统计学差异分析合集12篇
统计学差异分析篇1
[中图分类号]F275 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2013）5-0091-02
1 前 言
我国经济在迅猛发展，国人的工资收入也在不断上涨，但同时出现了一个不可回避的问题，就是行业间的工资差异在逐步扩大。这种收入的差距是引发仇富心理和社会不稳定的主要根源。我们一直在讲“共同富裕是社会主义发展根本目标”，但行业工资的差异似乎使我们离这个目标越来越远，实则不然，行业工资存在差异的因素有很多，为了突出本文分析的指向性，以下将以辽宁省行业工资作为考察对象进行分析，分析结论显示：行业工资决定分别受体制因素影响、区域环境影响和技术系数影响。
辽宁省作为我国传统工业省份，从整体来看工资水平位于全国中位。从这一点来看，似乎可以理解为工薪阶层具有相对于全国其他地方较为均质的购买力。实则不然，在以产业升级为导向的辽宁省各行业，必然存在着工资水平的差异性。这种差异性是种必然还是一种缺陷，则难以在规范分析下进行探讨。
根据马克思价值转型理论可知，在完善的市场经济中因为竞争因素的作用，使得资本有机构成高的行业，获得了资本有机构成低的行业的部分剩余价值。从而，剩余价值在竞争因素的推动下最终使全社会各非农行业获得了平均利润率。就辽宁省的具体情况来看，有机构成高的行业主要体现为高端制造业和高科技行业，而反之则是以服务、农林等生产的行业。就这一点来看，行业工资差异现象的存在应是必然的。
鉴于以上所述，笔者将就文章主题展开讨论。
2 行业工资差异的现状描述
2011年辽宁省在岗职工平均工资35057元，月平均工资2921.42元，比上年，同比增长13.8%，扣除物价因素，比上年实际增长8.7%；辽宁省职工平均工资（社会平均工资）30814元，月平均工资2567.84元，与上年相比，同比增长16.5%，扣除物价因素，实际增长11.3%。这是全省的平均状况。
分行业门类看，与2010年相比各行业年平均工资都有不同幅度的增长。2011年平均工资最高的两个行业分别是金融业60433元，是全省平均水平的1.96倍；信息传输、计算机服务和软件业44849元，是全省平均水平的1.46倍。年平均工资较低的行业如：农、林、牧、渔业9451元，只有全省平均水平的30%；住宿和餐饮业19262元，只有全省平均水平的62%。最高行业与最低行业年平均工资之比为6.4∶1。
3 针对现状的统计学分析
3.1 基于价值转型视角下的分析
马克思所构建的价值转型原理适用于完全竞争市场结构，从而能够实现资本在逐利性冲动下的平均化，进而在各行业中形成平均利润率。而针对上述行业类型来看，它们部分属于市场作为资源配置的手段，部分又属于行政配置资源的手段，因此，并不完全符合各经济学原理中的基本假设。从这一点来看，上述行业工资差异具有必然性。其中，资本密集型行业（如：信息传输、计算机服务和软件业）的工资水平又明显是劳动密集型行业（如：住宿和餐饮业）工资水平的3.1倍。从这一点来看，市场作为资源配置手段的各行业间仍满足价值转型原理。
3.2 基于辽宁省情视角下的分析
辽宁省作为工业基础相对优越，体制转型不断深入的省份，应更能体现行业效率作为工资决定的特点。然而，为何金融业却高居榜首。笔者认为，这与辽宁省在东北地区的经济地位，以及本土商业环境密不可分。而作为行政垄断行业的“电力、煤气及水的生产和供应业”，其之所以能获得各行业收入的高位，实则在于它获取了相当数量的垄断租金的结果。
4 分析基础上的研究结论
4.1 行业工资决定受体制因素影响
在社会主义市场经济条件下，仍有大量关乎国计民生的行业受到形成垄断的作用，其内部职工拥有的工资水平普遍较高。正如，上文所指出的该工资构成中具有相当数量的垄断租金，进而存在着一定的不合理性。而作为体制外的行业，因其主要以效率作为工资决定的因素，从而工资决定也部分反映出了行业绩效水平。不难看出，在中央强调建立合理的收入分配制度下，辽宁省应根据自身情况建立有效的工资监管机制，着重于对行政垄断性行业的工资管控，特别是其中的高管。
4.2 行业工资决定受区域环境影响
上文指出了金融业工资水平最高的事实，这实则说明了辽宁省各行业工资决定还部分受区域环境的影响。作为交通服务业在其市场环境本身缺乏绩效的情况下，又因大量存在着简单劳动的经济学原因，其工资水平较低是可以理解的。由于区域商业环境具有动态可调整性，并且也将随产业环境的改变而变化，因此未来金融业工资水平是否仍处于首位并不确定。
4.3 行业工资决定受技术系数影响
技术系数可以被看做为劳动要素与资本要素之间的比例，从中可以把行业划分为劳动密集型和资本密集型两大类。对于前者而言，劳动密集型因其固有的简单劳动特征，以及产品市场价格约束，存在着工资水平低位的现象是可以理解的。反之，作为辽宁省支柱的高科技行业具有高工资水平也不奇怪。但辽宁省还应在提升交通服务业整体水平的基础上，不断提升该行业内部员工的收入水平。
以上三个方面的分析结论，也在很大程度上支撑了全国行业工资差异的原因。针对体制因素的影响，在我国中、西部市场经济不甚发达的区域更为明显，特别表现在行政垄断企业（如电力公司）与民营中小企业之间。针对区域环境的影响，则呈现出不同的表现。比较东部地区，内陆地区的金融行业仍是孕育高工资的孵化器，但其一枝独秀的地位并不存在。如在四川成都，因城镇化进程的推动，房地产业的平均工资水平仍处于高位。针对技术系数而言，在全国范围内具有较强的相似性，这或许与经济学原理有关。
5 结论支撑下的实证材料解读
5.1 实证材料
（1） 19个行业工资差距持续缩小。对比从2003年到2011年行业工资差距，报告显示，差距呈现收敛、缩小的动向。首先，近年来行业工资高低比连续降低。从行业门类看，各行业城镇非私营单位在岗职工平均工资的高低差距在2005年时达到峰值4.88倍。行业工资高低比已连续3年下降，到2011年缩小到4.48倍。其次，19个行业之间的工资差距持续缩小。高低比只是反映出最高最低两个行业之间平均工资的变动情况，而不能反映其他行业相互间工资关系的变化。研究表明，由行业工资变异系数表示的行业工资差距自2005年起开始明显扩大，在经历了2008年至2010年连续3年的较高状态后，2011年回落到较低水平，与2003年和2004年的情况接近。
（2）金融业工资水平仍为最高。2011年非私营单位金融业工资增长率为13.2%，6年来首次低于全国的平均增幅（14.3%）。与此同时，工资水平较低的农林牧渔业、制造业和建筑业工资增长已经连续3年高于全国平均增速，批发和零售业更是连续4年工资增长超过平均水平，2011年工资增速达到20.2%，是各行业中唯一一个工资增长超过20%的行业。在私营单位中，2011年制造业、住宿餐饮业的工资增长率也分别达到20%和19%，超过全部行业18.3%的平均增速。报告指出，2011年，城镇单位在岗职工工资最高的行业与最低的行业年平均工资之比为6.39∶1，其中最高的金融业年平均工资为60433元，工资最低的农林牧渔业年平均工资仅为9451元，绝对工资差距达到50982元。
5.2 材料解读
以上2012年7月份的报告所显示的信息与本文的分析结论基本一致，这实则表明目前行业工资差距并没有改变其主要格局，而是虚拟经济为首，资本有机构成高的行业为次之，劳动密集型行业为末尾的收入分配现状。我们在思考这一现状时，不应过分对其展开价值判断，而是需要结合经济原因来进行客观分析。随着十的召开，关于公平收入分配体制已成为社会普遍关心的问题。建立在尊重经济学原理和推崇社会公平、正义的基础上，国家应工资性收入分配上向劳动要素倾斜；同时，针对因价值转型原理而导致的劳动密集型行业经济剩余被部分剥夺的现实，国家应制定出相应的补偿措施。其中，给予税收方面的优惠则是实施成本较少的方式之一。最后，辽宁省应根据自身情况建立有效的工资监管机制，同时应以立法的形式建立正常的工资分配制度，规范分配行为和分配比例；完善社会保障制度，构建和谐社会；建立公平的竞争环境，着重于对行政垄断性行业的工资进行管控，特别是其中的高管。
6 结 论
根据以上理论分析，可以从找出最高位和最低位的行业工资水平，即前者为金融业，信息传输、计算机服务和软件业，而后者则是餐饮、服务业等。本文认为，辽宁省行业工资差异现象的存在应是必然的。而目前全国范围内的行业工资差异更是不可避免。通过实证研究，造成工资差异的原因包括：行业工资决定受体制因素影响；行业工资决定受区域环境影响；行业工资决定受技术系数影响。
参考文献：
[1]吴蒙蒙，赵羚，郭如平，等.浙江省人力资源市场行业工资差异现状分析[J].特区经济，2012（8）.
统计学差异分析篇2
近年来，大学生成绩性别差异日益成为国内外学者的研究热点。笔者通过选择测度学生成绩性别差异方法，运用SPSS软件对X大学软件学院2012届年至2014届本科生成绩、奖学金评定与学业完成情况进行统计分析，以客观反映X大学软件学院学生成绩性别差异实际情况，为进一步深入研究提供新方向。
一、研究方法
本文研究数据来自X大学教务处所提供的软件学院2012届至2014届学生大学四年学业成绩，包括：课程成绩、奖学金名单和学业完成情况。课程成绩包括：初次考试成绩与补考成绩；奖学金分为：国家奖学金、一等、二等、三等和单项；学业完成情况分为：延迟留级、取消毕业证和取消学位证。将学生学业成绩、奖学金名单与学业完成情况进行分类归纳，用SPSS与EXCEL统计分析完成。
二、统计分析
1.学业成绩性别差异统计分析
2012届学生在军事理论与体育2课程上，男生的平均成绩比女生高，但军事理论在男女生整体成绩差异上不显著且男生成绩且方差大，而体育2男女生整体成绩方差显著且女生成绩方差大；在体育1、基础程序设计、高级语言、思想道德修养、体育3、语文、数据库开发、网络设计与开发、数据系统、人机互换、实训、职业素养与毕业论文设计课程上，男生的平均成绩比女生低方差大，但成绩整体差异不显著；在线性代数、中国近代史纲要与高数1等41门课程上，女生整体成绩比男生高而显著且方差小；随着课程数目与难度的增加，男女生成绩差距进一步增加。2013届学生在体育1课程上，男生的平均成绩比女生高且方差小，但整体成绩差异不显著；在军事理论、形势政策1、基础程序设计、程序基础设计实验、高级语言、思想道德修养、形势政策2、体育3、语文、数据库开发、网络设计与开发、人机互换、实训与毕业论文设计课程上，男生的平均成绩比女生低且方差大，但成绩整体差异不显著；在线性代数、中国近代史纲要与高数1等43门课程上，女生整体成绩比男生高而显著且方差小；随着课程数目与难度的增加，男女生成绩差距进一步增加。2014届学生在体育1与体育2课程上，男生的平均成绩比女生高且方差小，但在体育1整体成绩差异显著，而体育2整体成绩差异不显著；在形势政策1、程序基础设计实验、数据库开发、网络设计与开发、人机互换与毕业论文设计课程上，男生的平均成绩比女学生低且方差大，但成绩整体差异不显著；在线性代数、中国近代史纲要与高数1等43门课程上，女生整体成绩比男生高而显著且方差小；随着课程数目与难度的增加，男女生成绩差距进一步增加。
从挂科情况来看， 在这三届学生四年考试中男女生初次考试不及格人数与门数，以及补考成绩不及格人数与门数，男生均比女生要多，而且两者均在大学
二年级达到最大值，说明大学二年级课程数目与难度增加，男生与女生均在学习上遇到一定的难度，但是男生的难度显得更大，适应性更差。详细情况见下表1。
表1 学生考试挂科表
2.奖学金性别差异统计分析
从奖学金评定结果来看，在这三届学生三年奖学金评定名单中，国家奖学金一直被女生垄断，男女生获得者数量比为0：9，而且在每届中比例保持稳定0：1；一等奖学金、二等奖学金、三等奖学金与单项奖学金获得者中也是女生占绝大多数，且每届男女生对应等级奖学金获奖比例随年级增加而减少，即出现奖学金偏向女生的固化现象，详细情况见表2。
表2 学生奖学金评定表
3.学业完成性别差异统计分析
从学业完成情况来看， 这三届学生延迟留级学生、取消学位证学生与取消毕业证中男生人数均比女生多，通过计算可以得出，男女生在延迟留级、取消学位证与取消毕业证上均存在显著差异，具体情况见下表3。
表3 学业完成情况表
三、结论分析
根据统计数据分析，可以得出：虽然X大学软件学院作为典型的工科学院，学院男生在数量上占有绝对优势，但在学业成绩上几乎全面败于女生，从学业成绩、挂科情况、奖学金与学业完成等角度来看，男生都比女生要差。对于此种现象，可能存在以下解释：
女生学习努力程度与责任心均比男生强，女生好静，男生好动，在大学自主支配时间后，女生会像高中那样把时间更多投入到学习中去，而男生不再像高中那样努力学习，且女生更喜欢接群学习，如：舍友或朋友一起学习，而男生很少会接群学习；男生不太担心毕业和工作，没有足够重视学习，而女生在社会就业中受到歧视，努力在学校获得更好的成绩与奖励，以期在将来考研或工作中增强自己的竞争力；男生家庭经济相对宽裕，父母投入较多，对奖学金不太感兴趣，而且学校奖学金额度不大，特别是三等奖学金与单项奖学金对男生吸引力不足；辅导员日常工作不到位，居然有男生连续几个学期挂科4门课以上，却没有给予必要帮助或与家长沟通；课程开设不合理，在前五个学期开设的课程过多过难，教学模式陈旧僵化，很难激起男生学习兴趣，外加社团活动、学校比赛、选修与辅修等任务，而男生处理多任务的能力比女生差。因此，要积极改变传统教学模式，提高学生参与度并优化考试内容，培养男生学习兴趣并提高解决问题的能力，加强辅导员对男生学习及生活的关注与帮助，科学安排每学期的教学科目与数量，提高奖学金金额以激励男生学习，从而在根本上缩小或消除男女生学习成绩的巨大差距。
参考文献：
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作者简介：
统计学差异分析篇3
[摘要]目的 分析影响凝血四项测定结果的前因素。方法 选取该院2013年6月—2014年5月不合格采血标本206份，与其重抽后合格标本，检测凝血四项指标；采集送检合格标本26份即刻、4°C放置8 h、室温下放置8 h再检测。结果 采血量不足组的PT、APTT、TT显著高于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；FIB显著低于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；采血量过多组的PT、APTT、TT显著高于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；FIB显著低于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）。溶血组的TT显著高于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；PT、APTT显著低于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；两组的FIB差异无统计学意义（P>0.05）；室温环境下即刻PT、APTT显著低于8 h后指标，差异有统计学意义（P<0.05）；而即刻、8 h后TT、FIB指标差异无统计学意义（P<0.05）；4°C下即刻PT、APTT、TT、FIB指标与8 h后比较，差异无统计学意义（P>0.05）。结论 凝血四项检测结果分析前质量控制是确保实验室检查结果准确性的前提。
[
关键词 ]质量控制；分析前；凝血四项
[中图分类号]R446.11 [文献标识码]A [文章编号]1674-0742（2015）04（b）-0174-02
人体的止血功能极其重要，当人意外受伤流血时，止血功能可以快速凝固血液，使伤口止血[1]。当患者需要进行手术治疗时，术前一定要检测患者的凝血功能，避免术中出血而造成难以估量的后果。PT、APTT 、FIB的检测对人体凝血系统分析及功能障碍导致的凝血功能异常诊断非常有意义[2]。但标本放置时间、抗凝剂比例、标本采集等分析前因素对检测结果的可靠性及准确性均产生重要影响，该院于2013年6月—2014年5月对凝血四项标本检测前因素进行统计，分析影响凝血四项测定结果的前因素，现报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
采集该院2013年6月—2014年5月住院不合格标本206份，其中溶血标本62份，采血量过多（采血量超过3.0 mL）标本67份，采血量过少标本51份，全部不合格标本进行再次抽血，标本合格后，再次检测，采集送检合格标本26份即刻、4 ℃放置8 h、室温下放置8 h再检测。
1.2 采集标本
采集1.8 mL静脉血，应用0.2？mL枸橼酸钠（109 mmol/L）抗凝剂进行抗凝，血液与抗凝剂比例为9：1，应用真空静脉抽血管。
1.3 实验方法及原理
按仪器操作要求进行设定，每组标本都带质控血清同时测定。PT检测组织活酶ISI值为1.41，检测纤维蛋白原（FIB）、活化部分凝血酶时间（APTT）、凝血酶时间（TT）、凝血酶原时间（PT），实验原理都是散射比浊法，即根据待测标本凝固过程中散射光的变化来确定凝固终点的监测方法。
1.4 仪器与试剂
仪器采用日本Sysmex公司生产的CA-1500全自动血凝仪，试剂和质控品均采用配套原装进口。
1.5 统计方法
采用spss18.0统计软件对数据进行统计分析，计量资料进行t检验，（x-±s）表示，以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 采血量不足对测定结果的影响
采血量不足组的PT、APTT、TT显著高于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；而FIB显著低于重抽合格标本，差异有统计学意义（P<0.05），见表1。
2.2 采血量过多对测定结果的影响
采血量过多组的PT、APTT、TT显著高于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；而FIB显著低于重抽合格标本，差异有统计学意义（P<0.05），见表2。
2.3 溶血对检测结果的影响
溶血组的TT显著高于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；PT、APTT显著低于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；两组的FIB差异无统计学意义（P>0.05），见表3。
2.4 室温环境下对检测结果的影响
室温环境下即刻PT、APTT显著低于8 h后指标，差异有统计学意义（P<0.05）；而即刻、8 h后FIB、TT指标差异无统计学意义（P<0.05），见表4。
2.5 4℃下对检测结果的影响
4℃下即刻PT、APTT、FIB、TT指标与8h后比较，差异无统计学意义（P>0.05），见表5。
3 讨论
凝血功能是人体一项极其重要的生理功能，如果出现凝血功能低下或者血液高凝状态，会严重影响患者的生命健康[3]。医学实验室检验全过程根据ISO15189《医学实验室质量和能力的专项要求》[4]分为分析前、分析中、分析后质量控制。分析前程序根据时间顺序，由医嘱开始至启动分析检验程序全过程，包括申请检验、病人准备、采集原始样品、向实验室运送标本、在实验室内传递等。约有80%临床检验结果的反馈，因分析实验前程序欠准确性、欠规范性[5]。该研究探析凝血四项测定结果的影响前因素，结果显示：采血量不足组的PT、APTT、TT、显著高于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；而FIB显著低于重抽合格标本，差异有统计学意义（P<0.05）；采血量过多组的PT、APTT、TT显著高于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；而FIB显著低于重抽合格标本，差异有统计学意义（P<0.05）；溶血组的TT显著高于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；PT、APTT显著低于重抽合格标本组，差异有统计学意义（P<0.05）；两组的FIB差异无统计学意义（P>0.05）；室温环境下即刻PT、APTT显著低于8 h后指标，差异有统计学意义（P<0.05）；而即刻、8 h后FIB、TT指标差异无统计学意义（P<0.05）；4℃下即刻PT、APTT、FIB、TT指标与8h后比较，差异无统计学意义（P>0.05），与李文静等[6]的研究结果大体一致，标本溶血、采血量过多或过少、检测时限、温度均可影响凝血四项检测。这些均与标本采集的不规范密切相关，因此，需不断对护理部门及检验科人员进行培训，如何正确应用各种真空采血管、对采集要求的应知应会，静脉穿刺技术的熟练程度[7-8]；血液离体后随着放置时间的延长，凝血因子的失活程度，温度减低可使凝血因子的失活速度减缓[9-10]，因此如不能及时检测标本，可将标本处理后放置冰箱暂存，并于2 h内完成测定。综上所述，凝血四项检测分析前的质量控制是确保实验室检查结果准确的重要前提。
[
参考文献]
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统计学差异分析篇4
最近研究表明我国成人高血压患病率有逐年上升的趋势〔1〕。积极开展行为危险因素监测，科学地制定干预措施是预防高血压的有效方法。高血压的初级预防，包括生活方式干预，是高血压预防和控制的关键措施〔2〕。本文旨在分析身体质量指数(BMI)和年龄与高血压的关系，为高血压的预防提供科学的依据。
1 对象与方法
1.1 研究对象 2009年8月20日至2010年4月13到本院进行健康体检的人员，共330例，年龄25～92岁。分为男、女两组，男228例，女102例。根据2005年中国高血压防治指南:收缩压(SBP) ≥140 mmHg和(或)舒张压(DBP) ≥90 mmHg确诊高血压。其中男性SBP≥140 mmHg者90例，占该组的39.47%;83例DBP≥90 mmHg，占该组人数的36.40%。女性患者中36例SBP≥140 mmHg，占该组的35.29%;19例DBP≥90 mmHg，占该组人数的18.63%。
1.2 研究方法 利用Pearson相关分析方法比较BMI和年龄、血压的密切程度。BMI=体重(kg)/身高2(m2)，将研究对象按22.99 kg/m2三个水平分为匀称、肥胖、瘦三种类型〔3，4〕;并根据这三种类型分组并进行统计学分析。再按照青、中和老年的标准分组，并进行相应的统计学分析。
1.3 统计学分析 采用SPSS13.0统计软件。两变量间的相关性用Pearson相关分析方法，三组及以上样本均数之间采用方差分析，两均数间比较采用t检验。
2 结 果
2.1 相关性分析 年龄与女性SBP之间不具有相关性(r=0.058，P=0.563)，与女性DBP之间也不具有相关性(r=0.195，P= 0.050)。年龄与男性SBP之间不具有相关性(r=0.158，P=0.015)，与男性DBP之间也不具有相关性(r=0.142，P=0.029)。
BMI与血压的相关性为：BMI与女性SBP之间具有密切相关性(r=0.458，P=0.001)，与女性DBP之间具有密切相关性(r=0.457，P=0.001)。BMI与男性SBP之间具有相关性(r=0.381，P=0.000 5)，与DBP之间具有相关性(r=0.267，P=0.000 5)。
2.2 按BMI与年龄分组的统计学分析
2.2.1 按BMI分组的统计学分析结果 男性体检者瘦型3例(1.76%)，匀称型42例(17.98%)，肥胖型183例(80.26%)。本试验只考虑匀称型和肥胖型两组，以此两组进行成组T检验。结果SBP在两组之间有明显的统计学差异(P=0.001)，DBP在两组之间也有明显的统计学差异(P=0.002)，说明男性不同BMI患者之间血压不同。
女性体检者瘦型8例(7.84%)，匀称型55例(54.92%)，肥胖型39例(38.24%)。SBP的单因素方差分析结果示:F=11.50，P=0.001(见表1)。LSD多重比较的结果显示：瘦型与匀称型比较，两组之间无统计学差异(P=0.546)。瘦型与肥胖型比较，两组之间有明显的统计学差异(P=0.003)，匀称型与肥胖型比较，两组之间有统计学差异(P=0.001)。表1 女性SBP与DBP按BMI分组的统计学分析
2.2.2 按年龄分组的统计分析 根据最新的WHO年龄划分标准，44岁以下为青年;45～59岁为中年;60岁及以上为老年，将男性和女性各分为三组。
男性青年组106例(46.49%)，中年组97例(42.54%)，老年组25例(10.96%)。SBP的单因素方差结果见表2。LSD多重比较结果示：青年组与中年组比较，两组之间无统计学差异(P=0.22)。青年组与老年组比较，两组之间有明显的统计学差异(P=0.03)。中年组与老年组比较，两组之间无统计学差异(P=0.157)。表2 男性SBP与DBP按年龄分组的统计学分析
SBP的单因素方差结果见表3。LSD多重比较结果示：青年组与中年组比较，两组之间无统计学差异(P=0.751)。青年组与老年组比较，两组之间无统计学差异(P=0.273)。中年组与老年组比较，两组之间无统计学差异(P=0.371)。表3 女性SBP与DBP按年龄分组的统计学分析
3 讨 论
高血压在我国目前慢性病的患病率中位居首位〔5〕。因此了解高血压的患病情况和相关危险因素，为开展一级预防与干预提供依据。本实验通过对BMI和年龄与血压相关性分析发现：BMI与血压密切相关，而年龄与血压则不具有相关性。BMI与血压密切相关与大多数的作者观点一致，而年龄与血压不相关〔6〕的这一结果与有些作者的结论有差别。国内刘春梅和宋玉梅研究认为年龄与血压密切相关，这可能与检验的方法不一样有关，刘春梅和宋玉梅〔5，6〕没有对年龄分组，而本实验则根据性别将年龄分为两组，因此得出的结果不同。
按照BMI的不同，将受试对象分为瘦型、匀称型和肥胖型三种，进行统计分析后发现：女性SBP瘦型与匀称型无统计学差异，肥胖型与匀称型和瘦型之间有明显的统计学差异。女性DBP的结果同上。男性研究对象中瘦型人数较少，因此只考虑了匀称型和肥胖型两种。结果为匀称型和肥胖型的SBP之间有明显的统计学差异，同样匀称型和肥胖型的SBP之间有明显的统计学差异。因此，这一结果说明不同的BMI之间血压存在着明显的差别，并且随着BMI增加而增加，这一结论与大多数作者的观点相一致〔7，8〕。
按年龄分组的结果中，除男性青年与老年组的SBP有差别外，其余的各组之间均无统计学差异。这与以往的有些作者观点不同，分析可能的原因有：①划分的标准不同，很多作者都是以30岁、40岁和50岁的标准划分，而本实验则以国际公认的44岁和60岁两个标准来划分。②高血压发病的低龄化。近些年来随着人们生活水平的不断提高，肥胖的人数在青年人群中明显增多，由此造成的高血压在青年中的发病率逐年增加〔9～12〕，不同年龄之间的血压差异明显缩小，使得年龄与血压的关系逐渐弱化。肥胖在带来高血压的同时也带来了其他相关的疾病，因此肥胖也成为世界性问题〔13〕。
本研究提示预防高血压应从青年以前做起，而不像有些人认为的防治高血压是中、老年的事情。不同年龄间血压差异不明显，而不同BMI之间的血压差异较大，说明体重是影响血压的重要因素。因此，在青年以前合理地控制体重将是高血压一级预防的重要措施。
参考文献
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10 Norwood VF.Hypertension〔J〕.Pediatr Rev，2005;23:197208.
统计学差异分析篇5
一般度数组球镜度数统计分析示，电脑验光与综合验光测量结果接近，但电脑验光、Zywave波前像差仪、综合验光仪3种方法测量结果之间比较，差异无统计学意义(F=0．258，P＞0.05);散光度数统计分析示，Zywave波前像差仪与综合验光仪测量结果接近，但3种方法测量结果之间比较，差异无统计学意义(F=1．108，P＞0．05);散光轴向统计分析示，Zywave波前像差仪与综合验光仪测量结果接近，但3种方法测量结果之间比较，差异亦无统计学意义(F=1．309，P＞0．05;见表1)。
高度数组
高度数组球镜度数统计分析示，电脑验光与综合验光仪测量结果接近，电脑验光、Zy-wave波前像差仪、综合验光仪3种方法测量结果之间比较，差异无统计学意义(F=2．901，P＞0．05);散光度数统计分析示，电脑验光与综合验光仪测量结果接近，3种方法测量结果之间比较，差异无统计学意义(F=1.209，P＞0．05);散光轴向统计分析示，电脑验光与综合验光仪测量结果接近，3种方法测量结果之间比较，差异亦无统计学意义(F=2.543，P＞0.05;见表2)。
超高度数组
统计学差异分析篇6
自杀与人类文明同时存在，居全世界第10位死因〔1〕。在中国，自杀居第5位死因，每年约有287万人死于自杀，是15～34岁人群首位重要的死亡原因〔2〕。自杀意念是自杀死亡的主要危险因素之一〔3，4〕。本文以自杀意念和性相关行为为研究重点，以医科大学生为研究对象，探讨医学生自杀意念与性相关行为的联系，分析性相关行为与自杀意念的交互作用，为自杀干预提供参考依据。
1对象与方法
11对象分层整群抽取某医学院1～5年级本科生50个班，1550人为调查对象，回收有效问卷1466份(946％)。其中男生936人，女生530人，年龄18～25岁，平均(2057±144)岁。一年级491人，二年级311人，三年级401人，四年级216人，五年级47人。来自城镇学生725人，来自农村学生741人。独生子女326人，非独生子女1140人。
12方法参照美国疾病控制中心(CDC)青年危险行为监测系统(YRBSS)项目〔5，6〕，结合我国青年学生自杀和性相关行为研究实际情况，确定35项相关因素和行为编制调查问卷。对认真考虑过自杀条目肯定回答者定义为有自杀意念，对制定过自杀计划肯定回答者定义为有自杀计划，对自杀未遂肯定回答者定义为自杀未遂。自杀意念、自杀计划、自杀未遂3个调查项目肯定回答任意一项及以上者统计为有自杀倾向。调查现场发放问卷，现场匿名独立填写，当场回收。
13统计分析数据分析采用SPSS120软件，主要统计分析有χ2检验、Kruskal-Wallis秩和检验和非条件Logistic回归分析。
2结果
21男女生自杀倾向报告情况调查医学生1466人中有182人报告有自杀意念，发生率为1241％。男女分别为1314％和1113％，差异无统计学意义(χ2=1256，P=0262)。有128人报告有自杀计划，发生率为873％，男女分别为887％(83／936)和849％(45／530)，差异无统计学意义(χ2=0060，P=0806)。有108人报告有自杀未遂，发生率为737％，男女分别为865％和509％，差异有统计学意义(χ2=6283，P=0012)。累计有234人报告有自杀倾向，发生率为1596％。男女分别为1699％和1415％，差异无统计学意义(χ2=2029，P=0154)。
22不同生源的自杀倾向报告情况来自城镇和农村学生的自杀意念发生率分别为1352％和1134％，差异无统计学意义(χ2=1603，P=0205)。自杀计划发生率分别为910％和837％，差异无统计学意义(χ2=0249，P=0618)。自杀未遂发生率分别为717％和756％，差异无统计学意义(χ2=0080，P=0778)。累计来自城镇和农村学生的自杀倾向发生率分别为1710％和1484％，差异无统计学意义(χ2=1394，P=0238)。
23不同年级自杀倾向报告情况1～5年级自杀意念发生率分别为998％,997％,1596％,1296％,2128％，年级间差异有统计学意义(Kruskal-WallisTestχ2=950486，P=0000)。自杀计划的发生率分别为713％,579％,1072％,1111％,1702％，年级间差异有统计学意义(Kruskal-WallisTestχ2=1064885，P=0000)。自杀未遂的发生率分别为570％,547％,973％,1065％,213％，年级间差异有统计学意义(Kruskal-WallisTestχ2=1107221，P=0000)。累计1～5年级自杀倾向发生率分别为1303％,1222％,2170％，1574％,2340％，年级间差异有统计学意义(Kruskal-WallisTestχ2=835342，P=0000)。
24独生子女自杀倾向报告情况独生子女和非独生子女的自杀意念发生率分别为1902％和1053％，差异有统计学意义(χ2=16813，P=0000)。自杀计划发生率分别为1319％和746％，差异有统计学意义(χ2=10460，P=0001)。自杀未遂发生率分别为1288％和579％，差异有统计学意义(χ2=18694，P=0000)。累计自杀倾向的发生率分别为2301％和1395％,差异有统计学意义(χ2=15508，P=0000)。
25自杀倾向与相关因素和性相关行为的单因素Logistic回归分析(表1)
表1医学生自杀倾向与相关因素和性相关行为单因素Logistic回归分析（略）
26自杀倾向与相关因素和性相关行为的多因素Logistic回归分析以自杀倾向作为因变量，以全部31项相关因素和性相关行为作为自变量进行多因素非条件Logistic回归分析，最后入选方程的有12项相关因素和性相关行为,见表2。
表2医学生自杀倾向与相关因素和性相关行为多因素Logistic回归分析（略）
3讨论
本次调查医学生自杀意念、自杀计划、自杀未遂发生率分别为1241％，873％，737％，累计自杀倾向的发生率为1596％，与文献报道近似〔5〕。男女学生、不同生源自杀倾向发生率差异无统计学意义。但在独生子女与非独生子女中显示差异有统计学意义，独生子女发生率高于非独生子女，与国内外有关报道相似〔3,6〕，可能与独生子女自身具有好强固执、孤独、情绪不稳定等人格特点，容易产生抑郁等不良情绪有关。对1～5年级自杀倾向发生率进行分析，高年级自杀倾向发生率高于低年级，可能随着大学生进入学校时间的延长，学习上、经济上、感情上的困扰增多，临近毕业找工作的压力巨大，如果不能及时的疏导缓解，将增加发生自杀倾向的危险。对自杀倾向与相关因素和性相关行为进行非条件Logistic回归分析，单因素分析显示，被医生告知患性病等27项因素和行为与自杀倾向发生有统计学联系。其中与同学保持广泛友谊、有知心同学、自信等3项是自杀倾向的保护因素。多因素分析显示，自杀倾向与经常怨天尤人等12项因素和性相关行为有联系，提示在消除混杂因素作用之后仍然有多项性相关行为与自杀倾向的发生有关，说明性相关行为在自杀倾向的产生中发挥重要的作用，是自杀倾向的重要危险因素。自杀与心理危机已经成为中国一个重要的公共卫生问题。对于自杀重在预防，为预防大学生的自杀，高校应建立危机干预体系，制定危机干预方案，协调处理自杀、暴力或其他突发事件。应加强学生的心理素质教育，关注他们的心理健康问题，特别是恋爱、性心理健康方面的问题，及时有效地解决，并进行心理疏导，防止抑郁、焦虑情绪的产生，引导学生树立积极的人生观。对筛选出有自杀倾向的高危人群要及时提供心理辅导，保持家庭、学校老师、同学、朋友的关心和帮助，避免自杀行为的发生。
【参考文献】
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统计学差异分析篇7
中图分类号：P618.13 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）03（b）-0-02
变点是是模型中突然发生变化的某个或某一些量发生变化的点。研究突变点，通常能够发现事物的某种质的变化[1]。随着科学发展，在临床医学上分析癌症病理时，通常都要挖掘基因表达谱数据中是否存在过高或者过低表达的“过表达”数据，也就是致癌基因表达值反映出来的突变点。差异表达基因检测就是研究单基因水平的基因表达谱数据，从而发现不同环境实验条件下过表达的致癌基因。
1 基于变点理论的统计方法
国外对于变点的研究中涉及比较早的是突变点，渐变式变点的研究也有一些成果。针对位置参数模型，有人提出了变点的最小二乘法的估计。中国科学院院士陈希孺教授认为：变点分析是数理统计以及非线性时间序列的范畴，统计判断变点问题，能够分析估计量的性质[1]。
变点问题涉及的模型主要有三种情况，即均值有突然变化的均值变点、回归系数有突然变化的回归变点和实践的概率有突然变化的概率变点。变点问题中，可以是一系列的样本观察值按一定次序的先后排列，也可以是空间中的位置或者界面[2]。因此，在研究基因表达谱数据中差异表达基因时，通常是研究在一系列样本值中有突然变化的一个或者多个均值变点。
设是独立随机变量，F1 和F2为两个不相等的连续分布函数，使得X1，…，Xr iid.～F2，Xr+1，…，Xn iid.～F2。则r（1
变点理论把统计控制理论、估计和假设检验理论、非贝叶斯方法和贝叶斯方法结合起来，通过研究统计推断问题，对估计量的性质进行了统计分析，在医学、金融、工业自动控制等领域都有大量的应用[1]。
2 癌症差异表达基因检测
在研究癌症问题时，会发现癌细胞中能发生基因的异位，而且这些异位导致了致癌基因的表达值发生变化，并可能影响癌症的发展。因为一个给定的异位在每个样本中只发生一次，如果一个给定的活化基因有多对，某个癌症样本有基因A的过高表达，而其他癌症样本有基因B的过高表达，但这些样本是相互排斥的。但人们期望在正常样本中没有出现基因A或者基因B的过表达，利用这样的思想，就能筛选找到异位的感兴趣基因，这种思想即为对差异表达基因的检测[3]。
差异表达基因检测是医学领域中，在分子水平实现准确识别癌症亚型的检测判别方法。针对基因表达谱的差异表达基因检测技术，其核心方法就是采用统计学中的假设检测方法，同时、快速、准确的检测成千上万的基因表达谱数据中的基因值是否具有差异表达，从中挖掘出潜在的特异性基因，并分析基因表达谱数据的生物学意义[5]。
具有差异表达现象的基因在基因表达谱上的基因信号强度数值，在表达上是具有差异性和相关性的，所以，差异表达基因的表达强度值就能够看作为基因表达谱数据中的异常变点值。
3 变点统计分析方法在差异表达基因检测中的应用
基于变点理论的统计方法在癌症基因表达谱数据分析中的应用，是对变点理论的实践应用以及差异表达基因检测的研究都具有新的挑战。
4 结语
把变点分析的理论应用到差异表达基因检测中，用来检测潜在的癌症基因，给出该变点位置的估计，为理解、分析癌症基因的数据特性提供帮助。根据变点理论的非参数法可以检测差异表达基因，把癌症异常点样本能够看成是比所有正常样本来自更高平均表达密度的分布，检测在癌症组中的基因表达强度的的一个改变点根据分布变点的非参数统计算法思想，对于一个独立的基因表达谱随机变量，寻找估计的变点。
诱发癌症疾病发生的因素可能是多方面的，从生物信息学理论研究诱发同该癌症疾病有关的致病基因，分析通过微阵列数据得到的基因表达谱数据，检测到具有实际意义的差异表达基因，这并将具有广泛的应用，将在研究适应药物作用的分子机制，寻找新药开发源头的药物靶标等方面都有重要的意义。
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统计学差异分析篇8
中图分类号：R194.3 文献标识码：A 文章编号：1006-1533（2014）14-0052-03
对本社区2013年8月22日至10月31日507名65岁以上老人健康体检结果，分析如下。
资料与方法
资料
为上海市黄浦区五里桥街道社区常住居民507人，年龄65～100岁，平均（74.23±6.4）岁，体检资料完整。其中男性202人，女性305人。
方法
检测方法
苏州双佳SK-CK体重测量仪测量身高体重，并计算体重指数（BMI），血压采用听诊法测量。空腹采静脉血，7180日立全自动生化仪测定生化指标。
诊断标准
主要分析指标的正常值范围：体重指数（BMI）18.5～24.0 kg/m2；血压（BP）
结果
不同年龄段BMI、BP、GLU、CH、TG异常率
BMI异常率为40%，GLU异常率25%，TC异常率47%，TG异常率49%；血压控制较好，异常率仅为3%。BMI、BP、GLU、TC不同年龄段异常率比较差异无统计学意义，TG异常率比较差异有统计学意义（表1）。
不同性别BMI、BP、GLU、CH、TG异常率
BP、GLU、TG男女异常率差异无统计学意义，BMI、TC女性异常率大于男性，差异有统计学意义（表2）。
不同年龄段UA、ALT、UREA、CREA异常率
UA年龄段异常率差异有统计学意义，年龄越大异常率越高。ALT、UREA、CREA不同年龄段异常率差异无统计学意义（表3）。
不同性别UA、ALT、UREA、CREA异常率
UA、CREA男女异常率差异有统计学意义，男性高于女性。ALT、UREA男女间差异无统计学意义（表4）。
讨论
本社区507名老年人体检各项指标均正常且无慢性疾病仅61人，占12%，结果与文献报道一致[3]。体重指数异常率40%[4]，空腹血糖异常率25%[3]，总胆固醇异常率24%，甘油三酯异常率49%[4]，均明显高于普通人群的平均水平，与文献报道一致。但血压控制较好异常率仅为3%，均低于文献报道[5]，可能与城市老年人服药依从性较好有关。丙氨酸转氨酶异常率为2%[6]；尿酸异常率为10%，也低于相关文献报道[3]。尿素异常率为9%，肌酐异常率为2%[6]。后者可以能与城市老年人认为肝肾为人体重要脏器，平时比较重视有关。
体检后，全科医生给予了以下措施：①体检者优先与家庭医师签约，建立固定医患关系；②建立健康档案，进行健康评估和连续性照顾；③定期、定点开展健康教育，进行个性化指导，开出健康处方；④随访、观察，进行一年一次健康体检[6]。
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统计学差异分析篇9
教育改革要求大学生应掌握科学的学习方法，提高自身的学习能力和具有一定的自主创新能力，以满足自身发展的需要。近年来我国大学生学习策略研究的论文数量不断增加，基于医学教育的特点，口腔医学生的学习教学方法被越来越多地阐述。本文通过对本校口腔医学院学生学习方式方法的调查研究，了解口腔医学生学习方法的现状和特点，为教育教学中对口腔医学生学习方法的辅导和训练提供指导依据。
一、对象和方法
（一）对象调研对象为河北医科大学口腔医学院一至四年级的全部学生（低年级：一至二年级，高年级：三至四年级），发放问卷292份，收回问卷236份，共获得有效数据236份，其中一年级71份（女42份，男29份），二年级77份（女55份，男22份），三年级47份（女33份，男14份），四年级41份（女30份，男11份），最后总计女生有效数据160份，男生有效数据76份。
（二）内容和方法1.内容依据常规学习方法、深层学习方法、综合性的学习及知识关联、运用证据、害怕失败、开放性学习方法、是否依赖外部指导7个方面设计24个描述性问题，每一个问题有“是”和“否”两种选择。采用团体问卷法，针对口腔医学专业一至四年级学生发放问卷。根据每一类问题两种选项所占的百分比，通过年级和性别两个方向分析当前口腔医学生学习方法的现状和问题，对学生自主学习过程中可能遇到的问题进行探究解决，包括学生的学习动力来源、学习过程中的生理心理情况变化记录，以及遇到的问题和合适的解决方法，从而更好地对学生的学习进行辅导和训练。2.方法由25名不同年级本科生和3位具有多年教学经验的副高职称教师共同讨论，然后形成问卷，试点调查后，修改形成最终问卷。
（三）统计学分析本次调研结果分析采用SPSS21.0软件，c检验，显著性水平为0.05。
二、结果
（一）年级分析结果年级分析结果（见表一）1.常规学习方法：不同年级之间存在统计学差异（p0.05），其中低年级为“是”多于“否”，高年级为“是”少于“否”，且二年级选择“是”占56.28%，一年级选择“是”占52.11%，而高年级中三年级选择“是”占35.46%，四年级选择“是”占41.46%。对数据结果进行分析后发现，低年级学生较高年级学生更注意运用常规学习方法，通过新课预习、课堂笔记以及当天复习记忆的方法学习。2.深层学习方法：各年级间的选择无统计学差异（p0.05），均表现为“是”多于“否”，各年级70%以上的同学会选用深层学习法对所学知识点进行梳理、归纳、总结，注重以理解知识、激发兴趣的方式进行学习。3.综合性的学习及知识关联：各年级选择“是”或“否”的差异不大，各自占比约50%，年级间的选择无统计学差异（p0.05），由此可见各年级近一半的学生无法提炼教师授课重点，不会将所学知识点进行逻辑联系，不会联系实际病例。4.运用证据：各年级间的选择无统计学差异（p0.05），通过数值比较发现，各年级选择“是”的同学远多于选择“否”的同学，尤以二年级、三年级为重，由此分析得出，绝大多数的口腔医学专业学生认同专业课以外大医学知识学习的必要性和重要性。5.害怕失败：各年级间的选择存在统计学差异（p0.05），由数据可见，各年级均表现为害怕失败者多于不害怕失败者，一年级和四年级的害怕失败者比例明显高于二、三年级，推测原因，可能系一年级初入大学尚不适应大学生活，四年级即将面临考研与工作压力所致。6.开放性学习方法：各年级在选择中出现了统计学差异（p0.05），对比数据发现，低年级学生（一年级59%、二年级53%）较高年级学生（三年级为：40%，四年级为39%）更愿意利用课外资料拓宽视野，制订课外学习计划，利用科研培养自己的创造力，但是这部分学生也仅仅约占到全体同学的一半。7.是否依赖外部指导：各年级学生在选择中出现了统计学差异（p0.05），各年级选择“是”的比例均高于选择“否”的比例，其中一年级选择“是”的比例为73.24%，二年级选择“是”的比例为62.66%，三年级选择“是”的比例为62.36%，四年级选择“是”的比例为54.27%，由数据对比发现，随着年级增高，学生学习对外界的依赖性逐渐降低，独立自主性逐渐加强。
（二）性别分析结果性别分析结果（见表二）1.常规学习方法：本次问卷调查中常规的学习方法包括课前预习、课堂记笔记情况和课后预习，分析发现，男女生之间的选择无统计学差异（p0.05）。结果显示，男女生在本类题目中选择“是”的比例均低于50%，且占比相近，其中男生选择“是”的比例达47.39%，女生选择“是”的比例达48.75%，可以推断，学生在常规学习方法的使用上无性别差异。2.深层学习方法：数据分析发现，男女生的选择具有统计学意义（p0.05），其中有67.89%的男生选择“是”，而有75.75%的女生选择“是”，在深层学习方法中，男女生均存在较高的使用比例，但女生的使用比例明显高于男生，讨论得出女生比男生更倾向于使用深层学习方法。3.综合性的学习及知识关联：数据分析发现，男女生之间的选择无统计学差异（p0.05）。男女生各有将近一半的选择为“是”，其中男生选择“是”的比例为51.36%，女生选择“是”的比例为50.93%，结果分析可见，男女生在综合学习方法及知识关联中没有性别差异。4.运用证据：数据分析发现，男女生之间的选择无统计学差异（p0.05），男女生中均有大部分人选择“是”，其中男生中选择“是”的比例为66.45%，女生中选择“是”的占比为70.63%，两者数据间无统计学差异。5.害怕失败（学习心理）：数据分析发现，男女生之间的选择无统计学差异（p0.05）。结果显示男女生中均有超过一半的人害怕失败，其中男生占比为65.35%，女生占比为66.88%，二者差别很近，在害怕失败方面并无性别差异。6.开放性学习方法：数据分析发现，男女生之间的选择无统计学差异，有53.07%的男生选择使用开放性学习方法，48.63%的女生选择使用开放性学习方法，二者虽有差异，但并不存在统计学意义。7.是否依赖外部指导：数据分析发现，男女生之间的选择无统计学差异（p0.05），有64.80%的男生过分依赖外部指导，有64.13%的女生过分依赖外部指导，两者的比例几乎无差别，因此男女生都存在过分依赖外部指导的现象，并无统计学差异。
统计学差异分析篇10
统计学原理是高等院校经济类和管理类专业（以下简称经管专业）的一门核心课程。大统计学是一门搜集、整理和分析统计数据的方法论科学，其目的是探索数据的内在数量规律性。统计学广泛应用于各学科中，在商业以及工业中，统计被用来了解与测量系统变异性，程序控制，对决策提供数据支持；在第一产业方面，可运用统计计算出各种农产品的需求情况及价格分布，从而指导生产；在生产行业中，统计学可以运用在产品开发、营销、财务管理等方面，从而提高企业的营运能力；在服务行业中，例如在金融行业中，运用统计技术将各种交易资料加以分类、整理，从而得到如客户贡献度、客户偏好、存款变动趋势、产品分析、行业发展等数据，从而为管理层提供决策依据，等等。特别是在会计专业中，统计学更是发挥了不可估量的贡献。在对会计专业学生的统计学教学中，大致可以从审计学、财务管理和管理会计几方面入手，将统计学教学与会计专业有机结合。笔者经过了多年的统计学专业学习，并经过了长时间的高校会计专业学生的实践教学，对统计学教学过程有了更深刻的感受，在这里本人谈谈对会计专业统计学教学的一些改革创新思路。
一 审计学——审计统计抽样
审计抽样是指审计人员在实施审计测试时，从被审总体中选取一定数量的样本进行审查，通过样本的审查结果来推断被审总体特征的一种审计技术方法，审计统计抽样是审计抽样的一种方法，它是相对于非统计抽样而言的。统计抽样是指在审计抽样中，审计人员根据概率论和数理统计的原理，按照一定方法确定样本数量，并以样本审查结果推断评估总体的审计抽样技术。它运用的数学运算包括两个过程：样本规模和推算总体。统计抽样的思想方法是以假设检验为前提，设定抽样参数，确定抽样规模，无人为偏见的随机抽取样本进行审核，根据需要扩大样本，逐次逼近总体特征，根据样本特征经计算推导，得出总体结论。根据抽样测试的目标不同，统计抽样方法可分为3 大类：用于符合性测试的属性抽样和用于实质性测试的变量抽样以及货币单位抽样。审计中常用的统计抽样技术有属性抽样（包括固定样本量抽样、停—走抽样、发现抽样）、变量抽样（包括单位平均数估计抽样、差额估计抽样、比率估计抽样、分层抽样）、货币单位抽样等。统计抽样的方法很多，每一种方法都有其特定的优点和局限，既没有某一种方法一无是处，也没有哪一种方法在任何情况下都是最优的。因此依照何种标准来选择适当的统计抽样方法很重要，应重点考虑审计目标、审计效果、审计效率、审计成本等因素。要确定哪种统计抽样方法最为适宜是不容易的，这要求审计人员对每一种可供选择的统计抽样方法都要有所了解，掌握它们各自的优点和运用条件，充分了解实际情况，再与丰富的审计实践经验相结合，才能做出正确的选择。
二 财务管理——收益和风险
财务管理中的收益和风险，在统计学中即表现为描述统计中的算术平均数和标准差（标准差系数）。例如：期望现金流量的计算方法中，如果影响资产未来现金流量的因素较多，不确定性较大，使用单一的现金流量可能并不能如实反映资产创造现金流量的实际情况。在这种情况下，采用期望现金流量法更为合理的，企业应当采用期望现金流量法预计资产未来现金流量。在期望现金流量法下，资产未来每期现金流量应当根据每期可能发生情况的概率及其相应的现金流量加权计算求得，此种方法即加权算术平均数的计算方法；货币时间价值的计算是假定没有风险和通货膨胀，但在财务活动中，经营风险带来的财务风险是客观存在的，而且风险和收益密切相关，所以财务管理者必须研究风险和收益。如果不考虑收益的前提下，可以直接用标准差来衡量财务活动中的风险，若考虑收益，则不能直接用标准差，需要用标准差系数来衡量风险，即用标准差与收益的比值来衡量。
除此之外，在财务管理中，需要对资金需要量等指标进行预测，为统计学中的预测方法提供了多种思路。
可以按照时间序列的组成因素，可以选择平滑法预测、回归法预测等，这些方法都是会计专业中常用的预测方法。例如，在财务预测中，资金需要量预测的主要方法有销售百分比法、线性回归分析法和预计资产负债表法。线性回归分析法是假定资金需要量与业务量之间存在线性关系并建立数学模型，然后根据历史有关资料，确定参数从而用回归直线预测资金需要量的一种方法。其预测的数学模型为y＝a＋bx，式中y 为资金需要量；a 为不变资金；b 为单位业务量所需要的变动资金；x 为业务量。不变资金是指在一定的营业规模内，不随业务量增减的资金。变动资金是指随营业业务量变动而同比例变动的资金。根据企业历史资料，运用线性模型，在确定a、b 数值的基础上，即可预测一定业务量x 所需的资金量y。用于销售预测的常用方法有判断分析法、趋势外推分析法、因果预测分析法和产品寿命周期推断法等。趋势外推分析法在销售量预测中的应用较为普遍，其具体应用形式包括平均法（简单平均法、移动平均法和趋势平均法）和修正的时间序列回归法。
三 管理会计
按成本性态可以将企业的全部成本分为固定成本和变动成本。固定成本与变动成本只是经济生活中诸多成本性态的两种极端类型，多数成本是以混合成本的形式存在的。混合成本是指那些“混合”了固定成本和变动成本两种不同性质的成本，对混合成本的分解方法有历史成本法、账户分析法和工程分析法。历史成本法的基本做法就是根据以往若干时期（若干月或若干年）的数据所表现出来的实际成本与业务量之间的依存关系来描述成本的性态，并以此来确定决策所需要的未来成本数据。历史成本法通常分为高低点法、散布图法和回归直线法3 种。回归直线法运用最小二乘法的原理，对所观测到的全部数据加以计算，从而勾画出最能代表平均成本水平的直线y＝a＋bx，这条通过回归分析而得到的直线就称为回归直线，它的截距就是固定成本a，斜率就是单位变动成本b，这种分解方法也称作回归直线法。又因为回归直线可以使各观测点的数据与直线相应各点误差的平方和最小，所以这种分解方法又称为最小二乘法。
管理会计中的标准成本法是指通过制定标准成本，将标准成本与实际成本进行比较获得成本差异，并对成本差异进行因素分析，据以加强成本控制的一种会计信息系统和成本控制系统。标准成本法便于企业编制预算和进行预算控制；可以有效地控制成本支出；可以为企业的例外管理提供数据；可以帮助企业进行产品的价格决策和预测；可以简化存货的计价以及成本核算的账务处理工作。标准成本是在正常生产经营条件下应该实现的，可以作为控制成本开支，评价实际成本、衡量工作效率的依据和尺度的一种目标成本。可分为理想标准成本、正常标准成本和现实标准成本。成本差异是指实际成本与标准成本之间的差额，也称标准差异。按成本的构成分为直接材料成本差异、直接人工成本差异和制造费用差异。直接材料成本差异、直接人工成本差异和变动制造费用差异都属于变动成本，决定变动成本数额的因素是价格和耗用数量。制造费用差异（即间接制造费用差异）按其形成的原因和分析方法的不同又可分为变动制造费用差异和固定制造费用差异两部分。例如：直接材料成本差异是指一定产量产品的直接材料实际成本与直接材料标准成本之间的差异。直接材料成本差异＝直接材料实际成本－直接材料标准成本。直接材料成本是变动成本，其成本差异形成的原因包括价格差异和数量差异。价格差异是实际价格脱离标准价格所产生的差异。数量差异是单位实际材料耗用量脱离单位标准材料耗用量所产生的差异。计算公式如下：材料价格差异＝（实际价格－标准价格）×实际用量；材料数量差异＝（材料单位实际耗用量－材料单位标准耗用量）×标准价格；直接材料成本差异＝材料价格差异＋材料数量差异。此种计算方法是统计学中加权综合指数体系中的相对数形式和绝对数形式。在学习和工作中比较常用的是基期权数加权的数量指数和报告期权数加权的质量指数形成的指数体系。
综上，会计专业中的统计学教学应结合自身特点，注重对统计思想的挖掘和传递，注重对学生统计思维能力的培养和塑造，以培养应用能力为主线，与会计专业老师深入沟通，对现有统计学教材的课程设置及传统的教学手段进行大胆改革，从而使会计专业的学生增强学习统计知识的兴趣，真正认识到统计学的重要性，学到真正能指导实践的现代化统计知识。通过一段时间的实践，会计专业学生对统计学和会计学科的关系有了深刻的认识，增加了学习统计学的主动性，并对会计专业课程有了不同角度的解读。
参考文献
〔1〕白日荣、苏永明.非统计专业统计学教学的改革与创新〔j〕.统计教育，2007（12）
统计学差异分析篇11
很多人在学习标准成本差异分析的知识时，觉得公式多，文字多，难记忆，难理解，尤其对于固定制造费用的差异分析涉及二因素分析法和三因素分析法更是对复杂的公式难于理解和记忆，并且还要把成本按其性态分为变动成本和固定成本，再分别的进行分析和计算，让初学者一头雾水。如果按照“定两头、求中间”的方法来识记再进行相应的计算和分析那便能十分轻松的掌握这一复杂的计算和分析了。利用该方法可以把直接材料成本差异、直接人工成本差异、变动制造费用和固定制造费用的成本差异都归为一种计算方法，简单易懂，方便快捷。
一、“定两头、求中间”简便标准成本差异分析法
在进行成本差异分析的时候，我们可以用连环替代法来计算价格差异和用量差异，如下图所示：
■
通用公式表示如下：
实际成本=实际产量×实际用量×实际单价 ..............(1)
中间点=实际产量×实际用量×标准单价 ..............(2)
标准成本=实际产量×标准用量×标准单价 ..............(3)
（1）- (2) =价格差异
（2）-（3）=用量差异
（1） -（3）=总差异=价格差异+用量差异
下面就所有的成本项目利用“定两头、求中间”方法，用四个例题进行说明。
(一)直接材料成本差异分析
例1：某企业本月生产产品400件，使用材料2500千克，材料单价为0.55元/千克；直接材料的单位产品标准成本为3元，即每件产品耗用6千克直接材料，每千克材料的标准价格为0.5元。根据上述公式计算：
实际成本=实际产量×实际用量×实际单价=400×■×0.55=1375元
中间点=实际产量×实际用量×标准单价=400×■×0.5=1250元
标准成本=实际产量×标准用量×标准单价=400×6×0.5=1200元
价格差异=1375-1250=125元
用量差异=1250-1200=50元
总差异=1375-1200=175元
验算：总差异=价格差异+用量差异=125+50=175元
(二)直接人工成本差异分析
例2：某企业本用生产产品400件，实际使用工时890小时，支付工资4539元；直接人工的标准成本是10元/件，即每件产品标准工时为2小时，标准工资率为5元/小时。根据上述公式计算：
实际成本=实际产量×实际用量×实际单价=400×■×■=4539元
中间点=实际产量×实际用量×标准单价=400×■×5=4450元
标准成本=实际产量×标准用量×标准单价=400×2×5=4000元
工资率差异=4539-4450=89元
人工效率差异=4450-4000=450元
总差异=4539-4000=539元
验算：总差异=89+450=539元
(三)变动制造费用差异分析
例3：某企业本月实际产量400件，使用工时890小时，实际发生变动制造费用1958元；变动制造费用标准成本为4元/件，即每件产品标准工时为2小时，标准的变动制造费用分配率为2元/小时。按上述公式计算：
实际成本=实际产量×实际用量×实际单价=400×■×■=1958元
中间点=实际产量×实际用量×标准单价=400×■×2=1780元
标准成本=实际产量×标准用量×标准单价=400×2×2=1600元
变动制造费用耗费差异=1958-1780=178元
变动制造费用效率差异=1780-1600=180元
总差异=1958-1600=358元
验算：总差异=178+180=358元
(四)固定制造费用的差异分析
例4：某企业本月实际产量400件，发生固定制造成本1424元，实际工时为890小时；企业生产能量为500件即1000小时；每件产品固定制造费用标准成本为3元/件，即每件产品标准工时为2小时，标准1.5元/小时；按上述公式计算：
实际成本=实际产量×实际用量×实际单价=400×■×■=1424元
中间点1=生产能力×标准用量×标准单价=500×2×1.5=1500元
中间点2=实际产量×实际用量×标准单价=400×■×1.5=1335元
标准成本=实际产量×标准用量×标准单价=400×2×1.5=1200元
耗费差异=1424-1500=-76元
闲置能量差异=1500-1335=165元
效率差异=1335-1200=135元
能量差异=165+135=300元
总差异=耗费差异+闲置能力差异+效率差异(三因素分析法)
=耗费差异+能量差异（二因素分析法）
=-76+（165+135）
=224元
验算：总差异=1424-400×3=224元
二、以固定制造费用成本差异分析为例进行简便方法与传统方法的比较
在固定制造费用的差异分析为例来说明传统方法与“定两头、求中间”简便方法之间的巨大差别。下面说明传统方法的二因素分析法和三因素分析法。
(一)传统方法的固定制造费用二因素分析法
公式：固定制造费用能量差异=固定制造费用预算数-固定制造费用标准成本
=固定制造费用标准分配率×生产能量-固定制造费用标准分配率×实际产量标准工时
=（生产能量-实际产量标准工时）×固定制造费用标准分配率
仍以例4为例：
固定制造费用耗费差异=1424-1000×1.5=-76元
固定制造费用能量差异=1000×1.5-400×2×1.5
=1500-1200
=300元
固定制造费用成本差异=实际固定制造费用-标准固定制造费用
=1424-400×3=224元
固定制造费用成本差异=耗费差异+能量差异=-76+300=224元
(二)传统方法的固定制造费用三因素分析法
三因素法是将固定制造费用成本差异分为耗费差异、效率差异和闲置能量差异三部分。其中：耗费差异的计算与二因素分析法相同。不同的是将能量差异进一步分为两部分：一部分是实际工时未达到生产能量而形成的闲置能量差异；另一部分是实际工时脱离标准工时而形成的效率差异。公式如下：
固定制造费用闲置能量差异=固定制造费用预算-实际工时×固定制造费用标准分配率
=（生产能量-实际工时）×固定制造费用标准分配率
固定制造费用效率差异
=实际工时×固定制造费用标准分配率-实际产量标准工时×固定制造费用标准分配率
=（实际工时-实际产量标准工时）×固定制造费用标准分配率
固定制造费用闲置能量差异=（1000-890）×1.5=110×1.5=165元
固定制造费用效率差异=（890-400）×1.5=90×1.5=135元
三、结论
“定两头、求中间”标准成本差异分析方法与传统方法比较，只利用一套通用公式即可解决所有成本项目的标准成本差异分析问题，简单、有效，最重要的是这种方法的公式好理解，易记忆，为广大财务成本管理学习者提供了最简单的方法，保证解题的正确性和解题速度。
统计学差异分析篇12
差异化教学策略是一种先进的教学模式，为我们解决自动控制课程设计教学实践中出现的上述问题提供了有力帮助。美国著名教育学家汤姆林森指出，“差异教学方式将学生的个体差异视为教学的组成要素，教师根据学生的准备水平、学习兴趣和学习风格设计教学内容，以适应学生之间的个别差异，从而最终促进每个学生的成长与进步”。差异教学以学生个体为中心，强调人的自主性、整体性和独特性，与我国传统的因材施教教学思想有相通之处。针对自动控制课程设计教学中的问题，我们借鉴差异化教学思想，提出一种基于差异化教学策略的自动控制课程设计新模式。该模式不但使得课程设计任务和内容具有层次化差异化，满足学生个体差异发展的需要，提高学生参与课程设计的积极性和主动性;并且，结合课程设计本身的特点，我们对差异化教学策略进行拓展，采用差异化的实验对象和多样化的课程设计手段，提高学生课程设计中的独立性，增强学生理论联系实际的能力。
1.2课程设计任务的差异化
在差异化教学策略的指导下，课程设计的具体任务和教学内容应该体现出明显的层次性，从而满足不同能力学生学习的需求。因此，我们把课程设计实验内容分为如下三个层次。(1)基础型实验—主要包括实验装置的机理建模、基于实验曲线的辨识建模、装置物理模拟和控制系统构建等;(2)综合型实验—是课程设计的主要工作，该部分内容包括Matlab控制系统工具箱的使用、PID控制器的设计、控制器参数变化与根轨迹的关系、串联校正技术、控制系统的能控能观性分析和状态反馈控制器的设计等;(3)提高型实验—其目的在于提高学生对自动控制系统的综合研究能力，包括最小拍控制器设计、纯滞后系统构建与控制和基于观测器的状态反馈控制等。
1.3课程设计实验对象的差异化
(1)不同的实验装置—在有限的实验室装置中，为每组学生随机指定不同的双容水箱装置，不同装置的物理参数有一定差别，必然会带来不同的被控对象数学模型。(2)不同的装置参数—在同一套实验装置，为每组学生设置不同的水箱出口挡板阀开度，从而使得每组学生测试得到不同的实验对象数学模型。(3)不同的装置工作点—要求学生设置不同的工作点，双容水箱系统本身为非线性系统，选择不同的工作点会导致不同的近似线性模型。虽然所有学生均针对双容水箱实验装置建立二阶被控系统作为实验对象，但是以上三种措施使得学生面临不同参数的二阶实验对象，做到实验对象相似而不相同。因此从根本上避免了设计方案和实验结果的雷同性，可以有效促进学生独立自主创造性的开展课程设计工作。
1.4课程设计实验手段的多样化
针对学生无法有效联系控制理论与工程实际的问题，采用控制理论分析、数字仿真分析与实验测试验证多种不同实验手段相融合的课程设计模式，学生课程设计过程中做出的每条实验曲线，教师都要求其应用控制理论进行解释分析，同时通过Matlab控制系统工具箱进行仿真对照。教师在课程设计中学生发现问题时不应直接解答，而是有意识引导学生结合理论概念进行思考分析，进一步利用Matlab仿真平台验证想法，并在模拟实验箱上进行测试，从而真正独立自主的发现问题、分析问题和解决问题。最后教师针对学生的问题，帮助其总结归纳分析，提炼使用控制理论分析解决实际控制问题的思路和步骤。
1.5课程设计考核方式的综合化
自动控制课程设计的考核，不但要测评学生的最终实验报告，更重要的是要考查学生的课程设计过程和平时表现。因此课程设计成绩评定过程中采用综合化考核方式，平时表现、成果检查与总结报告按照一定比例(如3:4:3)构成课程设计成绩。
