生物统计学论文

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的1篇生物统计学论文，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

生物统计学论文:Excel统计功能在生物统计学本科教学中的应用

[摘 要]Excel软件提供的统计功能涵盖统计学的大部分教学内容，且操作简便，可作为生物统计学本科教学的有效辅助工具。笔者参考多年的教学和科研经验，详细介绍了Excel常用统计函数和统计方法的操作步骤与注意事项，并结合理论知识对统计结果进行了解释，提出充分利用Excel软件来辅助生物统计学本科教学的模式。

[关键词]生物统计学；本科教学；Excel软件；统计功能

统计学是生物学领域进行科学研究不可或缺的工具，目前大多数高校已把生物统计学列为生物学相关专业的必修课。通过该课程的学习，有利于培养学生正确分析试验数据的能力，对于进一步学习专业课程和日后进行科研也有着非常重要的作用。近年来，统计分析软件的应用越来越普及，应用统计软件来辅助生物统计学的理论教学变得尤为重要。

Excel作为常用办公软件，除具备较强的图表和计算功能外，还提供了大量的统计函数和数据分析工具。利用Excel的统计功能，可快速、简便地进行描述性统计、t检验、方差分析、回归、相关等多种统计分析，从而为生物统计学的教学提供了极大便利，强化了教学效果。Excel的统计功能虽不如SPSS、SAS等专业统计软件强大，但具有易学易用的优势，适用于统计学的初学者，可基本满足本科生的教学需要。[3][4]

一、Excel统计函数简介

（一）统计函数的插入

Excel软件提供了丰富的数学和统计函数，将这些函数结合起来应用，可显示出Excel的统计分析功能。[3][4]在Excel 2003菜单中的“插入”项，选择“函数”。或在2007及以上版本中，在“公式”菜单项选“插入函数”命令，之后在“选择类别”栏选择“统计”，即显示大量统计函数。

（二）常用统计函数介绍

1.统计学参数或特征数的计算

数据的标准差、平均数等特征数均可由统计函数计算得到。反映集中性的函数包括AVERAGE（均值）、GEOMEAN（几何平均数）、HARMEAN（调和平均数）、MEDIAN（中位数）等；反映离散性的函数有：DEVSQ（离差平方和）、STDEV（样本标准差）、VAR（样本方差）、KURT（峰度系担┑取

2.数据分类

FREQUENCY函数可对大量数据进行分类和统计，表达式为：FREQUENCY（Data array，Bins array）。该函数为数组公式形式，运行显示出一个分组的频数后，还需选中所有结果的显示区域，按F2键，再按“Ctrl+Shift+En？鄄ter”组合键，方可求出所有分组的频数。[5]FREQUENCY的操作步骤因分类资料的性状而有所差异。A. 质量性状资料：在函数对话框中，“Data array”一栏输入分类数据所在的单元格地址，“Bins array”一栏输入分类标志值所在单元格。B. 数量性状资料：确定好分类的组数、组距和组限后，将各组的上限按升序输入工作表，在“Data array”和“Bins array”分别输入相应的单元格地址。

例：现有350名学生的英语成绩，需按优秀、良好、一般和不及格进行分类，并统计各等级人数。考试成绩为数量性状资料，首先按升序将各组上限按升序输入工作表（60、74、90）形成一列，插入FREQUENCY函数，在“Data array”输入成绩所在单元格区域，在“Bins array”输入各上限所在的单元格区域，确认后即可计算出不及格的人数（

3.概率函数

概率函数可直接计算出给定参数条件下各理论分布的概率值（P）。[6]常用函数有BINOMDIST（二项分布）、POISSON（泊松分布）、NORMDIST（正态分布）、NORMSDIST（标准正态分布）、TDIST（t分布），FDIST（F分布）等。

例如，BINOMDIST函数的功能为计算给定参数条件下二项分布的概率值。函数表达式：BINOMDIST（number_s，trials，probability_s，cumulative），其中num？鄄ber_s为试验成功的次数，trials为独立试验的次数，prob？鄄ability_s为试验成功的概率；cumulative为一逻辑值，用于确定函数的形式，取值为1和0。Cumulative如果取1，结果显示至多n次成功的概率；如为0，则返回恰好为n次成功的概率。

4.t 检验

TTEST函数功能为返回t检验的概率，以此来判断假设检验的显著性。函数表达式：TTEST（array1，array2，tails，type），其中array1为第一组数据所在的单元格区域，array2为第二组数据的区域，tails为分布曲线的尾数（双尾或单尾），type表示t检验的类型。

5.相关和回归系数计算

CORREL函数功能为计算两变量间的相关系数，以此来判断两变量间的相关程度和性质，表达式为COR？鄄REL（array1，array2），array1和array2代表进行相关分析的两组数据。利用INTERCEPT和SLOPE两函数可计算线性回归系数，函数表达式分别为INTERCEPT（known_x′？鄄s，known_y′s），SLOPE（known_x′s，known_y′s），其中known_x′s、known_y′s为自变量和因变量的数据集合。INTERCEPT函数可计算线性回归的截距（a），SLOPE函数可计算线性回归的斜率（b），从而得到线性回归方程：=a+bx。

二、数据分析工具的应用

（一）分析工具库加载

Excel的分析工具库具有较强的统计分析功能，但此功能通常未默认安装，需加载后使用。

1.在Excel 2003中，在“工具”菜单中单击“加载宏”，在弹出对话框中选中“分析工具库”即可，之后“工具”菜单中即出现“数据分析”条目。

2.在Excel 2007或更高版本中，单击左上角的“Office按钮”，选择“Excel 选项”，在弹出对话框中单击“加载项”，然后在“管理”栏中选择“Excel加载项”，单击“转到”，最后在“加载宏”窗口中选中“分析工具库”，之后在“数据”菜单中即出现“数据分析”条目。

（二）常用统计方法介绍

分析工具库包括描述性统计、t检验、方差分析、回归、相关、F检验等多种统计方法。[3][5]每次使用时，按照各统计方法的格式要求输入原始数据，单击“数据分析”选项，在弹出对话框中选择所需统计方法即可。

1.数据分类

将各组的分类标志值（质量性状资料）或上限值（数量性状资料）输入工作表，在“数据分析”中选择“直方图”；弹出对话框后，在“输入区域”选择分类数据的单元格地址，“接收区域”选择分类标志所在的单元格，运行即可。

2.描述统计

输入数据资料，在“数据分析”中选择“描述统计”，运行后即可得到最小值、最大值、平均数、标准差、方差、峰度、偏度等常用统计量。

3.t检验

t检验包括平均值的成对二样本分析，双样本等方差假设，双样本异方差假设检验。如进行平均值的成对二样本分析，弹出对话框后，分别在“变量1区域”、“变量2区域”输入两组数据所在的单元格地址，之后在“输出区域”选择某空白区域，确定即可。运行结果包括平均数、t值、df、单尾和双尾概率（P）、临界t值等信息。若P

如进行成组设计的两样本均值检验，需先进行F检验：双样本等方差假设，判断两样本所在总体方差是否同质。步骤：分别在变量1、变量2输出区域选择相应单元格区域，运行结果包括方差、F值、单尾概率（P）、临界F值等。如P

4.方差分析

方差分析包括单因素、无重复双因素、有重复双因素三种类型。如进行单因素方差分析，弹出对话框中，在输入区域、分组方式、输出区域分别输入相应信息后，单击“确定”即可。输出结果包括平方和（SS）、df（自由度）、MS（均方）、F值、F crit（F临界值）、P值等信息（表1）。如P>0.05（或F

5.回归与相关分析

线性回归分析：在“数据分析” 菜单选择“回归”， 在弹出对话框中输入Y值、X值、置信度、输出区域等信息后，运行即可得到回归截距（Intercept，a）和回归系数（b）（表2），从而写出回归方程。根据回归系数的t检验结果或方差分析的F检验结果，可判断两个变量间的线性回归关系是否有效。[7]由表2可知，a（Intercept）=-1.382，b=5.503，回归方程为：=5.503x-1.382。由回归系数的t检验可知，P=0.00004

三、结语

Excel软件提供的统计功能基本涵盖了统计学的教学内容，且对于生物统计学的初学者而言，具有易学易用的优势，可作为本科教学的有效辅助工具。在每章理论知识讲解完毕，应紧接着介绍Excel的统计功能、操作步骤和结果解释，把课程理论教学、实际案例分析和软件应用有机结合，可取得较好的教学效果。教学实践表明，运用Excel的统计功能来辅助理论教学，不仅能够加深学生对统计学原理的理解，还可以提高学生运用理论知识来分析数据的能力，从而使得生物统计学的学习变得轻松。在今后的生物统计学教学实践中，应紧密加强Excel软件应用与理论教学的融合，并考虑将 SPSS等专业软件逐步引入教学中，以期进一步提升学生分析处理复杂数据、解决实际问题的能力。

生物统计学论文:Excel在生物统计学双样本异方差资料t检验中的应用

摘要 利用Excel对双样本异方差的数据资料进行t检验，并以在pH=5和pH=8条件下测定果蝇的TPI酶活性为案例详细阐述了其分析过程及其注意事项，利用显著性概率P（T≤t）来判定结果更为简单一些。

关键词 Excel；生物统计学；t检验；双样本异方差资料

生物统计学是畜牧、兽医、农学、微生物、医学等领域中不可缺少的统计工具，数据分析离不开生物统计学的原理。随着计算机技术的发展，已有更多的软件被应用于生物统计学，如SPSS[1-4]、Excel[5]、SAS[6]等，但是不同的统计软件有不同的特点，如Excel统计功能虽然简单，但是操作方便，分析出来的结果更为直观，更适合生物统计学的初学者。

1 分析工具库的安装

Excel一般并不直接带着“分析工具库”这一模块，需要在Excel的基础上自行安装。安装步骤：Excel的工具―加载宏―分析工具库―确定。

2 双样本等方差数据资料的t检验

一般很难从数据资料上确定2个样本的方差是否相等，需要对其做方差的齐性检验来判断。下面以果蝇的TPI酶活性为例，阐述双样本异方差的t检验过程。

2.1 数据资料的建立

为了比较果蝇中TPI酶活性在pH=5和pH=8时是否有区别，将10只果蝇随机分为2组，一组测定在pH=5下的TPI酶活性，另一组测定在pH=8下的TPI酶活性，问这2种pH值下的平均TPI活性是否有显著差异[7]。首先在Excel中把分组的名称“pH=5”和“pH=8”分别填入每一列的最上方，然后在“pH=5”和“pH=8”下方录入其果蝇的TPI酶活性数据资料，具体如图1所示。

2.2 t检验分析

因为在本数据资料里，没有提到2个总体方差相等还是不相等，因此有必要先对数据资料进行方差齐性检验。在Excel中，选择工具―数据分析―F检验―双样本方差，点击确定进行分析，在本例题中P（F≤f）单尾

2.3 结果分析

结果部分如图3所示，“t Stat”Excel计算出的t值，图3的最下方4项分别是单尾检验和双尾检验的结果，可以依据题意来选择哪个结果，一般情况是双尾检验。结果分析可以有以下2种途径：①可以根据P（T≤t）双尾的显著性概率直接判定，即0.01

3 结语

本文主要介绍的是如何利用Excel对双样本异方差的数据资料进行t检验，在其t检验过程中一定注意总体方差不等的情况下才可以用双样本异方差的t检验模块，如果方差相等的情况选用其他模块。在结果分析部分有2种依据可以判定结果，利用显著性概率P（T≤t）来判定结果更为简单一些，P（T≤t）

生物统计学论文:Excel在生物统计学普哇松分布概率计算中的应用

摘要 对普哇松分布的概率计算中的POISSON函数的应用及注意事项进行阐述，在POISSON函数的提示框中最后选项如果选“false”，则结果是显示P（X=x）的概率，而当最后一项选择“true”，则显示的概率是P（X≤x） 。普哇松分布的概率计算上来看，Excel统计分析功能略胜于SAS和SPSS。

关键词 Excel；生物统计学；普哇松分布；POISSON函数

生物统计学是研究数据资料的收集、整理、分析、解释的一门科学[1]，也是畜牧、兽医、农学、微生物、医学等领域中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的原理。在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，在本次的教学改革与实践中，已经把二项分布、正态分布、普哇松分布等的概率计算纳入生物统计学的实践教学中。一方面可以让学生针对不同数据清楚其分布类型，针对不同分布类型选用不同的Excel函数模块，另一方面通过不同分布的概率计算，可以将课本上所学的知识很好地应用于实践数据分析。本文主要介绍利用Excel中的POISSON函数来计算普哇松分布的概率，现就POISSON函数的具体应用情况及注意事项进行介绍。

1 普哇松分布

普哇松分布（Poisson，也称泊松分布）是二项分布的一种极端形式，就是说某种试验结果或某种事件发生的概论极低（P很小）。因此，在应用中很容易将普哇松分布与二项分布混淆，普哇松分布的特点就是λ=π=σ2。普哇松分布的概论函数为[1]：

2 普哇松分布的概率计算示例

例题：已知某地区的牛群中每年出现怪胎的次数服从普哇松分布，每年出现怪胎的次数的平均数为2，计算该地区一年中出现3次怪胎的概率以及出现3次和3次以下怪胎的概率。对于这一问题，很显然牛群中每年出现正常胎和怪胎2种结果，而且怪胎出现的概率极低（平均2次），因此其属于普哇松分布。由于已经知道“每年出现怪胎的次数的平均数为2”，即就有λ=μ=2，因此该地区为出现3次怪胎的概率为：

2.1 出现3次怪胎的概率

利用以上公式可以直接计算普哇松分布的概率，但是因为需要记住公式，并且需要手动来计算，所以还是比较烦琐的。对于这一问题，可以借助Excel中的函数来快速计算出其概率。

首先在Excel中，选定空格按照以下顺序：插入―fx函数―统计―POISSON，出现图1提示框，在提示框中从上到下依次输入3、2、false，点击确定。就可以获得该地区出现3次怪胎的概率为0.180 4。

2.2 出现3次及3次以下怪胎的概率

首先在Excel中，选定空格按照以下顺序：插入―fx函数―统计POISSON，就会出现图2提示框，在提示框中从上到下依次输入3、2、true，点击确定。就可以获得该地区出现3次及3次以下怪胎的概率为0.857 1。

3 结语

随着计算机技术的发展，已经有更多的软件被应用于生物统计学，如Excel[2]、SAS[3]、SPSS[4-5]等，但是不同统计软件具有着不同的统计特点，如Excel统计功能更为简单，适合生物统计学的初学者。SAS统计功能比较宽广些，因其统计模块的限制，所以更适合能够自己编写程序的学者。SPSS的统计功能更为强大，几乎具备了所有的统计分析功能，操作相对简单、直观[6-8]。

虽然从统计分析上来看，SAS和SPSS的统计分析功能略胜于Excel，但是Excel也具有其独特的地方，如对二项分布、正态分布、普哇松分布等常用分布的概率计算来说Excel就显得简单多了。在普哇松分布的概率计算中虽然就是一个POISSON函数，但是针对不同问题这个函数里最后面的选项却不同，在POISSON函数的提示框中最后选项如果选“false”，则结果是显示P（X=x）的概率，而当最后一项选择“true”，则显示的概率是P（X≤x）[9-11]。

生物统计学论文:Excel在生物统计学单因素方差分析中的应用

摘要 本文探讨了利用Excel在单因素方差中的具体应用，并以比较3个品种猪增重为例题，详细阐述了单因素方差分析过程及结果分析等。用Excel进行单因素的方差分析，从数据的建立、分析过程、结果分析等方面来看，操作相对比较方便，在结果输出时给出了相伴概率P和F值这2种结果，可以以2种方式对结果进行分析；而SPSS只是以相伴概率P为依据来判定，结果相对单一。

关键词 Excel；生物统计学；方差分析；单因素

生物统计学是对数据资料进行收集、整理、分析、解释的科学[1]，在生物统计学教材中不仅提供了如何通过合理的试验设计获得理想的数据资料，还提供各种数据资料的分析方法，是所有高等学校本科生的必修课。生物统计学也是畜牧、兽医、农学、林学、微生物、医学等生命科学领域中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的原理与方法。随着计算机技术的发展，已有更多的软件被应用于生物统计学，如SPSS[2-4]、Excel[5]、SAS[6]等，但是不同的统计软件具有着不同的统计特点，如Excel统计功能虽然简单，但是操作方便，分析出来的结果更为直观，更适合生物统计学的初学者。生物统计学公式比较多，理论相对深奥，高等学校本科生对这门课程学习兴趣相对不高。因此，本文主要介绍如何利用Excel对单因素方差进行分析，以案例的形式详细阐述其分析过程，希望能通过本文的应用与探讨来提高学生对生物统计学的学习兴趣，并增强学生分析数据的能力。

1 分析工具库的安装

Excel一般不直接装配“分析工具库”这一模块，需要在Excel的基础上自行安装。安装步骤：Excel的工具加载宏分析工具库确定。

2 单因素方差分析

单因素的方差分析一般适用于单因素试验设计的数据分析，而且是因素水平需要>2时才可以运用此分析模块，例如比较分析3种饲料对仔猪日增重的影响则可以采用单因素方差分析。如果同样是单因素试验设计，但是因素水平是2的话，则可以采用t检验模块进行分析。

2.1 数据资料的建立

例：在同样饲养管理下，3个品种猪（A1、A2、A3）的增重如表1所示，试对3个品种增重差异是否显著进行检验[1]。数据资料建立如表1，以行的形式建立稻荩每行就是1个因素水平。

2.2 单因素方差分析过程

在Excel中：工具数据分析单因素方差分析，点击“确定”进行分析。输入区域：选择原始数据；分组方式：逐行（如果数据是以列的形式构建的，则逐列）；标志位于第1列，指的是在建立数据的时候在数据第1列有数据的变量名，而且在输入区域选择的时候将变量名也选上，这时可以勾选“标志位于第一列”，否则就不选择此项。？琢（显著水平）：0.05（或者0.01）；输出选项：输出区域处选一空白处，单击“确定”按钮（图1）。

2.3 结果分析

结果部分见表2、3，表2中对数据进行了描述统计量的分析，只是简单地列出了3个猪品种的样本大小（6）、平均数、方差、总和等信息。从此结果可以初步看出，第3组（A3）的猪增重均值最小，但是数据资料的变异程度比较大（方差大），而第1组（A1）的猪增重均值是最大，第2组（A2）的数据资料的变异程度最小（方差小）。

方差分析的最终结果见表3，图针对所有数据资料的变异来源分为组间（处理：在此例中为不同品种）和组内（随机误差），分别列出了平方和（SS）、自由度（df）、均方（MS）、F值（F）、相伴概率（显著性概率，P），F的临界值（分位数，Fcrit）。根据表3的结果可以有2种方法判断结果，其一是直接根据显著性概率来判断，在本例中利用小概率不可能性原理，P=0.062 348>0.05（小概率），因此不同品种猪的增重差异不显著；也可以根据F值来判断，F=3.358 039

从表2、3可以看出，虽然不同品种猪的增重从均值上来看略微有些区别，但是经过方差分析，结果为3个品种猪的增重差异不显著，或者说没有显著差异，这也是生物统计学的精髓。

3 讨论

在单因素方差分析中Excel数据资料的建立是十分方便的，基本按照因素水平以行或列建立数据资料即可，而SPSS统计软件的数据建立[7]需要将同一因素的所有水平建立在同一列里，相对复杂一些。Excel在结果输出时候则给出了相伴概率P和F值这2种结果，可以以2种方式对结果进行分析，而SPSS只是以相伴概率P为依据来判定结果相对单一[7]。可以看出，利用Excel进行单因素的方差分析虽然从数据的建立、分析过程、结果分析等方面来看，操作相对比较方便，适合初学者；但是也有不足之处，当方差分析结果是差异显著（或极显著）时，不能够对数据资料进行进一步的多重比较。

生物统计学论文:Excel在《生物统计学》双因素有重复方差分析中的应用与探讨

摘 要： 本文探讨了利用Excel在双因素有重复观测值方差分析中的具体应用，并以比较不同原料、不同温度对酒精产量的影响为例题，详细阐述双因素有重复观测值的方差分析过程及结果如何分析等。用Excel进行双因素有重复观测值的方差分析从数据的建立、分析过程、结果分析等方面来看，操作相对比较方便，而且Excel在结果输出时候给出了相伴概率P和F值这2种结果，可以以2种方式对结果进行分析，而SPSS只是以相伴概率P为依据判定结果，相对单一。

关键词： Excel 生物统计学 方差分析 双因素 重复观测值

《生物统计学》是对数据资料进行收集、整理、分析、解释的科学[1]，在《生物统计学》教材中不仅提供了如何通过合理的试验设计获得理想的数据资料，还提供了各种数据资料分析方法，是所有高等学校本科生的必修课。《生物统计学》是畜牧、兽医、农学、林学、微生物、医学等生命科学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与方法，随着计算机技术的发展，已有更多软件被应用于《生物统计学》，如SPSS[2-4]，Excel[5]，SAS[6]等，但是不同统计软件具有不同的统计特点，如Excel统计功能虽然简单，但是操作方便，分析出来的结果更为直观，更适合《生物统计学》初学者。《生物统计学》由于公式比较多，理论相对深奥，因此高等学校本科生对这门课程的学习兴趣相对不高。本文主要介绍如何利用Excel对双因素有重复观测值方差分析，以案例的形式详细阐述其分析过程，希望通过本文的应用与探讨提高学生学习《生物统计学》的兴趣，并增强学生分析数据能力。

1.分析工具库的安装

Excel一般并不直接带着“分析工具库”这一模块，需要在Excel的基础上自己安装，安装步骤：Excel的工具加载宏分析工具库确定。

2.双因素有重复的方差分析

双因素有重复观测值方差分析，一般适用于双因素试验设计的数据分析，而且是不同因素水平组合（处理）的观测值需要2个或2个以上才可以运用此分析模块。

2.1数据资料的建立

例1：为了从3种不同原料（A）和2种不同温度（B）中选择使酒精产量最高的水平组合，每一水平组合重复4次，试进行方差分析[1]。数据资料建立如图1，可以将原料（A）放在行上，温度放在列上。

2.2单因素方差分析过程

在Excel中：工具数据分析方差分析：可重复双因素分析，点击确定进行分析，输入区域：选择原始数据（包含行和列的标志在内）；每一样本的行数：4，也就是填写重复观测值的个数；a（显著水准）：0.05（或者0.01），输出选项：输出区域处选一空白处，单击确定按钮，具体选项见图2。

2.3 结果分析

结果部分见图3，图3只是对数据进行了描述统计量分析，只是简单地列出了不同水平组合的样本大小、平均数、方差、总和等信息，从此结果可以初步看出，每个组合的样本大小均为4，A2B2组的酒精产量均值（15.5）是最小的，而A2B1的酒精产量均值（49）是最大的。

方差分析的最终结果见图4，针对所有数据资料的变异来源分为样本行（在此例中为不同原料）、列（本例中为不同温度）、交互（原料与温度的互作）、内部（随机误差），分别列出了平方和（SS），自由度（df），均方（MS），F值（F），相伴概率（显著性概率P-value），F的临界值（分位数，F crit）。根据图4的结果可以有2种方法判断结果，其一是直接根据显著性概率判断，也可以根据F值判断。由图4可以看出，利用相伴概率判定结果如下，不同原料（样本）：P=0.039486

如果根据F值判定，不同原料（样本）：F=3.888219>F临界值=3.554561，因此不同原料的酒精产量差异显著。不同温度（列）：F=44.66207>F临界值=4.413863，因此不同温度的酒精产量差异显著，如想看是否会差异极显著需要返回到图2，在a处输入0.01，然后重新判定结果。交互：F=1.582673

3. 讨论

在双因素方差分析中Excel数据资料的建立是十分方便的，基本按照将一个因素放在行上，另一因素放在列上建立数据资料就可以，而SPSS统计软件的数据建立[7]需要将同一因素的所有水平建立在同一列里。Excel在结果输出时候则给出了相伴概率P和F值这两种结果，可以以两种方式对结果进行分析，而SPSS只是以相伴概率P为依据判定结果相对单一[7]。可以看出，利用Excel进行双因素有重复观测值方差分析虽然从数据的建立、分析过程、结果分析等方面来看，操作相对比较方便适合初学者，但是也有不足之处，当方差分析结果是差异显著（或极显著）时，不能对数据资料进行进一步多重比较。

生物统计学论文:Excel在《生物统计学》分布中的应用与探讨

摘 要： 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，并用实际例子演示其操作细节，方便学生或其他人员利用Excel直接获得概率或临界值。

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。

通讯作者：白俊艳

生物统计学论文:关于生物统计学教学方法的探讨

摘 要： 生物统计学是一门应用性和理论性都非常强的课程，对于理论的掌握需要很好的数学基础，而实践应用需要熟练地运用相关的分析软件。因此，无论对学生还是老师来说，生物统计学都是大学里面难度最大的专业课程之一，在教学过程中应采取多样方式进行授课，传统和创新并重，并结合大学慕课平台，以案例分析为主线，充分调动学生学习主动性。

关键词： 生物统计学 教学方法 实践应用 慕课平台

生物统计学是所有生命科学专业里面最重要的专业课程之一，它的基础是高等数学，概率论、微积分及线性代数是这门课程理论知识体系的核心工具，学好这门课程具有相关的数学基础是基本要求。生物统计学归根结底是为了应用，掌握相关的分析软件是学好这门课程的另一个基本要求。如何把理论体系和实践应用有机地结合起来，是教学中最核心的任务。作者在多年的生物学统计教学的基础上，从以下几个方面阐述这个问题。

1.理论知识的掌握

生物统计学是统计学的手段运用到生物学研究中，因此学好这门课程首先要熟练地掌握统计学相关理论知识。一般来说，高校在学生大一大二的时候开设与数学相关的所有课程，如概率论、线性代数等，为了更好地衔接，生物统计学课程就安排在大三的上学期。生物统计学很多的知识点和概率论与数理统计这门课程高度重合，很多情况下就是对这门课程的一个回顾，这对刚刚学完这门课的学生来说，掌握起来相对简单。而整个理论体系里面的难点是如何把统计学知识和生物学结合起来，这需要学生从思维上真正认识到统计学只有运用到实践中才能发挥作用，尤其在生物学领域中，统计学这个工具在具体的方案解决中的运用才是其生命力的体现。这就需要在教学过程中通过一个个案例分析让学生真正了解统计学是如何运用到实际应用中的，这对他们以后进行毕业论文实验结论的分析有重要的意义。

2.案例分析

上面提到理论知识的真正掌握是运用在实践中，生物统计学教材上也给予大量生物研究方面的案例，但不同的教材偏重点不同，如杜宋骞主编的教材，就是偏重于遗传学方面的知识运用。而你所面对的学生，以后进行的毕业论文研究涉及生物领域的方方面面，因此你所需要进行的案例分析不要仅局限于课本上，而要在各个领域搜寻典型的案例，尽可能地涵盖生命科学的几个主要学科，使学生以后面对任何方面的问题都能够找到相关的借鉴。另外，案例分析要注重案例的代表性和普遍性，尽可能地通过一个案例衍生出多种生物统计学的解决方案，让学生掌握在何种情况下运用何种分析方法，每种分析方法的适用条件是什么，各自的优缺点等。这是生物统计学最精髓的地方，经过这门课程的学习，让学生把这个工具真正运用到实践中，因此这是生物统计学教学的重中之重。这对教师的要求非常高，只有亲身在科研领域进行多年研究的老师才能胜任。因此在选择授课老师方面，科研经验丰富，带过多届研究生的导师是最佳人选。

3.分析软件的运用

生物统计学的计算是一个非常复杂的过程，一个简单的生物统计学分析要伴随大量的计算，如果仅靠人力计算，效率低不说，而且容易出错。在很多年前，统计学相关的软件就已经开始应用到生物统计学的领域。最著名的是SPSS软件，其他的像R，METLAB，ORIGIN等也在各个领域得到广泛的使用。正如前面所说，生物统计学授课的最根本目的是应用，因此理论知识转化到软件的操作，是这门课程的最后一步。SPSS功能强大，可以实现绝大多数的生物统计学分析，如果完全熟练地掌握这个软件工具，所需要的时间远远大于这门课的课时；因此在有限的教学时间里，应尽可能地把生物统计学最基本和最典型的分析教授给学生，并以此作为一个引子，在课余的时间里，让学生自学，根据自己的需要确定掌握到什么程度。老师的作用是把这个软件介绍给他们，并且开启应用的大门，里面的“宝藏”让学生自己挖掘。

4.大学生慕课平台的使用

大学生慕课平台已经开始在中国大学教育体系里崭露头角，这种新形式的教学方法近几年来取得瞩目的成绩。生物统计学这门理论和实践并重的专业课程，如果借助此平台，将会进一步达到课程的核心要求。尤其是关于软件的应用方面，老师可以把相关的操作通过视频讲解的方式到这个平台上，让学生随时都可以查阅，这对他们熟练掌握生物统计学的应用起到事半功倍的作用。在以后这些学生进行毕业论文里面数据分析的时候，慕课平台可以提供他们所需的解决方法，同时平台的互动性也可以让他们随时获得老师的线上线下支持。

生物统计学在大学中的地位决定了这门课程的重要性，相关的教学方法研究探讨将一直进行下去，其核心是更好地应用，让学过这门课程的大学生真正把这个工具应用到实践中。学以致用，对生物统计学来说，尤为重要。

生物统计学论文:水产类生物统计学课程特色建设与教学改革

[摘 要]水产生物学科是门实验性的学科。广东海洋大学水产学院生物统计学课程的课程设置，以及教学内容与方式需要改革。水产类生物统计学课程特色建设与教学改革对策，可以从课程设置、学生思维方式培养、教学内容与方式、考核方式、课程建设几方面进行。

[关键词]水产;生物统计学;教学改革

生物统计学是应用概率论和数理统计的原理和方法研究生物界数量变化规律的学科，属于数学在生命科学领域中的应用学科。其基本任务是研究生物学领域数据资料的收集、整理和分析方法，并对数据分析结果做出合理的解释。[1]生物统计学是生物类、植物生产类、动物生产类、食品科学类、水产类、环境科学类等相关专业的专业基础课，是一门应用性很强的方法论学科。尽管在基本概念和基本原理的讲述上，各专业相差不多，但在有限学时内具体授课内容的选择上，在例题、习题的选择与编写上，在试验设计方法等问题上，不同专业差别还是很大的。21世纪以来，随着社会的发展和科学的进步，高等教育的培养目标从以知识传授为重点转向以能力培养为重点;从培养能够继承和使用知识的人才转向培养能够发现和创新知识的人才。[2]这种人才培养目标的转变给高校课程教学提出了更新、更高的要求，同时随着水产学院申博增硕的成功获批，针对水产类专业的生物统计学课程特色建设与教学改革也势在必行。

一、问题分析

（一）课程设置

广东海洋大学水产学院现有三个专业，即水产养殖学专业、海洋渔业科学与技术专业和海洋科学专业。作为一门重要的应用数学，多年来生物统计学一直是各专业的专业基础课，普遍应用于各专业的毕业试验设计和毕业论文撰写中，其在水产科学研究中具有十分重要的作用。然而各专业在本门课程的设置上并不一致，如教学大纲不一致、授课学时不一致、授课方式不一致、考试方法不一致、授课学期不一致等。不同专业的授课教师各自为政，缺乏沟通与交流，这不利于整个水产学科的发展，也不利于课程的后续发展与建设，更不利于硕、博课程的衔接与深化。

（二）教学内容与方式

首先，生物统计学应用数理统计对随机现象的统计规律进行演绎和归纳，涉及概率论、统计学、生物学及它们的综合应用等多方面，概念多、公式多、数据多，一些内容较为抽象，很多学生对该门课程有畏惧心理。学生普遍认为该课程较难，表现在概念难以理解、思维难以展开、问题难以入手、方法难以掌握、习题难做，因此对本门课程缺乏兴趣，课堂学习积极性不高。此外，由于课堂互动少，与水产科学实践联系不紧密，教师过分重视教的过程，学生不能亲自体验收集、处理数据的过程，因此学生难以深刻理解统计学的本质原貌。

其次，在教材的选用上，以《概率论和数理统计》为名的教材很多，但大多仍是基本沿用数学专业的教材体系，数学学科性太强[3]，重数学理论，轻水产应用，数学与水产不能相互融合。以《生物统计学》为名的教材也较多，如杜荣骞的《生物统计学》（高等教育出版社）[4]、明道绪的《生物统计附试验设计》（中国农业出版社）[5]等，其编写主线都是先概率、后统计、再试验设计。这些教材较传统的概率论与数理统计更加合理，充分考虑了授课学时的安排，少概率、多统计;理论部分恰到好处地压缩，应用部分适当加强，在实践中更易于被学生所接受。我们曾采用杜荣骞主编的《生物统计学》，虽然其强调了在生物科学上的应用，但其例题和习题多为以动植物的遗传、变异为主，需要有较好的生物知识，对水产学科来说有些脱节，学生在学习了较难的理论后难以具体化、形象化，容易丧失学习的兴趣。

最后，为了应付传统的单一笔试的考核方式，学生需要进行大量的习题练习。学生把精力都放在了记背公式、过程的推导和演算当中，忽略了对知识背景的理解，如果题型一变，马上不知如何解答。一道简单的方差分析就要花费学生大量的时间，考试信息量受到限制，这些考试内容在学生以后的计算机应用中又基本用不上，这无疑加重了学生的学习负担。

二、课程改革对策

（一）课程设置改革

为充分利用教学与教师资源，我们将课程更名为水产生物统计学，并作为院级限选课提出，强调了本课程在整个水产学院各专业课程设置中的重要性。课程采用统一的课程名称、课程号，课程教学大纲及课程考核，课程学时设置为48学时，其中理论授课学时为36学时，实验上机学时为12学时，理论与实验学时比为3∶1，基本保证了该门课程理论教学和实践教学的要求（对多数高校而言，一般设置为40学时或更少）。为了保证本课程先修课程的顺利完成，让学生掌握必要的专业知识，且与学生毕业论文设计相衔接，授课学期设置在第六学期较为合理。

（二）注重学生思维方式的培养

在学生思维方式的培养上，应注重启发式的教学原则。广东海洋大学是一所以教学型为主的大学，而水产学院在学校的发展中扮演着教学、科研并重的角色。水产生物统计学是一门理论基础强、实践强的学科，在学时较少、学科研究日益深入发展的要求下，如何充分发挥学生的主动性和积极性，从“接受知识”转向“主动应用”，是生物统计学教学与实践的主要内容。启发式的教学原则，就是以激发学生的主动性思维、唤起学生的求知欲和兴趣为出发点，科学地引导学生主动思考，让学生将知识融会贯通形成技能，发展学生智力、挖掘学生潜力。首先，在知识的传授上，要“两少两多”，即“少概率、多统计;少理论，多应用”。学习什么情况下用什么方法进行统计分析，要比学习这个方法本身如何统计更重要。现在的统计方法，都可以由很多专业的统计软件来完成，甚至你只要知道用什么方法，怎么输入数据，一个菜单就搞定了，也就是说，不管你方法对不对，总会有结果出来的。因此，培养学生主动分析的能力更为重要。

（三）教学内容与方式改革

1.强化海洋、水产特色

根据水产学院各专业的人才培养特色与课程体系特征，我们以海洋水产类试验方案设计、数据分析与处理等为课程应用导向，突显海洋、水产特色。我们以蔡一林、岳永生主编的《水产生物统计》[6]为教材，以各专业教师科研实践的实际案例为补充例题及习题，深入浅出地介绍试验设计的基本原理，并引导学生学习和掌握如何合理有效地获得数据并对数据进行分析推断的原理和方法。由于与专业紧密相连，举例对象学生熟悉，这自然减少了学生学习的畏难情绪。

2.优化教学内容

在教学内容的设计上，除基本统计原理外，我们根据各专业实践在有限的课时内优化教学内容。概率论是整个统计的理论基础，在教学上要注意讲清概念、减少理论，加强引导。在概念的讲解上，要注意深入浅出，简明易懂。对于一些证明推导，则可以适当略去，只要说明问题的背景、来源、结果及应用的方面即可。在统计上，要加强对基本统计理论的讲解。基本的分布、方差分析、简单的相关和回归基本就解决了水产学科本科教学、科研的大多数问题。我们没有必要为了解决10%的问题而去花90%的时间。此外，一些简化公式都是为了手工计算而设计的，由于可以使用电脑完成计算，这部分内容完全可以略去。

3.改革教学方法

水产生物学科是门实验性的学科，很多生物学现象及其原理都是在试验中发现，并通过实验加以验证得出结论的，因此，试验设计的好坏直接影响到结果的分析及其结论的正确、可靠与否。本课程把理论与实践相结合的教学作为重要的教学手段。

（1）在理论教学中做到以下几点。①从各专业的背景出发，建立抽象理论与学生熟悉的具体问题之间的联系，通过比较研究，使学生掌握各种试验模型的假定及其应用。②采用探索探究式、互动式教学方法，启发学生思维，拓宽学生思路，引导学生用科学研究的思维方式思考问题;由以教师“讲”为主，转变为以学生“学”为主，使得教师讲授与学生自学、讨论和研究有机地结合起来，提高学生分析问题和解决问题的能力。③采用课外阅读文献、课堂评述等方法，重视培养学生独立获取知识的能力，为学生终身学习和创新奠定基础。④精心设计多媒体课件。多媒体课件除具有一般多媒体课件形象、生动的特点外，还要根据本课程特点展示数据的动态分析过程，尽可能使课件融教学性、科学性、艺术性和技术性为一体，激发学生的学习兴趣，提高教师的教学效率。

（2）在实践教学中，分三个层次进行实践性教学。①通过试验设计的方法练习，加深学生对基本原理理解的基础实践。②结合专业提出课题，由学生组织设计及分析，并进行课堂讨论的综合性、设计性实践。③根据专业，由学生自行选题、设计并分析推断的研究性实践。

4.切实用好“多媒体教学”

随着计算机技术的发展，多媒体日益成为重要的教学手段。[7]它以计算机为主要媒介，把文字、图形、图像、音频和视频等信息媒体结合起来表达教学内容。多媒体教学能使课堂变得生动活泼，从而实现传统的教学方式无法达到的效果，是高校教学改革的一项重要内容。然而在实践中，“多媒体”的“多”往往被单一计算机取代，多媒体课件也往往成了简单的PPT演示。笔者曾在《浅谈高等教育多媒体教学中存在的问题》[8]一文中，阐述了现代多媒体教学在带来利的同时其弊同样不可忽视。就生物统计学的多媒体教学而言，其概念多、公示多、统计计算过程烦琐乏味，计算机的应用无疑能起到事半功倍的效果。然而传统黑板的作用也不能忽视。在教学中笔者就曾发现，学生对统计量不知道怎么书写;重要的推导过程在多媒体课件中一闪而过，跟学生的认知思维衔接不上，这反而增加了学生的厌恶感，使学生不能跟着教师的节奏学习。由此可见，多媒体教学也存在一定的弊端。

此外，要注意生物统计学多媒体课件的制作不同于物理、化学等学科（它们强调计算机的模拟功能），生物统计学多媒体课件必须同统计分析软件“链接”。在实践中笔者发现，普通计算器、Excel软件和SPSS统计软件是较为适合的本科教学统计软件。也许大家都忽略了普通计算器的应用，实际上，在任何一台Windows机器上，程序的附件中都有一个计算器，这个计算器虽然不能进行复杂的统计功能，但对于统计中经常用到的统计量基本都能够计算。此外，在电脑上机课上，可以重点介绍Excel的统计功能。严格说来Excel并不算是统计软件，而只是数据处理工具。但它几乎是每台电脑上装机必备的软件，对于大多数的学生来说，Excel统计功能的学习能为他们以后从事非专业统计工作起到很好的帮助作用。专业统计软件采用SPSS软件，由于该软件不需要编程，因此学生较易接受。除了课堂涉及的统计方法外，这些大型软件包的一个主要好处就是菜单丰富，功能齐备，只要有一本参考书，学生就可以方便地掌握各种统计方法。

最后，要充分运用计算机网络。网络教学将为学生提供广阔的学习空间、充足的学习资料和多样的学习方式。比如西安科技大学的生物统计学网站，除了具有精品课程的内容外，还在“参考资料”栏目内设有“教学篇”、“人物篇”、“历史篇”、“故事篇”、“软件篇”、“应用篇”等内容，这不仅能为学生提供丰富的学习资源，还增加了学生的学习兴趣，并可以通过学生反馈来丰富学习资料。

三、考核方式的改革

成绩考核是督促学生复习、巩固所学知识并对教学效果进行检查的重要手段。在传统的笔试考核方式中，学生要把大量的时间花在计算公式的背诵和数学计算上，这种考核方式不能全面、准确地考查学生对各种统计分析方法的掌握和应用情况。要改革考核方式，除笔试外，还应增加电脑上机考试。笔试部分应加强概念的理解和实际应用，不要求背条文、记大量的公式，也不要求繁杂的计算。电脑上机考试部分，应让学生用所学的统计知识和原理，选取合适的统计命令进行统计运算，并能对统计结果进行分析和解释。这样就能将学习、考核和应用真正结合起来，既解决了学生死记硬背的问题，又加强了学生灵活应用所学知识的学习兴趣，真正达到了本门课程的培养目标。

四、课程建设

在课程的建设上，应注重两点。一是加强师资建设，以讲授本门课程的教授、博士作为课程负责人，建设教学梯队，以研带教，以较辅研;教师定期学习讨论，编制更符合水产学院研究特色的教学例题、习题。二是将这门课程作为学生一生的课程，即在本科、硕士、博士三个学习阶段都要开设本门课程的后续，形成一个完整的统计学学习链条，使本门课程能真正服务于水产学院的教学、科研。

生物统计学论文:水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究

摘要：生物统计学是概率论和数理统计原理和方法在生物学科中的应用，是一门应用性较强的工具学科。该课程因其抽象、难以理解的特点导致学生缺乏学习动力和积极性，难以取得预期的教学效果。本文从学生统计思维能力和应用意识的培养两方面着力探讨了生物统计学课程的教学方法与策略，以期为水产生物统计学教学提供参考。

关键词：生物统计学；统计思维；应用意识

生物统计学是利用概率论和数理统计的原理和方法研究生物数量性状变化规律的一门学科，是应用数学领域的重要学科分支[1]。它涵盖了生物学试验设计、数据收集和数据整理、统计分析方法的选择以及统计结论的得出与解释等内容。生物统计学不仅广泛应用于传统的生物学、生态学、医学、药学和农学等各学科专业中，也是现代分子生物学研究中数据分析的重要工具[2]。数据分析与处理能力是当今生物学领域科研工作者的必备技能之一，且随着生物组学时代的来临，生物统计学的应用更加广泛和深入，生物统计学在高校生物学课程体系中的位置也愈发重要，肩负着培养学生数据分析技能和科研素养的重要使命。因此，生物统计学已成为我国高等院校生物科学类专业的一门基础课程，也是广东海洋大学水产养殖学专业的一门专业必修课。

然而，生物统计学课程不同于其他的理论基础课和专业课，其最大特点是概念抽象、公式复杂、计算烦琐，是一门教师和学生普遍反映难教、难学、难懂的课程，这也导致学生缺乏学习兴趣和动力，难以取得预期的教学效果[3]。为此，本文将结合笔者近年来水产生物统计学的教学实践，就如何培养学生统计思维能力和应用意识进行分析和探讨，以期为水产生物统计学课程的教学提供一定的参考。

一、统计思维能力培养

生物统计学作为一门工具学科，是一种思维方法（或统计思想）在生物学中的应用。学习生物统计学就是要学会利用统计思想分析问题和解决问题。姚亮等（2015）归纳了四条统计思想，分别是或然性思想、小概率原理、大概率原理和信息最大化原理。这些统计思想存在于生物统计学理论体系的各个角落，共同构成了统计学学科的思想基础。为此，生物统计学的课堂中，教师应将核心统计思想的阐述贯穿于基础理论知识讲解中，努力帮助学生理解复杂统计理论和方法的思想本质。

1.注重核心统计思想的讲解是培养学生统计思维能力的首要任务。生物统计学教学活动中，由于较多的数学推理与计算等难点需要讲解，因此会占用教师较多的授课时间和精力，从而面临能力培养难于知识传授的困境，这就与“知识传授与能力培养”的高等教育课程基本培养目标相违背。另一方面，正是因为生物统计学课程较大的教学与学习难度，才更需要学生掌握核心的统计学思想及应用统计学思想思考问题的思维模式，这样才有助于学生更深层次地理解理论性较强的具体统计理论与方法，并将其灵活运用于解决各种实际科研问题。

举例来说，若某事件发生的概率很小，其在一次（或极少次）试验中几乎不可能发生，统计学上将该事件称为小概率事件。小概率事件对应的小概率原理是假设检验理论的思想基础，几乎所有假设检验的推理均是依据小概率原理来进行的。具体来说，首先假定原假设成立并进行检验统计量的计算，推导出其为一小概率事件，那么依据小概率原理则有理由相信原假设在概率上是不成立的；反之，若无小概率事件的发生，则无充分理由质疑原假设。显然，小概率原理是假设检验理论最为关键的思想基础。倘若教师在讲授假设检验理论之前注重小概率事件原理的讲解，便能帮助学生更好地理解统计推断的推理过程和判断依据。同样，注重或然性现象（随机性现象）、大概率原理以及信息最大化原理等统计思想的讲解，对于帮助学生透彻理解统计学基本理论、培养学生统计思维能力均具有十分重要的作用。

2.模型构建训练及实例结合教学是培养学生统计思维能力的主要途径。源于数学学科分支的统计学可以理解为对现实问题的抽象概括，即现实统计问题的模型化表达。比如，生物统计学中的方差分析将总变异分解为组内变异和组间变异两部分，分别代表误差和试验的处理效应，并将生物学中的各种控制试验采用统一的符号及线性公式来描述，进而计算统计量来衡量因素的效应值。教学过程中教师可要求学生将实际科研问题中的因素、水平、重复、组间、组内等具体名词代入方差分析的理论线性模型，反复开展模型构建训练，以加深对方差分析的理解。再如假设检验，一般将检验过程分为“假设提出”、“选择及计算统计量”、“确定显著性水平”和“统计推断”四个步骤，而任何实际问题的假设检验分析均可构建为由这四个步骤构成的模型。课程讲授初期务必严格要求学生遵守“四步走”的分析流程，进行统计模型的构建训练，不断增强学生对该统计模型的熟悉程度，这样做，让同学们在更好地掌握统计学理论知识的同时，又培养了其模型思维能力。

实例结合教学是生物统计学教学的重要方法，也是模型构建训练的重要组成部分。课堂教学活动中，教师可选择一些贴近生活、科研与生产的实例来讲解抽象的统计学理论和模型。比如，笔者在讲解假设检验理论时，选用水产饲料装包机工作是否正常的实例来讲解假设检验的基本步骤。首先提出原假设和备择假设，讲解两种假设各自表示的实际含义；根据“装包机是否工作正常”及“额定标准”确定检验统计量为样本均值并计算；确定P值后，做出统计推断，并解读统计结论所代表的实际统计学含义。

通过以上模型构建训练和实例结合教学，将抽象的统计学理论、方法与具体的实际问题相结合，达到化繁为简的目的，进而提高生物统计学的教学效果。当然，模型训练与实例结合教学是一项系统工程，需要教师投入更多的时间和精力备课，并循序渐进地将其贯穿于整个生物统计学的教学过程。

3.计算机辅助分析训练是培养学生统计思维能力的有效措施。生物统计学基本理论往往涉及复杂的推理和计算过程，而作为生物专业的学生并无必要完全掌握其中的每一个具体细节和过程。从生物统计学课程的教学目的来看，基本原理和知识的讲解固然非常重要，但更应强调对学生的生物学试验设计、数据收集、分析以及处理技能的培养。生物统计学教学的最高目标是让学生从抽象、复杂的统计学知识中解放出来，学会利用计算机统计工具高效地进行生物数据的分析、处理和解释。更为重要的是，计算机辅助分析过程中的数据录入、统计方法的选择与应用、适用前提条件的判断以及结果的解释等各环节的实训操作是学生对统计思想、统计模型的再次复习和巩固，是培养学生统计思维能力的有效措施。

二、统计应用意识培养

生物统计学是探讨生物学研究的试验设计、数据收集与整理、分析与推论，并最终从样本信息中获取有关总体的科学可靠的结论的科学，是将数学方法应用于生物学研究领域的工具学科，是生物科学应用型人才的必备知识，也是广大科研工作者从事科学研究的重要工具和手段。因此，着力培养学生综合运用生物统计学知识和方法的能力、增强学生分析问题与解决问题的能力，进而提高学生的综合素质和科学素养是生物统计学课程教学的又一目标。

1.教材选择与课程内容体系的优化。教材是体现教学内容和教学要求的知识载体，也是教学最基本的工具，它不仅是教师进行教学的依据，而且是学生获取知识的重要资料。生物统计学课程主要包括统计理论知识和统计软件的使用两部分内容，二者相互依存，不可分割。因此，教师应结合课程属性，选择统计理论与实际学科相结合、统计原理与试验设计相结合、统计学方法与统计软件相结合的生物统计学教材进行教学较为合适；同时选择若干具有一定实用性且难易程度、侧重点不同的参考书让学生课后参考学习，以取长补短，开阔学生视野。其次，在生物统计学课程课时减少和教学内容增加的现实背景下，课程内容体系的编排和优化在兼顾该课程的理论性的同时，更要突出其应用性和实践性。也就是说要根据教学内容的难易程度和理论的系统性，合理分配学时；尽量压缩复杂统计学定理的证明和公式数理推导等内容，相应增加统计学基本理论和统计分析方法及其应用的内容。

2.加强生物统计学的计算机辅助实验教学，重视知识的应用性。计算机技术的发展给统计学带来了巨大的变化，它帮助科技工作者摆脱了繁重的手工计算的麻烦，同时计算机技术的发展和计算机技术在统计学中的应用，为培养学生分析问题、解决问题的能力，提高其综合素质提供了广阔的空间。因此，教学过程中应适当压缩统计学理论的教学时间，注重统计学软件的操作，增加学生上机操作时间。笔者在各基本理论知识讲授完毕之后，开设相应实验课程，讲授统计软件的使用方法和演示例题的计算及分析过程；同时，要求学生结合实例，进行计算机软件的操作，重点掌握统计软件的数据录入、储存，各种基础统计方法的选择与应用、适用前提条件的判断、结果的解释等内容。在计算机辅助实验教学中，利用统计软件把基本原理与统计方法的实际应用有机结合起来，不仅使复杂的统计数据处理工作变得简单，而且充分调动了学生的主观能动性和学习兴趣，从而提高了学生的统计学应用能力。

3.合理运用案例教学和专题训练，强调知识应用性。生物统计学课程的理论性强、内容抽象，照本宣科的传统教学方法，更会使学生失去学习兴趣，不利于培养学生独立思考能力，且难以取得良好的教学效果。案例教学是实现以应用能力培养为导向的生物统计学课程教学改革目标的一个重要手段。教师将生物学领域的科研工作或生产实践等案例贯穿到教学过程中，应用统计学理论知识对试验设计、方案制订、样品采集与测量、数据收集整理、数据的统计分析等各个研究步骤进行讲解与分析，既增强了学生的学习兴趣，又培养了学生的统计学思维及统计学应用能力。教师在案例选择上，尽量减少陈旧的、与社会发展不相适应的实例，及时增加统计学课程呈现的新理论、新方法和新应用，将反映专业发展最前沿的成果实例转化为教学内容，使学生在掌握统计学理论的同时及时了解专业技术发展和应用的最新动态，与时俱进，适应专业发展的需要，提高学生的科研素质。

专题训练是培养生物统计学应用能力、达到从感性认识到理性认识的又一有效途径。教师可以将统计学课程内容分为若干模块，每一模块包含若干统计学方法，并分专题讲解各种统计方法和理论在生物学中实际应用。通过专题训练培养学生提出问题、分析问题和解决问题的思维习惯，引导学生合理、科学地应用统计学方法，进而逐步掌握生物统计学的基本原理及常用统计方法。

4.改革考核方式，突出统计工具的运用能力。考试是高等院校的一个重要教育制度，考试成绩是检验教学质量和学生学习效果的一项重要指标。考核方式的合理与否，决定着教学效果的好坏以及学生学习积极性能否得到最大限度地调动。目前我国许多高校的考试制度和考核方式缺乏一定合理性和灵活性，如以闭卷考试为主和限定的考试题型等。就生物统计学课程而言，这种考核方式不能真正体现生物统计学课程的本质属性，不能全面考察学生对生物统计学原理的掌握及运用能力。为此，笔者认为生物统计学的考核方式应实行考查学生掌握理论知识与统计方法应用技能结合情况的综合考核方式，将考核成绩分为三个部分：平时成绩（占20%，包括课堂表现、出勤率、作业情况）、理论考试成绩（30%）和上机操作考试成绩（50%）。闭卷考试命题应突出基础性和实用性，少出或不出理论性强但无实际应用的偏题，同时考虑学生掌握基本知识的程度及灵活应用知识的能力；上机操作考试部分是在计算机上进行试验数据的整理、输入、分析和统计结论的获得等，是考查学生应用统计学软件对常用统计方法的分析运用能力。采取闭卷考试和上机操作考试有机结合的考核方式，同时加大上机操作的考核比重，既调动了学生学习的主动性，摆脱了单纯的应试考核模式，又培养了学生运用统计学理论和方法解决实际问题的能力，提升了学生的统计学应用能力。

三、结语

针对生物统计学课程的属性和特点，笔者认为生物统计学的教学既要注重学生统计思维能力的培养，也要重视学生统计学应用意识的培养。为此，本文探讨了培养学生统计思维能力的主要途径和方法，主要包括统计思想讲解、模型构建训练与实例结合教学及计算机辅助分析训练；同时，本文还从教材选择与课程内容体系的优化、加强计算机辅助实验教学、合理运用案例教学和专题训练及改革传统考核方式等方面阐述了培养学生统计学应用意识的教学策略。随着生物组学时代的来临，科研数据分析和处理能力将显得尤为重要，相信以上教学方法和策略的应用，将会显著提高学生运用生物统计学知识分析问题、解决问题的能力，帮助学生抓住生物统计学的发展和应用机遇。

生物统计学论文:统计分析软件辅助生物统计学教学的探索与实践

摘要：《生物统计学》是生命科学相关专业的重要专业基础课，也是相关领域科学研究中不可或缺的重要工具。然而其教学内容抽象，在现有的教学方法和手段下，学生难以掌握相关理论且实际应用能力偏弱。为了提升教学效果，作者在前期教学基础上，提出利用统计分析软件辅助《生物统计学》教学的教学模式。实践证明，该模式能帮助学生克服畏难情绪，有效激发学生的学习兴趣，从而提高教学效果。

关键词：统计软件；生物统计学；本科教学

生物统计学是数理统计原理在生物医学领域的应用。作为生物医学类各专业的重要基础课，该课程旨在培养学生具备统计思维，能科学地设计试验方案、收集整理试验数据，并在此基础上正确选择、应用统计原理与方法对试验结果进行分析，从而达到解决生物医学研究和实践中的实际问题的目的。通过该课程的学习，可培养学生分析、解决问题的能力，有利于提高学生的综合素质。

然而，当前生物统计学教学面临诸多挑战。一方面，当前高校教学的发展趋势是以适应社会需求为导向，突出应用性，因而专业基础课学时有不同程度的缩减，生物统计学仅有32课时，教学时间有限。另一方面，生物统计学包含众多关联度高的抽象概念，公式多且难记忆。传统教学模式以教师讲授为主，教师既要介绍基本概念和原理，又要通过实例阐释统计方法的应用，教学难度大；而学生要记忆大量公式和概念，还要通过反复练习巩固、掌握基本的试验设计和统计分析方法，学生普遍反映难以真正理解生物统计学的作用，不会灵活应用相关知识来解决实际问题，甚至不能正确地描述数据。课程结束后，学生会迅速遗忘学过的大部分知识，面对毕业设计和生产实践中遇到的问题一筹莫展。

如何突破教学难点，在生物统计学有限的课堂教学时间内提高教学效率，让学生真正的学以致用呢？通过近年来的教学实践，笔者认为，重视和加强统计分析软件的辅助教学作用是提升生物统计学教学效率的重要途径。

一、统计分析软件excel和SPSS简介及应用

（一）Excel的功能及其在生物统计学教学中的应用

Microsoft Excel是微软公司推出的办公软件Microsoft office的组件之一，提供大量统计函数，使用Excel可以实现如下统计分析功能。（1）用于数据整理和分析。试验过程中获得的试验数据首先要输入到统计分析软件中进行保存和整理。Excel提供求和、求平均数等简单运算，使用者可在Excel中对试验数据进行初步整理后，再将数据导入其他统计软件进行进一步的统计分析。（2）用于统计图表绘制。以Excel2003为例，Excel提供了含柱状图、折线图在内的共14种标准图表类型供用户选择；用户还可以根据需要对图表区、绘图区、坐标轴和图表标题等的格式进行修改。（3）统计函数分析。Excel提供包括数学函数、文本函数、逻辑函数以及统计函数等基本函数供用户使用，如COUNT、MAX等描述统计函数以及AVERAGE、STDEV等统计分析函数，可以帮助用户完成简单的统计分析和假设检验；Excel还在其分析工具库中提供了一些统计分析程序，如t检验、方差分析及回归分析等。因此，Excel友好的用户界面和强大的统计计算功能使其除生物统计学外，在会计、经管等专业的本科教学中得到了广泛应用。

（二）SPSS的功能及其在生物统计学教学中的应用

SPSS软件是国际认可的专业统计分析软件之一，最初由美国斯坦福大学的三名研究生于1968年开发成功，该软件操作简单易学，能够快速准确的对大量的、复杂的专业数据进行统计分析。此外，SPSS还具备强大的制图功能，可为用户提供可视化的分析结果。因此，它是另一个适用于生物统计学教学的重要统计分析软件。

SPSS的功能详解如下：（1）数据导入。SPSS软件既可直接建立或打开SPSS类型的数据文件，也可导入Excel、ASCII等数据文件，可以实现和检测仪器输出原始数据的无缝对接。（2）基本统计分析。SPSS可方便的实现数据汇总和描述性统计分析，用户获得的分层报告中给出了包括中位数、最大/小值、方差等常规描述统计结果。（3）SPSS的复杂统计分析功能。SPSS几乎涵盖了生物医学研究可能用到的所有的统计方法，如方差分析、聚类分析、平均数的检验、回归分析、判别分析等。（4）SPSS的绘图功能。在SPSS中各种统计图既可以由相应的统计过程产生，也可以由用户直接调用“Graph”菜单实现柱状图、散点图、饼图、时间序列图、频谱图等多种类型图表的绘制。

综上，Excel与SPSS统计分析软件各有特色，前者使用较方便、通用性强，适宜生物统计学初学者使用；后者的专业性更强，在学生积累了一定统计学原理的知识储备后，可逐渐加强对SPSS软件的学习，进一步提高自身分析复杂试验数据的能力。

二、统计分析软件辅助教学，提高教学效果

（一）激发学生兴趣，变被动学习为主动学习

从心理学的角度看，兴趣是人对客观事物的一种积极的认识倾向，它推动人去探求新的知识，发展新的能力。对于生物统计学这样一门逻辑思维严密、概念抽象、计算繁杂的课程而言，引入统计分析软件可以在一定程度上提高学生的学习兴趣，调动其学习的主动性，这将大大促进学习效果。例如，在讲授“数据收集整理”内容时，我们设定了如下教学场景：检测纳米材料导致老鼠肺部炎症的情况，要求学生将教师提供的或自己参与实验获取的原始数据录入统计软件，后续学习中利用统计软件对数据进行进一步的整理，包括定性/定量数据的转换、次数分布图绘制，配合正态分布和t分布曲线，可使学生对一些理论分布有了直观的感性认识。学生还可以继续使用统计分析软件对这些数据进行假设检验等统计分析，避免了传统教学单纯讲解教科书上抽象原理和例子的抽离感，使学生真正投入到学习中去。

（二）梳理教学内容，提高学生的实际应用能力

作者结合自己多年来从事生物医学研究的经验，将教学内容整合、梳理为基本统计原理、统计方法、统计分析软件应用及试验设计四大块。在教学实践中，为了提高学生的实际应用能力，遵循以下原则：（1）减少抽象概念和公式推导的讲授、弱化计算，在讲清基本统计原理的基础上，集中精力介绍统计方法的适用范围、统计结果的描述和解释。（2）增加生物医学工程研究实例讲解，让学生接触到本专业研究的前沿知识，具有鲜明的专业特色。（3）将统计软件的使用融入到日常教学内容中：教师在每章理论知识讲授完毕后，立即演示Excel和SPSS软件在本章节的应用。此外，预留一定的教学内容（如方差分析）要求学生自己查找资料、制作课件，并走上讲台介绍统计软件在该章节的应用，加深学生对统计原理的理解。通过此环节学生进一步熟悉运用了统计软件分析数据的方法，掌握了统计分析结果的判读和描述方法。通过上述理论学习和实践训练，提高了课堂教学的效率，也有助于提升学生解决实际问题的能力，达到学以致用的目的，为学生顺利撰写毕业论文和从事相关科学研究打下了良好的基础。

三、结语

实践证明，利用Excel和SPSS统计分析软件辅助《生物统计学》课程教学，能有效激发学生的学习积极性和热情，显著提高了教学效率和学生的学习效果。更重要的是，让学生掌握了利用统计分析软件整理、分析复杂试验数据的方法，可以真正利用《生物统计学》理论解读数据背后隐藏的试验规律，获得分析和解决实际问题的能力，全面提升该课程的教学质量。

生物统计学论文:《生物统计学》教学方式的探索和实践

摘要：生物统计学是运用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门科学，在生物学、食品、农学、林学、医药、卫生、生态、环保等领域已有广泛应用，是生物学科各专业学生的必修课和工具课。本文以生物学专业的视角根据人才培养目标和生物统计学课程特点，通过改革教学模式、教学方法和考核方式等途径提高学生生物统计学知识的应用能力。

关键词：生物统计学；教学方式；实践教学

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。

生物统计学论文:提高学生分析解决问题能力的生物统计学教学改革

[摘要] 在生物统计学教学过程中,以提高学生分析解决问题能力为目标,积极构建第二课堂教学体系:实施统计实验教学、指导社会调查、构建网络交流平台和指导生物学科野外实践,使学生能够自主的运用统计学的知识分析解决学习实践中的问题。

[关键词] 生物统计学 教学改革 能力

当前,我国的高等教育正处在改革和发展的关键时期,高等教育如何才能更好地适应世纪的发展和需要,这是我们每一个从事高等教育的人必须认真思考的问题。培养学生自主创新能力已经成为高等教育改革的一个重要目标。生物统计学是一门探讨如何从事生物学研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的科学,已经在环境保护、资源保护与利用、生态学研究、分子生物学研究、高科技农业研究、生物制药技术、流行病规律研究与探索、数量遗传学研究、生物信息学研究等领域有着广泛的应用。生物统计学在科学研究中被誉为是“科技工作者从事科学研究的工具和手段”,也是培养和提高大学生科技素质的一个很重要的方面。传统的统计学教学模式主要以课堂教学为主,以教师为主体和中心,教师是主讲者,学生是被动的接受者,教学效果主要取决于教师的组织能力与语言表达能力。从教学实践中可以看出,这种课堂教学模式存在明显缺陷,那就是学生缺乏独立分析与解决实际问题能力的培养,对统计分析的方法没有真正掌握。因此,我们在生物统计学教学过程中结合高校自主学习为主的教育特点,发挥学生课余时间的主观能动性,把传授知识、培养能力和提高素质有机结合起来,摸索出一套对教学内容有效补充的第二课堂教学体系。

一、统计实验教学

统计实验教学以学生为主体,教师由主讲者的角色逐渐转变为学习活动的设计者和指导者,教学媒体不仅是教师的讲授工具,而且也是学生的认识工具;学生也从知识的被动接受者转变为积极参与教学、参与操作、发现知识、理解知识、掌握知识的主动寻求者。统计实验教学的目的就是使学生能够将课堂教学的知识应用到实际实验项目中去,能够灵活运用所学知识,自主解决实验中遇到的实验设计和数据统计分析问题。

统计实验教学主要以学院的学生科研项目为平台,每年学院都会组织学生申报学生科研项目,利用生物统计学的学科性质对生物相关专业学生从科研项目申报、组织实施到科研文章撰写进行跟踪指导。学生在课下根据兴趣设计实验项目,在生物统计学的习题课教学中专门留出自主习题教学环节,学生以项目组形式自行结合进行答辩,并由其他学生对实验设计和统计分析方面提出自己发现的问题,进行讨论,最后由教师点评,并指导学生对科研项目进行完善。对于已经开展的实验项目,项目组学生对数据处理提出自己的一套思路,在自主习题教学课上提出,并由其他学生提出意见进行优化,并由老师进行点评。对科研项目的生物统计辅导,已成为学院提高学生科研创新能力的一个教学特色,学院每年的学生科研立项数量均排名全校第一,而且有已有多篇科研论文在核心刊物发表。

二、社会调查指导

我校生物统计学主要针对大二、大三生物科学、生物教育等专业学生开设,学生自己组建了环境协会和人类地球协会等学生团体,对于环境和社会问题,社团经常组织较多的社会调查。课外交流中社团学生对调查设计,数据整理以及数据报表分析等相关统计专业知识有较多的需求。

针对学院实际,在生物统计学教学过程中,增添了调查报表设计,整理等相关知识。老师与协会形成固定的互动联系,对调查的表格设计,调查点的布置,调查数据的获取方式以及调查数据的整理进行专业的指导。目前,生物统计学辅导已经成为社团活动的一个重要环节,通过指导,学生的调查更具科学性,自主分析解决调查中问题的能力明显提高。对湿地、城市垃圾等社会调查活动由于科学性的选点、调查和分析,受到广泛关注,被多家报纸和网站转摘。

三、构建网络交流平台

目前计算机和网络通讯技术的飞速发展,使得我们的教育不能忽视其对教学的巨大辅助作用。通过两年的生物统计教学摸索,我们已经将飞信和QQ网络互动交流平台发展成为课堂教学的有益补充。每个专业建立有自己的讨论群,根据需要常常设有作业问题讨论、课堂内容讨论、实验设计讨论、调查问题讨论、科研数据分析讨论等话题。每班安排固定的学生对交流信息和问题进行收集,并及时反馈给老师。学生根据自己需要,在相应话题讨论期间提出自己的问题和需要,与其他学生进行交流。老师会对有关问题在相对固定的时间进行解答,同时通过交流平台老师也会及时发现教学中出现的问题并予以改进。对学生反应较多与教学内容相关的问题,老师进行整理并作为问题在课堂讨论,使得课堂教学更有目的性。在构建交流平台的过程中,学生交流的积极性是网络交流平台成功与否的关键,我们通过设立与学生学习生活相关的一些讨论话题(如毕业论文设计、科研项目申请、社会实践指导等等)以提高学生参与的积极性,并结合课堂教学的不断宣传,使得网络教学平台已成为生物统计学教学的一个重要的第二课堂基地。

四、野外实习指导

野外实习是生物教学的一个非常重要的组成部分,生物科学等相关专业的教学大纲一般都明确植物、动物、生态学等学科都必须安排1～2周的野外实习内容。通过实习,以达到理论与实践相结合,锻炼和培养学生观察问题、分析问题和解决问题的能力。与生态学“课题式”野外实习改革相结合,对学生进行实验设计和野外调查布点等统计专业知识的讲解,帮助学生完成课题设计,并在实习后,对学生进行相关统计软件和画图软件的培训,提高了学生科研数据的统计分析能力。在科学的统计指导下,学生自主设计了多个有价值的实验项目(群落物种多样性及群落结构、种群分布格局、林窗环境对群落物种演替的影响和林内小气候等等科研方向),并撰写出多篇高质量的优秀实习报告,已被野外实习基地(宁波天童山国家生态定位站)作为优秀实习论文收录。与生态学野外实习结合,在生物学专业的教学环节中找到了扩展统计教学内容有效方式,为生物统计学扩展第二课堂提供了一个成功的范例。

生物统计学论文:《生物统计学》教学改革与探索

摘要： 《生物统计学》是生物学、医学、农学等研究中重要而不可缺少的工具，具有较强的理论性和实践性。文章作者对教学内容、教学方法和考核方式等进行了一些改革的尝试和探索，并提出了自己的见解，以期提高《生物统计学》的教学质量，培养和提高学生的实践能力。

关健词： 《生物统计学》 教学改革 改革与探索

《生物统计学》是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，它不仅给我们提供了如何正确地设计科学试验和收集数据的方法，而且提供了如何正确地整理、分析数据，得出客观、科学结论的方法。它是生物科学等专业重要的专业基础课，该课程体系建设对生物科学、植物生产类专业、动物生产类专业十分重要，是从事生物生产、育种试验研究的工具性课程。通过该门课程的学习，学生不仅可以了解有关生物统计的基本概念以及参数的意义，掌握基本的试验设计和生物试验数据的统计分析方法，提高综合素质，同时还可以培养发现问题、分析问题的能力，建立和巩固专业思想。

在专业发展、大学生素质教育与创新教育等教学改革方面，《生物统计学》课程是一门十分重要的课程，具体体现在：（1）可提高学生从必然性推理到或然性推理的归纳推理能力；（2）可提高学生的科研能力，使学生明白试验研究前、中和后的主要目的和任务，以及怎样提高试验的精度，为毕业论文以及今后参加科学研究奠定良好的基础；（3）可提高学生的动手能力。为此，我们对《生物统计学》课程的教学内容、方法和手段进行了几项改革探索。

1 .教学内容的改革与探索

《生物统计学》主要讲述五个方面的内容：（1）介绍科学研究基本过程、试验方案制定和试验误差及其控制，讲述生物试验的误差来源和控制误差的技术、试验设计、实施规则；（2）介绍研究对象总体的理论分布、统计数的抽样分布及统计数的理论概率；（3）讲述统计推断的基本方法、平均数比较的u测验和t测验、F测验和x2测验及其应用，包括计量数据的方差分析和计数数据的统计分析；（4）方差分析的应用，介绍单因素、多因素试验结果的统计分析；（5）二变量直线回归和相关分析。该课程的知识和分析问题的方法是科研工作者必须掌握和熟练运用的。因此在教学实践中，描述性统计学的知识即资料的整理和描述应重点讲授连续性资料的整理方法；推断性统计学的知识即理论分布、t检验、x2检验、F检验，重点讲授正态分布的概率计算方法和对各种资料的检验方法，特别是资料的类型与相应统计分析方法的联系，使学生能掌握根据不同资料正确选择使用统计分析方法的能力，并且能够根据所掌握的知识和技能分析具体的实验数据和材料，得出较为客观和准确的结果；对于回归、相关分析则主要介绍一元回归、相关分析的基本思想和分析方法，计算方法、过程留给学生自学，多元分析则要求学生在熟练掌握的基础上进行自学；试验设计重点讲清试验设计的基本原则，并结合实际讲清不同的试验设计的基本思想和设计方法，对试验所得资料的分析方法则要求学生自学。

2. 教学方法、手段的改革与探索

《生物统计学》的理论性相对较强，内容相对枯燥和抽象，教学方法单一必然会导致学生学习兴趣低下，不利于培养学生分析问题和解决问题的能力，要想真正建立起先进、科学的创新教学模式，只有通过系统优化教学设计，针对教学内容，借助于现代化媒体技术，采取各种有效的教学方法。因此在教学中就要求由以教师为主体转变为以学生为主体、教师为主导的思路上来，突出以学为主，坚持以启发诱导为核心，激发学生学习的兴趣，引导学生积极主动开展思维活动，紧紧围绕学的需要组织教学。课内以课堂理论讲授为主，重点让学生弄懂基本原理；习题讨论主要运用实例进行分析，重点让学生掌握具体计算方法和分析；教学中可适当安排一些讨论课，让学生将所学知识与生产实际结合起来，充分调动学生学习的主动性、积极性，让学生学会学习。

2.1计算机辅助教学

《生物统计学》概念多、公式多，统计计算过程烦琐乏味，如果在课堂上用板书的形式进行演算，既浪费课堂教学时间，又容易导致学生注意力涣散，产生视觉、听觉和思维疲劳。多媒体课件具有图文并茂的特点，在《生物统计学》教学中若能应用好多媒体，既能提高学生的学习兴趣，又可加深学生的理解和记忆，促进教学内容的进一步深入，明显提高教学效果。

多媒体教学的效果与课件的设计和制作水平关系密切，课件应在重视教学基本原理的基础上，处理好内容与形式的关系，达到为教学服务的目的，切忌完全复制教材上的内容，而是必须突出重点、难点，这就需要教师对所要讲解的内容理解透彻，具备熟练的多媒体创作和使用技巧，引导学生学会统计分析方法，提高学习的积极性，同时要经常注意来自学生的信息反馈，不断地进行课件的更新。多媒体教学对教师提出了更高的要求，要求教师花费更多的时间和精力准备每一堂课的教学内容，同时不断地更新知识，为教学积累素材。

2.2 统计分析软件的应用

目前广泛应用的统计软件主要有SAS、SPSS，国产的优秀统计软件有DPS，此外Excel软件提供了较强的数据分析功能和统计绘图功能，易学易用，笔者在教学过程中穿插介绍Excel的一些统计功能，如Excel的一些常用统计函数及统计方法的应用，以及常用统计图表的绘制，并要求学生能够掌握并熟练运用，取得了较好的教学效果。对具体资料的统计分析，一些常用的统计分析方法如t检验、x2检验、方差分析、相关回归分析、多元相关回归分析等均有相应的计算机分析软件，教学中只需给学生介绍基本思想和基本原理，要求学生尽量考虑用计算机来完成，把学生从大量的计算中解脱出来使之集中精力去学习《生物统计学》的基本思想、方法及其实际应用。

2.3 理论联系实际

生物统计学的教学并不是为了让学生掌握一些知识点而进行教学，树立统计的观念、应用统计方法分析和解决生物学研究的问题才是这门课程的最终目标。因此，在教学中，特别要注意将纯理论的统计学知识与科学研究中的实际问题联系在一起，必须与专业实际联系在一起进行教学，只有这样才不会使本课程的教学显得空洞，才不会脱离生产实际，才能在实践中培养学生的综合能力。

3. 考核方式的改革与探索

考核是教学活动的一个重要组成部分，是促进学生复习、巩固所学知识，并对教学效果进行检查的重要方法，恰当的考核对学生的理论学习和实践训练具有引导、激励和促进的作用。传统的笔试中学生要把大量的时间花在数学计算上，而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。为了对教学质量进行科学地评价与管理，也为了客观准确地评定学生的成绩和能力，进行考试改革是必要的。

为了更好地发挥考试的功能，我们在教学过程中针对过去把书面考试作为评价学生学习效果的主要手段这一应试教育现象，实行考知识与考方法相结合，考理论与考应用相结合，建立了从学习过程、作业练习、期中考试到期末考试，定性评价与定量评价相结合的过程性评价体系，确保对影响学生应用能力形成的关键知识点进行全面测试，从重“知识”逐步走向重“能力”，培养学生脚踏实地的学习态度和严谨作风，促进教学质量不断改进和提高。

通过以上三个方面的改革尝试和探索，从各届学生的学习效果的比较分析看，已收到了一定的成效，使学生体会到了该课程的重要实用价值，初步树立了统计理念，培养了学生应用概率统计方法解决实际问题的能力。但《生物统计学》作为生命科学学科中重要而特殊的一门工具课程，要教好这门课，还有很多问题需要进一步的探究，在以后的教学中，还需要继续钻研统计理论，探索教学规律，优化教学过程，完善教学体系，从而全面提高该课程的教学质量。

生物统计学论文:增强《生物统计学》教学效果的几点建议

摘要: 《生物统计学》是生物类专业的基础课, 具有较强的理论性和实践性。学生普遍反映这门课程难懂、难学。因而如何让学生喜欢这门课, 激发学生学习的积极性,培养学生综合利用统计学知识的能力,是提高生物统计学课程教学质量的关键。本文作者总结了学习、教授《生物统计学》的经验,对如何教好这门课程提出一些想法,以期有助于青年教师提高教学水平和教学效果。

关键词: 《生物统计学》兴趣教学质量

《生物统计学》是生物、农学、园艺等许多专业的基础课,对于学生正确、严谨、合理、科学地进行毕业论文的设计、撰写,以及今后进行科学研究非常重要,然而它却是学生公认的最难学习的课程。如何让学生不惧怕、不排斥、学好《生物统计学》,是这门课程的任课老师必须思考的问题。笔者总结了自己学习、讲授《生物统计学》的经验,对于如何教好这门课程提出一些想法,以期提高青年教师的教学水平和教学效果。

一、强调统计学应用的广泛性,引起学习的兴趣

在《生物统计学》开讲的第一节课时,教师要说明课程学习的难易程度,让学生对本门课程的学习有足够的认识,强调课前预习与课后复习及做习题的重要性。同时,为防止学生在学习之初形成《生物统计学》难学的惧怕心理,对本门课程学习产生轻视心理,教师需重点强调本门课程应用的广泛性。如列举出工作生活中常见的统计学问题,包括如何利用假设检验判断药物的疗效,利用概率论推测体育彩票能否中奖,等等。并指出在部分学生毕业论文的写作中,试验资料未经任何统计学处理,仅凭直观比较观测值大小,作出两者之间的有显著或极显著差异的统计结论,这是缺乏生物统计学支持的错误结论[1]。试验资料必须经过统计处理后才能下结论。教师应通过这些实例引起学生利用统计学来分析、解决自己遇到的实际问题的兴趣,为将来的学习创作一个良好的开端。

二、根据数学基础知识的不同,选择合适的方法进行讲授

《生物统计学》是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用,是一门应用数学。它不仅提供如何正确、科学地设计试验和收集数据的方法,而且提供如何整理、分析数据,得出客观、科学的结论的方法[2]。学生应在已学习线性代数、概率论等课程的基础上,再通过该门课程的学习,培养合理地进行试验(调查)设计,科学地整理、分析所收集的资料,从中获得符合生物学规律的信息的能力,为后续课程如遗传学、动植物育种学等课程的学习打下坚实的统计学基础。笔者在教学中发现,由于专业设置的不同,很多学生只学习了线性代数或概率论,有些甚至在学习《生物统计学》的同时才开始学习线性代数或概率论,这样就使这些学生学习《生物统计学》时数学基础知识缺失。在这种情况下,教师应尽量引导学生,以认识、分析、解决专业问题为主线贯穿始终,对于涉及的数理逻辑避免对其进行严密的公式推导,力求深入浅出,要求学生理解并接受。而对于数学基础知识较扎实的学生,授课时应该强调公式数理逻辑的严谨性,并增强专业的效用和合理性,为训练学生分析与解决专业实际问题的基本技能提供保障。

三、根据专业的不同,选择合适的例题进行讲解

农学、园艺、生物等专业都需要学习《生物统计学》,但这些专业的研究对象略有不同,农学专业的研究对象是农作物,园艺专业的研究对象是蔬菜或是果树,而生物科学专业的研究对象是动物、植物和微生物。这时,任课老师在给不同专业的学生上课时举的例子就应与其所学专业的研究对象相一致。例如,对试验单元的讲解应根据他们各自专业的不同有所差别。对于农学专业的学生来说实验单元一般是小区,对于果树专业的学生来说则是每棵果树,而微生物专业的实验单元则通常是每个培养皿,因此教师在讲授顺序排列和随机排列的各种试验设计时应有针对实验单元的不同有针对性地举例,使学生更容易理解与掌握。

四、强调知识点的理解性记忆

统计思维不同于一般的逻辑思维和数学思维,新概念、新名词术语较多,在讲授基本原理时,对显著性测验的基本原理、方差分析的基本原理等,教师要尽量避免只交代方法步骤而使学生不知其所以然,尽可能用通俗的语言把统计方法的直观背景、基本思路,以及应用某种方法时应注意的要点尽量作出明确的说明,理清各种统计方法的应用条件与适用范围,以防张冠李戴,盲目套用[3]。另外,据初步统计,在我们所涉及的教学内容中给予编号的公式就达215个,而且有些公式是十分复杂的[4-6]。这些公式对于数据的整理、分析非常重要,可是这么多的公式如何记忆,是一件让学生感到困难的事情。很多学生在学习时对一些原本应理解记忆的公式死记硬背,照书上例题“依样画葫芦”,按照例题做练习,而并不了解公式的基本原理和分析结果的实际意义。这就要求教师在讲解时要强调公式的含义、原理,教授学生根据原理举一反三推导出一系列相关公式。如单因素、多因素的各类试验设计的方差分析,对于平方和和自由度的分解各种试验设计都有各自的公式。只要教师让学生掌握了单因素试验数据的平方和、自由度的分析原理,就能引导学生自己推导出其他类型的平方和、自由度公式,加强他们的理解和记忆。

五、改变考试的方式,培养学生综合利用统计学知识的能力

传统的《生物统计学》课程考核都以闭卷的形式进行,以名词解释、填空、选择、判断、简答、计算为主要类型,但经过几年的教学后,笔者发现多数学生不能学以致用,往住在考后数日或走上工作岗位后又“全部还给老师”。学生在自己设计试验时,将教师上课所讲的要注意设置合理的重复,对照等基本的试验设计原则抛诸脑后。这种现象的出现主要是因为学生要及格、考高分,必须背各种基本概念,记众多的公式,结果自觉不自觉地把主要精力放到了“死记硬背”上[7]。考虑到《生物统计学》的应用性,教师可以考虑将传统的闭卷考试改为开卷考试,以具体的试验为例,对学生从最初的设计到最后结果的分析进行系统的考核,从实际运用上让学生学好《生物统计学》。这样可给学生充分的学习空间,使其能更好地把握基本知识点,并用更多的时间去探索统计学在实践中的应用,从而提高运用知识对实际问题进行分析与处理的能力。另外,教师可通过实验课的上机考试将统计软件Excel、DPS、SAS、SPSS的运用单独进行考核,使学生充分利用现代化手段收集、整理、分析统计资料,特别是能利用计算机进行数据处理和分析,避免学生在学习过程中把过多的时间精力耗费在冗杂的手工计算上[2,8]。这种开卷考试可促使学生平时认真学习,考前进行全面、系统的复习、整理,引导学生在课程学习中注重实际能力的培养。

对于《生物统计学》课程的学习,笔者也经历了艰难的学习过程,因此比较了解学生学习的难点,在授课时针对他们的重难点着重讲解原理的根本,并予以简单的例子加以验证,例题由简到难,学生更易掌握。统计学的内容博大精深,对于一线教研人员而言,如何学好、教好、用好统计学基础知识,如何使学生能够学以致用、触类旁通,是一项长期而艰巨的任务。因此,探索适合本专业特色的教学内容体系、适合不同教学内容的多元化的教学手段和教学方法,以激发学生的学习兴趣,深入理解生物统计学的基本原理,熟练掌握常用试验设计资料的统计分析方法是每一位讲授《生物统计学》课程的教师需要长期探索的问题。