教育统计学笔记

教育统计学笔记（共8篇）

教育统计学笔记 篇1

我看到有从事会计的朋友说感到很可悲，已经沦落为一台周而复始的机器了，没有了理想，没有了激情；我另一个同事说他能从人群中判断出哪个是会计，因为会计一般目光呆滞、神情恍惚、头发灰白而稀疏、身心疲惫。一段时间内，我也曾被这一表象所迷惑——因为我也曾经做过会计员。但是后续的一些思考，外加FMBA周立教授精彩的会计学课程让我改变了对会计的偏见看法。

会计之一美：这是一门哲学。资产=负债+所有者权益。凡可带来收益的，都是资产；凡是收益将要流出的，都是负债；这两者的差异就是所有者权益。有时候细想一下，人本身其不就是一个会计主体？人的大脑和双手能够创造价值，当然有的人也能透过嘴巴或双脚盈利——不论怎样，人本身就是一块资产——这是应爱护人、尊重人、以人为本的落脚点所在。与此同时，人也有其负债特性：要维持人的正常，势必需要充足的氧气、水、食物及居住环境，而人的情绪与喜好对其创造价值影响巨大，这就是有伟人与凡人之分的重要原因。事实上，许多人很关注人们拥有的资产，忽略其创造这些财富的艰辛与不易（这些都是“负债”），这类人一般是乐观主义者，但略微极端；另一些人关注人们承受的磨难与艰辛“负债”，一味低估其所拥有的幸福与财富资产，这类人

一般是悲观主义者，也略微偏激。真正的智者应该能够客观评估自己的幸福所在，同时了解到自己所承担的负债，剩下的才是真正属于自己的生活。做任何事都要想到实现的目标（收入），评估为此需要付出的代价（成本），盲目地不计代价的冒险，往往会被现实打击地鼻青脸肿。

会计之二美：这是一门管理学。公司财务总监水平很高，掌管千亿级资产规模，尽管他发文很多，但专业类的文章一般比较低调，我依稀记得似乎在2009年，他在内刊发表过一篇探讨财务杠杆的文章。母公司上级对口单位有份内刊，主要作为一些企业管理方面研究成果的发布平台，其中一期也是专门探讨“财务杠杆”课题的。这让我想起当年在厦大时黄老师讲授财务管理时也花费过一堂课推倒财务杠杆概念的经历。为何不论是学者还是企业管理专家都对财务杠杆如此着迷呢？“为什么巴菲特喜欢固定收益品种的投资产品，尽管其收益率并不太高？”周教授的一个简单模型为我解疑了，“假如投资一个公共产品企业1000万元，其无负债时的年收益率是15%（这并不算暴利），第二年赚150万。此时找银行，以10%的资本成本借800万，自己出200万，第二年赚150-80=70万，收益率达到35%（70/200）；如果这200万并不全是自己出，而是以一家有限责任公司形式出资，则作为这家有限责任公司的出资人，我找信托借款

150万，承诺年收益率20%，自己只要出资50万就可以了，这个时候我的实际收益率是80%（（70-150*20%）/50）；而如果这 50万我也不是自己出的，其中有40万找的是信托，承诺次年分红 50%，自己实际出资 10万元，那么我这 10万元的收益率将是200%（（40-40*50%）/10）……这种链条理论上可以无限延伸下来，到最上一级的回报率将极为可怕（空手套白狼则收益率为正无穷），即便如此，以高资本成本融资也能活得下去——巴菲特先生的保险资金成本并不算高，所以伯克希尔公司巧妙利用杠杆，赚取了漂亮的收益。上述链条必须建立在一个基础之上，那就是最初的15%年收益率要能保障，否则整个金字塔都将崩塌，这就要用特定的方式去锁定企业收入、套牢其成本——公益事业一般是市政项目，这一点还是容易实现的。”周教授的这一讲述让我醍醐灌顶，巴菲特先生靠财务杠杆赚大钱，很多“庞氏骗局”陷阱不也是类似的套路吗？承诺一年后给你多少比率的分红收益，后面人进来时即便资本成本再高，只要设计妥善的话自己照样能赚钱。由此可见，只要功夫深，会计是可以帮人赚到真金白银的。

不知何时起，我开始注重财务报表的结构分析，例如：两间上市公司对比时，其资产结构有何差异，负债结构有何差异，所有者权益结构有何差异；成本费用（占收入）结构有

何差异。这种比较分析有时候很有趣，A公司成本明明很高，但最后盈利能力不比成本控制能力很强的B企业差太多，只因A比较懂得税务筹划，B只擅长业务经营——后来发现这和两间公司的老板履历有关——A的老板是财务出身，B的老板是业务出身。在探讨两间公司收益差异及未来潜力时，必须找到他们当前的资产负债结构，A的存货比例为何远高于B？B的现金比例为何远高于A？A的长期负债结构为何较高？B的所有者权益结构是否可以进一步优化？两间企业所在的商品市场及所处的资本市场后续走势将会如何？一连串问题就都出来了，这些问题结合两间企业一年内的实际经营情况自问自答一遍后，很多东西就都能看透了。

会计学和企业税务筹划与资本运作结合在一起时，许多火花就会被点燃起来。我所在的企业在税务筹划方面所用的技巧不算太多——但充分利用BVI公司规避内地所得税的筹划工作做得不错，只是内地一些税务筹划方法稍显牵强。周教授提出的地产企业税务筹划思路是：母公司控股园林公司及高科技公司（建筑节能、绿色环保、高科技软件）等企业所得税法减免对象行业企业，透过建安成本与期间费用方式将成本转移出去，最大化规避企业所得税及土地增值税；也可以通过控股桩基类企业等加大地产向对不可预知高风险建安项目（桩基工程常因地质结构而使成本大幅增加）的成本转移。我不由地思考起公司三大业务线中现在最弱的投资线，其实完全可以以PE的形式实现上述安排，在这些方面扶地产核心主业再上马一程，送人玫瑰手有余香，从而使得企业利益最大化——但是激励机制似乎不太允许这类筹划的最终发生——因为高管的家庭资产与公司股价挂钩，公司股价则与每年净利润挂钩，所得税降低意味着净利润也将降低——但我会在合适的时候将上述思路以合适的方式传递给相关管理层的——这大概也算是内部审计建议中比较增值的一部分了吧。透过周教授的课程，我认为资本运作的核心思路是在会计账面收益与高市盈率之间寻找套利机会：有的通过资产注入实现增值——轻资产公司假如每年能赚100万，通过会计账务处理做到一年1000万利润，此时借助如30倍市盈率的资本市场，资本市值将放大至3亿元；有的通过转换行业概念、进而转换市盈率的方式实现增值——某化肥行业企业市盈率只有10倍，但是将矿产资产注入后，市场将其调整为稀有金属股票，市盈率顿时增长至30倍……太多案例无法在此一一赘述，这门课让我受益匪浅。

会计之三美：这是一门美学。会计的魅力在于它能跨越行业、地域、规模、语言、乃至时间，让完全不同的企业在统一标准下进行对比——是骡子是马拉出来溜溜。有的企业

教育统计学笔记 篇2

纵观统计学的发展状况, 与整个科学的发展趋势相似, 统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来, 有两个基本结合趋势。

1.1 统计学与实质性学科结合的趋势:

统计学是一门通用方法论的科学, 是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具, 它必须有其用武之地。否则, 统计方法就成为无源之水, 无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合, 才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且, 从统计方法的形成历史看, 现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动, 历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。另外, 从学科体系看, 统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的, 而是相交的, 如果将实质性学科看作是纵向的学科, 那么统计学就是一门横向的学科, 统计方法与相应的实质性学科相结合, 才产生了相应的统计学分支, 如统计学与经济学相结合产生了经济统计, 与教育学相结合产生了教育统计, 与生物学相结合产生了生物统计等, 而这些分支学科都具有“双重”属性:一方面是统计学的分支, 另一方面也是相应实质性学科的分支, 所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学, 同时属于经济学, 生物统计学不仅是统计学的分支, 也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法, 而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题, 统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此, 统计学与各门实质性学科的紧密结合, 不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地, 为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式, 且更加注重应用研究。

1.2 统计学与计算机科学结合的趋势:

计算机运行能力的提高, 使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统 (DSS) 更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘 (Data mining, 又译“数据掏金”) 技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛, 每年都要积累大量的数据, 大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题:信息过量, 难以消化;信息真假, 难以辨识;信息安全, 难以保证;信息形式不一致, 难以统一处理;于是人们开始提出一个新的口号“要学会抛弃信息”。人们考虑“如何才能不被信息淹没, 而是从中及时发现有用的知识, 提高信息利用率?”面对这一挑战, 数据挖掘和知识发现 (DMKD) 技术应运而生, 并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科, 它把人们对数据的应用从低层的简单查询, 提升到从数据中挖掘知识, 提供决策支持。在这种需求牵引下, 汇聚了不同领域的研究者, 尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员, 投身到数据挖掘这一新兴的研究领域, 形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Data mining的视角不完全相同, 但可以说, Data mining与DSS一样, 使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。

因此, 统计学越来越离不开计算机技术, 而计算机技术应用的深入, 也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明:充分利用现代计算技术, 通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来, 让用户直接看到统计输出结果与有关解释, 从而使统计方法的普及变得非常容易。所以, 对于财经类统计专业的学生来说, 一方面要学好统计方法, 但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题, 学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计, 能够将具体单位的统计模型通过编程来实现, 以建立起统计决策支持系统。

2 统计教育的改革

2.1 统计专业课程建设问题:

专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题是课程设置和规范课程内容。课程设置主导学生的知识结构, 培养统计理论人才应当设置较多的数学课程, 目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识;培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程, 目的是让学生如何能将统计方法正确地运用到相关领域。例如培养从事经济管理的统计人才, 在课程设置上至少应当包括四方面的知识: (1) 经济理论课程, 让学生了解经济活动的主要进程和基本规律; (2) 研究社会经济问题主要统计方法, 包括常用的统计数据搜集方法, 统计数据处理方法和分析方法; (3) 适用电脑技术, 让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能; (4) 有关统计理论和统计实践中的前沿性问题, 目的不在于要学生真正掌握这些问题, 而是让学生了解统计理论和统计实践的前沿发展动态, 启迪学生的科学思维能力。

2.2 教学方法和教学手段的改革:

统计教学方法和教学手段改革中, 有两个焦点问题:一是如何激发学生学习统计学的兴趣;二是应用什么教学手段来达到较好的统计教学效果等。充分运用现代教育技术、教学手段, 更新教学方法, 促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。

2.2.1 改灌输式教学为启发式教学, 特别注

重教育多样化和多层次性, 不仅让学生掌握如何搜集、整理数据的技术, 还要教学生读懂数字背后的事实。学会按照具体与抽象、动态与静态、个体与总体、绝对与相对、一般与特殊、演绎与归纳等不同的思维方式分析问题和解决问题。注重利用一题多解与一题多变, 开拓学生的发散思维。

2.2.2 改单向接受式的教学为双向互动式教

学, 以案例分析与情景教学开启学生的思维闸门, 使学生更形象、快捷的接受知识, 发挥其独立思考与创造才能, 培养学生创造性思维能力。

2.2.3 构建以课堂、实验室和社会实践多元化的立体教育教学体系。

在传授和学习已经形成的知识的同时, 加强实践能力锻炼, 提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用, 找到应用的结合点, 才能使统计学获得最大的生命力。

2.3 统计学与计算机教学相结合:

教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家, 现在计算机已非常普及, 无论是高校、高职和中专, 培养出来的学生不会用统计软件分析数据, 不管哪一个层次, 都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科, 统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体, 让学生掌握一些常用统计软件的使用。除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外, 还要培养学生处理大量数据的能力, 即数据挖掘的能力。

2.4 教学与实际的数据分析相结合:

统计的教学不能只停留在课本上, 案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。统计教学和教材增加统计实际案例, 通过计算机对大量实际数据进行处理, 可以在试验室进行, 亦可在课堂上进行讨论, 这样学生不仅理解了统计思想和方法, 而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。

2.5 要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师:

电脑、网络的出现, 不仅改变了教学的手段, 还深深地影响着教学的内容, 因为它影响着经济、生活的发展和需求。语文 (中文、外文) 、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质, 它们之间不是分离的, 而是要尽可能结合在一起来进行教学, 各管各教一套的办法已不适应现代化教育教学的需要, 现代教育特别注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次, 有了电脑、网络, 必需要更新, 要培养出一批能用电脑、网络来教学的新型教师, 以便培养出新型的21世纪的人才。

参考文献

[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计, 2001.9.

[2]袁卫.国外统计高等教育发展的趋势及对我国统计教育改革的思考.中国统计, 2001.10.

教育统计学笔记 篇3

报告对2023年前后的高等学历教育情况进行预测的依据是1998年前后到2011年前后的数据变化。报告预测的结论为（说明：括号中为1998年到2011年的参照数据）：从2011年前后到2023年前后，美国副学士学位总数将增加39%（80%），其中男性增加42%（78%），女性增加36%（82%）。学士学位总数将增加15%（49%），其中男性增加10%（47%），女性增加19%（50%）。硕士学位总数增加37%（69%），其中男性增加59%（27%），女性增加77%（43%）。博士学位总数增加23%（46%），其中男性增加21%（26%），女性增加24%（70%）。

预计到2023年前后，美国拥有副学士学位的人数为141万，女性占60.6%；学士学位人数206.1万，女性占59.1%；硕士学位人数103.2万，女性占62.7%；博士学位人数20.85万，女性占51.8%。

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教育统计学笔记 篇4

统计

一、统计与统计数据

（一）统计学分支：描述统计和推断统计。

1.描述统计：取得所需数据，用图表或数学方法对数据整理和展示，描述数据的一般性特征。2.推断统计：用样本数据来推断总体特征的统计学方法。包括参数估计和假设检验。（1）参数估计是利用样本信息推断总体特征

（2）假设检验是利用样本判断对总体的假设是否成立。

（二）变量和数据

1.变量：研究对象的属性或特征。分类：（1）定量变量或数量变量：变量取值是数量（2）定性变量或品质变量：包括： ①分类变量：变量取值是类别

②顺序变量：变量取值是类别且有一定的顺序

2.数据：对变量进行测量、观测的结果。可以将统计数据分为：

（1）分类数据：不能用数值表示，通常用文字表述，也可用数值代码表示，但不区分顺序。（2）顺序数据：不能用数值表示，通常用文字表述，也可用数值代码表示，但有顺序。（3）数值型数据：说明的是现象的数量特征。3.数据的来源（1）观测数据（2）实验数据（3）一手数据（2）二手数据

（三）统计调查 1.统计调查的种类

（1）按调查对象的范围不同，分为： ①全面调查：包括全面统计报表和普查。

②非全面调查：包括非全面统计报表、抽样调查、重点调查、典型调查等。（2）按调查登记的时间是否连续，分为： ①连续调查：说明现象的发展过程。

②不连续调查：一般是为了对总体现象在一定时点的状态进行研究。

2.统计调查的方式：包括统计报表、普查、抽样调查、重点调查、典型调查（典型调查主要是一种定性调查研究，必须同其他调查结合起来使用，才能避免出现片面性。典型调查的作用：①弥补全面调查的不足；②在一定条件下可以验证全面调查数据的真实性。典型调查不在于反映现象的总量数据特征，在于了解与统计数字有关的生动的具体情况，做到定性分析和定量分析相结合。）

二、描述统计

（一）对数据分布特征的测度：①分布的集中趋势；②分布的离散程度（反应各数据的 差异程度，和中心数据的代表程度）；③分布的偏态（反应数据分布的不对称性）。1.集中趋势的测度。测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。

（1）平均数。易受极端值影响。适用于定量变量，数值型数据，不适用与分类和顺序数据。（2）中位数。不受极值个影响。适用于顺序数据和数值型数据，尤其适用分布不对称的数值型数据。不适用于分类数据。

（3）众数。不受极值个影响；可能不唯一。适用于分类和顺序变量，不适用于定量变量。2.离散程度的测度：离散程度，是指数据之间的差异程度或频数分布的分散程度。离散程度的测度，主要包括极差、方差和标准差、离散系数等。适用于数值型数据。

①极差。是总体或分布中最大的标志值与最小的标志值之差，又称全距。它反映的是变量分布的变异范围或离散幅度，不能反映其间的变量分布情况，同时易受极端值的影响。②方差：数据组中各数值与其均值离差平方的平均数。越小则均值代表性越好。按自由度不同，分为总体方差和样本方差。

③标准差，总体所有单位标志值与其平均数离差之平方的平均数的平方根。标准差与方差是应用最广泛的统计离散程度的测度方法，只适用于数值型数据，对极端值也很敏感。④离散系数。也称变异系数或标准差系数，它是一组数据的标准差与其相应的算术平均数之比，是测度数据离散程度的相对指标。离散系数主要是用于比较不同组别数据的离散程度。目的是为消除变量值水平高低和计量单位不同对离散程度测定值的影响。3.布形态的测度

①偏态系数：测度数据分布偏度的统计量。SK=0，分布对称；0＜SK≤0.5，轻度右偏；0.5＜SK≤1，中度右偏；SK＞1，严重右偏。SK为负值，与正值相对应，不过是左偏。②标准分数：也称为Z分数。数值减去均值所得的差除以标准差。平均数为0，标准差为1。当数据成钟型分布的时候，68%的数据与平均数距离在1个标准差内；95%的数据与平均数距离在2个标准差内；99%的数据与平均数距离在3个标准差内。4.变量间的相关分析

①变量间相关关系的分类：

按相关程度分：完全相关，不完全相关，不相关。

按相关方向分：正相关，负相关。

按相关形式分：线性相关（不一定是直线，曲线也可以），非线性相关。相关关系并不等同于因果关系，即有相关关系的变量之间，并不一定一方由另一方引起。

②散点图：可以表示两个变量之间的关系。

5.相关系数。相关系数是度量两个变量间相关关系的统计量。最常用的相关系数是Pearson 相关系数，度量的两个变量间的线性相关关系。

r的区间范围：-1≤r≤1。r＞0表示正线性相关，r＜0表示负线性相关；r=1表示完全正线性相关，r=-1表示完全负线性相关；r=0表示不存在线性相关关系，但并不表示没有任何关系。

三、抽样调查

（一）基本概念 1.总体与样本

①总体参数。是抽样调查中想要了解的，是未知常数；

②样本统计量又称估计量。是一个随机变量，与样本选取及设计有关，是对总体参数的估计。③抽样框。是供抽样所用的所有抽样单元的名单，是抽样总体的具体表现。抽样中的单位必须有序，高质量的抽样框应当提供被调查单位更多的信息，并且没有重复和遗漏。

2、概率抽样和非概率抽样

①概率抽样：又称随机抽样。特点：按一定的概率以随机原则抽取样本；抽中概率可计算；考虑每个样本单元被抽中的概率。

②非概率抽样：调查者根据自己的方便或主管判断抽取样本的方法，不依随机原则。如判断抽样（主观判断），方便抽样（如拦截式），自愿样本（如网上调查），配额抽样。

3、抽样调查的一般步骤

确定调查问题→调查方案设计→实施调查过程→数据处理分析→撰写调查报告

4、抽样调查中的误差

①抽样误差：由于抽样的随机性造成的，样本不同，对总体的估计也会不同； ②非抽样误差：抽样框误差，无回答误差，计量误差

抽样框误差：抽样框不完整造成数据的遗漏，抽样框更新不及时产生无效数据等等； 无回答误差：随机因素如恰好不在，造成方差增大；非随机因素如不愿意回答，造成方差增大、估计偏差。

计量误差：数据与真值不一致造成的误差。

5、抽样的种类：简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样、多阶段抽样

（1）简单随机抽样分类：不放回简单随机抽样；放回简单随机抽样。问题：效率不高，分布分散。适用条件：抽样框中没有更多的可利用辅助信息；调查对象的分布范围不广；个体间的差异不是很大。

（2）分层抽样：先把总体分为不同的层，再在不同层内独立、随机地抽取样本。要有足够的辅助信息，使得同一层差异小，不同层差异大。特点：不仅可以估计总体参数，也可估计各层参数；便于抽样工作的组织；降低抽样误差。样本量在各层的分配方法：等比例分配，不等比例分配。

（3）系统抽样。按序排列，确定初始单元，等间隔抽取数据。分为按无关标识排列和按有关标识排列，后者精度更高。方差估计比较复杂，给抽样误差带来一定困难。

（4）整群抽样。步骤：划分为互不重叠的群体，抽样时直接抽取群，抽中的群调查全部，未抽中的群不调查。如果群内差异小，群间差异大，抽样误差会比较大；如果群内差异大，群间差异小，误差低于简单随机抽样，适合此类群体的抽样调查。

（5）多阶段抽样。是指将抽样过程分阶段进行，每个阶段使用的抽样方法往往不同，即将各种抽样方法结合使用，在大规模调查中常用。

分层抽样实际是第一阶抽样比为100%时的一种特殊的两阶抽样；而整群抽样实际上是第二阶抽样比为100%时的一种特殊的两阶抽样，故也称单级整群抽样。6.估计量（样本统计量）的性质：

（1）无偏性：（对不放回简单随机抽样，所有可能样本均值取值的平均值等于总体均值），（2）有效性：（方差越小越有效），（3）一致性（随着样本量的增大，估计量稳定于总体参数的真值，则有一致性）。7.抽样误差的估计

不放回简单随机抽样的估计量方差公式的意义： ①样本差异越大，s²越大，则误差越大； ②样本量n越大，则误差越小。8.样本量的影响因素

①调查的精度：精度越大，样本量越大； ②总体的离散程度：离散程度越大，样本量越大；

③总体的规模：对小规模总体而言，总体规模越大，样本量越大，大规模不受影响； ④无回答的情况：无回答率越高，样本量越大；

⑤经费的制约：样本量是调查经费与调查精度之间的折中和平衡。

四、回归分析

（一）回归分析的概念： 所谓回归分析，就是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，来近似地表达变量间的依赖关系。

1.回归分析和相关分析，联系密切，有共同研究对象，在具体应用时，也常常需要互相补充。（1）相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度；（2）回归分析研究变量之间相互关系的具体形式。

2.相关分析需要依靠回归分析来表明现象数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度。3.只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。

（二）一元线性回归模型：一元线性回归方程：

（三）最小二乘法：使得因变量的观测值iy与估计值iyˆ之间的离差（又称残差）平方和最小来估计参数的方法。

（四）模型的检验和预测

①模型的检验：决定系数，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度，决定系数的取值在0到1之间。越接近1，拟合效果越好，越接近0，拟合效果越差。

②模型的预测：回归分析的一个重要应用就是预测，即利用估计的回归模型预估因变量数值

五、时间序列分析

（一）时间序列及其分类

时间序列，也称动态数列，是将某一统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后顺序编制形成的序列。时间序列由两个基本因素构成：（1）被研究现象所属时间；

（2）反映该现象一定时间条件下数量特征的指标值。同一时间序列中，各指标值的时间单位一般要求相等。

2.时间序列按照其构成要素中统计指标值的表现形式，分为三类：

（1）绝对数时间序列.依据指标值的时间特点，绝对数时间序列又分为时期序列、时点序列。时期序列，即“过程总量”如国内生产总值。时点序列，每一指标值反映现象在一定时点上的瞬间水平，如年底总人口数。

（二）时间序列的水平分析分为：

（1）发展水平，时间序列中对应于具体时间的指标数值。时间序列中第一项的指标值称为最初水平，最末项的指标值称为最末水平，处于二者之间的各期指标值称为中间水平。根据各期指标值在计算动态分析指标时的作用来划分，又可以分为基期水平、报告期水平。（2）平均发展水平，也称序时平均数或动态平均数，是对时间序列中各时期发展水平计算的平均数，它可以概括性描述现象在一段时期内所达到的一般水平。时间序列类型不同，计算方法也不同。

①绝对数时间序列：序时平均数的计算：

1）由时期序列计算序时平均数公式为：算术平均。

2）连续时点序列计算序时平均数公式为：算术平均或加权平均

3）间断时点序列计算序时平均数计算思想是“两次平均”：先求各个时间间隔内的平均数，再对这些平均数进行简单算术平均。

第一，间隔时间相等。[（y1+y2）/2+(y2+y3)/2………..]/(n-1)第二，间隔时间不等。第二次平均时，由于各间隔不相等，所以应当用间隔长度作为权数，计算加权算术平均数。

②相对数或平均数时间序列（派生序列）：序时平均数的计算

必须分别求出分子指标和分母指标时间序列的序时平均数，然后再进行对比。（3）增长量与平均增长量

①增长量。报告期发展水平与基期发展水平之差，反映报告期比基期增加（减少）的绝对数量。根据基期的不同确定方法，增长量可分为逐期增长量、累计增长量。同一时间序列中，累计增长量等于相应时期逐期增长量之和。

②平均增长量。时间序列中逐期增长量的序时平均数，它表明现象在一定时段内平均每期增加（减少）的数量。同时，=累计增长量/（N-1）

（三）时间序列的速度分析 1.发展速度与增长速度。①发展速度。是以相对数形式表示的两个不同时期发展水平的比值。计算公式为： 发展速度=报告期水平/基期水平。由于基期选择的不同，发展速度有定基（在一定时期内总的发展速度）与环比之分。

定基发展速度与环比发展速度的数量依存关系：（掌握）1）定基发展速度等于相应时期内各环比发展速度的连乘积。2）两个相邻时期定基发展速度的比率等于相应时期的环比发展速度。

②增长速度。报告期增长量与基期水平的比值。计算公式为：增长速度=报告期增长量/基期水平，由于基期选择的不同，增长速度也有定基与环比之分。1）定基增长速度=累计增长量/某一固定时期水平=定基发展速度-1 2）环比增长速度=逐期增长量/前一期水平=环比发展速度-1 【注意】： 定基增长速度与环比增长速度不能像定基发展速度与环比发展速度那样互相推算。定基增长速度与环比增长速度之间的推算，必须通过定基发展速度和环比发展速度才能进行。2.平均发展速度与平均增长速度

①平均增长速度与平均发展速度之间的数量关系：平均增长速度=平均发展速度-l。

②目前计算平均发展速度通常采用几何平均法（也称水平法）。平均发展速度的计算公式 3.速度的分析与应用

①当时间序列中的指标值出现0或负数时，不宜计算速度。在这种情况下，适宜直接用绝对数进行分析。

②速度指标的数值与基数的大小有密切关系，“增长1%的绝对值”，是进行这一分析的指标。它反映同样的增长速度，在不同时间条件下所包含的绝对水平。计算公式为：

增长1%的绝对值=逐期增长量/环比增长速度

六、平滑预测法 平滑法的目的就是“消除”时间序列的不规则成分所引起的随机波动，所以被称为平滑法，包括移动平均法和指数平滑法。

1.移动平均法

使用最近k期数据值的平均数作为下一期的预测值，计算公式为：

2.指数平滑法

指数平滑法是利用过去时间序列值的加权平均数作为预测值，即使得第t+1期的预测值等于第t期的实际观察值与第t期预测值的加权平均值。

教育统计学笔记 篇5

摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从

统计学的发展趋势谈了统计学教育需改革的几个方面。

关键词: 统计学； 发展趋势； 统计教育改革

随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。

一、统计学的基本发展趋势

在人类迈进21世纪的今天，知识的更新速度正不断加快，社会对新知识的追求也日益增加。无论是国民经济管理和公司、企业的经营及决策，还是科学研究都越来越依赖与数据分析和统计分析方法。统统计方法已成为理、工、农、医、人文、社会、管理等所有学科领域科学研究的基本方法。

纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势而不同领域开始的。统计学产生于17世纪中叶，是从几个不同领域开始的。统计学的一个源头是来自英国威廉配第的《政治算术》。配第在书中用大量的数字对英国、法国、荷兰三国的经济力进行比较，在某种程度上配第是政治经济学之父，也可以说是统计学的创始人。

自17世纪中叶几位科学家从不同角度开始了统计学研究后，经过几代统计学家的努力，历经两个半世纪，到19世纪末建成了古典统计学的基本框架。从20世纪50年代以来，统计理论、方法和应用进入了一个全面发展的新阶段。一方面，统计学受计算机科学、信息论、人工智能等现代科学技术的影响，新的研究领域层出不穷。另一方面，统计方法的应用领域不断扩展，几乎所有的科学

研究都离不开统计方法。因为不论是自然科学、工程技术、农学、医学还是社会科学都离不开数据。因而可以说统计方法与数学、哲学一样成为所有学科的基础。

（一）统计学与实质性学科结合的趋势

统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家增加、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关订立定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。

这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。

（二）统计学与计算机科学结合的趋势

纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining,又译“数据掏金”）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号“要学会抛弃信息”。人们考虑“如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？”面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。

因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。

所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。

统计学论文

系别：信息管理系班级：姓名：王禹静学号：

教育统计学笔记 篇6

一、单选题(在本题的每一小题的备选答案中，只有一个答案是正确的，请把你认为正确答案的题号，填入题干的括号内。多选不给分。每题1分，共1 0分)

1、统计报表和专门调查的划分依据是()

①调查的方法②调查的地域范围③调查的组织形式④调查项目的多少

2、下列指标是时点指标一()

①车船吨位数②影剧场坐位数③钢材产量④粮食产量

3、研究某公司职工的工资，总体单位是()

①该公司所属各企业②该公司的每一个职工

③该公司的职工人数④该公司各个职工的工资额的正态分布曲线、()越小，曲线越陡峭。

5、在重复抽样的条件下，如果把样本容量扩大一倍，抽样的平均误差将()

①扩大到原数的4倍②扩大到原数的2倍

③缩小到原数的一半

6、样本容量既定，置信水平越高，则置信区间越()

①宽②窄③不能确定

7、决定拒绝或接受原假设是以抽自所关心总体的()为根据的。

①总体参数②标志③信息①样本统计量

8、为鉴定一批旧瓷器的途中破损率是否超过0.002而进行假设检验，检验结果，拒绝域位于接受域的()

①左边②右边⑧中间④两边

9、某企业前年的工业总产值为800万元，去年为10.0万元，表示该企业的工业总产值

()

①去年比前年增长125％②去年比前年增长25％

⑧去年增长为前年的O．25倍④去年发展到前年的25％

10、已知甲、乙两数列的平均数分别为10单位和15单位，其标准差分别为4单位和5单位，则二数列平均指标的代表性（）

①甲大于乙②乙大于甲⑧相等④谁大谁小不能判定

二、多选题(在本题的每一小题的备选答案中，正确答案有两个或两个以上，请把你认为正确答案的题号，填入题干的括号内。少选、多选不给分。每题2分，共10分)

1、以商品的销售量指数和价格指数为例，比较常用的综合法指数公式是()()

()()

2、普查是一种()()()()

①全面调查②专门调查⑧经常性调查④一时调查

3、统计分组最关键的是()()()()

①正确选择分组标志②确定组数

②确定组距④划分各组间的界限

4、平均发展速度和平均增长速度()()()()

①前者可大于1，也可小于l②后者可大于1，也可小于

1⑧前者可正可负④后者可正可负

5、总指数可用()()()()方法求得。

①综合指数法②调合平均数指数法

⑧算术平均数指数法④求和

三、判断题(下列各题，你认为正确的，请在题干的括号内打“√”，错的打“×”。每题1分，共10分)

1、采用重复抽样时和不重复抽样时，容量为N的总体中，每一个单位被抽出的概率均 为1／N。()

2、如果总体中存在着隐藏的周期性，则可以采用系统抽样法进行抽样。()

3、统计总体分布是以标准差为对称轴的。（）

()

5、劳动时间单位的性能及作用与实物单位相似，也缺乏对非同类产品的综合性能。

()

()

7、为了尽量避免减小第一类错误发生的概率，可把显著系数a定得大些。()

8、对于任何数据组，都可以利用最小二乘法配出一条回归直线。()

9、在区间估计时，置信下限定得愈低，置信上限定得愈高，那么区间包含总体均值的概率就愈大。()

10、置信区间愈大，估计的精度愈低。()

四、填空题(每空1分，共20分)

1、一个完整的统计工作过程，可以分为下面这四个阶段：①()，②()，⑧()，④()。

2、系数和倍数是将对比基数作为()而计算出来的相对数。

3、统计总体的特征，可以概括三点，即；①()，②()，⑧()。

4，时期现象的数值大小与时间长短()关系，数值是()的结果。

5、增长速度等于()其值为正时，表明现象在一定时期内()，为负时，表明现象

()，而发展速度的数值始终是()。

6、一般说来，数量指标指数用()质量指标作为同度量因素。

7、平均数指数是从()出发编制的总指数，按共计算形式以平均的方法不同又分为()和()两种。

8、相关系数r=-1时，x与y()。

9、已知样本来自正态总体，是否可以认为是来自均值为

题。

五、计算题(每题10分，共50分)

1、某专业公司下属50个企业，生产W产品，某日对产品质量调查结果给出W产品合格率统计资料如下：的正态分布?这是一个()问

试求W产品平均合格率。

2、某香皂的制造过程是用混合材料生产的。其设计是按照每一批材料平均能产山l20块香皂。如超出或少于此一标准的产量将作为不符合要求。某一含量有10批材料的样本，显示下列它们所生产的香皂数目。108、118、120、122、119、113、124、122、120、12

3试用0。05的显著水平检验是否样本结果支持每批材料所生产的平均香皂数目为120块。(判别值见试卷最后的“注”)

3、卞列结果是某银行下属两分行的信用卡金融的平均差异的资料。

①求两家分行平均金额差异的点估计值。

②在置信系数为0．95时，求平均金额差异的区间估计值。(临界值见试卷最后的“注”)

某公司的商品情况如上表，试求销售量总指数。

教育统计学笔记 篇7

一、统计学科的发展

(一) 统计学科与其他实质性学科相结合

统计学作为一种定量认识工具, 是一门通用的方法论科学。统计方法需要同具体的实质性学科结合在一起, 才可以真正发挥数量分析的功能。根据统计方法形成的历史, 可以看出统计方法主要是通过对实质性学科的研究得出的。比如, 正态分布理论和最小平方法都是源自对天文观察误差的分析, 回归和相关都是产生于对生物学的研究, 而抽样调查方法则是来源于对有关统计调查资料的收集。另外, 历史上很多比较著名的统计学家, 也是经济学家或者生物学家。

(二) 统计学科和计算机学科相结合

根据统计数据处理方式的发展, 可以看出数据处理方式的每一次飞跃, 都促进了统计实践的发展, 而且是革命性的发展。随着计算机技术的形成和发展, 一些非常繁杂的数据处理工作, 越来越容易。在统计方法不断推广和应用的同时, 其相应的计算也越来越复杂, 但是随着相应统计软件的产生和商品化, 这些繁复的统计计算变得十分方便、迅速, 同时, 一些非统计专业的人员也能够直接通过商品化的统计分析软件, 对各种现实问题进行多变量的数据分析处理, 而不需要在统计方法的理论背景下, 通过有关研究, 再进行数据的分析和处理。

近年来, 计算机的运行能力越来越高, 促使大规模的统计调查数据在处理分析方面更为充分、准确和快捷。在计算机得到广泛应用的同时, 相应的信息数据不断增多, 这些信息虽然为人们提供了很大的方便, 但是却也产生了一些问题。例如, 信息是否安全、信息的可信度、信息的真实性以及信息过量等, 另外, 还有信息形式缺乏一致性, 使得很难对信息进行统一处理。由于这些问题的存在, 引发了如下思考:怎样才能在大量的信息中找到对自己有用的信息, 怎样才能提升信息的利用率等等。不久, 数据挖掘技术就诞生了。其中, 数据挖掘指的是在不完全的、大量的、随即的、模糊的实际应用数据中, 找到隐藏于其中的, 并且人们早先并不知晓的, 潜在有用的知识与信息的过程。同时, 数据挖掘作为一门交叉性学科, 使人们关于数据的应用, 突破了低层简单的查询, 并提升为在数据中挖掘知识, 并为决策提供支持。由此可见, 统计学科的发展与计算机技术息息相关, 而计算机技术的更深层次的应用, 也与统计学科的完善密切相连。

二、统计教育改革趋势

(一) 统计专业课程的改革趋势

统计专业课程的改革应当考虑要培养怎样的人才, 以及要如何去培养这类人才。统计专业课程改革的核心在于课程的设置以及对课程内容的规范。对于统计理论人才的培养, 需要设置一定量的数学课程, 只有这样, 才能使学生深刻地理性地认识各种统计方法;而对于应用统计人才的培养, 需要设置一定量的应用领域专业课程, 从而实现统计方法和相应领域专业知识的有机结合。以经济管理统计人才的培养为例, 对于课程的设置上应该包含以下三方面知识:第一, 经济理论课程, 目的在于使学生对经济活动的相关事项与基本规律有一深入的了解;第二, 统计方法 (主要针对社会经济问题的研究) , 如比较常用的统计数据搜集方法, 以及统计数据处理、分析方法;第三, 适用计算机技术, 学生只有掌握了基本的计算机技术, 才能够通过电脑, 来对统计数据进行处理与分析。

(二) 统计教学手段的改革趋势

对于统计教学手段的改革, 需要充分结合现代教育技术, 更新教学理念, 是吸纳教学手段与教育技术的真正结合。首先, 应该更新传统的接受式教学手段, 采用互动式教学方法, 通过情景教学和案例分析来启发学生, 让学生快速、形象地接受知识, 并促进独立思考能力的发挥, 努力培养学生的创造力。其次, 应该构建立体的教学体系, 即课堂-实验室-社会实践多元化。在教学过程中, 要加强对学生实践能力的锻炼, 从而培养他们的动手能力以及创新能力。

(三) 统计学科和计算机学科的教学相结合的改革趋势

统计学科的教材应该和统计软件的应用结合在一起, 因为统计学专业的学生都应该掌握统计软件, 可以熟练地进行数据分析。另外, 统计学最为一门应用性很强的方法型学科, 在教学中应该注重数据分析。同时, 统计学还应该和计算机教学结合在一起, 不仅应锻炼学生的搜集数据以及分析数据的能力, 也应使学生学会怎样对大量数据进行处理, 也就是培养学生数据挖掘的能力。

(四) 建立新型教师队伍的改革趋势

随着计算机和互联网的产生, 教学手段发生了相应的变革, 而教师队伍也应该进行更新。作为一个统计人才, 数学、语言、专业知识和计算机其必备的素质, 而教师也必须具备这些素质, 并且应该在教学中合理利用相关技术, 如多媒体教学。此外, 教师还应具备充足的专业知识和高尚的职业道德, 为培养优秀的统计人才而努力。

三、结束语

关于教育经费统计的思考 篇8

【关键词】教育经费统计；统计工作；教育经费

一、做好教育经费统计工作的意义

1.准确全面地反映全国教育经费的投入及使用情况

我国教育经费的投入总量教大，通入范围较广，凡是用于教育的经费都应该准确全面地进行统计。目前，我国的教育经费包括如下几点：（1）国家财政性教育经费；（2）民办学校举办者所投入的经费；（3）社会捐赠经费，包括社会各界无偿捐赠给学校或学生的经费；（4）事业性收入，包括学费、住宿费、报名费等；（5）其他收入，包括服务收入和经营收入等。这些经费种类庞杂，做好教育经费的统计工作能够准确全面地反映全国教育经费的投入及使用情况，既能够为社会大众提供准确的信息服务，也能够帮助各级政府和教育机构对教育经费惊醒评估和更好地管理。

2.为国家和政府制定教育财政政策提供依据

做好教育经费统计工作能够为国家和政府制定教育发展规划和教育财政政策提供重要的参考依据。国家的财政性教育经费是否达到国内生产总值的4%是世界范围内衡量教育水平的一项重要指标，而自1993年以来，由于教育经费的统计不全面，国家对教育的经费投入不足等原因致使我国的教育经费投入一直低于4%，知道2012年才首次突破4%，达到了4.28%。为了保证我国的教育经费投入更加合理完善，就必须重视教育经费的统计工作。要使我国的教育经费比例保持稳定增长的状态，早日达到7%的世界平均水平，还离不开教育经费统计工作的支持。

3.为教育经费的分析和评价提供准确的数据资料

教育经费的投入是否合理、是否科学、是否能够满足教育的需求，一直以来都是国家和教育界非常重视的课题。没有做好教育经费统计工作，就无法了解到真实的教育经费投入情况，也无法真正满足教育经费的需求。做好教育经费统计工作能够为国家和各级政府、教育机构分析和评估教育经费的投入与使用提供准确的数据资料。教育经费的统计是评价和分析教育经费的基础，也是加强教育经费管理的重要标准和依据。

二、做好教育经费统计工作的方法

1.建立健全的统计工作机制

要做好教育经费的统计工作，最首要的便是要统一领导，建立起健全的教育经费统计工作机制。建设一个好的工作制度是做好一项工作的前提与保障。国家、各级政府、各级教育机构和统计部门都应当高度重视教育经费的统计工作，加强教育经费统计的统一领导，制定教育经费统计的统一制度，配备专业的统计人员和会计人员，设立专门的教育经费统计岗位，配备先进的软硬件设施，全面提升教育经费统计的力度与质量。

2.提供准确的统计数据资料

有了健全的统计工作机制还远远不够，各级政府、各级教育机构和教育经费统计部门还应当统一口径，提供准确的统计数据资料。在每一次教育经费统计之前，都应当召集相关单位及部门进行相应的培训和教育，将统计过程中的每一项和每一个科目都进行详细的定义和规定，使所有部门的统计人员与会计人员对于所统计项目的理解保持一致，避免出现不同部门之间所统计的数据无法合并的现象。另外，还应当加强对“三公”费用的监督与管控，避免出现因“三公”费用使用过多而随意篡改其它科目和项目的费用来填补漏洞的现象，保证教育经费的统计真实而准确。

3.建设科学的统计指标体系

要使教育经费的统计数据能够为各级政府、各级教育机构所用，就必须建设起科学的统计指标，帮助相关单位与部门进行分析和评估。单纯的数字对于政府和教育机构而言没有任何意义，在统计的过程中应当注重对统计指标的建设与规范，例如增加体现教育优先发展的指标，反映社会对教育的重视程度和投入的指标，反映教育经费每年增长情况的指标，反映农村与城市教育经费差距的指标等等，有了这些指标才能够使统计数据体现出意义，才能够帮助各部门和单位进行分析与评估，从而在正确的项目上加大教育经费的投入，合理正确的使用教育经费。

4.提高统计人员和会计人员的素质

最后，统计教育经费是一项工程浩大的工作，这项工作离不开一批优秀的统计人员和会计人员。各相关部门应当大力提高统计人员和会计人员的素质，加强对从业人员的工作能力培养，提高教育经费统计工作的效率，提升教育经费统计工作的质量，为各级政府和部门提供强有力的后盾与支持。

三、结语

教育经费的投入是衡量教育水平和教育发展状况的重要指标，因此对教育经费进行详细地统计与分析意义重大，各部门和机构还应当投入精力与时间，将教育经费的统计工作做得更好。

参考文献：

[1]赵小红，王丽丽，王雁. 特殊教育学校经费投入与支出状况分析及政策建议[J]. 中国特殊教育，2014，10：3-9.