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怎樣學(xué)好統計學(xué)
在學(xué)校上了無(wú)數次的統計課程，學(xué)了一大堆的理論知識，也記住了好多的計算公式，但是一旦碰到實(shí)際數據，總是不知如何下手，最終只能找幾篇類(lèi)似的文章，照搬上面的方法，也不管對不對了。下面為大家帶來(lái)怎樣學(xué)好統計學(xué)，快來(lái)看看吧。
怎樣學(xué)好統計學(xué)
我們?yōu)槭裁磳W(xué)不會(huì )統計，估計很多人很少會(huì )去像這個(gè)問(wèn)題。我雖然也沒(méi)有刻意去思考，但是在多年的協(xié)助別人設計、分析的經(jīng)歷中，慢慢地發(fā)現了一些可能的原因。
第一、統計學(xué)本身是一個(gè)非常靈活的學(xué)科，真正符合“具體問(wèn)題具體分析”這樣的一個(gè)哲學(xué)理念。即使是同樣的指標，在不同場(chǎng)合下所選用的方法也可能不同。單說(shuō)一個(gè)簡(jiǎn)單的方差分析，就因不同的設計類(lèi)型需要采用不同的分析方法。甚至于同一批數據如果目的不同，其方法與結果也是不同的。
第二、大多數人最頭疼的問(wèn)題應該是：對于一批數據，不知道到底應該選用什么方法。盡管各種方法應用的前提條件背了一堆，但好像每個(gè)都像，每個(gè)又都不像。感覺(jué)好像用哪個(gè)方法也行，就是不知道哪個(gè)方法更準確。對于這樣的問(wèn)題，確實(shí)沒(méi)有什么好辦法能解決。正像醫學(xué)生剛畢業(yè)時(shí)判斷不準疾病一樣，只能靠經(jīng)驗積累。
第三、目前的醫學(xué)統計學(xué)教材大都是一個(gè)模式，冷冰冰的框架，沒(méi)有一點(diǎn)人性化的詞語(yǔ)，全是一些讓人摸不著(zhù)頭腦的話(huà)語(yǔ)。實(shí)際上，這也正是目前醫學(xué)統計學(xué)領(lǐng)域的悲哀，真正有水平的人很少，大多都是似懂非懂，缺乏分析的經(jīng)驗，寫(xiě)書(shū)時(shí)只能是照搬，相互抄來(lái)抄去，最終導致所有的醫學(xué)統計學(xué)教材都是一個(gè)面孔。
第四、目前是學(xué)術(shù)界煩躁的一個(gè)時(shí)期，沒(méi)有多少人能夠耐住寂寞地真正研究理論。多數人都只是學(xué)了一知半解，就自封為“專(zhuān)家”、“人才”。帽子很大，學(xué)問(wèn)不多。也有很多人能夠學(xué)習理論，但是又不能結合實(shí)際，脫離實(shí)際問(wèn)題，沒(méi)有真正的效益。統計學(xué)是一門(mén)方法學(xué)，本身也在不斷地發(fā)展，真正想要掌握統計，必須不斷地學(xué)習新知識，同時(shí)應不斷地應用，只有在應用過(guò)程中才能真正地學(xué)會(huì )并理解。目前國內醫學(xué)統計領(lǐng)域真正的高手已經(jīng)越來(lái)越少，主要就是因為大多數人都很難沉下心來(lái)仔細研究統計學(xué)方法的進(jìn)展和應用。如果自己都對統計學(xué)不了解，如何談得上教授學(xué)生，結果必將是讓學(xué)生更加糊涂。
真正的統計高手，至少應熟悉傳統的統計學(xué)理論，了解最新的統計學(xué)進(jìn)展，經(jīng)常應用統計學(xué)解決各種各樣的問(wèn)題，至少精通一個(gè)數據庫工具，至少掌握一門(mén)編程語(yǔ)言，必須精通SAS，這里不說(shuō)SPSS，因為只有在SAS編程過(guò)程中，才能夠更加理解統計學(xué)理論，而SPSS僅靠菜單運行，除了知道結果之外，對如何得出結果仍然一無(wú)所知，無(wú)助于統計學(xué)的理解。世界500強中90%以上用SAS而不是SPSS分析數據，不是沒(méi)有道理的。
統計學(xué)發(fā)展過(guò)程
起源
統計學(xué)的英文statistics最早源于現代拉丁文Statisticum Collegium（國會(huì )）、意大利文Statista（國民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表對國家的資料進(jìn)行分析的學(xué)問(wèn)，也就是“研究國家的科學(xué)”。十九世紀，統計學(xué)在廣泛的數據以及資料中探究其意義，并且由John Sinclair引進(jìn)到英語(yǔ)世界。
統計學(xué)是一門(mén)很古老的科學(xué)，一般認為其學(xué)理研究始于古希臘的亞里士多德時(shí)代，迄今已有兩千三百多年的歷史。它起源于研究社會(huì )經(jīng)濟問(wèn)題，在兩千多年的發(fā)展過(guò)程中，統計學(xué)至少經(jīng)歷了“城邦政情”、“政治算數”和“統計分析科學(xué)”三個(gè)發(fā)展階段。所謂“數理統計”并非獨立于統計學(xué)的新學(xué)科，確切地說(shuō)，它是統計學(xué)在第三個(gè)發(fā)展階段所形成的所有收集和分析數據的新方法的一個(gè)綜合性名詞。概率論是數理統計方法的理論基礎，但是它不屬于統計學(xué)的范疇，而是屬于數學(xué)的范疇。
城邦政情
“城邦政情”（Matters of state）階段始于古希臘的亞里斯多德撰寫(xiě)“城邦政情”或“城邦紀要”。他一共撰寫(xiě)了一百五十余種紀要，其內容包括各城邦的歷史、行政、科學(xué)、藝術(shù)、人口、資源和財富等社會(huì )和經(jīng)濟情況的比較、分析，具有社會(huì )科學(xué)特點(diǎn)�！俺前钫椤笔降慕y計研究延續了一兩千年，直至十七世紀中葉才逐漸被“政治算術(shù)”這個(gè)名詞所替代，并且很快被演化為“統計學(xué)”（Statistics）。但統計學(xué)依然保留了城邦（state）這個(gè)詞根。
政治算術(shù)
與“城邦政情”階段沒(méi)有很明顯的分界點(diǎn)，本質(zhì)的差別也不大。
“政治算術(shù)”的特點(diǎn)是統計方法與數學(xué)計算和推理方法開(kāi)始結合。分析社會(huì )經(jīng)濟問(wèn)題的方式更加注重運用定量分析方法。
1690年英國威廉·配弟出版《政治算數》一書(shū)作為這個(gè)階段的起始標志。
威廉·配第用數字、重量和尺度將社會(huì )經(jīng)濟現象數量化的方法是近代統計學(xué)的重要特征。因此，威廉·配第的《政治算術(shù)》被后來(lái)的學(xué)者評價(jià)為近代統計學(xué)的來(lái)源，威廉·配第本人也被評價(jià)為近代統計學(xué)之父。
配第在書(shū)中使用的數字有三類(lèi)：
第一類(lèi)是對社會(huì )經(jīng)濟現象進(jìn)行統計調查和經(jīng)驗觀(guān)察得到的數字。因為受歷史條件的限制，書(shū)中通過(guò)嚴格的統計調查得到的數據少，根據經(jīng)驗得出的數字多；
第二類(lèi)是運用某種數學(xué)方法推算出來(lái)的數字。其推算方法可分為三種：
(1)以已知數或已知量為基礎，循著(zhù)某種具體關(guān)系進(jìn)行推算的方法；
(2)通過(guò)運用數字的理論性推理來(lái)進(jìn)行推算的方法；
(3)以平均數為基礎進(jìn)行推算的方法”；
第三類(lèi)是為了進(jìn)行理論性推理而采用的例示性的數字。配第把這種運用數字和符號進(jìn)行的推理稱(chēng)之為“代數的算法”。從配第使用數據的方法看，“政治算數”階段的統計學(xué)已經(jīng)比較明顯地體現了“收集和分析數據的科學(xué)和藝術(shù)”特點(diǎn)，統計實(shí)證方法和理論分析方法渾然一體，這種方法即使是現代統計學(xué)也依然繼承。
統計分析科學(xué)
在“政治算術(shù)”階段出現的統計與數學(xué)的結合趨勢逐漸發(fā)展形成了“統計分析科學(xué)”。
十九世紀末，歐洲大學(xué)開(kāi)設的“國情紀要”或“政治算數”等課程名稱(chēng)逐漸消失，代之而起的是“統計分析科學(xué)”課程。當時(shí)的“統計分析科學(xué)”（Science of statistical analysis）課程的內容仍然是分析研究社會(huì )經(jīng)濟問(wèn)題。
“統計分析科學(xué)”課程的出現是現代統計發(fā)展階段的開(kāi)端。1908年，“學(xué)生”氏（William Sleey Gosset的筆名Student）發(fā)表了關(guān)于t分布的論文。這是一篇在統計學(xué)發(fā)展史上劃時(shí)代的文章，它創(chuàng )立了小樣本代替大樣本的方法，開(kāi)創(chuàng )了統計學(xué)的新紀元。
現代統計學(xué)的代表人物首推比利時(shí)統計學(xué)家奎特萊（Adolphe Quelet），他將統計分析科學(xué)廣泛應用于社會(huì )科學(xué)，自然科學(xué)和工程技術(shù)科學(xué)領(lǐng)域，因為他深信統計學(xué)是可以用于研究任何科學(xué)的一般研究方法.
現代統計學(xué)的理論基礎概率論始于研究賭博的機遇問(wèn)題，大約開(kāi)始于1477年。數學(xué)家為了解釋支配機遇的一般法則進(jìn)行了長(cháng)期的研究，逐漸形成了概率論理論框架。在概率論進(jìn)一步發(fā)展的基礎上，到十九世紀初，數學(xué)家們逐漸建立了觀(guān)察誤差理論，正態(tài)分布理論和最小平方法則。于是，現代統計方法便有了比較堅實(shí)的理論基礎。
主要術(shù)語(yǔ)
統計學(xué)（statistics）：收集、處理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學(xué)。
描述統計（descriptive statistics）：研究數據收集、處理和描述的統計學(xué)方法。
推斷統計（inferential statistics）：研究如何利用樣本數據來(lái)推斷總體特征的統計學(xué)方法。
變量（variable）：每次觀(guān)察會(huì )得到不同結果的某種特征。
分類(lèi)變量（categorical variable）：觀(guān)測結果表現為某種類(lèi)別的變量。
順序變量（rank variable）：又稱(chēng)有序分類(lèi)變量，觀(guān)測結果表現為某種有序類(lèi)別的變量。
數值型變量（metric variable）：又稱(chēng)定量變量，觀(guān)測結果表現為數字的變量。
均值（mean）：均值也就是平均數，有時(shí)特指算術(shù)平均數，這是相對其他方式計算的均值，求法是先將所有數字加起來(lái)，然后除以數字的個(gè)數，這是測量集中趨勢，或者說(shuō)平均數的一種方法。
中位數（median）：也就是選取中間的數，要找中位數，首先需要從小到大排序，排序后，再看中間的數字是什么。
眾數（mode）：眾數也就是數據集中出現頻率最多的數字。
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