1、統計學內容體系的構建鄧 力摘要：統計學作為基礎教程，其內容體系的構建十分重要。在國內外同類統計教程出版繁榮的今天，在“大統計”的潮流中，在統計軟件盛行的時代，在學習者追求務實高效的年月，統計學在內容、形式上都面臨著有一個極好的發展契機。如何根據新情況和新發展以構建新型的統計學內容體系，這是一個引人入勝的問題。本文將統計學現行的模式列示出來，提出并分析了這種模式值得商榷的六個問題，并在此基礎上推出了新型的模式。筆者不揣陋見，拋出所想，只求統計基礎教程的內容體系模式能在爭鳴和探討中更臻完美。關鍵詞：統計學；內容體系；現行框架；疑點；新款框架統計學是研究統計數據的藝術和科學。我等引以為榮的是：凡需要

2、用數字來分析的地方，就有統計存在，簡化為口號是：統計無處不在。既然統計統天計地，統計生靈萬物，視野自是浩浩湯湯的了。統計學作為基礎教程，不論厚薄，不論來歷，都應有框架體系。比如建筑，施工圖必不可少。統計學的框架設計，是將累累數幾十萬字的學習內容，用精當的字眼，憑線條勾畫，展示各章節部分相互的關聯。顯然，施工圖的繪制要遵循一些基本規則，但卻不會強求一致，有怎樣的施工圖，就有怎樣的建筑風格。愚以為，統計學的框架設計，既要有章可循，也大可不必搞一個模式，搞千書一面。因為，沒有任何一個模式是一成不變的，沒有哪個模式是不需要完善的。現行框架表一三本統計教材章目一覽教材名稱教材章次教材來源1.統計學第一章

3、緒論第二章統計數據的搜集與整理第三章數據分布特征的描述第四章概率與概率分布第五章抽樣與抽樣估計第六章假設檢驗第七章方差分析第八章相關與回歸分析第九章時間序列分析第十章統計指數第十一章統計決策第十二章產品質量的統計管理第十三章國民經濟統計概述附錄一Excel在統計中的應用袁衛、龐皓、曾五一主編，高等教育出版社，2002年。2.統計學基本概念和方法第1章統計學：隨機性和規律性第2章數據的收集第3章數據的描述：圖和表第4章數據的描述：計算和匯兌統計量第5章概率第6章作出結論：估計第7章作出結論：假設檢驗第8章變量間的關系第9章兩個分類變量的分析第10章兩個數值型變量的回歸分析和相關分析第11章一個分

4、類變量和一個數量變量的方差分析第12章兩個順序變量的秩方法第13章多元分析第14章日常生活中的統計Gudmund R.Iversen and Mary Gergen著，吳喜之、程博、柳林旭、仝莉萍、鐘文瑄、熊懷羽譯，高等教育出版社與Springer聯合出版，2000年。3.概率論與數理統計教程第一章隨機事件與概率第二章隨機變量及其概率分布第三章隨機變量的數字特征第四章統計量及其分布第五章參數估計第六章假設檢驗第七章方差分析與回歸分析茆詩松、程依明、濮曉龍著，高等教育出版社，2004年。三本統計學教材，代表了國內外統計教材的主流。在第一本國內權威的統計學教材的章次里，不難看到，國外統計框架和數理

5、統計框架內容的大批量融入。這種格局，顯然與近年來國外統計學教材的進口，以及國內大統計的融合緊密相關。從三本統計學教材顯示的目錄來看，如果是初學者，實在很難一眼看出各章之間的關聯，并有可能誤讀成：各種方法的零亂羅列。如果是已學者，對現行統計學教材里的分析方法，忽前忽后的自由擺放，也會感到困惑不解。章與章之間有什么關聯？它們之間憑什么來構建？流行的說法能夠自圓其說嗎？在第一本統計教材里，有全書內容體系構建的思路，我們來看看。圖一統計學探索客觀現象數量規律性的過程圖一的資料來自第一本統計教材。書中寫道：從圖中可以看到，統計研究過程的起點是統計數據，終點是探索出客觀現象內在的數量規律性。在這一過程中，

6、如果搜集到的是總體數據（如普查數據），則經過描述統計之后就可以達到認識總體數量規律性的目的了；如果所獲得的只是研究總體的一部分數據（樣本數據），要找到總體的數量規律性，則必須應用概率論的理論并根據樣本信息對總體進行科學的推斷。書中接著寫道：顯然，描述統計和推斷統計是統計方法的兩個組成部分。描述統計是整個統計學的基礎，推斷統計是現代統計學的主要內容。由于在對現實問題的研究中，所獲得的數據主要是樣本數據，因此，推斷統計在現代統計學中的地位和作用越來越重要，已成為統計學的核心內容。當然，這并不等于說描述統計不重要，如果沒有描述統計收集可靠的統計數據并提供有效的樣本信息，即使再科學的統計推斷方法也難以

7、得出切合實際的結論。從描述統計學發展到推斷統計學，既反映了統計學發展的巨大成就，也是統計學發展成熟的重要標志。六大疑點縱觀上述摘錄及翻閱第一本統計書的內容，筆者疑竇重重。不解堵塞于心久矣，不如一吐為快，以求教方家。疑點清單：第1點，為什么要從方法上構架內容體系？ 第2點，統計研究過程的起點是統計數據嗎？為什么絕口不提統計的設計？第3點，為什么忌諱說統計指標？第4點，如果描述統計和推斷統計是統計方法的兩個組成部分，那么其它的統計方法如何歸類？第5點，為什么要將數理統計杵在統計學中？第6點，為什么要將Excel殿后？自釋疑點：第1點，為什么要從方法上構架內容體系？正方：從方法上構架內容體系。反方：

8、從認識的角度構架內容體系。從什么角度來構建統計學的內容體系？統計學是一門方法論學科，統計方法的創新永無窮盡。不同的統計方法，從不同角度提供認識現象的內容。這里，認識現象才是統計的目的，而統計方法只是認識現象的手段?？梢哉f，從量上來認知現象是統計永恒的主題，創新方法永遠要圍繞這個主題服務。如果從方法上構建其內容體系，就會出現這樣幾個問題。一是統計方法本身具有不定性，而內容體系應具有相對穩定性。統計方法的不定性表現在它是不斷發展完善的。統計方法也不會只發展到推斷統計學而就此止步。二是統計方法無所依附。認知的現象是主角。如果沒有主角，在章節排列中，就容易出現統計方法可前可后，自由散漫的境況。如果從認

9、識現象的角度構建其內容體系，就可以避免從方法上構建其內容體系出現的問題。因為認識現象是調研永恒的主題，統計認識的過程一般都經歷統計設計、搜集數據、整理數據和分析數據，這個過程具有相對穩定性。在分析數據時，考慮到任何現象都是變化的，都存在過去、現在、將來的時態，可將分析數據的方法分為靜態分析法、動態分析法兩大類。因此，從認識的角度構架內容體系，是以認識現象為研究目的，以現象發展的特點劃分統計分析方法，這樣構架的體系，既有穩定性，各統計方法也有相應歸屬。第2點，統計研究過程的起點是統計數據嗎？正方：統計研究過程的起點是統計數據。反方：統計研究過程的起點是統計設計。統計研究過程是一個科學嚴謹的過程，

10、它需要有一套行之有效的方案，以保證這個過程的順利實施。如果以統計數據直接作為統計研究過程的起點，那么，請問，這些統計的數據從哪里來？如何得到？有沒有用？顯然，統計的數據不會從天而降，統計數據自有來龍和去脈?？梢哉f，統計數據只是經過統計活動后得到的結果，是研究分析的依據。而統計設計對為什么進行這次統計研究，搜集什么數據來研究，以及進行研究所需人財物如何安排，以什么方式獲得所需數據等問題作出相應回答。統計設計是保證統計數據質量、保證統計研究活動順利進行的基礎。從搜集數據的人員來看，統計研究過程的起點也是統計設計。對于搜集一手數據的人員來說，沒有設計好的問卷、訪談提綱等，而要實施統計調研活動，簡直是

11、天方夜譚。我國成功進行的多次調查實踐表明，統計設計必不可少。作為大型調查，在正式實行前，必有相應的方案出臺，如普查方案的設計、CNNIC互聯網統計調查的方案設計等。作為一般的市場調查，拿出調研方案是前提。對于搜集二手數據的人員來說，也要對所為有一個整體謀劃，以求有效整合和分析數據。舉例來看，軍事醫學科學院的胡良平教授指出“許多課題缺乏統計研究設計方案或設計方案經不起推敲等，更為嚴重的是,這些在錯誤的統計研究設計指導下收集的錯誤數據,又用錯誤的方法進行處理后得出的錯誤結論常被寫進論文,證明了新發現或新發明,然后這些充斥錯誤統計數據和結論的論文堂而皇之地刊登在我國優秀期刊上。其后果可想而知。有嚴重

12、統計學錯誤的論文怎能說明作者的觀點,質量不高的雜志怎能推動醫學新知識的嚴肅交流,有錯不改或根本不知道有錯誤存在又怎能促進整個國家醫學的發展呢?”顯然，統計設計在前，獲得數據在后。設計能力是創新能力的體現。如果在一門講述統計基礎知識的課程中，割舍了統計設計的內容，不訓練學習者的設計能力，不注重提高學習者的設計思維能力，那將是一種缺憾，也是一種罪過。另外，“統計研究過程的起點是統計數據”這句話里，本身就存在值得商榷的地方。按海南會議精神（注），所謂統計數據是指經過匯總后的數據。這樣看來，要將統計數據作為統計研究過程的起點，也不妥。第3點，為什么忌諱說統計指標？統計數據就是統計指標。愚以為，統計數據

13、是俗稱；統計指標是雅稱，是一個統計術語。按理，任何學科都有自己獨特的專門術語。譬如音符，人們戲稱為“豆芽菜”，正式的學名是“五線譜”。統計的語言是統計指標，這早已成為國人的共識。可是，不知曾幾何時，統計指標竟然在某些統計基礎教程上銷聲匿跡。筆者妄自猜測，難不成，莫不是不知是否為這種做法找到了理由。一是舶來品的影響。在手頭英譯中的這類統計教材里，一律沒有統計指標的解釋與說明。二是患上計劃恐懼癥。我國實行體制轉軌后，凡是與計劃沾親帶故的，好像都在努力改變著什么。計劃專業的削減，計改委的更名無疑，計劃經濟下，工作上指標是層層下達，生活上是按指標供給。指標在人們心目中，成了計劃色彩很濃的一個詞。但我們

14、是否應該就此將統計指標也掃地出門呢？顯然這是十分可笑的。邱東先生指出：“真說到統計，在我國一些著名經濟學家的宏論中，我們倒是常?？梢园l現某些低級錯誤，有的大學問家連起碼的統計指標常識都不懂。對此民眾不會發現，于是社會對他們很寬容，他們也得以繼續教導并誤導著?！苯y計指標是起碼的常識，是學習統計知識的基礎。統計語言運用得是否恰當，是否嫻熟，很大程度上取決于對統計指標的理解和掌握。我們的“大學問家”為什么不懂統計指標的常識？我們的民眾為什么不會發現這種常識性的錯誤？他們要么是沒有學過，要么是學得不透，要么是有錯無人究，以致將錯就錯而自以為是。但不管怎樣，都不會怪罪到統計基礎教材頭上來。因為統計書里白

15、紙黑字的寫著正確運用統計指標的點點滴滴。反過來，如果國內按國外流行的趨勢，在傳播統計基礎知識的教材中，刪除了統計指標這部分內容，那么，不管高等教育是精英教育還是大眾教育，所培養出來的不懂統計常識的人，就只能怪罪我們傳播統計知識的載體統計基礎教程的不管不顧了。這樣下去是令人感到很后怕的。在社會上，統計指標廣泛運用并以此命名。比如GDP指標、社會預警指標、小康指標體系等。國外，同樣也有統計指標一說。如聯合國教科文組織統計所發布的報告“發展中國家的科學技術統計指標：展望和挑戰”。還有不少統計網站，專門開辟“指標解讀”等欄目介紹常見的統計指標。統計指標是統計的語言。有趣的是，不論國內外統計基礎教材，都

16、介紹了總體這個術語，也就是我們認識的對象，而統計研究就是利用統計指標來認識總體的。不管統計語言是直呼為統計指標，還是叫做統計數據，都要介紹它的基本構成要素，使人們正確的使用它。如果對統計指標這樣的基礎常識內容都避而不談，反而去追逐統計方法的種種，殊不知，統計分析方法也是由若干統計分析指標構成的，一個連統計指標都不知為何物的學子，又怎么可以指盼他進一步理解統計方法呢？至于希望莘莘學子們對統計學問發揚光大，恐怕也是一廂情愿的了?，F在是“大學問家”被人指為不懂統計常識，如果到時候統計培養出來的“大學問家”也不懂不通，那就不能不說是統計的悲哀了。第4點，如果描述統計和推斷統計是統計方法的兩個組成部分，

17、那么其它的統計方法如何歸類？什么是描述統計和推斷統計？在統計學教材里給出了相關定義。描述統計學研究如何取得反映客觀現象的數據，并通過圖表形式對所收集的數據進行加工處理和顯示，進而通過綜合、概括與分析得出反映客觀現象的規律性數量特征。內容包括統計數據的收集方法、數據的加工處理方法、數據的顯示方法、數據分布特征的概括與分析方法等。推斷統計學則是研究如何根據樣本數據去推斷總體數量特征的方法，它是在對樣本數據進行描述的基礎上，對統計總體的未知數量特征作出以概率形式表述的推斷。描述統計和推斷統計具體包括哪些內容？在2002年8月，由中國統計教育學會組編的、中國統計出版社出版的統計學原理中，除了完全復制圖

18、一的內容外，書中的前言部分寫道：本教材的內容體系包括描述統計（統計數據的搜集、數據的整理與顯示、規模與比例的度量、集中趨勢的度量等）、推斷統計（概率與概率分布、抽樣推斷與檢驗）、經濟管理中常用的統計方法（相關與回歸分析、時間序列分析、統計指數分析）等幾個部分。以描述統計和推斷統計兩種方法來主導劃分統計內容，其它的統計方法，就只能劃分為“其它”類了。從分組法來看，將某一類歸為“其它”，一般是因為這一類數值比較小、分布比較雜。那么，按流行的趨勢，依現行的劃分法，將相關與回歸分析、時間序列分析、統計指數分析等幾個部分，通通劃歸于“其它”類，或統一命名為“經濟管理中常用的統計方法”，這種劃分法，愚以為

19、是不太合適的。理由有三。第一，不符合歸類中“窮盡法”的原則。既然描述統計和推斷統計是統計方法的兩個組成部分，其它的歸于“經濟管理中常用的統計方法”，顯然，“其它”這一類，是一個龐大的方法群體。我們要問，這個方法群體又如何進一步劃分呢，按照所給定義與安排，這個方法群體既不在描述統計之列，也不在推斷統計之中。而事實上，“其它”這一類，是在描述統計中數據整理的基礎上進一步所作的分析。而在劃分中，看不出它們之間有這層關系，這樣在章節安排上，就容易導致“其它”類的統計方法無序擺放的結局。第二，描述統計與推斷統計的關系不是并列的關系，而是包含與被包含的關系。既然描述統計學是“通過綜合、概括與分析得出反映客

20、觀現象的規律性數量特征”，那么，推斷統計學不是其中所述的分析方法嗎？既然是推斷統計學是統計分析方法中的一種，那么單獨列示，且與描述統計學并行，是否妥當呢？這值得商榷。我們是否可以這樣認為，任何統計方法都是對現象的描述，推斷的結果無疑也是對總體現象的描述，只是這種方法的存在有它的優勢和特點罷了。可以說，推斷統計是一種方法，相關與回歸分析是一種方法，時間序列分析是一種方法，統計指數分析是一種方法，因此，推斷統計方法應與這些所謂“其它”類的統計方法并列才是。而每一種統計方法各有所長，也各有所短，目的都是為了認識現象，用不同的手段、從各個角度來描述和認識現象。因此，推斷統計方法與其它統計方法一樣，應歸

21、屬于描述統計的方法中。第三，推斷統計方法與其它統計方法的關系是并列關系。推斷統計是統計方法中很普通的一種，我們沒必要也不可能在統計基礎教程中將這種方法作詳盡介紹。統計基礎教程是傳授什么呢？無外乎是傳授統計的基本原理和方法。如果認為“描述統計和推斷統計是統計方法的兩個組成部分?！睂⑼茢嘟y計的方法在整個統計方法體系中，正名為二分天下有其一，勢必會有厚此（推斷方法）薄彼（其它統計方法），或顧此失彼之嫌。在統計基礎教程中，說推斷統計方法沒必要也不可能作詳盡介紹，是指其學習者閱讀的主要目的是為著了解統計的一般知識，并能學有所用。推斷統計的方法只能是這些基礎內容中的一個知識點。況且，統計基礎教程作為院校教

22、材，所教此課的課時有限，（據調查，各個院校給非統計專業的統計教學課時分布不等，大多數院校是80課時，也有一些院校是50課時，少數院校達到100課時。）故在編排教材內容上，需要考慮點到為止，夠用就行。話說回來，縱然在統計基礎教程中不惜筆墨介紹推斷統計的方法，效果會如何呢？學習者就能完全掌握了這種方法嗎？答案是否定的。因為任何一種常用的統計方法，都可以形成一本教科書。比如，全國統計教材編審委員會組織翻譯出版了一套“現代外國統計學優秀譯叢”，這是“一批外國先進的統計教材”，書目有：抽樣調查、調查中的非抽樣誤差、非線性回歸分析及其應用、應用線性回歸、時間序列分析：預測與控制等。從開列書目的清單里，我們

23、看到，推斷方法與相關與回歸分析、時間序列分析一樣，可以單獨作為一門課程來開設。因此，作為常用的統計方法，既可以作為通俗讀物來推而廣之，也可以作為專業進階來精鉆細研。顯然，作為統計基礎教程，統計方法的介紹還是走通俗化、大眾化的路子比較好。也許有人反問，統計基礎教程里，不就是介紹推斷統計的基礎方法嗎？這話不假。但我們如果看看推斷統計在方法中的顯赫地位，數數它在整個統計基本方法中所占的頁數，就會發現，與其它統計方法的介紹相比，推斷統計的推介顯得過于厚重，這樣難免會占用有限的各種資源。寫到這里，突然冒出一個念頭，現在大行推介這種方法，是不是初學統計者最常用的一種工具呢？假如對所有學過基礎統計學的人作一

24、個全面調查，問問他們在工作生活中，哪一種統計方法用得最多，跟別的方法組合得最多，答案會是推斷統計的方法嗎？不管是怎樣的答案，我們要意識到一點的就是，如同沒有一個萬能的統計指標一樣，也不會有一個萬能的統計方法，推斷方法也不例外。為了全面提高人們的基本統計素養，需要有的放矢來介紹常用的統計方法。第5點，為什么要將大量概率論與數理統計的內容杵在統計學中？概率論與數理統計的內容一般劃歸于數學科，因為在國家級的數學考試里，比如考研哪、自考哈什么的都是將其明列為其中一部分。但由于推斷統計的理論基礎是概率論，再加上我國紛爭多年的數理統計學派與社會經濟統計學派終于聚攏在“大統計”的旗職下等等緣故吧，讓人人感受

25、得到的是，在統計基礎教程里，旋刮起一陣概率風，而且此風似越刮越猛。在表一中，將統計學教材與概率論與數理統計教材的章次內容一比照，你不得不服，概率精神深入得有多可愛。來自中國科學院數學與系統科學研究院的馮士雍先生關于“概率的引入，以及概率論在統計學中的作用”有過一段精辟的論述。摘錄如下：“盡管概率論與數理統計曾經是（在某種程度現在仍然是）捆綁在一起的。但按學術界現在比較統一的認識，概率論是純數學的一門分支學科，它與其它數學分支(微積分與線性代數等) 對統計來說都是一種工具。只是由于概率論所研究對象是隨機現象，而絕大多數統計數據也是離不開隨機性的(數據的內在變異就反映了隨機性)，因此概率

26、論與統計的聯系就更為直接。在推斷性統計的理論與方法中，概率論是不可缺的最重要的一個數學工具。由于對許多學習統計學課程的學生來說，概率論沒有作為一門課學過，因此將概率論有關內容納在統計學中介紹是有必要的，目前許多教材也正是這樣做的。在處理上一定要注意不要將這部分內容按數學教科書的寫法來介紹。應該從數據的分布規律、從統計推斷的不確定性來引入概率。同樣，對概率論的其它內容，不要用太多的數學公式。重要的是要介紹其中的統計含義和思想并不要求使用上面所涉及的專業術語。”將概率論的有關知識引入統計基礎教程中有沒有必要？答案是肯定的。概率知識怎么引入？引入多少為當？馮士雍先生對此明確表態，對概率的其它內容，不

27、要用太多的數學公式，應重在介紹其中的統計含義和思想。而作為數學工具的概率論引入統計學基礎內容后，兩者磨合得怎么樣呢？實際情況正如袁衛先生在海南會議上一言以蔽之的：“數學味還太濃”。隨手翻開“目前許多教材也正是這樣做的”統計學教程，你不難看到不少概率論的內容成章建制的復制到統計學基礎教材里，這使得推斷統計的家族立馬繁榮起來。推斷統計方法畸形的受重視與繁榮，讓學生甚至教師倍受困擾?；A是進階的門坎，一門統計的基礎課程，本應該傳授通俗易懂的統計知識，但因為添加了概率論中專業術語成堆的介紹，而變得難學難看起來。中央電視臺的王小丫在一次接受采訪時提起大學生活，她說到最難學的課程就數學和統計。統計基礎課程

28、給人的印象是難學，這是大眾的普遍心理。如果一門基礎課程得不到社會的認同和欣賞，它的前途將一片黯淡，它為之服務的事業也將舉步維艱。我們需要正視的是，很多數理統計專業的教師來到了統計院系施教，這是一件好事，但同樣需要增加統計學的修養。我們需要聆聽的是，有統計專業的學生嘆息：四年的統計專業學習，感覺就像在學數學一樣。有非統計專業的學生困惑：統計學的知識在概率論與數理統計課程中都講過了。馮士雍先生提到：“之所以將概率論的有關內容放在統計學中介紹是有必要的，是由于對許多學習統計學課程的學生來說，概率論沒有作為一門課學過?！憋@然，許多學習統計學課程的學生，是學過概率論的，只是沒有作為一門課來開設過。但統計

29、學也沒有義務將概率論的知識包攬下來予以傳授。對于概率論知識的內容，統計學基礎教程只能是取我所用，僅此而已。統計學基礎教程在汲取過程中，切不可照抄照轉，不顧統計學的需要，不管學生的視覺效果和承受力，而應該以簡單的例子來推導推斷統計中所需要的原理，將概率論知識有機融合到統計學知識中，實現互補和雙贏。否則，機械照搬概率等數學知識，就只會讓人覺得這部分內容是杵在那兒。在下奉勸那些囫圇吞棗的教材寫手們，在統計學基礎教程里，如果無力將概率論知識予以有機融合，那最好就不要拿概率來嚇人。當Excel出現后，一些有關統計和概率方面內容的計算，變得容易起來。作為統計初學者，知道基本原理是怎么回事，用不著窮究數學公

30、式的證明等等，統計基本方法只要能用好用就成。第6點，為什么要將Excel殿后？推介Excel知識，是統計學基礎教程的一個新內容。Excel知識的介紹，將使學習者感到學統計的樂趣和實在。在輕松的點擊之下，計算的結果紛至沓來，靚麗的圖表呈現眼前。眾所周知，Excel是微軟公司出品的Microsoft Office 系列辦公軟件中的一個組件，是一個電子表格軟件。它是集成數據采集、數據編輯、數據圖表化、數據管理和數據分析處理等功能軟件工具包。在統計基礎教程里，選用Excel的理由有3點：第1點，普及廣。第2點，功能強。第3點，易學好用。Excel軟件與Word軟件一樣，是Microsoft Offic

31、e 中自帶的組件。可以說，我們只要能上機，就能調用Excel。Excel實用、簡單、容易操作，具有計算與制作圖表的強大功能，我們平常見到的很多圖表，都可以用Excel來完成，我們所作的數據分析，Excel的功能已足夠滿足我們。與Excel相比，專業統計軟件價格昂貴，要學會需花相當時間。Excel的內容怎么推介？一般是給出在Excel操作中的詳細步驟，并利用抓圖工具，顯示出每一步的畫面。統計的計算等與利用Excel工具同步，文字步驟與上機顯示的畫面同步，使學習者可以一邊上機，一邊參考操作步驟，學用結合，直觀見效。但是，Excel的內容如何擺放？是放在書后作為附錄，還是隨著統計方法內容的介紹而相應

32、推介？愚以為，既然是一種計算和制作圖表的工具，不妨隨著章節的遞進，內容的需要而加以介紹。這樣一方面可以讓學習者隨時體會到利用Excel軟件操作的快捷和美妙，同時還可以及時加深對所學統計知識的理解。正所謂循序漸進、熟能生巧，學習者在摸索到一定火候，經過反復上機操演，有的統計內容還可以無師自通。如果把Excel的內容安頓在書后，很可能就會因為課時的短缺而刪減掉這部分精華的內容。另外，集中在最后學習Excel的內容，往往要重溫以前學過的知識，費時費力。更重要的是，在學習統計常識的進程里，由于Excel擺放的后置，而丟失了一路享受Excel所帶來的美妙。新款框架認識總體的數量特征。數據的基本分析數據的

33、搜集、整理統計設計思路基礎結果圖二統計學探索現象數量特征的過程圖二說明：第1，從認識角度設計統計基礎教程的內容體系。根據認識總體數量特征的目的，對整個統計過程進行設計，設計中心是統計指標體系。圍繞統計設計的內容，搜集數據并進行整理，在此基礎上，對數據進行計算分析，計算結果有助于認識總體的數量特征。第2，從發展的觀點認識現象來劃分數據的分析方法。反映現象在某一時間上的分析指標為靜態分析指標，計算靜態分析指標的方法為靜態分析方法。反映現象在一段時間上的分析指標為動態分析指標，計算動態分析指標的方法為動態分析方法。在靜態分析方法中，介紹兩種統計方法，即靜態指標法、抽樣推斷法。靜態指標法包括絕對數、相對數、平均數，分別說明總體現象的規模、對比程度和一般水平。抽樣推斷法劃歸為靜態分析方法，主要考慮有兩點，一是抽樣推斷中，只涉及樣本與總體之間的