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[2]劉承波，2001：《試論世界一流大學概念的模糊性問題》，《教育發展研究》第1期。[Liu Chengbo，2001，“A Brief Study on Concepption of First-class Universities”， Research in Education Development.No.1.]
[3]劉志民、劉川寧，2015：《行業特色型高水平大學的國際標桿探索》，《高等工程教育研究》第5期。[Liu Zhimin and Liu Chuanning，2015，“On the World Benchmark of the High-level Universities with Clear-cut Professional Characteristics”，Research in Higher Education of Engineering， No.1.]
[4]韓立文、程棟顯、歐冬舒，2006：《什么是世界一流大學》，《北京大學教育評論》第10期。[Henry H.Levin，Dong Wook Jeong and Dongshu Ou，2006，“What is World Class University？ ”Peking Univeristy Education Review. No.4.]
[5]王曉陽、劉寶存、李婧，2010：《世界一流大學的定義、評價與研究：美國大學聯合會常務副主席約翰?馮（John Vaugh）訪談錄》，《比較教育研究》第1期。[Wang Xiaoyang，Liu Baocun and Li Jing，2010，“Definition Evaluation and Research of World Class University： an Interview with Dr. John Vaugh， the Executive Vice President of AAU”，Comparative Education Review.No.1.]
[6]維基百科，2014 ：《大學排名》， 2014/07/16。[Wu Shulian，Lv Jia and Guo Shilin，2014，“ 2002 annual list of China’s top universities”.]
[8]武書連、呂嘉、郭石林，2014：《2002年度中國一流大學名單》， 2014/07/16。[Wu Shulian，Lv Jia and Guo Shilin，2014，“ 2002 annual list of China’s top universities”.]
[9]中國社會科學院語言研究所詞典編輯室，2005：《現代漢語詞典（第五版）》，北京商務印書館。[Dictionary editorial office of Language Research Institute of Chinese Academy of Social Sciences，2005，“Modern Chinese Dictionary 5th Edition”，Beijing The Commercial Press.]
[10]中國校友會網大學研究團隊，2014 ：《中國一流大學名單？》。[China’s University Alumni Network Research Team，2014，“China’s top universities list.in”.]
[11]周光禮，2014：《世界一流大學的量化指標》， .[Zhou Guangli，2014，“Quantitative indicators of world-class universities”， .]
The Logic Dilemma and Outlook for the Different Cognition of the Concept “First-Class University”
Liu Zhimin
（College of Public Administration， Nanjing Agricultural University）
關鍵詞：高層管理團隊；認知特征；認知能力
中圖分類號：F270 文獻標志碼：A
組織面臨的變化和問題日益復雜，團隊決策逐漸取代個體決策成為組織應對問題的首選方法。高層管理團隊的戰略決策的優劣決定了組織績效的高低，而高管團隊的認知特征驅動著其戰略決策效率、質量和決策的一致性。因此，深入探討不同的高管團隊的認知特征對于團隊決策的關系研究和作用機制有著非常實際的現實要求和意義。
1 高管團隊認知特征的概念和分類
本文中關于高層團隊認知特征的定義總結了以往的研究和觀點，認為認知特征包括團隊同質認知能力、團隊認知需求、認知的穩定性、經驗認知的復雜性、附和性、外向性。在本文把認知特征分成了兩大類別，一是同質性認知，及團隊同質認知能力；二是異質性認知包括團隊認知需求、認知的穩定性、經驗認知復雜性、附和性、外向性。1，1團隊同質認知能力
團隊同質的認知能力是指每個成員都擁有的共同的一些能夠從復雜多變的環境中辨識對決策有用的信息，并運用于團隊決策中的能力。認知能力是指處理信息和學習知識的一種能力和過程(Hunter，1986)。團隊認知能力對團隊績效有積極作用Barrick(1998)。團隊最低認知能力與任務決策達成的一致性相關Neuman，Wright(1999)。團隊的同質性認知能力越高那么任務決策達成一致的可能性就大。
1.2認知需求
不同的成員在思考問題和信息加工過程中會有不同的傾向，所有的這些傾向之間交互作用，對團隊共享知識起到了一定的影響。例如在任務決策時，個體X1愿意廣泛搜集環境中的知識和深入思考信息，去努力發現現象之間內在的邏輯聯系；個體X2則不愿意投入較多的認知努力。認知需要就是描述上述個體之間認知傾向上的差別，是指人們在信息加工過程中是否有意愿去從事周密的思考，以及能否從深層次的思考中獲得享受，它反映的是人的認知動機。認知需要高的TMT比較喜歡復雜的任務，努力最大可能的運用已知經驗和信息，進行全面搜索和詳細分析相關的材料，進而會導致高績效行為。
1.3認知穩定性
認知的穩定表現為認知的耐性持久、平衡、自信(Goldberg，1 990)。認知穩定性與高團隊績效和有效的團隊過程，尤其是團隊凝聚力、內部沖突、靈活性、工作分擔等相關(Barrick，1998)。而且研究發現具有消極認知的成員會在團隊內部制造一種消極的氣氛，導致較低的親社會行為。因此，較高的認知穩定性是團隊績效的提升的前提。
1.4經驗認知復雜性
認知復雜性反映個體運用現有的知識和在環境的作用下建構“客觀”世界的能力。認知復雜性高的個體具有高度復雜化的思維能力和認知特點，會比其它成員更有可能應用多種具有互補性的方法知識和多種互不相容的概念去理解和解釋周圍的現象。Neaman等(1999)發現成員平均開放性水平與團隊績效相關。Colquitt等(2002)發現較高認知復雜性的團隊，通過作用于交流有效性，提高決策的準確性。認知復雜性高的高管團隊更能引發有效、開放的行為和更加準確的認知，具有更準確的預測能力，從而能夠取得更好的績效。
1.5認知附和性
TMT認知附和性是指工作中的靈活性、合作性、容忍性和相容性。Mount等人(1998)認為附和性的人是友好的、合作的能夠很好與他人共事的是團隊溝通交流的劑。TMT認知附和性對于在團隊環境下的高管團隊的決策效率有著十分重要的作用，與較高的團隊有效性相關。Mount等得出以下結論：附和性與團隊決策的評估分數的相關性最大。高管團隊成員之間較高的附和性會使其交互溝通更有效，有效的溝通，有助于他們獲取對于工作環境和如何合作有著更為深入的了解。
1.6外向性
Costa和McCrae(1992)研究認為外向性包括熱情、群集度、活躍性、追求創新和積極的情緒等方面。Judge，Watson&Clark又指出外向性的兩個主要維度是社交性和熱情度。許多研究結果表明外向性對團隊績效(Barrick，1998)，團隊決策，成員凝聚力、認知沖突、交流和工作共享等團隊過程有積極作用。高管團隊的認知外向性越高團隊成員會更加樂觀的看待團隊工作，對團隊工作懷有更大的信心。
2 MT認知特征的研究階段
國內外學術界對高層管理團隊(TMT)的研究主要源Hambrick等提出的“高層梯隊理論”，在該理論中指出高管團隊對周圍事物的解讀方式就是高管團隊認知，決定了高管團隊的決策的績效和結果。從而認為企業的產出或組織績效是TMT決策認知的結果。高層梯隊理論的研究者們一直致力于打開被稱為高管團隊認知這個“黑盒子”(Jackson，1998)，關于TMT認知的研究工作可以大致概括為3個階段，如圖1所示。
第一階段研究的重心是通過高管團隊的人口統計學特征來研究高管的認知特征。認知特征和認知過程不易于直接觀測，研究者在這一時期用人口統計學特征來近似的替代認知特征作為研究的對象。之所以收集人口統計學數據而不是認知特征數據，是因為“認知特征和認知過程比較難考察和衡量”。當時的研究表明，高管團隊的人口統計學特征可以作為高管認知特征的有效替代變量。相對高管團隊認知特征來說，人口統計學變量更加客觀、直觀的解釋組織經濟和運作現象，更加低成本和更容易進行檢測的變量。所以在這一研究階段，研究者們對于組織績效和戰略決策的研究都是集中于高管職能背景、年齡、行業和企業任期、教育水平等人口特征變量進行的研究。在第一階段的中后期，研究者將注意力轉移到人口統計學特征差異性上。
【論文關鍵詞】統計學；統計思想；認識
【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
1關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
2統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
3對統計思想的一些思考3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
新晨
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
【摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
一、關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
二、統計學中的幾種統計思想
1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述
2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
三、對統計思想的一些思考
1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻:
陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
一、關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
二、統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
三、對統計思想的一些思考
3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
【關鍵詞】統計學;統計思想;認識
1關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學,既研究社會生活的客觀規律,也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果,堅持統計學的社會科學性質,使統計理論研究更接近統計工作實際,在國家和社會得到廣泛發展。
2統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的,需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括,才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想,就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下:
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論,是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題,但要求觀察其一般發展趨勢,避免個別偶然現象的干擾,故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征,它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差,是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體,是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設:樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響,在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的,在變化中,經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況,總體又是由許多個別事務所組成,這些個別事物是相互關聯的,而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而,總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在,所有實際事物的關系都表現得非常復雜,這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型,反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的,其結論永遠帶有一定的或然性,基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信,檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學,它從數理統計學派汲取新的營養,并且越來越廣泛的應用數學方法,聯系也越來越密切,但在統計思想的體現上與通用學派相比,還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出:(1)統計思想強調方法性與應用性的統一;(2)統計思想強調科學性與藝術性的統一;(3)統計思想強調客觀性與主觀性的統一;(4)統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
3對統計思想的一些思考
3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過:“統計學具有處理復雜問題的非凡能力,當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時,唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單,因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外,有些人認為方法越復雜越科學,在實際的分析研究中,喜歡簡單問題復雜化,似乎這樣才能顯示其科學含量。其實,真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是,有些人認為只有推斷統計才是科學,描述統計不是科學,并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的,至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論,并且注重于把統計學應用于人類事物,試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念,如GNP、人口增長率等等,均是凱特勒及其弟子們的遺產。新晨
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知,邏輯推理方式主要有兩種:歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設,即以所掌握的數據信息為依據,歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化,尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面,具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著,但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面:一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論;二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性;三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的,讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段,分析的方法技術已經有了質的飛躍,但與人類不斷提高的要求相比,存在的問題似乎也越來越多。所以,我們必須深化對數據分析的認識,圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的,不斷拓展研究思路,繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
一、數理統計思想的形成
統計思想需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的數理統計思想。
二、數理統計思想的特點
數理統計思想從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在數理統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）數理統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）數理統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）數理統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）數理統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
三、數理統計思想
就是統計實際工作、數理統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。數理統計的思想主要包括：均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。
1.均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有數理統計學理論，是數理統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。數理統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
3.估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
4.相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
5.擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模于此而預示的可能性”。
6.檢驗思想
數理統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
四、數理統計的思想方法？
1.要更正不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
2.要不斷拓展統計思維方式
數理統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息（尤其是不完全甚至劣質的信息）去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.要深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析、推斷性數據分析和探索性數據分析等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
數理統計思想方法應用必須堅持以事實為依據、用數據說話的原則，把統計技術的應用與專業技術緊密結合，在考慮統計項目實施時，應從理論和事實層面上注重分析和使用條件，認真權衡各種關聯因素。數理統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
參考文獻
[1] 陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計，？2004，（05）.
[2] 龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟，？2004，（03）.
[3] 范文正.幾種基本統計思想的現實意義[J]統計與決策，？2007，（08）.
一、統計學中的幾種常見統計思想
統計思想主要包括：均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等。統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點：
(1)統計思想強調方法性與應用性的統一；
(2)統計思想強調科學性與藝術性的統一；
(3)統計思想強調客觀性與主觀性的統一；
(4)統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
1.均值思想。均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.變異思想。統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
3.估計思想。估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
4.相關思想。事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
5.擬合思想。擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
6.檢驗思想。統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
二、對統計思想的若干思考
1.要改變當前存在的一些不正確的思想認識。英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜，越科學。在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
【關鍵詞】概率論 描述統計 推斷統計 統計思想
一、概率論引入統計學的意義
（一）方法的突破
統計學研究對象的拓展。引入概率論后統計學研究對象的拓展表現在外延與內涵兩方面。外延上，導源賭博問題研究的概率論以隨機性現象為主要研究對象，它的應用將統計學思想方法帶到自然科學領域，甚至用于研究人類心理活動、思維現象，拓展了原來始于社會經濟現象研究的統計學的研究對象。另外，聯姻前統計學對現象的描述、分析只能止于其確定性方面，有概率論新工具后，其不確定性方面也能描述分析，拓展了作為統計學對象的社會經濟現象的數量信息內涵。研究對象的拓展，使得在此基礎上統計學成了一門具有通用性的定量分析工具。
統計學研究方法的進階。概率論聯姻“統計”的突出意義表現在方法上—由描述走向推斷。“描述統計”（包括數據的收集、整理、顯示和分析）主要是通過圖表形式對所收集的數據進行加工處理和顯示，進而綜合、概括和分析得出反映客觀現象規律的數量特征；“推斷統計”則是在對樣本數據進行描述的基礎上對統計總體的未知數量特征作出以概率形式表達的推斷。聯姻之前的古典統計學主要就是初級的“描述統計”（簡單的計量、分組、圖表、推算等），現代統計學則以“推斷統計”為其核心內容。這里“描述”與“推斷”的劃分一方面反映統計方法發展的兩個階段，另外也反映應用統計方法探索客觀事物數量規律的不同過程。“描述”是基礎，“推斷”是主要內容。
推斷統計的現實性意義。統計學從描述發展到推斷，反映統計學發展的巨大成就，也是統計學成熟的重要標志。一方面，它是重要的認識工具。正是由于有了“推斷”，科學借助統計這一定量分析工具取得了巨大成就。象著名的基因論就借助推斷統計方法而得。
（二）思想的騰飛
矩：統計學早期便有“平均”即一般代表值的思想，認識事物數量方面的一般性。引入概率論后，“平均”引申到“期望”，描述隨機變量的集中趨勢。與“平均”相對應，有對數據偏離“一般”程度的描述即“變異”，認識事物數量方面的差異。引入概率論后其內涵擴充到對隨機變量離散程度的描述。“矩”源于力學研究，均數、方差同重心和轉動力矩之間的類似促使統計上用“矩”來描述數據特征。其概念涵蓋前述的幾個參數，并擴充到多階、多維隨機變量特征的描述。“矩”體現了統計“求同察異”的思想，即在了解差異的同時認識事物的同質性。
估計：估計是據樣本數據對總體參數所作出的“猜想”’其實質是一種類比，將對已知事物的認識拓廣到更大范圍。實際上有一個假定即樣本、總體的同質性（同分布）。由于樣本的隨機性使得估計帶有不確定性，便給出“區間”來對其描述。
檢驗：檢驗即先對總體特征作出一種假設，然后根據樣本信息對這一假設的支持程度作出描述（假設正確性的判斷），主要運用反證法、小概率原則等思想。檢驗與估計構成統計推斷內容的兩面，鑒于思維上推與證的不同而分別提出。
擬合：擬合就是對現象之間的聯系、發展規律、變化趨勢給予定量描述，是對事物間關系表現的一種抽象。也就是以一定的模型來反映現象及現象間的聯系的發展變化，表現出聯系的顯性方面而抽象掉非顯性方面。
相關：相關是客觀事物普遍聯系的哲學思想在統計上的具體化。統計所研究的對象之間往往表現出相隨共變或相隨共現的情況，相關便是對現象間這種聯系的數量表現的描述、分析。通過對比關聯現象變化的方向與程度，來研究它們之間是否有聯系、聯系的緊密程度和形式。
慣性：哲學上，客觀現象都是有規律的辯證發展運動過程。任何運動都具有慣性，這種慣性表現為系統的動態性即記憶性。它反映現象未來行為與過去的行為有關這樣一種動態思想，是“動態相關”，也是預測的思想基礎，反映現象本身及現象之間關系發展、變化的規律性。
二、概率論引入統計學的啟發
概率論引入統計學，使統計學思想方法有了質的飛躍，并成為統計學堅實的理論基礎。這也給我們啟發：統計學必須與時俱進，順應時代而發展，不斷完善方法體系，與其它定量分析工具、計算技術及其應用領域科學結合融會。
研究對象泛化：統計學是定量分析工具，首先便表現在對所研究的對象（社會經濟現象、自然現象、精神思維等）的定量描述上（對象信息數據化），然后再做定量分析。最初統計學只能局限于現象數量信息做確定性的數量描述、分析，引入概率論之后，對研究對象便可以做隨機性描述、分析。而實際工作中有時還必須對定性的、模糊的、混沌的甚至突變的等研究對象做定量的描述與分析，概率論便會有所局限，必須引入新的工具。比如引入模糊數學，對模糊性現象做定量描述分析；引入灰色理論，形成灰色統計思想等等。
電子技術發展：科技特別是計算機技術的發展使數據處理的手段得到提升，并對統計提出了新挑戰。電腦、網絡的出現一方面使統計學的研究對象（總體）成了一個結構復雜的系統，另一方面對數據的分析處理變成了算法。同時在我們面對的數量信息超大量化后，統計的“收集、分析數據”的任務、統計推斷意義也就必然發生變化，等等。這一切都要求統計必須與計算機及其它科學聯姻，如人工智能、神經網絡理論等。
應用領域擴張：現代統計學是一多層次多門類的學科，幾乎所有的科研都要借助這一定量分析工具。應用領域的不同，對這一工具的要求必然不盡相同。比如生物統計、保險統計與統計地理學在基礎性方法一致的基礎上各有與其相聯系的實質性科學的特點。現代統計方法（包括概率論的成長、壯大）很大程度上來自一些實質性科研活動，這也就要求我們堅持以概率論等數理工具為基礎的前提下緊密聯系應用領域的實質性科學。
總之，統計學是一門生命力強大的科學，也是一門與時俱進的科學。順應時代要求，不斷借鑒其它方法科學，豐富統計方法，拓展應用領域。
