光度学的几个基本概念

光度学的几个基本概念
光度学的几个基本概念

光度学的几个基本概念(一)

0、前言

经常发现一些爱好者对对光度学的一些基本概念比较模糊,比如到底什么是亮度?衡量亮度的单位是什么?如何测量亮度?

本文将试图以不失严格性的情况下尽量通俗的回答这些问题,因此,文中列举了大量的例子,同时给出四个量之间的关系和转换算法,这也是大多数光学书里所没有的。

光度学与光相关的常用量有4个:发光强度、光通量、照度、亮度。这4个量尽管是相关的,但为不同的,不能相混。正像压力、重力、压强、质量是不同的物理量一样。

1、发光强度(I、Intensity),单位坎德拉,即cd。

定义:光源在给定方向的单位立体角中发射的光通量定义为光源在该方向的(发)光强(度),

解释:发光强度是针对点光源而言的,或者发光体的大小与照射距离相比比较小的场合。这个量是表明发光体在空间发射的会聚能力的。可以说,发光强度就是描述了光源到底有多“亮”,因为它是光功率与会聚能力的一个共同的描述。发光强度越大,光源看起来就越亮,同时在相同条件下被该光源照射后的物体也就越亮,因此,早些时候描述手电都用这个参数。

现在LED也用这个单位来描述,比如某LED是15000的,单位是mcd,1000mcd=1cd,因此15000mcd就是15cd。

之所以LED用毫cd(mcd)而不直接用cd来表示,是因为以前最早LED比较暗,比如1984年标准5mm的LED其发光强度才0.005cd,因此才用mcd表示,现在LED都很厉害了,但还是沿用原来的说法。

用发光强度来表示“亮度”的缺点是,如果管芯完全一样的两个LED,会聚程度好的发光强度就高。因此,购买LED的时候不要一味追求高I值,还要看照射角度。很多高I值的LED并非提高自身的发射效率来达到,而是把镜头加长照射角度变窄来实现的,这尽管对LED 手电有用,但可观察角度也受限。另外,同样的管芯LED,直径5mm的I值就比3mm的大一倍多,但只有直径10mm的1/4,因为透镜越大会聚特性就越好。

之所以用发光强度来表示手电或LED,是因为在相同距离下对被照射地的照度是与这个成正比的。特别的说,距离1m的lx就是cd值。但是,很多场合下我们需要照射面积大一些,所以只用发光强度这一特性还不能全面反应手电的能力。比如,同样的筒身,换个大头(大反光杯)则I值马上增大许多。因此,很多情况下我们用光通量(单位流明,见下)来表示手电了。

以上我们说“亮”和“亮度”时带了引号,是因为这是我们常规说的亮度,并非光度学严格意义上的亮度,这一单位后面会展开。

常见光源发光强度(cd):

太阳,2.8E27

高亮手电,10000

5mm超高亮LED,15

2、光通量(F,Flux),单位流明,即lm。

定义:光源在单位时间内发射出的光量称为光源的发光通量

解释:同样,这个量是对光源而言,是描述光源发光总量的大小的,与光功率等价。光源的光通量越大,则发出的光线越多

对于各向同性的光(即光源的光线向四面八方以相同的密度发射),则 F = 4πI。也就是说,若光源的I为1cd,则总光通量为4π =12.56 lm。与力学的单位比较,光通量相当于压力,而发光强度相当于压强。要想被照射点看起来更亮,我们不仅要提高光通量,而且要增大会聚的手段,实际上就是减少面积,这样才能得到更大的强度。

要知道,光通量也是人为量,对于其它动物可能就不一样的,更不是完全自然的东西,因为这种定义完全是根据人眼对光的响应而来的。

人眼对不同颜色的光的感觉是不同的,此感觉决定了光通量与光功率的换算关系。对于人眼最敏感的555nm的黄绿光,1W = 683 lm,也就是说,1W的功率全部转换成波长为555nm 的光,为683流明。这个是最大的光转换效率,也是定标值,因为人眼对555nm的光最敏感。对于其它颜色的光,比如650nm的红色,1W的光仅相当于73流明,这是因为人眼对红光不敏感的原因。对于白色光,要看情况了,因为很多不同的光谱结构的光都是白色的。例如LED的白光、电视上的白光以及日光就差别很大,光谱不同。

至于电光源的发光效率,是另外一个相关的话题,是说1W的电功率到底能转化成多少光通量。如果全部转换成555nm的光,那就是每瓦683流明。但如果有一半转换成555nm的光,另一半变成热量损失了,那效率就是每瓦341.5流明。白炽灯能达到1W=20 lm就很不错了,其余的都成为热量或红外线了。测量一个不规则发光体的光通量,要用到积分球,比较专业而复杂。

常见发光的大致效率(流明/瓦)

白炽灯,15

白色LED,20

日光灯,50

太阳,94

钠灯,120

光度学的几个基本概念(二)

3、光照度(E,Illuminance),单位勒克斯即lx(以前叫lux)。

定义:1流明的光通量均匀分布在1平方米表面上所产生的光照度

解释:光照度是对被照地点而言的,但又与被照射物体无关。一个流明的光,均匀射到1m2的物体上,照度就是1 lx。照度的测量,用照度表,或者叫勒克斯表、lux表。事实上,照度是最容易测量的了(相对其它三个量),照度表很便宜就可以买到(几百元)。为了保护眼睛便于生活和工作,在不同场所下到底要多大的照度都有规定,例如机房不得低于200 lx。阳光下的照度是自然界里面很大的也很常见的了,为11万lx左右(自己实测)。我刚才测量了一下,房间是3.8mx6.5m,有12个20W的日光灯管,桌面照度为400勒克司。

常见照度(勒克司):

阳光直射(正午)下,110,000

阴天室外,1000

商场内,500

阴天有窗室内,100

普通房间灯光下,100

满月照射下,0.2

4、一个综合计算的例子。

一个普通40瓦的白炽灯泡,其发光效率大约是每瓦10流明,因此可以发出400流明的光。我们可以认为灯泡在空间上发光是均匀的,那么距离该灯泡1米处,其照度为

400/12.56=32勒克司。其中12.56 = 4π,就是半径1米的球体的表面积(已经假设400

流明的光是均匀分布在这个球体上的)。再假设被照射物体是某种绿色漫反射的,反射率是15%,那么,这个绿色物体被照射后就成为被动发光的,其表面亮度是15% * 32 / π = 1.5尼特。

5、Q&A

问1、如何把LED的光会聚到一点?

答1,这是不可能的。光学上有个定律,叫做像的亮度永远不大于光源的亮度。

LED是有发光面积的,因此有亮度,要是把全部或者大部分光会聚成很小的区域,其亮度就超过LED本身的亮度了,因此是不可能的。

为了尽可能的会聚,只能增大反光碗/聚光镜的尺度。用组合透镜或者其它办法无济于事。

问2,如果有一个电光源,可以把全部的电功率转化成白色的可见光,理论上的效率有多高呢?

答2,上面已经说过,要根据白色光的光谱而定。对于太阳光来讲,为94流明/瓦。CIE1931色度系统的光效是很差的,因为红色选择了700nm的长波。相比之下,CRT电视或者是LED 电视的光效就高得多,为300流明/瓦。

问3,照度和被照物体的亮度有什么关系?

答3,亮度=反射率*照度/π

问4,激光为什么亮度高?

答4,激光是在两端严格平行的谐振腔内多次谐振而发射出来的,因此平行度非常高,发散角非常小。又因为亮度是单位立体角内所发出的光流,因此作为分母的立体角度就很小,亮度自然就高了。高亮度的激光体现在可以传播非常远而不发散,或者在近处可以会聚成非常小的光斑。

问5,如何测量手电或者LED的发光强度?

答5,在黑暗中把照度表的探头放到地上,距离1米处的把手电或LED向下照射测得照度的勒克司值,就是其发光强度的cd值。

问6,如何用照度计测量亮度?

答6,亮度计和照度计是两个东西,不能直接替代的。亮度计是测量发光体的亮度的,而照度计是测量被照射地点的照度的。但是,如果想知道比较大一些面积的发光体比如灯箱的亮度,同时这个物体触手可得,那么可以用照度计的探头直接贴在发光体上,读出勒克司值后再乘上一个系数,就是亮度的尼特值。

问7,如何测量一个灯泡的发光效率?

答7,可以用照度表,黑天在室外找一个相对较暗且空旷的地点,需要一个比较稳定的电源和照度表。空旷的目的是不要有反射光照射到照度表上,因此测试时身体尽量远离灯泡和照度表,照度表表头距离灯泡中心1m处测得照度值为E,则

效率 = 4 * π * E / N,结果单位是流明/瓦,其中N为灯泡功率

例如灯泡为N=40W,读数为E=35.0 lx,那么效率就是 12.56 * 35 / 40 = 11流明/瓦

统计学中的基本概念

1、2 统计学得几个基本概念 1、2、1 总体与总体单位 1、总体 (1)总体得概念:总体就是指客观存在得、具有某种共同性质得许多个别事物组成得整体; 在统计研究过程当中,统计研究得目得与任务居于支配与主导得地位,有什么样得研究目得就应该有什么样得统计总体与之相适应。例如:要研究我们学院教师得工资情况,那么全体教师就就是研究得总体,其中得每一位教师就就是总体单位;如果要了解某班50个学生得学习情况,则总体就就是该班得50名学生,每一名学生就是总体单位。根据我们研究目得得不同,我们要选取得研究对象也就就是研究总体相应地要发生变化。 (2)总体得分类: 总体根据总体单位就是否可以计量分为有限总体与无限总体: ★有限总体:指所包含得单位数就是有限得总体。 如一个企业得全体职工、一个国家得全部人口等都就是有限总体; ★无限总体:指所包含得单位数目就是无限得,或准确度量它得单位数就是不经济或没有必要得,这样得总体称为无限总体。 如企业生产中连续生产得大量产品,江河湖海中生长得鱼得尾数等等。 划分有限总体与无限总体对于统计工作得意义就在于可以帮助我们设计统计调查方法。很显然,对于有限总体,可以进行全面调查,也可以进行非全面调查,但对于无限总体不能进行全面调查,只能抽取一部分单位进行非全面调查,据以推断总体。 (3)总体得特征: ★大量性:就是指构成总体得单位数要足够得多,总体应由大量得单位所构成。大量性就是对统计总体得基本要求。 个别单位得现象或表现有很大得偶然性,而大量单位得现象综合

则相对稳定。因此,现象得规律性只能在大量个别单位得汇总综合中才能表现出来。只有数量足够得多,才能准确地反应我们要研究得总体得特征,达到我们得研究目得。 ★同质性:指总体中各单位至少在某一个方面性质相同,使它们可以结合起来构成总体。同质性就是构成统计总体得前提条件。 ★变异性:即构成总体得各个单位除了至少在某一方面具有共同性质外,在其她方面具有一定得差异。差异性就是统计研究得主要内容。 如以一个班级得所有学生作为一个总体,则“专业”就是该总体得同质性,而“性别”、“籍贯”等则就是个体之间得变异性;以我院全体教师为一个总体,则“工作单位”就是其同质性,而“学历”、“月工资”等则就是它得变异性。 需要特别说明得三个问题: ★变异就是客观存在得,没有变异得事物就是不存在得; ★变异对于统计非常重要,没有变异就没有统计。这就是因为,如果总体单位之间不存在变异,我们只需要了解一个总体单位得资料就可以推断总体情况了; ★变异性与同质性之间相互联系、相互补充,就是辩证统一得关系。用同质性否定变异性或用变异性否定同质性都就是错误得。 2、总体单位 就是构成总体得每一个个体。 【思维动起来】 对2015年10月份某市小学生得近视情况进行调查: 统计总体就是什么?总体单位就是什么? 总体得同质性就是什么?变异性就是什么? 3、总体与总体单位得关系 在统计研究中,确定统计总体与总体单位就是十分重要得,它决定于统计研究目得与认识对象得性质。在一次特定范围、目得得统计研究中,统计总体与总体单位就是不容混淆得,二者得含义就是确切得,

统计学基本概念

基本概念 1、统计的含义:统计工作、统计资料、统计学 2、社会经济统计学的特点:数量性、社会性、综合性 3、统计工作的职能:统计信息职能、统计咨询职能、统计监督职能 4、统计工作过程:统计调查、统计整理、统计分析 5、统计调查的质量要求:准确性、全面性、及时性、有效性 6、专门调查的方法:普查、重点调查、典型调查、抽样调查 7、统计调查的方法:直接观察法、报告法、采访法、通讯法、实验调查法、网上调查法 8、次数分布的主要类型:钟型分布、U型分布、J型分布 9、统计表的结构,从组成要素看,由总标题、横行与纵栏标题、指标数值等三部分组成 10、统计表的结构,从内容上看,由主词、宾词两部分构成 11、统计分析方法:综合指标、动态数列、统计指数、相关回归、抽样推断 12、综合指标从它的作用和方法特点的角度可概括为三类:总量指标、相对指标、平均指标 13、相对指标的种类:计划完成相对指标、结构相对指标、比例相对指标、比较相对指标、强度相对指标、动态相对指标 14、平均指标的种类:算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数 15、测定标志变动度的主要方法:全距、四分位差、平均差、标准差、离散系数 16、动态数列按构成其指标数值的性质不同分为:绝对数动态数列、相对数动态数列、平均数动态数列

17、动态数列的水平分析指标:发展水平、平均发展水平、增长量、平均增长量 18、动态数列的速度分析指标:发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度 19、测定长期趋势常用的主要方法:间隔扩大法、移动平均法、最小平方法 20、指数按其反映指标性质不同分为:数量指标指数和质量指标指数 21、指数按其表现形式不同分为:综合指数、平均指数、平均指标对比指数 22、相关关系按其方向不同分为:正相关和负相关 23、相关关系按其涉及因素多少分为:单相关和复相关 24、相关关系按其形式不同分为:直线相关和曲线相关 25、抽样调查的组织形式:简单随机抽样、类型抽样、等距抽样、整群抽样、多阶段抽样 26、总体参数的抽样估计方法为点估计和区间估计。 统计分析 1.某市某“五年计划”规定计划期最末一年甲产品产量应达到75万吨,假定每天产量相等,实际生产情况如下表所示(单位:万吨)。试计算该市甲产品产量五年计划完成程度和提前完成计划的时间。 第一年第二年第三年 56 58 62 第四年一季二季三季四季 16 17 18 18 第五年一季二季三季四季 19 19 20 23

叙事学分析

叙事学分析 第十章叙事学分析 一、从叙事学的角度看文学 韦勒克曾说:“无论从质上看还是从量上看,关于小说的文学 理论和批评都在关于诗的文学理论和批评之下”。(韦勒克、沃伦: 《文学理论》,三联书店,1984年,第236页。)这一论断 至少是符合20世纪中期以前的文学理论与批评的现状的,但这一 现状与最近一百多年来小说在文学史上的地位却极不相称。 之所以会出现小说理论与批评长时间落后于诗歌理论与批评 这样的情况,与小说批评一直找不到自己的突破口有关。由于诗 歌语言在节奏、韵律、平仄等方面与日常语言相比有很大差异, 形式因素十分突出,因而从语言学、文体学的角度规定与把握诗 歌的本质不仅是可行的,而且也是很容易被想到的思路。对小说 而言,情况却复杂得多。一方面,小说语言与日常语言在形式上 的差异比诗歌要小得多,小说语体往往是混杂不纯的,因而传统 的以语词选择为核心的形式研究在面对小说这一文体时总是显得 力不从心。另一方面,小说内容层面的东西(人物、情节、故事) 又太容易吸引批评家的注意力,从而使小说话语层面的东西很容 易被掩蔽。中外小说批评几乎都是从最直观的地方开始的。只要 我们稍微涉猎一些19世纪和20世纪初的小说批评,就会发现它们毫无例外都是以情节和人物为核心而展开的批评。这种以人物 和情节为中心的旧式批评,没有抓住小说文体的要害,没有提炼 出概括小说文体本质特征的核心范畴,因而使得小说批评缺乏牢

固的理论基础,无法超越教条式批评和印象式批评的局限,而拥 有广阔的自我发展空间。这种状况只有到20世纪60年代以后, 法国叙事学建立起来的时候,才得到了改观。 叙事学(法文的narratologie,英文译为narratology)一词由法 国结构主义学者托多罗夫在1969年出版的《〈十日谈〉语法》一书中首次使用。用托多罗夫的话说,这是一门“关于叙事作品的 科学” ,“主要是研究叙事文和故事之间的关系,叙事文和叙述 行为之间的关系,以及故事和叙述行为之间的关系。” (见张德寅 编选:《叙述学研究》第191页。中国社会科学出版社,1989年。)实际上,在此之前,有关叙事学的理论就以诸如叙事作品结构分 析、叙事语法、叙事诗学、叙事话语等不同名称在法国文学研究 和文学批评中出现,但并没有引起理论界太大的关注。叙事学理 论的影响力的扩大最初直接得益于结构主义理论的传播。70年代 以后,叙事学已经成为西方文学理论和批评界广泛关注的一种理 论,这一理论不但由法国波及英美等其它国家,而且在理论形态 上也日趋完善。 托多罗夫的叙事学研究是从用“故事”与“话语”这两个概 念来区分叙事作品的素材与素材的表达方式开始的。托多罗夫认 为,“故事” 是按实际时间及实际的因果关系排列的事件,“话语” 则是指对故事的艺术处理或形式上的加工。在以后的西方叙事学 研究中,尽管不同的理论家对叙事作品的层次划分有不同的看法, 但托多罗夫的这一区分仍然是叙事学研究的起点。作为一种修辞 批评,叙事学批评关注的是叙事作品的话语层面而不是其故事层 面。这正是叙事学批评与传统的关于叙事作品的批评之间的差异

统计学中的基本概念讲课讲稿

1.2 统计学的几个基本概念 1.2.1 总体和总体单位 1.总体 (1)总体的概念:总体是指客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物组成的整体; 在统计研究过程当中,统计研究的目的和任务居于支配和主导的地位,有什么样的研究目的就应该有什么样的统计总体与之相适应。例如:要研究我们学院教师的工资情况,那么全体教师就是研究的总体,其中的每一位教师就是总体单位;如果要了解某班50个学生的学习情况,则总体就是该班的50名学生,每一名学生是总体单位。根据我们研究目的的不同,我们要选取的研究对象也就是研究总体相应地要发生变化。 (2)总体的分类: 总体根据总体单位是否可以计量分为有限总体和无限总体: ★有限总体:指所包含的单位数是有限的总体。 如一个企业的全体职工、一个国家的全部人口等都是有限总体; ★无限总体:指所包含的单位数目是无限的,或准确度量它的单位数是不经济或没有必要的,这样的总体称为无限总体。 如企业生产中连续生产的大量产品,江河湖海中生长的鱼的尾数等等。 划分有限总体和无限总体对于统计工作的意义就在于可以帮助我们设计统计调查方法。很显然,对于有限总体,可以进行全面调查,也可以进行非全面调查,但对于无限总体不能进行全面调查,只能抽取一部分单位进行非全面调查,据以推断总体。 (3)总体的特征: ★大量性:是指构成总体的单位数要足够的多,总体应由大量的单位所构成。大量性是对统计总体的基本要求。 个别单位的现象或表现有很大的偶然性,而大量单位的现象综合则相对稳定。因此,现象的规律性只能在大量个别单位的汇总综合中

才能表现出来。只有数量足够的多,才能准确地反应我们要研究的总体的特征,达到我们的研究目的。 ★同质性:指总体中各单位至少在某一个方面性质相同,使它们可以结合起来构成总体。同质性是构成统计总体的前提条件。 ★变异性:即构成总体的各个单位除了至少在某一方面具有共同性质外,在其他方面具有一定的差异。差异性是统计研究的主要内容。 如以一个班级的所有学生作为一个总体,则“专业”是该总体的同质性,而“性别”、“籍贯”等则是个体之间的变异性;以我院全体教师为一个总体,则“工作单位”是其同质性,而“学历”、“月工资”等则是它的变异性。 需要特别说明的三个问题: ★变异是客观存在的,没有变异的事物是不存在的; ★变异对于统计非常重要,没有变异就没有统计。这是因为,如果总体单位之间不存在变异,我们只需要了解一个总体单位的资料就可以推断总体情况了; ★变异性和同质性之间相互联系、相互补充,是辩证统一的关系。用同质性否定变异性或用变异性否定同质性都是错误的。 2.总体单位 是构成总体的每一个个体。 【思维动起来】 对2015年10月份某市小学生的近视情况进行调查: 统计总体是什么?总体单位是什么? 总体的同质性是什么?变异性是什么? 3.总体和总体单位的关系 在统计研究中,确定统计总体和总体单位是十分重要的,它决定于统计研究目的和认识对象的性质。在一次特定范围、目的的统计研究中,统计总体与总体单位是不容混淆的,二者的含义是确切的,是包含与被包含的关系,但是随着统计研究任务、目的及范围的变化,统计总体和总体单位可以相互转化。

“叙事学”(Narratology)

“叙事学”(Narratology) 叙事学(Narratology法文中的“叙述学 ”(narratology),是由拉丁文词根narrato(叙述)加上希腊文词尾logie(科学)而构成的。七卷本的《大拉霍斯法语词典》是这样解释“叙述学”一词的:“人们有时用它来指称关于文学作品结构的科学研究。”新版《罗伯特法语词典》对该词所下的定义则是:“关于叙事作品、叙述、叙述结构以及叙述性的理论。”两种定义颇有出入,但有一点却是共同的,即:它们都重视对文本的叙述结构的研究。简单说来,叙述学就是关于叙述本文的理论,它着重对叙事文本作技术分析。 尽管“叙事学”一词在1969年才由托多罗夫(T.Todorov)正式提出,但人们对叙事的讨论却早就开始了。柏拉图对叙事进行的模仿(mimesis)/叙事(diegesis)的著名二分说可以被看成是这些讨论的发端。李斯特(Thomas Lister)于1832年就利用“叙述视点”来分析小说作品,同时期的另一位学者洛克哈特(John Gibson Lockhart)更是使用这一术语来探讨如何使作者与自己的作品保持恰当的 “距离”。殷企平等:《英国小说批评史》,上海外语教育出版社2001年版,第78页。 后来经过亨利.詹姆斯(Henry James)的全面讨论,福斯

特(E.M.Forster)和马克.肖尔(M.Schorer)等的深入发挥,叙述视点成为小说批评(自然也包括叙事学)中最为重要的术语之一。 托多罗夫首次提出叙事学一词时,给"Narratology"的定义是:叙事学:关于叙事结构的理论。为了发现结构或描写结构,叙事学研究者将叙事现象分解成组件,然后努力确定它们的功能和相互关系。Todorov,T.Grammaire du Decameron[M].Mouton:The Hague,1969.p69。 托多罗夫综合各家论述,借用语言学中的关键术语,对最小叙事单元、序列和文本进行了描述。他认为,叙事中的最小单位是一些基本命题,可以是表示行动元的命题,如:“X是国王”,也可以是表示动作的命题,如 “X娶了Y”。五个命题构成一个序列:表示初始平衡的命题——表示外力侵入的命题——表示失去平衡 的命题——表示恢复平衡力量的命题——表示新平衡的命题。而序列按照嵌入、接续、交替等方式结合起来就构成完整的叙事文本。Selden,R.A Reader's Guide to Contemporary Literary Theory[M].Kentucky:University Press of Kentucky,1986.p60-61. 法国人类学家兼结构主义者列维-斯特劳斯(L.Strauss)对神话进行研究之后,发现在浩如烟海的神话底下隐藏着某些永恒的普遍结构,任何特定的神话都可以被浓缩成这些结

卫生统计学名词解释

1.总体:总体(population)是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体,更确切的说,是同质的所有观察单位某种观察值(变量值)的集合。总体可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体,反之为无限总体。 样本:从总体中随机抽取部分观察单位,其测量结果的集合称为样本(sample)。样本应具有代表性。所谓有代表性的样本,是指用随机抽样方法获得的样本。 2.随机抽样:随机抽样(random sampling)是指按照随机化的原则(总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中),从总体中抽取部分观察单位的过程。随机抽样是样本具有代表性的保证。 3.变异:在自然状态下,个体间测量结果的差异称为变异(variation)。变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。严格的说,在自然状态下,任何两个患者或研究群体间都存在差异,其表现为各种生理测量值的参差不齐。 4.计量资料:对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小,所得的资料称为计量资料(measurement data)。计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的,表现为数值大小,一般有度量衡单位。如某一患者的身高(cm)、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏(次/分)、血压(KPa)等 计数资料:将观察单位按某种属性或类别分组,所得的观察单位数称为计数资料(count data)。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的,表现为互不相容的类别或属性。如调查某地某时的男、女性人口数;治疗一批患者,其治疗效果为有效、无效的人数;调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。 等级资料:将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组,所得各组的观察单位数,称为等级资料(ordinal data)。等级资料又称有序变量。如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡,各种结果既是分类结果,又有顺序和等级差别,但这种差别却不能准确测量;一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为 +、++、+++等。 等级资料与计数资料不同:属性分组有程度差别,各组按大小顺序排列。 等级资料与计量资料不同:每个观察单位未确切定量,故亦称为半计量资料。 5.概率:概率(probability)又称几率,是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值,记为P(A),P(A)越大,说明A事件发生的可能性越大。0﹤P(A)﹤1。频率:在相同的条件下,独立重复做n 次试验,事件A 出现了m 次,则比值m/n 称为随机事件A 在n 次试验中出现的频率(freqency)。当试验重复很多次时P(A)= m/n。 2.概率是描述随机事件发生可能性大小的数值,常用P表示。随机事件概率的大小在0与1之间,P越接近1,表示某事件发生的可能性越大;P越接近0,表示某事件发生的可能性越小。习惯上将P≤0.05的事件,称为小概率事件,表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小,可视为不发生。 6. 随机误差:随机误差(random error)又称偶然误差,是指排除了系统误差后尚存的差。它受多种因素的影响,使观察值不按方向性和系统性而随机的变化。误差变量一般服从正态分布。随机误差可以通过统计处理来估计。 抽样误差(sampling error )是指样本统计量与总体参数的差别。在总体确定的情况下,总体参数是固定的常数,统计量是在总体参数附近波动的随机变量。 7.系统误差:系统误差(systematic error)是指由于仪器未校正、测量者感官的某种偏差、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因,使观察值不是分散在真值的两侧,而是有方向性、系统性或周期性地偏离真值。系统误差可以通过实验设计和完善技术措施来消除或使之减少。 8.随机变量:随机变量(random variable)是指取指不能事先确定的观察结果。随机量的具体内容虽然是各式各样的,但共同的特点是不能用一个常数来表示,而且,理论上讲,每个变量的取值服从特定的概率分布。 9.参数:参数(paramater)是指总体的统计指标,如总体均数、总体率等。总体参数是固定的常数。多数情况下,总体参数是不易知道的,但可通过随机抽样抽取有代表性的样本,用算得的样本统计量估计未知的总体参数。 10.统计量:统计量(statistic)是指样本的统计指标,如样本均数、样本率等。样本统计量可用来估计总体参数。总体参数是固定的常数,统计量是在总体参数附近波动的随机变量。 11.频数表(frequency table)用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度(频数)。对于离散数据,每一个观察值即对应一个频数,如某医院某年度一日内死亡0,1,2…个病人的天数。对于散布区间很大的离散数据和连续型数据,数据散布区间由若干组段组成,每个组段对应一个频数。 12.算术均数(arithmetic mean)描述一组数据在数量上的平均水平。总体均数用μ表示,样本均数用X 表示。 13.几何均数(geometric mean)用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料的水平。记为G。 14.中位数(median)Md将一组观察值由小到大排列,n 为奇数时取位次居中的变量值;为偶数时,取位次居中的两个变量的平均值。反映一批观察值在位次上的平均水平。 15.极差(range)亦称全距,即最大值与最小值之差,用于资料的粗略分析,其计算简便但稳定性较差。 16.百分位数(percentile)是将n 个观察值从小到大依次排列,再把它们的位次依次转化为百分位。百分位数的另一个重要用途是确定医学参考值范围。

第六章数理统计学的基本概念

第六章数理统计的基本概念 一、教学要求 1.理解总体、个体、简单随机样本和统计量的概念,掌握样本均值、样本方差及样本矩的计算。 2.了解分布、t分布和F分布的定义和性质,了解分位数的概念并会查表计算。 3.掌握正态总体的某些常用统计量的分布。 4.了解最大次序统计量和最小次序统计量的分布。 本章重点:统计量的概念及其分布。 二、主要内容 1.总体与个体 我们把研究对象的全体称为总体(或母体),把组成总体的每个成员称为个体。在实际问题中,通常研究对象的某个或某几个数值指标,因而常把总体的数值指标称为总体。设x为总体的某个数值指标,常称这个总体为总体X。X的分布函数称为总体分布函数。当X为离散型随机变量时,称X的概率函数为总体概率函数。当X为连续型随机变量时,称X的密度函数为总体密度函数。当X服从正态分布时,称总体X为正态总体。正态总体有以下三种类型: (1)未知,但已知; (2)未知,但已知; (3)和均未知。 2.简单随机样本 数理统计方法实质上是由局部来推断整体的方法,即通过一些个体的特征来推断总体的特征。要作统计推断,首先要依照一定的规则抽取n个个体,然后对这些个体进行测试或观察得到一组数据,这一过程称为抽样。由于抽样前无法知道得到的数据值,因而站在抽样前的立场上,设有可能得到的值为,n维随机向量()称为样本。n称为样本容量。()称为样本观测值。 如果样本()满足 (1)相互独立; (2) 服从相同的分布,即总体分布; 则称()为简单随机样本。简称样本。 设总体X的概率函数(密度函数)为,则样本()的联合概率

函数(联合密度函数为)

3. 统计量 完全由样本确定的量,是样本的函数。即:设是来自总体X 的 一个样本,是一个n 元函数,如果中不含任何总体的未知参数,则称 为一个统计量,经过抽样后得到一组样本观测值 ,则称 为统计量观测值或统计量值。 4. 常用统计量 (1)样本均值: (2)样本方差: (3)样本标准差: 它们的观察值分别为: 这些观察值仍分别称为样本均值、样本方差和样本标准差。 (4)样本(k 阶)原点矩 1 1,1,2,n k k i i A X k n ===∑L (5)样本(k 阶)中心矩 1 1(),2,3,n k k i i B X X k n ==-=∑L 其中样本二阶中心矩21 1(),n k i i B X X n ==-∑又称为未修正样本方差。 (6)顺序统计量 将样本中的各个分量由小到大的重排成 (1)(2)()n X X X ≤≤≤L 则称(1)(2)(),,n X X X L 为样本顺序统计量,()(1)n X X -为样本的极差。 (7)样本相关系数: 1 1 2 211 ()()()() 11()()n n i i i i i i xy n n x y i i i i x x y y x x y y r S S x x y y n n ====----= = --∑∑∑∑

叙事学的几个基本概念

“叙事”一词最早见于柏拉图的《理想国》,其中提出了对叙事进行的模仿(mimesis)/叙事(diegesis)的著名二分说。而“叙事学”一词最早由结构主义文学理论家托多罗夫提出。他在1969年发表的《〈十日谈〉语法》中写道:“……这部著作属于一门尚未存在的科学,我们暂且将这门科学取名为叙事学,即关于叙事作品的科学。” 其他关于叙事学的定义还包括:1.新版《罗伯特法语词典》对“叙事学”所下的定义:“关于叙事作品、叙述、叙述结构以及叙述性的理论。”2.七卷本的《大拉鲁斯法语词典》对“叙事学”的解释是“人们有时用它来指称关于文学作品结构的科学研究。”两种定义颇有出入,但它们都重视对文本的叙述结构的研究。3.托多洛夫:叙事学研究的对象是叙事的本质、形式、功能,无论这种叙事采取的是什么媒介,无论它使用的是文字、图画、声音。它着重研究的是叙事的普遍特征。尤其是故事的语法,即故事的普遍结构。4.热奈特:叙事学研究的范围只限于叙事文学,即以语言为媒介的叙事行为,它对故事不感兴趣,也不试图去概括故事的语法,而是着重研究反映在故事与叙事文本关系上的叙事话语,包括时序、语式、语态等。简单说来,叙述学就是关于叙述本文的理论,注重对故事和文本层面的研究。同时还着重对叙事文本作技术分析。 而叙事学作为一门学科正式确立是20世纪60年代,在结构主义与俄国形式主义影响下形成。它被明确定义为:“研究所有形式叙事中的共同叙事特征和个体差异特征,旨在描述控制叙事(及叙事过程)中与叙事相关的规则系统的学科。” 二、叙事学的起源及发展过程 1. 从思想渊源看,叙事学理论起源于20世纪20年代的俄国形式主义及弗拉基米尔·普洛普(Vladimir Propp)所开创的结构主义叙事先河。 首先,俄国形式主义者什克洛夫斯基等人发现了“故事”和“情节”之间的差异,“故事”指的是作品叙述的按实际时间顺序的所有事件,“情节”侧重指事件在作品中出现的实际情况,这些直接影响了叙事学对叙事作品结构层次的划分。他们提出“故事”和“情节”的概念来指代叙事作品的素材内容和表达形式,大致勾勒出其后经典叙事学研究所聚焦的故事与话语两个层面,以此来突出研究叙事作品中的技巧。其次,对叙事学影响直接、贡献最大的是俄国民俗学家、结构主义叙事学的先驱普洛普。他的代表作品《民间故事形态学》是叙事学的发轫之作。他通过对俄国100个民间故事的研究分析,打破了传统按人物和主题对童话进行分类的方法,认为故事中的基本单位不是人物而是人物在故事中的“功能”,由此从众多的俄国民间故事中分析出31个“叙事功能”。后来他的观点被列维—斯特劳斯接受并传到法国。 年代,大量关于叙事作品结构分析的作品开始涌现。较著名的有:1.法国叙述符号学家格雷马斯于1966年出版的《结构语义学》一书,主要研究叙事结构和话语结构。2.法国符号学家罗兰·巴特也于1966年发表了著名的《叙事作品结构分析导论》。他在论文中提出将叙事作品分为三个描写层次,即功能层(作品系统中最小的叙述单位,是故事中以相关项面貌出现的切分成分)、行为层(人物层)、叙述层(描写叙述作品本身过程中叙述者和读者得以获取意义的代码),以此分析读者对文本的横向阅读和纵向阅读。这篇论文为之后的叙事学研究提出了纲领性的理论设想。 叙事学经过30多年的发展,已经自成体系并不断壮大。20世纪80年代又兴起了“后经典叙事学”即“新叙事学”,推进了叙事学的进一步开拓和发展。

卫生统计学知识点总结

卫生统计学知识点总结-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

卫生统计学 统计工作基本步骤:统计设计(调查设计和实验设计)、资料分析{收集资料、整理资料、分析资料【统计描述和统计推断(参数估计和假设检验)】。 ★统计推断:是利用样本所提供的信息来推断总体特征,包括:参数估计和假设检验。a参数估计是指利用样本信息来估计总体参数,主要有点估计(把样本统计量直接作为总体参数估计值)和区间估计【按预先设定的可信度(1-α),来确定总体均数的所在范围】。b假设检验:是以小概率反证法的逻辑推理来判断总体参数间是否有质的区别。 变量资料可分为定性变量、定量变量。不同类型的变量可以进行转化,通常是由高级向低级转化。 资料按性质可分为计量资料、计数资料和等级资料。 定量资料的统计描述 1频率分布表和频率分布图是描述计量资料分布类型及分布特征的方法。离散型定量变量的频率分布图可用直条图表达。 2频率分布表(图)的用途:①描述资料的分布类型;②描述分布的集中趋势和离散趋势;③便于发现一些特大和特小的可疑值;④便于进一步的统计分析和处理;⑤当样本含量足够大时,以频率作为概率的估计值。 ★3集中趋势和离散趋势是定量资料中总体分布的两个重要指标。 (1)描述集中趋势的统计指标:平均数(算术均数、几何均数和中位数)、百分位数(是一种位置参数,用于确定医学参考值范围,P50就是中位数)、众数。算术均数:适用于对称分布资料,特别是正态分布资料或近似正态分布资料;几何均数:对数正态分布资料(频率图一般呈正偏峰分布)、等比数列;中位数:适用于各种分布的资料,特别是偏峰分布资料,也可用于分布末端无确定值得资料。 (2)描述离散趋势的指标:极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。四分位数间距:适用于各种分布的资料,特别是偏峰分布资料,常把中位数和四分位数间距结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势。方差和标准差:都适用于对称分布资料,特别对正态分布资料或近似正态分布资料,常把均数和标准差结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势;变异系数:主要用于量纲不同时,或均数相差较大时变量间变异程度的比较。 标准差的应用:①表示变量分布的离散程度;②结合均数计算变异系数、描述对称分布资料;③结合样本含量计算标准误。 定性资料的统计描述 1定性资料的基础数据是绝对数。描述一组定性资料的数据特征,通常需要计算相对数。定性变量可以通过频率分布表描述其分布特征。 2 指标频率型指标强度型指标相对比型指标 概念近似反映某一时间出现概率单位时间内某现象的发生 率 两个有关联的指标A和B之比 计算 公式 A/B 有无 量纲 无有可有、可无 取值 范围 【0,1】可大于1无限制 本质大样本时作为概率近似值分子式分母的一部分频率强度,即概率强度的 似 值 表示相对于B的一个单位,A有多少 位 A和B可以是绝对数、相对数和平均

统计学基本概念

日志吕品吕品的日志当前日志返回日志首页? 较新一篇/ 较旧一篇 分享 1. 统计学:收集处理分析解释数据并从数据中得出结论的科学。 2. 描述统计:研究数据收集处理汇总图表描述概括与分析等统计方法。 3. 推断统计:研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 4. 分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据。 5. 顺序数... 如果你也考统计学~~~~~网上搜索到的统计学基本概念~~~~~ 2011-05-28 12:06 | (分类:默认分类) 1. 统计学:收集处理分析解释数据并从数据中得出结论的科学。 2. 描述统计:研究数据收集处理汇总图表描述概括与分析等统计方法。 3. 推断统计:研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 4. 分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据。

5. 顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。 6. 数值型数据:按数字尺度测量的观察值。 7. 观测数据:通过调查或观测而收集到的数据。 8. 实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。 9. 截面数据:在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 10. 时间序列数据:在不同时间上收集到的数据,这类数据按时间顺序收集到的。 11. 抽样调查:从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查,根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。

12. 普查:为特定目的而专门组织的全面调查。 13. 总体:包含所研究的全部个体(数据)的集合。 14. 样本:从总体中抽取的一部分元素的集合。 15. 样本容量:也称样本量,是构成样本的元素数目。 16. 参数:用来描述总体特征的概括性数字度量。 17. 统计量:用来描述样本特征的概括性数字度量。 18. 变量:说明现象某种特征的概念。 19. 分类变量:说明事物类别的一个名称。 20. 顺序变量:说明事物有序类别的一个名称。

统计学的几个基本概念汇总

统计学的几个基本概念 总体(population)nbsp;nbsp;指同质的研究对象中所有观察单位研究指标变量值的集合。总体通常限定于特定的时间与空间范围之内,且为有限数量的观察单位,称为有限总体;有时总体是假设的,没有时间和空间限制,观察 ? 总体(population)指同质的研究对象中所有观察单位研究指标变量值的集合。总体通常限定于特定的时间与空间范围之内,且为有限数量的观察单位,称为有限总体;有时总体是假设的,没有时间和空间限制,观察单位数是无限的,称为无限总体。?样本(sample)医学实践与研究中,要直接研究无限总体通常是不可能的,即使是有限总体,由于人力、物力、时间、条件等限制,要对其中每个观察单位进行研究或观察,有时也是不可能的,也不必要。而只是从总体中随机抽取部分观察单位,其变量实测值构成样本,目的用样本指标推断总体特征。这种推断不要经过严谨的实验设计,以样本的可靠性和代表性为基础。样本的可靠性:主要是使样本中每一观察单位确属同质总体。样本的代表性:使样本能充分反映总体的实际情况,要求抽样遵循随机化原则,目的是使每个观察单位被抽得的机会相等,避免主观取舍及偏性;还要保证足够的样本量,即保证足够的观察单位个数。? 参数(parameter)统计学上描述总体变量的特征称为参数。如总体均数、描述总体的中心位置或集中趋势;总体标准差、极差等描述总体的离散趋势等。?误差(error)泛指实测值与真值之差,按其产生的原因和性质可粗分为随机误差(random error)与非随机误差(nonrandom error)两大类,后者又可分为系统误差(systematic error)与非系统误差(nonsystematic error)两类。?随机误差是一类不恒定的、随机变化的误差,由多种尚无法控制的因素引起。例如,在实验过程中,在同一条件下对同一对象反复进行测量,虽极力控制或消除系统误差后,每次测量结果仍会出现一些随机变化即随机测量误差,以及在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的抽样误差。随机误差是不可避免的,在大量重复测量中,它可出现或大或小、或正或负的呈一定规律性的变化。但由于造成随机误差的影响因素太多、太复杂,以至无法掌握其具体规律。随着科学的发展与社会进步,有些随机误差可能会逐渐被认识而得以控制。随机误差呈正态分布,可用医学统计学的方法进行分析。?系统误差是实验过程中产生的误差,它的值或恒定不变,或遵循一定的变化规律,其产生的原因往往是可知的或可能掌握的。例如,可能来自于受试者抽样不均匀,分配不随机,可能来自于不同实验者个人感觉或操作上的差异,可能来自于不标准的仪器,也可能来自于外环境非实验因素的不平衡等。因而应尽可能设法预见到各种系统误差的具体来源,力求通过周密的研究设计和严格的技术措施加以消除或控制。?非系统误差在实验过程中由研究者偶然的失误而造成的误差。例如,仪器失灵、超错数字、电错小数点、写错单位等,亦称为过失误差(gross error)。这类误差应当通过认真检查核对予以清除,否则将会影响研究结果的准确性。?频率(relative frequency)一个随机试验有几种可能的结果,在重复进行试验时,个别结果看来是偶然发生的,但当重复试验次数相当大时,总有某种规律性出现。在重复多次后,出现某种结果的比例称之为频率。?概率(probability)概率是描述随机事件发生的可能性大

懂点现代叙事学

懂点现代叙事学,文学类作品轻松读 一、叙事学在高考中的体现 虽然高考阅读并不考查现代叙事学的相关概念,但是,从近年高考语文卷实际情况看,在现代文阅读文学类文本作品阅读测试中,或隐或显地涉及到现代叙事学的相关原理。 在题目设置中明显指向“叙事”相关常识的如: 小说中历史与现实交织穿插,这种叙述方式有哪些好处?请结合作品简要分析。(2018年新课标I卷,小说《赵一曼同志》) 作者在第四段中通过虚拟的旁观者来评说“老头”的行为,这样写有什么效果?(2015年浙江,小说《捡烂纸的老头》) “买玉”情节中,作者使用了“欧·亨利笔法”,试作简要分析。(2014年浙江,小说《走眼》) 故事的主体部分采用第几人称叙述?有什么效果?(2011年浙江,小说《第9车厢》)文章开头写弟弟迷恋音乐,这对后文叙事有什么作用?(2010年浙江,散文《静流》)鲁迅《祝福》中的“我”既是不可或缺的人物形象,又是主人公祥林嫂命运的见证,其重要性与本篇中的“我”相似。请赏析《乌米》中“我”的形象与作用。(2008年浙江,小说《乌米》) 2018年新课标I卷第4题大量出现了“陌生化”“切入”“时空”等大量文本叙事学用语。 在答案或答题过程中需要作“叙事”分析的如: 小说以一个没有谜底的“美好的谜”结尾,这样处理有怎样的艺术效果?请结合作品进行分析。(2017年新课标I卷) 请探究小说结尾的表达效果。(2017年江苏卷,小说《一个圣诞节的回忆》) 小说以“电话”为枢纽连接人物、安排情节。这样处理有什么作用?请简要分析。(2016年全国II卷,小说《战争》) 结合上下文,赏析文中画横线部分。(答案第三个要点是:叙事上有过渡、舒缓节奏等作用)(2016年浙江,散文《母亲》) 本文开头两段不避其繁,结尾两段不避其简,作者为什么作这样的结构安排?(2015年浙江,小说《捡烂纸的老头》) 文中多次写到“牛铃”,有什么艺术效果?(2013年浙江,散文《牛铃叮当》) 文中为什么用较多的笔墨写“甘草”? (2012年浙江,散文《母亲的中药铺》) 无论考题是否涉及叙事学知识,如果阅读分析的过程中能够自觉自如地运用“叙事”的相关原理,答题的角度会更多、更合理,分析表达的准确性、专业性会更强。 二、四角度入手,巧解文学作品阅读题 1.从叙述者、叙述视角还原、体悟 简单地说,叙述者是指在叙事文中“讲故事”的人;叙述视角指叙述者或人物从什么角度观察故事。 叙述视角可以分为全知视角和有限视角:全知视角状态下,叙述者好像是上帝,他对故

统计学中的基本概念

1、2统计学得几个基本概念 1. 2. 1总体与总体单位 1、总体 ⑴总体得概念:总体就是指客观存在得、具有某种共同性质得许多个别事物组成得整体; 在统计硏究过程当中,统计研究得目得与任务居于支配与主导得地位, 有什么样得硏究目得就应该有什么样得统计总体与之相适应。例如:要硏究 我们学院教师得工资情况,那么全体教师就就是研究得总体,其中得每一位 教师就就是总体单位;如果要了解某班50个学生得学习情况,则总体就就是该班得50名学生,每一名学生就是总体单位。根据我们研究目得得不同,我们要选取得研究对象也就就是研究总体相应地要发生变化。 ⑵总体得分类: 总体根据总体单位就是否可以计量分为有限总体与无限总体:★有限总体:指所包含得单位数就是有限得总体。 如一个企业得全体职工、一个国家得全部人口等都就是有限总体; ★无限总体:指所包含得单位数目就是无限得,或准确度量它得单位数就是不经济或没有必受寻这样得总体称为无限总体。 如企业生产中连续生产得大量产品,江河湖海中生长得鱼得尾数 划分有限总体与无限总体对于统计工作得意义就在于可以帮助我们设计统计调查方法。很显然,对于有限总体,可以进行全面调查,也可以进 行非全面调查,但对于无限总体不能进行全面调查,只能抽取一部分单位 进行非全面调查,据以推断总体。 ⑶总体得特征: ★大量性:就是指构成总体得单位数要足够得多,总体应由大量得单位所构成。大量性就是对统计总体得基本要求。 个别单位得现象或表现有很大得偶然性,而大量单位得现象综合则相对稳定。因此,现象得规律性只能在大量个别单位得汇总综合中才能表现出来。只有数量足够得多,才能准确地反应我们要研究得总体得特征,达到我们得研究目得。

叙事学的几个基本概念

第一章叙事学的几个基本概念 一、什么是叙事学 “叙事”一词最早见于柏拉图的《理想国》,其中提出了对叙事进行的模仿(mimesis)/叙事( diegesis)的著名二分说。而“叙事学”一词最早由结构主义文学理论家托多罗夫提 出。他在1969 年发表的《〈十日谈〉语法》中写道:“??这部著作属于一门尚未存在的科 学,我们暂且将这门科学取名为叙事学,即关于叙事作品的科学。” 其他关于叙事学的定义还包括: 1.新版《罗伯特法语词典》对“叙事学”所下的定义:“关于叙事作品、叙述、叙述结构以及叙述性的理论。”2.七卷本的《大拉鲁斯法语词典》对“叙事学”的解释是“人们有时用它来指称关于文学作品结构的科学研究。”两种定义颇有出入, 但它们都重视对文本的叙述结构的研究。 3.托多洛夫:叙事学研究的对象是叙事的本质、形 式、功能,无论这种叙事采取的是什么媒介,无论它使用的是文字、图画、声音。它着重研 究的是叙事的普遍特征。尤其是故事的语法,即故事的普遍结构。 4.热奈特:叙事学研究的 范围只限于叙事文学,即以语言为媒介的叙事行为,它对故事不感兴趣,也不试图去概括故 事的语法,而是着重研究反映在故事与叙事文本关系上的叙事话语,包括时序、语式、语态等。简单说来,叙述学就是关于叙述本文的理论,注重对故事和文本层面的研究。同时还着重对叙事文本作技术分析。 而叙事学作为一门学科正式确立是20 世纪 60 年代,在结构主义与俄国形式主义影响 下形成。它被明确定义为:“研究所有形式叙事中的共同叙事特征和个体差异特征,旨在描 述控制叙事(及叙事过程)中与叙事相关的规则系统的学科。” 二、叙事学的起源及发展过程 1. 从思想渊源看,叙事学理论起源于 20 世纪 20 年代的俄国形式主义及弗拉基米尔·普洛普( Vladimir Propp )所开创的结构主义叙事先河。 首先,俄国形式主义者什克洛夫斯基等人发现了“故事”和“情节”之间的差异,“故事”指的是作品叙述的按实际时间顺序的所有事件,“情节”侧重指事件在作品中出现的实际情况, 这些直接影响了叙事学对叙事作品结构层次的划分。他们提出“故事”和“情节”的概念来指代叙事作品的素材内容和表达形式,大致勾勒出其后经典叙事学研究所聚焦的故事与话语两个 层面,以此来突出研究叙事作品中的技巧。其次,对叙事学影响直接、贡献最大的是俄国民俗学家、结构主义叙事学的先驱普洛普。他的代表作品《民间故事形态学》是叙事学的发轫之作。他通过对俄国 100 个民间故事的研究分析,打破了传统按人物和主题对童话进行分类 的方法,认为故事中的基本单位不是人物而是人物在故事中的“功能”,由此从众多的俄国民间故事中分析出 31 个“叙事功能”。后来他的观点被列维—斯特劳斯接受并传到法国。 2.60 年代,大量关于叙事作品结构分析的作品开始涌现。较著名的有: 1.法国叙述符号学家格雷马斯于 1966 年出版的《结构语义学》一书,主要研究叙事结构和话语结构。 2.法国符号学家罗兰·巴特也于 1966年发表了著名的《叙事作品结构分析导论》。他在论文中提出将叙事作品分为三个描写层次,即功能层(作品系统中最小的叙述单位,是故事中以相关项面貌出现的切分成分)、行为层(人物层)、叙述层(描写叙述作品本身过程中叙述者和读 者得以获取意义的代码),以此分析读者对文本的横向阅读和纵向阅读。这篇论文为之后的 叙事学研究提出了纲领性的理论设想。 叙事学经过 30 多年的发展,已经自成体系并不断壮大。20 世纪 80 年代又兴起了“后经典叙事学”即“新叙事学”,推进了叙事学的进一步开拓和发展。

卫生统计学重点总结

第一章绪论 1.卫生统计学的概念P1 卫生统计学是应用概率论和数理统计学的基本原理和方法,研究居民卫生情况以及卫生服务领域中数据的收集、整理和分析的一门科学。 2.卫生(医学)统计学的主要步骤P3 设计;收集资料;整理资料;分析资料 3.(选择、判断)卫生统计学的基本概念P4 同质(homogeneity):统计学中,若某些观察对象具有相同的特征或属性,称之为同质或具有同质性。 变异(variation):将同质个体的某项特征或属性的观察值或测量值之间的差异称为变异。总体(population):是根据研究目的确定的的所有观察单位某种特征或属性的观察值或测量值的集合。 样本(sample):是从总体中随机抽取的具有代表性的部分观察单位的集合。样本中包含的观察单位个数称为样本含量。 参数(parameter):反映总体特征的指标称为参数,一般是未知的,常用希腊字母表示。统计量(statistic):根据样本观察值计算出来的指标称为统计量,常用拉丁字母表示。 变量(variable):每个观察单位的某项特征或属性称为变量。 抽样研究(sampling research):从总体中随机抽取样本,通过样本信息推断总体特征的研究方法称为抽样研究。 抽样误差(sampling error):由随机抽样造成的样本统计量与总体参数之间、样本统计量之间的差异称为抽样误差。 资料(data):变量值的集合称之为资料。 ★4.资料的分类P4 (1)定量资料:亦称计量资料,其变量值是定量的,表现为数值大小,一般有度、量、衡单位。 (2)定性资料:亦称分类资料,其观察值是定性的,表现为互不相容的类别或属性,一般无度、量、衡单位。可进一步细分为两种资料: 1)计数资料:指将观察单位按某种类别或属性进行分组,清点各组观察单位数所得的资料。包括:①二项分类资料;②无序多项分类资料 2)等级资料:亦称有序多分类资料,是将观察单位按某特征或属性的程度或等级顺序分组,清点各组观察单位数所得的资料。 第二章调查研究设计 1.调查研究的特点P7 (1)不能人为施加干预措施(与实验研究主要的区别) (2)不能随机分组 (3)很难控制干扰因素 (4)一般不能下因果结论

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