序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了一篇生物統計論文范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

生物統計論文:生物統計課教學思索

生物統計學是運用數理統計學的原理和方法，收集、整理、分析數據，解釋生物現象，尋求其內在規律的一門學科。與一般數理統計學相比，它不僅要通過事物外在的數量表現去揭示事物可能存在的規律性，而且要根據專業知識去探討、解釋為什么會存在這種規律性。[1]生物統計學的特點就是研究對象是抽象的隨機變量，而且要和農業實際緊密聯系起來。“生物統計”主要包括田間試驗中常用的、基本的試驗設計方法與統計分析方法兩部分，是生物科學、植物生產類專業的一門專業基礎課。[2]如何提高“生物統計”課堂教學的有效性，在有限的教學時數內高質量、高效率地完成“生物統計”課程的教學，為學生奠定一個豐厚、扎實、牢固的試驗設計和統計分析的基礎，是擺在每一位從事“生物統計”課程教學的教師面前的嚴峻現實。為了提高“生物統計”課堂教學的有效性，提高教學質量，筆者所在教研室一直以來對教學方法、教學手段等進行反復探索，不斷進行新的嘗試，并有一些體會。以下淺談教學過程中的一些心得。

一、營造平等的師生關系，構建和諧的課堂氛圍

“生物統計”這門課程比較抽象，以往學生在學習過程中普遍感到枯燥難懂、學習興趣不高。要想讓學生喜歡這門課首先要讓學生喜歡任課老師，從而對這門課感興趣。“教者樂其教，學者樂其學”，良好的師生關系是“生物統計”課堂教學成功的基礎和保證。只有師生之間確立一種朋友關系，課堂教學的效果才會事半功倍。“生物統計”課堂教學在規范管理、形成良好學風的前提下，應該營造輕松、民主與和諧的氛圍，教師要放下架子，有缺點和錯誤要敢于承認，與學生像朋友一樣共同研究，共同探討，師生互動，心靈溝通，引起共鳴；讓課堂充滿笑聲，一句笑話，一句簡單風趣的語言，都可以激活課堂，學生在輕松、民主與和諧的課堂氛圍下按照老師的思路和要求，不知不覺地學到和掌握知識，達到教學的目的。此外，教師在課堂講授的過程中，教學內容的引入要突出趣味性。加入一些和講授內容有關的耐人尋味、引人入勝的情節，這為激發學生認知動因提供了良好的環境和條件。如2011-2012學年第一學期在講授“顯著水平”時，就以“天宮一號”的研制和發射、中國航天器空間對接技術為例，說明顯著水平的依據和重要性；又如在講授第四章“顯著性檢驗的配對設計”時，以佳潔士牙膏為例：“在20世紀50年代后期，寶潔公司推出了佳潔士牙膏，這是第一個帶有氟化物的牙膏。為檢驗佳潔士在檢驗減少蛀牙方面的效果，研究者對多對雙胞胎進行了實驗，每對雙胞胎之中的一個使用了含氟化物的佳潔士牙膏，而另一個則繼續使用不含氟化物普通牙膏。”這時提出問題，即將雙胞體作為非獨立樣本使用的目的是什么。通過這個例子既可以啟發學生的思維，又能讓學生輕松地明白什么樣的設計屬于配對設計，直觀地體現了有關知識的客觀背景，使學生通過自己的思維再現知識發生的過程。因此，教師在教學的過程中應把握好每個概念，善于挖掘教材的內在魅力，精心選擇一個個有趣的實例，使課堂教學妙趣橫生，觸發學生學習的興趣，使學生在趣味性中掌握生物統計的基本思想和方法。老師要認真對待學生提的每一個問題，有思考、研究價值的，教師要及時予以充分的肯定，讓他們享受到質疑的成就感；淺顯幼稚甚至不太合適的，要選擇不同角度給予評價鼓勵（鼓勵其有所發現，表揚敢于質疑的勇氣、勇于探索的精神）。這樣，才能消除學生的畏懼心理，激發他們質疑的熱情，提高他們質疑的勇氣，從而增強其主體意識，調動學生學習的積極性。

二、針對不同專業調整教學內容和教學實例

筆者所在生物統計教研室給石河子大學農學院所有學生講授“生物統計”課程。農學院農學、植保、林學、園藝、資環五個系使用的生物統計教材都是四川農業大學明道緒主編的《田間試驗與統計分析》。因此，在教學過程中，如何結合專業實際、選取和專業相近的例子，分清重點難點，對現有內容進行合理取舍是一個十分重要的問題。[3]我們在講清基本原理、思路和方法后，在舉例時盡量結合專業，便于學生理解和掌握，將所學知識應用于專業實際。如給林學系的學生上課時，參考了續九如、黃智慧主編的《林業試驗設計》，所舉例題均與林木遺傳育種、栽培、生理生化和森林資源調查等有關。對資環系則盡量采用農業資源調查、植物營養與施肥、環境監測與評價、生態效益分析、氣象觀測等方面的例子，有時即使將植保或者農學類的例題僅在文字上變動一下而數據不變也能取得較好效果。針對不同的專業特點，同一章節的應用問題也有所側重。如在講“直線回歸與相關分析”時，不同的系在理論聯系實際時側重點也不同。如給農學系上課時，參考童一中主編的《作物育種常用的統計分析方法》，重點講授回歸分析和相關分析在作物遺傳育種和栽培上的應用；在給植保系上課時，參考山東省農作物病蟲測報站主編的《農業病蟲數理統計預報》，重點講授根據害蟲發生發展規律及影響的有關環境因素預測害蟲未來的發生發展趨勢，為害蟲綜合治理提供決策依據等應用。通過實例分析，使學生們明白了統計方法的重要性和實用價值。總之，通過課堂講授、作業和上機操作，使學生學完該課程后不僅僅學到一些統計學的常用術語和公式，而且要意識到他們所接觸的統計學比單純地計算平均數以及用彩色圖表示出來復雜得多，它是一個強有力的分析工具。對各個系都要講授“生物統計”的基本知識，內容涉及到實驗方案的實施、數據的收集、整理和統計分析等，即“田間試驗”、“資料的整理與描述“、“常用概率分布”、“假設檢驗”、“方差分析”、“X2測驗”和“直線回歸與相關分析”。對于有些章節如“百分數資料的假設檢驗”，因為數據涉及到有兩個屬性類別的質量性狀和利用統計次數法得來的次數資料，農學系和植保系學生用的較多，因此只對這兩個系講授。對于“兩因素系統分組試驗資料的方差分析”，因為植保和資環專業用的比較多，因此只對植保系和資環系的學生講授；對有些難度較大的章節，如“方差分析處理效應分類與期望均方”等一般只對農學系學生講授；“樣本平均數抽樣分布與標準誤”一節雖然最難懂，但它是生物統計思想方法的重心所在，是重要基礎知識，既是重點又是難點，要仔細、耐心地給學生講清楚。通過本課程的學習，使學生能熟練制定實驗方案、進行數據的處理與分析，并作出科學的結論。

三、加強實踐教學，注重學生能力培養

1.將統計方法的講授與統計軟件的介紹緊密結合隨著計算機的普及和廣泛使用，統計分析方法在自然科學的各個領域中得到越來越廣泛的應用。統計軟件的應用已經成為高校學生與科研工作者必備的技能。生物統計教研室根據不同的專業開設了Excel和SPSS等統計軟件的實驗課，收到良好的教學效果。我們在介紹Excel、SPSS等軟件基本操作的基礎上，結合統計學基本理論和方法，通過實例，由淺入深、深入淺出地講解利用Excel、SPSS進行統計分析的方法和步驟，從而達到將抽象統計理論與直觀現象操作相結合的目的。很多統計方法的計算量大，例如方差分析、直線回歸等，以前傳統的教學方法是手工計算，教師花費大量時間在黑板上逐步計算，學生學習時覺得計算繁雜。現在我們在講課時一邊講解理論，一邊把實例的處理結果做出來讓學生分析。把重點放在講授基本原理、思路、方法的適用條件和統計結果的解釋上面，要求學生能根據不同的實驗設計選擇相應的統計方法用統計軟件處理，并能做出科學、正確的解釋。

2.理論聯系實際，提高學生解決實際問題的能力生物統計學是生物領域中非常重要的一種分析工具，對將來從事農業和生物科技工作的學生來說是一門有重要實用價值的課程，與數理統計學不同的是，這門課程重在應用。因此在教學過程中一定要突出和強調“用”這個特點，學生學習這門課程的最終目的是要會應用。老師在上課過程中要注重學生統計思維能力的培養。為了提高學生綜合分析問題與實際動手能力，教研室積極開展第二課堂，讓學生根據自己申報的大學生研究訓練計劃（SRP）項目和本科畢業論文進行討論和交流，每個學生給大家介紹自己的試驗設計和實驗方案，并說明自己的項目或者畢業論文用是什么統計方法來分析。此外還安排上機實習，并且是讓學生帶著自己的試驗數據獨立處理，讓學生體會“學有所用”。在處理數據的過程中，進一步培養學生的統計分析與邏輯思維能力。在實踐中培養創新能力。這樣使學生能夠真正利用統計學方法解決實際問題。

四、針對課程特點采用多種教學方法相結合

“生物統計”的特點是內容抽象、枯燥，理論性、邏輯性較強。而且該課程內容多、公式多、圖表多、計算量大，單一的教學方法容易導致學生注意力渙散，產生視覺、聽覺和思維疲勞，因此，教師應該針對不同的教學內容采用不同的教學方法。由于多媒體教學加快了教學進度，提高了課堂教學的效率，因此多媒體教學應用廣泛。但是并不是所有的教學內容都適合用多媒體來講授。就拿“方差分析”這一章來舉例。在講方差分析的基本原理和步驟時建議用板書講解，因為這部分內容比較難，教師在黑板上一步步進行講解和分析有利于學生更好地理解和掌握，滿足大多數學生的要求；在講不同試驗設計資料的方差分析時，用板書講解該試驗設計的田間試驗設計圖、資料整理表及方差分析三步驟中涉及的公式，而講具體實例時應采用多媒體。這種板書和多媒體相結合的授課方式很大程度上緩解了學時和教學內容之間的矛盾，還為啟發式教學提供了時機，讓學生有足夠的時間在老師的引導下活躍思維，積極思考，及時理解和消化知識。針對“生物統計”邏輯性較強的特點，老師在講課過程中應“授之以漁”而不是“授之以魚”。我們在講課過程中逐步引導學生掌握解決問題的方式方法，讓學生直接參與探索教學，充分發揮學生的主觀能動性，開發學生的創新能力，使學生在學習中有成就感。因此，我們采用最多的就是啟發式教學法。在課堂上，著重問題的創設，提供氛圍，讓學生發現問題并著手解決問題，使學生成為學習的主人，教師則成為學生的協作者。

五、小結

要想提高“生物統計”課堂教學質量，教師要把教學當成一門藝術來對待。教師感情的投入、學生學習興趣和動機的培養、教學內容的處理、教學方法的選擇、教學結構的編排、教學節奏的控制都在構建著現代教學趨勢，教師只有全身心投入并不斷總結方法，才能探索出有生命力的教學方法。

生物統計論文:生物統計課鍛煉學生綜合能力

統計是認識客觀現象的方法和手段，也是一種意識和觀念，統計能力是信息時代對國民素質的基本要求。生物統計課程是一門培養統計思維的專業基礎課程，理論性和實踐性都很強，該課程重在用統計學的原理和方法解決生命科學研究中的實際問題，以概率論為基礎，揭示生命現象的規律性;生物統計涉及面廣，具有大量的數學概念、數學符號和計算公式，同時具備內容豐富、理論抽象、實踐性強的特點，對學生綜合運用基礎知識及理論聯系實際的能力要求較高，也是培養學生學習興趣、科研精神和創新能力不可缺少的基礎。由于統計課程性質的獨特性，學生學習、教師講授過程中存在與其他專業課程不同的特點，如果采用傳統的教學方式，死記硬背一些公式定理，將會造成學生學習興趣的喪失。1999年，國務院在關于深化教育改革全面推進素質教育的決定中指出:“對大學生進行素質教育的核心是創新教育”，河北農業大學動物科技學院生物統計課程組逐步改變教學方法，調整教學重點，把培養高素質的創新型綜合人才作為教學的最終目標，收到了較好效果。

1用啟發式教學法培養學生的學習興趣

《生物統計附試驗設計》教材的前4章內容包括緒論、資料的整理、平均數與標準差和變異系數及常用概率分布，這4章內容看似簡單，但卻是后面各種假設檢驗方法的鋪墊、基礎，統計推斷的基本思想都來源于概率分布，所以需要在該課程開始的前4章下足功夫，打牢基礎。采用啟發式教學將統計思想融入學生喜聞樂見的生活實踐和專業知識中，引導學生產生學好統計解決實際問題的迫切需求，培養學習生物統計的強烈興趣，使各種統計方法、大量的公式不再是枯燥的數學計算，而是推斷規律、揭示本質的必要手段。例如，資料的整理章節中要將100只種蛋出雛天數資料整理成頻數分布表，整理的目的是表達數據，將數據特征用圖表的形式簡單、清晰地表達出來以代替繁瑣的文字描述。首先，要引導學生從種蛋出雛天數、頻數分布表中發現種蛋出雛天數的平均值及出雛天數的分散程度(不同天數出雛種蛋的百分比)，理解指標的穩定性和變異性。其次，要啟發學生思考該指標特征的生產實踐價值，即生產中需要集中人力在哪幾天，使學生認識到理論知識與生產實際的緊密關系，學習專業知識的價值所在，進而啟發學生懂得數據整理不僅在于簡化表達，也是挖掘檢測數據特征的一種方法，使學生對專業知識的獲取方式有所了解，即知其然，更知其所以為然。教育家葉圣陶說過:“教師之為教，不在全盤授予，而在相機誘導”。19世紀德國教育家第斯多惠有句名言:“一個壞的教師奉送真理，一個好的教師則教人發現真理”。兩位教育家的教學理念實質就是啟發式教學，教師要注意發揮學生的主體作用，啟發學生思考，充分調動學生的積極性，使學生積極主動地學習，以提高課堂教學的實效性，培養創造型人才。

2采用探究式教學法培養學生邏輯思維能力

所謂探究式教學就是以探索、研究為主的教學活動，是一種符合教學規律的在教師精心策劃指導下學生自主探究知識、提高能力的教學方法，它是一種新穎的教學形式，有別于傳統教學方法。探究式教學不是單純的對學生進行知識傳授，而是對學生創造性思維能力的培養，學生由被動學習變為主動學習，激發學生持久的學習興趣，使教師的主導作用和學生的主體作用貫穿于教學的全過程，符合課程“一切為了學生”的價值取向。蘇霍姆林斯基曾說過:“在人的心靈深處，都有一種根深蒂固的需要，這就是希望自己是一個發現者、研究者、探索者”。在教學過程中，應用“探究式”教學，通過創造和諧的教學氛圍，可以充分調動學生的積極性，激發學生的求知欲，引導學生主動學習，滿足學生成為“發現者、研究者、探索者”的愿望。各種統計分析方法(假設檢驗)的基本原理是生物統計的難點所在，對假設檢驗原理的講解要在已掌握的描述統計，尤其是概率分布的基礎上，采用探究式教學，可以收到良好的效果。以課本“判斷某品種豬的懷孕期是否有114d”為例，引導學生從邏輯推理上進行思考。首先，分析的實質是判斷該樣本是否來自μ=114的正態總體;其次，分析采取什么方法判斷該樣本是否來自這一總體，如果樣本和總體完全相同，就沒有分析的必要，也就沒有統計推斷的必要，因為有差別存在，才有統計推斷;最后，分析造成差別的原因，即來自同一總體的差別是樣本間的，也就是樣本標準誤(抽樣誤差)，來自不同總體的樣本也是有差別的，該差別即μ1－μ2(總體間的差別)及抽樣誤差。所以分析差別是由抽樣誤差造成，還是由總體差別造成，即可得出樣本是否來自同一個總體，繼而考慮從數學上解決該問題，即構造適宜的統計量，并計算得出樣本統計量，依據小概率原理推斷得出結論。這一原理涉及的知識點較多，包括試驗誤差、概率分布、小概率原理等，必須是在學生對這些知識點都已理解吃透的基礎上，才能把原理搞清楚;所以，采取探究的方式來學習統計原理是必要的，也是可行的。

3采用比較式教學法培養學生分析問題的能力

比較思維是創造性思維活動中常見且行之有效的一種思維方式。比較思維是通過聯想分析比較，綜合歸納，把已經熟知的知識、思維經驗與所研究的分析方法、過程聯系起來，找出它們的相似性和不同點，并用類似方法分析、處理問題或是根據2個或2個以上具有相同或相似特征的事物間的對比，從某個事物的某些已知特征去推測另一事物的相應特征的存在，異中求同，同中求異，從而產生新知，得出有創造性的結論，通過比較更好地掌握其特征。統計分析方法是統計推斷的核心內容，是學習生物統計的重點所在，數據資料不同，統計分析方法也就不同。在闡述不同統計分析方法時，首先明確資料的類型，由于不同教材資料分類標準不同，類別及其名稱也存在差異，將不同分類標準對照比較，引導學生掌握資料的類型。在此基礎上，引導學生分析教材中t檢驗、方差分析、χ2檢驗各種統計推斷方法的分析對象(數據資料的類型)，使學生對資料類型這一概念不僅有理論上的認識，更要掌握數據資料在統計推斷中的地位，以及各種統計分析方法差異的數據基礎。通過課堂講授和課后作業的“找不同”活動，即將課堂教師講授的概念或術語與教材名稱的差別或教材中在課上沒有講解的內容(如統計量與統計數、雙側檢驗與兩尾檢驗等)進行比較，分析原因，不僅能督促學生課上積極參與教學，課下認真總結，對一些基本概念、基本術語產生深刻的印象，同時可以激發學生學習的主動性。

4采用案例式教學法培養學生解決問題的能力

案例教學是連接統計理論與統計實踐的橋梁，是學生在教師指導下運用所學統計理論知識和方法對案例進行思考、研究并對計算結果分析和評價的過程。只有將統計學的原理和方法應用于實踐，找到理論與實踐的結合點，才能體現出其價值所在，才能使生物統計獲得最大的生命力;也只有構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系，才能有效提高學生的動手能力和創新能力。結合不同專業方向精選案例。例如，針對獸藥營銷專業的學生，舉例講解營銷培訓的效果驗證，通過營銷培訓與不培訓2組銷售量的比較判斷培訓的價值。如果沒有統計學知識而去分析這一問題，會因為銷售量平均值的大小直接得出培訓效果的優劣，但這一結論是沒有經過統計分析、沒有科學依據、經不起實踐檢驗的。如果有統計學知識作基礎，分析銷售量的差別是由本質差異引起的、還是隨機誤差引起的，從而得出概率基礎上的統計學結論和專業結論。通過這一案例，不僅使學生了解學習生物統計的目的所在，而且還激發了學生學習生物統計的興趣，更激發起學生學習的積極性和主動性。

5通過統計分析培養嚴謹務實的科學研究精神

馬克思認為:“一種科學只有在成功地應用數學時，才能達到真正完善的地步。”在探索事物規律性的過程中，應用統計方法來定量分析是科學研究的必要工具。統計推斷結論有二種:一是有統計學意義的差異或叫“存在顯著差異”;二是沒有統計學意義的差異或叫“不存在顯著差異”。統計思維是概率思維、推斷思維，是在一定概率基礎上的推斷，而不是確定的、100%的、完全正確的，是有可能犯錯誤的。所以統計結論并不能完全代替專業結論，統計學上沒有意義，專業上不一定沒有價值，不能把統計結論作為專業結論的唯一指揮棒。例如，分析限飼對肉雞生長發育的影響，當9個限飼組的飼料轉化率全部高于對照組，但統計分析組間不存在顯著差別時，專業上不能認為限飼對飼料轉化率沒有影響，只是由于肉雞個體間差異較大，致使沒能利用統計工具分析出組間差別。所以，統計學上“沒有顯著差異”，專業上未必就一定沒有意義。統計分析是判斷處理效應的工具，但并不是100%的絕對正確，需要根據實際情況分析最終獲得專業結論，統計只是用來揭示事物規律的必備工具。科學研究是一個揭示本質、把握規律、創造新知的過程，同樣也是探求真理的過程。事物的本質、規律不是暴露于事物的表面，而是在復雜的現象之中，因而只有以求真務實的精神，通過大量的調查研究并將取得的材料經過一番去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及里的加工制作，才能透過現象把握本質，透過偶然把握必然，使認識到達真理的彼岸。

創新是民族進步的靈魂，是國家走向發達的不竭動力。一個國家、一個民族要發展，造福人類，必須注重自主創新，在統計教學中靈活運用啟發式、探究式、案例式等教學方法，培養學生的專業興趣、邏輯推理能力、分析和解決問題的能力、嚴謹務實的研究精神，對培養21世紀創新型綜合人才具有非常重要的作用。

生物統計論文:生物統計教學內容

1生物統計的教學原則思考

概率統計學近年來發展迅速，在各個領域的應用向深度和廣度兩個方向擴展。同時商業化統計軟件如SAS、S+及SPSS廣泛應用，給數理統計的教學提出了挑戰和新的要求，對此應該在教學中有所反應和體現。

1.1數理統計基本概念和基礎理論的學習

對統計思維的培養很大程度上依賴于對基本概念與原理的準確把握。雖然不同統計模型的具體方法不同，但均由樣本容量確定、隨機抽樣、參數估計、假設檢驗、統計推斷、統計預測、模型驗證等一系列環節構成。由樣本、統計量、抽樣分布、置信區間、棄真概率α、取偽概率β、檢驗效力(powerofatest)、P值等概念所表達的統計思想在不同統計模型中是完全一致的，因而在條件允許時，應該用統計模擬方法進行直觀化教學，以加強對概念和基本原理的把握。

1.2統計模擬方法輔助教學

隨機模擬試驗可以加強學生對統計基本概念和理論的理解，及分析問題、解決問題的能力[1]。例如，對顯著性水平為α置信區間的正確理解應該為:(1)由兩個隨機變量(上下限)所確定的一個隨機區間;(2)在同等條件下無限多次反復抽取相同容量的樣本時，隨機區間包含未知總體參數的概率為1-α。對此抽象概念的直觀教學，可以用統計軟件如S+簡單完成。對于其他概念，如抽樣分布、假設檢驗中棄真和取偽錯誤概率、檢驗效力、線性回歸模型參數估計量的抽樣分布、預測誤差分解、離差平方和分解等，均可利用統計模擬進行直觀化教學。另外，統計模擬還可以取代部分定理和結論的證明，通過模擬試驗進行經驗性驗證。

1.3理論和實驗技能的同步提高

首先應加強實驗環節，使學生掌握一種常用統計軟件的基本使用方法。SAS由于數據結構簡單、功能強大、運算速度快而應成為首選。另外，S+具有強大的、可編輯的圖形功能和易于編程特點，可用于統計模擬。共享統計軟件R有與S+幾乎完全一致的語法，為S+的使用提供了方便。雖然學生可以用統計軟件快速完成統計運算，但由于理論知識的不足而無法正確地提取和解釋軟件輸出結果。對這個問題的解決可以一方面保證一定的實驗學時，加強對統計結果的分析能力。另一方面，通過課堂講解、課后作業和統計模擬實驗的形式加強理論學習。加強理論學習的觀點，在學時壓縮的前提下與一些學者的觀點相左[2]。我們認為統計軟件的使用，一方面減輕了時間負荷使學生有更多時間用于理論學習，另一方面也對理論水平提出更高的要求，即要求學生能夠理解和利用軟件分析結果。在有限學時內，加強理論學習的核心在于精講式和概論式教學的有機結合。

1.4精講式和與概論式教學的相互結合

數理統計的內容極其廣泛，不加選擇的教學使學生難以抓住重點。應在數學基礎允許的前提下，重點地講解核心內容。例如單一正態總體統計分析雖然簡單，但涉及了所有核心統計概念，應作為重點內容講解。根據統計模型間的區別與聯系，應注意將核心結論自然地擴展到相近或相似的統計方法中去。如簡單線性回歸向多元線性回歸、協方差分析、方差分析乃至非線性回歸的自然擴展。與精講相對應的，可以進行一定學時的概論式教學，對專業領域內的常用分析方法進行一般性介紹，并以典型案例分析的形式拓寬學生的眼界，做到點面結合。

1.5典型案例分析

典型案例分析指對科技論文中常用統計方法的剖析和講解。典型案例分析可以使:(1)學生體會到統計方法在實際科研和生產中的應用，培育學習興趣；(2)實際案例基本上包含了統計分析的各個方面和環節，可以使學生直觀地體會統計分析的內涵。對典型案例的進行詳略得當、點面結合的分析，可以使學生建立統計分析的系統觀念；(3)通過案例分析使學生能夠學習科學研究的內涵與方法，并融會貫通地掌握統計分析在本專業的應用。概論性地介紹一些統計方法在專業領域的應用，不必苛求對統計方法和理論的深刻理解，僅要求學生體會具體案例中隨機抽樣、參數估計、假設檢驗、統計推斷、統計預測、驗證模型等環節所體現的統計思維方法，及對具體案例和所用統計方法的感性認識。同時，應該抽出一定的學時(如2學時)對高級統計分析方法進行概論式介紹。

1.6自學能力和學習興趣的培養及考核方式

授人以魚，不如授人以漁。課堂教學永遠無法包含將來所需要的全部知識，因而培養學生的自學能力和激勵學習興趣應成為教學指南。典型案例分析、模擬研究項目、統計模擬驗證、課堂討論、概論式介紹應用現狀和前景都是激發學習興趣的有效手段。課后作業是督促學習、培養自學能力和檢驗學習效果的主要手段。精心設計的作業，不僅可以幫助學生及時地理解和消化課堂所學知識，而且是培養自學能力的主要途徑。可以將簡單的理論證明和一部分教學內容以作業形式讓學生通過自學完成，逐漸培養自學能力。平時作業成績、分段考核成績、實驗成績、課程設計應在總評成績中占50％左右的比例，這樣不僅可以保證以上教學環節的實施并達到預期效果，還可以減輕期末考試時的學習壓力。考試可以采取分段多次考核的方法，以2～3次為宜。這樣教師和學生都能及時發現教與學中的問題并及時加以調整，減輕終考壓力，以免一次考試決定成績和突擊學習應考的現象。

2教學內容和教學結構的思考

雖然數理統計內容龐大，但在本科階段所涉及的教學內容均為基礎統計方法。對生物學而言主要包括與正態分布相關的統計模型，如單一正態總體的統計模型、線型回歸、協方差分析、方差分析和非線性回歸分析等，及與二項分布和泊松分布相關的統計模型，如二項分布的統計分析、邏輯斯第回歸以及關聯表等。根據以上內容的區別與聯系，我們考慮按照如下順序實施教學。

2.1單一正態總體的統計模型

指的是對一個正態總體的統計分析，包括參數點估計、區間估計、假設檢驗、兩個正態總體參數的對比分析等。雖然在概率論教學中有所涉及，但強化這部分內容的教學對建立統計思維方式有極其重要的意義。通過這部分內容的學習，應該使學生準確把握樣本、統計量、抽樣分布、置信區間、假設檢驗中棄真概率α、取偽概率β、檢驗效力、P值等重要概念，為后續學習奠定基礎。在實際應用中，對數據進行正態性檢驗是不可或缺的，需要增加QQ圖的原理與應用教學內容，即可以使學生了解這一簡單而廣泛應用的圖形判別法，又可以強調在統計分析中必須對模型所依賴的假設進行驗證的統計思想。

2.2線性回歸線型

簡單線性回歸的參數估計、參數估計量的抽樣分布以及參數假設檢驗等內容的推導證明僅涉及二元函數極值、數學期望和方差的基本性質、以及簡單的代數運算，因而在學時允許時應盡量加以證明，使學生知其然知其所以然。應介紹用圖示法判斷線性回歸模型的IID假設是否滿足。由于對非IID數據的廣義線性回歸方法已經成熟，故無需對非IID模型的傳統矯正方法多做介紹。對于線性回歸中的統計預測，應著重使學生掌握預測誤差的來源，即參數估計量和模型內在隨機誤差項兩個因素對預測的影響。多元線性回歸在基礎統計學中占有核心地位，是銜接回歸分析和方差分析的紐帶。由于多元線性回歸的推導涉及隨機向量和隨機矩陣，而不宜進行詳細的推導。可以首先將簡單線性回歸主要結論用矩陣表示出來，并推廣到多元線性回歸。在多元回歸階段應強調:(1)應客觀地評述預測變量數目對確定系數R2的影響作用，避免在模型評價時對R2的過度依賴；(2)應使學生理解回歸模型中的方差分析是對多個參數同時為0的假設進行檢驗，以便于和以后試驗設計與分析的學習銜接起來；(3)離差平方和的分解的意義及參數子集的F檢驗；(4)對擬合殘差的圖形分析法，使學生能夠對IID的假設滿足與否進行判斷；(5)回歸分析和相關分析的區別與聯系。

2.3協方差和方差分析

通過對多元線性回歸模型引入離散型的回歸變量而介紹協方差分析方法，使學生學會如何構造虛擬變量，并通過虛擬變量將離散型的回歸變量加入到回歸模型的方法。虛擬變量的理解和使用，對邏輯斯第回歸、方差分析、非線性回歸的假設檢驗的學習非常有幫助。在理解協方差分析和多元線性回歸的關系后，自然而然地將多元回歸過過渡到方差分析，即全部回歸變量均為離散型的多元線性回歸模型即方差分析模型。可通過對虛擬變量加以限置的方法(使數據矩陣滿秩)，用多元回歸方法進行方差分析。由于方差分析數據矩陣的特殊性，可以方便地推導出單因素和雙因素方差分析的公式。通過以上學習，應該使學生建立回歸分析、協方差分析和方差分析屬于同一類模型的概念。

2.4非線性回歸

可以簡單介紹如何用泰勒多項式對非線性函數線性化后，通過多元線性回歸和迭代方法估計參數。由大樣本理論，參數的區間估計、假設檢驗和統計推斷等均與多元線性回歸相同。

2.5與二項分布相關的統計模型

二項分布相關的統計模型主要用于處理計數類和頻數類數據。對于頻數類數據，主要介紹對二項分布數據的參數估計、假設檢驗及統計推斷等。邏輯斯第回歸是分析頻數類數據的有力工具，可以進行類似于正態數據的回歸分析、協方差分析和方差分析工作，因而應作為核心內容而加以介紹，包括邏輯斯第曲線意義、參數估計方法、參數解釋等。可以通過例題及作業的方式使學生了解邏輯斯第回歸和普通回歸的區別與聯系。

生物統計論文:生物統計中統計軟件對比

生物學研究結果常需生物數理統計處理結合才能夠客觀準確的的分析和解釋生物界各種現象和實驗調查資料[1-2]。在研究兩個或多個變量之間相互制約、相互依存關系時，生物數理統計方法及其軟件亦廣泛應用，目前常用的有Excel、SPSS和SAS。三者當中SAS以其最為強大的統計功能是熟悉統計學并擅長編程的專業人士的首選。而Excel、SPSS則受到非統計學專業人士的青睞；兩者相比，SPSS分析的結果更簡單、直觀，更易于掌握。本文結合相關分析綜述三種軟件的優缺點。

1常用統計學軟件的特點

Excel是我們日常工作中最常用的軟件之一。主要用于數據處理、統計分析與計算，簡單的數據庫管理，而且它能繪制圖表，具有檢查與刪除宏病毒的功能，并能與Internet網絡共享資源[3]。此外，還能利用VisualBasicforApplication（VBA）語言開發面向特定應用的程序，但實際應用中很少有人使用。實際工作中我們經常用Excel的兩大服務，一是自動計算功能，進行一些報表處理，這時Excel相對于Word來說不僅制表容易，更重要的是Excel有自動重算功能，一個數據被改動了，相應的結果會自動重算；二是Excel的制圖功能，它能根據輸入表中的數據自動生成曲線圖、柱形圖、餅形圖等，大大減輕了手工制圖的工作量。SPSS（StatisticalPackagefortheSocialScienceorStatisticProductsandServiceSolution）forWindows，與Excel相比，SPSS的統計分析功能、圖表功能和數據庫互接功能更為強大。SPSS軟件處理龐大的受隨機因素影響的數據時具有速度快、無編程、數據接口方便和功能模塊組合靈活等特點。它使用Win-dows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，并使用對話框展示出各種功能選擇項，只要掌握一定的Windows操作技能，只需粗通統計分析原理，就可以使用該軟件為特定的科研工作服務。SPSS集數據整理、分析功能于一身。其基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分多個統計過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、Logistic回歸、Probit回歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統計過程，而且每個過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數[4-5]。SPSS也有專門的繪圖系統，可以根據數據繪制各種圖形。其分析結果直觀、易學易用，而且可以直接讀取Excel及DBF數據文件。由于其操作簡單，已經在我國的社會科學、自然科學的各個領域發揮了巨大作用。SAS是一套大型集成應用軟件系統，具有完備的數據存取、數據管理、數據分析和數據展現功能。SAS系統中提供的主要分析功能包括統計分析、經濟計量分析、時間序列分析、決策分析、財務分析和全面質量管理工具等等。SAS中各模塊具有相對獨立的功能范圍。常用的模塊有base，graph，stat，insight，assist，analyst模塊等，分別執行基本數據處理、繪圖、統計分析、數據探索、可視化數據處理等功能。編程操作功能的無比強大是SAS系統的長處。盡管高級版本的SAS出現了可視化窗口，然而要想完全發揮SAS系統強大的功能，充分利用其提供的豐富資源，掌握SAS的編程操作是必要的，也只有這樣SAS在各個方面的杰出特長才能得以體現。

2結合相關分析探討比較Excel、SPSS和SAS優缺點

2.1變量的相關分析及兩個變量的相關分析

相關分析用于屬于平行關系的兩個變量的分析。在相關分析中，變量無自變量和依變量之分，而且都具有隨機誤差。相關分析只能研究變量間的相關程度和性質，不能用一個變量的變化去預測另一個變量的變化。事物間的聯系是普遍的。生物學中，作物產量與施肥量、氣溫、土壤濕度等都存在一定的聯系。這種說明客觀事物相互間關系的密切程度并用適當的統計指標表示出來的過程就是相關分析。現以20種細胞系的細胞膜和細胞質中蛋白質含量的測定結果為例，通過三種軟件的操作來進行兩者之間的相關分析。如本例題命名X為細胞膜中蛋白質含量，Y為細胞質中蛋白質含量，見表1。

2.1.1Excel操作Excel通過其分析工具庫實現統計分析。數據在工作表中組織后，在“工具”菜單中單擊“數據分析”命令。如果在“工具”菜單中沒有“數據分析”命令，則需要安裝Excel的“分析工具庫”。安裝過程如下：在“工具”菜單中，單擊“加載宏”命令，單擊“瀏覽”按鈕，定位到Office安裝盤所在位置。安裝完成后，再打開“加載宏”對話框，選中“分析工具庫”復選框。選擇“工具”菜單中的“數據分析”命令，此時彈出“數據分析”對話框。在分析工具列表框中選擇“相關系數”。在彈出的對話框中選擇輸入區域，即數據所在區域；分組方式根據輸入數據的方式選擇“逐列”或“逐行”。如果輸入區域的第一行中包含標志項，則選中“標志位于第一行”復選框；如果輸入區域中沒有標志項，則此復選框不選。“輸出選項”中選擇相應選項，以確定分析結果的顯示位置。選擇完成后，點擊確定即可顯示相關系數的值。Excel中若要顯示統計描述需要在“數據分析”中選擇“統計描述”。可顯示的結果有：平均、標準誤差、中位數、眾數、標準差、方差、峰度、偏度、區域、最小值、最大值、求和、觀測數、最大、最小、置信度（95.0%）等。相關系數結果見表2。本例X與Y的相關系數為0.55461，相關系數檢驗的P值為0.001，按α=0.05水準，拒絕H0，接受H1，相關系數檢驗有統計學意義，膜蛋白和質蛋白之間有55.461%的相關性。這樣的統計分析結果對于我們的后續實驗有一定的指導作用。

2.1.2SPSS操作SPSS相關分析通過Statistics菜單的Corre-late選項完成。該命令允許同時輸入兩個或兩個以上變量，但系統輸出的是變量間兩兩相關的相關系數。此過程通過對變量進行相關關系的分析，計算有關的統計指標，以判斷變量之間相互關系的密切程度。初始設置：單擊窗口左下角的“變量窗口”（VariableView），在名稱、類型、長度、小數點等處適當設置。完成相關設置后，單擊窗口左下角的“數據窗口”（DataView），返回數據填充區。在SPSS工作表中輸入表1中的實驗數據。輸入數據后，即可進行相關性分析。具體步驟如下：選擇菜單欄中的分析（Analyze）相關分析（C）兩個變量相關分析（B），彈出“兩個變量相關”對話框。分別將X,Y變量選入“變量”的方框中，點擊“選項”（Options），彈出“兩個變量相關：選項”面板，選擇“統計”中的“描述”（Descriptive），即可顯示出“平均值和標準差”（M），交叉乘積的標準差和協方差（C）選項,然后點擊“繼續”，重新回到“兩個變量相關”界面，本例分別選中“Pearson”，“雙側”和“標識顯著相關”，然后點擊“確定”，即出現SPSS統計的結果見表3（省略統計描述表格）。從表中可以看出，變量X,Y的相關系數為0.555，交叉乘積的標準差和協方差為267.314，14.069。PearsonCorrelation（相關系數）一列中的星號含義是：顯著性水平為0.001（默認值）的情況下，變量X，Y相關系數存在顯著差異，與“Sig”一列的結果相對應。從給出結果我們可以看到，比起Excel，SPSS的結果內容更詳盡，結果分析更全面。

2.1.3SAS操作與上述兩種操作不同之處在于，SAS操作在建立數據集時應指定膜蛋白X與質蛋白Y兩個變量。再調用CORR過程求出相關系數。1）設定數據庫環境：LIBNAMEA''''C:\USER'''';2）數據步，建立數據集：DATAA.YTLI7_1;INPUTYX@@;CARDS;12.2115.214.5416.712.2711.912.0414.07.8819.811.1016.210.4317.013.3210.319.595.99.0518.76.4425.19.4916.410.1622.08.3823.18.4923.27.7125.011.3816.810.8211.212.4913.79.2124.4;RUN;3）CORR過程，進行相關分析：PROCCORRDATA=A.YTLI7_1;VARXY;RUN;CORR過程的默認輸出結果主要包括各個變量的簡單統計描述（圖略）和一個相關系數矩陣。結果見表4。SAS這種程序化操作過程簡單，但需熟練掌握相關的編程語言，而且結果內容也沒有SPSS的結果詳盡。

2.2Excel、SAS、SPSS的評價

2.2.1數據處理Excel是日常辦公的通用軟件，也是作為計算機文化基礎的一部分而被廣泛學習。作為簡單的數據處理工具，Excel操作簡便，結果直觀。SPSS的數據編輯器很像Excel，可以輸入數據。SPSS的可視窗口界面和下拉列表可以選擇特定命令。但運用SPSS一次只能編輯一個數據文件，在一次涉及多個文件的數據處理中并不強大。SAS在數據處理上可謂功能強大，幾乎可以進行任何可能的處理。SAS中的sql數據庫可以執行sql查詢。只是需要耗費大量時間來學習和理解那些在excel和SPSS中相對容易處理的簡單命令。但是SAS可以同時處理幾個文件相關聯的數據，同時SAS還可以處理多達32768個文件，記錄的數量能限制在磁盤最大容量范圍內，因此它以強大的數據管理和同時處理大批數據文件的功能，得到高級用戶的青睞。

2.2.2統計分析三種軟件用于統計分析的高級程度從高到低依次是:SAS,SPSS,EXCEL,就像例題中的操作一樣，只要是Ex-cel“數據分析”庫中包括的統計部分，都能通過簡單的操作給出簡單的統計結果。但是Excel只能進行有限的幾種運算（平均、標準誤差、中位數、眾數、標準差、方差、峰度、偏度、區域、最小值、最大值、求和、觀測數、最大、最小（1）、置信度（95.0%）等）。SPSS可以運行眾多統計分析。其長處在于變量分析和多變量分析，可以進行多種特定效應檢測。SPSS的缺點是運算方法不多，只能依照軟件中提供的模式進行運算。SAS可以運行多數常用的統計分析。SAS和SPSS一樣都屬于專業分析統計軟件，而SAS的強勢在于方差分析，混合模式分析和多變量分析，其不足在于依次多項邏輯回歸，運算方法受到SAS語言的限制。

2.2.3圖表Excel的圖表生成簡單，可視化窗口模式形象直觀，是日常圖表生成的有利工具，而且修飾加工的圖形尤其美觀，單元格數據與數據分析結果具有“聯動”關系，改變其中一個單元格數據，與之相關的Excel公式或圖表就會發生相應的改變，具有“即改即見”的效果。Excel2007使之更加完善，這些功能均為SAS、SPSS所望之不及。SPSS窗口界面可以像Excel一樣輕松的創建圖表。圖片質量較高，因此被很多發表文章的作者采用。SAS包括最強大的圖表工具SAS/Graph，但是SAS/Graph學習起來很有難度。這種圖表大多是通過程序性語言創建的。盡管SAS8以后的版本在創建圖表方面出現可視化界面，但還是沒有SPSS容易操作，一般適用于高級人士。

3結語

綜上所述，Excel易學易用，功能有限；但其內置函數數量多且使用方便。公式、圖形等具有即改即可見的特點，此功能在目前的SAS、SPSS等統計軟件尚無法實現。SPSS操作簡易，功能強大，結果詳盡，是生物統計等非計算機專業人士的首選；SAS要求用戶非常熟悉編程語言，這需要漫長的學習過程。但一旦掌握后就可以享受其強大的數據處理功能。總之，三種統計軟件各有千秋，每個軟件都有其獨到之處，也難免有其軟肋所在。總的來說，SAS，SPSS和Excel是能夠用于多種統計分析的一組工具。通過Stat/Transfer可以在數秒或數分鐘內實現不同數據文件的轉換。因此，可以根據你所處理問題的性質來選擇不同的軟件。如果想通過混合模型來進行分析，可以選擇SAS；但SAS要求用戶非常熟悉編程語言，這需要漫長的學習過程，但一旦掌握后就可以享受其強大的數據處理功能。若是要進行方差分析，最佳的選擇當然是SPSS，它能完成多種特殊效應的檢驗和多變量分析（多元方差分析，因子分析，判別分析等），SPSS11.5版還新增了混合模型分析的功能，但其缺點是沒有穩健方法，無法完成穩健回歸或得到穩健標準誤，缺乏調查數據分析（SPSS12版增加了完成部分過程的模塊）。因此對他們有整體性的功能了解將對我們的實際科研工作具有重要的意義。

生物統計論文:生物統計課假設測試

假設檢驗是畜牧獸醫類專業生物統計課程的核心內容，如何把握課程脈絡，把假設檢驗的理論、方法講解透徹，讓學生輕松地掌握統計學原理，并能在生產實踐中靈活運用，是生物統計課程教學的基本目標。在教學基本目標實現的基礎上，使學生產生強烈的求知欲望，樹立正確的專業意識，培養學生的統計思維，培育創新型的畜牧高級人才，是統計課程教學的總體目標。生物統計學建立在數理統計和概率論基礎之上，具有數學課程的性質，如何把數學的邏輯原理轉化為畜牧專業語言，是學生能夠輕松學習統計原理、學會統計方法的基礎。假設檢驗即是運用統計方法解決畜牧生產科研實際問題的一種必需方法。假設檢驗的方法有U檢驗、t檢驗、χ2檢驗和方差分析，各種方法的基本步驟、推理方法以及基本原理是相同的，只是分析的對象不同，數學上的計算方法不同，從而產生了這4種假設檢驗的方法。

1課程體系設置圍繞假設檢驗

1.1假設檢驗的目的———揭示規律生物統計課程設置同其他課程一樣，首先是緒論，講解生物統計的基本概念、研究內容、常用術語及發展歷程，其中蘊含統計分析的基本特點：由樣本推斷總體———即假設檢驗的最終目的為揭示規律。假設檢驗是方法，是工具，是開啟生命科學的鑰匙。

1.2假設檢驗的推斷依據———小概率原理課程的第2部分是描述統計，關于數據資料特征的描述，由簡入繁、由淺至深，由樣本到總體，描述數據的分布特征。重點在于對數據總體分散變異性和集中穩定性特征的理解，數學上用概率特征來描述計算。數據總體的分布特征決定了臨床診斷標準值、醫學參考值范圍以及異常值的確定方法，此即為假設檢驗的推斷依據：小概率事件實際不可能原理，簡稱小概率原理。這也是建立推斷思維方式的基礎，是統計課程有別于其他課程的特點，是學生學習統計課程產生為難情緒的原因之所在。所以從傳統的確定思維模式到統計的推斷思維模式的轉變，是學好統計學的基礎。

1.3假設檢驗的本質———利用數據變異揭示規律課程的第3部分即為推斷統計，詳細介紹各種具體的假設檢驗方法，把握的重點為分析利用的樣本數據，需要推斷說明的是樣本所在總體的參數。所以利用假定總體，判斷樣本屬于假定總體分布的正常值范圍（接受域）還是異常值范圍（否定域），即可對樣本是否取樣來源于假定總體作出推斷。數學上的解決方法是根據已知信息以及數據條件分別構造不同的檢驗統計量：U、t、F或χ2，計算造成數據變異的原因是本質效應造成，還是由抽樣誤差引起。U檢驗和t檢驗是利用數據的表面效應與抽樣誤差大小的權衡比較來推斷本質效應（處理效應）是否存在；F檢驗是利用數據的組間變異（處理效應）與組內變異（試驗誤差）大小的權衡比較推斷處理效應是否存在；χ2是通過實際觀察例數與理論例數差別大小的權衡比較推斷處理效應是否存在。由此可以得出，假設檢驗就是利用數據的變異來揭示規律。

1.4假設檢驗的具體應用———相關回歸分析和試驗設計相關回歸分析是統計推斷的另一項主要內容，試驗設計是分析數據的來源，是統計推斷的上游。相關回歸分析中有關回歸方程和相關系數的顯著性檢驗以及回歸截距和回歸系數的參數估計，就是假設檢驗的具體應用，假設檢驗的大薈萃。試驗設計中拉丁方設計和正交設計的數據分析是方差分析的延伸應用。

2課堂講授躍動假設檢驗

2.1圍繞假設檢驗展開課堂內容生物統計課程的第1堂課解釋該課程在畜牧科學中的具體應用，例舉當前畜牧業生產面臨的問題及科學研究中的熱點，不僅使學生明白統計課程要解決的問題，并引導學生對專業有深入的認識、培養專業興趣。隨后在數據資料的分類中，依據生產和科研試驗的研究目的，講解獲取的各種類型數據資料，使學生對數據資料的類型有了深入認識，而且對統計分析方法解決這些專業問題產生迫切的需求，從而引發學習生物統計課程的主動性。進而在講解二項分布時，利用課本例題及收集的有關案例，如檢驗某藥物是否達到藥商宣傳的治愈率或殺傷力；試驗判斷某人是否具備特異功能；檢驗某疫苗是否達到免疫效果等，通過概率計算，利用小概率原理進行推斷，從而得出推斷結論。通過該類問題的解決，使學生對統計推斷產生濃厚興趣，并初步掌握簡單的統計推斷方法，具備一定統計推斷的能力。最后通過假設檢驗的各種具體方法的系統學習，全面把握各種假設檢驗的應用條件、具體步驟，獲取推斷結論。

2.2圍繞假設檢驗安排課程內容

2.2.1概念、公式為假設檢驗做鋪墊生物統計的教學不要局限于名詞如何解釋，數學公式如何計算，而要把重點放在每個章節、每個知識在解決什么問題，在統計分析中發揮什么作用。從而在每一章節的講解以引入問題入手，以解決問題為最終目標，名詞、知識點、公式穿插在解決問題的途徑中。每個問題的解決方法先從邏輯思維方式考慮解決途徑，而最終解決問題的方法是通過數學計算。

2.2.2打破課本局限，安排課程內容講解標準差的概念時，先忽略課本中關于標準差的特點，而在講解正態分布的特征時，再拿出來講解，標準差的第3個特點實質就是正態分布的特征。通過課本兩次突出這一特征，進而說明該特征在統計推斷中的重要地位。再如講解方差分析中，由于不僅有方差分析數據變異來源的整體分析，還有多重比較的各個處理間的相互比較，所以首先按課本例題及有關習題把方差分析這一步驟講清楚、弄明白之后，再去講解多重比較的方法和結果標記方式。把復雜問題分解步驟簡單處理，便于學生接受。

生物統計在生產實踐和科學研究中具有重要的地位，讓學生學懂學通會用，對推進畜牧產業發展和畜牧科技進步有不可或缺的重要作用。生物統計課程體系的不斷發展完善，對我國畜牧業發展有不可低估的推動作用。講好生物統計課程，培養畜牧高級人才，我們在不斷探索追求。

生物統計論文:田間測試與生物統計教改

《田間試驗與生物統計》是農學類專業的一門專業基礎課,由田間試驗設計和生物統計兩部分構成。該課程主要培養學生進行農業科學試驗的能力和對試驗結果進行科學分析的能力,為今后從事農業科學研究打下堅實的理論基礎。

1《田間試驗與生物統計》課程的教學難點

《田間試驗與生物統計》是農學類專業最困難的課程之一,是應用概率論和數理統計的原理來研究生物界數量變異規律的一門學科,是概率論與數理統計在生物方面的應用,屬于應用數學的范疇,因此學好該門課程要求學生有較扎實的數學基礎和較強的邏輯推理能力。現在高職學生普遍數學基礎差,入學后開設的數學課程又很少,數學基礎普遍薄弱。而該課程課堂教學抽象的概念較多,數學公式多,前后章節的基本知識、公式聯系密切,學生如果有一點沒掌握好,以后的學習就會遇到很大的困難。所以相比其他專業課來說,難教、難學、難掌握,學生容易產生畏難情緒。

2教學中存在的主要問題

(1)田間試驗的教學與生產實際相脫節,課堂講授多,實踐操作少;各項實習要求與生產季節緊密聯系,而在實際教學中很難達到,學生普遍操作能力差。(2)教學過程大都以課堂講授為多,缺少生物統計應用的實踐環節,學生缺乏應用生物統計知識的實際訓練。(3)高職教材相對落后,只是本科教材的一個翻版,理論性強,原理多,公式推導多、與生產實際聯系不緊密,缺少學生實訓環節。(4)由于學生開設的課程多,每門課的教學學時被大大壓縮,不能完全滿足教學的需要。

3加強實訓基地的建設,結合科學研究,開展現場教學

田間試驗的操作性極強,只在課堂上無法使學生完全掌握,提高其操作能力。因此充分利用教學實訓基地,開展現場教學,將課堂上枯燥的理論教學放在基地中,由學生來進行實踐操作完成,這樣即可以增強直觀性,調動學生的學習積極性,又可以提高學生的動手能力。教學過程中,可以結合教師的課題研究,使學生有目的的參加到科學研究之中,對學生今后從事相關工作有很大的幫助。在具體實施過程中,我們將學生分成不同的課題小組,將教學內容分解為田間試驗方案的制訂;試驗前的準備;播種;田間管理;田間調查;收獲計產等部分,由學生來研究制訂方案,最后通過一起討論,完善試驗方案,按照試驗方案來進行。學生通過對田間試驗的全程參加,以現場教學的方式,自己動手操作,培養了學生進行科學試驗的興趣,提高了進行科學試驗能力。

4積極進行教學方法的改革,提高教學質量

4.1改進教學方法,提高學生學習興趣單一的教學形式容易導致學生注意力渙散,產生視覺、聽覺和思維疲勞。生物統計部分理論性強,內容枯燥和抽象,對于學生來說難以接受。針對高職學生的特點,授課時盡量減少深奧的基礎理論和繁雜的公式推導,在注重系統講授的同時,充分結合啟發式、討論式等教學方法,活躍課堂氣氛,吸引學生的注意力,引導學生思考,避免“滿堂灌”。講授完基本的理論和運算后,給學生充分的時間來進行訓練,消化理解所學的內容,對學生提出的問題及時給予解決,進一步加深學生對所講授內容的理解記憶,增強學習生物統計的興趣。

4.2教學組織嚴謹,靈活,協調好教與學的關系在教學的組織上,講究教學策略,提高教學藝術,創設良好的教學情境,培養學生判斷、思維、推測、論證等多項技能,促進其邏輯思維能力的發展。課堂講授是生物統計教學過程的主要形式,授課時應注意概念準確,條理清楚,邏輯性強,把握好課程的深度、廣度,突出教學重點,難點,板書簡潔、清晰,將運算步驟、公式使用的條件講述清楚。重視講課效果的信息反饋,及時根據反饋信息來調整授課進度與授課方式,力求使教與學兩方面協調一致,以提高教學效果。

4.3嚴明課堂紀律,保證正常的教學秩序生物統計與其他課程顯著的差別是課程前后銜接,邏輯性強,前面講基本原理、運算公式、運算過程,后面就要對前面所學的進行具體應用,如果基本原理或公式沒有掌握好,具體應用時就會一塌糊涂,影響教學效果,時間長了,學生就會感到越聽越糊涂,越學越不明白,從而失去學習的積極性。因此必須嚴格課堂紀律,要求學生按時上課,不準曠課、遲到、早退,同時,要求學生上課要認真聽講,積極思考,跟著老師講課的思路,認真詳細地做好課堂筆記,便于課后復習,鞏固所學內容。

5加強學生進行生物統計的綜合實訓練習,提高學生的分析應用能力

生物統計是一門應用性很強的課程,學生學會基本理論與方法后,要掌握對各種試驗設計的結果進行分析處理,得出正確結論。為了使學生能對所學的知識很好地進行應用,應該有足夠的時間來進行各種試驗結果的統計分析能力的訓練。教學中,將各種試驗設計的結果分析過程、方法先由老師進行講解,然后由學生將自己進行的試驗的數據進行處理、分析,得出結論。老師在現場對于學生在運算過程中存在的問題及時給予解決。通過集中的實踐練習,使學生能夠把所學的知識綜合起來進行應用,提高其分析問題、解決問題的能力。

生物統計論文:生物統計教輔材料建設

生物統計學是運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的一門科學,是應用統計學的一個分支。隨著生物學研究的不斷發展,對生物體的研究和觀察已不再局限于定性的描述,而是需要從大量調查和測定數據中,應用統計學方法,分析和解釋其數量上的變化,以正確制定試驗計劃,科學進行試驗結果的分析,從而做出符合科學實際的推斷[1]。因此,生物統計學是生物學領域科學研究和實際工作中必不可少的工具。目前,各高等學校生物類專業都將生物統計學作為一門重要的基礎課程納入到教學體系中以促進新型綜合性生物學高級人才的培養。

教材是教師教學和學生學習的主要依據,是體現教學內容和教學要求的知識載體,貫穿整個教學過程。國內現有《生物統計學》及相關教材有20余種,每本教材都有自己的特點和針對領域,有的還附有相關統計軟件知識的介紹和應用[2～4]。河南師范大學生命科學學院是較早開設生物統計學課程的高校之一。開設之初是選修課,沒有固定的教材,教師將主要講授內容以講義的形式發給學生,重點介紹常用的統計學原理和生物統計學的方法,所選案例亦是生物學試驗中常見的。隨著培養方案的完善和專業設置的調整,1997年該課程調整為全院必修課。目前,是我院生物科學專業的專業必修課,是生物技術專業和水產養殖專業的專業限選課。在多年的教學過程中,隨著生物學的發展和統計軟件的應用,該課程的教材也從講義到科學出版社四版《生物統計學》及其配套的《生物統計學學習指導》[1,5～8]。筆者就四版教材建設中的體會與實踐進行分析。

1《生物統計學》(第一版)

統計學是以概率論為基礎的,因而生物統計學必然與抽象復雜的數學知識相聯系。生物統計學的理論性和實踐性均較強,而且涉及的內容、公式和抽象概念較多,需要一定的數學基礎和較強的邏輯推理能力,但由于生物學科的特點,生物統計學相對應于概率論與數理統計是“拿來主義”,一般不過多討論其數學原理,而是在簡單介紹統計原理的基礎上重點介紹具體分析方法的應用。教學組在多年教學實踐工作的基礎上,1997年在科學出版社出版的《生物統計學》[5]就充分體現了這個特點。書中內容主要側重于各種統計方法的應用,在統計原理方面,一般只作概念上的介紹和公式的簡單推導,對有些較復雜的統計公式則只給出公式,其目的主要是為讓讀者不但對統計學原理有較全面的了解,更重要的是結合實例了解和掌握各種常用統計方法。在內容的編排上,全書共分十二章,概括起來主要有五個方面:第一章至第三章介紹統計和概率的基礎知識,包括生物統計學的概念和內容、數據的搜集與整理、平均數和變異數的計算、概率和概率分布等;第四章、第五章介紹統計推斷,包括樣本平均數的檢驗、樣本頻數的檢驗、方差同質性檢驗、非參數檢驗和檢驗;第六章至第九章介紹統計分析方法,主要內容有方差分析、直線回歸與相關分析、可直線化的曲線回歸分析、多元回歸與相關分析、逐步回歸分析、多項式回歸、協方差分析;第十章、第十一章介紹抽樣與試驗設計,主要包括抽樣誤差估計、抽樣方法、抽樣方案制訂及常見的試驗設計如對比設計、隨機區組設計、正交設計及其相應的統計分析方法;第十二章對多元統計分析進行了簡單介紹。每章都附有一定數量的思考練習題,供讀者參考。

2《生物統計學》(第二版)

根據教學安排和生物統計學應用的需要,在教材使用反饋意見的基礎上《生物統計學》(第二版)[6]于2000年在科學出版社出版。與第一版相比,各章節做了大幅度調整,將全書分為十四章,補充了拉丁方設計和裂區設計兩種試驗設計方法,將抽樣原理和方法、常用試驗設計及其統計分析放在了可直線化的非線性回歸分析之后進行介紹,使章節編排體系更符合讀者學習的要求。第一章至第三章分是基礎理論,包括概論、試驗資料的整理與特征數的計算及概率與概率分布。第四章至第六章介紹了具體的統計分析方法,分別是統計推斷、檢驗和方差分析。第七章、第八章主要介紹試驗設計的相關內容,包括抽樣原理與方法、常用試驗設計及統計分析。前面所涉及的統計分析內容主要是針對一個變量而言,之后的章節則主要介紹兩個及多個變量的分析方法,第九章、第十章是關于一元回歸和相關的內容,分別是直線回歸與相關分析、可直線化的非線性回歸分析。第十一章至第十四章介紹了協方差分析、多元回歸與多元相關分析、多項式回歸分析和多元統計分析簡介。書中增加了對全文關鍵詞匯和術語的索引,并在書后附上了各章部分思考練習題的答案。在例題上進行了重新編排,以使所選例題更能反映本章的內容且便于讀者的學習和理解。

3《生物統計學》(第三版)

為適應21世紀生命科學發展和生物學人才培養的要示,在第一版、第二版的基礎上,對教材內容重新進行了編排、審核并增加了部分內容,于2005年在科學出版社出版《生物統計學》(第三版)[7],并被列為21世紀高等院校生物科學系列教材。與之前相比,此版教材突出了以下3個特點:(1)內容豐富:增加了平衡不完全區組設計、倒數函數曲線、通徑分析等內容;(2)編排科學:全書分解為十六章,各章節的安排更加注重了內容的循序漸進,并在每章之首增加了本章提要,總結該章節的主要內容,并列出了難點和重點;(3)針對性強:內容突出了本教材主要作為生物學專業教材這個重點,所選例題均為均為生物學試驗中的案例。另外,隨著計算機統計軟件的發展和應用,統計軟件是在統計學研究中必不可少的應用工具。目前的統計學軟件,相關的統計分析方法及術語多以英文形式給出,只有掌握了相關術語的英文表達,才能更好地應用軟件,否則只會導致統計分析的誤用。在此版的修訂中,對主要概念和術語增加了英文標注,并重新編排了中英文對照索引,以便于學習和檢索。此版還對統計分析中學生易引起歧義的內容進行了修訂,例如,方差分析是統計學常用的分析方法之一,對方差分析基本原理的理解是正確運用方差分析的前提。在教學中,要求學生正確理解方差分析中的處理數和組內重復數的含義和統計學意義。原來的教材中,例題中的處理數k和每處理下的重復數n的數量值是一樣的,這樣學生學習起來容易產生混淆,在這次修訂中對例題進行了更換,以使學生很容易掌握n、k的含義及特征。

4《生物統計學》(第四版)

為適應21世紀生命科學發展和生物學人才培養對生物統計學教材的要求,在本書前三版的基礎上,按照“強化基礎、突出重點、注重應用、通俗易懂”的原則對全書內容重新進行了精簡和編排,于2008年出版《生物統計學》(第四版)[1],并被教育部列為普通高等教育“十一五”國家級規劃教材。與前三版相比,本書具有以下特點:(1)突出以本科教學為重點,注重與多數高校生物類專業目前生物統計教學要求的適應,精簡了多元統計分析等部分較深的內容和平衡不完全區組設計、拉丁方設計、非參數檢驗等不常用的內容,將全書縮編為十四章。教材內容更側重于各種統計方法的應用,而對復雜的統計原理只做概念上的介紹和公式的簡單推導,目的是讓讀者在全面了解統計學原理的基礎上,結合實例了解和掌握各種常用統計方法。(2)根據生命科學研究的發展和要求不斷進行補充和調整教材內容,在內容結構安排方面,對全書各章節進行了部分調整,將直線回歸與相關分析、可直線性的非線性回歸分析放在抽樣原理與方法和試驗設計的前面,以使本書更加系統,便于本課程基本內容的教學。生物統計學分為統計分析和試驗設計兩大部分內容。此版教材在介紹統計學的基本理論之后,全面介紹各種常用的統計分析方法,然后是試驗設計的內容。各章節安排循序漸進,具有一定的深度和廣度。(3)更換和調整了部分例題和習題,對部分表達不甚清晰的部分進行了修訂。在選用例題時,選擇生物學各個分支典型例子,并著重突出生物專業及相關專業教材的重點。同時在各章后附上重新編排思考練習題,教材最后附上中英對照索引,以便于學習和檢索。(4)為了進一步幫助讀者理解和學習此版教材的內容,提高學生自學能力,配合本書編寫了《生物統計學學習指導》一書,以利于學生加強課后實踐練習,實現《生物統計學》教材的立體化。

5《生物統計學學習指導》

生物統計學是一門實用性很強的工具性課程。學習生物統計學需要舉一反三,既要對生物統計學的基本概念、基本內容有較熟悉的理解和掌握,也要通過例題學習了解不同統計問題的解題思路和解題方法,更要通過習題練習來熟練掌握這些方法。因此,編寫一本與《生物統計學》教材配套的學習指導書就顯得十分必要。由于課時的限制,課堂講授僅限于基本的統計問題和部分擴展性知識,用于介紹和解析各種統計方法的例題也只能選擇少部分經典例,這就不可避免地會使一些問題得不到細致分析,部分內容的敘述和公式推導也不夠深入。此外,前版教材雖然在書后附有各章習題的答案,但也僅是簡單的參考答案,而沒有詳細的解題分析和解題過程。

基于有效解決上述問題的考慮,更好地配套生物統計學教學,我們結合《生物統計學》(第四版)的出版,編寫了《生物統計學學習指導》[8],旨在為《生物統計學》的學習提供概要性總結、資料擴充、難點解析,通過增加具體實例和對習題的解答,幫助學生進一步理解和掌握基本概念、基本內容和基本方法。其內容編排與第四版教材各章內容相對應,共分十四章。每章包括目的要求、內容提要、難點評析、例題解析、習題解答、自我測驗等六部分。書后附有自我測驗答案。目的要求部分提出了本章要達到的基本要求。內容提要部分概要地介紹了本章的主要知識點和難點、關鍵點。難點評析部分是對本章的疑難問題進行較細致的剖析,適當擴充了部分內容,對重要問題的解題思路、解題方法以及注意事項作了介紹。例題解析部分是在教材例題的基礎上,重點選取部分代表性的例子對其解題過程進行了系統分析、計算和評述。習題解答部分是對教材每章后所附思考練習題一一進行了詳細解答。自我測驗部分則是結合《生物統計學》各類考題形式,設計了部分題目,主要包括填空、判斷、名詞解釋、單項選擇題和計算等五種類型,供讀者選擇練習。書后附有自我測驗答案,供參考。

《生物統計學》是一門應用性較強的專業課。對于生物學專業學生統計學教材的選擇應以“大統計思想”為主線,以實際案例為依托,以介紹運用方法為目的,突出教材的科學性、系統性、實用性[9～10]。我們教學組自2002年以來一直使用網絡及多媒體從事《生物統計學》教學,并且完成了《生物統計學》校級網絡課程的建設。我們將在四版教材出版的基礎上,結合教學實踐,進一步完成與教材配套的試題庫建設,以實現生物統計學教材建設的立體化。

生物統計論文:高職生物統計教學方法探討

生物統計是數理統計在生物學中的應用,是用數理統計的原理、方法來分析數量資料和生物界各種現象的一門學科,其理論知識體系和學習方法有別于畜牧獸醫專業的其他課程,因此被許多高職畜牧獸醫專業學生認為是較難學習和掌握的一門課程。以至于出現了“教師教得辛苦,學生學得痛苦”的現象。造成這種現象的主要原因之一就是傳統的教學存在很大的問題。

一、項目-分層教學法的提出

項目教學法是師生通過共同實施一個完整的項目而進行的教學行動。它蘊含著建構主義學習理論、情境認知與學習理論、實用主義教育理論等,是一種全新的教學方法。學生通過親自調研,查閱文獻,收集資料,分析研究,動手操作等過程,將學到的理論知識與現實中的實際問題緊密結合,訓練提高綜合素質。

“從理論上講,項目教學法是一種幾乎能夠滿足行動教學所有要求的教學培訓方法”[1],但其弊病之一就是容易造成在項目的實施過程中,工作由成績好的學生包辦,一些成績差的學生可能會產生“破罐子破摔”的心理。高職院校學生生源復雜,除普通高中畢業生外,還有對口升學的中專、技校、職業高中的畢業生,以及五年一貫制的初中畢業生,學生的學習基礎水平差異十分明顯,更容易產生這一弊端。要彌補這一不足,在實施項目教學的同時引入分層教學是行之有效的方式。

分層教學是在多元智能理論、“最近發展區”理論以及建構主義學習理論和“人本主義”學習理論等現代教育思想和教育理論指導下,從學生的知識基礎、認知水平和個性差異出發,針對不同層次學生的特點選擇不同的教學目標和內容,因材施教,發揮個性特長,讓不同層次的學生都得到充分發展的一種教學方法,為不同條件的學生創造出適合自身特點的教育氛圍,是面向全體學生的教育[2]。

項目-分層教學法是以尊重學生的個體差異、知識層次和興趣愛好為前提,以層級化的教學項目為指導,以項目教學和分層教學的有機結合為主要形式,以教師引導各層次的學生在各自的最近發展區主動發展、獲得成功體驗為宗旨的一種教學方法。它是將不同層次的教學項目以需要解決的問題或需要完成的任務的方式交給學生,在教師的指導下,由學生自己按照實際工作的完整程序進行信息收集、項目決策、項目實施、成果展示、評估總結的過程。

二、項目-分層教學法的教學設計

(一)學生層次的確定

通過對班內學生的情況進行全面調查來確定采用項目-分層教學法時學生類型和層次。充分了解和尊重學生是項目-分層教學法實施分層時的基礎,也是該教學方法能順利進行、并能達到預期效果的關鍵。一般將學生分成A、B兩個層次,不同層次的學生特點見表1。

(二)分層教學項目的制定

通過對課程的仔細分析和探討來確定項目-分層教學法中分層教學項目。在設計分層教學項目時,要遵循教學項目的目的性原則、可行性原則、實踐性原則、啟發性原則和典型性原則,還要依據教學項目的標準,通過分析現有的基本條件與相關企業中對應的實際項目,探討典型的工作過程,來確定具體的分層教學項目。

不同層次的學生特點不同,所以要為他們制定不同的教學項目。A、B不同層次學生的教學項目特點見表2。

項目-分層教學法的關鍵在于項目任務的設計,要用具體的實踐項目引出任務,還要考慮到不同層次學生的能力差別,而且要能巧妙地將知識的掌握與能力的培養同時貫穿其中。

(三)項目-分層教學的實施

1.選擇項目,劃分小組

教師根據不同層次學生的特點,將教學內容分解成適合不同層次學生的教學項目。

2.分析問題,設置情景

為了更好地完成項目,應創設或引導學生進入一個與目前學習內容有關的、基本接近現實的情景環境中,解決現實問題。

3.自主協作,收集信息

小組成員協作收集有助于解決問題的信息、資料。

4.整理信息,確定工作步驟

小組成員通過整理和研究所搜集到的信息,根據項目任務要求確定項目工作步驟和程序,進行人員分工。

5.實施計劃,完成項目

學生根據制定的計劃實施項目,注意與他人協作,教師監控項目的實施全過程。當發現計劃有問題時,經集體討論后應該及時修正計劃。

6.展示成果,總結經驗,評定成績

項目完成后,每一小組都要向全班展示自己的項目成果,并作必要的說明,讓學生交流心得與經驗。在評定成績時,先由學生自評、同學互評,然后由教師進行總結性評價。

三、項目-分層教學法在生物統計教學中的應用

根據項目-分層教學法的具體要求,在獸醫專業生物統計課程教學中,運用項目-分層教學法開展了教學實驗研究。設置實驗組與對照組,兩組只有教學方法這單一因素不同,而其他各種條件均相同,以此來研究項目-分層教學法在教學中的作用。

(一)實驗組教學安排

選取獸醫09306、09307班作實驗組,運用項目-分層教學法,實施五個教學項目(見表3)。學生分層分組組織學習,不同層次的學生完成教學項目的學習過程不同,教師采用的教學形式也不同,在A層學生的學習過程中,教師采取的是間接教學形式,通過咨詢、建議等形式完成教學任務;在B層學生的學習過程中,除了間接教學,教師還需要通過講授、示范等直接教學方法完成教學任務(見圖1)。

(二)對照組教學安排

選取與獸醫09306、09307班入學成績基本相同的獸醫09304、09305班為對照組,采用用傳統教學法教學。

(三)教學效果的考核與評價

對學生的考核采取傳統的考試方式,通過筆試和機試考核學生對知識掌握的情況。經過分類統計,實驗結果見表4、表5。

檢驗結果表明,實驗組和對照組之間存在顯著差異。實驗組采用項目-分層教學法,學生學習以項目為中心,有明確的任務,學生圍繞項目自主學習,學習的主動性、積極性能得以發揮。同時,學習過程需要依靠組員共同努力、相互協作才能完成,學生的協調能力、團隊精神也得以提高,所以考試成績優良率極顯著高于對照組。

另外,我們向參加對比教學試驗的四個班的學生發放問卷,由學生對兩種教學法進行評價,評議等級分為好、中、差三等。共發放問卷124份,有效回收率100%,評價結果見圖2。

問卷結果顯示,學生普遍歡迎項目-分層教學法。在此基礎上,我們組織實驗組的學生召開座談會,討論項目-分層教學法的優劣。發現學生思維非常活躍,認為項目-分層教學法有利于他們開拓思維,能夠做自己想做的事情,充分調動學習的積極性;能發揮學生的潛能,使每個學生都有收獲,有成就感;由學生自己解決問題,提高自學能力和綜圖2學生對項目-分層教學法和傳統教學法的評價合能力;小組交流學習,提高協調能力,培養團隊精神;小組之間開展學習競賽,增強競爭意識,以適應競爭激烈的社會。

對照組由于傳統教學法具有完整的理論體系,學生對生物統計學知識的學習比較系統,但學習時難度較大,容易學完就丟,學習效果不好。

四、項目-分層教學法的實踐分析

(一)項目-分層教學法的特點

1.以實際任務貫穿教學的整個過程

教師依據教學內容選取任務項目,整個教學過程也就確定了,學生通過完成項目掌握課程教學內容。任務的選擇相當重要,既要涵蓋生物統計學教學大綱所有教學內容,又要與學生所學專業掛鉤。

2.采取以小組為單位的學習形式

小組的每個成員都是同一層次的學生,采取共同努力、互相協作的學習方式。每個小組負責完成選定項目中的一個模塊,小組成員在學習過程中的數據資料和項目成果為全體組員所共享。

3.對學生學習的評價是以完成項目情況為依據

由學生自己填寫項目課程評估表和項目完成報告書,對項目完成情況進行自我評價,然后交小組內其他成員分別評定打分,最后由教師對小組完成項目情況進行評定。在評價和考核時應以形成性評價為主,終結性評價為輔,評價重點是項目執行的整個過程,包括每一位學生在項目中的參與程度、作用以及合作能力等。突出對學生創新精神、實踐能力的形成與提高方面的評價,項目成果排在其次。個人、小組和教師的評價分數都必須有據可循。學生的最終評價得分計算公式為:(自我評價+小組其他成員評價的平均值+教師評價×2)÷4。

(二)項目-分層教學法的不足與改進措施

同一年齡段的學生,他們的思想、價值觀、關注的焦點以及為人處世的態度、方式等都很接近,而同伴往往是青年學生直接學習和模仿的榜樣,會產生一種持久的潛移默化的作用。但采用項目-分層教學時,將學生按不同的層次分成項目小組,對于B層小組的學生來說,同組組員在學習方面往往都存在著共同的問題,他們在項目完成過程中,失去了學習的榜樣,找不到引領他們向上追趕的參照物,從而影響學生能力的提高。分層教學對低層次學生的自尊心會產生一定的傷害,學生認為自己在低層次小組,感覺差人一等,被人瞧不起,這種自卑心理會一定程度上影響學生自信心。

教學中在確定教學項目時,每個教學項目只是在完成的過程上有區別,項目本身沒有高低之分,學生根據自身條件自主選擇教學項目。在劃分項目小組時,堅持學生自愿和教師指導相結合,學生實行隱性分層,教師心中有數即可,不必公布出來。另外,在劃分項目小組時,可以同層次學生同組和異層次學生同組相結合,交替使用,避免上述弊端的出現。

在項目-分層教學的實施過程中,理論教學處于輔助地位,學生參加項目小組的工作,所得到的只是針對具體職業活動相關的知識和經驗,往往是零散的、片面的,缺乏發展性,不容易掌握具有普遍指導意義的通用規律,難以提供系統的知識和理論,對于學生綜合職業能力的培養顯得后勁不足。因此,在實施項目-分層教學之前,最好還是先采用課堂教學的方法讓學生掌握基本理論知識和技能,在學生具備了一定的專業知識后再進行項目學習。

(三)項目-分層教學法實施的保障

1.合理安排教學計劃

完成一個項目-分層教學過程需要相對完整的一段時間,如果中間插入其他課程,勢必會影響項目的進展和學生的學習效果,這就要求學校的大力支持,在制訂教學進度時予以充分考慮。

2.設備設施投入

項目-分層教學需要理論聯系實際,這就要求學校與社會、企業密切合作,使學生在完成項目中真正得到培養和鍛煉,成為社會、企業需要的實用型人才。在企業培訓力量不足的情況下,學校應建立模擬實驗室,這需要投入巨大的財力、物力和人力。加大對項目-分層教學模式投入,可以完善和促進其在實用型人才培養上的作用。

3.培養一體化教師

在項目-分層教學中,許多教學項目是教師根據教學目標和生產實際設計的。教學內容不僅涉及本學科的專業知識與技能,還可能涉及相鄰學科甚至跨學科的知識與技能,以及企業的生產實際。這就要求職業院校的教師不僅具有全面的專業理論知識,還必需有豐富的實踐經驗和動手能力。因此,學校應加強一體化教師的培養與培訓,以滿足職業教育崗位的需求。

生物統計論文:生物統計學精品課程建設實踐體會

摘要：根據21世紀對生物統計學課程的重新定位，在生物統計學精品課程建設中重點突出了教學方法和教學手段的改革，強化了學生能力的培養。

關鍵詞：生物統計學；精品課程；教學改革

一、引言

隨著生物科學的發展，只有定性的結論已不能滿足實踐的需要，實現生物科學結論定量化是人們長期追求探索的目標；生物統計學是生物學科定量化的重要分析理論與方法，生物統計學是生物學科應具備的基本知識和素質，與生命活動有關的各種現象中普遍存在著隨機現象，大到森林陸地生態系統，小至分子水平，均受到許多隨機因素的影響，表現為各種各樣的隨機現象，而生物統計學正是從數量方面揭示大量隨機現象中存在的必然規律的學科。因此，生物統計學是一門在實踐中應用十分廣泛的工具學科，它是生命科學各專業的專業基礎課，對后續生命科學課程學習和生物科研有重要作用。

同時，生物統計作為數理統計在生物學領域的應用，是教學難度較大的一門課程。因此，在生物統計學精品課程建設過程中，針對各專業培養目標的定位，因材施教，更新教育理念，加強實踐訓練，在教學方法和教學手段上進行改革和大膽探索。

二、二十一世紀對生物統計學課程的重新定位。

（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發展，在其基礎上發展起來的生物統計學、統計流行病學、隨機化臨床試驗學已經成為攻克人類疾病的一個里程碑。這在過去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，基因芯片等實驗科學產生出的巨量數據，需要新工具來組織和提取重要信息。

將數據轉化為信息需要統計理論和實踐方面的洞察力、技術和訓練。

未來的生物統計學將會與信息技術密切結合，較少側重傳統數理統計，而會更多注意數據分析，尤其是大型數據庫的處理。生物統計學越來越不同于其它數學領域，計算機和信息科學工具至少和概率論一樣重要。

（二）生物統計學對大學生素質培養的作用。

生物統計學的一個重要特點就是通過樣本來推斷和估計總體，這樣得到的結論有很大的可靠性但有一定的錯誤率，這是統計分析的基本特點，因此在生物統計課程的學習中培養了一種新的思維方法———從不肯定性或概率的角度來思考問題和分析科學試驗的結果。

生物統計學是通過個別的試驗研究得出其一般性結論，屬于歸納推理的范疇。但其有別于簡單枚舉法和科學歸納法，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大多數涉及到的是隨機事件，因此，生物統計學不僅是試驗設計與統計方法的教學，更重要的還是大學生思維方式的培養，這對提高大學生的素質很有必要。

生物統計學包括試驗設計和統計方法兩個有機聯系的組成部分。通過試驗設計的教學可提高大學生設計研究課題試驗方案的能力，使之明確課題的研究目的、試驗因素與水平以及試驗設計方法等方面的內容。通過統計方法的教學除讓學生弄清各種統計方法的內涵外，還需要使學生能夠正確地選擇最適合的統計方法，以揭示資料潛在的信息，達到研究的最終目的，從而提高大學生科學研究素質。

三、教學方法和教學手段的改革。

（一）加強電子課件及網絡平臺建設。

生物統計學是應用概率論和數理統計原理研究生物界數量變化的學科，而概率統計的理論和思維方法對本科生來說有一定的難度，加之課程學時的減少（由原來的60-70學時，降到現在的40學時左右）,如何深入淺出地引導學生入門，并使學生在了解概率統計思想的基礎上，掌握常用統計分析方法的應用及使用條件是課程的教學難點。為此，我們利用多媒體技術，制作了與教材配套的課件，通過在課堂上把抽象內容形象化與直觀化，收到了良好教學效果。建設了一個生物統計學教學網絡支撐平臺，現有課程簡介、教學大綱、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、其它教學資源等欄目，免費向全校師生開放。

（二）將多媒體教學優勢與學生的認知規律有機結合，用較少的學時得到良好的教學效果。

多媒體具有信息量大、形象化、直觀化的特點。

但是如果不能很好地將多媒體這些特點與學生的認知規律相結合，多媒體教學就可能會帶來一些弊端諸如：（1）內容多，幻燈片變換快，由照本宣科變為照屏宣科，為新的“滿堂灌”；（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方式顯示（即所謂“死屏”）,老師照著屏幕上的內容給學生講解，失去了傳統教學方法，老師邊講邊板書能給學生留下比較深刻印象的特點，缺乏吸引力。

而多媒體在教學中只能充當工具的角色，在教學過程中必須將多媒體信息量大、形象化、直觀化的特點與學生的認知規律緊密結合在一起。在制作課件時，采用啟發式教學方式，精煉教學內容，模仿傳統教學書寫板書的過程，根據教學內容的難易程度，采用逐字、逐句、逐段顯示教學內容的動畫方式。在課堂教學中，老師仍然保持傳統教學方法的教姿教態，在授課的過程中與學生保持互動，根據學生在課堂上接受知識的能力，掌握屏幕上顯示內容的速度，必要時輔以板書進行講解。這樣做既發揮了多媒體教學的特點，又充分照顧到學生的認知規律，在內容沒有縮減，學時減少近三分之一的情況下，仍然取得良好的教學效果。

（三）長期堅持教育教學方法及教學規律的研究。

生物統計學的理論基礎是概率論與數理統計，從這個層面上講，它有非常濃的數學味道，但是它又有別于概率論與數理統計，生物統計學更主要強調的是概率論及數理統計的思想和方法在解決生命科學中一些具體問題的應用。因此在教學過程中就存在一個“度”的把握問題，如果將概率論及數理統計的原理講得太多，一是學時不允許，二是學生難以消化，得不到好的教學效果；如果只注重方法的講解，學生知其然不知其所以然，就會誤入亂套公式的歧途。經過將教學的重點放在教學中引導學生重點掌握統計方法的功能與用途，方法與步驟，防止各類方法的誤用，淡化定理的證明與公式的推導。在教學內容的安排上采用“保干削枝”，即在學時減少很多的情況下，將一些次要的統計方法去掉，也要保證有足夠的學時講授理論分布與抽樣分布、統計假設測驗等方面的內容，讓學生掌握生物統計學中所蘊含的概率論及數理統計的思想精髓，從而避免學生亂套統計公式。

（四）密切跟蹤生命科學發展的前沿動向，探索生物統計學解決前沿問題的理論與方法。

統計學在生物學中的應用已有長遠的歷史，許多統計的理論與方法也是自生物上的應用發展而來，而且生物統計是一個極重要的跨生命科學各研究領域的平臺。現在基因組學、蛋白質組學與生物信息學的蓬勃發展，使得生物統計在這些突破性生物科技領域上扮演著不可或缺的角色。

在課程建設中，隨時注意納入生物統計學在前沿領域研究應用的內容，增強課程的活力，提高教師和學生面向生物產業主戰場解決實際問題的能力。

四、加強實踐教學，注重學生能力培養。

生物統計學要不要開實驗課，怎樣開實驗課，一直存在爭議，在此認為生物統計學不僅應該開設實驗課，而且還要將實踐教學的重點放在計算機技術和統計軟件的應用上，讓學生不僅掌握統計方法，而且加深對原理的認識，獲得就業或升學的必備計算機統計技能，提高解決復雜問題的能力。

（一）開展統計軟件的實習，擴大學生的視野，提高學生素質。

20世紀20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，所以充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。在課程體系改革中，各課程的教學時數與達到培養目標所需完成的教學內容相比還是不足的。為此，可以通過標準的統計軟件的教學實習來達到以點帶面，擴大學生視野，提高學生素質。

為此我們建立了一個專用于實習教學的生物統計電腦實驗室。現共有50余臺電腦，并連接到校園網。實驗室配備有指導教師，負責對上機的學生答疑。除按教學計劃進行的正常實習教學外，實驗室還對優秀學生免費開放，鼓勵他們結合教師的科研活動，應用所學生物統計學知識，學習新的生物統計學知識，掌握應用計算機解決生物統計學問題的技能。

（二）全方位、多層次的實踐教學。

為了進一步培養學生實際動手能力和科學嚴謹的治學態度，必須將本課程的實踐教學活動延伸到課堂教學外，開展全方位、多層次的實踐教學。

在原綿陽農專期間，主要在作物育種、作物栽培、動物營養等課程實驗與實習中，根據相關內容加入了試驗設計方法以及數據統計分析的相關內容。

組建了西南科技大學生命科學與工程學院以后，由原來的單一農科專業變成了理、工、農三大學科均有專業的格局。雖然專業的學科歸屬不同，但有一點是相通的，其內涵均屬于生命科學的范疇。以科學研究的方法進行劃分，均屬于實驗科學。

掌握正確的實驗設計方法，從不確定性數據中挖掘事物的客觀規律，是實驗科學工作者必備的技能。因此，我們將原來只是在農科專業上延伸實踐教學的作法推廣到全院的所有專業，結合實驗課教學的改革，對發酵工藝學實驗、植物細胞工程實驗、食用菌實驗、微生物學實驗等課程的內容全部或部分改為用生物統計學指導學生自主進行實驗設計，把過去單一的實驗流程、樣品觀察或檢測實驗改變為試驗條件的優化試驗，提出在不同條件下對樣品測定的比較試驗設計、單因素試驗設計、多因素試驗設計、正交試驗設計、均勻試驗設計，對試驗結果要求學生使用統計學的方法對進行分析和討論，最后得出最佳試驗條件。

這樣的實驗教學改革起到了一箭雙雕的作用，從專業基礎課或專業課的角度看，改驗證性實驗為設計型、綜合性實驗，增強了學生解決實際問題的能力，培養了學生創新思維的能力；從生物統計學角度看，將課程的教學實踐延伸到課程外，彌補了學時的不足，更重要的是學生將自己學到的統計學知識，轉化為解決實際問題的能力，知識得到很好的內化。

此外，在學生課外科技活動中指導學生選用正確的實驗設計和數據的統計分析方法，提升科技作品的檔次；在畢業論文（設計）中要求學生采用恰當的生物統計學方法進行設計與分析，寫出高質量的畢業論文（設計）。

通過這樣的教學實踐，訓練了學生的統計思維能力，使學生充分認識到掌握生物統計學這一工具的重要性和必要性，增強了學生學好用好這門工具的信心，提高了學生從復雜的生命現象中挖掘事物客觀發展規律的能力。

精品課程是集科學性、先進性、教育性、整體性、有效性和示范性于一身的優秀課程。作為精品課程的載體，應具有一流的教師隊伍、一流的教學內容、一流的教學方法、一流的教材、一流的教學管理等特點。與之相比，我們在生物統計學精品課程的建設上，才剛剛起步，今后還要在教材建設、師資隊伍建設、科學研究等方面加大力度，將生物統計學建設成體現現代教育教學思想、符合現代科學技術和適應社會發展進步的需要、能夠促進學生的全面發展而深受學生歡迎的一門課程。

生物統計論文:生物統計精品課程

一、引言

隨著生物科學的發展，只有定性的結論已不能滿足實踐的需要，實現生物科學結論定量化是人們長期追求探索的目標；生物統計學是生物學科定量化的重要分析理論與方法，生物統計學是生物學科應具備的基本知識和素質，與生命活動有關的各種現象中普遍存在著隨機現象，大到森林陸地生態系統，小至分子水平，均受到許多隨機因素的影響，表現為各種各樣的隨機現象，而生物統計學正是從數量方面揭示大量隨機現象中存在的必然規律的學科。因此，生物統計學是一門在實踐中應用十分廣泛的工具學科，它是生命科學各專業的專業基礎課，對后續生命科學課程學習和生物科研有重要作用。

同時，生物統計作為數理統計在生物學領域的應用，是教學難度較大的一門課程。因此，在生物統計學精品課程建設過程中，針對各專業培養目標的定位，因材施教，更新教育理念，加強實踐訓練，在教學方法和教學手段上進行改革和大膽探索。

二、二十一世紀對生物統計學課程的重新定位。

（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發展，在其基礎上發展起來的生物統計學、統計流行病學、隨機化臨床試驗學已經成為攻克人類疾病的一個里程碑。這在過去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，基因芯片等實驗科學產生出的巨量數據，需要新工具來組織和提取重要信息。

將數據轉化為信息需要統計理論和實踐方面的洞察力、技術和訓練。

未來的生物統計學將會與信息技術密切結合，較少側重傳統數理統計，而會更多注意數據分析，尤其是大型數據庫的處理。生物統計學越來越不同于其它數學領域，計算機和信息科學工具至少和概率論一樣重要。

（二）生物統計學對大學生素質培養的作用。

生物統計學的一個重要特點就是通過樣本來推斷和估計總體，這樣得到的結論有很大的可靠性但有一定的錯誤率，這是統計分析的基本特點，因此在生物統計課程的學習中培養了一種新的思維方法———從不肯定性或概率的角度來思考問題和分析科學試驗的結果。

生物統計學是通過個別的試驗研究得出其一般性結論，屬于歸納推理的范疇。但其有別于簡單枚舉法和科學歸納法，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大多數涉及到的是隨機事件，因此，生物統計學不僅是試驗設計與統計方法的教學，更重要的還是大學生思維方式的培養，這對提高大學生的素質很有必要。

生物統計學包括試驗設計和統計方法兩個有機聯系的組成部分。通過試驗設計的教學可提高大學生設計研究課題試驗方案的能力，使之明確課題的研究目的、試驗因素與水平以及試驗設計方法等方面的內容。通過統計方法的教學除讓學生弄清各種統計方法的內涵外，還需要使學生能夠正確地選擇最適合的統計方法，以揭示資料潛在的信息，達到研究的最終目的，從而提高大學生科學研究素質。

三、教學方法和教學手段的改革。

（一）加強電子課件及網絡平臺建設。

生物統計學是應用概率論和數理統計原理研究生物界數量變化的學科，而概率統計的理論和思維方法對本科生來說有一定的難度，加之課程學時的減少（由原來的60-70學時，降到現在的40學時左右）,如何深入淺出地引導學生入門，并使學生在了解概率統計思想的基礎上，掌握常用統計分析方法的應用及使用條件是課程的教學難點。為此，我們利用多媒體技術，制作了與教材配套的課件，通過在課堂上把抽象內容形象化與直觀化，收到了良好教學效果。建設了一個生物統計學教學網絡支撐平臺，現有課程簡介、教學大綱、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、其它教學資源等欄目，免費向全校師生開放。

（二）將多媒體教學優勢與學生的認知規律有機結合，用較少的學時得到良好的教學效果。

多媒體具有信息量大、形象化、直觀化的特點。

但是如果不能很好地將多媒體這些特點與學生的認知規律相結合，多媒體教學就可能會帶來一些弊端諸如：（1）內容多，幻燈片變換快，由照本宣科變為照屏宣科，為新的“滿堂灌”；（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方式顯示（即所謂“死屏”）,老師照著屏幕上的內容給學生講解，失去了傳統教學方法，老師邊講邊板書能給學生留下比較深刻印象的特點，缺乏吸引力。

而多媒體在教學中只能充當工具的角色，在教學過程中必須將多媒體信息量大、形象化、直觀化的特點與學生的認知規律緊密結合在一起。在制作課件時，采用啟發式教學方式，精煉教學內容，模仿傳統教學書寫板書的過程，根據教學內容的難易程度，采用逐字、逐句、逐段顯示教學內容的動畫方式。在課堂教學中，老師仍然保持傳統教學方法的教姿教態，在授課的過程中與學生保持互動，根據學生在課堂上接受知識的能力，掌握屏幕上顯示內容的速度，必要時輔以板書進行講解。這樣做既發揮了多媒體教學的特點，又充分照顧到學生的認知規律，在內容沒有縮減，學時減少近三分之一的情況下，仍然取得良好的教學效果。

（三）長期堅持教育教學方法及教學規律的研究。

生物統計學的理論基礎是概率論與數理統計，從這個層面上講，它有非常濃的數學味道，但是它又有別于概率論與數理統計，生物統計學更主要強調的是概率論及數理統計的思想和方法在解決生命科學中一些具體問題的應用。因此在教學過程中就存在一個“度”的把握問題，如果將概率論及數理統計的原理講得太多，一是學時不允許，二是學生難以消化，得不到好的教學效果；如果只注重方法的講解，學生知其然不知其所以然，就會誤入亂套公式的歧途。經過將教學的重點放在教學中引導學生重點掌握統計方法的功能與用途，方法與步驟，防止各類方法的誤用，淡化定理的證明與公式的推導。在教學內容的安排上采用“保干削枝”，即在學時減少很多的情況下，將一些次要的統計方法去掉，也要保證有足夠的學時講授理論分布與抽樣分布、統計假設測驗等方面的內容，讓學生掌握生物統計學中所蘊含的概率論及數理統計的思想精髓，從而避免學生亂套統計公式。

（四）密切跟蹤生命科學發展的前沿動向，探索生物統計學解決前沿問題的理論與方法。

統計學在生物學中的應用已有長遠的歷史，許多統計的理論與方法也是自生物上的應用發展而來，而且生物統計是一個極重要的跨生命科學各研究領域的平臺。現在基因組學、蛋白質組學與生物信息學的蓬勃發展，使得生物統計在這些突破性生物科技領域上扮演著不可或缺的角色。

在課程建設中，隨時注意納入生物統計學在前沿領域研究應用的內容，增強課程的活力，提高教師和學生面向生物產業主戰場解決實際問題的能力。

四、加強實踐教學，注重學生能力培養。

生物統計學要不要開實驗課，怎樣開實驗課，一直存在爭議，在此認為生物統計學不僅應該開設實驗課，而且還要將實踐教學的重點放在計算機技術和統計軟件的應用上，讓學生不僅掌握統計方法，而且加深對原理的認識，獲得就業或升學的必備計算機統計技能，提高解決復雜問題的能力。

（一）開展統計軟件的實習，擴大學生的視野，提高學生素質。

20世紀20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，所以充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。在課程體系改革中，各課程的教學時數與達到培養目標所需完成的教學內容相比還是不足的。為此，可以通過標準的統計軟件的教學實習來達到以點帶面，擴大學生視野，提高學生素質。

為此我們建立了一個專用于實習教學的生物統計電腦實驗室。現共有50余臺電腦，并連接到校園網。實驗室配備有指導教師，負責對上機的學生答疑。除按教學計劃進行的正常實習教學外，實驗室還對優秀學生免費開放，鼓勵他們結合教師的科研活動，應用所學生物統計學知識，學習新的生物統計學知識，掌握應用計算機解決生物統計學問題的技能。

（二）全方位、多層次的實踐教學。

為了進一步培養學生實際動手能力和科學嚴謹的治學態度，必須將本課程的實踐教學活動延伸到課堂教學外，開展全方位、多層次的實踐教學。

在原綿陽農專期間，主要在作物育種、作物栽培、動物營養等課程實驗與實習中，根據相關內容加入了試驗設計方法以及數據統計分析的相關內容。

組建了西南科技大學生命科學與工程學院以后，由原來的單一農科專業變成了理、工、農三大學科均有專業的格局。雖然專業的學科歸屬不同，但有一點是相通的，其內涵均屬于生命科學的范疇。以科學研究的方法進行劃分，均屬于實驗科學。

掌握正確的實驗設計方法，從不確定性數據中挖掘事物的客觀規律，是實驗科學工作者必備的技能。因此，我們將原來只是在農科專業上延伸實踐教學的作法推廣到全院的所有專業，結合實驗課教學的改革，對發酵工藝學實驗、植物細胞工程實驗、食用菌實驗、微生物學實驗等課程的內容全部或部分改為用生物統計學指導學生自主進行實驗設計，把過去單一的實驗流程、樣品觀察或檢測實驗改變為試驗條件的優化試驗，提出在不同條件下對樣品測定的比較試驗設計、單因素試驗設計、多因素試驗設計、正交試驗設計、均勻試驗設計，對試驗結果要求學生使用統計學的方法對進行分析和討論，最后得出最佳試驗條件。

這樣的實驗教學改革起到了一箭雙雕的作用，從專業基礎課或專業課的角度看，改驗證性實驗為設計型、綜合性實驗，增強了學生解決實際問題的能力，培養了學生創新思維的能力；從生物統計學角度看，將課程的教學實踐延伸到課程外，彌補了學時的不足，更重要的是學生將自己學到的統計學知識，轉化為解決實際問題的能力，知識得到很好的內化。

此外，在學生課外科技活動中指導學生選用正確的實驗設計和數據的統計分析方法，提升科技作品的檔次；在畢業論文（設計）中要求學生采用恰當的生物統計學方法進行設計與分析，寫出高質量的畢業論文（設計）。

通過這樣的教學實踐，訓練了學生的統計思維能力，使學生充分認識到掌握生物統計學這一工具的重要性和必要性，增強了學生學好用好這門工具的信心，提高了學生從復雜的生命現象中挖掘事物客觀發展規律的能力。

精品課程是集科學性、先進性、教育性、整體性、有效性和示范性于一身的優秀課程。作為精品課程的載體，應具有一流的教師隊伍、一流的教學內容、一流的教學方法、一流的教材、一流的教學管理等特點。與之相比，我們在生物統計學精品課程的建設上，才剛剛起步，今后還要在教材建設、師資隊伍建設、科學研究等方面加大力度，將生物統計學建設成體現現代教育教學思想、符合現代科學技術和適應社會發展進步的需要、能夠促進學生的全面發展而深受學生歡迎的一門課程。

生物統計論文:生物信息醫學統計課堂教學

生物信息學融合了生物技術、計算機技術、數學和統計學的大量方法，已逐漸成為發現生命過程中所蘊涵知識的一門重要學科。其基本問題主要包括：DNA分析、蛋白質結構分析、分子進化。醫學統計學作為醫科院校的基礎課程之一，長期以來其理論和方法就廣泛應用于臨床醫學、基礎醫學的各類研究中。隨著生物新技術的誕生，在推動生物信息學發展的同時，醫學研究對象也由宏觀的病人、生物組織拓展到微觀的基因領域，所面對的實驗數據在性質和結構上也都有所不同，這對醫學統計學的應用提出了新的更高的要求。

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。

借助概率分布常常可以幫助我們了解生命指標的特征、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。基因芯片（genechip）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。

我們常常可以借助相關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。

在醫學統計學課堂教學中引入生物信息學實例，而不僅僅局限于常見的醫學、衛生領域的例子，將難以理解的統計理論和方法與前沿的生物實例相結合，拓寬了學員的視野，提高了學員的學習興趣，更可以加深對所學知識的理解；與此同時，使學員掌握了生物實驗數據的先進分析方法，擴大了學員的知識面，提高了他們今后開展醫學科研工作的能力。

還有一些醫學統計學方法目前也逐漸應用于生物信息學研究中，諸如：遺傳算法、熵理論等等。但這些方法已經超出了醫學統計學課堂教學的范圍，我們將嘗試在第二課堂或選修課中，作為補充知識進行講授，供那些學有余力的學員學習交流。

生物統計論文:高校生物統計學課程教學改革探究

摘要：分析目前高校傳統教學模式下生物統計學教學之不足以及理論課程與社會實踐之間的差距，提出在課程整合模式下生物統計學課程的改革措施，指出在教學中融入多元化的概念，推進課程形式、教學模式和教學資源三個方面的有效整合。在教學中逐步實現新的教學模式，為全面提高學生素質提供保障。

關鍵詞：課程整合；生物統計學；素質能力

一、生物統計學的教育現狀

隨著生命科學研究的飛速發展，生物統計的重要性日趨彰顯。2014年LinkedIn對全球超過3.3億用戶的工作經歷和技能進行分析，在公布的最受雇主喜歡及關注的25項技能中，統計分析和數據挖掘位列榜首。生物統計學是運用概率論和數理統計的原理和方法，分析和解釋生物界各種現象和實驗調查資料的一門學科[1]，是眾多高等院校中生物學、醫學、藥學和農學等專業的必修課程。生物統計學的教學內容前后章節關系密切，環環相扣，層層深入，具有內容多、公式多、概念多的特點。學生在學習中感到晦澀難懂，容易產生難學、厭學的思想。同時，目前生物統計學的教育還存在一些不足之處：（1）試驗設計在教學中所占比例不足。生物統計學與試驗設計是緊密結合在一起的，主要向人們講授了從事科學研究的試驗方法和對收集到的試驗結果進行分析整理的方法。凱爾文勛爵（LordKelvin）曾說過：“當你能夠衡量你所談論的事物，并能以數字來表達它時，可以說你對它有了一些了解；而當你不能衡量或不能用數字表達時，你對它的知識就是膚淺的和不能令人滿意的”。由此可見，生物統計學作為量化事物的工具和手段在科學研究中發揮著重要的作用。然而，目前該課程的設置上忽視了新形勢下的教學導向，偏重統計基本方法和基本理論的介紹，忽視了試驗設計的介紹。（2）生物統計學理論和社會實踐的脫節，學生缺少將統計理論應用到實踐中的能力。在生物統計學的教學實踐中，教師偏重理論知識的講解，使得教學內容空洞而枯燥。同時，在課程設置中未將生物統計學與專業實踐課聯系在一起教學，使得學生脫離了社會實踐，導致學生的學習積極性不高。（3）生物統計學和醫學基礎課之間的分離。在課程設置上，沒有將這兩個學科整合在一起，學生既沒有形成自己的知識框架，又沒有將生物統計學的知識應用到醫學基礎課的學習中。

二、課程整合理論對生物統計學教學的啟示

基于上述課程設置及教育中的問題，南方醫科大學生物統計學系在多年的教學實踐中總結構建了“課程整合”體系。早在19世紀末20世紀初，在杜威（JohnDewey）發起的進步教育運動中，就有了一種綜合課程的思想，他強調在理論與實踐中倡導課程整合。ParkW.J.在參考了各類界定的基礎上，認為整合的課程是超越單門學科有目的地組合知識、觀點和探究問題，以達到學習者對學習內容更深層的理解[2]。根據目前生物統計學的教學環境和條件，深化生物統計學課程整合涉及到課程形式、教學模式和教學資源三個方面。

（一）課程形式的整合

以南方醫科大學的五年制臨床醫學本科課程設置為例（其它學校基本類似），主要分為公共基礎課程、專業基礎課程、專業課、公共選修課和實踐教學五類。公共課程包括大學語文、外語和體育等；專業基礎課程為學生必須掌握的專業基本理論、基本知識和基本技能的課程；專業課指從事本專業或相近專業工作所需的相關課程和專業學習的延伸課程，主要培養學生從事相應領域臨床實踐的初級思維和能力；公共選修課為面向全校所有本科專業開設的選修課程；實踐教學分為課內和課外實踐教學環節，主要培養學生的實踐能力和科研能力。在課程整合中主要有：（1）生物統計學的理論課程和實踐教學課程的整合，其主要目的是使學生對生物統計將來的應用領域有一個大概了解，能夠正確理解和合理解釋應用領域的問題，面對統計咨詢對象時能和其它專業人士進行較好的溝通。（2）整合生物統計學中的應用軟件和專業基礎課程，如SPSS軟件與生物統計學，STATA軟件與流行病學，RevMan和循證醫學等，通過在一個學期同時開設兩門課程，使學生充分感受到應用軟件的實用性，有助于對一些抽象的計算方法的理解，提高學習興趣進而提高學習效率。

（二）教學模式的整合

南方醫科大學生物統計學系實施了導師制教育，每位導師指導3到6名本科生，從三年級開始指導學生參加科研活動和統計咨詢與數據處理實踐。導師制教育的實施整合了理論教學和實踐教學，這種教學模式變教師“主講”為“主導”，學生“被動”為“主動”。導師制教育是運用任務驅動法，以實際案例為主線，教師為主導，學生為主體的教育方法，最終目的是培養學生實際應用統計學知識的能力[3]。學生在實際案例的教學情境下學習統計學有多重好處：第一，豐富的生活案例或科研案例激發了學生學習統計學的興趣，驅動著學生進行不斷學習，培養了學生的文獻查閱能力、團體合作的能力、克服困難的能力，以及在解決案例后的自我認同感。第二，案例教學可以激發學生的主觀能動性。在這樣的教學模式整合中，突出了學生主體的地位。學生在老師和同學的幫助下，在完成各項小任務的過程中，逐步完善各個主題的知識體系的構建，促進知識的吸收和應用。第三，案例教學培養了學生思考、分析和解決問題的能力，鍛煉了學生的邏輯思維，激發了學生的科研興趣。幾年的實踐表明導師制教育的執行不僅提高學生專業統計學軟件的學習成績，同時學生真正學會了生物統計學的應用能力，能夠有機地將理論和實踐相結合，達到了較好的教學效果。

（三）教學資源的整合

生物統計學教學資源整合包括：教材資源的整合和網絡資源的整合兩方面。教材資源的整合要考慮到教材的規范性、可靠性、時代性和針對性，使學生在學習中舉一反三，有效地發揮學生學習的主動性和自主性。在教材的選擇采納上，除了使用中文的本科生規劃教材外，還選取了部分英文教材如《FundamentalsofBiostatistics》（RosnerB，2006，6thEdit）、《UsingMultivariateStatistics）（TabachnickBG&FidellLS，2007，5thEdit）等。網絡資源的整合為生物統計學的教學提供了豐富的資源和空間，利用“微信墻”增強學生的參與和互動，突出因材施教和個性發展。同時，利用網絡資源，按照“自評他評結合、堂內堂外結合”的原則，綜合運用現代先進技術，注重對學生日常學習表現作出發展性評價，逐步推動形成性評價體系建設。

三、結束語

醫學課程改革中的“學科細分”和“課程整合”并不矛盾，課程整合的主要目的是消除各學科教學間的壁壘，促進學術的交流；同時，課程整合有利于促進教師之間的交流和合作。在高等醫學院校，我們要著眼于未來，實現基礎與臨床、醫學與人文、公共衛生與臨床醫學的有機整合。

作者:關 穎 張國霞 單位:南方醫科大學

生物統計論文:高校生物統計學論文

一、生物統計學課程的地位和作用

生物統計學是生物學學科不同專業學生都應該掌握的一門重要的工具課，是許多高等院校生物學、農學、醫學等專業的必修課程之一。它是現代生物學研究不可缺少的工具，是培養學生科學研究和綜合分析問題能力的重要課程，也是生物學等工作者必備的基礎，同時該課程又是其他專業課程的重要基礎。因此該課程在生物學、農學、林學、醫學、食品、環保等專業中占有十分重要的地位[12]。生物統計學需以生物材料進行研究，但通常所涉及的材料數量較大，很難也沒有必要全部參加試驗，必須通過科學的方法抽取有代表性的試驗個體進行試驗，以獲得相關的數據，實現由樣本推斷總體的重要功能。因此生物統計學與試驗設計緊密聯系，主要講授數據資料收集和整理的方法、數據資料的統計分析方法和手段以及在概率論的基礎上對統計結果做出科學的推斷，從而幫助我們認識研究對象的現象和本質[13]。因此，生物統計學已成為生物科技工作者必備的基礎，也有利于培養和提高大學生的科學研究能力以及獨立分析問題和解決問題的能力，是當代大學生系統的能力培養和全面的素質教育的具體體現。

二、生物統計學教學存在的主要問題

1.生物統計學教材方面。教材是體現教學內容和教學要求的知識載體，也是教學最基本的工具，它不僅是教師進行教學的依據，而且是學生獲取知識的重要資料，選擇適合教師和學生的生物統計學教材，能夠保證教學過程的順利進行，而且還能提高教學質量，達到良好的教學效果[14，15]。目前，國內所出版的生物統計學教材種類較多，各大高校由于教師和學生的情況不同，在教材方面的選擇和使用也不一樣。盡管如此，目前國內所出版的生物統計學教材主要包括兩大類。第一大類完全是傳統生物統計學的知識和內容，不涉及統計軟件的介紹和使用，這一大類教材包含兩小類，一類主要側重理論教學，過分強調課程體系的完整性和理論講授，注重公式的推導而忽視了實際應用例題的講解。這類教材忽略了對大學生統計思維和綜合分析問題能力的培養，因此有一定的缺陷。另一類是目前各大高校使用較多的生物統計學教材，該類教材雖然也存在一些必要的公式推導，但更側重于統計學理論與實際結合，清楚介紹每一個統計原理理論后，再通過具體實例分析和鞏固統計學的基本原理和基本方法，注重培養學生分析實際問題和解決實際問題的能力，因此這類教材比較適合現在生物科學等本科專業的使用。但這類生物統計學教材由于不涉及統計軟件的內容，也存在一定的不足。如果教師在授課過程中未涉及一些統計軟件的介紹和使用，那么即使學生完全掌握了相關的統計原理和方法，學生在復雜的試驗設計及龐大的數據面前可能也會束手無策，即使會計算，在復雜及龐大的數據計算中也可能會算錯，因此可能會得出相反的結論。第二大類統計教材完全是統計軟件的介紹和使用，如Excel軟件、SAS統計軟件、SPSS統計軟件、DPS統計軟件、R統計軟件等的介紹和使用。生物科學、技術等飛速發展的今天，這類統計軟件發揮了很大的優勢，給科技工作者帶來了極大的方便。但這類教材也存在一定的不足，它只注重統計過程的運算和統計，沒有統計原理的介紹，因此對沒有相關統計學知識或統計學基礎較差的學生或老師來說，即使按照教材上的步驟計算出相應的結果，但也不知道具體的含義，也不知道怎么分析。因此這類教材不適合大學本科生的教學。另外，這兩大類教材要么只注重數理統計方法的講授，要么只重視統計軟件的使用，而忽視了統計學中的數理統計分析方法是建立在正確的試驗設計以及所獲數據資料準確的基礎上才能發揮正確的作用，這是這兩大類生物統計學教材共同存在的不足之處。因此，目前市場上還未見有統計學理論與實際結合，試驗設計與統計原理相結合，統計軟件與統計學原理相結合的較為完善的生物統計學教材。筆者認為這類生物統計學教材是當前生物科學專業、生物技術專業、生物工程專業、農學專業、醫學專業、食品專業等本科專業較為適合的教材。

2.生物統計學與高等數學方面。①生物統計學與高等數學開課時間上的不一致性。國內許多高等學校生物科學等本科專業的培養方案中都把高等數學課程作為一門必修的基礎課，學生通過對該門課程的學習，系統獲得函數、極限、連續、導數、微積分及常微分方程等基礎知識，它為后續課程的學習和解決實際問題提供必不可少的數學基礎知識及常用的數學方法。而且，通過各個知識點的學習，逐步培養學生具有較為熟練的基本運算能力和自學能力，綜合運用所學知識分析和解決實際問題的能力。更重要的是，高等數學課程是學習生物統計學的關鍵，生物統計學中的許多原理和方法都需要高等數學中相應的知識作為基礎。②生物統計學與高等數學教學上的脫節性。高等數學課程作為生物科學本科專業一門必修的基礎課，各高校均認識到它在生物科學本科專業中的重要性。但長期以來，高等數學和生物統計學均作為兩名獨立的課程開設，一般情況下，高等數學課程由數學專業教師講授，由于數學專業的教師沒有生物學專業的相關知識，不清楚生物統計學課程的知識體系，只注重數學知識的推導、講授。因此所講授的知識內容之間通常存在許多不銜之處，形成了不利于生物統計學課程教學的知識的斷層。同樣，這也是生物統計學中教師難教，學生難學、難懂、難用的原因之一。

3.生物統計學教師知識結構和科研能力方面。常言道，學生需要一滴水，教師至少要有一桶水。生物統計學的教學，相對于其他課程而言，對教師的要求更高，不僅要求教師要有一定的數學知識，較為淵博的統計學知識，還要求教師要有較強的科研能力。教師只有具備一定的數學知識和淵博的統計學知識，才能很好把握生物統計學相關原理、理論、統計分析方法等。具備較強的科研能力，才能很好將生物統計學相關原理、理論、統計分析方法與實際相結合，才能很好地進行案例教學。4.考試制度方面。考試制度在高等教育中占有非常重要的地位，考試是教學質量評價的一項重要指標，它既是對教師教學質量的反映，也是對學生學習效果的檢驗。考試制度是否合理

，決定著教學質量的好壞以及學生學習積極性是否能得到最大限度地調動[16]。但是現階段我國許多高校的考試制度較為死板，缺乏合理性和靈活性。如在學期期末考試中規定一定數量的題型，當然，這種考試制度對于規范考試是必須的，但是應該根據具體課程而定，而不能一概而論。就生物統計學課程而言，如果規定一定數量的考試題型（比如四種題型），那么教師只能根據考試規定勉為其難考慮四種題型。比如說名詞解釋、填空、問答、計算這四種題型。很明顯，這種考試方式只是較為死板的考試，不能真證體現生物統計學課程的本質，不能很好考察學生對生物統計學原理的掌握及運用。

三、生物統計學教學策略

針對目前生物統計學存在的問題，筆者根據自己近十年的生物統計學教學實踐，就如何提高生物統計學的課堂教學效果，提出如下建議。

1.選擇合適的教材并優化教學內容。教材是教學最基本的工具，選擇適合的生物統計學教材，能夠保證教學過程的順利進行，并能提高教學質量。針對目前市場上的不同種類教材，結合學生的實際，選擇統計學理論與實際相結合，試驗設計與統計原理相結合，統計軟件與統計學原理相結合的生物統計學教材進行教學較為合適。據筆者過去的教學實踐，該課程授課內容不宜過多和過深，授課內容過多學生精力會分散，分不清重點，而過深則影響學生的接受效果[17]。因此應根據學生實際優化教學內容，堅持以試驗研究實例為線索，以科學的試驗研究方法為主線，理論原理和實際例子相結合，從試驗研究的選題和設計、試驗方案的制定和實施、試驗數據的收集和整理到試驗數據的統計分析，最后做出科學的推斷等，盡可能把抽象的統計學概念和原理轉變為具體的實例，提高學生的學習興趣，使其更好地理解和掌握所學的課程內容[7]。很好激發學生學習生物統計學課程的興趣，從而更好地提高教學效果和教學質量。

2.處理好高等數學和生物統計學的關系。高等數學作為生物科學本科專業的基礎課，是學習生物統計學的關鍵。一方面，高等數學一般在第一學年開設，因此生物統計學安排在第二學年開設為宜，這樣能避免高等數學和生物統計學課程開設在時間上形成的斷層，有利于學生對生物統計學的學習。另一方面，高等數學和生物統計學不應分別讓不同專業的教師講授，而均應由生物學專業教師講授，因為生物學專業的教師清楚生物統計學課程的知識體系，在講授高等數學時，能夠根據生物統計學的相關原理和內容，優化高等數學的教學內容，有側重點進行知識的講授。從而能避免生物統計學與高等數學教學在知識上的脫節性，也有利于學生對生物統計學的學習。

3.提高自身知識結構和科研能力，注重案例教學。生物統計學教材大多理論性強，內容枯燥，容易使學生產生厭煩感。照本宣科的傳統授課方法，更會使學生失去興趣，對于培養學生的獨立思考能力和創造能力十分不利。在現代教學中，教師既是知識的傳授者，也是教學活動的組織者，在教學過程中起到關鍵的作用，教師知識水平的高低直接影響學生的學習效果[18]。因此教師應不斷加強對生物統計學基本原理、基本理論和基本方法的學習與實踐。另外，教師還應不斷加強自身的科研能力，在教學過程中將自己的科研工作或生產實踐案例貫穿到教學中，以自身科研實例輔助教學，增加學生的學習興趣，培養學生的統計學思維以及對統計學的實際應用能力。

4.加強試驗設計的教學和實踐。試驗設計又稱為實驗設計，它以概率論和數理統計的原理和方法為理論基礎，科學地、經濟地設計研究方案的一項技術。一個良好的試驗設計，可以用最少的實驗次數，得到足夠的實驗數據，從而能減少人力、物力和財力的投入[6]。由于生物統計學理論性和實踐性較強，且涉及大量的數學公式、抽象的概念和復雜的內容。因此在生物統計學的教學中應充分調動學生學習的主動性，加強學生對生物統計學原理、知識的理解和綜合運用，強化學生綜合試驗設計的鍛煉及其應用。提高學生利用統計原理、方法分析和解決實際問題的能力。生物統計學教學中，一方面，教師應該有淵博的統計學知識及其豐富的科研經歷，另一方面，應讓學生走出教室，加強實踐，使學生不但能夠掌握統計分析的原理和方法，而且可以解決一些生產中的實際問題，真正達到生物統計學教學的目的。

5.改革傳統的考核方式，著力培養學生綜合運用生物統計學知識的能力。很多學校傳統的考試以閉卷筆試的考核方式為主，試卷內容主要測重基本概念、理論知識和方法的考核，期末考試成績基本決定了學期的成績，這種考試方式造成的結果是學生平時可以不聽課，考試前通過突擊，也能考合格，但考后就可能全忘了。更重要的是學生學完生物統計學，學期考試后，都不知道學了些什么，更不知道怎么用，到做畢業論文需用到統計學原理和知識時，很多學生不會用或者亂用。一些高校期末考試總評成績由平時成績、期中成績和期末成績三部分組成。這種方式在一定程度上重視了學生平時學習情況和期中考試成績，避免了期末考試成績基本決定了學期成績的弊端，但是某些高校規定了每門考試課必須有四種以上的題型，對于一般的學科而言，這種規定也許是可行的，但對于生物統計學而言，這種規定是不合理的。因為生物統計學的教學主要是培養學生綜合運用統計學原理和知識的能力，培養學生如何進行試驗設計、試驗數據的統計、分析以及對統計結果的解釋等。因此筆者認為，對于生物統計學的教學，教師應從學生的實際情況出發，以培養學生綜合運用統計學原理和知識為目標，合理講授統計學的相關內容。期末考試以開卷考試為宜，學期總評成績由平時成績、期中成績和期末成績三部分組成，考試題型只需考察計算題和試驗設計題兩種題型，即重點考察學生對基本知識的掌握程度及靈活運用統計學原理和方法解決實際問題的能力。生物統計學是一門理論性較強的應用學科，涉及的內容多、公式多、概念多，對學生而言，難懂、難記、更難用，而且很多學生不愿意學習。因此在生物統計學教學過程中，教師應從學生的實際情況出發，選擇合適的教材并優化教學內容，提高自身知識結構和科研能力，改變教學方法，加強試驗設計的教學和實踐，改革傳統的考核方式，著力培養學生綜合運用生物統計學原理和知識的能力為教學目標，充分調動學生學習生物統計學的主動性和積極性，同時增加學生上機學習統計軟件的操作，掌握EXCEL、SPSS、DPS等統計軟件的使用，提高學生利用生物統計學的原理和相關統計軟件解決實際問題的能力。

作者：張以忠鄧琳瓊工作單位：畢節學院地理與生命科學學院

生物統計論文:透視生物統計學課程的分析

摘要：根據21世紀對生物統計學課程的重新定位，在生物統計學精品課程建設中重點突出了教學方法和教學手段的改革，強化了學生能力的培養。

關鍵詞：生物統計學；精品課程；教學改革

一、引言

隨著生物科學的發展，只有定性的結論已不能滿足實踐的需要，實現生物科學結論定量化是人們長期追求探索的目標；生物統計學是生物學科定量化的重要分析理論與方法，生物統計學是生物學科應具備的基本知識和素質，與生命活動有關的各種現象中普遍存在著隨機現象，大到森林陸地生態系統，小至分子水平，均受到許多隨機因素的影響，表現為各種各樣的隨機現象，而生物統計學正是從數量方面揭示大量隨機現象中存在的必然規律的學科。因此，生物統計學是一門在實踐中應用十分廣泛的工具學科，它是生命科學各專業的專業基礎課，對后續生命科學課程學習和生物科研有重要作用。

同時，生物統計作為數理統計在生物學領域的應用，是教學難度較大的一門課程。因此，在生物統計學精品課程建設過程中，針對各專業培養目標的定位，因材施教，更新教育理念，加強實踐訓練，在教學方法和教學手段上進行改革和大膽探索。

二、二十一世紀對生物統計學課程的重新定位。

（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發展，在其基礎上發展起來的生物統計學、統計流行病學、隨機化臨床試驗學已經成為攻克人類疾病的一個里程碑。這在過去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，基因芯片等實驗科學產生出的巨量數據，需要新工具來組織和提取重要信息。

將數據轉化為信息需要統計理論和實踐方面的洞察力、技術和訓練。

未來的生物統計學將會與信息技術密切結合，較少側重傳統數理統計，而會更多注意數據分析，尤其是大型數據庫的處理。生物統計學越來越不同于其它數學領域，計算機和信息科學工具至少和概率論一樣重要。

（二）生物統計學對大學生素質培養的作用。

生物統計學的一個重要特點就是通過樣本來推斷和估計總體，這樣得到的結論有很大的可靠性但有一定的錯誤率，這是統計分析的基本特點，因此在生物統計課程的學習中培養了一種新的思維方法———從不肯定性或概率的角度來思考問題和分析科學試驗的結果。

生物統計學是通過個別的試驗研究得出其一般性結論，屬于歸納推理的范疇。但其有別于簡單枚舉法和科學歸納法，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大多數涉及到的是隨機事件，因此，生物統計學不僅是試驗設計與統計方法的教學，更重要的還是大學生思維方式的培養，這對提高大學生的素質很有必要。

生物統計學包括試驗設計和統計方法兩個有機聯系的組成部分。通過試驗設計的教學可提高大學生設計研究課題試驗方案的能力，使之明確課題的研究目的、試驗因素與水平以及試驗設計方法等方面的內容。通過統計方法的教學除讓學生弄清各種統計方法的內涵外，還需要使學生能夠正確地選擇最適合的統計方法，以揭示資料潛在的信息，達到研究的最終目的，從而提高大學生科學研究素質。

三、教學方法和教學手段的改革。

（一）加強電子課件及網絡平臺建設。

生物統計學是應用概率論和數理統計原理研究生物界數量變化的學科，而概率統計的理論和思維方法對本科生來說有一定的難度，加之課程學時的減少（由原來的60-70學時，降到現在的40學時左右）,如何深入淺出地引導學生入門，并使學生在了解概率統計思想的基礎上，掌握常用統計分析方法的應用及使用條件是課程的教學難點。為此，我們利用多媒體技術，制作了與教材配套的課件，通過在課堂上把抽象內容形象化與直觀化，收到了良好教學效果。建設了一個生物統計學教學網絡支撐平臺，現有課程簡介、教學大綱、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、其它教學資源等欄目，免費向全校師生開放。

（二）將多媒體教學優勢與學生的認知規律有機結合，用較少的學時得到良好的教學效果。

多媒體具有信息量大、形象化、直觀化的特點。

但是如果不能很好地將多媒體這些特點與學生的認知規律相結合，多媒體教學就可能會帶來一些弊端諸如：（1）內容多，幻燈片變換快，由照本宣科變為照屏宣科，為新的“滿堂灌”；（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方式顯示（即所謂“死屏”）,老師照著屏幕上的內容給學生講解，失去了傳統教學方法，老師邊講邊板書能給學生留下比較深刻印象的特點，缺乏吸引力。

而多媒體在教學中只能充當工具的角色，在教學過程中必須將多媒體信息量大、形象化、直觀化的特點與學生的認知規律緊密結合在一起。在制作課件時，采用啟發式教學方式，精煉教學內容，模仿傳統教學書寫板書的過程，根據教學內容的難易程度，采用逐字、逐句、逐段顯示教學內容的動畫方式。在課堂教學中，老師仍然保持傳統教學方法的教姿教態，在授課的過程中與學生保持互動，根據學生在課堂上接受知識的能力，掌握屏幕上顯示內容的速度，必要時輔以板書進行講解。這樣做既發揮了多媒體教學的特點，又充分照顧到學生的認知規律，在內容沒有縮減，學時減少近三分之一的情況下，仍然取得良好的教學效果。

（三）長期堅持教育教學方法及教學規律的研究。

生物統計學的理論基礎是概率論與數理統計，從這個層面上講，它有非常濃的數學味道，但是它又有別于概率論與數理統計，生物統計學更主要強調的是概率論及數理統計的思想和方法在解決生命科學中一些具體問題的應用。因此在教學過程中就存在一個“度”的把握問題，如果將概率論及數理統計的原理講得太多，一是學時不允許，二是學生難以消化，得不到好的教學效果；如果只注重方法的講解，學生知其然不知其所以然，就會誤入亂套公式的歧途。經過將教學的重點放在教學中引導學生重點掌握統計方法的功能與用途，方法與步驟，防止各類方法的誤用，淡化定理的證明與公式的推導。在教學內容的安排上采用“保干削枝”，即在學時減少很多的情況下，將一些次要的統計方法去掉，也要保證有足夠的學時講授理論分布與抽樣分布、統計假設測驗等方面的內容，讓學生掌握生物統計學中所蘊含的概率論及數理統計的思想精髓，從而避免學生亂套統計公式。

（四）密切跟蹤生命科學發展的前沿動向，探索生物統計學解決前沿問題的理論與方法。

統計學在生物學中的應用已有長遠的歷史，許多統計的理論與方法也是自生物上的應用發展而來，而且生物統計是一個極重要的跨生命科學各研究領域的平臺。現在基因組學、蛋白質組學與生物信息學的蓬勃發展，使得生物統計在這些突破性生物科技領域上扮演著不可或缺的角色。

在課程建設中，隨時注意納入生物統計學在前沿領域研究應用的內容，增強課程的活力，提高教師和學生面向生物產業主戰場解決實際問題的能力。

四、加強實踐教學，注重學生能力培養。

生物統計學要不要開實驗課，怎樣開實驗課，一直存在爭議，在此認為生物統計學不僅應該開設實驗課，而且還要將實踐教學的重點放在計算機技術和統計軟件的應用上，讓學生不僅掌握統計方法，而且加深對原理的認識，獲得就業或升學的必備計算機統計技能，提高解決復雜問題的能力。

（一）開展統計軟件的實習，擴大學生的視野，提高學生素質。

20世紀20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，所以充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。在課程體系改革中，各課程的教學時數與達到培養目標所需完成的教學內容相比還是不足的。為此，可以通過標準的統計軟件的教學實習來達到以點帶面，擴大學生視野，提高學生素質。

為此我們建立了一個專用于實習教學的生物統計電腦實驗室。現共有50余臺電腦，并連接到校園網。實驗室配備有指導教師，負責對上機的學生答疑。除按教學計劃進行的正常實習教學外，實驗室還對優秀學生免費開放，鼓勵他們結合教師的科研活動，應用所學生物統計學知識，學習新的生物統計學知識，掌握應用計算機解決生物統計學問題的技能。

（二）全方位、多層次的實踐教學。

為了進一步培養學生實際動手能力和科學嚴謹的治學態度，必須將本課程的實踐教學活動延伸到課堂教學外，開展全方位、多層次的實踐教學。

在原綿陽農專期間，主要在作物育種、作物栽培、動物營養等課程實驗與實習中，根據相關內容加入了試驗設計方法以及數據統計分析的相關內容。

組建了西南科技大學生命科學與工程學院以后，由原來的單一農科專業變成了理、工、農三大學科均有專業的格局。雖然專業的學科歸屬不同，但有一點是相通的，其內涵均屬于生命科學的范疇。以科學研究的方法進行劃分，均屬于實驗科學。

掌握正確的實驗設計方法，從不確定性數據中挖掘事物的客觀規律，是實驗科學工作者必備的技能。因此，我們將原來只是在農科專業上延伸實踐教學的作法推廣到全院的所有專業，結合實驗課教學的改革，對發酵工藝學實驗、植物細胞工程實驗、食用菌實驗、微生物學實驗等課程的內容全部或部分改為用生物統計學指導學生自主進行實驗設計，把過去單一的實驗流程、樣品觀察或檢測實驗改變為試驗條件的優化試驗，提出在不同條件下對樣品測定的比較試驗設計、單因素試驗設計、多因素試驗設計、正交試驗設計、均勻試驗設計，對試驗結果要求學生使用統計學的方法對進行分析和討論，最后得出最佳試驗條件。

這樣的實驗教學改革起到了一箭雙雕的作用，從專業基礎課或專業課的角度看，改驗證性實驗為設計型、綜合性實驗，增強了學生解決實際問題的能力，培養了學生創新思維的能力；從生物統計學角度看，將課程的教學實踐延伸到課程外，彌補了學時的不足，更重要的是學生將自己學到的統計學知識，轉化為解決實際問題的能力，知識得到很好的內化。

此外，在學生課外科技活動中指導學生選用正確的實驗設計和數據的統計分析方法，提升科技作品的檔次；在畢業論文（設計）中要求學生采用恰當的生物統計學方法進行設計與分析，寫出高質量的畢業論文（設計）。

通過這樣的教學實踐，訓練了學生的統計思維能力，使學生充分認識到掌握生物統計學這一工具的重要性和必要性，增強了學生學好用好這門工具的信心，提高了學生從復雜的生命現象中挖掘事物客觀發展規律的能力。

精品課程是集科學性、先進性、教育性、整體性、有效性和示范性于一身的優秀課程。作為精品課程的載體，應具有一流的教師隊伍、一流的教學內容、一流的教學方法、一流的教材、一流的教學管理等特點。與之相比，我們在生物統計學精品課程的建設上，才剛剛起步，今后還要在教材建設、師資隊伍建設、科學研究等方面加大力度，將生物統計學建設成體現現代教育教學思想、符合現代科學技術和適應社會發展進步的需要、能夠促進學生的全面發展而深受學生歡迎的一門課程。

生物統計論文:漫談自由軟件R和在生物統計學學習中的運用

生物統計學是應用數理統計的原理和方法處理生物學中的各種數量資料,從而透過現象揭示生物學本質的一門科學,是科學研究與實踐應用的基礎工具。基于生物統計學在生產實踐中的廣泛應用及在生命科學研究中的重要作用,國內外大多數學校的生命科學各專業都將生物統計學列為專業基礎課或必修課。但是,作為2003年才開始招生的新辦專業,中國地質大學(武漢)生物科學專業原來的教學計劃中沒有“生物統計學”的課程,而設置有56學時的“概率論與數理統計”課程。學生們雖然通過“概率論與數理統計”的課程掌握了數理統計的基本原理和分析方法,但卻缺乏數據處理與統計分析的必要訓練。從而導致生物科學專業2003~2005級學生的畢業論文中缺乏統計分析,在答辯時也沒有試驗設計與假設檢驗的概念。鑒于這一實際情況,2007年生物科學專業的教學計劃及時作了必要的調整,增開了生物統計學的課程,并且設為專業必修課。按調整后的新教學計劃,2009年下學期生物科學專業大三學生在修完56學時的“概率論與數理統計”課程之后,還將學習32學時的“生物統計學”課程(含16學時的上機實習)。

傳統的生物統計學教學過多強調理論的重要性,學生通過查找書后附表設計試驗與手工計算,忽視了利用計算機軟件進行試驗設計和數據統計分析的能力培養,不符合越來越重于計算機技術的現代應用生物統計方法的發展趨勢。在十分有限的32個學時內,為使“生物統計學”的授課內容不與“概率論與數理統計”發生重復且更實用,筆者通過對現代應用生物統計方法和統計軟件發展趨勢的課前調研,發現R軟件是一款功能全面又易學的統計軟件,含有許多新穎而又實用的統計分析技術與假設檢驗方法,完全可以滿足生物統計學的教學需要,并且沒有版權問題。各種概率分布的計算,以及平衡不完全區組、拉丁方與正交表等試驗設計,都可以在R軟件中完成,使學生可以徹底擺脫手工查表與計算的煩惱。課后關于生物統計學與R軟件使用的問卷調查發現,88.2%的學生認為在修完“概率論與數理統計”課程后仍很有必要學習生物統計學和統計軟件,92.8%的學生認為自由軟件R作為生物統計學的教學軟件十分合適,還有86.7%的學生則認為R語言的學習能夠對理解統計原理有所幫助。

1統計軟件R的介紹

R語言是一門比較新的計算機語言,源自S語言(S-Plus軟件中使用)與Scheme語言。基于GNU協議的自由軟件R提供了一種使用R語言進行統計分析與圖形展示的計算機環境,整合有許多統計工具包[1]。R語言最初由新西蘭奧克蘭大學統計系教授RossIhaka和RobertGentleman合作編寫,由于這兩位“R之父”的名字都是以R開頭,所以就稱之為R語言。R自1993年誕生以來,深受統計學家和計量愛好者的喜愛,被國外大量學術與科研機構采用,其應用范圍涵蓋了計量經濟學、實證金融學、空間統計學、統計遺傳學和生物信息學等諸多領域,已經成為主流軟件之一。2009年1月7日,《紐約時報》記者AshleeVance題為“DataAnalystsCaptivatedbyR’sPower的文章[2]在科技版發表之后,引起了統計軟件R與SAS之爭,可見R在統計學界和業界的影響力。

相對于其它統計軟件,R的主要特色在于:1)R語言具有自由、免費、開放源代碼及統計模塊齊全的特征;2)R語言是徹底面向對象的統計編程語言,R中所有計算結果都可以作為對象保存起來,供進一步統計分析與圖形展示之用;3)R軟件體積小,更新速度快;4)R的擴展性非常強。世界各地的CRAN鏡像網站上有許多志愿者提供的非常豐富的工具包,供下載使用。正如Google首席經濟學家HalVarian所說,R最優美的地方是你能夠修改很多前人編寫的工具包的代碼做各種所需的事情,實際你是站在巨人的肩膀上。

據統計,2008年12月13日~14日“第一屆中國R語言會議”在中國人民大學召開時,共有近70家單位150余人參加;2009年12月召開的第二屆中國R語言會議則在北京和上海設有兩個分會場,共有90多家單位300余人參加。參會的人員主要來自高校和科研機構,包括在校學生、高校老師、科研所研究員等。

2統計教學中R軟件的使用現狀

由于R強大的統計計算與圖形展示功能,以及自由免費與開放源代碼的特點,目前國外許多大學統計相關專業都將R作為教學軟件。據筆者調查,國內高校教學中統計軟件的使用現狀比較混亂,多是采用SPSS或SAS軟件,也有使用S-Plus、Matlab、Minitab、Stata、Eviews、Origin、DPS、MSExcel等商業軟件,仍有部分高校在統計教學中沒有結合與講授統計軟件。國內只有很少一部分高校使用R軟件進行統計教學,但是已有48所(不含重復)國內高校的教師或在校學生參加過R會議。

據不完全統計,江西農業大學、清華大學、中國人民大學、華東師范大學、暨南大學、中國地質大學(武漢)等高校已將R語言作為統計相關課程上機實習的計算機軟件。其中江西農業大學自2005年開始,就在生物工程與生物技術專業的學生的生物統計學課程中采用自由軟件R作為教學輔助工具,并取得了良好的教學效果[3]。

3生物統計學教學與R使用的調查分析

當前,數據分析處理幾乎全是使用計算機統計軟件完成,在統計方法的實際應用過程中,人們往往不會關注理論推導與計算過程,而是注重統計分析結果的解釋。對于非數理統計專業的學生,統計教學過程中不應過多強調理論的重要性,從而忽視了統計思想和數據處理能力的培養。通過課后關于生物統計學與R軟件使用的問卷調查發現,參與調查的34位學生中有30位學生(88.2%)認為在修完“概率論與數理統計”課程后仍很有必要學習生物統計學。而沒有開設生物統計學課程的2003~2005級學生的畢業論文中,嚴重缺乏統計分析與假設檢驗。這充分說明了,純粹的統計方法與理論教學,越來越不符合借重于現代計算機技術的生物統計學發展趨勢。

問卷調查中發現,有96%的學生認為生物統計學與R語言都非常有用,畢業后無論是繼續深造還是參加科研或管理工作都能用得上,同樣有96%的學生在生物統計學的課程結束后會選擇繼續學習R語言,有80%的學生認為R語言上級實習的16學時不夠用,且有92.8%的學生認為R軟件作為生物統計學的教學軟件十分合適,86.7%的學生認為R語言的學習能夠對學習與理解統計原理有所幫助,67.6%的學生認為C語言的學習基礎對學好R語言有所幫助。江西農業大學生物科學與工程學院程新等主持的教學研究課題“基于自由軟件平臺的生物統計學實踐教學研究”,對兩個年級共233人分別采用R和SPSS教學效果的比較分析發現,采用R進行教學,激發了學生的學習積極性,提高了學生掌握統計學知識的能力,教學效果比SPSS有了顯著提高[3]。因此,可以認為使用R軟件作為生物統計學的教學軟件是十分合適的。

此外,本次問卷調查中還發現76.5%的學生認為R語言的入門很容易且R軟件安裝使用起來非常方便;有63.9%的學生認為R語言的一些統計函數特別是繪圖函數的參數設置比較麻煩,學習有困難;有81.8%的學生認為很有必要組織出版關于R語言與生物統計學的參考書。與市場上隨處可見的關于SPSS或SAS軟件的圖書相比,由于R軟件是一款比較新的統計軟件,且是自由軟件,目前關于R語言或R軟件的圖書非常少。截至到2009年底只能夠在互聯網上搜索到4本與R語言有關的圖書,分別是孫嘯等著的《R語言及Bioconductor在基因組分析中的應用》(2006年7月,科學出版社出版);王斌會主編的《R語言統計分析軟件教程》(2007年1月,中國教育文化出版社出版);薛毅等著的《統計建模與R軟件》(2007年4月,清華大學出版社出版);湯銀才主編的《R語言與統計分析》(2008年11月,高等教育出版社出版)。這些書籍均以較大的篇幅詳細介紹了R語言的基礎與使用方法,適宜作為關于R語言的工具書。但是由于這4本書中均未涉及到試驗設計與現代應用生物統計方法等方面的內容(實際上,試驗設計的內容在生物統計學中占有十分重要的地位),不宜作為生物統計學的上機實習指導書。而且CRAN網站上有多種關于試驗設計及其統計分析的R工具包,如AlgDesign、crossdes、conf.design、DoE.base、FrF2等可以自由下載使用。因此,基于R軟件在國內愈來愈旺盛的市場需求,筆者認為有關出版社很有必要組織出版關于“現代應用生物統計方法在R語言中的實現”的教參或工具書。

4結論

根據調查結果與科研工作的經驗,筆者認為統計的思想或意識比統計理論與方法更重要,使用統計軟件R進行生物統計學教學,可使學生不再陷入繁瑣的統計查表與計算過程中,從而增強統計思想和數據處理能力的培養。

筆者使用R的最大感受是,不斷發現其它統計軟件很難實現的統計計算和圖形展示方法,在R中則很容易實現,驚喜不斷。R最重要的一點是怎么都不會高估它,它允許統計學家做很多復雜的分析,而不需要懂得很多的計算機知識(引自Google統計專家DarylPregibon)。R的應用領域是如此之廣,R的使用則“無處不在”。

相對而言,由于SPSS軟件比較容易學習掌握,目前,國內還有很多高校在使用SPSS軟件。但是,畢竟受其窗口菜單數量的限制,SPSS軟件的功能不會很全面。SAS軟件雖然要編程,使用較困難,但由于其經過多年的研制開發,功能較全面,權威性強,國內也有不少高校在統計學教學中采用。但是這些商業軟件價格昂貴,學生在學習與使用過程中均存在版權問題。而R是沒有版權限制的自由軟件,統計與計算功能更全面,在醫學、生態學、統計遺傳學、生物信息學等方面都具有十分豐富的工具包。因此,筆者認為在生物統計學的教學中使用R軟件是非常合適的,值得推廣。畢竟R是開源軟件,使用R的人越多,其可能貢獻的函數工具包也越多,R的功能也會飛速增長。