統計學教學中如何利用Excel軟件及其利弊分析論文
現在應用統計學融入到各行各業，為了適應各專業需求，統計學教學面臨著學生沒有學習積極性，理解程度低，沒有實際數據分析能力等諸多問題，順應統計學發展趨勢，教學中將軟件Excel與理論教學相結合，結合實際章節的具體改進，發現這種教學方式可以在簡化教學過程的同時提高學生的積極性，但是弊端就是在學生使用了軟件后，就會認為既然有簡單的實用方式，那么就可以不學習繁瑣的理論部分。
統計學主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化分析、總結，做出推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。統計學專業不是僅僅像其表面的文字表示，只是統計數字，應用統計學主要是調查、收集觀察對象的數據信息，并通過描述統計等技術，分析觀察對象的特征，發現事物的規律，并進行預測、監督，以實現社會經濟良性運行。
1 目前統計學教學面臨的情況
目前該校開設應用數理統計課程的專業只有數學、經濟和醫學。該校經濟類開設統計學最初是由數學系老師擔任教學工作，但是從結果來看，效果比較差，數學系教師習慣上是從理論知識開始，但是就二類及更低的院校來說，這兩個專業學生數學的基礎知識部分是比較薄弱的，學生理解不了統計的基礎知識。在對專業不了解的情況下，很難對統計學內容進行合理取舍，從這個角度來說，啟用該專業老師教授統計學這門課程可能更合適，但專業老師一般只講解模型的使用，很少解釋模型的原理。學習統計學的初衷是希望能夠正確利用這些模型進行數據分析，如果不理解模型，一旦脫離課堂學習，很難進行合理的模型擬合;學生不能正確地使用模型，就這門課程而言沒有達到預期的效果。只是單純地講解模型應用或者是軟件應用，或是理論講解都不適合于一般院校統計學學習。
實際上大部分學生對理論知識都沒有耐心。這是信息的時代，學生自己也知道統計學的作用，但是當進到這門學科時，發現要學的還是公式計算，甚至于對于數學系學生，學的還是定理證明，和數學分析幾乎沒有差別，同時基礎課程數學分析、概率論掌握不熟練，就更加難以理解統計學原理。對一般的理工科而言，概率統計是一門課，學時決定只能學習計算部分，更加注重實用性，但是目前使用的教材一般是專業統計學的簡化，主要學習公式套用計算，幾乎沒有涉及到實際應用，所以，大部分學生學習只是為了考試，并不會靈活運用。大學提倡的是培養學生學習的能力，但現實是一般大學側重與知識的實用性。既然是實用為主，那么如何增強統計學的實用作用就是教學需要探討的問題。
信息專業是介于數學和計算機的交叉學科，該專業要求學習數學系的絕大部分專業課程。以信息專業的統計課為實驗項，是因為該專業有更好的數學基礎，又有比數學專業更好的.計算機基礎，同時該專業統計課程學時比較充足。上課時盡量簡化理論部分，表現在解釋每個公式的由來，弱化定理證明，加入Excel(Excel是最常用的軟件，同時它也可以滿足經典數理統計所有計算需求)的實際操作，在書本練習的基礎上從統計網站或年鑒中挑選數據進行練習。
2 針對課程章節的具體實施方法
該校信息專業使用的統計學教材是魏宗舒主編的《概率論與數理統計》后半部分，統計學部分從第六章開始。
第一部分是統計學基礎;第二部分點估計，前面兩章能用到軟件教學的部分很少，所以，課堂上用例題解釋每個公式的使用，描述定理的使用，弱化定理的證明。第三部分假設檢驗;參數假設檢驗，需要學生記憶的公式比較多，在第一遍學習的時候，主要是套用公式，Excel本身擁有參數檢驗的函數，但是在初次學習中，不能知識單純的使用函數，可以利用Excel將過程完整的計算一遍，軟件的作用只是簡化計算，這樣可以減少計算量，同時也可以在一步步的計算中，不斷地回顧整個檢驗過程和步驟。再就是非參數假設檢驗，書中主要有兩種方法，卡方檢驗還有科爾莫哥諾夫檢驗，這兩部分可以運用在很多的實際數據上面，但是計算量較大，不同于參數假設檢驗Excel并沒有直接使用的函數，所以，學生在使用過程中只能利用Excel簡化計算，但是每一個過程必須自己掌握。第四部分方差分析和線性回歸，這部分的計算量比較大，而且公式理解相對較麻煩，實際上這部分和參數假設檢驗一樣，Excel有直接的函數可以調用，數據輸入后，只要調用正確的函數就可以直接得到結果，但是課堂上還是選擇利用Excel簡化計算過程，這樣有助于學生理解記憶建模過程和分析結果。在方差分析上完后，根據統計年鑒找到襄陽市的行業人口統計數，要求學生利用方差分析進行數據分析，要求有完整的模型過程，根據自己計算出的結果給出結論。從作業反饋回來的結果看，學生對這種比較實際又沒有對研究結果限定方向的數據更感興趣。線性回歸可以按照相同的方法進行教學。
3 教學方法實施效果
就上課的成效而言，在基礎課里加入簡單軟件應用是合適的，它簡化計算過程，可以加強理論記憶;完成練習時很多同學自己會根據最后一章的函數，或者是在網上搜索結果來簡化甚至是不需要過程就可以直接得到結果;從統計學課程學習的角度，應該要求學生按照步驟完成題目才可以算是完成了該課程的要求，所以，利用軟件最大的弊端就是學生在利用簡單函數解決問題后，例如：做線性回歸，只需要簡單的項目選擇就可以得到對應的線性函數，不需要其中冗長的計算過程，那么學生會覺得既然這樣就可以解決問題，為什么還需要花時間去學習沒有實用性的理論知識。
最后就是綜合應用的問題，該門課程涉及的統計模型很少，在最后所有課程完成后，發給學生一些數據，需要利用所學的模型對數據進行分析，要求說明選擇這種模型的理由，給出數據分析的結果。對于這類的題目，其實過程就不是那么重要了，這是對模型的理解。從結果來看，大概1/4的同學可以很明確的說明選擇模型的理由，并且對結果給出實際的分析說明，并且可以利用不同的模型進行數據分析，對于自己的分析結果也能給出很好的說明。結合最后的筆試成績說明有部分同學理論知識記憶不錯，公式套用達到考試要求，而另一部分同學雖然理論記憶相對較弱，但是在有課本參考的情況下卻可以合理使用這些模型，說明還是理解了這些模型。
教學方法的改進可明顯提高學生學習統計學的積極性，但是該校學生基礎薄弱卻是統計學學習最大障礙，如果只是課后練習的軟件應用，大部分學生都可以很好的完成，但是一旦涉及到沒有任何限制的數據，在數據分析方面，學生就會覺得無處下手，實際上這也就是說明了統計學基礎知識的欠缺，所以，如何提高理論知識的學習效率是以后在統計學教學需要考慮的主要問題。
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