初级生物统计学学习心得

高级生物统计学课程学习总结

摘要：经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学有了进一步的理解。本文主要讲述了本学期学习生物统计之后，我对生物统计学的收获和体会。

关键词：生物统计学收获体会

学习了黄老师讲授的《高级生物统计学》这门课程，我觉得自己又收获了不少。经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学有了进一步的理解。虽说我的专业是课程与教学论，对生物统计学知识的运用较少，但我深信，于我自身，它将起到不可估量的作用。下面主要谈谈我对这门课程的理解与感悟。

1.对生物统计学的认识

1.1生物统计学的概念

生物统计学是一门以概率理论为基础的，实际应用性非常强的综合性的学科。它运用概率论与数理统计的原理和方法处理生物学中的各种数量资料，从而透过现象揭示生物学本质的一门科学，是科学研究与实践应用的基础工具。它是研究如何搜集、整理、分析反映整体信息的数字资料，并以此为依据，推断总体特征，然后用生物学的语言加以描述的工具。

从生物统计学的概念我们不难看出，生物统计是要我们根据部分所反映出来的性质，推断总体的性质，在推断的过程中，不可避免的会有一定的出错概率，我们只是选择不同的分析方法将这一概率降到最低。它不仅为我们提供了设计试验，获取资料的方法，还提供了整理资料，最后得出科学结论的方法。因此，学好生物统计对我们以后设计试验，分析试验数据，得出科学而精简的结论有很大帮助。

1.2生物统计学的重要性

统计学在生物学中的应用已有长远的历史，许多统计的理论与方法也是自生物上的应用发展而来，而且生物统计是一个极重要的跨生命科学各研究领域的平台。

随着基因组学、蛋白质组学与生物信息学的蓬勃发展，使得生物统计在这些突破性生物科技领域上扮演着不可或缺的角色。，生物统计学在这些领域被广泛应用，并显得日益重要。生物统计学是生物领域学生应具备的基本知识和素质，与生命活动有关的各种现象中普遍存在着随机现象，大到整个生态系统，小到核苷酸序列，均受到许多随机因素的影响，表现为各种各样的随机现象，而生物统计学正是从数量方面揭示大量随机现象中存在的必然规律的学科。因此，生物统计学是一门在实践中应用十分广泛的工具学科，它是生物科

学各专业的专业基础课，对后续生命科学课程学习和生物科研有重要作用。同时，作为一门综合课程，生物统计学既有理论又有实践,既讲方法又讲究动手能力。不论是传统学科还是现代分子生物学，时时刻刻都在与数字打交道,为了揭示生物体内在规律或生物与环境之间的关系,都将用到生物统计学知识。可以说，生物统计学是现代生物学研究不可缺少的工具,它已经成为每一位生物科学工作者的必备基础。

2. 生物统计学的主要内容

生物统计学课程系统地介绍了生物统计学的基本原理和方法，在简要叙述生物统计学的概念、产生、发展和作用、生物学研究中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布基础上，着重介绍了平均数和频率的假设检验、X2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析、协方差分析、试验设计的原理和常用试验设计及其统计分析、多元回归与相关分析和多项式回归分析，同时简要介绍聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、典型相关、时间序列分析等多元分析。

生物统计学包括试验设计和统计方法两个有机联系的组成部分。通过试验设计的教学可提高我们设计研究课题试验方案的能力，使之明确课题的研究目的、试验因素与水平以及试验设计方法等方面的内容。通过统计方法除了让我们弄清各种统计方法的内涵外，还需要使我们能够正确地选择最适合的统计方法，以揭示资料潜在的信息，达到研究的最终目的，从而提高科学研究素质。主要内容如下：

教材框架集重点知识如下表。

教材框架集重点知识

3.习得的主要知识

3.1生物统计学的基础知识

(1)生物统计的特点、基本概念；

(2)各类资料的整理方法；

(3) 反映资料集中性和离中性的三个基本统计量——平均数、标准差和变异系数的概念、性质及计算；

(4)概率的定义和小概率事件实际不可能性原理；

(5) 正态分布、二项分布及泊松分布的特点及概率计算；

(6) 样本平均数的抽样分布和t 分布。

3.2统计分析方法

　统计分析最重要的内容是差异显著性检验，我主要熟练掌握了以下几种基本的生物统计方法：

(1) u 检验和t 检验：主要用于检验样本平均数（百分数、频数）与总体平均数（百分数、频数）或者两个处理平均数（百分数、频数）差异是否显著；

(2) 方差分析：主要用于检验多个处理平均数间差异是否显著；

(3) X2检验：主要用于由质量性状得来的次数资料的显著性检验；

以上三种显著性检验的方法讨论的参数检验都要求总体服从一定的分布。

(4) 非参数检验法：当样本观测值的总体分布类型未知或知之甚少，无法肯定其性质，

特别是观测值明显偏离正态分布，不具备参数检验的应用条件时应使用非参数检验法，包括符号检验、秩和检验和等级相关分析；

(5) 直线回归与相关分析：统计分析的另一个重要内容是对试验指标的关系进行研究，或者研究它们之间的联系性质和程度，或者寻求它们之间的联系形式，即进行相关分析与回归分析。

3.3 试验设计方法

(1) 了解试验设计的基本概念、任务、特点与要求，掌握试验设计基本原则；

(2) 掌握完全随机试验设计、裂区试验设计、拉丁方试验设计的概念、方法、特点及结果的统计分析；

(3) 了解正交设计的原理与方法。

总之，生物统计学是一门思维很强的学科，这就需要我们课前做好预习的准备。因此，一定程度上的自主学习是十分必要的。仅仅一个学期的时间对于我们来说，学会这一逻辑性强，应用性强的课程实在很难，在以后的试验中做到灵活运用更难。因此，我们要更加重视这一学科，在以后的工作和学习中多思考，多实践，将我们习得的生物统计学知识运用到生活实践中去。