多元統(tǒng)計(jì)學(xué)分析大全11篇

緒論：寫作既是個(gè)人情感的抒發(fā)，也是對(duì)學(xué)術(shù)真理的探索，歡迎閱讀由發(fā)表云整理的11篇多元統(tǒng)計(jì)學(xué)分析范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發(fā)。

篇（1）

隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域逐步完善生命健康相關(guān)信息登記的數(shù)據(jù)庫，各類數(shù)據(jù)庫之間相互鏈接形成醫(yī)藥衛(wèi)生行業(yè)的海量信息。面對(duì)海量信息，如何透過數(shù)據(jù)的表面現(xiàn)象抓住其本質(zhì)？如何通過眾多的數(shù)據(jù)挖掘出有關(guān)生命健康的科學(xué)規(guī)律？迫于此形勢的需求，各醫(yī)學(xué)院校紛紛開設(shè)醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析課程，培養(yǎng)醫(yī)學(xué)研究工作者將各種多元統(tǒng)計(jì)分析方法應(yīng)用到醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域數(shù)據(jù)中的能力。

醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)和基本衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)構(gòu)成醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域內(nèi)處理數(shù)據(jù)的有力工具，兩者都用到數(shù)理統(tǒng)計(jì)和概率論的知識(shí)，故在教學(xué)方法上醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)有許多可以借鑒基本衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析處理多變量數(shù)據(jù)，相對(duì)于處理單變量數(shù)據(jù)基本衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)方法而言，醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)又呈現(xiàn)出眾多自己的特點(diǎn)，比如繁瑣的矩陣、復(fù)雜的建模、龐大的運(yùn)算、抽象的概念[1]等。因此，在借鑒基本衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)教學(xué)方法的同時(shí)，還必須依據(jù)本課程的特點(diǎn)認(rèn)真考慮如何增強(qiáng)該課程教學(xué)效果的問題。筆者在幾年的醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析教學(xué)中有四點(diǎn)體會(huì)與大家分享。

1 通過教學(xué)環(huán)節(jié)培養(yǎng)實(shí)踐能力

醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析屬于應(yīng)用性的方法學(xué)科，課程性質(zhì)要求學(xué)生在學(xué)習(xí)多元統(tǒng)計(jì)方法之后，要具備將各種多元統(tǒng)計(jì)分析方法應(yīng)用到醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域數(shù)據(jù)中的能力。培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力，僅從理論授課上下功夫提高學(xué)生實(shí)踐能力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須在理論授課、實(shí)驗(yàn)教學(xué)和課程考核等各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)中都不脫離實(shí)踐能力培養(yǎng)的主線。在理論課上講授的內(nèi)容一般包括原理方面的知識(shí)和如何分析實(shí)際數(shù)據(jù)兩個(gè)方面。提高學(xué)生實(shí)踐能力要求教學(xué)過程中淡化數(shù)學(xué)原理方面的知識(shí)，而將重點(diǎn)放置在如何分析實(shí)際數(shù)據(jù)上，即該多元統(tǒng)計(jì)分析方法使用的前提條件是什么，如何使用該方法以及分析結(jié)果如何解讀，在具體研究的醫(yī)學(xué)問題中此結(jié)果具有什么樣的意義。

盡管在現(xiàn)代教學(xué)方法中有體驗(yàn)式教學(xué)的滲入[2]，但相對(duì)于實(shí)驗(yàn)課的實(shí)際體驗(yàn)來講，學(xué)生對(duì)于數(shù)據(jù)何時(shí)采用、如何采用某種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，還是保持在似乎知道，但又不完全明確的模糊階段。很多原理方面的知識(shí)，盡管不是重點(diǎn)，但也需要學(xué)生了解一下，才能有助于把握整體脈絡(luò)、合理應(yīng)用，通過實(shí)驗(yàn)課的親身體驗(yàn)，能直觀觀察到相對(duì)模糊的原理知識(shí)得到驗(yàn)證的過程，從而心服口服地從心底接受沒有經(jīng)過手工計(jì)算而呈現(xiàn)的分析結(jié)果。并且多元統(tǒng)計(jì)分析的實(shí)驗(yàn)課本身就是讓學(xué)生去體驗(yàn)各多元統(tǒng)計(jì)分析方法怎樣應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)的過程，從而使學(xué)生實(shí)踐能力大大提高。

一般課程考試比較側(cè)重理論原理的考核，而醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析授課的目的就是給學(xué)生講授多元統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用于醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域數(shù)據(jù)的實(shí)踐過程，學(xué)習(xí)課程之后學(xué)生必須具備這種實(shí)踐能力，否則就根本沒有實(shí)現(xiàn)開設(shè)這門課程的初衷，沒有達(dá)到教學(xué)目的。因此，課程考試也應(yīng)側(cè)重在學(xué)生實(shí)踐能力的考核上。課程考核一般有試卷考核、平時(shí)實(shí)驗(yàn)成績和上機(jī)考核三種形式，而以試卷考核的形式居多。對(duì)于醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析課程，平時(shí)實(shí)驗(yàn)成績考核和上機(jī)考核也應(yīng)該是必須選擇的考核形式，除此以外，在試卷考核中也可通過適當(dāng)?shù)念}型體現(xiàn)對(duì)學(xué)生實(shí)踐能力的考查。比如，將多元數(shù)據(jù)分析的結(jié)果展示在試卷上，讓學(xué)生回答此分析結(jié)果對(duì)于研究目的反映出什么；或者指出研究目的，讓學(xué)生回答選用何種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，為何選用這種方法；或者從展現(xiàn)的結(jié)果讓學(xué)生判斷是否適用某種多元統(tǒng)計(jì)分析方法等多種題型來考查學(xué)生的實(shí)踐能力。通過考核反饋出實(shí)踐能力欠缺的部分，從而給予相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施。

2 通過教學(xué)軟件提高教學(xué)效率

多元統(tǒng)計(jì)分析建模一般都要經(jīng)過逆矩陣、相關(guān)系數(shù)矩陣的計(jì)算，求解特征根與特征向量等過程，這些過程沒有扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底是根本不可能完成的。即便能完成這些運(yùn)算，但也是相當(dāng)耗時(shí)的過程。就運(yùn)算相對(duì)簡單的多元統(tǒng)計(jì)分析方法而言，如果采用人工計(jì)算器計(jì)算的話，也需要大約五個(gè)學(xué)時(shí)的時(shí)間才能完成，復(fù)雜的多元統(tǒng)計(jì)方法需要學(xué)時(shí)數(shù)就更多了。假定學(xué)校能夠安排充分的學(xué)時(shí)數(shù)，學(xué)生也必須有足夠的能力和耐心去完成這些運(yùn)算。可見，統(tǒng)計(jì)軟件和多元統(tǒng)計(jì)分析方法教學(xué)的結(jié)合是非常必要的。

目前，常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件有SAS、SPSS和STATA。對(duì)于醫(yī)學(xué)專業(yè)本科生和研究生的統(tǒng)計(jì)分析要求來講，簡單掌握每個(gè)軟件基本功能就可以滿足數(shù)據(jù)分析的需求，但對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的研究生而言，一般需要用到可編寫程序的SAS軟件，并且要深入學(xué)習(xí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的模型擬合分析。各醫(yī)學(xué)院校可根據(jù)自己的辦學(xué)條件、師資力量、教材的情況、授課對(duì)象等因素綜合考慮本院校采用醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析的軟件。借助軟件在很短的時(shí)間能完成模型的建立、模型擬合檢驗(yàn)等分析過程，通過分析結(jié)果中呈現(xiàn)的模型建立中間步驟，了解矩陣運(yùn)算，求解特征根與特征向量的信息，把握前因后果、各步驟間的相互關(guān)系，大量時(shí)間的節(jié)余可用在多元統(tǒng)計(jì)分析方法的專業(yè)應(yīng)用上。

3 通過適宜教材激發(fā)學(xué)習(xí)興趣

多元統(tǒng)計(jì)分析原理部分的繁瑣復(fù)雜性對(duì)該課程的學(xué)習(xí)形成很大阻礙，且原理部分又不是醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)的重點(diǎn)，這提示了教材選擇的重要性。合適的教材不應(yīng)該花費(fèi)很大的篇幅在理論推導(dǎo)和模型建立的過程上，否則只會(huì)增加學(xué)生對(duì)該課程的畏懼心理。教材應(yīng)當(dāng)側(cè)重于多元統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用部分，應(yīng)用部分和學(xué)生專業(yè)的相關(guān)性越強(qiáng)，就越容易激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。

上文中提到學(xué)習(xí)醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析教學(xué)要結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析軟件，因此，教材中最好在每個(gè)多元統(tǒng)計(jì)方法的介紹之后都安排一個(gè)章節(jié)，說明這種多元統(tǒng)計(jì)方法通過統(tǒng)計(jì)分析軟件如何實(shí)現(xiàn)，以及軟件運(yùn)行結(jié)果如何解讀。醫(yī)學(xué)各專業(yè)學(xué)生一般都未經(jīng)過系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)軟件的學(xué)習(xí)，因此，教材中軟件相關(guān)內(nèi)容的安排就尤其重要，不僅要有這樣的章節(jié)，而且要通俗易懂，適合醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生的初次統(tǒng)計(jì)軟件學(xué)習(xí)，在每一種多元分析方法數(shù)據(jù)集的錄入、軟件實(shí)現(xiàn)的步驟、一些常用選擇項(xiàng)的介紹、軟件運(yùn)行結(jié)果的每個(gè)部分的解讀以及結(jié)合專業(yè)知識(shí)后的結(jié)論等各個(gè)方面都要有詳盡的解釋。

醫(yī)學(xué)可以劃分成很多不同的專業(yè)，如公共衛(wèi)生、醫(yī)藥和臨床專業(yè)等，就公共衛(wèi)生專業(yè)又可以進(jìn)一步詳細(xì)劃分成勞動(dòng)衛(wèi)生、兒少衛(wèi)生和營養(yǎng)等專業(yè)。目前的醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析教材沒有具體針對(duì)各個(gè)專業(yè)的多元統(tǒng)計(jì)分析教材，能選擇到和醫(yī)學(xué)專業(yè)接近的教材充其量也就是醫(yī)用多元分析的教材了，因此，通過教材提高學(xué)習(xí)的積極性還是存在一定的局限性，但這種局限可以通過案例教學(xué)來彌補(bǔ)。在授課過程中，授課教師可能通過案例式教學(xué)[3]，選擇和授課學(xué)生專業(yè)休戚相關(guān)的例子來進(jìn)行講解，就格外能吸引學(xué)生的注意力。

4 通過教學(xué)設(shè)計(jì)引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)

篇（2）

一、多元統(tǒng)計(jì)分析及其指導(dǎo)教學(xué)的必要性

（一）多元統(tǒng)計(jì)分析的涵義

多元統(tǒng)計(jì)分析是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)30多年來迅速發(fā)展起來的一個(gè)分支。隨著計(jì)算機(jī)的普及，各種統(tǒng)計(jì)軟件不斷推出，多元統(tǒng)計(jì)分析方法已廣泛應(yīng)用到教育管理的各個(gè)領(lǐng)域。多元統(tǒng)計(jì)分析是運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法來研究多變量問題的理論和方法，它是一元統(tǒng)計(jì)學(xué)的推廣。

（二）利用多元統(tǒng)計(jì)分析指導(dǎo)教學(xué)的必要性

教學(xué)和科研是高校教師必須承擔(dān)的兩副重?fù)?dān)，教學(xué)是高校培養(yǎng)人才、實(shí)現(xiàn)教育目的的基本途徑。和學(xué)校教育的其它途徑相比，教學(xué)活動(dòng)具有效率高、系統(tǒng)性強(qiáng)、能綜合完成多方面任務(wù)的特點(diǎn)。教學(xué)的這些特點(diǎn)決定了學(xué)校工作必須以教學(xué)為主，才能使學(xué)校各項(xiàng)工作順利開展。違背了這一客觀規(guī)律，人們就會(huì)受到懲罰。教學(xué)在高校工作中的地位和作用，要求我們重視對(duì)高校教學(xué)的研究。

對(duì)高校教學(xué)工作的研究就要求進(jìn)行定量分析。現(xiàn)代高等教育的特點(diǎn)，其中之一就是其形式、系列、層次、規(guī)模、類別呈現(xiàn)多元化趨勢，使其本來就各具差異的學(xué)科專業(yè)、培養(yǎng)目標(biāo)、規(guī)格種類更具有多樣性、差異性。正是高等教育多元化的特點(diǎn)，使得大學(xué)教學(xué)工作是一個(gè)極為復(fù)雜的多元系統(tǒng)，對(duì)這個(gè)系統(tǒng)的定量化分析是現(xiàn)代教學(xué)研究的重要課題。而定量化分析離不開多元統(tǒng)計(jì)分析，多元統(tǒng)計(jì)分析在高校教學(xué)中的作用，顯得越來越重要。

二、多元統(tǒng)計(jì)分析在高校教學(xué)中的應(yīng)用

（一）聚類分析在指導(dǎo)學(xué)生就業(yè)中的應(yīng)用

在高校教學(xué)工作中，經(jīng)常需要將學(xué)生群體按不同標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類．過去人們主要依靠經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)做定性分類處理，很少利用統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行分析，但定性分析往往帶有主觀性和任意性，不能很好地揭示學(xué)生群體內(nèi)在的本質(zhì)差別和聯(lián)系．利用聚類分析方法，根據(jù)學(xué)生的學(xué)業(yè)成績對(duì)學(xué)生進(jìn)行科學(xué)的分類，把學(xué)生按某種能力屬性分成若干小組；再根據(jù)各門課程的特點(diǎn)分析每類學(xué)生的能力傾向；最后，根據(jù)每類學(xué)生的能力傾向和不同的職業(yè)特點(diǎn)進(jìn)行科學(xué)的就業(yè)指導(dǎo)。

（二）主成分分析在評(píng)估高校教師教學(xué)質(zhì)量中的應(yīng)用

在高校教學(xué)工作中，教師起著主導(dǎo)作用。教學(xué)的方向、內(nèi)容、方式、進(jìn)程、結(jié)果等都是由教師的教授決定的；學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)方式以及學(xué)習(xí)效果會(huì)受到教師教授的影響。教師授課質(zhì)量直接決定著教學(xué)質(zhì)量，對(duì)教師授課質(zhì)量的評(píng)價(jià)是評(píng)估教學(xué)質(zhì)量的最主要方面。在對(duì)高校教師進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)中,其中學(xué)生對(duì)教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)是比較客觀的。作為教師授課的對(duì)象學(xué)生對(duì)教師的教學(xué)情況最了解,因此將學(xué)生對(duì)教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)、解決教學(xué)中存在的問題,改進(jìn)教學(xué)工作。

首先，把教學(xué)評(píng)估體系的內(nèi)容設(shè)計(jì)成評(píng)價(jià)表格，讓每位高數(shù)教師（學(xué)科不同，影響教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的因素也不同，此處只以高等數(shù)學(xué)的教學(xué)為例）所在班級(jí)的學(xué)生認(rèn)真填寫；然后，計(jì)算出他們各項(xiàng)指標(biāo)得分均值，得到數(shù)據(jù)矩陣；其次，從數(shù)據(jù)矩陣出發(fā)，把原來多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)互不相關(guān)的綜合指標(biāo)，找出主成分，為每位教師的教學(xué)質(zhì)量做出較為全面、客觀的評(píng)價(jià)。同時(shí)分析得到整個(gè)高數(shù)教學(xué)的總體概況，為教學(xué)管理部門縱觀學(xué)校的高等數(shù)學(xué)教學(xué)情況提供了科學(xué)依據(jù)。一種有效的量化評(píng)估手段，對(duì)提高教學(xué)管理水平及教師的教學(xué)質(zhì)量都起到很大的促進(jìn)作用。

（三）主成分分析在實(shí)習(xí)成績等級(jí)評(píng)定上的應(yīng)用

高師院校的教育實(shí)習(xí)成績的評(píng)定受到各方面的關(guān)注，學(xué)生的實(shí)習(xí)成績是由各組指導(dǎo)教師根據(jù)指標(biāo)逐項(xiàng)打分，再按各指標(biāo)的權(quán)重折算成分?jǐn)?shù)，最后由教師綜合評(píng)定加以定級(jí)。這樣評(píng)定有很大的人為因素：沒考慮各指標(biāo)間存在著相關(guān)關(guān)系；各等級(jí)的比例事先已經(jīng)劃分好了等等。

三、多元統(tǒng)計(jì)分析的意義

（一）能夠使復(fù)雜的指標(biāo)簡單化

在高校教學(xué)中，每個(gè)事物現(xiàn)象都表現(xiàn)為多個(gè)方面，需要有多個(gè)指標(biāo)來描述、刻畫事物的質(zhì)和量，這些構(gòu)成指標(biāo)體系的多個(gè)指標(biāo)各有側(cè)重地解釋著同一個(gè)事物的質(zhì)，必然存在著多重共線性，為了將這些指標(biāo)反映的內(nèi)容綜合起來，尋找一個(gè)簡單綜合指標(biāo)，多元統(tǒng)計(jì)分析能幫助在不損失信息的情況下，通過變換和構(gòu)造模型，剔除指標(biāo)間相互制約的成分，使復(fù)雜數(shù)據(jù)簡單化。比如，主成分分析、因子分析以及對(duì)應(yīng)分析等多元統(tǒng)計(jì)分析方法就是這一類方法。

（二）能夠?qū)λ疾斓降闹笜?biāo)按相似程度進(jìn)行分類

在高校教學(xué)中，經(jīng)常遇到對(duì)學(xué)生的成績等進(jìn)行等級(jí)評(píng)定。如學(xué)生的教育實(shí)習(xí)成績的評(píng)定。通常是將實(shí)習(xí)生分成若干個(gè)組，每個(gè)組有3-4名指導(dǎo)教師負(fù)責(zé)并給出實(shí)習(xí)成績。此時(shí)，由于指導(dǎo)教師的標(biāo)準(zhǔn)不一致，不同組之間定量考核的差異顯著，缺少可比性；定量考核的指標(biāo)體系不合理，權(quán)重系數(shù)往往是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給出的；在評(píng)定之前就已劃分好各等級(jí)的比例，變成了根據(jù)此比例來湊考核的分?jǐn)?shù)等等。利用多元統(tǒng)計(jì)分析中的聚類分析和判別分析就能給出等級(jí)評(píng)定的好方法。

（三）能夠研究某種現(xiàn)象所包含的各個(gè)指標(biāo)間的依賴關(guān)系

在高校教學(xué)中，要對(duì)專業(yè)的課程設(shè)置進(jìn)行研究。即：專業(yè)開設(shè)的課程是否合理；各門課程之間的依賴關(guān)系如何；各門課程在學(xué)生綜合成績?cè)u(píng)定中所占的權(quán)重系數(shù)是否合理；各門課程所安排的課時(shí)數(shù)是否得當(dāng)?shù)鹊取＿@些都要通過多元統(tǒng)計(jì)的相關(guān)分析才能做得更加合理。

（四）能夠進(jìn)行預(yù)測和檢驗(yàn)

在高校教學(xué)中，經(jīng)常通過對(duì)某種現(xiàn)象的研究，來預(yù)測未知的現(xiàn)象。如：利用對(duì)一些碩士生的考研成績和他們大學(xué)期間各門主要課程成績進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析，能夠得出，考研成績與本科學(xué)習(xí)成績的關(guān)系，即給出兩組變量線性組合間的關(guān)系，從而，可由考生在大學(xué)期間的成績來預(yù)測考研的綜合成績或某些科目的成績。

綜上所述，利用多元統(tǒng)計(jì)分析可以更好地指導(dǎo)高校教學(xué)。

篇（3）

近些年來，大學(xué)生就業(yè)問題成為了國內(nèi)的熱點(diǎn)問題，在中國國內(nèi)生產(chǎn)總值逐年快速增長，提高平均國民素質(zhì)的呼聲越發(fā)高漲的環(huán)境下，不少大學(xué)成功實(shí)現(xiàn)擴(kuò)招，但出乎意料的是，在看似有利于大學(xué)生發(fā)展的國內(nèi)經(jīng)濟(jì)和政策下，卻出現(xiàn)不少大學(xué)生難以就業(yè)，甚至出現(xiàn)“畢業(yè)等于失業(yè)”的勢頭。

目前關(guān)于研究中國大學(xué)生就業(yè)的文獻(xiàn)，大多圍繞著中國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、大學(xué)生自身素質(zhì)、高校人才培養(yǎng)結(jié)構(gòu)等角度入手分析，本文章則主要從探求大學(xué)生的現(xiàn)實(shí)起薪點(diǎn)與GDP和大學(xué)生本科畢業(yè)生人數(shù)的聯(lián)系，并調(diào)查大學(xué)生平均期望起薪點(diǎn)，比較大學(xué)生期望起薪點(diǎn)與現(xiàn)實(shí)起薪點(diǎn)，通過了解其差距的大小，歸納分析大學(xué)生期望起薪點(diǎn)對(duì)其就業(yè)行為的影響，對(duì)大學(xué)生的就業(yè)選擇和行為提出建議，指導(dǎo)大學(xué)生建立合理的期望起薪點(diǎn)，降低其就業(yè)的苦難性，從而達(dá)到提高大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)率的目的。

1.相關(guān)理論回顧

大學(xué)生嚴(yán)峻的就業(yè)情形已成為中國近年來的熱點(diǎn)問題，最近，浙江工業(yè)大學(xué)理學(xué)院的周凱、吳婷、朱杭軍、單莉麗幾位學(xué)者，通過研究大學(xué)本科畢業(yè)生人數(shù)和國內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)平均大學(xué)本科畢業(yè)生平均起薪點(diǎn)的影響和聯(lián)系，建立了一個(gè)多維統(tǒng)計(jì)分析的大學(xué)生就業(yè)研究模型：

yn=c1×GDP■■+c2×GDP■■+c3×rn+c4

其中，yn為大學(xué)本科畢業(yè)生的起薪，GDP為當(dāng)年的國內(nèi)生產(chǎn)總值，rn為當(dāng)年大學(xué)本科畢業(yè)生人數(shù)。

根據(jù)模型，有目的地收集相關(guān)的數(shù)據(jù)，如2004年～2010年國民生產(chǎn)總值、2004年～2010年大學(xué)本科畢業(yè)生的起薪點(diǎn)、2004年～2010年大學(xué)本科畢業(yè)生人數(shù)，整理和分析數(shù)據(jù)后，通過軟件繪制出散點(diǎn)圖，找出所求表達(dá)式的特性，擬合出數(shù)據(jù)圖像，建立統(tǒng)計(jì)回歸模型，得出具體表達(dá)式，預(yù)測得出2011年大學(xué)生平均起薪，并對(duì)此預(yù)測做出顯著性評(píng)估。

2.模型的分析和預(yù)測結(jié)論

畢業(yè)生起薪點(diǎn)、畢業(yè)生人數(shù)、國內(nèi)生產(chǎn)總值和年份數(shù)據(jù)查詢?nèi)鐖D1。

年份n與本科畢業(yè)生人數(shù)的曲線圖如 圖2所示。

年份n與國民生產(chǎn)總值GDP的曲線圖如 圖3所示。

根據(jù)圖2和圖3我們可以看出年份n與本科畢業(yè)生人數(shù)、年份n與國民生產(chǎn)總值GDP的線性關(guān)系，對(duì)于模型

yn=c1×GDP■■+c2×GDP■■+c3×rn+c4

通過R軟件，我們輸入數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)得到以下結(jié)果：

Call：

lm（formula = y ～ x1^2 + x1 + x2， data = new）

Coefficients：

（Intercept） x1 x2

8.727e+02 3.999e-03 -9.133e-05

> summary（new1）

Call：

lm（formula = y ～ x1^2 + x1 + x2， data = new）

Residuals：

1 2 3 4 5 6 7

94.052 70.526 -155.134 -204.490 209.426 3.734 -18.114

Coefficients：

Estimate Std. Error t value Pr（>|t|）

（Intercept） 8.727e+02 2.987e+02 2.922 0.0432 *

x1 3.999e-03 8.739e-04 4.576 0.0102 *

x2 -9.133e-05 1.518e-04 -0.602 0.5799

---

Signif. codes： 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

從以上各項(xiàng)系數(shù)的P值可得，當(dāng)我們?cè)O(shè)定P值小于5%時(shí)為顯著時(shí)，系數(shù)C4和X1（即國內(nèi)生產(chǎn)總值）對(duì)模型影響較大，而系數(shù)X2（即畢業(yè)生人數(shù)）對(duì)模型影響較小，不顯著。模型擬合效果可從以下結(jié)果得到：

Residual standard error： 176 on 4 degrees of freedom

Multiple R-squared： 0.8454， Adjusted R-squared： 0.7681

F-statistic： 10.94 on 2 and 4 DF， p-value： 0.0239上面的R可決系數(shù)和修改的R可決系數(shù)都比較大，接近于1，表明模型擬合的還不錯(cuò)。F檢驗(yàn)也表明P值小于5%，模型顯著。

另外當(dāng)我們?nèi)サ鬋4時(shí)，模型的顯著性結(jié)果如下：

Coefficients：

Estimate Std. Error t value Pr（>|t|）

x2 0.0001894 0.0001861 1.018 0.35545

x1 0.0052522 0.0012058 4.356 0.00732 **

---

Signif. codes： 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

從以上結(jié)果發(fā)現(xiàn)X1的P值見效了，顯著性提高了。

Residual standard error： 278.7 on 5 degrees of freedom

Multiple R-squared： 0.9832， Adjusted R-squared： 0.9765

F-statistic： 146.4 on 2 and 5 DF， p-value： 3.652e-05以上的可決系數(shù)、修正的可決系數(shù)都變大了，而且F檢驗(yàn)的P值見效了，由此可見模型的擬合程度也提高了，起薪點(diǎn)擬合數(shù)據(jù)和擬合圖如圖4和圖5所示：

根據(jù)模型的擬合，我們可以估算出2011年本科畢業(yè)生人數(shù)和國民生產(chǎn)總值GDP（如圖6）：

進(jìn)而進(jìn)一步估算出2011年本科畢業(yè)生的起薪點(diǎn)為2583.378元。

3.應(yīng)屆本科畢業(yè)生平均期望起薪點(diǎn)和實(shí)際平均起薪點(diǎn)對(duì)比結(jié)論

根據(jù)德國著名的調(diào)研機(jī)構(gòu)trendence與GTI Media聯(lián)合一項(xiàng)調(diào)研結(jié)果，調(diào)查始于2010年9月份，對(duì)象為大三、大四學(xué)生、研究生以及畢業(yè)不足一年的畢業(yè)生。報(bào)告重點(diǎn)調(diào)研了2010年中國畢業(yè)生對(duì)于第一份職業(yè)工資的預(yù)期，稱每月工資期望值為4379.5元，男生為4700元，女生則為4100元。

根據(jù)多元統(tǒng)計(jì)分析的大學(xué)生就業(yè)模型預(yù)測，2011年的本科畢業(yè)生平均起薪僅為2583.378元，由此對(duì)比可知，中國應(yīng)屆本科畢業(yè)生平均期望起薪點(diǎn)和實(shí)際平均起薪點(diǎn)相距較大。

根據(jù)以上結(jié)論，我們可以得出，中國應(yīng)屆畢業(yè)生在尋找工作時(shí)，會(huì)出現(xiàn)“高不成，低不就”的現(xiàn)象，期望起薪點(diǎn)與實(shí)際相距過大，導(dǎo)致大學(xué)生在本來嚴(yán)峻的就業(yè)形勢中，給自己再增添了一道柵欄。

我國目前現(xiàn)狀是，GDP每年快速增長，但產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型始終未完成，我國還處于以勞動(dòng)密集型為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，因此，企業(yè)對(duì)大學(xué)生的需要雖然持續(xù)增加，但始終跟不上高校擴(kuò)招的速度。從1999年實(shí)現(xiàn)的高校擴(kuò)招，畢業(yè)生人數(shù)每年以60～70萬增加。

并且，隨著國內(nèi)物價(jià)的上漲，我認(rèn)為，應(yīng)屆畢業(yè)生的期望起薪點(diǎn)將不斷提高，實(shí)際起薪點(diǎn)和期望起薪點(diǎn)差距的進(jìn)一步拉大，將導(dǎo)致越來越多的大學(xué)生難以與企業(yè)正式簽約，應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)率下降。

4.根據(jù)結(jié)論得出的提高應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)率的幾點(diǎn)建議

4.1從多元統(tǒng)計(jì)分析的大學(xué)生就業(yè)模型中我們可以得知，應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生的實(shí)際起薪點(diǎn)與國內(nèi)生產(chǎn)總值和應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生人數(shù)相關(guān)，因此，我認(rèn)為，大學(xué)生應(yīng)在制定期望的起薪點(diǎn)時(shí)，應(yīng)參考當(dāng)年的國內(nèi)生產(chǎn)總值和應(yīng)屆大學(xué)生畢業(yè)人數(shù)，通過詳細(xì)分析數(shù)據(jù)后，再得出合理的起薪點(diǎn)，這將有利于應(yīng)屆畢業(yè)生在尋找工作時(shí)不會(huì)因過高期望的起薪點(diǎn)而失去良好的就業(yè)機(jī)會(huì)，從而增加應(yīng)屆畢業(yè)生的就業(yè)率。

4.2大學(xué)生在尋找工作的過程中，不妨先在低起薪點(diǎn)的職位就業(yè)。根據(jù)調(diào)查顯示，大學(xué)畢業(yè)生在就業(yè)10內(nèi)薪酬提升速度遠(yuǎn)高于沒有就讀大學(xué)的人，因此，在一個(gè)低起薪點(diǎn)的職位開始，有利于大學(xué)生先解決就業(yè)這一燃眉之急的問題，保證自己的生活所需，并且，從基層做起，有利于大學(xué)生更好地做到理論和實(shí)踐結(jié)合，深入了解自己所就任的職位技能和企業(yè)架構(gòu)，為將來大學(xué)生的職位升遷奠定了扎實(shí)的基礎(chǔ)。

4.3政府應(yīng)頒布一些政策保障物價(jià)的穩(wěn)定。應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生期望起薪點(diǎn)地快速提升，有相當(dāng)一部分源自于我國目前持續(xù)高漲的物價(jià)水平，倘若政府再不及時(shí)頒布穩(wěn)定物價(jià)的政策，將會(huì)導(dǎo)致應(yīng)屆畢業(yè)生的期望起薪點(diǎn)與現(xiàn)實(shí)完全脫節(jié)，從而導(dǎo)致企業(yè)招不到合適的人材，大量崗位空缺，大學(xué)生也找不到合適的工作，應(yīng)屆畢業(yè)生失業(yè)率上升，企業(yè)利潤下降等不利情況的發(fā)生。

4.4大學(xué)生可轉(zhuǎn)變思維，變就業(yè)為創(chuàng)業(yè)，近些年來，政府對(duì)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)頒布了許多優(yōu)惠政策，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)環(huán)境的改善，將有利于激發(fā)大學(xué)生的自主創(chuàng)新精神，但我國大學(xué)生普遍的創(chuàng)業(yè)意識(shí)較薄弱。因此學(xué)校應(yīng)當(dāng)在常規(guī)教育中向?qū)W生滲透相關(guān)的市場信息，及相關(guān)融資、法律等知識(shí)，并通過開設(shè)專門的創(chuàng)業(yè)課程，解剖案例，讓學(xué)生慢慢樹立起自主創(chuàng)業(yè)的意識(shí)與信心。

5.展望

本文基于大量的調(diào)查數(shù)據(jù)分析，根據(jù)模型的求解預(yù)測出實(shí)際本科畢業(yè)生平均起薪點(diǎn)，通過與現(xiàn)實(shí)應(yīng)屆畢業(yè)生的期望起薪點(diǎn)的對(duì)比，從而發(fā)現(xiàn)應(yīng)屆畢業(yè)生關(guān)于起薪點(diǎn)的期望值和實(shí)際值的脫節(jié)將會(huì)惡化大學(xué)生的就業(yè)環(huán)境，為此，我提出了緩解這一現(xiàn)象的幾點(diǎn)建議，本案例的調(diào)查研究將有利于大學(xué)生更透徹地了解自身所處的就業(yè)環(huán)境和指導(dǎo)大學(xué)生合理的就業(yè)計(jì)劃制定，從而有效提高應(yīng)屆畢業(yè)生的就業(yè)率。

我認(rèn)為，在進(jìn)一步分析中，我們可以從本模型研究出發(fā)，深入分析全國各地不同城市的起薪點(diǎn)和大學(xué)生就業(yè)率，從而為指導(dǎo)大學(xué)生流向需要的城市和地區(qū)，有效地進(jìn)行全國各地大學(xué)生人才分配和流動(dòng)，從而為保障大學(xué)生就業(yè)，平衡這個(gè)國家人才分配，促進(jìn)全國各地經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展起到積極的作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]周凱、吳婷、朱杭軍、單莉麗.《基于多元統(tǒng)計(jì)分析的大學(xué)生就業(yè)模型研究》

篇（4）

 

引言：多元統(tǒng)計(jì)分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要分支，也稱多變量統(tǒng)計(jì)分析；在現(xiàn)實(shí)生活中，受多種指標(biāo)共同作用和影響的現(xiàn)象大量存在，多元統(tǒng)計(jì)分析就是研究多個(gè)隨機(jī)變量之間相互依賴關(guān)系及其內(nèi)在統(tǒng)計(jì)規(guī)律的重要學(xué)科，由于多元統(tǒng)計(jì)分析方法一般涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)理論，一般無法用手工計(jì)算，必須有計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)軟件的支持。

在統(tǒng)計(jì)軟件方面，常用的統(tǒng)計(jì)軟件有SPSS、SAS、STAT、R、S-PLUS等。R軟件是一個(gè)自由、免費(fèi)、開源的軟件，是一個(gè)具有強(qiáng)大統(tǒng)計(jì)分析功能和優(yōu)秀統(tǒng)計(jì)制圖功能的統(tǒng)計(jì)軟件，現(xiàn)已是國內(nèi)外眾多統(tǒng)計(jì)學(xué)者喜愛的數(shù)據(jù)分析工具。本文結(jié)合實(shí)例介紹了R軟件在多元統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用，具體內(nèi)容包括R軟件在聚類分析、主成分分析、對(duì)應(yīng)分析等方面的應(yīng)用。

一 在聚類分析教學(xué)中的應(yīng)用

聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標(biāo)）分類問題的一種多元統(tǒng)計(jì)方法，所謂類，通俗地說，就是指相似元素的集合。在社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中存在著大量分類問題，比如若對(duì)某些大城市的物價(jià)指數(shù)進(jìn)行考察聚類分析，而物價(jià)指數(shù)很多，有農(nóng)用生產(chǎn)物價(jià)指數(shù)、服務(wù)項(xiàng)目價(jià)指數(shù)、食品消費(fèi)物價(jià)指數(shù)、建材零售價(jià)格指數(shù)等等。由于要考察的物價(jià)指數(shù)很多，通常先對(duì)這些物價(jià)指數(shù)進(jìn)行分類。總之，需要分類的問題很多，因此聚類分析這個(gè)有用的工具越來越受到人們的重視，它在許多領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用。

聚類分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類法、有序樣品聚類法、動(dòng)態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預(yù)報(bào)法等，具體詳見參考文獻(xiàn)[3]。

R軟件及其相關(guān)包提供了各種聚類方法，主要是系統(tǒng)聚類方法、快速聚類方法、模糊聚類方法，常用的是系統(tǒng)聚類方法。

R軟件實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)聚類的程序如下：

Hclust(d,method=“complete”)

其中d是由“dist”構(gòu)成的距離結(jié)構(gòu),具體包括絕對(duì)值距離、歐氏距離、切比雪夫距離、馬氏距離、蘭氏距離等，默認(rèn)為歐氏距離；method包括類平均法、重心法、中間距離法最長距離法最短距離法、離差平方和法等，默認(rèn)是最長距離法。

例1 下表是山東省2008年各市居民家庭平均每人全年消費(fèi)性支出，利用所給數(shù)據(jù)對(duì)各市進(jìn)行系統(tǒng)聚類。

 

山東各市居民家庭平均每人全年消費(fèi)性支出 元/人

地區(qū)

食品

衣著

居住

設(shè)備用品

交通通訊

文化教育

醫(yī)療保健

其它

濟(jì)南

1628.16

252.86

790.11

285.64

634.83

355.54

394.37

43.9

青島

1999.61

523.76

901.56

297.76

595.34

618.12

260.17

106.42

淄博

1691.6

372.21

844.44

300.46

494.67

580.6

370.84

102.16

棗莊

1370.59

272.95

614.3

227.52

454.73

245.93

220.88

84.2

東營

1580.86

234.17

813.58

253.12

532.19

432.05

275.3

39.1

煙臺(tái)

1673.19

337.92

719.28

201.3

414.08

497.57

286.03

77.11

濰坊

1516.36

299.67

1327.72

243.72

583.04

494.65

269.82

92.95

濟(jì)寧

1375.4

287.17

722.05

282.16

380.68

412.42

218.11

56.94

泰安

1412.44

225.66

567.66

257.96

411.98

450.57

177.02

70.07

威海

1684.64

517.59

759.36

227.12

424.41

565.75

444.31

77.48

日照

1451.12

351.21

562.91

208.81

457.2

332.16

182.2

37.69

萊蕪

1516.22

198.94

624.72

207.03

464.06

469.35

256.53

36.33

臨沂

1339.69

212.36

625.26

191.34

409.39

314.9

156.01

63.31

德州

1114.47

173.88

553.14

169.23

319.41

220.45

137.97

42.2

聊城

1146.53

182.53

566.92

186.05

317.48

332.64

155.94

54.31

濱州

1177.49

179.96

979.01

206.88

451.85

407.49

298.7

47.51

菏澤

1265.03

170.85

550.68

143.11

329.99

篇（5）

中圖分類號(hào)：S651；Q244；S11+4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2013）20-4953-03

Multiple Regression and Path Analysis between Chlorophyll Content， Fluorescence Kinetic Parameters and Watermelon Yield

HUANG Xiang，HONG Juan，ZHANG Li-hong，GE Mi-hong，YE Li-xia，WANG Lei，CHEN Tao，CHEN Gang

（Wuhan Institute of Agricultural Sciences， Wuhan 430345， China）

Abstract： Taking the watermelon variety Zaochunhongyu as experimental material， effects of different concentration nitrogen on photosynthetic traits change and yield of watermelon leaf， leaf chlorophyll content and chlorophyll fluorescence kinetics parameters were investigated. The correlation between nitrogen concentration and yield were analyzed during seedling， cranberry and blossom period， swelling fruit. Results showed that there was very significant linear relationship between nitrogen concentration， chlorophyll content， chlorophyll fluorescence kinetics parameters and yield， with the regression equation： Y=

-3.018+0.012 Xnitrogen -0.004 3 XSPAD-0.017 0 Xthe initial fluorescence -0.001 0 Xvariable fluorescence -0.002 8 Xmaximum fluorescence +0.015 0 Xpotential activity+5.070 0 Xconversion of light energy efficiency. Nitrogen concentration， potential activity， energy conversion efficiency were significantly positively correlated with the yield. The initial fluorescence， SPAD， variable fluorescence and maximum fluorescence had negative correlaed with the yield. The influence of each parameter on watermelon yield ranking from big to small as follows： energy conversion efficiency， the initial fluorescence， maximum fluorescence， nitrogen concentration， variable fluorescence， SPAD， potential activity. The effects of energy conversion efficiency，the initial fluorescence and maximum fluorescence on yield were direct. The effects of potential activity， variable fluorescence and SPAD were indirect. Nitrogen concentration had strong direct action and indirect action on yield.

Key words： watermelon（Citrullus lanatus）； chlorophyll content； chlorophyll fluorescence dynamics parameter； yield； multiple regression analysis； path analysis

西瓜（Citrullus lanatus）為一年生蔓性草本植物，果實(shí)甘甜，清爽解渴，是盛夏佳果；不含脂肪和膽固醇，含有大量葡萄糖、蘋果酸、果糖、番茄素及維生素C等物質(zhì)，是一種營養(yǎng)豐富、食用安全的食品[1]。目前，葉綠素?zé)晒庾鳛楣夂献饔醚芯康奶结槪谵r(nóng)業(yè)上得到了廣泛的研究和應(yīng)用[2，3]，前人在作物營養(yǎng)元素上也做過大量類似研究[4-7]，但有關(guān)西瓜葉綠素含量及熒光動(dòng)力學(xué)參數(shù)對(duì)其產(chǎn)量的影響報(bào)道較少。因此，擬通過不同氮濃度下葉綠素含量和葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)與產(chǎn)量之間的回歸與通徑分析，研究葉綠素含量和葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)對(duì)西瓜品種早春紅玉產(chǎn)量的影響，分析各個(gè)參數(shù)對(duì)產(chǎn)量的直接作用和間接作用的大小，旨在為西瓜的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)、合理施肥及營養(yǎng)診斷提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料及試驗(yàn)設(shè)置

供試西瓜品種為早春紅玉。將西瓜種子置于塑料瓶中曬種12 h，清水沖洗干凈，在35 ℃恒溫培養(yǎng)箱中催芽3～4 d。2012年4月5日播種，待種子發(fā)芽后，選取萌發(fā)一致的種子播種于塑料缽內(nèi)（缽內(nèi)裝滿細(xì)沙）。播種7 d后出芽，14 d后開始施營養(yǎng)液，用改進(jìn)的Hoagland營養(yǎng)液配方[8]，營養(yǎng)液用去離子水配制，各種養(yǎng)分元素均用分析純?cè)噭?/p>

設(shè)8個(gè)施氮濃度（純N）：50（N1）、100（N2）、150（N3）、200（N4）、250（N5）、300（N6）、350（N7）、400（N8） g/L，每處理4次重復(fù)，完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)。

1.2 葉綠素含量、熒光動(dòng)力學(xué)參數(shù)及產(chǎn)量測定

每份材料選取生長一致的3片功能葉，分別于苗期（6月10日）、伸蔓期（6月24日）、開花期（7月9日）和膨果期（7月23日）采用SPAD-502 DL葉綠素儀（日本美能達(dá)公司）測定葉綠素含量（SPAD值），用OS5-FL調(diào)制式葉綠素?zé)晒鈨x（美國Opti-science公司）測定葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)，3片功能葉的平均值為該處理的測定值。測定葉綠素?zé)晒鈺r(shí)，葉片預(yù)先暗適應(yīng)20 min，然后直接讀出初始熒光（Fo）、可變熒光（Fv）、最大熒光（Fm），計(jì)算代表PSⅡ潛在活性的參數(shù)（Fv/Fo）以及代表PSⅡ原初光能轉(zhuǎn)化效率的參數(shù)（Fv/Fm）。待果實(shí)成熟后，每個(gè)株系混合收獲，稱量果實(shí)總重量。

1.3 數(shù)據(jù)記載及處理

生長期間進(jìn)行田間觀察記載，所測定的項(xiàng)目編碼如下：氮濃度（X1）、SPAD（X2）、初始熒光Fo（X3）、可變熒光Fv（X4）、最大熒光Fm（X5）、代表PSⅡ潛在活性的參數(shù)Fv/Fo（X6）、代表PSⅡ原初光能轉(zhuǎn)化效率的參數(shù)Fv/Fm（X7）和產(chǎn)量（Y）。數(shù)據(jù)使用Excel 2003和SAS 10.0進(jìn)行整理與分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 氮濃度、葉綠素含量和葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)與產(chǎn)量的回歸分析

通過回歸分析得出氮濃度、葉綠素含量和葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)與產(chǎn)量的回歸方程為：Y=-3.018

+0.012 X1-0.004 3 X2 -0.017 X3 -0.001 X4 -0.002 8 X5 +0.015 X6 +5.07 X7，P

2.2 氮濃度、葉綠素含量和葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)與產(chǎn)量的簡單相關(guān)與偏相關(guān)分析

通過相關(guān)分析得到氮濃度、葉綠素含量和葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)與產(chǎn)量的簡單相關(guān)系數(shù)及偏相關(guān)系數(shù)（表1）。從表1可以看出，氮濃度、初始熒光、潛在活性參數(shù)、光能轉(zhuǎn)化效率參數(shù)與產(chǎn)量呈顯著相關(guān)，而其他參數(shù)對(duì)產(chǎn)量的作用較小。在這些顯著性參數(shù)中，氮濃度、潛在活性、光能轉(zhuǎn)化效率與產(chǎn)量呈顯著正相關(guān)，而初始熒光與產(chǎn)量呈顯著負(fù)相關(guān)。從表1還可以看出，在偏相關(guān)系數(shù)中，只有氮濃度對(duì)西瓜產(chǎn)量的偏相關(guān)系數(shù)達(dá)到顯著水平，表明氮濃度對(duì)產(chǎn)量的間接作用也較大。

2.3 氮濃度、葉綠素含量和葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)與產(chǎn)量的通徑分析

相關(guān)性分析結(jié)果反映了各指標(biāo)在其他因素的協(xié)同作用下對(duì)產(chǎn)量的綜合效果，不能真正反映各指標(biāo)對(duì)產(chǎn)量的直接或本質(zhì)的作用[9，10]。因此，有必要在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行通徑分析，對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行剖析，估算出氮濃度、葉綠素含量和葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)對(duì)產(chǎn)量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，進(jìn)一步揭示這些參數(shù)與產(chǎn)量相關(guān)的原因。

通過對(duì)氮濃度、葉綠素含量和葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)與產(chǎn)量的通徑分析（表2），從表2可以看出，各參數(shù)對(duì)產(chǎn)量的直接作用是不均等的，作用從大到小為光能轉(zhuǎn)化效率、初始熒光、最大熒光、氮濃度、可變熒光、SPAD值、潛在活性。在所研究的參數(shù)中，光能轉(zhuǎn)化效率、氮濃度、初始熒光和最大熒光對(duì)產(chǎn)量的通徑系數(shù)較大，表明這4個(gè)參數(shù)對(duì)產(chǎn)量的影響力較高；氮濃度和光能轉(zhuǎn)化效率對(duì)產(chǎn)量的通徑系數(shù)為正，表明它們對(duì)產(chǎn)量的正效應(yīng)比較明顯；初始熒光和最大熒光對(duì)產(chǎn)量的通徑系數(shù)為負(fù)，表明這兩個(gè)參數(shù)對(duì)產(chǎn)量有明顯的負(fù)作用。

3 小結(jié)

試驗(yàn)結(jié)果表明，氮濃度、光能轉(zhuǎn)化效率和初始熒光是對(duì)西瓜產(chǎn)量影響較大的3個(gè)參數(shù)。保持合適的氮濃度，提高植株光能轉(zhuǎn)化效率，降低初始熒光，有利于西瓜產(chǎn)量的提高。光能轉(zhuǎn)化效率、初始熒光和最大熒光對(duì)產(chǎn)量主要是直接作用，間接作用影響不大；潛在活性、可變熒光和SPAD值與產(chǎn)量的相關(guān)主要是由間接作用產(chǎn)生，直接作用較小；氮濃度與產(chǎn)量的相關(guān)是直接作用和間接作用共同的影響，但直接作用大于間接作用。表明此研究所涉及的參數(shù)對(duì)西瓜產(chǎn)量的影響具有綜合性，在實(shí)際生產(chǎn)上應(yīng)采取多種措施改善植株的生長環(huán)境，提高西瓜產(chǎn)量。如適當(dāng)?shù)牡昧浚貏e是營養(yǎng)最大效率期氮肥的用量，提高其氮肥的利用率；提高植株的光能轉(zhuǎn)化效率，增強(qiáng)植株光合效率，這些變化都有利于西瓜的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)[5，11，12]。

試驗(yàn)僅考慮了西瓜生育期內(nèi)氮濃度、葉綠素含量和葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)對(duì)產(chǎn)量的影響，剩余通徑系數(shù)仍然較高，表明還有其他影響產(chǎn)量的外界因子沒有考慮進(jìn)來，外部氣候條件、土壤情況、試驗(yàn)環(huán)境的不同等均有可能對(duì)產(chǎn)量造成影響[6，13]，具體還待進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] 鄭高飛，張志發(fā).中國西瓜生產(chǎn)實(shí)用技術(shù)[M].北京：科學(xué)出版社，2003.

[2] 李 曉，馮 偉，曾曉春. 葉綠素?zé)晒夥治黾夹g(shù)及應(yīng)用進(jìn)展[J]. 西北植物學(xué)報(bào)，2006，26（10）：2186-2196.

[3] 徐德聰，呂芳德，潘曉杰. 葉綠素?zé)晒夥治黾夹g(shù)在果樹研究中的應(yīng)用[J]. 經(jīng)濟(jì)林研究，2003，21（3）：88-91.

[4] 夏 樂，于海秋，郭煥茹，等. 低鉀脅迫對(duì)玉米光合特性及葉綠素?zé)晒馓匦缘挠绊慬J]. 玉米科學(xué)，2008，16（6）：71-74.

[5] 王 偉，李興淘，綦左瑩，等. 低鉀脅迫對(duì)不同效應(yīng)型大豆光合特性及葉綠素?zé)晒鈪?shù)的影響[J].大豆科學(xué)，2008，27（3）：451-455.

[6] 譚雪蓮，郭天文，張國宏，等. 氮素對(duì)不同小麥不同葉位葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)的調(diào)控效應(yīng)[J].麥類作物學(xué)報(bào)，2009，29（3）：437-441.

[7] 馬博類，徐禮根. 供氮水平對(duì)香根草光合特性和抗氧化酶活性的影響[J]. 園藝學(xué)報(bào)，2007，34（2）：469-472.

[8] 陳 鋼，黃 翔，洪 娟，等.氮對(duì)西瓜生長及葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)的影響[J]. 果樹學(xué)報(bào)，2011，28（4）：657-661.

[9] 汪寶卿，張禮鳳，慈敦偉，等.黃淮海地區(qū)夏大豆農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的多元回歸和通徑分析[J].大豆科學(xué)，2010，29（2）：255-259.

[10] 汪修奇，鄧小軍，李曉忠，等.湖南烤煙化學(xué)成分與焦油的相關(guān)、通徑及回歸分析[J].作物雜志，2010（2）：32-35.

篇（6）

中圖分類號(hào) S482.3+9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-5739（2017）11-0111-01

斜紋夜蛾核型多角體病毒Ⅱ型（Spodotera litura nucleo-polyhedrovirus，SpltNPVⅡ）分離株是一種繁殖率和毒力極強(qiáng)的病毒變異株，作為生物殺蟲劑具有很高的研究價(jià)值和良好的應(yīng)用前景[1]。同源重復(fù)區(qū)是一種存在于大多數(shù)桿狀病毒基因組的重復(fù)序列區(qū)[2-3]，大量研究表明，同源重復(fù)區(qū)具有桿狀病毒基因組DNA復(fù)制起始原點(diǎn)和增強(qiáng)子的功能[4-6]。本研究利用生物信息學(xué)方法對(duì)斜紋夜蛾核型多角體病毒Ⅱ基因組的同源重復(fù)區(qū)結(jié)構(gòu)、序列特征及功能進(jìn)行預(yù)測和分析，將為拓寬其宿主域和通過基因工程技術(shù)改良其殺蟲效果提供理論依據(jù)，極大地促進(jìn)該病毒作為生物殺蟲劑的開發(fā)和應(yīng)用。

1 材料與方法

1.1 序列來源

數(shù)據(jù)資料來源于中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院生物技術(shù)研究所張志芳研究員課題組。

1.2 試驗(yàn)方法

利用DotPlot軟件分析得到SpltNPVⅡ含有的同源重復(fù)區(qū)、多序列比對(duì)及同源性分析采用ClustalW和MEGA4等生物軟件分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 SpltNPVⅡ同源重復(fù)區(qū)在基因組中的分布

用DotPlot分析表明，SpltNPVⅡ基因組包含有7個(gè)同源重復(fù)區(qū)（hrs），對(duì)其進(jìn)行序列分析，表明7個(gè)hrs都富含AT，其大小分別為1 746、636、871、2 212、389、887、2 694 bp；hr1、hr2、hr3、hr4、hr5、hr6和hr7不均勻地分散在整個(gè)基因組中，分別位于ORF8與ORF9、ORF9與ORF10、ORF42與ORF43、ORF57與ORF58、ORF79與ORF80、ORF115與ORF116、ORF130與ORF131之間[7]（圖1）。

2.2 SpltNPVⅡ同源重復(fù)區(qū)的結(jié)構(gòu)分析

SpltNPVⅡ 7個(gè)hrs分別含有6、4、7、8、3、5、7個(gè)64 bp不完全回文序列：TTTTAGTACATGATCTTTGCTTTCATCGAG

ACCTGTGGATGAAATCCAACATCAAGTATGAAAA（圖2），在回文基序的中心均含有一個(gè)PvuI限制性酶切位點(diǎn)[7]。對(duì)7個(gè)hrs中40個(gè)回文序列進(jìn)行比對(duì)分析，發(fā)現(xiàn)其序列的核苷酸一致性高達(dá)90%以上。在hr1、hr4和hr7中還有另一類不規(guī)則的重復(fù)序列，這3個(gè)hrs的重復(fù)序列不同，但是同一個(gè)hr內(nèi)的重復(fù)序列比較保守；hr1、hr4、hr7回文序列的個(gè)數(shù)分別為6、8、7個(gè)，不規(guī)則的重復(fù)序列個(gè)數(shù)分別為12、16、14個(gè)。

2.3 SpltNPVⅡ同源重復(fù)區(qū)的功能基序分析

通常hrs作為桿狀病毒基因組DNA復(fù)制起始原點(diǎn)，具有一些特殊的功能序列：富含AT，含有重復(fù)的回文序列，正反向重復(fù)序列和特征功能基序等。SpltNPVⅡ同源重復(fù)區(qū)除了含有回文序列之外，在間隔序列中還存在多個(gè)正向（GATGATGCAATAAAAACAA）或反向（TTGTTTTTATTGCAT

CATC）互補(bǔ)的重復(fù)序列和與病毒基因組復(fù)制相關(guān)的motif基序[7]（表1）。

3 結(jié)論與討論

生物信息學(xué)分析表明，斜紋夜蛾核型多角體病毒Ⅱ基因組DNA含有7個(gè)同源重復(fù)區(qū)，不均勻地分散在整個(gè)基因組中；每個(gè)同源重復(fù)區(qū)均含有與基因組DNA復(fù)制相關(guān)的回文序列、正反向重復(fù)序列和特征功能基序，在回文序列中心均含有一個(gè)PvuI限制性酶切位點(diǎn)[7]。經(jīng)初步分析，推測斜紋夜蛾核型多角體病毒Ⅱ7個(gè)同源重復(fù)區(qū)也具有基因組DNA復(fù)制起始原點(diǎn)的作用，這一結(jié)果與Pearson等[8]、Leisy等[9]的研究結(jié)果一致。

4 參考文獻(xiàn)

[1] 高博，鄧柳紅，易小平，等.昆蟲桿狀病毒殺蟲劑研究與應(yīng)用綜述[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2008（8）：66-67.

[2] 張志芳，張穎，呂鴻聲，等.家蠶核多角體病毒DNA復(fù)制起始點(diǎn)hr3的結(jié)構(gòu)功能[J].1995，25（9）：949-955.

[3] NAKAI M，GOTO C，KANG W，et al.Genome sequence and organization of a nucleopolyhedrovirus isolated from the smaller tea tortrix，Adoxoph-yes honmai[J].Virology，2003，316：171-183.

[4] BLINOV V M，GUTOROV V V，HOLODILOV N G，et al.Nucleotide seq-uence of the Galleria mellonella nuclear polyhedrosis virus origin of DNA replication[J].FEBS Lett，1984，167：254-258.

[5] KOOL M，AHRENS C H，GOLDBACH R W，et al.Identification of genes involved in DNA replication of the Autographa californica baculovirus[J].Proc Natl Acad Sci U S A，1994，91（23）：11212-11216.

[6] CHEN Y，YAO B，ZHU Z，et al.A constitutive superenhancer：homolog-ous region 3 of Bombyx mori nucleopolyhedrovirus[J].Biochem Biophys Res Commun，2004，318：1039-1044.

篇（7）

1、統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)：應(yīng)交代統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)的名稱和主要做法。如調(diào)查設(shè)計(jì)(分為前瞻性、回顧性或橫斷面調(diào)查研究)；實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(應(yīng)交代具體的設(shè)計(jì)類型，如自身配對(duì)設(shè)計(jì)、成組設(shè)計(jì)、交叉設(shè)計(jì)、析因設(shè)計(jì)、正交設(shè)計(jì)等)；臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)(應(yīng)交代屬于第幾期臨床試驗(yàn)，采用了何種盲法措施等)。主要做法應(yīng)圍繞4個(gè)基本原則(隨機(jī)、對(duì)照、重復(fù)、均衡)概要說明，尤其要交代如何控制重要非試驗(yàn)因素的干擾和影響。

2、資料的表達(dá)與描述：用x±s表達(dá)近似服從正態(tài)分布的定量資料，用M(QR)表達(dá)呈偏態(tài)分布的定量資料；用統(tǒng)計(jì)表時(shí)，要合理安排縱橫標(biāo)目，并將數(shù)據(jù)的含義表達(dá)清楚；用統(tǒng)計(jì)圖時(shí)，所用統(tǒng)計(jì)圖的類型應(yīng)與資料性質(zhì)相匹配，并使數(shù)軸上刻度值的標(biāo)法符合數(shù)學(xué)原則；用相對(duì)數(shù)時(shí)，分母不宜小于20，要注意區(qū)分百分率與百分比。

3、統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法的選擇：對(duì)于定量資料，應(yīng)根據(jù)所采用的設(shè)計(jì)類型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，不應(yīng)盲目套用t檢驗(yàn)和單因素方差分析；對(duì)于定性資料，應(yīng)根據(jù)所采用的設(shè)計(jì)類型、定性變量的性質(zhì)和頻數(shù)所具備的條件以及分析目的，選用合適的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，不應(yīng)盲目套用x2檢驗(yàn)。對(duì)于回歸分析，應(yīng)結(jié)合專業(yè)知識(shí)和散布圖，選用合適的回歸類型，不應(yīng)盲目套用簡單直線回歸分析，對(duì)具有重復(fù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的回歸分析資料，不應(yīng)簡單化處理；對(duì)于多因素、多指標(biāo)資料，要在一元分析的基礎(chǔ)上，盡可能運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，以便對(duì)因素之間的交互作用和多指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行全面、合理的解釋和評(píng)價(jià)。

4、統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋和表達(dá)：當(dāng)P＜0.05(或P＜0.01)時(shí)，應(yīng)說明對(duì)比組之間的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，而不應(yīng)說對(duì)比組之間具有顯著性(或非常顯著性)的差別；應(yīng)寫明所用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法的具體名稱(如：成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、兩因素析因設(shè)計(jì)資料的方差分析、多個(gè)均數(shù)之間兩兩比較的q檢驗(yàn)等)，統(tǒng)計(jì)量的具體值(如t值，x2值，F(xiàn)值等)應(yīng)盡可能給出具體的P值；當(dāng)涉及總體參數(shù)(如總體均數(shù)、總體率等)時(shí)，在給出顯著性檢驗(yàn)結(jié)果的同時(shí)，再給出95％可信區(qū)間。

篇（8）

    1.遵照教育部對(duì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的要求

    嚴(yán)格遵照教育部對(duì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的要求。主干學(xué)科為理論經(jīng)濟(jì)學(xué)、應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué),其中核心課程為西方經(jīng)濟(jì)學(xué)(微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)),計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),財(cái)政學(xué),貨幣金融學(xué),會(huì)計(jì)學(xué),經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué),國民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué),概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì),抽樣技術(shù)與應(yīng)用,應(yīng)用時(shí)間序列分析。實(shí)踐性教學(xué)環(huán)節(jié)包括實(shí)驗(yàn)課程(含基本統(tǒng)計(jì)分析軟件應(yīng)用、統(tǒng)計(jì)實(shí)務(wù)模擬等),社會(huì)實(shí)踐(含經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)工作實(shí)習(xí)等),科研和論文寫作(含畢業(yè)論文、學(xué)年論文、科研實(shí)踐等)。專業(yè)實(shí)驗(yàn)包括計(jì)算機(jī)基本技能實(shí)驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用軟件實(shí)驗(yàn)、經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析軟件實(shí)驗(yàn)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)。

    2.參照其他院校的培養(yǎng)方案和課程設(shè)置

    它山之石,可以攻玉。我們選擇了部分具有代表性的財(cái)經(jīng)院校(如上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、中央財(cái)經(jīng)大學(xué)、東北財(cái)經(jīng)大學(xué)、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)、北京工商大學(xué)、上海金融學(xué)院、 河南財(cái)經(jīng)大學(xué)、浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院和山東工商學(xué)院)和綜合類院校(如浙江大學(xué)、吉林大學(xué)、南京大學(xué)和云南大學(xué))以及師范類院校(如北京師范大學(xué)、華東師范大學(xué)、東北師范大學(xué)、南京師范大學(xué))作為參照院校。通過比較分析得出,在統(tǒng)計(jì)學(xué)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、商務(wù)統(tǒng)計(jì)、金融統(tǒng)計(jì)方向中,財(cái)經(jīng)類院校主要突出經(jīng)濟(jì)學(xué)課程,招生偏重理科生。綜合性院校和師范類院校主要課程為理學(xué)類,招生偏重理科生。

    綜上所述,經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)應(yīng)培養(yǎng)適應(yīng)信息化社會(huì)需要,熟練掌握現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)理論和經(jīng)濟(jì)數(shù)量分析方法,具有扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)基礎(chǔ),能熟練應(yīng)用計(jì)算機(jī)軟件處理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的復(fù)合型高素質(zhì)經(jīng)濟(jì)管理統(tǒng)計(jì)人才。學(xué)生畢業(yè)后可在政府部門、金融機(jī)構(gòu)、外資企業(yè)和大中型公司等從事經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析、管理咨詢、市場調(diào)研和商務(wù)數(shù)據(jù)分析等管理工作。

    3.與學(xué)院培養(yǎng)方案形式統(tǒng)一

    新制訂的培養(yǎng)方案和整個(gè)學(xué)院的形式保持了統(tǒng)一,以便于教務(wù)人員管理工作的開展。

    二 經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)培養(yǎng)方案專業(yè)課的設(shè)置

    經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的培養(yǎng)目標(biāo)與基本規(guī)格和招收對(duì)象為理科生,設(shè)置了保險(xiǎn)精算、金融統(tǒng)計(jì)和商務(wù)統(tǒng)計(jì)三個(gè)方向。學(xué)生修滿培養(yǎng)方案規(guī)定的學(xué)分并達(dá)到學(xué)位授予要求者,授予經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位。

    由于經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)的要求較高,我們提高了課程總學(xué)分和總學(xué)時(shí),注重主干學(xué)科和專業(yè)課程的開課順序和教學(xué)周學(xué)時(shí)分配,強(qiáng)化實(shí)訓(xùn)實(shí)踐課程,實(shí)行理論和實(shí)踐并行。

    培養(yǎng)方案確定了5門學(xué)科基礎(chǔ)課程,分別為宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、C語言程序設(shè)計(jì)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、管理學(xué)。確定了5門專業(yè)基礎(chǔ)課程,分別為基礎(chǔ)會(huì)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、貨幣金融學(xué)、財(cái)政學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。確定了9門專業(yè)核心課程,分別為國民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、多元統(tǒng)計(jì)分析、統(tǒng)計(jì)預(yù)測與決策、抽樣技術(shù)與應(yīng)用、應(yīng)用時(shí)間序列分析、金融統(tǒng)計(jì)學(xué)、市場調(diào)查與分析、投資學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘。

篇（9）

二、量化研究方法在我國行政管理中的運(yùn)用

在公共政策科學(xué)化的背景下，以理性分析為基礎(chǔ)和根據(jù)的定量分析是當(dāng)代公共政策分析的主流。這是由公共政策分析的學(xué)科任務(wù)所決定的。量化研究在行政管理中運(yùn)用的基本步驟是：第一，建立一個(gè)關(guān)于行政管理的量化研究模型；第二，收集所要研究問題的數(shù)據(jù)，即量化的進(jìn)程；第三，將收集到的行政管理資料進(jìn)行進(jìn)一步的分析，詮釋；第四，總結(jié)，得出量化的結(jié)論；第五，將定性和定量研究方法結(jié)合起來，用定性方法來詮釋所要研究的問題，用定量方法來做結(jié)論。

三、中外行政管理量化研究的差異

第一，從研究方法上來看，目前我國行政管理量化分析的研究主題以公共政策問題的構(gòu)建為主，而該類主題相對(duì)而言更適用于統(tǒng)計(jì)分析方法。美國對(duì)于行政管理的量化研究已較為深入，使用的方法也比較多元化，結(jié)合了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析法、統(tǒng)計(jì)學(xué)分析法、數(shù)學(xué)分析法等，更為詳盡的研究了行政管理。

第二，從研究的內(nèi)容上來看，我國的行政管理量化研究一般集中在政府的績效研究，有很多內(nèi)容難以量化，有的甚至不能量化，而需要量化并可以量化的內(nèi)容的研究，要求研究者有較扎實(shí)的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等自然科學(xué)功底，這導(dǎo)致我國的行政管理量化研究只局限在一部分的內(nèi)容里，不夠全面。美國的行政管理的研究內(nèi)容則較為廣泛，對(duì)量化研究方法的研究起步早，研究者熟知量化方法，對(duì)行政管理的多個(gè)方面都有研究。

第三，從研究的規(guī)范性來說，我國行政管理量化研究從量化內(nèi)容到量化程序等，沒有規(guī)范化，隨意性大。美國早已形成量化的研究制度，有組織性，統(tǒng)一性，規(guī)范性相結(jié)合的量化研究模式更有利于行政管理工作客觀全面的研究。第四，從研究的體系來看，我國的行政管理量化研究的體系不科學(xué)。以績效評(píng)估為例，尚未建立和健全遵循國際慣例、適合我國國情的包括評(píng)估原則、評(píng)估指標(biāo)體系、評(píng)估模型、評(píng)估依據(jù)、評(píng)估技術(shù)與方法、評(píng)估程序等在內(nèi)的完整有序、切實(shí)可行的政府績效評(píng)估的理論、方法和實(shí)踐體系，而美國已建立了科學(xué)完善的量化體系，有標(biāo)準(zhǔn)的量化指標(biāo)，理論和方法。

四、加強(qiáng)定量研究方法在我國行政管理研究中應(yīng)用的應(yīng)對(duì)舉措

第一，研究方法上，要力求多樣化，將運(yùn)籌學(xué)分析法、系統(tǒng)科學(xué)分析法、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析法、統(tǒng)計(jì)學(xué)分析法、數(shù)學(xué)分析法結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)各種研究方法的融合薈萃。

第二，在研究內(nèi)容上，力求做到全面，深入，將公共政策問題、構(gòu)建公共政策、制定公共政策、執(zhí)行政策評(píng)估與監(jiān)控、公共政策變動(dòng)、終結(jié)與周期納入量化的范圍內(nèi)，應(yīng)該適時(shí)實(shí)現(xiàn)跨越，發(fā)揮研究領(lǐng)域的“后動(dòng)優(yōu)勢”，發(fā)展好我國的行政管理，實(shí)現(xiàn)后來居上。

篇（10）

急性胃腸炎臨床其預(yù)后一般較好[1-3]，自2006年3月~2013年12月我科收治的重癥急性胃腸炎患者，經(jīng)急診內(nèi)科綜合治療，大多數(shù)患者取得了比較滿意的療效，大大降低了該疾病的病死率。

1資料與方法

1.1一般資料研究對(duì)象隨機(jī)選取在2006年3月~2013年12月在我醫(yī)院住院重癥急性胃腸炎患者42例，年齡范圍在35～78歲，平均年齡為（64.76±14.93）歲。其中男性為22例，平均年齡為（65.27±14.59）歲；女性為20例，平均年齡為（58.23±14.39）歲。

1.2方法

1.2.1急性胃腸炎患者問卷調(diào)查本研究采用流行病學(xué)回顧性隊(duì)列追蹤研究方法，以面對(duì)面調(diào)查結(jié)合查看病例等方式，應(yīng)用個(gè)體化問卷調(diào)查表。

1.2.2診斷標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)2012年中華人民共和國衛(wèi)生部下發(fā)的[4-5]《急性胃腸炎患者診斷標(biāo)準(zhǔn)》判定患者的病理學(xué)分型。

1.2.3用法及用量其中治療干預(yù)組是使用黃連素聯(lián)合奧曲肽進(jìn)行治療，對(duì)照組采用常規(guī)保守治療，黃連素由上海正康藥業(yè)有限責(zé)任公司生產(chǎn)，黃連素片口服1次/d，0.5mg/次。奧曲肽由西安市圣康有限責(zé)任公司生產(chǎn)，美能片口服3次/d，50mg/次。黃連素聯(lián)合奧曲肽應(yīng)空腹服用。拉米夫定由葛蘭素史克公司生產(chǎn)，拉米夫定口服1次/d，100mg/次。

1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)處理應(yīng)用多元SPLM3.0軟件統(tǒng)計(jì)處理數(shù)據(jù)。

2結(jié)果

2.1評(píng)價(jià)急性胃腸炎藥物效果本次研究中黃連素聯(lián)合奧曲肽對(duì)患者治療后總有效率達(dá)到87.32％，而常規(guī)保守對(duì)照組總有效率只達(dá)到61.91％，兩組治療效果差異有明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

2.2患者治療前后肝功能變化用黃連素聯(lián)合奧曲肽治療，重癥急性胃腸炎患者其肝功能各指標(biāo)均明顯改善（P

2.3 Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型在重癥急性胃腸炎患者治療影響研究中的應(yīng)用為研究Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型在重癥急性胃腸炎患者預(yù)后健康狀況中的應(yīng)用，首先把多元相關(guān)影響因素進(jìn)行評(píng)分量化。把可能相關(guān)影響因素帶入Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型統(tǒng)計(jì)分析后，表明重癥急性胃腸炎患者預(yù)后健康狀況相關(guān)因素包括患者營養(yǎng)狀況、病理學(xué)分型、規(guī)范治療、不良生活習(xí)慣和合并其它疾病等。

3討論

重癥急性胃腸炎早期藥物保守治療目前通常應(yīng)用綜合藥物療法[6-7]。多元Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域分析中的應(yīng)用逐漸引起了人們的高度注意,并且其應(yīng)用越來越廣泛。本文運(yùn)用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)乙肝患者預(yù)后健康狀況進(jìn)行研究，此次研究通過Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型統(tǒng)計(jì)分析后，表明乙肝患者預(yù)后健康狀況相關(guān)因素包括患者營養(yǎng)狀況、病理學(xué)分型、規(guī)范治療、不良生活習(xí)慣和合并其它疾病等。本研究通過黃連素聯(lián)合奧曲肽對(duì)患者治療后健康狀況追蹤調(diào)查分析，發(fā)現(xiàn)黃連素聯(lián)合奧曲肽是患者治療預(yù)后作用安全有效的藥物。另外Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型在對(duì)重癥患者預(yù)后健康狀況追蹤調(diào)查研究中的應(yīng)用為醫(yī)院治療與控制重癥急性胃腸炎早期病情提供新的手段與依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]易艷紅，吳敬之，吳晶晶，等.60例急性胃腸炎治療分析[J].廣東醫(yī)學(xué)，2011,32（16）：67-68.

[2]中華醫(yī)學(xué)會(huì)傳染病與寄生蟲病學(xué)分會(huì)、肝病學(xué)分會(huì)聯(lián)合制定．對(duì)乙肝患者治療后保肝作用的研究[J].中華肝臟病雜志，2009，25(10)：324-325.

[3]袁平戈，張大志．重癥急性胃腸炎治療臨床應(yīng)用[J].藥品評(píng)價(jià)，2010，28(1)：385.

[4]郭隨章．熊去氧膽酸的臨床應(yīng)用概況[J].藥學(xué)實(shí)踐雜志,2008，19(4)：204-208.

篇（11）

【Abstract】Objectives: To assess the effect of puerarin combined with epalrestat in the treatment of type 2 diabetic peripheral neuropathy. Methods: 50 patients with DPN were randomly assigned into puerarin plus epalrestat treatment group and salvia plus mecobalamin control group. The treatment duration was two weeks. Electrophysiological measures and symptoms were evaluated. Results: The motor nerve conduction velocity (MNCV) and sensory nerve conduction velocity (SNCV) in median and peroneal nerves were significantly improved in both two groups. The improvement on MNCV and SNCV in treatment group was significantly better than the control group after treatment. The symptoms improvement in treatment group was significantly pronounced than in controls. Conclusion: Puerarin plus epalrestat was an effective treatment approach for the management of type 2 diabetic peripheral neuropathy.

【Key words】diabetic peripheral neuropathy,puerarin,epalrestat

近年來，世界各國2型糖尿病的患病率均有急劇增加的趨勢，2型糖尿病患者激增是造成全世界糖尿病患者總數(shù)劇增的主要原因。WHO預(yù)測；2025年患者總數(shù)將突破3億[1]。糖尿病周圍神經(jīng)病變（Diabetic Peripheral Neuropathy, DPN）是糖尿病的主要并發(fā)癥之一，也是患者致殘的重要原因，嚴(yán)重影響患者生活質(zhì)量。葛根是中醫(yī)治療糖尿病的重要藥物，近年來在臨床廣泛使用葛根素注射液治療糖尿病周圍神經(jīng)病變。依帕司他是一種特異地作用于多元醇通路的干預(yù)藥物，目前已有研究顯示其在糖尿病周圍神經(jīng)病變的治療中具有積極作用[2]。 本研究采用復(fù)方丹參注射液聯(lián)合甲鈷胺作對(duì)照，觀察葛根素聯(lián)合依帕司他治療糖尿病周圍神經(jīng)病變的療效。

1資料與方法

1.1 臨床資料

選取50例2型糖尿病合并DPN病人，按照1:1比例，隨機(jī)分為治療組和對(duì)照組。治療組：男12例，女13例，平均年齡57±4歲，糖尿病病程平均(10.6±4.6)年，DPN病程平均(3.8±1.7)年。對(duì)照組：男11例，女14例，平均年齡59±6歲，糖尿病病程平均(11.7±5.3)年，DPN病程平均(3.9±2.0)年。治療組與對(duì)照組組間性別、年齡、病程、病情等差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），具有可比性。

1.2 診斷標(biāo)準(zhǔn)

具有2型糖尿病病史，符合《中國糖尿病防治指南》制定的DPN 診斷標(biāo)準(zhǔn)。神經(jīng)傳導(dǎo)速度示神經(jīng)（正中、脛、腓）傳導(dǎo)障礙，并排除其他原因所致的周圍神經(jīng)病變及合并糖尿病急性并發(fā)癥患者[3]。

1.3 治療方法

2組患者均給予糖尿病飲食、口服降糖藥物或胰島素常規(guī)控制血糖。治療組給予葛根素注射液0.4g（浙江康恩貝制藥股份有限公司生產(chǎn)），加入生理鹽水250ml靜脈滴注，1次/d；伊衡（山東達(dá)因海洋生物制藥股份有限公司），50 mg/ 次，每日3 次，療程14d。對(duì)照組給予復(fù)方丹參注射液20ml加生理鹽水250ml靜脈滴注，1次/d；甲鈷胺片（北京聯(lián)合偉華藥業(yè)有限公司生產(chǎn)）一次0.5mg，一日3次，療程14d。

1.4 觀察指標(biāo)

檢查膝腱反射，用日本Nihon Kohden公司制造的Neuropack 2型神經(jīng)電位誘發(fā)儀檢查神經(jīng)傳導(dǎo)速度，測定正中神經(jīng)、腓總神經(jīng)的運(yùn)動(dòng)神經(jīng)傳導(dǎo)速度（MNCV）及感覺神經(jīng)傳導(dǎo)速度（SNCV）。

療效評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)：⑴顯效：自覺癥狀明顯好轉(zhuǎn)或消失，腱反射明顯改善或基本恢復(fù)正常；⑵有效：自覺癥狀好轉(zhuǎn)，腱反射改善；⑶無效：癥狀、體征無改善或加重。

1.5統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

統(tǒng)計(jì)學(xué)分析采用SPSS 16.0軟件包進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。計(jì)量資料用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示，采用t檢驗(yàn)，計(jì)數(shù)資料采用卡方檢驗(yàn)，以P

2結(jié)果

2.1 電生理學(xué)變化

治療組治療后正中神經(jīng)、腓總神經(jīng)MNCV較治療前明顯提高，治療前后比較差異有極顯著差異（P

表1 兩組治療前后運(yùn)動(dòng)神經(jīng)傳導(dǎo)速度變化比較

治療組治療后正中神經(jīng)、腓總神經(jīng)SNCV較治療前明顯提高，治療前后比較差異有極顯著差異（P

表2 兩組治療前后感覺神經(jīng)傳導(dǎo)速度變化比較

2.2 有效率

治療組與對(duì)照組比較，顯效率有顯著差異（P

表3 兩組癥狀療效比較

2.3不良反應(yīng)

治療組與對(duì)照組各有2例病人出現(xiàn)發(fā)熱、惡心癥狀，未經(jīng)藥物治療，自行緩解。

3討論

糖尿病周圍神經(jīng)病變主要病理改變是神經(jīng)纖維發(fā)生節(jié)段性脫髓鞘改變，軸索再生能力受損而出現(xiàn)“退化”，特點(diǎn)為感覺神經(jīng)受累較早，以肢體疼痛麻木為突出臨床表現(xiàn)，具體發(fā)生的機(jī)制至今尚不十分明確。普遍認(rèn)為與高血糖引起代謝紊亂、微血管病變、神經(jīng)營養(yǎng)因子缺乏、自由基損傷及基因表達(dá)異常等因素有關(guān)。高血糖時(shí)活性氧(R0S)抑制了糖酵解的關(guān)鍵酶3-磷酸甘油醛脫氫酶(GAPDH)的活性，導(dǎo)致6-磷酸葡萄糖的累積，從而激活多元醇通路。多元醇通路激活后，醛糖還原酶活性增高，葡萄糖在醛還原酶作用下轉(zhuǎn)化為山梨醇和果糖增多，由于神經(jīng)組織內(nèi)無果糖激酶，造成山梨醇和果糖在神經(jīng)組織內(nèi)大量沉積，使得山梨醇生成增加，導(dǎo)致山梨醇的堆積，繼而引起病變[4]。多元醇通路的限速酶為醛糖還原酶抑制劑。醛糖還原酶抑制劑目前被認(rèn)為是治療糖尿病周圍神經(jīng)病變比較理想的藥物。

DPN根據(jù)其病因病機(jī)和臨床表現(xiàn)可歸屬于中醫(yī)“消渴”、“痹證”、“瘺證”等范疇。中醫(yī)對(duì)本病的治療，在控制癥狀、改善客觀指標(biāo)及遠(yuǎn)期療效等方面具有一定的優(yōu)勢。在中藥方面，抑制醛糖還原酶的化合物主要集中在黃酮類及香豆素類化合物中。黃酮類化合物又稱為生物類黃酮，是一類具有重要生物活性的重要物質(zhì)[5]。目前認(rèn)為黃芩、黃連 、丹參、葛根、芍藥、川芎具有醛糖還原酶抑制劑的作用[6]。這些中藥被認(rèn)為能阻斷或抑制醛糖還原酶，降低山梨醇、果糖以及糖基化蛋白，還能部分地抑制蛋白非酶糖化[7]。葛根中含有的葛根總黃酮目前已經(jīng)得到廣泛研究[5]。葛根素注射液是野葛或葛根藤中提取的一種黃酮苷，現(xiàn)代藥理研究表明：葛根素能抑制凝血酶誘導(dǎo)的血小板5-HT的釋放，有抑制血栓形成和抗凝血作用，降低血漿和全血黏度，抑制血小板聚，通過改善血流變，增加微循環(huán)灌流量，從而達(dá)到神經(jīng)營養(yǎng)和保護(hù)作用[8]。

本研究顯示，葛根素注射液聯(lián)合依帕司他能夠改善糖尿病周圍神經(jīng)病變病人正中神經(jīng)、腓總神經(jīng)的運(yùn)動(dòng)神經(jīng)傳導(dǎo)速度和感覺神經(jīng)傳導(dǎo)速度，療效優(yōu)于復(fù)方丹參注射液聯(lián)合甲鈷胺。這表明葛根注射液與依帕司他可能具有協(xié)同效應(yīng)，其機(jī)制可能通過抑制醛糖還原酶，不過這種假說還需要基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)和臨床試驗(yàn)來進(jìn)一步證實(shí)。

參考文獻(xiàn)

［1］衛(wèi)生部疾病控制司中華醫(yī)學(xué)會(huì)糖尿病學(xué)分會(huì).《中國糖尿病防治指南》（試行本）（節(jié)選）.中國慢性病預(yù)防與控制，2004；12（6）：283-285.

［2］羅邦堯，趙詠桔，陳宇紅，等.依帕司他治療糖尿病周圍神經(jīng)病變有效性和安全性的臨床研究.繼續(xù)醫(yī)學(xué)教育，2005；19（1）：58-60

［3］錢榮立，項(xiàng)坤三.中國糖尿病防治指南.北京：北京大學(xué)出版社，2004：138-139．

［4］劉硒碲，夏寧.糖尿病周圍神經(jīng)病變研究進(jìn)展.廣西醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào)，2010；27(2)：317-319.

［5］黃偉，唐燦。黃酮類醛糖還原酶抑制劑的研究進(jìn)展.時(shí)珍國醫(yī)國藥，2009；20（6）：1470-1471.

［6］蘇明.中醫(yī)藥治療糖尿病周圍神經(jīng)病變的研究進(jìn)展.光明中醫(yī)，2010；25（4）：736-738.

［7］華文進(jìn) ，卜 平.糖尿病周圍神經(jīng)病變的中西醫(yī)結(jié)合治療進(jìn)展。醫(yī)學(xué)研究生學(xué)報(bào)，2008；21（11）：1219-1221.

［8］王學(xué)森.彌可保聯(lián)合葛根素治療糖尿病周圍神經(jīng)病變.甘肅中醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào)，2007；24（5）:16-18.