發布時間：2023-09-04 16:40:07
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的統計學動態分析樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
關鍵詞： 客戶抱怨監控系統； 輿情挖掘； 客戶關系管理； 文本挖掘技術
中圖分類號： TN710?34 ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ；文獻標識碼： A ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ；文章編號： 1004?373X（2014）23?0149?03
Research of customer complaint monitor system based on analyzing the behavioral dynamics of customer on social network platform
CHEN Hai?yan1， MO Yu?chun2， XIAO Shi?xiao3
（1. Guangdong Power Grid Co.， Ltd.， Guangzhou 510080， China； 2. China Southern Power Grid Co.， Ltd.， Guangzhou 510623， China；
3. Scientific Computing Center of Jimei University Cheng Yi College， Xiamen 361021， China）
Abstract： How to build a customer complaint monitor system based on opinion mining over social network platform has become a key issue for firms to improve the effectiveness of customer complaint management in the internet era. Taking a domestic power grid company as an example， using the method of text mining and behavior dynamics analysis， a new customer complaint monitor system is established. The research results show that the key challenge for developing an effective customer complaint monitor system is to monitor the characteristics of customer complaint behaviors in space and time dimensions in real time. The system has the ability to monitor some specific target， providing a technical support for firms to identify customer complaints in different areas and implement a better customer service program.
Keywords： customer complaint monitor system； opinion mining； customer relation management； text mining technology
；0 ；引 ；言
抱怨體現了客戶（消費者）對企業產品或服務不滿的情緒表達。隨著近年來網絡時代的興起，越來越多的客戶喜歡在微博或BBS上自己對于企業產品或服務的不滿評論，這些抱怨信息會在社交網絡平臺上以“負面口碑”的方式飛速傳播，這將嚴重損害企業形象，甚至直接導致產品或服務數量的下滑。因此，越來越多的企業認識到，實施有效的客戶抱怨監控能夠將傳統的客戶抱怨管理提前，這對于提高顧客滿意度、提升產品服務質量具有重要意義[1]。
現有相關研究主要從兩方面展開：
（1） 客戶關系管理。該方面研究主要考察影響消費者抱怨的微觀心理因素，由此得出企業客戶抱怨監控系統的出發點在于如何通過人工客服干預客戶的心理變化，從而減少其在網絡發表抱怨評論的數量[2?3]。然而，這種監控思路依然是“被動”式，缺乏通過對客戶抱怨行為的預測。將對其抱怨管理活動前置，從而“主動”消除客戶抱怨發生的概率和頻率。
（2） 客戶負面口碑效應的產生和傳播機制。相關研究認為，企業實施客戶抱怨監控的核心在于構建“網絡口碑輿情監測系統”，即通過文本挖掘技術，實時監測網絡上的負面評論信息出現，并在第一時間對抱怨客戶進行危機公關，從而避免負面口碑效應的大規模病毒式擴散[4?5]。
但是，客戶抱怨的內容和地點可能隨時發生變化，特別是遇到一些突發事件，因此這種監測系統既缺乏具備“特定對象監控與服務”能力，即對關鍵客戶的識別、跟蹤和安撫，也忽視了從時間和空間維度深入考察客戶抱怨行為的變化過程。本文認為，對于上述過程的分析將有助于建設全面實時的客戶抱怨監控系統。
針對現有研究存在的不足，本文以國內某電網公司為例，以客戶對供電服務的微博評論作為研究對象，在對客戶抱怨行為進行動力學分析的基礎上，構建基于社交網絡平臺輿情挖掘的客戶抱怨監控系統，從而為供電企業改進客戶關系管理、提高供電服務水平提供一定的啟示和參考。
1 ；研究方法
1.1 ；數據獲取
鑒于新浪微博已經成為中國使用人數最多的社交網絡平臺，本文選擇它作為研究樣本對象，共獲取了2011年11月到2012年12月期間345 096條微博文本。 ；
1.2 ；分析方法
對用戶微博信息的分析主要從如下三方面展開：
（1） 對微博用戶動力學行為分析則從三個方面展開：
① 分析客戶的相關屬性；
② 通過用戶歷史微博GPS信息識別客戶主要活動區域；
③ 評定客戶在微社交網絡平臺上的影響力。
（2） 建立客戶抱怨監控系統。該系統實施的核心在于如下四個步驟：
① 構建電力客服微博關鍵詞庫。通過關鍵詞庫，把客戶對供電服務體驗反饋評論的中文詞語進行歸類，如停電限電、繳費及賬單、服務渠道、電價電費、計量用檢、業務辦理、供電服務和宣傳活動等。同時，將上述關鍵詞庫信息存儲于客戶抱怨監控系統的數據庫中。
② 判斷客戶評論情感傾向類型。鑒于客戶抱怨監控系統監控的關鍵詞主要是微博上的負面情感評論，因此本文首先構建微博負面情感評論詞庫，并對詞庫中不同詞語所表達情感賦予不同的負面權重。本文對每條涉及該電網客服關注領域的微博進行情感趨向類型判斷，準確率統計值為78%，這說明本文構建的情感識別算法效果良好。
③ 劃分客戶抱怨評論類型。運用基于分詞技術的微博分類算法，識別微博中包含的詞及固定表達結構，并依此來判斷微博是否有包含相應的分類詞，從而判斷該條微博的類別，并重點識別出負面微博的客戶訴求點和抱怨點，并與第①步構建的電力客服微博關鍵詞庫相匹配。這樣，客戶抱怨監控系統便知道客戶抱怨的信息究竟屬于客服的哪些領域。
④ 將第②步客戶動力學行為分析得出的外部信息與企業客服關注范圍的內部信息進行匹配整合，從而最終建立客戶抱怨監控系統。
2 ；結果分析及討論
本文以臺風“天兔”期間客戶對供電企業服務的抱怨評論為案例研究對象， 從時間維度進一步分析了五個城市的抱怨情況，即從2013年9月15日至2013年9月27日這段時間內，這些城市微博用戶抱怨行為隨時間的變化趨勢，如圖1所示。
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圖1 臺風“天兔”期間五個重點地區微博用戶
抱怨隨時間的變化趨勢
臺風登陸前及臺風登陸中客戶抱怨內容關注點的變化如圖2所示。
<；E：＼2014年23期＼2014年23期＼Image＼51t2.tif>；
圖2 臺風登陸前及臺風登陸中客戶抱怨內容關注點的變化
從圖中可以看出，微博抱怨評論爆發高峰時間為2013年9月22日傍晚6點42分鐘，比臺風登陸提前1小時左右。同時，微博抱怨評論在9月24日出現第二次爆發高峰期。這表明，一方面企業應該在突發事件（如臺風）到來之前，做好相關及輿論導向工作；另一方面，在突發事件（如臺風）發生的過程中應密切注意客戶抱怨評論的變化趨勢，避免客戶抱怨評論數量像傳染病一樣達到某個“閾值”，從而處于失控的態勢。
總體而言，有效的客戶抱怨監控系統能夠實時跟進客戶抱怨高峰出現地區的變動和轉移，從而能夠在大面積停電時，實時監控客戶抱怨出現，配合生產、調度信息，這有利于企業集中進行資源調度。
另一方面，由圖2可知，臺風“天兔”登陸前和登陸中客戶在微博上關于供電服務的抱怨內容也不相同。顯然，突發事件（如臺風）會導致客戶抱怨關注點發生轉移。因此，當大面積停電的復電過程較長時，企業應該充分運用客戶抱怨監控系統實時跟進客戶關注點的切換，輔助判斷在復電不同時間點應采取什么措施，提供哪些信息，并做好復電進度告知及客戶解釋的工作。
其次，還可以通過將客戶抱怨監控系統與客戶關系管理系統無縫對接，對微博進行實時獲取、跟蹤與分析，能夠識別不同地區、不同客戶的關注點，從而可以制定有針對性的客戶服務改進方案。
最后，有效的客戶抱怨監控系統要具備“特定對象監控與服務”能力，即對需要重點關注的微博用戶進行跟蹤，通過辨識其常用活動區域，并對微博內容進行判斷，微博客服可以及時進行安撫，解釋及干預。相關監控活動可以從以下三步進行：
（1） 辨識對供電服務高敏感、影響力大的微博用戶；
（2） 查看微博的情感、具體訴求及影響范圍及時跟進處理客戶訴求，并進行反饋與安撫；
（3） 辨識微博用戶的時間及停電報告的內容查看地理位置，或估計常用活動區域及時跟進故障停電的處理，并及時信息并反饋。 ；
3 ；結 ；語
本文以國內某電網公司為例，將用戶對供電服務的微博抱怨評論作為研究對象， 結合文本挖掘技術研究方法，構建了一個新的客戶抱怨監控系統。研究表明，開發一個有效客戶抱怨監控系統的關鍵在于如何從空間和時間兩個維度實時監控用戶抱怨行為動力學特征，從而具備特定對象監控與服務能力。這不僅能夠將傳統的客戶關系管理前置，也能夠為供電企業通過主動識別不同地區、不同類型客戶的抱怨關注點，從而制定有針對性的客戶服務改進方案提供技術保障。后續相關研究可以將突發事件應急管理的思想納入客戶抱怨監控系統構建過程中，這將幫助企業在突發事件情景下進一步提升客戶關系管理水平。
參考文獻
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【關鍵詞】 統計學；率；構成比；相對數
作者單位：130061長春，吉林省醫學期刊社我們在日常審讀醫學論文中，經常遇到文章作者錯誤地使用統計學概念，對調查或實驗結果下結論。現對常出現的幾個問題分述如下。
1 誤用概率（probability）
概率是描述隨機事件發生的可能性大小的數值，常用P表示。如某例患者的結果為治愈，這個事件記為A，則該患者治愈的概率可記為P（A），或簡記為P，這是醫生頗為關心的數值。假如我們用200例的樣本，求得治愈率為75%，這只是一個頻率。在實際工作中，當概率不易求得時，只要觀察單位數充分多，可以將頻率作為概率的估計值。但在觀察單位數較少時，頻率的波動性是很大的，用于估計概率是不可靠的[1]。隨機事件概率的大小在0與1之間，即0≤P≤1，常用小數或百分數表示。習慣上將P≤0．05，稱為小概率事件，表示在一次實驗或觀察中該事件發生的可能性很小，可以視為很可能不發生。
2 以“比”代“率”
2．1 構成比（proportion）又稱構成指標，說明某一事物內部各組成部分所占的比重或分布。
常以百分數表示，計算公式為：
2．2 率（rate）又稱頻率指標。說明某現象發生的頻率或強度。常以百分率（%）、千分率（‰）、萬分率（1/萬）、十萬分率（1/10萬）等表示。計算公式為：
醫學中常用某一時點發病率、患病率、死亡率、病死率、治愈率等。
2．3 分析時不能以構成比代替率 例1：甲、乙兩市乙型腦炎普查資料見表1。由此得出甲市10歲以上患乙型腦炎情況比乙市嚴重，10歲以下乙市比甲市嚴重（結論錯誤，犯以比代率的錯誤）。
2．4 注意不能用構成比的動態分析代替率的動態分析 例2：表2為某市1990年和1995年5種常見傳染病的發病情況。1995年與1990年相比，痢疾的構成比有明顯下降，而肝炎、流腦、麻疹及腮腺炎的構成比均上升，但以肝炎的構成比上升最為明顯。若據此做出痢疾發病下降、肝炎發病上升最明顯的結論，顯然是錯誤的。因為1995年與1990年相比，5種傳染病發病的實際數都在下降。若要反映5種傳染病的發病強度，應計算1990年和1995年各種傳染病的發病率，再做比較。
4 計算相對數的分母一般不宜過小[2]
通常觀察單位足夠多時，計算出的相對數比較穩定，能夠正確反映實際情況，觀察單位過少，偶然性大，則可靠性差，一般當例數較少，如少于30例時以用絕對數表示為好。如必須用率表示時，可列出可信區間。
例4：某醫生用某法矯治25名學生的近視眼，其中3名近期有效，該法有效率的95%可信區間為（3%，31%）。
5 討論
對樣本率（或構成比）的比較應隨機抽樣，并做假設檢驗 遵循隨機抽樣的原則才能以該“樣本”來推斷總體。由于樣本率和構成比也有抽樣誤差，所以不能僅憑數字表面相差的大小做結論，而需進行樣本率差別的假設檢驗。
參考文獻
關鍵詞：統計方法；經編產業；經濟管理；分析
中圖分類號：F272 文獻標識碼： A 文章編號：1001-828X（2015）010-000-02
近年來，我國經編產業在廣泛引進國際先進技術及設備并加大自主創新力度的基礎上，不斷優化產業結構，提高產品質量，經編產業呈現出穩步高速成長的勢態，不僅經編服裝及面料品種更加豐富，而且開發出具有先進水平的經編產品，在復合材料等領域取得明顯成績。但是，由于我國經編產業的發展基礎比較薄弱，產業發展資料比較缺乏、研究方法比較滯后，我國經編產業在產業發展規劃、產業管理以及產業決策等方面受到明顯制約。因此，必須要從產業統計的角度，把統計方法運用于經編產業經濟管理中，不僅可以為社會提供經編產業的基本信息，而且有利于搜集積累國內外經編產業的數據資料，為建立我國的經編產業統計制度及經編產業統計方法，加強我國經編產業的研究、預測以及管理決策等提供科學依據等具有重要意義。
一般來說，經編產業統計分析指的是在運用一定的統計分析方法的基礎上，對經編產業的發展情況進行分析與研究。通過對經編產業的統計資料的分析與研究，準確掌握經編產業的經濟活動特征及運行規律。結合經編產業的經濟管理實際，可以運用的統計方法主要有成本分析方法、趨勢分析方法以及綜合評定分析方法等。
一、成本分析方法在經編產業中的應用
在統計學中，成本分析指的是利用有關成本資料為依據，對生產經營過程中所反映出來的產品成本問題進行分析研究。通過對經編產業的成本進行分析，可以更好地挖掘我國經編產業的生產潛力，在有效利用資金的基礎上，不斷降低經編產業的生產成本，努力提高經編產業的經濟效益。
（一）經編產業成本分析的內容
經編產業的成本分析主要圍繞以下內容進行：1.深入研究并分析成本計劃的執行以及變動情況的主要原因。2.比較不同的經編企業之間的經編產業成本差異，并研究出現這些差異的內在原因。3.研究單位經編產業的成本變動情況、單位生產費用以及單位產品成本等影響產品成本變動的主要因素。4.分析經編產品的成本項目，深入分析構成經編產業產品成本項目的結構及其特征，全面把握經編產業產品的各個成本項目對經編產業成本變動的影響情況及其程度。5.還要對經編產業的盈利情況進行分析，把握經編產品的盈利或者虧損狀況以及影響因素。
（二）經編產業成本分析的主要方法
根據經編產業的特點以及成本分析內容的相關要求，經編產業成本分析可以采用比較分析法、因素分析法以及保本分析法等進行。
1.比較分析法
比較分析法是一種相對簡便而且應用廣泛的經濟統計及分析方法。在一般的成本分析活動中，通過對性質相同的指標進行比較，就可以基本分辨出成本水平等情況以及成本管理狀況。把比較分析法運用于經編產業中，其主要內容包括：
（1）檢查經編產業的成本計劃執行情況
在檢查成本計劃執行情況過程中，要把實際成本指標與計劃成本指標進行比較，就可以分析出經編產業的成本變動狀況及其程度，并且可以采用百分比法等來計算出成本計劃完成情況。
（2）判斷本企業與其他企業之間在生產成本方面的差距
經編產業的企業要了解本企業與其他經編企業之間在生產成本水平上的差距，也可以采用對比分析法進行分析，并得出結論。
（3）了解經編產業的成本變動狀況
了解經編生產企業的成本變動情況時，可以將某一個時期的實際成本與歷史同期的實際成本進行比較。
2.因素分析法
在進行經編產業的成本分析過程中，如果有多種因素會影響到經編產業的成本變動，并且要分析各個因素在成本變動中的作用時，就應當采用因素分析法。因素分析法不僅可以分析各種因素在經編產業成本變動中的作用及其影，而且能夠分析各因素之間的相互關系。
3.保本分析法
在經編產業的生經營產中，由于很多因素的變動會對經編產業相關的企業出現虧損等問題。因此，要推動經編產業的發展，使經編企業獲取經濟效益，防止由于經濟形勢等的變動而出現虧損等局面，就應當認真做好包括生產成本核算在內的經濟管理工作，并在此基礎上開展經濟分析等工作，以科學的方法指導經編產業的發展。而保本分析就是其中的一項重要工作內容。
由于我國經編產業基礎薄弱，對于成本計算以及分析等管理工作不夠重視。因此，在把成本分析方法應用于經編產業的經濟管理工作中時，應當要做好以下工作：1.提高經編產業生產管理人員的綜合素質，提高他們在成本分析以及管理等方面的意識。2.重視并加強成本核算等基礎性工作，根據經編產業的生產特點及管理要求，選擇科學的成本計算方法。3.對于成本分析結果以及發現的問題，應當根據不同實際情況進行分析總結，采取針對性措施妥善解決并進行有效控制。
二、趨勢統計方法在經編產業中的應用
一般來說，趨勢統計方法指的是在對財務報表中相關指標或者數字資料進行分析的過程中，把兩期或者多期連續的相同指標、比率等進行定基對比以及環比對比，就可以了解它們的變動情況、變動方向以及變動幅等，在此基礎上，揭示出企業的財務狀況以及經營情況等。就經編產業來說，可以采用的趨勢統計分析方法主要包括動態分析法以及統計預測法等。
（一）動態分析法
動態分析法指的是分析經編產業的經濟狀況及其發展變化規律，并預測其未來演變規律。動態分析法的研究內容包括：1.借助于相關數據指標等分析經編產業的發展變化特征。例如，使用平均速度以及平均增長量等數據揭示經編產業的發展水平等。2.借助特定的數據模型等描述經編產業的變動規律。3.對經濟現象的發展變動狀況進行預測。
（二）統計預測法
根據統計學的基本觀點，統計預測法指的是在運用有關統計方法的基礎上，根據數據信息等，對經編產業的經濟發展狀況進行測算或推斷。統計預測主要包括定性預測與定量預測。借助于統計預測方法對經編產業進行研究，不僅可以對經編產業的服務需求量進行預判，而且可以對經編產業的市場狀況進行預測及決策。
三、綜合評價分析法在經編產業中的應用
綜合評價分析方法的主要目的在于幫助經編產業的相關企業準確把握經編產業經濟發展現狀、變化趨勢以及存在問題等，在此基礎上，找出產生問題的根源，進而制定出更加科學有效的管理方案。在經編產業的經濟管理中，單一指標的評價分析總是具有一定的片面性。因此，綜合評價分析方法是一種更加科學的統計分析方法，不僅可以避免某些分析方法的局限性與片面性，提高管理的科學性，而且具有計算方便、實用性強等優勢。綜合評價分析方法主要包括層次分析以及模糊綜合評判等。
（一）層次分析法
層次分析法就是在定性分析與定量分析相結合的基礎上，把復雜的經編產業現象分解成各種要素，通過分析或比較，選擇出最優的方案。借助于層次分析法，可以準確把握經編產業的經濟狀況，并提出針對性的措施。但是，由于受到很多因素的影響，層次分析法在經濟產業管理中的應用也有其明顯的局限性。主要有：1.因素的設置非常重要，但是沒有統一的法則。2.層次分析法中所建立起來的指標體系必須合理。3.層次分析法中在進行多層比較時，應當符合一致性指標的要求。4.層次分析法中需要求矩陣的特征值，否則容易出現誤差。
（二）模糊綜合評價法
在統計學中，模糊綜合評價法指的是將模糊評判法以及層次分析法等結合起來，是對多重屬性、多個因素進行綜合評價的方法。這一方法有助于將定性指標數量化及各項指標的無量綱化，從而把定性指標與定量指標結合起來，以綜合反映經編產業在社會、經濟、環境以及資源等各方面的狀況。把模糊綜合評價法運用于經編產業的經濟管理評價中，首先要建立各子系統運行狀況的綜合結構模型，其次利用層次分析法對各評價指標的權重進行分析，同時運用模糊數學的相關理論與方法建立起隸屬函數以及評判矩陣，最后經過一系列矩陣運算，分析出不同水平年經編產業的運行狀況以及得分情況，在分析比較的基礎上，得出評價結果。
四、結語
隨著經編產業的應用領域不斷擴大，經編行業的地位顯著提升，經編服裝以及產品的消費量呈現快速增長的趨勢。但是，由于經編產業資料缺乏以及經編產業研究方法的滯后，我國經編產業的經濟管理活動還存在著很多問題。因此，必須要重視統計方法在經編產業中的應用，采用科學的合理的統計方法，對經編產業的發展狀況進行深入分析，指出經編產業發展中存在的問題，并提出針對性措施，推動經編行業快速、協調以及可持續發展。
參考文獻：
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關鍵詞：EXCEL；統計學教學；圖表；函數
一、統計學教學面臨的困境
就目前來看，有一部分同學進入大學校園，數學是其中的一門弱勢學科，統計學的一部分計算以數學為基礎，很多學生對統計學的學習產生了畏懼心理，從而忽視了這門實用性較強的學科。在現行的高職統計學的教學過程中，理論講述，公式推導占據了很大部分的比重，案例較少，學生感覺比較枯燥，統計計算仍以_手工計算和半手工的計算器為主，從很大程度上挫敗了學生學習的積極性。如果把EXCEL應甩到統計教學當中去，就會把復雜的問題變得簡單，解決了同學們在計算上的軟肋，提高大家的學習興趣，會達到事半功倍的效果。
二、利用ExCEL作為統計學學習工具的優勢
首先EXCEL軟件安裝簡單，便于操作。對于EXCEL來講，是常用的辦公軟件，安裝便利，在學生進入大學階段之前就已經接觸EXCEL并且已經具備一定的基礎。在大一的上半學期，很多同學就對EXCEL進行過詳細系統的學習，相比SAS，SPSS這些統計軟件來講，EXCEL軟件更加容易被學生接受。
其次EXCEL具有強大的數據分析功能。Excel提供了多種數據分析手段，從函數、分析工具庫、加載宏等，一直到數據透視表和數據透視圖。讓我們對數據進行歸納后，能夠利用這些函數和圖表對數據進行分析，有利于提高學生的數據分析能力。
三、EXCEL在統計教學中的具體應用
(一)EXCEL主要的統計功能
1.圖表功能
EXCEL總共包括了14種類型的圖形，包括柱形圖、條形圖、折線圖等，圖表具有較好的視覺效果。
2.數據分析工具
在EXCEL數據工具分析庫中，有19種數據分析工具，這些統計分析工具，使EXCEL具備了專業統計分析軟件的某些功能。
3.公式與函數
函數的使用，提高了運算速度，EXCEL提供了涉及不同領域的函數，使用函數進行運算可以提高運算速度和準確度。
4.VBA編程
可以利用VBA宏語言進行編程，自行撰寫函數公式，為特定的任務制作方案。
(二)EXCEL在統計學教學中的應用實施
整個統計研究的全過程分為四個基本環節：統計設計，統計調查，統計整理，統計分析。其中統計設計貫穿于各個統計環節當中。作為統計學教學來講，一般統計學的教學就是按照各個環節的展開，而EXCEL在統計調查，統計整理和統計分析的過程中都有所涉及。
統計調查階段是統計工作的起點，其主要任務是收集反映調查單位特征的數字和文字資料的工作過程。我們可以把搜集到的原始資料采用EXCEL的形式進行記錄，這樣比較直觀整齊，因為EXCEL可以實行自動快速的統計，我們可以利用求和、計數、均值、最大值、最小值等自動計算功能進行計算。統計調查一種常用的方法是問卷調查法，我們可以把我們設計的問卷錄入EXCEL，對各選項進行編碼，便于以后利照EXCEL的編輯替換，以及數據透視表透視圖等功能對問卷進行整理分析。
在統計整理階段，最常用的功能是統計圖的編制，統計圖具有形象直觀、一目了然的優點。我們可以把原始數據輸入電子表格。在插入菜單中選擇圖表選項，然后選定圖表類型，確定數據范圍，經過一系列的調整，得到自己心儀的圖表，減少了手工繪制的麻煩。
在統計分析階段，EXCEL的應用更加的廣泛。首先對于靜態指標的計算尤其是平均指標的計算，函數功能在此顯得尤為重要，我們可以利用AVERAGE函數來計算算術平均數，利用HARMEAN函數來進行調和平均數的計算，利用MEDIAN進行中位數的計算，利用STDEV進行樣本標準差的計算，大大提高了計算的效率。同樣EXCEL的公式與函數功能可以很好地應用于動態分析，指數分析，以及抽樣推斷中。
EXCEL在統計學教學當中有著非常重要的作用，把EXCEL適當的應用于統計教學當中去能夠大大提高學生們的主觀能動性，提高學習效率，使學生能夠利用現代分析工具對社會現象的發展變化情況進行分析研究。
參考文獻
[1]中兆光.EXCEL在統計學教學中的應用探討現代商貿工業，2008
關鍵詞 奧運會 男子 速度類項目 發展趨勢
中圖分類號：G82 文獻標識碼：A DOI：10.16400/ki.kjdkz.2015.05.067
On Olympic Men's Speed Project Development Trend
YAN Miaoxia， ZHOU Meifang， WANG Nana， ZHANG Linjing
（Jiangxi Normal University， Nanchang， Jiangxi 330022）
Abstract With 20 ～ 30th Olympic men's speed project top 3 results as the research object， the development trend of the last ten Olympic Games men's speed of the project analysis， to provide reference for the sports practice of the 31 Olympic Games athletes.
Key words Olympic Games; men; speed events; development trend
1 研究對象與方法
1.1 研究對象
本文以第20至第30屆奧運會男子速度類項目的冠軍、亞軍、季軍的成績作為研究對象。
1.2 研究方法
（1）文獻資料法：在中國知網查“動態分析”方面18篇及男子速度類項目方面257篇在中國田徑協會官方網站、中國奧委會官方網站查看與本文相關的一些數據，為本文提供了基本的數據依據。（2）動態分析法：采用動態分析法中的“環比”“定基比”。（3）數理統計法：將得到的數據輸入 Excel2003 軟件，然后進行數據計算和利用CDR軟件制圖。
2 研究結果與分析
我們從統計學中可以知道遞進系數，能夠反映出變化的波動率，遞進系數的算式公式為：D = （X-Y）/X？01，D表示遞進系數，Y表示本屆成績，X表示上屆成績。①
遞進系數的平均值，可以反映奧運會男子速度類項目成績的總體發展趨勢，它的標準差是衡量奧運會男子速度類項目成績發展穩定性的指標。②
從表1數據可知，從第20至30屆奧運會男子速度類項目成績的遞進系數平均值可知，男子100米（0.05060288）>200米（0.03054756）>4？00米接力（0.030318001）>400米欄（0.01970818）>4？00米接力（0.019203256）>110米欄（0.01406173）>400米（0.01077416），它表明了奧運會男子 100米 成績的總體發展狀況最好，400米成績總體發展相對比其它差;但是400 米欄成績發展狀況最穩定，而穩定性最差的是200米欄。
我們也都知道變異系數也是穩定性的統計指標。它是以樣本標準差與均數的百分數來表達的，沒有單位，記作CV。
從表2數據可見，從歷屆奧運男子速度類項目成績的變異系數來看，200米（0.04154596）>100米（0.01699679）>4？00米接力（0.01003926）>400米欄（0.00994337）>4？00米接力（0.00863471）>400米（0.00843684）>110米欄 （0.00563955）
環比是以本屆成績與上屆成績的比值計算的發展速度，用來說明本屆成績已經發展到了上屆成績的百分數，表明成績逐屆的發展程度，③環比動態圖反映成績的波動。
從“速度類項目前 3 名平均成績環比橫向動態圖”可見（圖略），男子速度類項目中，100米在第21～22屆和第25～28屆出現振幅上下波動較大，第23～24、28～30屆趨于平穩。200米在第25～28屆呈現振幅上下波動較大趨勢，在第20～24、28～30屆趨于平穩。400米第20～25屆振幅動蕩較大，其它趨于平穩。110米欄在第24～25屆振幅波動較大，其它屆趨于平穩。400米欄第23～25屆振幅上下波動較大，其它屆穩定態勢。4？00米接力第25～30屆振幅波動較大，其它呈穩定態勢。4？00米接力第22～24、29～30屆振幅波動較大，其它呈穩定態勢。但我們從總體角度觀察，從第20至30屆奧運會男子 110 米欄成績總體波動振幅比其它都要大。
我們把速度類分類，有徒手快速類項目和跨欄項目。④“徒手快速類項目前 3 名平均成績環比縱向動態圖”（圖略），可知，100米 項目環比有七屆低于 1，200米 有七屆低于 1，400米 有五屆低于 1，從圖中可見男子100米欄有七屆低于 1，可以得知，增長速度相比較100米、200米>400米，意思是 100米、200米 項目發展速度差不多，而400米比較弱。
同理，我們從圖中可知（圖略），男子 110m 欄環比有八屆小于 1，男子 400m 欄環比有四屆小于 1，得出110米欄項目增長速度更大。
歷屆男子 4？00米 接力都是奧運賽的重頭戲，如快速接力項目前三名平均成績環比縱向動態圖（圖略），4？00米接力環比六屆低于1，4？00米接力四屆小低于1，可見 4？00米接力成績相對于4？00米接力波動性要大;從圖的峰波谷看，4？00米接力的上下震動更大，說明了4？00米接力發展比4？00米接力發展得要好。
定基比，讓我們看到成績發展線路，通俗地講，在某屆是上升，還是下降。⑤如圖“奧運會男子速度類項目前 3 名平均成績定基比橫向動態圖”（圖略），可知男子400m、400m 欄、4？00m 發展趨勢很接近，在第22 屆成績都有下降，第23～24 屆成績都在提高，第25～30成績趨于平穩;男子100米 200米發展趨勢接近， 在 第25、27屆成績都在下降，而在第 23、24、26、28、29、30屆成績都有所提高;男子 4？00m 接力在第26、28屆成績在下降，第23、29、30屆成績在提高，第24～27、30屆成績趨于平穩。概括以上可以得出第20屆至30屆奧運會男子速度類項目中 100m 成績最好。
從圖1可知，100m 和200m在第 25、27 屆成績有所提高，但在第 23、24、26、28、29、30 屆成績有所下降;奧運會男子速度類項目400m 成績發展水平較為平穩，波動比較小。從全面的角度來看，100m成績遠遠優于 200m、400m的成績。
圖 1 奧運會男子速度類項目徒手快速類項目前 3 名平均成績定基比縱向動態圖
圖 2 奧運會男子速度類項目 跨欄類項目前 3 名平均成績定基比縱向動態圖
由圖 2可見，男子 400m 欄在第22屆定基比走勢趨上升，在第23、24、26、29屆定基比走勢下降，其它屆趨于平穩，男子110米欄在第 22 屆定基比走勢上升，第23、26屆定基比下降，其它屆趨于平穩。當我們從細的角度來看，男子 110m 欄成績優于男子 400m 欄。
由圖 3可知， 4？00米接力， 4？00米接力曲線波動比較小。4？00米接力在第 25、29、30屆波動較大，其他屆波動平穩;4？00米接力在第 22、25、28～30屆波動較大，揭示出男子 4？00m 接力成績發展更好，競爭也更激烈。
圖3 奧運會男子速度類項目3接力類項目前 3 名平均成績定基比縱向動態圖
3 結論
（1）第 20屆至第30 屆奧運會男子速度類項目成績發展狀況為100米>200米>4？00米接力>400米欄>4？00米接力>110米欄>400米。
（2）從發展的穩定性視角來說，奧運會男子速度類項目男子400m 欄成績總體發展最穩定，400米、110米欄、4？00米接力、4？00米接力成績穩定性不相上下，男子100米和200米成績穩定性差不多。
（3）奧運會男子速度類項目男子 100 m 的成績波動比其它奧運會男子速度類項目都要大。而奧運會男子速度類項目中100m 成績發展也勝過其它奧運會男子速度類項目。在100m、200m、400m運動項目里面，100m 成績的發展最好。110m 欄成績發展比400m 欄好，4？00m 接力成績發展比4？00m好。
注釋
① 陳波.1990-2001年世界及中國短跑成績發展態勢研究[J].安徽體育科技，2003（1）.
② 李聽.對歷屆奧運會田徑男子跳躍項目成績發展變化特征的研究[J].首都體育學院學報，2002（2）.
③ 賽慶彬.1987-1997 年世界田徑投擲項目運動成績發展態勢及其致因初探[J].四川體育科學，2000（1）.
【中圖分類號】 R 179 R 153.2
【文章編號】 1000-9817(2007)07-0640-02
【關鍵詞】 運動；營養狀況；對比研究；學生
合理營養和運動是身體健康的基礎。北京市2000年中小學生體質健康狀況研究發現，學 生體質下降，體重明顯增加［1］。有學者在對我國省會城市學生身高、體重調查中 發現，肥胖檢出率大幅度上升［2］；廣州市2002年小學生體重與1995年相比也有明 顯提高［3］。為了解廣州市小學生體質與營養的變化情況，筆者分別于2002年和200 5年對廣州市某區6所小學學生的體質與營養狀況進行了調查，現報道如下。
1 對象與方法
1.1 對象 采取整群抽樣方法抽取廣州市某區6所小學7～12歲在校學生，每 年級抽檢1個班。2005年抽檢學生1 816名，其中男生921名，女生895名；2002年抽檢學生1
429名，其中男生718名，女生711名。
1.2 方法 按照《全國學生體質健康監測網絡工作檢測細則》的方法進行檢 測。 采用遼寧丹東天康體育用品有限公司生產的XTC-GFB系列智能型電子檢測儀器及其數據管理 軟件進行檢測和統計分析。
依據“中國學生7～22歲身高標準體重值”作為評價學生營養狀況的參考標準，對小學生的 營養狀況進行評價。體重在標準體重的91%～110%為營養狀況良好，低于90%為營養不良（81 %～90%為輕度營養不良）；在標準體重的111%～120%為超重，高于120%為肥胖。
2 結果
2.1 小學生體質變化情況 該區2005年小學生體質水平與2002年相比總體呈 下降趨勢，其中女生1 min仰臥起坐成績下降顯著（P＜0.05），10～12歲男生的坐位體 前屈、立定跳遠成績以及10～12歲男、女生的50 m跑成績也出現顯著下降（P值均＜0.0 5）。見表1。
2.2 小學生現時營養狀況 2005年男生營養不良檢出率為20.63%，女生營養 不良檢出率為24.69%，差異有統計學意義。超重和肥胖檢出率分別為8.89%和12.75%，其中 超重檢出率男、女生差異無統計學意義（χ2=0.15，P＞0.05），肥胖檢出率男 、女生差異有統計學意義（χ2=4.32，P＜0.05），男生（14.96%）顯著高 于女生(10.95%)。除7歲組外，同年齡段男生肥胖檢出率均高于女生，男生以10歲組肥胖檢 出率最高，女生以12歲組肥胖檢出率最高。
2.3 2005年與2002年學生營養狀況比較 2005年該區小學生營養不良檢出率 仍處于相對較高水平（22.62%），比2002年（23.44%）略有下降，但仍然以9～12歲年齡段 的檢出率相對較高；2005年的肥胖檢出率顯著高于2002年χ2=4.16，P＜0.0 5）。
3 討論
小學生正處于生長發育的關鍵時期，飲食和運動鍛煉對小學生的生長發育都起著重要的作用 。此次調查發現，2005年廣州市某區小學生的肥胖率與2002年相比，顯著上升，且男生的肥 胖率顯著高于女生，與其他學者研究結果［4-7］一致。說明該區小學生的飲食不合 理、缺乏體育鍛煉。在營養不良檢出率方面，雖然略有下降，但檢出率仍然處于相對較高水 平，以9～12歲年齡組的檢出率相對較高，說明9～12歲開始處于快速生長發育期，生理和心 理都處于關鍵的轉折期，如果飲食不合理，營養素和能量攝入不足，很容易引起營養失衡， 與有關調查結果［8-9］相似。
小學生的體質與營養狀況有密切關系， 尤其是體重對體質有明顯的影響［10-11］， 對心肺功能也有明顯的影響。有研究表明，肥胖兒童肺活量指數較低，由于體重過重，脂肪 增加，肺活量下降，明顯影響身體功能［12］。本研究結果顯示，2005年小學生肥胖 率顯著上升，而體質水平卻下降。其中，男、女生50 m跑成績顯著下降，女生1 min仰臥起 坐成績、10～12歲男生坐位體前屈和立定跳遠成績也下降明顯，提示學生的柔韌性、下肢力 量和腰腹力出現了顯著下降，與吳新華［13］的測試結果類似。過量脂肪堆積和體重 增加影響了學生運動速度、靈活性和協調性，皮下脂肪增加影響肌肉質量，使肌肉的爆發力 下降。此外，由于實施新課程標準，快樂體育內容增加，可能使學生的速度、力量等身體素 質練習比以往有所減少，而高脂肪、高能量、高蛋白的飲食增加，能量剩余增加，從而導致 學生體重超重和肥胖率上升。因此，加強對學生進行科學飲食教育以及身體素質鍛煉，是小 學生健康成長的積極干預措施。
4 參考文獻
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【關鍵詞】珍稀瀕危植物；種群動態；遺傳多樣性；生存力；種群空間格局
1 珍稀瀕危植物的定義與分級
珍稀植物（Valuble plants/Rare plants）即珍貴稀有植物，通常是在經濟、科研、文化和教育等方面具有特殊重要價值，而其分布有一定的局限性，種群數量又很少的植物。
在實踐中，我們通常對物種的瀕危等級進行劃分。劃分時，為兼顧科學性和實用性兩者之間的平衡，對IU-CN五種瀕危等級和CITES附錄等級標準進行了反復修訂。確定物種瀕危等級的主要定性指標如：種群數（現狀：多或少；變化趨勢；增加或減少），種群大小（現狀：大或小；變化趨勢：上升或下降），種群特性（是否都是小種群），分布范圍（或發生范圍）（寬或窄），分布格局（有無破碎化或島嶼化現象和趨勢），棲息地面積（現狀：大或小；變化趨勢：增大或減小），致危因素（存在與否），滅絕危險（有或無）。主要的定量指標：種群個體總數（特別是成熟個體數），亞種群數，亞種群個體數（特別是構成小種群的閾值），分布面積（或占有面積），分布地點數，棲息地面積，以及在一段時間內（年或代）以上各指標的上升或下降的比率和物種或種群滅絕幾率（用PVA方法計算）。
我國目前通常將珍稀瀕危植物的瀕危等級分為“瀕危”、“稀有”和“漸危”三個等級。
2 珍稀瀕危植物種群的數量動態
種群數量動態是種群生態學的研究核心之一，也是種群生態學研究的主要任務之一。而生命表是研究種群數量動態變化的重要工具，生命表結構分析是解釋種群變化的前提，生命表結構又是這一分析的首要工作。以生命表為基礎而建立的種群的Leslie矩陣模型也是定量表述和預測種群數量與年齡結構變化有效工具。利用它可以預測種群在未來任一時刻的數量動態和年齡結構的變化。另外，對種群進行時間序列預測是對Leslie矩陣模型的一種有效的補充，可以彌補Leslie矩陣中無法克服的不足。
在種群數量動態的研究中，Logistic方程是一個與密度有關的種群動態模型的代表，說明種群增長動態是受環境阻力對其個體瞬時增殖率的修飾和環境最大容納量的制約的。利用這個方程，我們可以預測種群在有限的環境中生存時的數量動態的發展趨勢。
2.1 種群的年齡結構及發展趨勢
種群的年齡結構是種群內不同年齡個體數量的分布狀況，它不僅反映種群年齡個體的分配情況，也反映了種群數量動態及發展趨勢，并在很大程度上反映種群與環境間的相互關系及其在群落中的作用和地位。一般而言，如果其他條件一致，種群中具有繁殖能力的成株越多，種群的出生率就越大；如果種群中老齡植物個體比例越大，種群的死亡率就越高。研究珍稀瀕危植物的年齡結構對分析預測珍稀瀕危植物種群的發展趨勢具有重要價值。通常，種群中各年齡級所占比率從幼齡到老齡金字塔模式的年齡結構。
（1）增長型種群：表示種群中有大量的幼體，而老年個體卻很少。種群出生率大于死亡率，種群數量迅速增長。
（2）穩定型種群：表示種群中幼年個體與中老年個體數量大致相等。種群的出生率與死亡率大致相等，種群數量穩定。
（3）衰退型種群：表示種群中幼體所占的比例較小，而老年個體的比例較大。種群的死亡率大于出生率，種群數量趨于下降。
瀕危植物的種群年齡結構多為衰退型。
2.2 種群數量動態分析
2.2.1 種群生命表及動態分析
種群統計的核心是建立反映種群全部生活史的各年齡組成或生活態級的出生率、死亡率，甚至包括遷移率在內的信息綜合表，即生命表（life table）。它是最直接地描述種群死亡和存活過程的一覽表，是研究種群動態的有力工具。
（1）動態生命表：又稱為同生群生命表（cohort life table）或特定年齡生命表（age-specific life table），它是根據觀察一群同一時間出生的生物的死亡或存活過程而獲得的數據來編制的生命表，反映了各齡級個體在經歷相同環境條件下的同生群種群數量動態情況。由于獲取木本植物的動態數據十分困難，因此，動態生命表主要適用于一年生、二年生或短命植物的種群統計。
（2）靜態生命表：又稱特定時間生命表（time-specific life table），它是根據某一特定時間對種群作年齡結構調查的資料而編制的生命表。由于種群各齡級經歷了不同環境條件，因此該生命表復合了出生率與死亡率，不能真實反應出生率與死亡率的過去變化情況。但它可以提供種群各齡級數量變化的一般輪廓，具有一定研究價值。靜態生命表適用于多年生植物的種群統計。
通過生命表還可以計算種群的增長率。
種群的增長率包括存活和出生兩個方面。生命表中需要加入特定年齡生殖率mx（x為年齡）一項，編制成包括出生率的綜合生命表。
把各年齡組的特定年齡存活率lx與特定年齡生殖率mx相乘，并將其累加起來可以得到凈增殖率R0，R0 = ∑lxmx；種群增長率r，r = ln R0/T；其中T為平均世代長度，它是指種群中個體從母體出生到其產子的平均時間，即從母世代生殖到子世代生殖的平均時間，即T = ∑lxmx/R0。
2.2.2 種群的存活曲線和死亡曲線及種群動態分析
根據生命表數據可以作出存活曲線（survivorship curve）和死亡曲線（mortality curve）。它們是特定年齡存活率lx或死亡率qx對年齡x的相關曲線，曲線的形狀反映了存活率和死亡率隨年齡的變化情況。普遍用存活曲線進行描述。
以lx作縱坐標，以時間間隔作橫坐標，所得曲線為存活曲線。習慣上，存活率lx是以對數值標度的，并且為了便于比較不同植物的曲線特點，常用1000對數標度上的存活數作縱坐標，以壽命百分比作橫坐標，。不同植物的存活曲線形狀也不同。種群的存活率曲線若呈凸形（I型），表示在接近生理壽命前只有少數個體死亡，則該群是衰退型種群；存活率曲線若呈一直線（II型），各年齡死亡率相等，表示該群是穩定種群；存活率曲線若呈凹形（III型），幼年期死亡率很高，表示該群是增長型種群。
2.2.3 Leslie矩陣模型對種群數量動態的模擬和預測
通過Leslie矩陣的方法，可以使種群數量與年齡結構的變化得到定量的表述與預測，還能預測任一時刻的種群年齡結構和種群數量，并且可通過不同環境的種群動態預測來判別種群發展趨勢及其內在原因和外在干擾的影響。
Leslie矩陣是對種群進行數量動態預測的較為理想的手段，它不僅將種群各齡級出生率估計在內，而且將各齡級向下一個齡級轉化時的存活率、死亡率也估計在內，從植物種群動態變化來講，它考慮到了與種群數量有關的各個主要方面。但是，它也有缺點，除去我們在編制靜態生命表時討論的4種假設在自然界難以達到之外，對衰退型種群即幼齡株數少的種群無法編制生命表，也就無法用Leslie矩陣預測種群數量動態。這對很多為衰退型種群的瀕危植物來說無疑是很難滿足需要的，這也是Leslie矩陣所無法克服的困難。
2.2.4 種群生殖力表和重要參數的分析
要研究種群動態的全過程，其生殖過程是十分重要的一環。物種的產種量及種子本身的生物學特性（如休眠、萌發及種子活力等）會直接影響種群的變化。生殖力表是反映種群的存活率與生殖力之間關系的一個重要工具。通過生殖力表的數據可以計算種群的一系列參數，包括凈增殖率（Net reproduction rate）、內稟增長率（Intrinsic rate of increase）、世代長度（Generation span）和周限增長率（Finite rate of increase）等，進而預測種群的發展趨勢。
2.2.5 種群數量及年齡結構動態的時間序列預測
移動平均法又叫滑動平滑法，是時間序列預測中的常用方法，它是指在一定時間間隔中，對指定的、按時間順序排列的各觀測值，在時間間隔相等的數據，按順序依次后移一個周期，再求所需時間間隔內的平均值。
時間序列預測方法通常不用來分析因果關系，它側重于根據時間序列過去的變化和變動規律以推斷今后的趨勢，所以無論增長型種群還是衰退型種群都可以進行分析預測。從這個意義上講，對瀕危植物種群動態預測，時間序列預測是一種很理想的手段。盡管它所包涵的生物學意義不如Leslie矩陣豐富，但只要在對預測結果分析時能考慮到這一點，特別是將瀕危種的預測結果與一個穩定型種群作對照的情況下，其預測結果的可靠性就大大增加。
2.2.6 種群的Logistic數量增長模型及增長動態分析
Logistic方程是1838年由P.F.Verhulst提出來的，它是把環境承載能力與生物繁殖率及其相互作用同時加以考慮的種群模型，又稱Verhulst-Pearl模型。該方程為dN/dt = rN（1-N/K），其中N指種群密度，t指時間，r指瞬時增長率，K指環境容納量。
種群在一個有限的空間中增長時，隨著種群密度的上升，對有限的空間資源和其它生活條件的競爭也增加，從而降低了種群的實際增長率，直到停止增長甚至下降。具有Logistic增長的種群表現為在前一階段增長率隨種群數量的增加而上升，稱正加速期，后一階段隨著種群數量的增長，種群增長率趨于零，為負加速期。
Logistic曲線是“S”型，它具有以下兩個特點：
（1） S型曲線有一個上漸近線，即S型增長曲線漸近于K值，但不會超過這個最大值的水平。
（2） 曲線的變化是逐漸的、平滑的，而不是驟然的。
種群呈Logistic增長的內在機制在于種群密度與增長率之間存在負反饋關系，即隨種群密度的上升，其增長率是按比例不斷下降的。
3 珍稀瀕危植物的遺傳多樣性分析
3.1 遺傳漂變與有效種群大小
遺傳漂變是指等位基因頻率，由于只有少數親代等位基因可以傳入下一代（取樣效應），而產生的隨機變化。在大種群中由取樣效應引起的基因頻率隨機變化是很微弱的，基本上可以忽略；但在小種群內（種群數量
有效種群大小是指一個理想種群內的個體數量，這個理想種群和一個大小為N的真正種群對隨機過程具有等同的遺傳反應。一直很小的種群將很容易發生由漂變引起的遺傳變異丟失及重組。但任何經歷過向小種群波動的種群都會由于純粹的偶然性因素而喪失遺傳變異，包括種群瓶頸（bottlenecks）或者奠基者（founder）事件。
3.2 遺傳多樣性喪失與種群瀕危
有幾條理由讓人懷疑遺傳多樣性喪失是使種群瀕危的直接原因，盡管近交及其導致的遺傳多樣性匱乏和近交衰退可能會使已經瀕危的物種變得更加瀕危。
首先，稀有等位基因對個體適合度貢獻很小。Fisher的自然選擇基本定理告訴我們，種群對自然選擇的反應與適合度加性遺傳方差成正比。因為種群內個體間基因型差異基本上是由具有一定頻率的等位基因（既不太稀有也不太常見）所決定的，所以只有這些等位基因才是遺傳方差大小的決定因素。稀有基因和特別常見基因一樣，對個體間適合度差異的貢獻很小。因此，最有可能經遺傳漂變而丟失的稀有等位基因也是最不可能對種群適應性有貢獻的基因。
其次，頻率很低的等位基因也不大可能成為對將來環境變化產生適應性反應的一個重要組成成分，因為它們在環境變化之前很可能就已丟失。除非自然選擇有利于它們在種群內的存在，否則稀有基因的期望壽命很短。
最后，環境變異性對種群生存造成的危害遠遠高于有害突變累積所造成的危害。小種群內個體任何位點上的不利突變基因都可能由于遺傳漂變作用而被固定下來，而且它們一旦被固定，個體所能達到的最大適合度值將會減小。這些不利突變的不斷累積與無性系突變的累積極為相似，即表現為Muller的棘輪效應。如果我們忽略環境隨機性只考慮有害突變不斷累積的效果，那么幾百個體以上的種群就可以生存成千上萬個世代時間。而當種群增長速率的變異由于環境隨機波動的結果超過了平均內稟增長速率時，即使有104個體的種群也只能生存幾百個世代時間。這些結果表明，有害突變累積與環境變異相比較不大可能成為物種生存的主要限制因素。
總之，遺傳多樣性的喪失，以及許多其它小種群身上常見的特性，更可能是物種瀕危的癥狀，而不是瀕危的病因。物種滅絕從根本上來講是一個種群統計學過程；它也受到遺傳學和環境因素的影響。如果一個種群由于生態學原因（如生境破壞）而滅絕，那么它所擁有的遺傳變異量是多還是少已經與種群生存力沒有多大聯系。根據種群統計學原理確定的最小活力種群經常遠遠大于根據遺傳學理論得出的最小種群大小（500個體）。
參考文獻：
[1]何平.珍稀瀕危植物保護生物學[M].重慶：西南師范大學出版社，2005.14
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【關鍵詞】工作過程 “教學做”一體化 職業技能
【中圖分類號】G642.4 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2012）08-0245-01
“高等職業教育應以服務為宗旨，以就業為導向，走產學研結合的發展道路。”因此在《統計學》課堂教學活動中必須貫徹“理論適度夠用，重在技能訓練”的原則。以統計工作過程為導向改革課堂教學內容，以任務為驅動方式進行教學方法改革，通過“教”引導學生學習，通過學生的“學”掌握基本知識，通過“做”把基本知識應用到實踐當中去，培養學生職業技能。
1.《統計學》傳統教學模式分析
《統計學》傳統教學模式是基于課程的學科體系進行教學，強調的是學科的完整性和系統性。這使得學生在學習的時候有些茫然，不知道這些枯燥的理論有什么用處，或者是在學習之后不知道怎么去應用這些理論，從而導致學生學習和實踐的脫節。
2.以工作過程為導向《統計學》教學內容設計
2.1 課程內容設計理念
以工作過程為課程內容的組織邏輯，以典型的工作任務為載體，以完成工作任務為課程目標，以工作過程的行動導向為課程的實施原則。這樣使學習內容與工作需要相一致、學習過程與工作過程一致、學習任務與工作任務一致，學生學以致用，目標明確，學習更富有激情和動力。
2.2 以工作過程為導向設計課程內容
總體設計思路是：打破以往知識傳授為主要授課方式，將統計的工作過程分解為以下幾個項目。
項目一、統計調查。這是統計工作的開始，也是整個統計工作的基礎。本項目分解為三個任務，即問卷調查、文案調查和訪談調查。
項目二、統計整理。它是使統計調查資料系統化、條理化。本項目可以分解為三個任務，即封閉式調查問卷資料整理、開放式調查問卷資料整理和文案調查資料整理。
項目三、統計分析，這是統計工作的核心內容，也是課程的關鍵性環節。統計分析又可分解為三個子項目，即靜態分析、動態分析、指數分析，每個子項目又分解為若干任務。
項目四、統計調查報告，這是統計調查成果的總結，是前面幾個環節的整理和深化。本項目可分解為三個任務，普通調查報告、學術性調查報告和口頭調查報告。
3.“教學做”一體化教學模式實施過程
在教學過程中，教師不僅要充分調動學生學習的主動性和積極性，而且要使學生形成學習的內驅力。教師提供統計工作情景，然后根據情景設計提出問題引導學生思考，讓學生帶著問題去學習，使學生明確學習的目的。這樣可以培養學生的思考習慣，避免被動地接收知識，增強他們求知的動力，提高學生的統計學思維與素養。
以“項目二、統計整理”中“任務三 文案資料整理”為例闡述“教學做”一體化教學設計。
3.1設計情景，提出任務要求
對某一物流企業某一部門其員工年齡構成情況進行文案調查。資料如下：35 56 22 45 38 49 52 19 29 35 51 28 36 44 49 35 25 40 38 27 26 33 50 42 37 43 38 20 27 30 18 27 46 31 33 38 45 49 31 47
所獲得的資料分散、不系統，不能說明總體年齡特征，達不到認識總體的目的。
提出任務要求：對現有的資料進行整理，使之系統化、條理化和科學化。
3.2 任務分析
首先，要明確任務的目標是使統計調查資料系統化、條理化；其次，完成任務所需要的背景知識有統計分組、統計匯總、繪制統計表和統計圖等；第三，完成任務最終成果是統計表和統計圖。
3.3 完成任務所需的背景知識
首先，向學生介紹統計分組的目的和要求；其次，選擇分組標志，并進行分組；第三，在分組的基礎上進行匯總；第四，在前兩個步驟的基礎上，繪制統計表和統計圖。在介紹背景知識的過程中，輔以案例教學，用一個具體實例把背景知識貫穿起來，擺脫以往機械式的理論授課。
3.4 任務的完成
通過情景任務安排、任務分析和背景知識的介紹，學生基本已具備解決問題的能力，這時安排學生自行解決情景中安排的任務。教與學是一個互動的過程，在這一階段以學生解決問題為主，以教師指導為輔。教師主要負責學生在完成任務過程出現的問題進行糾正，對仍存在的疑惑進行講解，做到“傳道、授業、解惑”。
3.5 統計整理實訓
“教學做”環節當中“做”是核心，因此統計整理實訓這一步驟必不可少，也是提高學生職業技能重要環節。
實訓情景：對某一物流企業某一部門員工的工資情況進行文案調查。資料如下：
1800 2580 3300 2530 2450 4450 4100 2200 3650 3500 2700 2800 3620 3000 2400 3500 2500 4010 3800 2700 2600 3300 3650 4200 3700 3780 3800 2950 3330 3100 1980 2700 4130 3100 3300 3800 3650 3500 3100 2950
試對上述工資資料進行整理，繪制統計表和統計圖。
步驟一、輸入資料。把40名員工的工資資料輸入計算機Excel電子表格中。
步驟二、在電子表格中列出要統計的變量，如頻數、頻率、累計等。
步驟三、頻數與頻率統計。利用FREQUENCY函數對統計資料進行分組，利用SUM函數進行合計。
步驟四、累計統計。充分利用軟件復制功能，拖拽“+”字光標進行復制。
步驟五、繪制統計表。修改電子表格的線型使之符合統計表制表規則。
步驟六、繪制柱形圖、折線圖和餅形圖。
4.基于工作過程“教學做”一體化教學總結
基于工作過程《統計學》課程內容設計打破了原有教材系統設計，加強了學生實際應用能力的培養。“教學做”一體化”教學的實質是將課堂教學與實際工作融為一體，通過情景教學使學生感受情景教學的氛圍，在“教”與“學”中學習知識，獲得職業技能，然后再通過“做”進一步鞏固知識，加深理解。
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