统计方法在论文中的应用现状及相关课程建议——基于河南师范大学生物教育硕士学位论文

张洋洋，王白雪，姜丽娜

（河南师范大学 生命科学学院，河南 新乡 453007）

自1996年我国设置教育硕士专业学位以来，迄今已涵盖15个学科领域［1］。随着教育事业的发展，我国高等院校在该专业的招生规模逐年增加，为我国基础教育培养高层次、高素质的教师和教育管理人才，加快教师专业化进程发挥了积极的作用［2］。学位论文质量是学生培养质量的一个重要评价指标［3］，学位论文一方面反映了学生对专业知识的掌握和应用情况，另一方面也在一定程度上体现了教师的教学效果。

“试验设计与统计分析”是将概率论与数理统计的原理和方法运用于生产与科学试验，重点解决如何根据试验目的和要求科学地设计试验，并对研究结果进行正确的统计分析，以获得有效的研究信息。作为一门应用性基础课程，“试验设计与统计分析”是硕士研究生的必修课程。对于教育硕士研究生来说，在开展学生学情分析、学业评价、意见反馈等教学活动时，需要借助统计学的相关知识，通过正确收集、整理和分析数据，由教学现象的外在表象出发，探讨生物教学的内在规律。因此，统计学方法的掌握以及数据分析能力的提升对于教育硕士研究生来说就显得十分必要。

近年来，学者们已广泛关注专业硕士论文写作中统计分析方法的使用。薛聪敏［4］调查研究了英语专业硕士学位论文中统计分析方法的应用情况，指出当前学位论文中使用的统计方法以简单推理统计为主，纯描述性统计和多元统计所占比重较小，提出开设“统计学”课程以保证研究生在论文中使用统计分析方法的规范性。王秀芝等［5］分析了公共管理专业硕士学位论文中应用统计分析方法的情况，指出描述统计是MPA学位论文中应用最广泛的数据分析方法，其中回归分析使用正逐渐增加，但是研究生在应用数据分析方法过程中仍存在一些问题。李媛庸［6］探讨了北京体育大学田径方向硕士研究生学位论文中统计方法的应用情况，认为硕士研究生学位论文存在的主要问题是统计方法选取不当以及统计指标结果解释不合理，建议重视培养研究生的统计思想，规范统计方法的使用。以上研究均表明统计学广泛应用于各专业硕士学位论文中，同时也都存在着各种各样的问题需要进一步研究解决。但是，对于学科教学（生物）专业的硕士学位论文中统计方法应用情况的研究还较少。

本文以2018—2020年河南师范大学学科教学（生物）专业63篇硕士学位论文为研究对象，分析统计方法在硕士学位论文中的应用情况，并基于学位论文中数据资料的搜集、数据分析方法的应用以及研究生在教学、科研实践过程中数据分析能力的需求，对“试验设计与统计分析”课程提出调整和优化教学的建议。

一、学科教学（生物）学位论文中统计分析方法的应用

（一）样本收集

本研究收集了2020—2022年河南师范大学学科教学（生物）专业64篇硕士学位论文，其中有63篇运用了统计分析方法（见表1），有1篇学位论文主要是对新课标下课堂教学目标的设计展开研究，没有使用任何分析方法。本文后续数据分析是基于63篇硕士学位论文的数据信息。

表1 2020—2022年学科教学（生物）硕士学位论文基本信息

对于这63篇硕士学位论文，笔者在全文阅读的基础上，记录文中资料搜集方式及统计分析方法。如果一篇论文中重复使用同一种统计分析方法，则只记为1次。

（二）学科教学（生物）学位论文中的数据搜集方法

根据不同研究目的和教学情境，学科教学（生物）学位论文中资料搜集方法也不同。在分析的63篇论文中，使用的方法有调查法、案例分析法、文本分析法、实验法和课堂观察法。这些方法在学位论中的应用情况如下（见表2）。

表2 63篇学科教学（生物）硕士学位论文中的数据搜集方法

从表2可知，63篇学位论文中，平均每篇论文运用了两种以上的数据收集方法。其中，调查法是学科教学（生物）学位论文中应用较为广泛的资料搜集方法，其次是案例分析法。调查法主要是通过问卷调查、访谈法获得数据资料，这种方式直接简便，对调查结果易于量化分析，因此是常用的统计调查方法，部分学位论文中所设计的调查问卷存在缺乏客观性和严谨性的问题。案例分析法也是学科教学学位论文中经常使用的数据收集方法，但是，在调阅的论文中发现，大多数案例的设计没有依据新课程标准的要求，且案例较少、主观性较强。实验法在学科教学（生物）硕士学位论文中是研究者根据自身任教或实习经历中设计的教学改革来解决具体的教学问题，由于任教地区限制，研究者往往只能以一所学校作为样本来源，数据来源较为单一，其结果有一定的局限性。

数据资料的获取方式，直接关系到数据的分析方法和现象的阐释，是和其他研究方法结合或者是通过其他研究方法辅助来达到研究目的的。目前，学科教学（生物）学位论文中多采用两种以上数据搜集方法，利用不同的收集方法的特点来弥补单一资料收集方法的缺陷，使数据更加完整可靠。

（三）学科教学（生物）学位论文中的数据整理方法

获得数据资料后，只有经过整理进行归类，使其条理清晰，才能进行下一步统计分析。统计学上，常用的资料整理方法有次数分布图和次数分布表两种。两种方法在各年度的应用情况如下（见表3）。

表3 63篇学科教学（生物）硕士学位论文中资料整理方法的应用情况

在调研学位论文的过程中发现，图、表使用时多是将数据罗列呈现，同时部分图、表制作不规范，排版不美观，图形形式单一，常以扇形图、柱状图呈现，而信息量较大的箱线图、雷达图等几乎没有。同时，学位论文中部分图表的表述也不规范，分组难以看出规律性，多是将数据简单罗列，没有考虑组距、组数等情况。这在一定程度上表明学生对图表的规范应用和图示形式的多样化掌握不够，且存在图的呈现方式与数据类型不匹配现象。

（四）学科教学（生物）学位论文中的数据分析方法

统计推断是由样本资料的特征来估计总体特征的方法。在学位论文中，常见的统计推断方法包括纯描述性统计、信度分析、效度分析、t检验、z检验、卡方检验、方差分析和非参数分析。这些方法的应用情况如下（见表4）。

表4 63篇学科教学（生物）硕士学位论文中统计推断方法的应用情况

在分析的学位论文中，多数学位论文中对调查结果和实验数据仅限于纯描述性统计，多元统计分析则是少之又少。只是简单将所占比例或者频数呈现出来，未针对每一个调查问题进行深入的数据分析，数据呈现较为简单。同时，对使用频度最高的调查法很少进行信度和效度分析。且数据的分析多采用SPSS统计软件得出，如果SPSS模块调用出错，会直接导致结果的偏离，这就要求学生对统计分析的知识点的原理部分有正确的理解和掌握，并能熟练正确地调用统计分析软件的分析模块。

二、“试验设计与统计分析”课程建议

基于以上对学位论文的研究分析，针对优化“试验设计与统计分析”课程建设提出以下建议。

（一）针对学生学情，调整课程内容

通过分析整理63篇教育硕士学位论文中涉及的试验设计方法及数据统计分析方法，不难发现学生在研究课题实施及学位论文完成过程中对统计学相关知识的需求还是较高的，特别是在课程评价、平行班级成绩对比方面，需要进行较多的统计分析。因此，在课堂讲授环节，要注意以学生科研实践中常用的随机区组设计、正交设计、裂区设计为重点内容，强化学生对方差分析、统计推断、相关分析的理解和应用，适当删去学生很少或基本使用不到的知识，合理安排课时减轻学生负担。统计分析离不开统计软件的应用，在课堂讲授过程中，重点讲授数据分析的思路，对其计算过程以软件的介绍和应用为主。

（二）注重案例讲解，加强实践训练

在课程内容讲授时，强调引入案例教学，将抽象的统计原理转变为学生熟知的、感性的具体案例，体现出了理论知识的实践应用性，同时在讲授过程中引用学生熟悉的科研案例调动学生学习的积极性和主动性，通过引导、启发和讨论，学生能够主动用统计学原理和方法来思考解决案例中的问题。学生对课题组研究的内容和课题组学生的学位论文和研究论文是非常熟悉的，引入这些学生熟悉的实际案例，可以使教学过程更加具体化，也有利于营造轻松愉快而又高效实用的学习氛围。在讲授过程中，结合学生学位论文的实际案例，引导学生分析学位论文的设计思想、设计方法及数据分析方法，将学生引入实例情景，可以起到丰富课堂教学和增强统计知识的实用性的作用，同时也有助于启发学生借助具体的统计分析方法来解决生产科研等实际问题，促使学生更好地开展自我学习、自我提高，为深入学习课程内容打下坚实的兴趣基础。

（三）优化考核方案，提高教学效果

传统“试验设计与统计分析”课程考核采取以闭卷考试为主，平时成绩为辅的形式［7］。闭卷考试主要考核学生对概念、原理、公式的记忆和应用能力。但是，由于本课程的理论知识概念繁多、公式抽象、符号复杂、计算量大，在传统以闭卷考试为主的评价模式下，学生更多地将精力用于概念的死记硬背和公式的生搬硬套上，而不能灵活自如地运用知识解决实际问题，脱离实践导致最终的考试成绩很难真实地反馈学生的学习效果以及解决实际问题的能力。因此，采用开卷考试与平时成绩相结合的考核方式，学期末的试卷内容重点检测学生对知识点的综合理解和运用能力，减少概念和公式等记忆性内容的考核，平时成绩由考勤、课堂交流、分组讨论等构成。

结语

统计学作为一门工具性学科，被广泛地应用于各个领域之中，在教育硕士科研工作的开展和学位论文的撰写中也有着举足轻重的作用。通过分析调阅的学位论文中统计方法的使用情况来看，目前教育硕士的统计分析能力还有较大的提升空间。对于“试验设计与统计分析”课程教学，课程内容上必须针对学生的统计学基础知识进行适时调整，在教学中强化统计分析方法的原理和应用范围，结合具体的学位论文中统计分析存在的问题进行知识点的案例讲解，补充多元统计的知识，重视对教育硕士研究生应用统计分析方法的指导，在评价反馈上改变传统考核方案，提高教学效果。对于教育硕士而言，在数据收集时还应注意方法的多样性和互补性，采用多种资料收集方法，使数据的分析和推断更有说服力；同时，正确使用统计分析方法，确保学位论文的质量。