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生物統計學論文范文1
李春喜教授主編的第五版生物統計學教材中，前一章內容分別為概論。結合SPSS特點，在講授本章內容的同時，SPSS上機實驗課應設置為SPSS軟件的界面介紹、基本特點和作用，數據的建立、導入與導出部分。SPSS軟件的特點與作用：SPSS（StatisticalPackagefortheSocialScienceorStatisticProductsandServiceSolution）軟件是于1968年由美國斯坦福大學（StanfordUniversity，USA）的三位研究生研發而成，并以此名創立SPSS公司。該軟件操作簡單，易學易用，具有較強的統計功能和強大的作圖功能，特別是能夠快速準確地完成大量的、煩瑣的、專業的和復雜的數據統計分析，是國際上認可的專業統計分析軟件之一。其可廣泛應用于統計分析（例如均值比較、相關分析、方差分析等）以及統計圖形（例如柱狀圖、散點圖、餅狀圖等）的制作和編輯。在介紹這些功能的同時，打開SPSS窗口，兼并介紹SPSS視圖窗口中標題欄、菜單欄、數據單元格顯示、工具按鈕、數據視圖和變量視圖的一些簡單用法。數據文件的建立：SPSS軟件打開之后，會進入數據編輯窗口，新建一組數據后可將變量依據實驗內容進行命名，并選擇輸入數據的基本變量類型（例如數值型、逗號型、句點型、科學計數型、日期格式型、美元型、定制貨幣型和字符串型等）。數據文件的導入與導出：SPSS可以導入SPSS（*.sav），Exce（l*.xls），dBASE（*.dbf），ASCⅡ（*.dat，*.txt），Access（*.mdb），Lotus（*.w*），Foxpro（*.dbc）等數據文件，以及各類SASS數據文件。即從菜單選擇File中選Open，彈出OpenFile對話框，文件框內顯示以選擇所需文件后綴類型，之后選擇對象，單擊打開（O）按鈕，或雙擊對象文件，從而將文件導入。同樣文件的導出通過File中的save/saveas（保存數據對話框），選擇保存路徑，鍵入文件名，確定數據類型，單擊保存（S）按鈕，其導出文件。
二、應用SPSS軟件的基本統分析
教學材料第二、三章內容為資料的整理與特征數的計算、概率和概率分布，結合教學內容SPSS上機實驗課應設置基本統計分析課程，該部分包括數據匯總報告和描述性統計分析兩方面的內容。基本統計分析可通過菜單欄的分析（Analyze）窗口進入，點擊分析欄之后，鼠標放置數據匯總報告（Reports）欄，即可顯示分層報告（OLAP—OnlineAna-lyticalProcessing）、數據匯總（CasesSummarize）、行匯總報告（ReportSummariesinRows）、列匯總報告選項（ReportSummariesinColumns）。其中分層報告主要用于中位數、最大值、最小值、方差、偏度系數等統計描述；數據匯總可用于對編輯窗口中的數據在結果窗口中羅列出來，以便瀏覽和打印，同時也可對數據的基本特征進行描述；行匯總報告可羅列原始數據，其格式是以觀察單位和統計量為行標目，以報告變量為列標目；列匯總報告主要用來生成按列顯示統計量計算結果的報告，同時也可以完成許多統計計算。當鼠標放置描述性統計分析（DescriptiveStatistics）位置后，選中響應的功能即可進入頻數分析（Frequen-cies）、描述性分析（Descriptives）、探索性分析（Ex-plore）、多維交叉表分析（Crosstabs）、比值分析（Ratio）窗口從而根據自己的目的進行響應的數據分析。
三、應用SPSS軟件的均值比較和方差分析
生物統計學基本知識熟悉之后，在隨后在課堂教學中會開始進行統計推斷和方差分析部分的內容。SPSS實驗課在此部分結合課堂教學相應的設置均值比較和方差分析上機內容。均值比較可通過菜單欄的分析（Analyze）窗口進入，點擊分析欄之后，鼠標放置數據均值比較（Com-pareMeans）上即可顯示相應分析欄：平均數基本分（Means）可用于定量資料的統計分析，按分組變量計算因變量的描述統計量值，如均值、方差、標準差、偏度、峰度等統計量，并顯示結果；單樣本T-test（One-SampleTTest）單樣本t檢驗主要用于樣本平均數和已知總體平均數的比較；獨立樣本T-tes（tInde-pendent-SamplesTTest）可用于檢驗兩個獨立樣本的總體平均數之間是否有顯著差異；配對樣本T-test（Paired-SamplesTTest）用于配對計量資料的比較，檢驗配對樣本差值的總體均數與0的差異有無顯著意義，以及配對樣本是否相關方差分析包括單因素方差分析和多因素方差分析。其中單向方差分析（One-WayANOVA）可通過均值比較（CompareMeans）進入，其用于完全隨機設計資料的多個樣本均數比較和樣本均數間的多重比較，也可進行多個處理組與一個對照組的比較。多因素方差分析可通過分析欄里的多因素方差分析（GeneralLinearModel）選項進入，進入之后會設置四個不同要求的選擇：單變量多因素方差分析（Univariate）可用于一個因變量受一個或多個自變量影響的方差分析；多因變量方差分析（Multivariate）主要用于多個因變量受一個或多個因素變量或協變量影響的方差分析；多因變量方差分析（Multivariate）對同一因變量進行重復測量的方差分析；混合效應分析（VarianceCompo-nents）用來估計每個隨機因素對因變量方差的貢獻。在分析過程中可根據不同的需要和要求，選擇相應的方差分析。
四、應用SPSS軟件的回歸和相關分析
生物統計學論文范文2
統計學論文2300字(一)：統計學方法的發展及其在大數據中的應用論文
【摘要】現階段，統計學方法在我國企業管理中有廣泛應用。本文嘗試對統計學方法的誕生以及發展情況進行了簡要的分析，同時還對統計學方法在現今大數據時代的應用情況進行了探索。
【關鍵詞】統計學方法發展大數據應用
對于統計學方法來說，誕生的最初只是為了進行單純的計數以及描述，隨著統計學方法的不斷發展，其所涉及到的內容更加多樣化。在統計學家以及各個領域專家的不懈努力之下，統計學方法正在不斷的進步以及完善，在實際應用的過程中也發揮出了較為理想的效果。在現階段大數據的時代背景之下，對統計學進行深入探究是非常重要的，會對今后多個行業的快速發展起到促進作用。
一、統計學基本發展探析
對世界統計學的發展情況進行分析，會發現，其與科學界的發展趨勢較為類似，隨著統計學的不斷完善，也開始與其他科學進行融合發展。對統計學進行總結，可以發現，其主要具備兩個基本結合趨勢，即與實質性學科結合的趨勢以及與計算機學結合的趨勢。對于統計學來說，其與經濟學結合發展我國有廣泛的應用，并且產生了經濟統計這一專業；而統計學與教育的結合產生了教育統計。對于這些分支學科來說，其具有雙重屬性。一方面是統計學的分支；另一方面是實質性學科的分支。隨著計算機信息技術的不斷發展，其運算能力不斷提升，這也使得大規模的統計調查工作在實際展開的過程中取得了理想效果，不僅保證了數據計算的準確性，同時也保證了計算的高效性。因此，在進行統計學技術研究發展的過程中，與計算機技術的深入結合應用是重要發展途徑。通過對計算機軟件的有效應用可以使統計計算過程中一些疑難的部分得到有效解決，同時也使得統計計算的展開更加方便。從現階段我國經濟類統計專業的教育情況來看，一方面在對統計方法進行創新教育，另一方面在對學生利用商品化統計軟件包裝能力進行提升。由此我們可以看出，在今后統計學的發展過程中，勢必不能離開計算機技術的支持。在今后統計學相關專業的教育過程中，應該對學生的計算機程序設計以及利用能力進行培養提升，使得在展開統計工作的時候可以通過統計模型的編程來實現。
二、統計學方法在大數據中的應用趨勢
（一）統計學方法及相關領域的動態分析
目前，國內外對統計學都有較為廣泛的應用，主要應用在教育行業、生產制造行業以及企業管理當中，取得了較為理想的應用效果。根據CNKI數據庫中統計方法、機器學習分布情況可以看出，在機器學習領域的論文數量從2013年以后一直呈現出持續增長的勢頭，并且在2016年超過了統計方法領域的論文數量。由此可以說明，我國在機器學習領域的發展速度正現出穩定提升的趨勢，反映了我國在大數據領域研究方面越來越深入，所應用的研究方法也開始呈現出多樣化的特點。從總體上來看國內在統計學方法研究過程中已經取得了階段性的成果，并且其所面臨的拐點與國家上的統計學發展拐點基本保持一致，大概都是在2013年開始對大數據以及將其學習等方面有了深入的探究，并且開始逐漸取得突破性的成果。而機器學習方法的論文數量都是在2016年開始超過統計方法的論文數量。但是與此同時，我們也看出其差異性也很明顯，國內在統計方面研究的論文以及在機器學習方法方面研究的論文與國際相比較尚且存在較為明顯的差距，并且這種差距呈現出了持續性的特點，這也使得我國在這兩個領域方面還有很大的發展空間。
（二）統計學方法及相關領域研究方向分析
經過對CNKI數據庫中的統計方法以及大數據領域期刊論文分布情況進行分析之后，可以看出，統計方法領域中出現頻次最高的是“統計分析”以及“數理統計”、“人工智能”；在大數據領域出現頻次較高的是“云計算”、“圖書館”以及“物聯網”等關鍵詞。通過上述關鍵詞來看，其所涉及到的內容都是反映當前我國統計以及大數據技術所研究的重點以及熱點，同時我們也可以看出，現階段我國在統計與大數據領域方向的研究存在著一定的重合。在進行的數據研究的時候，需要應用到統計學方法，同時統計學方法在利用的時候往往也需要與大數據進行結合。
（三）統計學方法的發展展望
有數據的地方勢必就會涉及到統計學。從17世紀開始，國勢學派以及算數學派的爭論到今天大數據計算、計算機技術的相互作用，使得統計學的內容正在不斷完善，并且其應用領域也在不斷擴大，隨著大數據時代的來臨，使得傳統的統計學發展方向發生了一定轉變，開始從小樣本的統計推斷分析走向大數據量的挖掘分析，從而使其所掌控的數據量不斷提升。在未來統計學方法發展的過程中，應該注意將統計學與新的數據思維相結合，從而產生一種新型的、應用范圍更廣的大數據算法。從現階段我國大數據方法創新發展的情況來看，其與國際研究在深度以及廣度上還存在不小的差距，這也恰恰說明了我國在大數據統計學方面還有很大的進步空間。現階段，國內的大數據研究更多的是停留在信息化產業上，與其他行業的融合發展趨勢尚且不明顯，這也使得信息服務以及數據產業的創新發展受到了一定影響。在今后統計學發展的過程中，其研究熱點勢必會從數據分析以及數據發掘向算法方向轉移，這樣也使得大數據技術與統計學方法二者之間的聯系更加緊密。
結束語
綜上所述，我國統計學方法在今后發展過程中應該充分考慮到實際需求，積極適應時代變化，現階段大數據時代已經全面到來，并且大數據技術在我國有廣泛應用，在實際應用的過程中取得了較為理想的效果。將大數據與統計方法進行結合可以使統計學方法的作用得到更好的體現，也使得統計學方法不斷的進步以及拓展，在大時代背景之下，其功能性得到了更加充分的展現。
統計學畢業論文范文模板(二)：線上線下混合式教學在生物統計學教學中的實踐與研究論文
[摘要]為提升生物統計學課程的教學水平，針對傳統生物統計學教學中的局限，分析和實踐基于線上網絡教學+線下面授教學的混合式教學模式在生物統計學教學中的應用策略和方法。實踐表明，通過線上+線下的互動與教學，能激發學生學習的興趣與動力，豐富生物統計學的教學形式與內容，促進生物統計學教學質量的提升。
[關鍵詞]線上線下；混合式教學；生物統計學；實踐
[作者簡介]嚴明（1981—），女，重慶人，博士，講師，研究方向：生物技術。
[中圖分類號]G642[文獻標識碼]A[文章編號]1674-9324（2020）25-0273-02[收稿日期]2020-03-18
生物統計學是生物醫學類專業的必修課程，學生通過學習本課程掌握實驗設計的原理和方法，并學會對實驗數據進行統計分析和處理。然而，生物統計學涉及到大量基礎理論，單純通過教師講解，學生理解度較低，學習效果不佳。如何在有限的課時內，改革傳統的以講授為主的教學方式，有效提高教學效果是生物統計學教學亟待解決的難題。
近年來，隨著互聯網信息技術的發展，一種基于線上網絡教學+線下面授教學的混合式教學模式應運而生。該模式可避免傳統教學模式中以教師為主導，學生學習主動性差的缺點，又可克服學生完全在線學習缺乏監管、學習效果不佳的困難。本文嘗試將混合式教學方法運用到生物統計學教學中，以期在有限的教學時間內最大限度實現教學目標，提升課程教學效果。
一、線上線下混合式教學的概念及內涵
線上線下混合式教學是一種新興的教學模式，授課教師利用網絡教學平臺向學生提供教學視頻和課件等教學資源，并設置作業、調查等互動模塊，學生利用課外時間自主完成學習任務，并通過平臺與教師交流。在線下課堂，教師根據學生在線學習的情況，對疑難問題進行有針對性的講授，幫助學生理解、掌握教學難點。
線上線下混合教學模式打破了教學的時空限制，學生可以靈活安排學習時間，通過學習在線資料提出問題，并帶著問題進行課堂學習，有效提升學習效率。線上線下混合教學還可幫助教師動態掌握學生學習情況，生成客觀的過程性評價材料，并豐富課程的教學形式，拓寬教學路徑，因此正逐漸成為高等教育領域的一大趨勢。
二、生物統計學課程教學面臨的困境
1.教學時長受限。目前，本校生物統計學面向生物醫學工程和醫學信息工程專業開設，每學期共32個課時。由于教學內容抽象，而且學生要通過大量實踐才能掌握統計學原理在生物研究中的應用，因此，教學難度高，課堂教學時間很難滿足教學需求。
2.教與學不同步。傳統教學模式下，教師與學生之間的溝通以課堂為主，教師按照教學安排按部就班地進行教學，對學生需求重視不足；學生缺乏主動反饋的意識，教師很難掌握學生的真實學習狀況，教與學處于不同步狀態。
上述困境對如何拓展教學時間，完成課程教學并指導學生學以致用提出了新的挑戰。
三、線上線下混合式教學在生物統計學教學中的實踐探究
1.構建線上教學平臺，實現課前線上自主學習。授課教師首先以超星泛雅平臺和學習通APP為依托構建線上教學平臺。教師在平臺上將課程每章的重難點列示出來，搭建課程框架體系，并上傳包括課件和教師根據課程知識體系錄制的教學視頻等資料。教學視頻時長控制在15分鐘以內，并保證精煉、易懂，讓學生不會因視頻過長而放棄觀看，提高學習時效。同時，在教學平臺提供視頻配套的課件資料，方便學生下載并配套觀看。教師還在平臺設置了視頻彈幕問答和闖關式章節測試，學生通過答題和測試后才能進入后續章節的學習。
在教學實踐中發現，線上教學平臺還可以為理論教學提供良好的拓展實踐平臺。教師可以在線上平臺提供實驗設計及實驗數據分析的實例供學生練習，實現對課時壓縮的有效彌補。學生普遍反映網絡教學平臺十分有利于自主學習，尤其是遇到知識難點時，學生可以通過反復線上觀看教學視頻來幫助理解，能達到較好的學習效果。
此外，線上教學平臺可以通過視頻回放次數、測試完成程度等數據統計幫助教師了解學生之間的差異性，既方便教師掌握學生學習狀態，分析存在的問題，也為線下課堂教學提供依據，在后續教學中因材施教，滿足不同層次學生的個性化學習需求提供依據。
2.線下檢測自主學習效果，實施針對性教學。采用線上線下混合模式教學，課堂教學的任務發生轉移。教師要集中精力對知識點進行梳理和歸納，并針對重難點以及學生在線上學習過程中的困難進行答疑解惑和查漏補缺。在教學實踐中，為完成上述任務，在每個章節的線上學習完成后均安排答疑和小組討論，讓每位學生通過多種方式修正和完善遺漏或理解錯誤的知識點。全部授課結束后，授課教師向學生發放了關于教學效果的調查問卷，結果顯示，78.2%（18/23）的學生認為采用混合式教學方法可以把重要知識點學透，在課堂上有更充裕的時間進行消化吸收，更有利于教學內容的掌握。
在線下教學中，教師還對教學場景進行了編排和優化。教師提供具體的實驗案例，并以某一具體實驗案例（如抗癌藥物篩選）為背景貫穿整個課程教學始終，模擬真實實驗場景，讓學生從實驗參與者的角度設計實驗流程、整理實驗數據、統計分析和解讀呈現的全部流程。幫助學生實踐生物學研究提出假說—實驗驗證—得出結論的基本流程，理解生物統計學對生物學研究的重要指導作用，培養學生知識遷移、應用和分析并解決科學問題的能力。
3.課后回顧學習并提升。在課堂教學完成后，師生的教學活動都還沒有結束。教師要對線上線下教學過程中容易出現的問題進行整理總結，并將解決方案到網絡平臺，供學生回顧性學習。學生要對課堂上遇到的問題，搜集學習資料進一步思考和鞏固。教師還要對學生課后學習情況進行挖掘，并根據學生的不同情況進行個性化的學習支持。對于有困難的學生，教師要單獨輔導和監管，幫助學生完成課程學習；對于學有余力的學生，可以鼓勵學生走進實驗室，跟隨教師的科研工作，完成真正的動手實踐，實現素質提升。最終通過師生配合，完成對課程教學效果的提升。
4.教學考核。由于教學形式發生變化，課程的教學考核模式也要隨之做出調整和改變。在實踐中，教師改變傳統的期末考核模式，充分利用線上線下教學記錄，實現全過程考核?？荚嚦煽儼W絡平臺學習考核（25%）、線下課堂表現（25%）和期末閉卷考試（50%）三部分。其中網絡平臺學習考核由系統根據學習時間、頻率以及測試情況生成；課堂表現根據學生聽課及參與討論情況，綜合學生互評和教師考核給分。上述考核方式，降低了期末考試在總成績中的比重，更加側重于學生的平時學習積累和實踐能力的培養。因此，可避免學生“突擊考試”的僥幸心理，促進學生向平時主動學習轉變，更符合現代教學模式和人才培養的需求。
生物統計學論文范文3
隨著現代科學的發展，特別是醫學統計學、生物醫學工程學和電子計算機在醫學科研中的應用，廣大臨床工作者越來越有必要更多地熟悉一些數理統計知識，以便獲得可靠的資料，從而得出正確的結論。全國不少醫學期刊，從七十年代以來對這個問題日益引起廣泛注意。為了讓臨床醫務工作者在科研和寫作、評閱論文中，對實驗設計與數據統計問題引起足夠重視，筆者近幾年來學習國內醫學、生物學期刊中見到的一些統計學問題，略加討論。
一、臨床療效觀察的實驗設計問題
在各種醫學期刊中，半數以上是療效觀察方面的論著。現擇其較普遍存在的統計學問題，結合實驗設計基本原則加以討論。
（一）對照與均衡性測定
國內醫學期刊有關臨床療效觀察的文章甚多，不少雜志刊登了一些事先未設計對照的文章，其結論難以令人信服。如《用柴葛解肌湯治療上呼吸感染》一文，報道治愈好轉率為97.7％，因無對照，無法斷定其效果如何，因此，治愈好轉率中含有假像。
對照的方法雖有多種，但對照的基本原則是與實驗組齊同可比，最好作均衡性測定。
（二）安慰劑與盲法試驗
安慰劑與盲法試驗是醫研（主要是比較性研究）中常用的科研方法，結果準確、誤差性小。安慰劑在形、量、色、味等要與實驗藥物一樣，不能給受試者和執行者任何暗示。這種試驗就是雙盲法試驗。但近年來，尚有人用改良的雙盲法，此法分兩期：第一期（公開期）試驗有效者留，無效者棄。有效者進入第二期（雙盲試驗），以確定療效是否系安慰劑的作用。在預防效果觀察時可采用該法，臨床上應用諸多困難，應視具體情況而定。
（三）樣本含量與重復原則
沒有足夠樣本的研究結果，是經不起重復試驗的，有的論文憑少數病例觀實的結果下結論，是不慎重的。如《重癥肺炎并發DIC29例》一文，作者觀察腦型患者3例，其中死亡一例，就得出“一般腦型病死率高達57％，本組腦型病死率較低，看來及早用肝素阻斷DIC過程，對降低腦型病死率可能具有重要意義”的結論。因無對照，結論不可靠。
（四）隨機分組與實驗設計類型
生物統計學論文范文4
關鍵詞：生物統計學；試卷分析；教學效果；教學方法
資助項目：新疆自治區和校級精品課程（生物統計學）建設項目
生物統計學是生命科學專業的一門重要課程之一。由于該課程的理論和方法大都建立在較抽象的科學假設之上，因此計算公式較多、分析過程復雜，既難學，又難教[ 1- 3]。教師授課方法與技巧是引導學生學習、影響學習效果的重要因素之一。考試是教學過程中的一個很重要的環節，其測試與反饋功能是教育目標管理的主要手段。對試卷進行科學合理的分析，不僅有助于教師了解教學實效，而且為評定教學質量提供依據和指明改進方向，即通過對試卷和考試成績的分析，獲得反饋信息，既可了解學生對課程的掌握程度，又有助于任課教師對今后教學內容的調整和對教學方法的改進，可以進一步提高教師的課堂教學水平和教學質量。新疆大學生命科學與技術學院所開設的生物統計學是一門自治區級精品課程，為了解學生對各知識點的理解和掌握程度， 也為進一步改進教學方法和提高教學質量，對本學期生工10-1、食品10-1以及食品09-2共計79名學生的期末考試試卷和成績進行綜合分析和評價。
1 材料與方法
1.1 材料
調查對象為生命科學學院四年制本科學生---09級和10級食品工程與科學專業（55人）、10級生物工程專業（24人）生物統計學期末考試試卷及成績。教材選用杜榮騫主編，高等教育出版社出版出版的《生物統計學》第三版。理論課學時32學時，采用多媒體教學方式授課。
期末考試在大學教務處統一組織、安排下進行，一般在結課后1～2周后進行。試卷來自生物統計學教研組自擬試卷庫，由教務辦隨機抽取卷別，考核方式為閉卷筆答考試。試卷題型包括選擇題、判斷題、簡答題和問答題4種，卷面總分100分。各題型分值及其考察目的見表1。
1.2 方法
考試結束后，并由專人按照標準答案和評分標準閱卷，以減少主觀性差異。數據處理：將每個學生的總成績和每道題的得分情況輸入計算機，進行數據處理和統計分析，成績正態性檢驗，比較
分析每題的得分、難度以及不同班級之間的成績差異。
2 結果與分析
2.1考試成績分析
依圖2分析：考試成績基本呈正態布，符合教學規律。有30%的學生，其考試成績在80分以上，說明這部分學生已經較好地掌握了所學內容，能夠熟練地設計試驗方案和處理分析數據，具有在進一步深入學習的能力，有36.7%的學生其考試成績為70～79分，說明這部分學生基本掌握了所學內容，但仍需對所學內容進行進一步熟化；還有21.5%學生的考試成績在70～79分，結合試卷這部分學生對易混淆的知識點掌握的不好，計算公式、統計原理的運用很不熟練；12.7%學生沒有達到教學要求，這部分學生對所學內容掌握程度較差。
2.2 各題型得分情況分析
依圖1分析，大約70%的學生在選擇題和判斷題的得分率在70%以上，說明大部分學生對重點內容和一些基本性質等核心內容掌握得很好；對于計算題而言，僅51.9%的學生得分率為80%以上，結合試卷分析說明學生對一些基本假設推斷原理的熟化程度需要進一步加強。在四種類型考題中，判斷題得分率最低，說明學生對一容易混淆的知識點掌握不夠。綜合各題型的得分情況可以得出，學生較好地掌握了教材的重點內容和核心內容，但是對容易混淆的知識點和統計學原理應用掌握程度較差，有待加強。
2.3 試卷難度及不同班級成績的差異分析
如果一個題目的難度大，則被試者得高分的可能性小；反之，如果題目的難度小，則被試者得高分的可能性就大。因此，用得分率可以作為難度系數的指標。題型結構是試卷內容的主要表現形式。考試的題型一般可分為主觀題和客觀題兩類。主觀題主要考察學生對核心內容和數據統計分析能力，此類題型題目大，分值高，涉及課程內容相對較少， 內容涵蓋面相對較窄，有一定的局限性?？陀^題題型較固定，主要考察學生對主要知識點的掌握和記憶情況。由圖3可以看出學生在不同題型上得分總趨勢是計算題和簡答題差異較大，說明學生對基本性質，理論以及統計推斷掌握情況差異較大，主要表現在這兩道題的標準差較大；
3試卷分析對生物統計學教學改革的啟示
3.1優化教學內容
根據各專業特點， 在有限的學時內制定合理的教學計劃，在教授基本原理、推導方法為基礎，按照專業需求側重于該專業最常用的試驗設計和數據統計分析方法，精簡不用的部分試驗設計和統計分析方法；同時，整合、優化部分教學內容及順序，調整授課課時。為了檢驗和提高學生的實踐和數據資料統計分析能力，增加實驗教學內容，以便充實教學內容；同時繼續加強作為統計理論延伸的課程小論文實踐環節，要求學生依據自己感興趣的問題，先提出假設，然后圍繞假設進行試驗設計和實際調查或試驗，收集原始數據，最后進行統計分析并給出合理的解釋。通過幾屆學生課程小論文來看，學生在此方面的積極性很高，興趣也很濃厚，收到較好的效果。通過此方式不僅極大地提高了學生學習生物統計學的興趣，而且培養了學生發現問題、分析問題和解決問題的實際能力，這也是知識轉化為能力的主要途徑。
3.2改進教學方法
3.2.1消除學生對公式的懼怕心理
生物統計學中的公式非常多，因此教師在講授過程中不要把公式的推導過程作為重點，而是著重使學生理解公式的含義及其用途，掌握其規律性，引導學生把學習重點轉移到統計方法的應用以及對分析結果的解釋方面。
3.2.2根據學生的聽課和掌握情況及時調整授課節奏
課堂上要隨時觀察學生的聽課情況，以控制講課節奏和方式。若發現某些內容學生難以理解，要及時變換一個角度講解；或通過學生間討論，可以深化成績優秀的學生對所學內容的理解，同時能夠對學習較差學生產生影響，加深、提高他們的理解能力，對于通過討論仍不能理解的內容，教師再給予指導。這種方法可有效提高整體教學效果。課后通過本教研小組說課，廣泛交流，豐富教學經驗。不同教師的授課方式不同，通過交流可以豐富自身的教學經驗。還可以組織課程組成員，對教學內容、教學方法、教學效果和教學手段加強研究，從總體上探索提高教學質量的新途徑?？偨Y各章節講授的成功和不足之處，及時發現問題并調整授課方法。通過學生信息反饋、課堂講授、課后作業和試卷分析等渠道，了解所授課程中存在的不足。另外，加強與其它院校教師的交流，借鑒和引進先進的教學理念。
3.2.3采用啟發式教學來激發學生的學習積極性
教師應與學生多溝通，鼓勵學生善于思考，使學生由被動聽課變為積極思考，充分發揮學生的主觀能動性；注重理論與實踐相結合，在講授各種數據統計分析方法時，最好列舉專業實例進行講解，使學生意識到所學的知識具有很強的實用性，并非是學無所用，一臉茫然，從而充分調動學生的學習積極性。合理分配各章節的講授時間，根據各章節的難易程度確定授課學時，對于易于掌握的內容，盡量縮短講授時間，難以理解或不易掌握的重點內容應重點講授，由此向學生傳達課程的重點與難點。對于較為抽象的內容最好采用類比法，使抽象問題形象化、直觀化，以增加課堂教學的趣味性，激發學生的學習興趣。此外，還可通過課程小論文的方式提高學生學習生物統計的興趣，培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力。
3.3 考改進試方式
考試是教學的重要環節，是教學反饋的主要渠道，《生物統計學》的教學內容主要包括理論知識和綜合應用兩大部分，考試方式的改進應圍繞這兩部分展開。改進命題，重點考察學生基本知識的掌握程度及靈活應用解決實際問題的能力，多種形式（ 如增加軟件操作） 測試學生對統計知識的綜合應用能力[5]。
綜上，《生物統計學》作為生命科學學科中重要而特殊的一門工具課程，要教好這門課，還有很多問題需要進一步的探究。教學效果是教與學的最終體現，教師在其中具有重要作用，因此加強師資力量，提高教師自身的教學素質是提升教學質量的重要保障。在以后的教學中，還需要繼續鉆研統計理論，探索教學規律，優化教學過程，完善教學體系，從而全面提高該課程的教學質量。
參考文獻
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[4]郝小琴.生物統計學課采用一紙開卷考試的體會[J].高教論壇，2006， （4）：64- 65.
生物統計學論文范文5
在醫學論文寫作中,醫學統計學方法應用是必不可少的,正確使用能保證科研工作順利進行,并使科研成果更具有科學性、代表性和可靠性。反之,如果使用不當或者誤用,會直接影響研究結果的質量,反而會使讀者產生誤解,甚至有時會導致錯誤的結論。近年來，醫學統計學方法在醫學科研中的應用越來越受到國內廣大醫學科研工作者的重視，統計分析結果表達已成為醫學論文中一個不可缺少的重要組成部分。醫學統計學是評價醫學科技論文質量優劣的重要依據，然而從近年發表的論文來看,有不少作者對統計方法的使用還不熟悉,實際應用中統計方法濫用、錯用和誤用的情況時有發生[1]。據國外20世紀60年代到80年代對不同醫學期刊的調查，有統計學錯誤的論文比例最高者達66％，最低者也有20％[2-4]。國內有學者對5種中華醫學會系列雜志論著中統計學方法的應用狀況進行了調查，結果顯示，1985年統計錯誤的論文比例為24％,1995年為36％[5]。這些調查研究均說明統計方法誤用的嚴重性以及正確應用的緊迫性。國外從20世紀70年代起就有針對醫學論文的科研設計與統計方法應用情況的調查研究，國內學者也進行了相關研究[6]。這種研究有助于及時了解醫學科研論文中統計方法的應用質量，發現存在的問題，提高醫學科研工作者應用統計方法的水平。筆者總結了近年來已發表的醫學科技論文中常見的統計學問題，希望能引起各位專家學者和臨床醫生的共識與重視，促進我國醫學期刊質量的提高。
1 統計設計存在的常見問題
統計設計是整個研究中最重要的一環,是研究工作應遵循的依據。常見的統計設計問題有:忽視組間均衡性,樣本缺乏代表性,樣本例數不足,未設置對照組,未隨機分組,未提出統計分析方法等。針對以上問題,在科研設計中一定要遵循實驗設計的四大原則即“隨機、對照、均衡、重復”的原則[6]。
1.1不遵循或不重視隨機化原則
隨機化是科研設計的重要原則，直接影響研究結果的可信度。隨機化既要隨機抽樣，還要隨機分組，并有足夠的樣本量作前提。然而，在醫學論文中許多作者對此不夠重視，主要表現在論文中統計處理隨機化不突出，隨機化缺失情況比較常見，有的論文甚至將隨機誤解為隨意、隨便，不采用隨機化處理方法，導致結果缺乏可靠性。還有些文章中沒有提出“隨機”抽樣的設計與方法，沒有排除標準，給人隨意選擇病例之感，且病例數少，因此沒有代表性，所得出的結論不可靠。部分文章雖然注明了“隨機”，但未提及采取什么方法進行隨機化研究或兩組間的例數相差甚遠，不符合隨機化的一般規律，沒有臨床參考價值[7]。
1.2缺少對照研究或對照組設計不合理
正確設立對照是臨床或實驗研究的一個核心問題，設立對照的意義在于說明臨床試驗或實驗研究中干預措施的效應，減少或防止偏倚和機遇產生的誤差對試驗結果的影響。目前，國內許多期刊發表的論文對照組設計不合理現象比較普遍，尤其有些作者對某種新藥或新技術在臨床的應用觀察研究中，不設對照組，缺乏對照觀察，得出的結論缺乏科學性，令人懷疑。有的文章雖然設立了對照組，但在分析結果時，卻沒有將試驗組與對照組的結果進行比較，而僅將各組間的自身前后進行比較，從而使該研究失去對照意義。對照組選擇不當，還表現在兩組間重要的臨床特征和基線情況相差太大，無可比性，如性別、年齡、病情、經濟情況和文化程度等不一致，如有些論文將健康人或志愿者作為對照組，使結果受到非處理因素的影響，產生偏倚或系統誤差，使結論不可信[7]。
1.3均衡性原則掌握不夠
均衡性原則要求實驗中的各組之間除處理因素不同外，其他可控制的非處理因素要盡可能保持一致。特別對疾病預后有重要影響的臨床特性一定要在組間分布均衡。各組間越均衡，可比性越強。有些作者在對病例進行分組時，忽視了均衡性原則，兩組之間沒有可比性，結論自然是錯誤的。具體表現在：有的文章對治療組與對照組的相應統一指標沒有設在均衡的水平上。對治療組情況交代的比較詳細，而對對照組的年齡、性別、病情等不予交代，或所選對照組的年齡與治療組不在一個年齡段，影響了作者對指標的觀察[7]。
1.4重復的原則掌握不好
所謂重復,一是指重復試驗或平行試驗,二是指各樣本組的例數要有一定的數量,即樣本的例數要足夠大。雖然隨機化是增強非處理因素均衡性的重要方法,但當各組內例數過少時,盡管采用了隨機化分組的方法,也難以保證非處理因素的均衡一致。在隨機化分組的基礎上,只有樣本例數足夠大,才能使非處理因素均衡一致,同時也才能使抽樣誤差減小,增強樣本對總體的代表性。一般來說,在隨機分組的前提下,樣本例數越大,各組之間非處理因素的均衡性越好;但當樣本量太大時,往往又會給整個實驗和質量控制工作帶來更多的困難,同時也會造成浪費。為此,在實驗設計時,還應保證在實驗結果具有一定可靠性的前提下,確定最少的樣本例數。一般說來,計數指標每組樣本不得少于20～30例,計量指標每組樣本不得少于5～10例。在多因素分析時,一般認為樣本例數至少為觀察指標的5～10倍[8]。
1.5樣本的含量
樣本的含量的大小直接影響到結論的可靠性。樣本量過少,則抽樣誤差大,結果可靠性差,且經不起重復驗證;反之,盲目加大樣本量也會造成人、財、物的浪費,同時也造成非抽樣誤差增大。故應在保證研究結果精確可靠的前提下,確定最小的樣本量。如某篇論文報道某藥治療的臨床療效,實際總例數為10例,其中6例有效,于是作者得出有效率為60%。顯然,有限的病例數不能充分說明該藥是否有效,作者貿然得出結論,容易給他人造成假象甚至誤導[9]。
2 統計方法選擇與使用不當
在選擇統計方法之前,首先應確定研究資料是計數資料還是計量資料。只劃分其類別而得到的資料為計數資料,也叫定性資料,如根據治療結果計算出的治愈率、陰性率、陽性率等。測定某個具體數值而得到的資料為計量資料,如血壓值、血細胞計數、血氧分壓測定等許多物理診斷和化驗檢查的結果。目前,醫學論文中計數資料最常用的統計方法為χ2檢驗,計量資料最常用的統計方法為t檢驗。值得注意的是,各種假設檢驗方法均有其適用條件,應根據資料特點來選用最適當的方法。均數與標準差分別是描述正態分布資料集中和離散趨勢的指標。能否選用“均數±標準差”來描述某一資料的分布特征,關鍵看該資料是否符合正態分布。當資料不符合正態分布或方差不齊時,應將資料轉換使之符合正態分布,方差齊性后再用t檢驗或方差分析,否則用秩和檢驗。有些作者在使用t檢驗時,未考慮到上述適用條件而盲目使用,造成統計學處理不當或統計學計算錯誤[10]。#p#分頁標題#e#
2.1統計指標應用不當
2.1.1描述計量資料的統計指標描述計量資料的統計指標主要有平均數指標(算術均數、中位數M等)和變異指標(標準差s和四分位數間距Q等),在應用時一定要注意它們各自的適用范圍。對于非對稱分布資料,算術均數不能反映數據的平均水平,應采用中位數描述。一般地,正態資料或對稱資料用描述,偏態資料用M和Q來描述。在不能確定數據的分布類型時,應選用M和Q進行統計描述。四分位數間距Q是75%分位數P75和25%分位數P25之差,即Q=P75－P25,所謂百分位數Px是將全部觀察值分為兩部分,理論上x%的觀察值比它小,(100-x)%的觀察值比它大,中位數M是50%分位數P50。、s、M、Px與Q可通過統計軟件直接輸出[9]。
2.1.2描述計數資料的統計指標描述計數資料的統計指標有絕對數和相對數。絕對數是原始資料經匯總得到的小計或總計數。相對數是兩個有關的絕對數之比,主要包括率和構成比(百分比)。醫學論文中相對數應用的主要問題之一是分母較小。分母較小時,相對數的可靠性不能保證,在這種情況下,宜直接用絕對數進行描述而不宜計算相對數。醫學論文中相對數應用的主要問題之二是將構成比誤用來說明事物發生的強度。構成比只能反映事物的內部構成,不能說明事物的發生強度。醫學的研究對象主要是人以及與人體有關的各種因素。由于生物現象的變異較大,各種影響因素又錯綜復雜,研究常是抽樣觀察,使事物本質差異與抽樣誤差混雜,故需用統計方法透過偶然現象來探測其規律性。如果不能正確運用統計學方法,造成統計學上的偏差或失誤,就很容易把本來成功的結果當成失敗而放棄,或把失敗的教訓誤認為成功的結論而加以宣傳。在進行科研設計時要嚴格遵循科學的統計學分析方法,不能留下隱患,否則,再高明的統計學專家和統計學軟件也無法彌補科研設計缺陷造成的損失?？傊?統計學分析在醫學研究和論文寫作中意義重大。作者在撰寫論文時,應注意識別、總結有代表性的、有借鑒意義的統計學領域的缺陷、失誤或錯誤的多發點,特別留心易出現統計錯誤的險區,從而使論文中的統計學問題減到最低限度。認真檢查、仔細核驗,盡量避免上述錯誤,必要時還可以請統計學專家幫助把關[12]。
2.2統計方法描述或選擇不當
統計方法選擇非常重要，它直接影響結論的可靠性[12]。臨床資料的結果變量可分為計數資料、計量資料和等級資料。計數資料指將觀察對象按兩種屬性分類，如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、無效等，通常轉化為率。如果是兩組間的比較，則采用四格表χ2檢驗或其校正公式，如果是多組間率的比較，則采用行×列表資料χ2檢驗。計量資料指對某一個研究對象用定量的方法測定某項指標得到的資料，一般均有計量單位。通常資料呈正態分布時，兩組間均數比較用t檢驗，多組間均數比較用方差分析和q檢驗。當資料不呈正態分布或方差不齊時，也可用秩和檢驗等非參數檢驗法。
2.2.1統計方法描述不清
醫學論文中?？砂l現作者未交代所用的統計方法，如是配對設計的t檢驗還是成組設計的t檢驗，是Ridit分析還是χ2檢驗，是作相關分析還是作回歸推斷。統計方法交代不清或根本不予交代，使讀者對論文結論的正確與否無法判斷。有的作者只提一句“經統計學處理”后，就寫出結論。有的甚至直接用P值說明問題，籠統地以P<0.05或0.01、P>0.05便稱結果差異有無顯著性，P值的大小不說明差值的大小，它還與抽樣誤差大小有關[13]。因此，還應寫明具體的統計方法，如有特殊情況，還應說明是否采用了校正，應寫出描述性統計量的可信區間，注明精確的統計量值和P值，然后根據P值大小作出統計學推斷，并作出相應的醫學專業結論。
2.2.2假設檢驗方法交代不清不交
代假設檢驗方法或假設檢驗方法交代的不具體、不清楚是醫學科研論文中常見的錯誤。如果不交代假設檢驗方法或假設檢驗方法交代的不具體，讀者就無法考察論文的統計學方法選擇的是否正確，無法核對計算結果是否準確。每一種假設檢驗方法都有其特定的適應條件和嚴格的適用范圍。對于同一組資料，采用不同的假設檢驗方法可能得出截然相反的結論。如將配對設計的資料按成組設計資料的方法處理，將會損失樣本提供的信息、降低檢驗效率，可能使原本有統計學意義的結果無統計學意義[14]。在論文寫作時，不但要交代選用的是什么統計學方法，而且統計學方法要盡可能具體。如選擇t檢驗，要說明是配對t檢驗，還是成組t檢驗；選擇方差分析時，要說明是完全隨機設計的方差分析，還是配伍組設計的方差分析。對于四格表資料，應說明是一般四格表χ2檢驗、配對四格表χ2檢驗及四格表資料的精確概率法等。
2.2.3統計方法選擇常見錯誤
①誤用χ2檢驗。χ2檢驗有一定的適用條件,n>40且理論數(T)>5時,可用一般χ2檢驗;n>40,但至少有1個T>1且T<5時,可用校正χ2檢驗;n<40或T<1時用χ2檢驗的確切概率法[15]。②t檢驗誤用于多組資料的比較。在醫學期刊中常會出現將t檢驗誤用于多組資料的比較。多組資料的比較應該采用方差分析(F檢驗),當差異具有統計學意義時,再進一步作兩兩比較。當各組均與一個對照組比較時采用Dunnettt檢驗;當各組相互循環比較時,則常采用Student-Newman-keuls(SNK)檢驗,又稱q檢驗[16]。③配對t檢驗與成組t檢驗誤用。大部分論文只注明采用t檢驗,而未注明是配對t檢驗還是成組t檢驗。配對t檢驗常用于處理前后的自身對照,即差值均數與總體均數“0”的比較;成組t檢驗適用于成正態分布的兩個小樣本均數間的比較。④資料不呈正態分布時未用非參數檢驗。t檢驗F檢驗等適用于呈正態分布、方差齊且有確切的測量數值的資料,而非參數檢驗(如符號檢驗、秩和檢驗Wilcoxon法、秩檢驗-KruskalWallis法、Friedman法、Ridit分析、Seperman相關等)對資料無特殊要求,對按大小順序、評分、等級、反應程度甚至色調深淺等資料都可進行分析比較[17-18]。因此,對于多組計量資料的比較,呈正態分布且方差齊時用F檢驗,方差不齊時可用變量變換,或采用秩和檢驗;對于兩個小樣本均數的比較或處理前后的比較,方差齊時用成組t檢驗或配對t檢驗，方差不齊時用t′檢驗[19]。
3結果解釋時存在的問題
統計分析的結果是無效假設或是不能無效假設。無效假設在一般的統計檢驗為兩組總體參數相等。無效假設只能說兩組總體參數不相等而并不能說兩組相差很大。兩組相差如何要對可信區間進行研究觀察后得出。由于統計檢驗不能得出差別的大小,因而結論不能說“有明顯差異”或“有顯著差異”,也不能說“差異非常顯著”,更不能說“差異明顯”。在國外的統計書籍上的英語表達為“significant”,它的正確意義應當是“有意義的、有重要性的”。俄語為“Значмый”和日語中的“有意”也是這個意思。國內只有極個別的英漢詞典把“significant”誤譯為“顯著的”。正確的說法應當是“差異有統計學意義”或“差異有高度統計學意義”等[20]。在解釋差別有統計學意義的結果時，有些人常常根據P值的大小作出對實驗效應差別程度不同的專業結論[21]。例如某實驗研究，比較甲、乙兩種治療方法對某病的治療效果(假定甲法的療效優于乙法)，若得到“P<0.001”，則認為甲法極顯著優于乙法；若得到“P<0.01”，則認為甲法非常顯著優于乙法；若得到“P<0.05”，則認為甲法顯著優于乙法。犯這種錯誤的原因是錯誤的理解了統計學中P值的概念[7]。統計學上根據假設檢驗原理推算出來的P值表示拒絕特定的無效假設可能犯假陽性錯誤的概率。P值的大小并非指差異的太小，只能反映兩者相同或不相同。P值越小，說明越有理由認為兩種處理方法效果不同，而不能反映對比的兩組或多組之間差異的大小。差異的大小只能根據專業知識來確定。此外，甚至在部分投稿文章中未交代所采用的統計分析方法，也未見應用統計學的跡象，僅從各組數據的均數大小做出了統計推斷。醫學期刊論文中暴露出來的統計學錯誤，從表面上看是編輯部和審稿者把關不嚴所致。事實上，即使審稿時發現了上述錯誤，也無法改正。因為實驗設計的錯誤只有在科研工作開始之前才有可能得到糾正。即使編輯工作者能夠阻止有嚴重統計學問題的，也僅僅是治標而已。如何使廣大醫學論文作者在醫學研究中正確應用統計學，提高科研質量才是治本[7]。#p#分頁標題#e#
4對策與建議
眾所周知，統計學是從事科學研究不可缺少的工具。從試驗設計、資料收集與表達、數據處理和結果分析，每一個環節都需要正確地運用統計知識，才能真正發揮統計學在科學研究中應起的作用。然而，在已出版和發表的一些學術專著和論文中、通過評審的科研成果和答辯的學位論文中，經?？梢钥吹胶鲆暋⑤p視和誤用統計學的現象[22]。
知識應完善編輯人員的知識結構,保證統計學應用的準確性。為此,可定期聘請統計學專家對審稿人員進行統計學知識培訓。科技期刊的群體效應理論[23]認為,期刊編輯的專業結構應多元化,以利于編輯互相學習,實現知識互補。醫學期刊編輯部可考慮聘用統計學專業的研究生作為編輯。編輯應將醫學統計學作為自己的必修課,通過多種方式,如自學自修,參加講座或培訓班學習統計學知識,有條件的編輯部,如醫學院校學報編輯部,可以有計劃地組織編輯參加本科生或研究生醫學統計學課程的學習,也可鼓勵編輯人員在職攻讀統計學專業研究生學位。這樣,可以提高全體編輯人員的統計學水平,最終使編輯和審稿人都能夠發現論文中存在的統計學錯誤,并指導作者修改,正確進行醫學論文中有關統計學分析的描述[24]。另外，有關職能部門或學會可組織與醫學統計學相關的培訓班,聘請統計學專家講課,對編輯人員進行定期統計學知識培訓,加強科研設計、統計學知識的學習[19]。
4.2加強醫學統計學專家審稿
醫學研究論文專業性強,經常涉及統計學處理問題,有時會遇到統計方法復雜的稿件,這不僅需要本學科專家審稿,而且需要醫學統計專家把關,只有這樣,才能保證論文所報道的研究成果的真實性和可靠性。醫學期刊編委會中應有統計學專家,專門負責稿件統計學方面的審查工作。
4.3強化作者的統計學意識
生物統計學論文范文6
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?，F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?，F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。
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