生物统计学
论“生物统计学”在生物教育专业中的应用
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论“生物统计学”在生物教育专业中的应用
摘要：生物统计学是生物工程专业的基础课，利用生物统计方法，能够解释大千世界各种生物学现象，探索其内在规律。生物统计学是个领域，各种科学技术、生产建设、以至日常生活所不可缺少的有力武器。生物统计学是生物学与数学之间的边缘学科之一，它以数理统计和概率论的方法研究和解决生物统计问题，并对与生物统计学有关的数学方法进行理论研究。
关键词：现实意义，应用，感想。
1、生物教育专业学习生物统计学的现实意义
生物统计在生物工程领域的重要作用。生物统计学是一门运用数理统计的原理和方法研究生物现象的数量特征及其变异规律的学科。利用生物统计学能够对客观事物得出本质的和规律性的认识，使人们对所研究的资料作出正确的结论。
生物统计学是生物学和数学相互渗透的学科，于生物学中应用的数理统计的方法，即用数理统计的原理和方法，同时涉及统计学、运筹学、经济学，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。应用数理统计学来处理生物现象的学问。与其说是生物学的一个分科不如看作是生物学的方法论。与生物测量学大致具有同一涵义，但前者几乎尚没有深入到现象的统计处理机制，因此生物测量学作为稍狭义的东西，有时也与生物统计学有所区别。
  生物统计学作为一个数学和生物的边缘学科，历史并不算悠久，有意识地将数理统计学引入到生物学以及人类学领域的先驱者是19世纪的比利时科学家凯特莱。而最早运用数理统计于生物实验的一个成功的范例是1866年，孟德尔的豌豆杂交试验，但是他的成功结论是20世纪之后才为世人认同的。1889年，高尔顿指出，子代的身高不仅与亲代的身高相关，而且有
向平均值“回归”的趋势，提出了“回归”和“相关”的概念和算法，奠定了生物统计学的基础。接着，泊松提出了实际测定数与理论预期数之间的偏离度指数即卡方差（x2），在属性的统计分析上起了重要作用。他们把人们观测的或能得到手的资料的全部作为对象，把平均值和离差作为问题，来考查其中的数学规律。数理统计学方法已适用于生物学和农业科学的实验或试验领域，但也是以整个资料或比试验资料更大的抽象资料为依据的，因此人们开始意识到，在其现实是一种不能以其一部分作为研究对象的局面。于是就提出母集团和样本的区别和关联，以及从少数资料进行正确有效的推论的问题。这些问题被戈塞特和费希尔解决了。费希尔的工作指出，统计方法的目的在于得到资料的要点，为此，其分布法则是要以较少的母集团中的数目为特征推想到无限的母集团，而实际的资料就是从它们之中随机抽出的样本。这些方法对于农业科学、生物学特别是遗传学的研究，起了重大的推动作用，生物统计学开始真正意义上的萌芽和发展。1920年以后，各种数理统计方法相继创立，它们在生物学中得到广泛应用并扩大到工业界，同时生物统计学得到稳步发展。70年代之后，随着计算机的普及，使本来由于计算量过大而不得不放弃的统计方法又获得了新的生命力，应用更为广泛，生物统计学得到了快速发展。到了21世纪，生物统计学的应用稳步发展，日趋成熟【1】。
2生物统计学在生物科学中的应用
    生物统计学是一门探讨如何从事生物学实验研究的设计,取样,分析,资料整理与推论的科学。 生物统计学主要应用于农学和医学【2】。
2.1在农学方面 
2.1.1生物统计可以指导田间试验设计
农业科研人员根据不同目的、不同规模、不同条件来选择最佳的农业试验设计方案和相应的统计方法。通过对试验结果的处理，可以获得无偏的处理平均值及试验误差的估计量，从而能进行正确有效的比较试验因素之间的差异，以及试验设计的好坏。数理统计学家已为农业科学工作者提供了许多试验设计方法。如完全随机区组、拉丁方、裂区、条区设计、不完全随机区组、正交、回归设计等。农业科学工作者广泛应用这些试验设计方法来估计影响农业试验过程中的因素主效和交互作用的大小，作出有一定概率保证的统计推断。可以说，任何重要的农业科学试验。如品种比较试验，肥料试验、栽培条件试验及各种农艺措施综合配套试验都是采用一定的试验设计方法进行的。可见正确的试验设计方法保证了农业科学试验结
果的可靠性和其实际应用价值【5】。
2.1.2生物统计可以进行农业抽样估计
生物统计学重要内容之一就是抽样理论和技术，而在农业科学研究中的对象往往是数量巨大且分布特性各异的体，因此农业科学研究试验、生产管理和农村调查工作中要求合适的抽样理论和技术，这就要求生物统计学知识做指导。农业生物体中除服从正态分布外，还有少数体服从普洼松分布，二项分布及其它类型的偏态分布。生物统计学对不同分布采取不同的抽样理论和技术，在调查和生产管理中也应用了简单随机抽样、类型抽样、系统抽样、阶段抽样、序贯抽样等方法和技术，并已成功地应用于苗情、虫情、疫情等调查。
2.1.3生物统计可以对农业预测预报
正确预报作物的生长发育进度，产量和病虫害的发生时期与数量，对于确保农业生物的稳产和高产极为重要。这就要求研究农艺过程中各因素之间的相互关系，建立自变量因素与因变量指标之间的数学函数，包括一元线性回归式，多元线性回归或非线性的回归函数，从而获得科学的回归预测式用于农业预报与控制【4】。早在50年代，回归技术就已普遍用于病虫
害预测预报。到70年代后，这一技术又大量应用于作物产量的预报，回归技术由一元线性回归发展到多元非线性回归。预报公式的拟合效果和精度都在提高。可见预报技术成为人们了解生物生长发育动态、预测病虫害，从而指挥和调整农业生产必不可少的工具【1】。
2.1.4田间试验和生物统计结合
  农业科学研究包括农学、园艺、草业、植物保护、生物技术、农业资源和环境等，涉及的学科有抽样调查，也有科学实验，这些就是生物统计和田间试验的内容，生物统计为田间试验做理论指导，田间试验为生物统计作资料基础，田间试验的数据结果通过适当的统计处理，得到的结论将能直接用以指导田间的生产。生物统计与田间试验结合在农业中的应用，提高了农业科学研究的理论性和科学性【3】。
2.2在医学方面
2.2.1在遗传学方面 
    研究人类及动物的遗传病，家族种系某种病的遗传形式和影响因素等方面都用到了生物统
计方法进行归类统计。例如在史磊，姚宇峰等对壮族和裕固族体HLAI类区域Alu插入多态性及其与HLA-A位点的相关性的研究中直接计数两体的基因型频率，然后计算两体等位基因的频率。体间基因型频率和等位基因的比较用生物统计中SPSS16.0软件进行x^2检验等一系列计算，最后得出相关性。说明遗传学的研究离不开生物统计，生物统计对遗传方面的研究和发展很重要【3】。
2.2.2在真菌学方面 
    生物统计学中的很多方法在对真菌的研究中也有很大的应用，在伊去康唑联合特比萘芬孢子丝菌病疗效及其对病原真菌体外抗菌活性研究中，王爱平，高那，刘伟等研究人员利用生物统计方法得到研究结果，他们利用SPSS14.0统计软件，计算伊曲康唑和特比蒂芬在单独用药和联合用药时MIC的几何均数值和FIC值，单独和联合用药组间数据采用秩和检验和Fisher's exact test.P小于0.05认为差异有统计学意义。研究人员还可以利用生物统计中的方法计算研究对象的存活率凋亡率。真菌学方面的实验研究也离不开生物统计中的方法作为研究工具【4】。
史磊3、生物统计学在生物教学中的应用
生物统计学课程贯彻辩证思维、归纳推理思维和反正思维，并与科学研究的培养关系密切。在教学过程中将有利于提高大学生创新思维和综合素质及该课程的学习。
生物统计学包括实验设计和统计方法两个有机联系的组成部分。通过实验设计教学可提高学生设计研究课题实验方案的能力。通过统计方法的教学除让学生弄清各种统计方法的内涵外，还需是同学掌握最适合的统计方法，以揭示资料潜在的信息，达到最终目的【5】。
生物统计学是一门实践性、应用性和方法论课程。实践实习等实验教学环节对于全面提高人才培养质量有着重要的作用。
4生物统计学学习后的感想
  生物统计学是在生物的基础上进行数学统计分析，具有很强的逻辑性。在运用的过程中，公式较多，应用性强，需要多记多用，才能充分的发挥其功能。生物统计学的内容包括试验设计、资料整理与描述、统计假设检验、方差分析等。这门课程，让我学会了怎样根据实际情况进行试验设计（制定试验方案、实施试验方案、分析实验结果）；学会了怎样从一堆无规则的数据中提取有用的信息，通过整理数据和分析，进行相应的假设从而得出结论。
    当我刚接触到生物统计学时，感觉它是一门很揪心的科目，部分理论非常抽象，学起来很困难，所以刚开始上课很不喜欢听。后来在老师的讲解下慢慢的觉得，其实它也没那么难。所以想要学好生物统计，就要先学会理解。最基本的就是熟悉概念，这样在审题的时候就能立刻明白题目的主干意思，有利于进一步寻解题方案。明白了题目意思后，搜索脑海中所学的试验方法，选择相应的试验方案，就是什么类型的题目，对应什么类型的解题方案，这样才能解决一道困难的题目。为了更深入的学习生物统计，除了要求平时上课仔细听课，课后的作业也要认真完成。做完作业习题，还要学会总结分类，这样对书本的知识点就有一个全面的了解，巩固了对生物统计学内容的掌握。
参考文献
（1）《生物统计学》（科学出版社；第4版 (2008年5月4日)李春喜、姜丽娜、邵云）
（2）王韵，曹祥山，吴强  杀伤细胞免疫球蛋白样受体基因与骨髓衰竭性疾病的相关性研究  中华微生物学和免疫学杂志  Vol31 No.1 2011
（3）《数理统计》（中国林业出版社；第四版（2006年） 贾乃光）
（4）王爱平，高那，刘伟，陈伟，涂平，李若瑜    伊曲康唑联合特比萘芬孢子丝菌病疗效及其对病原真菌体外抗菌活性研究    中国真菌学杂志 Vol 6  No.1 2011
（5）章元明，生物统计学在农科大学素质教育中的作用【J】，高等农业教育，2002,12.68—69