
全部國有及規模以上非國有工業企業主要經濟效益指標：工業增加值率、總資產貢獻率、資產負債率、流動資產周轉次數、成本費用利潤率、全員勞動生產率、產品銷售率，記這7個指標分別為1、2、3、4、5、6、7。
2.1判斷矩陣：11121314151617110.510.2510.8010.5510.7010.8010.75210.7510.510.9010.8010.8510.9510.90310.2010.1010.510.3510.3510.8010.40410.4510.2010.6510.510.5510.8510.60510.3010.1510.6510.4510.510.7510.60610.2010.0510.2010.1510.2510.510.25710.2510.1010.6010.4010.4010.7510.52.2判斷轉化矩陣
由上述矩陣結合算法新思路中判斷轉化矩陣的求法，不妨以a12與a21為例。
由r12=0.25，r21=0.75可知：a21·a12=1，
a21-a12=r21-r12，即a21·a12=1，
a21-a12=0.5。
解方程組可得：a12=0.780 8;a21=1.280 2。
同理，可求得所有a1ij，i，j=1，2，…，7。
匯總整理后可得如下判斷轉化矩陣：1112131415161711110.780 811.34411.051 211.219 811.34411.280 8211.280 81111.47711.34411.409 511.546 611.477310.74410.6771110.861 210.861 211.34410.905410.951 310.74411.161 21111.051 211.409 511.105510.819 810.709 511.161 210.951 31111.280 811.105610.74410.646 610.74410.709 510.780 81110.780 8710.780 810.67711.10510.90510.90511.280 8112.3準則層的相對權重的計算
由上述矩陣結合算法新思路中準則層的相對權重的計算方法可得：Mi分別為：2.316 294，8.186 244，0.454 378，1.345 582，0.909 344，0.154 815，0.612 73。Mi的n-1次方根分別為：1.150 268，1.419 648，0.876 805，1.050 715，0.984 286，0.732 772，0.921 605。
從而可以求得每個Mi相對權重，匯總整理如下：
%11121314151617統計局公布權重116120112115114110113新算法權重116.12119.89112.29114.72113.79110.27112.91傳統層次分析法權重123.36146.5913.1518.95111.8611.5414.55本例中，由最后的計算結果可以看出：若使用傳統層次分析法，則最終計算出的權重值差距較大且僅集中于個別因素;而使用新方法所計算出來的相對權重明顯更接近于統計局所公布的數值，且由此方法計算出的權重值也有更為合理的解釋。3結語
本文在傳統層次分析法權重計算的基礎上，提出了一種確定統計學權數的新方法—方程法。不僅給出了新方法的推導過程，并且通過實例計算，證實了該方法在解決實際問題中的可行性和優越性。
關鍵詞：多點地質統計學 訓練圖像 儲層建模
【分類號】：P618.13
一、引言
在油氣開發過程中必然會涉及到相關數據測量，測量過程中就會不可避免的出現誤差，這些數據誤差會給油氣地質儲層建模帶來直接的影響。另外得到確定性的地質變量空間變量模型是不太現實的，那么在這個過程中就需要引用到概率論方法來完善數據建模。舉例來說對于儲層中流體的流動而言就需要結合微分方程系數等參數來進行探討。在利用傳統方法的建模過程中正常情況下都會使用內插方法得到儲層參數但同時也會對流動方程造成影響那么就會產生一定的偏差。因此在油氣地質儲層建模的過程中需要根據實際條件來對數據模型進行調整并篩選合理的模型來進行構建讓油氣產量預測可靠性得到保障。
二、多點地質統計學與訓練圖像
基于變差函數的傳統地質統計學隨機模擬是目前儲層非均質性模擬的常用方法。然而，變差函數只能建立空間兩點之間的相關性，難于描述具有復雜空間結構和幾何形態的地質體的連續性和變異性。
針對這一問題，多點地質統計學方法應運而生。該方法著重表達空間中多點之間的相關性，能夠有效克服傳統地質統計學在描述空間形態較復雜的地質體方面的不足。多點地質統計學的基本工具是訓練圖像，其地位相當于傳統地質統計學中的變差函數。對于沉積相建模而言，訓練圖像相當于定量的相模式，實質上就是一個包含有相接觸關系的數字化先驗地質模型，其中包含的相接觸關系是建模者認為一定存在于實際儲層中的。
三、地質概念模型轉換成圖像訓練
地質工作人員擅于根據自己的先驗認識、專業知識或現有的類比數據庫來建立儲層的概念模型。當地質工作人員認為某些特定的概念模型可以反映實際儲層的沉積微相接觸關系時，這些概念模型就可以轉換或直接作為訓練圖像來使用。利用訓練圖像整合先驗地質認識，并在儲層建模過程中引導井間相的預測，是多點地質統計學模擬的一個突破性貢獻。
可以將訓練圖像看作是一個顯示空間中相分布模式的定量且直觀的先驗模型。地質解釋成果圖、遙感數據或手繪草圖都可以作為訓練圖像或建立訓練圖像的要素來使用。理想狀態下，應當建立一個訓練圖像庫，這樣一來建模人員就可以直接選取和使用那些包含目標儲層典型沉積模式的訓練圖像，而不需要每次都重新制作訓練圖像。
四、二維和三維訓練圖像
二維訓練圖像就是在縱向上沒有變化，比如人工劃相圖，因此二維訓練圖像又稱為偽三維訓練圖像。二維訓練圖像在縱向上不能反映河道微相的加積，在橫向上也不能反映各沉積微相的遷移。因此二維訓練圖像比不能很好的反映沉積構型。在三維訓練圖像中，可以反映各微相在橫向上的遷移和垂向的加積，能夠很好的反映沉積體的空間結構。因此在實際應用中多使用三維訓練圖像。
五、油氣地質儲層建模發展趨勢展望
從大環境來看目前我國的油氣地質儲層建模較以往取得了很大的進展，但是在某些環節上依然暴露了一定的問題，需要在以下幾方面進行完善。首先遇到地質條件較為復雜的情況時需要將側積體視為目標體來進行儲層構型分析并根據分析結果來進行建模。（2）需要進一步提升地質知識水平并且將這地質知識應用并整合到建模中。（3）加強目標體連續性過程。（4）對三維訓練圖像構建和三維模擬中數據事件進行更具深度的把握。（5）對井數據模擬條件進行優化。除了在算法上進行改進外還應該讓原型模型變得更為豐富并體現出層次感，將地震信息進行高度整合化，構建出地質約束原則，另外在建模過程中對層次分析與模式擬合給予充分的重視。
六、結論
將更多的地質資料整合到儲層建模過程中以確保最終數值模型更加符合地質認識，這在預測儲層流體特征時是十分必要的。多點地質統計學為地質工作者提供了一個強大的工具，使得他們可以通過訓練圖像將概念模型和先驗地質認識整合到建模過程中。
目前研究的重點是提高多點模擬算法的性能，包括：提高運行速度，降低內存開銷，提高沉積模式再現效果以及更靈活的整合不同來源的信息等。有理由相信，隨著多點建模方法不斷趨于主流，以及越來越多的地質工作者對這一方法變得熟悉，多點地質統計學將成為下一代地質建模工具。
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[關鍵詞]社會科學 統計方法 應用問題
社會科學的實證研究在應用統計學時,統計分析是其關鍵環節,資料性質分析、資料類型的判斷、統計方法的選擇等各個環節都應把握好,否則,其分析結果將是沒有意義的。本文擬通過對社會科學實證研究論文中應用統計分析方法出現的問題,從描述性分析、定量資料的統計分析、定性資料的統計分析、相關與回歸分析等方面進行解析。
一、描述性分析問題
在社會科學實證研究中,一般首先要對社會調查數據進行描述性統計分析,以發現其內在的規律性,再選擇進一步的分析方法。描述性統計分析要對調查總體所有變量的有關數據做統計性描述,主要包括數據的頻數分析、集中趨勢分析、離散程度分析、分布形態以及一些基本的統計圖形。
描述性統計分析雖然較為簡單,但如果對某個事件或某種現象的描述不清楚或存在偏差,那么其后的所有分析都將值得懷疑,而描述的偏差可能會引起公眾或學術界對某些社會現象的誤解,甚至誤導政府決策。
1.均值的誤用
均值是用于描述樣本集中趨勢的最常用指標,但應注意,對于正態或近似正態的對稱分布樣本,它是較好的指標,一般與離散趨勢指標中的標準差一起描述數據資料(即形式);而對于偏態分布的樣本,則常用中位數來描述集中趨勢,一般與離散趨勢指標中的四分位數間距一起描述數據資料(即形式),究其原因是均值容易受到極端值的影響。
對于兩個分布完全不同的樣本,可能會得到相同的均值,因此均值在某種程度上抹殺了樣本內部的差異,而往往這種內部差異正是需要進行深入研究或應當引起人們注意的。為了彌補均值的這種缺陷,一般在報告均值的同時,也應該報告標準差,或用直方圖或散點圖的形式描述分布,以展示群體內部的差異。
2.絕對數的誤用
因為社會調查研究比較容易得到大容量的樣本,所以對任何小概率事件,用絕對數報告都會出現較大的數字,單純對絕對數的強調往往會產生誤解。比較合理的方式一般是在報告某事件絕對數的同時,給出該事件的發生率或占研究樣本的比例。
3.相對數的誤用
相對數常用于描述定性資料的內部構成情況或相對比值或某現象的發生強度,一般有比與率兩種形式。雖然比與率的計算形式是相同的,即兩個絕對數之商乘以100%,但它們的含義是不同的。率用于反映某種事物或現象發生的強度,而比則用于反映部分與整體或某一部分與另一部分之間的關系。當數據的比較基礎相差懸殊,用絕對數表述沒有可比性時,就要借助于相對數。
應用相對數也容易出現一些問題,如:百分比與百分率的混用;當分母很小時,只計算百分比或百分率,而沒有報告樣本量;當比較兩個或多個總體率時,沒有考慮到各總體對應的內部構成情況是否一致,而直接比較等。
例如在報告流動人口犯罪問題時,給人的印象往往是流動人口犯罪率高于常住人口,其實是忽視了流動人口的年齡和性別構成與常住人口完全不同,且青年男性是犯罪率較高的人群,這樣對兩個不同群體的比較往往會導致錯誤的結論。
二、定量資料的統計分析問題
定量資料的統計分析是指所觀測的結果變量是定量的,而且希望考察定性的影響因素取不同水平時,定量觀測結果的均值之間的差別是否有統計學意義。定量資料的統計分析在統計學應用中占有很大的比重,出現的誤用也比較多。
正確選擇定量資料統計分析方法的關鍵有兩點:一是正確判斷統計研究設計的類型;再是檢驗定量資料是否滿足“獨立性、正態性及方差齊性”的前提條件[1]。前者要求使用者對統計研究設計的類型較為熟悉,后者則需要進行預分析,可適當借助于統計分析軟件。根據前提條件是否滿足來決定用參數假設檢驗或方差分析,還是用非參數檢驗方法,進而根據對統計研究設計類型的判斷,確定采用具體的統計分析方法。
對定量資料作統計分析時,常犯的錯誤有:
1.不管統計研究設計類型,盲目套用t檢驗或單因素方差分析;
2.不驗證“獨立性、正態性及方差齊性”前提條件,而直接應用參數檢驗法;
3.將多因素設計定量資料人為拆成多個成組設計定量資料,采用t檢驗法;
4.將多因素設計定量資料用單因素多水平方差分析解決,或用一元分析替代多元分析等。
三、定性資料的統計分析問題
定性資料的統計分析是指觀測結果為定性變量的統計處理問題。定性資料的統計分析在社會科學研究中的應用也是很廣泛的,通常根據影響觀測結果的原因變量性質分為三種情況:
1.原因變量都為定性變量,此類資料就是通常理解的定性資料。常用的統計分析方法有:檢驗、秩和檢驗或Ridit分析、Spearman秩相關分析、線性趨勢檢驗、一致性檢驗(也稱Kappa檢驗)、加權檢驗、對數線性模型等。
2.原因變量中既有定性變量,又有定量變量。這類資料的統計分析通常有兩種處理方法:一是結合專業知識先將定量的原因變量離散化,使其轉化為定性變量,然后采用上面3.1的統計方法處理;二是先對定性的原因變量,采用啞變量技術進行處理,轉化為多個二值變量,賦予0或1值,然后采用Logistic回歸分析方法或多值有序變量Logistic回歸分析處理。
3.原因變量全部為定量變量。這類資料的分析可以直接采用Logistic回歸分析方法或多值有序變量Logistic回歸分析處理。
定性資料的最常用表達形式是列聯表,列聯表有多種類型,如橫斷面設計的四格(或稱2x2)列聯表、隊列研究設計的四格列聯表、配對研究設計的四格列聯表、雙向無序的R×C列聯表、單向有序的R×C列聯表、高維列聯表等,不同類型所用統計方法也不同,所以處理這類資料的關鍵是分辨出列聯表的類型,從而選擇相應統計分析方法。
在社會科學研究中,定性資料的統計分析常犯的錯誤主要就是列聯表的誤判,從而錯誤的選用統計方法。
四、相關與回歸分析問題
相關分析是研究變量之間的相互關系,常局限于統計描述,較難從數量角度對變量之間的聯系進行深入研究;回歸分析則是研究變量之間的依賴關系,可實現對自變量進行控制,對因變量進行預測,及對隨機變化趨勢進行適當修勻。
相關分析可用于對定類、定序、定距及定比等尺度的各類資料進行定量描述,但各類資料的計算公式是不同的,所以應用時,需要判明資料的類型;而回歸分析則要根據因變量性質的不同,選用不同的回歸分析方法,一般可分為兩類:一是因變量為連續型變量,具體的,當為非時間性的連續型變量時,可用線性回歸分析、多項式回歸分析、非線性回歸分析等;當為時間變量時,可用COX半參數回歸分析、指數分布回歸分析及威布爾回歸分析等;當為隨時間變化的連續型變量時,則需要利用時間序列分析。二是因變量為離散型變量,需要利用Logistic回歸分析、對數線性模型分析及多項Logit模型分析等。
在社會科學研究中,相關與回歸分析的應用非常廣泛。但應用時也經常出現一些錯誤:
1.沒有結合問題的專業背景和實際意義,就進行相關與回歸分析。其結果有時可能是莫名奇妙的,可能出現所謂的虛假相關。
2.對于較簡單的線性相關與回歸分析,不注意應用條件,盲目套用。一般地,Pearson相關分析要求兩變量都是隨機變量,且都服從或近似服從正態分布,若不滿足條件,應采用其它相關分析法,如Spearman相關分析等。而線性回歸分析則要求因變量必須是隨機變量,且服從或近似服從正態分布,在回歸分析前,先要進行統計檢驗,證實兩變量的顯著相關性,再進一步進行回歸分析才有意義。
3.只求得相關系數或回歸方程,而不進行參數假設檢驗就下統計分析結論。因為相關系數或回歸方程都是由樣本數據求得的,是否具有統計學意義,必須通過其相關參數的假設檢驗來判定。
4.多元回歸分析策略的錯誤。在社會科學實證研究中,對多元回歸分析的應用,不少人采取的策略是先用單變量分析,得到有統計學意義的多個變量,再將它們引入回歸方程進行多變量分析,用逐步回歸法進行篩選,從中選出有統計學意義的變量,這種分析策略是不正確的。因為自變量之間可能存在不同程度的交互作用,在單變量分析中無統計學意義的變量并非在多元回歸分析中也沒有意義。正確的處理方法應該是先綜合分析各種變量之間的作用、實際意義及關系,有些可作為控制變量(如性別、年齡等),將經過初步篩選的所有變量代入回歸方程進行分析,再采用逐步回歸方法,必要時可多用幾種篩選變量的方法,同時要注意自變量間的交互作用,進行綜合分析,這樣才能得到較為可靠的結果。
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隨著我國經濟建設的推進和國際交往的擴大，社會對經濟學人才的需求呈多元化趨勢發展，經濟學人才的培養逐漸向具有多方面知識和能力的寬口徑、應用型、復合型人才培養模式轉變。近幾年，教育界的同仁已經開始借鑒國外經濟學教學理念即要求學生具備較高的數據分析和應用能力，這就對經濟學專業統計學課程的建設和改革提出了新的要求。近幾年，專家學者結合國內社會和經濟發展現狀，研究了具有中國特色和地域特點的教學模式并取得了一定的成果。研究的主要內容是如何將理論教學和實驗教學有效結合以及如何進行多媒體教學。具體體現在以下幾個方面：
一、課程教學體系和教學內容研究
更新和充實教學內容，反映學科與實踐發展的最新動態，適應改革開放對人才知識與素質結構提出的新要求，形成科學的課程內容體系，以求更好的體現經濟學專業所具有的實踐性、應用性很強的學科特點。根據幾年的教學實踐，我認為，在《統計學》教學過程中，應當注重經濟類人才綜合素質和能力的培養，并以此為基點對課程教學目標進行了調整，形成了以三大統計階段為核心的課程體系結構與內容。
1、統計學基本知識的講授。主要介紹統計學的基本概念、形成與發展過程、統計學的幾大代表理論、統計學的基本任務和職能等，目的是讓學生對統計學有一個最基本的認識和了解。
2、統計調查與統計整理的講授。主要是對統計調查方法、調查手段、數據整理技術、如何進行分組作業等內容進行講解，目的是讓學生熟練掌握統計過程的前兩個步驟，即統計調查與
3、統計分析方法的講授。重點講授綜合指標、動態數列、統計指數、抽樣調查、相關分析與回歸分析等具體的統計分析方法，目的是培養和加強學生解決社會經濟具體問題的能力。
上述三大塊內容是一個有機聯系的整體，統計學基本知識是學習統計學的基礎，而統計分析方法則是統計學的最核心內容。
二、教學方法與手段的研究
1、提高教材質量，增加教學材料的信息量
大力提高“面向21世紀”規劃教材或高等教育出版社重點教材的使用比重，保證高質量教材進入課堂。雙語教學課程全部采用國外原版教材，同時提本文由收集整理高自編教材的質量和水平，修訂和編寫出適應我專業培養人才需要的系列配套教材，最終建成具有鮮明特色的教材新體系。當然，除了現有的固定教材外，教學中還需要采用輔助材料，即課堂補充材料。其作用主要表現在：充實教學內容；增加學科的趣味性。這些材料來源可以摘自近期期刊、重要會議紀要、統計年鑒、國家統計局公布的統計資料、相關學科的教材、網絡媒體等。
2、教學方法的多樣化
統計學是關于大量資料的搜集、整理、傳輸和開發利用的方法論科學。作為經濟學專業的基礎課，承擔著為其它各門專業課提供相關數據處理技術和數據分析方法的重要任務，通過統計學的學習，著重提高學生運用數據和分析數據的能力。
改革“灌輸式”的教學模式，積極探索實驗數據分析、統計調查等教學手段，采用啟發式、閱讀式、討論式、研究式等教學方法，即把課外自學與課堂講授、課外調查與實驗分析、課內實踐與課外科研三種方法靈活運用于教學過程中。講授與自學——夯實基礎；調查與分析——突破重難點；課內實踐與論文科研——培養能力，做到教與學的雙向互動。
統計學的教學應以互動形式為主，逐漸提高學生在課堂中的地位，與教師共同探討問題，分析數據。在教師的引導下，學生在潛移默化中就把該課程內容構造在自己的知識體系當中。教學中應注重學生個性發展，突出教學過程中以學生為主體的教學理念，培養學生自主學習的能力；合理利用實驗課時，調整實驗難易度，加大學生實踐機會，提高學生自主學習和創造性學習能力；結合案例教學，比如對于經濟學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。深入淺出的介紹這些方法的基本思想、并用excel、spss等軟件進行分析。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1塊黑板、1支粉筆、1本教材、1張嘴巴就能將一門專業課程從頭講到尾。
3、拓寬培養途徑，重視第二課堂的開發
開展學術講座、科技活動及豐富多彩的社會實踐活動。將所學理論知識具體運用到社會實踐中，從而發現社會經濟現象的一般規律。
這一切的根本出發點就是以傳授知識為手段，以達到學生靈活運用理論知識的能力，使之成為適應社會發展需要的復合型人才。隨著教師和學生觀念的轉變，加上教師的潛心鉆研，我校統計學的課程設置更為合理、科學，也逐步適應了社會發展需要，達到了復合型經濟類人才的培養要求。
4、教學手段的現代化
在教學手段上，《統計學》課程全部采用多媒體課件教學。在吸收國內外《統計學》課件優點的基礎上，用powerpoint制作了一套質量較高的課件。在課件中以excel作為計算工具，實現powerpoint文檔與excel文檔的超級鏈接。同時，我們積極與國內外同行進行交流，獲得了許多統計處理軟件及教學課件，有利于我們不斷改進，獲得最佳的教學效果。學生對于這樣的教學覺得具有時代感、新鮮感，可接近，易于接受。
隨著計算機技術的發展，網絡上也提供了許許多多的統計資源。為了讓學生能充分利用網絡這一現代手段學習統計學，我們除了提供一些統計網站給學生參考之外，還將部分多媒體教室與校園網連接，這樣，教師在課堂上就可以直接調用網絡數據，如一些統計信息、統計案例、國外的統計課件等等，使信息量大大增加，有效地開拓了學生的視野。今后，網絡教學是我們發展的一個方向。
關鍵詞：經濟學 數理統計方法
隨著我國市場經濟發展進程的不斷加快，人們對經濟學領域的科研成果應用需求越來越大。然而，在實際研究過程中，數理統計方法這一研究重要工具并未引起相應的重視，這就在一定程度上影響了經濟學科研項目成果的準確性與可靠性。基于此，相關建設人員應在認識數理統計方法作用重要性的基礎上，通過明確其基本應用概念和實際作用過程，來找出該方法作用于經濟學研究最佳使用方案。這是實現經濟學科學研究成果作用效果和可靠性目標的關鍵，相關人員應將其作為重點研究對象，以實現數理統計方法的目標價值。
一、研究數學化經濟學結合的重要性
經濟學應用實現與高等數學這門學科中的知識是分不開的，如果相關建設人員沒有將其重視起來，就難以將經濟理論應用到模型建設中去。因此，研究人員應加大經濟學與數學結合方面的研究，以實現解釋模型作用的結果目標。相關研究表明，數量經濟學的數學化是實現其發展應用的重要歸宿之一。具體來說，就是通過增強經濟學研究人員的“問題意識”，來將以往的方法導向轉變為問題導向，從而使經濟學成為數學化的經濟學。這樣一來，經濟學就能依據數學化實現現代化，進而建立起“新范式”的經濟學研究課題。針對這一問題，相關學者分析了數學與經濟學結合研究的必要性。此科研內容，通過分析《投入產出經濟學》中數學方法的應用過程，進一步證明了上述理論實踐的作用效果。此外，研究人員還提出了要將基于“抽象力”的數學方法作為經濟學研究的工具，從而提高科學研究工作的效率。值得注意的是，經濟學的數學化也要有所節制，不能無限度的覆蓋于全部研究歷程。此過程，還要應用合理的經濟假設、更新數學分析方法、進行現實性解釋以及定性到定量的轉換，這些均為滿足經濟學研究發展目標的重要組成部分[1]。
針對數學化與經濟學結合研究過程中存在的問題，相關建設人員還要將數學模型建立方法應用進行質量控制。這是解讀數學在經濟學中意義價值的重要組成部分，相關人員應將堅持客觀事實以及實現簡單解決復雜，作為實際方法應用的原則和目標。從實踐的角度講，相關學者還應提高經濟數學模型的建立方法以及建立要點的研究力度。例如，明確數學在經濟學實際應用中的意義價值，確立實踐方法應用的原則等。在經濟學數學化的研究人才方面，相關人員應以創新原則作為體系培養的目標原則，這是使科研項目成果滿足現代化發展需求的關鍵。因此，科研人才的培養除了要實現數學與經濟學的結合外，還要研究未來經濟學科研項目的應用發展趨勢。只有這樣才能不斷更新經濟學數學化研究的人力資源力量，從而盡早實現該類經濟學研究成果的作用發揮。此外，在研究經濟學項目使用規律的過程中，還要運用數學化的抽象性特點，從而實現具體問題的解決控制。由此可見，經濟學在沒有數學化支撐的前提下，非常有可能成為經濟哲學，即不能真正作用于實際的社會經濟建設[2]。
二、經濟學數理統計方法的基本應用概念
在EM算法中數理統計方法的出現是在20世紀70年代，該時期計算機技術以及EM算法得到了快速地發展。與此同時，經濟學研究傳統的回歸分析方法以及方差分析方法雖然實現了應用普及，但其已經難以滿足科研人員對經濟學快速開發建設的需求。而數理統計方法通過結合概率論以及統計科學，成功的為經濟學研究提供技術保證。具體來說，該方法的應用就是從研究總體中抽取一定數量的樣本進行檢測，并根據獲得的數據信息來推斷關于研究總體的結論。因此，其應用的原理在于歸納。為提高獲得信息的利用效率以及降低總體推斷的誤差，相關研究人員應充分應用以下數理統計方法，即：追蹤數據分析方法（Longi-tudinal Data Analysis）、結構方程模型（Structural Equation Model）、項目反應理論（Item Response Theory）、元分析（Meta-Analysis）以及多層分析方法（Multilevel Data Analysis）[3]。
而從經濟學應用的角度來看，經濟學（Economics）是一門具有社會性作用的科學，其研究離不開定量分析以及信息數據的統計，這就意味著經濟學也離不開數理統計方法以及數據統計的分析。在實現數學化經濟學的分析過程中，可供選擇的統計分析方法包括：經濟參數檢驗法、相關分析法、描述性統計法、頻數統計法、聚類分析法、因子分析法、對應分析法、典型相關分析法、方差分析法、非經濟參數分析法、列聯表分析法以及結合分析法等。而可供選擇的經濟數學化計量模型則包括：多元線性回歸模型、一元線性回歸模型、分位數回歸模型、聯立方程模型、協整毓誤差修正模型、離散選擇模型、Tobit模型、區間估計模型、卡爾曼濾波、面板數據模型、向量自回歸模型、ARMA過程與 ARCH 模型、狀態空間模型以及數學空間計量模型。基于經濟計量的分析方法則是通過回歸分析方法，來假定數學統計分布形式和未知數學函數的。此外，還可采用非參數分析法和半參數分析法來實現經濟計量的統計。值得注意的是，當計量因子分析與回歸分析方法結合起來，此研究方法被業內人士稱為通徑分析[4]。
三、應用數理統計法于檢驗經濟絕對收入的過程分析
對于一些最基本的經濟學問題，相關研究人員均可采用凱恩斯絕對收入假說，來進行數學化分析。以居民收入每增加一元，會平均拿出多少錢進行消費問題為例。首先，經濟絕對收入的計算需要將消費的實際支出與收入多少聯系起來，這是因為收入的絕對水平直接決定了消費水平。其次，經濟絕對收入檢驗人員要明確幾方面內容，即實際的消費支出與實際收入之間的穩定函數；邊際消費傾向本身是否是隨著收入的增加而遞減；邊際消費的傾向是否小于平均消費傾向。這里指的實際收入，是現期絕對的收入水平。再次，把現實中存在的問題轉化為經濟模型，此過程是一個將經濟問題轉化為數理化的過程。具體應根據一元回歸模型：
CONSP=α0+α1GDPP+μ，來進行實際數理化問題的計算[5]。其中CONSP指的是，人均居民消費的常數項，用來表示邊際消費傾向。而GDPP則指的是，人均的國內生產總值。根據凱恩斯的絕對收入假說理論，邊際消費的傾向在0到1之間。最后，研究人員就可根據收集到的數據信息，進行必要的預處理。這樣一來，就可以通過散點圖來觀察CONSP和GDPP之間的關系。相關研究表明，中國居民的實際收入與消費支出存在著線性關系。因此，研究人員應采用計量軟件來模擬上述數據內容，并通過建立模型，來獲取回歸分析法的應用結果[6]。
四、數理統計方法與經濟學研究的結合方法
前文內容分析了經濟學問題研究采用數學計量方法，對絕對收入過程進行檢驗。此過程，數學化與經濟學研究的結合要點，在于回歸分析結果以及散點圖的作用狀態。這兩方面內容，通過幾秒的計算機統計軟件即可實現，但其中卻包含著助弱隱性的數學知識和統計學知識[7]。例如，數學化經濟學研究人員先要利用最小二乘法原理，來對研究對象的參數進行估算。具體估算的內容有常數項和邊際消費傾向。此過程，研究人員要根據高等數學中的微積分極值，來實現作用原理的可靠性。對于參數估計值的計算方面，由于很多計量軟件均是根據計算機程序設計語言設定的，這就意味著經濟學問題研究人員要采用矩陣知識進行代碼編寫，即利用線性代數知識。此外，在對回歸模型和經濟學統計對象參數進行統計檢驗的過程中，研究人員要利用數理統計知識和概率論知識。對模型結果進行經濟解釋，需要經濟學知識。而收集數據，研究人員要對數據內容進行預處理，這則需要應用到數學中的統計學知識。有上述內容可以看出，要想實現經濟學問題的準確分析，相關研究人員應將統計學、理清數學以及經濟學三方面知識內容結合起來[8]。
相關研究表明，數學化經濟學研究的進程中，經濟學、數學以及統計學存在著不同程度的交集關系。如圖1所示，為數學化經濟學研究涉及學科的交集關系。
如圖1所示，每個交集均有一門特定的學科。因此，研究人員在提升這三門學科的知識過程中，要按照相關的順序。即要在不同的學習階段學習不同的知識，這就避免了替代與混淆研究問題的出現[9]。具體來說，科研人員要將經濟學理論作為學習與自身提升的出發點和最終歸宿，而數學方法和相關統計方法則是服務于經濟學理論。是學習的出發點和歸宿， 統計學方法和數學方法服務并服從經濟理論。據研究人員對以往的經濟問題應用數學方法和統計方法進行分析得出了，無論是經濟學、數學還是統計學，均是認識和厘清現代化社會建設所帶來的經濟生活變化的重要因素。但只要將其充分結合起來，才能實現其對經濟生活變化規律的準確研究目標。事實證明，只有在此情況下，人們才能更好的消化快速經濟建設所帶來的不適應性，從而促進現代化建設的快速穩定發展。
從另一個角度來看，經濟學反映的是當前社會的演變問題，其目的是為人們構建出一個更為科學合理的經濟生活環境[10]。就目前來說，社會經濟的發展現狀較為復雜，研究人員要考慮現象產生背后的諸多因素后，才能得出一個具有實際意義和作用和理性的答案。這一過程，是一個需要精確推理、邏輯嚴謹的過程，研究人員必須通過數學手段，來分析不同因素之間的作用影響。其中很多專家學者認為，數學是掌握這種科學思維方式與運算基本技巧的關鍵。雖然數學知識學習起來最為枯燥、抽象，但其應用所帶來的系統性、精確性，又是經濟學問題研究中必不可少的。因此，經濟學初學者和入門研究既要學些理論知識，又要懂應用。從宏觀的角度講，數學有基礎數學（在這里也稱之為理論數學）和應用數學用數學之分，而經濟學同樣也有理論經濟學和應用經濟學之分。因此，研究人員必須將知識的必須和夠用兩大因素作為提升自身能力的學習原則。
結束語：
總而言之，經濟學的研究成果將直接決定當前人民生活水平的可持續性。因此，相關人員應加快數學化經濟學問題的研究，從而提高經濟學科研成果的作用效果。具體要完善的內容包括：統計學、數學以及經濟學。其中數理統計方法的應用效果，要通過追蹤數據分析方法、結構方程模型、項目反應理論、元分析以及多層分析方法來進行實現。事實證明，對經濟學問題研究對象應采用計算機技術中的統計學知識，來提高數據信息獲取的準確性。而數學知識則是用來計算統計數據信息與經濟性問題的關系，從而找出經濟變化問題的控制要點。
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關鍵詞： 圖書館學研究方法方法論調查分析
中圖分類號： G250文獻標識碼： A 文章編號： 1003-6938（2010）01－0111-04
A Statistical Analysis of the Library Science Papers Research Methods
Jia ErpengYi Jinghan（Department of Information Management, Zhengzhou University, Zhengzhou，Henan, 450001）
Si Miaomiao（Library, Hubei Vocational College of Bio-Technology， Wuhan， Hubei， 430070）
Abstract： Relevant scientific research methods support the completion of the science research. So library science research methods are an important component of the library science system. Through a statistical analysis to the research methods of the academic articles published in 11 library journals, this article sums up the current condition of method application in library science in our country, and prospects for the future of library science research methods in our country.
Key words： library science； research methods； methodology； survey analysis
CLC number： G250Document code： AArticle ID： 1003-6938（2010）01－0111-04
工欲善其事，必先利其器。科學研究是富有創造性和藝術性的活動，方法是科學研究的工具和途徑，圖書館學研究過程也與科學的研究方法不可分離。圖書館學研究方法是在繼承一般科學研究方法的基礎上，根據自身的研究對象、學科性質而進行融合與發展，形成自己學科的研究方法體系。隨著圖書館學情報學研究范圍的擴大、研究對象的復雜，其研究方法呈現出多樣性特點。從多個角度對其進行研究，既促進了我國圖書情報事業的發展，反過來又進一步刺激了研究方法的多樣化。本文以11種圖書館學專業期刊2006～2008年所刊載論文為數據源，分析論文的研究方法，試圖總結出圖書館學研究方法的規律及其發展趨勢。
1我國圖書館學方法論的研究
圖書館學研究方法，是圖書館學學科體系的重要組成部分，一方面，它使得圖書館學研究能夠準確、充分地揭示研究對象的本質與規律，是圖書館學研究的保障；另一方面，整個圖書館學的研究中對方法的研究不能偏廢，方法研究是學科研究內容的一部分。［1 ］我國圖書館學方法論研究開始于20世紀80年代。1981年劉迅先生在《圖書館學通訊》上發表了《要重視圖書館學方法論的研究》一文。緊接著喬好勤先生在該刊1983年第一期上刊登了《試論圖書館學研究中的方法論問題》，［2 ］運用統計方法對《圖書館學通訊》等三種專業刊物1980～1981年發表的學術論文研究方法進行分析。并提出了圖書館學方法論的三層次說法，即圖書館學的研究方法可以分為哲學方法、一般科學方法和專門科學方法。隨后出現了有關圖書館學方法的大量學術論文，還有一些著作，如王崇德的《圖書情報方法論》。［3 ］
從宏觀上看，圖書館學方法論的三個層次基本得到認同。對一般科學技術研究方法的探討，也分為三個層次，最底層是具體的技術層次，中間層是一般的研究方法層次，最高層則是哲學層次。［4 ］圖書館學的一般科學方法，主要是指引進和移植相關科學的研究方法和研究成果運用于圖書館研究，可分為：信息獲取方法（主要指調查法、統計法、試驗法和歷史法等），信息加工方法（主要指老三論、新三論等）。［5 ］對圖書館學專門方法探討的文章很多，雖然還沒有統一的認識，但是普遍認為文獻計量學方法和引文分析法是典型的圖書館學專門方法。另外從研究的性質來分，圖書館學的研究方法也可以分為定性和定量方法。隨著對此研究的深入，圖書館學方法論體系會不斷地得到完善。
3數據來源
在數據收集中，筆者選取了11種圖書館學專業期刊：《中國圖書館學報》、《大學圖書館學報》、《圖書情報工作》、《圖書館雜志》、《圖書情報知識》、《圖書館》、《圖書館論壇》、《圖書與情報》、《圖書館理論與實踐》、《圖書館建設》、《圖書館工作與研究》作為調查對象，具體統計了2006年~2008年間各期刊學術論文使用研究方法的情況。數據主要來源于中國知網，小部分數據來源于各期刊主頁。在數據統計中，去除了一些信息資料類文章，如征文通知、會議通知等（見表1）。
4數據統計分析
本文總共統計了8159篇學術論文，通過對所選的各篇學術論文，逐篇分析其篇名，個別文章查閱了摘要、正文等詳細信息，根據各科學研究方法的含義，歸納每篇論文采用的科學研究方法，并將其研究方法歸納為15小類（見表2）。由于每篇文章采用方法很難準確判斷，有的文章采用了多種研究方法，所以從表2中可以看出，最后的論文合計總數（8273篇）大于調查的論文總數（8159篇）。在計算各類研究方法的論文占調查總數的百分數時，是除以調查總數（8159篇），所以百分數之和是（101.3997%）而不是100%。
（1）理論分析法
運用理論分析法的主要是一些分析歸納與概念推理類研究，以及思辨類的學術論文。從表2中可以看出，采用理論分析法的學術論文共2904篇，占調查論文總數的35.593%，理論分析法是我國圖書館學研究中最常用的方法。研究方法的運用主要受到學科性質和研究任務影響，圖書館學從目前來看應該屬于社會科學，而且人文色彩比較濃厚；我國圖書館界也有重理論的現象，這與國外主要以定量方法為主、重應用有很大不同。隨著其它學科背景研究者的加入，看問題的視角會有所變化，相應的研究方法也會多樣化。社會科學的發展是由定性方法向定量研究過渡的過程，圖書館學科也要注重定量分析方法的應用。
（2）操作實驗法、調查研究法
在調查的學術論文中，運用操作實驗法的共有830篇，占到總數的10.173%。這類論文主要研究技術性的問題，比如系統開發設計、數字圖書館建設、網絡信息資源開發組織等。隨著圖書情報工作環境、研究對象的變化，圖書館學研究關于技術的內容會越來越多。
調查研究法是社會科學常用的一種研究方法。圖書館學是一門實踐性很強的學科，調查是獲取原始數據的一個重要的方法。圖書館學研究中主要進行抽樣調查，通過問卷、網絡來收集數據資料。采用調查研究方法的學術論文一共745篇，占總數的9.131%，調查方法的運用在調查數據中占有很大一部分，說明研究更貼近實際問題。
（3）實例分析法、歷史方法
實例分析法通常是以具體的實例來介紹經驗或說明問題，論文中主要是以國內比較著名的大學或科研院所圖書館、國外有名的圖書館等為例子進行分析，對于其它圖書館的建設、信息資源開發服務起到了借鑒作用。
歷史方法主要用于論述關于圖書館事業史、人物評價、文獻學、目錄學等內容的論文，是一種傳統的研究方法。有的期刊專門開辟了關于圖書館事業史、文獻學的專欄，歷史方法的論文在調查論文中占到了7.501%。
（4）系統方法、管理學方法
系統方法主要是用系統的思想，從整體的角度來觀察問題，這種方法對我們認識研究起到很大作用。雖然有的文章不能明顯地看出是運用了系統方法，但是系統方法貫穿于觀察問題的整個過程。管理學方法是將管理學的方法移植在圖書情報學的研究中，圖書館在機構建設、運營方面都要運用到管理學的知識方法。
（5）數理方法、文獻計量學方法、比較法、經濟分析法
數理方法主要是數學方法在圖書情報學研究中的應用，是一種定量的研究方法。采用數理方法的學術論文有304篇，占調查論文總數的3.726%。數學方法的運用，也說明圖書館學研究者正在試圖定量地揭示研究對象，隨著本學科逐漸走向成熟，這一方法將繼續普遍化。
文獻計量學方法是用數學和統計學方法，對文獻量、作者數、詞匯數等的定量化研究。調查的論文中運用此方法的占到3.199%，在調查論文中占到的比例比較低。文獻計量學方法也應用于其它學科研究，從CNKI數據庫中我們以“文獻計量”為題名，可以粗略地檢索到600多篇論文，內容涉及很多其它學科研究。
比較方法也是比較常用的一種研究方法，通過對多個相關事物或事物的各部分之間進行比較，揭示其共同點和差異點。
經濟分析法是將經濟學的方法運用到圖書館學的研究當中，研究內容包括圖書館營銷、資源共享效率評價、紙質資源與電子資源的經費問題、資源服務的經營模式等等。
（6）控制論方法、引文分析法、內容分析法
明顯運用控制論方法的論文很少，調查中只有79篇。占到總數的0.968%。但是控制論的思想在很多論文中都有所體現。
引文分析法是利用各種數學及統計學的方法對科學期刊、論文、著者等的引用和被引用現象進行分析，以揭示其數量特征和內在規律的方法。在所調查的論文中，明確使用引文分析法的有23篇，占總數的0.282%。引文分析法作為圖書情報學科的一種專門方法，運用也很廣泛。在CNKI中用“引文分析”作為題名可以檢索到1200多篇論文。
內容分析法產生于傳播學領域，是一種客觀的量化方法，是從大量樣本進行特征識別的系統方法，具有統計性，是一種從公開資料中萃取情報的重要方法。因為它是新方法，統計中只有6篇。
（7）其它
其它中包括有專利分析方法、社會網絡方法、SWOT分析法、法律分析方法、心理學方法、美學方法、傳播學方法、醫學理論方法等等。
5我國圖書館學研究方法的發展趨勢
5.1定量分析與定性分析相結合
根據表2數據，我們可將研究方法大致分為兩類：第一類是定性方法，包括理論分析法、實例析法、歷史方法、系統方法、管理學方法、比較法、經濟分析法、控制論方法，百分比總共占到61.62%；第二類是定量方法，包括操作實驗法、調查研究法、數理方法、文獻計量學方法、引文分析法、內容分析法，百分比總共占到26.584%。從數量來看，定量研究方法所占比例比起定性方法還很小，這是由于理論分析法的比例太大。對于圖書館學的科學研究，目前來看定性方法用的多一些。但對于具體問題，定性方法和定量方法各有特點，用哪種方法要根據具體情況而定。
理論分析法是一種定性研究方法，在學科研究中發揮了重要的作用。由于定性方法缺乏科學的數據支撐，其理論分析就顯得沒有深度和廣度。隨著學科的發展，定性與定量研究方法相結合是發展的趨勢。圖書館學情報學領域已經大量采用定量的研究方法，如調查研究法、數理方法、文獻計量學方法等。定量方法的運用使研究更精細、更科學，站在定量的角度解釋圖書館學情報學的內在規律，從而在廣度和深度上推動學科的發展。［6 ］
5.2現代信息技術的影響越來越大
隨著信息技術、網絡技術的發展，圖書館學的研究內容產生了巨大變化，與網絡信息、信息系統等有關的技術性研究論文數量會不斷增多。在表2中，操作實驗法所占比例為10.173%，我們可以清楚地看到這一點。
新技術的發展還為經典的研究方法提供了新的實現工具。［7 ］研究這可以通過互聯網進行數據采集，以網頁形式的網絡調查、用即時通信（instant messaging）軟件（如QQ）的調查、［8 ］電子郵件調查等，這些都為更好地完成調查提供了多種途徑。隨著搜索引擎的運用普及，搜索引擎的服務器記錄和保存了用戶與搜索引擎的交互過程，這種數據稱為使用記錄（transaction log），使用記錄分析（transaction log analysis）成為一個研究熱點。另外，計算機還可以輔助研究者進行定性數據分析等。在文獻計量學的基礎上產生了網絡信息計量學方法，在引文分析方法的基礎上出現了鏈接分析方法，這都是現代信息技術對研究方法的影響。
5.3吸收其他學科的研究方法
表2中的管理學方法、數理方法、經濟學方法、內容分析法等都屬于移植其它學科的方法，占10.85%。“其它”占7.185%。這些都說明了圖書館學研究中移植了許多其它學科的理論或方法。
在學科的發展中，一方面要具有從其它學科吸收養分的能力；另一方面要能為其它學科提供養分。隨著圖書館學科研究隊伍的壯大，研究者會大量借鑒其它學科的研究方法，會產生新的研究方法，如內容分析法、情景分析法等。當然我們不能盲目地去移植新的研究方法，而要與圖書館學情報學本學科的實際情況相結合，將其融入本學科研究之中，通過適當的研究方法來為研究服務。
5.4實證方法的應用
調查研究法、實例分析法就屬于實證性研究方法，從表2中的數據中就可以看出，共占到17.061%。近些年來研究者也開始注重實證研究（evident-based studies）方法，［9］它是在獲取研究對象客觀數據材料的基礎上，通過數據分析，考察研究對象各有關因素的相互影響及其影響方式，從個別到一般，歸納出事物的本質屬性和發展規律，它是觀察法、實驗法、統計法等的綜合運用。實證研究通過實際數據分析，連接了理論與實踐，一定程度上有利于圖書館學研究水平、學術地位的提升。
總之，方法都不是萬能的，各種研究方法都有自己的優點和缺點，或者是有適用的條件。定性與定量研究方法的結合將成為圖書館學方法的主流，新的方法與新的技術將得到更多的應用。利用多種先進技術手段來收集數據、分析數據，綜合多種研究方法來探討復雜的研究問題將會越來越多。所以研究方法的運用將是多元化發展，合理的研究方法體系應該是多種研究方法的有機結合與互補，從各個不同的角度對研究對象進行分析。
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［8］金武剛等.圖書館員網絡社區信息交流行為實證研究――“大旗底下”QQ群個案分析［J］.大學圖書館學報，2008，（5）.
【關鍵詞】應用數理統計；教學方法；實踐教學
應用數理統計是對隨機現象的統計規律進行演繹和歸納的科學，已經成為越來越多專業的學生必修的一門基礎課。但是學生在學習掌握這門課的過程中普遍感到概念難以理解，思維難以展開，問題難以入手，方法難以掌握，習題難做。如何解決這一問題？具體可以概括成以下幾種方法。
1引經據典，消除學生的畏懼心理
應用數理統計作為數學的一門有特色的分支學科，所以比較抽象，很多學生對該門課都有畏懼心理，因此在每學期的第一次課，首先可以向學生介紹應用數理統計的起源和發展，增強學習的趣味性，然后還可以介紹應用數理統計的一些熱門運用。
概率論起源于博弈問題。15～16世紀，意大利數學家帕喬利、塔塔利亞和卡爾丹的著作中曾討論過"如果兩人賭博提前結束，該如何分配賭金"等概率問題。而數理統計的發展史相對簡單一些，在19世紀20、30年代，費希爾提出了許多重要的統計方法，開辟了一系列統計學的分支領域，如相關分析、回歸分析、試驗設計、多元正態總體的統計分析等。
在教學過程中，我們特別注意這些知識背景的補充介紹，一方面讓學生了角前后知識的聯系，同時也在無形之中向他們灌輸了研究問題的思想方法。更重要的是，了解這些知識使他們能更好地理解課程內容之間的內在聯系，學習的時候不再孤立地看待這些知識點。
2理論聯系實際，加強實踐教學
傳統的教學方式是知識傳授型的，教師是教學的主體，只重視教的過程，忽視了教學是教與學互動的過程，教師在課堂上滿堂灌，注入式的教學方法不能充分調動學生學習的主動性，沒有立足于培養學生的學習能力和不同學生的個性發展，現代教學方法主要是挖掘學生的學習潛能，以最大限度地發揮和發展學生的聰明才智為追求目標。因此，在應用數理統計教學中，教師在注重傳授課程內容思想方法和應用背景的同時，充分調動學生學習的主動性，布置一些靈活的題目，讓學生親自實踐、親自收集和處理數據，利用應用數理統計方法解決一些實際的小問題。
案例教學法就是一種很好的實踐教學方法。案例教學法是把案例作為一種教學工具，把學生引導到實際問題中去，通過分析與互相討論調動學生的主動性和積極性，并提出解決問題的基本方法和途徑的一種教學方法。教師應結合應用數理統計應用性較強的特點，在課堂教學中，注意收集日常生活中的一些實例，并根據各章節的內容選擇適當的案例服務于教學，利用多媒體設備及真實材料再現實際案例活動，將理論教學與實際案例有機的結合起來，使得課堂講解生動清晰，收到良好的教學效果。
注重師生間交流，加強啟發教學
應用數理統計的傳統教學是學生忙于應付大量公式的記憶和復雜的計算，沒有時間去進行創造性思考，同時這種教法也不可能讓人有所創新。要想獲得最佳的教學效果，師生間的交流是必須的。教學不是你教我學，更不是你講我聽，而是師生雙方互動的結果，師生雙方都給對方提供信息。教師的輸出對學生來說是信息的輸入，學生通過感知、理解、歸納、記憶等活動，接受、處理儲存信息；學生的反饋作為信息輸出對教師和其他同學來說又是信息輸入。教學活動就是為促進這種交流，讓這種交流更有意義。
在課堂交流中，應鼓勵學生積極發言，參與到教學中來，引導學生了解問題的直觀和背景，教會他們如何運用數理統計方法去思考問題和分析問題。此外，還有課前交流、課間交流和課后交流。通過交流隨時了解學生對課堂教學的意見和建議，掌握學生接受知識的程度，及時調整教學內容與進度。這樣不僅有利于激發學生的學習興趣，也密切了師生關系，還有助于帶來積極的教學效果。
4利用一題多解，培養學生創新思維能力
應用數理統計這門課學習的目的并不是要求學生僅僅會做幾道題，而是為了能夠解決實際問題，而實際問題是千變萬化的，不是用一兩個公式就能解決的，這就需要學生的創新。所以對學生的創新能力的培養是相當重要的。實踐表明，通過一題多解的鍛煉，不但可以加深學生對概念的理解，使學生將所學知識相互聯系起來，還可以培養學生靈活多樣運用知識的能力，達到培養學生的創新能力的目的。所以在講題時，可以鼓勵學生試著用多種思路去分析題，開發學生的智力，使學生掌握更多的分析問題的方法，以便在今后的學習過程中，更好地去分析問題和解決實際問題。
總之，要加強教師和學生的交流與配合，靈活運用多種教學手段，激發學生的學習積極性，通過具體的實例把抽象的概念形象化，不斷培養學生分析問題和解決問題的能力，讓應用數理統計的學習變得容易起來。
【參考文獻】
關鍵詞植物生產類；試驗統計方法；教學改革
中圖分類號G642.0文獻標識碼A文章編號 1007-5739（2011）22-0031-02
試驗統計方法是高等院校植物生產類（農學、園藝等）專業開設的一門專業基礎課，是數理統計原理在生物科學中的具體應用，是一門理論性、應用性和實踐性都很強的方法論學科，具有“三多”（內容多、公式多、概念多）、“四難”（教師感到難教，學生難懂、難記、難用）的特點[1]，由田間試驗設計和生物統計2個部分構成。開展試驗統計方法課程，不僅可以培養鞏固學生的專業思想，提高綜合素質，還可以培養學生發現問題、分析問題、獨立解決問題的能力，為畢業設計及職業選擇奠定良好的基礎[2]。為提高試驗統計方法課程的教學質量，進一步激發學生學習興趣，培養學生的邏輯思維能力，在深入調研的基礎上，結合植物生產類本科專業教學計劃修訂、試驗統計方法課程設置等新情況，根據學校發展實際，對該課程進行教學分步改革實踐，包括教學目的、教學方法、教學內容等方面內容，效果較好。此外，為了進一步培養和提高學生的實踐能力和綜合素質，該文結合淮陰工學院植物生產類本科專業試驗統計方法課程的教學改革，分析該課程當前教學存在的問題，從教學內容的合理編排、教學形式和教學手段的合理應用等方面進行探索，以期提高試驗統計方法的教學效果[3-4]。
1明確課程定位，凝練教學目標
試驗統計方法是一門專業基礎課，涉及到統計學和概率論等學科的知識，實踐性很強，各知識點的聯系較密切，大多屬于數理統計的內容。傳統的教學中，只注重傳授基本概念、基本理論等知識，忽略理論知識的實際應用以及鍛煉學生能力的問題，學生普遍反映用時無從下手[3]。可見，必須改革傳統的教學方式，進一步提高學生分析問題和解決問題的能力，才能促進該課程的廣泛應用。大學生科研能力的培養主要體現在發現問題與研究課題的設計與實施2個方面，其中研究課題的設計與實施能力的培養則是本科階段的主要目標，而試驗統計方法的教學可以達到這一培養目標。另外，學習試驗統計方法的最終目的是使學生掌握田間試驗設計技術和科學的統計分析方法這一從事科學研究的有力工具，能夠熟練地應用于具體的實際問題[5]。根據培養學生實際應用能力和思維能力的需要，淮陰工學院將農學、園藝等專業原有的各種試驗統計相關課程實行“三統一”，即統一課程名稱為試驗統計方法、統一課程性質為學科基礎課、統一學時為56個學時。同時，進一步明確課程教學目標和教學目的[2-4]。因此，將試驗統計方法課程定位為一門工具課、方法課和實驗技能課。在確定試驗統計方法課程的教學大綱時，綜合考慮本科生的培養層次和課時要求，即在教學目標上，要求學生在專業課學習的基礎上，通過課堂學習、實驗操作、數據處理、撰寫課程論文等環節，熟練掌握數理統計理論知識、試驗設計以及數據處理技能等內容，達到能獨立完成畢業設計和畢業論文的基本要求，并具備在未來工作崗位上獨立開展產品研發的基本素質和能力；在授課內容上去粗取精，抓住核心，注重實用。
2合理使用教材，優化教學內容
當前的教學體系中，人才培養的主要落腳點是改善教學內容和課程體系，這也是教學改革的關鍵[6]。教材貫穿整個教學過程，是進行傳授教學的主要載體，是體現教學內容和教學要求的基本工具，不僅是教師進行教學的依據，也是學生獲取系統知識的重要來源、提高教學質量的重要保證[7]。為使學生全面、系統地認識和把握試驗統計方法這門學科，選擇內容全面的精選教材，在教學過程中依據不同的授課對象，有針對性地選擇部分內容進行詳細講解，并在博覽群書、歸納、整理、總結各家所長的基礎上，深切領會試驗統計方法教學內容，透徹把握內容間的內在邏輯聯系，遵循數學邏輯編排各章節教學內容，使學生容易接受并消化新知識，形成適合專業特色和學生實際需要的課程內容體系。
筆者認為，試驗統計方法的教學重點和難點是培養學生的統計學推理思維能力，使其學會從不確定性和概率的視角思考問題[3]。在教學實踐中，將教學重點放在統計學基本原理、基本要領和邏輯思維上，讓學生盡可能地掌握數據資料的類型、樣本大小、設計方法、數據分布、結構等分析方法，熟練使用SPSS、DPS和Excel 等重要統計軟件，根據統計結果進行科學合理的解釋和分析，提高運用統計學方法解決實際問題的能力。
3改進教學方法，全方位提高教學質量
試驗統計方法課程的理論性相對較強，單一的教學形式易導致學生注意力渙散，產生視覺、聽覺和思維疲勞，或者會感覺課程內容較枯燥和抽象[8]，難以取得良好的教學效果。因此，教師必須認真備課，根據教材各章節的具體情況，借助現代化多媒體教育技術，不斷優化教學設計、改進教學方法，實現教學內容與方法的優化組合。在教學過程中，堅持以學生為主體、以教師為主導，采用講授式、案例式、啟發式和討論式教學，理論聯系實際，激發學生學習的興趣，促使學生積極主動的開展思維活動[4]。為了使學生徹底理解知識，應同時注重講練結合，如在課堂演示相關例題，可借助SPSS和Excel等統計分析軟件，使學生在學習專業知識的同時又能掌握一定的計算機知識，并安排適當的時間讓學生動手練習，給學生預留充分消化知識的時間，發揮學生的主動性與積極性，提高學生靈活運用和綜合運用統計學知識解決實際問題的能力。
4強化實踐教學，實現理論與實踐的有機結合
以學生為主體的實踐教學環節對于保證教學效果尤為重要。結合植物生產類專業實踐教學體系改革，對該課程的實踐教學環節進行較大的調整和改革[3]。首先，在課堂教學中增加提問和隨堂測驗，在每次課結束前留出一定的時間讓學生提問，便于教師及時掌握學生消化吸收生物統計理論的情況，及時調整教學進度和教學方法，調動學生在課堂教學中的學習積極性。其次，加強習題訓練和作業環節，精心選擇具有代表性、普遍性和多樣性的課后作業，要求學生獨立完成數據的統計分析，對分析結果進行解釋和推理，并寫出相應的結論，培養學生處理具體數據、解決實際問題的基本技能，為培養學生撰寫科研報告的能力奠定基礎[2]。再者，為使學生進一步掌握試驗統計方法的基本理論和概念，提高學生利用統計分析軟件的能力，由學生動手操作相關的統計分析軟件，如SPSS、Excel、DPS 等，由此提高學生素質，達到以點帶面、擴大學生視野的目的[9]。最后，利用學生畢業設計的機會，進一步提高學生的運用技能，指導學生針對具體課題進行正確的試驗設計、實施和統計分析，系統、全面地完成試驗課題和畢業論文，使學生能將所學習到的理論知識運用到實踐中。
5改革考核方式，促進學習的全面鞏固
考試是教學的重要環節，是檢驗學生學習效果的直接手段，也是衡量教師教學效果的重要方式、反饋教學成果的主要渠道[5]。為了更好地發揮考試的功能，在教學改革過程中針對傳統考試作為衡量學生學習效果的應試教育現象，根據淮陰工學院的人才培養定位目標，切實轉變思想觀念，堅持考試應為教學服務，提高學生應用能力。為全面測試學生對關鍵知識點的掌握能力和實踐動手能力，實行考知識與考方法相結合，考理論與考應用相結合，建立從學習過程、平時作業、上機實驗直到期末考試實行定性評價與定量評價相結合的“全程評價、綜合評定”的考核評價體系[10]。在教改中嘗試實踐教學環節的考核，將學生的總評成績分為平時成績、筆試成績及實驗測試3個部分，增加平時成績及實驗測試的比重，使其達到30%，筆試成績占70%。另外，應兼顧學生對基本知識的掌握程度及靈活應用知識和解決實際問題的能力，突出筆試內容的實用性，減少需死記硬背、理論性很強但應用較少的題目[4]。為培養學生腳踏實地的學習態度，規范教師的教學內容和嚴謹的作風，克服教學過程的“隨意性”，以及實現教考分離，由教研組組建試題庫，考試試題從試題庫中隨機抽取。結果表明，采用綜合評定的考核方法，學生普遍反映效果良好，既能兼顧一般學生的合格水平，又能突出優秀學生的創造性思維和激發學生能力的發揮，客觀地反映學生的真實水平，并能充分調動學生的學習積極性。
6結語
試驗統計方法作為植物生產類專業的一門基礎課程，同時也是生命科學學科中應用性很強的工具課程。在教學實踐中，教研人員主要從凝練教學內容、優化課堂教學環節、豐富教學形式等方面進行初步地改革探索。實踐表明，學生不僅提高了使用統計軟件以及分析問題和解決問題的能力，而且很好地掌握了試驗統計方法的理論知識，達到試驗統計方法的教學目標，但仍有很多問題值得進一步的探究[2]。在今后的教學實踐中，仍需不斷地加強研討和交流，研究適于實際的教學方法，探索教學規律，優化教學內容，完善教學體系，全面提高教學質量。
7參考文獻
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[關鍵詞]中醫方證代謝組學;中藥血清藥物化學;代謝組學;體內藥效物質基礎;方法學
[收稿日期]2014-12-02
[基金項目]國家自然科學基金重點項目（81470093）
[通信作者]王喜軍，教授，Tel：（0451）82110818，E-mail：
Methodology for systematic analysis of in vivo efficacy material base of
traditional Chinese medicine--Chinmedomics
WANG Xi-jun
（Heilongjiang University of Chinese Medicine， Harbin 150040， China）
[Abstract]The efficacy material base of traditional Chinese medicines （TCMs） is those constituents absorbed in blood and show the efficacy of TCMs after oral administration of a TCM formula. In TCM， formula consisted of more than one herbal drug is the clinical medication form which corresponding to TCM syndrome. The efficacy material base of TCMs had to be found in the condition of compatibility and efficacy of TCM formula. Therefore we take the biological characters of TCM syndrome as a research starting point， taking formula as object， through the integration of serum pharmacochemistry of TCM methods and metabolomics technologies， establish a system research methodology of the efficacy material basis in vivo--Chinmedomics. The use of metabolomics technology is used to fully understand nature biology on syndromes or disease， identify biomarkers for disease to bridging disease animal model， establishing the biological evaluation system of traditional Chinese medicine. On the basis of the validity of the premise， the use of serum pharmacochemistry of TCM to analysis in vivo directly substance after oral prescription and dynamic law， combined with changes law of the endogenous disease biomarkers （pharmacodynamic markers of TCM）， Though establishing two variable correlation analysis method between Chinese chemical compositions in serum exogenous and endogenous biomarkers， to extract TCM compositions highly correlated with the endogenous marker as potential basis for traditional Chinese medicines， and to biological validation to determine the efficacy material basis of TCM.
[Key words]Chinmedomics; serum pharmacochemistry of TCM; metabonomics; efficacy material base; methodology
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