[摘要]文章在分析我国本科统计学教材建设现状、存在问题的基础上，根据自己多年的教学和实践工作体会，对工商管理类专业统计学教材内容设置进行了新的探讨。在内容体系架构方面，提出把抽样推断的内容从数据分析方法中分离出来单列一章、数据分析部分各章以分析内容为依據进行命名，在内容设置上应突出实用，在方法介绍上应力求全面。
[关键词]工商管理专业；统计学；教材内容
[基金项目]西安邮电大学研究生教育教学改革项目（YJGK201924）；西安邮电大学2017年《统计学》教材建设项目资助
[作者简介]吴培乐（1965—），女，陕西渭南人，西安邮电大学经济与管理学院副教授，研究方向为统计学理论与方法；刘飞（1975—），男，陕西西安人，博士，西安邮电大学经济与管理学院副教授，研究方向为统计学和会计学。
[中图分类号]G642[文献标识码]A[文章编号]1674-9324（2020）43-0346-02[收稿日期]2020-03-19
一、我国统计学教材的建设现状及其分类
我国现有的统计教材分为两种类型：一是由全国统计教材编审委员会组织编写的教材系列。这类教材有很大权威性和影响力，是新中国成立后前期统计教材的代表，一直被沿用至今（以下称原有教材体系）。但随着社会经济的发展，这类借鉴原苏联统计体系编写的统计学教材已不能满足新时期的统计工作需求，其市场地位也出现了明显的下降趋势。二是借鉴西方国家统计学教材体系编写的具有新时代特征的统计学教材系列（以下称新教材体系）。
二、我国统计学教材体系与内容设置的主要问题
（一）原有教材体系的特点与不足
原有教材体系以统计总体为主线连接教材内容，各章内容均以统计总体为对象展开阐述，其不足主要有：（1）研究范围和概念界定狭窄。如原有教材体系将变量定义为“可变的数量标志”，即认为只有个体的数量特征才是变量，这一变量概念与新教材中“变量是说明现象特征的概念”相比范围要狭窄的多。（2）统计方法的数理基础介绍较少。现有教材体系中基本不介绍抽样分布及其理论，而是从逻辑分析的角度介绍每个抽样估计公式的结构和形成，不仅难以理解，而且难以达到会一通十的教学效果。
（二）新教材体系的特点与不足
新教材体系以数据为线条连接各章的内容，虽克服了原有教材体系的一些缺陷，但也存在不足之处。具体表现在：1.缺少统计指标的相关内容。统计指标不仅可以反映社会经济运行的状况、过程和结果，而且可用于对社会经济运行的结果进行比较、评估和考核。除此之外，统计中的有些分析方法也是按不同统计指标分别设置的，如果事先不对指标的概念和分类加以介绍，相关分析方法的学习就会出现困难。2.很多基础性的统计方法被删除。如平均发展水平的计算、由相对数和平均数计算平均数等内容在新教材体系中被删除，事实上这些计算方法在实际工作中经常遇到，而且有着特殊的计算思路和方式。
（三）两类教材共同存在的问题
1.抽样推断被归入数据分析部分。抽样推断包括抽样估计和假设检验两部分内容。其在统计学教材中的位置通常是在数据分布特征测定之后，动态数列或相关与回归分析之前，也即被穿插于数据分析方法之间，从而使读者误解为抽样推断是数据分析方法之一。
2.内容多而不精。随着市场需求的变化，统计学教材涉及的内容越来越多，但如果内容增加过多，或不适合本科教学，反而难以取得良好的教学效果。
三、统计学教材体系的重构
（一）构建原则
1.选择合适的主线连接各章内容
一般来说，连接一门教材内容体系的线条应能充分反映该学科的本质特征，并能把全部研究内容有机的连接起来。因此，其确定应从该学科的研究对象和学科性质入手。统计学作为一门研究数据的方法论科学，提供了数据处理各个阶段的一套方法，根据这一内容特点，统计学教材在内容安排上应按数据处理的不同环节为主线安排各章内容，即“数据搜集—收据整理—数据推断—数据分析与评价”等。
2.内容设置与研究对象的内涵界定相一致
任何一本教材都有自己特定的内涵界定与研究范畴。这些范畴所包含的基本概念与研究对象，是教材编写最基本的逻辑分析起点，也决定着教材内容设置的基本框架。因此，统计教材各章内容也应明确的分为品质数据和数值型数据两个部分。
3.章节命名有明确的指向性
在现有的统计学教材中，数据搜集、数据整理部分章节标题都有着明确的含义，主要是分析部分章节标题不太明确。现有统计教材的分析部分基本上是以方法名称作为各章的标题，如综合指标分析法、时间序列分析法、相关与回归分析、统计指数等。
（二）统计学教材体系的重构
根据以上分析，本文提出如下的本科统计学教材内容体系：
第一章导论。主要内容包括统计学的定义、统计学的分科、与其他学科的关系、基本概念、统计分析软件介绍等。
第二章统计数据的搜集。主要内容包括统计数据的计量与类型、统计数据搜集的方式与方法、调查方案的设计、调查数据的质量与要求，特别强调大数据搜集的有关问题。
第三章统计数据的整理。主要内容包括数据的预处理、品质数据的整理、数值型数据的整理、频数分布及其显示、数据整理的计算机操作。本章特别突出运用软件进行数据进行整理，并简要大数据整理的方法。
第四章统计数据的推断。主要内容包括抽样估计和假设检验，并强调在大数据时代推断方法的应用。
第五章数据基本特征分析。主要内容包括数据总量分析、数据对比关系分析、数据集中趋势分析、数据变异程度分析、数据分布状态分析、数据基本特征的显示。本章还将通过实例没演示数据特征测定的计算机操作。
第六章数据变化分析。主要内容包括数据变化分析概述、单一数据变化分析—时间序列分析、多数据综合变动分析—统计指数。
第七章数据相互关系分析。主要内容包括数据相互关系分析概述、品质数据相互关系分析—列联分析、品质与数值型数据相互关系分析—方差分析、数值型数据相互关系分析—相关与回归分析。
第八章数据综合评价与分析。主要内容包括数据综合评价概述、综合评价基本方法、综合评价案例分析。
（三）所构教材体系的特点
1.在体系构架上大胆创新
本体系在吸取两类统计学教材优点的基础上，对统计学教材体系进行了重构。其创新表现在三个方面，一是从广义的数据概念出发，分别介绍品质数据和数值型数据的整理和分析方法；二是把抽样推断的内容从数据分析方法中分离出来单列一章，明确了其数据准备的功能；三是数据分析部分各章以分析内容为依据进行命名，如数据基本特征分析、数据相互关系分析等，带有明确的指向性，便于数据分析方法的选用。
2.在内容设置上突出实用
统计学作为一门工具性的方法论学科内容设置必须实用，本体系在内容设置上充分考虑了这一要求。一是对各类数据处理方法的介绍注重对其操作步骤和实际应用的介绍。统计学涉及的数据处理方法很多，要使学生对每种方法都能清楚的掌握，且能选用的恰当，就必须重视对统计方法的操作过程和应用条件的介绍。二是把理论知识与计算机的应用紧密结合。
3.在方法介绍上力求全面
统计学中涉及很多数据处理方法。就分析方法而言，包括指标法、模型法和图形法三种。指标法是通过计算一系列反映总体数量特征的指标，对总体的数量特征作全面系统的描述；模型法是通过建立数学模型的形式，來分析现象或变量之间的依存关系，或对现象进行综合评价；图表法则是以统计图形和表格的形式分析表现数据的规律和特征的一种直观的方法。
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