淺談統計學專業相關論文
隨著計算機網絡技術的發展和普及,傳統的統計學教學模式已經不能滿足當代經濟社會對財會人員的要求,增強網絡及計算機在教學活動中的作用變得極為迫切。下面是學習啦小編為大家整理的統計學專業相關論文，供大家參考。
統計學專業相關論文范文一：農業科技中存在的統計學問題及分析
農業科技期刊作為實施國家科技興農、科教興國戰略及推動中國傳統農業轉化成現代農業的重要智力支撐和信息保障的重要陣地，在社會主義經濟建設和精神文明建設中占有獨特的地位并發揮著重要作用[1]。編輯工作是科研成果創作和傳播過程中不可缺少的環節，而編輯的素質直接影響到期刊的質量和科技信息的正確傳播[2]。農業統計學是一門新興而發展中的學科，與其他部門統計學相比，其研究對象(農業經濟現象的數量方面)受自然條件影響較大;研究內容上具有較大的綜合性，即研究農業多個部門(農林牧副漁)經濟的綜合發展及五業之間的相互關系;研究客體方面的農業所有制形式變動較大，研究范圍較廣[3]。農業統計學應是農業科技論文作者必備的基礎知識。
1 農業科技論文中普遍存在的統計學問題
1.1 設計方法不合理
設計方法中存在樣本量少、缺乏代表性或沒有隨機抽樣，對照設置不合理，統計軟件應用和統計方法錯誤等。如：“在一篇論文中對菠蘿蜜蜜餞中二氧化硫殘留的風險評估”一文中，菠蘿蜜消費量采用水果的消費量數據，其中水果的種類繁多，不能代表菠蘿蜜消費量。
1.2 統計學方法使用不當
結果與分析中數據不采用統計學分析，直接從數據的大小進行比較;所采用的統計學方法與設計方法的要求不符合;將重復結果作為獨立變量進行分析;t檢驗與方差分析混用(t檢驗是假設檢驗，用來檢驗一個正態總體或2個正態總體的均值假設，也可檢驗成對數據的均值假設問題，一般適用于2個變量均數間的差異檢驗，多于2個變量間的均數比較要用方差分析);多元統計分析不正確等[4]，如下例。
“熱研2號柱花草高效固氮根瘤菌的篩選”一文中對柱花草含氮量、莖葉干重、株高、鮮重、根瘤數、固氮酶活性、磷含量及根瘤鮮重等指標進行主因子分析，前2個因子的累積貢獻率已達到72.5 %，因此，只要提煉2個公因子即可(表1)。第一主因子主要由莖葉干重、鮮重及根瘤鮮重決定。這3個變量在因子F1上有較高的正載荷，因此第一因子F1主要代表了產量性狀，同時第一公因子F1對各變量的方差貢獻率達58.3 %。第二公因子F2主要由含氮量、固氮酶活性及平均磷含量決定。因此，第二公因子F2主要代表了植株氮及磷的含量，代表了柱花草的品質性狀。F2對各變量方差的貢獻率占14.2 %。前2個公因子對8個指標變量的累積方差貢獻率已達到58.30 %，說明這2個主因子基本上概括了8個變量的主要信息(表2)。
此例運用因子分析結果存在以下錯誤：(1)一般情況下，累積貢獻率超過75 %即可，前3個因子的累積貢獻率達到81.74 %，可提煉3個公因子。(2)表1中F1-8表示錯誤，應為干重、含氮量、鮮重、株高、固氮酶活性、根瘤數、根瘤鮮重及平均磷含量等指標。(3)表1和表2數據可通過最大方差旋轉法得到旋轉因子載荷矩陣(表3)。一般情況下，將載荷絕對值大于0.4的視為高載荷;第一公因子(F1)包括干重、含氮量、鮮重、株高等4個指標;第二公因子(F2)包括固氮酶活性、根瘤數、根瘤鮮重等3個指標;第三公因子(F3)包括磷含量1個指標。
1.3 誤解p值含義
誤解p值含義、過分相信小樣本研究得出的結果等。如： A、B兩市隨機抽取的桂圓肉，每個區各抽取25份樣品，調查二氧化硫含量，其均值在限量標準以下，則認為2個市的桂圓肉中二氧化硫含量未超過食品添加劑使用標準規定100 mg/kg的限量標準。
2 論文出現統計學問題的原因分析
2.1 對農業統計學的作用認識不足
相關科研單位對統計學在科技和經濟發展中的作用認識不足、重視不夠，國家級重大科研課題在科研設計和統計分析上嚴重缺乏強有力的統計學指導和支撐[5]。近年來，某些單位或政府部門重視SCI源期刊發表的科技論文的數量，以SCI論文標準作為評價、考核、聘用科研人員和評審科技期刊的重要依據。而對學術論文的設計方法是否正確，分析結果是否嚴謹，調查或試驗數據是否真實，結論是否能經得起推敲，科技成果的技術含量和學術水平如何等問題，卻不夠重視。高等農業院校對統計學教學不夠重視，很多高等農業院校未開設農業統計學課程;或教學質量差，學起來枯燥;或教材與研究實際不符，導致學不能致用。
2.2 不重視統計學方法的應用
統計學是通過搜索、整理、分析數據等手段，以達到推斷所測對象本質的目的，甚至預測該對象未來規律的一門綜合性科學[6]，其公式概念多，邏輯性強，與數學聯系緊密。部分農業科研人員由于對統計學知識掌握不夠或不重視統計學方法的使用，導致對科技論文數據缺乏統計分析或統計方法使用不當。
2.3 編輯缺乏統計學知識
農業科技期刊編輯人員所學專業主要有農學、分子生物學、植物保護、質量檢測等，有些專業并沒有開設統計學這門學科，缺乏農業統計學知識的系統學習。而且，統計學原理的理解較難，統計方法使用靈活，編輯人員很難做到精通，難以判斷科技論文中的設計方法、結果分析和結論等方面出現的問題，大大降低了科技論文的可靠性和科學性。
3 給作者的建議
3.1 增強統計學思維判斷能力
作者在書寫農業科技論文時，首先應考慮其研究方案、結果與分析、討論與結論中是否應用統計方法以及如何應用統計學方法進行分析，做到合理、正確使用統計方法分析數據。
3.2 加強統計學知識學習
統計學是一門抽象難懂的學科，非統計學專業畢業人員一般很難做到精通。農業科技論文作者應加強農業統計學知識學習，其方法主要有：(1)積極參加培訓。目前，有關統計學方面的培訓主要有全國生物醫學統計學培訓、高校的統計學培訓等。(2)利用業余時間自學。統計學基礎薄弱的作者，可以看些簡單易懂的統計學以及統計軟件書籍，比如《統計學世界》(戴維·S·穆爾著)、《統計學》(M·R·斯皮格爾 L·J·斯蒂芬斯著)、《統計學原理》(S·伯恩斯坦 R·伯恩斯坦著)、《多元統計分析與SAS系統》、《SPSS中文版教程》等。
3.3 重視論文中的統計學問題
論文中是否應用統計學知識進行分析，已成為其科研成果是否具有科學性的一個重要標志[7]。農業科技論文中普遍存在不應用統計分析方法、亂用或錯用統計分析方法等現象，從而影響論文的科學性、先進性、實用性和持續性。作者應重視農業科技論文中的統計學分析問題，按農業期刊稿約中明確規定的統計學要求規范論文書寫。
作者應掌握農業統計學知識，增強統計學思維判斷能力，這樣才能寫好一篇高質量的農業科技論文。作者倘若對統計學知識的掌握不夠深入，忽略論文中統計學方法的應用，將會影響研究結果的可靠性和時效性。因此，作者掌握農業統計學知識是農業科技論文具備科學性和可靠性的重要保證。
統計學專業相關論文范文二：醫學統計學方法應用的錯誤解析
一、引 言
醫學由于其研究的復雜性和系統性，常需要應用嚴謹的統計學方法，由于有些作者對醫學科研的統計學理論和方法的應用缺乏深刻了解，在醫學論文中錯誤應用統計學方法的現象時有發生。統計學方法應用的錯誤直接導致統計結果的錯誤。例如統計學圖表、統計學指標、統計學的顯著性檢驗等。因此，正確應用統計學方法，并將所獲得的結果進行正確的描述有助于單篇論著的質量提高，現將醫學論文中統計學方法應用及其常見結果的錯誤解析如下。
二、醫學論文統計學方法應用概況
醫學論文的摘要是全文的高度濃縮[1]，主要由目的、方法、結果、結論組成。一般要求要寫明主要的統計學方法、統計學研究結果和P值。一篇醫學論文的質量往往通過摘要的統計學結果部分就能判斷。統計學方法的選擇和結果的表達直接影響單篇論著的科研水平。
(一)材料與方法部分
正文中，材料與方法部分必須對統計學方法的選擇、應用、統計學顯著性的設定進行明確說明。通過對統計學方法的描述，讀者應該清楚論著的統計學設計思路。材料部分要清楚說明樣本或病例的來源、入組和排除標準、樣本量大小、研究組和對照組的設定條件、回顧性或者前瞻性研究、調查或者實驗性研究、其他與研究有關的一般資料情況，其目的是表明統計學方法應用的合理性和可靠性，他人作相關研究時具備可重復性。方法部分應詳細敘述研究組和對照組的不同處理過程、觀察的具體指標、采用的測量技術，要具備可比較性和科學性，
方法部分還要專門介紹統計分析方法及其采用的統計軟件。不同的數據處理要采用不同的方法，必須清楚的說明計數或者計量資料、兩組或者多組比較、不同處理因素的關聯性研究。常用的有兩組間計量資料的t檢驗，多組間計量資料的F檢驗，計數資料的卡方檢驗，不同因素之間的相關分析和回歸分析。有些遺傳學研究方法還有專門的統計學方法，要在這里簡要說明并給出參考文獻，還要簡單敘述統計方法的原理。統計學軟件要清楚的說明軟件的名稱和版本號，如基于家系資料研究的FBAT1.7.3版本。
(二)論文結果部分
論文結果部分要顯示應用統計學方法得到的統計量[2]，所采用的統計學指標較多時，往往分開敘述。分組比較多時還要借助統計圖表來準確表達統計結果。對于數據的精確度，除了與測量儀器的精密程度有關外，還與樣本本身的均數有關，所得值的單位一般采用緊鄰均數除以三為原則。均數和標準差的有效位數要和原始數據一致。標準差或標準誤差有時需要增加一個位數，百分比一般保留一個小數。在統計軟件中，分析結果往往精確度比較高，一般要采用四舍五入的方法使其靠近實驗的實際情況，否則還會降低論文的可信度和可讀性。
結果部分的統計表采用統一的“三線”表，表題中要注明均數、標準差等數據類型。表格中的數值要按照行和列進行順序放置，要求整齊美觀，不能出現錯行現象。要明確標注觀察的例數，得到的檢驗統計量。統計圖可以直觀的表達研究結果，如回歸和相關分析的散點圖可以顯示個體值的散布情況。曲線圖表達個體均值在不同組別隨時間變化的情況或者不同條件下重復測量的結果。誤差條圖由均數加減標準誤繪出，描述的是67%的置信區間，不是95%，提倡在誤差條圖采用95%的置信區間。
關于統計量，一般采用均數與標準差兩個指標，均數不宜單獨使用。使用均數的時候要明確變異指標標準差或者精確性指標標準誤。關于百分比，分母的確定必須要符合邏輯，過小的樣本會導致分母過小而出現百分比過大的情況。百分率的比較要寫清兩者中不同的變化，可以采用卡方檢驗。
1.假設檢驗的結果中，常見只寫P值的情況，有時候會誤導讀者，也會隱藏計算失誤的情況，因此寫出具體的統計值，如F值、t值，可以增強可信度。對于率、相關系數、均數這類描述統計量，要清楚寫明進行過統計學檢驗并將結果列出。P值一般取0.05與0.01作為檢驗顯著性，對于結果的計算要求具體的P值，如P=0.23或P=0.02。
2.在對論文進行討論時，作為統計學方法產生的結果往往要作為作者的主要觀點支持其科學假設，對統計結果的正確解釋至關重要。P值很大表明兩組間沒有差別屬于大概率事件，P值很小表明兩組間沒有差別的概率很小。當P<0.05，表明差異具有統計學意義。P值與觀察的樣本量的大小有關聯，當樣本量小的時候，數據之間的差別即使很大，P值也可能很大;當樣本量大時，數據之間的差別即使很小，P值也可能顯示有顯著性差異。相關系數統計學意義的顯著性也與相關系數的大小沒有絕對的關聯，有統計學意義的樣本相關系數可能很小。因此，有統計學差異的描述并不一定意味著兩組間差別很大，錯判的危險性很大，顯著性的檢驗為定性的結果，結合統計量大小方可判斷是否具有專業意義。
變量間虛假的相關關系與變量隨時間變化而變化相關，統計學意義的關聯并不表示變量間一定存在因果關系。因果關系的確定要根據專業知識和采用的研究方法的不同來考量。使用回歸方程進行分析，當兩變量間具有顯著性關系，但是從自變量推測因變量仍然不會很精確。相關或回歸系數不能預測推測結果的精確程度，而只是預測一個可信區間。診斷性檢驗應用于人群發病率很低的疾病，靈敏度、特異度的高低對于明確疾病診斷并不能很肯定。“假陽性率”與“假陰性率”根據實際的需要不同要求并不一致，在疾病患病率很低時，出現假陽性也是正常的，要確診疾病必須要與臨床癥狀體征相結合。因此，這兩個率的計算方法必須交待清楚。
三、醫學論文統計學方法應用的常見錯誤分析
(一)“材料與方法”中的統計學方法應用的常見錯誤
“材料與方法”中統計學方法常見的問題主要為：對樣本的選擇或者研究對象的來源和分組描述很少或者過于簡單。例如，臨床入組病例分組只采用簡單的隨機分組，未描述隨機分組的方法，未描述是否雙盲雙模擬，未設置空白對照組，分組后對性別、年齡、文化程度的描述未進行統計學檢驗，對于特殊的統計學方法沒有詳細交代;動物實驗分組的隨機化原則描述過于簡單，沒有具體說清完全隨機、配對或分層隨機分組等;統計分析方法沒有任何說明采用的分析軟件，有的只說明采用的分析軟件而不交代在軟件中采用的統計方法;沒有說明原因的情況下出現樣本量過于小等情況。
(二)“結果”統計學方法應用的常見錯誤
1.應用正確的統計學方法出現的結果表達并不一定正確。例如前文所述數據的精確度要求。醫學論文常見錯誤中包括均數、標準差、標準誤等統計學指標與原始數據應保留的小數位數不同;對于率、例數、比值、比值比、相對危險度等統計學指標保留的小數點位數過多;罕見疾病的發病率、患病率、現患率等指標沒有選擇好基數，導致結果沒有整數位;相關系數、回歸系數等指標保留的小數位數過多或者過少;常用的一些檢驗統計量，如F值、t值保留的位數不符合要求。
2.對統計學指標進行分析和計算時，一般采用計數資料和計量資料進行區分。計量資料常用三線表，在近似服從正態分布的前提下采用均數、標準差進行說明，如果不符合正態分布時，可以采用加對數或其他的處理方式使其近似正態分布，否則只能采用中位數和四分位數間距等指標進行描述。醫學論文中常見未對數據進行正態分布檢驗的計算，影響統計結果的真實性和可信度。對于率、構成比等常用的計數資料指標，常見樣本量過小的問題，采用率進行描述會影響統計結果的可靠性，采用絕對數進行說明會顯得客觀一些。還有一些文獻將構成比誤用為率，也是不可取的。
3.在判斷臨床療效之一指標時，兩組平均療效有差別并不意味著兩組的每一個個體都有效或無效，必須通過計算有效率進行計算。如比較某藥物治療糖尿病的療效，服藥一周后，研究組和對照組的對血糖降低值分別為6.7 ±2.4 和1.2 ±0.6 ( P = 0.000 1) 。按空腹血糖值低于7.7mmol/L的療效判定有效率，研究組和對照組的有效率分別為75.6%和12.4% ，盡管平均療效相差較多，但也要注意到該藥物對部分患者無效(24.4%)。對假設檢驗結果的統計學分析結果，P 值的表達提倡報告精確P值，如P = 0.015或P = 0.321等。目前的統計學分析軟件均可自動計算精確的P 值。例如常用的SAS，SPSS等，只要提供原始數據，就可以計算出t值、F值和相應的自由度，并可獲得精確的P值。
四、小 結
提高醫學論文中統計學方法的使用質量是編輯部值得重視的一項長期而又艱巨的工作[3]，醫學論文中統計方法應用和統計結果的表達正確與否，不僅體現了論文的科學性和嚴謹性，而且對于提高期刊整體的學術質量，促進醫學科學的發展和傳播也有著重要作用[4]。
參考文獻：
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[3] 潘明志.新時期復合型醫學科技期刊編輯應具備的素質和能力[J].中國科技期刊研究,2011 (22).
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