生物统计学十篇

生物统计学篇1

一、引言

跟着生物科学的成长，只有定性的结论已不能知足实践的需要，实现生物科学结论定量化是人们持久追求试探的方针；生物统计学是生物学科定量化的主要剖析理论与体例，生物统计学是生物学科应具备的根基常识和素质，与生命勾当有关的各类现象中普遍存在着随机现象，年夜到森林陆地生态系统，小至分子水平，均受到良多随机身分的影响，默示为各类各样的随机现象，而生物统计学恰是从数目方面揭示年夜量随机现象中存在的必然纪律的学科。是以，生物统计学是一门在实践中应用十分普遍的工具学科，它是生命科学各专业的专业基本课，对后续生命科学课程进修和生物科研有主要浸染。

同时，生物统计作为数理统计在生物学规模的应用，是教学难度较年夜的一门课程。是以，在生物统计学精品课程培植过程中，针对各专业培育方针的定位，因材施教，更新教育理念，增强实践练习，在教学体例和教学手段长进行更始和斗胆试探。

二、二十一世纪对生物统计学课程的从头定位。

（一）新世纪对生物统计学课程提出的新要求。

二十世纪上半叶农业和遗传统计学首先获得了成长，在其基本上成长起来的生物统计学、统计风行病学、随机化临床试验学已经成为并吞人类疾病的一个里程碑。这在曩昔的半个世纪里显著提高了人类的期望寿命。

21世纪人类基因组，基因芯片等尝试科学发生出的巨量数据，需要新工具来组织和提取主要信息。

将数据转化为信息需要统计理论和实践方面的洞察力、手艺和练习。

未来的生物统计学将会与信息手艺慎密亲密连系，较少着重传统数理统计，而会更多注重数据剖析，尤其是年夜型数据库的措置。生物统计学越来越分歧于其它数学规模，计较机和信息科学工具至少和概率论一样主要。

（二）生物统计学对年夜学生素质培育的浸染。

生物统计学的一个主要特点就是经由过程样原本揣度和估量总体，这样获得的结论有很年夜的靠得住性但有必然的错误率，这是统计剖析的根基特点，是以在生物统计课程的进修中培育了一种新的思维体例———从不必定性或概率的角度来思虑问题和剖析科学试验的功效。

生物统计学是经由过程个此外试验研究得出其一般性结论，属于归纳推理的规模。但其有别于简单列举法和科学归纳法，是一种或然性归纳推理或者概率归纳推理。在生命科学的研究中绝年夜年夜都涉及到的是随机事务，是以，生物统计学不仅是试验设计与统计体例的教学，更主要的仍是年夜学生思维体例的培育，这对提高峻学生的素质很有需要。

生物统计学搜罗试验设计和统计体例两个有机联系的组成部门。经由过程试验设计的教学可提高峻学生设计研究课题试验方案的能力，使之明晰课题的研究目的、试验身分与水平以及试验设计体例等方面的内容。经由过程统计体例的教学除让学生弄清各类统计体例的内在外，还需要使学生能够正确地选择最适合的统计体例，以揭示资料潜在的信息，达到研究的最终目的，从而提高峻学生科学研究素质。

三、教学体例和教学手段的更始。

（一）增强电子课件及收集平台培植。

生物统计学是应用概率论和数理统计事理研究生物界数目转变的学科，而概率统计的理论和思维体例对本科生来说有必然的难度，加之课程学时的削减（由原本的60-70学时，降到此刻的40学时摆布）,若何深切浅出地指导学生入门，并使学生在体味概率统计思惟的基本上，把握常用统计剖析体例的应用及使用前提是课程的教学难点。为此，我们操作多媒体手艺，建造了与教材配套的课件，经由过程在课堂上把抽象内容形象化与直不美观化，收到了精采教学下场。培植了一个生物统计学教学收集支撑平台，现有课程简介、教学纲要、师资力量、授课教案、电子版《生物统计学》教材、课程录像、实习指导、在线测试题、参考文献、其它教学资本等栏目，免费向全校师生开放。

（二）将多媒体教学优势与学生的认知纪律有机连系，用较少的学时获得精采的教学下场。

多媒体具有信息量年夜、形象化、直不美观化的特点。

可是若是不能很好地将多媒体这些特点与学生的认知纪律相连系，多媒体教学就可能会带来一些短处诸如：（1）内容多，幻灯片变换快，由照本宣科变为照屏宣科，为新的“合座灌”；（2）课件图片多，内容以展示为主，缺乏启发性；（3）教学内容常用满屏的体例显示（即所谓“死屏”）,教员照着屏幕上的内容给学生讲解，失踪去了传统教学体例，教员边讲边板书能给学生留下斗劲深刻印象的特点，缺乏吸引力。

而多媒体在教学中只能充任工具的脚色，在教学过程中必需将多媒体信息量年夜、形象化、直不美观化的特点与学生的认知纪律慎密连系在一路。在建造课件时，采用启发式教学体例，精辟教学内容，模拟传统教学书写板书的过程，按照教学内容的难易水平，采用逐字、逐句、逐段显示教学内容的动画体例。在课堂教学中，教员仍然连结传统教学体例的教姿教态，在授课的过程中与学生连结互动，按照学生在课堂上接管常识的能力，把握屏幕上显示内容的速度，需要时辅以板书进行讲解。这样做既阐扬了多媒体教学的特点，又充实赐顾帮衬到学生的认知纪律，在内容没有缩减，学时削减近三分之一的情形下，仍然取得精采的教学下场。

（三）持久坚持教育教学体例及教学纪律的研究。

生物统计学的理论基本是概率论与数理统计，从这个层面上讲，它有很是浓的数学味道，可是它又有别于概率论与数理统计，生物统计学更首要强调的是概率论及数理统计的思惟和体例在解决生命科学中一些具体问题的应用。是以在教学过程中就存在一个“度”的把握问题，若是将概率论及数理统计的事理讲得太多，一是学时不许可，二是学生难以消化，得不到好的教学下场；若是只注重体例的讲解，学生知其然不知其所以然，就会误入乱套公式的邪路。经由将教学的重点放在教学中指导学生重点把握统计体例的功能与用途，体例与轨范，防止各类体例的误用，淡化定理的证实与公式的推导。在教学内容的放置上采用“保干削枝”，即在学时削减良多的情形下，将一些次要的统计体例去失踪，也要保证有足够的学时教学理论分布与抽样分布、统计假设考试等方面的内容，让学生把握生物统计学中所蕴含的概率论及数理统计的思惟精髓，从而避免学生乱套统计公式。

（四）慎密亲密跟踪生命科学成长的前沿动向，试探生物统计学解决前沿问题的理论与体例。

统计学在生物学中的应用已有久远的历史，良多统计的理论与体例也是自生物上的应用成长而来，而且生物统计是一个极主要的跨生命科学各研究规模的平台。此刻基因组学、卵白质组学与生物信息学的蓬勃成长，使得生物统计在这些打破性生物科技规模上饰演着不成或缺的脚色。

在课程培植中，随时注重纳入生物统计学在前沿规模研究应用的内容，增强课程的活力，提高教师和学生面向生物财富主沙场解决现实问题的能力。

四、增强实践教学，注重学生能力培育。

生物统计学要不要开尝试课，若何开尝试课，一向存在争议，在此认为生物统计学不仅应该开设尝试课，而且还要将实践教学的重点放在计较机手艺和统计软件的应用上，让学生不仅把握统计体例，而且加深对事理的熟悉，获得就业或升学的必备计较机统计手艺，提高解决复杂问题的能力。

（一）开展统计软件的实习，扩年夜学生的视野，提高学生素质。

20世纪20年月成长起来的多元统计体例虽然对于措置多变量的种类数据问题具有很年夜的优胜性，但因为计较工作量年夜，使得这些有用的统计剖析体例一路头并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计较机手艺的降生与成长，使得复杂的数据措置工作变得很是轻易，所以充实操作现代计较手艺，经由过程计较机软件将统计体例中复杂难明的计较过程樊篱起来，让用户直接看到统计输出功效与有关诠释，从而使统计体例的普及变得很是轻易。在课程系统更始中，各课程的教学时数与达到培育方针所需完成的教学内容对比仍是不足的。为此，可以经由过程尺度的统计软件的教学实习来达到以点带面，扩年夜学生视野，提高学生素质。

为此我们成立了一个专用于实习教学的生物统计电脑尝试室。现共有50余台电脑，并毗连到校园网。尝试室配备有指导教师，负责对上机的学生答疑。除按教学打算进行的正常实习教学外，尝试室还对优异学生免费开放，鼓舞激励他们连系教师的科研勾当，应用所学生物统计学常识，进修新的生物统计学常识，把握应用计较机解决生物统计学问题的手艺。

（二）全方位、多条理的实践教学。

为了进一步培育学生现实脱手能力和科学严谨的治学立场，必需将本课程的实践教学勾当延长到课堂教学外，开展全方位、多条理的实践教学。

在原绵阳农专时代，首要在作物育种、作物栽培、动物营养等课程尝试与实习中，按摄影关内容插手了试验设计体例以及数据统计剖析的相关内容。

组建了西南科技年夜学生命科学与工程学院往后，由原本的单一农科专业酿成了理、工、农三年夜学科均有专业的名目。虽然专业的学科归属分歧，但有一点是相通的，其内在均属于生命科学的规模。以科学研究的体例进行划分，均属于尝试科学。

把握正确的尝试设计体例，从不确定性数据中挖掘事物的客不美观纪律，是尝试科学工作者必备的手艺。是以，我们将原本只是在农科专业上延长实践教学的作法推广到全院的所有专业，连系尝试课教学的更始，对发酵工艺学尝试、植物细胞工程尝试、食用菌尝试、微生物学尝试等课程的内容全数或部门改为用生物统计学指导学生自立进行尝试设计，把曩昔单一的尝试流程、样品不雅察看或检测尝试改变为试验前提的优化试验，提出在分歧前提下对样品测定的斗劲试验设计、单身分试验设计、多身分试验设计、正交试验设计、平均试验设计，对试验功效要肄业生使用统计学的体例对进行剖析和谈判，最后得出最佳试验前提。

这样的尝试教学更始起到了一箭双雕的浸染，从专业基本课或专业课的角度看，改验证性尝试为设计型、综合性尝试，增强了学生解决现实问题的能力，培育了学生立异思维的能力；从生物统计学角度看，将课程的教学实践延长到课程外，填补了学时的不足，更主要的是学生将自己学到的统计学常识，转化为解决现实问题的能力，常识获得很好的内化。

此外，在学生课外科技勾当中指导学生选用正确的尝试设计和数据的统计剖析体例，晋升科技作品的档次；在结业论文（设计）中要肄业生采用适当的生物统计学体例进行设计与剖析，写出高质量的结业论文（设计）。

生物统计学篇2

关键词：《生物统计学》；生物医学工程；软件平台

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）25-0050-02

生物医学工程是生物、医学与多种工程学高度结合的综合性边缘交叉学科。《生物统计学》是生物医学工程专业的一门基础学科，无论学生以后从事生物医学工程的哪个领域，如基础生物医学研究、医学影像或生物信号处理等方向，《生物统计学》都是必须掌握的技能。

由于生物医学工程专业交叉广、实用性强，所开设的《生物统计学》课程非常强调学生的动手实践能力。随着时代的发展，计算机的普及，《生物统计学》涉及的各种统计检验方法，可以非常方便地在计算机上实现。让学生掌握如何使用计算机软件来实现各种统计学方法和统计图表的制作，显得十分重要。

一、《生物统计学》软件平台的选择

目前统计学相关的计算软件平台较多，如最简单的Excel，更为专业的有SPSS、SAS、R等。国内各个开设《生物统计学》的院校，根据自身的专业特点，对不同的统计软件平台进行了选择和描述，如中国地质大学（武汉）生物系和华南农业大学动物学院使用的是R语言[1，2]，河北农业大学农学院使用的是Excel[3]，南开大学生命学院使用的是SAS[4]等。

然而，考虑到生物医学工程的专业特性，在先前的必修课程中（如数字信号处理等），学生们接触过Matlab计算软件平台（Matlab是工程相关领域用得最多的计算软件平台，能快速、方便地实现各种矩阵运算，在数字信号处理、图像处理等领域有较为广泛的应用）。Matlab平台也提供了常用的统计计算函数，我们认为，在32学时的《生物统计学》教学中，让学生直接在Matlab平台上熟悉各种统计学函数的使用、统计图表的制作，比让学生另外去熟悉并使用新的统计软件平台效率更高。因此，建议将Matlab作为生物医学工程专业《生物统计学》的软件平台。

二、Matlab的统计学基本功能

Matlab的统计工具箱在统计描述、统计分布和统计检验等方面提供了丰富的函数。例如，统计描述函数有算术平均数（mean）、标准差（std）、方差（var）、中位数（median）、求和（sum）、最大值（max）、最小值（min）等。统计图输出函数有箱图（boxplot）、正态概率图（qqplot）、直方图（hist）、散点图（plot）、茎叶图（stem）等。统计分布函数有贝塔分布（betapdf）、伽玛分布（gammapdf）、正态分布（normpdf）、t分布（tpdf）、F分布（fpdf）、卡方分布（chi2pdf）等，将这些分布函数后半部分的“pdf”改成“cdf”、“inv”和“rnd”，分别表示为分布的累积概率、分位数和服从该分布的随机数。统计假设检验相关的函数有z检验（ztest）、单样本t检验（ttest）、双样本t检验（ttest2）、卡方检验（vartest）等。多种方差分析相关的函数有单因素方差分析（anova1）、双因素方差分析（anova2）和多因素的方差检验（anovan）等。此外，该工具箱还提供了一些多维统计分析方法，如主成分分析法、聚类分析法等。这些函数在使用时，需要根据帮助文档中给出的信息和例程合理选择参数。

三、Matlab应用于《生物统计学》的教学实例

《生物统计学》的教学包含很多较为抽象的内容。例如，“抽样分布”这一章中，光从理论上讲述较为抽象难懂，学生容易产生厌倦和畏难情绪，但这样的一个过程可以使用蒙特卡洛模拟，通过计算机来直观地呈现给学生。为此，编写了一个基于Matlab的模拟抽样分布程序，学生可以选择不同的总体、不同的样本来考察样本均值的分布情况。软件运行界面如图1所示。

该程序模拟了样本从标准正态总体或参数为1的指数整体中，随机抽取含量分别为5、10、20和50的样本，抽取次数为10000次。程序将这些样本的标准化样本平均数以直方图的形式输出，在图形上与理论总体分布进行比较，同时还计算统计量的各个特征数，如均值、方差、偏斜度和峭度，将之与理论总体的特征数进行比较。

实践表明，用可视化交互程序能够更加调动学生的学习积极性，对于某些积极性特别高的学生，还可以让他们自己来搭建类似的Matlab可视化界面实现《生物统计学》的相关计算，进一步提升学生对《生物统计学》的理解和动手能力。

之，在生物医学工程专业的《生物统计学》教学中，使用Matlab计算软件平台，能够将抽象的统计学理论和统计学实践联系到一起，增加学生学习的趣味性。由于Matlab软件在生物医学工程专业中应用广泛，学生能够在深入学习《生物统计学》方法的同时，进一步提升该软件的使用方法，为日后的学习和研究工作打下坚实的基础。

参考文献：

[1]马相如.自由软件R及其在生物统计学教学中的使用[J].科技传播，2010，（2）：81-82.

[2]张哲，张豪.浅谈R语言在生物统计学教学中的应用[J].教育教学论坛，2013，（27）：54-55.

[3]张丹，吕海燕，张幸果，武兆云.应用Excel软件有效提高《生物统计学》课程的教学效果[J].河北农业科学，2012，16（8）：93-95.

[4]杜荣骞.生物统计学[M].第四版.北京：高等教育出版社，2014.

The Choice of "Biostatistics" Software Platform for Biomedical Engineering

ZHOU Dao，HUANG Min

（School of Biomedical Engineering，South-Central University for Nationalities，Wuhan，Hubei 430074，China）

生物统计学篇3

关键词：生物统计学；教学方式；实践教学

中图分类号：G642.41 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）48-0145-03

生物统计学是数理统计在生物学中的应用，它是用数理统计的原理、方法来分析解释生物学中各种现象和实验调查资料的一门科学。生物统计学是本科生专业必修课，对提高学生的科研能力和综合素质有重要意义。生物统计学，不仅提供设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供整理和分析数据、得出科学结论的方法。同时，生物统计学也是一门理论性和实践性较强的课程，课程内容广、概念多、公式多；加上学生缺乏背景知识，对该课程认识不够，使这门课程有教师难教，学生难学、难记、难用的“四难”课程之称[1，2]。从2012年开始，我校生物统计学教研组针对课程特点，重新确立了教学目标和教学计划，改进教学方式，增加学生上机操作训练，使学生由传统的学习统计基础知识向掌握具体数据处理和分析方法的目标上转变，将过去以笔试为主的考试方式转变为基础知识测试和统计分析方法应用相结合的考核制度，从源头上使教学模式向注重人才培养和提高学生科研素质上转变。经过教研组全体教师的努力，生物统计学的教学质量和教学水平得到了大幅提升。笔者根据两年来的生物统计学教学工作的实践，结合课程特点，对生物统计学课程教学方法的探索和实践作如下总结。

一、确立教学目标、调整教学计划

2012年前，我校生物统计学，主要由数学专业的老师进行讲授，教学内容以数理统计为主。学生学习本课程后，仍然无法将统计学这一工具应用于生物学的相关领域。针对这一情况，学院领导研究决定生物统计学这门课程由学院相关专业的教师授课，教研组接到通知后进行了研究部署。笔者在确立人才培养目标时，首先将生物统计学课程定义为工具课。在确保这一基础后，笔者根据我校本科生培养目标，将生物统计学的目标明确为：以一线教师和科研工作中最常用的统计分析方法为内容，要求学生了解现代科学研究的基本方法、统计学基本概念和主要参数的意义；理解生物学实验设计方法和常用统计模型的应用条件；掌握实验设计和统计分析方法，掌握EXCEL和STATISTICA软件操作方法，能够独立进行生物学试验结果的统计分析，并具有综合运用所学知识分析问题和解决问题的能力。

根据上述教学目标，笔者选择合适的课程教材，制定教学计划，将生物统计学的课程重心放在让学生了解统计学的一般原理和方法、掌握实验设计和数据分析的原理、掌握统计软件处理和分析数据的方法上。

二、优化教学内容，突出课程重点

教学内容贯穿整个教学过程，是人才培养的主要落脚点。生物统计学的教学内容非常庞杂，笔者根据教学目标和教学计划，将生物统计学课程进行了梳理，主要以一线教师和科研工作者最常用到的统计学知识为基础。教学内容，主要包括数据和数据类型、总体和样本、数据的描述性统计、概率和分布、统计推断、t检验、方差分析、数据转换、多重比较、相关和回归、因子分析、非参数检验、实验设计等。教学的重点，是让学生理解各种统计方法的使用条件和基本原理，通过在计算机上运行EXCEL和STATISTICA软件，结合生物学实例掌握各类统计模型和检验方法的具体操作步骤，得出统计检验结果，并根据实验数据运用已掌握的生物学原理解释实验数据所产生的科学意义。此外，我们在教学过程中，会将近年来生物学方面有重要意义的一些统计学方法和原理做简单的普及，如将系统发生关系纳入形态数据中，检验形态特征进化的谱系依赖性；利用不同地理种群的生活史特征和形态特征计算物种的表型分化，结合遗传分化数据分析物种分化的原因等。我们通过这样的方式，在学生心中埋下进一步学习统计学的种子，为他们以后的科研和学习提供帮助。从教学内容上，笔者将以往所注重的统计原理介绍和统计模型推导的部分转变为让学生理解统计模型的原理和应用条件，内容上侧重于让学生掌握统计分析方法的应用。因此，笔者在授课过程中，上机实习的学习时间约占整个课时的50%。根据人才培养目标，生物统计学课程重点要求学生掌握实验数据分析处理的一般方法，并利用EXCEL和STATISTICA软件综合分析数据并得出科学结论。教学过程中，笔者注重生物学实例教学，利用已发表文章的数据为训练内容，将课程所涉及的各类统计模型贯穿于实例教学中，使学生在学习理论知识的同时，将所学方法应用于实际科研项目中，激发学生学习的积极性和主动性。

三、“以学生为本”，优化教学方式

现代教学观念认为，课程是学生的发展，课程是教师与学生之间的契约[3]。这里体现了一种“以学生为本”的教学理念，传统教学较多地体现在对教师和教材的关注上，而“以学生为本”的教学思想，则更多地关注在课程教学活动过程中学生的参与和知识的获得，关注在课程教学过程中为学生创造出充满生机的学习、研究氛围，为学生提供张扬个性、充分发展的环境[4]。在“以学生为本”的教学思想指导下，针对生物统计学理论性较强，内容枯燥、乏味等特点，笔者在教学过程中，以多媒体教学为主，辅以传统的板书教学。教学过程，笔者为学生提供大量的实验数据，启发和引导学生主动挖掘数据，通过小组讨论等形式探究数据处理方式，应用已学习的统计模型分析实验数据并得出科学结论。

在教学过程中，将传统的教师讲授模式转变为教师讲授和实例教学相结合的模式，笔者将上课的地点安排在计算机机房进行，每次上课根据教学内容的不同设置1～2课时的实例教学。从应用统计方法解决实际科研问题的角度组织课堂教学，以小组的形式就某个实际问题展开讨论，教师的角色定位成课程组织者，充分调动学生学习的积极性和主动性。例如，我们在讲解t检验时，前1个课时，我们通过多媒体教学结合板书的形式讲解t检验的应用条件和计算原理；其余2个课时，我们提供一定的生物学实验和中学生考试成绩相关的数据，以小组讨论的方式要求学生对数据进行统计检验并得出科学结论。在学习相关与回归时，我们要求学生将生物化学实验和生态学实验的数据拿到生物统计学上进行统计检验，如分子量和电泳迁移距离的实验数据，可以用来检验蛋白质分子量和电泳迁移距离的相关性，并预测已知迁移距离的蛋白质分子的分子量；通过卡方检验验证果蝇杂交结果是否符合实验预期等。我们通过对自己实验数据的统计检验，让学生深刻体会到学习生物统计学的重要性，从而激发学习的主动性，变被动接受为主动学习和探究。

四、“学以致用”，加强实践教学

实践教学是高校实现人才培养目标的重要环节，是高校生物专业教育教学体系的重要组成部分，是培养学生专业技能及实践技能的重要途径。它对提高学生的综合素质，培养学生的创新能力，造就学生成为具有社会竞争力和国际竞争力的高素质人才具有特殊作用[5，6]。因此，笔者根据大学生人才培养目标，将生物统计学的教学内容融入到学生实践教学中。在教学过程中，我们将整个班级按照每6个人一个小组进行分组，在教授不同的教学内容时，给每组同学收集一定的数据，采用研究型教学的方式让学生根据已有的知识对数据进行分析和整理，并得出相应的统计结果。我们通过研究型教学的方式，可以使学生积极参与到教学和科研实践中，对提高学生利用生物统计学的原理解决实际生物学问题有积极的推动作用。

此外，笔者利用动物、植物和微生物野外实习和大学生创新训练等实践教学活动引导学生将所学的统计学知识应用到实际科研训练中。教师根据已学过的统计学原理组织和指导学生在开展野外调查和创新训练前，针对性地查阅文献、设计实验方案，学生在实习过程中根据已确定的实验方案进行数据的收集和采样工作，完成野外实践活动并获得相应实验数据后，对数据进行统计分析得出科学结论。我们通过完整的实验设计、获得数据、分析数据和得出结论等过程，使学生更好地掌握生物统计学这门工具课，提高学生的科研创新能力和综合素质。

五、注重实效，改革考核形式

考试是教育教学工作的重要环节，正确理解和掌握考试的目的对促进学生学习和改进教学工作、提高教学质量有重要意义。在以往的教学过程中，考试以笔试为主，考试内容主要偏重于概率论和统计学的原理和基本概念等，期末考试的成绩决定了这门课的最终成绩。在这种考试指挥棒的作用下，学生往往是平时松、考前紧，考后不复习。这种考试方式不能全面考查学生对各种统计分析方法的掌握和应用情况，同时也不利于学生形成良好的学习习惯，学习课程后也不能将具体的统计学方法应用到今后的科研或教学实践中。为了扭转这种局面，对学生进行准确、客观、公正地评定学习成绩和能力的改革势在必行。笔者根据人才培养目标，将课程最终考核成绩分为以下三个部分：平时成绩（占总成绩的40%，主要由出勤和课后作业成绩组成）、期末笔试成绩（占总成绩的24%，主要是生物统计学一些重要的概念和统计原理）和实验数据分析（占总成绩的36%，根据给定的实验数据，利用EXCEL和STATISTICA软件选择正确的统计分析方法，得出可靠的实验结论）。

在教研组实施上述教学改革后，我院学生应用统计学处理和解决科学问题的能力有了明显提高。在大学生科研训练中，我们要求学生不断地把统计的方法应用到解决实际科学问题上，使他们形成了一个不断巩固统计学方法和学习新的统计学知识的良性循环中，对统计学的学习有了更进一步的提高。总之，我们通过对教学内容、教学模式、教学方法和考核形式的一系列改革，可以有效地将学生从机械地学习生物统计学的理论知识向利用统计学的原理解决实际生物教学和科研的实际问题上转变，让学生能够在理解统计学理论的基础上，正确选择和熟练运用统计方法解决实际问题。作为专业教师，我们也会在今后的教学中，仍需要不断学习统计理论，探索教学规律，完善教育体系，提高课程教学质量，为培养具有较强社会适应能力和竞争能力的高素质应用型人才而努力。

参考文献：

[1]邹永梅.《生物统计学》课程建设的探索[J].江苏教育学院学报，2012，28（5）：51-52.

[2]王春强，马巍，王洪才.高校《生物统计附实验设计》课程现状分析[J].中国校外教育，2012，（11）：102.

[3]葛岳静.关于精品课程建设的几点看法（精品课程建设专家谈）[J].中国大学教学，2003，（4）：4-6.

[4]郭祥群，阮源萍，杨利民，黎朝.以学生主体的教学优化模式探析[J].厦门大学学报，2004，增刊：1-4.

[5]洪梅.深化实践教学改革，构建合理实践教学体系[J].科技信息，2008，（12）：201.

生物统计学篇4

关键词：课程整合；生物统计学；素质能力

一、生物统计学的教育现状

随着生命科学研究的飞速发展，生物统计的重要性日趋彰显。2014年LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析，在公布的最受雇主喜欢及关注的25项技能中，统计分析和数据挖掘位列榜首。生物统计学是运用概率论和数理统计的原理和方法，分析和解释生物界各种现象和实验调查资料的一门学科[1]，是众多高等院校中生物学、医学、药学和农学等专业的必修课程。生物统计学的教学内容前后章节关系密切，环环相扣，层层深入，具有内容多、公式多、概念多的特点。学生在学习中感到晦涩难懂，容易产生难学、厌学的思想。同时，目前生物统计学的教育还存在一些不足之处：（1）试验设计在教学中所占比例不足。生物统计学与试验设计是紧密结合在一起的，主要向人们讲授了从事科学研究的试验方法和对收集到的试验结果进行分析整理的方法。凯尔文勋爵（LordKelvin）曾说过：“当你能够衡量你所谈论的事物，并能以数字来表达它时，可以说你对它有了一些了解；而当你不能衡量或不能用数字表达时，你对它的知识就是肤浅的和不能令人满意的”。由此可见，生物统计学作为量化事物的工具和手段在科学研究中发挥着重要的作用。然而，目前该课程的设置上忽视了新形势下的教学导向，偏重统计基本方法和基本理论的介绍，忽视了试验设计的介绍。（2）生物统计学理论和社会实践的脱节，学生缺少将统计理论应用到实践中的能力。在生物统计学的教学实践中，教师偏重理论知识的讲解，使得教学内容空洞而枯燥。同时，在课程设置中未将生物统计学与专业实践课联系在一起教学，使得学生脱离了社会实践，导致学生的学习积极性不高。（3）生物统计学和医学基础课之间的分离。在课程设置上，没有将这两个学科整合在一起，学生既没有形成自己的知识框架，又没有将生物统计学的知识应用到医学基础课的学习中。

二、课程整合理论对生物统计学教学的启示

基于上述课程设置及教育中的问题，南方医科大学生物统计学系在多年的教学实践中总结构建了“课程整合”体系。早在19世纪末20世纪初，在杜威（JohnDewey）发起的进步教育运动中，就有了一种综合课程的思想，他强调在理论与实践中倡导课程整合。ParkW.J.在参考了各类界定的基础上，认为整合的课程是超越单门学科有目的地组合知识、观点和探究问题，以达到学习者对学习内容更深层的理解[2]。根据目前生物统计学的教学环境和条件，深化生物统计学课程整合涉及到课程形式、教学模式和教学资源三个方面。

（一）课程形式的整合

以南方医科大学的五年制临床医学本科课程设置为例（其它学校基本类似），主要分为公共基础课程、专业基础课程、专业课、公共选修课和实践教学五类。公共课程包括大学语文、外语和体育等；专业基础课程为学生必须掌握的专业基本理论、基本知识和基本技能的课程；专业课指从事本专业或相近专业工作所需的相关课程和专业学习的延伸课程，主要培养学生从事相应领域临床实践的初级思维和能力；公共选修课为面向全校所有本科专业开设的选修课程；实践教学分为课内和课外实践教学环节，主要培养学生的实践能力和科研能力。在课程整合中主要有：（1）生物统计学的理论课程和实践教学课程的整合，其主要目的是使学生对生物统计将来的应用领域有一个大概了解，能够正确理解和合理解释应用领域的问题，面对统计咨询对象时能和其它专业人士进行较好的沟通。（2）整合生物统计学中的应用软件和专业基础课程，如SPSS软件与生物统计学，STATA软件与流行病学，RevMan和循证医学等，通过在一个学期同时开设两门课程，使学生充分感受到应用软件的实用性，有助于对一些抽象的计算方法的理解，提高学习兴趣进而提高学习效率。

（二）教学模式的整合

南方医科大学生物统计学系实施了导师制教育，每位导师指导3到6名本科生，从三年级开始指导学生参加科研活动和统计咨询与数据处理实践。导师制教育的实施整合了理论教学和实践教学，这种教学模式变教师“主讲”为“主导”，学生“被动”为“主动”。导师制教育是运用任务驱动法，以实际案例为主线，教师为主导，学生为主体的教育方法，最终目的是培养学生实际应用统计学知识的能力[3]。学生在实际案例的教学情境下学习统计学有多重好处：第一，丰富的生活案例或科研案例激发了学生学习统计学的兴趣，驱动着学生进行不断学习，培养了学生的文献查阅能力、团体合作的能力、克服困难的能力，以及在解决案例后的自我认同感。第二，案例教学可以激发学生的主观能动性。在这样的教学模式整合中，突出了学生主体的地位。学生在老师和同学的帮助下，在完成各项小任务的过程中，逐步完善各个主题的知识体系的构建，促进知识的吸收和应用。第三，案例教学培养了学生思考、分析和解决问题的能力，锻炼了学生的逻辑思维，激发了学生的科研兴趣。几年的实践表明导师制教育的执行不仅提高学生专业统计学软件的学习成绩，同时学生真正学会了生物统计学的应用能力，能够有机地将理论和实践相结合，达到了较好的教学效果。

（三）教学资源的整合

生物统计学教学资源整合包括：教材资源的整合和网络资源的整合两方面。教材资源的整合要考虑到教材的规范性、可靠性、时代性和针对性，使学生在学习中举一反三，有效地发挥学生学习的主动性和自主性。在教材的选择采纳上，除了使用中文的本科生规划教材外，还选取了部分英文教材如《FundamentalsofBiostatistics》（RosnerB，2006，6thEdit）、《UsingMultivariateStatistics）（TabachnickBG&FidellLS，2007，5thEdit）等。网络资源的整合为生物统计学的教学提供了丰富的资源和空间，利用“微信墙”增强学生的参与和互动，突出因材施教和个性发展。同时，利用网络资源，按照“自评他评结合、堂内堂外结合”的原则，综合运用现代先进技术，注重对学生日常学习表现作出发展性评价，逐步推动形成性评价体系建设。

三、结束语

医学课程改革中的“学科细分”和“课程整合”并不矛盾，课程整合的主要目的是消除各学科教学间的壁垒，促进学术的交流；同时，课程整合有利于促进教师之间的交流和合作。在高等医学院校，我们要着眼于未来，实现基础与临床、医学与人文、公共卫生与临床医学的有机整合。

作者:关 颖 张国霞 单位:南方医科大学

参考文献

[1]叶子弘，陈春．生物统计学[M].北京：化学工业出版社，2012：2．

生物统计学篇5

关键词 生物统计学；本科生教学；教学改革

中图分类号 G712 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2014）04-0324-02

生物统计学是运用数理统计的原理和方法研究生命科学相关问题的一门科学，是应用统计学最为重要的分支之一。从20世纪末起，生物统计学不仅在传统生物学、农学以及医学中被广泛应用，而且在现代分子生物学，特别是迅速发展的各类“组学”研究中发挥着不可取代的作用，是新型生物学高级人才知识结构中不可缺少的部分。目前该类课程是我国高等院校生物类专业或农学类专业的一门重要的专业基础课，并且许多院校已经建立相应的计算机实验室开展其实验教学。但随着社会对大学生实践能力的要求逐年提高，陈旧的教学内容和教学方法已经不能满足我国农业科学发展的需要。为了适应时代的发展，很多教育工作者对传统的教学方式进行了改革，主要涉及多媒体教学法[1]、网络教学平台[2]和案例教学法[3]等启发式、互动式教学方法的引入以及实验、实践教学的开展等，这些措施均取得了一定成效。近年来，统计软件的快速发展给生物统计学的教学带来了盎然生机，但同时各种统计软件的出现也造成当前统计软件应用的混乱，学生学习时浅尝辄止，很难系统应用。实践证明，选择合适的统计软件，并和课堂教学、上机练习以及实践应用有机结合，更有利于提高学生的学习效率，强化能力训练。该文结合教学实践，对生物统计学课程教学中存在的问题进行归纳和总结，并提出了今后的改革方向，以期为提高教学效果和学生专业能力提供参考。

1 生物统计学教学中存在的主要问题

1.1 教学内容陈旧，重点不突出

生物统计学课程涉及的数学公式很多，而且又比较抽象，需要一定的数学基础和逻辑推理能力才能学好，加之课程内容枯燥、复杂，师生普遍反映难教、难学、难记、难用[4]。为了便于授课，许多院校生物统计学课程多年来一直使用一套教材，中间虽有一定修订，但内容变化幅度不大，随着科技的发展，部分内容已经陈旧，远远跟不上时展的步伐。另外，传统的教学内容较重视数学的原理，不注意联系学生的专业和实践，对于规律性内容的总结不够，重点不突出，导致学生只是机械性的背诵公式以应付考试，缺乏学习兴趣。

1.2 实验课与课堂知识结合不紧密

实验课是课堂教学的延续，也是学生对课堂知识及时巩固和应用的体现。尽管许多院校已逐步建立了相应的计算机实验室，但许多地方院校因为计算机实验室面积较小、设备损耗较大等原因，实验课课时很少，或者时间安排不合理，从而导致学生应该掌握的知识得不到有效的巩固，统计软件的应用也不熟练，达不到实验教学的真正目的。

1.3 统计软件的使用缺乏系统性

目前，计算机的普及和生物统计学软件的飞速发展使得生物统计的分析过程大大地简化，同时也为科研工作者提供了越来越强大的数据处理工具。马相如[5]调查发现，大多数国内高校已经在统计教学中进行统计软件讲授，但使用的现状却比较混乱。目前使用较多的软件有SAS（Statistical Analysis System）、SPSS（Statistic Package of Social Science）和Excel，也有使用R、S-Plus、Minitab、Stata、Statistica、Eviews和DPS（Data Processing System）等软件。其中Excel软件的普及性较高，且操作简单，已经成为这几年辅助生物统计教学的重要工具[6-8]，并取得了很好的教学效果。但利用其“数据分析”的功能，无法完成聚类分析、主成分分析等高级统计分析。而专业的统计软件SAS、SPSS等虽然功能齐全，权威性高，但这些软件的学习非常专业和复杂，且普遍价格昂贵，因此很难在统计教学中广泛使用。相比而言，R软件是免费的专业软件，数据处理、计算和制图功能全面，而且用户还可以通过安装新的功能包进一步增强其功能。近年来，随着我国本科教学目标和培养方案的不断调整，仅使用Excel软件辅助统计教学的方式已经落后，而将Excel软件和R软件相结合可能是将来实验教学的发展方向。

1.4 理论教学和实践应用结合不紧密

田间试验是植物生产类专业（包括农学、园艺、植物保护、生物技术等专业）最基本的科学试验[9]。但由于多方面原因，许多院校本科生的实践学时比例逐渐下降，以致学生对课程的理解比较抽象，对于具体的技术理解不透。让学生走出课堂，带领学生到田间参观试验田，实地介绍田间试验的布置、管理与实施，将使学生学习受益很大。

2 教学改革的措施

2.1 调整教学内容，激发学生热情

生物统计学是一门应用数学，主要培养学生科学的思维方法和解决实际问题的能力，如果过分深究数学推导过程或者用途不大的统计分析方法，往往导致学生毫无兴趣，学习热情很低。几年来，根据教学安排以及生物统计学应用的需要，本课程组在授课过程中对教学内容进行了部分增删和调整，收到了较好的教学效果。删去的内容主要有3类：一是与数学课重复的内容，如概率的理论分布等；二是陈旧过时的教学内容，如利用等级差计算方差和平均数等，利用相关表进行相关和回归计算，科学计算器的使用等；三是无用途或者用途不大的统计方差，如平均数差数的区间估计、百分数差数的区间估计、条区试验的设计与结果分析、拉丁方设计与结果分析等。此外，增加和充实了一些实用性强的内容，比如通径分析，抽样调查的设计与结果分析，区域试验的设计与结果分析等，并不断追踪该学科世界研究的最新进展，在授课时经常引用一些最新的研究成果作为例子，使学生能够了解学科的前沿知识，激发学习热情。

2.2 把握重点内容，提高学习效果

由于生物统计学逻辑性、规律性较强，因此突出重点和总结规律性知识将更有利于学生理解。根据教研组多年的教学经验，学生普遍认为假设测验相对较难、不易掌握，但调查发现主要原因在于学生对抽样分布理论没有理解透彻。经过尝试，通过加大抽样分布理论的深入讨论和实例分析，取得了很好的教学效果。抽样分布以及假设测验、方差分析和直线回归的基本方法应是统计学的重点内容，也是最基本内容，应该让学生理解透彻和熟练掌握，教师在授课时要注意帮助学生总结统计学中的规律性知识，以加深理解和掌握，让学生从死记硬背的学习方法中走出来。比如在讲完u分布、t分布、F分布和X2分布之后，总结出4种抽样分布的区别以及各自的图形特点，应用范围等；讲到方差分析时，说明不论哪种试验设计方差分析的基本原理均是相同的，方差分析的基本步骤也是一样的，只是其中变异来源的分解和相应的计算公式稍有不同，并在讲解中指出这些不同的地方，总结公式的特点等，这些方式可以有效帮助学生缩短记忆时间，提高学习效率。

2.3 改革教学方法，适应社会发展

由于传统的板书教学方式效果较差，课堂讲授不够生动，学生听课的时间一长，很容易疲劳，注意力分散。实践证明，将多媒体技术、网络和统计软件应用到生物统计教学中可以取得良好的教学效果。在教学方法的改革上，主要做了以下几点：一是利用多媒体技术辅助课堂教学。生物统计学课程教学中需运用大量图、表及统计分析，而且统计计算过程繁琐乏味。如果借助多媒体的形式，附加一些田间照片，美观、有趣的图形和表格加以说明，不仅节约了课堂教学时间，也有利于学生对理论知识的理解。多媒体教学通过图、文、声、视并举，加上教师深入浅出的讲解，学生身心投入，对学生思维的训练更加全面、立体和灵活，因而能够取得更好的学习效果，目前已经成为高校许多课程授课的主要方式。但由于多媒体教学短时间内传递的信息量较大，教学进度较快，应注意根据学生的接受情况调节课堂进度。而且，在讲解有些公式的由来和推导过程时仍需进行板书，通过一步一步的分析，让学生理解透彻。二是坚持启发式教学，加强学生素质教育。生物统计学中充满辩证法思想，像量变与质变、偶然与必然、样本与总体、一般与特殊，在典型例题、基本概念和基本理论讲授中不失时机地用辨证法思想启发学生思维，培养学生运用统计理论和统计方法分析问题和解决问题的能力。此外，结合当前的社会热点，通过一些有趣的例子和图表，比如“Mr. Android”信息图、某条微博的扩散路径图等，激发学生学习该门课程的积极性和热情。三是结合统计软件提高教学效果。由于生物统计学课程统计方法的复杂性，使其学习一直很困难，而且课程结束后学生实际应用的能力也较差。为了提高教学效果，我们将一些复杂的统计分析方法与统计软件结合起来讲授，使这些统计方法简单化，便于同学们掌握，比如多元回归分析中逆矩阵的求解，逐步回归分析等。在实验教学中，主要训练学生利用Excel软件进行特征数的计算、描述统计、统计制图、统计假设测验、方差分析、回归与相关分析等，也就典型例题简略介绍国际著名统计软件SAS、SPSS和R软件的使用，使学生既深入的理解应该掌握的基本内容，也初步了解各种统计软件的特点和优势。尽管现在Excel软件与理论教学和上机实践的有效结合，已经显著提高了教学效果，但随着生物学研究的不断发展，数据形式将更加复杂，对统计分析的要求也会更高，补充和加强自由软件R在统计教学实践中的应用显得尤为重要。

2.4 理论联系实际，重视实践环节

生物统计学既是一门讲方法的课程，也注重实践动手能力的培养。因此，实践性教学不能局限在计算机实验室，应走出教室，让学生参与本校教师的科学研究和生产实践，学以致用，激发学生的创新能力。而且，无论是教材上的例题、作业题，还是实验课上的练习题，都是比较理想化的数据，并不等同于实际的科研数据。真正的数据分析需要考虑的问题比较多，比如数据的缺失、异常值的取舍、是否需要数据的转换等。因此，好的实践教学应该带领学生完成从实验方案、数据搜集整理、统计分析和结果讨论等全过程，使学生真正了解并及时解决科研活动中遇到的问题，从而提高学生解决实际问题的能力。

3 结语

通过增减教学内容，突出重点内容，以及不断探索生物统计课程的教学方法，注重培养学生的实际应用能力，形成了教学、实践、应用和互动四位一体的教学模式。目前期末考试仍然是该课程主要的考核方式，但通过在考试中引入能力性题型，逐步引导和培养学生的创新能力。在今后的教学实践中，应在加强Excel软件与课程教学紧密结合的基础上，考虑推进R软件在统计教学中的应用，从而进一步提升教学水平和学生处理复杂数据的能力。

4 参考文献

[1] 曹平华，李晓霞.多媒体技术在《生物统计学》教学中的应用[J].畜牧与饲料科学，2010，31（9）：74-75.

[2] 邵云，姜丽娜，李春香.《生物统计学》立体化教材建设实践与思考[J].高等教育研究学报，2012，35（1）：84-86.

[3] 张豪.生物统计学案例教学法实践[J].教法研究，2013（18）：61-62.

[4] 叶子弘，崔海峰，陈春，等.生物统计学课程“能力素质培训计划”的构建及分析[J].安徽农业科学，2011，39（10）：6268-6269.

[5] 马相如.自由软件R及其在生物统计学教学中的使用[J].教育科学.2010（2）：81-82.

[6] 杨景峰.EXCEL的计算功能在生物统计学教学中的应用[J].内蒙古民族大学学报，2012，27（6）：738-741.

[7] 詹秋文.Excel和SAS在生物统计学的应用比较[J].生物学杂志，2009，26（1）：74-76.

生物统计学篇6

关键词：高中生物 教学设计 系统优化

通过调查研究发现高中生物教学设计普遍存在一定的问题，主要表现为：理论体系封闭，缺乏科学思想；技术至上，忽视情感和目的；对学生关注不够，忽视学生的创新意识；缺乏对教学设计目的性的认识。科学思想指导教学设计，并不是照搬全抄所构建的模式，而是要结合教学实践活动。同时，必须结合当今一些主流的教学理论、学习理论以及国家的教育方针和指导思想，有针对性地去借鉴。理论和实践表明，教师在课堂优化设计时应该从整体出发，增进教学活动的效率。因此，在构建教学设计模式的基础上，笔者归纳出了高中生物学教学设计的一些原则并提出了一些策略。

1.把握好教学设计的整体性和有序性特点

整体性是教学设计的核心。要系统的优化教学设计首先要选取恰当的教学资源和教学手段，逐级展开教学设计，其次还要把握教学进度、教学难度和广度等因素，在此基础上适度地加以组合，才能保证课堂教学的优质高效。实现生物课堂教学的整体控制。如，在进行必修I中相关"蛋白质、糖类、核酸"等高分子化合物时，传统的教学就是逐个逐节从基本单位-聚合方式-空间结构，从分子结构-生物学活性进行。学生在学习时枯燥无味，原因是教师缺乏对知识系统的优化设计。教师应该先给学生引入生物体内高分子化合物的共性，从开始强调"蛋白质、淀粉和核酸等都是由小分子聚合在一起形成的具有空间结构和生物学活性的高分子化合物"。剩余的完全可以交给学生研究讨论，逐级解决，老师只需要每节课给出相应的提纲，在学生出现困难和遗漏时能够"锦上添花"就足够了，即节省了时间又增进了学生的自主与合作。

就教学设计的有序性，如，在"基因表达和中心法则"的讲解时，完全可以设计一个基因，黑板上画出细胞核和细胞质，让学生在"严格遵循碱基互补配对原则"的基础上自行演练基因的表达，体验基因表达的有序性，教师再从参与的细胞结构和载体等方面综合表述。让学生体验生命活动的整体性和有序性，实现教学设计在教学活动中的体现。

2.把握好教学优化设计的开放性和有机关联性

教学设计过程需要考虑各要素之间的相关性也要考虑教学环境。生物教学不是一个封闭的坚固的实体，生物教学过程中各要素都是开放的，教师所传授的知识不应是封闭的和僵化的体系，课堂教学方法也没有固定的模式，学生接受知识也是多渠道的。针对不同的课时内容、不同的学生，应有不同的课堂教学方法；各要素又是相关联的，课堂教学中老师带动学生，学生之间也相互带动相互影响。教师和学生等教学要素不是孤立地存在着，每个要素在生物教学中都处于一定的位置上，起着特定的作用。要素之间相互关联，构成了一个不可分割的、有机统一的整体。如，针对学习目标，教学设计要监测教学过程对学习目标的达成效果。

3.重视教学设计的目的性，确立正确的教学目标

在生物学教学设计全过程中，教学设计的目的性是第一位的，它对整个教学过程起着定向、定量、定度的作用，即教学设计向哪个方向走，它怎样符合大纲的要求、教材的要求和学生的实际，能否真达到预期的教学效果。如，教学设计中关于学生的交流，教师必须抛弃"竞争-淘汰"的观点，让学生在交流中形成正确的"竞争-合作"的循环机制。

4.一些具体的教学优化

（1）优化语言。教师的课堂教学语言要求是：具有严密的科学性、鲜明的教育性、丰富的情感性、生动形象，具有节奏感。教师通过情趣盎然的表述，鞭辟入里的分析，入木三分的概括，恰到好处的点拨，加上巧问巧答，精妙的过渡语使学生获得精神上的满足并产生对自己语言优化的渴望和行动。

（2）优化课堂内容，突显重难点。生物教学中，教师要尽量重构教学内容，使教学重点难点更容易被学生接受，更容易让学生实际操作并掌握。

（3）优化教学环境。科学安排时间，努力给学生创造各种宽松时效的教学环境，充分利用课堂和教学资源。

（4）优化教学反馈。教学中可通过课堂后的巩固练习或单元测试来达到教学反馈的目的，教师应注意选用典型的题目、紧扣重难点和考点的适量题目优化教学反馈。

总之，教师要不断探索，不断反思和总结，发掘生物课程教学的潜在资源，并在实践中完善与应用，实现教学设计优化。

参考文献：

生物统计学篇7

关键词： Excel 生物统计学 分布 CHIDIST函数 CHIINV函数

1.引言

《生物统计学》是研究数据资料的收集、整理、分析和解释的一门科学[1]，是畜牧、兽医、农学、微生物、医学等领域不可缺少的统计工具，越来越多的数据分析离不开生物统计学原理。《生物统计学》中的上机实习是提高学生动手能力和解决问题能力的重要环节，我们在本次教学改革与实践中已经把二项分布、正态分布、普哇松分布、F分布、卡方（）分布等的概率计算纳入《生物统计学》实践教学中，一方面让学生针对不同数据清楚分布类型，针对不同分布类型选用不同Excel函数模块，另一方面通过不同分布概率计算，将课本上所学的知识很好地应用于实践数据分析中。本文主要介绍的是Excel中的CHIDIST和CHIINV函数在分布中具体应用情况及注意事项。

4.结语

随着计算机技术的发展，已经有更多软件被应用于《生物统计学》，如Excel[2]，SAS[3]，SPSS[4]-[6]等，对二项分布、正态分布、普哇松分布、F分布、分布等常用分布的概率计算来说Excel显得简单多了。虽然《生物统计学》后面的附录中一般提供分布的临界值表，但是有其局限性，即当自由度（df）>40时书本上就查找不到其临界值了。因此本文主要介绍了Excel中的CHIDIST函数和CHIINV函数在分布中的概率和临界值计算，方便学生或其他人员利用Excel直接获得概率或临界值。

参考文献：

[1]张勤.生物统计学.中国农业大学出版社，2009.

[2]王香萍，王文凯，李俊凯，等.EXCEL中关于生物统计中两组平均数的应用方法及探讨.考试周刊，2011，6：180-181

[3]黄中文，张丹.生物统计与SAS教学中大学生自主学习能力的培养.新乡学院学报（社会科学版），2013，27（5）：140-142.

[4]白俊艳，徐廷生，张小辉.《生物统计附试验设计》上机实验改革与实践.教育教学论坛，2015，18：247-248.

[5]白俊艳，贾小平，张小辉，等.生物统计学课程改革与实践.畜牧与饲料科学，2013，34（10）：57-58.

[6]白俊艳，武晓红，张小辉，等.生物统计附试验设计课程考核方式的改革与实践.安徽农业科学，2015，43（5）：369-370.

生物统计学篇8

（一）创建图表和图形Excel制图功能强大、便捷、图形种类选择性强。Excel提供的统计制图功能，为教师在教学过程中提供了一个有力的工具，使用这一工具可以十分方便地制作课件辅助教学。随着多媒体辅助教学的普及，Excel绘制的统计图在统计教学过程中的应用已相当广泛。在Excel的“插入”菜单项，选择“图表”选项，选择合适的图表类型及其子图类型，选定数据区域，就可以快速绘制出各种美观的统计图形。用户在绘制中或绘制完成后均可通过设计、布局、格式菜单对图表类型、数据、绘图区、坐标轴、图例、网格线、图表标题的格式等进行修改调整，直到满意为止。常见的图表类型有11大类，包括柱形图、折线图、饼图、条形图、面积图、XY散点图、股价图、曲面图、圆环图、气泡图、雷达图。每种大类中包含2至19种子图表类型可供选择。如，在数据资料的整理、直线相关与回归分析的章节教学中，可借助Excel的绘图优势进行绘制常见的统计图及XY散点图，将数据资料转化为更加直观、形象的图形表达方式，有助于学生对数据资料特征的认识及操作能力的提高。

（二）数据资料的统计分析在生物统计分析中使用较多的工具是“数据分析”，因此在使用之前需要先安装“分析工具库”。方法是打开MicrosoftExcel2007工作薄，单击左上角的MicrosoftExcel徽标按钮，在打开的列表中选择“Excel选项”，选择“加载项”，并在“管理Excel加载项”后单击“转到”，然后在打开的“加载宏”对话框中选择分析工具库，点击确定。如果打开的“加载宏”对话框中没有可用的加载宏，建议重新安装Excel2007完整版。使用时打开菜单“数据”，“数据分析”就出现在该菜单的最后一项。在“数据分析”中，生物统计上常用的统计分析工具有直方图、描述统计、抽样、t检验、z检验、f检验、方差分析、相关和回归分析等，可基本满足数据资料统计分析的要求。利用这些分析工具在课堂上演示，既可以解决教学过程中的大量数据的计算问题，又能使学生很容易地理解和掌握相关检验方法的具体操作。

二、SPSS在生物统计学教学中的应用

SPSS原先是statisticalpackageforthesocialscience（社会科学统计软件包）的缩写，是由美国斯坦福大学的三位研究生于1968年研究开发成功，同时成立SPSS公司，是世界上第一个用于大型机的统计软件，也是世界上应用最广泛的专业统计软件之一。随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，其软件的应用早已不再局限于社会科学界，因此SPSS被赋予了新的含义：StatisticalProductandServiceSolutions（统计产品与服务解决方案）。2009年SPSS公司被IBM并购，因此现在的SPSS是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。自被IBM收购之后，SPSS每年的8月中旬都会推出新的版本。目前的最新版本是2013年8月推出的IBMSPSSStatistics22.0。SPSS软件在生物统计教学中有以下优势。

（一）统计分析功能强大SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。在统计分析方面具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。SPSS自带11种类型136个函数，SPSS软件囊括了各类成熟的统计方法与模型，为统计分析提供了全方位的数据整理、统计学算法和统计分析服务。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法。其分析过程包括描述性统计、比较均值、一般线性模型、广义线性模型、混合模型、相关、回归、对数线性模型、神经网络、分类、降维、度量、非参数检验、预测、生存函数、多重响应、缺失值分析、多重归因等几大类。每大类中又分为几个或多个统计过程，如，回归中又分自动线性建模、线性回归分析、曲线估计、二元Logistic回归、多项Logistic回归、有序回归、Probit回归、非线性回归、权重估计、两阶最小二乘法等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。

（二）强大的图表分析功能SPSS具有专门的绘图系统，可根据需要绘制条形图、线图、面积图、饼图、高低图、箱图、误差条形图、人口金字塔、散点图、直方图等。也可根据图表构建程序和图形画板模板选择程序快速地设计或定制所需的统计图形，其演示图形系统，可容易地控制创建、编辑图表的时间，大大减少工作量，并且还可以一次创建一个图或表，然后使用作图模板以节省时间。

（三）兼容性较好，具有较强的数据接口SPSS提供的强大的数据管理功能，可帮助操作者使用其他的应用程序和数据库。支持Excel、Dbase、FoxBASE、FoxPRO、Access、SAS等格式的数据文件，通过使用ODBC（OpenDatabaseCapture）的数据接口，可以直接访问SQL（结构化查询语言），访问标准的数据库管理系统，通过数据库导出向导功能可以方便地将数据写入到数据库中。SPSS的图形可转换为其他7种图形文件，其分析结果可保存为*.txt、word、PPT及html格式的文件。这种强大的数据接口能够使数据在不同形式中转换分析，避免录入数据的繁琐步骤，能够大大提高数据分析的效率和速度。

生物统计学篇9

关键词：推荐系统；生物信息学

推荐系统(Recommender System) [1]是个性化信息服务的主要技术之一，它实现的是“信息找人，按需服务”；通过对用户信息需要、兴趣爱好和访问历史等的收集分析，建立用户模型，并将用户模型应用于网上信息的过滤和排序，从而为用户提供感兴趣的资源和信息。生物信息学(Bioinformatics)[2，3]是由生物学、应用数学和计算机科学相互交叉所形成的一门新型学科；其实质是利用信息科学的方法和技术来解决生物学问题。20世纪末生物信息学迅速发展，在信息的数量和质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源，而数据资源的急剧膨胀需要寻求一种科学而有力的工具来组织它们，基于生物信息学的二次数据库[4]能比较好地规范生物数据的分类与组织，但是用户无法从大量的生物数据中寻求自己感兴趣的部分（著名的生物信息学网站NCBI(美国国立生物技术信息中心)，仅仅是小孢子虫(Microsporidia)的DNA序列就达3 399种），因此在生物二次数据库上建立个性化推荐系统，能使用户快速找到自己感兴趣的生物信息。特别是在当前生物信息数据量急剧增长的情况下，生物信息学推荐系统将发挥强大的优势。

1推荐系统的工作流程

应用在不同领域的推荐系统，其体系结构也不完全相同。一般而言，推荐系统的工作流程[5]如图1所示。

(1)信息获取。推荐系统工作的基础是用户信息。用户信息包括用户输入的关键词、项目的有关属性、用户对项目的文本评价或等级评价及用户的行为特征等，所有这些信息均可以作为形成推荐的依据。信息获取有两种类型[6]，即显式获取(Explicit)和隐式获取(Implicit)，由于用户的很多行为都能暗示用户的喜好，因此隐式获取信息的准确性比显式高一些。

(2)信息处理。信息获取阶段所获得的用户信息，一般根据推荐技术的不同对信息进行相应的处理。用户信息的存储格式中用得最多的是基于数值的矩阵格式，最常用的是用m×n维的用户—项目矩阵R来表示，矩阵中的每个元素Rij=第i个用户对第j个项目的评价，可以当做数值处理，矩阵R被称为用户—项目矩阵。

(3)个性化推荐。根据形成推荐的方法的不同可以分为三种，即基于规则的系统、基于内容过滤的系统和协同过滤系统。基于规则的推荐系统和基于内容过滤的推荐系统均只能为用户推荐过去喜欢的项目和相似的项目，并不能推荐用户潜在感兴趣的项目。而协同过滤系统能推荐出用户近邻所喜欢的项目，通过用户与近邻之间的“交流”，发现用户潜在的兴趣。因此本文所用的算法是基于协同过滤的推荐算法。

(4)推荐结果。显示的任务是把推荐算法生成的推荐显示给用户，完成对用户的推荐。目前最常用的推荐可视化方法是Top－N列表[7]，按照从大到小顺序把推荐分值最高的N个事物或者最权威的N条评价以列表的形式显示给用户。

2生物信息学推荐系统的设计

综合各种推荐技术的性能与优缺点，本文构造的生物信息学推荐系统的总体结构如图2所示。

生物信息学推荐系统实现的主要功能是在用户登录生物信息学网站时，所留下的登录信息通过网站传递到推荐算法部分；推荐算法根据该用户的用户名从数据库提取出推荐列表，并返回到网站的用户界面；用户访问的记录返回到数据库，系统定时调用推荐算法，对数据库中用户访问信息的数据进行分析计算，形成推荐列表。

本系统采用基于近邻的协同过滤推荐算法，其结构可以进一步细化为如图3所示。算法分为邻居形成和推荐形成两大部分，两部分可以独立进行。这是该推荐系统有别于其他系统的优势之一。由于信息获取后的用户—项目矩阵维数较大，使得系统的可扩展性降低。本系统采用SVD矩阵降维方法，减少用户—项目矩阵的维数，在计算用户相似度时大大降低了运算的次数，提高了推荐算法的效率。

(1)信息获取。用户对项目的评价是基于用户对某一个项目(为表示简单，以下提及的项目均指网站上的生物物种)的点击次数来衡量的。当一个用户注册并填写好个人情况以后，系统会自动为该用户创建一个“信息矩阵”，该矩阵保存了所有项目的ID号以及相应的用户评价，保存的格式为：S+编号+用户评价，S用于标记项目，每个项目编号及其评价都以“S”相隔开；编号是唯一的，占5位；用户评价是用户点击该项目的次数，规定其范围是0~100，系统设定当增加到100时不再变化。这样做可防止形成矩阵时矩阵评价相差值过大而使推荐结果不准确。 (2)信息处理。信息处理是将所有用户的信息矩阵转换为用户—项目矩阵，使用户信息矩阵数值化，假设系统中有M个用户和N个项目，信息处理的目的就是创建一个M×N的矩阵R，R[I][J]代表用户I对项目J的评价。

(3)矩阵处理。协同过滤技术的用户—项目矩阵的数据表述方法所带来的稀疏性严重制约了推荐效果，而且在系统较大的情况下，它既不能精确地产生推荐集，又忽视了数据之间潜在的关系，发现不了用户潜在的兴趣，而且庞大的矩阵增加了计算的复杂度，因此有必要对该矩阵的表述方式做优化，进行矩阵处理。维数简化是一种较好的方法，本文提出的算法应用单值分解(Singular Value Decomposition，SVD)技术[8]，对用户—项目矩阵进行维数简化。

(4)相似度计算。得到降维以后的用户矩阵US，就可以寻找每个用户的近邻。近邻的确定是通过两个用户的相似度来度量的。本文采用Pearson相关度因子[9]求相似度。

(5)计算用户邻居。该方法有两种[10]，即基于中心的邻居(Center－Based Neighbor)和集合邻居(Aggregate Neighbor)。本系统采用了第一种方法，直接找出与用户相似度最高的前N个用户作为邻居，邻居个数N由系统设定，比如规定N＝5。

(6)推荐形成。推荐形成的前提是把当前用户的邻居ID号及其与当前用户的相似度保存到数据库中，而在前面的工作中已找出各用户的邻居以及与用户的相似度，推荐形成部分只需要对当前登录用户进行计算。推荐策略是：对当前用户已经访问过的项目不再进行推荐，推荐的范围是用户没有访问的项目，其目的是推荐用户潜在感兴趣的项目；考虑到系统的项目比较多，用户交互项目的数量很大，所以只筛选出推荐度最大的N个项目，形成Top－N推荐集，设定N＝5。

3生物信息学推荐系统的实现

生物信息学推荐系统的实现可以用图4来表示。数据库部分主要存储用户信息和项目信息，用SQL Server 2000实现。

数据访问层实现了与用户交互必需的存储过程以及触发器，也使用SQL Server 2000，主要完成以下功能：初始化新用户信息矩阵；插入新项目时更新所有用户的信息矩阵；用户点击项目时更新该用户对项目的评价；删除项目时更新所有用户的信息矩阵。用户访问层主要涉及网页与用户的交互和调用数据访问层的存储过程，在这里不做详细的介绍。

推荐算法完成整个个性化推荐的任务，用Java实现。

(1)数据连接类DataCon。该类完成与SQL Server 2000数据库的连接，在连接之前必须要下载三个与SQL Server连接相关的包，即msutil.jar、msbase.jar和mssqlserver.jar。

(2)数据操作类DataControl。该类负责推荐算法与数据库的数据交换，静态成员Con调用DataCon. getcon()获得数据库连接，然后对数据库进行各种操作。把所有方法编写成静态，便于推荐算法中不创建对象就可以直接调用。

(3)RecmmendSource与CurrentUserNeighbor。这两个类作为FCRecommand类的内部类，RecmmendSource用于保存当前用户的推荐列表，包括推荐项目号和推荐度；CurrentUserNeighbor用于保存邻居信息，包括邻居ID号、相似度及其访问信息。

(4)协同过滤推荐算法FCRecommand。该类实现了整个推荐算法，主要分为邻居形成方法FCArithmetic和推荐形成方法GenerateRecommend。

下面给出方法FCArithmetic的关键代码：

Matrix user_item=this.User_Item_Arry(); //获取用户—项目矩阵

user_item=this.SVD_Calculate(user_item); //调用SVD降维方法

Vector c_uservector = new Vector(); //当前用户向量

Vector o_uservector = new Vector(); //其他用户向量

Vector c_user_correlate_vector = new Vector();

//当前用户与其他用户之间相似度向量

for(int i=0;i

for(int j=0;j

c_uservector.addElement(user_item.get(i，j));

//1.获得当前用户向量

for(int k=0;k

o_uservector.clear();

for(int l=0;l

o_uservector.addElement(user_item.get(k，l));

//2.获得其他用户的向量

//3.计算当前用户与其他用户的相似度

usercorrelativity=this.Correlativity(c_uservector，o_uservector);

c_user_correlate_vector.addElement(usercorrelativity);

}

//4.根据当前用户与其他用户的相似度，计算其邻居

this.FindUserNeighbor(i，c_user_correlate_vector);

}

根据邻居形成方法FCArithmetic，可以得到每个用户的邻居。作为测试用例，图6显示用户Jack与系统中一部分用户的相似度，可以看出它与自己的相似度必定最高；并且它与用户Sugx访问了相同的项目，它们之间的相似度也为1，具有极高的相似度。

4结束语

在传统推荐系统的基础上，结合当前生物信息学网站的特点，提出一个基于生物信息平台的推荐系统，解决了传统生物信息网站平台信息迷茫的缺点，为用户推荐其感兴趣物种的DNA或蛋白质序列。

优点在于协同过滤的推荐算法能发现用户潜在的兴趣，能促进生物学家之间的交流；推荐算法的邻居形成与推荐形成两部分可以单独运行，减少了系统的开销。

进一步的工作是分析生物数据的特点及生物数据之间的关系，增加用户和项目数量，更好地发挥推荐系统的优势。

参考文献

［1］PAUL R，HAL R V. Recommender systems[J].Communications of the ACM，1997，40(3): 56－58.

[2]陈新.生物信息学简介[EB/OL].(2001).166.111.68.168/bioinfo/papers/Chen_Xin.pdf.

[3]林毅申， 林丕源.基于Web Services的生物信息解决方案[J]. 计算机应用研究， 2005，22(6): 157－158，164.[4]邢仲璟， 林丕源， 林毅申.基于Bioperl的生物二次数据库建立及应用[J]. 计算机系统应用， 2004(11): 58－60.

[5]AIRIA S， TAKAHISA A， HIROYA I，et al. Personalization system based on dynamic learning:International Semantic Web Conference[C].Sardinia:[s.n.]，2002.

[6]BREESE J S， HECKERMAN D，KADIE C.Emperical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering:proceedings of the Fourteenth Conference on University in Artificial Intelligence[C]. Madison:WI，1998:43－52.

[7]SCHAFER J B， KONSTAN J，RIEDL J.Recommender systems in e－commerce:proceeding of the ACM Conference on Electronic Commerce[C].Pittsburgh:PA，1999:158－166.

[8]PRYOR M H. The effects of singular value decomposition on collaborative filtering[EB/OL].(1998).cs.dartmouth.edu/reports/TR98－338.pdf.

生物统计学篇10

生物统计学是数理统计在生命科学中的应用，农林类的生物统计学主要是研究与农业相关的生物现象，解释自然规律，并指导生产实践。如果试验设计或数据分析错误，会导致研究结果不符合实际情况，严重的会给农业生产造成巨大损失，因此全国农林类高校都十分重视《生物统计学与试验设计》。这门课程包括两大部分，分别为田间常见的基本试验方法和数据分析。由于《生物统计学与试验设计》十分抽象和枯燥，学生普遍对这门课没有兴趣。为了提高学生的学习兴趣，《生物统计学与试验设计》的教学应该进行适当改革。笔者就如何提高学生对《生物统计学与试验设计》的学习兴趣提出一点看法。

 

1 当前学生对《生物统计学与实验设计》毫无学习兴趣

 

长江大学农学院在本科一年级开设了《高等数学》、《概率论》等课程，并以此为基础在二年级开设《生物统计学与实验设计》。由于之前学生们几乎从没接触过农学类课程和任何农学类科学研究，对实验设计和数据分析毫无概念，导致他们对该门课程所学的内容无法理解。另外，《生物统计学与试验设计》中所学的数据分析部分包含大量公式、概念和理论。虽然一年级学习了一些基础理论和公式，但面对这些理论在农业方面的应用依然很茫然。另外，由于所学理论和公式十分抽象，导致普通学生根本无法理解。因此，大部分学生反映该门课程学习起来十分枯燥，甚至很多学生在课堂上做起与课堂无关的事情。恶性循环下去，学生们对这门课程没有任何兴趣。

 

2 如何提高学生对《生物统计学与试验设计》的学习兴趣

 

《生物统计学与试验设计》是一门理论与实践紧密结合的课程，针对学生们对农学科研没有概念的特点，可以让学生们尽早加入老师的科研团队中进行科学研究，以增加他们对科学研究的认识。参与科研的学生可以以自己的科学研究为例，由授课教师指导其数据分析，这样可以化抽象为具体，化难为易，提高学生们的学习兴趣。对于没有参加科研的同学，可以由参与科研的同学为组长组成学习小组，并由组长讲授科学研究的过程，帮助组员理清思路，学会如何分析数据。学生在一个团队里面可以增强自己的归属感和自信心，有了团队成员之间的通力合作，即使在科研过程中遇到困难，学生也不会感到畏惧，而且和团队成员之间密切合作克服困难，使自己获得成长和进步。

 

老师在上课的时候可以以授课内容为蓝本，设计一些小故事，吸引同学们的注意力。这些故事要与所学知识之间有一定联系，这样既可以提高学生们的学习热情，活跃课堂气氛，又可以让学生们在不知不觉中学习新知识。教师在讲故事的过程中，可以和学生进行一些积极的互动，引导学生去思考一些问题，让学生产生探究欲望，可以提升学生的独立思考能力，培养他们的创新意识，有利于学生综合素质的提高。

 

对于一些紧密联系的相关知识点，可以先由简单的只是讲起，逐步过渡到较难的知识。如果刚开始就学习比较难的知识，学生们普遍有畏难情绪，学习兴趣不高，教学效果难以提高。从简单内容开始讲解，学生们比较容易接受。这样逐步增加难度，学生们不会有太多畏难情绪，能保持较高的学习热情，学习起来也事半功倍。容易的知识点掌握后，学生很容易产生对自己学习能力的自信心，进而让他们产生继续攻克困难知识的欲望，建立自主学习的习惯。

 

此外，在教学过程中还可以适当增加图片、视频等内容，帮助学生增加感官认识，提高他们的学习兴趣。在课堂教学中，如果只是文字表述就会显得枯燥乏味，利用多媒体技术加上图片和视频，使课堂教学变得丰富多彩，就会吸引学生的注意力，使学生增加课堂的投入感，学生会更加投入地学习，逐渐产生对着门课程的学习兴趣。

 

3 结语

 

《生物统计学与试验设计》学习过程中含有大量理论和公式，导致学生学习起来枯燥乏味，学习兴趣很低，教学效果很差。教师在教学过程中，要通过各种方法降低学生的畏难情绪，将抽象的内容具体化，使学生们比较容易接受。同时，采用多种方式吸引他们的注意力，让他们紧紧围绕着老师的思路转，这样可以让他们提高学习兴趣，认真学习，改善教学效果。