生物統計學范文

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篇1

一、引言

跟著生物科學的成長，只有定性的結論已不能知足實踐的需要，實現生物科學結論定量化是人們持久追求試探的方針；生物統計學是生物學科定量化的主要剖析理論與體例，生物統計學是生物學科應具備的根基常識和素質，與生命勾當有關的各類現象中普遍存在著隨機現象，年夜到森林陸地生態系統，小至分子水平，均受到良多隨機身分的影響，默示為各類各樣的隨機現象，而生物統計學恰是從數目方面揭示年夜量隨機現象中存在的必然紀律的學科。是以，生物統計學是一門在實踐中應用十分普遍的工具學科，它是生命科學各專業的專業基本課，對后續生命科學課程進修和生物科研有主要浸染。

同時，生物統計作為數理統計在生物學規模的應用，是教學難度較年夜的一門課程。是以，在生物統計學精品課程培植過程中，針對各專業培育方針的定位，因材施教，更新教育理念，增強實踐練習，在教學體例和教學手段長進行更始和斗膽試探。

二、二十一世紀對生物統計學課程的從頭定位。

（一）新世紀對生物統計學課程提出的新要求。

二十世紀上半葉農業和遺傳統計學首先獲得了成長，在其基本上成長起來的生物統計學、統計風行病學、隨機化臨床試驗學已經成為并吞人類疾病的一個里程碑。這在曩昔的半個世紀里顯著提高了人類的期望壽命。

21世紀人類基因組，基因芯片等嘗試科學發生出的巨量數據，需要新工具來組織和提取主要信息。

將數據轉化為信息需要統計理論和實踐方面的洞察力、手藝和練習。

未來的生物統計學將會與信息手藝慎密親密連系，較少著重傳統數理統計，而會更多注重數據剖析，尤其是年夜型數據庫的措置。生物統計學越來越分歧于其它數學規模，計較機和信息科學工具至少和概率論一樣主要。

（二）生物統計學對年夜學生素質培育的浸染。

生物統計學的一個主要特點就是經由過程樣原本揣度和估量總體，這樣獲得的結論有很年夜的靠得住性但有必然的錯誤率，這是統計剖析的根基特點，是以在生物統計課程的進修中培育了一種新的思維體例———從不必定性或概率的角度來思慮問題和剖析科學試驗的功效。

生物統計學是經由過程個此外試驗研究得出其一般性結論，屬于歸納推理的規模。但其有別于簡單列舉法和科學歸納法，是一種或然性歸納推理或者概率歸納推理。在生命科學的研究中絕年夜年夜都涉及到的是隨機事務，是以，生物統計學不僅是試驗設計與統計體例的教學，更主要的仍是年夜學生思維體例的培育，這對提高峻學生的素質很有需要。

生物統計學搜羅試驗設計和統計體例兩個有機聯系的組成部門。經由過程試驗設計的教學可提高峻學生設計研究課題試驗方案的能力，使之明晰課題的研究目的、試驗身分與水平以及試驗設計體例等方面的內容。經由過程統計體例的教學除讓學生弄清各類統計體例的內在外，還需要使學生能夠正確地選擇最適合的統計體例，以揭示資料潛在的信息，達到研究的最終目的，從而提高峻學生科學研究素質。

三、教學體例和教學手段的更始。

（一）增強電子課件及收集平臺培植。

生物統計學是應用概率論和數理統計事理研究生物界數目轉變的學科，而概率統計的理論和思維體例對本科生來說有必然的難度，加之課程學時的削減（由原本的60-70學時，降到此刻的40學時擺布）,若何深切淺出地指導學生入門，并使學生在體味概率統計思惟的基本上，把握常用統計剖析體例的應用及使用前提是課程的教學難點。為此，我們操作多媒體手藝，建造了與教材配套的課件，經由過程在課堂上把抽象內容形象化與直不美觀化，收到了精采教學下場。培植了一個生物統計學教學收集支撐平臺，現有課程簡介、教學綱要、師資力量、授課教案、電子版《生物統計學》教材、課程錄像、實習指導、在線測試題、參考文獻、其它教學資本等欄目，免費向全校師生開放。

（二）將多媒體教學優勢與學生的認知紀律有機連系，用較少的學時獲得精采的教學下場。

多媒體具有信息量年夜、形象化、直不美觀化的特點。

可是若是不能很好地將多媒體這些特點與學生的認知紀律相連系，多媒體教學就可能會帶來一些短處諸如：（1）內容多，幻燈片變換快，由照本宣科變為照屏宣科，為新的“合座灌”；（2）課件圖片多，內容以展示為主，缺乏啟發性；（3）教學內容常用滿屏的體例顯示（即所謂“死屏”）,教員照著屏幕上的內容給學生講解，失蹤去了傳統教學體例，教員邊講邊板書能給學生留下斗勁深刻印象的特點，缺乏吸引力。

而多媒體在教學中只能充任工具的腳色，在教學過程中必需將多媒體信息量年夜、形象化、直不美觀化的特點與學生的認知紀律慎密連系在一路。在建造課件時，采用啟發式教學體例，精辟教學內容，模擬傳統教學書寫板書的過程，按照教學內容的難易水平，采用逐字、逐句、逐段顯示教學內容的動畫體例。在課堂教學中，教員仍然連結傳統教學體例的教姿教態，在授課的過程中與學生連結互動，按照學生在課堂上接管常識的能力，把握屏幕上顯示內容的速度，需要時輔以板書進行講解。這樣做既闡揚了多媒體教學的特點，又充實賜顧幫襯到學生的認知紀律，在內容沒有縮減，學時削減近三分之一的情形下，仍然取得精采的教學下場。

（三）持久堅持教育教學體例及教學紀律的研究。

生物統計學的理論基本是概率論與數理統計，從這個層面上講，它有很是濃的數學味道，可是它又有別于概率論與數理統計，生物統計學更首要強調的是概率論及數理統計的思惟和體例在解決生命科學中一些具體問題的應用。是以在教學過程中就存在一個“度”的把握問題，若是將概率論及數理統計的事理講得太多，一是學時不許可，二是學生難以消化，得不到好的教學下場；若是只注重體例的講解，學生知其然不知其所以然，就會誤入亂套公式的邪路。經由將教學的重點放在教學中指導學生重點把握統計體例的功能與用途，體例與軌范，防止各類體例的誤用，淡化定理的證實與公式的推導。在教學內容的放置上采用“保干削枝”，即在學時削減良多的情形下，將一些次要的統計體例去失蹤，也要保證有足夠的學時教學理論分布與抽樣分布、統計假設考試等方面的內容，讓學生把握生物統計學中所蘊含的概率論及數理統計的思惟精髓，從而避免學生亂套統計公式。

（四）慎密親密跟蹤生命科學成長的前沿動向，試探生物統計學解決前沿問題的理論與體例。

統計學在生物學中的應用已有久遠的歷史，良多統計的理論與體例也是自生物上的應用成長而來，而且生物統計是一個極主要的跨生命科學各研究規模的平臺。此刻基因組學、卵白質組學與生物信息學的蓬勃成長，使得生物統計在這些打破性生物科技規模上飾演著不成或缺的腳色。

在課程培植中，隨時注重納入生物統計學在前沿規模研究應用的內容，增強課程的活力，提高教師和學生面向生物財富主沙場解決現實問題的能力。

四、增強實踐教學，注重學生能力培育。

生物統計學要不要開嘗試課，若何開嘗試課，一向存在爭議，在此認為生物統計學不僅應該開設嘗試課，而且還要將實踐教學的重點放在計較機手藝和統計軟件的應用上，讓學生不僅把握統計體例，而且加深對事理的熟悉，獲得就業或升學的必備計較機統計手藝，提高解決復雜問題的能力。

（一）開展統計軟件的實習，擴年夜學生的視野，提高學生素質。

20世紀20年月成長起來的多元統計體例雖然對于措置多變量的種類數據問題具有很年夜的優勝性，但因為計較工作量年夜，使得這些有用的統計剖析體例一路頭并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計較機手藝的降生與成長，使得復雜的數據措置工作變得很是輕易，所以充實操作現代計較手藝，經由過程計較機軟件將統計體例中復雜難明的計較過程樊籬起來，讓用戶直接看到統計輸出功效與有關詮釋，從而使統計體例的普及變得很是輕易。在課程系統更始中，各課程的教學時數與達到培育方針所需完成的教學內容對比仍是不足的。為此，可以經由過程尺度的統計軟件的教學實習來達到以點帶面，擴年夜學生視野，提高學生素質。

為此我們成立了一個專用于實習教學的生物統計電腦嘗試室。現共有50余臺電腦，并毗連到校園網。嘗試室配備有指導教師，負責對上機的學生答疑。除按教學打算進行的正常實習教學外，嘗試室還對優異學生免費開放，鼓舞激勵他們連系教師的科研勾當，應用所學生物統計學常識，進修新的生物統計學常識，把握應用計較機解決生物統計學問題的手藝。

（二）全方位、多條理的實踐教學。

為了進一步培育學生現實脫手能力和科學嚴謹的治學立場，必需將本課程的實踐教學勾當延長到課堂教學外，開展全方位、多條理的實踐教學。

在原綿陽農專時代，首要在作物育種、作物栽培、動物營養等課程嘗試與實習中，按攝影關內容插手了試驗設計體例以及數據統計剖析的相關內容。

組建了西南科技年夜學生命科學與工程學院往后，由原本的單一農科專業釀成了理、工、農三年夜學科均有專業的名目。雖然專業的學科歸屬分歧，但有一點是相通的，其內在均屬于生命科學的規模。以科學研究的體例進行劃分，均屬于嘗試科學。

把握正確的嘗試設計體例，從不確定性數據中挖掘事物的客不美觀紀律，是嘗試科學工作者必備的手藝。是以，我們將原本只是在農科專業上延長實踐教學的作法推廣到全院的所有專業，連系嘗試課教學的更始，對發酵工藝學嘗試、植物細胞工程嘗試、食用菌嘗試、微生物學嘗試等課程的內容全數或部門改為用生物統計學指導學生自立進行嘗試設計，把曩昔單一的嘗試流程、樣品不雅察看或檢測嘗試改變為試驗前提的優化試驗，提出在分歧前提下對樣品測定的斗勁試驗設計、單身分試驗設計、多身分試驗設計、正交試驗設計、平均試驗設計，對試驗功效要肄業生使用統計學的體例對進行剖析和談判，最后得出最佳試驗前提。

這樣的嘗試教學更始起到了一箭雙雕的浸染，從專業基本課或專業課的角度看，改驗證性嘗試為設計型、綜合性嘗試，增強了學生解決現實問題的能力，培育了學生立異思維的能力；從生物統計學角度看，將課程的教學實踐延長到課程外，填補了學時的不足，更主要的是學生將自己學到的統計學常識，轉化為解決現實問題的能力，常識獲得很好的內化。

此外，在學生課外科技勾當中指導學生選用正確的嘗試設計和數據的統計剖析體例，晉升科技作品的檔次；在結業論文（設計）中要肄業生采用適當的生物統計學體例進行設計與剖析，寫出高質量的結業論文（設計）。

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關鍵詞：《生物統計學》；案例教學法；生物統計能力

中圖分類號：G642.0？搖 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2013）18-0061-02

一、傳統《生物統計學》教學方法效果不佳

《生物統計學》是數理統計的原理在生物科學中的應用，作為動物科學和動物醫學類各專業的基礎課和必修課，在科學研究和生產中應用十分廣泛，對于提高大學生的綜合素質十分重要[1]。學習生物統計學的目的不是使學生掌握統計學的數學原理，而是培養學生運用統計學原理進行試驗設計、選擇正確的方法分析試驗結果以及解釋分析結果。傳統生物統計教學方法為教師在課堂上講授統計學理論，課后學生做作業；因為教師可以控制課程的內容和進度，所以這種教學方法有利于學生學習知識，但由于學生在課堂中只是被動聽課，沒有主動參與課堂教學，不利于學生生物統計能力的提高[2]。同時，《生物統計學》中的概念抽象、相互聯系、高度結構化，公式多而難記憶，思維方法特殊[3]。研究表明，運用傳統方法講授《生物統計學》，許多人學習了生物統計學的公式和原理，卻不會應用《生物統計學》知識解決實際問題，甚至不能正確地描述數據[4]。我們在教學實踐中發現，運用傳統的授課方法，在課程結束一到兩年的時間里，學生會忘記《生物統計學》課堂中學過的大部分知識，在實際問題面前一籌莫展。在有限的時間里，生物統計課教師只能講授有限的、最常用的統計分析方法，實踐中學生可能用到的數據分析方法在課堂中不可能全部講授，這要求學生有較高的生物統計能力，能夠正確運用課堂中沒有講授的生物統計方法解決實際問題。因此，有必要嘗試新的教學方法，以解決傳統生物統計教學中存在的問題。

二、案例法教學實踐

教育學理論告訴我們，如果學習過程能夠與知識應用的過程結合在一起，則人們會在未來應用時更容易回想起學過的知識，應用知識的能力較強[5]。學生通過解決與生產實踐相近的問題，使他們認識到學習《生物統計學》的重要性，增加學習欲望，通過認真學習，提高生物統計能力，形成正確的統計思維[6]。作為以問題為中心教學方法的一種，案例教學法（case-based lecture）要求學生在教師的指導下解決案例，把學習知識與應用知識有機地結合在一起[2]。從2006年起，我們嘗試把案例教學法應用于《生物統計學》教學實踐，經過幾年的實驗和摸索，取得了一些經驗和較好的教學效果。

1.案例的設計與課堂組織。在案例教學法實踐中，學生通過案例解決方案的學習，使他們知道哪些問題是生產實踐感興趣的，如何利用生物統計學知識解決這些問題，因此，案例設計是影響案例法教學效果最重要的因素。案例要緊密結合實踐、生動有趣，才會喚起學生對課程的學習熱情，認為課程“有用”，值得認真學習。設計案例時，我們注意做到兩點。第一，案例均來自對生產實踐的科學研究結果，其知識內容與教學目標相一致；教學實踐發現，有些研究結果的數據量過多，用于課堂教學有一定難度，因此，對數據量進行了刪減。第二，因為課程是由一系列案例構成的，所以以專業知識為主線組織案例，做到知識內容和案例之間前后關聯。在案例教學中，有人認為，教師可以只向學生提供案例，由學生查找解決案例所需要的知識，并找出解答案例的方法，以鍛煉學生的自學能力。這樣做有兩個假設，第一，根據問題，學生能夠綜合運用已有知識，找出解決問題所需要的新知識，第二，學生能夠根據問題需要學會新知識，并運用這些知識解決問題[7]。心理學研究表明，如果掌握了某領域的知識，可以做出正確判斷，如果對某領域沒有任何背景知識，或者理解錯誤，往往不能做出正確的判斷[8]。生物統計學的特點[3]決定了學生必須具有足夠的統計學背景知識，才能正確解決實際問題。由于課程的授課對象是生物統計的初學者，還缺乏生物統計學的思維，而且課時數較少，如動物醫學類《生物統計學》的課時只有32學時，因此，在教學實踐中，我們沒有讓學生自己查找解決案例的相關知識，而是在上課前就把課程所需要的知識材料都交給每個學生。我們也試驗了只交給大學生案例材料而讓學生找出解決案例的方法，結果幾乎沒有發現有學生能夠在規定的時間內找出案例的正確解決方案。教師首先在課堂上對相關知識進行講解，然后，在課堂上通過指導學生解決案例，給學生創造一個自我學習和思考的環境，使學生通過想、做和說學習《生物統計學》知識，引導學生弄清楚應該采用哪種統計方法分析問題，采用該方法原因是什么，以及有沒有其它替代分析方法等。

2.合適的統計學軟件。在生物統計學習過程中，應用合適的統計軟件可以使學生更加關注解決案例過程的學習，真正實現通過實踐學習《生物統計學》，使學生學習的主動性提高，端正對學習生物統計學意義的認識，提高學習效果，顯著提高學生成績[9，10]。生物統計教學用軟件好求易學易用，功能完備，SAS軟件符合上述兩點要求，而且SAS軟件占統計市場的份額約為80%，使用人數較多，因此，我們選擇SAS軟件作為教學軟件。幾年的教學實踐發現，由于在案例教學法實踐中應用了統計軟件，學生可以集中精力關注解決案例的過程而不是解決案例時具體的計算過程，一旦學生理解了案例的解決方案，解決具體案例所花費的時間很少，生物統計課后作業也不再是一個負擔，從而使學生生物統計的興趣大幅度提高。

3.教師的課堂指導與學生的主動性。研究表明，對于生物統計學的案例教學法，相對于其它課程，如果教師在問題討論中給予學生較多的指導，有較高的教學熱情，則教學效果較好；教師與學生有效的溝通，把解決案例的相關信息傳遞給學生，拓展學生對學生生物統計學知識的正確理解，激發學生解決案例的熱情[3]。但是，學生能否主動參與解答案例是案例教學法成功的關鍵。因此，在解決案例過程中，應鼓勵學生積極參與，為此，我們把平時成績占總評成績的比例提高到40%，如果學生在課堂上主動發言，則平時成績加分?？赡芷渌n程都是傳統授課方法，個別學生上課前沒有認真閱讀教師提供的案例以及教師提供的生物統計學背景知識材料，因此課堂中表現被動。因為一旦有其他學生清楚了案例解決方案，總希望有表現機會，所以教師需要及時發現并對這些學生格外關注，有意識地鼓勵他們發言，使他們也有進步的機會。教學過程中還發現，個別同學不認真思考案例的解決方法，但為了增加平時成績而主動發言，我們采取了對案例解答偏離正確方法的學生只加分、不表揚，而對給出正確案例解答方法的學生，加分的同時予以口頭表揚，有效地抑制了這種風氣。

三、案例法教學效果評估

我們利用課后作業對教學效果進行實時評估，既發現教學的成功和不足，也找出學生對知識的掌握程度，及時更正學生對知識的誤解。要求學生作業寫出解決案例的完整報告，內容包括解決案例的SAS程序，SAS運行結果，以及結果的解釋等。在教授新內容之前，教師在課堂上對作業進行總結，及時把相關信息反饋給學生。同樣地，期末考試既是考察學生的學習效果，也是對教學效果的評估，考試的主要目的是考察學生解決案例的能力，考試內容有解決案例的相關《生物統計學》概念、SAS過程的語法及SAS運行結果的解讀等。近年來，期末考試基本上杜絕了不及格現象，試卷成績平均超過85分，說明學生對本門課程的學習興趣較高，對課程和學習效果較好。

以前本科大學生畢業前夕，《生物統計學》任課教師經常需要幫助學生處理畢業論文的數據資料，應用案例教學法后沒有了這種現象。畢業論文審查中也沒有發現論文中有統計分析方面的錯誤，而且學生能夠正確運用課堂中沒有講授的統計分析方法，說明大學生生物統計的應用能力確實得到了提高。

學生對教學的評估可以反映學生對課程的具體感受，2012年學生對課程的評價中，認為“教師的教學使我理解和掌握了該課程的內容，我覺得有收獲”的學生占90.4%，“教學內容充實，安排合理，重點突出”的占92.9%，“教師授課能理論聯系實際”的占93.6%，“教師鼓勵學生參與課堂討論，發表個人見解”的占94.3%，說明絕大部分學生對這種教學方法是肯定的。

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關鍵詞：生物統計；教學實踐；立體化

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2013）18-0231-03

一、引言

“生物統計學”是把數學的語言引入生命科學研究領域，將所研究的問題抽象為數學問題的過程，用數理統計的原理和方法來分析和解釋生物界各種現象和試驗調查資料，是應用統計學的一個分支。生物學研究實踐證明，只有正確應用生物統計學的原理和分析方法對生物學試驗進行合理設計，對數據資料進行客觀分析，才能得出科學的結論[1]。目前，從數量角度研究生命科學現象已經為大多數生物學研究者所認知，“生物統計學”為生物學的研究和探索提供了重要的方法和工具。

近年來，全國各高校生物學專業普遍加強了“生物統計學”的教學工作，使學生學習試驗設計和數據收集與整理的方法，正確應用統計學原理分析和解釋數據資料，為進一步學好專業課程奠定了堅實的基礎。

二、生物統計學課程的特點

1.以數學知識為基礎?！吧锝y計學”是在研究生物現象的過程中，與數學的發展相伴隨逐漸發展而來的。它把生命科學中的某些具體問題抽象為數學問題，以數學概率論和數理統計為理論基礎[1]，這其中就必然會涉及到排列、組合、積分、導數等數學知識。例如，大數定律是用樣本統計數推斷估計總體參數的基礎，需要掌握概率論的相關知識；在推導直線回歸方程時，回歸系數和回歸截距的計算，是建立在最小二乘法的基礎上，需要用到導數的計算；正態分布中變量的概率計算，需要了解積分的性質[1]。盡管在“生物統計學”課程學習之前，學生已經學習了“高等數學”的相關知識，但多數學生的數學基礎知識仍相對薄弱，由此對學習該門課程產生畏懼心理。加上很多學生沒有理解生物統計學的內涵，主觀上認為該門課程就是學習數學知識的，進而導致厭學情緒。

2.概念術語多?！吧锝y計學”不同于生物學專業的其他課程，在學習過程中涉及很多概念術語，并且這些概念術語常成對出現[1]。例如，總體和樣本、變量與常數、參數與統計數、效應與互作、準確性與精確性、頻率與概率、標準差與標準誤、因素與水平、相關與回歸、雙尾檢驗與單尾檢驗、棄真錯誤與納偽錯誤、假設檢驗與區間估計等。如果不理解這些概念術語的含義，生搬硬套，在應用時就會出錯，得出錯誤的結果。

3.計算公式多。“生物統計學”是應用統計學方法，分析和解釋生命科學研究中數據資料數量上的變化，進而做出符合科學實際的推斷。在學習過程中，必須要用到大量的計算公式[1，2]。如反映變異性的指標有標準差和標準誤，二者的含義不同，計算公式也不同。在正態分布中，為了計算服從正態分布的變量的取值概率，通常要對變量進行標準化處理，在學習了變量標準化公式之后，接下來在應用時還需要用到平均數的標準化、平均數差數的標準化、頻率的標準化、頻率差數的標準化、成對數據差數平均數的標準化等公式。在直線相關與回歸分析中，需要掌握相關系數、回歸系數、回歸截距等計算公式。盡管目前有很多統計軟件可以直接對一些統計量進行計算，但學生們必須掌握和理解相關統計量計算的原理和具體內涵才能正確地應用這些統計軟件。

4.課程內容連貫性較強。“生物統計學”的課程內容是承上啟下、前后連貫的[1，2]。例如，概率分布是學習統計推斷的基礎，平均數的假設檢驗和區間估計是相互聯系的，單因素數據資料方差分析的原理和方法是對多因素數據資料進行方差分析的基礎[1]。如果學生沒有掌握某一章節的內容，很可能導致后面的許多內容聽不懂、難理解，陷入越聽越聽不懂的惡性循環。

三、教學內容的實踐與探索

針對“生物統計學”課程的特點和現狀，近年來，我們在教學過程中，圍繞教學內容、教學方法、課程建設、考核方式等多方面進行了實踐和探索，取得了較為理想的效果。

1.合理編排教學內容，提高教學效率。我校本科教學計劃調整后，“生物統計學”課程安排在第三學期，周學時為2，共36學時。學生在之前已學習了“高等數學”等公共課程，“植物學”、“動物學”等專業基礎課程，與本學期同時學習的還有“生物化學”。為適應生命科學的發展和對生物學人才的培養，我們按照“強化基礎、突出重點、注重應用、通俗易懂”的原則合理設計安排教學內容[1]。在課堂講授時，我們盡可能把抽象的統計學原理與生命科學的前沿或學生們感興趣的事例進行結合，并引導學生從專業知識的角度對統計分析的結果做出科學的判斷和合理的解釋，這樣一方面使學生感受到生物統計學與生命科學的各專業都是緊密聯系的，另一方面學到的統計分析方法和試驗設計原則也可以指導學生后續專業課程的學習。

作為應用性極強的課程，我們在課堂授課時一般不過多討論數學原理，而主要偏重于統計原理的介紹和具體分析方法的應用。在有限的課堂教學時數內，對涉及到的數理統計知識多是“拿來主義”，對于一些公式，通常只進行概念上的介紹和公式上的簡單推導，對有些較復雜的統計公式則只給出公式，并不要求學生掌握具體的推算過程，其目的是讓學生對統計學原理和統計分析方法有較全面的了解。在章節內容上，根據具體情況進行適當刪減，做到重點突出、主次分明。比如講授方差分析一章時，以單因素數據資料的分析為例，重點介紹方差分析的基本原理、數學模型和分析步驟，對于二因素數據資料的分析則啟發學生根據其基本原理和數學模型進行推理，多因素數據資料的方差分析則只介紹基本原理，其目的是培養學生對所學理論知識的應用能力，實現以素質教育為基礎，以能力培養為本位的教學理念。

2.靈活運用多種教學方法。在教學過程中，我們根據教學內容，采用多種教學方法并重，對學生“授之以漁”而不是“授之以魚”[3]，充分調動學生學習的積極性和主動性，使教學相融。

問題導入法。在課堂講授時，我們注重問題的創設。提供氛圍，啟發學生發現問題并思考如何解決問題[4]，使學生成為學習的主人，教師則成為學生的協作者。例如，在方差分析一章講述時，以單因素數據資料為例[1]，讓學生思考如何進行多組平均數之間的比較。有的學生會提出，可以采用之前學習過的兩個樣本平均數假設檢驗的分析方法對多組數據進行兩兩的比較，而這又引發了一些新的問題。如何解決這些問題呢？這時，我們引導啟發學生將所有的數據資料作為一個整體來考慮，將數據的總變異按照其變異來源剖分成處理引發的變異（組間變異）和試驗誤差引發的變異（組內變異），并利用反映變異特性的方差這一統計量來表示組間變異和組內變異的大小，進而采用檢驗對其二者的差異進行顯著性檢驗，由此和學生共同推導出方差分析的基本思想和分析步驟。這樣，既讓學生理解了方差分析的原理和應用，也培養了學生分析問題和解決問題的能力。

對比法?！吧锝y計學”中有很多概念都是成對出現的，其相應的公式也有著許多形式上的共同點，這就為我們進行對比法講解提供了很好的素材。例如標準差與標準誤、直線回歸系數與直線相關系數、樣本平均數假設檢驗的檢驗及檢驗等[1]。對比法講授，既可以幫助學生記憶公式，也便于學生更好地理解公式的含義和具體應用，做到舉一反三。

演繹法?！吧锝y計學”中有很多公式是前后聯系的，存在公式的變形，運用演繹法教學可以讓學生更好地理解公式的來源和內涵。例如變量的標準化公式，對于服從正態分布的變量進行標準化轉換的公式（u=■）是核心，在理解這個公式含義的基礎上，對于各統計數（平均數、平均數差數、頻率、頻率差數、成對數據差數等）進行標準化轉換的公式自然也就推導出來了，從而避免了對這些公式的死記硬背。

板書與多媒體課件并行。隨著電子技術、計算機技術和網絡技術的發展，在教學實踐中多采用多媒體課件進行授課。多體媒體課件集文字、公式編輯、圖形、色彩、動畫于一體，既可以插入圖片和例證，也可以實現公式推導的逐步展現，圖文并茂，色彩豐富，省去了板書所占的時間，可以在有限的課堂教學時間內增加教學內容，增強師生之間的互動[4]。同時，傳統的板書不能完全放棄，在講授過程中，適時穿插板書內容，可以幫助學生更好地聯系已學知識。因此，在教學過程中，我們以多媒體教學為主，板書為輔，注重將這兩種教學方法進行有機的結合。

3.加強實驗教學，注重理論與實踐的結合。“生物統計學”是一門應用學科。我們在理論教學的同時，安排了18個學時的實驗課，主要目的是讓學生將課堂理論知識加以應用并學會常用統計學軟件的使用。生物統計學實驗課在生命科學學院信息學實驗室利用電子教室系統進行，教師在主控機上邊講解邊操作，學生可以在自己的計算機上觀察到具體的執行過程，之后可以自己進行相應的操作，然后以電子文檔的形式提交實驗課作業。通過實驗課教學，一方面使理論知識密切聯系實踐，真正提高了學生的應用能力；另一方面增強了學生的興趣，在實驗課中學生不僅鞏固了統計分析知識，而且利用計算機來分析數據也為相關專業課實驗數據的分析奠定了基礎。在運用計算機統計軟件進行數據分析時，學生們也深刻意識到，盡管統計學軟件功能強大，但必須對相關的統計學知識有一定的認知和理解，才能更好地使用這些軟件，由此也進一步激發了學生課堂學習的動力。

4.課程資源的立體化建設。在教學過程中，我們注重加強課程資源的立體化建設。以教材為中心，我們編寫了與科學出版社《生物統計學》（第四版）配套的《生物統計學學習指導》，對每一章的內容都配套了目的要求、內容提要、難點評析、例題解析、習題解答和自我測驗[5]，以供學生在課下進行學習和知識的擴充。同時，“生物統計學”是河南師范大學校級網絡課程，學生可以通過瀏覽網頁進行課程內容學習。在網絡課程中，每章均示出了重點、難點，便于學生自學或復習掌握；同時，網絡課程中豐富生動的圖表資料及實例分析也有助于學生對知識點的理解。

5.考核采用筆試和實驗相結合?！吧锝y計學”的考核成績由期終閉卷筆試成績（占總成績的80%）和實驗課成績（占總成績的20%）兩部分組成。其中，閉卷考試內容偏重實用性、基礎性，避開需死記硬背、理論性強而無實際用途的題目和偏題怪題，并且盡量減少需要進行計算的工作量，目的是考核學生對已學內容的掌握和應用。實驗課則重點考查學生知識應用和解決實際問題的能力。這種考核方式，一方面激發了學生學習的積極性與主動性，擺脫了學生死記硬背的單純應試模式，另一方面也強調了學生解決實際問題的能力，有助于提高學生綜合運用知識的能力。

四、小結

“生物統計學”是一門理論性和實用性都很強的學科，是現代生物學研究不可缺少的工具。在教學過程中，我們注重培養學生樹立統計學觀念，掌握如何運用統計學原理科學設計試驗，正確應用統計分析方法分析數據資料，培養學生統計學推理思維能力，并能用專業知識對推斷結果加以闡釋。在教學過程中，我們強調以教師為主導，以學生為主體，充分調動學生學習的主動性和積極性，在培養學生扎實理論基礎知識的同時，更注重實踐教學，積極引導學生去發現問題、分析問題、解決問題，切實培養學生的應用能力。

參考文獻：

[1]李春喜，邵云，姜麗娜.生物統計學（第四版）[M].北京：科學出版社，2008.

[2]張恩盈，宋希云.提高《生物統計學》課堂教學效果的探索[J].農業網絡信息，2011，（8）：131-133.

[3]石培春，龔江，李春艷.“生物統計”課程教學探索和思考[J].中國電力教育，2012，（10）：103-104.

[4]孫敏，陳艷紅.啟發式教學思路在CAI軟件中如何體現[J].中國電化教育，2002，（6）：51-52.

篇4

[關鍵詞]生物統計學；本科教學；Excel軟件；統計功能

[中圖分類號] G642 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2017）03-0066-03

統計學是生物學領域進行科學研究不可或缺的工具，目前大多數高校已把生物統計學列為生物學相關專業的必修課。通過該課程的學習，有利于培養學生正確分析試驗數據的能力，對于進一步學習專業課程和日后進行科研也有著非常重要的作用。近年來，統計分析軟件的應用越來越普及，應用統計軟件來輔助生物統計學的理論教學變得尤為重要。[1][2]

Excel作為常用辦公軟件，除具備較強的圖表和計算功能外，還提供了大量的統計函數和數據分析工具。利用Excel的統計功能，可快速、簡便地進行描述性統計、t檢驗、方差分析、回歸、相關等多種統計分析，從而為生物統計學的教學提供了極大便利，強化了教學效果。Excel的統計功能雖不如SPSS、SAS等專業統計軟件強大，但具有易學易用的優勢，適用于統計學的初學者，可基本滿足本科生的教學需要。[3][4]

一、Excel統計函數簡介

（一）統計函數的插入

Excel軟件提供了豐富的數學和統計函數，將這些函數結合起來應用，可顯示出Excel的統計分析功能。[3][4]在Excel 2003菜單中的“插入”項，選擇“函數”。或在2007及以上版本中，在“公式”菜單項選“插入函數”命令，之后在“選擇類別”欄選擇“統計”，即顯示大量統計函數。

（二）常用統計函數介紹

1.統計學參數或特征數的計算

數據的標準差、平均數等特征數均可由統計函數計算得到。反映集中性的函數包括AVERAGE（均值）、GEOMEAN（幾何平均數）、HARMEAN（調和平均數）、MEDIAN（中位數）等；反映離散性的函數有：DEVSQ（離差平方和）、STDEV（樣本標準差）、VAR（樣本方差）、KURT（峰度系擔┑取

2.數據分類

FREQUENCY函數可對大量數據進行分類和統計，表達式為：FREQUENCY（Data array，Bins array）。該函數為數組公式形式，運行顯示出一個分組的頻數后，還需選中所有結果的顯示區域，按F2鍵，再按“Ctrl+Shift+En？鄄ter”組合鍵，方可求出所有分組的頻數。[5]FREQUENCY的操作步驟因分類資料的性狀而有所差異。A. 質量性狀資料：在函數對話框中，“Data array”一欄輸入分類數據所在的單元格地址，“Bins array”一欄輸入分類標志值所在單元格。B. 數量性狀資料：確定好分類的組數、組距和組限后，將各組的上限按升序輸入工作表，在“Data array”和“Bins array”分別輸入相應的單元格地址。

例：現有350名學生的英語成績，需按優秀、良好、一般和不及格進行分類，并統計各等級人數?？荚嚦煽優閿盗啃誀钯Y料，首先按升序將各組上限按升序輸入工作表（60、74、90）形成一列，插入FREQUENCY函數，在“Data array”輸入成績所在單元格區域，在“Bins array”輸入各上限所在的單元格區域，確認后即可計算出不及格的人數（

3.概率函數

概率函數可直接計算出給定參數條件下各理論分布的概率值（P）。[6]常用函數有BINOMDIST（二項分布）、POISSON（泊松分布）、NORMDIST（正態分布）、NORMSDIST（標準正態分布）、TDIST（t分布），FDIST（F分布）等。

例如，BINOMDIST函數的功能為計算給定參數條件下二項分布的概率值。函數表達式：BINOMDIST（number_s，trials，probability_s，cumulative），其中num？鄄ber_s為試驗成功的次數，trials為獨立試驗的次數，prob？鄄ability_s為試驗成功的概率；cumulative為一邏輯值，用于確定函數的形式，取值為1和0。Cumulative如果取1，結果顯示至多n次成功的概率；如為0，則返回恰好為n次成功的概率。

4.t 檢驗

TTEST函數功能為返回t檢驗的概率，以此來判斷假設檢驗的顯著性。函數表達式：TTEST（array1，array2，tails，type），其中array1為第一組數據所在的單元格區域，array2為第二組數據的區域，tails為分布曲線的尾數（雙尾或單尾），type表示t檢驗的類型。函數運行后得到t檢驗的概率值（P），如P

5.相關和回歸系數計算

CORREL函數功能為計算兩變量間的相關系數，以此來判斷兩變量間的相關程度和性質，表達式為COR？鄄REL（array1，array2），array1和array2代表進行相關分析的兩組數據。利用INTERCEPT和SLOPE兩函數可計算線性回歸系數，函數表達式分別為INTERCEPT（known_x′？鄄s，known_y′s），SLOPE（known_x′s，known_y′s），其中known_x′s、known_y′s為自變量和因變量的數據集合。INTERCEPT函數可計算線性回歸的截距（a），SLOPE函數可計算線性回歸的斜率（b），從而得到線性回歸方程：=a+bx。

二、數據分析工具的應用

（一）分析工具庫加載

Excel的分析工具庫具有較強的統計分析功能，但此功能通常未默認安裝，需加載后使用。

1.在Excel 2003中，在“工具”菜單中單擊“加載宏”，在彈出對話框中選中“分析工具庫”即可，之后“工具”菜單中即出現“數據分析”條目。

2.在Excel 2007或更高版本中，單擊左上角的“Office按鈕”，選擇“Excel 選項”，在彈出對話框中單擊“加載項”，然后在“管理”欄中選擇“Excel加載項”，單擊“轉到”，最后在“加載宏”窗口中選中“分析工具庫”，之后在“數據”菜單中即出現“數據分析”條目。

（二）常用統計方法介紹

分析工具庫包括描述性統計、t檢驗、方差分析、回歸、相關、F檢驗等多種統計方法。[3][5]每次使用時，按照各統計方法的格式要求輸入原始數據，單擊“數據分析”選項，在彈出對話框中選擇所需統計方法即可。

1.數據分類

將各組的分類標志值（質量性狀資料）或上限值（數量性狀資料）輸入工作表，在“數據分析”中選擇“直方圖”；彈出對話框后，在“輸入區域”選擇分類數據的單元格地址，“接收區域”選擇分類標志所在的單元格，運行即可。

2.描述統計

輸入數據資料，在“數據分析”中選擇“描述統計”，運行后即可得到最小值、最大值、平均數、標準差、方差、峰度、偏度等常用統計量。

3.t檢驗

t檢驗包括平均值的成對二樣本分析，雙樣本等方差假設，雙樣本異方差假設檢驗。如進行平均值的成對二樣本分析，彈出對話框后，分別在“變量1區域”、“變量2區域”輸入兩組數據所在的單元格地址，之后在“輸出區域”選擇某空白區域，確定即可。運行結果包括平均數、t值、df、單尾和雙尾概率（P）、臨界t值等信息。若P

如進行成組設計的兩樣本均值檢驗，需先進行F檢驗：雙樣本等方差假設，判斷兩樣本所在總體方差是否同質。步驟：分別在變量1、變量2輸出區域選擇相應單元格區域，運行結果包括方差、F值、單尾概率（P）、臨界F值等。如P

4.方差分析

方差分析包括單因素、無重復雙因素、有重復雙因素三種類型。如進行單因素方差分析，彈出對話框中，在輸入區域、分組方式、輸出區域分別輸入相應信息后，單擊“確定”即可。輸出結果包括平方和（SS）、df（自由度）、MS（均方）、F值、F crit（F臨界值）、P值等信息（表1）。如P>0.05（或F

5.回歸與相關分析

線性回歸分析：在“數據分析” 菜單選擇“回歸”， 在彈出對話框中輸入Y值、X值、置信度、輸出區域等信息后，運行即可得到回歸截距（Intercept，a）和回歸系數（b）（表2），從而寫出回歸方程。根據回歸系數的t檢驗結果或方差分析的F檢驗結果，可判斷兩個變量間的線性回歸關系是否有效。[7]由表2可知，a（Intercept）=-1.382，b=5.503，回歸方程為：=5.503x-1.382。由回歸系數的t檢驗可知，P=0.00004

三、結語

Excel軟件提供的統計功能基本涵蓋了統計學的教學內容，且對于生物統計學的初學者而言，具有易學易用的優勢，可作為本科教學的有效輔助工具。在每章理論知識講解完畢，應緊接著介紹Excel的統計功能、操作步驟和結果解釋，把課程理論教學、實際案例分析和軟件應用有機結合，可取得較好的教學效果。教學實踐表明，運用Excel的統計功能來輔助理論教學，不僅能夠加深學生對統計學原理的理解，還可以提高學生運用理論知識來分析數據的能力，從而使得生物統計學的學習變得輕松。在今后的生物統計學教學實踐中，應緊密加強Excel軟件應用與理論教學的融合，并考慮將 SPSS等專業軟件逐步引入教學中，以期進一步提升學生分析處理復雜數據、解決實際問題的能力。

[ 參 考 文 獻 ]

[1] 張丹，呂海燕，張幸果，等.應用Excel軟件有效提高《生物統計學》課程的教學效果[J].河北農業科學，2012（8）：93-95，99.

[2] 魏興民，任真，代婷.Excel在中醫藥統計學教學中的應用[J].高等數學研究，2013（1）：93-95.

[3] 張聯鋒，蔣敏杰，張鵬龍，等.Excel統計分析與應用[M].北京：電子工業出版社，2011.

[4] 楊景峰.EXCEL的計算功能在生物統計學教學中的應用[J].內蒙古民族大學學報（自然科學），2012（6）：738-741.

[5] 王錕.Excel 在統計學中的應用[J].湖南科技學院學報，2013（12）：9-11.

篇5

關鍵詞： Excel 生物統計學 t檢驗 配對設計

1.引言

《生物統計學》是畜牧、獸醫、農學、微生物、醫學等領域不可缺少的統計工具，越來越多的數據分析離不開生物統計學的原理。隨著計算機技術的發展，已有更多的軟件被應用于《生物統計學》，如SPSS[1-4]，Excel[5]，SAS[6]等，但是不同的統計軟件具有不同的統計特點，如Excel統計功能簡單，操作方便，分析出來的結果更為直觀，更適合《生物統計學》的初學者。本文主要介紹如何利用Excel對配對設計數據資料進行t檢驗，并以案例的形式詳細闡述其分析過程。

2.分析工具庫的安裝

Excel一般并不直接帶有“分析工具庫”這一模塊，需要在Excel的基礎上自己安裝，安裝步驟：Excel的工具 加載宏分析工具庫 確定就可以。

3.配對設計的t檢驗

配對設計是指將參加試驗個體兩兩配對，再將每一個對子內的兩個個體獨立隨機地接受兩個處理中的一個。目前主要有自身配對、親緣配對、條件配對這三種配對方式。

3.1數據資料的建立

例1.用家兔10只試驗某種注射液對體溫的影響，在注射前1h和2h各測定一次體溫，取平均值，注射后1h和2h各測定一次體溫，取平均值，問注射前和注射后體溫有無顯著變化[7]？首先在Excel中把分組的名字寫上“注射前體溫”和“注射后體溫”，分別寫在每一列的最上方，然后在“注射前體溫”和“注射后體溫”下方錄入每只家兔的體溫數據資料，具體見圖1。

3.2 t檢驗分析

很顯然，這是典型的自身配對設計，即注射前和注射后體溫形成一個對子，因此我們選用配對的t檢驗來分析。在Excel中：工具 ？隰數據分析 ？隰平均值的成對二樣本分析，點擊確定進行分析，然后會出現對話框如圖2。輸入區域：變量1的區域和變量2的區域，選擇“注射前體溫”和“注射后體溫”原始數據區域。在“假設平均差”處填寫0，表示原假設認為這兩個樣本的總體平均數相等。“標志”前根據需求可以打“√”，也可以不打“√”，如果在變量1的區域和變量2的區域選擇原始數據的時候把列上方的名字也選上了，此時就在“標志”打“√”，反之則在“標志”不打“√”。輸出選項：輸出區域處選Excel空白處，單擊確定按鈕。

3.3 結果分析

結果部分見圖3所示，“t Stat”Excel計算出的t值，圖3的最下方4項分別是單尾檢驗和雙尾檢驗的結果，可以依據題意來選擇哪個結果，一般情況是雙尾檢驗。結果分析可以有以下兩種途徑：（1）可以根據P（T

4.結語

本文主要介紹如何利用Excel對配對設計的數據資料進行t檢驗，在結果分析部分有2種依據可以判定結果，利用顯著性概率P（T

參考文獻：

[1]白俊艷，徐廷生，張小輝.《生物統計附試驗設計》上機實驗改革與實踐.教育教學論壇，2015，18：247-248.

[2]白俊艷，賈小平，張小輝，等.生物統計學課程改革與實踐.畜牧與飼料科學，2013 ，34 （10 ） ： 57-58.

[3]白俊艷，武曉紅，張小輝，等.生物統計附試驗設計課程考核方式的改革與實踐.安徽農業科學，2015，43（ 5） ： 369-370.

[4]秦立金.SPSS統計軟件在生物統計課程中的探索研究.赤峰學院學報（自然科學版），2014，30（3）：198-199.

[5]韋若勛.生物統計學上機實驗課中Excel互動教學方式的應用.高等教育，2013，8：185-186.

篇6

 

生物統計學是數理統計在生命科學中的應用?！渡锝y計學與試驗設計》是農林類高校本科階段的專業基礎課，對農業科學研究具有十分重要的意義，因此全國農林類高校都十分重視這門課的教學?！渡锝y計學與試驗設計》主要包括田間常見的基本試驗方法和數據分析兩大部分。由于這門課程十分抽象和枯燥，學生普遍對這門課沒有興趣，且傳統的教學形式和方法無法適應新時代人才培養的要求。為了提高學生的學習興趣，培養綜合性人才，《生物統計學與試驗設計》的課堂教學應該進行改革。在本課程的課堂教學中，針對不同的章節，可以采用故事教學法、漸進式教學法和探究式教學法等。筆者就《生物統計學與試驗設計》課堂教學方法提出一點看法。

 

1 故事教學法

 

故事教學法是將教學內容以故事的形式表現出來，通過與學生們的互動和思考達主動學習的目的，以提高學生自主學習能力的一種方法。由于這門課程十分枯燥，學生們上課的積極性普遍很低。故事教學法不僅可以調動學生們的學習熱情，活躍課堂氣氛，還可以讓他們在潛移默化下學習新的知識。故事可來源于歷史、童話、報刊、網絡等多種信息渠道，甚至可以是老師自己編撰的小故事。如教師在講解“科學研究的基本方法”時，可以給學生們講主婦嘗試做新菜式的故事。通過這一過程的講解，讓學生們了解做新菜的過程包括思考做什么菜、看菜譜、腦袋里想象如何做、實際操作和總結經驗。進而類推到科學研究的基本方法包括選題、文獻、假說、假說的驗證和試驗的規劃與設計等過程。故事教學法要求教師具有豐富的生活經歷和廣博的知識儲備，并能夠在課堂上靈活運用，借此激發學生們的學習積極性?？菰锏膶I知識沒有幾個學生是愿意聽的，只有用故事的形式把枯燥的專業知識穿插其中，才能讓學生在不知不覺之中掌握了知識，而且增加了對這門課的興趣，可謂一舉兩得。然而故事教學法要想取得成功也需要教師的精心準備，如何讓故事講解得精彩，如何讓學生在故事中有所思考，如何讓學生參與到故事之中，這些都是故事教學法的關鍵所在。教師一定要在平時的生活中多積累一些故事，才能在用到的時候信手拈來，提升課堂效率。

 

2 漸進式教學法

 

漸進式教學法是把相近的知識點匯集到一起，從簡單的知識開始講起，過渡到難點的學習方法。該方法可以使學生們由淺入深逐步學習新知識，不排斥難以理解的內容，并針對一系列問題找到很好的解決方法，學習比較系統。例如方差分析一章，最先學習重復數相等的單因素方差分析。這個知識點比較簡單，但是要花費大量的精力打好基礎。然后過渡到重復數不相等、組內有分亞組的單因素方差分析，最后到無重復的雙因素方差分析及有重復的方差分析。這些知識點的解決方案基本類似，只是每深入一點就要多考慮一個因素，慢慢變難。只要搞清楚了知識框架，分析問題就會變得簡單。這種方法在相似知識點的講解中十分有用，要注意的是，如果知識點間的邏輯不強，或者相互之間難度跨度太大，這種方法的效果會變差很多。

 

3 探究式學習法

 

該方法比較適用于對其他課程中知識點的分析。例如遺傳學中孟德爾定律的成立主要依賴于卡方檢驗。由于孟德爾試驗中的實際值與理論值之間總有一定偏差，可以給學生們提出問題，讓他們先思考一下這個偏差到底是如何造成的。然后引入卡方的概念及其在適合度檢驗和獨立性檢驗中的應用。最后他們即可理解其中的原因。這種方法可以激發學生們發現問題和思考問題的主動性，幫助他們自主學習。該方法應該采用“問題為主導、學生為主體、老師做引導”的策略，可以獲得很好的效果。但是這種方法也不能經常使用，避免學生們產生厭倦情緒。

 

通過這些課堂教學方法的改革，學生們對生物統計學的知識有了進一步認識，提高了學習積極性和分析問題的能力。但《生物統計學與試驗設計》還受到專業要求、教學條件及考核方式等多方面的影響，在今后的教學中，我們還需要進一步鍛煉學生，使他們更加夯實基礎，培養較強的分析能力，滿足科研和生產的需求。

 

作者簡介

篇7

關鍵詞： Excel 生物統計學 二項分布的概率

1.引言

生物統計學是研究數據資料的收集、整理、分析、解釋的一門科學[1]，也是畜牧、獸醫、農學、微生物、醫學等領域中不可缺少的統計工具，越來越多的數據分析離不開生物統計學原理。隨著計算機技術的發展，已經有更多軟件或操作系統被應用于生物統計學，如Excel[2]，SAS[3]，SPSS[4]等，但是不同統計軟件具有不同的統計特點，如Excel統計功能更為簡單，適合生物統計學的初學者。SAS統計功能比較寬廣些，因其里面統計模塊的限制，所以更適合自己編寫程序的學者。SPSS的統計功能更為強大，幾乎具備了所有統計分析功能，操作相對簡單、直觀。

2.二項分布

雖然從統計分析來看，SAS和SPSS的統計分析功能略勝于Excel，但是Excel具有其獨特的地方，如對一些常用分布的概率計算來說Excel顯得簡單多了。二項分布是最常見的離散性隨機變量的概率分布，核心定義為每次實驗只能有兩種可能結果。對于二項分布的手動計算公式[1]：

3 利用Excel對二項分布的概率計算

雖然二項分布的概率手動也能計算，但是比較費時費力，因此我們借助Excel計算二項分布的概率就比較簡單。例2：已知某種病豬的死亡率為30%，現在有10頭病豬，如果不給治療，問死4頭的概率是多少？和死4頭及4頭以下的概率是多少？

（1）死4頭的概率：Excel中選定空格―插入f函數統計BINOMDIST：在其對話框中從上依次輸入4，10，0.3，false，具體見圖1，其概率為0.2001。

（2）死4頭及4頭以下的概率：Excel中，選定空格―插入f函數統計BINOMDIST：在其對話框中從上依次輸入（4，10，0.3，true），具體見圖2，其概率為0.8497。

4.注意問題

在本次教學改革與實踐中，已經把各種分布的概率計算納入《生物統計學》實踐教學中，一方面可以讓學生針對不同數據清楚其分布類型，針對不同分布類型選用不同Excel函數模塊，可以說將課本上所學知識很好地應用于實踐數據分析。本文介紹的是二項分布，只有二項分布的概率計算才適用Excel中的BINOMDIST統計函數模塊，如果是其他分布的概率計算需要另選其他模塊。

參考文獻：

[1]張勤.生物統計學.中國農業大學出版社，北京，2009.

[2]王香萍，王文凱，李俊凱，等.EXCEL中關于生物統計中兩組平均數的應用方法及探討.考試周刊，2011，6：180-181.

篇8

關鍵詞：生物統計學；理論與實踐；教學模式

中圖分類號：Q332；G642.0 文獻標志碼：A ？搖文章編號：1674-9324（2013）50-0217-02

一、引言

生物統計學是我國高等院校生物科學類專業開設的一門專業基礎課，是一門實踐性、應用性很強的學科。它是我國高等院校生物科學類專業為培養大學生的科學研究能力，提高學生分析問題、解決問題的能力而開設的一門應用工具學科，也是當代生物科技工作者必備的知識。在以定量化和動態化為標志的近代生物科學的發展中，生物統計學的應用以及計算機技術的滲透已成為生物統計學發展的必然趨勢[1]。

一、生物統計學教學改革的必要性

當前，我國的高等教育正處在改革和發展的關鍵時期，高等教育如何才能更好地適應世紀的發展和需要，這是我們每一個從事高等教育的人必須認真思考的問題[2]。國家教育事業發展“十一五”規劃綱要已經明確指出“切實把高等教育發展的重點放到提高質量上，著力培養學生的創新精神和創新思維，增強學生的實踐能力、創造能力和就業能力、創業能力。實施高等學校本科教學質量與教學改革工程?！盵3]國家教育事業發展“十二五”規劃綱要中也同樣強調要“加強創新意識和能力培養”，“加強動手實踐教學，增加學生參加生產勞動、社會實踐和創新活動的機會?！币虼丝梢?，加強創新意識和能力培養已經成為當今高等教育改革的一項重要目標。

生物統計學是一門探討如何從不完整的信息中獲取科學可靠的結論從而進一步進行生物學實驗研究的設計、取樣、分析、資料整理與推論的科學[4]。是將數學的方法應用于生物學研究領域中的一門工具學科，是廣大科學研究工作者從事科學研究的重要工具和手段。在當今大學生物統計學的教育中，雖然我們在教學方法與內容上有了很大改進，但仍然存在一些問題，主要表現在：（1）教學課時減少與課程內容增加的矛盾。近年來，隨著大學課程教學改革的進行，生物統計學的課程教學時數不斷壓縮，教學課時數的壓縮與生物統計理論的發展、日益增加的教學內容這一對矛盾是每一個從事生物統計學課程教學的教師必然面臨的挑戰[5]。（2）教學與科研脫節的矛盾。在大學本科生物統計學的教學環節中，由于受到許多客觀條件的限制，相應的實驗條件缺乏，一部分實踐性很強的教學內容只能在課堂講解，培養大學生動手能力訓練比較少，學生利用所學知識參與科學研究的機會較少，使教學與科研脫節。學生無法正確掌握和應用理論知識，也難以把理論知識轉化為實際技能[6]。第三，學生使用計算機分析數據的能力較差。近年來由于學時的壓縮，生物統計學的教學內容只限于對一些統計分折的基本原理、基本方法的講解，對有關統計分析軟件的應用講的很少，統計軟件的使用率非常低，學生還不能熟練地運用計算機分析試驗數據。

為了適應社會和經濟的發展，培養符合社會需求的人才，在生物統計學的教學過程中培養學生分析問題、解決問題的能力，增加學生的動手能力，提高學生的綜合素質和科學素養。為此，我們在近年來的生物統計學的教學過程中對理論與實踐相結合教學模式進行了研究與探索。

二、理論與實踐相結合模式探索

1.理論與實踐、應用相結合，構建課程體系與內容。生物統計學是一門搜集數據、整理數據和分析數據的基礎學科，是定量認知事物的一種工具，而統計方法是本課程的核心內容。而在教學課時減少與課程內容增加的情況下，課堂教學內容不可能面面具到，而應該有所側重，有所突出。在教學過程中，對于已經過時，與社會發展不相適應的一些內容、具體事例，要及時去除并及時增加一些本課程發展的新理論、新方法，及時增加一些反映當前科學技術和社會發展的最新成果的事例，使學生在掌握統計知識的同時能及時了解科學技術發展的最新動態，以適應社會發展的需要。另外，結合教學進度，增加常用統計分析軟件EXCEL、SPSS等的使用方法介紹，使統計教學內容能夠體現時代感、知識性和前瞻性。

2.理論講解與實例分析相結合，加深對所學知識的理解。生物統計學是生物科學類專業一門必修專業基礎課，是一門理論性、系統性很強的學科，是現代生物學研究不可缺少的工具。但該課程原理復雜、內容抽象、計算公式多而且繁雜、難懂且難記，影響了學生對本課程學習的興趣和積極性。通過實例的分析，循序漸進引導學生思考，深入淺出地講解知識點，從而能夠激發學生的主觀能動性[7]。例如，在講解試驗指標的概念時，如果只講“衡量試驗效果的標準就是試驗指標”則學生一時難以理解，如果舉例：甲、乙、丙三個品種進行產量比較試驗，那么產量就是衡量品種優劣的標準。這樣抽象的概念就具體化了，通過舉一反三，觸類旁通，學生在記憶概念的同時也能理解這些知識點了。

3.課堂討論與案例分析相結合，提高學生分析和解決問題的能力。案例教學，是一種開放式、互動式的新型教學方式。是在學生掌握了一定的統計知識的基礎上應用的一種教學方法。例如，在教學過程中，根據學生已有知識，給出如下案例：“食品安全關乎每個人的身體健康和生命安全，而農產品中的農藥殘留是大家關注的熱點問題，今有某部門對當地即將上市銷售的一批桃子進行某種農藥殘留量的檢測，以千克為單位，隨機抽測100千克，得其平均殘留量為0.0485毫克/千克，標準差為0.0061毫克/千克（已知該農藥在桃子中的最大殘留量不允許達到0.05毫克/千克）。根據檢測結果，甲工作人員的結論是：該批桃子農藥殘留量為0.0485，低于標準值0.05毫克/千克，所以，該批桃子合格，可以上市銷售。乙則持不同意見，認為甲的結論缺乏依據?！闭埥o出你的結論和依據。對于這樣的問題，先交給學生們思考和討論，老師作最后的總結。學生通過思考、計算分析、討論和總結，增強了對試驗誤差、一尾測驗、兩尾測驗等知識的理解和應用，特別是一尾測驗和兩尾測驗對試驗結果分析的結論的影響有了更直觀和透徹的了解，同時進一步掌握了統計方法和公式的正確使用。正是這種對案例的思考、討論和分析，發揮了學生的主體作用，提高了學生運用理論知識分析現實問題的能力。

4.軟件教學與上機操作相結合，提高學生的應用和動手能力。21世紀是知識經濟時代和信息化時代，隨著教育和科技的迅速發展，對人才質量和結構的需求正在發生前所未有的變化。掌握扎實的專業知識，擁有熟練的計算機分析問題、處理問題的技能，才能更好地適應社會需求。而計算機技術的發展和計算機技術在各個學科中的應用，為我們培養學生分析和解決問題的能力、提高大學生的綜合素質提供了廣闊的空間。因此，在教學過程中，我們適當壓縮課堂教學時間，注重精講多練，增加學生上機操作的機會，使學生熟悉常用統計分析軟件的使用方法。SPSS具有良好的用戶界面，完全擺脫了命令行的操作方式，使用者不用記住復雜的過程和選擇項，有著功能強大、操作簡單的優勢，是目前眾多高等院校廣泛使用的教學軟件之一。對于SPSS要求學生重點掌握數據的錄入、儲存，各種基礎統計方法的選擇與應用、適用前提條件的判斷、結果的解釋等。Excel和SPSS統計軟件有效結合可滿足本科生畢業論文的要求。在生物統計學的實驗教學過程中，通過利用計算機技術和統計軟件，不僅使復雜的統計數據處理工作變得非常簡單，而且由于學生自己動手操作，激發了學生的學習興趣和求知欲望，也提高了學生的動手能力。

5.課堂教學與生產實踐相結合，提高學生的科學素養與科研能力。在教學過程中，我們結合專業學科的特點，盡量創造各種條件，安排一些實踐性教學活動，讓學生接觸到各種各樣的科學研究，用所學的統計知識指導科研的各個環節，或要求學生根據某一專題，搜集數據、整理數據、分析數據，寫出理論聯系實際的統計分析報告。例如，要求學生對校園內的某種花卉或樹種進行某方面的生物學性狀的調查，然后采用相應的方法去分析，并得出結論。同時我們鼓勵學生參與科學研究，掌握生物統計學在科學研究中的運用。

三、結語

生物統計學教學改革的最終目標是提高教學質量，加強學生創新意識和能力培養，促進學生綜合素質的提高。通過對《生物統計學》理論與實踐相結合教學模式的探索與實踐，教學質量與效果顯著提高，激發了學生學習生物統計學的興趣，提高了學生運用生物統計方法分析和解決問題的能力。例如學生在做相關的畢業論文時，能夠思路清晰地進行實驗的設計、正確運用統計方法和統計軟件，論文的完成質量有了明顯的提高。但如何更合理地將理論與實踐教學相融合，在提高學生動手能力和綜合素質方發揮更大的作用，還需要在教學過程中不斷的探索和改進。

參考文獻：

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高中生物的考試成績是教師教學成效的重要反映，因此生物考試成績的統計工作就顯得至關重要。有效的成績統計不僅是教師評價學生學習情況的重要參考依據，同時也對教師后續教學進行改進和發展具有舉足輕重的作用?？梢哉f，高中生物成績的統計對教師教學有著重要的意義。

二、探析有效發揮生物成績統計作用的途徑

1.增強成績統計的頻率

高中生物考試一般來說分為月考、季考、期中考試和期末考試，而往往考試成績出來之后，大部分教師只會對期中考試和期末考試進行統計，結合這兩次的考試成績來分析學生這半學期和一學期的成績，而忽略了如學生臨時抱佛腳、在考試中偷看別人成績等情況。僅僅是統計期中、期末成績往往不能科學地、真實地反應學生的實際學習情況，因而教師應該對月考、季考甚至是周考進行統計，雖然統計工作比較繁雜，但是增強高中生物成績統計頻率，在很大程度上可以真實地反映學生的成績。

2.運用工具軟件進行成績統計

教師應該充分掌握計算機技術，并將此充分地利用到生物考試成績的統計工作中，相較于傳統手動統計成績來說，運用計算機工具軟件更有利于發揮成績統計的作用，在統計的整體上比傳統手工統計更加系統化、便捷化，教師通過軟件統計出來的數據能夠更加一目了然地看出學生分數分布情況。在生物考試成績統計中，鑒于軟件成績統計的優越性，教師還可以將成績提高或者是成績明顯下降的同學清晰地標記出來，更有利于之后教學的開展。

3.細分成績統計內容

發揮生物成績統計在教學中的作用，教師還應該將成績的統計進行細致劃分。傳統高中生物成績的統計內容往往是“姓名、成績、名次”，而細分統計內容則是在統計時，會增加具體知識點的成績統計，如“生物新陳代謝章節知識點分數”“生殖和發育章節知識點的分數”等，雖然這種細分工作很繁雜，但是一旦統計出來，教師就會對學生的掌握情況有了比較清晰、深刻的了解，相比于不了解學生學習狀況就進行教學活動更加有效率，也能有針對性地進行教材講解。

4.對成績統計進行描述性分析

每次進行成績統計之后，大部分教師往往會就此結束生物成績統計工作。其實，在統計之后，教師還應該對統計的結果進行描述性分析，也就是對統計做一個規律性的總結。如教師可以統計學生在“細胞”學習中，哪些知識點還沒有掌握，還可以對學生整體在考試成績中反應出的問題進行總結性的分析。統計的本質在于能夠促進后續教學的有效進行，只“重形式不重結果”是違背成績統計的初衷的。

5.增加成績統計的對比分析

在高中生物成績統計時，教師可以對這學期已經完成的考試成績統計進行綜合的對比分析。幾次生物考試的成績往往能夠反映該學生在總體知識上的掌握程度，因而教師通過科學的對比來研究不同學生對知識點的掌握情況，對之后的教學該如何展開，該采取怎樣的教學手段提高生物教學質量等方面都有著重要的參考價值。

6.將統計結果及時和學生溝通

教師對學生成績統計完成并且做出一定的總結之后，要將改進的建議以及成績反映的狀況及時和學生溝通，因為所有統計的根本目的是為了學生能夠更好地改善當前的學習狀況，因而教師必須和學生進行有效的、針對成績上反映出的問題的合理交流，給予學生在后續生物學習上的科學的建議，充分發揮成績統計的作用。

三、總結

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目前，醫學統計學的很多原理和方法已成功地應用于這些新研究之中，并在此基礎之上有了新的發展和改進。如概率分布的知識與序列相似性分析、蛋白質分類等技術密切相關；方差分析、非參數檢驗方法經改進和結合后在基因表達數據的前期分析中發揮了較好的作用；而聚類分析、判別分析、相關分析這些大家所熟知的統計學方法更是在基因分類和調控網絡的建立中得到了廣泛的應用。在進行醫學統計學課堂教學時加入生物信息學方面的應用實例，不僅可以使學員了解本學科研究的前沿和醫學、生物信息學研究的新發展，還可以提高學員對于醫學統計學理論學習的興趣，掌握先進的生物實驗數據分析方法，提高今后從事醫學科研的能力。下面，本文在回顧醫學統計學授課主要內容的基礎上，就醫學和生物信息學中的可能應用舉例如下：

一、概率分布

概率分布（probabilitydistribution）是醫學統計學中多種統計分析方法的理論基礎。授課內容一般包括：二項分布、Possion分布、正態分布、t分布、F分布等。

借助概率分布常?？梢詭椭覀兞私馍笜说奶卣?、醫學現象的發生規律等等。例如，臨床檢驗中計量實驗室指標的參考值范圍就是依據正態分布和t分布的原理計算得到；許多醫學試驗的“陽性”結果服從二項分布，因此它被廣泛用于化學毒性的生物鑒定、樣本中某疾病陽性率的區間估計等；而一定人群中諸如遺傳缺陷、癌癥等發病率很低的非傳染性疾病患病數或死亡數的分布，單位面積（或容積）內細菌數的分布等都服從Poisson分布，我們就可以借助Poisson分布的原理定量地對上述現象進行研究。

在生物信息學中概率分布也有一定應用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白質）序列的相似性分析。被研究者廣泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速將研究者提交的蛋白質（或DNA）數據與公開數據庫進行相似性序列比對。對于序列a和b，BLAST發現的高得分匹配區稱為HSPs。而HSP得分超過閾值t的概率P(H(a,b)>t)可以依據Poisson分布的性質計算得到。

二、假設檢驗

假設檢驗（hypothesis）是醫學統計學中統計推斷部分的重要內容。假設檢驗根據反證法和小概率原理，首先依據資料性質和所需解決的問題，建立檢驗假設；在假設該檢驗假設成立的前提下，采用適當的檢驗方法，根據樣本算得相應的檢驗統計量；最后，依據概率分布的特點和算得的檢驗統計量的大小來判斷是否支持所建立的檢驗假設，進而推斷總體上該假設是否成立。其基本方法包括：u檢驗、t檢驗、方差分析（ANOVA）和非參數檢驗方法。

假設檢驗為醫學研究提供了一種很好的由樣本推斷總體的方法。例如，隨機抽取某市一定年齡段中100名兒童，將其平均身高（樣本均數）與該年齡段兒童應有的標準平均身高（總體均數）做u檢驗，其檢驗結果可以幫助我們推斷出該市該年齡段兒童身高是否與標準身高一致，為了解該市該年齡段兒童的生長發育水平提供參考。又如，醫學中常常可以采用t檢驗、秩和檢驗比較兩種藥物的療效有無差別；用2檢驗比較不同治療方法的有效率是否相同等等。

這些假設檢驗的方法在生物實驗資料的分析前期應用較多，但由于研究目的和資料性質不同，一般會對某些方法進行適當調整和結合。

例如，基于基因芯片實驗數據尋找差異表達基因的問題?；蛐酒╣enechip）是近年來實驗分子生物學的技術突破之一，它允許研究者在一次實驗中獲得成千上萬條基因在設定實驗條件下的表達數據。為了從這海量的數據中尋找有意義的信息，在對基因表達數據進行分析的過程中，找到那些在若干實驗組中表達水平有明顯差異的基因是比較基礎和前期的方法。這些基因常常被稱為“差異表達基因”，或者“顯著性基因”。如果將不同實驗條件下某條基因表達水平的重復測量數據看作一個樣本，尋找差異表達基因的問題其實就可以采用假設檢驗方法加以解決。

如果表達數據服從正態分布，可以采用t-檢驗（或者方差分析）比較兩樣本（或多樣本）平均表達水平的差異。

但是，由于表達數據很難滿足正態性假定，目前常用的方法基于非參數檢驗的思想，并對其進行了改進。該方法分為兩步：首先，選擇一個統計量對基因排秩，用秩代替表達值本身；其次，為排秩統計量選擇一個判別值，在其之上的值判定為差異顯著。常用的排秩統計量有：任一特定基因在重復序列中表達水平M值的均值；考慮到基因在不同序列上變異程度的統計量，其中，s是M的標準差；以及用經驗Bayes方法修正后的t-統計量：，修正值a由M的方差s2的均數和標準差估計得到。

三、一些高級統計方法在基因研究中的應用

（一）聚類分析

聚類分析（clusteringanalysis）是按照“物以類聚”的原則，根據聚類對象的某些性質與特征，運用統計分析的方法，將聚類對象比較相似或相近的歸并為同一類。使得各類內的差異相對較小，類與類間的差異相對較大1。聚類分析作為一種探索性的統計分析方法，其基本內容包括：相似性度量方法、系統聚類法（HierarchicalClustering）、K-means聚類法、SOM方法等。

聚類分析可以幫助我們解決醫學中諸如：人的體型分類，某種疾病從發生、發展到治愈不同階段的劃分，青少年生長發育分期的確定等問題。

近年來隨著基因表達譜數據的不斷積累，聚類分析已成為發掘基因信息的有效工具。在基因表達研究中，一項主要的任務是從基因表達數據中識別出基因的共同表達模式，由此將基因分成不同的種類，以便更為深入地了解其生物功能及關聯性。這種探索完全未知的數據特征的方法就是聚類分析，生物信息學中又稱為無監督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表達數據對基因（樣本）進行聚類，將具有相同表達模式的基因（樣本）聚為一類，根據聚類結果通過已知基因（樣本）的功能去認識那些未知功能的基因。對于基因表達數據而言，系統聚類法易于使用、應用廣泛，其結果——系統樹圖能提供一個可視化的數據結構，直觀具體，便于理解。而在幾種相似性的計算方法中，平均聯接法(AverageLinkageClustering)一般能給出較為合理的聚類結果2。

（二）判別分析

判別分析（discriminantanalysis）是根據觀測到的某些指標的數據對所研究的對象建立判別函數，并進行分類的一種多元統計分析方法。它與聚類分析都是研究分類問題，所不同的是判別分析是在已知分類的前提下，判定觀察對象的歸屬3。其基本方法包括：Fisher線性判別（FLD）、最鄰近分類法（k-NearestNeighborClassifiers）、分類樹算法（ClassificationTreeAlgorithm），人工神經網絡（ANNs）和支持向量機（SVMs）。

判別分析常用于臨床輔助鑒別診斷，計量診斷學就是以判別分析為主要基礎迅速發展起來的一門科學。如臨床醫生根據患者的主訴、體征及檢查結果作出診斷；根據各種癥狀的嚴重程度預測病人的預后或進行某些治療方法的療效評估；以及流行病學中某些疾病的早期預報，環境污染程度的堅定及環保措施、勞保措施的效果評估等。

在生物信息學針對基因的研究工作中，由于借助了精確的生物實驗，研究者通常能得到基因（樣本）的準確分類，如，基因的功能類、樣本歸結于疾病（正常）狀態等等。當利用了這些分類信息時，就可以采用判別分析的方法對基因進行分類，生物信息學中又稱為有監督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表達數據分析中，對于已經過濾的基因，前三種方法的應用較為簡單。而支持向量機（SVMs）和人工神經網絡（ANNs）是兩種較新，但很有應用前景的方法。

（三）相關分析

相關分析（correlationanalysis）是醫學統計學中研究兩變量間關系的重要方法。它借助相關系數來衡量兩變量之間的關系是否存在、關系的強弱，以及相互影響的方向。其基本內容包括：線性相關系數、秩相關系數、相關系數的檢驗、典型相關分析等。

我們常?？梢越柚嚓P分析判斷研究者所感興趣的兩個醫學現象之間是否存在聯系。例如，采用秩相關分析我們發現某種食物中黃曲霉毒素相對含量與肝癌死亡率間存在正相關關系；采用線性相關方法發現中年女性體重與血壓之間具有非常密切的正相關關系等等。

生物信息學中可以利用相關分析建立基因調控網絡。如果將兩個不同的基因在不同實驗條件下的表達看作是兩個變量，相關分析所研究的正是兩者之間的調控關系。如采用線性相關系數進行兩基因關系的分析時，其大小反應了基因調控關系的強弱，符號則反應了兩基因是協同關系（相關系數為正），還是抑制關系（相關系數為負）。

四、意義

生物信息學不僅是醫學統計學的研究前沿，更是醫學研究由宏觀向微觀拓展的重要領域，其研究內容已逐漸為多數醫學院校的學員了解和熟悉。而如何對新技術產生的生物實驗數據進行準確合理的分析，卻成為生物信息學研究的主要瓶頸之一。