经济社会统计分析
社会经济统计指标体系构建与分析
社会经济统计指标体系构建与分析社会经济统计指标体系是衡量一个国家或地区经济发展水平、社会状况和人民生活水平的重要工具，也是决策者制定政策、制定发展目标和评估政策效果的重要依据。
本文将探讨社会经济统计指标体系的构建过程以及如何进行分析，旨在帮助读者更好地理解和应用这一重要工具。
一、社会经济统计指标体系构建的重要性及原则社会经济统计指标体系构建的重要性在于为决策者提供全面、客观、准确的信息，以便他们能够制定科学、合理的发展战略和政策。
它可以帮助政府了解国家或地区的整体经济状况和社会发展状况，发现存在的问题和短板，并提供有针对性的政策建议。
在构建社会经济统计指标体系时，需要遵循以下原则：1. 全面性：体系应该覆盖经济、社会、环境等各个方面，并能反映各方面的发展状况。
2. 可比性：指标应该具备可比性，即在不同时间、不同地区之间能够进行比较分析。
3. 客观性：指标应该基于客观的数据和可靠的统计方法，以减少主观因素的影响。
4. 实用性：指标应该能够提供具体、实用的信息，便于决策者进行分析和决策。
二、社会经济统计指标体系构建的步骤构建一个完善的社会经济统计指标体系需要经历以下步骤：1. 确定目标：明确需要统计和分析的领域和指标的范围，并确定构建指标体系的目标和用途。
2. 选择指标：根据目标和用途，评估已有的指标，选择适合的指标，并考虑是否需要新的指标来填补现有指标体系的空白。
3. 确定数据来源：确定指标所需的数据来源，包括国家统计局、各部门的统计数据、社会调查数据等，确保数据的可靠性和时效性。
4. 设计数据采集方法：根据指标的特点和数据来源的可行性，设计数据采集方法，如抽样调查、问卷调查等，并确保数据的质量。
5. 建立指标体系框架：根据选择的指标，建立指标体系的框架，包括指标的分类、关联关系等，以便进行有效的数据分析。
6. 建立数据处理和分析模型：制定数据处理和分析的方法和模型，确保能够准确、全面地分析指标的变化和关系。
统计分析在社会经济研究中的应用
统计分析在社会经济研究中的应用在当今社会，社会经济研究对于理解和解决各种经济、社会问题至关重要。
而统计分析作为一种强大的工具，在社会经济研究中发挥着不可或缺的作用。
它能够帮助我们从纷繁复杂的数据中提取有价值的信息，揭示隐藏在表象之下的规律和趋势，为政策制定、企业决策和学术研究提供有力的支持。
统计分析可以帮助我们描述社会经济现象的基本特征。
通过收集和整理大量的数据，例如人口数量、收入水平、消费结构等，运用平均数、中位数、标准差等统计指标，我们能够对这些现象进行简洁而准确的概括。
比如，了解一个地区的平均收入水平，可以让我们初步判断该地区的经济发展程度和居民生活水平；而收入的标准差则能反映出收入分配的不均衡程度。
这些描述性统计信息为进一步的分析和研究提供了基础。
在社会经济研究中，统计分析还能用于探究变量之间的关系。
例如，我们想知道教育水平与收入之间是否存在关联，或者物价波动与消费者信心之间有怎样的相互影响。
通过相关性分析、回归分析等方法，我们可以量化这种关系的强度和方向。
这不仅有助于我们理解经济现象产生的原因，还能为预测未来的发展趋势提供依据。
以房地产市场为例，通过分析房价、利率、人口增长率等因素之间的关系，我们可以对未来房价的走势做出一定的预测，从而为购房者、开发商和政府部门提供决策参考。
不仅如此，统计分析在社会经济研究中的抽样调查方面也具有重要意义。
由于社会经济现象的复杂性和广泛性，往往无法对全体对象进行调查。
抽样调查就成为了一种常用的方法。
通过科学的抽样设计和样本推断，我们可以以较小的样本反映总体的特征。
比如，要了解全国居民的消费习惯，不可能对十几亿人逐一进行调查，而是抽取具有代表性的样本进行研究。
在这个过程中，统计分析能够帮助我们确定合适的抽样方法、计算样本容量，并对样本数据进行处理和推断，以保证调查结果的可靠性和有效性。
另外，统计分析在评估政策效果方面也发挥着关键作用。
政府出台的各项经济政策，如税收政策、货币政策、产业政策等，其效果如何需要进行客观的评估。
社会经济数据报告：社会经济统计数据和社会指标的研究与分析
社会经济数据报告：社会经济统计数据和社会指标的研究与分析随着社会的不断发展，社会经济数据报告成为了人们了解社会状况、分析社会问题的重要依据。
社会经济数据包括了各种社会经济统计数据和社会指标，通过对这些数据和指标的研究与分析，我们能够更好地了解社会的现状和未来发展趋势。
本文将从六个方面进行展开详细论述。
一、 GDP与经济增长率分析Gross Domestic Product（国内生产总值）是衡量一个国家经济总量的重要指标，而经济增长率则反映了一个国家经济发展的速度。
通过对GDP与经济增长率数据的分析，可以了解一个国家经济活力的强弱、发展方向的趋势和政策的成效。
二、劳动力就业率与失业率分析劳动力就业率与失业率既关系到社会的稳定，也关系到个体的生活质量。
通过研究劳动力就业率与失业率的数据，可以了解一个国家的就业形势、产业结构的变化以及人力资源的优化利用。
三、人口结构与老龄化问题分析人口结构是一个国家社会经济状况的重要指示器，老龄化问题则涉及到一个国家的社会福利、养老制度等多个方面。
通过对人口结构与老龄化问题的数据分析，可以了解到一个国家的人口特征、老龄化程度和应对老龄化所需的政策调整。
四、教育投入与教育水平分析教育投入与教育水平是一个国家人力资源开发的重要方面。
通过研究教育投入与教育水平的数据，可以了解到一个国家的教育发展情况，以及教育对人力资源培养和社会进步的贡献。
五、城市化进程与城市发展分析城市化是当今世界社会经济发展的普遍趋势。
通过研究城市化进程与城市发展的数据，可以了解到城市化对人口、环境、资源等方面的影响，以及城市发展对经济增长和社会进步的推动作用。
六、社会福利与贫富差距分析社会福利和贫富差距问题是社会经济发展中亟待解决的难题。
通过研究社会福利与贫富差距的数据，可以了解到社会福利制度的完善程度、社会公平正义的实现情况，以及贫富差距对社会稳定和可持续发展的影响。
综上所述，社会经济数据报告是社会经济统计数据和社会指标研究与分析的重要成果，通过对不同领域的数据和指标进行综合分析，我们能够深入了解社会经济的现状和问题，以便为政府决策提供科学依据，并找出解决问题的有效途径。
社会经济统计学PPT课件
通过对比两个相互联系的总量指标来反映 社会经济现象之间数量对比关系的指标， 如比例、比率、结构相对数等。
平均指标
变异指标
反映社会经济现象总体各单位某一数量标 志值一般水平的指标，如算术平均数、调 和平均数、几何平均数等。
反映社会经济现象总体各单位某一数量标 志值的差异程度的指标，如标准差、方差 、变异系数等。
民生福祉改善
考察居民生活质量、公共服务水平等，反映民众 福祉提升情况。
企业经营决策
市场分析
运用统计方法分析市场需求、竞争格局及消费者行为，为企业制 定营销策略提供依据。
财务分析
通过财务报表分析企业经营状况、盈利能力及风险水平，为投资决 策提供参考。
生产管理
应用统计技术对生产过程进行监控、优化及质量控制，提高企业运 营效率。
大数据技术
应用于数据采集、存储、处理和分析，提高统计效率和准确性。
人工智能技术
应用于数据挖掘、预测模型和智能决策，推动统计学的智能化发展。
大数据与人工智能融合
结合大数据技术和人工智能技术，实现数据驱动的智能决策和优化。
统计方法与模型创新
统计方法创新
发展新的统计方法，如高维数据分析、复杂网络分析等，应对复 杂社会经济问题的挑战。
产业结构分析
研究三次产业的构成及变动趋势， 揭示经济发展过程中的结构问题。
经济增长与波动
分析经济增长速度、趋势及波动 特征，为宏观经济政策制定提供
依据。
社会发展评价
社会指标体系
构建综合评价指标体系，包括教育、卫生、文化、 环境等方面，衡量社会综合发展水平。
社会公平与正义
关注收入分配、贫困、就业等社会问题，评价社 会公平程度及政策效果。
如何进行社区居民的社会经济调查与分析
如何进行社区居民的社会经济调查与分析社会经济调查与分析是了解社区居民的生活状况、经济情况以及社会发展趋势的重要手段。
通过此类调查与分析，可以为社区发展规划、政策制定以及社区服务的提供提供依据。
本文将介绍如何进行社区居民的社会经济调查与分析的方法和步骤。
一、确定调查目的和范围社会经济调查与分析的首要任务是明确调查目的和范围。
调查目的可以包括了解社区居民的收入、就业情况、教育水平等经济指标，也可以包括了解社区居民对社区服务、公共设施等方面的需求和满意度。
范围则包括确定调查人口的覆盖范围、样本规模以及调查时间等因素。
二、设计问卷和调查表针对社会经济调查和分析的目的，制定合适的问卷和调查表是必要的。
问卷和调查表应包括一系列问题，如个人基本信息、收入来源、生活开支、职业状况、教育背景等。
同时，也可以根据需要增加关于社区服务满意度、经济发展需求等方面的问题，以获取更全面的数据。
三、抽样调查和数据收集根据社区的规模和特点，进行抽样调查是高效获取数据的方式。
抽样调查可以采用随机抽样或层次抽样等方法。
然后，通过面对面或电话访谈、网络调查等方式进行数据收集。
对于数据收集过程中的难以获取的信息，可以引入开放式问题和深度访谈等方法，以获取更加准确和详细的数据。
四、数据分析与处理在获取到大量的数据后，分析和处理数据是关键的一步。
首先，应将收集到的数据进行初步的整理和清洗，确保数据的准确性和可靠性。
然后，可以采用统计分析、图表分析等方法对数据进行分析，找出数据之间的关联和趋势。
通过计算各种经济指标的平均值、中位数等统计值，进一步提取出数据的含义和结论。
五、编制调查报告和建议将社会经济调查与分析的结果整理成报告是将数据转化为实际应用的重要环节。
报告应包括调查目的、方法和步骤的介绍，以及调查结果的分析和解读。
在报告中可以结合实际情况给出相应的建议和对策，以促进社区居民的经济发展和社区的提升。
六、反馈和交流及时将调查结果反馈给相关人员和社区居民是调查与分析工作的一项重要任务。
如何利用统计学分析社会经济数据
如何利用统计学分析社会经济数据统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域，包括社会经济领域。
利用统计学分析社会经济数据能够帮助我们深入理解与解决诸多社会经济问题。
本文将介绍如何利用统计学分析社会经济数据的方法和步骤。
一、确定研究问题在分析社会经济数据之前，首先需要明确研究问题。
比如，我们想要了解某地区的失业率与经济增长率之间是否存在相关性，这就是一个明确的研究问题。
二、收集数据在进行统计学分析之前，需要收集相关的社会经济数据。
数据可以来源于政府机构、研究机构或者其他可靠的数据源。
确保数据的准确性和可靠性对于进行有效的统计学分析非常重要。
三、数据清洗在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗。
数据清洗的目的是处理异常值、缺失数据和错误数据，以保证数据的准确性和可靠性。
清洗数据可以使用统计软件或编程语言，例如Excel、R或Python等。
四、描述性统计分析描述性统计分析是对收集到的数据进行整体性的概括和分析，可以通过计算一些基本统计量，例如均值、中位数、标准差等来描述数据的基本特征。
此外，还可以使用图表、表格等方式展示数据的分布情况。
例如，我们可以计算失业率和经济增长率的均值、方差等指标，并绘制柱状图或折线图来展示数据的趋势。
五、推断统计分析推断统计分析是在对样本数据进行分析的基础上，对总体进行推断和判断。
包括假设检验和置信区间估计等方法。
通过推断统计分析我们可以判断样本数据是否具有统计学上的显著性差异，以及进行总体参数的估计。
在我们的例子中，可以进行失业率和经济增长率之间相关性的显著性检验，以确定两者之间是否存在显著的相关关系。
六、回归分析回归分析是通过建立统计模型，来研究因变量与自变量之间的关系。
通过回归分析可以探究某个或多个自变量对于因变量的影响程度，并进行预测和解释。
在社会经济数据分析中，回归分析广泛应用于预测经济增长、预测失业率等方面。
使用回归分析，可以建立一个模型来描述失业率与经济增长率之间的关系，并通过模型来预测失业率。
社会经济统计分析报告发言稿
社会经济统计分析报告发言稿尊敬的各位领导、各位同事，大家下午好！很荣幸能够在这个重要的场合发表发言，今天我将会给大家带来一份社会经济统计分析报告。
社会经济统计是对社会各种经济活动进行科学、系统、实事求是地记录、整理和分析的工作，是了解和掌握国家、地区和不同领域经济发展状况的重要手段。
首先，让我们来看一下近年来我国社会经济的总体情况。
根据最新的统计数据显示，我国经济持续稳定增长，2019年国内生产总值达到了96.5万亿元，同比增长了6.1%。
居民收入水平也持续提高，城镇居民人均可支配收入达到了39,251元，农村居民人均纯收入达到了16,021元。
我们可以看到，我国经济增长的速度虽然有所放缓，但整体上保持了稳定增长的态势。
同时，我们要注意到发展的不平衡、不充分问题依然存在。
在经济发展中，东部地区相对于中西部地区收入水平更高，这也反映了区域发展的差异。
因此，在推动经济增长的同时，我们需要进一步加强区域协调发展，缩小贫富差距，实现全面发展。
其次，让我们来看一下就业情况的统计数据。
就业是社会稳定和经济发展的基础，也是人民群众最关心的问题之一。
最新统计数据显示，我国城镇登记失业率控制在了4.3%左右，就业形势总体稳定。
同时，就业结构持续优化，高技术产业、服务业等新兴行业就业岗位增长较快。
然而，我们也要面对一些新的挑战。
随着科技的发展，一些传统岗位可能会面临淘汰的风险。
因此，我们需要加强人力资源培训和转岗安置工作，提高人民群众适应新技术、新职业的能力。
同时，积极推动创业创新，鼓励人们创造就业机会，保持就业形势的稳定。
最后，让我们来看一下消费和投资的情况。
消费和投资是经济增长的两个重要驱动力。
目前，我国居民消费需求的稳定增长对经济增长起到了积极的推动作用。
据统计数据显示，近年来居民消费增速稳定在7%左右，消费对经济增长的贡献率达到了57.8%，成为经济增长的重要引擎。
在投资方面，尽管当前的经济形势仍面临一些不确定因素，但是统计数据显示，我国固定资产投资保持稳定增长。
统计学在社会经济中的运用
统计学在社会经济中的运用统计学是研究数据收集、分析、解释和汇报的科学。
在社会经济领域中，统计学有着广泛的运用，可以帮助决策者更好地了解市场、经济、人口和其他重要的社会指标，从而为决策制定提供数据支持。
本文将简要介绍统计学在社会经济领域中的运用。
一、经济指标的统计分析经济指标是经济活动中一些重要的测量标准，如GDP、CPI、PPI等。
这些指标通常用于衡量一个国家或地区的经济状况。
统计学可以提供数据收集、整理和分析工具，帮助我们更好地理解和管理这些指标。
例如，统计学可以通过采样、调查和记录历史数据来确定一个国家的经济增长率，同时还可以帮助预测未来的经济趋势。
二、人口和社会调查统计学可以提供收集和分析人口和社会调查数据的工具，从而帮助我们更好地了解人口的构成和分布，如年龄、性别、教育程度等。
这些数据有助于为政府、组织和企业提供更准确的信息，以便改进政策、服务和产品，以满足不同人群的需求。
三、市场研究在市场研究方面，统计学可以帮助进行市场调查，以确定市场规模、竞争对手、消费者需求以及价格定位等重要的参考数据。
这样可以更准确地预测市场趋势，制定合适的市场营销策略。
四、金融分析在金融分析方面，统计学可以帮助制定投资策略，并预测、分析和管理风险。
例如，在股票分析中，统计学可以通过回归分析、时间序列分析等方法，识别出可能的趋势和周期，以及股票的预期变化。
五、医学统计学医学统计学是研究医疗数据及其应用的统计学科。
它在医学研究方面扮演着至关重要的角色，可以帮助诊断研究、药物研发以及流行病学调查等方面。
医学统计学的数据分析方法包括T测试、方差分析、生存分析和多元统计方法等。
总之，统计学在社会经济领域中的运用非常广泛。
它不仅可以帮助我们揭示与改善重要的社会现象，而且可以作为决策和管理的基础，帮助组织和企业制定成功的策略和规划。
因此，统计学在提高各种组织的生产力、效率和质量方面扮演着至关重要的角色。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
经济社会统计分析经济社会统计分析课程论文（报告、案例分析）教育统计关键词：教育统计一、研究对象教育统计学的研究对象是：教育问题，它是在质与量的辩证统一中着重从数量的角度去研究教育现象的发展变化，从而达到对其质的属性和规律的认识。
教育统计学是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。
它的主要任务是研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育实验等途径所获得的数字资料，并以此为依据，进行科学推断，从而揭示蕴含在教育现象中的客观规律。
但是从研究内容来说，教育调查和教育实验课题的提出，内容的界定，对象范围的确定，假设的建立，结论的得出以及分析，却不是教育统计学的研究任务，因为这些问题还要依靠与研究内容有关的教育专业知识来解决。
二、教育统计学分类(一)描述统计学，其任务是研究简缩数据和描述这些数据。
如将搜集所得的大量数据归类并用表格或图形表示出来。
通过计算所得的数据的“集中量数”、“差异量数”和“相关系数”等特征数值,描述有关事物的典型性、波动范围和相互关系，揭示事物的内在规律。
（二）推断统计学，即利用数据进行统计检验、统计分析和非参数统计法作出决策。
亦即以一定的置信度，根据部分数据去推断更一般的情况，务使所得的结论能应用于更广泛的范围或根据已知数据结合教育特点进行预测三、与教育测量学密切联系①教育统计学所加工的原料来自教育测量所提供的数据，而数据真实情况与可靠程度决定于教育测量本身的效度（validity）和信度(reliability)，关于效度和信度的确定以及教育测量中的项目分析(item analysis),又必须运用统计学中的相关系数和因素分析。
②教育测量学中各种量表的编制及各种常模(norm)的确定，必须运用统计学知识，如百分位数、平均数、标准差、标准分数、正态分布等。
实验统计学(experimental statistics) 的兴起，使得统计学的内容大为充实。
其影响所及，也使教育统计学的范围有所扩展。
这表现在：①教育研究中所使用的数据是多样性的，就变数“水平”分，不仅有等距的(interval)和比率的 (ratio)，而且不少是属于称名的(nominal)、顺序的(ordinal),各种不同“水平”的变数，各有其相应的统计方法, 如对于后两种变数, 不得使用平均数和标准差进行统计分析。
②教育问题中，往往出现样本容量大，因而可能利用大数法则(law of large numbers)以近似的途径作替代的统计分析。
中国的教育统计学是在辛亥革命以后，随着西方科学技术成就一起被引入的。
当时的大学教育系和中等师范学校都把教育统计学作为必修课程。
有不少学者讲授这门课程，并撰写了专著。
如薛鸿志著《教育统计法》(1925)、朱君毅著《教育统计学》 (1930)、沈有乾著《教育统计学讲话》(1946)、《实验设计与统计方法》(1947)等。
50年代以后，由于精简课程，学校中的教育统计学停开,1979年以来,随着教育科学研究的发展，教育统计学又得以恢复。
教育部组织叶佩华（主编）、万梅亭、郝德元、陈一白等编写了《教育统计学》(1983)作为全国通用教材。
四、发展趋势近年来，由于电子计算机的使用，使得统计学领域出现了不少的革新措施。
这些措施对教育统计学产生着影响。
（一）为了节省时间，简化程序，现行的教育统计学教材，都列有各种统计量的定义公式和计算公式。
为了提高效率，使用电子计算机时，为电子计算机所接受的计算公式受到越来越多的重视和运用。
例如计算pearson 的乘积相关的定义公式为：（二）过去教育统计学教材中大都用相当多的篇幅专门介绍分组频数分配的所谓简捷的统计处理法。
这样做虽然有一定的描述作用，但与电子计算机相比，计算手续不简捷,结果也不准确。
而电子计算机直接处理数据,不但比较迅速准确，还可直接编制频数分配表，不必对全部数据经过逐一划记的手工操作。
因此现在已有不少教材,只介绍次数分配表、相关表或相关散布图的编制。
而对于如何利用次数分配表、相关表为基础，作进一步的统计处理，则未多作说明。
（三）过去的教育统计学教材对于回归分析这一内容的论述，由于计算繁琐，往往只介绍一元、二元回归，对于三元以上的回归问题最多只作一些理论上的介绍，对于实际运用，就很少详谈。
这对于“要根据多种有关变项所造成的效果”的教育问题进行预测显然是不够的。
随着电子计算机在教育统计学中的推广使用，多元统计分析将日益受到重视和运用。
总之，由于电子计算机的应用和实验统计学的发展，着重实用性的教育统计学，将对那些实用性不大的内容进行删简，而对许多必要的统计方法则予以引进，这将是今后教育统计学的发展趋势。
教育规模单位：万人年份学校数学生数教职工数教育人口教育人口比重1985 144 21753 1261 23014 22.01990 136 23654 1432 25086 22.21996 155 30401 1549 31950 26.21997 157 31076 1577 32653 26.71998 155 31809 1580 33389 27.01999 159 32672 1596 34268 27.52000 149 32093 1592 33685 26.82001 135 32135 1574 33709 26.62002 117 31873 1579 33452 26.22003 96 31989 1610 33599 26.22004 68 32558 1597 34155 26.42005 65 36904 1624 38528 29.62006 63 31860 1652 33512 25.62007 66 32187 1675 33862 25.82008 58 32099 1692 33791 25.6五、教育统计在高校教学管理中应用的探究高校教育统计的现状及存在的问题：（一）现有教育统计应用空间尚未开发，难以适应现代高等教育管理和改革的需要。
高校教育统计应用空间十分广阔,并且有很强的服务功能,但目前高校教育统计应用形式单一,主要以报表的形式将数据上报,其主要表现在:1.目前高校的教育统计多数是被动的完成报表任务,服务方向依然是以为上级服务为主,具体地说仅局限于上级部署什么报表,就完成什么数据的采集。
2．目前高校教育统计仍以搜集整理内部数据为主,仅搞单纯的事后统计,对统计后的数据只是做简单的、表面上的说明分析,对统计结果没有做深层次的分析和应用,使教育统计难以发挥应有的作用。
3．各级地方政府、地方主管部门对高校教育统计数据不重视,没有充分利用它,把它作为当地高等教育投入、管理、发展的依据,使教育统计信息的应用和参谋作用得不到充分发挥。
4．不论是培养人才还是发展科研都与社会的市场密切相关。
目前,高校教育统计缺少对学校外部的社会、市场信息的搜集、整理和分析,未能利用统计数据和统计方法有效地为社会所需人才及人才培养规格做出科学预测,也不能很好地平衡、协调科研与市场经济的关系,从而提高高校的办学活力,充分发挥高校培养人才和科研服务的两大功能,以更好地为地方经济建设和社会发展服务。
（二）现有教育统计报表的指标体系难以反映和促进教育改革的发展。
1．长期以来,教育统计报表的指标体系没有摆脱计划经济的传统模式,报表内容陈旧。
2．教育统计报表的指标体系难以反映人才培养质量、科研成果,体现办学效益和活力以及反映人才培养是否适应社会需要等无形因素。
3．高校统计报表多数来自于国家教育部中的各业务分管部门,而业务分管部门又从各自的管理出发,虽侧重点有所不同,但编制的报表指标重复、交叉的颇多,这样无形中就增加了高校负担。
4．高校教育统计报表软件系统陈旧。
（三）高校教育统计队伍建设与教学管理、教育改革和发展不相适目前高校的教育统计还仅停留在被动地完成报表工作。
多数高校没有专职统计人员,统计工作多数是由办公室的一些行政管理人员或一些懂得计算机操作的人员兼任。
这批兼职的统计人员虽能完成报表,但他们一方面对统计的专业知识、统计功能、作用等情况知之甚少;另一方面,对具体的教学管理理论业务知识和情况不甚熟悉,难以把统计知识灵活地、科学地运用到现代教育管理和教育改革中去;此外,由于兼职的缘故也无暇探索如何挖掘统计信息的潜在价值,主动去适应教育改革的需要,促进教育改革的深入开展。
六、高校教育统计在教学评估中的作用（一）高校教育统计是高等教育主管部门组织教学评估的重要依据教育部通过高校教育统计,在对各高校上报的教育统计信息归纳、整理和分析的基础上,能够从宏观上把握我国高等教育的整体状况,从而科学、合理地确定高校基本办学条件指标体系和教学评估指标体系,制定《普通高等学校本科教学工作水平评估方案》。
另外,高校教育统计还是社会了解高校办学实力的重要依据。
（二）高校教育统计是高等学校确保评估成效的有效手段教育部组织的教学评估只能是周期性的各高等学校能否确保评估成效、保证教学质量,根本上是能否健全自身的质量评估评价体系,关键是能否建立定期的自我评估制度。
各高等学校通过高校教育统计,及时掌握自身的办学条件状况和教学基本状态,参照高校基本办学条件指标和教学评估指标,既能够衡量自身的办学条件水平和教学质量状况,找出差距,发现问题,又能在繁杂的数据和现象中理清思路,从个性中找到共性,从已知中预测未知,健全完善科学合理的质量评估评价体系,从而实现“以评促建、以评促改、以评促管”的目标,达到加强各项教学建设、推动各项教学改革、提高教学管理水平、确保教育教学质量的最终目的。
课程论文评分表。