（撰稿/摄影：廖春燕）《数量分析方法》A班这门课程由苏宏通老师和赵春光老师教授，在跟随两位老师学习的过程中，我们不仅巩固了基础知识，还收获了实际操作经验。这门课程对于我们会计专业的学生来说，具有很高的实用价值，让我们在今后的工作中能更灵活地运用数量分析方法，解决实际问题。
一、课程部分内容总结
（一）样本选取
样本选取作为数据分析的起点，其重要性不容忽视。为了确保后续分析的准确性，我们需要从总体中合理、科学地选取部分数据作为样本。这其中，简单随机抽样是最为基础的方法，它确保每一个数据点被选中的概率都是相同的。而当总体数据存在明显的层次或分组时，分层抽样能够更加准确地反映数据的真实性。样本的大小也是一个需要仔细考虑的因素，过小的样本可能导致结果不稳定，而过大的样本则会增加分析成本和复杂性。
（二）样本处理
获得了样本数据后，下一步就是进行数据清洗和处理。这个过程往往占据了数据分析的大量时间。缺失值是常见的问题，如何处理缺失值（比如填充、删除）需要根据实际情况来判断。异常值的处理同样关键，因为它可能严重影响到分析结果。除此之外，为了使得不同变量之间可以公平比较，数据标准化也是常用的处理方法。
（三）变量定义
明确变量是数量分析中的核心。自变量、因变量和控制变量的定义需清晰且有实际意义。变量的类型也需明确，连续变量可以取任意实数值，而分类变量则用于表示类别。对于变量的测量级别，定类、定序、定距、定比都有其特定的应用场景。虚拟变量的引入，可以帮助我们更好地处理定性数据。
（四）描述性统计分析
在初步分析阶段，描述性统计为我们提供了数据的概括性信息。通过均值和中位数，我们可以了解数据的“中心”位置。而标准差和四分位距则告诉我们数据是如何分布的，即数据的离散程度。这些数据可以帮助我们快速理解数据集的大致特征。
（五）相关分析
当想要了解两个或多个变量之间的关系时，相关分析提供了一个很好的方法。Pearson相关系数适用于连续型数据，而Spearman秩相关系数则更适用于排序数据。通过相关系数的计算，我们可以得知变量之间是正相关还是负相关，以及相关性的强度。
（六）回归分析
回归分析用于探究因变量与自变量之间的因果关系。线性回归模型是其中的基础，通过模型的建立与解读，我们可以了解自变量如何影响因变量。但回归分析也需要注意一些问题，比如多重共线性，这可能会导致模型的不稳定。
（七）结果解释
得到了统计结果并不意味着分析的结束，如何解释这些结果至关重要。结果的表述应当清晰、直观，如通过表格、图形等方式展示。统计推断则用于估计参数的置信区间，以及检验假设的真实性。最终，我们需要将这些统计结果与实际问题相结合，解释其实际意义，并为决策提供参考。
二、课堂小结
《数量分析方法》这门课程不仅是一门普通的硕士课程，更是我们专业学位研究生未来职业生涯的必备技能库。在跟随苏老师和赵老师学习的过程中，我们意识到，数量分析方法不仅仅是一种工具，更是一种思维方式，它要求我们看待问题时更加客观、更加精准。
苏老师的理论讲解课堂总是十分尽心尽力，想要把所有的数据分析维度和底层逻辑都装进我们脑子里，就连如何进行概率论上的分析都会带着你推导演练一遍。当然，费脑子的部分是有，但是有趣的部分也没落下，苏老师会用一些大家感兴趣的案例串起来数据分析的结论解释，用最简单易懂的语言为我们阐释那些看似深奥复杂的统计理论，每一次上课都仿佛是一次思维的碰撞与升华。除此之外，课程思政的特点也有涉及，例如宏观统计局数据禁止泄露，权钱交易的利益输送等问题。
赵老师的实践课程也是让我们收获颇丰的。他的教学方式非常实际，不仅会详细解释每一步操作的目的和原理，还会亲自示范，确保我们每个人都能够完全理解并掌握。每一次实践操作，都像是一次实战演练，让我们有机会将理论知识转化为实践经验。例如，在学习如何进行回归分析时，赵老师首先讲解了回归分析的基本原理和步骤，然后通过SPSS软件演示了如何具体操作。除了实践操作，赵老师还特别注重培养我们独立思考和解决问题的能力，有时候会抛出一个问题，让我们思考应该怎么处理这部分数据可以达到分析某个数据指标的目的，这种教学方式不仅提高了我们的实践能力，也培养了我们的思考和解决问题的能力。最后，老师上课的风格就是很温和，娓娓道来，循循善诱，是分享而不是灌输，整个学期的上课体验就是课堂氛围很轻松。
对于专业学位研究生来说，这门课程无疑具有很高的实用价值。在现今这个数据爆炸的时代，会计工作已经不仅仅是简单的记账和算账，更多的是对海量数据的处理和分析。数量分析方法就像是一把利器，能帮助我们更加高效、准确地处理这些数据，从而为企业提供更有价值的决策参考。我相信，在今后的工作中，我们将更加灵活地运用这些数量分析方法，真正做到学以致用，解决实际问题。
《数量分析方法》这门课程对我们而言，不仅仅是一门学术课程，更是一次实践与思维的双重锻炼，将会是我们学术生涯中一段难以忘怀的经历。
