科學計數法的性質范文

導語：如何才能寫好一篇科學計數法的性質，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

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摘 要：數學是中職學校的一門重要基礎課，但現在的中職學生大多數通過免試入學，學生的學習基礎薄弱，邏輯思維較差，如何學好數學這門課，已經成為教師們非常頭疼的一個問題。本文通過實踐研究，基于對現在中職學生的了解，介紹在實踐教學中能激發中職學生學好數學課的一些有效措施。

關鍵詞：中職；數學；教學；興趣

中圖分類號：G712 文獻標識碼：A 文章編號：1005-1422（2014）03-0070-02

一、 教學背景

1.數學課程的介紹

數學專業是我校牧醫專業一年級必修的基礎課，學好數學是學好其他專業課的前提，對學生以后的發展也會產生重要的影響。

2.學期初學生對數學課的興趣及看法

筆者在學期初對學校牧醫專業的92位學生以不記名調查的方式做了對數學課的興趣及看法的調查，數據見表1、2。

表1 學生對數學課的興趣情況

興趣程度很感興趣一般不感興趣抗拒學習

人數0113744

表2 學生對數學課難易程度的看法

難易程度很難難一般簡單

人數503660

通過學期初對學生的調查，筆者了解到：大多數學生對這門課的總體看法是：內容難、不感興趣，有部分學生甚至是厭倦學習。很多學生說以前讀初中的時候最怕的就是數學，現在一看到數學就頭疼。面對這樣的一個學習氛圍，如何上好數學課，如何激發學生學習數學的興趣，是值得教師深思的問題。

二、如何激發學生學習數學課的興趣

1.學好數學是學好專業課的前提

讓學生知道學好數學課的重要性，許多學生說：“不知道為什么要學習數學，學了數學到底有什么用呢？”筆者在上課前問學生：“想不想當一位出色的獸醫？”學生會大聲地回答：“想！”筆者接著問學生：“想當一名出色的獸醫，要不要學好專業課？”學生會大聲說：“要。”接著筆者就把學生二年級需要學習的專業課要用到數學的課程給學生翻閱，告訴學生說：“許多學生都認為數學不重要，事實上以后的專業課有許多需要用到數學的地方，想學好專業課，想做位出色的獸醫就必須先學好數學這門基礎課，以后的學習和工作才能更加出色。”

2.為提升學歷做準備

當今社會的現在，學生中職畢業后在事業上想要更好的發展，必須提高自身學歷，所以學好數學對提高自身學歷有很大的幫助。

3.消除學生對數學的恐懼心理，樹立學好數學的自信心

許多學生在初中的時候數學成績不理想，所以很多學生一看見數學就產生畏懼心理，覺得數學很難，自己肯定學不會。針對這種情況，筆者課前問學生：“大家認為自己能學好數學嗎？”許多學生都會回答：“不能！”于是筆者在課前準備了道很簡單的數學題：a>b，且b>c，讓學生比較a和c的大小。基本上所有的學生都能判斷出a>c。然后筆者就告訴學生：“這屬于我們這學期要學習的數學內容，還沒講課之前你們都會了，為什么還說自己肯定學不會呢？”然后分析學生以往數學學不好的原因：許多學生是學習的時候有了抗拒心理，或沒有用心去學習或者以前的數學課課堂教學枯燥無味等原因造成的，而非智力方面的因素，然后再用一些勵志故事激發學生學好數學的自信心。

4.增進師生間的感情

許多學生在學習中常會因為喜歡一位教師而喜歡該教師教的課程，所以培養師生間的感情非常重要。要當個學生喜歡的教師，首先要尊重學生，愛護學生，了解學生，能與時俱進，課堂上適當講點學生感興趣、愛聽的東西拉近師生間的距離。記住每位學生的名字，讓學生感覺到教師重視他、尊重他。許多學生在過去的學習中因為成績一般，基本很少受到教師的關注，現在有教師關注自己，就會覺得很開心，從而也喜歡這么重視自己的教師，繼而喜歡該教師的課。課后有機會也有必要多與學生交談，了解學生的學習情況，及時幫助學生克服困難，提高學習興趣。

?教學教法?激發中職學生學習數學課興趣的體會

三、授課中如何激發學生的學習興趣

1.根據具體專業，簡化教材

現在所采用的教材為大眾化的教材，而里面的內容牧醫專業不一定以后都得用到，所以根據具體專業簡化教材是有必要的。因為現在的中職學生基礎薄弱，學太多東西的話消化不了，學習的積極性及興趣也會降低。如果學校條件允許，編寫適合本學校牧醫專業的校本教材效果會更好。

2.利用有趣的多媒體課件導入新課

在講課前，利用現在先進的科技水平，制作學生感興趣的多媒體課件，當學生一看到屏幕上面出現有趣的動漫畫面的時候，課堂氣氛馬上就活了起來，這為整堂課的學習做好準備。

3.注重與學生的互動

課堂上必須注重與學生互動，經常提問學生，經常讓學生做課堂習題，并且舉行課堂知識小競賽，這些都能激發學生的學習興趣。而對聽不懂的學生要及時輔導，或安排已經懂的學生課后對不懂的學生進行輔導。只有學生學會了，才有興趣去學習。

4.講授課內容與專業知識及實際生活相結合

在授課的過程中為了讓學生明白數學的重要性及增加學習的趣味性，課堂練習及課后練習可以與專業知識及實際生活結合起來。例如：在學習指數函數的時候可以出應用題：“服用某種感冒藥，每次服用的藥物含量為a，隨時間 t的變化，體內的藥物含量為f（t）=0.57'ta（其中t以小時為單位）。問服藥4小時后，體內藥物的含量為多少？8小時后，體內藥物的含量為多少？”這樣的應用題既可以幫助學生理解掌握本次課的知識，也與生活實際及和以后的專業課《藥理學》聯系起來，既提高學習的趣味性，也讓學生明白學習數學的重要性。

5.進行教學測評，及時檢測學生的學習效果

數學課對學生來講比較難，所以每隔一段實際進行教學測評很有必要。一是可以了解學生的掌握情況，對學生薄弱的環節加強指導，二是對于個別成績不理解的學生也可以及時跟進。讓原先沒學會的學會，原先會的學生有機會表現，這將大大激發學生的學習興趣。

四、教學結果

學期結束前對學生對數學課的興趣及看法再一次進行調查，結果如下（表3，表4）：

表3 學生對數學課的興趣情況

興趣程度很感興趣一般不感興趣抗拒學習

人數464060

表4 學生對數學課難易程度的看法

難易程度很難難一般簡單

人數6294710

通過以上調查，可以看出，學生對本門課的學習興趣已經提高了很多。所以中職學生雖然基礎薄弱，學習主動性不強，但通過科任教師的引導，改變教學方式，提高課堂質量，可以激發學生學習數學的興趣。

參考文獻：

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【關鍵詞】組件對象模型；COM；組件開發技術；可重用性

中國分類號：TP311.1 文獻標識碼：A

1、引言

在軟件行業蓬勃發展的今天，不同軟件之間相互利用是一個常見的事情[1]。軟件之間或軟件內部的相互利用常常會涉及到組件的重用。組件對象模型（COM）的最秒之處是很容易對某些代碼實現一次編寫和多處應用[2]。重用性是指當一個程序單元能夠對其他的程序單元提供功能服務時，盡可能地重用原先程序單元的代碼。組件對象模型的可重用性是指一個組件對象如何重用已有的組件對象的功能，而不是重復實現老的功能服務[3]。組件對象模型的可重用性是任何對象模型的實現目標，尤其是對于大型的軟件系統，可重用性是非常重要的。但是，對于高職軟件技術專業的學生來說，組件對象模型（COM）的可重用性與面向對象編程語言中的重用性在實現過程不同，較難掌握。

像我們很熟悉的面向對象編程語言如C++，它的重用性位于源代碼一級，它是通過繼承來實現重用，一個類繼承于另一個類，實現父類功能的重用。繼承可以使已經存在的類無須修改就可以適應新應用，繼承是比過程重用規模更廣的重用，是已經定義的良好的類的重用[4]。但對于組件對象模型的可重用性則情形有所不同，因為組件對象模型是建立在二進制代碼基礎上的標準，所以其可重用性也必然建立于二進制代碼一級。按照組件對象模型的標準，實現這種可重用性有兩條途徑：包容或者聚合，這是組件對象模型兩種重用模型[3]。

包容和聚合的重用思路基本一致，只是在實現方法上有所不同。包容是外部組件的接口直接包含內部組件接口的指針，它將使用內部組件的接口來實現它自己的接口。聚合就是直接將內部組件的接口直接暴露給客戶，而客戶并不知道這是內部組件的接口，始終認為這是外部組件的接口，客戶直接通過外部接口使用內部組件對應的功能[5]。在教學過程中發現，對于組件對象模型（COM）的可重用性的現，有程序設計經驗的學生來說比較容易，但是對于那些沒有經驗的初學者來說，難度卻不小。本文從軟件技術專業初學者的角度，闡述了組件開發中二種可重用模型的實現方法。

2、用包容模型實現學生組件的重用

假定我們現在已經實現了一個COM學生對象，它實現了學生管理的功能。它的接口定義如下：

由于更新，我們實現了一個新的COM學生對象，它既要實現新的接口，也要實現學生管理功能的接口，而新對象的學生管理功能與老對象學生管理功能基本一致。因此我們在實現新對象的過程中考慮到可以重用老對象的功能。雖然接口對象的是采用面向對象語言來進行定義的，但是重用的方法上卻不能采用類的繼承來實現功能的重用的。應該采用組件對象的重用模型來進行重用。對于包容模型的重用。我們應該要明白，老對象的創建和釋放都是在新對象的內部進行的，而客戶所看到的只是新對象暴露出來的接口，因此客戶并感覺不到老對象的存在。對于包容模型的實現，老對象并不要求進行什么特殊處理，只有新對象要進行包容老對象的特殊處理。實際上新對象是老對象的客戶，負責老對象的創建、調用和釋放工作。新對象實現包容的關鍵代碼如下：

在Init成員函數中，新對象調用API函數創建了老對象，只要創建成功，數據成員m_pStudentInner記錄了老對象的IStudent接口指針。新對象實際上通過指針調用老對象相應的成員函數。

3、用聚合模型實現學生組件的重用

如果我們采用聚合實現對象的重用。首先，對于老對象就與包容模型重用實現有所不同。要實現聚合模型重用，老對象就必須要適應能在被聚合的情況下進行一些特殊的處理。所謂特殊的處理也就是當客戶向老對象請求IUnknown接口時，它必須能把控制權交給新對象，由新對象來決定客戶程序的請求結果。在實現過程中也就是由委托IUnknown和非委托IUnknown來實現聚合情況下的特殊處理。能夠適應在被聚合的情況下進行特殊處理的老對象的委托IUnknown和非委托IUnknown定義如下：

在Init成員函數中，對于創建老對象的API函數，我們要注意它的第二個參數。一般我們可以根據第二個參數的值，來確定它們是使用什么樣的對象重用模型。當第二個參數是指向新對象的IUnknown指針時，說明它是采用聚合模型來實現組件的重用；當第二個參數是為NULL時，說明它是采用包容模型來實現組件的重用。在對象的重用過程中，我們可以在一個對象中同時混合使用包容模型和聚合模型。

4、結束語

以上這些，都是我在授課過程中的一些心得和體會，可能比較膚淺，但是從軟件技術專業初學者的角度來看，是很有必要的。如何讓一名軟件技術專業初學者盡快擺脫日常的思維定式，更加透徹地理解和掌握組件對象模型（COM）程序設計中的基本思想，以及更加深刻的領會組件對象模型（COM）程序設計的精髓，是組件開發技術這門專業課程在講授過程中，應該時刻關注的問題。希望這篇文章能在這方面能起到一點借鑒作用。

參考文獻：

[1] 沈樹茂.COM組件技術的應用[J].電腦知識與技術，2010（6-3）：1718-1719

[2] 邱仲潘譯. COM與COM+從入門到精通[M].北京：電子工業出版社；2000

[3] 潘愛民.COM原理與應用[M].北京：清華大學出版社；2008

[4] 錢能.C++程序設計（第二版）[M].北京：清華大學出版社；2009

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【關鍵詞】小學數學課程教學模式；集中顯性教學；問題研究

? 【中圖分類號】G623.5

一. 小學數學課程集中顯性教學的意義

小學生處于人生學習的第一步，有著無與倫比的創造性和邏輯思維能力，此時的學生世界觀還沒有集中性的生成，對于自然萬物有著出于自己最本身的領悟，對于數學的抽象性概念也有著自己獨特的思維，但是出于學生自身的主觀思維很難保障是有效和正確的，簡單來說，就是學生根據自己探索和思考產生的知識概念不一定是正確的，很容易引導學生形成錯誤的邏輯思維，廣義上來講的數學集中化的概念是本質自然的，是抽象富于變幻的，沒有絕對的數學方程式是真理，所需要的是特定場合環境靜下所形成的數學概念，由于數學是根據人們在勞動生活經驗中不斷地總結出來的，所以數學有著最為特殊化的符號元素也就是學術上所謂的集中顯性，也就是在線性一次漸變到二次等階轉換中，數學所具有的波動二重性，本質是一樣的，只是在形式上表現是不同的。同樣對于學生的集中顯性教育也是如此，學生就像是不同集合內部的一個個的組成元素，集合匯聚著學生自身獨有的特質，彼此集合間所形成的差異性映射反映出學生間的變化函數關系，一一對應，從而發現整體學生所具有的學習特點，思維邏輯習慣，依據彼此間所形成獨立對應的關系，找出適合于學生自身提高的教學方式，形成所謂的獨立化的集中顯性教學模式。

二、數學教育中獨立顯性教學所具有的特點

在小學教學的過程中，獨立化的集中顯性教學不僅是依據數學的辯證關系所形成的一種獨立化的數學教學模式，同樣還是依據于小學數學的課堂組織結構所形成的差異化的教學組織結構模式，特定數學課堂教育時間段的數學教學中，整體的班集體的時間分層就是一個特定的組織的結構，只是相對于獨立集體而相對形成的時間組織結構，在觀念上存在，在現實中彼此獨立分開。依據此教學觀念構造出來的獨立化的數學教育模式首先要顛覆傳統的垂直化數學教育模式，不僅是課堂上師生的多向頻繁的學習互動，更多的是依據學生的數學接受能力的引致主線所具備的多次元組織教學，如何理解這種多次元的組織結構教學呢，首先就是此類教學模式的課堂開放性和學生的獨立性，傳統化的數學教育所具備的特點都是理論結合于實踐，針對數學課本上所具有的例題進行集中化的講解，而此類型的數學教學模式不是對于學生進行集中化的引導性教學要培養的是學生自身所具備的獨立思考能力，針對課本上數學概念的提出老師引導學生進行獨立的思考，形成學生腦海中最直觀的知識概念的主觀反映，根據老師直接性的知識引導使學生達到正確的知識認知。同時在小學數學的課堂知識的教育過程中集中化的邏輯思維形成還是有賴于老師培養學生的獨立思考的能力，依據數學學習中每個點滴問題的積累使學生樹立正確的數學的邏輯思維概念進而形成正確的邏輯思維習慣。班級的組織結構只是集合概念中的獨立形象概念，依據學生元素中彼此獨立的映射，促進學生學習能力的提高和正確數學素養及價值觀的形成才是此種教學模式的真諦所在。

三、集中顯性教學班級體教學機制的塑造

教育最本身的目的是教書育人，促進學生價值觀的形成和學生自身素質的提高，要想依據于獨立的小學數學教學方式塑造正確的班級教育形態機制不僅要依賴于學生興趣的培養還依賴于老師自身教學思路的轉變和自身的教學素質的提高；在小學數學課堂的實際構架中，作為知識傳承的實際運用；在數學場景的搭配協調上意識理念進行集中與分化，將數字與抽象概念傳承的美感全面的表現出來，把場景事物進行原則上的分化，將教學課堂的表現手法協調，對數學形態進行集中性的刻畫，將數學概念形態搭配與精神傳承集中表達出來，使得的數學概念景象資源集中的展現出來。在數學教學的構架體系方面要把理念與意識形態進行集中性的刻畫還要將其有機的結合起來，將文化理念與教育精神理念進行融和，根據數學形態的需求規劃出具體性的文化體現方式，在文化展示形態的塑造過程中和諧化的自然理念更是融入其中，在不同場景的描述上教學背景的表達形式與數學文化的展現總是高度的契合，使得學生能夠切實感受到數學的魅力，激發學生對于數學學習的興趣。依據學生們的夢想的特點采取個性化的教育方式，通^對每個孩子成長過程中價值觀念的總結和優化，找出各個孩子的夢想取向的具體方面，對孩子自我夢想的樹立加以深化指導，給出具體的發展前景，充分激發孩子為夢想奮斗的動力。同時依據優化的課堂的組織結構，具體分析出同班級孩子們夢想樹立的共同點，找出實際的聯系，確定班級夢想發展的方向，以此讓孩子們緊密的團結在一起，共同提高數學的綜合素養。

四、結語

依據小學生在數學學習中的具體特點集中的對學生的學習特點進行深入的分析，依據學生的自身學習狀態制定可發展的數學教學策略進行集中顯性的教學，教師依據數學所彰顯的數字魅力，文化魅力，邏輯思維魅力，促進學生形成正確的數學邏輯概念，提高學生數學學習的熱情。

【參考文獻】

[1]（美）羅伯特?索拉索編，朱瀅，陳仁之等譯.21世紀的心理科學與腦科學[M].北京大學出版社， 2002

[2]劉電芝主編.小學生現代素質的探索與培育研究[M]. 重慶出版社，2001

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關鍵詞：課程內容 走進生活 情感 興趣

職業學校藝術設計專業教學，往往只注重計算機軟件操作的技能。然而，相關設計創意課程又不如軟件操作課程那樣能快速地使學生獲得某種實際技能，導致學生逐漸失去了學習動力和興趣。但此類設計課程又處于專業課程體系中的主干地位，因此能否完成此類課程的教學任務成為本專業人才培養成敗的關鍵。筆者在實際教學中從“激發興趣”入手，著力探索課程教學改革。

一、課程內容應引導學生走進現實生活

1.課程內容應關注生活

課程內容過于“依賴教材”和過于“放任自流”都是不合理的做法，設計課程的課堂教學應采用適當的方式和手段激發學生興趣，這就要求課程內容要走進生活。學生不關心和自己沒有過多聯系的企業文化，卻很注重自己生活中的個性化。在中職一年級的設計概論版式設計章節的教學中，引入校園內新開張的咖啡店門面為設計課題。首先通過對門面招牌設計的特點分析，將教材內容中關于版式設計的色彩搭配、各元素間的比例、字體選用等理論知識融入其中。然后布置階段作業，讓學生對該店面的設計發表自己的意見。作業上交情況良好，學生對店面的評價涉及范圍廣，不局限于對課堂所講授的形式美感設計的評價，還包括該招牌與周邊建筑的協調、與所售咖啡的味道聯系等等方面，這些方面恰恰是設計所需的前期調研準備工作。在作業講評時，教師稍加引導，學生就會深得體會。最后布置實際的設計任務，讓學生對該咖啡店的門面中的各元素進行改良設計，從而體會設計過程。整個教學過程學生參與度很高，始終以教材的理論知識框架為引導，既不會使學生產生迷惑的感覺，又能以學生所關注的事物為任務載體，從而達到了一定的教學目標。

2.課程內容從自我引入

一些社會實踐的訓練課題無法引起學生的興趣，原因在于社會的設計實踐項目專業性較強，如果企業的屬性又過于嚴肅，就會和學生產生很大的心理距離。所以我們選擇社會實踐設計課題時，應注重設計項目的屬性問題。在參與社會設計項目實踐之前，教師可以自行設計訓練課題項目。比如在CorelDraw課程的標志設計環節中，作業任務為自己設計一個能體現個人性格和形象的標志。平時學生會在自己的課本上簽上極富造型個性的名字，會在畫板或桌面上畫一些能表達自己心情的圖案，教師可以指導學生使這些圖案和文字更具形式美感，沒有人比自己更了解自己的性格和情緒了，加之學生很希望表達一個有個性的自己，這樣的課程作業就成為了學生施展表現自己的好機會。

二、課程內容應注重培養學生對專業的情感

培養學生對專業學習的長久興趣，單純依靠引用學生熟悉關注的教學案例和訓練課題是遠遠不夠的。只有使學生感悟到本專業的真正內涵，并意識到設計練習與自己情感的聯系，才能使專業學習的興趣長久穩定。因此，在設計創意課程教學中，教師引導學生在完成設計任務時要投入感情。比如在一次插圖設計訓練作業中，因為初次接觸，學生感覺無從下手，訓練任務無法開展。最后老師采取的辦法是將題目改成“送給親人的一幅畫”，確定了設計的情感題材，學生心中有了一個“情感述說”的對象，便開始了大膽的嘗試。然而，投入情感的意義不僅在于讓學生更好更快地進行作業訓練，還在于對設計創意深度的促進。設計創意的內容有了情感的支撐才富有生命力。基于以上兩點，課程內容的設置應當注重與學生的情感聯系，引導學生投入情感。

學校的藝術設計專業教學，在最后一個學期增加一個總結性的課程。該課程對前期完成若干個設計實踐項目進行總結，將中職三年學習過程中完成的所有設計作品進行匯總，編排成冊，為自己制作個人作品專集；選取個人最為優秀的作品打印制作展板，進行校園展覽。通過個人作品專集的設計制作，使學生感悟自己成長的點點滴滴，以及用情感來總結三年來的得失。從專業教學角度來講，個人作品專集的設計制作旨在讓學生體會，設計學習在這三年中已經融入了自己的生活。個人作品專集將成為回憶校園生活的載體和情感寄托，從而升華為對設計專業的情感和尊重，為學生走上就業崗位做好精神準備，是學生繼續學習和不斷完善自我的動力。

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關鍵詞:設計色彩寫生;課題任務驅動;能力

從事高職藝術設計專業教學幾年來,發現許多藝術設計教師在設計色彩教學方面存在著很大的不足和缺陷,主要表現在設計色彩訓練形式單一,總是進行寫實色彩訓練,設計色彩訓練方法照搬普通美術院校的模式,訓練題材過于狹窄等方面。由于設計色彩課是專業基礎課程,如果色彩訓練方法不得當,直接影響到學生學習專業課程,應該引起藝術設計教師的重視。近幾年的高職高專以及本科藝術設計專業色彩教學都在傳統色彩寫生方式的基礎上嘗試引用一種新的色彩寫生方式――色彩歸納寫生。下面筆者將就這一課題的任務型訓練問題進行初步的探討。

一、色彩歸納寫生與傳統色彩寫生的區別與聯系

高職藝術設計專業是培養有設計“一技之長”的技術工人或從事設計工作的基層人員,而不是培養畫家和設計專家。這決定了作為藝術設計專業的專業基礎課程,設計色彩的學習與寫實色彩訓練有點明顯的區別,就理論層面而言,兩者有許多共同點,但就整體而言,設計色彩更傾向于在感性基礎上運用理性思維、逆向思維、發散思維來創造新的色彩表達意念、情趣以及效果。同時,作為設計色彩訓練,不必像寫實色彩那樣過分注重對客體的真實表現,而放棄多角度、多方位的觀察與多元化的表現。應著眼于以開拓學生的色彩創意能力為目標,在色彩表現方式上力求多樣化與原創性。

二、“任務型”教學法的含義

任務型教學(Task-based Language Teaching)是指教師通過引導學習者在課堂上完成任務來進行的教學。這是20世紀80年代興起的一種強調“在做中學”(learning by doing)的實踐教學方法,是交際教學法的發展,近年來,這種“用語言做事”(doing things with the language)的教學理論逐漸引入我國。在教學活動中,教師應當圍繞特定的交際和項目,設計出具體的、可操作的任務,學生通過表達、溝通、交涉、解釋、動手操作等各種活動形式來完成任務,以達到學習和掌握理論的目的。任務型教學法是吸收了以往多種教學法的優點而形成的,它和其它的教學法并不排斥。

三、“任務型”教學法在設計色彩教學中實施模式的構建

在設計色彩的教學中,筆者根據教學中的“明暗歸納”、“結構歸納”“平面歸納”三個任務。 結合學科特點,嘗試使用了“創設情境,任務呈現;教師指導,任務準備;分工實踐,任務完成;成果展示,任務反省與評價”教學模式。

(一)創設情境,任務呈現

將任務融于情境之中,不知不覺地將任務呈現出來,是任務型教學法的一個重要環節。“兩大部”、“三大面”、“五調子”是與寫實色彩非常相似的要求過程,要領是對物象豐富的明暗變化采用減法進行歸納。是第一個任務的重點、難點。因此,筆者通過對明暗色彩相關過程及其意義的介紹,明確第一個任務的知識目標。情感目標是通過每位同學的親手實踐學習、相互交流,學習畫法和表現手法等。

(二)教師指導,任務準備

在這一階段,教師應指導學生改變傳統的色彩寫生習慣,將色彩歸納學習當成是最重要的任務,讓學生明白要完成的任務是與我們的設計生活實際緊密聯系的真實任務;告知學生任務所涉及的知識點及意義等,從而有利于學生有目的地學習和操作;主動通過各種途徑獲取與完成任務有關的知識信息和學習材料。

(三)分工互動,任務完成

任務型教學法體現了“在做中學”、以用促學的教學思想。任務的執行應體現自主、合作與探究的學習理念。因此,筆者在教學實踐中,按“組間同質、組內異質”的原則,把學生按照色彩表現的現狀分成多個小組(每個小組一般不超過6人,本例為4人)。組內成員可以分別通過不同的表現手法表現屬于自己的那種表現效果。并在一起討論互相評價,以幫助繪畫者能最快捷的接受新知識,并主動用于繪畫的裝飾表現中。最后在教師的指導下對小組所表現的問題給予指點與交流。這樣,學生在完成任務的過程中學習到了相應的知識和技能,提高了獲取、處理和應用知識信息的能力。

筆者對學生的學習成果進行評價時,采用了學生自評、組間互評、教師評價相結合的方法,從而較為客觀地評價了學生完成任務的情況,使學生在學習的過程中體驗到成功的快樂。

為了培養這些能力,我們的設計色彩教學就需要注意采取多元化的教學方式,恰當的采用以學生為主體的“任務型教學”,可以促使他們的思維空間更加活躍,對于色彩的表現手法更加靈活,從而達到藝術設計專業基礎教學的培養目標。高職教育是終端教育,然而高職院校學習的知識僅是其人生奮斗的起跑線,有待于在今后的工作實踐中去充實提高,成為較高層次的設計專業人才,設計色彩教學就應注重知識的超前性。為學生奠定科學、合理、扎實、寬厚的設計色彩基礎,為以后學習專業課程打下堅實的基礎。

參考文獻:

[1]吳向陽,許燁鳴,王俊琪編著.《設計色彩歸納與表現》 遼寧科學技術出版社,2009年.

[2]趙云川.《色彩歸納寫生教程》 安佳遼寧美術出版社 ,2000年11月.

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[關鍵詞] 血液回收；控制性降壓；異體輸血；脊柱；外科；腦組織氧合；乳酸代謝

[中圖分類號] R331.1 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-0742（2015）05（c）-0005-03

[Abstract] Objective To investigate the value of autologous blood recovery combined with controlled hypotension technology in reducing allogeneic blood transfusion， and analyze its effect on brain tissue oxygenation and lactic acid metabolism in patients with spinal surgery. Methods 80 cases with spinal surgery admitted from January 2013 to December 2014 were randomly and equally divided into two groups， the observation group and the control group. The observation group were given autologous blood recovery combined with controlled hypotension， while the control group were given conventional autologous blood recovery. The intake and output of the two groups in peri-operation were compared. The hemoglobin （Hb）， cerebral oxygen consumption level [C（a-jv）O2]， cerebral oxygen extraction rate（CERO2）， arteriovenous blood lactic acid content （ADVL） before operation， immediately after and 24h after operation were counted and calculated and compared. The mean arterial pressure （MAP） after stable was also compared. Results The volume of blood loss， drainage and urine during operation between the groups showed no significant difference （P>0.05）， but the volume of allogeneic blood transfusion in the observation group was significantly less than that in the control group （P0.05）， but immediately after operation and 24h after operation， Hb in the observation group was significantly higher than that in the control group（P0.05）. But the CERO2 immediately after operation and 24h after operation in the observation group was significantly lower than that in the control group（P

[Key words] Blood recovery； Controlled hypotension； Allogeneic transfusion； Spine； Surgery； Brain tissue oxygenation； Lactic acid metabolism

脊柱外科手術多為大型手術，手術時間長、創傷大，且術中出血量極大，為保證安全，必須行有效的術中及術后補血[1]。但異體輸血可能導致溶血、異體免疫等并發癥，且可能存在血源不足的問題，故目前有研究推薦應用自體血液回收[2]，且指出聯合應用控制性降壓能夠更顯著地減少異體輸血量[3]。然而控制性降壓為非生理狀態，有可能導致重要臟器缺血，造成其它嚴重并發癥。為驗證兩種異體輸血方法聯用的安全性，該研究以腦組織氧合和乳酸代謝為例，進行對比分析，報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

納入符合上述要求患者80例，行隨機數字表法均分為兩組。觀察組40例，男女比例13：7，年齡33～71歲，平均（53.2±7.1）歲；對照組男女比例14：6，年齡36～73歲，平均（53.7±7.6）歲。

1.2 方法

患者均行脊柱后路減壓植骨內固定術治療，行氣管插管全麻，手術方案基本一致。對照組予常規自體血液回收；觀察組聯合應用自體血液回收及控制性降壓技術。

1.2.1 控制性降壓 術中予硝酸甘油（國藥準字H20057880，1 mL：5 mg）持續靜脈泵入，速度0.5～5 μg/（kg?min），使MAP逐漸、緩慢降低至基礎值的70%，期間根據生命體征調整給要速度，至主要操作結束后，立即停止給藥。

1.2.2 自體血液回收 血液回收機為國產自體-2000型，創口血液經管道通過濾網存儲至儲血器，管道配套連接抗凝藥滴管，持續提供肝素生理鹽水（2 500 U肝素：500 mL生理鹽水）。肝素生理鹽水與血液混合比例1：5。行清洗式血液回收，洗出后血液即刻回輸，儀器參數均為出廠設置。

1.3 納入標準

ASA Ⅰ～Ⅱ級，脊柱骨折，行外科手術治療者；術前實驗室檢查指標正常；未合并嚴重器質性疾病、血液系統疾病、內分泌系統疾病、心血管疾病等，符合手術指征；術中失血超過500 mL；知情同意；入院時間在2013年1月―2014年12月間。該研究已獲得院倫理委員會批準。

1.4 統計項目

①分別于術前、術后即刻、術后24 h行頸靜脈逆行穿刺、采集血液標本行血氣分析，檢測統計對象頸靜脈血氧分壓、頸靜脈血氧飽和度、頸靜脈球血乳酸含量；動脈穿刺，檢測統計對象動脈血氧分壓、動脈血氧飽和度、動脈血乳酸含量。參考Fick公式計算上述時刻腦動脈血氧含量、頸靜脈球血氧含量、腦氧耗[C（a-jv）O2]、腦氧攝取率（CERO2）、動靜脈血樣乳酸含量差（ADVL）；②統計圍術期出入量，包括失血量、引流量、異體輸血量、尿量；③統計術前、術后即刻、術后24 h血紅蛋白（Hb）水平；④統計術中持續性降壓穩定時平均動脈壓；⑤統計圍術期不良反應。

1.5 統計方法

應用SPSS 19.0統計學軟件處理數據，計量資料按均數±標準差（x±s）表示，行t檢驗。

2 結果

2.1 圍術期出入量對比

觀察組手術時間（4.0±0.8）h對比對照組（4.0±0.6）h，差異無統計學意義（P>0.05）。兩組圍術期除異體輸血量外，其它統計項目差異無統計學意義（P>0.05），見表1。

2.2 腦組織氧合和乳酸代謝對比

兩組C（a-jv）O2、ADVL在各時間點對比，差異無統計學意義（P>0.05），但觀察組術后即刻、術后24 h CERO2均明顯低于對照組，差異有統計學意義（P

2.3 圍術期Hb及MAP變化對比

觀察組術后即刻及術后24 h Hb明顯高于對照組，差異有統計學意義（P

2.4 圍術期不良反應對比

觀察組圍術期未出現不良反應，術后無嚴重并發癥；對照組數學期間出現過敏性發熱1例、蕁麻疹1例，對癥處理后均好轉，術后亦無嚴重并發癥。

3 討論

相較異體輸血，自體血液回收有顯著優勢，如可避免血源短缺、免疫相關并發癥等，故已得到全面普及，但實踐表明，即便行自體輸血，患者圍術期可能還需要補充異體血，這可能與集體應激、創傷等因素有關[4]，并提示還需通過其他策略進一步減少異體血輸注量。研究結果顯示，觀察組手術時間（4.0±0.8）h對比對照組（4.0±0.6）h，差異無統計學意義（P>0.05）。兩組圍術期除異體輸血量外，其它統計項目差異無統計學意義（P>0.05）。該例對照組僅行自體血液回收，圍術期消耗異體血（2.5±0.6）U，而觀察組在此基礎上聯合行控制性降壓技術，異體血消耗量下降至（0.6±0.2）U，可見控制性降壓有助于進一步減少異體輸血量。

然而控制性降壓狀態下，機體血流灌注異常下降，可能影響重要臟器新陳代謝，考慮到腦組織在人體內新城代謝率最高、對缺氧較為敏感[5]，該研究認為分析患者腦組織氧合和乳酸代謝可能有助于評價自體血液回收聯合控制性降壓對機體缺氧、缺血的影響，結果則顯示觀察組腦組織氧儲備良好，乳酸代謝亦無明顯變化。此結果較為合理，主要是因為本研究以頸靜脈球血氣參數、Fick公式計算腦組織氧合及乳酸代謝，而頸內靜脈球部血不包含頸外靜脈血，多來自大腦半球。

兩組C（a-jv）O2、ADVL在各時間點對比，差異無統計學意義（P>0.05），但觀察組術后即刻、術后24 h CERO2均明顯低于對照組，此差異有統計學意義（P

CERO2則與Hb差異無關，此指標僅與有氧代謝及腦血流量有關，因此能更清楚地反映患者腦氧代謝情況。觀察組在術后即刻及術后24 h該指標更低，這說明觀察組減少異體輸血的策略能夠減少腦神經細胞從動脈血氧中攝取氧，從而改善微循環，增加腦組織氧供，查本俊等人的亦得出了相似的結論[8]。對照組此指標術后上升，則表明腦氧代謝高，可能出現腦缺氧問題。本例術中及術后未出現明顯并發癥，則提示只要掌握輸血指征，保證紅細胞水平，無論是何種輸血方案，均有較高的安全性，這與其他研究結果類似[9-10]。

ADVL則反應無氧代謝程度，該指標越高，無氧代謝率越高。本研究結果指出兩種輸血方案下，患者ADVL并無明顯差異，說明聯合應用控制性降壓及自體血液回收，并不會導致腦組織無氧代謝增加。

由上述3指標的變化，能夠看出兩種減少異體輸血量的策略聯用，不僅能夠協同降低異體輸血量，還不會嚴重影響腦氧供需平衡。為明確兩種策略對機體循環的影響，本研究還直接檢測了患者的Hb及MAP變化，研究結果顯示，觀察組術后即刻及術后24 h Hb明顯高于對照組，差異有統計學意義（P

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一、環境統計數據質量控制的意義

近幾年來，科學技術飛越進步，生產力迅猛發展。伴隨著工業發展，環境問題日漸突顯，加強環境管理工作迫在眉睫。環境統計作為環境管理工作的一項基本制度，是各級環保部門科學決策和量化管理的重要基礎性工作，是實現環境管理現代化、科學化的基礎。它是我們了解全市環境污染及治理情況的一個重要途徑，也為政府和環境保護行政主管部門制訂環境保護和計劃、實施主要污染物排放總量控制、加強環境監督管理提供了必要的依據。最為基礎依據環境統計數據的準確性和及時性這兩項基本要求尤顯重要。其中，準確性的要求是第一位的，是統計工作的生命。它確定著統計資料是否有效和價值的高低，是衡量統計數據質量的根本標志。準確可靠的統計數據，便于決策和管理者正確地把握環境發展趨勢，客觀地剖析環境污染問題，從而作出科學的規劃和決策。因此，環境統計工作者必須以對本職工作高度負責的精神，以環境統計數據為對象，以消除環境統計數據的差錯為目標，千方百計搞準統計數據，達到強化環境統計數據質量控制的目的。

二、常見的統計數據質量問題及分析

1.數據虛假。這是最常見的環境統計數據質量問題，也是危害最為嚴重的數據質量問題，不實的數據比沒有數據危害更大。這類統計數據完全是虛構的杜撰的，毫無事實根據。造成環境統計數據虛假的因素多種多樣：有意虛報，瞞報統計數據資料，指標制定不嚴密，統計制度不完善，不配套等。這種過錯包括環境統計人員為某種目的的故意過錯，也包括過失過錯。

2.拼湊的數據。這種數據是把不同地點，不同條件，不同性質的數據在收集、加工、傳遞過程中，人為地拼湊成同一時間、地點、條件和性質下的同一數據。這種東拼西湊的數據，雖然分別有事實根據，但是從整體上看數據是不符合事實的，其性質與數據虛構相同。如，環境統計人員為了填報方便把兩臺鍋爐的數據簡單疊加，不考慮其煙囪距離、有效高度等因素，不進行加權處理。

3.指標數值背離指標原意。這是由于對指標的理解不準確，或者是因為指標含義模糊，指標計算的隨意性大等原因造成的數據質量問題，表現為收集整理的環境統計數據不是所要求的統計內容，數據與指標原意出現走樣，面目全非。如，環境統計人員對工藝過程了解不夠，使原煤和燃料煤之間，工藝過程和燃燒過程排放的二氧化硫之間的數據混淆不清。

4.數據的邏輯性錯誤。這是指統計資料的排列不合邏輯，各個數據、項目之間相互矛盾。如某企業報送的材料，燃煤量增加，煤的硫份不變，但燃燒過程產生的二氧化硫量卻減少，這就存在著矛盾，表明數據有邏輯性錯誤。

5.數據的非同一性。它是指同一個指標在不同時期的統計范圍、口徑、內容、方法、單位和價格上有差別而造成的數據的不可比性。如某電廠，第一季度報送的產品發電量以億度為單位，第二季度報送的產品發電量以萬度為單位，在“十一五”環境統計軟件系統中，對比過程由于單位識別不清，就會造成產品一項的指標突變。

6.數據不完整。這里指填報單位出現遺漏，所列項目的資料沒有搜集齊全，不符合統計資料完整性的要求。數據不完整，就不可能反映研究對象的全貌和正確認識現象總體特征，最終也就難以對現象變化的規律性做出明確的判斷，甚至會得出錯誤的結論。如企業填報的材料，由煙塵的產生量和去除量，卻沒有粉煤灰的產生量，這明顯是錯誤的，因為煙塵的去除過程必然會有粉煤灰的產生。

7.統計手段和統計分析落后。目前許多企業統計工作仍處于手工狀態，很原始！即使采用計算機也僅僅是減少工作量去做一些匯總、指標計算，并沒真正引用先進的計算機技術和網絡技術。所作的統計分析也局限于事后分析，即對統計數據進行單純的講解說明；不能利用網絡技術實行信息共享等方式進行事前分析和預測。換句話說，“統計預測”這一職能根本沒有發揮作用，缺乏對信息的收集、綜合和系統化。

此外，常見的統計數據問題還有計算錯誤、筆誤等。可見，統計數據質量問題既可能是來自于設計階段，也可能是來自于統計資料的整理階段。

三、統計數據質量控制方法

1.環境統計工作者本身應提高自身素質。環境統計人員不僅應掌握深厚環境監測和評價的相關知識，還要掌握統計法律及基本知識，具有豐富的實際工作經驗，并應跟上時代及時進行知識儲備及更新。因此，環境統計人員應該加強培訓工作，各環境保護部門應建立配套的培訓機制，對每一層次的環境統計崗位實施針對性的培訓，必要時應聘請有關專家學者授課，或到相關單位進行考察學習，做到取長補短。環境統計工作者本身也應該努力學習專業知識，鉆研業務，不斷提高環境統計業務素質和水平，杜絕因業務不熟悉而造成的數據質量問題。

2.加強對統計人員的職業道德培訓。目前，上級部門下達計劃和各類政績考核對環境統計數據干擾不可低估。有些地方，以是否完成計劃和各類數據的高低作為考核地方政績的依據，導致很多下級部門所報的環境統計數據受制約于計劃數，這并不是計劃部門的計劃多么精確合理，而是說明某些環境統計對象或環境統計部門受某種利益或壓力的驅動而使環境統計數據的質量得不到保障。當然，數據不真實、不準確的原因是多方面的，其中環境統計人員的思想道德對環境統計數據的影響是很大的。這就要求我們加強對統計人員的思想品德和職業道德教育，要求每一個統計工作者必須堅持實事求是的工作作風，認真對待每一個統計數據，如實地反映情況。

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關鍵詞：數據挖掘；頻繁項集；鏈表數組

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599　（2012）　19-0000-03

1 引言

數據挖掘是從大量的數據中，發掘出潛在有用的模式和信息的技術。當前主要的數據挖掘方法有關聯規則、分類和聚類。其中，關聯規則致力于發現數據中的頻繁模式，它最早由R.Agrawal等人針對購物籃問題提出，其目的是為了發現交易數據庫中不同商品間的聯系，以幫助商家進行商品目錄和貨架設計，科學安排進貨和庫存，實施交叉銷售。

最經典的頻繁項集挖掘算法是Apriori算法[1]。它首次采用了基于頻繁項集性質的自底向上的廣度優先逐層搜索迭代技術，即利用已知的頻繁k-項集推導出頻繁（k+1）-項集。Apriori算法有三個主要步驟：（1）用頻繁（k-1）-項集進行自連接來產生候選k-項集。（2）用Apriori性質進行對候選k-項集進行剪枝操作。（3）掃描數據庫得到候選項集支持度。由上述分析可知，Apriori算法需要多次掃描數據庫，I/O開銷較大。另外，子集計算、共同前綴項集計算等也極大增加了算法的開銷。為提高Apriori算法的效率，先后出現了許多基于Apriori的改進算法。文獻[2]提出DHP算法，它利用哈希技術壓縮候選項集集合Ck，同時也縮減了數據庫的大小，降低I/O開銷。此算法缺點在于哈希表會增加算法的內存開銷，而且實現起來也較為麻煩。文獻[3]提出Partition算法，它采用劃分技術成功解決內存不足的問題，具有較好的可擴展性。然而，Partition算法可能產生大量虛假的候選項集。文獻[4]提出選樣技術，在給定數據的一個子集中挖掘頻繁模式。Sampling算法簡單并減少了I/O代價，但其產生的結果不精確，即存在所謂的數據扭曲。文獻[5]提出DIC算法，它放松了產生候選項集和計數的嚴格界限，采用動態模式計數法以減少數據庫的掃描次數，具有較好效率。

盡管有如上所述的諸多改進方法，但時間效率還不盡理想，為更進一步提高算法性能，提出一種基于Apriori的改進型算法FAA（Fast　Apriori　Algorithm）。FAA算法通過構造鏈表數組來快速產生頻繁2-項集并減少數據庫的掃描次數，優化對項集計數操作；改進連接策略來簡化連接算法復雜度。

2 FAA算法思想

2.1 鏈表數組定義及生成算法。鏈表數組定義：數組為n個指針的一維數組P[n]，對應數據庫中的頻繁項I1，I2，…，In，對應數組長度n為數據庫中頻繁項的數量。結點為事務結點，分為事務域、計數域和指針域。事務域是以頻繁項為后綴的事務編碼。計數域是該事務編碼的數量，指針域是指向下一結點的指針。

編碼方法：設數據庫中有n個頻繁項I1，I2，…，In。事務t的編碼就是長度為n的0、1位串。在t中出現的項，其相應位置用1表示，否則填0。例如，有四個頻繁項a，b，c，d。那么，一個包含a和c的事務就被映射為1010。

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正文

現代經濟正步入以世界統一市場為標志的世界經濟一體化軌道，企業的成敗，取決于信息獲取、識別、處理、轉換、傳遞的準確性、效率與速度。因此，信息在企業經營管理中的重要作用也將愈來愈顯著。隨著我國改革開放，確立市場經濟體制，和加入WTO，企業要能在國際國內激烈的市場競爭中求得生存與此同時發展，一個重要的條件就是——必須要有一個健全的高效的信息系統，以滿足企業經營管理決策所需的各種內外信息。因此，作為提供信息的企業統計必將在其中扮演重要角色，發揮重要作用。特別是對我們***系統來說，隨著“大企業、大市場、大品牌”的形成，以行政區劃為單一的卷煙市場割據將很快被打破，搬掉門檻推倒墻是大勢所趨。再下一步就有可能是***專賣法的取消，所有這些都告訴我們，***行業也將馬上面臨著國際國內激烈的市場競爭。想在這種激烈的競爭中生存發展，必須要有一支能夠為企業的決策和管理者提供準確數據的素質過硬的統計隊伍。

近年來，我國統計工作取得了比較顯著的成績。從總體上來看，我國現有的統計數據，基本上還是能夠反映客觀實際的。但是，隨著社會主義市場經濟的不斷發展，經濟結構復雜化，利益主體多元化，再加上體制轉化過程中經濟秩序混亂，人為干擾增多，因而搞準統計數據的難度也就日益增大，統計失實的潛在危險性也就日漸嚴重，并將逐步暴露。對此，我們必須要有清醒的認識，要始終不渝地把提高統計數據質量問題，擺到統計工作的首要位置，并采取綜合治理措施，切實抓緊抓好。下面就統計數據質量問題談談自己一些粗淺的看法。

一、統計數據質量控制的意義

企業統計的目的是為企業經營決策管理提供統計信息。在市場經濟條件下，企業經營決策極具風險性，風險產生于不確定性并由不確定性程度決定風險的大小，而不確定性又與信息的準確和及時程度直接相關，信息愈準確及時，不確定性愈低，反之，亦然。所以，準確性和及時性是對統計資料的兩項基本要求。其中，準確性的要求是第一位的，是統計工作的生命。它確定著統計資料是否有效和價值的高低，是衡量統計數據質量的根本標志。準確可靠的統計數據，便于決策和管理者正確地把握形勢，客觀地剖析問題，從而作出科學的決策。反之，有水分的、失實的統計數據，相互矛盾的統計數據，給決策者以錯誤的信號，將會誤導決策和調控，對企業的發展將會造成重大損失。因此，統計工作者必須以對本職工作高度負責的精神，以統計數據為對象，以消除統計數據的差錯為目標，千方百計搞準統計數據，達到強化統計數據質量控制的目的。

二、常見的統計數據質量問題及分析

（一）、數據虛假

這是最常見的統計數據質量問題，也是危害最為嚴重的數據質量問題。這類統計數據完全是虛構的杜撰的，毫無事實根據。造成統計數據虛假的因素多種多樣，比如，有意虛報，瞞報統計數據資料，指標制定不嚴密，統計制度不完善，不配套等。

（二）、拼湊的數據

這種數據是把不同地點，不同條件，不同性質的數據在收集、加工、傳遞過程中，人為地拼湊成同一時間、地點、條件和性質下的同一數據。這種東拼西湊的數據，雖然分別有事實根據，但是從整體上看數據是不符合事實的，其性質與數據虛構相同。

（三）、指標數值背離指標原意

這是由于對指標的理解不準確，或者是因為指標含義模糊，指標計算的隨意性大等原因造成的數據質量問題，表現為收集整理的統計數據不是所要求的統計內容，數據與指標原意出現走樣，面目全非。

（四）、數據的邏輯性錯誤

這是指統計資料的排列不合邏輯，各個數據、項目之間相互矛盾。例如，企業卷煙庫存商品中主要的組成部分是省產煙、省外煙、國外煙，如果企業報送的統計資料中，卷煙庫存商品總金額顯著下降，而省產煙庫存金額大幅度上升，省外煙和國外煙庫存金額只是持平或只有小幅度的下降，這就存在矛盾，表明數據有邏輯性錯誤。

（五）、數據的非同一性

它是指同一個指標在不同時期的統計范圍、口徑、內容、方法、單位和價格上有差別而造成的數據的不可比性。例如，2003年的統計資料中不含稅價在30元以上的卷煙為一類卷煙，而在2004年的統計資料中，不含稅價50元以上的卷煙為一類卷煙，如果在此基礎上來比較兩年的一類卷煙的銷售量，而得出一類卷煙銷售量大幅度下降的結論顯然是不合理的。

（六）、數據不完整

這里指調查單位出現遺漏，所列項目的資料沒有搜集齊全，不符合統計資料完整性的要求。數據不完整，就不可能反映研究對象的全貌和正確認識現象總體特征，最終也就難以對現象變化的規律性做出明確的判斷，甚至會得出錯誤的結論。

（七）、統計手段和統計分析落后

目前許多企業統計工作仍處于手工狀態，很原始！即使采用計算機也僅僅是減少工作量去做一些匯總、指標計算，并沒真正引用先進的計算機技術和網絡技術。所做的統計分析也局限于事后分析，即對統計數據進行單純的講解說明；不能利用網絡技術實行信息共享等方式進行事前分析和預測。換句話說，“統計預測”這一職能根本沒有發揮作用，缺乏對信息的收集、綜合和系統化。

此外，常見的統計數據問題還有計算錯誤、筆誤等。

可見，統計數據質量問題既可能是來自于設計階段，也可能是來自于統計資料的整理階段。

三、統計數據質量控制方法

（一）、統計數據質量控制的原則應當是全過程的、全員參加的、以預防為主的數據質量控制。

首先，統計數據質量控制要貫穿于統計工作的全過程。每進行一步，都要對已完成的工作進行檢查、對已發生的差錯及時進行糾正，做到層層把關，防止差錯流入下一個工作環節，以保證統計數據的質量。其次，參加統計數據質量管理和控制的人員應當是全面的。全體統計工作者都要樹立數據質量意識，各個主要的工作環節都要落實專人負責。統計數據質量的好壞，是許多工作和許多統計工作環節質量的綜合反映，牽涉到統計工作的所有部門和人員，因此，提高數據質量需要依靠所有統計工作者的共同努力，決不是單純靠某一個部門或少數人所能搞得好、抓得了的。只有人人關心數據質量，大家都對數據質量高度負責，產生優質的統計數據才有堅實的群眾基礎。因而，統計數據質量控制要求把差錯消滅在它的形成過程中，做到防檢結合，以防為主。這就要求有關人員在質量控制中具有超前意識，拋棄那種出現了統計數據問題才想辦法解決問題的被動的局面。

實行全員性的質量控制，就要把統計數據質量目標及其關鍵交給廣大統計工作者，落實到每個工作崗位，使每個崗位都有明確的工作質量標準，做到合理分工、職責明確，職責越明確，數據質量控制就越有保證。

（二）、統計設計階段的質量控制

統計設計是統計工作的首要環節，統計數據質量的好壞，首先決定于這個過程，它是提高統計數據質量的前提。如果設計過程的工作質量不好，就會給統計數據質量留下許多后遺癥。設計過程的質量控制需要抓好以下幾項工作：

1、正確規定統計數據質量標準。數據質量標準是指根據不同的統計目的對統計數據精度所提出的要求。滿足統計目的精度的統計數據就是準確的，高質量的統計數據。首先要作充分的調查，系統地收集市場和用戶對統計數據的反映和實際使用效果的情況；其次要分析研究過去統計數據的主要質量問題，找準統計數據質量控制的主攻方向；最后要進行反復論證，考慮到統計工作中實際能夠達到的水平。

2、合理設計統計指標體系及其計算方法。

統計指標設計得是否合理，也是影響統計數據質量的因素之一。采用統計報表搜集資料，首先要實行標準化管理，制定的指標要符合統計制度的規定，范圍要全，分組要準，指標涵義的解釋和計算方法要精確；其次要對統計報表的設計、頒發、填制、匯總的全過程實行全面質量管理。

（三）、資料整理鑒別階段的質量控制

統計資料整理鑒別階段出現的差錯是統計數據質量問題的重要方面。如果資料不準確，就會影響結論的正確。因此，要特別注意審查資料的可靠性和適用性，要弄清楚統計指標的口徑范圍、計算方法和時期時點。對于口徑不一致或不完整的資料，需要進行調整、補充；對于相互比較的資料，必須要注意有無可比性；一旦發現數據有嚴重的質量問題，應進行核實，避免有質量問題的資料進入匯總處理階段。總之，對搜集到的資料，經過鑒別推敲、核實審定、使之準確無誤，才能使統計數據的質量得到保證。

（四）、人為錯誤的質量控制

1、盡可能采用計算機處理統計資料，同時提高統計分析水平。

計算機作為當今社會不可缺少的高科技產物已滲透到我們生活、工作中的各個環節。運用計算機整理、匯總統計資料，速度快、效果好，其優越性是手工整理無可比擬的。現在國內大部分著名企業基本上實行網絡化、全球化，利用網絡資源了解世界先進行業信息，采用科學先進的統計分析方法和手段，進行橫向、縱向對比，找差距挖潛力，努力趕超世界先進企業。要能夠寫出有一定深度的統計分析預測報告，系統、全面、科學地去挖掘利用網絡資源和從市場取得的第一手資料，完善整個分析、預測手段方法和過程。但是，也應重視計算機處理數據的質量問題，提高計算機數據處理的關鍵在于提高錄入數據的可靠性。

2、統計工作者本身應提高自身素質。

統計人員沒有深厚的專業知識和豐富的實際工作經驗，沒有跟上時代及時進行知識更新，不善于統計調查獲取第一手資料，寫不出有一定深度關于本企業某一方面對決策層有參考價值的統計分析報告。因此，對統計人員應該加強培訓工作，企業內部應建立配套的培訓機制，對每一層次統計崗位實施針對性的培訓，必要時到企業外請有關專家學者授課，或到相關先進單位進行考察學習，做到取長補短。統計工作者本身也應該努力學習統計知識，鉆研業務，不斷提高統計業務素質和水平，杜絕因業務不熟悉而造成的數據質量問題。

3、加強對統計人員的職業道德培訓。

目前，上級部門下達計劃和各類政績考核對統計數據干擾不可低估。有些地方，以是否完成計劃和各類數據的高低作為考核地方政績的依據，導致很多下級部門所報的統計數據高于計劃數或持平，這并不是計劃部門的計劃多么精確合理，而是說明某些統計對象或統計部門受某種利益的驅動而使統計數據的質量得不到保障。當然，數據不真實、不準確的原因是多方面的，其中統計人員的思想道德對統計數據的影響是很大的。這就要求我們加強對統計人員的思想品德和職業道德教育，要求每一個統計工作者必須堅持實事求是的工作作風，認真對待每一個統計數據，如實地反映情況。

4、加大統計執法力度，保證源頭數據的準確性。

篇10

HuCY,HuLP.JChinIntegrMed.2009;7(1):7478.

ReceivedOctober9,2008;accptedDecember1,2008;publishedonlineJanuary15,2009.

Indexed/abstractedinandfulltextlinkoutatPubMed.JournaltitleinPubMed:ZhongXiYiJieHeXueBao.

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DOI:10.3736/jcim20090112OpenAccess

Howtoidentifystatisticaldata

ChunyanHU,LiangpingHU

ConsultingCenterofBiomedicalStatistics,AcademyofMilitaryMedicalSciences,Beijing100850,China

Keywords:statistics;medicine;dataanalysis,statistical

統計資料是統計分析的對象，正確識別統計資料是合理運用統計分析方法處理統計資料的首要前提；而科學完善的實驗設計又是獲得準確而又可靠統計資料的基本保證。

1何為統計資料

1.1數據不等于統計資料某研究者提交了如下內容。請問：它們是否叫統計資料？

6.55.16.13.93.57.72.11.99.67.97.67.84.66.16.42.87.62.54.68.14.86.95.12.06.46.04.58.08.08.66.44.96.46.84.73.47.71.22.80.52.63.26.57.63.55.75.42.37.42.74.26.46.97.26.76.54.07.31.14.92.52.91.93.61.42.54.42.5

它們不叫統計資料，因為這些數據代表什么含義并不清楚，數據的單位是什么不清楚，能派什么用場也不清楚，它們只能叫68個數據而已。

1.2僅有度量衡單位的數據仍不能稱為統計資料假定前面給出的68個數據的單位是ng/ml，是否可稱其為統計資料呢？仍然不可以！因為還缺少數據的名稱，即數據的專業含義是什么，必須交代清楚，對其進行分析和討論才能有的放矢，否則，只能是玩弄數字游戲。

1.3僅有變量名及其取值的數據仍不能稱為統計資料表1中有很多數據，其中的每一列都能被稱為統計資料嗎？

有些似乎可以，有些則不可以。因為有些列僅有變量名，其專業含義并不清楚，如“G”代表什么，其下方的“1”與“2”又分別代表什么，“X1”的含義可通過其下方的“男”、“女”得知其代表“性別”，但“X3～X13”的含義都不清楚，“X14”代表聯合用藥情況。

1.4有指標名稱又有度量衡單位的數據是否一定就可稱為統計資料假定前面給出的68個數據所代表的指標為神經元特異性烯醇化酶（neuronspecificenolase,NSE）的含量，其單位是ng/ml，此時，它們是否就能叫統計資料？若要求不高，基本上可以稱其為統計資料；若要求嚴格，還不能這樣稱呼。因為它們測自什么樣的受試者并不清楚！比如有的測自正常人，有的測自不同疾病患者，甚至有的測自動物。表1冠心病人與正常人多項指標的觀測結果

1.5統計資料應具備4個基本要素應當說，指標（或變量）名稱、度量衡單位和具體取值是統計資料的3個基本要素。僅有這些基本要素可能還達不到特定的研究目的，也就是說，統計資料還應包括實現特定研究目的所對應的特定條件。比如說，前面給出的68個數據是某年從某地區18～60歲全部正常成年人中隨機抽取的68人血液NSE酶的具體數值，而且，在獲得這些數據時，測定的時間、地點、方法、儀器設備和測定者等都相同。這樣條件下測得的NSE酶含量（ng/ml）所得的統計資料，運用適當的統計分析方法，才可以推測該年該地區18～60歲全部正常成年人血中NSE酶含量的（1－α）100%容許區間（醫學上習慣稱為正常值范圍）和NSE酶含量總體平均值的（1－α）100%置信區間（也有人稱為可信區間）。概括起來說，統計資料應具備4個要素：影響因素（測定條件）、有明確專業含義的指標名稱、度量衡單位和具體取值。由此可見，統計資料通常是復合型，一般至少含有2個變量，一個稱為影響因素，另一個稱為觀測指標及其取值。前面舉的例子中，影響因素是受試者類型，僅測定了正常人，隱含的另一個水平是除這里定義的正常人以外的其他人，要使兩組人具有較好的可比性，與其可形成對照的是某年從某地區18～60歲全部非正常成年人中隨機抽取的68人。下面的表2中，若給X5～X11加上相應的度量衡單位，就是一個比較正規且可達到一定研究目的的復合型統計資料。表2103例冠心病人與100例正常人多項指標的觀測結果

2統計資料的分類

2.1定性與定量資料任何一個有一定實用價值的統計資料通常都是復合型統計資料，即至少有兩類性質的資料，一類叫定性資料，另一類叫定量資料。通常影響因素是定性資料，而觀測結果是定量資料，但有時影響因素和觀測結果都可包含定性與定量兩類資料。

2.2資料類型的兩種劃分方法資料類型的劃分方法有傳統與現代兩種。現將這兩種劃分方法作一扼要介紹，并對其加以比較。

2.2.1資料類型的傳統劃分方法資料類型的傳統劃分方法是將資料分為計量資料、計數資料和等級資料3類。其定義如下。

計量資料：測定每個觀察單位某項指標量的大小，所得的資料稱為計量資料。例如測得正常成年男子身高（cm）、體質量（kg）、血紅蛋白（g/L）和總鐵結合力（μmol/L）等所得的資料。

計數資料：將觀測單位按某種屬性或類別分組計數，得到各組觀察單位數稱為計數資料。例如某單位全體員工按ABO血型系統劃分所得A型、B型、AB型、O型血的人數分別為1598、2032、641、1823人；又例如某小學1年級至6年級的學生人數分別為90、100、86、95、112、96人。

等級資料：將觀測單位按某種屬性的不同程度分組計數，得到各組觀察單位數稱為等級資料或半定量資料或有序資料。例如用某種治療方法醫治100名某病患者，最后清點治愈、顯效、好轉、無效和死亡的人數分別為10、30、40、15和5人；又例如某醫院檢測1029例患者，其中眼晶狀體混濁程度為+、++、+++的分別有494、296、239人。

2.2.2資料類型的現代劃分方法資料類型的現代劃分方法是將資料先粗分為定量資料和定性資料兩大類，然后，再將定量資料劃分為計量資料和計數資料兩小類；將定性資料劃分為名義資料和有序資料兩小類。其定義如下。

定量資料：測定每個觀察單位某項指標量的大小，所得的資料稱為定量資料。

計量資料：指標的取值可以帶度量衡單位，甚至可以帶小數（標志測量的精度）的定量資料，就叫計量資料。例如測得正常成年男子身高（cm）、體質量（kg）、血紅蛋白（g/L）和總鐵結合力（μmol/L）等所得的資料，它們首先是定量資料，進一步細分，它們還是計量資料。

計數資料：在定量資料中，若指標的取值可以帶度量衡單位，但不可以帶小數（只能取整數，通常為正整數）的定量資料，就叫計數資料。例如測得正常成年男子脈搏數（次/min）和引體向上的次數（次/min）。

定性資料：觀測每個觀察單位某項指標質的狀況，所得的資料稱為定性資料。

名義資料：在定性資料中，若指標質的不同狀況之間在本質上無數量大小或質量好壞之分或先后順序之分的定性資料，就叫名義資料。例如某單位全體員工按ABO血型系統（A型、B型、AB型、O型）來記錄每個人的情況所得的資料；又例如某市全體員工按職業（工人、農民、知識分子、軍人……）來記錄每個人的情況所得的資料。

有序資料：指標質的不同狀況（狀態個數≥3）之間在本質上有數量大小或質量好壞或有先后順序之分的定性資料，就叫有序資料。例如某病患者按治療后的療效（治愈、顯效、好轉、無效、死亡）來劃分所得的資料；又例如矽肺病患者按肺門密度級別（+、++、++

+）來劃分所得的資料。

若用一張表將資料類型的現代劃分方法表示出來，則一目了然。見表3。表3統計資料類型的現代劃分方法

2.2.3資料類型兩種劃分方法的比較資料類型的傳統劃分方法是從資料的收集方式角度來定義，也可以說是就“形式”而言；而資料類型的現代劃分方法是從資料的性質角度來定義，也可以說是就“本質”而言。

事實上，當人們看到一個記號“1”時，人們無法知道這個“1”究竟代表的是什么含義。因為它可以代表1個人的年齡為1天或1個月或1歲，可以代表某定量指標的一個具體取值，也可以代表某組個體中具有某種陽性反應的人數是1人（頻數為1），還可以代表受試者的一個特定性別（如用“1”代表男性，用“0”代表女性）。這說明僅從事物的表面看問題，很難準確地獲知事物的本質特征。要想準確地揭示統計資料的性質，只需給出資料所對應的指標名稱（變量名，通常隱含專業意義，若含義不明，應明確給出）和具體取值，而不必將調查對象分組后數出各組的調查單位數。例如在表3的前4行中，任何一行的任何一個數據或符號都應叫做其表頭上相應指標的具體取值，“25”是“年齡X1”的一個具體取值，“農民”是“職業X4”的一個具體取值，同理，“+”是“尿糖X7”的一個具體取值。對于資料類型的現代劃分方法而言，可以說出表3中任何一列的資料類型；而對于資料類型的傳統劃分方法而言，就不便說出表3中后4列的資料類型，它需要先分組，然后，用每個指標的所有不同標志及其對應組內的個體數兩部分結合在一起，才叫計數資料或等級資料。而在多變量回歸分析中，需要直接利用后4列資料，此時，資料類型的傳統劃分方法就顯得“心有余而力不足”了。

3誤判資料類型的案例

例1原文題目：美泰寧對睡眠作用的影響。原作者研究美泰寧對戊巴比妥鈉誘導的小鼠睡眠的影響，選用40只體質量相近的雄性小鼠，隨機分為溶劑對照組和3個劑量組，根據0、12.5、25.0和75.0mg/kg體質量，用蒸餾水配成所需濃度，每天灌胃。第7天灌胃15min后，各組動物按28mg/kg體質量腹腔注射戊巴比妥鈉，以小鼠翻正反射消失達1min以上作為入睡判斷標準，觀察腹腔注射戊巴比妥鈉25min內各組動物發生睡眠的動物數。經統計學處理，中、高劑量組與溶劑對照組比較，差異有統計學意義（P＜0.01）。見表4。表4美泰寧對閾下劑量戊巴比妥鈉誘導雄性小鼠睡眠發生率的影響

對差錯的辨析與釋疑統計資料常常分為定量資料和定性資料兩大類，所謂定量資料是指每個觀察單位用計量方法測量某項指標數值大小；而定性資料是指記錄每個觀察單位的某一方面的特征和性質。本資料觀察的是動物的入睡情況，原作者把每組入睡的每只動物記為1，不睡的動物記為0，這樣第一組有2個1，8個0，第2組有5個1，5個0，第1組和第2組各10個數據進行t檢驗，得t=1.406，P＜0.05（經驗算，就計算本身而言，原作者的計算結果是正確的）。但實際上這里的1并不代表真正的數值，它只是代表一種狀態，即入睡，而0則代表沒有入睡，因而本資料從性質上說應屬于定性資料。但原作者卻錯誤地將其判斷為定量資料，表的標題后括號內寫了x±s的形式，但實際上表中并沒有表示平均數和標準差的數據，反而誤導讀者該資料為定量資料。一般來說，t檢驗僅適于分析定量資料，用分析定量資料的方法去分析定性資料顯然是錯誤的。

正確判定統計資料屬于定量資料還是定性資料是選用統計分析方法的首要前提。本資料屬于定性資料，應根據分析目的，合理選用適合此類資料的分析方法如Fisher精確檢驗進行統計分析。

例2原文題目：小兒皮膚血管瘤雌、孕激素受體的研究。原作者意在探討雌激素受體（estrogenreceptor,ER）和孕激素受體（progesteronereceptor,PR）在血管瘤發生、發展中的意義。采用免疫組化方法對毛細血管瘤、混合型血管瘤、海綿狀血管瘤、淋巴管瘤及正常皮膚組織的ER和PR進行檢測。全部標本經10%福爾馬林固定，常規石蠟包埋。每例選一典型蠟塊，4～6μm切片，進行免疫組化染色，高倍鏡下每例腫瘤區內計數500個細胞，計數ER和PR陽性細胞百分率，統計方法用χ2檢驗。結果見表5。表5血管瘤和淋巴管瘤中ER和PR檢測結果

對差錯的辨析與釋疑正確判別統計資料的設計類型是合理選擇統計分析方法的重要前提。根據統計指標的性質，統計資料一般分為定量資料和定性資料兩大類。所謂定量資料，是指每個觀察單位（針對此資料，其觀察單位是病例標本）測得的指標是用具體的數值表示，其又細分為計量資料和計數資料；所謂定性資料，是指每個觀察單位測得的指標僅反映某一方面的性質，并不能用具體的數值表示，其又細分為名義資料和有序資料。對于本資料來說，測量細胞的結果是“陽性”或“陰性”，且一般認為帶有“率”的資料就是定性資料，似應判為定性資料。然而問題的關鍵在于，原作者的觀察單位并不是細胞本身，而是每一個病例標本。原作者關心的是4種疾病病例標本和一組正常人標本的ER和PR陽性細胞率之均值是否相同，從每一個病例標本中得到的是ER和PR陽性細胞率，是一具體的數值，因而應屬于定量資料。如果僅從資料的表面現象（有“率”）進行判斷，而不考慮每一個數值的實際含義，沒有從資料的本質上進行判斷，很容易判斷錯誤。

本資料的受試對象為病例標本，測量指標為“陽性細胞百分率”，因而應為定量資料，其涉及一個實驗因素，即樣品類別，有5個水平，即毛細血管瘤、混合型血管瘤、海綿狀血管瘤、淋巴管瘤和正常皮膚。對于百分率的定量指標，一般根據經驗，宜做平方根反正弦變換，使資料檢驗滿足正態性和方差齊性的前提條件后，按單因素五水平設計資料進行方差分析，如變量變換后仍不滿足前提條件，則用非參數檢驗。

例3有人對103例冠心病患者（G=1）和100例正常對照者（G=2）進行了多項指標的觀測，資料見表2。若以X5～X11為定量的結果變量，分別以“組別、性別、年齡、高血壓史、吸煙史、基因型”為影響因素，有人說此表中的資料類型為定性資料，也有人認為是定量資料。請問：此表中的統計資料究竟是什么資料［1］。

對差錯的辨析與釋疑將此表中的資料說成是定性資料或定量資料都不對，因為此表中有很多列，各列資料的性質不盡相同。若籠統地說，此表中的資料為混合型統計資料；具體地說，應根據各列變量、取值及其專業含義，區別對待。

第1列“編號”不屬于統計資料，僅起一個標識作用，若一定要問該變量的性質是什么，可叫它為“多值有序變量”。

第2列“組別（區分正常人和冠心病病人）”、第3列“性別”、第5列“是否有高血壓史”和第6列“是否抽煙”都是定性資料，其變量性質應叫做“二值名義變量”。

第7列～第13列都是“血脂指標”，它們都是定量資料，具體應叫做計量資料。

第14列和第15列分別是兩種“基因型”（通常有3種表現：－/－、－/+、+/+），它們都是定性資料，其變量性質應叫做“三值名義變量”。

第16列是“服藥情況”，其變量性質應叫做“多值名義變量”。

4小結

本文從正反兩個方面介紹了什么是統計資料、統計資料的分類以及統計資料識別中常犯的錯誤。按現代劃分方法來命名統計資料，有利于抓住問題的實質。科研設計的質量好壞和實施過程中的質量控制水平

的高低決定了所收集的統計資料是否準確、可靠；而正確識別各種研究問題中的統計資料類型，則是合理選用統計分析方法處理統計資料的關鍵環節。這是所有希望靠數據來說話的科研工作者不可小視的一個大問題！