曾听过人说统计学与哲学一样，高深、晦涩、难懂。其实，统计学确实体现着唯物主义哲学的思想，但又确实并不晦涩难懂。统计学与哲学一样，在我们生活中无时不刻所应用；它体现了唯物主义哲学中一切唯物唯实、事物普遍联系、永恒发展等这些朴素简单的道理，现列举一二。

　　关于统计学中的假设检验坚持了唯物哲学中一切以“唯物、客观存在”为依据的思想。统计学把探求的未知属性抽象为总体的参数，在判断总体参数的时候，由于谁都不知道总体的参数是多少，所以先在初步判断的基础上作假设，姑且承认设定假设是正确的，在这种假设情况下，判断一个小概率事件是否会发生，一旦发生了，也即一旦与现实的客观存在发生矛盾，便有事实依据说明原定的假设有问题，便推翻了所做的假设。如果否定不了，说明证据不足，无法否定原假设，但也不能说明原假设就正确，因为要肯定其正确需要大量的数据枚举，所以只能说无法拒绝原假设。统计学这种必须以发生的事件对姑且假设作出判断的严谨态度，背后的哲学思想之一正是坚持实事求是、一切唯实的原则。

　　一提到统计学中的模型好多人就头疼，但统计学中的模型基本上都是在研究“关系”，这一点贯穿着唯物主义哲学中事物间“普遍联系”的道理。统计学中有研究解释变量之间联系的主成分分析、因子分析和聚类分析等方法，比如要向领导汇报一下企业的经营情况，肯定不能将财物报表的所有指标拿出来原封不动的给领导，就可以使用主成分或因子分析等将普遍联系密切的指标“归归堆儿”，形成生产、效益等方面的大指标并计算得分等，进而用多数指标的少数“代表”对企业描述与比较。统计学中有研究解释与被解释变量间关系的回归分析、方差分析等，比如光知道经济增长速度是不够的，还需要用回归分析了解经济受哪些因素的影响和影响的程度，以及用方差分析获知某一因素不同水平的影响。所以，不管研究被解释变量之间还是研究解释变量与被解释变量间的关系，也不管是哪种模型，均是研究各因素彼此间存在着的普遍联系。这与唯物主义哲学强调的、日常生活中公认的“普遍联系”的思想一脉相承。

　　统计应用文章中一般都会提到“同比、环比”的比较分析，也是集中了唯物主义哲学中“事物永恒发展”和“认识论”的思想。在经济分析文章中，不管是短期的环比还是剔除季节因素的同比，都是用发展的观点看问题，都是承认事物总是在变化的，克服形而上学静止不变的观点。同时，变化是有规律的，规律是可被认识的，但是这种认识必须是建立在样本，即已有实践的基础上的，而这一点正是唯物主义哲学认识论所强调的根本要求。

　　唯物辩证的思想在统计学中也有体现，唯物辩证的哲学思想认为人们对客观事物及其规律的认识是近似的、有条件的，即真理具有的相对性，反对人们用绝对眼光看问题的态度。在统计学中也没有绝对的结论，如在上文提及的假设检验中，小概率事件发生，也只是以多大的把握即置信度拒绝原假设；即使小概率事件没发生，也不能绝对的认为原假设成立，只能说无法拒绝原假设。

　　其实在统计学中充满着大量的这种简单朴素但又在日常生活中潜移默化使用的哲学思想，那为什么会认为统计与哲学一样晦涩难懂呢。个人觉得不在于统计学学科本身的问题，可能与我们应用统计学所作文章的文风有关。人民大学高敏雪教授在一篇文章中提到，“统计是有趣的，数据中是有故事的，但这些趣味和故事常常被淹没在一些‘正襟危坐’的学术论文中”；《中国统计》杂志社的张玉妹老师在一篇文章中针对一些统计文章的文风也连发三个疑问——难道晦涩就显学问？冗长就是水平？严肃就是魅力？去外地学习，一位省局领导说，看看一些统计报告的“统八股”，跟30年前没什么变化；虽然在文章背后的经济理论约束下必须有必要的固有模块和固有思路，但领导的玩笑话也反映出阅读者对统计文章求新求变的需求。对于人们觉得统计文章的晦涩难懂、望而生畏，笔者并不是反对学术论文的存在，而是觉得即使是学术文章，也应该面向大众，尽量语言平实，不故弄玄虚、故作高深，才能将统计学中那美妙的哲学思想浅显易懂的表达出来；同时，结合走基层、转作风、改文风，将“活”的情况和实例应用到文章中，将统计学美妙的哲学思想服务和指导实践。

　　（作者单位：北京市统计局综合处）