医院科研档案管理统计意义及方法--《办公室业务》2016年02期
医院科研档案管理统计意义及方法
【摘要】：本文探讨医院科研档案管理统计意义,并分析其实施方法。总结本院科研档案管理统计经验,并提出相应重点实施措施。通过有效的医院科研档案管理,显著提高医院科研管理能力,为科研工作者提供帮助。有效的科研档案统计管理,对于评价科研成果、衡量医院科技管理水平,提高医疗水平具有重要价值。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：G271;R197.3【正文快照】：
医院是我国非常重要的社会机构,对于人们的身体健康有着不可忽视的影响力。我国经济发展的速度很快,并且我国对于人民生命健康的保障越来越为重视,对于我国医疗卫生事业建设投入了很多的资金,我国的医院迎来了建设发展的新时期。建筑面积逐渐地扩大,甚至很多医院的建设成为省
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京公网安备75号统计调查——统计资料搜集的方式方法选择
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项目三&&统计调查——统计资料搜集的方式方法选择
发布部门：统计学　发布时间：　浏览次数：
【教学目的】
&&&&通过教学，使学生明确统计调查的意义和基本要求，认识统计调查在统计工作过程中的重要地位；掌握统计调查方案的基本内容，学会制定内容比较简单的统计调查方案；熟悉统计调查的种类，能根据不同的调查目的和调查对象，选择合适的调查方式、方法；了解调查误差的产生原因及其防止措施。
【教学要点】
&&&& 1.统计调查的概念
&&&& 2.统计调查的分类
&&&& 3.统计调查方案的基本内容
&&&& 4.统计调查的组织形式
【教学内容】
&&&& ※※& 第六次全国人口普查方案
任务一& 理解统计调查的概念地位 掌握统计调查的基本要求
&&& （一）统计调查的概念
&&&&&统计调查是根据统计设计的要求，采用科学的方式和方法，有组织、有计划、有步骤地向总体单位登记其有关标志表现，以获取统计研究所需原始资料的工作过程。
&&& （二）统计调查的基本任务
&&&& 搜集和提供反映总体单位个体特征的原始资料（第一手资料或初级资料）。有时也会涉及到次级资料的搜集。
&&& （三）统计调查的重要地位
&&&& 认识起点、基础环节
&&& （四）统计调查的基本要求
&&&& 准确、及时、全面、经济
任务二& 理解制定统计调查方案的必要 掌握统计调查方案包括的内容
&&&&区别开来。
了解统计调查的各种类型 正确选择调查的方式方法
&&&& 一、按组织方式分
&&&& 二、按调查范围分
&&&& 三、按登记时间的连续性分
&&&& 四、按搜集资料的具体方法分
&&& 、互联网法等。
&&& 补充资料：熟悉我国统计调查的组织形式
&&& 我国统计方法制度改革的指导思想：建立以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，以必要的统计报表制度、重点调查和典型调查为补充，多种方法综合运用的统计调查方法体系。
&&& 4. ,& ,&
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本文将介绍如何使用 R 这种面向统计计算的语言集成 JavaScript Object Notation (JSON) 数据，比如
InfoSphere® BigInsights™ 产生的数据。本文还将介绍基本的 R
数据类型、命令和它的图形显示。
, 图书馆馆长, American Irish Historical Society
William Hurley 多年以来一直在为纽约市及其周边的非营利组织提供服务，将大型数据集转换到高性能的 Web 应用程序。
R 是一种强大的语言，可用于内存中统计计算和图形显示。它类似于 SAS、IBM SPSS® Statistics、MATLAB 或
FORTRAN，但它是开源的。有一些转换器可以很容易地将以 SAS、IBM SPSS Statistics 或 MATLAB 格式保存的数据移动到 R。此外，R
配备了通过 Comprehensive R Archive Network (CRAN) 提供的大量软件包。CRAN 提供了一些功能，这些功能类似于针对 Perl
语言的 CPAN，或者针对 Ruby 语言的 Rubygems.org。R 还集成了 InfoSphere BigInsights（参见 ）。InfoSphere BigInsights 使用 JSON 格式来保存和显示数据，本文将介绍如何结合使用 JSON 与 R。JSON
是一个键值数据存储，可以直接映射到 JavaScript 对象。本文使用一组示例学生及其各自的考试成绩。设置开发环境首先，您需要设置开发环境。您需要使用 R，而且可以选择使用 RStudio
集成开发环境（IDE）。大多数软件包管理系统（apt、yum 等）默认情况下都提供了 R 版本
2.15，但是，如果想用最版的 R（在撰写本文时的最新版本是 3.0.2），则必须编辑您的可用数据源。例如，要在 Debian 中编辑可用数据源，可以打开文件 /etc/apt/sources.list，并添加以下代码行： deb http://favorite-cran-mirror/bin/linux/debian wheezy-cran3/用离您最近的镜像替换 favorite-cran-mirror。关于 CRAN 镜像的列表，请参见 。除了基于终端的 R 界面之外，您的 CRAN 镜像还为其他发行版本（比如 Red Hat Enterprise
Linux®、SuSE 和 Ubuntu 等）提供了指令。接下来，需要让 R 知道如何读取 JSON 数据。可以通过在 CRAN 上提供的 JSON for R (rjson) 软件包来读取数据。首先打开一个
R 终端。将软件包导入到本地 R 安装的语法是： install.packages("rjson")然后使其可用：library("rjson")您可以使用 CRAN 上提供的任何软件包的名称替换 rjson。在 rjson 中，最基本的命令是 fromJSON() 和 toJSON()。本文只打算探索
fromJSON()，因为在与现有数据交互时，它是最有用的方法，现有数据包括 InfoSphere BigInsights
创建或解析的数据。如果尚未下载示例文件 grades.json 并将其保存到一个可以访问的文件夹（参阅 ），请先完成这一步。然后，用以下命令将文件导入 R： grades=fromJSON(file = '/path_to_file/grades.json',
unexpected.escape = "error")用您的文件路径替换 path_to_file。标志 unexpected.escape 会告诉 rjson 如何处理意外的转义字符。该标志的选项是错误、保持和跳过。基本的 R 命令您可以在 R 中使用 help 函数了解关于任何给定命令的更多信息： help(name_of_command)或者，您可以使用下面的命令：?name_of_command用您想学习的命令的名称替换 name_of_command。例如，想要阅读 library 命令的帮助页，只需输入
help(library)。这将打开 library 函数的帮助页。输入 q 会退出帮助页并返回 R
shell。在尝试使用其他语言（比如 Perl 或 Ruby）将数据导入 R 之前，请先清理数据，此操作通常对您很有益。有关的进一步说明已超出本文的讨论范围，但 R
提供了清理数据的工具。此外，rjson 包提供了一个标志来跳过未转义的特殊字符。sub() 和 gsub() 对于
R 是内部函数，它会根据正则表达式（regex）规则来修改数据。gsub 的语法如下： gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
fixed = FALSE, useBytes = FALSE)例如，gsub("A", "a", grades) 在返回值中将每个大写的 A 转换为小写
a。perl 标志使得 R 使用 Perl 兼容的正则表达式库，而不是使用标准的正则表达式，如果想从 Perl
导入现有的正则表达式规则，可能会用到这个标志。sub() 方法更改了匹配模式的第一次出现。而 gsub() 则更改了该模式的所有出现。在 R 中提供的另一个有用的工具是 edit() 或 fix()
命令。有了它，您就可以编辑当前使用的数据集。例如，edit(grades) 打开第 R 对象
grades，这是本文前面所创建的对象。有了这个工具，您就可以动态修改数据。R 的默认编辑器为 vi
。如果想使用另一个编辑器，可以使用 options(editor = "nano") 更改它。用您选择的文本编辑器替代上面命令中的
nano，例如，Pico 或 gedit。此外，您可以通过使用 system() 命令，直接从 R 调用其他语言，该命令将会调用底层 shell 中的命令，并在 R
会话中打印出返回值。例如，system('echo "something"') 将会中断 R 会话，并将命令 echo
"something" 传递给底层的 shell。然后，它会从标准输出（stdout）中抓取返回值（在本例中是单词
something），并让该值成为 R 会话中的返回值。下面的 intern 标志可让返回值成为您可以操纵的 R
对象。system('echo "something"', intern=TRUE)也许下面的命令是更有用的示例，该命令利用底层 shell 可用的任何语言的任意脚本中的返回值来创建 R 对象：system('./my/script/here.pl', intern=true)R JSON 数据类型要了解 R 如何处理 JSON 数据，首先应该从 rjson 库开始，它将导入列表格式的数据。要了解关于 R 数据类型的更多信息，请查看
中的链接。列表数据类型是最灵活的，因为它可以从列表数据分解成任何其他数据类型，而且列表类型中的数据不必是长度相等的（矢量类型则不同，存在这方面的限制。）不过，可以应用于数据集的许多统计函数都不能用于列表格式的数据。因此，您必须从列表格式的数据中将有用的数据点提取为另一种数据类型。要探索 R 如何处理一段给定数据，可以使用命令 str()。如果使用了之前创建的 grades 对象，那么
str(grades) 的输出应该与清单 1 类似。清单 1. 在 R 中的 JSON
数据的结构str(grades)
$ :List of 4
: chr "Amy"
..$ grade1: num 35
..$ grade2: num 41
..$ grade3: num 53
$ :List of 4
: chr "Bob"
..$ grade1: num 44
..$ grade2: num 37
..$ grade3: num 28
$ :List of 4
: chr "Charles"
..$ grade1: num 68
..$ grade2: num 65
..$ grade3: num 61
$ :List of 4
: chr "David"
..$ grade1: num 72
..$ grade2: num 78
..$ grade3: num 81确定要提取哪些数据点，并使用 c()，或者使用联接，以便提取数据，如下所示： grade1.num &- c(grades[[1]]$grade1, grades[[2]]$grade1, grades[[3]]$grade1,
grades[[4]]$grade1)此命令函数将会创建一个新的对象 (grade1.num)，其中包括每个学生第次考试的分数。grade1.num
现在是一个数值矢量，是 R 中最基本的数据类型。如果要删除 R 对象，那么可以发出 rm()
命令。例如，rm(grade1.num) 删除了刚刚从 R 会话创建的 grade1.num
对象。要为某个给定学生的成绩创建一个对象，可以发出以下命令： Amy.grade& - c(grades[[1]]$grade1, grades[[1]]$grade2, grades[[1]]$grade3)该命令使用了赋值运算符，包括大于 (&) 或小于 (&)
符号，具体情况取决于赋值的方向，该命令还结合使用了一个连字符 (-)。通过索引号（例如，[[1]]
是第一个列表），或者通过带美元符号运算符的名称（例如，$grade1)，访问以列表格式保存的项中的独立元素。R 中更有用的一种数据类型是 data.frame，它是矢量的复合物。为了从示例数据创建
data.frame，首先需要为其余学生的分数创建数字矢量，如下所示： Bob.grade &- c(grades[[2]]$grade1, grades[[2]]$grade2, grades[[2]]$grade3)
Charles.grade &- c(grades[[3]]$grade1, grades[[3]]$grade2, grades[[3]]$grade3)
David.grade &- c(grades[[4]]$grade1, grades[[4]]$grade2, grades[[4]]$grade3)接下来，用下面的命令将所有的矢量组合成一个数据帧： All.grades &- data.frame(Amy.grade, Bob.grade, Charles.grade, David.grade)从逗号分隔值或电子表格程序导入 R 的数据也会成为 data.frame 对象，使用处理器内置到 R 中。R 统计函数要想对 grade1.num 的统计性质有基本的了解，可以使用 summary 命令：
summary(Amy.grade)
Min. 1st Qu.
Mean 3rd Qu.
53summary 命令也可以用于数据帧。summary(All.grades) 的输出与清单 2 相似。清单 2. 在 R
中的数据帧汇总
summary(All.grades)
Charles.grade
David.grade
1st Qu.:38
1st Qu.:32.50
1st Qu.:63.00
1st Qu.:75.0
Median :41
Median :37.00
Median :65.00
Median :78.0
3rd Qu.:47
3rd Qu.:40.50
3rd Qu.:66.50
3rd Qu.:79.5
:81.0为了确定两个矢量是否统计相关，可以使用处理数值矢量的易于使用的 R 函数：cor()。例如，您可以使用下面的命令来检查
Bob.grade 和 Amy.grade 对象之间的关联： cor(Amy.grade, Bob.grade)
[1] -0.9930365备注：方差和协方差使用了与关联相同的语法，但它们分别使用了 cov() 和
var() 函数，如下所示： cov(Amy.grade, Bob.grade)
var(Amy.grade, Bob.grade)
[1] -73要计算平均绝对偏差，可以使用 mad() 函数： mad(Charles.grade)
[1] 4.4478另一个处理数值矢量的有用函数是 sd()。此函数将会检查两个或两个以上矢量的标准偏差：sd(Amy.grade)
[1] 9.165151该函数显示了 Amy 的成绩的标准偏差为 9.165151。请注意，输出中有一个索引号
[1]。这让您知道可以用对待其他任何对象的方式来对待这个函数的输出，您还可以为它分配一个名称，例如，x&-
sd(Amy.grade)。如果使用 edit() 命令更改矢量 Amy.grade
的内容，x 的值也会随之改变。另一种有用的统计功能是 Kolmogorov-Smirnov 测试。您可以对示例数据使用此测试，以便确定两个学生之间的概率分布是否不同。清单 3. Kolmogorov-Smirnov
测试ks.test(Amy.grade, Bob.grade)
Two-sample Kolmogorov-Smirnov test
data:Amy.grade and Bob.grade
D = 0.3333, p-value = 1
alternative hypothesis: two-sided您可以看到，Amy.grade 和 Bob.grade 来自相同的分布。R 可视化R 因其创建数据可视化的能力而众所周知。在这个家族中，最简单的函数是
plot()。例如，plot(David.grade)
创建了该对象的一个简单散点图。使用以下命令为轴线添加标题和标签： plot(David.grade, main = "David's Grades", ylab = "Grade", xlab = "Test Number")函数 dotchart 类似于 plot，它采用了许多相同的参数，但 dotchart
使用了 labels=row.names(x) 标志，它允许您使用行名称（如果有的话）来标记图表。R 还可以生成直方图，例如，hist(All.grades[[1]])。该命令等同于
hist(Amy.grade)，但它会从先前创建的数据帧中提取矢量。R 还可以用 barplot()
函数生产条形图，例如，barplot(Charles.grade)。要改变图形的方向，可以添加 horiz=TRUE
标志。可以通过使用 col 标志添加颜色，如下所示： barplot(Charles.grade, horiz=TRUE, col="darkblue")图形函数 boxplot（例如，boxplot(All.grades)）很有用。使用
boxplot，可以比较完整的数据帧。要添加轴标签、中值比较的空隙（notches for median
comparison）、标题和颜色，请输入以下命令： boxplot(All.grades, main = "Class Grades", ylab = "Grade",
xlab = "Test Number", col=(c("gold","darkgreen","blue","red")),
notch=TRUE)请注意嵌套在 boxplot 函数中的连接函数的用法。结束语本文介绍了 R 语言如何提供一个强大的工具来统计分析数据，并以图形方式显示结果。R 已经在金融、生物和工程等行业提供了多种用途。目前的 InfoSphere
BigInsights 产品已包括 R 函数，R 会受到用户的欢迎。
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中的用法。 阅读 R 在
中的用法。 阅读 R 与
的结合用法。 阅读 R 在
中的用法。有趣的是，CERN 是 R
的主要内部用户。他们生产出的 Red Hat 克隆产品包括开箱即用的 R，其名称为 。 阅读 R 在
中的用法。 了解有关
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中浏览关于这些和其他技术主题的书籍。。 观看 ，那里提供了面向初学者的产品安装和设置演示，以及面向经验丰富的开发人员的高级功能。在 ，了解关于大数据的更多信息。查找技术文档、how-to 文章、教育、下载、产品信息，等等。，InfoSphere BigInsights 是 IBM 基于 Hadoop 的产品，利用
Big SQL、文本分析和 BigSheets 等特性可以提高开源 Hadoop 的价值。，学习如何利用 InfoSphere BigInsights 管理大数据环境，导入数据进行分析，利用 BigSheets
分析数据，开发您的第一个大数据应用程序，开发 Big SQL 查询来分析大数据，并创建一个提取程序，从文本文档中获得洞察。随时关注 。。 是除了 CRAN 之外的托管 R
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static.content.url=/developerworks/js/artrating/SITE_ID=10Zone=Big data and analytics, Information ManagementArticleID=997336ArticleTitle=使用 R 从 JSON 中的数据中获取有意义的统计方法publish-date=整理版教育统计学的作用及意义_中华文本库
第1页/共2页
教育统计学的作用及意义
何谓教育统计学？其定义为“运用数理统计的原理和方法研究教育问题的一门应用科学。”研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育实验等途径所得到的各类资料，并且以此做为依据进行科学地推断，从而揭示出蕴含在教育现象里的客观规律，是它的主要任务。
教育统计学对于在教育工作者中普及教育统计的知识和技能，改变现有的教育科学研究面貌，发展我国的教育科学，将起到重要的作用。其具体作用有：
（一）成为党和政府了解教育现状、指定教育政策、指导教育工作的，使得教育行政工作科学化的有效工具。教育统计是认识教育现象的有力武器、有效工具。我们要发展好教育，提高教育质量，必须要按照教育的客观规律办事。任何事物都是发展变化的，教育也不例外。因此，研究教育要运用好教育统计学知识，根据质量和数量的辩证统一规律，从数量上来了解教育情况，进行分析，这是是探索和认识教育客观规律的有效办法。
（二）学习教育统计学,能够帮助教育科研工作者正确运用统计方法去处理教育实验中所取得的数据，以提高科学研究的质量。我们要发展教育，搞好教育，必须要进行必要的教育实验，以建立我们自己的教育科学,要有所创新,摸索出社会主义条件下的教学教育规律。
（三）掌扭教育统计方法,可以帮助教师正确地比较学生的学习成统的好坏,进行教学质量分析。在分析学生成绩时,运用统计方法把原始分数化为标准分数,再进行比较才准确、科学、可靠。
第1页/共2页
寻找更多 ""改革体育统计学的出路何在——兼论《现场体育统计方法》的意义--《第六届全国体育科学大会论文摘要汇编（二）》2000年
改革体育统计学的出路何在——兼论《现场体育统计方法》的意义
【摘要】：正各门学科的改革势在必行。体育统计学课时在72学时减至32学时的情况下,教学内容和方法手段如何改革,是问题的关键。体育统计学既是一门科学知识,又是一种科学方法,同时又是一门应用工具,照过去课堂上那种列表、填数、代入公式、推导等手操作方法已不适应形势发展需要。而应该借用先进计算工具一计算机或计算器。计算机对处理大型的计算处理及追踪者存在有极大的优势,但不能实现现场的统计分析处理,防碍体育统计方法在一线教师、教练员、科研人员的现场分析应用。笛卡尔说:"最有价值的知识是
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【分类号】：G80-32【正文快照】：
各门学科的改革势在必行。体育统计学课时在72学时减至32学时的情况下,教学内容和方法手段如何改革,是问题的关键。体育统计学既是一门科学知识,又是一种科学方法,同时又是一门应用工具,照过去课堂上那种列表、填数、代入公式、推导等手操作方法巳不适应形势发展需要。而应该
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